多智能体技术在设备在线监测中的应用

刘银，王申强，杨永，牛智勇，劳晓明，李斌

(1.广东电网公司茂名供电局，广东 茂名 525000;2.北京四方继保自动化股份有限公司，北京 100085)

0 前言

电力设备状态监测与故障诊断系统在电力领域得到了广泛应用，已研制出的诊断系统大都是针对单台或单类设备，可扩充性、灵活性、通用性差，且各诊断系统之间相互独立，即使是针对同类设备的诊断系统也不能进行有效的信息变换和共享，这种信息孤岛极大地限制了诊断系统的应用范围，并造成了巨大的资源浪费［1］［2］。

传统设备诊断系统由在线监测单元及后台系统组成。在线监测单元主要完成数据采集、告警及录波上送功能，而设备诊断分析等功能由后台系统集中处理。由于在线监测相当一部分监测数据为高频采样数据，数据量极大。因此必须经在线监测单元处理后，将数据精简后上送后台。目前在线监测单元数据采集功能发展完善，一般是通过阈值、趋势处理后，以实时数据、告警、录波等方式上送后台，处理逻辑也基本固化在设备内部，外部不能更改。在线监测单元的功能实现、及上送数据规范化，直接影响在线诊断的实现模式及应用效果。

本文利用多智能体技术(MAT，Multi－Agent Technology)规划设备自诊断系统，以系统的角度规划其中每一个组成部分应具备的功能，由此组成的自诊断系统具有分布、自治、多目标互动等特点，系统具有很强的鲁棒性和可靠性。在线监测单元向智能化的方向发展，最终具备数据处理逻辑、诊断逻辑的标准化、互动化、实用化;成为智能变电站设备诊断、状态评价的坚强有力的基础。而站内平台则充分利用全景信息平台的优势，实现全景信息融合，着重发展设备综合诊断，并与主站纵向贯通，实现协调互动。

1 多智能体概述

1.1 智能体

基于智能体(Agent)的模型是一种拟人化的模型，因而可以将系统中人工行为和其它控制单元的行为统一起来，提供统一的描述方法。Agent 之间通过计算机网络连接，Agent 作为网络上的智能结点，构成“分布式多智能体系统(MAS)”。Agent 的显著特点是:大量信息处理发生在Agent 内部，只有高层协作信息进行交互。这样可以降低通讯成本，提高系统的动态品质［3－6］。

1.2 多智能体系统(MAS)优势

1)快速性与高效性:各独立的智能体可以异步地、非同期地处理工作，可以平行而独立地处理工作。

2)可靠性与鲁棒性:多智能体系统将复杂系统细分为多个子智能体，降低了系统的复杂性与冗余度，提高了整体系统处理的可靠性。

3)灵活性与适应性:通过新增相应功能模块的子智能体可以灵活地处理更多地问题，增大适用领域与工作范围。

4)经济性与低成本:由于复杂系统可以化解为多个简约的低成本的子智能体单元，多智能体系统相对于高度集中化的单一系统更能节约成本与造价。

5)可塑性与可扩展:各独立的子智能体单元可以相对独立地分别设计与实施，或者在已有的软硬件设施基础上进行扩充与扩展。整体系统的测试与调整将大为简化，并且通过重配置与重构各个子智能体，增加“多智能体系统”再利用的适用机率［7－11］。

2 系统概述

本文提出的基于多智能体技术的智能变电站关键设备在线监测和自诊断系统结构如图1 所示，通过对智能变电站进行面向对象的统一建模，对各个在线监测单元监测到的数据进行数据格式的统一规范，将统一化的数据反馈到各个自诊断子系统，子系统调用对应的状态评估和故障诊断算法进行就地诊断，并将诊断结果送入专家系统，进行综合评判和诊断。专家系统将综合化的结果进行训练，并联网进行数据的统计分析和自学习，形成新的标准和算法，下发到各个自诊断子系统，自诊断子系统可以就地升级，更换新版本。该系统特点主要体现在以下几方面:

图1 智能变电站关键设备在线监测和自诊断系统层次结构示意图

高效性、可重用性、可维护性、通用性，本系统可以实现不同地区，不同厂家设备的参数规范化，便于升级，方便后台处理，降低了维护的难度。

3 主要模块的实现

3.1 数据格式统一化模块

智能体对于不同厂家的不同数据类型拥有不同类型的接口函数，通过接口函数将数据格式进行统一化处理，转换成通用的、适用于目前版本算法的数据类型。如图2 所示，单个智能体调用相应的接口函数对相应厂家的上传数据进行格式统一化，每个智能体都能够独立地进行数据转换，互不干扰。此外，本地的智能体之间能够进行数据信息的互动访问，这样多个智能体协同工作，提高了数据统一化处理的效率，实现了信息共享。

图2 数据格式统一化示意图

图3 基于多智能体技术的设备自诊断系统示意图

3.2 故障诊断模块

目前在线监测单元，重采集、轻诊断，本文提出的基于多智能体技术的设备故障自诊断系统示意如图3 所示，数据经过智能体的统一化处理后，上送相应的诊断智能体，诊断智能体调用相应的诊断子算法对单项数据进行诊断，每个诊断智能体将单项的诊断结果上送总的智能体，进行综合诊断。因此，故障诊断模块主要包括单项诊断和综合诊断。

对于面向对象建模的变电站设备，单个一次设备对应一个总的智能体，其下包含若干二次设备，智能体之间是可以相互通信的，每个二次设备对应一个智能体，接收在线监测单元反馈的统一化数据，调用相应算法进行局部的状态评估和诊断，将诊断结果上报到一次设备，进行综合评估和诊断，一次设备将综合结果通过上传汇总，利用专家系统对历史库和实时库进行学习和训练，不断得到高效和通用性好的新版本，通过下传给其他智能体，实现就地更新，升级。下面以变压器故障诊断系统为例加以说明。

3.2.1 单项诊断

单项诊断包括基于单项数据的多个智能体诊断和单设备的诊断。

基于油色谱单项数据的多方法图形化诊断如图4 所示:采用多种方法(阈值法、改良三比值法、IEC 三比值法、电协研法、TD 图法)对油色谱数据(分析前进行数据的滑动中值预处理)进行分析诊断。各个智能体独立调用对应算法对数据进行诊断，得出该算法的诊断结果，各智能体之间互不影响，协同工作，提高了诊断效率，而且，系统的容错率高，即使单个诊断结果有误也不会影响整体的诊断结果，之后对于每个诊断结果进行直观的图形化设计，给出图形化诊断结论。

图4 基于油色谱单项数据的多方法图形化诊断示意图

阈值、方差分析、斜率分析相结合的单项诊断如图5 所示:对于运行电压、电流、油温等监测项目数据，采用阈值、方差分析和斜率分析相结合的方法进行数据诊断，得出单设备的诊断结果，避免了基于单一方法的偏差。

图5 单设备诊断流程示意图

3.2.2 综合诊断

利用基于BP 神经网络的多参量数据诊断对变压器进行综合诊断，如图6 所示。变压器的故障主要和CH4、H2、总烃(C1+C2)、C2H2 四种气体的浓度有关。据此可以设定特征相量由这四种气体的浓度组成，它同时也设定了网络输入层的节点数、层数(三层:输入层、隐藏层、输出层)、节点数和隐含层。基于BP 神经网络算法的变压器故障诊断方法能检测出一般过热故障、严重过热故障、局部放电故障、火花放电故障、电弧放电故障等典型故障类型。

图6 基于BP 神经网络的多参量数据诊断

3.3 联网维护和更新信息交互模块

按照统一的通信规约，将不同地区，不同型号的设备的诊断故障信息进行联网上传，构建系统的统一规则知识库，对大量的信息进行数据挖掘，自适应学习，训练规则，得到新的适用于不同地区、不同型号设备的版本，通过联网交互，下传到相应的装置，依据不同的地区予以区分，以达到各项标准统一规范化的目的。

智能协同工作模块的智能信息交互与整个多智能体状态监测平台实时地进行着数据、状态等信息的交互;智能决策控制单元根据接收到的各种信息决定自身智能体的运行方式、完成来自整个多智能体状态监测平台的一些控制任务和云端求解任务，具体流程图如图7 所示。

图7 智能状态监测示意图

4 结束语

本文提出的基于多智能体技术的智能变电站在线监测系统突出了智能、分布、自治、互动、标准特色。

分布体现为数据与功能的分散存放，充分发挥在线监测单元就地化数据处理能力，力求在靠近设备的位置实现功能，提高就近解决问题的能力，降低运维难度。在线监测后台体现在分布式数据汇集、管理，设备综合诊断及状态评价上。

自治体现在每一个在线监测单元都是一个具有完善的配置信息、处理、分析能力的智能体，任何部分的缺失都不影响整个系统的良好运行，提高了系统的稳定性与抗毁性。

多目标互动体现在在线监测单元、站内自诊断系统，及主站系统的良好互动。不仅是在线监测单元数据上送后台，修改的配置数据、新监测原理、新分析模型也可由后台下发在线监测单元，实现双向协同互动。

［1］胡建中.基于多智能体技术的故障诊断理论与方法研究［D］.南京:东南大学，2003.

［2］曲毅，魏震波，向月.智能电网配电自动化技术的发展［J］.南方电网技术，2013，7 (5):56－60.

［3］王相楠，宋玮.基于本体论的多智能体型EMS 的体系结构研究［J］.东北电力技术，2007，3:49－52.

［4］刘京津.基于多智能体系统的故障诊断技术在智能电网中的应用［J］.电子与封装，2013，13 (12):43－48.

［5］刘京津.基于多智能体的故障诊断技术在智能电网中的应用展望［C］.2011 年江苏省城市供用电专业学术年会.扬州:2011 年江苏省城市供用电专业学术年会文集，2011，4.

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