欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:28509842
大小:213.50 KB
页数:5页
时间:2018-12-10
《变电站程序化操作序列智能生成技术的应用研究N1.doc》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、基于MAS模型的变电站程序化操作序列智能生成技术的应用研究黄春红1汤震宇2(1.福建省电力有限公司厦门电业局,福建厦门361004;2.南京南瑞继保电气有限公司,江苏省南京市,邮编211102)摘要:本文研究了基于MAS模型的变电站程序化操作序列智能生成技术,设计了基于MAS模型的多agent的分布式智能系统,通过共享EMS实时信息,将操作序列生成任务分解为信息获取、专家推理、智能学习、术语分析等agent,各部分协同合作实现了操作序列的自动生成。运行实践表明采用该技术,大大提高了操作票编制的效率,并很好地适应了接线方式和运行状态的多变性。关键词:变电站;程序化操作;agent
2、;多智能体AResearchfortheSequentialControlIntelligentCreationTechnologyBasedonMASModelHuangChunhong1,TANGZhenyu2(1.XiamenPowerBureau,FujianXiamen,China361004;2.NanjingNARI-RelaysElectricCo.Ltd.Nanjing,Jiangsu,China211102)Abstract:Aresearchforthesequentialcontrolintelligentcreationtechnologybasedo
3、nMASmodelisintroducedinthispaper.Amulti-agentdistributedintelligentsystemisdesigned.BysharingtheEMSreal-timeinformation,thetaskgeneratedbysequentialcontrolisdividedintosomeagents(suchasinformationacquisition,expertreasoning,intellectuallearning,termanalysis).Thesequentialcontrolcanbegenerate
4、dautomaticallybythecooperationoftheseagents,andtheefficiencyofoperationsheetcreationisenhancedgreatly.TheoperationshowsthatTthevariabilityofconnectingmethodandoperatingstatusarealsoconsideredbythismethod.Keywords:Substation,Sequentialcontrol,Agent,Multi-agent1引言程序化操作是智能电网调度高级应用的一个关键技术,程序化操作替
5、代人工单步操作[1]-[-6]可以大幅度提高了操作可靠性和操作效率,实现减员增效。目前国内程序化操作过程已经有比较成熟的经验应用,但是操作票的生成还是根据规程手工定义逐步编制再固化到服务器中,工作量巨大,而且难以适应非常复杂的接线方式。如何智能化地自动生成操作票成为完整实现程序化操作的是目前的一个技术难点。本文提出了基于多智能系统MAS(multi-agentsystemMAS)的程序化操作自动控制序列的生成策略,将操作序列的生成分解为多个agent协作完成的智能系统,识别电网结构和设备的实时状态,支持专家规则库,能够智能学习操作规则,适应接线方式和运行状态的多变性。下面从策略
6、模型、方案设计和具体实现等几个环节展开阐述。2.操作序列智能生成的MAS模型MAS模型是一个由多个Agent组成的智能分布式系统,多个Agent的活动相对独立,Agent之间相互协作、相互支持,它们通过竞争、协商、协作来共同完成系统设定的目标。文章中操作序列智能生成MAS模型可以建立以下几个agent:(1)电网信息获取agent,(2)专家规则库agent,(3)术语库分析agent,(4)智能学习agent其中,电网信息获取agent用于从SCADA中获取电网的实时数据,从电网模型描述库中获取电网拓扑结构数据,从而得到电网运行当前状态。专家推理agent则以规则库内预置的逻
7、辑规则,对操作进行分解,将复杂的操作任务分解为一个个最基础的原子操作(如开关、刀闸等),并引入“五防”规则作为基础操作闭锁规范,要求能够对开票操作进行全面的防误检查,从而实现判断当前操作是否可行和如何执行的智能推理。术语库agent主要把握操作票生成的用语规范,使之符合电网运行规程,做到“机器可识别”和“人可识别”。智能学习agent也是重要环节,实现规则库的知识更新。操作序列智能生成系统的MAS模型可以表示为下图如图1所示:。图1:操作序列智能生成的MAS模型Fig.1MASModelof
此文档下载收益归作者所有