智能电网环境下基于Agent的智能调度系统构建

　　摘要：面向对象技术已经不能提供足够的概念和机制建立这样的复杂系统，而分布式人工智能领域的Agent技术不仅为复杂系统提供了新的理念，同时为建立大规模、分布式和具有适应性的软件系统的实现提供了一种全新的途径，是实现智能调度系统较为理想的工具。
　　关键词：智能电网,Agent,智能调度
　　
　　一基于Agent技术的智能电网构建意义
　　随着电网规模的不断扩大和电力市场改革的逐渐深化，以及智能电网建设的实际需求，致使电网的运行方式更加灵活多变，保证电网安全、优质、经济运行变得越发困难，电网调度问题已经发展成为复杂环境下的决策问题。过去为了满足特定的需要，电力系统调度中心建立了SCADA、EMS等应用软件，但是很少涉及基于知识系统的综合决策的范畴。电力系统具有实时性、复杂性、非线性和不确定性，致使系统运行的某些机理至今还不能为人们完全掌握，这决定了电力系统的运行控制需要依赖于多种精确的数值方法和智能算法有机结合，同时要求调度控制系统具有良好的灵活性和可扩展性，新的模型、算法可以很方便的加入系统而不需要大的改动。
　　二电力系统运行状态的形式化描述
　　与环境交互是Agent协作的起点，环境变化产生Agent需要执行的任务，Agent接受任务后将执行自身规定的动作，并将执行结果返回给环境，使环境得到更新，而新的环境又将触发其它Agent动作，如此循环直到没有Agent需要动作为止，从而实现Agent之间的协作。因此，对环境进行建模至关重要，是构建多Agent系统的第一步。具体到电力系统智能调度领域，环境就是对电力系统运行状态的抽象和概括，并给出形式化的描述。
　　
　　（智能调度系统中的状态树）
　　在电力系统实际运行过程中，五种基本状态之间的转换对应着不同的控制过程。运行状态从直观的角度刻画了系统，是人类经验与智慧的集中体现，把经验知识进行形式化描述有利于计算机进行推理;对事件与状态的感知和处理，体现了系统的智能化水平。领域环境是对实际电力系统运行状态的抽象和概括，同时也是Agent的生存环境，领域环境中蕴含了Agent要执行的任务和将要得到的感知信息。应该对环境进行明确的定义和划分。基于方便考虑，本文采用状态树的形式来来描述状态和事件，如上图所示。树形结构的优点在于状态间的划分关系清晰，状态变化易于形式化表示。
　　三智能调度系统的框架结构
　　本文提出的基于多Agent的智能调度系统是比现有EMS规模更为庞大的应用软件，其所作的决策不仅限于稳态分析，而且包括故障分析及故障恢复决策，此外，系统中还应该包括智能调度操作票、调度员模拟培训等功能，以及今后要加入的电力市场决策支持系统。为此系统的数据源不仅来自SCADA系统，而且需要故障信息系统和广域测量系统(WAMS)的数据，作为整个系统进行分析决策的数据源。基于多Agent技术构建的电网智能调度系统在感知电力系统运行状态的基础上，通过Agent间相互协调合作自行制定调度决策方案，为调度员提供主动的决策支持。
　　系统的体系结构对于一个大型的软件系统来说具有极其重要的意义，决定着系统的开发难度、质量和生命力。对于智能调度系统这样大型的应用软件而言，研究能满足其功能特点的系统体系结构是首要任务。该智能调度系统由数据资源层、通信服务层、网络分析层、人机接口层四部分组成。
　　智能调度系统的框架结构：
　　
　　(1)数据资源层:实时收集电力系统的各种数据信息，是智能调度系统的数据基础，也是所有高级应用的支撑平台。与传统EMS系统的数据源相比，它不仅包括来自SCADA系统的全部信息，而且包括故障发生时的故障数据信息(如各继电保护装置的动作状态及故障录波等)，以及来自广域测量系统(WAMS)的动态数据，为智能调度系统提供全面而准确的数据支持。
　　(2)通信服务层:它是网络分析层与数据资源层之间的媒介，由通信系统和指挥系统组成，起到任务分配及协调调用的作用。根据电力系统的实时运行状态触发相应的职能模块，并将复杂的任务进行分解，协调各个职能模块的调用逻辑及执行顺序，以合作的方式共同完成复杂任务。
　　(3)网络分析层:该部分主要由稳态分析、故障处理、智能操作票和模拟培训等不同功能的Agent组成，是智能调度系统的核心。利用来自数据资源层的各种数据，时刻监控系统的运行状态，通过有效的调节措施，保证电力系统的安全、稳定、经济运行。
　　1)稳态分析Agent主要由潮流计算、状态估计、网络拓扑、静态安全分析、无功优化等子模块构成。当系统正常运行时，我们所关心的是当前运行方式下系统的安全隐患及经济性，该模块的触发方式主要有两种:事件触发和定时触发，当系统开关发生变位或根据定时器动作，自动触发运行稳态分析模块，给出综合评估报告。以静态安全分析为例，可以定时启动安全分析软件，对预想事故产生的后果进行分析，并生成决策报告。稳态分析Agent在系统正常运行时，不断进行安全性和经济性的评估，及时发现系统的安全隐患，并给出改善系统安全经济性的建议和决策供调度员参考，调度人员结合自身经验进行调整，使系统始终处于最佳的运行状态。
　　2)故障处理Agent主要由故障诊断和故障恢复两个子模块构成，故障诊断是故障恢复的基础和前提，良好的恢复策略建立在准确的故障诊断信息之上。当系统发生故障时，故障诊断模块由报警信息触发自行启动，根据来自故障信息系统的开关和保护动作信息排除其中误动和拒动的情况，自动诊断出故障设备，判断出故障地点、故障类型和故障性质;给出针对故障的初步处理意见，包括:相关设备是否可用，开关类设备是否可操作，相关二次设备是否可用等。当造成大面积停电时，故障恢复模块根据自身的知识库自动搜索所有可能的供电恢复路径，并将恢复策略提供给调度员参考;同时制定总体的恢复方案，定位需要隔离或退出运行的故障设备，分析需要过载处理的设备，确定需要恢复供电的区域或母线。与传统的故障处理相比，智能故障处理可以更加有效地控制电网事故的发生、发展，缩短电网恢复正常运行的时间，减少电网事故带来的损失。故障处理系统以基于知识的专家系统为基础，通过封装集成于智能调度系统之中，该模块主要由报警信息驱动，并且具有最高的优先级，可以中断或屏蔽其它职能模块的运行。
　　3)智能操作票Agent可根据电网操作任务帮助调度员自动开具操作票。在电网日常运行中，需要经常进行设备倒闸和变更运行方式，为保证操作的正确性，电力系统一般采用调度操作票的方式来制定严格的操作步骤，编写调度操作票是一项十分严格的管理制度。电网的快速发展和电力市场建设的要求，导致设备的倒闸操作也愈发频繁，开具操作票的复杂程度大大增加，这给调度人员带来巨大的压力。编写操作票是一项经验性很强的工作，难以用精确的数学模型来表示，它涉及到一次设备的运行规则和保护装置之间的密切配合，需要调度员具备熟练的专业知识和丰富的运行经验才能很好的解决。
　　4)模拟培训Agent主要用于调度员培训、运行方式研究和反事故演习等。模拟培训Agent可以仿真电网的模型，提供与实际系统完全相同的运行环境，使调度员实践在正常和故障状态下的操作任务，预演将要执行的调度操作，积累丰富的电网操作的经验。该系统不仅可以培养分析型调度人员，使他们具备在电网正常状态和故障状态时掌控系统的能力，而且随着电力市场决策系统的加入，今后还可以培训面向电力市场的经济型调度员，提高系统交易员分析、交易的能力。
　　(4)人机接口层:人机接口是调度员或专家与电网调度系统间联系的桥梁。通过人机接口，智能调度系统可以把网络分析层的各种决策方案和电网运行时的核心信息，以人性化的图形用户界面形式提供给调度员，尤其是那些危及系统安全的信息应该以声音报警和变色闪烁等方式来提醒，调度员或电力专家根据系统提供的辅助方案结合自身积累的经验知识做出合理的调度决策。另外还可以通过人机接口完成系统界面的维护、可视化操作、各职能模块知识的扩充等任务。
　　基于多Agent技术的智能调度系统是比现有EMS更为复杂、功能更为强大的系统，它通过对电网运行状态的自动跟踪和自主分析，为调度人员提供全面而准确的调度决策。笔者从智能调度系统的实际需求出发，对电力系统的运行状态进行了详细划分，将其划分为正常运行状态、警戒状态、紧急状态、极端状态和恢复状态，为智能调度系统能够自行感知电力系统的运行状态，实现调度系统的自主运行打下了基础。同时，笔者提出了基于多Agent技术的智能调度系统的框架结构，针对新形势下电网调度的实际需求，剖析了系统各职能模块的功能。
　　为了应对全球资源环境压力，适应电力市场化改革的需求，确保电力系统更加安全、可靠、经济、高效运行，国内外电力行业都不约而同的将智能电网作为未来电力系统的发展方向，实现对传统电网的升级换代。为适应未来智能电网的建设需求，调度系统必然经历传统型调度向智能型调度的转变。
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《智能电网环境下基于Agent的智能调度系统构建》

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