（电力系统及其自动化专业论文）基于多agent的电力培训仿真智能评价指导系统.pdf

声明 本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文基于多a g e n t 的电力培训仿真智能评 价指导系统，是本人在华北电力大学攻读硕士学位期间，在导师指导下进行的研究工 作和取得的研究成果。据本人所知，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包 含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得华北电力大学或其他教育机构 的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论 文中作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名：茎鐾鹤 日期： 关于学位论文使用授权的说明 本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保管、 并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；学校可以采用影印、缩印或其它复制手 段复制并保存学位论文；学校可允许学位论文被查阅或借阅；学校可以学术交流为 目的，复制赠送和交换学位论文；同意学校可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学 位论文的全部或部分内容。 ( 涉密的学位论文在解密后遵守此规定) 作者签名：盔鳌目 日 期：扫牢脚蛹 导师签名： 日期：鍪 华北电力大学硕士学位论文 1 1 电力培训仿真系统概述 第一章绪论 仿真作为一门利用模型进行试验、研究和培训的技术，具有可控、安全、经济、 节约时间、允许多次重复的特点，被广泛地应用于航空航天、航海、国防、原子能、 电力、冶金、化工、医学、农业等领域，进行系统研究、分析、设计和培训。 电力系统培训仿真是将计算机技术与电力系统仿真模型、专业知识相结合的产 物，是进行电力系统知识教学、培训的一种强有力手段。其中最重要的电力培训仿 真系统是将变电站培训仿真系统和电网调度员培训仿真系统有机结合的集计算机 技术、多媒体技术、数据库技术、网络技术和电力仿真技术于一体的分布式、开放 式系统该系统不仅可以用于变电站运行人员培训，还可以用于电网调度员培训， 进一步还可以进行变电站运行人员和电网调度员联合培训，从而实现了整个电力运 行生产过程的全培训仿真。 电力培训仿真系统主要包括仿真计算机系统、学员系统和教员系统三大部分构 成。电力系统全过程仿真的一般硬件配置如图卜1 所示： 图1 - 1 仿真硬件系统配置图 ( 1 ) 仿真计算机系统 以局域网为中心的分布、开放式软硬件系统，能够实时完成变电站及其相关电 网的培训仿真功能。 ( 2 ) 学员系统 l 华北电力大学硕士学位论文 包括变电站值班员模拟系统和调度员模拟系统：变电站值班员模拟系统包括装 有仪表、信号的控制、操作、保护等的硬件屏台或在计算机上实现的软屏台，并采 用计算机多媒体技术模拟与实际现场操作相似的变电运行环境及与调度员系统的 通讯设备；调度员模拟系统包括对全网进行调度操作的操作界面以及与学员系统的 通讯设备。整个学员系统应可以模拟电网运行的完整生产过程。 ( 3 ) 教员系统 提供控制变电仿真系统运行、监视学员操作和评估学员操作过程的手段。教员 系统应该提供简单、灵活的设置各种运行方式及各种异常、故障的操作方法；为学 员培训提供较为完善的培训手段和方法；对培训学员的考核、评估采取全面、智能 化的评估方法。 教员系统是为提高培训效率、增强培训效果，便于培训评价而设计的功能软件， 它在培训仿真系统中有着重要的作用和意义。其中用于学员操作的智能评价指导系 统就是教员系统一个重要的功能子系统。 1 2 课题背景及意义 随着现代电网规模和容量的日益扩大、运行方式的日趋复杂，安全生产问题已 成为保证电力可靠运行的重要因素，同时对电力系统运行人员的岗位操作技能的要 求也越来越高。电力系统各部门人员认识到了配备培训仿真系统的必要性。 电力系统和国民经济息息相关，不像其他行业可以在实际操作中学习，电力系 统的操作不允许随意进行，更不能在实际运行的系统上人为的设置一些事故让学员 观察并进行处理。由于实际存在的局限性，很难使运行人员在实际运行系统的正常 操作和事故处理中得到充分的培训，而传统的培训模式或是通过书本讲授，或是在 图纸模拟板上练习操作和进行模拟演习，以培养运行人员的操作技能和处理事故的 能力。虽都起到了一定的作用，但因缺乏真实感，培训效果不佳，一旦事故来临， 由于运行人员缺乏实际处理事故的经验，往往会手忙脚乱、处理不当，造成事故扩 大 目前国内各省、市电力公司都相继成立了培训仿真中心，每个培i j i i 中心都会相 应的配备若干个教员，用于指导运行人员的操作培训，并且对运行人员的操作水平 进行考核评估以及对培训仿真系统进行e l 常维护管理等工作，这样就要求对教员提 出具有相当高的知识水平要求。教员不仅要掌握大量的电力专业知识，较高的计算 机软硬件知识，同时还要有很丰富的现场实际经验。从国内的实际情况来看，由于 多种局限因素的存在，要配备一个具有上述高水平完全合格的教员是相当困难的。 因此，在实际培训仿真的操作过程中，往往由变电站和调度部门指派一些具有较高 实际运行操作经验的专家或技术人员与培u i l 仿真教员一起参加指导运行人员的操 华北电力大学硕士学位论文 作培i j i l 以及对运行人员的操作水平进行考核评估，这样能产生比预期要求更好的培 训仿真效果。但在考核评估过程中，一方面不可避免地带有主考官的个人因素，使 运行人员的考试成绩有失客观性；另一方面现在都考虑经济效益，每个变电站配备 的技术人员有限，不可能长期协助教员进行培训，教员同时指导多名学员一起培训， 工作是相当复杂繁琐的，因此使用培i j i l 仿真系统的单位都提出有必要在培训仿真系 统中配备一套智能评价指导系统。作为教员系统中的子系统，对培训仿真系统的应 用起着重要的支持作用。应用该子系统不仅能客观地评价学员的操作水平，还可以 减少培训单位的教员数量和工作强度。从更深的意义上说，智能评价指导系统在一 定程度上充当了教员的角色，实现了对学员操作的实时分析和教学指导，及时地提 示或纠正学员的操作错误，起到辅助教员的作用 1 3 国内外研究现状 根据目前电力培训仿真方面的研究现状可知，电力培训仿真主要被应用于发电 厂和变电站及电网培训仿真系统中，其中评价系统作为培训仿真系统的辅助管理功 能子系统，它在整个培训仿真系统中是不可缺少的一部分，它能更好的帮助运行人 员提高运行水平，提高系统运行的安全经济性，对整个电网乃至电力系统的生产产 生深远的影响。 1 3 i 评价系统在电力培训仿真中的应用现状 在电站培训仿真评估方面，文献【l 】以电站领域的专家知识为基础，提出了 六类考核评估准则，建立了一种较为合理的电站仿真机培训评分系统。文献【2 】 提出了电站仿真机中智能培训功能的实现，介绍了智能培训功能知识库的构成方法 和采用的推理机制，并指出智能培训功能的实现为今后实现远程教学和开发，直接 为电站服务的运行指导系统打下基础。文献【3 】论述了如何通过学员操作能力和 事故处理能力两方面来考核，在学员培训后以一个比较合理的判断方式测出培训的 效果。 在变电站及电网培训仿真评估方面，文献【4 】叙述了变电站仿真培训中缺陷 查找及处理的自动评分方法，大大减轻教师的评分工作量及降低评分过程中的人为 误差文献【5 】介绍了变电站培训仿真中缺陷查找及处理的自动评分方法。文献 【6 】提出了一种利用模糊综合评价法对电网调度员培训情况进行综合评估的二级 评估法。文献【7 】提出了电网调度员培i j i i 模拟器中的培训评估问题，在分析几种 评估方案的基础上，提出新颖的基准分难度系数扣分法制，自动实现给学员打分， 最后提出一种改进的模糊综合评价。文献【8 】针对电力调度员培训仿真系统( d t s ) 华北电力大学硕士学位论文 的培训评估，根据模式分类的思想，提出了基于自组织神经网络的智能评估方法。 1 3 2 多a g e n t 在电力系统中的应用现状 多a g e n t 在电力系统计算和设计中的应用始于2 0 世纪9 0 年代初，也就是多 a g e n t 系统最初应用的时期。到本世纪初期，其应用已遍及分布式负荷预测计算、 电力系统保护系统设计与仿真、动态环境中的电力系统故障定位以及大型电力系统 控制中心分布式系统等方面。 ( 1 ) 短期负荷预测：短期负荷预测是能量管理系统( e m s ) 发电计划的一个重要 部分。然而，要综合考虑各种负荷波动因素并取得比较精确的结果并不容易。t s a i 和c h e n 在1 9 9 2 年提出利用多a g e n t 技术，采取分布式计算和分段整合的方法进行 了较精确的负荷预测 ( 2 ) 考虑安全约束的最优潮流计算：1 9 9 4 年，t a l u k d a r 和r a m e s h 提出了基于 多a g e n t 技术的安全约束最优潮流算法该方法基于以下基本前提：电力系统中 的严重故障可以以故障校正时问( c o r r e c t i o nt i m e ) 来表述，而不只是局限于硬 约束；该故障清楚时间约束被附加到最优潮流并将该最优潮流的求解分解成较快 的小规模优化问题；应用多a g e n t 技术，有软件对a g e n t 对每个小规模优化问题 并行求解并最终整合。 ( 3 ) 在事故分析与故障诊断中的应用：电力系统发生事故后，动态电力系统故 障定位：1 9 9 5 年l e k k a s 等人提出了将多a g e n t 技术应用于动态电力系统环境中的 故障定位。通过将复杂问题分解，应用不同的软件代理协调求解，实现了动态电力 系统中的自动故障定位，并满足一定的精度和极端速度要求。 ( 4 ) 电力系统保护设计：在1 9 9 5 年“能量管理和电力输送”国际会议上以及1 9 9 6 年“智能系统在电力系统汇总应用”国际会议上，w o n g 和k a t a m 提出了将多a g e n t 技术应用于电力系统保护设计、分析和评估，以实现自动化，同时也作为保护系统 人员培训的工具。 ( 5 ) 在电力控制方面的应用：a z e v e d o 等人在2 0 0 0 年发表文章中认为，随着当 前电力系统的发展尤其是电力市场的建立，电力系统的控制逐步由集中式转向分布 式，而不断增长的电力系统规模和不断进步的计算机技术对控制中心的要求也越来 越高。他提出由面向任务( t a s k - o r i e n t e d ) 的软件多a g e n t 系统取代原有的集中 式e m s 的建议，由不同软件代理系统来控制需要执行不同任务和功能，并通过人机 界面代理与用户进行良好的交互。 ( 6 ) 在电力市场及其仿真中的应用：近年来电力系统解除管制和垄断已经成为全球 趋势，各个国家和地区按照需求，纷纷建立或者计划建立各自不同模式的电力市场，电 力系统逐渐由垄断和集中中央决策走向个体化竞争和分散决策、产生了很多新的研究课 4 华北电力大学硕士学位论文 题，在这样一种开放性和分散性的环境下，多a g e n t 技术凭借其优势在电力市场计算和 仿真方面有着极为广阔的应用前景。 1 4 论文主要工作 本文基于上述的研究提出了一种新型的电力培训仿真智能评价指导系统方案， 该系统是一个集自动评分、教学指导于一体的电力培训仿真智能辅助教员系统。该 智能评价指导系统利用了先进的多a g e n t 思想，实现了同时对多个学员的协调操作 培训进行的监控以及提供辅助指导、帮助等功能。就像一个严谨而又不知疲倦的“老 师”，随时随地地指导学员进行培训，在教员平时培训和考核过程的操作演示和维 护管理中，起到了智能助手作用 本文的主要工作如下： 1 构建了基于多a g e n t 的电力培训仿真智能评价指导系统的整体框架。该系 统是一个由智能评价服务a g e n t 、任务管理a g e n t 、智能评价算法以及各仿真智能 a g e n t ( 电网仿真a g e n t 、变电站仿真a g e n t ) 构成的分布式多a g e n t 系统。 智能评价服务a g e n t 。是为各个智能a g e n t 提供通信服务，协调系统中各个 智能主体之间的相互合作，共同完成学员操作的评价指导。 任务管理a g e n t 。按照权限的不同分为教员系统a g e n t 和学员系统a g e n t 。 教员管理a g e n t 是教员创建规则库和任务库的主界面，也是教员进行实时 监控和发送任务的主界面。学员管理a g e n t 是学员用来监视自己完成操作 任务的主界面。 智能评价算法。是处理来自各仿真界面a g e n t 发送的操作设备信息和由教 员系统a g e n t 发送的任务信息，最后得出学员正确操作、错误操作以及错 误操作提示等评价指导结果。 各仿真智能a g e n t 。是用来搜集来自各仿真界面学员的操作信息( 包括仿真 系统监控界面、变电站二次保护设备界面、变电站一次现场三维界面) 的主 界面。 2 创建了系统的设备和任务规则库。在对电网主接线一次操作设备和变电站二 次保护、控制屏盘等设备知识进行了全面归纳和总结的基础上，对不同类型的设备 操作知识加以分类，并采用不同的规则表示方法和规则组织方式来实现对规则的存 储。加快了规则的搜索速度，节省了规则库的存储空问，便于系统的维护和升级。 3 采用面向对象思想的v c + + 6 0 进行程序设计。应具有高度的可视性和友好 的人机接口特性，支持系统与用户之间的对话。规则库要简洁，清晰，节省存储空 间，提高系统运行速度。 华北电力大学硕士学位论文 2 1a g e n t 概述 2 1 1a g e n t 定义 第二章m a s 及其应用 a g e n t 是一个快速发展的领域，它是分布式人工智能和现代计算机、通信技术 发展的必然结果。要想给a g e n t 下一个确切的定义很难。最经典和被广为接受的是 冒o o l d r i d g e 等人的“弱定义”和“强定义”。( 1 ) 弱定义：a g e n t 一般用以说明一个 具有自主能力、社交能力、反应能力和预动能力的软硬件系统；( 2 ) 强定义：a g e n t 不仅具有以上的特性，而且具有知识、信念、目的、义务等人类才有的特性a g e n t 还具有流动性( m o b i l i t y ) 、诚实性( h o n e s t y ) 、仁慈性( b e n e v o l e n c e ) 、理性 ( r a t i o n a l i t y ) 等。 计算机科学工作者更多地从广义角度，认为a g e n t 表示基于硬件或软件的计算 机系统。并具有自主性( a u t o n o m o u s ) 、反应性( r e a c t i v i t y ) 、社会性( s o c i a l a b i l i t y ) 与主动性( p r o a c t i v e n e s s ) 等特征。a i 研究者则是从描述人的概念， 认为a g e n t 具有意志( w h a tt h ea g e n ti sd o i n g ) 、信念( w h a tt h ea g e n tk n o w s ) 和期望( w h a tt h ea g e n tw a n t s ) 等。系统为了解决单个a g e n t 不能够解决的复杂 问题，由多个a g e n t 协调合作形成问题求解环境。多a g e n t 系统是由多个a g e n t 组 成的智能体社会，它能够处理分布式问题。 一般而言，可以认为a g e n t 是一类在特定环境下能感知环境，并能灵活、自主 的运行以实现一系列设计目标、自主的计算实体或程序。a g e n t 作为自主个体在一 定目标驱动下并具有某种对其自身行为和内部状态的自我控制能力，能够不受人或 其他a g e n t 的直接干预，并尽可能准确地理解用户的真实意图，包括帮助用户方便、 准确地描述和表达任务意图，采取各种有目标驱动的、积极主动的行为，如社交、 学习、推理、合作等，感知、适应并运行于复杂的和不断变化的动态环境，有效地 利用环境中各种可以利用的数据、知识、信息和计算资源，为用户提供迅捷、准确 和满意的服务。 2 1 2a g e n t 属性 关于a g e n t 应具备哪些基本属性，尚无确切定论。但总的说来，根据需要，a g e n t 6 华北电力大学硕士学位论文 可以具备以下属性： ( 1 )自主性 a g e n t 运行时不直接受他人控制，对自己的行为与内部状态有一定的控制力。 这是最基本的属性。是a g e n t 区别与其他抽象概念如过程、对象的一个重要特征。 ( 2 )反应性 a g e n t 能够感知所处的环境，并通过行为对环境中相关事件做出适时反应。 ( 3 )社会性 即通信能力，a g e n t 可能处于由多个a g e n t 构成的社会环境中，通过某些交互 途径与他人交换信息。协同完成自身问题求解或者帮助其他a g e n t 完成相关活动。 ( 4 )主动性 a g e n t 对环境做出的反应是目标下的主动行为，即行动是为了实现其目标。 a g e n t 并不是简单的针对周围环境和其他a g e n t 的信息做出反应，而是主动的与环 境交互。 ( 5 )适应性 a g e n t 能够对环境的变化做出反应，在适当的时候采取面向目标的行动，以及 从自身的经历、所处的环境和其他a g e n t 的交互中学习 ( 6 )协同性 a g e n t 能相互间协同工作完成复杂任务，是最重要的属性和a g e n t 社会性的具 体表现。 ( 7 )学习性 a g e n t 能够从周围环境和协同工作的成果中学习，进化自身的能力，这是a g e n t 智能性的具体表现。 ( 8 )进化性 a g e n t 能通过学习进化自身、繁衍后代，并遵循达尔文的“优胜劣汰”的自然 选择规则。这是a g e n t 学习性的具体表现。 ( 9 )可靠性、诚实性 a g e n t 不会有意去欺骗使用者。 ( 1 0 )理智性 a g e n t 所采取的行动及其所产生的后果不会损坏自身和客户的利益。 ( 1 1 )持续性 a g e n t 是持续的，不是暂时性的，即它的状态在运行时应保持一致。 ( 1 2 )移动性 a g e n t 应具有在网络中自主移动的能力，且自身的状态保持不变。 ( 1 3 )规划和推理 a g e n t 能根据以前所积累的知识、当前的环境和其他a g e n t 的状态以理性的方 7 华北电力大学硕士学位论文 式进行推理和预测。 ( 1 4 )其他属性 慈善性、冒险性、保守性、乐于助人或敌对性等。 尽管a g e n t 可能具有多种属性，但在实际研究和开发中，没有必要构建一个包 括上述所有特性的a g e n t 或多a g e n t 系统，而是应该从实际需求出发，开发包含以 上几种属性的a g e n t 系统。 2 1 3a g e n t 与对象、专家系统 对象被定义为一个计算实体，封装了一些状态，可以在这些状态下执行某些动 作或者方法，并且可以通过消息进行通信。但a g e n t 和对象之间有着明显的区别。 ( 1 ) 对象通常是被动的。尽管对象也有封装机制，能将状态和行为封装在一起， 但对象不具有封装的激活机制。 ( 2 ) 面向对象的技术没能提供足够的概念和机制来建立复杂系统的模型复杂 系统要求具有相当丰富的问题求解抽象机制，而单个对象所表示的行为的粒度太 小，方法的调用机制太原始a g e n t 则具有比对象更大的粒度、更高的抽象级以及 比对象更好的可重用性。 ( 3 ) 虽然面向对象的技术可以用来实现主体，但由于主体的自主性并不是面向 对象的基本模型的构成成分，标准的面向对象的模型很难在系统中实现具有反应 性、能动性、及社会性行为。 ( 4 ) 与基于单线程控制、缺乏自主性的对象不同，a g e n t 是一种类似于进程的、 并发执行的实体，它具有对自身内部多线程予以控制的自主性。a g e n t 的自主性及 多线程控制能力为实现并发的分布式应用提供了更好的手段。 a g e n t 与专家系统最重要的区别是专家系统不直接与任何环境发生交互，它们 不是通过传感器获得信息，而是通过用户作为中间人，同样，他们也不对环境发生 作用，只是向第三者反馈或者提出建议。此外，专家系统一般不能与其他a g e n t 进 行合作总的来说，专家系统一般不能采用反应式、主动的行为，没有社会行为能 力，不能进行合作、协调和协商。 2 2 m a s 概述 分布式人工智能( d i s t r i b u t e da r t i f i c a li n t e l l i g e n c e ，d a i ) 是在传统的 人工智能( a r t i f i c a li n t e l l i g e n c e ，a i ) 基础上发展起来的，集中在逻辑或物理 上分散的智能系统如何并行地、相互协作地实现问题求解。随着计算机网络、计算 机通信和并行程序设计技术的发展，分布式人工智能的研究逐渐成为一个新的热 华北电力大学硕士学位论文 点。随着新的信息系统、决策系统和知识系统在规模、范围和复杂程序上的增加， 分布式人工智能技术的开发与应用越来越成为这些系统成功的关键。 多a g e n t 技术在计算机领域的研究和应用源于2 0 世纪7 0 年代美国麻省理工学 员研究人员开展的一系列关于分布式人工智能的研究。研究人员发现，通过协作将 一些简单的信息系统组成一个大的系统可以显著提高系统处理复杂问题的能力，并 且通过定义合理的协作机制可以提高整体系统的智能水平。由此产生了具有一定智 能，能被动地进行相应信息处理的需求，除了完成事先指定的任务外，还能够主动 地预测、适应乃至积极寻找途径以支持用户完成任务的软件a g e n t 的概念和方法。 目前，多a g e n t 系统( m u l t i - a g e n ts y s t e m ，姒s ) 是分布式人工智能研究的热点， 也可以认为是分布式问题求解的进一步发展，是一些a g e n t 通过协作完成某些任务或达 到某些目标而构成的系统。但多a g e n t 系统不同于传统的分布式处理系统，它要求系统 中每个a g e n t 及a g e n t 之间的交流具有智能或自组织能力( 如推理、规划、学习等) ， 多a g e n t 系统的特点体现在每个a g e n t 的自组织能力和各个a g e n t 之间的协同能力两个 方面。在多a g e n t 系统中数据是分散、计算是异步的，没有系统的全局控制，多a g e n t 系统提供了一种适合分布式计算和不确定问题求解的新方法，这是因为多a g e n t 系统放 松了对集中式、规划、顺序控制的要求，提供了分散控制、应急和并行处理的能力。 2 3 多a g e n t 执行环境的特征 ( 1 ) 多a g e n t 执行环境为各个a g e n t 之间的通信和交互协议提供了一个基础架 构； ( 2 ) 多a g e n t 执行环境大部分是开放式的，或至少是高度动态的、不确定的或复 杂的： ( 3 ) 多a g e n t 执行环境包含了自主、分布的a g e n t ，而且是共同合作达到某一个 目标。 2 4 m a s 通信 a g e n t 之间的交互行为是a g e n t 社会性的重要表现，是a g e n t 与外界环境相互 作用的一种方式，也是a g e n t 区别于传统a i 系统的重要属性，理性、完善的交互 机制是多a g e n t 之间进行协调、协作和协商的基础。a g e n t 的交互机制是对a g e n t 交互行为的内在因素的刻画。究其实质，主要解决三个问题：一、为什么要交互? 二、和谁交互? 三、怎样交互? a g e n t 运行处于某个环境中，在这个环境中，a g e n t 能够高效地运行并且他们 之间可以相互作用，那么这样一个环境则为a g e n t 之间的相互作用提供了基础框架。 根据a g e n t 在信息传递过程中表现出来的固有的层次性，同时结合计算机网络的层 次性协议结构，给出了a g e n t 通信与交互层次模型的结构，整个交互行为主要分为 9 华北电力大学硕士学位论文 三个层次，即传输层、通信层和交互层。处于下层的交互行为是为上层交互行为负 责，上层交互行为的实现是建立在下层交互行为实现的基础上，从而构成一种层次 式的服务关系。如图2 - i 以假想的两个交互中的a g e n t 为例。 处于第一层的是传输层，即计算机网络协议层，这是一个面向最终应用的层次， 它负责将通信协议层的消息通过某种具体的计算机网络协议表达出来，从而保证 a g e n t 之间各种交互行为的最终实现。 处于第二层的是通信层，即通信协议层。它主要用于保证a g e n t 之间能够相互 交互和理解消息。这里的消息大都蕴涵有明确的意图，如指示、承诺、提议、拒绝 等，能够反映a g e n t 作为一种意识系统的主观能动性 处于第三层的是交互层，即交互协议层。它的作用是保证a g e n t 之间能够进行 具有一定结构的消息交换。 乃固 。 爱“璧壁崖 仃 蹙唾协缓) ( 蹙域嗽) 丁t l j 斌僖蹬瀣馈坦 u 什越稿狲经1( 麓情辟设) 仃 u 纷输荟佟躺豫d f 计算筘l 辫络协议)( 计嚣帆雕络铸谊) 2 5m a s 协调与协作 图2 1m a s 通信与交互层次模型结构图 多a g e n t 系统不同于传统的分布式处理系统，它侧重于研究一组a g e n t 的自治 能力( 如独立的推理、规划、学习等能力) 以及为了联合采取行动，或求解问题以 达到某一全局目标，如何协调各自的知识目标、策略和规划即协同能力。虽然单个 a g e n t 的智能是有限的，但可以通过适当的体系结构把a g e n t 组织起来，从而弥补 各个a g e n t 的不足，使得整个系统的能力超过了任何单个a g e n t 的能力、多a g e n t 系统这种体系结构放松了对集中式、规划、顺序控制的限制，提供了分散控制、应 急和并行处理，把复杂问题简单化，并且多a g e n t 系统还可以降低软件或硬件的费 用，提供更快速的问题求解方法。 多a g e n t 系统协作( c o o p e r a t i o n ) 是指多个a g e n t 通过协调各自行为，合作 i o 华北电力大学硕士学位论文 完成共同目标正如社会总体智能优于任何个人一样，多a g e n t 协作求解能力也超 过单个a g e n t 。多a g e n t 系统协作的形式从一定意义上说，就是分布式控制的形式， 从多a g e n t 系统的协作方式角度出发，目前多a g e n t 系统主要的协作可分为两类： 任务共担( t a s ks h a r i n g ) 和结果共享( r e s u l ts h a r i n g ) 。 任务共担的协作，是指各个a g e n t 相互协作，分担了各子任务的计算负荷，而 且当一个a g e n t 的任务太重而无法完成时，它可以将任务分解，让其它a g e n t 承担 并完成，这里关键问题是如何发现合适的a g e n t 并将任务分配下去，解决此问题的 一个方法就是合同网( c o n t r a c tn e t ) ，这种协作形式下的控制是目标驱动的。 结果共享的协作，是指a g e n t 相互传递并共同利用根据不同观点所得出的有关 总体问题的部分结果，即各a g e n t 通过交换部分暂时结果而相互协作。 2 6 本章小节 目前，多a g e n t 系统是分布式人工智能研究的热点。是分布式问题求解的进一 步发展，是由多个相互作用的、相互联系的a g e n t 通过协作完成某些任务或达到某 些目标而构成的系统。其中每个a g e n t 具有不同的问题求解能力，a g e n t 之间按照 约定的协议进行通信协调，使得整个系统成为一个性能优越的整体，可以解决单个 a g e n t 难以解决的问题。多a g e n t 具有自主性、分布性、协调性，并具有自组织能 力、学习能力和推理能力，采用多a g e n t 系统解决实际问题，具有很强的鲁棒性和 可靠性，并具有较高的问题求解效率。 多a g e n t 的应用领域在不断扩大，如何将多a g e n t 应用于生产实践，已成为当前最 为迫切的任务之一。本文正是基于多a g e n t 执行环境的特征，多a g e n t 的部分思想以及， 应用到电力培训仿真的智能评价指导系统中，通过将复杂问题分解，实现对学员的智能 评价指导。本章主要介绍了a g e n t 及姒s 的相关理论知识，具体包括a g e n t 定义、a g e n t 属性以及a g e n t 与对象、专家系统的区别，姒s 定义、通信机制、协调与协作方法。该 章是全文核心思想的理论指导部分，是设计智能评价指导系统的理论基础。 华北电力大学硕士学位论文 第三章智能评价指导系统总体设计 3 1 分布式培训仿真系统概述 随着电网规模的日益扩大，电力培训仿真的日趋发展，仿真技术的不断成熟， 培训仿真系统已不仅仅局限于某一方面的培训，而是针对现有电力系统分布、开放 的环境，将电网仿真、变电站仿真以及其它各种仿真集成到一个综合的仿真环境中， 满足培训仿真系统的目前和未来的发展需求。 本文评价系统基于的仿真支撑系统采用了可以支持交互式、分布式仿真系统的 仿真软件开发平台它吸收了国内外分布式控制与仿真系统软件支撑平台的设计思 想，结合电网仿真、变电站仿真、变电站综合自动化系统仿真、集控站仿真、电网 调度自动化系统仿真软件的特点，解决了分布式培训仿真系统中仿真应用之间互操 作性、分布性和时空一致性问题。这种分布式联合培训仿真充分考虑了电网、集控 站和变电站的相互作用，相互影响，实现了电网调度员、集控站运行人员和变电站 运行人员的联合培训。适应了现代电网的大规模运行方式，实现了电力各部门之间 的相互协作。 这种分布式培训仿真系统有很多优点： 具有适应当前电力系统自动化技术发展的要求，特别是地区电网、调度自 动化系统s c a d a 、变电站综合自动化系统和变电站一、二次设备的发展要求； 可以提供不同的权限管理，对不同培训内容的学员台可定义不同的使用权 限及系统功能，具有灵活多样的运行模式，以满足不同培训方式需要； 具有完善的培训及培训管理、考核功能，向学员提供正常、异常和紧急状 态的实际现场环境，学员可以按照现场相关规程在仿真系统中练习电网和变电站正 常运行的全部操作，学会处理异常、紧急事故的技能，训练应急能力，确保电网安 全、经济运行； 这种分布式支撑系统具有良好的开放性和可扩充性，能支持第三方硬件和 软件的接入和系统升级。 这种分布式、开放的复杂环境符合多a g e n t 执行的环境特征，因此本文正是基 于这些特性，提出了基于多a g e n t 的电力培训仿真智能评价指导系统。 华北电力大学硕士学位论文 3 2 分布式a g e n t 系统概述 分布式人工智能d a i 是在传统a i 基础上发展起来的，涉及分布式问题求解和 多a g e n t 系统的研究，集中逻辑上或物理上分散的智能系统如何并行地、相互协作 地进行问题的求解。智能主体a g e n t 与普通对象不同，是一种可主动运行的智能体， 有自己的思想和行为，不需要外界刺激也能进行动作。由于单个a g e n t 能力有限， 所以当一个问题从物理上或逻辑上能形成可分解的多个问题求解实体，而且每个子 问题求解实体需要其自身的知识资源时，常采用智能多a g e n t 系统，即眦s 它是 将各种具有不同能力的a g e n t 结合起来，利用a g e n t 自治性，通过a g e n t 的独立工 作，解决各自的局部问题，并进一步利用多a g e n t 系统中a g e n t 问的协同合作性， 进行相互问的交互合作、传递信息，来解决复杂的整体问题。因此姒s 通常由问题 求解层和协作层两部分构成，各部分又有分工不同的模块组成如图3 - 1 所示。 _ _ _ - 控制滋数攒滚 图3 - 1 分布式a g e n t 系统结构图 屡 问题求解层利用领域知识求解局部问题，它是由控制模块控制管理的。协作层 是确保a g e n t 的局部求解活动与系统中其它a g e n t 协作一致，它是由三个主要模块 组成，每个模块是独立的知识系统，并有相应的推理机和独立工作单元。状态确定 模块决定了协作和控制模块的作用，确定什么问题由局部求解、何时应与其它a g e n t 交互以接受其它a g e n t 的请求等。 整个系统是既独立又统一的分布式系统，这种并行处理方式可以充分、准确地 利用领域知识，通过通信管理层和控制模块实现对各个智能a g e n t 的选择和协调， 华北电力大学硕士学位论文 最终达到问题的快速求解。 3 3 智能评价指导系统的总体结构 3 3 1 总体结构 本文针对电力培训仿真系统分布、开放式的特点，提出了采用分布式结构思想 来研究教员系统中的评价指导模块，利用舭s 思想对系统进行建模，构造了具有分 布式结构的基于多a g e n t 的电力培训仿真智能评价指导系统。该智能评价指导系统 有不同的功能模块构成，每个模块视为独立的a g e n t ，同时各个模块之间又不是孤 立的，相互之间通过信息的交互协调工作，共同完成评价指导任务。 本文设计的完成不同功能的智能评价指导系统是一个分布式多a g e n t 系统，包 括：智能评价服务a g e n t 、各仿真智能a g e n t ( 电网仿真a g e n t 、变电站仿真a g e n t ) ， 任务管理a g e n t 以及智能评价算法。如图p 2 所示，为智能评价指导系统与培训仿 真系统关系结构图( 注；灰色方框表示任务管理a g e n t ) 。 图3 - 2 智能评价指导系统与培训仿真系统关系图 华北电力大学硕士学位论文 3 3 2 模块功能介绍 基于多a g e n t 的电力培训仿真智能评价指导系统，是由教员通过任务管理a g e n t 在设置好的操作任务中选择要发送的任务发给智能评价服务a g e n t ，由智能评价服 务a g e n t 协调后，经由智能评价算法对操作任务进行实例化，将任务实例化后的结 果返回到智能评价服务a g e n t 中存储与此同时由智能评价服务a g e n t 根据操作任 务的性质选择不同的智能主体( 即不同学员机) ，将操作任务发送到指定的学员机 上，学员根据操作任务在相应的仿真操作界面上进行任务操作，同时由仿真智能 a g e n t 收集学员的操作信息，发送给智能评价服务a g e n t ，由智能评价服务a g e n t 协调后，再由智能评价算法对学员的操作记录进行评价 其评价后的信息结果包括：正确操作记录、错误操作记录、评价结束命令，正 确操作提示；这些评价信息由智能评价服务a g e n t 记录存储，并发送到任务管理界 面显示给用户，其中正确操作提示只有任务管理界面处于实时监控状态下时才 能够显示。 智能评价服务a g e n t 在分布式多a g e n t 系统中相当于协作层。主要功能是为备 个智能a g e n t 提供通信服务，协调培训仿真系统中各个智能a g e n t 的执行，收集来 自各个智能主体的操作信息，并保存各个智能主体的当前任务，记录并保存学员的 各种操作信息。 任务管理a g e n t 是分布式a g e n t 系统中的控制层任务管理a g e n t 根据权限的 不同分为教员管理a g e n t 和学员管理a g e n t 两种。系统所有的评价功能都通过该模 块进行控制管理，负责规则和任务的编辑及管理工作，也是教员发送任务、监视操 作评价过程的人机界面。教员管理a g e n t 可以设置任务管理系统中的所有功能，而 学员管理a g e n t 只能对自身操作进行监控，没有编辑规则任务、发送任务以及监控 其它学员的权限。 各仿真智能a g e n t 主要功能是系统从培us l 仿真系统中提取到学员在各仿真界面 的一二次设备操作信息，包括变电站仿真a g e n t ( 在控制屏、模拟屏、二次保护屏 上的操作及一次现场巡视、验电操作等) 、电网仿真a g e n t ( 监控系统操作等) ，学 员的操作信息是智能评价的对象，因此操作信息的合理提取是实现智能评价的基 础 电网仿真a g e n t 主要功能是从电网培训仿真界面跟踪和记录学员对电网一次设 备的各种操作信息，包括厂站名、设备类型、具体设备名称( 或编号) 、设备状态 的前后变化量等。电网培训仿真操作界面是整个培训仿真的基础，为变电站仿真提 供正确的潮流数据和保护动作信息，电网培训仿真界面的主要功能包括一次设备的 正常操作，如开关刀闸的分合、发电机出力调节、变压器分接头调节等；二次设备 1 5 华北电力大学硕士学位论文 保护、自动装置定值的修改等；各种故障、异常功能模拟等设置。学员可以在此界 面上傲各种正常、故障、异常等操作。 变电站仿真a g e n t 主要功能是从变电站培训仿真界面跟踪和记录学员的所有操 作信息，包括检查、验电等行为，系统并根据变电电气运行规则、五防规则、系统 运行方式和操作任务等知识，对学员操作进行合法性判断，并根据判断结果给学员 提供相应的提示和帮助。变电站培训仿真操作界面主要对变电站一、二次设备全范 围进行了建模，包括变电站的控制系统、量测系统、交流系统、继电保护与自动装 置综合自动化系统的详细模型，变电站培训仿真操作界面主要包括设备的正常操 作、设备巡视、事故异常的模拟、“五防”屏系统仿真等功能。 三维仿真是变电站仿真a g e n t 的一部分，主要功能是实现了变电站a g e n t 对学 员在变电站一次设备三维交互式虚拟场景中的所有操作的跟踪和记录，包括巡视、 检查、验电、挂地线等操作行为。三维仿真操作界面，实现了变电站一次设备的三 维重现，可以逼真地模拟各种天气状况，形象逼真地反映了设备的正常、异常、事 故状态及其动作过程，不但可以对虚拟场景中的设备巡视、检查、漫游，而且可以 进行虚拟操作。 智能评价算法在分布式多a g e n t 系统中相当于问题求解层。任务实例化、学员 正常操作、错误操作提示、以及评价结束等各种操作结果都是通过智能评价算法处 理后得出的结论。当教员发送一个具体操作任务后首先通过智能评价服务a g e n t 与 智能评价算法相应的通信命令，完成当前任务的任务规则和设备规则的自动搜索并 实例化，实例化后的规则序列存储在智能评价服务a g e n t 中。同时由各仿真界面 a g e n t 收集学员的操作记录，通过智能评价服务a g e n t 发送到智能评价算法，由智 能评价算法对学员进行评价指导。 各仿真智能a g e n t 从各仿真界面收集到学员的操作信息，并与实例化后的规则 序列进行比较，若在规则序列中能找到相应的规则与学员的操作记录匹配且满足执 行条件。则让学员顺利通过该步操作，若不满足条件则需要对学员的操作做出判断， 若学员的该步操作在规则序列中能够找到，只是顺序颠倒，则在记录下学员错误操 作记录的同时，由任务管理界面弹出一个正确步骤的提示框，提示学员正确的操作 步骤；若学员的该步操作不在规则序列中，则评价算法会强制学员结束操作，学员 此时的得分为零，因为在实际运行的电力系统中，若学员走错间隔或开关刀闸的操 作顺序颠倒，则会给整个电网带来严重的后果，这在实际的电网运行中是决不允许 发生的，因此对于学员后面的操作都会变得毫无意义。最后学员在认为自己已经完 成操作任务后，可以向教员提交，智能评价系统会自动给出评价的最终结果。 1 6 华北电力大学硕士学位论文 3 4 本章小节 本章阐述了分布式培训仿真系统的相关特点，以及具有良好的开放性和可扩充 性的分布式仿真支撑系统，并基于培训仿真系统分布、开放式的特点和多a g e n t 的 相关特性，将多a g e n t 思想应用到培训仿真系统中，通过通信管理层和控制模块实 现对各个智能a g e n t 的选择和协调，最终达到问题的快速求解。 本文基于多a g e n t 的电力培训仿真智能评价指导系统是一个由智能评价服务 a g e n t 、各仿真智能a g e n t ( 电网仿真a g e n t 、变电站仿真a g e n t ) 、任务管理a g e n t ， 及智能评价算法构成的分布式m a s 系统。其中智能评价服务a g e n t 在分布式a g e n t 系统中相当于协作层，主要功能是为各个智能a g e n t 提供通信服务；任务管理a g e n t 是分布式a g e n t 中的控制层。系统所有的评价功能都通过该模块进行控制管理。智 能评价算法在分布式多a g e n t 系统中相当于问题求解层。任务实例化、学员正常操 作、错误操作提示、以及评价结束等各种操作结果都是通过