MAS及其在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著越來越多的復(fù)雜系統(tǒng)具有內(nèi)在分布性(時間、空間及功能上的分布)，傳統(tǒng)的基于精確數(shù)學(xué)模型的控制理論難以實現(xiàn)對此類系統(tǒng)的控制。而MAS作為一種解決分布式復(fù)雜系統(tǒng)問題的有效方法，受到了越來越多研究人員的重視和關(guān)注，并得到廣泛而深入的研究?！　”疚木蚆AS理論及其在電力系統(tǒng)電壓無功協(xié)調(diào)控制方面的應(yīng)用作了一定的研究與探討，主要工作及創(chuàng)新點包括以下幾個方面：　　本文對作為基礎(chǔ)理論的基于MAS的分布式人工智能的組織結(jié)構(gòu)進(jìn)行了詳細(xì)的論述。并據(jù)此針

2、對我國電力系統(tǒng)的實際運行調(diào)度在結(jié)構(gòu)上已經(jīng)分層的現(xiàn)狀，考慮到同一區(qū)域的電壓無功控制設(shè)備的共同目標(biāo)是維護(hù)區(qū)域電壓的穩(wěn)定，為了減少通信和管理方便，我們借鑒聯(lián)盟式結(jié)構(gòu)的思想，按照區(qū)域劃分，把同一個區(qū)域的Agent(即電壓無功控制設(shè)備)分成組成一個區(qū)即形成一個協(xié)調(diào)控制級，由區(qū)域Agent來管理區(qū)域內(nèi)的Agent信息?；谶@種思想，設(shè)計和構(gòu)造了一個面向電力系統(tǒng)電壓無功協(xié)調(diào)控制的分層分布協(xié)調(diào)式MAS組織結(jié)構(gòu)。這種結(jié)構(gòu)的特點是在組織結(jié)構(gòu)上分層，在控制上

3、實現(xiàn)分布協(xié)調(diào)，可實現(xiàn)象電力系統(tǒng)這樣的分布式復(fù)雜巨系統(tǒng)的整體協(xié)調(diào)控制?！　gent的微觀模型是構(gòu)成MAS的基石。在分布式復(fù)雜系統(tǒng)中，特別是電力系統(tǒng)這樣的強(qiáng)非線性復(fù)雜系統(tǒng)中，系統(tǒng)或?qū)ο箅y以采用精確的數(shù)學(xué)模型來描述。因而在構(gòu)造Agent時，采用確定性的邏輯或數(shù)學(xué)公式來表示其愿望、信念及意圖難以達(dá)到對系統(tǒng)的控制要求。因此本文首次針對Agent本身所具有的模糊性進(jìn)行研究。提出了一種混合型模糊Agent的模型結(jié)構(gòu)。定義了Agent的模糊愿望、模

4、糊信念、模糊意圖。詳細(xì)闡述了Agent每個模塊的作用和功能。最后通過仿真實驗驗證了所提出的混合型模糊Agent的結(jié)構(gòu)是合理的，可實現(xiàn)對系統(tǒng)的穩(wěn)定控制，并具有較強(qiáng)的適應(yīng)性和魯棒性。　　Agent的學(xué)習(xí)能力是Agent微觀模型的重要組成部分。本文在對Agent強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制研究的基礎(chǔ)上，提出了一種基于模型參考的Agent強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制。由參考模型給出Agent的學(xué)習(xí)目標(biāo)。學(xué)習(xí)機(jī)制采用自適應(yīng)啟發(fā)評價算法，它由兩部分組成：自適應(yīng)評價單元及聯(lián)想搜索

5、單元。用系統(tǒng)給出的強(qiáng)化信號更新Agent學(xué)習(xí)機(jī)制的參數(shù)。最后將這種學(xué)習(xí)機(jī)制用于電力系統(tǒng)的電壓控制中，給出的仿真實驗結(jié)果證明了這種學(xué)習(xí)機(jī)制不僅響應(yīng)速度快，而且具有較高的學(xué)習(xí)速率，可有效阻止節(jié)點電壓的進(jìn)一步下降，對保證系統(tǒng)的正常運行及延長設(shè)備壽命具有重要的經(jīng)濟(jì)價值。　　各Agent之間的協(xié)調(diào)是MAS的一個重要的研究內(nèi)容，本文從各Agent之間的多個目標(biāo)的協(xié)調(diào)優(yōu)化方面入手，首次對基于蟻群算法的MAS的多目標(biāo)協(xié)調(diào)優(yōu)化機(jī)制做了研究。提出了一種基

6、于蟻群算法的多目標(biāo)協(xié)調(diào)優(yōu)化方法，采用談判機(jī)制進(jìn)行多個目標(biāo)解的協(xié)調(diào)，以產(chǎn)生問題的折衷解。最后給出了研究內(nèi)容的仿真實驗結(jié)果，并對實驗結(jié)果采用性能度量標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行測試，證明了算法的可行性并具有較快的收斂速度?！　‰娏ο到y(tǒng)是一個分布式的復(fù)雜巨系統(tǒng)，它由地理上分布的多個子系統(tǒng)構(gòu)成。這些子系統(tǒng)在自治的方式下，可通過相互協(xié)調(diào)作用來達(dá)到整個系統(tǒng)的正常運行，這和MAS的思想相符。因此采用Agent技術(shù)，實現(xiàn)對電力系統(tǒng)電壓無功的分散協(xié)調(diào)控制成為一種必然?！?/p>

7、　本文最后將MAS理論研究的一些成果應(yīng)用于電力系統(tǒng)電壓無功協(xié)調(diào)控制中，采用分層分布式協(xié)調(diào)MAS框架作為系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。把各電壓控制器看作是自治的Agent，Agent采用混合型模糊結(jié)構(gòu)，其控制模塊采用基于模型參考的Agent強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。它們一方面自治的維護(hù)本地的電壓穩(wěn)定性，同時也協(xié)助其它Agent完成調(diào)壓任務(wù)。各區(qū)域Agent通過交換邊界節(jié)點信息，實現(xiàn)區(qū)域間的相互協(xié)調(diào)。此外還對各協(xié)調(diào)控制級之間的協(xié)調(diào)策略、現(xiàn)場Agent的控制策略和閉鎖策略進(jìn)