多Agent技术在变电站操作序列中的应用

贾聚涛周晨光

（国网邯郸供电公司邯郸市056003）

摘要：本文首先简要分析了多Agent的原理，探讨了以Agent技术为基础的变电站操作操作序列生成结构，最后指出了系统开发的平台及工具，望能为此领域研究有所借鉴。

关键词：Agent；变电站；操作序列

伴随变电站综合自动化系统的日趋更新与完善，无人值班变电站在全球范围内的广泛运用，对于运行人员来讲，需要处理、需要掌握、需要了解的信息量，同样呈现出迅猛增长趋势，而针对传统信息处理以及手工方式填写操作票的方式，已经无法从根本上满足当前需要，尤其是变电站运行需要。所以，将计算机技术应用在变电站信息处理及运行管理当中，已经成为当前的需求所在。本文针对变电站操作序列为对象，就多Agent技术在其中的实际应用作一探讨。

1.多Agent的原理分析

所谓智能多Agent技术，从基础层面来分析，实际就是分布式人工智能（DAI）、网络技术与计算机技术的综合体，同时还是一种比较实用、高效且先进的计算机软件工程技术。此技术能为机械工程、科学计算、电子商务等领域架构更好的设计开放式、分布式系统，提供新思路、新条件与新途径。针对智能Agent系统（MAS）来讲，其能够在特定环境中，以一种独立自主方式来完成各项操作，不仅具有推断能力，而且还能围绕周围环境，准确、实时作出反应，因而是一种能够达成诸多功能目标的软件模块。

需要指出的是，分布式人工智能DAI的发展给你为传统AI，涉及到两方面内容，其一为多Agent系统，其二是分布式问题求解，集中于物理、逻辑上，且处于分散状态的智能系统，能够以一种相互协作、并行方式来求解各种问题。还需要指出的是，智能代理Agent不同于传统对象，其实为一种能够实现自主、高效运行的智能体，不仅有专属自身的行为，还有自己的思想，无需外界刺激，便可以完成动作。需说明的是，因单一Agent有着比较有限的能力，因此，如果单独一个问题自逻辑或者物理上，能够进行分解，形成若干个问题求解实体，且各子问题求解实体需配备专属自身的知识资源，此时，经常会运用智能多Agent系统MAS。其由若干Agent组成，借助Agent所具有的自治性及独立工作能力，能够将各自的局部问题给解决掉。

2.以Agent技术为基础的变电站操作操作序列生成结构

因变电站各个电气设备有着不同的操作知识，且有着较少的共性知识，因此，把变电站当中设备所对应的操作序列，以一种自动方式生成为分布式结构，且由若干设备Agent模块构成。针对各Agent来讲，其能够独立且高效的将一类设备所对应的操作序列生成任务给完成掉。需要说明的是，在下达操作任务之后，借助主程序设备所对应的识别模块完成识别后，会自动进至分层结构当中，此时，选择以RBFNN模型结构为基础的Agent，把所得到的输入矢量以一种比较合理、高效的方式，不断向神经网络所对应的输入层传递，自输出中获得与其向对应的操作序列。而针对系统内部的校核模块而言，其把所获得的操作序列，依据当前比较常用的“五防”规则来校核，以此把正确的操作序列相解释Agent传递；而对于此时的解释Agent来讲，会对操作知识Agent进行调用，解释设备操作序列，并进行语言转换。针对由操作票所生成的整个推理过程而言，其主要通过对Agent的协调控制来实现。其通过对“黑板”结构（储存动态数据）进行访问，来达到对问题求解子Agent进行控制与调用，且对各Agent之间的联系与交互进行协调，从中得到与操作任务相对应的输出矢量（设备操作性质序列）。

3.系统开发的工具与平台

本文所开发是以多Agent为基础的变电站操作票自动生成智能系统，在对相关语言进行编程时，选择一种以事件与对象驱动为基础的编程语言，即VisualBasic，借助其中的ActiveX技术，把电力系统当中的元件进行定制，使之成为各种空间，这样便可以较好的达成面向对象的编程思想。另外，VisualBasic的界面设计功能也十分丰富，其能够根据现实需要，开发出一个统一或适应于Windows操作系统的系统；在运用RBFNN来生成操作序列上，可借助Matlab来实现；而在具体的数据库上，可借助VB与结构化查询语言SQL，通过数据库搜索引擎，来对MicrsoftAccess数据库进行访问。

针对面向对象知识系统来讲，通常情况下，其主要由四部分组成，其一为类，其二是对象，其三为消息，其四为继承。在整个知识系统架构当中，主要由对象来构建起一个层次网络模型，另外，各个对象能够利用消息来实现深层次连接，因而能够实现继承性、模块化程序设计与数据抽象机制之间的充分融合，建立一个高效、规范的推理链，共同实现问题求解。

4.结语

综上，本文依据操作票系统实际情况，探讨了多Agent理论在操作票自动生成系统中的实际应用，并以此为基础，开发了以多Agent为基础的变电站操作票自动生成智能系统，其无论是在提取操作序列知识上，还是在建造Agent模型上，均发挥着重要作用，因而为今后人工智能在电力系统中的高效、广泛化应用，提出了新思路、新条件。

参考文献：

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