Организационная модель МАСУ ИЭС ААС

ФГАОУ ВО Севастопольский государственный университет

ИНСТИТУТ ЯДЕРНОЙ ЭНЕРГИИ И ПРОМЫШЛЕННОСТИ

 

КАФЕДРА

ВОЗОБНОВЛЯЕМЫЕ ИСТОЧНИКИ ЭНЕРГИИ

И ЭЛЕКТРИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ И СЕТИ

 

 

Шайтор Н.М.

Компьютерные сети предприятий электроэнергетики

 

Литература:

1. Основные положения концепции интеллектуальной энергосистемы с активно-адаптивной сетью. Разработана по заказу ОАО «ФСК ЕЭС» ОАО «НТЦ электроэнергетики» с привлечением отраслевых и академических институтов. Концепция рассмотрена и одобрена на совместном заседании НТС ОАО «ФСК ЕЭС» и Российской академии наук в октябре 2011г.

2. Технические требования к созданию полигона программно-технического комплекса ИЭС ААС. Документ подготовлен рабочей группой по ИЭС ААС при НТС ФСК ЕЭС и РАН в рамках договора между НТЦ ФСК и ООО «Энергосетьпроект». Руководитель группы Дорофеев В.В.,секретарь группы Яхова А.И. г. Москва, июль 2012 года.

 

 

Севастополь

2020

«Утверждаю»

Директор ИЯЭИП

В.А. Кирияченко

 

 

«»_____________20___г.

 

Лекция №17

 

Тема лекции:

 

Мультиагентное моделирование ИЭС ААС

 

Изучаемые вопросы:

 

1. Организационная модель МАСУ ИЭС ААС.

2. Основные моделируемые процессы в ИЭС ААС.

3. Контрольные вопросы.

 

Учебная цель:

 

Ознакомить студентов с основами комплексного моделирования и мультиагентного моделирования энергоэффективных ИЭС ААС.

 

Время: 4 часа

 

Литература:

1. Основные положения концепции интеллектуальной энергосистемы с активно-адаптивной сетью. Разработана по заказу ОАО «ФСК ЕЭС» ОАО «НТЦ электроэнергетики» с привлечением отраслевых и академических институтов. Концепция рассмотрена и одобрена на совместном заседании НТС ОАО «ФСК ЕЭС» и Российской академии наук в октябре 2011г.

2. Технические требования к созданию полигона программно-технического комплекса ИЭС ААС. Документ подготовлен рабочей группой по ИЭС ААС при НТС ФСК ЕЭС и РАН в рамках договора между НТЦ ФСК и ООО «Энергосетьпроект». Руководитель группы Дорофеев В.В.,секретарь группы Яхова А.И. г. Москва, июль 2012 года.

МУЛЬТИАГЕНТНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИЭС ААС

Организационная модель МАСУ ИЭС ААС.

В ходе развития идеологии создания интеллектуальной энергосистемы с активно-адаптивной сетью (ИЭС ААС) разработаны, рассмотрены и одобрены совместным Научно-Техническим Советом ОАО «ФСК ЕЭС» и РАН «Концепция развития интеллектуальной электроэнергетической системы России» и «Основные требования к созданию ИЭС ААС». Начата реализация отдельных пилотных проектов на объектах ЕНЭС, отвечающих идеологии ИЭС ААС. На начальном этапе производится моделирование интеллектуальных систем управления с отработкой положительного опыта и внедрением результатов пилотных проектов в отдельных регионах, с последующим распространением полученных результатов на другие участки ЕНЭС.

Ключевыми элементами интеллектуальной энергосистемы является информационная, коммуникационная и управляющая системы, обеспечивающие:

- широкомасштабный мониторинг состояния всех элементов энергосистемы (от датчиков состояния силового и вторичного оборудования энергообъектов и линий электропередачи, до совокупности режимных параметров);

- использование данной информации для наиболее эффективного управления современными адаптивными технологическими элементами и комплексами энергосистемы;

- системное управление, основанное на применении информационных и коммуникационных технологий и современных программных средств.

Технологии управления, использующие принципы мультиагентых систем, достаточно новое и развивающиеся направление с широкими возможностями применения в различных сферах деятельности. Имеются примеры применения данных систем в управлении энергообъектами в разных странах: США, Япония, Индия, Китай, страны Евросоюза, однако практической реализации глобальной системы управления энергосистемой пока нет, хотя такие разработки выполняются, а общая тенденция их использования прослеживается в работах по развитию идеологии Smart Grid.

В специальной литературе все чаще говорится о необходимости использования мультиагентной технологии, реализующей кросс-системную (межрегиональную) интеграцию при разработке Smart Grid. По мнению западных специалистов, именно такой подход сможет совместить способности глобальной системы управления к рассуждениям и анализу ситуации - и формированию адекватных управленческих решений. Моделирование сложных систем управления на основе мультиагентного подхода получило название Agent-based modelling (ABM).

В современных системах управления архитектуры мультиагентных систем могут быть построены по следующим трем типам:

1. Архитектуры, базирующиеся на принципах и методах искусственного интеллекта (deliber active agent architectures).

2. Реактивные архитектуры, основанные на поведении и на реакции на события внешнего мира (reactive agent architectures).

3. Гибридные многоуровневые архитектуры, основанные на поведении и методах искусственного интеллекта (hybrid agent architectures).

Архитектура мультиагентных систем на принципах искусственного интеллекта использует методы и средства символьного представления знаний. Такой подход, в большей степени, сосредоточен на описании свойств, процессов и механизмов рассуждения (ментальности) отдельных агентов. Создание точной и полной модели сложного многоуровневого многосвязного динамического объекта, представляемого сообществом взаимодействующих агентов, а также системы управления таким объектом (к таким объектам, однозначно, относится ИЭС ААС), в рамках указанной архитектуры невозможно. Основной ограниченностью такой архитектуры является отсутствие подсистемы моделирования - в частности, для прогнозирования своего поведения, поведения других агентов и внешней среды.

К архитектурам данного типа относятся: архитектура на основе продукционной системы, архитектура на основе классификаторов, архитектура с иерархической базой знаний, архитектура Барбучеану-Фокса и др.

Реактивная архитектура не содержит детально представленной модели мира, а интеллектуальное поведение агентов реализуется без символьного представления знаний, принятого в классическом искусственном интеллекте.

Основным недостатком реактивной архитектуры является отсутствие подсистем моделирования и прогнозирования, а также ментальной подсистемы, действующей по правилам типа «ситуация - действие». При этом под ситуацией понимается потенциально сложная комбинация внутренних и внешних состояний.

Гибридные архитектуры позволяют гибко комбинировать возможности реактивных архитектур агентов и архитектур, основанных на знаниях. К архитектурам данного типа относятся: WILL-архитектура, lnteRRap-архитектура, архитектура Touring Machine, IDS-архитектура, композиционная архитектура и др.

Учитывая сложность разрабатываемой системы управления, для ИЭС ААС целесообразно разрабатывать и в последующем использовать гибридную архитектуру МАСУ, содержащую:

- специализированные базы знаний (онтологии) для представления информационных потребностей функционирования различных агентов;

- модели процессов;

- функционально полную подсистему специализированных агентов, обеспечивающих поиск, представление, обработку и распределение информации;

- подсистему предсказательного (прогнозирующего) моделирования;

- подсистему формирования критериев и ограничений;

- подсистему моделирования и координации взаимодействия между агентами, организации кооперативного поведения, обеспечение информационно-логического взаимодействия и совместимости агентов;

- подсистему формирования управляющих воздействий и реализации управления;

- подсистему анализа и планирования.

Организационная модель МАСУ. Гибридная архитектура реализует динамическую организационную модель МАСУ ИЭС ААС и содержит ментальную и реактивную подсистемы с дополнением ее системой моделирования.

Данная модель позволяет обеспечить агенту возможность выбора стратегии достижения целей и определенных действий в рамках выбранной стратегии, а также обеспечить возможность гибкой корректировки иерархий в структуре системы интеллектуального управления. Организационная модель МАСУ описывается многофакторным вектором состояния всей совокупности агентов МАСУ. На рис. 6.1 представлена общая схема взаимодействия между агентами, а так же между ними и внешней средой.

Отдельные элементы многофакторного вектора состояния агентов на рис. 6.1 означают:

ХA - множество входных воздействий на данного агента в момент Т;

YА - множество выходных сигналов от данного агента в момент Т;

PA - множество агентов, сигналы от которых могут восприниматься как руководящие указания;

ПA - множество агентов, сигналы которым отданного агента являются приказами.

В условиях выполнения ограничений логическая непротиворечивость определяется для вектора состояний всей системы агентов. Ментальность конкретного агента корректирует критерии и определяет выбор действий в соответствии с изменением состояния внешней (для данного объекта) среды, т.е. осуществляет анализ общего состояния системы в каждый момент времени и прогнозирует развитие событий.

 

 

Рис. 6.1. Принципиальная структура организационной модели МАСУ.