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多智能体与实时数据的合同能源管理决策支持系统分析

2013-12-31 00:02
黯影冰风
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  3.2.2数据管理子系统结构

  数据管理子系统主要依托监控采集系统,并在满足电力系统信息安全性与保密性要求的前提下,提供与配电管理系统、管理信息系统和电能量计费系统的接口,实现各平台的信息共享、应用共享和方法共享。各平台数据经数据挖掘(DM)和抽取后进入决策支持系统数据库,确保数据的一致性和唯一性。数据管理子系统的结构与功能如图6所示。

  3.2.3企业级模型/知识库交互

  EPC的显著技术优势是通过类似性质企业(用户)EPC项目间的优势资源共享,可显著提高决策的有效性。决策资源交互侧重分析模型和方法的共享与积累,网络实测数据不参与交互。决策资源交互由节能服务公司决策管理服务器进行控制,在各决策支持系统的模型库和方法库中分别开辟一段交互缓冲区,用以存储交互信息。决策支持系统向服务器发出交互申请后,服务器将根据项目经济效益和模型方法动态调用次数等确定交互对象,进而向双方模型库管理系统/知识库管理系统发确认通知并建立通信。若决策资源交互后项目经济效益得到提高,则将缓冲区数据转存至模型库/知识库;若无明显作用,则可丢弃并视需要发起新一轮交互。

  3.3决策推理层功能智能体配置

  决策推理层为EPCDSS的核心,系统决策的分析、计算和推理过程皆在该层进行。监控系统提供的实时数据反映了网络的实际工况。若要探明网络各部分的定量能耗信息和节能潜力,则需对网架结构、负荷构成及时间特性、潮流分布、电压水平等进行深入分析。进而在网络详细能耗特性的基础上,采取正常运行状态下提高用电效率与故障时减少停电损失相结合的策略,从网络设备升级和运行方式优化2个方面提高用户系统综合用电效率。决策推理层提供的功能智能体如下。

  1)任务管理智能体。在决策初期对任务进行分解并触发任务分配过程;在决策末期对系统内其他智能体定性和定量分析形成的决策结果进行统筹和整理,形成一系列决策方案供设计人员选择。

  2)网络拓扑分析智能体。分析用户网络接线模式和转供电方式,用以指导系统故障恢复、运行方式调整、网络规划和可靠性评估。

  3)潮流计算智能体。实现对用户系统低至220V网络的潮流计算,上级网络模型由决策支持系统提供。潮流计算智能体作为无功优化、节能调度等多个功能智能体的基础,与决策系统数据库和其他智能体通信最为频繁。

  4)短路计算智能体。对用户网络各主干线路和重要线路发生短路故障时的剩余网络和主要设备的动、热稳定性能进行校验。短路计算是电力设备校核和选型的主要依据。

  5)负荷管理与预测智能体。该智能体分为负荷管理、短期预测和长期预测3个模块。负荷管理模块根据负荷等级、敏感性和实时性要求,对负荷进行聚类分析。短期负荷变化主要受气象、节假日制度影响,采用时间序列法或神经网络法,随数据库信息刷新自动进行滚动预测,它主要为节能调度智能体提供数据支持。长期负荷变化受产业结构和电价政策影响,常采用自身规律外推预测,预测结果为网络规划提供依据。负荷管理与预测智能体工作流程和协作方式如图7所示。

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