大数据集成环境下基于MAS 的智能电网能量协调控制模型研究

李存斌 张 炎

（华北电力大学，北京102206）

近些年，我国电力行业迅速的适应了大数据的潮流，不断通过电力体制改革迅速发展。现如今的智能电网调度已经不单单是机械的收集电力数据，而集成为更加智能化、自动化的智能电网控制系统。而智能电网调度问题更是促进电力合理分配与利用中重要的一环。尽管能量管理系统（EMS）已经在电网系统中得到广泛应用，但仍需要调度人员根据经验进行决策和处理[1]。

目前，智能电网自动化调度系统已经形成包括SCADA、EMS、DMS等在内的一套调度系统软件，虽然其功能在实际运行中不断进行完善，但智能化水平依然不高,本文将MAS技术运用于智能电网调度系统上，结合大数据的思想分析阐述了电网智能调度系统的结构框架，该技术将会有效推动电网调度技术发展[2]。

1 智能电网调度控制系统结构及应用现状

电网调度贯穿电能生产、输送到消费的始终，所以其重要性不言而喻。智能电网调度控制技术的应用在发展正如火如荼的进行中，智能电网调度比较注重吸收学习经验和自主创新，所以经过一段时间的发展滞后，在电网的智能化功能上就表现的比较突出。电力调度中心推出了智能化技术支持的系统基础平台，和高级的应用功能。系统的结构主要就是中心调度以及系统管理服务等，在高级应用功能方面，是通过调度管理和计划以及实时监控等模块所组成的[3]。

智能电网通过多级调度协调故障控制技术有效的达到实时监控全网和电网智能警告的目的。有效的解决了特大电网多级调控控制以及电网故障联合处理的难题。而在协同运行方面上，国网三级调度业务也可以实现联合沟通，有效的达到了故障预警的目的。同时，国网建立了资源在线共享平台，加强各级之间的协调和沟通。目前，电网可以实现在线小干扰稳定分析和低频震荡预警结合分析，有效保障了电网运行计算的精确性[4]。

2 MAS 技术与大数据平台

2.1 MAS技术。自从20 世纪50 年代人们提出Agent 最初思想模型后，Agent 技术就越发成熟起来。目前更成为人工智能领域重要的内容。Agent 工作过程类似人类的手、目等感官感知外部环境。通过环境感知器接受外部刺激，Agent 将外部环境转化为字符串编码交给计算机信息融合和处理再作用回外部环境[5，6]。

多个Agent 系统简称MAS（Multi Agent system），这些Agent通过相互协调来实现某种复杂功能。MAS解决问题的能力极大的依赖于单个Agent 所具备的知识和能力。所以多Agent 系统即MAS 系统可以一边利用单Agent 系统高效的处理能力解决问题，一边利用通讯Agent 将各个服务器连接，提升任务效率[7]。

当前国网自动化调度系统中均处于不同环境下自主进行工作，很难将SACDA、EMS等系统获取的数据进行整合。所以如果将电网运行的相关参数加以整合处理，将会有效的利用现有的资源。而将多Agent 的MAS系统运用到电力调度自动化领域，并融入大数据、计算机技术、通讯技术等，将传统调度网络升级，构造智能管理模型，便可有效将现有数据利用，对危险进行预警。

2.2 大数据平台。随着智能电网智能化建设的不断推进，随之而来产生了大量的电力数据，尤其是在调控一体化运行过程中，所有输变电设备监控信息集中到调控中心，这些数据信息具有涉及设备众多、体量庞大、异常故障情况复杂等特点，不仅能反应输变电设备当前状态，也能反应设备状态的变化趋势，通过对告警信息整理分析可为调控人员提供电网运行风险提前预警。所以电网大数据平台应运而生，其主要作用就是找出隐藏在电力系统运行信息中的关系，挖掘和整合电网运行中获取的海量数据。通过对相关参数深度挖掘和对比，及时发现电网运行存在的问题，进行更好的资源配置工作。

3 智能调度系统框架结构

本文提出的在大数据集成环境下基于MAS的智能调控系统，不仅仅限制为一种稳态分析决策系统，同样适用于故障分析系统和故障过滤到稳态的暂态分析决策[7，8]。该系统结合大数据思想基于MAS 技术，将电网自动化调度分成数据获取层、决策资源层、人机交互层、通信服务层、主体智能层五层，如图1 所示，下面对各系统层次的功能加以说明。

3.1 数据获取层：整个系统的数据来源应包括SCADA 系统的稳态数据、故障信息系统数据和广域测量系统提供的动态数据及智能电子装置中的实时数据。这样使系统中的数据来源更加广泛，数据量更多，数据种类更加丰富。不断将电网实际运行获得的数据写入数据仓库，为第二阶段对数据关联规则挖掘打下坚实基础。

3.2 决策资源层：即大数据挖掘分析算法平台。该层次的目的是利用大数据分析的相关方法来寻求历史数据之间的多元相关性，实现快速、准确地对电网故障做出决策，最大程度维护电网运行。整个层次的数据处理流程可以概括为数据集成、数据预处理存储、数据建模分析、数据挖掘、结果传递，由于该系统需要处理大量的结构化和非结构化数据，而且对数据处理的及时性有很高的要求，所以在各个处理环节采用MapReduce 分布式计算框架，数据的存储利用Hbase 分布式数据库和分布式文件存储系统HDFS（Hadoop Distributed File System）。

3.3 通信服务层：该层次是各层次通讯的纽带，其主要作用是负责各个层次之间的通信工作，传递数据信息并分配系统中的资源。

3.4 职能主体层：职能主体层是通过大数据平台挖掘出的关联信息的辅助决策相互协调得出最后结果。其由行使不同功能的各种Agent 组成。

图1 基于MAS 技术的电网调度模型

3.5 人机交互层：人机交互层是人和电力系统之间交互的桥梁，管理员通过人机接口获取电网运行处理过的数据，其主要以声音或图像方式直观的呈现在管理员的面前，更加清晰明了。紧急情况时管理员可以进行相关操作操纵相关开关和保护装置。

4 结论

本文提出在大数据环境下基于MAS 技术的智能电网调度系统的框架结构，顺应了当今电网大数据的潮流，满足国家电网推进建设泛在电力物联网建设的需求。文中提出并设计了MAS系统运用于电力系统调度的各个模块和功能，提高了电力系统自动化调度的整体性和安全性。基于MAS系统的智能调度系统通过整合和挖掘各类电网运行数据，更能准确的引导管理员决策，这便为电力安全系统运行提供了有效保障。