多Agent系统在节能减排发电调度系统中的应用

【摘要】：我国经济快速发展的背后，伴随而来的问题是能源的消耗量过大，环境不断恶化。面对国内和国际的双重压力，促进节能减排已经成为我国可持续发展面临的长期而又艰巨的任务，这也使我国能耗和污染大户的电力行业面临巨大的压力。由于我国能源结构以煤为主，低碳能源资源选择有限，因此对发电调度系统进行机组优化，降低煤耗以及污染物的排放将是我国目前发电调度工作的核心。 发电调度系统是一个具有较强非线性、动态性的复杂多变的大系统。而多Agent理论方法在处理非线性、时变性复杂系统问题上具有先天的优势，为解决复杂系统提供了新的理论基础，因此，多Agent理论方法为发电调度系统建模问题提供了一种新思路。 论文首先对国内外节能减排发电调度的实施现状、机组组合优化方法的研究现状以及对多Agent系统的研究现状进行了分析，提出了对节能减排发电调度系统的分层结构利用Agent理论方法进行建模，并根据发电调度系统各部分的功能设计与其功能相对的子Agent模块，同时研究了Agent间的通信与协作机制。按照节能调度发电的要求，建立能耗最低和污染排放量最小的目标函数，将粒子群算法（PSO）作为机组组合Agent的调度算法进行多目标优化，通过算例仿真表明方法的可行性。最后利用Java语言对发电调度系统的多Agent模型进行软件界面的编写，为调度决策者提供了一种简单的调度决策方法。 【关键词】：节能减排 发电调度系统 机组组合 多Agent系统 粒子群算法 多目标优化 Java
【学位授予单位】：湖北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TM73
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 目录6-8
• 第1章 绪论8-15
• 1.1 研究背景及意义8-9
• 1.2 国内外发展和研究现状9-13
• 1.2.1 节能减排发电调度研究现状9-11
• 1.2.2 机组组合优化研究现状11-13
• 1.2.3 多 Agent 系统研究现状13
• 1.3 本文主要研究工作13-15
• 第2章 智能 Agent 技术15-22
• 2.1 引言15
• 2.2 智能 Agent 定义15-16
• 2.3 Agent 体系16-19
• 2.3.1 主动型 Agent17
• 2.3.2 反应型 Agent17-18
• 2.3.3 混合型 Agent18-19
• 2.4. 多 Agent 系统19-21
• 2.4.1 多 Agent 系统特性19
• 2.4.2 多 Agent 之间的通信与协作19-21
• 2.4.3 多 Agent 之间的通信语言21
• 2.5 本章小结21-22
• 第3章 基于多 Agent 的节能减排发电调度系统22-30
• 3.1 引言22
• 3.2 节能减排发电调度系统22-24
• 3.3 基于多 Agent 的节能减排发电调度系统模型24-28
• 3.3.1 地区管理 Agent 结构26-27
• 3.3.2 机组组合 Agent 结构27
• 3.3.3 功能 Agent 结构27-28
• 3.4 基于多 Agent 系统的发电调度模型的通信与协作策略28-29
• 3.5 本章小结29-30
• 第4章 基于多 Agent 系统多目标机组组合优化30-41
• 4.1 引言30
• 4.2 粒子群算法30-33
• 4.2.1 粒子群算法的基本原理31-33
• 4.2.2 粒子群算法的特点33
• 4.3 节能减排发电调度机组组合 Agent 的多目标优化33-36
• 4.3.1 目标函数33-34
• 4.3.2 约束条件34-35
• 4.3.3 约束条件的处理35-36
• 4.3.4 约束条件处理后的目标函数36
• 4.4 算法调整36-37
• 4.5 粒子群算法流程37-38
• 4.6 算例仿真38-40
• 4.7 本章小结40-41
• 第5章 多 Agent 系统在节能减排发电调度中的实现41-47
• 5.1 引言41
• 5.2 JADE 平台41-42
• 5.3 节能减排发电调度的任务42-44
• 5.4 发电调度系统的 MAS 模型的建立与实现44-46
• 5.4.1 机组 Agent 软件模型的建立44
• 5.4.2 地区管理 Agent 软件模型的建立44-45
• 5.4.3 基于多 Agent 系统发电调度系统软件的实现45-46
• 5.5 本章小结46-47
• 第6章 总结与展望47-49
• 6.1 总结47-48
• 6.2 展望48-49
• 参考文献49-52
• 致谢52-53
• 附录53-54
• 附录一 机组特性参数和系统负荷以及备用总量表53-54
• 附录二 攻读硕士学位期间发表的学术论文54

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