專利名稱：基于生物免疫原理的分布式智能控制系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及的是一種電力控制技術(shù)領(lǐng)域的系統(tǒng)，具體地說，涉及的是一種基 于生物免疫原理的分布式智能控制系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
現(xiàn)代電力系統(tǒng)的發(fā)展己將現(xiàn)代控制理論與智能技術(shù)緊密結(jié)合在一起，這些理 論和技術(shù)的實(shí)現(xiàn)依賴于具體裝備與運(yùn)行人員。同時(shí)，電網(wǎng)向截然不同的兩個(gè)方向 發(fā)展 一是大電網(wǎng)互聯(lián)和長距離大容量超高壓，甚至是特高壓交直流輸電；另一 個(gè)是小容量，相對獨(dú)立的微電網(wǎng)的興起。兩個(gè)發(fā)展方向均有一些共性問題需要解 決，如協(xié)調(diào)控制與調(diào)度、最優(yōu)化運(yùn)行等等?；ヂ?lián)電網(wǎng)應(yīng)該充分發(fā)揮相互的支持和 優(yōu)勢， 一些新興的發(fā)電元件或系統(tǒng)不應(yīng)對現(xiàn)有的電網(wǎng)造成很大的沖擊和干擾，這 些問題必然涉及到協(xié)調(diào)控制與優(yōu)化調(diào)度。微電網(wǎng)中通常包含多個(gè)分布式發(fā)電元 件，微電網(wǎng)的協(xié)調(diào)控制是通過對分布式發(fā)電的有效調(diào)節(jié)以維持微電網(wǎng)的電壓和頻 率穩(wěn)定，為了提高微電網(wǎng)的電能質(zhì)量，這個(gè)過程要求速度盡可能快；而微電網(wǎng)的 優(yōu)化調(diào)度是指合理分配各個(gè)分布式發(fā)電的出力以達(dá)到技術(shù)性指標(biāo)或經(jīng)濟(jì)性指標(biāo) 的最優(yōu)，這個(gè)過程并不要求很快的速度。目前對微電網(wǎng)技術(shù)的研究還只是停留在 協(xié)調(diào)控制以及智能化比較低的事件處理上面，基于多代理技術(shù)的分層控制雖然可 以解決大部分問題，但是對于處理相同的事件缺乏學(xué)習(xí)和記憶能力而需要重新進(jìn) 行計(jì)算，對整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行造成了不必要的負(fù)擔(dān)；對于微電網(wǎng)面臨功率不足時(shí)又 沒有足夠的準(zhǔn)備，只能機(jī)械的采取經(jīng)驗(yàn)設(shè)定的處理方式，可能造成不必要的停電 區(qū)域，降低微電網(wǎng)的供電可靠性。
經(jīng)對現(xiàn)有技術(shù)文獻(xiàn)的檢索發(fā)現(xiàn)，中國專利申請?zhí)?00610114703.2，發(fā)明名 稱 一種微型電網(wǎng)的控制與管理系統(tǒng)，公開號(hào)CN1964152A，該專利通過使用三 層結(jié)構(gòu)的控制管理系統(tǒng)較好的實(shí)現(xiàn)了微電網(wǎng)的控制和管理，然而該系統(tǒng)(l)高 級組織層很難在微電網(wǎng)狀態(tài)切換時(shí)迅速做出反應(yīng)，可能導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定；(2)控制結(jié)構(gòu)顯得比較冗余，造成系統(tǒng)不必要的開銷，這種帶通訊線的控制由于網(wǎng)絡(luò)延 遲或阻塞很難實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)控制。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，提出一種基于生物免疫原理的 分布式智能控制系統(tǒng)，克服集中控制無法滿足分布式發(fā)電實(shí)時(shí)性的要求，以及傳 統(tǒng)的基于下垂特性的分散控制缺乏全局信息，很難做出能量優(yōu)化管理的缺點(diǎn)。
本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的，本發(fā)明是由若干個(gè)分散式的智能體通過 以太網(wǎng)組成一個(gè)互相協(xié)調(diào)的多智能體控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)以生物免疫原理為基礎(chǔ)， 將每個(gè)智能體看作免疫系統(tǒng)中的B細(xì)胞，通過免疫系統(tǒng)的自動(dòng)應(yīng)答機(jī)制實(shí)現(xiàn)多個(gè) 智能體之間的協(xié)調(diào)，適用于含有多個(gè)分布式電源的一類分布式系統(tǒng)的協(xié)調(diào)控制以 及優(yōu)化管理。多智能體系統(tǒng)中每個(gè)智能體對應(yīng)微電網(wǎng)中一個(gè)分布式發(fā)電元件的控 制，是一個(gè)具有事件處理能力的實(shí)體，它具有高度的自主獨(dú)立性，每個(gè)智能體都 包含任務(wù)感知模塊、行為決策模塊、協(xié)調(diào)通訊模塊以及輸出控制模塊，其中
任務(wù)感知模塊主要完成信號(hào)采集、數(shù)據(jù)處理和任務(wù)生成，并將處理后的信號(hào)
編碼為其他模塊可識(shí)別的形式傳給行為決策模塊進(jìn)行進(jìn)一步處理；
行為決策模塊負(fù)責(zé)任務(wù)的處理、優(yōu)化和記憶，其中任務(wù)可以從任務(wù)感知模塊 獲得，也可以通過通訊從其他智能體獲得，行為決策模塊連接任務(wù)感知模塊、協(xié)
調(diào)通訊模塊和輸出控制模塊，其中與協(xié)調(diào)通訊模塊的信息傳遞是雙向的；
協(xié)調(diào)通訊模塊負(fù)責(zé)智能體之間的信息傳遞，實(shí)現(xiàn)智能體之間的協(xié)調(diào)與協(xié)作， 協(xié)作通訊模塊與行為決策模塊的信息傳遞是雙向的，一方面行為策略模塊將任務(wù) 信息傳給協(xié)調(diào)通訊模塊并由后者將任務(wù)信息傳遞給給他智能體，另一方面協(xié)調(diào)通 訊模塊接收到任務(wù)信息以后將其傳給行為決策模塊并由后者決定是否參與協(xié)作； 輸出控制模塊根據(jù)行為決策模塊制定的控制策略對變流器進(jìn)行控制，該模塊 的控制策略有定功率控制和電壓/頻率控制，它在接收到行為決策模塊的控制指 令后便生成相應(yīng)的P麗控制序列驅(qū)動(dòng)變流器工作。
所述的任務(wù)感知模塊由傳感器、計(jì)算比較單元以及任務(wù)生成單元組成，其中 傳感器主要負(fù)責(zé)采集分布式發(fā)電單元并網(wǎng)處的三相電壓和電流值，計(jì)算比較單元 通過采集的信息計(jì)算當(dāng)前的輸出功率和系統(tǒng)頻率，并將采集到的以及計(jì)算出來的數(shù)據(jù)與系統(tǒng)正常運(yùn)行時(shí)的設(shè)定值進(jìn)行比較，如果存在差異則生成新的任務(wù)交給行 為決策模塊處理。任務(wù)生成模塊將信號(hào)比較后的結(jié)果進(jìn)行分類編碼，生成不同類 型的任務(wù)以便提高處理速度。
所述的行為決策模塊具有學(xué)習(xí)和記憶能力，并擁有獨(dú)立的知識(shí)庫，主要用來 存放歷史數(shù)據(jù)和控制策略，其信息傳遞也是雙向的，通過對歷史事件的處理和記 憶能夠更快更好的做出應(yīng)對方案。行為決策模塊決定智能體間協(xié)調(diào)與協(xié)作的標(biāo)準(zhǔn) 是免疫理論中抗體間相互作用的關(guān)系，其處理內(nèi)容分為如下幾個(gè)部分
(1) 任務(wù)識(shí)別。在微電網(wǎng)正常運(yùn)行時(shí)行為決策模塊一直處于任務(wù)搜索狀態(tài)， 一旦搜索到新的任務(wù)或者接收到其他智能體的協(xié)作邀請則轉(zhuǎn)為任務(wù)處理狀態(tài)。
(2) 方案形成。在任務(wù)處理時(shí)，行為決策模塊首先搜索知識(shí)庫，如果知識(shí)庫 中包含相應(yīng)的解決方案，則直接采用該方案；如果知識(shí)庫中沒有相應(yīng)的解決方案 則由行為決策模塊根據(jù)預(yù)設(shè)生成方案。
(3) 協(xié)調(diào)通訊。如果行為決策模塊發(fā)現(xiàn)自身可以單獨(dú)完成任務(wù)，則通過協(xié)調(diào) 通訊模塊對其他智能體發(fā)出抑制信號(hào)，抑制其他智能體參與任務(wù)；如果行為決策 模塊發(fā)現(xiàn)自身無法單獨(dú)完成任務(wù)，則通過協(xié)調(diào)通訊模塊對其他智能體發(fā)出協(xié)作邀 請，同時(shí)也可以通過該模塊接收其他智能體的邀請。
(4) 控制輸出。行為決策模塊確定了解決方案后，將控制策略和目標(biāo)傳給輸 出控制模塊控制分布式發(fā)電變流器進(jìn)行輸出。
所述的協(xié)調(diào)通訊模塊負(fù)責(zé)智能體之間的信息傳遞，實(shí)現(xiàn)智能體之間的協(xié)調(diào)與 協(xié)作。協(xié)作通訊模塊與行為決策模塊的信息傳遞是雙向的， 一方面行為策略模塊 將任務(wù)信息傳給協(xié)調(diào)通訊模塊，并由后者將任務(wù)信息傳遞給給他智能體；另一方 面協(xié)調(diào)通訊模塊接收到任務(wù)信息以后將其傳給行為決策模塊，并由后者決定是否 參與協(xié)作。
所述的輸出控制模塊直接產(chǎn)生控制信號(hào)驅(qū)動(dòng)變流器運(yùn)行，其控制策略能夠在 行為決策模塊的控制下實(shí)現(xiàn)平滑的切換，以滿足微電網(wǎng)在并網(wǎng)運(yùn)行和孤島運(yùn)行之 間切換時(shí)的要求。
本發(fā)明從任務(wù)識(shí)別到控制策略制定再到控制輸出為一個(gè)控制周期，如果任務(wù) 感知模塊或者協(xié)調(diào)通訊模塊沒有發(fā)現(xiàn)新的任務(wù)，則多智能體系統(tǒng)中的每個(gè)智能體 都維持目前的控制策略不變；如果發(fā)現(xiàn)有新的任務(wù)，則智能體將在一個(gè)控制周期
7內(nèi)對任務(wù)采取處理措施。對于單個(gè)智能體就可以完成的簡單任務(wù)，無需借助其他 智能體的協(xié)作，由最適合的智能體來完成；對于較復(fù)雜的任務(wù)，單個(gè)智能體無法 完成，這是就需要通過多個(gè)智能體的協(xié)作來共同完成任務(wù)。
本發(fā)明運(yùn)用人工免疫算法分布性、適應(yīng)性的優(yōu)點(diǎn)，將分布式系統(tǒng)中的任務(wù)看 作抗原，智能體看作產(chǎn)生抗體的B細(xì)胞，基于抗體識(shí)別抗原并受到抗原激勵(lì)的機(jī) 理，自主選擇合適的智能體以及處理方案來完成任務(wù)。在任務(wù)處理過程中，智能 體遵循固定的應(yīng)答順序處理任務(wù)，對于單個(gè)智能體無法完成的任務(wù)，通過通訊選 擇合適的智能體進(jìn)行協(xié)作，協(xié)作智能體之間的關(guān)系表現(xiàn)為抗體和抗原、抗體和抗 體之間的親和力。智能體完成任務(wù)后即記憶處理信息，遇到重復(fù)任務(wù)時(shí)快速做出 二次響應(yīng)。該系統(tǒng)還具有任務(wù)死鎖消除機(jī)制和自愈功能，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可 靠性。
本發(fā)明使用面向?qū)ο蟮募夹g(shù)，采用開放、模塊化、可擴(kuò)展的架構(gòu)，用戶可以 根據(jù)自身的實(shí)際需要，方便的擴(kuò)展智能體的功能。從組織結(jié)構(gòu)上來看，各智能體 之間是平等的，且具有高度的自治性，每個(gè)智能體都具有自行規(guī)劃和決策的能力。


圖1為本發(fā)明單個(gè)智能體的組成結(jié)構(gòu)框圖。 圖2為本發(fā)明單個(gè)智能體的工作機(jī)理圖。 圖3為本發(fā)明多智能體系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)模型圖。 圖4為本發(fā)明智能體系統(tǒng)的任務(wù)處理流程圖。
具體實(shí)施例方式
下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的實(shí)施例作詳細(xì)說明本實(shí)施例在以本發(fā)明技術(shù)方案 為前提下進(jìn)行實(shí)施，給出了詳細(xì)的實(shí)施方式和具體的操作過程，但本發(fā)明的保護(hù) 范圍不限于下述的實(shí)施例。
以下結(jié)合微電網(wǎng)分布式發(fā)電系統(tǒng)對本實(shí)施例的任務(wù)處理過程做進(jìn)一步說明。 如前所述，每個(gè)智能體在任務(wù)處理過程中都是一個(gè)處理實(shí)體，其組成結(jié)構(gòu)如圖1 所示，多智能體系統(tǒng)中的每個(gè)智能體都包含任務(wù)感知模塊、行為決策模塊、協(xié)調(diào) 通訊模塊以及輸出控制模塊，其中
任務(wù)感知模塊主要完成信號(hào)采集、數(shù)據(jù)處理和任務(wù)生成，并將處理后的信號(hào) 編碼為其他模塊可識(shí)別的形式傳給行為決策模塊進(jìn)行進(jìn)一步處理；行為決策模塊負(fù)責(zé)任務(wù)的處理、優(yōu)化和記憶，其中任務(wù)可以從任務(wù)感知模塊 獲得，也可以通過通訊從其他智能體獲得，行為決策模塊連接任務(wù)感知模塊、協(xié) 調(diào)通訊模塊和輸出控制模塊，其中與協(xié)調(diào)通訊模塊的信息傳遞是雙向的；
協(xié)調(diào)通訊模塊負(fù)責(zé)智能體之間的信息傳遞，實(shí)現(xiàn)智能體之間的協(xié)調(diào)與協(xié)作， 協(xié)作通訊模塊與行為決策模塊的信息傳遞是雙向的，一方面行為策略模塊將任務(wù) 信息傳給協(xié)調(diào)通訊模塊并由后者將任務(wù)信息傳遞給給他智能體，另一方面協(xié)調(diào)通 訊模塊接收到任務(wù)信息以后將其傳給行為決策模塊并由后者決定是否參與協(xié)作；
輸出控制模塊根據(jù)行為決策模塊制定的控制策略對變流器進(jìn)行控制，該模塊 的控制策略有定功率控制和電壓/頻率控制，它在接收到行為決策模塊的控制指 令后便生成相應(yīng)的P麗控制序列驅(qū)動(dòng)變流器工作。
所述的任務(wù)感知模塊由傳感器、計(jì)算比較單元以及任務(wù)生成單元組成，其中 傳感器主要負(fù)責(zé)采集分布式發(fā)電單元并網(wǎng)處的三相電壓和電流值，計(jì)算比較單元 通過采集的信息計(jì)算當(dāng)前的輸出功率和系統(tǒng)頻率，并將采集到的以及計(jì)算出來的 數(shù)據(jù)與系統(tǒng)正常運(yùn)行時(shí)的設(shè)定值進(jìn)行比較，如果存在差異則生成新的任務(wù)交給行 為決策模塊處理。任務(wù)生成模塊將信號(hào)比較后的結(jié)果進(jìn)行分類編碼，生成不同類 型的任務(wù)以便提高處理速度。
所述每個(gè)智能體都有自身的能力范圍和應(yīng)答規(guī)則，對于能力范圍內(nèi)的任務(wù)， 智能體通過輸出控制模塊完成任務(wù)，對于不在能力范圍內(nèi)的任務(wù)，智能體需要通 過通訊與其他智能體協(xié)作完成，完成任務(wù)過程中遵循應(yīng)答規(guī)則，即首先搜索知識(shí)
庫査看是否有相應(yīng)的處理方案，如果有則直接選取該方案進(jìn)行處理，否則査看自 己的能力范圍，如果屬于能力范圍內(nèi)的任務(wù)，則配合控制策略完成任務(wù)并將處理 結(jié)果存入知識(shí)庫，如果超出自身的能力范圍，則邀請其他智能體一起來完成并將 處理結(jié)果分別存入知識(shí)庫，形成一種類似"組織"的結(jié)構(gòu)體，專門處理這類任務(wù)； 當(dāng)遇到集所有智能體合力無法完成的任務(wù)時(shí)，立刻放棄該任務(wù)以及該任務(wù)引起的 一系列操作并將任務(wù)信息存入知識(shí)庫，實(shí)現(xiàn)對任務(wù)的死鎖消除機(jī)制。
所述每個(gè)智能體在空間中隨機(jī)搜索任務(wù)，當(dāng)傳感器感知到基于本地的電氣量
信息與設(shè)定值存在差異時(shí)，啟動(dòng)任務(wù)識(shí)別，智能體產(chǎn)生相應(yīng)抗體并與其他智能體 通訊，由最適合處理這項(xiàng)任務(wù)的智能體來接受任務(wù)；該智能體接受任務(wù)后，先嘗 試單獨(dú)處理，如果能單獨(dú)處理，智能體狀態(tài)變?yōu)槿蝿?wù)處理，直到任務(wù)完成；如果無法單獨(dú)處理，智能體將任務(wù)的有關(guān)信息發(fā)送給其他智能體，自己進(jìn)入等待協(xié)作 狀態(tài)，直到有足夠的智能體受到激勵(lì)來協(xié)作， 一起合作完成任務(wù)；任務(wù)完成以后， 相應(yīng)的智能體將處理結(jié)果寫入知識(shí)庫，智能體的狀態(tài)由任務(wù)處理又變回搜索，繼 續(xù)尋找新的任務(wù)；智能體的自主性以及智能體之間的協(xié)調(diào)性能基于本地信息對電 網(wǎng)中的事件做出自主反應(yīng)，實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)控制，對于重復(fù)出現(xiàn)的事件還能做出快速的 二次應(yīng)答。
所述智能體受到激勵(lì)的程度反映為智能體對任務(wù)的親和力，而親和力綜合了 系統(tǒng)的穩(wěn)定性、運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性以及分布式電源的特性因素，智能體生成的控制方 案之間也存在這種激勵(lì)與抑制的關(guān)系，對任務(wù)親和力越高的方案受到越多的激 勵(lì)，相反，對任務(wù)親和力越低的方案則被抑制，通過這種方案間激勵(lì)和抑制的相 互作用，實(shí)現(xiàn)分布式發(fā)電的協(xié)調(diào)控制以及微電網(wǎng)能量的優(yōu)化調(diào)度。
所述每個(gè)智能體都具有學(xué)習(xí)和記憶能力，且具有一個(gè)獨(dú)立的知識(shí)庫，該知識(shí) 庫只有對應(yīng)的智能體才能訪問，知識(shí)庫中的記憶分為長期記憶和短期記憶短期 記憶主要存放最新發(fā)生的或復(fù)現(xiàn)性高的事件處理方案，優(yōu)先進(jìn)行訪問，對重復(fù)出 現(xiàn)的事件做出快速的二次應(yīng)答；長期記憶主要存放歷史數(shù)據(jù)以及運(yùn)行記錄，便于 對負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測，滿足長期運(yùn)行的要求，運(yùn)行記錄為運(yùn)行提供參考，確定是否需 要修改運(yùn)行參數(shù)。整個(gè)系統(tǒng)的信息是分散存儲(chǔ)和處理的，整個(gè)系統(tǒng)體現(xiàn)出內(nèi)部的 交互性和整體的封裝性，單個(gè)智能體具有解決問題的不完全的信息或能力，在大 多數(shù)情況下需要相互協(xié)作來達(dá)到共同的整體目標(biāo)，協(xié)作過程中的計(jì)算是同步進(jìn)行 的。
如圖2所示，基于上述的四個(gè)模塊，可以從單個(gè)智能體的角度出發(fā)將整個(gè)處 理過程分為如下4個(gè)步驟 1、 隨機(jī)搜索任務(wù)
利用智能體任務(wù)識(shí)別模塊收集到的本地電氣量信息來確定任務(wù)，首先對分布 式發(fā)電端口的電壓和電流量進(jìn)行轉(zhuǎn)換，并計(jì)算此時(shí)的功率和系統(tǒng)頻率，然后將所 有這些量與正常運(yùn)行情況下的值進(jìn)行比較，并將比較結(jié)果進(jìn)行分類以形成不同類 型的任務(wù)。由于傳感器的誤差以及對任務(wù)信息判斷的不確定性，智能體在搜索任 務(wù)的過程中表現(xiàn)出一定的隨機(jī)性。由于任務(wù)搜索的隨機(jī)性，同一個(gè)任務(wù)可能被多 個(gè)智能體所識(shí)別，同一個(gè)智能體也可以識(shí)別多個(gè)任務(wù)，這就為任務(wù)的處理提供多種選擇。在任務(wù)搜索過程中，智能體之間不進(jìn)行信息量的交互，是一種基于本地 信息的間接通訊形式。隨著多智能體系統(tǒng)規(guī)模的擴(kuò)大，智能體之間信息交換量增 大，這種間接通訊不會(huì)造成通訊瓶頸，具有較高的動(dòng)態(tài)性能。
2、 形成控制方案
如圖2所示，行為策略模塊具有4種應(yīng)答方式，在任務(wù)執(zhí)行過程中，這4 種應(yīng)答方式是按一定順序執(zhí)行的，當(dāng)任務(wù)識(shí)別模塊發(fā)現(xiàn)新任務(wù)并將其編碼為其他 模塊可識(shí)別的形式后，行為決策模塊立刻根據(jù)得到的任務(wù)信息對任務(wù)進(jìn)行分析。 它先從知識(shí)庫中搜索這一類型任務(wù)的信息，如果有相同的信息，就直接采用知識(shí) 庫里的處理信息，將其送到輸出控制模塊進(jìn)行輸出，該應(yīng)答過程稱為獲得性響應(yīng)；
如果知識(shí)庫中沒有相同的任務(wù)信息，則檢查行為決策模塊的預(yù)設(shè)置方案，對于一 些簡單的任務(wù)，這種基于經(jīng)驗(yàn)預(yù)先設(shè)置的方案就可以完成，該應(yīng)答過程稱為非特 異性響應(yīng)；而對于一些較為復(fù)雜的任務(wù)，行為決策模塊也可以通過對預(yù)設(shè)方案的 調(diào)整來形成新的處理方案，該應(yīng)答過程稱為特異性響應(yīng)；如果任務(wù)的復(fù)雜度超出 了單個(gè)智能體的能力范圍，智能體只能通過協(xié)調(diào)通訊模塊與其他智能體協(xié)作才能
完成，該應(yīng)答過程稱為協(xié)作響應(yīng)。對于后三種響應(yīng)，當(dāng)任務(wù)完成以后，將相應(yīng)的 處理信息存入知識(shí)庫，當(dāng)再次遇到相同任務(wù)時(shí)，行為決策模塊就可以從知識(shí)庫中 快速找出相應(yīng)的應(yīng)答方案而不需要重新判斷，減少了系統(tǒng)的開銷。
3、 進(jìn)行協(xié)調(diào)通訊
基于抗體識(shí)別抗原，受到抗原激勵(lì)的機(jī)理，智能體通過任務(wù)識(shí)別模塊得到任 務(wù)信息后，受到任務(wù)的激勵(lì)。現(xiàn)代免疫學(xué)認(rèn)為免疫響應(yīng)不僅僅只是單個(gè)細(xì)胞的作 用，而是抗原和多種抗體之間的復(fù)雜反應(yīng)。著名的Jerne獨(dú)特性網(wǎng)絡(luò)模型指出生 物免疫系統(tǒng)由分布的多種B細(xì)胞組成，由B細(xì)胞產(chǎn)生的抗體之間并不是孤立的。 抗體有一個(gè)抗原結(jié)合部位或稱之為對位，可以識(shí)別抗原的表位，同時(shí)抗體還有個(gè) 體基因型結(jié)構(gòu)，可以被抗體的對位所識(shí)別。當(dāng)抗體的對位識(shí)別了抗原的表位或抗 體的個(gè)體基因型時(shí)，抗體受到激勵(lì)；而當(dāng)抗體被識(shí)別時(shí)，抗體則受到抑制?；?這種對應(yīng)關(guān)系，本系統(tǒng)為多智能體系統(tǒng)構(gòu)建了一個(gè)免疫結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型，如圖3 所示。該模型中智能體行為決策模塊產(chǎn)生的應(yīng)答方案之間存在這種激勵(lì)和抑制作 用，它們之間的相互作用通過協(xié)調(diào)通訊模塊來實(shí)現(xiàn)。當(dāng)智能體可以單獨(dú)完成任務(wù) 時(shí)，它的應(yīng)答方案對其他智能體的方案就是一種抑制作用，而且越是親和力高的
11應(yīng)答方案對其他方案的抑制作用就越大，通過抗體與抗原、抗體與抗體之間的相 互作用，最終由親和力最高的抗體作為最佳應(yīng)答方案；當(dāng)智能體不能單獨(dú)完成任 務(wù)時(shí)，它的應(yīng)答方案對其他智能體的方案就是一種激勵(lì)作用，而且越是親和力高 的應(yīng)答方案受其他方案的激勵(lì)作用就越大，最終由親和力高的若干個(gè)抗體共同協(xié) 作完成任務(wù)。由于抗體可分為兩大類型，即不同智能體之間和同個(gè)智能體內(nèi)部兩 類，抗體之間的相互作用力相應(yīng)的也可以分為兩種類型1)智能體之間的抗體 相互作用，與其他智能體產(chǎn)生的抗體發(fā)生的作用力；2)智能體內(nèi)部的抗體相互 作用，由同個(gè)智能體產(chǎn)生的抗體發(fā)生的作用力。
在處理實(shí)際問題時(shí)，這種親和力關(guān)系可以表現(xiàn)為一系列指標(biāo)，如系統(tǒng)穩(wěn)定性 指標(biāo)、經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)以及電能質(zhì)量指標(biāo)等，這些指標(biāo)按實(shí)際情況在運(yùn)行時(shí)表現(xiàn)出不 同的權(quán)重，從而形成一個(gè)評價(jià)函數(shù)。
式中，￡表示評價(jià)值
化表示權(quán)重系數(shù)，且|>=1
《表示對一個(gè)目標(biāo)的評價(jià)值
"表示評價(jià)目標(biāo)的總數(shù)
智能體對每一種方案進(jìn)行評價(jià)值計(jì)算，評價(jià)值高的方案獲得激勵(lì)并抑制評價(jià) 值低的方案，智能體之間評價(jià)值的計(jì)算都是獨(dú)立的，并且是同時(shí)進(jìn)行的。通過這 種方式，親和力高的方案受激勵(lì)，親和力低的方案受抑制，既實(shí)現(xiàn)了多個(gè)分布式 發(fā)電之間的協(xié)調(diào)與協(xié)作，又實(shí)現(xiàn)了能量的優(yōu)化調(diào)度。
4、 輸出控制模塊
輸出控制模塊主要為分布式發(fā)電提供控制驅(qū)動(dòng)，當(dāng)行為決策模塊生成控制策 略后，由輸出控制模塊為變流器提供驅(qū)動(dòng)，使其能夠按照要求進(jìn)行輸出。
如圖4所示，多智能體控制系統(tǒng)處理任務(wù)的流程圖，在整個(gè)處理過程中，為 了防止在協(xié)作過程中爭搶共享資源或遇到無法完成的任務(wù)時(shí)引起的任務(wù)死鎖，添 加列操作并將任務(wù)信息存入記憶庫。同時(shí)引入抗原自強(qiáng)化調(diào)整，協(xié)作數(shù)多的任務(wù)越 容易吸引智能體協(xié)作，盡可能消除因爭搶共享資源引起的任務(wù)死鎖。此外，多智 能體系統(tǒng)還具備自愈功能，通過智能體之間的通訊能夠準(zhǔn)確定位故障所在線路， 只切除對故障線路，同時(shí)恢復(fù)未故障線路的供電，體現(xiàn)出較高的供電可靠性。
權(quán)利要求
1、一種基于生物免疫原理的分布式智能控制系統(tǒng)，其特征在于，由若干個(gè)分散式的智能體通過以太網(wǎng)組成的一個(gè)互相協(xié)調(diào)的系統(tǒng)，每個(gè)智能體都包含任務(wù)感知模塊、行為決策模塊、協(xié)調(diào)通訊模塊以及輸出控制模塊，其中任務(wù)感知模塊完成信號(hào)采集、數(shù)據(jù)處理和任務(wù)生成，并將處理后的信號(hào)編碼為其他模塊可識(shí)別的形式傳給行為決策模塊進(jìn)行進(jìn)一步處理；行為決策模塊負(fù)責(zé)任務(wù)的處理、優(yōu)化和記憶，其中任務(wù)從任務(wù)感知模塊獲得，或者通過通訊從其他智能體獲得，行為決策模塊連接任務(wù)感知模塊、協(xié)調(diào)通訊模塊和輸出控制模塊，其中與協(xié)調(diào)通訊模塊的信息傳遞是雙向的；協(xié)調(diào)通訊模塊負(fù)責(zé)智能體之間的信息傳遞，通過以太網(wǎng)連接，實(shí)現(xiàn)智能體之間的協(xié)調(diào)與協(xié)作；輸出控制模塊根據(jù)行為決策模塊制定的控制策略對變流器進(jìn)行控制，該模塊的控制策略有定功率控制和電壓/頻率控制，它在接收到行為決策模塊的控制指令后便生成相應(yīng)的PWM控制序列驅(qū)動(dòng)變流器工作。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于生物免疫原理的分布式智能控制系統(tǒng)，其特 征是，所述的任務(wù)感知模塊由傳感器、計(jì)算比較單元以及任務(wù)生成單元組成，其 中傳感器主要負(fù)責(zé)采集分布式發(fā)電單元并網(wǎng)處的三相電壓和電流值，計(jì)算比較單 元通過采集的信息計(jì)算當(dāng)前的輸出功率和系統(tǒng)頻率，并將采集到的以及計(jì)算出來 的數(shù)據(jù)與系統(tǒng)正常運(yùn)行時(shí)的設(shè)定值進(jìn)行比較，如果存在差異則生成新的任務(wù)交給 行為決策模塊處理，任務(wù)生成模塊將信號(hào)比較后的結(jié)果進(jìn)行分類編碼，生成不同 類型的任務(wù)以便提高處理速度。
3、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于生物免疫原理的分布式智能控制系統(tǒng)，其特 征是，所述的行為決策模塊具有學(xué)習(xí)和記憶能力，并擁有獨(dú)立的知識(shí)庫，主要用 來存放歷史數(shù)據(jù)和控制策略，其信息傳遞也是雙向的，通過對歷史事件的處理和 記憶能夠更快更好的做出應(yīng)對方案，行為決策模塊決定智能體間協(xié)調(diào)與協(xié)作的標(biāo) 準(zhǔn)是免疫理論中抗體間相互作用的關(guān)系。
4、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于生物免疫原理的分布式智能控制系統(tǒng)，其特 征是，所述的行為決策模塊處理內(nèi)容分為如下幾個(gè)部分任務(wù)識(shí)別在微電網(wǎng)正常運(yùn)行時(shí)行為決策模塊一直處于任務(wù)搜索狀態(tài)， 一旦 搜索到新的任務(wù)或者接收到其他智能體的協(xié)作邀請則轉(zhuǎn)為任務(wù)處理狀態(tài)；方案形成在任務(wù)處理時(shí)，行為決策模塊首先搜索知識(shí)庫，如果知識(shí)庫中包 含相應(yīng)的解決方案，則直接采用該方案；如果知識(shí)庫中沒有相應(yīng)的解決方案則由 行為決策模塊根據(jù)預(yù)設(shè)生成方案；協(xié)調(diào)通訊如果行為決策模塊發(fā)現(xiàn)自身可以單獨(dú)完成任務(wù)，則通過協(xié)調(diào)通訊 模塊對其他智能體發(fā)出抑制信號(hào)，抑制其他智能體參與任務(wù)；如果行為決策模塊發(fā)現(xiàn)自身無法單獨(dú)完成任務(wù)，則通過協(xié)調(diào)通訊模塊對其他智能體發(fā)出協(xié)作邀請， 同時(shí)也可以通過該模塊接收其他智能體的邀請；控制輸出行為決策模塊確定了解決方案后，將控制策略和目標(biāo)傳給輸出控 制模塊控制分布式發(fā)電變流器進(jìn)行輸出。
5、 根據(jù)權(quán)利要求1或4所述的基于生物免疫原理的分布式智能控制系統(tǒng)， 其特征是，所述的協(xié)作通訊模塊與行為決策模塊的信息傳遞是雙向的， 一方面行 為策略模塊將任務(wù)信息傳給協(xié)調(diào)通訊模塊并由后者將任務(wù)信息傳遞給給他智能 體，另一方面協(xié)調(diào)通訊模塊接收到任務(wù)信息以后將其傳給行為決策模塊并由后者 決定是否參與協(xié)作。
6、 根據(jù)權(quán)利要求1或4所述的基于生物免疫原理的分布式智能控制系統(tǒng)， 其特征是，所述的輸出控制模塊直接產(chǎn)生控制信號(hào)驅(qū)動(dòng)變流器運(yùn)行，其控制策略 能夠在行為決策模塊的控制下實(shí)現(xiàn)平滑的切換，以滿足微電網(wǎng)在并網(wǎng)運(yùn)行和孤島 運(yùn)行之間切換時(shí)的要求。
7、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于生物免疫原理的分布式智能控制系統(tǒng)，其特征是，所述每個(gè)智能體都有自身的能力范圍和應(yīng)答規(guī)則，對于能力范圍內(nèi)的任務(wù)， 智能體通過輸出控制模塊完成任務(wù)，對于不在能力范圍內(nèi)的任務(wù)，智能體之間完 成任務(wù)過程中遵循應(yīng)答規(guī)則，即首先搜索知識(shí)庫査看是否有相應(yīng)的處理方案，如 果有則直接選取該方案進(jìn)行處理，否則査看自己的能力范圍，如果屬于能力范圍 內(nèi)的任務(wù)，則配合控制策略完成任務(wù)并將處理結(jié)果存入知識(shí)庫，如果超出自身的 能力范圍，則邀請其他智能體一起完成并將處理結(jié)果分別存入知識(shí)庫，形成一種類似"組織"的結(jié)構(gòu)體，專門處理這類任務(wù)；當(dāng)遇到集所有智能體合力無法完成 的任務(wù)時(shí)，立刻放棄該任務(wù)以及該任務(wù)引起的一系列操作并將任務(wù)信息存入知識(shí) 庫，實(shí)現(xiàn)對任務(wù)的死鎖消除機(jī)制。
8、 根據(jù)權(quán)利要求1或7所述的基于生物免疫原理的分布式智能控制系統(tǒng)， 其特征是，所述每個(gè)智能體在空間中隨機(jī)搜索任務(wù)，當(dāng)傳感器感知到基于本地的 電氣量信息與設(shè)定值存在差異時(shí)，啟動(dòng)任務(wù)識(shí)別，智能體產(chǎn)生相應(yīng)抗體并與其他 智能體通訊，由最適合處理這項(xiàng)任務(wù)的智能體來接受任務(wù)；該智能體接受任務(wù)后， 先嘗試單獨(dú)處理，如果能單獨(dú)處理，智能體狀態(tài)變?yōu)槿蝿?wù)處理，直到任務(wù)完成； 如果無法單獨(dú)處理，智能體將任務(wù)的有關(guān)信息發(fā)送給其他智能體，自己進(jìn)入等待 協(xié)作狀態(tài)，直到有足夠的智能體受到激勵(lì)來協(xié)作， 一起合作完成任務(wù)；任務(wù)完成 以后，相應(yīng)的智能體將處理結(jié)果寫入知識(shí)庫，智能體的狀態(tài)由任務(wù)處理又變回搜 索，繼續(xù)尋找新的任務(wù)；智能體的自主性以及智能體之間的協(xié)調(diào)性能基于本地信 息對電網(wǎng)中的事件做出自主反應(yīng)，實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)控制，對于重復(fù)出現(xiàn)的事件還能做出 快速的二次應(yīng)答。
9、 根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于生物免疫原理的分布式智能控制系統(tǒng)，其特 征是，所述智能體受到激勵(lì)的程度反映為智能體對任務(wù)的親和力，而親和力綜合 了系統(tǒng)的穩(wěn)定性、運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性以及分布式電源的特性因素，智能體生成的控制 方案之間也存在這種激勵(lì)與抑制的關(guān)系，對任務(wù)親和力越高的方案受到越多的激 勵(lì)，相反，對任務(wù)親和力越低的方案則被抑制，通過這種方案間激勵(lì)和抑制的相 互作用，實(shí)現(xiàn)分布式發(fā)電的協(xié)調(diào)控制以及微電網(wǎng)能量的優(yōu)化調(diào)度。
10、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的基于生物免疫原理的分布式智能控制系統(tǒng)，其特 征是，所述每個(gè)智能體都具有學(xué)習(xí)和記憶能力，且具有一個(gè)獨(dú)立的知識(shí)庫，該知 識(shí)庫只有對應(yīng)的智能體才能訪問，知識(shí)庫中的記憶分為長期記憶和短期記憶短 期記憶存放最新發(fā)生的或復(fù)現(xiàn)性高的事件處理方案，優(yōu)先進(jìn)行訪問，對重復(fù)出現(xiàn) 的事件做出快速的二次應(yīng)答；長期記憶存放歷史數(shù)據(jù)以及運(yùn)行記錄，便于對負(fù)荷 進(jìn)行預(yù)測，滿足長期運(yùn)行的要求，運(yùn)行記錄為運(yùn)行提供參考，確定是否需要修改 運(yùn)行參數(shù)；整個(gè)系統(tǒng)的信息是分散存儲(chǔ)和處理的，整個(gè)系統(tǒng)體現(xiàn)出內(nèi)部的交互性 和整體的封裝性，單個(gè)智能體在大多數(shù)情況下需要相互協(xié)作來達(dá)到共同的整體目 標(biāo)，協(xié)作過程中的計(jì)算是同步進(jìn)行的。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種電力控制技術(shù)領(lǐng)域的基于生物免疫原理的分布式智能控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)中每一個(gè)智能體都是分布式發(fā)電系統(tǒng)元件的一個(gè)控制實(shí)體，它由任務(wù)感知模塊、行為決策模塊、協(xié)調(diào)通訊模塊以及輸出控制模塊組成。運(yùn)用人工免疫算法分布性、適應(yīng)性的優(yōu)點(diǎn)，將分布式系統(tǒng)中的任務(wù)看作抗原，智能體看作產(chǎn)生抗體的B細(xì)胞，基于抗體識(shí)別抗原并受到抗原激勵(lì)的機(jī)理，自主選擇合適的智能體以及處理方案來完成任務(wù)。在任務(wù)處理過程中，智能體遵循固定的應(yīng)答順序處理任務(wù)，對于單個(gè)智能體無法完成的任務(wù)，通過通訊選擇合適的智能體進(jìn)行協(xié)作。該系統(tǒng)還具有任務(wù)死鎖消除機(jī)制和自愈功能，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。
文檔編號(hào)H02J3/00GK101510685SQ200910047460
公開日2009年8月19日 申請日期2009年3月12日 優(yōu)先權(quán)日2009年3月12日
發(fā)明者王新剛, 健 章, 芊 艾 申請人:上海交通大學(xué)