Научная статья на тему 'Балансовый расчет сети с использованием мультиагентной системы'

Балансовый расчет сети с использованием мультиагентной системы Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

CC BY
230
105
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ЭНЕРГОСИСТЕМА / МОДЕЛИРОВАНИЕ / МУЛЬТИАГЕНТНАЯ СИСТЕМА / БАЛАНС МОЩНОСТЕЙ / GRID / MODELING / MULTI-AGENT SYSTEM / BALANCE OF POWER

Аннотация научной статьи по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям, автор научной работы — Кубарьков Юрий Петрович, Рыгалов Алексей Юрьевич, Макаров Ярослав Викторович, Карпов Алексей Сергеевич

Проведен анализ существующей энергосистемы, а также рассмотрены тенденции ее развития. Рассмотрен способ управления энергосистемой и расчета баланса мощностей на основе мультиагентной системы.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям , автор научной работы — Кубарьков Юрий Петрович, Рыгалов Алексей Юрьевич, Макаров Ярослав Викторович, Карпов Алексей Сергеевич

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Balance calculation network using multi-agent system

Analysis of the current grid as well as its development tendencies are presented. The way of grid control and power balance calculation by applying multi-agent system is discussed.

Текст научной работы на тему «Балансовый расчет сети с использованием мультиагентной системы»

ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТЬ И ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЕ

УДК 620.9.001.5

Ю.П.Кубарьков, А.Ю.Рыгалов, Я.В.Макаров, А.С.Карпов

БАЛАНСОВЫЙ РАСЧЕТ СЕТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МУЛЬТИАГЕНТНОЙ СИСТЕМЫ

Аннотация

Проведен анализ существующей энергосистемы, а также рассмотрены тенденции

ее развития. Рассмотрен способ управления энергосистемой и расчета баланса

мощностей на основе мультиагентной системы.

Ключевые слова:

энергосистема, моделирование, мультиагентная система, баланс мощностей.

Y.P.Koubarkov, A.Yu.Rygalov, Ya.V.Makarov, A.S.Karpov BALANCE CALCULATION NETWORK USING MULTI-AGENT SYSTEM Abstract

Analysis of the current grid as well as its development tendencies are presented.

The way of grid control and power balance calculation by applying multi-agent system is discussed.

Keywords:

grid, modeling, multi-agent system, balance of power.

Ископаемые виды топлива являются невозобновлямыми ресурсами, и они же накладывают естественные ограничения на производство электроэнергии - их использование на протяжении последних столетий оказало негативное воздействие на окружающую среду. Глобальное потепление, которое частично возникает из-за парникового эффекта и связано с увеличением выбросов CO2 в результате сжигания ископаемых ресурсов, также сдерживает расширение классической системы производства электроэнергии. В дополнение к этому, ископаемые виды топлива вносят значительный вклад в уровень загрязнения окружающей среды путем неэффективного и неустойчивого производства энергии [1].

Эти проблемы заставляют политиков искать решения для повышения уровня качества систем энергоснабжения. В то же время они должны гарантировать, что эти решения будут экономически доступными и технически безопасными. Таким образом, лица, принимающие решения (часто на правительственном уровне), оказывают влияние на заинтересованные стороны как в области производства, так и в области распределения электроэнергии.

Возможно, что иерархическая, однонаправленная структура электрической системы будет в значительной степени влиять на увеличение количества распределенных и интегрируемых источников. Таким образом, использование возобновляемых источников энергии будет возрастать. Значительные и иногда непредсказуемые колебания при производстве электроэнергии возобновляемыми источниками говорят о том, что системы управления, применяемые к классическим электростанциям, не могут применяться для них. Увеличение доли электроэнергии, поставляемой от возобновляемых источников, приводит к необходимости разработки новой системы управления и потребности в эффективных и гибких энергоблоках для компенсации этой изменчивости в генерации.

Есть ряд решений и путей, приводящих к «умной» энергосистеме, и это зависит от таких факторов, как расположение и местные условия, а также от различных видов национальной или региональной политики. Широко обсуждается вопрос об оптимальной структуре энергетики или реализации конкретных технологий, таких как «умные» датчики или электрические сети Smart Grid.

Для моделирования электрических систем использовались различные инструменты и, тем не менее, переход к парадигме «интеллектуальной» сети сейчас ставит вопрос о том, есть ли потребность в новых подходах, учитывая, что появляются все новые вопросы. Классическая электрическая система (рис.1.) представляет собой иерархическую и однонаправленную систему: производство концентрируется

и внедряется с одной стороны, а спрос определяется с другой. Производство нужно только для того, чтобы гарантированно удовлетворить этот спрос.

Моделирование

Либерализация ... ___

рынка

Классические Существующие Интеллектуальные

электрические электрические электрические

системы . Л* Smart Grid

Ї

Возобновляемые источники энергии

Децентрализованные и распределенные системы

Рис.1. Эволюция электрической системы

Такой принцип больше не работает. Внедрение распределенного производства электроэнергии на более низких уровнях системы создало возможность местного производства, которое может инвертировать или хотя бы уменьшить классический однонаправленный поток от крупных станций в направлении конечного потребителя.

Для того чтобы правильно представить эту систему в интегрированном, системном подходе в первую очередь необходимо создать модель существующей физической системы. Репрезентация классической системы достигается с учетом текущих и будущих возможностей, что позволит ей постоянно расширяться. Сочетание модели с текущими технологиями, такими как «умные» измерения, распределенная и возобновляемая генерация и т.д., позволит представить современный уровень состояния энергетики [2].

Собрать подробные знания, необходимые для точного моделирования, системы является сложной задачей.

Эта статья рассматривает моделирование системы электроснабжения, но, тем не менее, дать определение этому термину не просто. Существуют различные сети в разных странах, каждая из которых создана с помощью различных технологий, и они все в целом образуют сложную систему. Отсюда возникает следующий вопрос: как можно сделать модель системы, которая полностью не известна?

Решение, принятое в данной работе, заключается в использовании проектных моделей системы в упрощенном виде, без акцентирования внимания на деталях. Таким образом, ставится цель создания системной модели, а не детальных моделей ее частей. Кроме того, создание индивидуально-ориентированной модели, а не модели системного уровня. Это означает, что отдельные части системы будут представлены как таковые, а не как совокупные модели [3].

Целью данной части работы является разработка и реализация элементов мультиагентных систем в контексте распределенных интеллектуальных сетей, или Smart Grid, расположенных на уровне распределительных систем электроснабжения.

Решающее значение для функционирования системы любой мощности имеет ее архитектура управления, состоящая из аппаратного и программного обеспечения для обмена протоколами состояния системы и сигналов управления. В обычных электроэнергетических системах это достигается путем диспетчерского управления и сбора данных (8САОА).

Современные тенденции для управления и контроля работы электроэнергетических систем, однако, направлены в сторону использования автоматизированной технологии агентов, которые известны как мультиагенты. Многоагентная система представляет собой комбинацию из нескольких агентов, работающих в сотрудничестве и решающих определенный круг задач для достижения общей системной цели.

Мультиагентная система становится все более мощным инструментом в разработке сложных систем, которые имеют преимущества в самих свойствах агентов: автономия, социальность, реактивность и проактивность.

Многоагентные системы автономны в том, что они могут работать без вмешательства человека, являются социально-ориентированными, так как взаимодействуют с другими агентами через язык общения, понятный всем участникам. Агенты также могут воспринимать и реагировать на возмущения окружающей среды. Наконец, мультиагентная система является активной и способна выступать с инициативами при проявлении изменений поведения в сети.

Применение данного метода в энергетике позволяет наиболее полно использовать имеющиеся вычислительные ресурсы и таким образом решать поставленные задачи значительно быстрее.

Подход, в основе которого лежит принцип присвоения собственного агента каждому элементу сети (например трансформатору Т-1 соответствует его агент Т-1, рис.2), является наиболее продуктивным и оправданным, так как в этом случае каждый агент отвечает только за свой элемент сети, содержит его параметры и характеристики (например для линии Л-1 это длина линии, ее активное и индуктивное сопротивления г и х, проводимость и емкость § и Ь), а также производит вычисления, связанные только с этим элементом.

Т-2

Рис. 2. Схема сети

В контексте энергетических систем мультиагентные технологии могут быть применены в различных приложениях, таких как выполнение диагностики нарушений в энергосистеме, оценка возможности восстановления системы, осуществление контроля напряжения и мощности системы и визуализация параметров энергетической системы в режиме он-лайн [4].

При этом каждый агент, используя несколько простых формульных выражений, рассчитывает и определяет ряд величин, например, потери мощности, протекающей по элементу сети. Причем возможно определить потери как полной мощности, так и ее составляющих - активной и реактивной.

Как известно, наиболее трудной задачей является составления баланса мощностей, так как в ряде случаев точки потокораздела активной и реактивной мощностей могут не совпадать. Этот подход позволяет рассчитать и оценить величину передаваемой реактивной мощности, что может быть использовано для регулирования уровня напряжения, а также, зная величины мощностей, довольно просто можно вычислить расход и потери электроэнергии, умножив полученную мощность на время, в течение которого эта мощность потреблялась:

W = S ■ t.

Однако в реальных системах значения потребляемых мощностей постоянно меняются. Чтобы решить эту задачу, можно задаться определенным интервалом времени и, принимая, что мощность на этом интервале будет постоянной, рассчитывать для каждого интервала новое значение расхода электроэнергии и потери. Или же, наоборот, определить или задать диапазон, в котором изменение мощности будет считаться незначительным. В любом случае итоговый график мощности будет делиться на некоторые отрезки времени с постоянными значениями мощности вдоль них. Такой подход однозначно будет вносить дополнительную погрешность в расчет, однако он позволит несколько разгрузить вычислительную систему, а при правильном выборе расчетного интервала (время или мощность) нивелировать величину вносимой погрешности.

Таким образом, рассчитав потери электроэнергии в искомом элементе, их можно учесть в последующих расчетах и получить наиболее полную картину потерь всей сети поэлементно. Однако для упрощения достаточно производить расчет только в ключевых точках, например, агентами питающих и потребляющих шин подстанций. При этом возможно еще более значительное сокращение времени расчета и оценки потерь.

Выводы

1. Существующая энергосистема в настоящий момент претерпевает значительные изменения.

2. Принципы управления, применяемые к классической электрической системе, уже не работают.

3. Наиболее перспективным подходом для решения возникающих задач видится применение мультиагентных систем.

4. Эти системы позволяют наиболее полно использовать имеющиеся ресурсы и затрачивать при этом значительно меньшее количество времени.

Литература

1. Маслобоев А.В. Мультиагентная технология информационной поддержки инновационной деятельности в регионе / А.В.Маслобоев // Прикладные проблемы управления макросистемами. - Апатиты: КНЦ РАН, 2008. - С. 42-43.

2. Рассел С. Искусственный интеллект. Современный подход / С.Рассел, П.Норвиг. - Изд. 2-е. - М.,2006. - 1408 с.

3. Захаров В.Н. Интеллектуальные системы управления: основные понятия и определения / В.Н.Захаров // Теория и системы управления. - 1997. - № 3. - С. 138-145.

4. Vidal J. Fundamentals of multiagent systems with NetLogo examples [Электронный ресурс]. - Режим доступа: www.multiagent.com

Сведения об авторах Кубарьков Юрий Петрович

доцент Самарского государственного технического университета, кандидат технических наук

Россия, 443100, г.Самара, улМолодогвардейская, д.244 тел. 8-(846)-242-37-89; эл. почта: tsara.cuba@yandex.ru

Рыгалов Алексей Юрьевич

ассистент Самарского государственного технического университета Россия, 443100, г.Самара, улМолодогвардейская, д.244 тел. 8-(846)-242-37-89

Макаров Ярослав Викторович

инженер Самарского государственного технического университета Россия 443100, г.Самара, ул.Mолодогвардейская, д.244 тел. 8-(846)-242-37-89

Карпов Алексей Сергеевич

научный сотрудник лаборатории электроэнергетики и электротехнологии Центра физико-технических проблем энергетики Севера КНЦ РAH Россия, 184209, Mурманская область, г.Aпатиты, мкрАкадемгородок, д.21A эл. почта: asc_apatity@mail.ru

УДК 620.9.001.5

Ю.П.Кубарьков, А.Ю.Рыгалов, Я.В.Макаров, А.С.Карпов

АНАЛИЗ И ВОССТАНОВЛЕНИЕ РЕЖИМОВ РАБОТЫ СИСТЕМ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ МУЛЬТИАГЕНТНОЙ СИСТЕМЫ

Аннотация

Проведен анализ аварийных состояний сети, а также рассмотрены способы восстановления электроснабжения потребителей с использованием мультиагентной системы.

Ключевые слова:

мультиагентная система, восстановление питания потребителей, моделирование.

Y.P.Koubarkov, A.Yu.Rygalov, Ya.V.Makarov, A.S.Karpov

ANALYSIS AND RECOVERY OF POWER SUPPLY SYSTEM OPERATION MODES BY APPLYING MULTI-AGENT SYSTEM

Abstract

Network emergency condition analysis has been made and, the ways of consumer power supply restoration by applying multi-agent system are discussed.

Keywords:

multi-agent system, consumer power supply restoration, modeling.

В настоящее время все больший интерес приобретает применение интеллектуальных компьютерных агентов для решения различного рода сложных задач с точки зрения аналитики. Aгентно-ориентированные системы и технологии уже находят свое применение в ряде организаций, где они успешно справляются с поставленными задачами. Применение агентно-ориентированных систем в энергетике является новой ветвью данного направления. Опыт внедрения в некоторых зарубежных электроэнергетических сетях показывает неоднозначные результаты ввиду не проработанности вопроса: если одни системы нормально функционируют, то другие, наоборот, отказываются хоть как-то функционировать. Однако данное направление является перспективным и наиболее приоритетным из уже существующих технологий управления [1].

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.