CC BY
73
Оригинальная статья / Original article УДК 621.311.001.57
DOI: http://dx.doi.org/10.21285/1814-3520-2020-5-1080-1092
Разработка мультиагентной модели интегрированной энергоснабжающей системы в программной среде AnyLogic
© В.А. Стенников, Е.А. Барахтенко, Г.С. Майоров
Институт систем энергетики им. Мелентьева СО РАН, Иркутск, Россия
Резюме: Цель работы - разработка мультиагентной модели интегрированной энергоснабжающей системы в программной среде AnyLogic и проведение с помощью полученной модели исследований по функционированию и взаимодействию объектов этой системы. Для исследования интегрированных энергоснабжающих систем предлагается использовать мультиагентный подход, позволяющий досконально изучить механизмы взаимодействия и координации различных элементов и подсистем (источники энергии, транспортные подсистемы, активные потребители и др.) объекта исследования. Модель реализована в программной среде AnyLogic, поддерживающей проектирование, разработку, документирование разрабатываемой модели, выполнение компьютерных экспериментов, оптимизацию параметров относительно некоторого критерия, что позволяет наиболее наглядно представить механизмы взаимодействия и связи между агентами. Разработана мультиагентная модель интегрированной энергоснабжающей системы, созданы диаграммы состояний агентов, учитывающие особенности функционирования ее элементов, и проанализированы принципы их взаимодействия и координации. Структура разработанной модели интегрированной энергоснабжающей системы содержит четыре типа агентов и связи между ними. На основании разработанной модели проведен эксперимент, в котором найдено оптимальное решение по энергоснабжению потребителей. Результаты проведенного вычислительного эксперимента показали, что выполняются заданные условия и ограничения; корректно передаются сообщения и параметры между агентами; агенты в системе выполняют возложенные на них функции.Полученные результаты в дальнейшем позволят моделировать реальные системы энергоснабжения любой сложности с целью исследования свойств и повышения эффективности этих систем. Разработанная модель обеспечивает возможность моделирования сложных процессов в интегрированной энергоснабжающей системе, связанных с производством, транспортом, распределением и потреблением энергии.
Ключевые слова: мультиагентная модель, интегрированные энергоснабжающие системы, мультиагентный подход, моделирование систем энергетики, электроэнергия, AnyLogic
Благодарности: Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований в рамках научного проекта № 20-38-90266.
Информация о статье: поступила в редакцию 07 апреля 2020 г.; поступила после рецензирования и доработки 28 августа 2020 г.; принята к публикации 30 октября 2020 г.
Для цитирования: Стенников В.А., Барахтенко Е.А., Майоров Г.С. Разработка мультиагентной модели интегрированной энергоснабжающей системы в программной среде AnyLogic. Вестник Иркутского государственного технического университета. 2020. Т. 24. № 5. С. 1080-1092. https://doi.org/10.21285/1814-3520-2020-5-1080-1092
Developing a multiagent model of an integrated energy supply system in AnyLogic simulation software
Valery A. Stennikov, Evgeny A. Barakhtenko, Gleb S. Mayorov
Melentiev Energy Systems Institute SB RAS, Irkutsk, Russia
Abstract: The purpose of this work is to develop a multi-agent model of an integrated energy supply system in the AnyLogic simulation software and to conduct a research on the operation and interaction of objects in this system using the obtained model. A multi-agent approach is proposed to study integrated energy supply systems as it enables to carry out a detailed research of interaction and coordination mechanisms of various elements and subsystems (energy sources, transport subsystems, active consumers, etc.) of the object under investigation. The model is implemented in AnyLogic simulation software that supports designing, development and documenting of the created models, carrying out computer experiments, parameter optimization according to some criterion that enables visualization of the mechanisms of interaction and connection between the agents. A multi-agent model of the integrated power supply system has been
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(5):1080-1092
developed. Agent state diagrams that take into account the operation of its elements have been created and the principles of their interaction and coordination have been analyzed. The structure of the developed model of an integrated power supply system contains four types of agents and connections between them. An experiment has been conducted on the basis of the developed model, in which the optimal solution was found for energy supply of consumers. The results of the conducted computational experiment show that the specified conditions and restrictions are met; messages and parameters are correctly transmitted between the agents and the agents perform the assigned functions in the system. The results obtained will allow to model real power supply systems of any complexity in order to study the properties and improve the efficiency of these systems. The developed model enables the possibility to model complex processes in an integrated energy supply system which relate to production, transport, distribution and consumption of energy.
Keywords: multiagent model, integrated energy supply systems, multiagent approach, energy systems modeling, electrical energy, AnyLogic
Acknowledgements: the research was carried out with the financial support of the Russian Foundation for Basic Research, the scientific project no.20-38-90266.
Information about the article: Received April 07, 2020; revised August 28, 2020; accepted for publication on October 30, 2020.
For citation: Stennikov VA, Barakhtenko EA, Mayorov GS. Developing a multiagent model of an integrated energy supply system in AnyLogic simulation software. Vestnik Irkutskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta = Proceedings of Irkutsk State Technical Un/'versity.2020;24(5): 1080-1092. (In Russ.) https://doi.org/10.21285/1814-3520-2020-5-1080-1092
ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время энергетика во всем мире переживает смену технологической парадигмы, направленность которой связана с переходом к внедрению интеллектуальных интегрированных энергоснабжающих систем (ИЭС). Их создание обеспечивает сокращение расходов на эксплуатацию, расширение сферы оказываемых услуг, повышение надежности, управляемости, безопасности и обеспечение возможности участия активного потребителя в процессе энергоснабжения [1-3].Такие метасистемы ИЭС уже получили развитие за рубежом [4-5]. Для их исследования было предложено применить мультиа-гентный подход. Разработанная на его основе модель позволяет исследовать механизмы функционирования и взаимодействия агентов [6-9]. Принципы построения интегрированных систем и особенности применения мультиагентного подхода для их исследования были рассмотрены ранее [10]. В настоящей статье представлена мультиагентная модель интегрированной энергоснабжающей системы, разработанная в программной среде AnyLogic, а также приведено описание эксперимента с этой моделью.
ОСОБЕННОСТИ ПРОГРАММНОЙ СРЕДЫ ДЫУЮОЮ
Программная среда AnyLogic - это про-
фессиональный инструмент нового поколения, который предназначен для разработки и исследования имитационных моделей [11, 12]. AnyLogic был разработан на основе новых идей в области информационных технологий, теории параллельных взаимодействующих процессов и теории гибридных систем [13]. Благодаря этим идеям упрощается построение сложных имитационных моделей, например, для управления такими системами как ИЭС.
Программная среда моделирования поддерживает проектирование, разработку, документирование разрабатываемой модели, выполнение компьютерных экспериментов, оптимизацию параметров относительно некоторых критериев, что позволяет наиболее наглядно представить механизмы взаимодействия и связи между агентами [14].
При разработке модели могут быть использованы элементы визуальной графики: диаграммы состояний, сигналы, события, порты и т.д.; синхронное и асинхронное планирование событий; библиотеки активных объектов [15, 16].
При разработке модели с помощью программной среды AnyLogic можно применять концепции и средства из нескольких классических областей имитационного моделирования: дискретно-событийного моделирования, системной динамики, агентного модели-
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(5):1080-1092
рования [17-18]. Кроме того, при дальнейшей разработке и усложнении мультиагентной модели интегрированной энергоснабжающей системы программная среда AnyLogic позволит интегрировать различные подходы с целью получения еще более полной картины взаимодействия сложных технологических процессов. Поэтому для создания мультиагентной модели интегрированной энерго-снабжающей системы выбрана данная программная среда как наиболее подходящее средство, позволяющее смоделировать сложную систему с множеством взаимодействующих элементов.
РАЗРАБОТКА МУЛЬТИАГЕНТНОЙ МОДЕЛИ В ANYLOGIC
На основании описанной в [10] структуры мультиагентной интегрированной энергоснабжающей системы разработана ее модель в программной среде AnyLogic. В основе данной модели лежит взаимодействие агентов двух систем (электрической и тепловой) с целью исследования механизмов функционирования агентов и их координации.
На рис. 1 приведена укрупненная схема интегрированной энергоснабжающей системы, состоящая из двух потребителей, двух электрических станций, двух котельных, четырех линий электропередач(ЛЭП) и четырех
тепловых магистралей, у второго потребителя установлен электрический бойлер. Эта схема позволяет провести исследования модели поведения агентов и взаимодействие между ними.
Выделены следующие типы агентов:
1) агент-потребитель;
2) сетевой агент;
3) агент-источник;
4) агент-сеть.
Согласно разработанной структуре мультиагентной интегрированной энергоснабжающей системы (рис. 2), агент-потребитель формирует заявку на нагрузку и отправляет ее сетевому агенту, в свою очередь сетевой агент отправляет эту заявку агентам-источникам и агентам-сетям. Агенты-источники и агенты-сети взаимодействуют между собой и сетевым агентом, и в результате формируется решение для выполнения заявки.
Далее более подробно рассматривается каждый агент и диаграмма его состояния. Если у агента можно выделить несколько состояний или поведений, выполняющих различные действия при наступлении каких-то событий, то поведение такого объекта может быть описано в терминах диаграммы состояний. Диаграмма состояний представляет собой соединенные переходами состояния. Переходы могут сработать в результате
Электростанция № 1 fül
ЛЭП №° 1 -Ä
Потребитель №» 1
Электростанция №» 2
Тепловая магистраль № 1
Котельная №» 1 Z1 к
Рис. 1. Схема интегрированной энергоснабжающей системы Fig. 1. Diagram of an integrated energy supply system
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(5):1080-1092
Рис. 2. Структура мультиагентной интегрированной энергоснабжающей системы Fig. 2. Structure of a multiagent integrated energy supply system
заданного в качестве условия его события, например, это может быть истечение заданного времени, получение диаграммой состояний сообщения, выполнение заданного логического условия и т.д. [19, 20].
Диаграмма состояний агента второго потребителя, который имеет электрический бойлер, является более сложной, по сравнению с ее видом у агента первого потребителя. Это следует из диаграммы состояний, приведенной на рис. 3.
Агент-потребитель формирует заявку на тепловую энергию (1) и отправляет ее сетевому агенту (2). От него направляется запрос о возможности отпустить заданное количество тепловой энергииили об отсутствии тепловой энергии к электрическому бойлеру потребителя (3). На основании этого запроса производится сравнение данных заявки с вырабатываемой тепловой энергией электрического бойлера (4) и отправляется ответ сетевому агенту. Если производство заданного количества тепловой энергии возможно (5), то агент второго потребителя получает запрос на цену от сетевого агента и отправ-
ляет информацию о стоимости тепловой энергии (6). После этого будет получен ответ от сетевого агента с наиболее выгодным для потребителя вариантом снабжения (7), и здесь могут быть два варианта: снабжение осуществится от тепловой системы (котельных) либо от электрического бойлера, установленного у потребителя. В зависимости от того, откуда будет осуществляться снабжение потребителя тепловой энергией, будет формироваться заявка на электрическую энергию. Так, если она будет поставляться от котельных, то параметр электрической нагрузки не изменится, а если от электрического бойлера, то к исходной электрической нагрузке потребителя прибавится электрическая нагрузка бойлера.
Сформировав заявку на электрическую энергию (8), агент второго потребителя отправляет ее сетевому агенту (9). После этого он ожидает ответ от сетевого агента и здесь может получить одно из двух сообщений: «Согласие» или «Отказ». Соответственно, если он получает первое сообщение, то переходит в состояние «Energy_received» (10)
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(5):1080-1092
Рис. 3. Диаграмма состояний агента второго потребителя Fig. 3. Second consumer agent state diagram
(см. рис. 3), т.е. заявка на энергию выполнена, и далее он переходит в конечное состояние (11). Если же получает второе сообщение, то он переходит в состояние «Energy_not_received» (12) (см. рис. 3), т.е. заявка на энергию не выполнена, и далее он переходит в конечное состояние (13).
У агента первого потребителя аналогичная диаграмма состояний, только отсутствуют блоки диаграммы, связанные с электрическим бойлером.
Диаграмма состояний сетевого агента приведена на рис. 4. После получения заявки от потребителя на энергию (1) сетевой агент отправляет ее агентам-источникам и агентам-сетям (2), которые связаны с данным потребителем и могут осуществить ему поставку энергии. В свою очередь агенты-источники и агенты-сети, получив заявку, проверяют необходимые условия и отправляют сетевому агенту ответ о возможности своего участия в снабжении потребителя. Получив от-
веты от агентов-источников и агентов-сетей (3), сетевой агент проверяет необходимые ограничения и определяет, возможно или нет снабжение потребителя (4). Если снабжение потребителя возможно (5), то сетевой агент формирует запрос на стоимость энергии агентам-источникам (6), затем сравнивает полученные цены и выбирает наиболее выгодный вариант (7). После этого он отправляет нужным источникам энергии согласие на энергоснабжение, а остальным отказ и оповещает потребителя, что его заявка на энергию выполнена (8). После отправки сообщения агенту-потребителю сетевой агент переходит в состояние ожидания заявок (9). В том случае, если снабжение потребителя невозможно, сетевой агент переходитв состояние отклонения заявки (10) и отправляет потребителю отказ (11). И после отправки сообщения потребителю он переходит в состояние ожидания заявок (12).
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(Б):1080-1092
Рис. 4. Диаграмма состояний сетевого агента Fig. 4. Network agent state diagram
Проанализируем диаграмму состояний агентов-сетей (ЛЭП и тепловых магистралей) (рис. 5). Рассмотрим в качестве примера первую ЛЭП. Другие агенты-сети имеют аналогичные диаграммы состояний, они могут различаться пропускной способностью, видом энергии и связями потребителей с соответствующими источниками энергии.
Агент-ЛЭП получает заявку от сетевого агента (1) и производит сравнение полученного параметра (необходимой мощности) с пропускной способностью ЛЭП (2), при этом возможны два варианта развития событий.
В первом случае: если ЛЭП может пропустить заданную мощность, то агент переходит в состояние согласия и отправляет сетевому агенту сообщение с параметром «Consent» (3). После этого агент-ЛЭП ожидает ответа от агента-электростанции, связанной с ней, и, получив сообщение (4), он отправляет обратно агенту-электростанции сообщение с параметром «Yes» (5), означаю-
щее готовность на доставку энергии. В конце агент-ЛЭП может получить одно из двух сообщений от агента-электростанции; если приходит сообщение «Отказ» (6), то он уходит в конечное состояние (7), и по данной ЛЭП доставка энергии не осуществляется; если приходит сообщение «Доставка» (8), то он переходит в состояние «Delivery» (9) (см. рис. 4) и производит доставку энергии потребителю, и затем переходит в конечное состояние (10).
Во втором случае: если ЛЭП не может пропустить заданную мощность, то агент-ЛЭП переходит в состояние отказа и отправляет сетевому агенту сообщение с параметром «Refuse» (11); после этого агент-ЛЭП ожидает ответа от агента-электростанции, связанной с ней; получив сообщение (12), он отправляет обратно агенту-электростанции сообщение с параметром «No» (13), означающим невозможность доставки мощности, и переходит в конечное состояние (14).
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(5):1080-1092
Рис. 5. Диаграмма состояний агента линии электропередач Fig. 5. Power line agent state diagram
Диаграмма состояний агентов-источников (электростанций и котельных) представлена нарис. 6. В качестве примера возьмем первую электростанцию. Вторая электростанция и котельные имеют аналогичные диаграммы состояний, при этом другими могут быть вид и количество энергии, а также связи с агентами-сетями.
Получив заявку на электроэнергию (1), перенаправленную сетевым агентом, агент-электростанция производит сравнение этого параметра со своей располагаемой мощностью (2), при этом могут возникнуть два случая развития событий.
В первом случае располагаемая мощность электростанции меньше заявленной потребителем, поэтому агент-электростанция переходит в состояние «Generation_failure» (3) (см. рис. 6). Он отправляет сообщение с параметром «Refuse» сетевому агенту (4), а также отправляет сообщение «Отказ» аген-там-ЛЭП, с которыми он связан (5). Помимо этого, агент-электростанция переходит в состояние ожидания заявок (6).
Во втором случае располагаемой мощно-
сти электростанции достаточно для выполнения заявки, поэтому агент-электростанция переходит в состояние
«Consent_to_generation» (7) (см. рис. 6) и отправляет сообщение с параметром «Consent» сетевому агенту и сообщение «Генерация» связанным с ним агентам-ЛЭП. После этого он ожидает ответ от агентов-ЛЭП в виде одного из двух следующих сообщений: первое сообщение с параметром «No» означает, что ЛЭП не могут пропустить необходимую мощность, тогда агент-электростанция переходит в состояние «Une_failure_received» (8) (см. рис. 6) и отправляет сетевому агенту сообщение с параметром «Refuse» (9), а затем уходит обратно в состояние ожидания заявок (10), при этом снабжение потребителя от данной электростанции не производится. Второе сообщение с параметром «Yes» означает, что ЛЭП могут передать необходимую мощность, тогда агент-электростанция переходит в состояние «Line_consent_received» (11) (см. рис. 6) и после запроса цены на энергию от сетевого агента отправляет соответствую-
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(Б):1080-1092
щее сообщение с параметром «Price» (12); после этого он ожидает ответ от сетевого агента, если агент-электростанция получает ответ «Отказ» (13), то он отправляет сообщение «Отказ» агентам-ЛЭП (14) и переходит обратно в состояние ожидания заявок
(15), при этом снабжение потребителя не производится.
При получении сообщения «Согласие»
(16) он переходит в состояние «Generation_consent_received» (17) (см. рис. 6), отправляет сообщение «Доставка» аген-там-ЛЭП и осуществляет снабжение потребителя энергией, после этого агент-электростанция переходит обратно в состояние ожидания заявки (18).
ПРОВЕДЕНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА С ПОМОЩЬЮ МУЛЬТИАГЕНТНОЙ МОДЕЛИ В СИСТЕМЕ ANYLOGIC
Укрупненная схема ИЭС приведена на рис. 1. Обе электростанции находятся в работоспособном состоянии и могут обеспечить
выдачу располагаемой мощности. Электрические сети также находятся в рабочем состоянии и могут пропустить необходимую электрическую мощность, кроме ЛЭП № 1, которая выведена в ремонт. Первая котельная уже загружена и не сможет участвовать в энергоснабжении потребителей, а тепловой мощности второй котельной достаточно для выполнения заявки только от первого потребителя. Тепловые сети находятся в рабочем состоянии и могут пропустить необходимую тепловую мощность.
Исходные данные:
Рэл1 = 320 МВт - номинальная мощность электростанции № 1;
Рэл2 = 290 МВт - номинальная мощность электростанции № 2;
Окот1 = 0 Гкал/ч - номинальная мощность котельной № 1;
Окот2 = 200 Гкал/ч - номинальная мощность котельной № 2;
Оэлб = 100 Гкал/ч - номинальная мощность электрического бойлера;
Рис. 6. Диаграмма состояний агента первой электростанции Fig. 6. State diagram of the first electrical station agent
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(5):1080-1092
Сэл1 = 1100 руб/МВтч - стоимость на электроэнергию электростанции № 1;
Сэл2 = 1300 руб/МВтч - стоимость на электроэнергию электростанции № 2;
Скот1 = 1200 руб/Гкал - стоимость на тепловую энергию котельной № 1;
Скот2 = 1400 руб/Гкал - стоимость на тепловую энергию котельной № 2;
Сэл.б = 1600 руб/Гкал - стоимость на тепловую энергию электрического бойлера;
Pн1 = 100 МВт - электрическая нагрузка потребителя № 1;
Qн1 = 200 Гкал/ч - тепловая нагрузка потребителя № 1;
Pн2 = 70 МВт - электрическая нагрузка потребителя № 2;
Qн2 = 100 Гкал/ч - тепловая нагрузка потребителя № 2;
Pэл.б = 116 МВт - нагрузка электрического бойлера;
= 0 МВт - пропускная способность ЛЭП № 1;
^л2 = 200 МВт - пропускная способность ЛЭП № 2;
^лз = 110 МВт - пропускная способность ЛЭП № 3;
= 210 МВт - пропускная способность ЛЭП № 4;
= 230 Гкал/ч - пропускная способность тепловой магистрали № 1;
= 140 Гкал/ч - пропускная способность тепловой магистрали № 2;
^т3 = 250 Гкал/ч - пропускная способность тепловой магистрали № 3;
^т4 = 120 Гкал/ч - пропускная способность тепловой магистрали № 4.
В соответствии с заданными условиями более подробно рассмотрим весь процесс энергоснабжения потребителей (рис. 7). Агенты-потребители формируют заявки на энергию на сутки вперед, при этом сначала были сформированы заявки на тепловую энергию: первый потребитель формирует заявку на 200 Гкал/ч, второй потребитель - на 100 Гкал/ч. Затем эти заявки отправляются сетевому агенту, и он в свою очередь перенаправляет данные заявки котельным, электрическому бойлеру, расположенному у второго потребителя, и тепловым сетям. Далее осуществляется поиск решения путем взаи-
модействия агентов тепловых сетей и источников тепловой энергии между собой. В результате этого поиска мультиагентная модель интегрированной системы получила решение, по которому котельная № 2 и тепловая магистраль № 3 смогут обеспечить тепловой энергией только первого потребителя, а снабжение второго потребителя тепловой энергией будет осуществлять электрический бойлер, расположенный у него, поскольку котельная № 1 не обладает необходимой тепловой мощностью.
После расчета теплоснабжения потребителей происходит формирование заявок на электроэнергию: первый потребитель формирует заявку на 100 МВт, а второй потребитель - на 186 МВт с учетом дополнительной нагрузки электрического бойлера. Затем сформированные заявки отправляются сетевому агенту, а он в свою очередь перенаправляет их агентам двух электростанций и электрических сетей. Также был выполнен поиск решения путем взаимодействия агентов электрических сетей и электростанций.
В результате мультиагентная модель получила решение для интегрированной системы, по которому энергоснабжение первого потребителя электроэнергией будет осуществляться от электростанции № 2 по ЛЭП № 3, поскольку ЛЭП № 1 выведена в ремонт, вследствие чего электростанция № 1 не сможет участвовать в энергоснабжении первого потребителя, а энергоснабжение второго потребителя будет осуществлятьсяот электростанции № 1 по ЛЭП № 2, т.к. у нее стоимость на электроэнергию ниже, чем у электростанции № 2. Общая стоимость полученного варианта энергоснабжения первого потребителя за сутки составила 9840000 руб., в том числе на электроэнергию 3120000 руб., на тепловую энергию 6720000 руб. Общая стоимость полученного варианта энергоснабжения второго потребителя за сутки составила 5688000, в том числе на электроэнергию 1848000 руб. (без учета затрат на энергоснабжение электрического бойлера, которые включены в стоимость вырабатываемой им тепловой энергии), на тепловую энергию 3840000 руб.
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(Б):1080-1092
Рис. 7. Схема мультиагентной модели интегрированной энергоснабжающей системы
в программной среде AnyLogic Fig. 7. Diagram of a multi-agent model of an integrated power supply system in AnyLogic simulation software
Выполненный эксперимент показывает, что модель выполнила все необходимые вычислительные и логические операции. Энергоснабжение потребителей организовано по наиболее оптимальному варианту, следовательно, логические цепочки отработали правильно, и передача данных по системе про-извелась корректно, все агенты выполнили возложенные на них функции, и потребители получили необходимое количество энергии с заданными параметрами.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Для реализации мультиагентной модели интегрированной энергоснабжающей системы предложена программная среда AnyLogic как наиболее адекватный инструмент, использующий передовые технологии для мо-
делирования сложных систем. В программной среде AnyLogic разработана мультиа-гентная модель ИЭС. Для ее реализации определены типы агентов и сформированы их диаграммы состояний, отражающие особенности поведения и взаимодействия агентов между собой, направленные на энергообеспечение потребителей. Проведенный эксперимент показал, что мультиагентная модель работает корректно и все заданные условия выполняются, агенты системы правильно исполняют возложенные на них функции. Дальнейшее развитие и улучшение модели позволит моделировать реальные системы энергоснабжения и исследовать происходящие в них сложные технологические процессы.
Библиографический список
1. Voropai N.I., Stennikov V.A., Barakhtenko E.A. Methodological principles of constructing the integrated energy supply systems and their technological architecture // Journal of Physics: Conference Series. 2018.
https://doi :10.1088/1742-6596/1111/1/012001
2. Воропай Н.И., Стенников В.А., Сендеров С.М., Барахтенко Е.А., Коверникова Л.И., Войтов О.Н. [и др.]. Интегрированные инфраструктурные энергетические
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(5):1080-1092
системы регионального и межрегионального уровня // Энергетическая политика. Серия: Региональная энергетика: новые тенденции и подходы. 2015. № 3. С. 24-32.
3. Воропай Н.И., Стенников В.А. Интегрированные интеллектуальные энергетические системы // Известия Академии наук. Энергетика. 2014. № 1. С.64-73.
4. Verhoeven R., Willems E., Harcoi^t-Menou V., De Bo-ever E., Hiddes L., Veld P.O., et al. Minewater 2.0 Project in Heerlen the Netherlands: transformation of a geother-mal mine water pilot project into a full scale hybrid sustainable energy infrastructure for heating and cooling // Energy Procedia. 2014. Vol. 46. P. 58-67. https://doi.org/10.1016/j.egypro.2014.01.158
5. Ran Xiaohong, Zhou Renjun, Yang Yuwei, LinLvhao. The multi-objective optimization dispatch of Combined Cold Heat and Power based on the principle of equal emission // IEEE Power and Energy Society General Meeting. 2012. https://doi.org/10.1109/PESGM.2012.6345053
6. Anvari-Moghaddam A., Rahimi-Kian A., Mirian M.S., Guerrero J.M. A multi-agent based energy management solution for integrated buildings and microgrid system // Applied Energy. 2017. Vol. 203. P. 41-56. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.06.007
7. Bünning F., Wetter M., Fuchs M., Müller D. Bidirectional low temperature district energy systems with agent-based control: performance comparison and operation optimization // Applied Energy. 2018. Vol. 209. P. 502-515. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.10.072
8. Ren Yi, Fan Dongming, Feng Qiang, Wang Zili, Sun Bo, Yang Dezhen. Agent-based restoration approach for reliability with load balancing on smart grids // Applied Energy. 2019. Vol. 249. P. 46-57. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.04.119
9. Wooldridge M., Jennings N.R. Intelligent agents: theory and practice // The Knowledge Engineering Review. 1995. Vol. 10. Issue 2. P. 115-152. https://doi.org/10.1017/S0269888900008122
10. Mayorov G., Stennikov V., Barakhtenko E. Application of the multiagent approach to the research of integrated energy supply systems // Energy Systems Research 2019: International Conference of Young Scientists: E3S Web of Conferences. 2019. Vol. 114. https://doi.org/10.1051/e3sconf/201911401006
11. Антонова В.М., Гречишкина Н.А., Кузнецов Н.А. Анализ результатов моделирования пассажиропотока станции метро в программе AnyLogic // Информационные процессы. 2018. Т. 18. № 1. С. 35-39.
12. Zhang Yongan, Wang Ying, Wu Long. Research on demand-driven leagile supply chain operation model: a simulation based on anylogic in system engineering //
Systems Engineering Procedia. 2012. Vol. 3. Р. 249-258. https://doi.org/10.1016/j.sepro.2011.11.027
13. Мокшин В.В., Кирпичников А. П., Маряшина Д.Н., Стадник Н.А., Золотухин А.В. Сравнение систем структурного и имитационного моделирования Stratum 2000, ActorPilgrim, AnyLogic // Вестник Казанского технологического университета. 2019. Т. 22. № 4. С. 144-148.
14. Мезенцев К.Н. Моделирование цифровых схем управления в программе AnyLogic // Наука России: цели и задачи: сб. науч. тр. IX Междунар. науч. конф. (г. Екатеринбург, 10 июня 2018 г.). Екатеринбург: Изд-во МАДИ, 2018. С. 15-19.
https://doi.org/10.18411/sr-10-06-2018-03
15. Любченко А.А., Копытов Е.Ю., Богданов А.А. Статистическое моделирование качественных показателей эксплуатации и технического обслуживания средств железнодорожной электросвязи в среде AnyLogic // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. 2018. Т. 21. № 4. С. 98-108. https://doi.org/10.21293/1818-0442-2018-21-4-98-108
16. Елуферьева Ю.С., Пальмов С.В. Моделирование работы железнодорожного вокзала средствами AnyLogic // Международный научно-исследовательский журнал. 2018. № 12. Ч. 1. С. 121-127. https://doi.org/10.23670/irj.2018.78.12.021
17. Володарец Н.В., Белоусова Т.П. Имитационное моделирование рабочих процессов в транспортном узле в условиях эксплуатации на основе AnyLogic // Современные инновационные технологии подготовки инженерных кадров для горной промышленности и транспорта. 2018. Т.1. № 4. С. 244-248.
18. Шарнин Л.М., Кирпичников А.П., Заляев Б.М., Васильев В.Д., Шайхутдинов Ш.А., Нитшаев Р.А. Моделирование задачи производства изделий с помощью AnyLogic // Вестник Казанского технологического университета. 2019. Т. 22. № 4. С. 153-157.
19. Абрамов В.И., Кудинов А.Н., Евдокимов Д.С. Применение социального моделирования с использованием агент - ориентированного подхода в приложении к научно-техническому развитию, реализации НИОКР и поддержанию инновационного потенциала // Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. 2019. Т. 81. № 3. С. 339-359. https://doi.org/10.20914/2310-1202-2019-3-339-357
20. Маковеев В.Н. Применение агент-ориентированных моделей в анализе и прогнозировании социально-экономического развития территорий // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2016. № 5. С. 272-289. https://doi.org/10.15838/esc/2016.5.47.1
References
1. Voropai NI, Stennikov VA, Barakhtenko EA. Methodological principles of constructing the integrated energy supply systems and their technological architecture. Journal of Physics: Conference Series. 2018. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1111/1/012001
2. Voropai N, Stennikov V, Senderov S, Barachtenko E, Kovernikova L, Voytov O, et al. Integrated infrastructural energy systems of regional and interregional level. Ener-geticheskaya politika. Seriya: Regional'naya energetika: novye tendencii I podhody = Energy Policy. Series: Re-
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(Б):1080-1092
gional energy: new trends and approaches. 2015;3:24-32. (In Russ.)
3. Voropai NI, Stennikov VA. Integrated smart energy systems. Izvestiya Akademii nauk. Energetika. 2014;1:64-73. (In Russ.)
4. Verhoeven R, Willems E, Harcouët-Menou V, De Boev-er E, Hiddes L, Veld PO, et al. Minewater 2.0 project in Heerlen the Netherlands: transformation of a geothermal mine water pilot project into a full scale hybrid sustainable energy infrastructure for heating and cooling. Energy Procedia. 2014;46:58-67. https://doi.org/10.1016/j.egypro.2014.01.158
5. Ran Xiaohong, Zhou Renjun, Yang Yuwei, Lin Lvhao. The multi-objective optimization dispatch of Combined Cold Heat and Power based on the principle of equal emission. In: IEEE Power and Energy Society General Meeting. 2012. https://doi.org/10.1109/PESGM.2012.6345053
6. Anvari-Moghaddam A, Rahimi-Kian A, Mirian MS, Guerrero JM. A multi-agent based energy management solution for integrated buildings and microgrid system. Applied Energy. 2017;203:41-56. https://doi.org/10.1016Zj.apenergy.2017.06.007
7. Bünning F, Wetter M, Fuchs M, Müller D. Bidirectional low temperature district energy systems with agent-based control: performance comparison and operation optimization. Applied Energy. 2018;209:502-515. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.10.072
8. Ren Yi, Fan Dongming, Feng Qiang, Wang Zili, Sun Bo, Yang Dezhen. Agent-based restoration approach for reliability with load balancing on smart grids. Applied Energy. 2019;249:46-57.
https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.04.119
9. Wooldridge M, Jennings NR. Intelligent agents: theory and practice. The Knowledge Engineering Review. 1995; 10(2): 115-152.
https://doi.org/10.1017/S0269888900008122
10. Mayorov G, Stennikov V, Barakhtenko E. Application of the multiagent approach to the research of integrated energy supply systems. In: Energy Systems Research 2019: International Conference of Young Scientists: E3S Web of Conferences. 2019;114. https://doi.org/10.1051/e3sconf/201911401006
11. Antonova VM, Grechishkina NA, Kuznetsov NA. Analysis of the modelling results for passenger traffic at an underground station using AnyLogic. Information Processes. 2018;18(1 ):35-39.
12. Zhang Yongan, Wang Ying, Wu Long. Research on demand-driven leagile supply chain operation model: a simulation based on anylogic in system engineering. Systems Engineering Procedia.2012;3:249-
258. https://doi.Org/10.1016/j.sepro.2011.11.027
13. Mokshin VV, Kirpichnikov AP, Maryashina DN, Stadnik NA, Zolotukin AV. Comparison of structural and simulation modelling systems of Stratum 2000, Simulink, and AnyLogic. Vestnik Kazanskogo tekhnologicheskogo universiteta. 2019;22(4): 144-148.(In Russ.)
14. Mezentsev KN. Modeling of digital control circuits in AnyLogic. Nauka Rossii: tseli I zadachi: trudy IX Mezhdu-narodnoi nauchnoi konferentsii = Russian science: goals and objectives: Proceedings of IX International scientific conference. 10 June 2018, Yekaterinburg. Yekaterinburg: Moscow Automobile and Road Construction State Technical University; 2018, p. 15-19. (In Russ.) https://doi.org/10.18411/sr-10-06-2018-03
15. Lyubchenko AA, Kopytov EY, Bogdanov AA. Statistical modeling of quality measures of operation and preventive maintenance of railway telecommunication equipment in AnyLogic. Doklady Tomskogo gosudarstvennogo universiteta system upravleniya I radioelektroniki = Proceedings of Tomsk State University of Control Systems and Radioelectronics. 2018;21(4):98-108. (In Russ.) https://doi.org/10.21293/1818-0442-2018-21-4-98-108
16. Elufereva YuS, Palmov SV. Simulation of railway station operation using AnyLogic means. Mezhdunarodnyj nauchno-issledovatel'skij zhurnal = International research Journal. 2018; 12(1 ):121 -127. (In Russ.) https://doi.org/10.23670/irj.2018.78.12.021
17. Volodarets NV, Belousova TP. Simulation of working processes in a transport node under the operating conditions on the basis of AnyLogic. Sovremennye inno-vacionnye tekhnologii podgotovki inzhenernyh kadrov dlya gornoj promyshlennosti I transporta. 2018; 1(4):244-248. (In Russ.)
18. Sharnin LM, Kirpichnikov AP, Zaliaev BM, Vasiliev VD, Shaikhutdinov ShA, Nitshaev RA. Modeling the problem of product manufacturing in AnyLogic. Vestnik Kazanskogo tekhnologicheskogo universiteta. 2019;22(4):153-157. (In Russ.)
19. Abramov VI, Kudinov AN, Evdokimov DS. Application of social modeling using agent based approach in scientific and technical development, implementation of R&D and maintenance of innovative potential. Vestnik Voro-nezhskogo gosudarstvennogo universiteta inzhenernyh tehnologij = Proceedings of the Voronezh State University of Engineering Technologies. 2019;81(3):339-359. https://doi.org/10.20914/2310-1202-2019-3-339-357
20. Makoveev VN. Using agent-based models in the analysis and forecast of socio-economic development of territories. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast. 2016;5:272-289. https://doi.org/10.15838/esc/2016.5.47.15
Критерии авторства
Стенников В.А., Барахтенко Е.А., Майоров Г.С. заявляют о равном участии в получении и оформлении научных результатов и в одинаковой мере несут ответственность за плагиат.
Authorship criteria
Stennikov V.A., Barakhtenko E.A., Mayorov G.S. declare equal participation in obtaining and formalization of scientific results and bear equal responsibility for plagiarism.
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(5):1080-1092
Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Стенников Валерий Алексеевич,
член-корреспондент РАН, директор,
Институт систем энергетики
им. Л.А. Мелентьева СО РАН,
664033, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 130, Россия;
!"■■■".! e-mail: sva@isem.irk.ru
Барахтенко Евгений Алексеевич,
кандидат технических наук, доцент,
старший научный сотрудник,
Институт систем энергетики
им. Л.А. Мелентьева СО РАН,
664033, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 130, Россия;
e-mail: barakhtenko@isem.irk.ru
Майоров Глеб Сергеевич,
аспирант,
Институт систем энергетики
им. Л.А. Мелентьева СО РАН,
664033, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 130, Россия;
e-mail: mayorovgs@isem.irk.ru
Conflict of interests
The authors declare that there is no conflict of interests regarding the publication of this article.
The final manuscript has been read and approved by the authors.
INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
Valery A. Stennikov,
Corresponding Member RAS, Director, Melentiev Energy Systems Institute SB RAS, 130, Lermontov St., Irkutsk 664033, Russia; !"■■■".! e-mail: sva@isem.irk.ru
Evgeny A. Barakhtenko,
Cand. Sci. (Eng.), Associate Professor, Senior Researcher,
Melentiev Energy Systems Institute SB RAS, 130, Lermontov St., Irkutsk 664033, Russia; e-mail: barakhtenko@isem.irk.ru
Gleb S. Mayorov,
Postgraduate student,
Melentiev Energy Systems Institute SB RAS, 130, Lermontov St., Irkutsk 664033, Russia; e-mail: mayorovgs@isem.irk.ru
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(Б):1080-1092
