CC BY
53
УДК 620.9.001.5
Ю.П.Кубарьков, А.Ю.Рыгалов
ВЫБОР ОПТИМАЛЬНОГО РЕШЕНИЯ ПРИ ЗАПРОСАХ В МУЛЬТИАГЕНТНЫХ СИСТЕМАХ
Аннотация
Рассмотрен вопрос выбора оптимального решения при запросах в мультиагентных системах для энергетики.
Ключевые слова:
мультиагентная система, умные сети, моделирование
Y.Koubarkov, A.Rygalov MULTI-AGENT SYSTEMS. CHOOSING OF THE OPTIMAL SOLUTIONS
Abstract
In the article considered the question of choosing the optimal solutions by multiagent systems in the electricity sector.
Keywords:
multi-agent systems, Smart Grid, modeling
Мультиагентные системы (МАС) отлично зарекомендовали себя в различных отраслях деятельности общества. В предыдущем году они вошли в план развития российской энергетики на ближайшие десять лет. Но, несмотря на это, МАС для электроэнергетики так и не разработаны.
Ранее авторами был предложен алгоритм работы МАС и структура внутренних и внешних связей. Следующим встает вопрос об оптимизации решения поставленных перед МАС задач. Для того, чтобы выполнить запрос оптимально, МАС, прежде всего, должна его правильно и точно воспринять. В связи с этим предлагается модуль приема запросов сделать с интерфейсом, похожим на расширенный поиск в поисковых веб-службах. Это упростит для МАС выбор ключевых слов, исходя из которых она будет выбирать систему оценки оптимальности с определенными критериями и их весовыми коэффициентами. Для каждого типа задач (режимные, прогнозные, экономические и т.д.) предлагается собственная система оценки оптимальности, отвечающая их сути.
Весовые коэффициенты предлагаются в диапазоне от 0 до 4:
0 - не имеет значения,
1 - низкий приоритет,
2 - средний низкий приоритет,
3 - средний высокий приоритет,
4 - высокий приоритет.
Сами критерии следующие:
• точность, объем используемых данных;
• скорость выполнения;
• визуализация;
• наличие рекомендаций.
Критерий точности, как и объем используемых данных, напрямую зависит от метода расчета и, соответственно, определяет его.
Критерий «визуализация» указывает на необходимость графической информации. Тут все зависит от ситуации. Для отчетов, обработки большого количества информации и т.п. необходим определенный объем визуальных данных, в то же время, для решения одной конкретной задачи графическая информация может быть не нужна и будет только отвлекать внимание.
Критерий наличия рекомендаций используется с высоким приоритетом в тех случаях, когда пользователю необходим не сам расчет, а выводы, основанные на нем.
Для примера распишем с пояснениями по критериям запрос долгосрочного прогноза потерь электроэнергии для оценки мероприятий по энергосбережению.
Точность=3, так как учесть все факторы все равно невозможно.
Объем использованных данных=\, если пользоваться годовой отчетной информацией.
Скорость выполнения=0, запрос не срочный.
Визуализация=4, так как удобней всего просмотреть линии тренда.
Наличие рекомендаций=2, с одной стороны, мы уже выбрали мероприятия, но с другой, если проверяем, значит, не до конца уверены в них.
Исходя из этого запроса, МАС рассчитает прогноз по регрессионной модели и на выходе добавит графики всех критериев модели и ее выходной величины с необходимым минимумом рекомендаций.
Не менее важны для точного и правильного выполнения запроса надежная связь между агентами и постоянный доступ к необходимой информации. В связи с этим видится целесообразным создание единой информационной сети энергетических компаний, предприятий и служб. Второй возможностью является создание центра обработки данных (ЦОД) с процессорными мощностями, резервируемыми предприятиями и банком данных. Банк данных формируется из отчетной и общедоступной информации о предприятиях энергетического комплекса.
Оба подхода обеспечивают определенные преимущества при проектировании МАС.
Главным недостатком предложенных подходов являются большие единовременные капитальные затраты. Однако данный недостаток наиболее ярко будет проявляться лишь при однозадачности вводимой структуры. При введении же умных сетей (Smart Grid) задача обработки данных будет возникать не единожды, что сгладит затраты по отношению к получаемым выгодам.
Выводы
Для выбора оптимального решения запроса предлагаются следующие критерии: точность, объем используемых данных, скорость выполнения, визуализация, наличие рекомендаций, учитывающиеся на стадии его подачи, с весовыми коэффициентами от 0 до 4.
Целесообразно создание единой информационной сети энергетических компаний/предприятий/организаций или ЦОД. Эффективность данного шага растет с вводом умных сетей и ростом поступающей информации. Обеспечиваются следующие преимущества:
- отсутствие необходимости увеличения процессорных мощностей предприятий и организаций;
- отсутствие необходимости найма персонала для обслуживания дополнительных процессорных мощностей;
- быстрый доступ к необходимой информации;
- обеспечение сохранности данных за прошедшие периоды времени;
- сохранность коммерческой тайны предприятий и организаций;
- возможность установки на предприятиях и в организациях облегченной версии МАС;
- возможность доступа к информации и простейшим функциям МАС из любого филиала предприятий/организаций через вэбсервисы;
- упрощение документооборота между филиалами/отделами предприятий/организаций.
Литература
1. Wooldridge M.J. An Introduction to Multiagent Systems. Wiley, 1996.
2. Саати Т. Метод анализа иерархий. М.: Радиоисвязь, 1993.
3. Орлов А.И. Экспертные оценки: учеб. пособие. М.: ИВСТЭ, 2002.
4. Конфиденциальное делопроизводство и защищенный электронный документооборот / Н.Н.Куняев, А.С.Демушкин, А.Г.Фабричнов М.: Логос. 2011.
Сведения об авторах Кубарьков Юрий Петрович
доцент Самарского государственного технического университета, к.т.н.
Россия, 443100, г.Самара, ул.Молодогвардейская, 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, ул.Молодогвардейская, 244 тел. 8(846)-242-37-89
УДК 620.9.001.5
Ю.П.Кубарьков, Я.В.Макаров, А.Ю.Рыгалов ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ЭЛЕМЕНТОВ МУЛЬТИАГЕНТНЫХ СИСТЕМ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ
Аннотация
Рассмотрен подход к построению мультиагентных систем в сфере электроэнергетики, механизмы взаимодействия между агентами и основные проблемы, возникающие при этом.
Ключевые слова:
мультиагентная система, умные сети, моделирование
