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        基于多智能體的泵站多機組優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)研究

        2019-10-30 07:55:18
        水資源開發(fā)與管理 2019年10期
        關(guān)鍵詞:揚程泵站子系統(tǒng)

        (中移(蘇州)軟件技術(shù)有限公司,江蘇 蘇州 215153)

        泵站多機組優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)中有多臺機組,各機組既具有一定的獨立性也需要相互配合、共同協(xié)作完成調(diào)水工作,因此泵站多機組優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)是一個典型的復(fù)雜系統(tǒng)。傳統(tǒng)的基于還原論的建模方法不能很好地解決復(fù)雜系統(tǒng)的建模問題。近年來,Agent和多Agent理論的研究與發(fā)展為復(fù)雜系統(tǒng)的建模提供了很好的思路[1]。本文將多Agent理論引入泵站多機組優(yōu)化調(diào)度中,建立基于多Agent的泵站多機組優(yōu)化調(diào)度模型。在模型內(nèi)部,各功能Agent在管理Agent和通信Agent的溝通協(xié)調(diào)下實現(xiàn)系統(tǒng)的涌現(xiàn),使得對泵站多機組優(yōu)化調(diào)度的研究不僅僅局限于算法的優(yōu)化,而能夠擴展到泵站多機組優(yōu)化調(diào)度的整個層面。

        1 Agent與多Agent

        Agent可稱為“智能體”,來源于20世紀(jì)80年代對人工智能的研究認(rèn)識。對Agent的權(quán)威定義來自Wooldridge和Jennings[2]:Agent是封裝在一些環(huán)境中的計算機系統(tǒng),為了達(dá)到設(shè)計好的目標(biāo),它能夠執(zhí)行靈活自主的行為。它擁有以下特性:自治性、主動性、反應(yīng)性、社會性。多Agent系統(tǒng)是由多個Agent組成的集合,各個Agent之間是松散耦合的。它的目標(biāo)是將大而復(fù)雜的系統(tǒng)建設(shè)成小的、彼此相互通信和協(xié)調(diào)的、易于管理的系統(tǒng)[3]。多Agent系統(tǒng)的思想是通過Agent之間的相互作用,使系統(tǒng)作為一個整體的問題求解能力大于單個Agent所具備的問題求解能力的代數(shù)和[4]。多Agent系統(tǒng)的這個思想正與復(fù)雜系統(tǒng)理論的中心概念“涌現(xiàn)”的特性相同[5]。

        2 基于多Agent的泵站多機組優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)

        泵站多機組優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)是一個典型的復(fù)雜系統(tǒng),系統(tǒng)的核心部分是泵站多機組優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。現(xiàn)有研究僅僅專注在對該數(shù)學(xué)模型的優(yōu)化計算上,忽略了對泵站多機組運行的整體流程的管理?;诙郃gent的泵站多機組優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)模型構(gòu)建了一個囊括從上級管理部門下達(dá)提水任務(wù)到優(yōu)化決策到機組運行,以及日志記錄查詢、機組檢測維護等一系列過程的模型,實現(xiàn)了對泵站多機組優(yōu)化調(diào)度的有效管理。

        2.1 構(gòu)建系統(tǒng)模型

        本文所建立的基于多Agent的泵站多機組優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)模型包括3個多Agent子系統(tǒng)(監(jiān)測多Agent子系統(tǒng)、決策支持多Agent子系統(tǒng)、調(diào)度執(zhí)行多Agent子系統(tǒng))、一個管理Agent和一個通信Agent。整個系統(tǒng)采用集中式結(jié)構(gòu),即每個多Agent子系統(tǒng)內(nèi),通過一個管理Agent來控制和協(xié)調(diào)系統(tǒng)內(nèi)不同Agent的合作,這樣能夠保持系統(tǒng)內(nèi)部信息的一致性。模型的工作過程是:監(jiān)測多Agent子系統(tǒng)監(jiān)測外界信息,決策支持多Agent子系統(tǒng)根據(jù)監(jiān)測到的信息確定泵站多機組最優(yōu)運行方式,最后調(diào)度執(zhí)行多Agent子系統(tǒng)根據(jù)決策方案完成調(diào)度任務(wù)。在各模塊運行過程中,管理Agent負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)各模塊的工作,通信Agent負(fù)責(zé)在整個系統(tǒng)之間傳遞信息。模型的層次結(jié)構(gòu)見圖1。

        圖1 模型層次結(jié)構(gòu)

        圖2 監(jiān)測多Agent子系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)

        2.2 各多Agent子系統(tǒng)

        基于多Agent的泵站多機組優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)由3個多Agent子系統(tǒng)構(gòu)成,分別是監(jiān)測多Agent子系統(tǒng)、決策支持多Agent子系統(tǒng)和調(diào)度執(zhí)行多Agent子系統(tǒng),下面分別對其進(jìn)行介紹。

        2.2.1 監(jiān)測多Agent子系統(tǒng)

        監(jiān)測多Agent子系統(tǒng)功能包括揚程信息的監(jiān)測、接受提水任務(wù)和記錄工作日志。監(jiān)測多Agent子系統(tǒng)由1個管理Agent和3個功能Agent(揚程監(jiān)測Agent、人機交互界面Agent、日志Agent)組成,見圖2。管理Agent用來管理和協(xié)調(diào)功能Agent,并同其他多Agent子系統(tǒng)建立聯(lián)系;揚程監(jiān)測Agent監(jiān)測每天的揚程,通過差壓傳感器的測量和計算可得每日的日均揚程[6],當(dāng)上級管理部門下達(dá)提水任務(wù)時,考慮到短時間內(nèi)揚程變化比較小,可用執(zhí)行提水任務(wù)前一天的日均揚程近似代替執(zhí)行提水任務(wù)當(dāng)天的日均揚程[7],并通過管理Agent將日均揚程數(shù)據(jù)傳遞給決策支持多Agent子系統(tǒng);人機交互界面Agent用來進(jìn)行接受提水任務(wù)、反饋任務(wù)完成情況等需要與外界用戶交互的工作;日志Agent用來記錄每次系統(tǒng)的工作情況,包括執(zhí)行任務(wù)的時間、任務(wù)的完成情況、任務(wù)過程中的突發(fā)情況及其處理、任務(wù)的負(fù)責(zé)人等,方便后期進(jìn)行查詢。

        2.2.2 決策支持多Agent子系統(tǒng)

        在介紹決策支持多Agent子系統(tǒng)前需要對一些概念進(jìn)行說明。

        日均揚程統(tǒng)計表:指的是某一泵站所處固定水域的全年日均揚程變化統(tǒng)計表。對于一個固定水域,它的揚程變化主要受豐枯水期和潮汐變化影響,根據(jù)歷史資料統(tǒng)計分析可得該地全年日均揚程變化統(tǒng)計表[8]。

        分時電價表:指的是某一地區(qū)不同時段的電價表[9],可從當(dāng)?shù)氐奈飪r部門獲取。

        流量-揚程、流量-裝置效率性能方程:指的是泵站所處的固定水域,機組流量和揚程以及機組流量和裝置效率的性能方程。可通過對流量、揚程、裝置效率數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線擬合得到[10]。

        決策支持多Agent子系統(tǒng)用于完成提水任務(wù)的優(yōu)化計算工作,包括1個管理Agent和3個功能Agent(數(shù)據(jù)庫Agent、信息存儲Agent、優(yōu)化算法Agent),見圖3。

        圖3 決策支持多Agent子系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)

        在數(shù)據(jù)庫Agent中存儲著泵站處地的日均揚程統(tǒng)計表、分時電價表、流量-揚程和流量-裝置效率性能方程;信息存儲Agent中存儲著歷次優(yōu)化計算的結(jié)果;優(yōu)化算法Agent負(fù)責(zé)優(yōu)化計算。系統(tǒng)運行時,管理Agent從監(jiān)測多Agent子系統(tǒng)獲取到提水任務(wù)信息和日均揚程信息后,首先調(diào)用信息存儲Agent核對監(jiān)測信息是否已經(jīng)存在,如果給出的監(jiān)測信息在信息存儲Agent中已經(jīng)存儲則不需要優(yōu)化計算,直接將以前的優(yōu)化結(jié)果通過管理Agent反饋給調(diào)度執(zhí)行多Agent子系統(tǒng);如果給出的監(jiān)測信息在信息存儲Agent中不存在則調(diào)用優(yōu)化算法Agent計算出合理的運行方案傳遞給調(diào)度執(zhí)行多Agent子系統(tǒng),并將優(yōu)化結(jié)果和監(jiān)測信息存儲到信息存儲Agent中。這樣,由于信息存儲Agent的存在使得系統(tǒng)具有高度的記憶性和智能性,能夠快速準(zhǔn)確地根據(jù)監(jiān)測信息給出決策方案,節(jié)省了優(yōu)化時間和計算資源,提高了系統(tǒng)的反應(yīng)率。

        2.2.3 調(diào)度執(zhí)行多Agent子系統(tǒng)

        調(diào)度執(zhí)行多Agent子系統(tǒng)由一個管理Agent和n個機組組成,本系統(tǒng)實現(xiàn)對泵站多機組的調(diào)度控制,見圖4。管理Agent負(fù)責(zé)各個機組的控制協(xié)調(diào)工作,實現(xiàn)機組葉片偏轉(zhuǎn)角信息的傳遞、協(xié)調(diào)機組開停機及機組狀態(tài)信息的反饋,它從決策支持多Agent子系統(tǒng)獲取優(yōu)化方案,然后將決策信息傳遞給各個機組。每個機組內(nèi)部都包括1個管理Agent和4個功能Agent(狀態(tài)檢測Agent、警報Agent、運行控制Agent、保護Agent),見圖5。管理Agent的作用就是與上層管理Agent進(jìn)行協(xié)調(diào),接收和發(fā)送信息以及協(xié)調(diào)內(nèi)部Agent之間的通信交互共同完成本機組的任務(wù); 當(dāng)管理Agent下達(dá)開

        圖4 調(diào)度執(zhí)行多Agent子系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)

        圖5 機組層次結(jié)構(gòu)

        機命令后,狀態(tài)檢測Agent會先檢測機組的實際情況,如果機組存在異常則由管理Agent調(diào)用警報Agent發(fā)出警報,如果機組正常則運行控制Agent啟動機組并進(jìn)行葉片調(diào)節(jié)。機組運行過程中如果出現(xiàn)線路短路、零部件損壞等異常,保護Agent通過切斷電路、停止機組運行等方式保護機組,并通過警報Agent發(fā)出警報。

        2.3 優(yōu)化算法Agent中的優(yōu)化計算

        系統(tǒng)中對優(yōu)化調(diào)度是否高效起到關(guān)鍵作用的是決策支持多Agent子系統(tǒng)中的優(yōu)化算法Agent。當(dāng)管理Agent向優(yōu)化算法Agent傳遞提水任務(wù)和日均揚程后,優(yōu)化算法Agent從數(shù)據(jù)庫Agent中的日均揚程統(tǒng)計表中匹配日均揚程,并讀取匹配結(jié)果、分時電價信息和流量-揚程、流量-裝置效率性能方程,然后根據(jù)內(nèi)部算法計算出優(yōu)化結(jié)果,最后將結(jié)果反饋出去。

        2.3.1 數(shù)學(xué)模型

        考慮分時電價和水位變化,將一天劃分為SN個時段,對于一座有著JZ臺機組的泵站,以總耗能費用最小為優(yōu)化目標(biāo),總提水量、機組額定功率為約束條件,各時段泵站機組葉片偏轉(zhuǎn)角和機組開機臺數(shù)為決策變量,建立泵站多機組日優(yōu)化運行數(shù)學(xué)模型。為便于模型的描述,定義如下變量,見表1。

        表1 模型中變量的說明

        模型的數(shù)學(xué)描述如下:

        (1)

        提水量約束:

        (2)

        功率約束:

        Ni(θi)≤N0

        (3)

        2.3.2 模型求解

        優(yōu)化算法Agent采用基于動態(tài)懲罰函數(shù)的遺傳算法對模型進(jìn)行求解。求解過程分為約束條件處理和遺傳算法求解兩個部分。

        第一部分,約束條件處理。首先是功率約束,不同于其他研究者將功率約束放在優(yōu)化計算中進(jìn)行處理的做法[11],優(yōu)化算法Agent在優(yōu)化計算之前進(jìn)行功率約束的處理,這樣可降低優(yōu)化計算的復(fù)雜程度。從式(1)中可得功率計算公式如下:

        (4)

        根據(jù)式(3)、式(4)以及額定功率N0可計算出各個時段滿足功率約束的葉片角,并將計算結(jié)果存儲。其次是提水量約束,本文采用動態(tài)懲罰函數(shù)的方法處理[12],懲罰函數(shù)設(shè)計如下:

        (5)

        其中:

        (6)

        式中:P為動態(tài)懲罰函數(shù);C、α、β為調(diào)節(jié)懲罰大小的常參數(shù);t為迭代次數(shù);g(θi)為當(dāng)前提水量與管理部門下達(dá)的提水任務(wù)的差值。隨著迭代次數(shù)的增加,即t增大,懲罰項也增大,對不可行解的懲罰加大。隨著迭代進(jìn)程的深入,不可行解拋棄的進(jìn)程加快,使得整體算法有較快的收斂速度。

        第二部分,采用遺傳算法進(jìn)行計算。本模型是最小值問題,為方便個體選擇概率的計算需轉(zhuǎn)化為最大值問題??紤]到適應(yīng)度非負(fù)的要求,添加一個相對較大的常數(shù)Cmax將原問題改成最大值問題[13],并將懲罰項添加上去,則適應(yīng)度函數(shù)如下式:

        (7)

        算法采用浮點數(shù)編碼,算法的具體描述如下:

        基于動態(tài)懲罰函數(shù)遺傳算法(Dynamic penalty function GA)定義:pop_size //種群個體數(shù)目;run_num //迭代次數(shù);population[pop_size] //種群數(shù)組 fitvalue[pop_size] //記錄每個個體適應(yīng)度的數(shù)組;maxfitvalue〈θ,N,totalcost〉//最大適應(yīng)度輸入:We //提水任務(wù)輸出:totalcost //總費用;θ=<θ1,θ2,…,θSN> //各時段葉片角;N= //各時段機組開機臺數(shù)1 GenerateInitialPopulation //生成初始種群2 while i //根據(jù)式(7)計算適應(yīng)度4 population←SelectionOperator //輪盤賭算法進(jìn)行選擇操作5 population←CrossoverOperator //單點交叉進(jìn)行交叉操作6 population←MutationOperator //基本位變異進(jìn)行變異操作7end8for all j∈pop_size9 if maxfitvalue〈θ,N,totalcost〉

        2.3.3 江都四站優(yōu)化求解

        江都站是南水北調(diào)東線工程的源頭站,由4座大型電力抽水站組成,全站共裝有大型立式軸流泵機組33臺套,裝機容量55800kW,最大抽水能力508m3/s,在灌溉排澇、泄洪通航以及南水北調(diào)工程中發(fā)揮著重要作用[14]。目前江都站以完成提水任務(wù)為首要目標(biāo),針對泵站站內(nèi)系統(tǒng)的優(yōu)化將有效提高泵站的提水效率。江都四站是江都站四座大型抽水站之一,安裝了7臺套立式軸流泵,機組額定轉(zhuǎn)速n=150r/min,葉輪直徑為2900mm。機組電動機額定功率為3550kW,機組葉片角調(diào)節(jié)范圍為[-4°,+4°],采用液壓調(diào)節(jié)系統(tǒng)進(jìn)行葉片調(diào)節(jié)[15]。

        考慮到大型泵站不宜頻繁開停機等因素,將全天劃分為9個時段,在7.80m日均揚程下各時段的時均揚程和分時電價見表2。

        表2 7.80m日均揚程下各時段揚程及分時電價

        通過擬合流量、揚程和裝置效率的統(tǒng)計數(shù)據(jù)可得江都四站不同葉片角流量-揚程(Q-H)、流量-效率(Q-η)性能曲線方程見表3。

        表3 江都四站Q-H、Q-η性能曲線方程

        考慮7.80m日均揚程、60%負(fù)荷運行,此時日提水任務(wù)We為12.39×106m3,采用2.3.2中所述的優(yōu)化算法Agent計算,結(jié)果見表4。

        表4 日均揚程7.80m、60%負(fù)荷工作江都四站多機組日優(yōu)化計算結(jié)果

        注表格中空白的部分表示機組不開機。

        從表4中可以看出,9個時段的開機臺數(shù)分別為0,0,7,7,7,0,1,6,6,開機時段(Ⅲ,Ⅳ,Ⅴ,Ⅶ,Ⅷ,Ⅸ)的葉片偏轉(zhuǎn)角分別為-2°,-1°,-1°,0°,-2°,-2°,日提水總量達(dá)到12.43×106m3,大于所下達(dá)的12.39×106m3的提水任務(wù),需要花費的提水費用為15.75萬元。

        3 結(jié) 語

        本文將Agent和多Agent理論與泵站多機組優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)的建模相結(jié)合,建立一個基于多Agent的泵站多機組調(diào)度系統(tǒng)模型。該模型不同于現(xiàn)有研究僅僅專注于優(yōu)化算法的狀況,而是將泵站多機組優(yōu)化調(diào)度的研究擴展到了優(yōu)化調(diào)度的系統(tǒng)層面。系統(tǒng)模型通過內(nèi)部子系統(tǒng)及子系統(tǒng)內(nèi)各Agent的協(xié)同合作實現(xiàn)系統(tǒng)級的智能涌現(xiàn),在很大程度上提高了泵站多機組的運行效率和管理效率,節(jié)省了運行成本。

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