黃子睿

（廣東電網(wǎng)有限責任公司惠州供電局，廣東 惠州 516001）

隨著數(shù)字時代的到來，網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)、故障診斷技術(shù)、傳感器技術(shù)等都在電力企業(yè)的發(fā)展中得到了充分的引進，而上述技術(shù)作用的展現(xiàn)也使得電力系統(tǒng)設(shè)備的預知維護、狀態(tài)監(jiān)測研究獲得了長足的發(fā)展。我國電力行業(yè)也在行業(yè)規(guī)程中，進行了基于設(shè)備狀態(tài)預知維護的及時納入，需要明確的是，整個預知維護中所包含的內(nèi)容也是較為復雜的，其中囊括數(shù)據(jù)采集、處理、診斷、維護決策等多方面的內(nèi)容。而本研究工作的開展，將進行MAS 理論的引進，并以此為依托，進行與FIPA Agent 兼容電力系統(tǒng)設(shè)備預知維護多智能體系框架的構(gòu)建。

1 多智能體簡述

在一般情況下，相關(guān)領(lǐng)域所探討的“多智能體”，所指的多智能體系統(tǒng)，也可以稱其為MAS，其屬于分布式人工智能的重要分支之一，對于該系統(tǒng)的構(gòu)建主要是為了進行大型、復雜現(xiàn)實問題的解決，這是單獨智能體不具備的能力。簡單來理解，多智能體所指的就是眾多智能體一起構(gòu)成的一種集合體的展示，該系統(tǒng)的形成，主要是為了保證龐大、綜合復雜的系統(tǒng)，能夠在拆分下，形成較小、彼此協(xié)調(diào)、能夠?qū)崿F(xiàn)通信的模塊，這種形式更便于管理、維護工作的開展。它的研究重點探討了智能體的各種特性，包括其認知、目標、技術(shù)、策略、行為、溝通、協(xié)同、應對、反饋，并且著重探討了這些特性在不同智能體之間的有效聯(lián)結(jié)，從而實現(xiàn)了更高效的整個系統(tǒng)。隨著科技的發(fā)展，越來越多的認知者開始認識到，人類的智慧實際上源自一種社交技巧，即通過與他人的互動和合作來實現(xiàn)自身的目標。因此，在探索和開發(fā)人工智能的過程中，必須將這種技術(shù)與其他技術(shù)相結(jié)合，以更好地滿足不斷變化的環(huán)境和更高層次的挑戰(zhàn)。隨著越來越多的關(guān)注，越來越多的人在探索多智能體系統(tǒng)的行為、架構(gòu)以及交互方式，使得智能體技術(shù)的研究取得了長足的進步。

2 電力系統(tǒng)預知維護系統(tǒng)分層模型展現(xiàn)

在電力系統(tǒng)的預知維護系統(tǒng)功能中，包含數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、診斷與預診斷、維護決策、表示層等通用功能層，它們是一個完整預知維護系統(tǒng)的具象化體現(xiàn)，但是，在不同層次中，關(guān)于內(nèi)容的確定則需要結(jié)合實際情況進行詳細分析。而這幾層都具備向其他功能層進行數(shù)據(jù)請求、發(fā)送的能力，需要注意的是，“表示層”是為實現(xiàn)人機交互而設(shè)置的。在一般情況下，數(shù)據(jù)的流動僅僅發(fā)生在鄰近功能層之間，但為了促進數(shù)據(jù)處理效果的及時提升，也允許越過中間層直至目標層。而關(guān)于上述5 個功能的具體闡釋，將在下文中分點闡釋。

（1）數(shù)據(jù)采集層。在數(shù)據(jù)采集層中，其能夠?qū)崿F(xiàn)的功能，主要展現(xiàn)在各個層級信號的有效采集上，這種信號采集工作的開展，能夠以監(jiān)控系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等進行獲取，當然，專門對電力設(shè)備進行監(jiān)測的智能傳感器，也能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)信號的及時采集。

（2）數(shù)據(jù)處理層。通過數(shù)據(jù)處理層，可以從數(shù)據(jù)采集層中提取出有關(guān)電力設(shè)備狀態(tài)特征的信息，這些信息可以通過數(shù)字濾波、快速傅里葉變換、求平均值等方法得到。

（3）診斷與預診斷層。它的核心目的在于檢查并評估電氣系統(tǒng)的可靠性以及它們的性能。通過這一系統(tǒng)，我們可以將來自不同部門的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，并將其與預期的目標、最大可用性等因素相結(jié)合，從而發(fā)出相應的警告。通過對當前的運行情況、過去的數(shù)據(jù)、變化趨勢以及過去的維修經(jīng)驗，我們可以判斷系統(tǒng)、子系統(tǒng)或零部件的性能是否下滑。在這種情況下，我們可以對故障進行檢測，找到問題的所在，并提供準確的診斷報告。

（4）維護決策層。維護決策層應當綜合考慮電力設(shè)備的運行歷史、現(xiàn)狀、未來發(fā)展趨勢以及資源限制，提出有效的維護建議，其中包括優(yōu)化維護活動的安排、調(diào)整電力設(shè)備的運行配置，以及調(diào)整運行任務等。

（5）表示層。該層面主要能夠進行的功能提供表現(xiàn)為人機接口效能的實現(xiàn)，在該系統(tǒng)的運行中，用戶端能夠以表示層作用的發(fā)揮，對預知維護各個功能層面的狀態(tài)、結(jié)果、設(shè)備配置信息等，進行及時的了解與全面的掌握，并且能夠以表示層效用的發(fā)揮，進行電力設(shè)備工作參數(shù)的設(shè)定、相應配置的修改等。

3 基于多智能體的電力系統(tǒng)設(shè)備預知維護模型構(gòu)建

本文將以Multi-Agent 為依托，進行電力系統(tǒng)設(shè)備預知維護模型的構(gòu)建，依照上述功能分層結(jié)構(gòu)，把控模型構(gòu)建。在整個模型構(gòu)建的過程中，需要包含數(shù)據(jù)采集Agent、處理Agent、診斷和預診斷Agent、維護決策Agent，這幾項層級功能的具備，能夠保證預知維護模型構(gòu)建中，從信號采集、獲取至維護決策等流程中所有功能的迅速實現(xiàn)。與此同時，在該模型的構(gòu)建中，還包含在系統(tǒng)模型管理、維護上發(fā)揮效用的三大Agent，分別為系統(tǒng)界面、目錄服務以及系統(tǒng)管理Agent，上述所有Agent 的設(shè)置，所使用的通信協(xié)議與語言是完全相同的。除此之外，電力系統(tǒng)預知維護模型的構(gòu)成還需要將系統(tǒng)各模塊、層級均能理解的Ontology 進行及時的利用，并以有效協(xié)作、一致通信保證其構(gòu)建效果。接下來，本文將針對上述所涉及的各層級、模塊構(gòu)建做出具體闡釋。

3.1 數(shù)據(jù)采集Agent 形成

該功能層的形成能夠?qū)⒍喾N電力設(shè)備的原始信號工作進行及時有效的完成，其中包含電力設(shè)備開關(guān)信號、電流電壓信號等，同時，也能夠做到關(guān)于其的及時驗證與數(shù)字化探索。該功能層的數(shù)據(jù)庫能夠保證現(xiàn)地信息存儲功能的提供，其信息處理結(jié)果的生成，極有可能成為數(shù)據(jù)處理Agent 目標達成所需信息數(shù)據(jù)，基于此，各個數(shù)據(jù)采集Agent 和數(shù)據(jù)處理Agent 之間的通信是要做到重點關(guān)注的，需要注意的是，在該功能層中，預知維護的所有信號均包含在內(nèi)。

3.2 數(shù)據(jù)處理Agent 形成

該功能層的形成為了信號綜合的實現(xiàn)，并將能夠反映電力設(shè)備狀態(tài)的特征進行及時的提取，比如，開展數(shù)據(jù)采集Agent結(jié)果的小波變換、FFT 變換，并實現(xiàn)信號頻域特征獲取的目的，同時發(fā)揮人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效用，以保證特定信息提取目的的達成。需要注意的是，在該功能層的數(shù)據(jù)庫中，主要包含的存儲信息有監(jiān)測對象物理構(gòu)成、短期處理結(jié)果歷史記錄等，該功能層與其他功能層之間形成協(xié)作配合，主要體現(xiàn)在對數(shù)據(jù)采集Agent進行數(shù)據(jù)請求、對于診斷和預診斷Agent 的數(shù)據(jù)請求進行響應。

3.3 診斷和預診斷Agent 形成

該功能層的形成主要是為了保證多種電力設(shè)備狀態(tài)有效評估目的的達成與實現(xiàn)，而在電力設(shè)備有故障問題發(fā)生時，其也能夠保證故障診斷效用的發(fā)揮，并且能夠迅速進行降級問題、故障問題產(chǎn)生的原因、位置等。在具體實行中，該功能層一般會先把從數(shù)據(jù)采集、處理等層面獲得的期望值、數(shù)據(jù)信息、期望值等進行一定程度上的對比，一旦有超出限值情況的產(chǎn)生，就會隨之進行報警。同時，依照上述兩個功能層的歷史值、數(shù)據(jù)結(jié)果、本功能層的維護歷史記錄、歷史值、電力設(shè)備當前運行狀態(tài)、條件，將一定算法進行有效利用，使該功能層能夠做到電力設(shè)備健康指數(shù)的確定。利用如故障樹分析FTA、嚴重性分析FMECA 等診斷方法，進行電力設(shè)備降級、故障發(fā)生部位確定。依照預計使用時間進行分析，將時間序列、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多元回歸等預測算法進行及時利用，以進行降級跟蹤，以保證電力設(shè)備運行狀態(tài)的預測效果。此外，要依照自身的需求，將診斷和預診斷Agent 進行應用，以保證對數(shù)據(jù)采集、處理、自身處理結(jié)果的存檔效果。

3.4 維護決策Agent 形成

該功能層所展現(xiàn)出的主要功能就是對電力設(shè)備的預知維護給出具體的建議，并對其進行詳細的分析與解釋。依照上述診斷和預診斷Agent 的結(jié)果顯示，要想保證維護決策建議的有效性，首先進行電力設(shè)備運行條件、狀態(tài)等的考量，并且要及時關(guān)注電力設(shè)備的運行任務、外部資源約束等多種情況，而后再由維護決策Agent 進行維護活動建議的給出。這里需要注意的是，如果建議的形成有多種情況的出現(xiàn)，就需要按照實際情況的契合程度保證排列效果。在該功能層的數(shù)據(jù)庫中，進行存儲的信息主要有決策歷史記錄、維護、運行歷史記錄等。

3.5 系統(tǒng)管理與維護Agent 形成

在系統(tǒng)管理與維護Agent 的形成中，主要包含三部分的內(nèi)容，分別為系統(tǒng)界面Agent、目錄服務Agent、系統(tǒng)管理Agent。這三個Agent 主要擔負的責任就是對于整個預知維護系統(tǒng)中，所有參與Agent 的生命周期管理、注冊、監(jiān)控調(diào)試等多種服務，進行管理、維護功能的提供。上述所提及的所有Agent 都要在系統(tǒng)管理與維護Agent的作用下，才能夠?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)定運行。而關(guān)于系統(tǒng)管理與維護Agent 中所細分的三個Agent，其具體內(nèi)容如表1 所示。

表1 系統(tǒng)管理與維護Agent 的細分

4 結(jié)語

綜上所述，在我國現(xiàn)代電力事業(yè)的發(fā)展與建設(shè)中，行業(yè)領(lǐng)域發(fā)展速度的加快、技術(shù)水平的不斷提升，使得多種先進技術(shù)被應用到了電力系統(tǒng)故障、降級等問題的維修、養(yǎng)護與排查中，而為了提升電力系統(tǒng)設(shè)備預知維護的效率，本文從多智能體簡述、電力系統(tǒng)預知維護系統(tǒng)分層模型展現(xiàn)、基于多智能體的電力系統(tǒng)設(shè)備預知維護模型構(gòu)建等角度出發(fā)，重點闡述了基于多智能體，如何進行電力系統(tǒng)設(shè)備預知維護模型體系的構(gòu)建，希望能夠為相關(guān)工作的開展提供思路和建議。