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基于Community Intelligence的水电企业模型及应用研究

曾洪涛  
【摘要】: 电力行业市场化改革对水电企业提出了“高自动化、高可靠性、高性能、高效益”的要求。随着水电厂计算机监控系统、水情自动测报系统、管理信息系统、梯级调度系统的相继投入,电厂自动化水平越来越高,这些先进的自动化系统、信息系统将协助人(甚至代替人)完成越来越多的工作。但是随着自动化系统和信息系统功能的加强和应用范围的拓展,系统相互之间的关系以及系统与人之间关系更加错综复杂。与人类活动对照,这种关系已经从个体之间上升到部门之间甚至企业之间,同时还要考虑复杂系统与人和相应的人类组织之间的融合,目前的离散、单独运行的水电企业自动化系统不能满足处理这些关系的需要,在更高层次上对水电企业的自动化系统进行综合集成是非常迫切和必要的。 针对水电企业综合集成自动化的需求和特点,本文将分布式人工智能技术从Agent(个体)、MAS(多体)发展到Community Intelligence(群体),并基于CI思想构建了水电企业模型,围绕基于CI的水电企业模型的理论、方法、构建和实践,主要从以下几个方面开展研究并取得了如下成果: 首先明确了所要研究的问题、研究的目的和意义,然后对企业建模理论与方法、分布式人工智能技术的发展概况进行了综述,对水电企业自动化的发展现状和存在的问题进行阐述,并针对实际工程需要,着重阐述了应用分布式人工智能技术构建水电企业模型对提高水电企业综合集成自动化水平的可行性和必要性。 系统地介绍了Community Intelligence概念的提出及理论的形成过程,阐述了CI的理论与方法,给出了该理论体系下个体微观社会行为的形式化描述,提出了CI基础下的单元模型CI-Agent,阐述了该单元模型的拓扑结构和协作机理。研究了基于CI系统的通讯层、协作层和控制层三层模型运行机制和实现方法。 分析了水电企业的经营目标、主要特征和各个部门的职能,以技术管理系统为研究实例深入研究了各职能部门之间的组织、分工、协作、制约等运行机制,在此基础上构建了基于CI水电企业模型的体系结构,并给出了基于CI的水电厂信息流图及模型的实现方法和关键技术。 分析了水电企业维护域功能需求,建立了基于CI的水电厂维护诊断决策支持系统(CIMDSS)的体系结构,详细介绍了CIMDSS的目标、功能和系统结构,研究了采用基于CI-Agent的人机融合技术实现该系统的原理和方法,并给出了系统的硬件框架和软件设计。 研究了CIMDSS的信息表达和知识维护的方法,将CI-Agent、人机交互技术引入到电厂维护系统的研究中,提出通过基于模糊Petri网构建智能动态CI-MAS诊断数据库,并运用人工神经网络方法进行故障诊断。采用模糊Petri网、人工神经网络、蚁群算法等CI-Agent解决了系统信息集成、知识表达与信息交互等方面存在的问题,由此构造了基于CI的智能分布式协同维护环境,有效改善了维护CI-MAS中知识获取和维护困难的问题,实现人机协同工作。 基于CI的智能分布式协同维护环境,进行了水轮发电机励磁系统状态监测与诊断系统的设计和实现工作,成功研究开发了励磁系统专家工作站。该工作站状态监测CI-MAS和性能评价CI-MAS具有全面反映系统当前运行状态和评价系统设备健康状态的功能。励磁系统功率单元故障自动诊断和起励失败故障的诊断实例表明,采用CI-Agent智能人机交互技术,能够综合不同的诊断方法,从而增强了系统的诊断能力,并将研究的成果应用于葛洲坝水电厂最优检修信息系统。 本文在全面总结现有企业建模理论和分布式人工智能技术发展的基础上,将分布式人工智能技术从个体、多体发展到社群,提出了CI的概念并将应用于水电企业建模中。建立基于CI的水电企业智能模型,研究了运用现代信息技术进行企业运行人机融合的方法,将人工智能技术从个体、多体发展到群体,将人工智能技术和企业建模技术引入到企业维护自动化系统中,实现多系统的有机集成和系统与人的融合,使企业机制智能化,系统集成化,结构柔性化和全局最优化。


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