基于分布式多智能體的狀態監測系統及方法技術方案

本發明專利技術公開了一種基于分布式多智能體的狀態監測系統及方法。其系統包括多智能體網絡、若干個分別與多智能體網絡連接的狀態監測智能體，每個狀態監測智能體均包括智能規約接收模塊、信息粗糙處理模塊、人工智能推理模塊、智能協同工作模塊及智能狀態監測模塊，智能規約接收模塊與信息粗糙處理模塊連接，智能狀態監測模塊分別與信息粗糙處理模塊、人工智能推理模塊、智能協同工作模塊連接，智能協同工作模塊與多智能體網絡連接。本發明專利技術將現有孤島式的狀態監測模式變成網絡式的狀態監測模式，以實現將整個電網和各個變電站的在線監測有機整合來全面、準確實現對變電站一次設備的狀態監測及故障診斷。

【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及一種基于分布式多智能體的狀態監測系統及方法，更具體的說，涉及一種基于分布于不同地點的多個智能體的能夠實現對多個變電站一次設備進行有機統一狀態監測的系統及方法。
技術介紹
變電站一次設備是國家重要的基礎設施，它的運行安全關系到整個國民經濟的發展、人民群眾生民財產安全乃至整個國家的安全。如果變電站一次設備出現故障，可能將出現跳閘、爆炸、人員傷亡等嚴重事故，給電網安全、社會生產、人民生活和國家安全帶來極大的影響。為了能夠監測變電站一次設備運行狀態，在線監測系統已經開始逐步應用到各變 電站，給變電站運行管理人員帶來了很大的方便，一定程度上提高了電網的安全系數。但是，目前的在線監測系統基本上都是單個變電站獨立運行，即使有些已經和上級單位實現了聯網，但也僅僅只是將一些狀態監測結果簡單的上傳上去，并沒有和其它變電站乃至整個電網的狀態監測信息進行有機整合。這樣，就無法全面的、準確的實現對變電站一次設備的狀態監測以及故障診斷。目前每個變電站雖然相對獨立，然而它們仍然連接在同一個電網，而且不同變電站也在大量使用著同一廠家同一型號的設備，所以整個電網和各個變電站之間有很多信息都可以用來參考。現在各變電站之間的網絡基礎建設基本已經完成，變電站內部在線監測也有了一定經驗。所以如果將整個電網和其它變電站的在線監測有機整合來實現狀態的聯網監測，將能全面的、準確的實現對變電站一次設備的狀態監測以及故障診斷。
技術實現思路
本專利技術的目的是提供基于分布式多智能體的狀態監測系統及方法，將現有孤島式的狀態監測模式變成網絡式的狀態監測模式，以實現將整個電網和各個變電站的在線監測有機整合來全面、準確實現對變電站一次設備的狀態監測及故障診斷。本專利技術的狀態監測系統采用以下技術方案基于分布式多智能體的狀態監測系統，包括多智能體網絡、若干個分別與多智能體網絡連接的狀態監測智能體，每個狀態監測智能體均包括智能規約接收模塊、信息粗糙處理模塊、人工智能推理模塊、智能協同工作模塊及智能狀態監測模塊，智能規約接收模塊與信息粗糙處理模塊連接，智能狀態監測模塊分別與信息粗糙處理模塊、人工智能推理模塊、智能協同工作模塊連接，智能協同工作模塊與多智能體網絡連接；所述智能規約接收模塊用于從在線監測設備獲取在線監測信息原始報文，然后再按照該在線監測信息原始報文的規約格式對通信樣本和規約樣本進行分析、解析，實現對不同通信方式和不同規約類型的自動識別；所述信息粗糙處理模塊用于對原始信息的規整處理和對象化；所述人工智能推理模塊用于建立狀態監測對象模型知識庫，并根據監測類型的不同，建立適應于不同監測類型的算法庫；當進行狀態監測分析時，根據人工智能原理，自動選擇適應于不同監測類型的狀態監測算法；所述智能狀態監測模塊用于對信息粗糙處理模塊、人工智能推理模塊、智能協同工作模塊提供的信息進行分析計算，完成狀態監測，輸出狀態監測結果；所述智能協同工作模塊用于通過多智能體網絡將分布于不同地理位置的多個狀態監測智能體聯系在一起，使多個智能體之間進行信息交互。優選地，所述智能規約接收模塊包括智能識別單元、規約處理單元及通信處理單元；智能識別單元用于對通信樣本和規約樣本通過樣本分析法自動檢測識別通信方式和規約類型，然后通知通信處理單元和規約處理單元分別進行相應的通信處理和規約處理；規約處理單元用于對通信報文按照規約格式進行分析解釋和轉換，然后把通信報文傳輸給通信處理單元；通信處理單元用于進行通信報文收發處理。 優選地，所述信息粗糙處理模塊包括相連接的智能信息規整處理單元和智能對象映射單元，智能信息規整處理單元與智能規約接收模塊連接，智能對象映射單元與智能狀態監測模塊連接；智能信息規整處理單元按照信息模型特征規整處理接收到的信息，利用特征分析法對智能規約接收模塊接收到的在線監測信息原始報文進行規整化和衍生處理；智能對象映射單元按照對象模型智能識別二維信息到對象信息，利用智能屬性識別法將二維信息識別轉換成對象信息。優選地，所述人工智能推理模塊包括對象模型優化單元、推理算法優化單元和智能學習推理單元；通過對象模型優化單元優化對象模型知識庫，然后推理算法優化單元根據優化后的對象模型知識庫對現有的狀態監測算法庫進行更新，最后智能學習推理單元結合歷史監測結果、第三方干預數據對狀態監測算法庫進行演化更新。優選地，所述智能狀態監測模塊包括智能信息分析單元、離散狀態監測單元和連續狀態監測單元；智能信息分析單元從信息粗糙處理模塊獲取數據進行分析，然后將分析結果提供給離散狀態監測單元和連續狀態監測單元；離散狀態監測單元挑選獨立監測設備的初步分析結果作進一步處理得到狀態監測結果；連續狀態監測單元則挑選非獨立監測設備的初步分析結果，再結合智能協同工作模塊提供的信息作進一步處理得到狀態監測結果O優選地，所述智能信息分析單元還通過智能協同工作模塊接收并處理來自其它狀態監測智能體的云端求解需求，將處理結果通過多智能體網絡反饋給其它狀態監測智能體。優選地，所述智能協同工作模塊包括智能信息交互單元、智能決策控制單元和智能云端求解單元；人工智能推理模塊或智能狀態監測模塊向智能云端求解單元發送求解請求，智能信息交互單元負責將求解請求傳遞到多智能體網絡，并將求解結果傳遞給智能云端求解單元，再由智能云端求解單元反饋給發出求解請求的人工智能推理模塊或智能狀態監測模塊；智能決策控制單元通過智能信息交互單元獲取整個多智能體網絡運行狀態，然后再結合自身狀態監測智能體的運行狀態，進行任務決策和運行控制。本專利技術的狀態監測方法采用以下技術方案基于上述狀態監測系統的狀體監測方法，包括以下步驟SI、通信處理單元連接在線監測設備，獲取通信特征給智能識別單元，智能識別單元從通信樣本庫中分析選出合適的通信方式；智能識別單元從通信處理單元獲取通信規約，從智能體的規約樣本庫中選出規約類型；規約處理單元對通信報文進行解析，轉換成可識別的原始信息，由通信處理單元將原始信息發送給信息粗糙處理模塊；S2、信息粗糙處理模塊中的信息規整處理單元按照信息模型特征規整處理接收到的原始信息，利用特征分析法對原始信息進行規整化和衍生處理，然后智能對象映射單元按照對象模型智能識別二維信息到對象信息，利用智能屬性識別法將二維信息識別轉換成對象信息；S3、離散狀態監測單元通過人工智能推理模塊的推理算法優化單元，根據對象模型知識庫和狀態監測算法庫信息按照優先適應原則從算法庫中選擇最優的算法，然后調用智能信息分析單元，對經過粗糙處理的信息按照所優選的算法進行分析，得出離散狀態監測結果；S4、連續狀態監測單元通過智能協同工作模塊的智能信息交互單元獲取整個多智 能體網絡上的其它狀態監測智能體的信息和資源，然后通過人工智能推理模塊的推理算法優化單元根據對象模型知識庫和狀態監測算法庫信息按照優先適應原則從算法庫中選擇最優的算法；然后調用智能信息分析單元，對經過粗糙處理的信息按照所優選的算法進行分析，得出連續狀態監測結果；對于通過自身資源和算法無法完成的狀態監測功能，則通過智能協同工作模塊的智能云端求解單元進行處理。本專利技術的基本原理是如何依靠分布于不同地理位置的多個狀態監測智能體實現構建一個狀態監測系統。單個狀態監測智能體具有一定的獨立性和自主性，能夠解決給定的子問題，自主地推理和規劃并選擇適當本文檔來自技高網...

【技術保護點】
基于分布式多智能體的狀態監測系統，其特征在于，包括多智能體網絡、若干個分別與多智能體網絡連接的狀態監測智能體，每個狀態監測智能體均包括智能規約接收模塊、信息粗糙處理模塊、人工智能推理模塊、智能協同工作模塊及智能狀態監測模塊，智能規約接收模塊與信息粗糙處理模塊連接，智能狀態監測模塊分別與信息粗糙處理模塊、人工智能推理模塊、智能協同工作模塊連接，智能協同工作模塊與多智能體網絡連接；所述智能規約接收模塊用于從在線監測設備獲取在線監測信息原始報文，然后再按照該在線監測信息原始報文的規約格式對通信樣本和規約樣本進行分析、解析，實現對不同通信方式和不同規約類型的自動識別；所述信息粗糙處理模塊用于對原始信息的規整處理和對象化；所述人工智能推理模塊用于建立狀態監測對象模型知識庫，并根據監測類型的不同，建立適應于不同監測類型的算法庫；當進行狀態監測分析時，根據人工智能原理，自動選擇適應于不同監測類型的狀態監測算法；所述智能狀態監測模塊用于對信息粗糙處理模塊、人工智能推理模塊、智能協同工作模塊提供的信息進行分析計算，完成狀態監測，輸出狀態監測結果；所述智能協同工作模塊用于通過多智能體網絡將分布于不同地理位置的多個狀態監測智能體聯系在一起，使多個智能體之間進行信息交互。...

【技術特征摘要】
1.基于分布式多智能體的狀態監測系統，其特征在于，包括多智能體網絡、若干個分別與多智能體網絡連接的狀態監測智能體，每個狀態監測智能體均包括智能規約接收模塊、信息粗糙處理模塊、人工智能推理模塊、智能協同工作模塊及智能狀態監測模塊，智能規約接收模塊與信息粗糙處理模塊連接，智能狀態監測模塊分別與信息粗糙處理模塊、人工智能推理模塊、智能協同工作模塊連接，智能協同工作模塊與多智能體網絡連接； 所述智能規約接收模塊用于從在線監測設備獲取在線監測信息原始報文，然后再按照該在線監測信息原始報文的規約格式對通信樣本和規約樣本進行分析、解析，實現對不同通信方式和不同規約類型的自動識別； 所述信息粗糙處理模塊用于對原始信息的規整處理和對象化； 所述人工智能推理模塊用于建立狀態監測對象模型知識庫，并根據監測類型的不同，建立適應于不同監測類型的算法庫；當進行狀態監測分析時，根據人工智能原理，自動選擇適應于不同監測類型的狀態監測算法； 所述智能狀態監測模塊用于對信息粗糙處理模塊、人工智能推理模塊、智能協同工作模塊提供的信息進行分析計算，完成狀態監測，輸出狀態監測結果； 所述智能協同工作模塊用于通過多智能體網絡將分布于不同地理位置的多個狀態監測智能體聯系在一起，使多個智能體之間進行信息交互。2.根據權利要求I所述的狀態監測系統，其特征在于，所述智能規約接收模塊包括智能識別單元、規約處理單元及通信處理單元；智能識別單元用于對通信樣本和規約樣本通過樣本分析法自動檢測識別通信方式和規約類型，然后通知通信處理單元和規約處理單元分別進行相應的通信處理和規約處理；規約處理單元用于對通信報文按照規約格式進行分析解釋和轉換，然后把通信報文傳輸給通信處理單元；通信處理單元用于進行通信報文收發處理。3.根據權利要求I所述的狀態監測系統，其特征在于，所述信息粗糙處理模塊包括相連接的智能信息規整處理單元和智能對象映射單元，智能信息規整處理單元與智能規約接收模塊連接，智能對象映射單元與智能狀態監測模塊連接；智能信息規整處理單元按照信息模型特征規整處理接收到的信息，利用特征分析法對智能規約接收模塊接收到的在線監測信息原始報文進行規整化和衍生處理；智能對象映射單元按照對象模型智能識別二維信息到對象信息，利用智能屬性識別法將二維信息識別轉換成對象信息。4.根據權利要求I所述的狀態監測系統，其特征在于，所述人工智能推理模塊包括對象模型優化單元、推理算法優化單元和智能學習推理單元；通過對象模型優化單元優化對象模型知識庫，然后推理算法優化單元根據優化后的對象模型知識庫對現有的狀態監測算法庫進行更新，最后智能學習推理單元結合歷史監測結果、第三方干預數據對狀態監測算法庫進行演化更新。5.根據權利要求1-4中任一項所述的狀態監測系統，其特征在于，所述智能狀態...

【專利技術屬性】
技術研發人員：黃良，曾華榮，趙立進，呂黔蘇，楊濤，劉勇，杜劍光，吳文龍，
申請(專利權)人：貴州電力試驗研究院，上海智光電力技術有限公司，
類型：發明
國別省市：