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      基于多智能體的電力系統(tǒng)設(shè)備預(yù)知維護(hù)研究

      2024-06-02 16:40:24黃子睿
      中國(guó)設(shè)備工程 2024年10期
      關(guān)鍵詞:表示層系統(tǒng)管理電力設(shè)備

      黃子睿

      (廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司惠州供電局,廣東 惠州 516001)

      隨著數(shù)字時(shí)代的到來(lái),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(jìn),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(yù)知維護(hù)、狀態(tài)監(jiān)測(cè)研究獲得了長(zhǎng)足的發(fā)展。我國(guó)電力行業(yè)也在行業(yè)規(guī)程中,進(jìn)行了基于設(shè)備狀態(tài)預(yù)知維護(hù)的及時(shí)納入,需要明確的是,整個(gè)預(yù)知維護(hù)中所包含的內(nèi)容也是較為復(fù)雜的,其中囊括數(shù)據(jù)采集、處理、診斷、維護(hù)決策等多方面的內(nèi)容。而本研究工作的開展,將進(jìn)行MAS 理論的引進(jìn),并以此為依托,進(jìn)行與FIPA Agent 兼容電力系統(tǒng)設(shè)備預(yù)知維護(hù)多智能體系框架的構(gòu)建。

      1 多智能體簡(jiǎn)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(duì)于該系統(tǒng)的構(gòu)建主要是為了進(jìn)行大型、復(fù)雜現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的解決,這是單獨(dú)智能體不具備的能力。簡(jiǎn)單來(lái)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(fù)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(hù)工作的開展。它的研究重點(diǎn)探討了智能體的各種特性,包括其認(rèn)知、目標(biāo)、技術(shù)、策略、行為、溝通、協(xié)同、應(yīng)對(duì)、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(shí)現(xiàn)了更高效的整個(gè)系統(tǒng)。隨著科技的發(fā)展,越來(lái)越多的認(rèn)知者開始認(rèn)識(shí)到,人類的智慧實(shí)際上源自一種社交技巧,即通過(guò)與他人的互動(dòng)和合作來(lái)實(shí)現(xiàn)自身的目標(biāo)。因此,在探索和開發(fā)人工智能的過(guò)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(lái)越多的關(guān)注,越來(lái)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(zhǎng)足的進(jìn)步。

      2 電力系統(tǒng)預(yù)知維護(hù)系統(tǒng)分層模型展現(xiàn)

      在電力系統(tǒng)的預(yù)知維護(hù)系統(tǒng)功能中,包含數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、診斷與預(yù)診斷、維護(hù)決策、表示層等通用功能層,它們是一個(gè)完整預(yù)知維護(hù)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(shí)際情況進(jìn)行詳細(xì)分析。而這幾層都具備向其他功能層進(jìn)行數(shù)據(jù)請(qǐng)求、發(fā)送的能力,需要注意的是,“表示層”是為實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互而設(shè)置的。在一般情況下,數(shù)據(jù)的流動(dòng)僅僅發(fā)生在鄰近功能層之間,但為了促進(jìn)數(shù)據(jù)處理效果的及時(shí)提升,也允許越過(guò)中間層直至目標(biāo)層。而關(guān)于上述5 個(gè)功能的具體闡釋,將在下文中分點(diǎn)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(gè)層級(jí)信號(hào)的有效采集上,這種信號(hào)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(jìn)行獲取,當(dāng)然,專門對(duì)電力設(shè)備進(jìn)行監(jiān)測(cè)的智能傳感器,也能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)信號(hào)的及時(shí)采集。

      (2)數(shù)據(jù)處理層。通過(guò)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(guò)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(yù)診斷層。它的核心目的在于檢查并評(píng)估電氣系統(tǒng)的可靠性以及它們的性能。通過(guò)這一系統(tǒng),我們可以將來(lái)自不同部門的數(shù)據(jù)分析結(jié)果,并將其與預(yù)期的目標(biāo)、最大可用性等因素相結(jié)合,從而發(fā)出相應(yīng)的警告。通過(guò)對(duì)當(dāng)前的運(yùn)行情況、過(guò)去的數(shù)據(jù)、變化趨勢(shì)以及過(guò)去的維修經(jīng)驗(yàn),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(duì)故障進(jìn)行檢測(cè),找到問(wèn)題的所在,并提供準(zhǔn)確的診斷報(bào)告。

      (4)維護(hù)決策層。維護(hù)決策層應(yīng)當(dāng)綜合考慮電力設(shè)備的運(yùn)行歷史、現(xiàn)狀、未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)以及資源限制,提出有效的維護(hù)建議,其中包括優(yōu)化維護(hù)活動(dòng)的安排、調(diào)整電力設(shè)備的運(yùn)行配置,以及調(diào)整運(yùn)行任務(wù)等。

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

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

      本文將以Multi-Agent 為依托,進(jìn)行電力系統(tǒng)設(shè)備預(yù)知維護(hù)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(gè)模型構(gòu)建的過(guò)程中,需要包含數(shù)據(jù)采集Agent、處理Agent、診斷和預(yù)診斷Agent、維護(hù)決策Agent,這幾項(xiàng)層級(jí)功能的具備,能夠保證預(yù)知維護(hù)模型構(gòu)建中,從信號(hào)采集、獲取至維護(hù)決策等流程中所有功能的迅速實(shí)現(xiàn)。與此同時(shí),在該模型的構(gòu)建中,還包含在系統(tǒng)模型管理、維護(hù)上發(fā)揮效用的三大Agent,分別為系統(tǒng)界面、目錄服務(wù)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(yǔ)言是完全相同的。除此之外,電力系統(tǒng)預(yù)知維護(hù)模型的構(gòu)成還需要將系統(tǒng)各模塊、層級(jí)均能理解的Ontology 進(jìn)行及時(shí)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(lái),本文將針對(duì)上述所涉及的各層級(jí)、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(hào)工作進(jìn)行及時(shí)有效的完成,其中包含電力設(shè)備開關(guān)信號(hào)、電流電壓信號(hào)等,同時(shí),也能夠做到關(guān)于其的及時(shí)驗(yàn)證與數(shù)字化探索。該功能層的數(shù)據(jù)庫(kù)能夠保證現(xiàn)地信息存儲(chǔ)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(biāo)達(dá)成所需信息數(shù)據(jù),基于此,各個(gè)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(diǎn)關(guān)注的,需要注意的是,在該功能層中,預(yù)知維護(hù)的所有信號(hào)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(hào)綜合的實(shí)現(xiàn),并將能夠反映電力設(shè)備狀態(tài)的特征進(jìn)行及時(shí)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(shí)現(xiàn)信號(hào)頻域特征獲取的目的,同時(shí)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(dá)成。需要注意的是,在該功能層的數(shù)據(jù)庫(kù)中,主要包含的存儲(chǔ)信息有監(jiān)測(cè)對(duì)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(duì)數(shù)據(jù)采集Agent進(jìn)行數(shù)據(jù)請(qǐng)求、對(duì)于診斷和預(yù)診斷Agent 的數(shù)據(jù)請(qǐng)求進(jìn)行響應(yīng)。

      3.3 診斷和預(yù)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(píng)估目的的達(dá)成與實(shí)現(xiàn),而在電力設(shè)備有故障問(wèn)題發(fā)生時(shí),其也能夠保證故障診斷效用的發(fā)揮,并且能夠迅速進(jìn)行降級(jí)問(wèn)題、故障問(wèn)題產(chǎn)生的原因、位置等。在具體實(shí)行中,該功能層一般會(huì)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(jìn)行一定程度上的對(duì)比,一旦有超出限值情況的產(chǎn)生,就會(huì)隨之進(jìn)行報(bào)警。同時(shí),依照上述兩個(gè)功能層的歷史值、數(shù)據(jù)結(jié)果、本功能層的維護(hù)歷史記錄、歷史值、電力設(shè)備當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)、條件,將一定算法進(jìn)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(yán)重性分析FMECA 等診斷方法,進(jìn)行電力設(shè)備降級(jí)、故障發(fā)生部位確定。依照預(yù)計(jì)使用時(shí)間進(jìn)行分析,將時(shí)間序列、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多元回歸等預(yù)測(cè)算法進(jìn)行及時(shí)利用,以進(jìn)行降級(jí)跟蹤,以保證電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的預(yù)測(cè)效果。此外,要依照自身的需求,將診斷和預(yù)診斷Agent 進(jìn)行應(yīng)用,以保證對(duì)數(shù)據(jù)采集、處理、自身處理結(jié)果的存檔效果。

      3.4 維護(hù)決策Agent 形成

      該功能層所展現(xiàn)出的主要功能就是對(duì)電力設(shè)備的預(yù)知維護(hù)給出具體的建議,并對(duì)其進(jìn)行詳細(xì)的分析與解釋。依照上述診斷和預(yù)診斷Agent 的結(jié)果顯示,要想保證維護(hù)決策建議的有效性,首先進(jìn)行電力設(shè)備運(yùn)行條件、狀態(tài)等的考量,并且要及時(shí)關(guān)注電力設(shè)備的運(yùn)行任務(wù)、外部資源約束等多種情況,而后再由維護(hù)決策Agent 進(jìn)行維護(hù)活動(dòng)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(shí)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(kù)中,進(jìn)行存儲(chǔ)的信息主要有決策歷史記錄、維護(hù)、運(yùn)行歷史記錄等。

      3.5 系統(tǒng)管理與維護(hù)Agent 形成

      在系統(tǒng)管理與維護(hù)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(wù)Agent、系統(tǒng)管理Agent。這三個(gè)Agent 主要擔(dān)負(fù)的責(zé)任就是對(duì)于整個(gè)預(yù)知維護(hù)系統(tǒng)中,所有參與Agent 的生命周期管理、注冊(cè)、監(jiān)控調(diào)試等多種服務(wù),進(jìn)行管理、維護(hù)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(hù)Agent的作用下,才能夠?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)定運(yùn)行。而關(guān)于系統(tǒng)管理與維護(hù)Agent 中所細(xì)分的三個(gè)Agent,其具體內(nèi)容如表1 所示。

      表1 系統(tǒng)管理與維護(hù)Agent 的細(xì)分

      4 結(jié)語(yǔ)

      綜上所述,在我國(guó)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(jìn)技術(shù)被應(yīng)用到了電力系統(tǒng)故障、降級(jí)等問(wèn)題的維修、養(yǎng)護(hù)與排查中,而為了提升電力系統(tǒng)設(shè)備預(yù)知維護(hù)的效率,本文從多智能體簡(jiǎn)述、電力系統(tǒng)預(yù)知維護(hù)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(yù)知維護(hù)模型構(gòu)建等角度出發(fā),重點(diǎn)闡述了基于多智能體,如何進(jìn)行電力系統(tǒng)設(shè)備預(yù)知維護(hù)模型體系的構(gòu)建,希望能夠?yàn)橄嚓P(guān)工作的開展提供思路和建議。

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