论文基于多agent系统的变电站智能培训系统(编辑修改稿)内容摘要:
时声音告警。 当然,若发生短路、断线等故障,后台监控模块也接受虚拟场景模块传送的信号,调用仿真计算。 Agent 主要用制造死机、出入通道故障等来模拟后台监控模块的故障。 ( 4)自动化设备模块 除去后台监控系统和继电保护装置,变电站的其它二次设备均可称为自动化设备。 根据各个变电站配置的自动化元件不同,自动化设备模块虚拟变电站功能 继电保护模块 后台监控模块 自动化设备模块 防误闭锁模块 仿真计算模块 场景控制模块 调入、退出仿真 文本显示 声音提示 培训界面功能 图 3 功能模块的内部结构 的设置也各不相同。 可能有直流系统、并列装置、稳定控制装置、远动装置、 调压装置等等。 由于变电站各设备间的相互联系非常密切,设置某个自动化设备的功能往往需要其它功能模块或其它自动化设备相配合。 如假设直流系统电压为零,凡是将直流作为唯一电源的设备均失电,不能可靠动作。 同样, Agent 用修改自动化设备的逻辑规则来模拟其故障。 ( 5)防误闭锁模块 国内现有的变电站大多数都安装了微机型防误闭锁装置,用来实现“五防闭锁”。 防误闭锁装置主要的故障有锁头卡涩、电脑钥匙失灵、主机故障等。 通常,闭锁装置故障只会使合法操作被禁止,不会使非法操作被允许。 Agent 能利用修改规则进行常见故障的模拟。 ( 6)场景控制模块 所有的故障都有外在表现,不同的运行方式设备状态也不相同。 虚拟场景中存在大量的可动或可变化的部分作为控制对象。 需要设置故障时,场景控制模块便用故障现象的代码代替正常现象的代码,形成可观察的故障外部表现。 需要改变运行方式时,场景控制模块便修改开关、刀闸、指示灯等设备的状态,形成合乎实际的场景。 当然,这些动作必需和其它功能模块的行为一致。 值得一提的是,故障的设置和消除,设备位置的变化可能由 Agent 通过场景控制模块完成,也能由操作者引发,根据具体情况,使用前面所介绍的各种交互方法即能实现对场景 的控制。 ( 7)培训界面功能模块 作为 Agent 操作培训界面的工具,本部分并不复杂。 最常用的是运行经 Agent 挑选出来的文字、图象或音频文件。 Agent 的心智模型 本设计中 Agent 详细的心智模型如图 4 所示。 ( 1) Agent 的信念集 Agent 所处的软硬件环境被称之为世界。 信念是 Agent 对世界的知识,分为试题库(专家系统)、档案库(模型库)、规则库三部分。 如图 5所示。 信 念 集 试 题 库 (专家系统) 虚拟变电站操作题 文字题 档 案 库 (模型库) 虚拟变电站模型 培训界面模型 受训人员模型 Agent 模型 通信模型 操作逻辑模型 规 则 库 知识修改规则 匹配规则 选择规则 试题库中有两种类型的试题:虚拟变电站操作题和文字题。 每道题附有五个方面的适用特性:需要的资质、完成任务的能力、对设备熟悉程度、人员素质(对受训人员的印象)、与其它知识修改规则 试题库和模型库 匹配规则 感知输入 信念集 图 5 信念集的内部结构 图 4 Agent 的心智状态模型 Agent 的配合要求。 试题种类涵盖变电站所有可能的操作类型,难易程度从简单的单项操作(如断开某个断路器)到复杂的故障处理(如处理一次设备 短路同时保护行为不正确的复合故障)。 每道试题中通常含有操作目的、运行方式、故障设置、正确操作步骤四个方面的内容。 档案库又称模型库,包含六种模型。 虚拟变电站模型和培训界面模型记录着 Agent 操作对象的全貌和当前所处的状态。 受训人员模型包括:受训人员的资质、受训人员完成不同类型任务的能力、受训人员对设备的熟悉程度、 Agent 对受训人员的印象以及本次培训中受训人员的行为。 前面四部分用来为下一步选题提供依据,最后一部分用来指导评价本次培训中受训人员的表现。 Agent 模型分为自我认识和对其它 Agent 的认识。 Agent 能自我认识到自己所掌握的知识、能力,自身的性格; Agent 也能认识到其他 Agent 的知识、能力、性格、友好程度等。 以上这些模型在培训过程中会不断被修改, Agent 通过感知外部世界的变化修正自己的认识。 通信模型规定了Agent 在通信中使用的协议、语言、执行原语( KQML 基本消息类型)、本体论等基本设施以及通话信息。 操作逻辑模型是操作者必须遵守的行为规范, Agent 用它来评价操作者的行为,作为指导操作过程的依据。 规则库中有三种类型的规则:知识修改规则、匹配规则和选择规则。 知识修改规则用来修改 Agent 的试题库和模型库。 当外部世界发生变化时, Agent 运用该规则中的一部分删除模型中失效的部分,增加对世界最新的描述。 而规则中的另一部分用来补充试题库。 匹配规则是 Agent 选择试题、评价培训过程及选择通信行为的依据,决定 Agent 的愿望。 在选题过程,匹配就是 Agent 选择适合当前世界模型的试题。 试题的适用特性以一定的数值表示,每道试题的。论文基于多agent系统的变电站智能培训系统(编辑修改稿)
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