論文基于多agent系統(tǒng)的變電站智能培訓(xùn)系統(tǒng)(存儲版)
【正文】 、完成任務(wù)的能力、對設(shè)備熟悉程度、人員素質(zhì)（對受訓(xùn)人員的印象）、與其它知識修改規(guī)則 試題庫和模型庫 匹配規(guī)則 感知輸入 信念集 圖 5 信念集的內(nèi)部結(jié)構(gòu) 圖 4 Agent 的心智狀態(tài)模型 Agent 的配合要求。Agent 能自我認(rèn)識到自己所掌握的知識、能力，自身的性格； Agent 也能認(rèn)識到其他 Agent 的知識、能力、性格、友好程度等。匹配規(guī)則是 Agent 選擇試題、評價培訓(xùn)過程及選擇通信行為的依據(jù)，決定 Agent 的愿望。確定受訓(xùn)人的特性后，結(jié)合當(dāng)前的運行方式，匹配規(guī)則用最優(yōu)函數(shù)算法選擇適用特性和運行方式與當(dāng)前世界最接近的試題。在通信中，選擇規(guī)則通常是全部繼承。 Agent 有能力執(zhí)行自己的意圖，但它不能保證意圖得到徹底實現(xiàn)，這依賴于外部世界的狀況。 S 表示協(xié)商過程所處的狀態(tài)， S1 為協(xié)商開始， S6 為協(xié)商破裂， S4為雙方進(jìn)入?yún)f(xié)作狀態(tài)。 4 Agent 的通信設(shè)計 Agent 的通信采用消息 /對話系統(tǒng)。本條消息中 KIF是一種基于謂詞邏輯，經(jīng)過擴充的前綴型 一階謂詞語言。本原語中 A的前件是 ： A想要 B 做 X2； A知道 A能做 X1； A知道B 也知道 A能做 X1。消息包處理模塊主要KQML 消息包的打包、解析與轉(zhuǎn)換，消息包識別模塊主要作用是識別從網(wǎng)絡(luò)接收的各個消息包是屬于與哪個 Agent 進(jìn)行會話的消息包，并轉(zhuǎn)發(fā)給信念集通信模塊中與該 Agent 進(jìn)行對話的部分。 參考文獻(xiàn)： 圖 7 一條 KQML 消息示例 (Threaten ： sender word ： receiver word ： replywith word ： inreplyto word ： language word ： ontology word ： content expression) Threaten (A,B,X1,X2) 1. A 通知 B 如果 B 不做 X2， A 就做 X1。 由于本設(shè)計中 Agent 通信涉及導(dǎo)納矩陣和變電站操作兩方面的內(nèi)容，因此進(jìn)行了這兩種本體論設(shè)計，以描述這兩種世界中對象的概念、格式和相互關(guān)系等。圖的上半部分描述的是原語及參數(shù)，下半部分描述的是原語的語義，部分內(nèi)容采用謂詞邏輯來描述。sender 和 receiver 為通信層，表明通信雙方的身份。若被動方 Agent 受到對方的勸說，便將對方援助自己的記錄轉(zhuǎn)化成一定的指標(biāo)，沖減自己配合對方后尋找到的最優(yōu)試題性能上的損失，以此決定拒絕對方還是接受對方的請求。圖 6 說明了變電站 Agent 間相互協(xié)商的過程。 （ 3） Agent 的意圖集 意圖集是 Agent 當(dāng)前選擇的單個或連續(xù)的行動，它來源于愿望，同時由信念集中的選擇規(guī)則進(jìn)行過濾。在試題設(shè)置中 Agent 采用如下準(zhǔn)則：盡量讓受訓(xùn)人員自己為下一道試題布局（以逐項令或綜合 令的形式）；如果某些布局措施會給解題提供明顯的線索則自己進(jìn)行。 此處設(shè)備按類劃分，以避免子項目過多。當(dāng)外部世界發(fā)生變化時， Agent 運用該規(guī)則中的一部分刪除模型中失效的部分，增加對世界最新的描述。前面四部分用來為下一步選題提供依據(jù)，最后一部分用來指導(dǎo)評價本次培訓(xùn)中受訓(xùn)人員的表現(xiàn)。如圖 5所示。需要改變運行方式時，場景控制模塊便修改開關(guān)、刀閘、指示燈等設(shè)備的狀態(tài)，形成合乎實際的場景。同樣， Agent 用修改自動化設(shè)備的邏輯規(guī)則來模擬其故障。因此當(dāng)發(fā)生開關(guān)變位時，監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)啟動仿真計算模塊，然后將各電氣量的變化顯示出來，必要時聲音告警。計算模塊先消去本電站外的接點，詳細(xì)計算本變電站內(nèi)部的電氣量，再推算出其它運行中變電站的進(jìn)線電壓，通知對應(yīng)的變電站 Agent。 培訓(xùn)界面共分為登陸、信息錄入、值班事件記錄、總結(jié)評價、考問講解等多個界面，它是培訓(xùn)流程的重要組成部分?？赡艿姆绞接薪M合式和專家式。每一階段的結(jié)束以受訓(xùn)人員到中控室點擊調(diào)度電話，回到培訓(xùn)主界面填寫完值班事件記錄為準(zhǔn)?，F(xiàn)場布置包括確定運行方式，設(shè)置一、二次設(shè)備故障點，修改與故障現(xiàn)象相對應(yīng)的設(shè)備動作邏輯等。 本文假設(shè)讀者已具備多 Agent 系統(tǒng)和虛擬現(xiàn)實技術(shù)的相關(guān)知識。因而電力培訓(xùn)具有如下特征：高度的重要性、培訓(xùn)內(nèi)容廣泛而復(fù)雜、培訓(xùn)形式不斷發(fā)展更新、需要適當(dāng)?shù)呐嘤?xùn)中介物?；诙?Agent 系統(tǒng)的變電站智能培訓(xùn)系統(tǒng) 摘要 :本文建構(gòu)了一種基于多 Agent 體系的分布式變電站仿真培訓(xùn)系統(tǒng)。而電力系統(tǒng)的操作不允許隨意進(jìn)行，不能將運行的系統(tǒng)當(dāng)作試驗品，不能在真實設(shè)備上進(jìn)行操作訓(xùn)練。受訓(xùn)人員能在培訓(xùn) 界面中直接與變電站 Agent 交流，同時他在虛擬場景中的模擬操作也會被變電站 Agent 記錄下來，以便變電站 Agent 獲取受訓(xùn)人員資料，修改受訓(xùn)人員模型，并在此基礎(chǔ)上布置適當(dāng)?shù)难萘?xí)題并給出正確的指導(dǎo)。 圖 1 培訓(xùn)過程 （ 3） Agent 確定培訓(xùn)方案后立即修改功能模塊進(jìn)行現(xiàn)場布置，完畢后通過功能模塊自動打開虛擬主控室，以調(diào)度員發(fā)令的形式通知受訓(xùn)人員應(yīng)完成的任務(wù)。 （ 5）根據(jù)受訓(xùn)人員的表現(xiàn)修改本次培訓(xùn)下一階段的訓(xùn)練方案。 Agent 的主要工作是出題和
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