摘要 本文提出了一个多Agent联合的变电站故障诊断模型，并给出了它的体系结构。对模型中的Agent进行了功能层次划分，分析了各功能Agent及其相互关系。讨论了Agent的协同工作策略，冲突消解和黑板调度问题。在该模型中，充分利用Internet的信息资源，采用多Agent在线对集中控制中心所管理的变电站进行故障识别与诊断。每个Agent代表一种智能知识体或智能处理方法，Agent在空间和时间上进行协作，同时采用综合评价Agent，给出对变电站及其设备的诊断与处理结果。
关键词 多Agent Internet 变电站 故障识别与诊断
1 引言
随着变电站自动化水平的不断提高，有人值守的变电站向无人值守的变电站发展，一个集中控制中心可以控制和管理十几个无人值守的变电站。但这也给控制中心的控制和管理带来了新的要求。当发生事故时，有大批报警事件涌入控制中心，值班人员在短时间内不可能做出完全正确的判断并进行处理。因此需要一个在线的辅助决策系统来帮助值班人员迅速判断和确定故障源及类型，以便及时处理故障。在线的辅助决策系统本质上就是个多专家系统，它充分利用领域专家知识和Internet／Intranet上大量的领域知识，包括SPDnet和相关协作企业单位的知识进行协作诊断。
然而，由于传统的方法不能很好的进行分布式处理，所以不能满足日益发展的电力自动化系统的诊断决策支持系统的要求。但多Agent技术的出现为上述问题的解决提供了一个很好的解决方法。多Agent技术已经在很多领域有了研究成果，如协同制造［1，5］，分布计算环境［2］，智能系统［3，4］，机器人的诊断［6］等。本文将多Agent引入变电站故障诊断，建立其诊断模型。由于利用了大量的专业知识资源，并通过多Agent的协作处理，因此可以很好的指导值班人员进行故障判断与处理。
2 辅助诊断系统体系结构
变电站辅助诊断系统是以集中控制中心的网络及其相关的软件为基础的，控制中心是基于Intranet构建的。在Intranet上配有县调或局调的Web服务器，控制中心的局域网通过网关和Internet相连。多Agent系统由一系列在Internet／Intranet上松耦合的Agent构成，协同完成预定的共同任务。
集成于Web的变电站辅助故障诊断系统，采用3层体系结构。在客户端的管理员工作站上主要是管理员进行人机交互，完成任务的提交、操作和处理工作。在该工作站上有与任务相关的若干个Agent；Web服务器完成信息处理并进行网上发布，将处理结果返回给管理员，同时使具有权限的用户都可以浏览业务数据，了解厂站及设备运行状态以及故障诊断的结果。在Web服务器上也有若干个需要在服务器上运行的Agent，但这些Agent是以脚本的形式出现的，它们已经嵌入到了ASP文件中。一旦触发条件发生，它们就可以进行自己的处理功能；数据库服务器为Web服务器提供所需的可查询的信息，是系统的核心。其中有历史数据库以及领域专家知识库。数据库由后台维护程序进行维护，后台维护程序定时读取由各个变电站上传来的实时数据，并按Web服务器的需要对数据进行合理组织调整，同时对数据库服务器的数据进行刷新；领域专家知识库有相应的功能Agent进行管理维护。Agent的主要功能是获取领域专家知识并按知识库所需的格式要求进行整理。
多Agent体系系统结构的分类方式多种多样，从运行控制的的角度出发，系统结构可以分为集中式和分布式两类［1］。本系统采用分布式结构，在分散式系统中，每个Agent均处于平等地位，无主次之分。Agent根据整个系统状态，自身状态和当前拥有的知识类型，决定是否被激活，以及激活后执行什么动作。
因此在本系统中，多Agent是分别分布在管理员工作站、Web服务器和数据库服务器上。图1是基于多Agent系统的辅助诊断系统的体系结构示意图。管理员工作站采用专用的辅助诊断软件，是一个胖客户端，其他用户都是瘦客户端，可以用标准的IE浏览器按照一定的权限进行数据浏览和故障处理查看。3 多Agent集成模型
3．1 Agent及其特点
Agent是一个具有控制问题求解机理的计算单元，它可以指一个机器人，一个专家系统，一个过程，一个模式或求解单元。它可以完成各自的局部问题求解，又能通过协作求解全局问题。图2是一个Agent行为图。Agent相互协作产生不同的行为响应不同的环境。由每个Agent根据当前的状态决定自己的行为，协作解决当前全局任务。
3．2 基于多Agent的变电站诊断模型
多Agent系统是分布式智能系统的一个分支，其目的是将大的复杂系统建成小的，彼此能相互通信及协调的、易于管理的智能体。多Agent有如下特点：
（1）整个系统是一个分布式系统，因此具有一般分布式系统所具有的资源共享，易于扩展，可靠性高，灵活性强和实时性好的特点；
（2）各Agent之间相互协调，相互协作以解决大规模的复杂问题，解决了建立一个庞大的知识库所造成的知识管理和扩展的困难；
（3）系统具有很强的鲁棒性和可靠性，假如某些Agent不能正常工作时，系统的性能也不会显著下降或引起系统崩溃。
基于Web的变电站诊断是以多信息为基础的，但Internet／Intranet上的信息资源是现今世界最大、最新的信息库，所以存在两个问题需要解决：一是如何从中找到所需的信息；另一个是如何利用找到的信息根据用户要求进行处理。根据功能原则对变电站故障诊断所涉及到的领域知识和Internet上的信息资源空间以及所需处理功能进行划分，得到若干知识子空间。对于每个子空间，分别用一个Agent或Agent组提供相应的服务。
图3是一种基于多Agent集成的变电站诊断策略示意图。它是一种功能化的层次模型，主要包括以下几种Agent：
（1）智能界面体Agent：控制中心管理工程师和计算机进行人机对话的接口，接受用户需求解的用户信息，形成友好的用户界面，同时负责将最终结果输出给管理员。
（2）问题分解Agent：将由智能界面交互Agent分配来的用户问题分解为多个子问题，将分解后的问题再分配到相应的Agent。
（3）控制Agent：控制对各Agent的处理结果进行综合和评价，以及其他Agent的同步与通讯，从而产生问题的解。为了确保取得最为有效的知识，可能会返回前面的Agent反复提取。
（4）信息挖掘Agent：一方面通过对控制中心的数据库服务器上是历史数据库和实时数据库的处理，可以获得诊断所需要的基本信息，主要是挖掘出规则。另一方面通过用户交互和定向信息获取处理，归纳整理当前问题所需的信息资源，使其成为可直接理解的归整信息，提交归整知识资源库。信息挖掘Agent主要有基于联盟的Agent、基于SPDnet的Agent和本地资源Agent以及数据挖掘Agent。
（5）数据预处理Agent：一方面是对时间序列的历史数据进行处理，主要是剔除野点；另一方面为诊断Agent所需的输入数据进行归一化处理。
（6）诊断Agent：这是整个系统的核心，它负责对报警事故给出最终的诊断结果和处理方法。诊断Agent包括4种智能体方法：基于ANN的Agent、基于FLC的Agent、基于RS的Agent和基于Expert的Agent。
上述模型表示的是多Agent系统的功能层次结构。其中一些Agent当系统启动时就可以并行工作，如界面智能体Agent、信息挖掘Agent和数据预处理Agent。但是从系统工作的因果关系或系统的各功能之间或某一个功能Agent的内部运行过程来看，各个因果环节的Agent或各个功能块的Agent之间又具有时序结构，如图4所示。前一个Agent的处理结果是后一个Agent进行活动的前提条件。如综合评价Agent，它需要ANNAgent、FLCAgent、RSAgent和ExpertAgent给出处理结果后才能进行工作，给出最终的评价。同时也存在Agent组与Agent，Agent组与Agent组之间是因果时序关系。4 多Agent的变电站诊断系统的工作原理
4．1 多Agent工作和协作过程
定义：根据电力系统的特点，本系统中将Agent表示为一个6元组knowLEDge,Status,Communication,Cooperation,Service－Object）。这6个部件构成了一个适合电力系统诊断的Agent。其中knowledge是知识库，保存已有的知识和经过学习后获得的知识。Status是Agent运行状态的集合，它包含了触发Agent的事件条件。Task是任务求解模块，它以其它部件为基础，运用推理规则处理事件及完成任务。Service－Object是将要服务的对象集合，它是一个动态集合。Communication是负责本Agent与其他Agent通信的部件，通过收发信息来实现Agent之间的交互。Cooperation部件一方面用来协调本Agent内的部件之间的联系，另一方面用来完成本Agent与其他Agent的合作、协调。每个部件都提供了一个能用于其它部件的服务集合和其它Agent交互的服务集合。在多Agent系统中，每个Agent中的6个部件往往都是并发工作的。
上面所定义的Agent很容易用OOP方法的类来实现（如java），因此为多Agent系统的实现带来了很大的方便。
对于多Agent集成系统，其主要研究的是在各Agent之间协作的环境下如何协调多Agent的行为。各Agent之间的协作关系到各功能模块之间是否能顺利衔接，各个子系统是否能正常工作。
在变电站的故障诊断中，由于定义了恰当的Agent结构及其内容，因此多Agent系统可以采用交互和自动协同完成任务。多Agent的工作和协作为：1）启动各Agent，各个Agent均处于初始状态。2）当无报警信息进入控制中心时，系统处于正常状态。在这种情况下，界面智能体Agent和问题分解Agent处于等待状态；但数据预处理Agent、诊断Agent和控制Agent都处于工作状态，并定时给出评价结果。3）当有报警信息进入控制中心时，所有Agent都处于工作状态。管理员根据报警信息和诊断结果判断是故障状态还是异常状态。根据实际情况管理员交互地输入需要解决的问题，此时首先启动界面智能体Agent和问题分解Agent进行工作，然后使数据预处理Agent、信息挖掘Agent和诊断Agent及控制Agent进行特定的任务。在这种非正常情况下，通过控制Agent的协调，数据预处理Agent将报警前和报警时的需要处理的数据进行预处理，信息挖掘Agent根据需要进行相关知识的获取和发现。最后由诊断Agent，采用一定的诊断方法（单一的或联合评价方法）进行诊断，给出诊断结果，指导维护人员进行维护处理。
多Agent协作主要体现在变电站非正常状态时，管理员通过界面Agent提出要解决的问题，问题分解Agent将根据需要启动相应的功能Agent，这时各个Agent作为一个知识体，互相关联、互相支持，最终给出结果。
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