CN102946100A - 一种电力用户响应系统的智能体 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种电力用户响应系统的智能体，包括智能体控制与学习模块、分布式能源计算模块组、常规用电设备计算模块组、智能体总负载与费用模块；其中，所述分布式能源计算模块组包括风能发电计算模块、电动车计算模块和太阳能发电计算模块；所述智能体控制与学习模块用于接收常规用电设备计算模块组中的所有用电设备用电计算模块计算的设备负载数据，并接收分布式能源计算模块组输出的发电数据，同时综合电价数据，计算该智能体的总负载和用电费用。
Description
技术领域
本发明涉及电力行为分析领域，尤其涉及一种电力用户响应系统和方法。
背景技术
基于智能体技术（Agent Based）的用户响应系统需要模拟具体的用户行为，在系统中每个用户都被一个称为智能体的数据结构表示，而各种用电设备和用户自身的属性都在智能体中称为该数据结构的成员。基于智能体技术的方法能够从微观上描述用户行为，从而形成宏观的各种统计学特色性，使得用户响应系统能够在微观和宏观上同时被描述。
现有技术中的每个智能体的结构中只包括对部分设备的使用，如电动车和分布式风能发电等，用以专门研究用户对个别设备的用电行为。但是现有技术中仅仅考虑了用户对个别设备的使用情况，没有考虑用户对多种设备齐用的情况，没有构建整体的用电环境，因此无法准确计算用户的总体行为。
发明内容
本发明的目的在于提供一种电力用户响应系统的智能体，能够构建整体的用电环境，进而准确计算用户的总体行为。
为实现上述目的，本发明提供一种电力用户响应系统的智能体，包括智能体控制与学习模块、分布式能源计算模块组、常规用电设备计算模块组、智能体总负载与费用模块；
其中，所述分布式能源计算模块组包括风能发电计算模块、电动车计算模块和太阳能发电计算模块；
所述风能发电计算模块用于通过智能体控制与学习模块发出的控制信号和该风能发电计算模块自身附带的风速数据，计算单位时间的风能发电数据，并将其输出给智能体控制与学习模块；
所述太阳能发电计算模块用于通过智能体控制与学习模块发出的控制信号和该太阳能发电计算模块自身附带的日照数据，计算出单位时间的太阳能发电数据，并将其输出给智能体控制与学习模块；
所述电动车计算模块用于通过智能体控制与学习模块发出的控制信号和电池状态数据、电池参数，计算出单位时间的电动车充电负载和放电数据，并输出给智能体控制与学习模块；
所述常规用电计算模块组包括各种用电设备用电计算模块，所有用电设备用电计算模块接收智能体控制与学习模块发出的控制信号，并计算单位时间的设备负载数据，输出给所述智能体控制与学习模块；
所述智能体控制与学习模块用于接收常规用电设备计算模块组中的所有用电设备用电计算模块计算的设备负载数据，并接收分布式能源计算模块组输出的发电数据，同时综合电价数据，计算该智能体的总负载和用电费用。
优选地，所述常规用电设备计算模块组中包括照明用电计算模块、洗衣机用电计算模块、电脑用电计算模块、空调用电计算模块、电风扇用电计算模块、电视用电计算模块、基础用电计算模块。
优选地，所述智能体控制与学习模块具体包括：
用电行为计算模块、智能体学习模块、数据收集模块、智能体总负载与日费用计算模块；
其中，所述智能体学习模块用于向用电行为计算模块输出智能体的学习率；
所述用电行为计算模块用于根据电价数据、用户的历史用电行为数据、用户的历史负载数据，计算出对常规用电设备计算模块组的控制信号和对分布式能源计算模块组的控制信号，同时将所述控制信号输出至数据收集模块，作为该用户的历史行为数据；
所述智能体总负载与日费用计算模块用于接收常规用电设备计算模块组输出的负载数据和分布式能源计算模块组输出的发电数据，还接收电价模块输出的电价数据，计算该智能体的总负载和日费用，并将其输出至数据收集模块中；
所述数据收集模块用于接收电价模块输出的电价数据、智能体总负载与日费用计算模块输出的智能体的总负载和日费用、以及用电行为计算模块输出的控制信号数据。
优选地，所述智能体控制与学习模块还包括：
用户满意度计算模块，用于接收数据收集模块输出的日费用数据和电价数据，计算本智能体的用户满意度数据，并返回给数据收集模块。
优选地，所述智能体学习模块具体包括：智能体固有信息设定子模块和智能体学习率计算子模块；
其中，所述智能体固有信息设定子模块用于接收背景信息数据，并将该背景信息数据归类量化分析，计算出智能体学习率相关的智能体固有信息数据，并输送至智能体学习率计算子模块；
所述智能体学习率计算子模块用于接收来自智能体固有信息设定子模块的智能体固有信息数据、以及来自数据收集模块的电价数据、本智能体的日费用数据、历史行为数据，计算用户行为的学习率。
优选地，所述智能体控制与学习模块还包括：
通信模块，用于接收所述数据收集模块输出的日费用数据、历史行为数据，并输送给其他智能体的智能体控制与学习模块，并接收其他智能体的智能体控制与学习模块发送过来的其他智能体的日费用数据和历史行为数据。
由此可见，本发明提供的智能体中构建了更完整的整体用电环境，充分考虑用户多种设备的统筹使用情况，进而计算用户的负载波动，提高用户行为响应模拟的真实性和准确性。同时该智能体中还引入了分布式能源，为分析未来的用户响应情况提供结构上的基础。
附图说明
图1是本发明提供的电力用户响应系统的智能体的一个实施例的示意图；
图2是智能体控制与学习模块的一种具体结构的示意图；
图3是智能体学习模块的一种具体结构的示意图。
具体实施方式
图1示出了本发明提供的电力用户响应系统的智能体的一个实施例的示意图，该智能体包括智能体控制与学习模块11、分布式能源计算模块组12和常规用电设备计算模块组13。
其中，分布式能源计算模块组12包括风能发电计算模块121、电动车计算模块122、太阳能发电计算模块123。
风能发电计算模块121用于通过智能体控制与学习模块11发出的控制信号和该风能发电计算模块121自身附带的风速数据，根据风电机参数中的风速-发电容量曲线，计算单位时间的风能发电数据，并将其输出给智能体控制与学习模块11。
太阳能发电计算模块122用于通过智能体控制与学习模块11发出的控制信号和该太阳能发电计算模块122自身附带的日照数据，根据太阳能电池板参数中的日照强度-发电容量曲线，计算出单位时间的太阳能发电数据，并将其输出给智能体控制与学习模块11。
电动车计算模块123用于通过智能体控制与学习模块11发出的控制信号和电池状态数据、电池参数，计算出单位时间的电动车充电负载和放电数据，并输出给智能体控制与学习模块11。需要说明的是，与分布式风电和太阳能发电只作为发电单元不同，电动车既可以作为发电单元（电池放电时），又可以作为负载单元（电池充电时）。电动车在充电时的负载可由具体电池的充电曲线以及电池状态数据（电池现有电量）来得出。同样的，电动车在放电时的负载可由具体电池的放电曲线以及电池状态数据（电池现有电量）来得出。
上述控制信号用于打开或者关闭设备的使用。这里的设备是指控制信号的接收方设备，例如，风能发电计算模块121接收到的智能体控制与学习模块11发出的控制信号，就是用来控制风能发电计算模块121打开或者关闭的；太阳能发电计算模块122接收到的智能体控制与学习模块11发出的控制信号，就是用来控制太阳能发电计算模块122打开或者关闭的；以此类推。
本发明实施例中，分布式能源计算模块组12中还包括电动车计算模块123，全面考虑了各种可能的发电设备的模拟。
常规用电计算模块组13包括照明用电计算模块131、洗衣机用电计算模块132、电脑用电计算模块133、空调用电计算模块134、电风扇用电计算模块135、电视用电计算模块136、基础用电计算模块137。
智能体控制与学习模块11用于接收常规用电设备计算模块组13中的所有用电设备用电计算模块计算的设备负载数据，并接收分布式能源计算模块组12输出的发电数据，同时综合电价数据，计算该智能体的总负载和用电费用，并向常规用电设备计算模块组13和分布式能源计算模块组12发出控制信号。这里的电价数据可以来自电价模块。
由此可见，本发明实施例提供的智能体中构建了更完整的整体用电环境，充分考虑用户多种设备的统筹使用情况，进而计算用户的负载波动，提高用户行为响应模拟的真实性和准确性。同时该智能体中还引入了分布式能源，为分析未来的用户响应情况提供结构上的基础。
以下详细介绍上述实施例中智能体控制与学习模块11的一种具体结构。
如图2所示，该智能体控制与学习模块至少包括用电行为计算模块111、智能体学习模块112、数据收集模块113、智能体总负载与日费用计算模块114。
其中，智能体学习模块112用于向用电行为计算模块111输出智能体的学习率。典型的学习率计算方法是设置智能体日费用可接受参考值以及电价可接受参考值，计算实际值与两个参考值之间的差值，再乘以智能体固有信息数据概率分布和历史行为变化所得出的敏感度，得出最终的学习率。
例如可以通过下式计算学习率：
学习率=敏感度*f（智能体日费用的实际值与智能体日费用可接受参考值之间的差值）*g（电价实际值与电价可接受参考值之间的差值）
其中函数f(x)用于表示智能体日费用的实际值与智能体日费用可接受参考值之间的差值对学习率的影响，g（x）用于表示电价实际值与电价可接受参考值之间的差值对学习率的影响。
用电行为计算模块111用于根据电价数据、用户的历史用电行为数据、用户的历史负载数据，计算出对常规用电设备计算模块组13的控制信号和对分布式能源计算模块组12的控制信号，同时将该控制信号输出至数据收集模块113，作为该用户的历史行为数据。
智能体总负载与日费用计算模块112用于接收常规用电设备计算模块组13的负载数据和分布式能源计算模块组12输出的发电数据,还接收电价计算模块输出的电价数据，计算该智能体的总负载和日费用，并将其输出至数据手机模块113中。
数据收集模块113主要负责系统运行所需的关键数据，例如接收电价模块输出的电价数据、智能体总负载与日费用计算模块114输出的智能体的总负载和日费用，以及用电行为计算模块111输出的控制信号数据。
由此可见，本发明实施例提供的智能体控制与学习模块刻画出了用户学习和适应信用电环境的过程。
在实际中，智能体模拟用户行为的过程中，往往还需要模拟用户的满意度。基于这样的考虑，该智能体控制与学习模块中还可以增加用户满意度计算模块116。该用户满意度计算模块116用于接收数据收集模块113输出的日费用数据和电价数据，计算本智能体的用户满意度数据，并返回给数据收集模块113。
当智能体控制与学习模块中增加用户满意度计算模块116后，智能体学习模块112可以同时综合用户的满意度数据计算智能体的学习率。
以下详细介绍智能体学习模块的一种具体结构，如图3所示，该智能体学习模块包括智能体固有信息设定子模块1121和智能体学习率计算子模块1122。其中，智能体固有信息设定子模块1121用于接收背景信息数据，并将该背景信息数据归类量化分析，计算出智能体学习率相关的智能体固有信息数据，并输送至智能体学习率计算子模块1122。
智能体学习率计算子模块1122用于接收来自智能体固有信息设定子模块1121的智能体固有信息数据、以及来自数据收集模块113的电价数据、本智能体的日费用数据、历史行为数据，计算用户行为的学习率。智能体的学习率指智能体用电行为的变化率。典型的学习率计算方法是设置智能体日费用可接受参考值以及电价可接受参考值，分别计算智能体日费用的实际值与智能体日费用可接受参考值之间的差值、以及电价实际值与电价可接受参考值之间的差值，再乘以智能体固有信息数据概率分布和历史行为变化所得出的敏感度，得出最终的学习率。
例如可以通过下式计算学习率：
学习率=敏感度*f（智能体日费用的实际值与智能体日费用可接受参考值之间的差值）*g（电价实际值与电价可接受参考值之间的差值）
其中函数f(x)用于表示智能体日费用的实际值与智能体日费用可接受参考值之间的差值对学习率的影响，g（x）用于表示电价实际值与电价可接受参考值之间的差值对学习率的影响。
上述背景信息数据包括：用户教育程度、用户电费收入比、用户节能意识等。
当智能体控制与学习模块中增加用户满意度计算模块116后，智能体学习率计算子模块1122在计算用户行为的学习率的过程中，同时还综合本智能体的用户满意度数据。
此外，为了方便整体用户响应系统中的智能体之间的交流，在智能体的智能体控制与学习模块中还可以增加通信模块115。该通信模块115用于基色后数据收集模块113输出的日费用数据、历史行为数据，并输送给其他智能体的智能体控制与学习模块，同时接收其他智能体的智能体控制与学习模块发送过来的其他智能体的日费用数据和历史行为数据。
当增加了通信模块115以后，智能体学习模块112在计算学习率的时候还可以同时参照其他用户的用电行为和日费用数据。
在智能体控制与学习模块中同时包括通信模块115和用户满意度计算模块116时，通信模块115还可以接收其他智能体发送过来的其他智能体的用户满意度数据，相应地，智能体学习模块112在计算学习率的时候还可以同时参照其他用户的满意度数据。
在实际的用电行为中，处于不同状态的用户的用电行为往往也是不同的，因此在通过智能体模拟用户的用电行为过程中，也有必要考虑用户所处的状态模式。基于这样的考虑，本发明实施例优选地，在智能体控制与学习模块中还增加一个模式选择模块，该模式选择模块用于选择智能体所处的状态模式，此时用电行为计算模块在计算对常规用电设备计算模块组13和分布式能源计算模块组12的控制信号时，还综合考虑智能体所处的状态模式。
上述状态模式可以包括：代表智能体是否在家的在家模式、代表智能体是否外出的外出模式、带包智能体是否处于假期或周末的周末模式、代表智能体是否安装智能电表的智能电表模式、代表智能体是否获得正常供电的供电状态模式。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种电力用户响应系统的智能体，其特征在于，包括智能体控制与学习模块、分布式能源计算模块组、常规用电设备计算模块组、智能体总负载与费用模块；
其中，所述分布式能源计算模块组包括风能发电计算模块、电动车计算模块和太阳能发电计算模块；
所述风能发电计算模块用于通过智能体控制与学习模块发出的控制信号和该风能发电计算模块自身附带的风速数据，计算单位时间的风能发电数据，并将其输出给智能体控制与学习模块；
所述太阳能发电计算模块用于通过智能体控制与学习模块发出的控制信号和该太阳能发电计算模块自身附带的日照数据，计算出单位时间的太阳能发电数据，并将其输出给智能体控制与学习模块；
所述电动车计算模块用于通过智能体控制与学习模块发出的控制信号和电池状态数据、电池参数，计算出单位时间的电动车充电负载和放电数据，并输出给智能体控制与学习模块；
所述常规用电计算模块组包括各种用电设备用电计算模块，所有用电设备用电计算模块接收智能体控制与学习模块发出的控制信号，并计算单位时间的设备负载数据，输出给所述智能体控制与学习模块；
所述智能体控制与学习模块用于接收常规用电设备计算模块组中的所有用电设备用电计算模块计算的设备负载数据，并接收分布式能源计算模块组输出的发电数据，同时综合电价数据，计算该智能体的总负载和用电费用。
2.根据权利要求1所述的智能体，其特征在于，所述常规用电设备计算模块组中包括照明用电计算模块、洗衣机用电计算模块、电脑用电计算模块、空调用电计算模块、电风扇用电计算模块、电视用电计算模块、基础用电计算模块。
3.根据权利要求1所述的智能体，其特征在于，所述智能体控制与学习模块具体包括：
用电行为计算模块、智能体学习模块、数据收集模块、智能体总负载与日费用计算模块；
其中，所述智能体学习模块用于向用电行为计算模块输出智能体的学习率；
所述用电行为计算模块用于根据电价数据、用户的历史用电行为数据、用户的历史负载数据，计算出对常规用电设备计算模块组的控制信号和对分布式能源计算模块组的控制信号，同时将所述控制信号输出至数据收集模块，作为该用户的历史行为数据；
所述智能体总负载与日费用计算模块用于接收常规用电设备计算模块组输出的负载数据和分布式能源计算模块组输出的发电数据，还接收电价模块输出的电价数据，计算该智能体的总负载和日费用，并将其输出至数据收集模块中；
所述数据收集模块用于接收电价模块输出的电价数据、智能体总负载与日费用计算模块输出的智能体的总负载和日费用、以及用电行为计算模块输出的控制信号数据。
4.根据权利要求3所述的智能体，其特征在于，所述智能体控制与学习模块还包括：
用户满意度计算模块，用于接收数据收集模块输出的日费用数据和电价数据，计算本智能体的用户满意度数据，并返回给数据收集模块。
5.根据权利要求3所述的智能体，其特征在于，所述智能体学习模块具体包括：智能体固有信息设定子模块和智能体学习率计算子模块；
其中，所述智能体固有信息设定子模块用于接收背景信息数据，并将该背景信息数据归类量化分析，计算出智能体学习率相关的智能体固有信息数据，并输送至智能体学习率计算子模块；
所述智能体学习率计算子模块用于接收来自智能体固有信息设定子模块的智能体固有信息数据、以及来自数据收集模块的电价数据、本智能体的日费用数据、历史行为数据，计算用户行为的学习率。
6.根据权利要求3所述的智能体，其特征在于，所述智能体控制与学习模块还包括：
通信模块，用于接收所述数据收集模块输出的日费用数据、历史行为数据，并输送给其他智能体的智能体控制与学习模块，并接收其他智能体的智能体控制与学习模块发送过来的其他智能体的日费用数据和历史行为数据。
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| CN (1) | CN102946100B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104112168A (zh) * | 2014-06-16 | 2014-10-22 | 国家电网公司 | 一种基于多代理系统的智能家居经济优化方法 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6285977B1 (en) * | 1993-04-20 | 2001-09-04 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Multi-agents cooperating method and system |
| CN1964152A (zh) * | 2006-11-22 | 2007-05-16 | 中国科学院电工研究所 | 一种微型电网的控制与管理系统 |
| JP2008061382A (ja) * | 2006-08-31 | 2008-03-13 | Toshiba Corp | マイクログリットの電力需給調整システム |
| CN101777769A (zh) * | 2010-03-24 | 2010-07-14 | 上海交通大学 | 电网的多智能体优化协调控制方法 |
| CN102097802A (zh) * | 2009-12-10 | 2011-06-15 | 深圳先进技术研究院 | 电能管理系统和电能管理方法 |
| CN102103362A (zh) * | 2009-12-17 | 2011-06-22 | 深圳先进技术研究院 | 微电网系统和基于微电网系统的模糊控制方法 |
| JP2011239488A (ja) * | 2010-05-06 | 2011-11-24 | Hitachi Ltd | 分散電源出力推定システム、総需要電力推定システム、電力警報システム、分散電源出力推定装置、総需要電力推定装置、電力記録装置、および電力警報装置 |
-
2012
- 2012-10-25 CN CN201210413935.3A patent/CN102946100B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6285977B1 (en) * | 1993-04-20 | 2001-09-04 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Multi-agents cooperating method and system |
| JP2008061382A (ja) * | 2006-08-31 | 2008-03-13 | Toshiba Corp | マイクログリットの電力需給調整システム |
| CN1964152A (zh) * | 2006-11-22 | 2007-05-16 | 中国科学院电工研究所 | 一种微型电网的控制与管理系统 |
| CN102097802A (zh) * | 2009-12-10 | 2011-06-15 | 深圳先进技术研究院 | 电能管理系统和电能管理方法 |
| CN102103362A (zh) * | 2009-12-17 | 2011-06-22 | 深圳先进技术研究院 | 微电网系统和基于微电网系统的模糊控制方法 |
| CN101777769A (zh) * | 2010-03-24 | 2010-07-14 | 上海交通大学 | 电网的多智能体优化协调控制方法 |
| JP2011239488A (ja) * | 2010-05-06 | 2011-11-24 | Hitachi Ltd | 分散電源出力推定システム、総需要電力推定システム、電力警報システム、分散電源出力推定装置、総需要電力推定装置、電力記録装置、および電力警報装置 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| EUAN M. DAVIDSON ET AL: "Applying multi-agent system technology in practice: automated management and analysis of SCADA and digital fault recorder data", 《IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS》 * |
| 刘红进等: "多代理系统及其在电力系统中的应用", 《电力系统自动化》 * |
| 赵传霖等: "基于多Agent的能量管理系统支持平台", 《电力系统自动化》 * |
| 郭红霞等: "基于多智能体的分布式发电系统协调优化", 《控制理论与应用》 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104112168A (zh) * | 2014-06-16 | 2014-10-22 | 国家电网公司 | 一种基于多代理系统的智能家居经济优化方法 |
| CN104112168B (zh) * | 2014-06-16 | 2017-08-29 | 国家电网公司 | 一种基于多代理系统的智能家居优化方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN102946100B (zh) | 2014-12-10 |
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