基于多代理系統理論的空間負荷預測（1）

李娟 王冬 張三春 趙軍

摘 要：本文提出了一種用于空間負荷預測的多代理系統方法。服務區劃分為幾個子區域，每個子區域被認為是用相應負載級別標識的獨立代理，并且它們與相鄰區域的關系通過發展概率表示。這些概率被認為是用于模擬的輸入數據。根據以上，可以開發不同種類的代理來模擬并行的分布系統中的負載的增長模式。

關鍵詞：空間負荷預測 多代理技術 布局規劃

中圖分類號：TM71 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2018）01（a）-0015-02

空間負荷預測，也稱為小面積負荷預測，有助于確定在在服務區周圍的電力需求的增加。電力公司內部已經開發了多項研究，使用各種各樣的技術將不同的因素考慮在內。

第一種技術使用識別模式來確定偏好映射[1]，其中不同的因素被加權確定土地利用的具體類型。這個過程后來改進使用從模糊邏輯[2]的元素。針對這個問題開發了模糊邏輯中的各種方法，諸如模糊的多個目標決策和近期的統計方法[3]。所有這些研究假設小區域的行為在具有類似特征的區域中容易復制，而不考慮城市的不同區域之間的關系。

參考文獻[4]使用語言表示和一個簡單啟發式來找到與土地利用類型相關聯的用戶行為模式。在文獻[5]中，提出了一個細胞自動機方法來復制城市的增長使用簡單的規則；然而，這些規則是靜態的，并且僅使用離散步驟來考慮負載級別的語言表示。在文獻[6]中，介紹了空間負荷預測的多代理框架，建立了空間模擬的基本規則。

本文提出了對這些以前的方法的改進方法，通過考慮城市使用不同種類的代理商的新類型的負載。這樣，城市的動態增長被認為是改善城市空間負荷增長的模擬水平。

1 多代理系統介紹

研究人員目前在城市規劃和其他類似領域使用多代理系統的方法。通過這些方法，可以考慮城市中心的動態增長和城市的空間性質，并進行小規模的模擬。通過這些特質，這種多代理系統可以用來改善未來負載的分布。

多代理系統由具有自主行為同時與系統中的其他代理相互作用的多個代理組成。這些代理具有以下3個基本特征：能夠自主行動；做出滿足目標的決策；并且能夠使用社交互動協議與其他代理進行相互聯系。

多代理系統已被用于研究城市中心不同情況的行為，如航空運輸安全，高速公路運輸，流離失所等可以使用多代理系統進行模擬的諸多問題。

有許多方法對代理進行定義和分類，但一個有用的定義是一個通過傳感器感知其環境的實體，并通過其執行者做出反應。從人工智能的角度來看，代理可以分為以下4種主要團體：靜態或移動代理；反應或主動代理；合作或自主代理以及具有這些特征的組合的代理。

在這項工作中，使用了多代理方法，因為它對數據在網格上的組織方式是一種自然的契合。網格的每個部分可以被認為是一個代理。使用的代理類顯示如下。

（1）靜態代理：每個子區被視為一個靜態代理，它只能根據從其相鄰區域和移動代理接收的信息影響其自身狀態。

（2）移動代理：城市負荷的預期增長分為不同部分。每個部分給予可以自由在城市行動的移動代理，留下部分負載，直到通過本地運動方法消失。其路徑取決于靜態代理的特性。

（3）主動代理：該代理負責代表非自然的新負載的負荷增長的小局部效應。它的行為像移動代理一樣，但是它的路徑使用需求傳播方式固定為波形，并且不依賴于靜態代理的特性。

城市的特征是通過每個靜態代理的不同屬性來定義的。負載增長通過移動代理和靜態代理之間的交互來表示，并且主動代理的任務是在系統中存在一個新的擾動時改變靜態代理的特性，增加或者減少一個代理接收新的負載的能力，見圖1。

2 代理的發展概率

該方法的性能高度依賴于所分配的負載增長決定的概率。這不僅可以使用歷史數據進行校準，還可以使用計劃器進行校準經驗。多代理系統似乎適合于模仿社會結構，在這方面似乎是足夠的方法；再次，精度取決于所使用的數據校準模型。校準是根據找到一組參數值來確定模型的尺寸的過程，使得模型能夠以最適當的方式再現數據的特征。校準與驗證方法不同，該驗證旨在優化模型對數據的適合性，但通常這些過程是等效的。多代理系統使用需求數據庫進行統計分析，如第六節所述。

這種方法認為每個靜態代理具有概率的發展，表示代理接收新負載的可能性。這個概率取決于分區及其鄰居的特征。例如，可以使用計劃者的知識或數據挖掘方法手動輸入該概率。這些概率被認為是該方法的輸入之一。這些開發概率可以分為兩種不同的方式，這取決于代理是否存在負載。

（1）無負載代理的發展概率。

根據消費者等級和預期的負荷密度，所有沒有負載的代理被分為不同的原型，使用進化啟發式來尋找土地利用數據中的模式。每個代理人有3個開發概率，每一個對應一類消費者。例如，如果一個代理商預計擁有非常高的住宅負荷，則發展的可能性非常高，所以90%的開發概率被分配。如果預期負載為零，則假設1%的發展概率等。

（2）有負載代理的重建概率。

對于具有負載的所有子區域，計算該概率確定每個需求發生重大變化的可能性消費者階級這是通過比較屬性來實現的每個區域與其鄰居的區域。重建的過程是考慮了城市核心增長。

3 負荷預測中多代理方法的時間分配

為了模擬負荷的自然增長，城市劃分為一些子區域區，其中每一個被定義為靜態代理。這樣有更好的計算表示，網格結構也促進了相鄰靜態代理和移動代理之間的交互。每個代理商都有自己的需求以及每個消費階層的發展或重新開發的概率。在開始時間位置之前，有必要定義服務區域的預期負載增長。用于計算全球負荷增長的技術不在本工作的范圍之內，因為本文旨在確定電力負荷如何在服務區的子區域之間分配。這項工作假設該公用事業已經進行了廣泛的負荷預測。預期的全球負荷增長被認為是算法的停止標準。移動代理將分別分配商業和住宅負荷。自然負荷增長中不考慮大的新工業負荷；小的新工業負荷被認為是商業負荷。

移動代理可以自由漫游并代表一小部分的全球負荷的預期增長。每次移動代理與靜態代理進行交互，它決定離開一個從而增加了靜態代理的實際負荷并減少自己的負載。如果移動代理到達服務區的邊界，沒有可用負荷的分布，它開辟了一個新的路徑。當移動代理可用的整個負載在靜態代理之間分配時，該算法停止。移動代理在活動中心開始其路徑，并與靜態代理進行交互，直到達到服務區域的限制。靜態代理從33數組中選擇。表1示出了33陣列。每個職位的發展概率以百分比表示出來。在其陣列的中心是移動代理。

移動代理將與此靜態代理進行交互并進行決定是否分配給定的需求量。這個程序是隨機控制的，考慮了發展的可能性作為具有輪盤賭機制的控制因素，其中離開需求的概率與發展概率的概率相同。在初始化多代理系統之前，必須校準添加到靜態代理的負載。

4 結語

本文提出了一種用于空間電負荷預測的多代理系統方法。詳細介紹了適合于空間負荷預測的多代理系統，并研究了代理的發展概率，最好給出了空間負荷預測中多代理方法的時間分配。

參考文獻

[1] H. L. Willis and J. Aanstos，“Some unique signal processing applications in power systems analysis，”IEEE Trans[J].Acoust.， Speech， SignalProcess.，1979，27：685.

[2] V. Miranda and C. Monteiro，“Fuzzy inference in spatial load forecasting，”in Proc[A]. IEEE Power Engineering Society Winter Meeting[C].2000，2：1063-1068.

[3] M.Chow，J.Zhu，and H.Tram，“Application of fuzzy multi-objective decision making in spatial load forecasting，”IEEE Trans[J].Power Syst，1988，13（3）：1185-1190.

[4] R.L.Vasquez-Arnez， J. A. Jardini， R. Casolari， et al.“A methodology for electrical energyforecast and its spatial allocation over developing boroughs，” in Proc.Transmission and Distribution Conf[Z]，2008.

[5] E. M. Carreno and A. Padilha-Feltrin， “Evolutionary heuristic to determine future land use，” in Proc[A].IEEE Power and Energy Society General Meeting[C].2008.

[6] E. M. Carreno， R. M. Rocha， and A. Padilha-Feltrin， “A cellular automaton approach to spatial electric load forecasting，” IEEE Trans.[J].Power Syst，2011，26（2）：532-540.