基于多智能體遺傳算法煤礦電能管理技術(shù)研究

馮利國

【摘要】 針對(duì)煤礦電網(wǎng)在井下安全生產(chǎn)中的主導(dǎo)地位和國家綠色能源戰(zhàn)略的發(fā)展需求，提出基于智能算法的煤礦電網(wǎng)節(jié)能降耗管理系統(tǒng)。通過將多智能體和遺傳算法相結(jié)合得到多智能體遺傳算法，能夠得到各個(gè)電氣設(shè)備的最佳調(diào)度點(diǎn)，使設(shè)備在最小能耗下運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)煤礦電網(wǎng)的“多方面、全方位”綜合節(jié)能系統(tǒng)。煤礦電能管理系統(tǒng)利用工業(yè)計(jì)算機(jī)監(jiān)控技術(shù)將控制、監(jiān)控和保護(hù)等功能統(tǒng)一協(xié)調(diào)，從管理節(jié)能和設(shè)備節(jié)能兩方面實(shí)現(xiàn)降低煤礦電能消耗的目的，降低煤礦企業(yè)成本，有效促進(jìn)國家綠色能源技術(shù)的發(fā)展。

關(guān)鍵詞：煤礦；管理系統(tǒng)；電能；多智能體；遺傳算法

Abstract： The dominant position in mine safety production in coal mine distribution network and the development of national green energy strategy demand， put forward the coal mine power network energy saving management system based on intelligent algorithm. By combining multi-agent genetic algorithm and get the multi-agent genetic algorithm， can get all the electrical equipment of optimal scheduling points， make the equipment run under the minimum energy consumption， realize the coal mine power grid “the various and comprehensive” comprehensive energy saving system. Coal electricity management system using industrial computer monitoring technology to control， monitor， and protection functions， such as the unified coordination， from two aspects of energy saving management and energy saving and equipment realize the purpose to reduce the consumption of coal mine electricity， coal mining enterprises to reduce costs， effectively promote the development of national green energy technology Key words： Coal-mine； Management system； Multi-Agent； Genetic Algorithm

煤炭是我國工業(yè)發(fā)展重要的原始能量來源，在國民經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的過程中起到舉足輕重的地位，煤礦安全生產(chǎn)直接關(guān)系到國家的能源安全。雖然受環(huán)境容量制約和風(fēng)能、太陽能、核能等新能源產(chǎn)業(yè)化趨勢(shì)的沖擊，但在我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)下，煤炭在能源結(jié)構(gòu)中的主體地位不容動(dòng)搖，國家能源局“國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)”數(shù)據(jù)顯示：2014年全年我國原煤產(chǎn)量38.7億噸，占一次能源消費(fèi)比重的64.2%。另外，大功率綜合機(jī)械化采煤設(shè)備和提升運(yùn)輸設(shè)備的頻繁啟動(dòng)，引起井下電壓波動(dòng)，也對(duì)井下電力系統(tǒng)的造成不良的影響。

煤礦電能質(zhì)量的下降，導(dǎo)致井下用電設(shè)備損耗變大、溫升增加、功率下降和絕緣壽命降低等故障發(fā)生，嚴(yán)重影響井下電力設(shè)備的安全性，增加煤礦電力維護(hù)人員維修工作量，為煤礦安全生產(chǎn)和井下電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行帶來安全隱患。大量非線性負(fù)載設(shè)備接入電網(wǎng)，增加電力系統(tǒng)無功消耗，直接導(dǎo)致功率因數(shù)降低和電能浪費(fèi)，大大增加了企業(yè)的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。電能質(zhì)量的優(yōu)劣直接關(guān)系到煤礦安全生產(chǎn)工作能否順利開展和煤礦企業(yè)自身的經(jīng)濟(jì)效益，所以結(jié)合目前先進(jìn)的智能控制算法，開展電能質(zhì)量管理系統(tǒng)的研究，保證供電可靠性和穩(wěn)定性，是當(dāng)今煤礦電能管理技術(shù)急需解決的問題。

一、煤礦電網(wǎng)

由于電能的穩(wěn)定性直接關(guān)系到煤礦安全生產(chǎn)能否順利開展，所以對(duì)礦區(qū)電網(wǎng)安全性提出更高的要求。煤礦安全規(guī)程中明確要求，煤礦電網(wǎng)必須具有兩個(gè)相互獨(dú)立的回路，同時(shí)具備工作回路故障時(shí)迅速切換到另一回路的能力，且每個(gè)回路都必須能夠承擔(dān)井下全部用電負(fù)荷。礦區(qū)電網(wǎng)主要由井上變電站、井下一級(jí)電網(wǎng)和井下二級(jí)電網(wǎng)組成（如圖1所示），其中井上變電站實(shí)現(xiàn)電壓之間的轉(zhuǎn)換，將電力網(wǎng)絡(luò)中的高壓轉(zhuǎn)換成10kV的電壓；井下一級(jí)電網(wǎng)包括礦用隔爆型高壓配電裝置、移動(dòng)變電站及保護(hù)裝置等，負(fù)責(zé)將井上電網(wǎng)輸送的10kV的電壓轉(zhuǎn)變成各個(gè)工作面需要的3.3kV、1140V和 660V的電壓，為井下用電設(shè)備供電；井下二級(jí)電網(wǎng)包括饋電開關(guān)、電磁啟動(dòng)器及電動(dòng)機(jī)等，實(shí)現(xiàn)井下電能與機(jī)械能之間的轉(zhuǎn)換。

二、多智能體遺傳算法

多智能體（Multi-Agent，簡稱MA）是指根據(jù)仿真人類的行為方式，識(shí)別周圍環(huán)境自動(dòng)運(yùn)行相應(yīng)的服務(wù)程序。MA理論理論最早來源于分布式人工智能理論研究，具有反應(yīng)性、連續(xù)性、自治性和社會(huì)性的特征。遺傳算法（Genetic Algorithm，簡稱GA）是一種全局化的優(yōu)化算法，通過模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過程而搭建的計(jì)算模型，由于它對(duì)函數(shù)類型及搜索形狀沒有嚴(yán)格的限制。但在搜索空間增大、維數(shù)和變量間的耦合增加時(shí)，GA會(huì)導(dǎo)致局部極值概率增大。現(xiàn)實(shí)算法運(yùn)用中，通常將遺傳算法與其它先進(jìn)的算法相結(jié)合，形成正交遺傳算法、免疫遺傳算法及多智能體遺傳算法（GA-MA）。GA-MA是一種將智能體和GA兩者主要特征結(jié)合為一體的算法，能夠?qū)A的全局化搜索方式與智能體（Agent）對(duì)環(huán)境的感知及反作用能力相結(jié)合，達(dá)到收斂到全局最優(yōu)解的效果。GA-MA通過構(gòu)造MA的生存環(huán)境，使每個(gè)Agent與領(lǐng)域之間相互產(chǎn)生作用，并結(jié)合GA進(jìn)化的機(jī)制，達(dá)到快速、精確收斂全局的最優(yōu)解的目的。與傳統(tǒng)優(yōu)化算法的的收斂速度相比，GA-MA的收斂速度大大提升。將全部的Agent放在一個(gè)生存環(huán)境中，即一個(gè)M×M的網(wǎng)格，其中M2=N，N為整個(gè)群體中的個(gè)體數(shù)量，如圖2所示。從圖可以看出：所有的Agent都居住在這個(gè)生存環(huán)境中，并且有各自固定的位置。Agent的局部環(huán)境由該Agent個(gè)體與其領(lǐng)域的個(gè)體構(gòu)成，所有的Agent均有自學(xué)習(xí)能力和固定的生存周期，并能夠按照感知領(lǐng)域個(gè)體的信息，采取合適的行動(dòng)策略實(shí)現(xiàn)其意圖及目的。每個(gè)Agent新買個(gè)體的產(chǎn)生具有一定的局限性，即每個(gè)Agent只與領(lǐng)域的個(gè)體交配。由于整個(gè)生存環(huán)境中的鄰域具有重疊性，不同鄰域的個(gè)體之間相互交配，最終整個(gè)環(huán)境的個(gè)體間均存在信息的交換，所以整個(gè)生存環(huán)境的個(gè)體產(chǎn)生又具有全局性，能夠很好的維持群體的多樣性。

三、電能管理系統(tǒng)

在上文對(duì)于GA-MA算法分析的基礎(chǔ)上建立煤礦電能綜合管理系統(tǒng)，以高、低壓側(cè)兩級(jí)電氣設(shè)備為多智能體，依據(jù)井下電網(wǎng)結(jié)構(gòu)建立數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，結(jié)構(gòu)如圖3所示。中央變壓器、高壓配電裝置、移動(dòng)變電站、饋電開關(guān)等智能體之間的交互協(xié)調(diào)由彼此間可協(xié)調(diào)通信的任務(wù)協(xié)調(diào)智能體完成；任務(wù)分解智能體實(shí)現(xiàn)管理層和各個(gè)智能體之間相連，具有使不同智能體聯(lián)通相應(yīng)管理層各個(gè)系統(tǒng)的功能；管理層中各個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采用TCP/IP協(xié)議達(dá)到各個(gè)數(shù)據(jù)庫之間的互的目的，實(shí)現(xiàn)各個(gè)數(shù)據(jù)之間的共享和交換。線路監(jiān)測(cè)切換系統(tǒng)、綜合自動(dòng)化系統(tǒng)、負(fù)荷建模系統(tǒng)及電能管理系統(tǒng)組成了煤礦電能綜合管理系統(tǒng)的管理層，其中綜合自動(dòng)化系統(tǒng)主要是對(duì)煤礦電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，為電能管理系統(tǒng)提供原始數(shù)據(jù)；負(fù)荷建模系統(tǒng)用于對(duì)煤礦電網(wǎng)的負(fù)荷進(jìn)行模型建立和綜合分析；電能管理系統(tǒng)負(fù)責(zé)對(duì)電能的管理和優(yōu)化。

每個(gè)設(shè)備對(duì)應(yīng)的智能體是具有該設(shè)備功能結(jié)構(gòu)屬性的智能體，下邊以SVC設(shè)備智能體的構(gòu)建過程為例進(jìn)行智能體的構(gòu)建。設(shè)第K個(gè)SVC設(shè)備智能體的結(jié)構(gòu)屬性：

式中，Qsk表示第k個(gè)設(shè)備的無功補(bǔ)償，Vsk表示第k個(gè)設(shè)備的節(jié)點(diǎn)電壓，isk表示第k個(gè)設(shè)備的輸出電流，Nsk表示第k個(gè)設(shè)備的優(yōu)先等級(jí)，Tsk表示時(shí)間脈沖。

煤礦電網(wǎng)多智能體遺傳算法管理方法流程如圖4所示，首先根據(jù)電網(wǎng)各個(gè)智能體設(shè)備的實(shí)時(shí)狀態(tài)，進(jìn)行當(dāng)面狀態(tài)與目標(biāo)狀態(tài)的比較，然后利用智能算法進(jìn)行最優(yōu)方案制定，重新分配各個(gè)智能體設(shè)備的結(jié)構(gòu)屬性，根據(jù)優(yōu)先等級(jí)通過任務(wù)的協(xié)調(diào)和分解確定哪些智能體設(shè)備參與到任務(wù)中，按照時(shí)間脈沖信號(hào)相應(yīng)相應(yīng)的任務(wù)，實(shí)現(xiàn)各個(gè)智能體設(shè)備的交互和協(xié)作，避免智能體設(shè)備之間的相互影響。

四、結(jié)束語

通過將GA與MA技術(shù)相結(jié)合構(gòu)造GA-MA算法，能夠結(jié)合影響煤礦電能質(zhì)量的各個(gè)因素，得到各個(gè)智能體設(shè)備的最佳調(diào)解方案，實(shí)現(xiàn)煤礦井下電能的優(yōu)化管理。機(jī)械能與電能之間的能量轉(zhuǎn)換是井下安全生產(chǎn)過程主要的能量流動(dòng)，電能的使用是否合理直接關(guān)系到煤礦企業(yè)能源消耗多少，因此，建立先進(jìn)的電能管理系統(tǒng)，為煤礦企業(yè)減少能源消耗，降低生產(chǎn)成本，對(duì)于低迷狀態(tài)的煤礦企業(yè)持續(xù)發(fā)展及國家節(jié)能減排政策的實(shí)施具有十分重要的意義。

參 考 文 獻(xiàn)

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