智能机器调度员的原理和原型系统
如何实现协作机器人的智能任务调度和分配
如何实现协作机器人的智能任务调度和分配协作机器人是指能够与人类进行合作工作的智能机器人。
随着人工智能和机器人技术的发展，协作机器人在工业生产、医疗护理、物流仓储等领域得到广泛应用。
实现协作机器人的智能任务调度和分配是提高工作效率和性能的关键因素。
本文将介绍如何通过智能算法和系统设计实现协作机器人的智能任务调度和分配。
智能任务调度和分配是指根据机器人的能力、任务需求、工作环境等因素，将不同任务分配给适合的机器人并合理安排任务的执行顺序。
实现协作机器人的智能任务调度和分配的关键是利用智能算法，如基于规则的算法、遗传算法、模糊逻辑等，结合机器人能力和任务需求进行任务的优先级排序和机器人的选择。
首先，智能任务调度和分配需要根据任务的特点和重要性来制定合适的调度策略。
对于具有时序关系的任务，可以采用时间窗口调度策略，通过确定任务的最早开始时间和最晚完成时间来优化任务的执行顺序和分配机器人的选择。
对于紧急任务和重要任务，可以采用优先级调度策略，将任务分配给能够迅速响应并具备相应技能的机器人。
其次，智能任务调度和分配需要考虑机器人的能力和适应能力。
不同机器人具有不同的技能和能力，因此需要根据任务需求和机器人的特点来进行匹配。
例如，在医疗护理领域，需要将患者的病情和需求与机器人的技能和知识进行匹配，以确保任务的顺利执行。
此外，机器人应具备自主学习和适应能力，可以根据任务需求和工作环境的变化来调整任务的执行策略和分配方式。
第三，智能任务调度和分配还需要考虑协作机器人之间的通信和协调。
协作机器人在工作过程中需要实时交流和合作，以提高工作效率和协同性。
因此，需要设计合适的通信协议和协作机制，确保机器人之间能够准确传达任务信息、状态更新和结果反馈。
同时，还需要实现协调机制，解决任务冲突、资源竞争和任务切换等问题，确保协作机器人之间能够高效地完成任务。
最后，智能任务调度和分配需要建立合理的系统架构和优化算法。
系统架构应包括任务管理模块、机器人选择模块、任务调度模块和通信协调模块等功能模块，以实现任务的智能调度和分配。
基于人工智能的电力调度机器人功能架构分析_1
基于人工智能的电力调度机器人功能架构分析发布时间：2023-02-23T06:15:43.261Z 来源：《中国电业与能源》2022年第19期作者：张杰张愿强王川[导读] 随着我国经济高速发展，对于电力资源的需求也越来越多张杰张愿强王川云南电网有限责任公司红河供电局，云南省红河州蒙自市，661100云南电网有限责任公司红河供电局，云南省红河州蒙自市，661100云南电网有限责任公司红河供电局，云南省红河州蒙自市，661100摘要：随着我国经济高速发展，对于电力资源的需求也越来越多，电力系统运行过程当中，合理利用电力调度机器人能够有效提升工作质量和效率，满足当前电力资源需求的同时，推动行业可持续发展和进步。
基于此，本文简单讨论电力调度机器人系统概述及需求，深入探讨功能模块，以供参考。
关键词：人工智能；电力调度机器人；功能架构前言：电力系统是复杂的大规模的复杂大范围的非线性复杂系统，在运行过程中，因受到各种因素的影响和干扰，使传统调度方式无法满足电力调度自动化业务对工作人员要求越来越高、要求越来越严格。
针对传统调度系统中存在工作效率低、可靠性差等问题，电力调度机器人将人工智能技术应用于调度自动化业务系统的研究上，将机器人技术引入到调度自动化业务中，实现了从传统操作人员到智能化操作人员的转变。
1.电力调度机器人系统概述及需求分析1.1工作原理电力调度机器人主要包括以下部分：机器人本体，包括移动底盘、机械臂、机械手等。
运行环境，包括环境控制软件和操作系统的组成，以实现机器人在复杂环境下的运动。
控制中心，实现与调度自动化系统数据接口，实时获取电网运行参数。
执行机构，完成机械臂的抓取、放置工作，并配合机械手执行其他动作。
辅助设备，包含通信设备、信号采集设备和视频监控设备。
1.1技术要求技术要求主要包括以下几个方面：第一，多传感器数据融合：通过多传感器信息融合技术，将现场实时采集的视频图像、环境噪声、操作人员动作等外部因素进行处理后反馈到控制器，以保证机器人系统的安全稳定运行。
人工智能中的自动规划与调度
人工智能中的自动规划与调度引言随着人工智能技术的不断发展，自动规划与调度作为其中一个重要的应用领域，逐渐受到了越来越多的关注和研究。
自动规划与调度通过利用先进的算法和模型，实现自动化的任务分配和资源调度，可以极大地提高工作效率，减少人力成本，因此在许多领域都有着广泛的应用前景。
一、自动规划与调度的基本概念与原理自动规划与调度是指利用计算机自动化地进行任务分配和资源调度的过程。
在此过程中，系统根据一定的规则和优化准则，评估不同任务与资源之间的匹配程度，然后将任务分配给最合适的资源，以实现最优化的调度方案。
具体而言，自动规划与调度可以分为两个阶段：规划阶段和调度阶段。
在规划阶段，系统会根据任务的属性和需求，以及资源的性能和约束条件，建立相应的模型。
这些模型可以采用不同的数学方法和算法，例如线性规划、整数规划、排队论等，以解决不同的问题。
规划的目标是通过合理地分配任务和调度资源，实现最佳的资源利用和任务完成时间。
在调度阶段，系统根据规划阶段的结果，按照任务的紧急程度和资源的可用性等优化准则，确定任务的执行顺序和资源的分配方案。
同时，在实际执行过程中，系统还需要实时监测和调整任务的执行进度和资源的使用情况，以应对不可预见的情况和变化。
二、自动规划与调度的应用领域自动规划与调度在许多领域都有广泛的应用，下面以几个典型的应用领域进行介绍。
1. 生产制造领域：在生产制造过程中，自动规划与调度可以帮助企业合理安排生产任务和资源，提高生产效率和产品质量。
通过准确的预测和规划，可以有效地避免资源的浪费和任务的延误，从而降低生产成本和提高企业的竞争力。
2. 物流运输领域：在物流运输过程中，自动规划与调度可以帮助企业合理安排运输任务和车辆资源，减少空载率和行驶距离，优化路线规划，提高运输效率和减少能源消耗。
同时，通过实时监控和调整，可以应对交通拥堵等突发情况，保证货物的及时送达。
3. 航空航天领域：在航空航天领域，自动规划与调度可以帮助航空公司合理安排航班计划和机组资源，提高航班的准点率和安全性。
基于人工智能的智能调度技术研究
基于人工智能的智能调度技术研究智能调度技术是人工智能在实际生产和运作中的一项重要应用，它通过利用大数据分析和机器学习等技术帮助企业和组织进行高效的调度和安排。
本文将介绍智能调度技术的基本原理、应用场景和发展趋势，并探讨其在未来的应用前景。
一、智能调度技术的基本原理智能调度技术的基本原理是通过分析大量的数据和信息，采用优化算法和机器学习模型来实现对任务和资源的高效调度。
主要包括以下几个方面的内容：1.数据收集与分析：采集和整理各种与调度相关的数据和信息，包括任务的性质、资源的状态、约束条件等。
通过数据分析和挖掘，发现任务和资源之间的关联和规律。
2.调度问题建模：将实际的调度问题抽象成数学模型，并考虑相关的约束条件和目标函数。
例如，任务调度问题可以建模为作业车间调度问题或旅行商问题等。
3.优化算法设计：根据具体的调度问题和模型，设计相应的优化算法来求解最优的调度策略。
常用的算法包括遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法等。
4.机器学习模型训练：利用历史数据和实时数据训练机器学习模型，通过学习和模式识别来预测任务需求和资源供给的变化，提高调度的准确性和实时性。
通过上述步骤，智能调度技术可以充分利用数据和信息，实现对任务和资源的智能化调度，提高生产和运作的效率。
二、智能调度技术的应用场景智能调度技术可以应用于各种生产和运作场景，包括工业制造、物流配送、交通管理、医疗资源调度等。
下面以物流配送为例，介绍智能调度技术的应用：1.配送路线规划：基于历史数据和实时数据，智能调度技术可以帮助配送公司优化配送路线，减少行驶里程和时间成本。
通过分析客户需求、配送点的位置和道路交通情况，选择最优的路线和配送顺序。
2.货物装载优化：对于货车等载货工具，利用智能调度技术可以优化货物的装载顺序和容量分配，提高空间利用率和配送效率。
通过分析货物的体积、重量和配送需求，结合车辆的载货能力，实现最佳的装载方案。
3.调度任务分配：利用智能调度技术，可以根据员工的技能和工作量要求，实现对任务的合理分配和调度。
物流行业智能调度
物流行业智能调度智能调度是物流行业中一项重要的技术应用，它基于先进的计算机科学和人工智能技术，对物流运输过程进行智能化管理和调配，以提高物流运输效率和降低成本。
本文将从智能调度的定义、技术原理以及在物流行业中的应用等方面进行论述。
一、智能调度的概念及意义智能调度可以定义为在物流运输过程中，通过运用先进的计算机科学和人工智能技术，对货物、车辆、线路等资源进行优化配置和调度，以实现最佳的运输效率和资源利用率。
智能调度的实施可以使物流行业在运输效率、成本控制、服务质量等方面获得显著的提升。
在传统的物流调度中，人工调度是主要的方式，调度员需要根据经验和现场情况进行决策。
然而，受限于人的认知和计算能力，人工调度存在一些不足之处，如信息处理速度慢、决策结果不理性等。
而智能调度的引入则可以弥补这些不足，通过计算机的高速计算和人工智能算法的优化，在短时间内生成最优的调度结果，提高物流运输的效率和质量。
二、智能调度的技术原理智能调度的实现离不开以下几个关键技术：物流信息采集与处理、智能算法优化、决策支持系统等。
1. 物流信息采集与处理：物流调度涉及到大量的信息，包括货物的重量、数量以及运输车辆的状态等。
通过传感器、扫描设备等技术手段，可以实时采集这些信息，然后通过计算机进行处理和分析。
2. 智能算法优化：智能调度的核心是算法优化，它可以基于实时的物流信息，利用人工智能和数学优化算法，快速生成最优的调度方案。
常用的优化算法包括遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法等。
3. 决策支持系统：智能调度需要一个完善的决策支持系统来支持决策者的决策过程。
决策支持系统可以提供实时的数据显示和决策分析功能，帮助决策者做出准确的决策。
三、智能调度在物流行业中的应用智能调度在物流行业中有着广泛的应用，以下是一些典型的应用场景：1. 车辆调度优化：物流企业通过智能调度系统，可以实时掌握车辆的位置和状态，在保证发货时间的前提下，对车辆进行合理的调度和优化，提高运输效率和降低成本。
调度自动化及远动原理
调度自动化及远动原理随着科技的快速发展，自动化已经成为了现代化社会的一种趋势。
而在能源行业中，调度自动化及远动原理的应用也日渐成为必然。
本文将探讨调度自动化及远动原理的定义、原理和应用。
一、调度自动化的定义调度自动化是指通过利用计算机技术和控制技术，对能源行业的调度操作进行自动化处理。
它包括了调度系统的信息管理、任务调度、设备控制等方面。
通过软件和硬件的配合，调度自动化可以提高调度的效率、降低运营成本，提高整体的能源供应质量。
二、远动原理的定义远动原理是指通过远程控制设备实现远程操作的一种工作方式。
它包括了远程开关、遥测、遥信、遥控等功能。
远动原理的核心是通过信号传输与处理，使得各种设备能够在远程进行控制和监控。
三、调度自动化与远动原理的关系调度自动化与远动原理本质上是相辅相成的。
调度自动化依赖于远动原理的实现，而远动原理的应用也离不开调度自动化的支持。
二者共同协作，构建起一个高效、稳定的能源供应系统。
四、调度自动化及远动原理的原理调度自动化的原理基于计算机技术和控制技术，通过软硬件系统来实现对设备的控制与监测。
它主要包括以下几个方面：1. 信息采集与处理：通过传感器、仪表等设备采集能源行业的各种数据，并将其传输到调度自动化系统中进行处理和分析。
2. 系统建模与优化：调度自动化系统会将采集到的数据进行模型建立，并通过优化算法进行分析和计算，得出最优的调度方案。
3. 设备控制与执行：通过远动原理，调度自动化系统可以对各种设备进行远程控制和操作，实现对整个能源供应系统的调度与协调。
五、调度自动化及远动原理的应用调度自动化及远动原理的应用非常广泛。
在能源行业中，它可以应用于电力、石油、天然气等各个领域，具体包括以下几个方面：1. 电力系统调度：通过调度自动化及远动原理，实现对电力系统各种设备的远程监控和控制，提高电力系统的可靠性和稳定性。
2. 石油系统调度：调度自动化及远动原理可以应用于石油生产、储运、加工等方面，提高石油系统的运行效率和安全性。
机器人智能控制与调度技术研究
机器人智能控制与调度技术研究随着科技的不断发展，机器人已经成为了人们生活和产业中不可或缺的一部分。
现代社会对于机器人的需求越来越大，这也导致了机器人科技领域的快速发展。
机器人智能控制与调度技术作为机器人科技的前沿项目之一，也越来越受到关注与重视。
本文将从机器人智能控制与调度技术的概念、发展现状、主要技术及应用等方面进行探讨。
一、机器人智能控制与调度技术的概念机器人智能控制与调度技术是指基于人工智能、机器视觉、物联网等技术手段，对机器人进行智能控制和调度，实现机器人自主决策、自主行动，以适应环境的变化和任务的不同需求。
机器人智能控制与调度技术主要包括机器人智能控制、路径规划、运动规划、任务分配等多个方面，是机器人实现智能化和自主化的重要技术之一。
二、机器人智能控制与调度技术的发展现状随着各个领域对机器人的需求增加，机器人智能控制与调度技术也得到了快速发展。
目前，机器人智能控制与调度技术已经被广泛应用于工业制造、医疗服务、危险环境探测、教育等多个领域。
特别是在工业制造领域，机器人智能控制与调度技术的应用已经十分普及，成为了工业智能化转型的重要手段。
近年来，随着人工智能、机器视觉、物联网等技术的不断改进和完善，机器人智能控制与调度技术的应用前景也越来越广阔。
三、机器人智能控制与调度技术的主要技术机器人智能控制与调度技术涉及多个领域的技术手段，其中较为重要的技术包括以下几个方面：1. 机器人视觉技术：该技术主要用于机器人感知周围环境，实时获取环境信息。
机器人视觉技术是机器人智能控制与调度技术中不可或缺的一部分，它可以为机器人智能决策提供数据基础。
2. 路径规划技术：该技术主要用于规划机器人的移动轨迹，使机器人能够在复杂的环境中实现自主行动。
路径规划技术是机器人智能控制与调度技术的核心之一。
3. 运动规划技术：该技术主要用于实现机器人的运动控制。
它可以根据机器人的形状和运动特性，确定机器人每一时刻的状态和轨迹，以实现运动的平稳和高效。
城市轨道交通智能调度系统
城市轨道交通智能调度系统城市轨道交通智能调度系统是现代城市交通运输领域中的关键技术之一。
它利用先进的信息技术和控制模型，对城市轨道交通系统进行全面的监测、分析和优化调度，以提高交通运行效率、保障乘客出行安全和舒适度。
本文将介绍城市轨道交通智能调度系统的原理、功能和发展前景。
一、智能调度系统的原理城市轨道交通智能调度系统的原理基于大数据分析、人工智能和物联网等技术。
首先，系统会收集轨道交通运行过程中的各种相关数据，包括车站乘客流量、列车位置和速度、信号系统信息等。
然后，通过大数据分析和模型建立，对数据进行处理和挖掘，提取有用的信息，如拥堵状况、运行时刻表等。
最后，根据分析结果和预测模型，进行智能调度决策，包括列车运行计划、信号优化和应急响应等。
二、智能调度系统的功能1. 运行监测与分析：智能调度系统能够实时监测轨道交通的运行状况，包括车站客流量、车辆位置与速度等。
通过分析数据，可以得出轨道交通的拥堵状况、运行效率等指标，为下一步的调度决策提供依据。
2. 路线优化与分配：智能调度系统可以根据乘客流量和市区交通情况，优化列车的行驶路线和车站的停靠顺序，使得整个轨道交通系统的运行更加高效和流畅。
3. 信号控制与优化：智能调度系统能够对轨道交通的信号系统进行智能控制与优化，通过分析车流情况和预测交通需求，确定信号灯的配时方案，减少交通阻塞和车辆等待时间。
4. 交通调度与应急响应：智能调度系统能够根据实时的交通状况进行调度决策，包括增加或减少列车班次、调整运行计划等，以适应突发情况和高峰时段的交通需求。
三、智能调度系统的发展前景城市轨道交通智能调度系统在未来的发展前景十分广阔。
随着城市人口的不断增长和交通需求的不断增加，传统的人工调度已经无法应对复杂的运营环境和需求变化。
智能调度系统通过数据分析和预测模型，能够更好地满足乘客出行的需求，优化轨道交通系统的运行效率。
此外，随着人工智能技术的不断发展和普及，智能调度系统的应用范围将进一步扩大。
基于人工智能的智能车辆控制与调度系统设计
基于人工智能的智能车辆控制与调度系统设计智能车辆控制与调度系统的设计，是基于人工智能技术的一个重要应用领域。
随着人工智能技术的迅猛发展，智能交通系统正逐渐成为现代城市交通管理的重要组成部分。
本文将介绍基于人工智能的智能车辆控制与调度系统的设计原理和实现方法。
一、引言在现代城市交通管理中，车辆的控制和调度一直是一个难题。
传统的交通管理手段如交通信号控制、路网规划等已经逐渐显现出局限性。
而基于人工智能技术的智能车辆控制与调度系统，通过集成感知、决策和执行能力，可以更加高效地实现车辆的控制和调度。
二、智能车辆控制与调度系统的设计原理1. 智能感知：智能车辆控制与调度系统通过使用各种传感器技术，如视觉传感器、雷达、激光等，对周围环境进行实时感知。
这些传感器可以实时获取道路、车辆、行人等信息，并将其转化为计算机可处理的数据，为后续的决策提供基础。
2. 决策与规划：基于感知数据的基础上，智能车辆控制与调度系统需要对车辆的运动轨迹进行决策和规划。
通过使用人工智能技术，系统可以基于实时数据和预测模型，进行路径规划、交通信号优化以及车辆之间的协同调度等。
3. 执行与控制：在决策和规划之后，智能车辆控制与调度系统需要将决策结果转化为具体的控制指令，实现对车辆的执行和控制。
这需要使用各种控制技术，如自动驾驶技术、车辆通信技术等，对车辆进行精确的控制。
三、智能车辆控制与调度系统的实现方法1. 数据处理与分析：智能车辆控制与调度系统需要处理大量的感知数据，并对其进行分析。
这一过程需要使用各种数据处理和机器学习算法，对感知数据进行特征提取、模式识别和预测分析等，以提高系统的效能和准确性。
2. 路径规划与交通优化：基于感知数据和预测模型，智能车辆控制与调度系统可以进行路径规划和交通优化。
系统可以根据车辆和道路的实时状态，选择最优的路径和速度，以提高路网的整体效率和流量。
3. 车辆协同调度：智能车辆控制与调度系统可以通过车辆之间的通信和协同，实现车辆之间的合作和协作。
智能调度系统
电力行业的应用
输电线路的智能调度
配电网络的智能管理
变电站的智能监控 电力市场的智能交易
交通行业的应用
智能交通信号控 制：根据实时交 通流量，调整信 号灯的灯光时序， 提高交通效率。
智能停车：通过 物联网技术，实 时监测停车位使 用情况，为驾驶 者提供停车位信 息，方便驾驶者 寻找停车位。
公共交通优化： 通过大数据分析， 优化公交线路和 班次，提高公交 效率，减少乘客 等待时间。
智能调度系统
汇报人：
目录
智能调度系统的定 义和作用
智能调度系统的技 术实现
智能调度系统的应 用场景
智能调度系统的优 势和挑战
智能调度系统的未 来发展趋势
结论
智能调度系统的定义 和作用
定义智能调度系统
定义：智能调度系统是一种基于人工智能技术的自动化调度系统，能够实现对资源的高效管理 和优化配置。
物联网技术的优势：可以实现远程监控和管理，提高设备的可靠性和安全性，降低维护成本
物联网技术的发展趋势：随着物联网技术的不断发展，未来将会有更多的应用场景和商业模 式，促进智能化和信息化的发展
智能调度系统的应用 场景
物流行业的应用
车辆路径规划：根据订单地址和车辆信息，规划最佳配送路径 智能配载：根据货物属性和车辆信息，自动配载车辆 实时监控：对车辆位置、货物状态进行实时监控，确保货物安全送达 数据分析：对运输数据进行分析，为物流企业提供决策支持
绿色环保：智能调度系统的发展将更加注重环保和节能，通过优化资源配置和降低运输成 本，为可持续发展做出贡献。
跨界融合：智能调度系统将与人工智能、大数据、物联网等技术进行融合，形成更加综合 的解决方案，为产业升级和社会进步提供支持。
智能调度系统的设计与实现
智能调度系统的设计与实现随着科技的飞速发展和社会的不断进步，各种自动化和智能化的系统越来越得到广泛的应用和关注，智能调度系统就是其中之一。
智能调度系统是一种基于人工智能和大数据技术开发的智能化管理工具，它能够自主的分析数据、预测状况并进行决策，从而有效地提高资源利用效率、降低成本、优化服务质量，已经成为各行各业的关键技术之一。
一、智能调度系统的基本原理智能调度系统的基本原理是通过自主学习和深度分析大数据，构建出一套具备预测、决策、优化等多种功能的系统，从而实现资源调配、物流配送、工作排班等重要管理任务。
具体来说，智能调度系统的实现必须具备以下要素：1.面向目标：智能调度系统必须具备面向目标的特性，即能够对不同的目标进行分析和优化。
例如，对于地铁的运营管理，目标可能是保证车站换乘、列车换向的速度和准确性，减少乘客的等待时间和拥挤程度，并优化各种资源的利用率。
2.大数据分析：智能调度系统必须能够对大量的数据进行分析和处理，同时具备机器学习和深度学习的技术，能够识别和发现数据中的规律和模式，构建数据模型以提高准确性和精度。
3.智能决策：智能调度系统能够根据家里说过的需求或者数据分析结果进行决策，并且能够自主进行优化调整。
这要求系统具备一定的人工智能和数据挖掘能力，能够准确预测和掌握每个时刻的状态，为优化决策提供支持。
4.多目标优化：智能调度系统的优化过程通常有多个目标，因此它需要采用合适的多目标优化算法，以寻求最优的解决方案。
二、智能调度系统的设计和实现智能调度系统的设计和实现通常包括以下几个步骤：1.需求分析：智能调度系统的设计必须先进行需求分析，以确定其功能和目标，接着要确定调度领域的数据来源和预测对象。
2.数据处理和存储：智能调度系统的数据处理和存储是其设计的重要部分。
数据处理通常包括预处理、清洗和转换，数据存储可以采用关系型数据库、非关系型数据库以及分布式文件系统等方式进行。
3.算法选择和实现：智能调度系统需要选择适当的算法来实现其核心功能。
智慧调度系统的方案设计方案
智慧调度系统的方案设计方案智慧调度系统是一种基于大数据、物联网和人工智能技术的调度管理系统，可以实时监控和分析各种资源的状态和使用情况，并根据实时数据进行智能决策和调度，以提高资源的利用率和效益。
下面是一个智慧调度系统的方案设计方案。
一、系统架构设计该智慧调度系统可分为四层架构：数据接入层、数据处理层、决策层和应用层。
1. 数据接入层：负责将各种资源的传感器数据、设备数据和人员数据传输到系统中，并进行实时监控和采集。
该层可以使用物联网技术，通过传感器和设备连接到云平台或边缘服务器。
2. 数据处理层：将数据进行处理和分析，包括数据清洗、数据挖掘和数据建模等。
可以使用大数据平台和数据分析算法，对数据进行实时的处理和分析，并提取有用的信息和特征。
3. 决策层：根据系统的目标和约束条件，采用人工智能技术进行智能决策和调度。
可以使用机器学习算法、优化算法等，对数据进行建模和优化，以实现资源的最优分配和调度。
4. 应用层：将决策结果实施到实际操作中，并提供用户界面和服务接口。
可以通过移动端应用、Web界面或API接口，提供用户和系统的交互和信息展示。
二、系统功能设计该智慧调度系统应具备以下功能：1. 实时监控和数据采集：能够接入各种传感器和设备，实时监控资源的状态和使用情况，并采集相关数据。
2. 数据处理和分析：对采集到的数据进行清洗和处理，并提取有用的信息和特征，用于后续的决策和调度。
3. 资源调度和优化：基于实时数据和决策模型，进行资源调度和优化，以提高资源的利用率和效益。
4. 任务分配和调度：根据任务的特点和需求，进行任务的分配和调度，以实现任务的高效完成。
5. 实时报警和预警：根据数据分析和决策结果，及时发出报警和预警信息，以指导相关人员的决策和操作。
6. 绩效评估和反馈：对系统的运行和调度效果进行评估和反馈，以优化系统的性能和效果。
三、系统应用场景该智慧调度系统适用于各种资源的调度和管理，可以应用于以下场景：1. 物流调度：对运输车辆、仓库和货物进行物流调度和优化，以提高物流效率和降低成本。
人工智能智能调度算法的设计与实现
人工智能智能调度算法的设计与实现人工智能（Artificial Intelligence, AI）是近年来发展迅速的领域，它在众多应用中扮演着重要的角色。
智能调度算法作为人工智能的一个重要分支，它通过对任务、资源和约束条件的有效管理，实现对任务的高效分配和调度。
本文将针对人工智能智能调度算法的设计和实现进行详细讨论。
智能调度算法旨在解决任务分配和资源调度的问题，使得系统能够以最优的方式执行各种任务。
在设计智能调度算法时，我们首先需要考虑任务的特点和要求。
不同的任务对时间、资源和约束条件的需求可能存在差异，因此需要针对不同任务设计相应的调度策略。
常见的任务类型包括实时任务、非实时任务和优化问题。
实时任务要求在给定的时间限制内完成，因此调度算法需要优先考虑时间紧迫性和响应性。
非实时任务则更加注重任务的负载均衡和资源的最优利用。
优化问题则需要通过调度算法在资源有限的情况下获得最佳的解决方案。
智能调度算法的设计还需要考虑任务的优先级。
不同优先级的任务对系统的影响程度也不同，因此需要确定任务的权重，并根据权重对任务进行排序。
这样可以确保系统首先处理权重较高的任务，从而提高整体效率。
在实现智能调度算法时，我们可以借鉴一些经典的算法，如进化算法、遗传算法和模拟退火算法等。
这些算法有助于在复杂的问题中寻找最优解决方案。
另外，我们还可以利用机器学习和深度学习的方法，通过对大量数据的学习和训练，提高系统在任务调度方面的性能。
智能调度算法的实现过程中，我们需要考虑以下几个关键因素。
首先是任务调度的决策策略。
在面临多个任务和多个资源时，我们需要确定如何选择最适合的任务和资源进行调度。
这可以通过制定合适的评估指标和决策规则来实现。
例如，可以根据任务的优先级、资源的可用性和约束条件，采用贪心算法进行任务的选择和调度。
其次是任务调度的调度策略。
调度策略涉及到任务的分配和执行过程。
我们可以将任务划分为多个子任务，并通过并行处理的方式加快任务的执行速度。
基于人工智能的智能公交调度系统研究
基于人工智能的智能公交调度系统研究智能公交调度系统是一个基于人工智能技术的创新应用，旨在提高公交系统的运营效率、减少乘客等待时间，并优化路线规划以提供更好的出行服务。
本文将从系统原理、关键技术及优势等方面对基于人工智能的智能公交调度系统进行研究。
一、系统原理基于人工智能的智能公交调度系统主要通过数据分析、预测和优化方法来实现公交运输过程中的实时调度和优化规划。
系统的核心是利用人工智能算法对大量的数据进行处理和分析。
这些数据包括乘客的实时需求、公交车辆的实时位置和运行状况等。
首先，系统通过地理信息系统 (GIS) 技术获取公交车辆的精确位置和道路状况，实现对公交运行情况的监控和实时更新。
然后，系统将乘客的实时需求和公交车辆的位置信息进行匹配，确定最佳的车辆分配方案。
接下来，系统利用人工智能算法对车辆的行驶路线进行优化规划，以减少乘客的等待时间和车辆的空驶里程。
最后，通过实时调度和优化规划，系统能够快速响应变化的环境和需求，提高公交系统的运营效率和服务质量。
二、关键技术1. 数据采集与分析：智能公交调度系统需要大量的数据来支持实时调度和优化规划。
因此，系统需要具备高效的数据采集和分析能力。
数据采集可以通过传感器、智能手机等设备来获取乘客的实时需求和公交车辆的位置信息。
而数据分析则可以借助机器学习和数据挖掘技术，对采集到的数据进行处理、模型训练和预测，以获取有关乘客流量、交通状况等信息。
2. 实时调度算法：智能公交调度系统需要能够快速响应实时需求和变化的环境。
因此，系统需要具备高效的实时调度算法。
常见的实时调度算法包括遗传算法、蚁群算法和人工神经网络等。
这些算法能够根据实时的数据和需求进行快速决策和调整，以实现公交车辆的合理分配和行驶路线的优化规划。
3. 智能交通管理：智能公交调度系统还可以与其他智能交通管理系统进行集成，以实现更加高效的交通组织和调度。
例如，系统可以与交通信号灯控制系统进行联动，通过实时优化信号灯的配时方案，减少公交车辆在路口等候的时间，提高公交运行效率。
智能制造系统中的自动调度算法与方法
智能制造系统中的自动调度算法与方法智能制造系统是以人工智能和物联网技术为核心的先进制造模式，旨在提高生产效率、降低成本、提升产品质量和灵活性。
自动调度是智能制造系统中至关重要的环节，能够在生产过程中根据实时情况合理安排任务和资源，实现高效的生产调度和优化。
自动调度算法和方法是实现智能制造系统自动调度的重要工具。
它们通过智能的数据处理和分析，确定最佳的任务分配和资源调度策略，以提高生产效率和降低成本。
下面，将介绍几种常用的自动调度算法和方法。
1. 启发式调度算法启发式调度算法是根据以往的经验和启发规则来决策的。
它通过考虑任务的紧急程度、资源的利用率以及设备间的重要性等因素来进行决策。
此类算法追求快速、高效和合理的任务调度，并能够灵活应对不确定的生产情况。
其中，最常用的启发式调度算法有贪婪算法、遗传算法和模拟退火算法等。
贪婪算法是一种优先级调度算法，其通过对任务和资源进行加权，选择具有最高加权的任务进行调度。
该算法适用于快速解决简单任务调度问题，但可能无法找到全局最佳解。
遗传算法与自然界中的进化过程类似，通过模拟基因的选择、交叉和变异等操作，逐步优化调度结果。
遗传算法具有较好的全局搜索能力和优化性能，适用于复杂问题的解决，但计算复杂度较高。
模拟退火算法则通过模拟金属退火过程来寻找最优解。
它具有较好的局部搜索能力，能够在一定程度上克服贪婪算法的局限性，但在处理大规模问题时计算开销较大。
2. 智能优化算法智能优化算法是一类基于优化理论和人工智能技术的自动调度方法。
常见的智能优化算法包括蚁群算法、粒子群算法和人工神经网络等。
蚁群算法是通过模拟蚁群觅食行为寻求最优调度路径。
蚁群算法具有较强的适应性和鲁棒性，能够很好地解决复杂调度问题，但时间复杂度较高。
粒子群算法则通过模拟鸟群觅食觅食行为进行优化。
粒子群算法能够快速找到较好的解，但与蚁群算法相比，其全局搜索能力稍弱。
人工神经网络是模拟人类神经系统行为的一种优化方法。
物流智能调度策划方案引入智能调度系统实现运输车辆的智能调度和路径优化
物流智能调度策划方案引入智能调度系统实现运输车辆的智能调度和路径优化随着全球经济的快速发展，物流运输的重要性也逐渐凸显。
为了更高效地管理和调度运输车辆，提高物流运输的效率和安全性，物流公司开始引入智能调度系统。
本文将探讨物流智能调度策划方案，并介绍智能调度系统如何实现运输车辆的智能调度和路径优化。
一、智能调度系统的概述智能调度系统是一种利用先进的信息技术和算法，通过实时监控和分析运输车辆的位置、订单需求和路况等信息，实现优化调度的系统。
它可以根据运输需求和优化目标，智能地分配车辆、规划路径，并实时跟踪车辆的状态，以提高运输效率和降低成本。
二、智能调度系统的优势引入智能调度系统可以带来许多优势。
首先，通过实时监控车辆的位置和状态，可以提高对车辆的控制和管理能力，减少运输车辆的闲置时间和空载率。
其次，智能调度系统可以通过优化路径规划，减少车辆的行驶里程和时间，降低运输成本和能源消耗。
此外，系统还可以根据路况和订单需求等实时信息，灵活调整调度计划，并提供实时的运输跟踪和报告，提高客户满意度和信任度。
三、物流智能调度策划方案为了成功实施物流智能调度系统，以下是一些重要的策划方案。
1. 数据采集与分析物流公司需要收集和整理大量的数据，包括运输车辆的位置、订单需求、路况信息等。
这些数据将成为智能调度系统的基础，通过对数据的分析和挖掘，可以发现隐藏的规律和优化的机会。
2. 系统架构与设计根据物流公司的需求，设计出适合的智能调度系统架构。
系统应包括车辆定位、路况监测、路径规划、调度优化等功能模块，并与其他系统进行集成，实现数据共享和业务协同。
3. 算法优化与模型建立为了实现智能调度和路径优化，必须基于大数据和算法技术建立相应的优化模型。
通过使用遗传算法、模拟退火算法等，结合运输车辆的实际情况和约束条件，进行调度和路径规划算法的优化，以获得最佳的调度方案。
4. 系统实施与培训在策划阶段完成后，物流公司需要对智能调度系统进行实施和培训。
人工智能智能电力调度技术的工作原理
人工智能智能电力调度技术的工作原理随着社会的发展和人们生活水平的提高，越来越多的电力资源被消耗。
为了满足人们对电力的日益增长的需求，电力系统需要实现高效稳定的运行。
而其中，电力调度技术作为电力系统中的一种重要技术手段，日益成为电力系统的重要组成部分。
传统的电力调度技术一般是由人工操作员来实现的。
调度员根据当前的情况来进行调度，不仅需要具有丰富的经验，还要有高超的操作技能。
但是，传统的调度技术往往面临准确性、效率等问题，尤其难以面对复杂的电力系统。
而人工智能技术的应用，则可以有效地解决这些问题。
人工智能智能电力调度技术的工作原理是利用了各种人工智能算法，对电力系统进行数据分析和数学建模，实现对电力系统的自动调度和优化。
具体的，人工智能智能电力调度技术的工作流程包括以下三个主要步骤。
第一步，数据采集和预处理。
电力系统中存储着大量的数据，包括发电量、负荷、温度、水位等各种数据信息，这些数据可以作为调度的依据，帮助调度员进行合理的调度。
但是，这些数据通常是大量且复杂的，没有进行预处理和分析，很难进行优化调度。
因此，在这一步骤中，需要使用人工智能算法对相关数据进行采集，分析和预处理，将数据转化为可供训练和调用的形式。
第二步，建立模型和优化算法。
在数据预处理之后，需要建立数学模型，并选择合适的优化算法进行调度优化。
典型的优化算法包括线性规划、整数规划、遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等。
这些算法的选择需要考虑到优化目标、计算成本、调度安全和实时性等多种因素。
第三步，实现动态调度和优化。
在选择好适合当前电力系统的模型和算法后，就需要将其应用到电力系统的实际生产过程中。
在这个过程中，监测和采集数据是不断的，不断地进行优化，使得电力系统可以更好地满足发展的需求。
人工智能智能电力调度技术的优点是可以实现高效、精准和自动化调度。
与传统的调度技术相比，人工智能智能电力调度技术可以在不同的电力系统加载的情况下进行精准的调度，提高调度的实时性和精度，使得整个电力系统可以实时地应对各种情况，同时也降低了调度的人力成本。
调度自动化及远动原理
调度自动化及远动原理调度自动化及远动原理是现代工业领域中的重要技术和工具。
它们可以极大地提高生产效率和精确性，并实现对设备的远程监控和控制。
本文将介绍调度自动化及远动原理的基本概念、应用范围和工作原理，并探讨其对工业生产的影响。
一、调度自动化的基本概念调度自动化是指利用计算机、通信技术和自动控制设备，实现对工业生产过程的自动化调度和管理。
它主要包括生产调度系统、监控系统和控制系统。
生产调度系统通过对生产计划和资源进行优化，实现生产任务的合理安排和调度。
监控系统负责对工业过程进行实时监测和数据采集，为生产调度提供准确的信息。
控制系统则是实现对设备的自动控制和远程操作。
二、远动原理的作用和应用范围远动原理是指通过通信网络和远程控制设备，实现对远距离设备的监控和控制。
它主要包括信号的传输和转换、远程控制命令的下发和执行以及状态反馈等功能。
远动技术广泛应用于电力系统、石油化工、交通运输等领域，可以远程监控和控制变电站、油气管道、交通信号灯等设备。
三、调度自动化与远动原理的工作原理调度自动化系统和远动原理紧密相连，共同发挥作用。
调度自动化系统通过监控系统获取设备的实时数据，并通过控制系统下达控制指令。
控制指令通过通信网络传输到远程设备，远程设备接收到指令后执行相应的操作，并将执行结果反馈给调度自动化系统。
四、调度自动化与远动原理对工业生产的影响1. 提高生产效率：调度自动化系统可以通过优化生产计划和资源配置，提高生产效率和生产能力。
远动原理实现了对设备的远程监控和控制，减少了人工干预，提高了生产的自动化程度。
2. 提高生产精确性：调度自动化系统和远动原理可以提供准确的实时数据和准确的控制指令，避免了人为因素造成的误差，提高了生产过程的精确性。
3. 降低生产成本：调度自动化系统和远动原理的应用可以减少人力资源的需求，并降低设备维护和故障排除的成本，从而降低了生产成本。
4. 提高生产安全性：调度自动化系统和远动原理可以实时监测设备的状态和工作情况，及时发现故障并采取措施，确保生产过程的安全性。
AI机器人的工作原理与技术解析
AI机器人的工作原理与技术解析近年来，人工智能（AI）已成为科技领域的热门话题之一。
随着技术的不断进步，AI机器人作为其中的重要应用之一，正逐渐走进人们的生活。
本文将对AI机器人的工作原理和相关技术进行解析。
一、AI机器人的工作原理AI机器人是基于人工智能技术和机器学习算法构建的智能机器人系统。
其工作原理主要包括感知、决策和执行三个关键环节。
1. 感知AI机器人通过感知系统获取外界信息。
感知系统主要由传感器组成，包括视觉传感器、声音传感器、触觉传感器等。
通过这些传感器，AI机器人能够感知到周围的环境和对象。
2. 决策AI机器人在收集到外界信息后，通过内置的算法和模型进行数据分析和处理，以实现对信息的理解与识别。
通过深度学习、神经网络等技术，机器人能够从大量的数据中学习和推理，并做出相应的决策。
3. 执行基于决策结果，AI机器人通过执行系统进行动作的实现。
执行系统由机械臂、运动装置等组成，能够实现机器人的动作控制和运动。
二、AI机器人的关键技术AI机器人依赖于多种关键技术来实现其工作原理，以下列举几种常见的技术：1. 机器学习机器学习是AI机器人的重要技术基础。
通过训练数据集，AI机器人能够从中学习并逐渐提高其表现和准确性。
包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法。
2. 自然语言处理（NLP）NLP是使机器能够理解和处理人类语言的关键技术。
通过语音识别、语义理解、自动翻译等技术，AI机器人能够与人类进行语言交互，并能理解和回应人们的指令和问题。
3. 计算机视觉计算机视觉使AI机器人能够通过图像和视频等视觉信息进行感知和理解。
包括图像识别、目标检测、人脸识别等技术，使机器人能够识别物体、人脸等，并做出相应的反应。
4. 机器人运动控制机器人运动控制技术是实现AI机器人动作的关键。
通过运动规划、轨迹控制等技术，机器人能够实现精准的动作控制和运动。
三、AI机器人的应用领域AI机器人的应用领域广泛，涵盖了工业制造、医疗护理、智能家居等多个领域。
智能调度方案介绍
智能调度方案介绍智能调度不仅仅是供应链中重要组成部分，在很多行业涉及到分配调度的场景，航空、铁路、货运、水利、人防等都有很好的应用。
外卖的智能调度系统，包括智能调度的一些共性的处理过程和方法，其中调度最优化算法体系体现了传统优化算法在行业中的应用过程，关于行业算法其实就是‘’行业经验+机器学习+启发式思想‘’相结合的过程，行业算法本身跨行业复制很难，但复制性差的算法基本针对性就强。
接下来结合部分专家研究和自己以前从事物流运输相关工作的经验对外卖智能调度进行说明。
1.问题分析订单的调度目前有两种形式：抢单和派单。
抢单，所有订单会进入一个抢单池，骑手会根据自身情况选择性的配送。
因此就会存在一个问题，这个订单没人愿意送，因此，各配送商也会有很多措施去避免，比如强制指派、增加配送费用等。
派单，也就是订单人工调度，相对于抢单来说，人工派单的人力成本会比较高，优点是配送的效率要比抢单高，而且处理起特殊情况来更加灵活。
但是，一个调度员，每天差不多能处理700单。
订单越多，需要的人也就越多，而且对调度员的要求也比较高。
因此，各个配送商都在研究智能调度，智能调度不仅仅是为了节省成本，更重要的是对订单处理的优化，提升行业竞争力。
通过各种大数据、数学建模等技术手段来代替人工调度。
2.订单调度系统的演变过程人工派单模式：调度人员根据订单地址和骑士位置来进行订单分配，这个过程不同调度员可能会出现不一样的结果，调度经验占有很大因素。
系统派单模式：系统综合考虑配送距离、骑手运力、期望送达时间等因素来自动派单，其中会订单相识度参考。
云端分组派单模式：系统综合考虑各因素进行订单分组，整体优化分组。
机器学习智能模式：时间估计更准确，等待时间更短，节省运力，提升用户的体验。
3.订单调度系统考虑因素订单相关：商户、用户位置，用户期望时间，预计出货时间骑士相关：骑士现状，现有订单路径，新增订单路径调度情况，历史取送速度，完成订单预计时间，熟悉的区域，配送工具，装载的情况。
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智能机器调度员的原理和原型系统孙宏斌1,谢 开2,蒋维勇1,王 皓1,张伯明1,罗建裕3(1.清华大学电机系电力系统国家重点实验室,北京市100084; 2.华北电力调度中心,北京市100053)(3.江苏电力调度中心,江苏省南京市210024)摘要:在Dy -Liacco 博士所提出的智能机器调度员(AO)概念基础上,结合中国电网调度运行的实际,阐述其基本原理和应用模式。
提出并研究了电网精细规则的挖掘技术,即通过主题定义、海量训练样本生成、特征选择和规则生成等步骤自动挖掘出电网精细化的安全运行规则;开发了AO 的原型系统,给出了基于集群机的硬件设计和软件模块结构,介绍了软件功能和算法。
针对某省级电力系统,对AO 原型系统进行了测试和分析,给出了一个精细规则挖掘实例,验证了在线挖掘的可行性和应用效果,得到的精细规则对在线运行方式的适应性更好。
关键词:智能机器调度员;运行规则;安全性;数据挖掘;电力系统中图分类号:TM 734收稿日期:2006-08-02;修回日期:2007-07-12。
国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2004CB217904);国家自然科学基金资助项目(50107005,50595414);教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET -05-0074)。
0 引言近年来,国内外频频发生的大停电事故,已暴露出现有电网调度决策支持系统的不足[1]。
在中国目前的电网调度模式中,存在以下问题:1)运行规则制订中的问题。
运行规则制订主要基于离线分析,通过人工归纳确定规则,最后提供给调度员在线使用。
这种做法费时费力,且只能针对选定典型方式,无法穷尽所有在线情况,结果正确性还依赖于专家经验。
随着电网规模的增大,运行规则的制订变得更为困难。
2)运行规则应用中的问题。
由于制订规则工作量巨大,一旦获得一套规则,通常一年内不变,难以匹配在线运行方式。
因此,一方面,不得不采用十分保守的运行极限值,规则粗放,经济性差,属粗放型调度;另一方面,对于离线分析中未能考虑的运行方式和事故,规则可能又偏乐观,威胁着电网安全。
为使运行规则能适应在线运行方式,实现精细化调度,提高电网的输送能力,被国际上誉为/电网调度自动化之父0的Dy -Liacco 博士1997年提出了Autom atic Operator(AO)的概念[2],为调度中心的智能化描绘了一个新颖的蓝图,文献[3]将AO 译为智能机器调度员。
AO 利用机器学习方法,在线自动学习电力系统的运行情况,像人类调度员一样,智能地感觉电力系统,最后AO 将变成有经验的调度员。
与常规在线动态安全评估软件不同,AO 具备机器学习能力,能够智能归纳新的运行规则,具备更高的智能性,引起了学术界的广泛兴趣[4-7]。
在相关的应用研究方面,法国电力公司(EDF)研究了智能技术在电网稳定评估和决策中的应用[8],报道了获取新运行规则的经验及取得的效益[9]。
加拿大Quebec 电力公司也研究了相关应用课题[10],研究了新的暂态稳定传输极限[11]和紧急控制策略[12]。
美国电力公司(AEP)研究了基于广域相量测量系统(WAM S)和决策树的电压稳定实时预测功能[13]。
在国内,相关研究尚处于起步阶段[14-17]。
本文结合中国电网调度运行的实际,阐述了AO 的原理和应用模式,设计了挖掘主题,研究了关键技术,开发了原型系统,最后对算例进行分析。
1 基本原理和应用模式电网的安全问题是一个复杂的高维问题,为了有效指导电网的安全运行,现场工程师通常采用降维技术,即使用安全规则作为电网运行的约束条件,如重要输电断面的潮流极限、重要电厂的有功出力极限和无功裕度、枢纽节点的电压极限等。
在学术上,这些物理变量即是表征电网安全的特征属性,而对应的运行规则及其极限值就是关于电网安全主题的知识。
但是,大电网物理变量非常多,每个母线都有电压幅值和相角,每条线路都有有功和无功潮流,每台发电机都有有功和无功出力及其上下限。
而电网安1第31卷 第16期2007年8月25日V ol.31 N o.16A ug.25,2007全问题也有很多侧面,调度员经常关注的有热稳定、暂态稳定、电压稳定和小干扰稳定等,因而产生了以下问题:①哪些物理变量最能表征电网安全?②如何从大电网众多变量中提取表征电网安全的特征信息?③在提取特征信息后,如何将其组织在一起,得到其极限值,形成电网安全的运行规则?在学术上,回答上述问题的过程是一个典型的数据挖掘(DM )或知识发现(KDD)过程。
事实上,这样的DM 或KDD 在中国电网已经实践了多年,不过一直由人工来完成。
图1给出了传统人类智能获得和利用运行规则的基本过程。
首先由运行方式专家利用人类智能,通过大量案例的仿真计算、分析和归纳,总结出运行规则。
当电网运行时,调度员利用能量管理系统(EM S)采集的电网潮流量测,与这些运行规则进行比较,对电网运行的安全性实施监控。
图1 人类智能获得和利用电网运行规则的基本过程Fig.1 Basic procedure of acquiring and using rules for pow er system operation based on human intelligence这种传统方法存在的主要问题有:①耗时耗力,效率低,对人的依赖性强,难以适应电网快速的发展变化;②工作量大,难以考虑更多更精细的特征信息,形成的规则粗放;③一旦获得一套运行规则,往往长期不变,难以匹配在线运行方式。
DM 是近年来国际上人工智能领域最为活跃的研究领域之一,又称KDD 。
对应于电网安全主题,DM 就是获取关于电网安全知识的过程,即在给定条件下,将电网安全中抽象、费解的复杂问题(如暂态稳定、电压稳定等)进行降维,转化为可理解、可直接监控的特征信息(如重要断面潮流、中枢点电压、重要电厂无功裕度等),计算其极限值,组合后形成运行规则,从而被调度员(或智能控制系统)接受并直接采用。
通过DM 技术,可实现AO 。
AO 应用模式有2种:①离线挖掘,在线应用;②在线挖掘,在线(或实时)应用。
目前,国内外主要研究第1种模式。
这2种模式的比较见表1。
表1 2种应用模式的特点比较Table 1 Dif ferences of two application modes应用模式对EM S 的要求对计算速度的要求对在线方式适应能力的要求1不高不高不高2高高高第1种模式针对电网典型方式,实施离线挖掘。
主要缺点是对在线方式适应性较差,如果电网结构或方式发生较大变化,则原有规则无法继续使用,需要重新挖掘。
其显著优点是,通过人工调试,可获得良好的基态潮流,在此基础上进行的各种仿真计算结果的可信度较高。
第2种模式跟踪电网在线方式,实施在线挖掘,能适应在线方式,但是需要状态估计软件始终提供满意的在线基态潮流,对EM S 要求很高。
由于目前状态估计软件还普遍存在可靠性和精度不高的问题,而且EM S 只对辖区内电网进行建模,如何获得高精度的在线外网模型,也是一个困难问题,影响了该模式的实际应用效果。
为了在当前条件下应用AO,本文建议先走一条中间路线,即离线挖掘精细规则。
具体来说,先从EM S 取得在线潮流断面,匹配外网模型,通过人工调整潮流,调试出满意的基态潮流,然后离线进行数据挖掘,计及更精细的特征属性,获得对在线方式适应性更好的精细规则,实现电网调度的精细化,在保证电网安全前提下挖掘经济潜力。
综合考虑EM S 的现状和发展,本文研究并不区分基态潮流是否来自在线,但是挖掘速度应满足在线挖掘的要求。
图2给出A O 原理框图,与图1所示人工方式相比,AO 是一个由计算机人工智能代替人类智能,自动获取电网运行规则,并提供调度决策支持的全新过程,可使调度模式由分析型上升到智能型。
考虑到WAM S 应用已较普遍,可为AO 提供动态安全信息,因此,图2也将WAM S 作为AO 的数据源。
图2 A O 原理框图Fig.2 Basic schematic of AO22007,31(16)2挖掘主题和关键技术根据目前大电网安全运行的需求,利用EMS 稳态信息和WAMS动态信息,针对AO,可设计以下2个数据挖掘主题:1)正常情况下的预防控制挖掘主题:针对正常方式或检修方式,综合考虑热稳定、暂态稳定、电压稳定和小干扰稳定等电网安全问题,自动选取更精细的特征属性,自动挖掘精细规则。
2)故障情况下的紧急控制挖掘主题:自动生成暂态稳定预测模型和控制策略。
如图2所示,第1个主题挖掘出的运行规则可用于刷新EM S中的潮流极限报警表,第2个主题挖掘出的稳控策略可用于刷新稳控系统的策略表。
进一步结合自动电压控制(AVC)、自动发电控制(AGC)和稳控系统,可构成闭环的智能控制系统。
AO研发中的关键技术包括:1)挖掘主题的定义方法定义适用的挖掘主题是获得适用规则的关键之一。
挖掘主题的定义包括仿真模式和样本空间的定义,仿真模式有热稳定、暂态稳定、电压稳定和小干扰稳定等,样本空间由电网拓扑集、事故集、负荷扰动、发电出力变化等决定,需要由人工选定训练样本集、测试样本集和初始输入属性集。
引入WAM S后,将同步功角信息作为输入属性,可望发展出更能表征电网安全特征的、新颖的安全规则,用于动态安全监控。
2)海量训练样本的在线生成电网安全事故并不常见,要获得海量的不安全样本,通常由数字仿真给出,其计算量在数据挖掘中是最大的,计算效率是实现在线挖掘的关键之一。
按照Dy-Liacco博士的设想,在15m in周期内完成1次在线挖掘。
为了达到既可靠又快速的双重目标,一方面,对严重事故应采用复杂动态模型进行时域仿真;另一方面,应采用集群机,采用依据CA SE进行的并行计算技术。
此外,还需要协调好热稳定、电压稳定和功角稳定等仿真程序。
3)高性能数据挖掘算法如果现有运行规则的形式不变,只需更新安全极限值,相对容易实现。
如何通过智能挖掘技术获得新的精细规则,是本文提出的重点研究课题。
为了获得适用的精细规则,首先要提取海量训练样本库中蕴藏的电网安全性的特征属性。
对于复杂问题,还可能要对多个属性进行组合,综合成新的特征属性。
然后将选择出的特征属性作为输入属性,自动生成可伸缩性、可解释性和泛化能力好的决策树(分类树或回归树),并从决策树提取精细规则,还可利用增强学习(reinfo rcement learning)方法获得控制策略,也可利用特征属性构造支持向量机(SVM),形成稳定预测和控制模型。
需要从电网安全的领域知识出发,将适用的相关分析、分类、聚类等方法集成为DM工具箱。
3原型系统依据前述思路,开发了面向电网安全运行主题的AO原型系统。
图3给出了AO原型系统的硬件配置设计。
其中,1台高性能集群机用于海量训练样本的在线生成,1台工作站用于运行规则的在线挖掘。