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区域能源互联网智能调控技术 版权信息
- ISBN：9787030748737
- 条形码：9787030748737 ; 978-7-03-074873-7
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
区域能源互联网智能调控技术 内容简介
本书全面分析综合能源系统各环节涉及的理论及技术。全书共8章，包括综合能源系统架构、成员与功能，综合能源系统动态建模理论、态势感知技术、多主体互动模式、优化调度方法、控制方法与策略，以及人工智能在智能调控中的应用、能源互联网未来发展趋势。
区域能源互联网智能调控技术 目录
目录
“智能电网技术与装备丛书”序
前言
第1章 综合能源系统架构、成员与功能 1
1.1 基本架构和形态特征 1
1.1.1 基本架构 1
1.1.2 形态特征 9
1.2 内部资源与主体 15
1.2.1 主要资源及设备 15
1.2.2 利益主体划分 19
1.2.3 建模及仿真研究热点 26
1.3 综合能量管理系统 31
1.3.1 系统框架建模及仿真研究热点 32
1.3.2 整体方案 32
1.3.3 功能模块 34
参考文献 36
第2章 综合能源系统动态建模理论 38
2.1 建模基本理论 38
2.2 多能耦合元件建模 39
2.2.1 常规元件建模 39
2.2.2 区域能源互联网负荷模型结构 46
2.2.3 含有分布式电源的广义负荷模型 52
2.2.4 能量转化元件建模 53
2.2.5 冷热电联供型微电网模型 55
2.3 扩展的能源集线器模型及多能主体建模 57
2.3.1 能源集线器 57
2.3.2 不确定性的来源及分析 62
2.3.3 基于机会约束规划的多能微电网模型 62
2.3.4 多能微电网日前两阶段随机规划方法 63
2.4 多能流建模与计算 69
2.4.1 冷系统建模 70
2.4.2 热力系统建模 71
2.4.3 电力网络建模 72
2.4.4 天然气网络建模 73
2.4.5 其他建模方法 75
2.4.6 综合能源系统混合模型求解 77
2.4.7 多能流状态估计量测冗余扩展 80
2.4.8 综合能源系统状态估计设计 81
2.5 多能流状态估计算例分析 82
2.5.1 热电气耦合系统安全运行算例分析 82
2.5.2 明珠工业园综合能源系统故障分析 85
2.6 小结 86
参考文献 87
第3章 综合能源系统态势感知技术 89
3.1 数据挖掘技术 89
3.1.1 数据驱动的综合能源系统态势感知方案 89
3.1.2 随机矩阵模型及其基础理论 91
3.1.3 随机矩阵模型分析技术 95
3.1.4 深度学习技术 97
3.2 基于大数据分析的态势感知 101
3.2.1 针对窃电监测的态势要素采集 105
3.2.2 针对即插即用能量组织日前负荷预测的态势预测 113
3.2.3 针对风险评估的态势理解 117
3.3 云-边计算 123
3.3.1 研究现状 123
3.3.2 基于物联网的用户用电信息动态感知与在线优化调控研究 125
3.4 小结 126
参考文献 126
第4章 综合能源系统多主体互动模式 130
4.1 多主体分析 130
4.1.1 多主体模式 130
4.1.2 多主体内部市场机制 131
4.2 多主体组合优化 132
4.2.1 基于合作博弈的组合优化模型 132
4.2.2 算例1分析 136
4.2.3 基于模糊联盟的组合优化机制 141
4.2.4 算例2分析 152
4.3 主从博弈运行模式 159
4.3.1 施塔克尔贝格博弈 159
4.3.2 博弈流程 162
4.3.3 博弈上层子模型 163
4.3.4 博弈下层子模型 165
4.3.5 综合能源系统负荷率及需求响应负荷渗透率 166
4.3.6 模型求解 167
4.3.7 算例分析 171
4.4 非完全信息下的双层博弈运行模式 178
4.4.1 多主体双层博弈策略 180
4.4.2 冷热电日前调度合作博弈 181
4.4.3 非完全信息下的非合作竞价博弈 184
4.4.4 算例仿真 186
4.4.5 策略式博弈的局部纳什均衡性证明 190
4.5 纳什谈判运行模式 191
4.5.1 纳什谈判 191
4.5.2 基于纳什谈判的多产消者综合能源系统 193
4.5.3 基于纳什谈判的多产消者联合互动模型 198
4.5.4 基于ADMM的分布式求解 200
参考文献 204
第5章 综合能源系统优化调度方法 207
5.1 综合能源系统调度框架 207
5.1.1 综合能源系统基本架构 207
5.1.2 综合能源系统信息集成 209
5.1.3 综合能源系统优化调度 211
5.1.4 区域综合能源调度典型求解算法 217
5.2 综合能源需求响应 220
5.2.1 需求响应终端 220
5.2.2 需求响应管理体系 222
5.2.3 需求响应优化控制 223
5.2.4 需求响应激励模式与互动模型 225
5.3 多时间尺度协调调度 239
5.3.1 多时间尺度需求响应资源调度框架 239
5.3.2 多时间尺度优化调度模型 240
5.4 小结 251
参考文献 251
第6章 综合能源系统控制方法与策略 254
6.1 区域能源网经典控制架构 254
6.1.1 直流微电网控制架构 254
6.1.2 交流微电网控制架构 259
6.1.3 交直流混合微电网的运行控制 261
6.2 区域能源网控制器控制方法 262
6.2.1 微电网控制策略 262
6.2.2 微电网元件控制器设计 268
6.3 基于分布式人工智能(多智能体系统)的控制框架 273
6.3.1 多智能体的概念 273
6.3.2 多智能体概念图与BDI模型 274
6.3.3 基于多智能体的分层控制结构 277
6.3.4 多智能体技术的应用举例 279
6.4 基于协同论的一致性控制技术 286
6.4.1 自动发电控制概要 286
6.4.2 多智能体一致性算法研究现状 286
6.4.3 基于等微增率的一致性算法 287
6.4.4 基于多智能体一致性的下垂控制策略 290
参考文献 296
第7章 人工智能在智能调控中的应用 297
7.1 机器学习 297
7.1.1 支持向量机 298
7.1.2 决策树 306
7.2 深度强化学习 313
7.2.1 概述 313
7.2.2 深度强化学习理论基础 315
7.2.3 需求响应中的应用 320
7.2.4 能量调度管理中的应用 323
7.2.5 电网暂态稳定分析与控制决策 328
7.3 群智能算法 331
7.3.1 蚁群优化算法 332
7.3.2 粒子群优化算法 340
参考文献 348
第8章 能源互联网未来发展趋势 353
8.1 现有示范工程 353
8.1.1 关于推进多能互补集成优化示范工程建设的实施意见 353
8.1.2 国内首批能源互联网示范项目工程 356
8.1.3 国外相关研究和实践 360
8.1.4 基于多智能体系统的能源互联网示范项目 361
8.2 高新技术的应用 362
8.2.1 多能互补集成优化关键技术 362
8.2.2 基于多智能体系统的能源互联网关键技术 368
8.2.3 虚拟电厂技术 377
8.2.4 分布式信息管理区块链技术 379
8.3 未来形态与发展趋势 381
8.3.1 能源细胞-组织视角下的能源互联网 381
8.3.2 多能分布式优化研究的挑战与展望 383
8.3.3 基于多智能体系统的能源互联网建设前景展望 385
8.3.4 能源互联网数字孪生及其应用 386
参考文献 387
“智能电网技术与装备丛书”序
前言
第1章 综合能源系统架构、成员与功能 1
1.1 基本架构和形态特征 1
1.1.1 基本架构 1
1.1.2 形态特征 9
1.2 内部资源与主体 15
1.2.1 主要资源及设备 15
1.2.2 利益主体划分 19
1.2.3 建模及仿真研究热点 26
1.3 综合能量管理系统 31
1.3.1 系统框架建模及仿真研究热点 32
1.3.2 整体方案 32
1.3.3 功能模块 34
参考文献 36
第2章 综合能源系统动态建模理论 38
2.1 建模基本理论 38
2.2 多能耦合元件建模 39
2.2.1 常规元件建模 39
2.2.2 区域能源互联网负荷模型结构 46
2.2.3 含有分布式电源的广义负荷模型 52
2.2.4 能量转化元件建模 53
2.2.5 冷热电联供型微电网模型 55
2.3 扩展的能源集线器模型及多能主体建模 57
2.3.1 能源集线器 57
2.3.2 不确定性的来源及分析 62
2.3.3 基于机会约束规划的多能微电网模型 62
2.3.4 多能微电网日前两阶段随机规划方法 63
2.4 多能流建模与计算 69
2.4.1 冷系统建模 70
2.4.2 热力系统建模 71
2.4.3 电力网络建模 72
2.4.4 天然气网络建模 73
2.4.5 其他建模方法 75
2.4.6 综合能源系统混合模型求解 77
2.4.7 多能流状态估计量测冗余扩展 80
2.4.8 综合能源系统状态估计设计 81
2.5 多能流状态估计算例分析 82
2.5.1 热电气耦合系统安全运行算例分析 82
2.5.2 明珠工业园综合能源系统故障分析 85
2.6 小结 86
参考文献 87
第3章 综合能源系统态势感知技术 89
3.1 数据挖掘技术 89
3.1.1 数据驱动的综合能源系统态势感知方案 89
3.1.2 随机矩阵模型及其基础理论 91
3.1.3 随机矩阵模型分析技术 95
3.1.4 深度学习技术 97
3.2 基于大数据分析的态势感知 101
3.2.1 针对窃电监测的态势要素采集 105
3.2.2 针对即插即用能量组织日前负荷预测的态势预测 113
3.2.3 针对风险评估的态势理解 117
3.3 云-边计算 123
3.3.1 研究现状 123
3.3.2 基于物联网的用户用电信息动态感知与在线优化调控研究 125
3.4 小结 126
参考文献 126
第4章 综合能源系统多主体互动模式 130
4.1 多主体分析 130
4.1.1 多主体模式 130
4.1.2 多主体内部市场机制 131
4.2 多主体组合优化 132
4.2.1 基于合作博弈的组合优化模型 132
4.2.2 算例1分析 136
4.2.3 基于模糊联盟的组合优化机制 141
4.2.4 算例2分析 152
4.3 主从博弈运行模式 159
4.3.1 施塔克尔贝格博弈 159
4.3.2 博弈流程 162
4.3.3 博弈上层子模型 163
4.3.4 博弈下层子模型 165
4.3.5 综合能源系统负荷率及需求响应负荷渗透率 166
4.3.6 模型求解 167
4.3.7 算例分析 171
4.4 非完全信息下的双层博弈运行模式 178
4.4.1 多主体双层博弈策略 180
4.4.2 冷热电日前调度合作博弈 181
4.4.3 非完全信息下的非合作竞价博弈 184
4.4.4 算例仿真 186
4.4.5 策略式博弈的局部纳什均衡性证明 190
4.5 纳什谈判运行模式 191
4.5.1 纳什谈判 191
4.5.2 基于纳什谈判的多产消者综合能源系统 193
4.5.3 基于纳什谈判的多产消者联合互动模型 198
4.5.4 基于ADMM的分布式求解 200
参考文献 204
第5章 综合能源系统优化调度方法 207
5.1 综合能源系统调度框架 207
5.1.1 综合能源系统基本架构 207
5.1.2 综合能源系统信息集成 209
5.1.3 综合能源系统优化调度 211
5.1.4 区域综合能源调度典型求解算法 217
5.2 综合能源需求响应 220
5.2.1 需求响应终端 220
5.2.2 需求响应管理体系 222
5.2.3 需求响应优化控制 223
5.2.4 需求响应激励模式与互动模型 225
5.3 多时间尺度协调调度 239
5.3.1 多时间尺度需求响应资源调度框架 239
5.3.2 多时间尺度优化调度模型 240
5.4 小结 251
参考文献 251
第6章 综合能源系统控制方法与策略 254
6.1 区域能源网经典控制架构 254
6.1.1 直流微电网控制架构 254
6.1.2 交流微电网控制架构 259
6.1.3 交直流混合微电网的运行控制 261
6.2 区域能源网控制器控制方法 262
6.2.1 微电网控制策略 262
6.2.2 微电网元件控制器设计 268
6.3 基于分布式人工智能(多智能体系统)的控制框架 273
6.3.1 多智能体的概念 273
6.3.2 多智能体概念图与BDI模型 274
6.3.3 基于多智能体的分层控制结构 277
6.3.4 多智能体技术的应用举例 279
6.4 基于协同论的一致性控制技术 286
6.4.1 自动发电控制概要 286
6.4.2 多智能体一致性算法研究现状 286
6.4.3 基于等微增率的一致性算法 287
6.4.4 基于多智能体一致性的下垂控制策略 290
参考文献 296
第7章 人工智能在智能调控中的应用 297
7.1 机器学习 297
7.1.1 支持向量机 298
7.1.2 决策树 306
7.2 深度强化学习 313
7.2.1 概述 313
7.2.2 深度强化学习理论基础 315
7.2.3 需求响应中的应用 320
7.2.4 能量调度管理中的应用 323
7.2.5 电网暂态稳定分析与控制决策 328
7.3 群智能算法 331
7.3.1 蚁群优化算法 332
7.3.2 粒子群优化算法 340
参考文献 348
第8章 能源互联网未来发展趋势 353
8.1 现有示范工程 353
8.1.1 关于推进多能互补集成优化示范工程建设的实施意见 353
8.1.2 国内首批能源互联网示范项目工程 356
8.1.3 国外相关研究和实践 360
8.1.4 基于多智能体系统的能源互联网示范项目 361
8.2 高新技术的应用 362
8.2.1 多能互补集成优化关键技术 362
8.2.2 基于多智能体系统的能源互联网关键技术 368
8.2.3 虚拟电厂技术 377
8.2.4 分布式信息管理区块链技术 379
8.3 未来形态与发展趋势 381
8.3.1 能源细胞-组织视角下的能源互联网 381
8.3.2 多能分布式优化研究的挑战与展望 383
8.3.3 基于多智能体系统的能源互联网建设前景展望 385
8.3.4 能源互联网数字孪生及其应用 386
参考文献 387
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区域能源互联网智能调控技术 节选
第1章 综合能源系统架构、成员与功能 综合能源系统是当今能源行业*具创新性的领域之一，也是目前很多能源互联网、智慧能源、“互联网+”等概念工程的实施对象。能源互联网在规模上可大致分为跨国或跨洲大型能源基地之间的能源互联网、国家*骨干能源互联网、智慧城市能源互联网和园区型能源互联网等[1]。其中跨国或跨洲大型能源基地之间的能源互联网、国家*骨干能源互联网隶属于广域型能源互联网范畴，该类型能源互联网有助于实现跨国、跨洲大型能源基地可再生能源生产、传输及交易，以输送大规模可再生能源为主要目的，具有广域资源配置与需求调节的能力，是解决可持续能源供应的重要手段之一。智慧城市能源互联网、园区型能源互联网则属于区域型能源互联网范畴。区域型能源互联网更关注能源系统的神经末梢[2]，一般是由供能侧电源、分布式能源、储能元件、负荷等构成的综合能源系统，具有高效、安全、可控的特点。 本章将重点关注综合能源系统的顶层设计，首先总结目前综合能源系统的典型架构和形态特征；其次介绍综合能源系统中主要的产能侧、用能侧和储能侧主体及设备，并阐述目前综合能源系统信息和物理建模及仿真的研究热点；*后分析综合能量管理系统的整体方案和主要功能。 1.1 基本架构和形态特征 1.1.1 基本架构 1.系统运行架构 综合能源系统是基于能源互联网的大框架运行的，故本节将从顶层设计的角度简要介绍目前能源互联网领域的几种常见系统架构。 从能源互联网的构成来看，综合能源系统一般由四种分布式自治系统耦合而成，分别是电力系统、交通系统、天然气系统和信息互联网[3]。其中，电力系统承担着转换各种能源的任务，而且和天然气系统及交通系统有硬软件上的耦合。比如，在热电联供（combined heat and power，CHP）系统中，实施以热定电还是以电定热策略受电力系统和天然气系统用户的需求影响；再比如，交通系统中电动汽车充电桩的布局会对电动汽车行驶行为造成影响，反之亦然。 能源路由器作为能源互联网的核心设备之一，主要负责综合能源系统之间的交互过程管理。其本身除了可以看作一个多级变换器系统外，还应和信息网络紧密耦合。能源路由器可以在输电网络内提供灵活的交直流端口，从而以此为基础，实现交直流电网互联，开发便于分布式电源（distributed generation，DG）、储能装置、电动汽车和汽车充电桩等设备“即插即用”的终端接口。同时，由于能源路由器和信息网络有紧密联系，所以还可以实时监测、采集和控制各端口的电气量，为整个系统提供完善的运行依据，以满足多种网络的管理与调度需求。图1-1所示结构重点体现了能源路由器的作用和能源局域网的宏观拓扑结构。 在能源互联网中，能源路由器的功能具体分为以下几个方面[4]。 （1）能源控制。在能源互联网中，骨干网络仍将承担能源远距离传输的功能，分布式能源单元不仅是能源负荷，也是重要的能源供应来源，实现不同特征能源流融合是能源路由器必须具备的功能。**，能源路由器必须保证流入能源的质量满足需求；第二，能源路由器应能够保证能源的合理流动，实现恰当数量的能源流向恰当的负荷；第三，能源路由器能够及时监控能源流的质量，实时调节保证能源流的安全流动。 （2）信息保障。信息是决定能源路由器控制策略恰当与否的关键，准确性和时效性尤为重要。一方面，要求所有策略的选择都能够受到*广泛信息的支持，避免片面信息引起决策失误；另一方面，要求所有信息必须被及时传送，避免过时信息的影响。兼容（或具备）信息通信和信息处理功能是能源路由器有效运行的必然要求，要求各能源路由器不仅能够分享其管理范围内所收集的实时信息，还能够对得到的信息进行处理和利用。 （3）定制化需求管理。支持用户个性化能源使用策略是能源互联网的主要功能之一，其实现基础在于支持用户和能源互联网的交互。一方面，用户可以根据当前的能源供应形势调整自己的能源使用策略，能源互联网根据所有用户能源策略制定能源供应模式满足用户需求；另一方面，能源互联网会搜集不同用户的能源使用数据，从中计算出相应的能源使用规律，制定合理的能源使用策略，并将其反馈给用户，供用户选择。因此，能源路由器应具有接收和处理所管理区域内用户请求的能力，并且能够及时准确地将能源价格等反映当前能源供应形势的信息反馈给用户。 （4）网络运行管理。网络运行管理对能源互联网来说同样重要，实时保持网络的可用性、可扩展性、可靠性、可生存性、安全性等是追求的目标。能源路由器为实施网络管理提供了天然介质，设置管理功能模块，开发针对性的管理协议对能源互联网的运营具有重要的意义。从功能角度看，管理功能应包括网络的接入识别、管理策略的远程部署、异常处理和修复以及日志文件的设定与管理等。 能源转换器（energy converter）和能源集线器（energy hub，EH）属于综合能源系统的核心部件。能源转换器（或能源开关）是基于信息技术的电力电子器件，它不仅可以改变电网电压水平，而且可以转换电力存在形式，从而实现电力隔离、输电、电能质量控制等。在结构上，能源转换器和能源路由器近似，皆可以进行交直流转换。能源集线器单元（或能量枢纽）实际上是不同能源基础设施和/或负荷之间的接口。在能源集线器内，能量可以通过热电联产设备、压缩机、变压器、电力电子设备等一系列设备进行转换，每个网络可利用其他能源网络来满足本能源系统的部分负荷。由此可知，能源集线器有利于解决网络拥塞问题，从而降低拥塞发生的概率，提高生产效率和能源利用率。能源集线器的另一大优点是，配电网中的配电公司（distribution system company，DISCO）可以只管理能源集线器所在配电网络的输入量，而不需要管理集线器的输出，而配电网的需求侧管理可以由能源集线器代理来支持，因此，管理程序将更加简化。 围绕能源路由器、能源转换器（或能源集线器）和能源接口设计能源互联网的广义与狭义架构，如图1-2所示。这种结构的侧重点也在于能源路由器，层次较为清晰，并且强调了交通网络、传统电网和传统一次能源的作用。 信息与能源融合的实现途径是形成具有广域感知、在线辨识、超实时仿真、滚动闭环控制功能的物理信息融合层，它并不以独立的物理形态存在，而是从功能上实现信息系统与物理系统的无缝衔接，控制单元之间的协同互动。信息与能源融合下能源互联网的运行架构[5]主要包括4个关键环节。 （1）系统范围内装设海量信息采集和传感设备，采集基于同步时标，包括电压、电流、设备状态等在内的节点信息，具备全状态观测电网运行状态和设备运行工况的物理量信息，*大限度地降低系统状态和参数的不可观性和随机性。 （2）经由电力专网、互联网和工业控制网络，按照信息的不同内容和属性将信息传输至分布在全网各处的控制单元和控制中心，通信信息系统具有高可靠性和安全性，并对传输延时和数据丢失具有量化预测和建模能力。 （3）控制单元，如能源路由器，是能源互联网中进行能量控制的智能装置，兼具局部智能决策和闭环控制功能，通过大功率电力电子控制技术对功率方向、容量、质量进行实时控制，通过软件密集型嵌入式系统对控制策略进行实时更新和智能决策，软件系统和控制策略的灵活性将使控制单元对不同运行工况和需求场景具有自适应性。 （4）控制中心与控制单元共同构成分层式智能决策体系，控制中心以海量数据存储、云计算为基础，通过扩展状态估计、多尺度负荷-发电预测、扰动识别、超实时仿真、在线参数辨识等功能实现物理系统在数字环境下的同步镜像运行和控制决策生成。控制中心从全系统*优运行的角度为控制单元提供模型、参数和辅助决策依据。 2.分层分布式控制架构[6] 综合能源系统在源-网-荷-储一体化纵向互联方面具有可再生能源发电渗透率较高、混合潮流双向流动、大规模分布式设备平等接入、即插即用等特点，采用传统的集中式调控方法需要建立一个非线性高维优化模型，并设计一个能够处理海量数据的集中控制器用于判断网络各节点的运行状况，计算时间较长，且通信延迟问题使其计算准确性无法保障。同时，大量分布式设备的即插即用使能源互联网的拓扑结构可能随时发生变化，集中式优化方案将难以适用。针对上述问题，分层分布式优化方法逐渐成为能源互联网协调运行与控制的研究热点，与多智能体系统的有机结合为能源互联网的智能调控提供了有效解决途径。 相较于分布式控制，分层控制策略研究起步较早并已在电力系统中获得了广泛应用。传统分层方式通常是根据网络的物理结构进行划分，如先按照电压等级分层，再考虑地域和网架结构等因素进一步分为若干区域。这样的分层方式在应对故障隔离、局部系统变更等情况时具有明显优势，有利于提高系统整体的可靠性、灵活性及可扩展性。然而，多区域多层次的协调控制会造成大量的通信延时问题，影响系统的整体运行效率。基于此，有学者提出按照功能进行分层的思路，将能源互联网视为由能源路由器层、能源交换机层和能量接口层组成的三层结构，分别实现区域能源互联网与传统电网的连接、能源子网与能源路由器的连接以及分布式设备与能源子网的连接。采用功能分层控制结构进行能量平衡控制、供能质量调节和经济优化调度，不仅提高了系统整体运行效率，而且易于实现能源互联网的标准化和模块化。 基于物理与功能分层优化调控策略的思想，图1-3中给出了能源互联网的基本控制架构示意图。在该分层分布式控制架构下，能源互联网中的多个能源子网通过主干网架实现多种能源的功率交换，其控制方式与传统模式的不同主要体现在信息流的交互方面。每个能源子网都具有一个或少量主导节点和多个自治节点，其中，主导节点对整个网络的信息互联起到了关键作用。一方面，主导节点通过两种路径与外界相连，一种是与上级控制层直接互联，另一种是与相邻能源子网的主导节点相连。正常运行时，邻接主导节点间的信息交互即可实现广域的分布式调控；特殊或紧急情况下上级控制层可直接将控制指令下达给各个主导节点，实现集中与分布式控制的统一。另一方面，主导节点负责将从外界收集到的信息汇总整理，并转发给所在能源子网内相邻的自治节点，再由自治节点间的邻接信息通道将信息传递给其余自治节点，从而实现区域内的分布式调控。 分布式协同控制方法在处理能源互联网中大量分布式能源不确定性与波动性的底层控制问题上表现出巨大潜力。分布式调控手段无须建设复杂的通信网络，通过各分布式可控单元与其他邻近单元通信，结合收集到的有限状态信息进行迭代控制，取代了传统集中控制器的作用，并可在“激励-响应”模式下快速响应分布式设备的频繁状态波动。 实现分层分布式优化策略需要具有自治控制和响应调控指令能力的分布式可控单元的参与，而这些分布式可控单元就相当于不同的智能体，一同构成了多智能体系统（multi-agent system，MAS）。多智能体系统也称为多代理系统，广义来讲，多智能体系统可视为分布式人工智能技术的应用，其中的每个智能体能够充分发挥自主性并具有与系统中其他智能体交互、协调、达成一致的社会能力[7]。 在多智能体系统中，每个智能体（Agent）可依据图1-4中的工作流程按照不同
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