（电力系统及其自动化专业论文）基于智能原理stlf的多层多agent评估系统研究.pdf

a b s t r a c t m e e t i n gt ot h ep r e c i s i o nd e m a n do fs h o r tt e r ml o a df o r e c a s t i n g ( s t l f ) i n e l e c t r i c i t ym a r k e t ，t h er e s e a r c ho fi n t e l l i g e n ts t l fe v a l u a t i n gs y s t e mb a s e do n m u l t i l a y e r & m u l t i a g e n tw a sp r e s e n t e dw i t hc r e a t i v i t y t h es y s t e mc o n s i s t so f i n t e r f a c el a y e r , e v a l u a t i n g & d e c i s i o n m a k i n gl a y e r , m u l t i - - t h e o r yf o r e c a s t i n gl a y e r , a n dd a t a b a s em a n a g e m e n tl a y e r a c c o r d i n gt ot h ea c t u a ll o a dc h a r a c t e ro fp o w e r s y s t e m ，t h eo p e r a t i n g s t a t u so fp o w e rs y s t e ma n dt h ee v a l u a t i n gr e s u l to f f o r e c a s t i n g ，t h e s eh i g h e rp r e c i s i o nf o r e c a s t i n g - a g e n t sw e r es e l f - a d a p t i v e l yc h o s e n t oe x e c u t e i na d d i t i o n ，t h es y s t e mh a se x t e n s i v e l yo p e nc h a r a c t e ra n ds c i e n t i f i c e r e a t i v i t y t h en e wt h e o r ya g e n tc a n b ea d d e di n t ot h i se v a l u a t i n g & d e c i s i o ns y s t e m t op e r f e c ta n d d e v e l o pc o n t i n u o u s l yt h es t l fs y s t e m t oa v o i dt h et i g h t c o u p l i n g o ft r a d i t i o n a lc o m p o n e n tp a t t e mi ns t l f s o f t w a r er & d t h es y s t e mw a sd e v e l o p e dw i t hr e l a xc o u p l i n g n e tp l a t f o r m a s t h en e e do fe v a l u a t i n gs y s t e mf o rm u l t i - r e c o u r s ed a t a ，h e t e r o g e n e o u sd a t a b a s e s w e r ei n t e g r a t e db ym e a n so fa d o n e ti nt h ec o m p l e xi n t e r n e te n v i r o n m e n t ；t h e f o r e c a s t i n gd a t aw a r e h o u s ew a sb u i l t ；t h ew e bs e r v i c ep r o v i d i n gf o r e c a s t i n g s e r v i c ef o ro t h e ru s e r sw a sa f f o r d e d s t l f e v a l u a t i n gs y s t e m w i t hf i n e v i s u a l i z a t i o na n dm a n e u v e r a b i l i t yc a np r o v i d em u l t i f o r mo u t p u to fe v a l u a t i n g r e s u l to nf o r e c a s t i n gp e r f o r m a n c e t h es t l fe v a l u a t i n gs y s t e mh a sg o o dp e r f o r m a n c ea sf o l l o w s ：i tc a no f f e rt h e e v a l u a t i n gr e p o r t o fs t l fs t u d ym o d e l so i ln e wt h e o r ya n do b t a i nt h e i r p e r f o r m a n c e i na c t u a lf o r e c a s t i n g 1 1 1 es y s t e mc a na d j u s ti t s e l fa n dr e a l i z et h eb e s t f o r e c a s t i n gt a r g e t t op r o m o t et h es t l fd e v e l o p m e n ta n ds c i e n t i f i ci n n o v a t i o n s t u d y ；a c c o r d i n gc l i e n t s r e q u e s t ，t h es y s t e mc a nt e s tt h ee v a l u a t i n gp e r f o r m a n c eo f s t l fm o d e l si np r a c t i c ea n df i n dt h ep r o b l e m so fm o d e l st oa d j u s tt h e m t h e r e f o r et h er e s e a r c ho i ls t l fe v a l u a t i n g s y s t e m h a sp r a c t i c a lv a l u ea n d s c i e n t i f i ci n n o v a t i o n k e yw o r d s ：i n t e l l i g e n tl o a df o r e c a s t i n g ；f o r e c a s t i n gp e r f o r m a n c ee v a l u a t i n g ； m u l t i l a y e r & m u l t i a g e n t ；n e tt e c h n o l o g y ；h e t e r o g e n e o u sd a t a b a s e s ；d a t a w a r e h o u s e ；w e bs e r v i c e 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的 研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表 或撰写过的研究成果，也不包含为获得苤鲞盘鲎或其他教育机构的学位或证 书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中 作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名：倦品降 签字日期：诃年，月、日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解墨凄盘茔一有关保留、使用学位论文的规定。 特授权墨洼盘堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名：吩耐# 签字日期：啪。1 年f 月 日 导师签名：乏童砟哆 签字日期：p l 年7 月。日 第一章绪论 1 1 课题研究的意义 第一章绪论 电力市场运营的有效性在很大程度上依赖于高精度的短期负荷预测 ( s h o r t t e r nl o a df o r e c a s t i n g ，s t l f ) 。预测的准确性直接影响到输、配电各部 门的经济效益，并对整个电力系统的安全性有很大影响。 s t l f 的研究己有半个多世纪的历史，积累了不少有价值的研究成果。但 由于系统负荷时间序列特性具有复杂非线性和受随机因素的影响，因此在预 测性能上难以达到电力市场运营对短期负荷预测高精度的要求。随着各领域 理论研究的进展对负荷序列的认识也在逐步深入，可使研究逐趋完善。但由 于具体各系统的负荷序列有着一定的差异，同时也存在不同情况的随机因素， 因此各种研究原理的预测方法有着不同的适应性，这就增加了研究的不稳定 性和重复性，大大地降低了科学研究的效率，阻碍了s t l f 科学研究的推进。 因此，本文创造性提出基于智能原理s t l f 的多层多a g e n t 评估系统的研究， 其目标为：( 1 ) 为了能掌握已有s t l f 研究在实际应用中的预测性能、使之作 出自适应调整的策略，实现最优的预测指标；( 2 ) 该系统的构造是基于多种 智能原理的预测a g e n t 层，该层可根据具体系统负荷特性、运行情况、评估结 果自适应选择高精度原理的预测a g e n t 执行，这是由评估决策层对s t l f 进行 误差分析的基础上来实现的；( 3 ) 研究的多层多a g e n t 智能s t l f 评估系统具 有良好开放性能和科学创新环境，可嵌入新原理的预测a g e n t ，可不断丰富和 完善评估系统，从而有效加速s t l f 的开发和科学创新研究成果；( 4 ) 可给本 地和远程用户提供在线的负荷预测服务。为了能给用户提供负荷预测计算评 估服务，以及评估系统多数据源的需求，构建了负荷预测专用的数据仓库， 采用a d o n e t 和w 曲s e r v i c e 实现复杂互联网环境下的异构数据库的集成、 分析和计算等，同时系统具备良好的可视化功能以增加可操作性等。因此课 题s t l f 评估系统研究是具有高实用价值和科学创新意义的；可为电力系统预 测精度的提高作出贡献。 1 2 负荷预测软件研究现状。】 目前的负荷预测软件按操作系统平台来划分主要有两大类：一类是基于 w i n d o w s 操作系统平台；另一类是基于u n i x 或l i n u x 等操作系统平台。至于 第一章绪论 1 1 课题研究的意义 第一章绪论 电力市场运营的有效性在很大程度上依赖于高精度的短期负荷预测 ( s h o r t t e r nl o a d l b r e c a s t i n g ，s t l f ) 。预测的准确性畜接影响到输、配电各部 门的经济效益，并对整个电力系统的安全性有很大影响。 s t l f 的研究已有半个多世纪的历史，积累了不少有价值的研究成果。但 由于系统负荷时间序列特性具有复杂非线性和受随机因素的影响，因此在预 测性能上难以达到电力市场运营对短期负荷预测高精度的要求，随着各领域 理论研究的进展对负荷序列的认识也在逐步深入，可使研究逐趋完善。但由 于具体各系统的负荷序列有着一定的差异，同时也存在不同情况的随机因素， 因此各种研究原理的预测方法有着不同的适应性，这就增加了研究的不稳定 性和重复性，大大地降低了科学研究的效率，阻碍了s t l f 科学研究的推进。 因此，本文创造性提出基于智能原理s t l f 的多层多a g e n t 评估系统的研究， 其目标为：( 1 ) 为了能掌握已有s t l f 研究在实际应用中的预测性能、使之作 出自适应调整的策略，实现最优的预测指标；( 2 ) 该系统的构造是基于多种 智能原理的预测a g e n t 层，该层可根据具体系统负荷特性、运行情况、评估结 果自适应选择高精度原理的预测a g e n t 执行，这是由评估决策层对s t l f 进行 误差分析的基础上来实现的；( 3 ) 研究的多层多a g e n t 智能s t l f 评估系统具 有良好开放性能和科学创新环境，可嵌入新原理的预测a g e n t ，可不断丰富和 完善评估系统，从而有效加速s t l f 的开发和科学创新研究成果；( 4 ) 可给本 地和远程用户提供在线的负荷预测服务。为了能给用户提供负荷预测计算评 估服务，以及评估系统多数据源的需求，构建了负荷预测专用的数据仓库， 采蹦a d o n e t 和w e bs e r v i c e 实现复杂互联网环境下的异构数据库的集成、 分析和计算等，同时系统具备良好的可视化功能以增加可操作性等。因此课 题s t l f 评估系统研究是具有高实用价值和科学创新意义的；可为电刀系统预 测精度的提高作出贡献。 1 2 负荷预测软件研究现状 目前的负荷预测软件按操作系统平台来划分主要有两大类：一类是基于 w i n d o w s 操作系统平台；另一类是基于u n i x 或l i n u x 等操作系统平台。至于 w i n d o w s 操作系统平台；另类是基于u n i x 或l i n u x 等操作系统平台。至于 第一章绪论 以前较旱的基于d o s 的负荷预测软件，由于使用不便和功能单一等缺点，已 经逐渐被淘汰，因而不作论述。按负荷预测的软件体系结构来分，主要分为 c s 结构和b s 结构等。由于软件的体系结构的变化同时反映了计算机技术的 不断进步，以下按这种分类方式进行讨论。 1 2 1c s 结构的负荷预测软件 c s 结构，即c l i e n t s e r v e r ( 客户机绡务器) 结构，是大家熟知的软件系统 体系结构，通过将任务合理分配到c l i e n t 端和s e r v e r 端，降低了系统的通讯 开销，可以充分利用两端硬件环境的优势。目前的负荷预测软件系统大多采 用c s 结构，并大致经历了由两层c s 结构到三层c s 结构的发展。 f 1 ) 两层c s 结构负荷预测软件系统 计算机软件系统结构的发展，一般而言经历了集中式、文件服务器和c s 结构。c s 结构结合了集中式结构和文件服务器结构的优势，同时克服了它们 的缺点，因而获得了广泛的应用。在c s 结构中，应用系统分布在两个独立 的实体即客户机( c l i e n t ) 和数据库服务- 器( s e r v e r ) 中。客户机提供用户界面，并 直接以s q l 语言向服务器发出请求，而服务器则服务于这种请求，执行s q l 语句，并将相应的结果返回给客户机。这两部分均独立工作，这既不同于集 中式结构也不同于文件服务器结构。在集中式结构中，应用系统在服务器运 行：而在文件服务器结构中，应用系统在客户机运行。 由于这种结构投资成本较小，所以目前的应用比较广泛，但是在实际应 用中这种两层c s 结构的限制也越来越明显： a 效率低下客户端应用程序在处理和数据库有关的功能时，常常维护一 个和后台数据库服务器链接的通道。这种结构在网络负荷不是很重的情况下， 也许效率较高；但在网络负荷较重时，会造成客户端应用程序的执行缓慢。 此外，客户端应用程序除了要实现用户界面外，还要实现应用逻辑又称商业 规则，这不仅造成系统资源的浪费，而且也降低了系统的可靠性。 b 维护困难由于应用逻辑被封装在客户端程序里，因而不能对这些规则 进行集中控制和管理。一旦应用逻辑发生变化，就必须更新所有的客户端程 序。当系统规模很大时，维护代价较高。 c 安全性差因为客户端应用程序直接和数据库服务器打交道，因此，客 户端拥有对数据库操作的足够权限，这使得某些非法用户能够操纵甚至破坏 数据。 d ，不可伸缩两层c s 结构无法超越客户机的物理界限，服务器也会禁止 这种伸缩。正是在这种前提下，推动了三层c i s 软件结构的发展。 第一章绪论 ( 2 ) 三层c s 结构负荷预测软件系统 三层c s 结构的出现显著改善了两层c s 结构的性能。它以构造分割式应 用程序的能力为基础对应用程序进行分割，不同的功能被分割到不同的组件 里。这些组件分为三个逻辑层，即用户服务、应用服务和数据服务。其中， 用户服务仅实现客户机中用户界面的功能；应用服务实现客户机中的应用逻 辑；数据服务即数据库服务器。用户服务只和应用服务打交道，而应用服务 又只和数据服务打交道。例如文献【4 】提出的三层结构，如图1 1 所示，整个系 统分为以下三层： 第1 层：负荷预测服务器( 即应用服务器) 。功能包括：a 数据采集，从 s c a d a 上获取原始负荷数据并接收来自气象台的气象信息数据，生成相应数 据表；b 分析数据处理，生成有关负荷特性的分析数据，响应客户瑞发出的请 求，并生成负荷预测的结果。 第2 层：数据服务器( s c a d a j 务器) 、气象信息维护主机。提供历史负荷 数据和实时负荷数据；获取气象信息数据。 第3 层：客户端程序。给客户端提供负荷分析及预测的工具。 图1 - 1 三层c s 结构负荷预测软件系统结构 作站 在图1 1 中，负荷预测服务器实现负荷预测计算服务，数据服务器实现数 据服务。每一个客户端应用程序不再直接和数据服务器相连，而只和负荷预 测服务器相连，通过负荷预测服务器再和数据库服务器连接。因此，这种三 层的c s 结构和两层的c s 结构相比，具有以下优势： a 提高效率在三层c s 结构中，客户端应用程序和应用服务器之间的连 接实际上只是一些简单的通信协议，而和数据服务器打交道所需要的设置或 第一章绪论 驱动程序，均由应用服务器来承担，这既减轻了客户端的负担，也降低了数 据库服务器的连接代价。 b 优化资源采用三层c s 结构以后，相应的功能均由各自的组件来实 现，不仅各层之间的逻辑关系清晰明了，而且相互之间不受影响。此外，还 可以避免客户端的过于臃肿，也使数据库服务器能专心于数据服务而不是频 繁地和客户端的应用程序交流。 c 易于维护由于应用逻辑被封装到了应用服务器中，因此，当应用逻辑 发生变化时，仅需修改应用服务器中的程序，而不必对每个客户端的应用程 序都进行更新。因而，提高了可维护性，也加强了数据的一致性。 d 安全性加强由于应用服务器分割了客户端应用程序和数据库服务器， 因而能有效地阻止非法客户的恶意破坏，数据库的安全性得到了加强。 e 可伸缩性三层c s 结构中的三层，只是逻辑上的概念，具体实现时，物 理结构上的差异可能会有很大。比如，三层既可以在一台计算机上，也可以 在两台、三台，甚至更多的计算机上，只要他们在体系上遵循三层c s 结构 即可。 1 2 2b s 结构的负荷预测软件 b s 结构，即b r o w s e r s e r v e r ( 浏览器稠艮务器) 结构，是随着i m e r n e t 技术的 兴起，对c s 结构的种变化或者改进的结构。在这种结构下，用户界面完 全通过w w w 浏览器实现，一部分事务逻辑在前端实现，但是主要事务逻辑 在服务器端实现，形成三层结构。b s 结构利用不断成熟和普及的浏览器技术 实现原来需要复杂专用软件才能实现的强大功能，并节约了开发成本，是一 种全新的软件系统构造技术。这种结构更成为当今应用软件的首选体系结构， 微软n e t 技术也是在这样一种背景下被提出来的架构，而j a v a 技术在这方面 也已经有大量的应用。 目前大多数应用软件系统都是c l i e n t s e r v e r 形式的两层结构，但现在的软 件应用系统正在向分布式的w e b 应用发展；内部的和外部的用户都可以访问 新的和现有的应用系统，w e b 和c l i e n t s e r v e r 应用都可以进行同样的业务处 理：不同的应用模块共享逻辑组件；通过现有应用系统中的逻辑可以扩展出 新的应用系统。这也就是目前应用系统的发展方向。 文献 5 】提出了基于三层b s 结构的电力系统短期负荷预测系统，该系统 可以使用户通过在线方式浏览数据、查看负荷预测结果并分析市场走势。该 系统的三层体系结构如图1 2 所示： 第一章绪论 图1 - 2 短期负荷预测系统的b s 体系结构 传统的c s 体系结构虽然采用的是开放模式，但这只是系统开发一级的 开放性，在特定的应用中无论是c l i e n t 端还是s e r v e r 端都还需要特定的软件， 没能提供用户真正期望的开放环境；b s 结构则不同，它的前端是以t c p i p 协议为基础的，企业内的w w w 服务器可阻接受安装有w e b 浏览程序的 i n t e r n e t 终端的访问，作为最终用户，只要通过w 曲浏览器，各种处理任务都 可以调用系统资源来完成，这样大大简化了客户端，减轻了系统维护与升级 的成本和工作量，降低了用户的总体拥有成本。软件系统的改进和升级越来 越频繁，b s 架构的产品明显体现的更方便的特性。无论用户的规模有多大， 有多少分支机构都不会增加任何维护升级的工作量，所有的操作只需要针对 服务器进行，如果是异地只需要把服务器连接上网即可立即进行维护和升级。 1 3电力系统短期负荷预测方法和误差分析陋2 0 】 1 3 1 短期负荷预测方法概述 在本论文s t l f 评估系统中s t l f 原理软件系统主要涉及两个类型：基于 数理统计理论的短期预测原理；基于n n 理论的短期预测原理。下面对这两类 原理做简要介绍： ( 1 1 基于数理统计理论的短期预测原理：主要包括回归分析和时间序列法。 回归分析法就是通过寻找自变量与因变量之间存在的相关关系及其回归 方程式，确定适当的函数类型和响应的参数，拟合一条最佳的曲线，然后将 此曲线外延至未来的适当时刻，在己知自变量取值时得到因变量的预测值。 按自变量的多少可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量与因变量 之间的回归方程的类型可分为线性回归分析和非线性回归分析。对于一元非 线形回归，可以通过适当的变量代换，转化为线形相关问题来处理，也可以 用迭代求解进行非线形最小二乘法确定参数。对于多元线形回归问题，可以 利用多元线形回归参数的最小二乘法来计算。 时间序列法与回归分析法相同之处都是将预测目标作为因变量，即待测 第一章绪论 负荷，自变量都是随机的，但回归法的自变量是以各种影响因素作为可控变 量，而时间序列法的自变量为历史负荷。本方法相对于回归模型更适用于短 期负荷预测，但是负荷的历史时间序列多为非平稳过程，需要平稳化后才能 分析建模，常用的平稳化方法有差分法，参数法。 ( 2 ) 基于n n ( 神经网络) 理论的短期预测原理：传统的数学模型是用显 式的数学表达式加以描述，这就决定了传统预测模型的局限性。事实上，负 荷变化的自然规律很难用一个显式的数学公式予以表示。神经网络方法是这 一领域内的一个重大突破，该方法视传统函数的自变量和因变量为输入和输 出，将传统的函数关系转化为高维的非线性映射，而不是显式的数学表达式。 b p n n 算法：反向传播( e r r o rb a c kp r o p a g a t i o n - - b p ) 算法是多层感知器的 一种学习算法，它是早期s t l f 基于n n 原理所用的学习算法，但由于存在收 敛速度慢和易于陷入局部最小等局限性，后期研究中都提出了不少的改进b p 算法。随着启发式优化算法的发展，将其引入对n n 的训练学习，局限性得到 了改变。如遗传算法，它可从两方面来优化神经网络，即n n 的隐层神经元数 目结构和n n 层间权矩阵的优化，它把一组样本的输入输出问题变成一个非线 性全局优化问题，使用了最优化问题，使用了最优化中最普遍的梯度下降算 法，用迭代算法求解权相应于学习记忆问题，加入隐节点使得优化问题的可 调参数增加，从而可以得到近似最优解。 r b f - n n 算法；r b f ( r a d i a lb a s i sf u n c t i o n ，辐基函数) 神经网络，也称作 具核函数的神经网络，它无须并经验设置隐层神经元数目，由学习过程来确 定。以其灵活性强，易于训i 练，内插和外推性能好等特点而受到很大关注。 在r b f - n n 中，隐层执行的是一种用于特征提取的非线性变换，它将输入空 间映射到一个新的空间，输出层在该新的空间中实现线性组合，可调节的参 数就是该线性组合的权值和控制基函数形状的参数。该网络在理论上已证明， 可以提供一般3 层网络的逼近能力。 e l m a n - n n 结构及其算法：e l m a n n n 是一种回归神经网络( r e c u r r e n t n e u r a ln e t w o r k ) ，它在前馈神经网络基本结构的基础上，通过存储内部状态 使其具备映射动态特征的功能、从而使系统具有适应时变特性的能力，代表 了神经网络建模和控制的方向。e l m a n n n 一般分为四层：输入层、隐层、关 联层和输出层。其输入层、隐层和输出层的连接类似于b p n n ，输入层的单 元仅起信号传输作用。输出层单元起线性加权作用。隐层单元可有线件和非 线件激活函数，而关联层则用来记忆隐层单元前一时刻的输出值。可以认为 是一个一步时延算子。e l m a n - n n 的特点是隐层的输出通过关联层的延迟、存 储，自联到隐层的输入，这种自联方式使其对历史状态的数据具有敏感性， 内部反馈网络的加入增加了网络本身处理动态信息的能力，有利于动态过程 第一章绪论 的建模。此外e l m a n n n 的动态特性仅由内部的连接提供，无需使用状态作为 输入或训练信号，这也是e l m a n - n n 相对于静态前馈神经网络的优越之处。因 此它与前两种n n 有本质的区别，能与负荷序列的动力学行为具一致性。 除以上的简述外，本课题组尚有不少基于非线性混沌动力学理论的s t l f 模型系统，不再一一介绍。 1 1 3 2 负荷预测的误差分析指标 对预测方法性能好坏的评估是建立在统计分析的基础上，一般是通过各种 预测精度指标来衡量的，常用的误差分析指标函数有： 百分比相对误差： p r e =a ，c t u a l ( i ) - f o r 。e c a ，s t ( i ) 1 0 0 ( 1 - 1 ) a c t u a l ( i ) 平均绝对误差： m a e = 寺l a c t u a l ( i ) 一f o r c a s e ( i ) l m 智。 平均绝对百分误差： m a p e = 1 m 争鲁l a c t u a l ( i ) - f o r e ) c a s t ( i ) l a c t u a l ( i - 1 。 m 智) 平均误差平方和： m s e 2 击挈a c t u a l ( f ) 一f o r e c a s t ( f ) 】2 相对平方差： 主：t a c t u d ，( f ) 一f o ，8 c a s t ( i ) 2 r s e = 面导一 t a c t u 娴一f o r c a s t ( i + 1 ) 2 相对日误差 均方根误差 l a c t u a l ( i ) 一f o r e c a s t ( i ) l r d e 2 p e a i g l o a a _ o 口彳n e 磊a 产 口v r i s =廊浮雾 ( 1 - 2 ) ( 1 - 3 ) ( 1 4 ) ( 1 5 ) ( 1 6 1 ( 1 - 7 ) 在实际的负荷预测研究中，上述的性能评价指标的选用与具体所研究预 测方法的类型有关的。 1 4 本文的主要研究工作 第一章绪论 负荷预测的研究目前积累了很多关于算法模型的研究成果，其中大量的 算法已经进入实用阶段。基于这些算法，也形成了许多负荷预测独立的软件 程序包，或者是作为能量管理系统( e m s ) 的一个组成部分提供。随着电力 市场改革的深入和计算机技术的快速发展，软件开发技术在不断发生着变化， 新的开发技术不仅可以大量节省软件的开发成本和缩短软件的开发周期，同 时开发出的软件性能也有很大的提高。因此，通过对现有负荷预测软件系统 的研究，针对现有负荷预测软件的存在不足之处，本文创造性提出和研究了 基于多层多a g e n t 的负荷预测性能评估系统，它可以适应跨越多地域的网、省 级电力部门s t l f 模型运行检验等需求的服务：可为开发新原理研究的s t l f 模型系统、已在实际系统中运用的s t l f 模型系统测试评估、改进预测精度服 务。本文的主要研究工作有： 一、通过对当前的计算机软件新技术、数据库技术和网络服务技术的全 面了解，进行综合归纳、分析和概述。重点论述了软件体系结构和 人工智能技术的发展，为本文研究工作的开展奠定了理论基础和评 估系统的设计方法。 二、创造性提出了构造全新概念的多层多a g e n t 智能s t l f 评估系统。在 分析了现有组件化负荷预测软件系统优缺点的基础上，为了确保所 研究系统性能完善以及结构的合理性，具体包括：( 1 ) 提出了多层 多智能a g e n t 的结构，研究系统的核心是构造多智能a g e n t 实体，形 成分布式智能问题求解系统。这是与常规组件化负荷预测结构最本 质的区别。可避免目前s t l f 的研究和开发应用的传统组件模式紧密 耦合性等不足，故提出基于具有松散耦合性质的微软n e t 平台进行 开发。( 2 ) 提出以a d o n e t 实现复杂互联网环境下异构数据库的 集成。按评估系统多数据源的需求，该系统使用微软n e t 平台进行 开发，采用a d o n e t 、w e bs e r v i c e 和数据仓库等新技术，非常适用 于松散结构的应用程序。使评估系统能够在复杂的互联网环境下实 现相关数据的集成、分析、计算等。( 3 ) 采用w e bs e r v i c e 为远程用 户提供负荷预测性能评估或开发服务。采用w e bs e r v i c e 的方式，本 系统不仅可对本地s t l f 新原理研究模型做出评估，掌握它们在实际 应用中的预测性能，并做出白适应的调整；也可根据远程用户要求 检验实用中s t l f 模型的预测性能，发现模型的问题可提供调整服 务，从而有效加速s t l f 的开发和科学创新研究，使s t l f 的研究进 入更具科学化的阶段。 三、创造性提出了构建负荷预测专用的数据仓库。针对电力系统负荷预 第一章绪论 测计算的要求，通过分析现有s c a d a m i s 数据系统的情况，构建负 荷预测专用的数据仓库。实际的电力企业数据库环境比较复杂，在 普通的应用环境中很难将这些高度分布的数据集中起来充分利用。 而在构建数据仓库进行数据转移的过程中，则可以通过数据转移工 具，将位于不同操作系统平台、不同数据组织形式中的数据按照一 定的规则，集中在一个数据仓库中，从而保证数据仓库中数据的完 整性、协调性和一致性，达到充分利用各种数据源的目的。这样不 仅可以降低对s c a d a m i s 资源的消耗，而且可以积累大量有用的历 史负荷和相关因素数据，可为负荷预测算法的研究营造非常有益的 支持环境，从而为提高负荷预测精度的研究提供重要基础。本论文 研究和提出了该数据仓库概念模型、逻辑模型、物理模型的设计方 法和关于异构数据库的访问技术。 第二章计算机软件技术发展现状 第二章计算机软件技术发展现状 本文所研究的基于多层多智能a g e n t 的s t l f 评估系统是与计算机软件技 术紧密联系在起的。计算机软件技术的范围相当广泛，本文将侧重于计算 机软件体系结构方面，对计算机软件技术的发展和现状作基本的简述。 传统的开发模式是先由软件开发人员通过集成本地系统服务的方式来开 发应用程序，这种模式要求开发人员使用一整套本地开发资源，并精确控制 应用程序的性能。如今，开发人员在很大程度上己挣脱了这种模式的束缚， 这就是采用组件技术。组件技术可以将网络中( 主要是局域网) 各处的众多 的应用程序进行集成，用于构建具有复杂结构的多层软件系统。 现有的组件技术主要包括o m g ( o b j e c tm a n a g e m e n tg r o u p ) 组织的 c o r b a ( c o m m o no b j e c tr e q u e s tb r o k e ra r c h i t e c t u r e ，通用对象请求代理结 构) 咀及s u n 公司的j a v a b e a n 和e j b 、微软的d c o m ( d i s t r i b u t e dc o m p o n e n t o b j e c tm o d e l1 和n e t 架构等。 2 1o m g 的c o r b a 技术 2 1 - 2 3 】 c o r b a 是一个分布式的面向对象应用架构规范，它是由o m g 组织在8 0 年代末提出，在9 0 年代逐步完善，形成现在被软件行业普遍认可的标准 c o r b a i i o p 规范2 - 3 。c o r b a 的开发者o m g 最初由3 c o r n ，a m e r i c a n a i r l i n e s ，c a n o n ，d a t ag e n e r a l ，h e w l e t t - p a c k a r d ，p h i l i p s ，s u n 和u n i s y s 等8 家公司在1 9 8 9 年组建，专门从事公共软件平台的研究和行业标准的制订，目 前已经有8 0 0 多个成员单位加入o m g 。 c o r b a 是在当今快速发展的软件与硬件资源的情况下发展出的一种新 技术，它可以让分布的应用程序完成通信，无论这种应用程序是什么厂商生 产的，只要符合c o r b a 标准就可以相互通信。c o r b a l 1 于1 9 9 1 年由o m g 提出，同时还提出了接口定义语言( i n t e r f a c e d e f i n i t i o n l a n g u a g e ，i d l ) 以及能 够让客户，月务器对象在特定的o r e 3 ( 对象请求代理) 实现中进行通信。而1 9 9 4 年提出并被采纳的c o r b a 2 0 标准才真正实现了不同生产厂商间的互操作性。 2 0 0 2 年8 月，o m g 发布了c o r b a3 标准规范，到目前为止，这仍是最新的 标准。 c o r b a ( 公共对象请求代理体系结构) 是一个分布式的面向对象的客户 端i n 务器平台。它包括： o 第二章计算机软件技术发展现状 a 一个面向对象的远程过程调用( b p c ) 机制； b 对象服务f 例如命名或交易服务) ； c 不同编程语言的语言映射； d 互操作协议： e 编程指南和模式。 c o r b a 把特别的专用目的的机制( 如s o c k e t 通信) 替换为一个开放的、标 准的、可升级且可移植的平台。c o r b a 能处理同质和异质的环境。支持异质 系统的主要特性是：位置透明，服务器透明，语言无关，实现无关，体系结 构无关，操作系统无关，协议无关，传输无关。因此，可以这样理解c o r b a ： 种异构平台下的语言无关的对象互操作模型。即：c o r b a 的设计是独立于 平台和语言的，因此c o r b a 可以在任何平台上运行，可以定位在网络的任何 地方，能够使用任何有i d l ( i n t e r f a c ed e f i n i t i o nl a n g u a g e ) 映射的语言。 因为c o r b a 技术是在充分发挥新技术的优势和克服已有方法的缺陷的 基础上发展起来的，具有以下特点： ( 1 ) 引入了代理( b r o k e r ) 的概念。它有三个基本的作用：完成对客户提出的 服务请求的映射；自动发现和寻找服务器；自动设定路由，实现到服务器方 的执行。这样，客户和服务器相互独立，使得软件易于修改、移植和维护。 ( 2 ) 实现的客户方程序和服务器方程序的完全分离。客户将不再同服务器 发生直接的联系，而仅仅需要同代理进行交互。在调用方式不变的情况下， 服务器和客户程序可自由修改或升级，而不用再通知对方。 ( 3 ) 分布计算同面向对象的概念相互结合。提高了软件的重用率、控制冗 余度等。 ( 4 ) 提供了软件总线的机制。c o r b a 提供了一系列的接口规范，任何应用 系统、软件系统，只要具有和该规范相符合的接口定义，就能方便地集成到 c o r b a 系统中，而且该接口规范独立于任何实现语言和环境，实现软件能在 软件总线上的即插即用。 ( 5 ) 分层的设计原则和实现方式。c o r b a 规范仅定义了o r b 需要用到的 基本对象，使c o r b a 系统核心始终是一精简的实体，而各种复杂功能和应用 可以自由扩展和延伸。 2 2s u n 公司的j a v a b e a n 和e j b l 2 4 s u n 公司在1 9 9 5 年发布了j a v a 的测试版，在1 9 9 6 年之前，j a v a 并不为人所 熟悉和使用，但现在它已经成为广泛使用的编程语言之一。作为j a v a 标志性的 第二章计算机软件技术发展现状 平台版本，j 2 e e ( j a v a 2 平台企业版) 最初于1 9 9 9 年年底发布，并获得巨大成 功。 j a v a b e a n 和e m 作为j 2 e e 体系结构的组成部分有一些基本相同之处。它们 都是用一组特性创建，以执行其特定任务的对象或组件；它们还有从当前所 驻留服务器上的容器获得其它特性的能力。这使得b c a n 的行为根据特定任务 和所在环境的不同而有所不同，大多数常用的b e a n 通常是中小型控制程序， 但也可以生成包装整个应用程序的b e a n ，将其嵌入到复合文档中。下面分别 介绍一下j a v a b e a n 和e j b 。 2 _ 2 1j a v a b e a n 介绍 j a v a b e a n 是描述j a v a 的软件组件模型，这个模型可以设计成能够集成到其 他软件产品中的j a v a 组件。在j a v a b e a n 规范中定义了属性和事件等特征， j a v a b e a n 规范详细地解释了组件问事件登记、传递、识l l _ 币n 属性使用、定制和 持久化的应用编程接口和语意，说明开发工具中应用程序组装的问题。在具 体设计中，可以将属性分为四类；s i m p l e 、i n d e x e d 、b o u n d 与c o n s t r a i n e d 。s i m p l e 属性表示一个伴随有一对g e t s e t 方法的变量；i n d e x e d 属性表示一个数组值，使 用与该属性对应的g e t s e t 方法可取得数组中的数值：b o u n d 属性是指当该种属 性的值发生变化时，要通知其它的对象；c o n s t r a i n e d 属性是指当这个属性的值 发生改变时j a v a 对象可否决属性值的改变，c o n s t r a i n e d 属性的箍听者通过抛出 p r o p e r t y v e t oe x c e p t i o n 异常来阻止该属性值的改变。事件处理是j a v a b e a n 体系 结构的核心之一，通过事件处理机制，可让一些组件作为事件源，发出可被 描述环境或其它组件接收的事件，这样不同的组件就可在构造工具内组合在 一起，组件之间通过事件的传递进行通信，构成一个应用。 j a v a b e a n 易用、更易写，可以在支持j a v a 的任何干台上工作，无须重新编 译。用j s p 建设的网站，基本上就是通过使用j a v a b e a n 来使网站动态化。 j a v a b e a n 是一个用j a v a 代码编写的可复用组件，j a v a b e a n 的值是可以通过一个 属性获得的，通过这个属性来访问j a v a b e a n 抓设置。例如，我们可以用个 b e a n 把常用的数据库功能都封装起来，比如打开数据库、关闭数据库、执行 查询、插入操作等，这样就可以隐藏复杂的数据库操作。 2 2 2e j b 介绍 e j b ( e n t e r p r i s ej a v a b e a n ) 是用于开发和部署多层结构的、分布式的、面 向对象的、j a v a 应用系统的、跨平台的构件体系结构。它是j a v a 服务器端服 务框架的规范，软件厂商可以根据它来实现e j b 服务器，e j b 定义了一个j a v a 第二章计算机软件技术发展现状 组件模型，但e j b 的侧重点是详细地定义了一个可以合理部署j a v a 组件的服 务框架模型，其中并没提及事件，因此e j b 通常不发送和接收事件，同样e j b 也没有提及属性，属性定制并不是在开发时进行，而是在运行时通过一个部 署描述符来描述。另外，e j b 体系结构还内置了对典型企业级系统服务的支持， 包括分布式对象、事务处理、数据库、安全和全局命名等。 e j b 的组件结构是以作为可复用的服务器端组件而设计的，它使企业能够 建立可升级、安全可靠、可运行于多重平台且以商务为重点的应用程序。e j b 可以让企业开发人员只集中于开发商务逻辑，而不用花费精力处理分布式服 务器端系统所带来的底层问题，从而使开发人员可以快速开发大规模的企