基于Multi-Agent System的智能电网负荷监控系统研究与设计
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 课题研究背景、目的与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外智能电网现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 美国的智能电网 | 第13-14页 |
| 1.2.2 欧洲的智能电网 | 第14-15页 |
| 1.2.3 中国的智能电网 | 第15页 |
| 1.3 智能电网技术的研究进展 | 第15-21页 |
| 1.3.1 国外研究进展 | 第15-19页 |
| 1.3.2 国内研究进展 | 第19-21页 |
| 1.4 本文研究内容及所做的主要工作 | 第21-23页 |
| 第2章 Agent与MAS技术 | 第23-41页 |
| 2.1 人工智能的发展与Agent | 第23-25页 |
| 2.2 MAS理论及应用 | 第25-37页 |
| 2.2.1 Agent的概念和特性 | 第25-28页 |
| 2.2.2 Agent的基本结构及分类 | 第28-29页 |
| 2.2.3 MAS与基元模型 | 第29-33页 |
| 2.2.3.1 Agent单元 | 第30-32页 |
| 2.2.3.2 Agent单元结构表示 | 第32-33页 |
| 2.2.4 MAS的组织结构 | 第33-35页 |
| 2.2.5 协调和协作机制 | 第35-36页 |
| 2.2.6 通信机制 | 第36页 |
| 2.2.7 MAS研究的主要问题 | 第36-37页 |
| 2.3 智能电网中MAS的智能化决策 | 第37-39页 |
| 2.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第3章 电力系统的负荷控制 | 第41-51页 |
| 3.1 电力系统负荷 | 第41页 |
| 3.2 电力系统负荷控制与发展 | 第41-43页 |
| 3.2.1 电力系统的负荷控制 | 第41-42页 |
| 3.2.2 电力系统负荷控制的现状与发展趋势 | 第42-43页 |
| 3.3 负荷控制方法 | 第43-48页 |
| 3.3.1 用电负荷类型分类 | 第43-46页 |
| 3.3.2 负荷数据采集 | 第46-47页 |
| 3.3.3 负荷预测 | 第47页 |
| 3.3.4 负荷的优化管理 | 第47-48页 |
| 3.4 传统负荷控制系统存在的不足 | 第48-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 基于MAS的负荷控制模型 | 第51-63页 |
| 4.1 MAS技术在负荷控制中的应用 | 第51-52页 |
| 4.2 基于MAS的电网负荷控制模型建立 | 第52-61页 |
| 4.2.1 数据处理和知识库的建立 | 第52-53页 |
| 4.2.2 负荷预测模型的建立 | 第53-55页 |
| 4.2.3 负荷优化模型建立 | 第55-61页 |
| 4.3 本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 MAS系统搭建和仿真结果分析 | 第63-77页 |
| 5.1 JADE仿真平台 | 第63-66页 |
| 5.1.1 JADE仿真平台简介 | 第63-64页 |
| 5.1.2 JADE的编程接口 | 第64页 |
| 5.1.3 JADE中Agent的状态及其行为类 | 第64-66页 |
| 5.1.4 利用JADE平台开发仿真系统 | 第66页 |
| 5.2 仿真实验 | 第66-74页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第74-76页 |
| 5.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 第6章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 总结 | 第77页 |
| 6.2 展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第85页 |
