Труды КНЦ вып.8 (ЭНЕРГЕТИКА вып.4 1/2012(8)

Сведения об авторе Победоносцева Вероника Валерьевна, младший научный сотрудник лаборатории энергосбережения и возобновляемых источников энергии Центра физико-технических проблем энергетики Севера КНЦ РАН, к.э.н. Россия, 184209, Мурманская область, г.Апатиты, Академгородок, д.21А Эл. почта: pobcdonosccva@. icn.kolasc.net . ru УДК 621.311 А.Ю.Рыгалов, Ю.П.Кубарьков ПРИМЕНЕНИЕ МУЛЬТИАГЕНТНЫХ СИСТЕМ В ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКЕ Аннотация Рассмотрена сущность мультиагентных систем, возможность и общие принципы построения мультиагентных моделей в сфере электроэнергетики, их использование для построения Smart Grid. Ключевые слова: мультиагентная система, умные сети, ИТ-системы, моделирование. A.Yu.Rygalov, Y.P.Koubarkov APPLICATION OF MULTI-AGENT SYSTEMS IN POWER INDUSTRY Abstract The essence of multi-agent systems, ability and general principles of multi-agent models in power industry sector, their using for building Smart Grid are discussed. Keywords: multi-agent systems, Smart Grid, IT, modeling. В последние десятилетия в сфере электроэнергетики активно применяются информационные технологии. Они помогают при проектировании, эксплуатации и прогнозировании. При нынешнем объеме информации, сопутствующей производству, передаче и потреблению электроэнергии, не только невозможен отказ от использования компьютеров, но постоянно рассматриваются перспективы применения все новых и новых средств передачи, обработки и вывода информации. На смену простейшим примитивным программам стали приходить информационно-аналитические комплексы и экспертные системы, ведутся активные разработки нейронных сетей. Начало разработок специализированных экспертных систем и искусственных нейронных сетей стало обращением электроэнергетики к области искусственного интеллекта. Оледующим шагом в этом направлении могут стать мультиагентные (или многоагентные) системы (МАС). От перехода к интеллектуальным сетям (Smart Grid) ожидают потока информации, следующего за потоком энергии. Этот поток необходимо обработать, интерпретировать и выполнить адекватные действия (по мере необходимости). Решить эти задачи при помощи программного обеспечения, действующего сегодня, можно. Однако исследования в области искусственных нейронных сетей доказали эффективность и целесообразность обучения программам (причем без участия человека). 102