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图中，高级量测体系AMI：继承与发展传统AMR的各种应用，通过智能电表和通信、信息集成，实现供需之间电力和信息的双向流动，支持表前电网侧和表后用户侧的各种应用。

高级配电运行ADO：继承与发展传统SCADA/DMS的各种应用，支持分布能源和电动汽车充放电的入网管理和市场交易，电网的安全自愈和优质高效运行，和供需互动的双向服务。

高级输电运行ATO：继承与发展传统SCADA/EMS的各种应用，支持接入灵活交流输电、高温超导输电等新系统元件，高压集中发电和低压分散发电的协调优化，事件启动快速仿真决策、灵活分区故障隔离，避免或缩小大面积停电。

此外，智能电网中的高级资产管理AAM，与AMI、ADO、ATO相集成，使用有关信息和控制，实现对资产规划、建设、运行维护等全生命周期的优化管理。

可见，智能电网研发领域中，和传统电网重大不同且量大面广的，都集中在配用电领域。即：用电领域智能电表与通信信息结合组成的先进量测体系AMI、及其表前表后各种应用，应对简单受电网络转型为复杂有源网络、大量分布能源和电动汽车充放电入网管理和市场交易的ADO，以及两者共同支持的供需互动双向服务等。

考虑到智能电网是从传统电网发展而来，因此，研发智能配电网时，应充分利用传统电网的现有基础，最大限度地优化投资，避免重复建设。为此，本文将智能配电网的研发内容划分为实现电力和信息的双向流动、支持各种应用的支撑系统，表前表后、当前今后的各种应用，以及支撑应用一体化的智能设备三个层次，在充分发挥传统电网现有系统作用的同时，跟踪技术创新实现跨越式发展。

但这些增效应用，都以当前单向的供需关系为前提，即使接入少量的可再生能源发电和电动汽 车充电桩或充电站，也是按负荷效应处理，不涉及供需互动的双向服务问题。 表前电网侧当前的这些增效应用，如支撑系统的水平不低，对集中控制系统(SCADA/DMS、 负荷管理、营销管理等)而言，并无突出的难点。但对于分布控制系统(继电保护、就地无供补偿 等) 却存在网络重构后的再整定或自适应难点问题。 ， 对此， 将在下节的潜在应用中， 一并加以讨论。

3电网侧今后的潜在应用表前电网侧今后的潜在应用，主要是解决配电系统接入大量的系统新元件(包括可再生能源发 电和电动汽车充放电)后，所引发的双向服务、入网管理和市场交易问题，研发和实施工作量较大。

间歇性、功率不稳的可再生能源分布式发电大量并网运行时，将改变传统电网的结构，使配电 系统从简单的受电网络变成复杂的有源网络。当前配网的保护和控制配置方案不适应多分布发电源 的接入，已成为广泛采用分布式发电的技术瓶颈，更不用说由于通过逆变装置并网而带来的诸多电 能质量问题了。

电动汽车充放电的入网管理，技术上虽较可再生能源发电简单。但由于更加量大面广，存在大 量用户、中间服务商和电力公司之间的单独组网和营销管理等复杂问题。

尽管可再生能源发电和电动汽车充放电的入网管理和市场交易，提出了许多难题。但主要的难 点，还在于供需互动后接入的这些用电设备和系统，将以千位数量级增长，并需解决与电网并网运 行后的系统优化、协调和控制等问题。此时，传统的 SCADA/DMS 系统已不可能监视控制到每个单独 设备，只能监视控制到运行工况的边界，而通过设置在边界的分布式的智能控制来解决问题，这才是实施智能配电网所面临的一个研发难点和热点。

和静态模型与动态数据相结合的精确解不同，分布式的智能控制必须与知识工程的智能解相结 合，当前分布式智能的研发方向，几乎毫无例外地采用多智能体(multi-agent)技术。面向 Agent (AO， agent-oriented)是继面向过程和面向对象(OO，objeci-oriented)之后、新一代的软件系统工程技术。 Agent 是将知识和使用它的一组操作或过程封装在一起得到的一个实体，具有结构和属性，并 可通过消息互相通信。Agent 特有的自治性和主动性，可独立地完成其目标而不需要外界的指令、 或感知环境变化时通过规划实现其目标。因此，Agent 又有“主动的对象”之称，知识工程界均将 Agent 意译为“主体”或 “智能体” ，而不采用概念易于混淆的“代理” 。单个的 Agent 拥有解决问 题的不完全的信息或能力，没有系统全局控制能力。但可通过相关 Agent 间的协调和协作组成 Multi-Agent 系统，来解决复杂的全局性问题。 包括反应、协作和认知三层结构的 Multi -Agent 系统，

无通信能力的反应式 Agent，相当于传统上“事先整定、实时动作”的继电保护和就地无功补偿装置，根据程序安排自主作出反应，而无须外部指令控制。但保护和补偿定值的设定和修改 只能离线进行。加上具有通信能力的协作层后，当事件响应的快速仿真决策需对有关保护定值或稳 定补救方案进行修改和调整时，就可依靠外部知识协作、对反应参数或程序进行修改和调整，以提 高装置的适应性水平。这种通过不断修改系统控制参数来改进系统执行能力的感知型学习，不涉及 与具体任务有关的知识，但对外部知识依赖性强，在通信中断的情况下难于达到自适应的水平。如 进一步加上具有与具体任务有关的内部知识组成认知式 Agent，即使通信中断或情况紧急来不及协 调时，也可根据内部积累的知识作出自适应反应，充分体现 Agent 的自主性。

三层结构的 AO 系统，既可用以解决上节所述分布控制系统的再整定或自适应、和本节集中控制 系统作为远方终端的分布智能控制问题，也可用以解决下节用户侧应用的分布智能体系结构问题。

用户侧当前的增效应用不言而喻，作为在用户和电网之间反映电力和信息双向流动的智能电表，除作为电网侧现有调 度管理、需求侧管理、营销管理系统、停电管理、以及用户信息等系统的终端外;对用户来说，由 于增加了电网侧电力和市场、用户侧设备和用电信息的可视化和透明度，大大有利于用户主动选择 和优化用电方式，节约用电和减少电费支出。一般可减少 15%以上的峰荷和10%以上的总需求。

早期，这些增效应用，都以当前单向的供需关系为前提，即使接入少量的可再生能源发电和电 动汽车充电桩或充电站，也是按负荷效应处理，不涉及供需互动的双向服务问题。因此，智能电表 对用户设备的监控比较简单，可按类似继电保护“离线整定、实时动作”原则，按预定程序进行反 应处理。 随着再生能源发电、电动汽车充放电、以及其他用户设备的大量并网运行、和供需互动双向服 务的实现，单向的“离线整定、实时动作” ，已不能实现双向互动后的系统优化、协调和控制。而现 有的 SCADA 系统，又不可能直接接入千位数量级增长的系统新元件。因此，必须采用上节所述的分 布式智能控制技术，组成如图 3 所示的分布式智能体系结构，以解决“量大面广”的分区控制问题。

关键词： 智能配电