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| 編輯推薦： |
本书采用理论与实践相结合的方式，结合实际应用案例，详细介绍多智能体技术在储能领域的应用。
本书配有源程序代码，帮助读者构筑起一套面向智慧储能的多智能体技术应用体系。
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| 內容簡介： |
本书围绕多智能体技术在储能领域的应用，采用理论与实践相结合的方式，通过对其技术路径、方法原理、编程环境及实际案例项目的讲解，构筑起一套面向智慧储能的多智能体技术应用体系，帮助广大读者快速掌握多智能体技术，并深刻理解智慧储能相关理论、技术及应用。
本书共11章，主要介绍多智能体系统、强化学习算法及其在储能电站管理中的应用。其中，第1～4章主要介绍多智能体技术及其编程开发环境；第5、6章主要介绍强化学习、多智能体深度强化学习相关算法原理及其应用；第7～10章重点介绍多智能体技术在储能领域的相关应用案例；第11章总结展望多智能体技术及智慧储能的应用现状与发展趋势。
本书可以作为人工智能、控制工程等相关专业的参考用书，也适合能源控制领域爱好者阅读。
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| 目錄：
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序一
序二
前言
第1章 绪论 1
1.1 多智能体技术 1
1.2 多智能体技术的应用 2
1.3 JADE简介 3
1.4 强化学习 4
1.5 本书介绍 7
第2章 智能体技术概述 9
2.1 关于智能体 9
2.1.1 智能体和多智能体系统 9
2.1.2 基于智能体的计算系统体系结构 10
2.1.3 基于智能体的计算系统管理 11
2.2 关于FIPA 12
2.2.1 术语和定义 12
2.2.2 FIPA抽象体系结构 13
2.2.3 智能体管理规范 18
2.2.4 智能体消息传输服务 21
2.2.5 FIPA本体服务 22
2.2.6 FIPA ACL消息结构 24
2.3 FIPA与JADE的关系 34
2.4 本章小结 36
第3章 JADE平台 37
3.1 JADE平台和智能体范式 37
3.2 JADE平台的体系结构 39
3.2.1 JADE组件 39
3.2.2 JADE 智能体系统体系结构 40
3.2.3 主要体系元素之间的关系 41
3.2.4 JADE平台容错机制 42
3.3 JADE包 43
3.4 图形化平台管理工具 47
3.4.1 智能体与GUI之间的交互机制 47
3.4.2 远程监视控制台 48
3.5 JADE安装及使用 57
3.5.1 开发环境 57
3.5.2 环境变量配置 57
3.5.3 平台使用 60
3.6 本章小结 62
第4章 JADE编程基础 63
4.1 JADE智能体生命周期控制 63
4.1.1 创建一个简单的JADE智能体 63
4.1.2 智能体标识符 66
4.1.3 智能体终止 67
4.1.4 CMD窗口下的AP控制 68
4.1.5 向智能体传递参数 69
4.1.6 MyEclipse环境下JADE体系结构部署 71
4.2 智能体任务 75
4.2.1 一般任务模型 77
4.2.2 简单任务模型 78
4.2.3 复杂任务模型 84
4.3 智能体之间通信 89
4.3.1 发送/接收消息 89
4.3.2 消息模板 91
4.4 黄页服务 94
4.4.1 发布服务 94
4.4.2 搜索服务 95
4.5 本章小结 99
第5章 强化学习 100
5.1 强化学习算法 100
5.1.1 概述 100
5.1.2 学习任务 102
5.1.3 Q学习 103
5.1.4 资格迹 108
5.2 应用案例 109
5.2.1 基于强化学习的五子棋AI设计 109
5.2.2 基于强化学习的城市道路单交叉口交通信号优化控制 114
5.3 本章小结 131
第6章 多智能体强化学习 132
6.1 多智能体强化学习算法 132
6.1.1 概述 132
6.1.2 梯度上升算法 133
6.1.3 WoLF-PHC算法 134
6.1.4 FMRQ算法 137
6.2 多智能体强化学习在重复博弈中的分析 142
6.2.1 对IQL算法建模 142
6.2.2 对FMRQ算法进行收敛性分析 146
6.3 应用案例 154
6.3.1 分布式传感器网络 154
6.3.2 推箱子问题 157
6.3.3 两AGV任务调度与路径规划 160
6.4 本章小结 162
第7章 基于多智能体系统的光储荷微网控制 163
7.1 基于MAS的光储荷微网能量管理系统结构 163
7.2 智能体之间协调策略 164
7.2.1 微网内部智能体之间的协调 165
7.2.2 微网间智能体的协调 167
7.3 基于JADE的智能体系统实现 168
7.3.1 光伏智能体PVA 168
7.3.2 负荷智能体LoadA 171
7.3.3 储能智能体BatA 174
7.3.4 微网智能体MIA 177
7.3.5 全局智能体GIA 183
7.4 仿真结果及分析 186
7.4.1 仿真实例 186
7.4.2 基于JADE的MAS结构 188
7.4.3 结果及分析 188
7.5 本章小结 190
第8章 大规模电池储能电站多智能体协调控制 191
8.1 多智能体及其分层控制体系结构 191
8.1.1 多智能体控制的分层架构 191
8.1.2 基于多智能体的监控架构 191
8.2 多智能体分区自治的储能电站控制架构 194
8.2.1 单个智能体的仿真模型 196
8.2.2 多个智能体的仿真模型 196
8.2.3 基于多智能体的电池储能电站分区控制能力分析 197
8.3 基于多智能体的储能电站协调控制技术 198
8.3.1 不同运行工况下的储能电站功率控制思路 198
8.3.2 基于多智能体粒子群的储能电站功率控制技术 198
8.4 本章小结 203
第9章 基于多智能体的储能电站能量管理 204
9.1 基于多智能体的储能平滑新能源发电控制技术 204
9.1.1 平滑新能源发电的定义 204
9.1.2 平滑新能源发电的储能控制技术 205
9.2 基于多智能体的储能跟踪发电计划控制技术 208
9.2.1 储能跟踪计划发电的定义 208
9.2.2 储能跟踪计划发电的控制方法 209
9.3 兼顾平滑与跟踪计划的风光储系统多智能体能量管理技术 211
9.3.1 兼顾平滑与跟踪计划的技术要求 211
9.3.2 兼顾平滑与跟踪计划的储能系统控制技术 212
9.4 仿真案例分析 213
9.4.1 兼顾平滑和跟踪计划的储能电站控制效果仿真分析 213
9.4.2 百兆瓦级电池储能电站削峰填谷的仿真分析 215
9.4.3 百兆瓦级电池储能电站跟踪调频指令的仿真分析 218
9.5 本章小结 220
第10章 基于多智能体的储能电站集群多维资源协同调度 222
10.1 大规模储能电站协同管控架构及潜在问题 222
10.2 基于多智能体的储能电站集群多维资源协同调度模型 223
10.2.1 网络模型 224
10.2.2 计算模型 225
10.3 储能电站集群多智能体协同调度的马尔可夫决策过程 227
10.3.1 储能电站集群多维资源协同调度的问题原型 227
10.3.2 储能电站集群多维资源协同调度的MAMDP 228
10.4 基于多智能体的储能电站集群云边端多维资源协同调度 230
10.4.1 多智能体学习过程 230
10.4.2
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| 內容試閱：
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新型电力系统是新型能源体系的重要载体，储能作为支撑新型电力系统的重要技术和基础装备，在推动能源绿色转型、应对突发事件、保障能源安全、促进能源高质量发展等方面的作用日益突显。近年来，世界各国在储能顶层政策设计、关键技术研究、产业推广应用等方面持续发力，共同推动储能技术由商业化初期探索迈向规模化应用。随着“双碳”战略深入推进，特别是在全球人工智能发展浪潮下，如何促进储能技术及其应用场景的多元化发展，推动储能数字化、智能化转型显得更加迫切。多智能体技术作为重要的智能控制技术，已经在能源行业内得到了应用并取得良好效果，是加速智慧储能转型的重要引擎。
本书以多智能体技术在储能领域的应用为主题，首先介绍了多智能体的基本概念、发展历程、编程环境及应用场景，并与强化学习等人工智能技术的应用发展紧密结合，使读者建立起多智能体技术在储能领域应用的基本理论基础。然后，书中通过介绍FIPA、JADE等智能体编程体系、图形化软件框架等，能够帮助读者快速上手搭建多智能体系统。同时，在全球人工智能发展浪潮下，强化学习等人工智能技术给能源电力行业带来显著变革。本书通过介绍强化学习、多智能体强化学习的基本概念、技术原理及应用案例，为解决储能运行控制提供了新思路。特别值得关注的是，本书通过详细阐释基于多智能体系统的光储荷微网控制、大规模电池储能电站多智能体协调控制、基于多智能体的储能电站能量管理及基于多智能体的储能电站集群多维资源协同调度等应用案例的基础理论、系统架构、控制方案及实验结果，将编者长期从事储能运行控制与应用实践的相关经验进行总结提炼，为读者提供翔实可用的经验借鉴。最后，本书通过总结多智能体技术在能源电力、工业制造等细分领域的具体应用，展望了多智能体技术的未来研究方向及发展趋势，为读者留下了广阔的探索空间。
本书共11章，第1、11章由李相俊、刘晓宇完成；第2～4章及第7章由李波完成；第5、6章由张震完成；第8、9章由李相俊完成；第10章由刘晓宇、李相俊完成。全书由李相俊负责统稿，刘晓宇协助完成。从绪论的基本概念介绍开始，逐步深入到编程工具使用、技术原理与系统建模、储能系统运行控制等核心内容。本书引入了编者在行业内深耕多年切实经历的实践案例，力求做到将理论知识与实践应用相融合，以帮助读者更好地理解和掌握多智能体技术如何赋能智慧储能。最后，编者期待与广大读者一起探索努力，为促进世界能源绿色低碳转型贡献中国智慧和中国力量。
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