基于multi-Agent的发电企业信息集成平台研究
摘要:分析发电企业信息集成中存在的难点基础上,提出了基于多Agent的发电企业信息集成平台。详细分析平台中各类Agent的功能结构。给出不同Agent间协作机制,以及实现技术。该集成平台为解决目前发电企业中存在的
摘要:分析发电企业信息集成中存在的难点基础上,提出了基于多Agent的发电企业信息集成平台。详细分析平台中各类Agent的功能结构。给出不同Agent间协作机制,以及实现技术。该集成平台为解决目前发电企业中存在的信息孤岛问题,同时也为未来发电企业信息系统实现管控一体化提供一种新的解决方法。
关键词:multi-agent 发电企业 信息化集成
0引言
随着电力市场化改革的逐步推进,发电企业所面临的市场环境发生着深刻的变化,上网电价以及原料的价格都随市场发生波动,能够灵活跟踪这些因素的变动来安排生产成为发电企业赢得未来的关键。发电企业的这些新的竞争压力要求发电企业构建具有高度集成化、高度柔性化和灵活性的信息化集成平台来支持企业对于不断变化的环境的适应。
但是多数发电企业的信息化建设一般是逐步实现的,因而,在初期的系统建设时,很难兼顾对以后新加入系统的兼容以及数据的共享问题,更谈不上业务的有效集成,所以要实现发电企业的经营管理与运行控制的一体化变得极为困难。
因此,本文结合目前人工智能技术和计算机语言发展的先进经验,提出了基于multi-Agent技术的系统集成模型。以期为实现发电企业经营管理和运行控制的整合,为企业效率的提高提供一种新的解决思路。
1 发电企业信息化架构
发电企业是生产型企业,从供应链的角度是采购燃料-生产发电-竞价上网售电的价值实现过程。随着电力行业体制的改革,发电企业的处于复杂多变的市场环境中,因而对上游供应商与下游电网的供给与需求变动极为敏感。故此SCM(供应链管理系统)、ERP组合系统、CRM系统AM系统、SCADA系统、、GIS系统等构成发电企业信息化平台中的主要系统。
1.1 构建发电企业信息集成平台的难点
(1)信息资源异构现象严重
如图1所示的信息化架构中的各个系统由于技术上的特点以及时间的前后关系造成异构平台、异构网络、异构系统等问题的大量存在,这些都是实现企业信息集成的障碍。
(2)“管控一体化”是实现发电企业信息集成的核心难题
发电企业一般都应用了大量的自动化系统,产生大量的实时数据,数据结构、数据管理、数据使用都与一般管理信息系统存在很大的不同。必然涉及到处理实时数据与关系数据的整合,异构数据的整合问题;管理信息系统与工业控制系统的信息随机交互问题;如何实现过程控制与企业决策、管理的整合问题。
(3)“信息孤岛”现象严重
“信息孤岛”问题是发电企业信息化过程中比较突出的问题。发电企业一般建设了许多小型的MIS系统,相互之问无法通讯,也无法集成。这种状况导致大量的信息需要重复输入,信息不一致导致工作失误等。
基于此,在保留现有系统的基础上,提出应用multi-Agent技术整合现有系统实现信息系统集成平台的建设。
2 基于多Agent的系统集成平台模型
该模型系统根据所完成的功能划分为3个基本层次,分别是用户层、中间协调层和资源任务层,相应的有4类Agent,它们分别是用户Agent、协调Agent、资源Agent以及任务Agent。根据系统需要可以随时增加新的任务,如添加新的系统只需生成新的任务Agent和协调Agent。
用户层由一组用户Agent组成,发电企业的工作人员通过用户Agent与其它Agent进行通信和协同工作。包括将工作人员提供的信息初始化为一个任务,对结果和过程的解释(使工作人员随时了解任务的进展情况),以及向工作人员询问附加的信息。用户Agent的外在表现形式和功能以及用户Agent连接的拓扑结构,取决于工作人员的业务特征和工作习惯。
协调层由多个协调Agent构成,其中每一个Agent对应于发电企业中粗粒度的具有一定特定性和原子性的业务处理元过程。协调层是发电企业运营控制活动的反映,它位于资源任务层和用户层之间,用于协调用户层和资源任务层共同完成对复杂任务的处理。协调层负责解释并执行用户层传来的信息,根据Agent内部的知识库将任务分解,协调资源任务层的任务Agent与资源Agent动作,完成发电企业工作人员下达的指令。本层是整个集成系统设计的重点:涉及到发电企业运营管理活动的模型化以及运行控制活动的模型化,以及二者的一体化集成。需要借助面向对象技术将发电企业实体业务活动模型化,以及构建Agent连接的拓扑结构对发电企业组织结构和业务流程的自适应调整算法等。目标是不仅满足发电企业经营管理的需要,而且能适应发电企业管理信息系统与运行控制系统一体化的需要。
资源任务层既是发电企业原有系统与新系统的整合,又是功能与信息分解处理的体现。发电企业的原有系统包括: DCS系统、MIS系统、ERP/EAM系统、运行优化系统等。这些系统都是发电企业原有业务流程的真实反映,对应每一个任务Agent,同时,资源Agent负责管理各个系统产生的数据,实现异构数据的集成。可见,资源任务层是发电企业信息集成平台的基础,各种异质信息资源在此进行融合,各种原有系统功能在此集成。
3 Agent功能结构
整个模型中的Agent的功能为:用户Agent可以灵活的提供不同用户对系统的操作;协调Agent负责执行用户Agent下达的指令信息,据此作出系统决策和规划;任务Agent管理执行具体功能的已建或新建应用系统,主要指在发电企业里正在运行的各类子系统,资源Agent负责对信息资源的集成。
资源任务层Agent之间是相对独立的,每个Agent各自完成自己的任务;同时任务Agent之间资源Agent之间又是相关的,多个Agent通过协调Agent协同工作完成用户提交的复杂任务。
3.1 资源任务层Agent功能结构
资源任务层是集成异质信息资源的重要场所。包括两类Agent:任务Agent和资源Agent。发电企业原有系统可以分为两类:一类为处于孤岛运行状态,独立完成特定任务,如DCS系统等控制系统;另一类是以数据库为核心的信息处理系统。对第一类原有系统,在其之上建立任务Agent,具体的功能实现由原有系统完成。对第二类原有系统,在其之上建立资源Agent,资源Agent包含一套自主执行的搜索工具,用它收集用户请求的信息,并将结果保存在用户指定的位置。
任务Agent接收协调Agent送来的服务请求,首先判断本身能否提供用户需要的服务,如不能,则送回拒绝响应;如能,则把服务请求转换成对具体数据源的操作,并把服务结果送回相应的协调Agent。当某个任务Agent只能部分地完成一个服务请求时,则该任务Agent能自动地与其他任务Agent建立连接,协同完成该服务请求。
根据功能可将任务Agent(RA)定义如下:
〈RA〉:=〈label〉〈数据描述和知识〉〈DB〉
〈数据描述和知识〉:=〈本地数据描述〉〈知识库〉〈通信协作机制〉〈感觉〉
〈本地数据描述〉:=〈语义〉〈句法〉〈结构〉〈方法〉〈属性〉〈方法接口〉
〈知识库〉:=〈事件-动作规则〉〈如何获得帮助〉〈向谁报告〉
〈感觉〉:=〈信念〉〈意向〉〈承诺〉〈责任〉
〈DB〉:=〈主题数据库编号〉〈主题数据库名称〉〈Table〉
资源Agent (ZA)的定义如下:
〈ZA〉:=〈label〉〈数据描述和知识〉
〈数据描述和知识〉:=〈本地数据描述〉〈知识库〉〈通讯协作机制〉〈感觉〉
〈本地数据描述〉:=〈语义〉〈句法〉〈结构〉〈方法〉〈属性〉〈方法接口〉
〈知识库〉:=〈事件-动作规则〉〈如何获得帮助〉〈向谁报告〉
〈感觉〉:=〈信念〉〈意向〉〈承诺〉〈责任〉
3.2 协调层Agent功能结构
协调Agent的主要功能是完成过程规划和服务请求管理的任务,它作为中介管理用户Agent的服务请求,对收到的服务请求,协调Agent进行任务分解,将一个服务分解为若干任务,并对任务进行规划,请求其它相关联的协调Agent共同完成,以获得最大可能的并行性。协调层中Agent网络的拓扑结构和关联关系构成发电企业业务处理模型。
协调层Agent(XA)的结构定义如下:
〈XA〉:=〈label〉〈本地数据描述〉〈任务处理描述器〉〈知识库〉〈通信协作机制〉〈感觉〉
〈本地数据描述〉:=〈语义〉〈句法〉〈结构〉〈方法〉〈属性〉〈方法接口〉
〈知识库〉:=〈事件-动作规则〉〈如何获得帮助〉〈向谁报告〉
〈感觉〉:=〈信念〉〈意向〉〈承诺〉〈责任〉
3.3 用户层Agent功能结构
用户Agent主要管理系统与用户的接口,其主要功能包括:(1)向用户收集相关信息以初始化一个任务;(2)提供包括结果和解释的相关信息;(3)在解决问题时向用户询问附加的信息;(4)有必要的话获得用户的确认。
从用户角度看,用户Agent(UA)是用户的秘书。用户Agent维护属于用户的一个工作项列表。该工作项列表代表运行之前需要该用户处理的所有任务。
〈UA〉:=〈label〉〈本地数据描述〉〈操作描述器〉〈知识库〉〈通信协作机制〉〈感觉〉
〈工作项列表〉
〈本地数据描述〉:=〈语义〉〈句法〉〈结构〉〈方法〉〈属性〉〈方法接口〉
〈知识库〉:=〈事件-动作规则〉〈如何获得帮助〉〈向谁报告〉
〈感觉〉:=〈信念〉〈意向〉〈承诺〉〈责任〉
〈工作向列表〉:=〈label〉〈任务项〉〈属性〉
4模型中多Agent的协作机制
模型中不同Agent之间协作过程共分为相互联系的以下四个步骤。(1)当某一用户发出请求,用户Agent负责对用户请求的解释;(2)协调Agent采用服务请求管理模型和过程规划模型来构造,将该任务进行分解为若干个子任务,并对其并行性进行规划,产生若干操作步骤;(3)协调Agent向提供服务的任务和资源Agent发出请求并获得结果;(4)协调Agent执行完所有的子任务后将结果汇总返回用户,同时通知用户Agent。这样就完成一次Agent的协作过程。
5实现技术
发电企业信息集成平台的实现,可选择JAVA,Visual .net等支持CORBA的开发工具,以及XML语言实现信息的集成。
CORBA(公共对象请求代理)是OMG定义的标准和框架,支持异构环境下不同应用之间的互操作。CORBA技术能很好地支持网络异构环境下对数据源的访问。
XML是一种中介标示语言,XML提供了一种独立的运行程序的方法来共享数据,它是用来自动描述信息的一种新的标准语言,能够很容易描述结构化和非结构化的数据,为不同格式的数据提供一种简单易用、高效开放的数据集成平台,有效支持用户对异构数据源的访问。
6结论
本文在分析发电企业信息结构框架的基础上,分析构建信息系统集成平台的存在的问题,进而提出基于多Agent的发电企业信息化集成平台模型。并对模型中各类Agent功能和结构进行详细的分析,最后给出多个Agent之间的协作机制以及实现技术。
由分析可知,该信息平台能够将现有的系统整合到一起,实现信息共享,提高系统的效率,同时为未来整个平台的扩充提供条件,即实现新系统和已有系统间的应用和数据的整合,具有较好的开放性和扩展性。
因此,该集成模型为解决目前发电企业中存在的信息化孤岛问题以及未来实现“管控一体化”提供了新的思路。
参考文献
(1) JYCPan, JMTenebaum.An intelligent agent framework for enterprise integration. IEEE Transon Systems,Manand Cybernetics,1991,21(6):1391~1408
(2) Guan X,Cheng M,Liu B.Agent-oriented software engineering[J]. Journal of System Science and System Engineering,2001,10(1):44-49.
(3) 赵文龙,候义斌(Zhao Wenlong,Hou Yibin).Agent 的概念模型及其应用技术(The concept model and application technology ofAgent)[J].计算机工程与科学(Computer Engineering &Science),2000,22(6):75-79.
(4) Luo Y,Liu K C.A multi-agent secision support system for stocktrading[J].IEEE Network,2002,4(2):32-34.
(5) Rich E.Parallel and distributed AI[Z].Artificial Intelligence second section.
陈永权,男,1972年1月生,辽宁人,华北电力大学电力系统及其自动化专业博士研究生,华北电力大学工商管理学院讲师,主要研究方向为电力市场理论及应用,决策支持系统与专家系统在管理中的应用。
E-mail:cyq@ncepubj.edu.cn 通讯:华北电力大学(北京)工商管理学院,102206,电话:13511025322,010-80798461
肖湘宁,男,华北电力大学(北京)电机工程系,系主任,博士生导师,主要研究方向为电力电子技术及控制。xxnylp@public.bta.net.cn
宋永华,男,英国布鲁内尔大学终身教授,英国皇家工程院院士,主要研究方向为电力市场,电力调度。yonghuasonguk@brunel.edu.uk
关键词:multi-agent 发电企业 信息化集成
0引言
随着电力市场化改革的逐步推进,发电企业所面临的市场环境发生着深刻的变化,上网电价以及原料的价格都随市场发生波动,能够灵活跟踪这些因素的变动来安排生产成为发电企业赢得未来的关键。发电企业的这些新的竞争压力要求发电企业构建具有高度集成化、高度柔性化和灵活性的信息化集成平台来支持企业对于不断变化的环境的适应。
但是多数发电企业的信息化建设一般是逐步实现的,因而,在初期的系统建设时,很难兼顾对以后新加入系统的兼容以及数据的共享问题,更谈不上业务的有效集成,所以要实现发电企业的经营管理与运行控制的一体化变得极为困难。
因此,本文结合目前人工智能技术和计算机语言发展的先进经验,提出了基于multi-Agent技术的系统集成模型。以期为实现发电企业经营管理和运行控制的整合,为企业效率的提高提供一种新的解决思路。
1 发电企业信息化架构
发电企业是生产型企业,从供应链的角度是采购燃料-生产发电-竞价上网售电的价值实现过程。随着电力行业体制的改革,发电企业的处于复杂多变的市场环境中,因而对上游供应商与下游电网的供给与需求变动极为敏感。故此SCM(供应链管理系统)、ERP组合系统、CRM系统AM系统、SCADA系统、、GIS系统等构成发电企业信息化平台中的主要系统。
1.1 构建发电企业信息集成平台的难点
(1)信息资源异构现象严重
如图1所示的信息化架构中的各个系统由于技术上的特点以及时间的前后关系造成异构平台、异构网络、异构系统等问题的大量存在,这些都是实现企业信息集成的障碍。
(2)“管控一体化”是实现发电企业信息集成的核心难题
发电企业一般都应用了大量的自动化系统,产生大量的实时数据,数据结构、数据管理、数据使用都与一般管理信息系统存在很大的不同。必然涉及到处理实时数据与关系数据的整合,异构数据的整合问题;管理信息系统与工业控制系统的信息随机交互问题;如何实现过程控制与企业决策、管理的整合问题。
(3)“信息孤岛”现象严重
“信息孤岛”问题是发电企业信息化过程中比较突出的问题。发电企业一般建设了许多小型的MIS系统,相互之问无法通讯,也无法集成。这种状况导致大量的信息需要重复输入,信息不一致导致工作失误等。
基于此,在保留现有系统的基础上,提出应用multi-Agent技术整合现有系统实现信息系统集成平台的建设。
2 基于多Agent的系统集成平台模型
该模型系统根据所完成的功能划分为3个基本层次,分别是用户层、中间协调层和资源任务层,相应的有4类Agent,它们分别是用户Agent、协调Agent、资源Agent以及任务Agent。根据系统需要可以随时增加新的任务,如添加新的系统只需生成新的任务Agent和协调Agent。
用户层由一组用户Agent组成,发电企业的工作人员通过用户Agent与其它Agent进行通信和协同工作。包括将工作人员提供的信息初始化为一个任务,对结果和过程的解释(使工作人员随时了解任务的进展情况),以及向工作人员询问附加的信息。用户Agent的外在表现形式和功能以及用户Agent连接的拓扑结构,取决于工作人员的业务特征和工作习惯。
协调层由多个协调Agent构成,其中每一个Agent对应于发电企业中粗粒度的具有一定特定性和原子性的业务处理元过程。协调层是发电企业运营控制活动的反映,它位于资源任务层和用户层之间,用于协调用户层和资源任务层共同完成对复杂任务的处理。协调层负责解释并执行用户层传来的信息,根据Agent内部的知识库将任务分解,协调资源任务层的任务Agent与资源Agent动作,完成发电企业工作人员下达的指令。本层是整个集成系统设计的重点:涉及到发电企业运营管理活动的模型化以及运行控制活动的模型化,以及二者的一体化集成。需要借助面向对象技术将发电企业实体业务活动模型化,以及构建Agent连接的拓扑结构对发电企业组织结构和业务流程的自适应调整算法等。目标是不仅满足发电企业经营管理的需要,而且能适应发电企业管理信息系统与运行控制系统一体化的需要。
资源任务层既是发电企业原有系统与新系统的整合,又是功能与信息分解处理的体现。发电企业的原有系统包括: DCS系统、MIS系统、ERP/EAM系统、运行优化系统等。这些系统都是发电企业原有业务流程的真实反映,对应每一个任务Agent,同时,资源Agent负责管理各个系统产生的数据,实现异构数据的集成。可见,资源任务层是发电企业信息集成平台的基础,各种异质信息资源在此进行融合,各种原有系统功能在此集成。
3 Agent功能结构
整个模型中的Agent的功能为:用户Agent可以灵活的提供不同用户对系统的操作;协调Agent负责执行用户Agent下达的指令信息,据此作出系统决策和规划;任务Agent管理执行具体功能的已建或新建应用系统,主要指在发电企业里正在运行的各类子系统,资源Agent负责对信息资源的集成。
资源任务层Agent之间是相对独立的,每个Agent各自完成自己的任务;同时任务Agent之间资源Agent之间又是相关的,多个Agent通过协调Agent协同工作完成用户提交的复杂任务。
3.1 资源任务层Agent功能结构
资源任务层是集成异质信息资源的重要场所。包括两类Agent:任务Agent和资源Agent。发电企业原有系统可以分为两类:一类为处于孤岛运行状态,独立完成特定任务,如DCS系统等控制系统;另一类是以数据库为核心的信息处理系统。对第一类原有系统,在其之上建立任务Agent,具体的功能实现由原有系统完成。对第二类原有系统,在其之上建立资源Agent,资源Agent包含一套自主执行的搜索工具,用它收集用户请求的信息,并将结果保存在用户指定的位置。
任务Agent接收协调Agent送来的服务请求,首先判断本身能否提供用户需要的服务,如不能,则送回拒绝响应;如能,则把服务请求转换成对具体数据源的操作,并把服务结果送回相应的协调Agent。当某个任务Agent只能部分地完成一个服务请求时,则该任务Agent能自动地与其他任务Agent建立连接,协同完成该服务请求。
根据功能可将任务Agent(RA)定义如下:
〈RA〉:=〈label〉〈数据描述和知识〉〈DB〉
〈数据描述和知识〉:=〈本地数据描述〉〈知识库〉〈通信协作机制〉〈感觉〉
〈本地数据描述〉:=〈语义〉〈句法〉〈结构〉〈方法〉〈属性〉〈方法接口〉
〈知识库〉:=〈事件-动作规则〉〈如何获得帮助〉〈向谁报告〉
〈感觉〉:=〈信念〉〈意向〉〈承诺〉〈责任〉
〈DB〉:=〈主题数据库编号〉〈主题数据库名称〉〈Table〉
资源Agent (ZA)的定义如下:
〈ZA〉:=〈label〉〈数据描述和知识〉
〈数据描述和知识〉:=〈本地数据描述〉〈知识库〉〈通讯协作机制〉〈感觉〉
〈本地数据描述〉:=〈语义〉〈句法〉〈结构〉〈方法〉〈属性〉〈方法接口〉
〈知识库〉:=〈事件-动作规则〉〈如何获得帮助〉〈向谁报告〉
〈感觉〉:=〈信念〉〈意向〉〈承诺〉〈责任〉
3.2 协调层Agent功能结构
协调Agent的主要功能是完成过程规划和服务请求管理的任务,它作为中介管理用户Agent的服务请求,对收到的服务请求,协调Agent进行任务分解,将一个服务分解为若干任务,并对任务进行规划,请求其它相关联的协调Agent共同完成,以获得最大可能的并行性。协调层中Agent网络的拓扑结构和关联关系构成发电企业业务处理模型。
协调层Agent(XA)的结构定义如下:
〈XA〉:=〈label〉〈本地数据描述〉〈任务处理描述器〉〈知识库〉〈通信协作机制〉〈感觉〉
〈本地数据描述〉:=〈语义〉〈句法〉〈结构〉〈方法〉〈属性〉〈方法接口〉
〈知识库〉:=〈事件-动作规则〉〈如何获得帮助〉〈向谁报告〉
〈感觉〉:=〈信念〉〈意向〉〈承诺〉〈责任〉
3.3 用户层Agent功能结构
用户Agent主要管理系统与用户的接口,其主要功能包括:(1)向用户收集相关信息以初始化一个任务;(2)提供包括结果和解释的相关信息;(3)在解决问题时向用户询问附加的信息;(4)有必要的话获得用户的确认。
从用户角度看,用户Agent(UA)是用户的秘书。用户Agent维护属于用户的一个工作项列表。该工作项列表代表运行之前需要该用户处理的所有任务。
〈UA〉:=〈label〉〈本地数据描述〉〈操作描述器〉〈知识库〉〈通信协作机制〉〈感觉〉
〈工作项列表〉
〈本地数据描述〉:=〈语义〉〈句法〉〈结构〉〈方法〉〈属性〉〈方法接口〉
〈知识库〉:=〈事件-动作规则〉〈如何获得帮助〉〈向谁报告〉
〈感觉〉:=〈信念〉〈意向〉〈承诺〉〈责任〉
〈工作向列表〉:=〈label〉〈任务项〉〈属性〉
4模型中多Agent的协作机制
模型中不同Agent之间协作过程共分为相互联系的以下四个步骤。(1)当某一用户发出请求,用户Agent负责对用户请求的解释;(2)协调Agent采用服务请求管理模型和过程规划模型来构造,将该任务进行分解为若干个子任务,并对其并行性进行规划,产生若干操作步骤;(3)协调Agent向提供服务的任务和资源Agent发出请求并获得结果;(4)协调Agent执行完所有的子任务后将结果汇总返回用户,同时通知用户Agent。这样就完成一次Agent的协作过程。
5实现技术
发电企业信息集成平台的实现,可选择JAVA,Visual .net等支持CORBA的开发工具,以及XML语言实现信息的集成。
CORBA(公共对象请求代理)是OMG定义的标准和框架,支持异构环境下不同应用之间的互操作。CORBA技术能很好地支持网络异构环境下对数据源的访问。
XML是一种中介标示语言,XML提供了一种独立的运行程序的方法来共享数据,它是用来自动描述信息的一种新的标准语言,能够很容易描述结构化和非结构化的数据,为不同格式的数据提供一种简单易用、高效开放的数据集成平台,有效支持用户对异构数据源的访问。
6结论
本文在分析发电企业信息结构框架的基础上,分析构建信息系统集成平台的存在的问题,进而提出基于多Agent的发电企业信息化集成平台模型。并对模型中各类Agent功能和结构进行详细的分析,最后给出多个Agent之间的协作机制以及实现技术。
由分析可知,该信息平台能够将现有的系统整合到一起,实现信息共享,提高系统的效率,同时为未来整个平台的扩充提供条件,即实现新系统和已有系统间的应用和数据的整合,具有较好的开放性和扩展性。
因此,该集成模型为解决目前发电企业中存在的信息化孤岛问题以及未来实现“管控一体化”提供了新的思路。
参考文献
(1) JYCPan, JMTenebaum.An intelligent agent framework for enterprise integration. IEEE Transon Systems,Manand Cybernetics,1991,21(6):1391~1408
(2) Guan X,Cheng M,Liu B.Agent-oriented software engineering[J]. Journal of System Science and System Engineering,2001,10(1):44-49.
(3) 赵文龙,候义斌(Zhao Wenlong,Hou Yibin).Agent 的概念模型及其应用技术(The concept model and application technology ofAgent)[J].计算机工程与科学(Computer Engineering &Science),2000,22(6):75-79.
(4) Luo Y,Liu K C.A multi-agent secision support system for stocktrading[J].IEEE Network,2002,4(2):32-34.
(5) Rich E.Parallel and distributed AI[Z].Artificial Intelligence second section.
陈永权,男,1972年1月生,辽宁人,华北电力大学电力系统及其自动化专业博士研究生,华北电力大学工商管理学院讲师,主要研究方向为电力市场理论及应用,决策支持系统与专家系统在管理中的应用。
E-mail:cyq@ncepubj.edu.cn 通讯:华北电力大学(北京)工商管理学院,102206,电话:13511025322,010-80798461
肖湘宁,男,华北电力大学(北京)电机工程系,系主任,博士生导师,主要研究方向为电力电子技术及控制。xxnylp@public.bta.net.cn
宋永华,男,英国布鲁内尔大学终身教授,英国皇家工程院院士,主要研究方向为电力市场,电力调度。yonghuasonguk@brunel.edu.uk
责任编辑:和硕涵
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