5. 智能体与业务编排

5.1 Agent技能链

技能定义

智能能源Agent需要具备多种技能，通过技能链组合完成复杂任务：

核心技能

1. 数据采集技能（Data Collection）

功能：从各种数据源采集能源数据（SCADA、传感器、气象站等）
输入：数据源配置、采集参数
输出：采集到的数据（时序数据、结构化数据）
实现：基于Modbus、IEC61850、MQTT等协议
应用场景：实时数据采集、历史数据同步

2. 数据预处理技能（Data Preprocessing）

功能：清洗、转换、标准化数据
输入：原始数据
输出：预处理后的数据
实现：基于Pandas、NumPy等数据处理库
应用场景：数据清洗、特征工程

3. 负荷预测技能（Load Forecasting）

功能：预测未来电力负荷
输入：历史负荷数据、气象数据、时间特征
输出：负荷预测结果（预测值、置信区间）
实现：基于LSTM、Transformer、Prophet等模型
应用场景：短期负荷预测、长期负荷预测

4. 新能源预测技能（Renewable Energy Forecasting）

功能：预测风电、光伏等新能源发电量
输入：气象数据、历史发电数据、设备状态
输出：新能源发电预测结果
实现：基于Transformer、Prophet等模型
应用场景：风电预测、光伏预测

5. 设备状态监测技能（Equipment Monitoring）

功能：监测设备运行状态，识别异常
输入：设备监测数据（温度、振动、电流等）
输出：设备状态评估、异常告警
实现：基于时序异常检测算法
应用场景：设备健康监测、故障预警

6. 故障预测技能（Failure Prediction）

功能：预测设备故障概率和剩余寿命
输入：设备监测数据、历史故障记录
输出：故障预测结果（故障概率、故障类型、预计时间）
实现：基于XGBoost、LightGBM等模型
应用场景：预测性维护、故障预防

7. 调度优化技能（Dispatch Optimization）

功能：优化电网调度方案
输入：负荷预测、新能源预测、机组信息、约束条件
输出：最优调度方案（发电计划、线路潮流等）
实现：基于遗传算法、粒子群算法、强化学习等
应用场景：日度调度、实时调度

8. 能耗分析技能（Energy Consumption Analysis）

功能：分析能源消费模式，识别节能机会
输入：能耗数据、设备信息、生产数据
输出：能耗分析报告（消费趋势、异常分析、节能建议）
实现：基于统计分析、机器学习方法
应用场景：能耗监控、节能优化

9. 碳排放计算技能（Carbon Emission Calculation）

功能：计算碳排放量，分析碳排放来源
输入：能耗数据、排放因子、活动数据
输出：碳排放计算结果（总排放量、分项排放、减排建议）
实现：基于IPCC方法学、行业标准
应用场景：碳足迹计算、减排分析

10. 报告生成技能（Report Generation）

功能：生成各类分析报告
输入：分析结果、报告模板
输出：格式化的报告文档（PDF、Excel、Word）
实现：基于模板引擎、大语言模型
应用场景：调度报告、维护报告、分析报告

技能链设计

技能链按照业务流程组织，形成完整的处理流程：

5.2 业务流程编排

智能调度流程

流程设计

# 智能调度工作流
workflow:
  name: 智能电网调度
  description: 自动化的电网调度流程，包括数据采集、预测、优化和执行
  triggers:
    - type: schedule
      cron: "*/15 * * * *"  # 每15分钟执行一次
    - type: webhook
      path: /api/dispatch/trigger
  
  nodes:
    # 1. 数据采集
    - id: collect-grid-data
      type: data-collector
      name: 采集电网数据
      config:
        sources:
          - scada-system
          - load-monitoring-system
          - generation-monitoring-system
        interval: 300  # 5分钟
      
    # 2. 负荷预测
    - id: forecast-load
      type: ai-agent
      name: 负荷预测
      agent: load-forecast-agent
      model: lstm-load-forecast-v2
      inputs:
        historical_load: ${collect-grid-data.load_data}
        weather: ${collect-grid-data.weather_data}
        time_features: ${collect-grid-data.time_features}
      timeout: 60
      
    # 3. 新能源预测
    - id: forecast-renewable
      type: ai-agent
      name: 新能源预测
      agent: renewable-forecast-agent
      model: transformer-renewable-v2
      inputs:
        weather: ${collect-grid-data.weather_data}
        historical_generation: ${collect-grid-data.renewable_data}
        equipment_status: ${collect-grid-data.equipment_status}
      timeout: 60
      
    # 4. 调度优化
    - id: optimize-dispatch
      type: optimization-agent
      name: 调度优化
      agent: dispatch-optimization-agent
      algorithm: genetic-algorithm-v2
      inputs:
        load_forecast: ${forecast-load.result}
        renewable_forecast: ${forecast-renewable.result}
        generation_capacity: ${collect-grid-data.capacity_data}
        constraints: ${collect-grid-data.constraints}
      optimization_objectives:
        - minimize_generation_cost
        - maximize_renewable_utilization
        - minimize_curtailment
      timeout: 300
      
    # 5. 方案验证
    - id: validate-solution
      type: validation-agent
      name: 方案验证
      agent: solution-validation-agent
      rules:
        - voltage_constraints
        - thermal_constraints
        - frequency_constraints
        - stability_constraints
      inputs:
        solution: ${optimize-dispatch.solution}
        grid_state: ${collect-grid-data.current_state}
      
    # 6. 人工审核（可选）
    - id: human-review
      type: human-task
      name: 人工审核
      condition: ${validate-solution.risk_level} == "high"
      assignee: grid-dispatcher
      inputs:
        solution: ${optimize-dispatch.solution}
        validation_result: ${validate-solution.result}
      
    # 7. 执行调度
    - id: execute-dispatch
      type: dispatch-executor
      name: 执行调度
      condition: ${validate-solution.valid} == true
      system: scada-system
      commands: ${validate-solution.approved_solution}
      
    # 8. 监控执行
    - id: monitor-execution
      type: monitor-agent
      name: 监控执行
      interval: 300  # 每5分钟监控一次
      inputs:
        dispatch_plan: ${execute-dispatch.plan}
        actual_state: ${collect-grid-data.current_state}
      actions:
        - type: alert
          condition: ${monitor-execution.deviation} > 0.1
          message: "调度执行偏差超过10%"
      
    # 9. 生成报告
    - id: generate-report
      type: report-generator
      name: 生成调度报告
      template: dispatch-report-template
      inputs:
        forecast_results: 
          load: ${forecast-load.result}
          renewable: ${forecast-renewable.result}
        optimization_result: ${optimize-dispatch.result}
        execution_result: ${monitor-execution.result}
      output_format: pdf
      
    # 10. 完成
    - id: complete
      type: response
      name: 完成
      data:
        status: success
        report: ${generate-report.report_path}

设备维护流程

流程设计

# 设备预测性维护工作流
workflow:
  name: 设备预测性维护
  description: 基于AI的设备故障预测和维护计划制定流程
  triggers:
    - type: schedule
      cron: "0 */6 * * *"  # 每6小时执行一次
    - type: event
      event: equipment_anomaly_detected
  
  nodes:
    # 1. 采集设备数据
    - id: collect-equipment-data
      type: data-collector
      name: 采集设备数据
      config:
        sources:
          - equipment-monitoring-system
          - scada-system
        equipment_list: ${workflow.equipment_list}
        data_types:
          - temperature
          - vibration
          - current
          - voltage
          - pressure
      
    # 2. 设备状态监测
    - id: monitor-equipment-status
      type: ai-agent
      name: 设备状态监测
      agent: equipment-monitoring-agent
      model: isolation-forest-anomaly-v2
      inputs:
        monitoring_data: ${collect-equipment-data.data}
        historical_data: ${collect-equipment-data.historical_data}
      
    # 3. 故障预测
    - id: predict-failure
      type: ai-agent
      name: 故障预测
      agent: failure-prediction-agent
      model: xgboost-failure-prediction-v2
      condition: ${monitor-equipment-status.anomaly_score} > 0.7
      inputs:
        equipment_status: ${monitor-equipment-status.status}
        historical_failures: ${collect-equipment-data.failure_records}
        equipment_info: ${collect-equipment-data.equipment_info}
      
    # 4. 风险评估
    - id: assess-risk
      type: risk-assessment-agent
      name: 风险评估
      inputs:
        failure_probability: ${predict-failure.probability}
        failure_type: ${predict-failure.failure_type}
        equipment_criticality: ${collect-equipment-data.criticality}
        impact_analysis: ${predict-failure.impact}
      risk_levels:
        - high: probability > 0.8
        - medium: 0.5 < probability <= 0.8
        - low: probability <= 0.5
      
    # 5. 制定维护计划
    - id: plan-maintenance
      type: maintenance-planner-agent
      name: 制定维护计划
      inputs:
        risk_assessment: ${assess-risk.result}
        maintenance_resources: ${workflow.maintenance_resources}
        maintenance_history: ${collect-equipment-data.maintenance_history}
      optimization_objectives:
        - minimize_maintenance_cost
        - minimize_equipment_downtime
        - maximize_equipment_availability
      
    # 6. 人工审核（高风险）
    - id: human-review-high-risk
      type: human-task
      name: 人工审核高风险维护
      condition: ${assess-risk.risk_level} == "high"
      assignee: maintenance-engineer
      inputs:
        risk_assessment: ${assess-risk.result}
        maintenance_plan: ${plan-maintenance.plan}
      
    # 7. 安排维护任务
    - id: schedule-maintenance
      type: task-scheduler
      name: 安排维护任务
      system: maintenance-management-system
      inputs:
        maintenance_plan: ${plan-maintenance.approved_plan}
        maintenance_resources: ${workflow.maintenance_resources}
      
    # 8. 执行维护
    - id: execute-maintenance
      type: maintenance-executor
      name: 执行维护
      condition: ${schedule-maintenance.scheduled_time} == current_time
      inputs:
        maintenance_task: ${schedule-maintenance.task}
      
    # 9. 更新设备状态
    - id: update-equipment-status
      type: data-updater
      name: 更新设备状态
      system: equipment-management-system
      inputs:
        equipment_id: ${execute-maintenance.equipment_id}
        maintenance_result: ${execute-maintenance.result}
        new_status: ${execute-maintenance.new_status}
      
    # 10. 生成维护报告
    - id: generate-maintenance-report
      type: report-generator
      name: 生成维护报告
      template: maintenance-report-template
      inputs:
        monitoring_result: ${monitor-equipment-status.result}
        prediction_result: ${predict-failure.result}
        maintenance_result: ${execute-maintenance.result}
      output_format: pdf

5.3 MCP工具集成

工具定义

SCADA系统工具

# SCADA数据采集工具
@mcp_tool
def collect_scada_data(
    device_id: str,
    data_type: str,
    start_time: datetime,
    end_time: datetime
) -> dict:
    """
    从SCADA系统采集数据
    
    Args:
        device_id: 设备ID
        data_type: 数据类型（voltage, current, power等）
        start_time: 开始时间
        end_time: 结束时间
    
    Returns:
        采集到的数据
    """
    # 实现SCADA数据采集逻辑
    pass

气象数据工具

# 气象数据获取工具
@mcp_tool
def get_weather_data(
    location: str,
    start_time: datetime,
    end_time: datetime,
    forecast: bool = False
) -> dict:
    """
    获取气象数据
    
    Args:
        location: 地理位置
        start_time: 开始时间
        end_time: 结束时间
        forecast: 是否为预报数据
    
    Returns:
        气象数据（风速、光照、温度等）
    """
    # 实现气象数据获取逻辑
    pass

调度执行工具

# 调度指令下发工具
@mcp_tool
def execute_dispatch_command(
    generator_id: str,
    power_setpoint: float,
    priority: int = 1
) -> dict:
    """
    下发调度指令到发电机组
    
    Args:
        generator_id: 发电机组ID
        power_setpoint: 功率设定值（MW）
        priority: 优先级
    
    Returns:
        执行结果
    """
    # 实现调度指令下发逻辑
    pass

设备控制工具

# 设备控制工具
@mcp_tool
def control_equipment(
    equipment_id: str,
    action: str,
    parameters: dict
) -> dict:
    """
    控制设备操作
    
    Args:
        equipment_id: 设备ID
        action: 操作类型（start, stop, adjust等）
        parameters: 操作参数
    
    Returns:
        操作结果
    """
    # 实现设备控制逻辑
    pass

5. 智能体与业务编排

5.1 Agent技能链

技能定义

核心技能

技能链设计

5.2 业务流程编排

智能调度流程

流程设计

设备维护流程

流程设计

5.3 MCP工具集成

工具定义

SCADA系统工具

气象数据工具

调度执行工具

设备控制工具

5.4 智能体协作

多智能体架构

智能体通信

消息传递

共享上下文

冲突解决

资源冲突

决策冲突

5.5 异常处理与重试

异常分类

数据异常

模型异常

系统异常

异常处理策略

重试机制

降级策略

告警通知

5.1 Agent技能链​

技能定义​

核心技能​

技能链设计​

5.2 业务流程编排​

智能调度流程​

流程设计​

设备维护流程​

流程设计​

5.3 MCP工具集成​

工具定义​

SCADA系统工具​

气象数据工具​

调度执行工具​

设备控制工具​

5.4 智能体协作​

多智能体架构​

智能体通信​

消息传递​

共享上下文​

冲突解决​

资源冲突​

决策冲突​

5.5 异常处理与重试​

异常分类​

数据异常​

模型异常​

系统异常​

异常处理策略​

重试机制​

降级策略​

告警通知​

5.1 Agent技能链

技能定义

核心技能

技能链设计

5.2 业务流程编排

智能调度流程

流程设计

设备维护流程

流程设计

5.3 MCP工具集成

工具定义

SCADA系统工具

气象数据工具

调度执行工具

设备控制工具

5.4 智能体协作

多智能体架构

智能体通信

消息传递

共享上下文

冲突解决

资源冲突

决策冲突

5.5 异常处理与重试

异常分类

数据异常

模型异常

系统异常

异常处理策略

重试机制

降级策略

告警通知