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时间:2018-10-21
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1、探讨人工智能和水电站经济运行:本文通过对水电站经济运行新题目的优化,用面向对象的软件构造,完成约束满足新题目CSP(ConstraintSatisfactionProblem)的推理求解,实现了知识表示、约束传递、智能回溯,并在微机上模拟运行。用面向对象、人工智能的方式解决水电站机组间负荷动态调度新题目,编制了《全数字仿真自动发电控制系统》平台,其天生结果的分析和证实由《水电站经济运行最优解的证实》完成。 :水电站微增率经济运行人工智能产生式系统 背景 随着经济的快速发展,电力生产的供需矛盾也日见突出,在国家加大新的电源、电X投资、建设的同时,如何充分发挥现有电站的
2、潜能,进步其水能利用率,使水电站的运行由粗放式转向集约化,引起了发电企业的广泛关注。 欧、美发达国家优化运行资料表明,大型水电站厂内优化运行的效益为0.5%~3.0%.八十年代中期,我国某年均匀发电量22亿kW,装机6台,由天阿公司和希科公司制造,由于AGC软件负荷分配不公道,导致其机组长期在振动区运行,叶片和上冠处出现裂纹,给机组平安运行带来了极大的隐患。 任何科学新题目都离不开其论域。由于微增率法是根据数学理论推导而来,其工程实用面临很大的实现困难: a要求所有的并联运行机组的微增率随功率变化的曲线下凹;流量随功率变化应为均匀的条件在实际运行的机组中是不可满足的
3、。水轮机转轮是通过实验定型的,微增率只是其派生出来的表象参数,且随功率变化的曲线凹凸是无确定规律的,因而流量也并不随功率变化而均匀变化。 b用微增率法,对于连续的工况变化求取微增率是不可实现的。水轮机的综合特性曲线是一种试验曲线,无论以何种检索方式都需要确定检索步长和目标区间,面对微增率变化无确定规律的特性曲线,确定检索步长和目标区间都无依据,只能修正综合特性曲线,牺牲解算精度,满足工程要求。 c实际运行中厂内优化和电站水头密切相关,传统的方法需要在电站最大水头和最小水头之间,取若干个水头,分别作出优化运行总图,以便确定在不同水头及给定的全厂负荷时投进运行的机组台数、
4、组合方式以及负荷在投进运行机组之间的分配。这样使连续变化的水头产生阶跃,若辅之以插值,插值规律又是不确定的,降低了解算精度。 2、水电站经济运行人工智能化 计算机技术和其他工程技术的融合而引起的设计思路的创新已成为当今社会的明显特征。人工智能是一门探究用计算机模拟和执行人脑的某些智力功能的交叉学科。知识是人工智能的基础,对于水电站的经济运行而言知识主要包括以下三个方面: a确定性规则知识:如功率、单位转速、单位流量的计算; b确定性事实知识:如水轮机的综合特性曲线、水库特性、电站下游水位流量关系、泄洪和电站引水设备的特性; c不确定性事实知识:如水轮机的振动区域
5、、电站年径流曲线和特性等; 本文采用人工智能系统中最普遍、最典型的产生式系统,其基本要素是:综合数据库(GlobleDatabase)、产生式规则(SetofRules)、控制系统(ControlSystem)。 程序结构: OPEN=(S),f(s); LOOP:IFOPEN=()THENEXIT(FAIL) N=FIRST(OPEN); IFGOAL(N)THENEXIT(SUCCESS); REMOVE(N,OPEN) EXPAND(N)(M),F(N),F(M); ADD(M,OPEN) IFF(N)%26gt;F(M),扩展M节点; IFF
6、(N)%26lt;F(M),写回N节点; OPEN表中的节点按评价函数f的值从小到大排序; GOTOLOOP;[2 综合数据库是由水轮机的综合特性曲线、水库特性、电站下游水位流量关系、泄洪和电站引、排水设备特性等组成,是产生式系统中使用的主要数据结构。产生式规则是知识表示的重要部分,是对新题目空间的数学模型透彻了解后产生的方法空间。工程实际中的新题目通常是复杂的、多层面的;而方法空间则是从不同侧面、不同视角审阅新题目空间而形成的方法集。要模拟人类的智能活动,必须解决组合爆炸新题目,即从新题目空间复杂的组合中剔除不可能同时出现的情况。搜索策略的好坏不仅能决定程序效率的
7、高低,同时也影响着相关参数是否收敛于目标集,即应用软件是否成功。搜索策略是人工智能系统的核心部分,它是利用知识表示、控制和协调系统的各个部分对当前新题目进行求解的。产生式系统控制策略的功能,就是从规则集中选取规则,并功能于综合数据库,从初始状态出发,寻求一个满足一定条件的新题目状态[3. 3、水电站的经济运行 在展开该新题目的讨论之前,先引进组态效率这一概念。实际在水电站机组并联运行中,当水头一定,最后的总出力是由各机组不同工况的组合而成,即 N=SNi=N1+N2+.。。+Nnn为机组并联台数Ni为第i台机的出力 Q
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