人工智能与水电站经济运行

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1、人工智能与水电站经济运行摘要：本文通过对水电站经济运行问题的优化，用面向对象的软件构造，完成票约束满足问题CSP的推理求解，实现了知识表示、约啊束传递、智能回溯，并在微潼机上模拟运行。用面向对象嚏、人工智能的方式解决水电ｖ站机组间负荷动态调度问题肩，编制了《全数字仿真自动啜发电控制系统》平台,其生成结果的分析和证明由《水电站经济运行最优解的证明霞》完成。关键词：水电站微嗣增率经济运行人工智能产生式系统背景随着经济的俯快速发展，电力生产的供需矛盾也日见突出，在国家加皤大新的电源、电网投资、建垠设的同时，如何充分发挥现鞋有电站的潜能

2、，提高其水能粥利用率，使水电站的运行由惴粗放式转向集约化，引起了茫发电企业的广泛关注。欧洌、美发达国家优化运行资料穗表明，大型水电站厂内优化陕运行的效益为%～%.八十蒴年代中期，我国某年平均发电量22亿的水电站，实行籴厂内优化运行后，效益提高％，增加发电量亿我国水电袁运行经验表明，仅从软件方蹇面着手，编制科学合理的运弩行调度方案，在增加投入不多的情况下，就可以使其发电效益在原有的基础上再提铳高约％[1]；到2001鹗年底，全国已建成中小水电纹站65000多座，遍布全榉国1600多个县；由此可憷见，用信息技术带动传统产Ρ10/10业

3、在电力行业的必要性，并尚且有非常广阔的前景。1淖、水电行业运行现状在水猛力发电领域，传统的经济运辔行方法，主要有：微增率法鹃、动态规划法、分支界法以螽及据每台机组最大可能出力偾按比例分配负荷的折中方法切，其中动态规划法和分支界法更多的是求解问题的思维方式，其实现须采取具体的浴综合策略，微增率法是根据总出力与总耗水量的函数关粪系由微分学的极小值定理导操出，具有理论上的严谨性。卑目前我国的AGC应用主要档基于电网调度，针对水头变酬化小的电站，根据网上的需嘻要确定其负荷，然后用微增吐率法在机组间分配负荷，即￣定负荷→最小化流量。从使缰用的

4、情况来看，由于软件编ㄇ制的出发点不是基于水轮发荪电机组运行工况，从而导致袁有些电站使用效果很不理想。如黄河中游的万家寨电站杭单机出力180MW，装机娘6台，由天阿公司和希科公伢司制造，由于AGC软件负仆荷分配不合理，导致其机组戕长期在振动区运行，叶片与柞上冠处出现裂纹，给机组安痃全运行带来了极大的隐患。骨任何科学问题都离不开其论域。由于微增率法是根据啵数学理论推导而来，其工程酽实用面临很大的实现难题：a要求所有的并联运行机组劭的微增率随功率变化的曲线ク下凹；流量随功率变化应为榆均匀的条件在实际运行的机组中是不可满足的。水轮机嗡转轮是

5、通过实验定型的，微互10/10增率只是其派生出来的表象肥参数，且随功率变化的曲线宅凹凸是无确定规律的，因而帼流量也并不随功率变化而均餮匀变化。b用微增率法，谎对于连续的工况变化求取微增率是不可实现的。水轮机俣的综合特性曲线是一种试验任曲线，无论以何种检索方式都需要确定检索步长和目标患区间，面对微增率变化无确莪定规律的特性曲线，确定检嘌索步长和目标区间都无依据彖，只能修正综合特性曲线，存牺牲解算精度，满足工程要搋求。c实际运行中厂内优━化与电站水头密切相关，传桥统的方法需要在电站最大水⊙头与最小水头之间，取若干︳个水头，分别作出优化运行

6、仅总图，以便确定在不同水头授及给定的全厂负荷时投入运行的机组台数、组合方式以及负荷在投入运行机组之间凛的分配。这样使连续变化的筵水头产生阶跃，若辅之以插艴值，插值规律又是不确定的崽，降低了解算精度。2、阊水电站经济运行人工智能化计算机技术与其他工程技术的融合而引起的设计思路的创新已成为当今社会的显┍著特征。人工智能是一门研烩究用计算机模拟和执行人脑的某些智力功能的交叉学科课。知识是人工智能的基础，艋对于水电站的经济运行而言知识主要包括以下三个方面之：a确定性规则知识：如щ功率、单位转速、单位流量怂的计算；10/10b确定性事

7、实知笺识：如水轮机的综合特性曲佰线、水库特性、电站下游水霈位流量关系、泄洪和电站引锍水设备的特性；c不确定雾性事实知识：如水轮机的振掖动区域、电站年径流曲线和鳖特性等；本文采用人工智冽能系统中最普遍、最典型的霾产生式系统，其基本要素是汩：综合数据库、产生式规则韦、控制系统。程序结构：OPEN=,f；LOO醭P：IFOPEN=THE镦NEXITN=FIRS嘞T；IFGOALTHE渊NEXIT；REMOV七EEXPAND,F,F痞；ADDIFF>F，扩展M节点；IFFOPEN表中的节点按评价函数鹨f的值从小到大排序；G鬯OTO LOOP；

8、[2]综合数据库是由水轮机的鄯综合特性曲线、水库特性、翳10/10电站下游水位流量关系、泄甚洪和电站引、排水设备特性招等组成，是产生式系统中使筛用的主要数据结构。产生式肋规则是知识表示的重要