人工智能与水电站经济运行论文

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1、人工智能与水电站经济运行论文摘要：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，完成约束满足问题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问题，编制了《全数字仿真自动发电控制系统》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》完成。关键词：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、电网投资、建设

2、的同时.freel）。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）F（M），扩展M节点；IFF（N）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

3、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，是对问题空间的数学模型透彻了解后产生的方法空间。工程实际中的问题通常是复杂的、多层面的；而方法空间则是从不同侧面、不同视角审视问题空间而形成的方法集。要模拟人类的智能活动，必须解决组合爆炸问题，即从问题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问题进行求解的。产生式系统控制策略的作用，就是从规则集中选

4、取规则，并作用于综合数据库，从初始状态出发，寻求一个满足一定条件的问题状态3.3、水电站的经济运行在展开该问题的讨论之前，先引入组态效率这一概念。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=SQi=Q1+Q2+.。。+Qnn为机组并联台数Qi为第i台机的流量而组态效率：ηz=N/（9.81′Q′H）,它反映出了水能的总利用率。水电站的经济运行表现在两个方面：a出力一定，流量最小化以下简称为控制出力为了保持电网的供需平衡，

5、现在的AGC（自动发电控制）软件往往是根据网上的需求给电站一个总负荷，再在电厂内优化出力组合，即耗水量最少。b流量一定，出力最大化以下简称为控制流量我国大多数中小水电站的实际资源情况有如下特征：1库容小甚至无库容（径流式电站）；2流量随季节变化大。如何利用有限的流量多发电，并使机组协联于稳定运行区，保持组态效率最高呢？笔者研发的《全数字仿真水轮发电机组智能调度系统》主要针对上述两种情况进行优化，其功能主要包括1：a能进行实时预报，并根据预报与实测结果的对比，对有关参数进行校正；b根据电力系统的调度计划或水电站水库的来水及当时的水位等情

6、况，确定出水电站的日负荷计划，在实际运行中进行水电站厂内负荷的实时自动给定；c在给定的全厂负荷下，进行工作机组台数和机组组合的最优化计算，并按最优化准则选择工作机组的台数和机组号，实现工作机组间负荷的最优分配；d根据水电站的日负荷计划或即将面临的负荷预测资料，事先进行机组启、停最优化计算，确定改变工作机组组合的合理性，使机组的启，停按最优化准则进行；e对调频水电站，即在电力系统中承担系统负荷瞬时变化调节任务的水电站，在电站机组要改变运行工况时，如增负荷，减负荷、停机或启动新的工作机组等，进行实时计算，寻找出改变水电站机组工况的最优控制

7、规律，并进行机组间随机负荷的最优分配和实时调节；f当水电站按给定负荷运行或作调频运行时，可实时进行负荷偏差的检测；当水电站的出力和系统要求的负荷值存在偏差时，依据实际偏差值，及时进行相应的调节与控制；g具有自动、手动两套功能：在正常情况下，由实时控制系统根据优化计算出的结果，并按最优准则可自动改变机组的运行状况；在特殊情况下，也可以通过输出设备进行显示，给出按优化准则改变水电站机组运行工况的操作指令，运行人员可根据指令由手动操作执行；h定期对各机组当前的动力持性进行实测，并对实测资料进行分析和处理，比较机组当前的动力特性和优化运行计算

8、所依据的机组动力特性之间是否存在偏差。当偏差超过允许值时，能及时进行修正。修正后的机组动力特性存入数据库，作为下一阶段确定优化运行方式的依据；i通过计算机屏幕循环显示计划的最优运行方式、操作调节指令、操作控制实况，当前厂