基于知识推理的水电调度技术解决方法

杨林

摘 要：在可持续发展理念的影响下，我国加大了对于清洁可再生能源的开发力度，水利水电工程也以此得到了迅猛发展。在水电调度中，由于负荷需求的不确定性、调度关系的复杂性以及约束条件的多样性等，很容易出现各种各样的问题，影响调度的可靠性。文章结合知识推理的相关概念，针对当前水电调度中存在的问题，对基于知识推理的水电调度技术解决方法进行了分析和探讨。

关键词：知识推理；水电调度；解决方法

中图分类号：TV736 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2015）09-0098-02

在经济全球化趋势日益显著的今天，能源紧缺问题已经成为了困扰世界各国发展最为关键的问题，因此，加快对于清洁可再生能源的开发和利用，是非常重要的。水利发电技术经过了长期的发展，已经相对成熟，在我国得到了非常广泛的应用。而在水电调度中，受水库综合利用、防汛决策等因素的制约，单纯依靠水库调度数学模型，并不能得到决策的最终解，也就使得水电调度中存在着各种各样的问题。对此，寻找兼顾优化调度和实用性的书库运行调度方法，实现对于水库全局的实时优化调度，是相关技术人员重点研究的课题。知识推理的应用，可以有效解决上述问题，因此得到了学术界的广泛关注。

1 知识推理的相关概念

推理是人类的一种比较高级的思维形式，主要是依据一定的原则，结合已知条件，对结论进行推导的过程。知识推理则是在计算机或者智能系统中，对人类的智能推理方式进行模拟，依据推理控制策略，结合形式化的知识进行机器思维和求解问题的过程。对于推理方法的研究，主要是为了探索人类思维活动中各种推理形式的基本规律，进而对能够辅助人类推理判断及问题求解的智能化软件系统进行研究和开发。推理机是智能信息系统中，实现知识推理的核心部件，可以根据知识的语义，对按照一定策略找到的知识进行解释执行，并对其执行结果进行记录。根据知识处理方法的不同，可以将推理机分为多个不同的类型，如规则推理机、框架推理机、语义网络推理机等。

2 基于知识推理的水电调度的技术解决方法

2.1 知识库构建

①增量式调度知识库：从本质上看，利用水库调度知识决策的过程实际上就是结合隐形调度规则，对决策进行制定的过程。所以，需要做好增量式调度数据库的构建，对相关调度规则进行存储，同时在日常工作中，对知识库进行扩展和完善。增量式知识库主要是将已经开发或者运行的成果作为知识的原始积累，通过不断的测试、修改和扩展，在原有基础上对知识积累和更新，可以促进更加完备的知识库的形成。增量式知识库的运行流程如图1所示。

②知识库结构：作为知识的主要表示形式，知识库结构对于数据库的构建是非常关键的，一般情况下，可以将其分为三个主要组成部分，即规则库、模型算法库和事实数据库。其中，规则库主要包含了知识推理的各种规则，细分为前提和结论两个部分；事实数据库中主要是存放水库调度知识的相关信息；模型算法库则存储了大量的数据模型和算法模型等，能够实现对数据信息的处理和计算，从而为决策的制定提供的参考。

2.2 知识推理技术

2.2.1 知识匹配技术

2.2.2 调度方案优选技术

大量的实践经验表明，若只是匹配过程中，存在多个知识信息都可以满足匹配条件，则最终匹配结果也可能是复数的，也就是会产生多个调度规则方案。在这种情况下，就需要做好方案的对比和选择，找出最佳的调度规则。相关技术人员应该对调度规则进行再次匹配，以得到最近邻的调度方案。在对调度方案进行选择的过程中，首先，应该对各个调度规则的前提条件以及输入的矢量差进行计算，由计算结果可以得到与调度规则一一对应的备选方案，结合模糊优选的方法，通过求解，就能够明确各个备选方案的相对优属度，然后从最大隶属度原则出发，经计算和匹配，就能够得到与输入最近邻的调度规则。

2.3 基于智能模型的知识推理技术

假如通过上述方法，并没有找到与水库实际运行情况相匹配的调度规则，则调度人员应该更换思路，利用相应的智能模型，对水库的调度问题进行求解。在智能模型中，知识推理的过程主要是由模型内部自带的算法实现的，不需要进行复杂的运算，对于调度人员而言，应该讲智能模型与相应的智能算法结合起来，采用支持向量机模型的算法来实现。

3 结 语

总而言之，针对水电在线调度中存在的问题，可以采用基于知识推理的智能调度方法，对问題进行分析和解决，确保调度方案的合理性和可靠性，从而确保水电调度工作的有效展开。

参考文献：

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