基于知識推理的水電調度技術解決方法

楊林

摘 要：在可持續發展理念的影響下，我國加大了對于清潔可再生能源的開發力度，水利水電工程也以此得到了迅猛發展。在水電調度中，由于負荷需求的不確定性、調度關系的復雜性以及約束條件的多樣性等，很容易出現各種各樣的問題，影響調度的可靠性。文章結合知識推理的相關概念，針對當前水電調度中存在的問題，對基于知識推理的水電調度技術解決方法進行了分析和探討。

關鍵詞：知識推理；水電調度；解決方法

中圖分類號：TV736 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8937（2015）09-0098-02

在經濟全球化趨勢日益顯著的今天，能源緊缺問題已經成為了困擾世界各國發展最為關鍵的問題，因此，加快對于清潔可再生能源的開發和利用，是非常重要的。水利發電技術經過了長期的發展，已經相對成熟，在我國得到了非常廣泛的應用。而在水電調度中，受水庫綜合利用、防汛決策等因素的制約，單純依靠水庫調度數學模型，并不能得到決策的最終解，也就使得水電調度中存在著各種各樣的問題。對此，尋找兼顧優化調度和實用性的書庫運行調度方法，實現對于水庫全局的實時優化調度，是相關技術人員重點研究的課題。知識推理的應用，可以有效解決上述問題，因此得到了學術界的廣泛關注。

1 知識推理的相關概念

推理是人類的一種比較高級的思維形式，主要是依據一定的原則，結合已知條件，對結論進行推導的過程。知識推理則是在計算機或者智能系統中，對人類的智能推理方式進行模擬，依據推理控制策略，結合形式化的知識進行機器思維和求解問題的過程。對于推理方法的研究，主要是為了探索人類思維活動中各種推理形式的基本規律，進而對能夠輔助人類推理判斷及問題求解的智能化軟件系統進行研究和開發。推理機是智能信息系統中，實現知識推理的核心部件，可以根據知識的語義，對按照一定策略找到的知識進行解釋執行，并對其執行結果進行記錄。根據知識處理方法的不同，可以將推理機分為多個不同的類型，如規則推理機、框架推理機、語義網絡推理機等。

2 基于知識推理的水電調度的技術解決方法

2.1 知識庫構建

①增量式調度知識庫：從本質上看，利用水庫調度知識決策的過程實際上就是結合隱形調度規則，對決策進行制定的過程。所以，需要做好增量式調度數據庫的構建，對相關調度規則進行存儲，同時在日常工作中，對知識庫進行擴展和完善。增量式知識庫主要是將已經開發或者運行的成果作為知識的原始積累，通過不斷的測試、修改和擴展，在原有基礎上對知識積累和更新，可以促進更加完備的知識庫的形成。增量式知識庫的運行流程如圖1所示。

②知識庫結構：作為知識的主要表示形式，知識庫結構對于數據庫的構建是非常關鍵的，一般情況下，可以將其分為三個主要組成部分，即規則庫、模型算法庫和事實數據庫。其中，規則庫主要包含了知識推理的各種規則，細分為前提和結論兩個部分；事實數據庫中主要是存放水庫調度知識的相關信息；模型算法庫則存儲了大量的數據模型和算法模型等，能夠實現對數據信息的處理和計算，從而為決策的制定提供的參考。

2.2 知識推理技術

2.2.1 知識匹配技術

2.2.2 調度方案優選技術

大量的實踐經驗表明，若只是匹配過程中，存在多個知識信息都可以滿足匹配條件，則最終匹配結果也可能是復數的，也就是會產生多個調度規則方案。在這種情況下，就需要做好方案的對比和選擇，找出最佳的調度規則。相關技術人員應該對調度規則進行再次匹配，以得到最近鄰的調度方案。在對調度方案進行選擇的過程中，首先，應該對各個調度規則的前提條件以及輸入的矢量差進行計算，由計算結果可以得到與調度規則一一對應的備選方案，結合模糊優選的方法，通過求解，就能夠明確各個備選方案的相對優屬度，然后從最大隸屬度原則出發，經計算和匹配，就能夠得到與輸入最近鄰的調度規則。

2.3 基于智能模型的知識推理技術

假如通過上述方法，并沒有找到與水庫實際運行情況相匹配的調度規則，則調度人員應該更換思路，利用相應的智能模型，對水庫的調度問題進行求解。在智能模型中，知識推理的過程主要是由模型內部自帶的算法實現的，不需要進行復雜的運算，對于調度人員而言，應該講智能模型與相應的智能算法結合起來，采用支持向量機模型的算法來實現。

3 結 語

總而言之，針對水電在線調度中存在的問題，可以采用基于知識推理的智能調度方法，對問題進行分析和解決，確保調度方案的合理性和可靠性，從而確保水電調度工作的有效展開。

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