梯级泵站优化运行智能决策支持方法研究及应用

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近年来随着人工智能技术的不断发展,智能决策支持方法体系和智能化程度都得到了显著的提高,并且逐步应用于生产和社会生活各个方面,辅助决策者做出满意选择。我国泵站不仅在电能消耗中占比例较大,而且更是一个动态复杂的系统,面对很多复杂多变的因素,如果能将智能决策方法应用于该领域,将会产生很大的实用价值。本文针对泵站运行中的能耗问题展开研究,运用智能决策支持方法对梯级泵站优化运行进行分析。论文主要工作如下:一、将基于本体的知识表示方法运用到梯级泵站优化运行智能决策方法中。本文在构建知识库时采用了基于本体的知识表示方法,并且在构建决策支持系统时采用了内容知晓技术,以实现对特定任务进行正确决策。决策支持系统中各个功能Agent相互协商合作,然后进行逻辑推理判断,以完成对数据库的查询,对知识库的访问,对数据的计算,并最终给出计算结果。二、本文采用最短路径算法解决梯级泵站间的优化问题,将泵站运输调度研究中碰到的问题转化为求解最短路径问题。然后对其进行较深入的研究,建立了泵站站间的最短路径的基本模型图,并以南水北调东线工程为例,给出了最短路径模型在决策支持系统的应用。三、本文应用Microsoft Visual Studio2008软件,采用C#语言模拟实现梯级泵站优化运行系统。系统应用搜集的泵站数据、参数进行模拟运行,取得了不错的效果,证明了本文提出的梯级泵站优化运行智能决策方法是行之有效的。
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