用专家系统和运筹学方法结合解梯级水电站经济调度问题

本文以梯级水电站经济调度问题为背景,提出了目标函数带有规则和约束条件具有模糊性的多目标规划模型。利用人工智能的专家系统和知识库对模糊耦合约束进行解耦和分解。本文根据调度专家的宝贵经验和逻辑推理规则,对梯级水电站经济调度问题建立了专家系统的知识库和推理规则,并与运筹学方法相结合求解用常见的运筹学算法难于求解那种数学模型的决策变量和约束条件均具有很高维数的梯级水电站经济调度问题。对某四级梯级电站进行了试算,结果一般令人满意。

火电开机组合问题的神经网络方法

本文建立了火电厂母管制机组起停问题的优化模型,提出了求解火电系统开机组合问题和火电厂母管制机组起停问题的神经网络方法,在计算机上进行了仿真模拟,这对促进电力系统在线调度方法的硬件化,有积极意义。

一种基于动态系统时域响应的系统辨识方法和模型简化方法

本文通过时域函数逼近把模型简化与系统辨识有机地联系在一起,得到了一种直接辨识线性简化模型和模型简化的新的时域方法,论证了该方法解的存在性定理,给出了辨识阶次的确定原则。仿真实验表明,该方法具有简单、精确、所需数据少等特点。

一种基于预估算法的专家式控制

本文将专家系统技术同预估控制方法相结合,得到了一种新的专家式控制方法。该方法采用多模态控制结构,并结合了在线的特征量识别技术,因而在过渡过程中能够较好地发挥人的控制经验和预估控制算法的作用。仿真实验表明,该专家式控制在被控对象变化或出现故障以及负载突变时均具有很强的鲁棒性和较强的适应能力。

基于神经网络的二阶非线性系统的自适应控制

本文采用神经网络对二附非线性系统进行特征辩识,并将其用于自适应控制,从而得到了一种新型的自适应控制方法。仿真实验表明该方法具有很强的学习能力和自适应性。

具有不精确推理能力的信息管理系统

本文将人工智能中的一些基本思想和方法引入信息管理系统,提出了一种能够根据带可信度的知识进行不精确推理的信息管理系统的设计方案。由该方案设计出的系统不仅具有一定的不精确推理能力,同时还具有适应面广、易变更和扩展等特点。本文介绍了这一设计方案及程序实现技巧。