文档介绍：能源管理高校节能短期电力负荷预测的应用与研究万力,1李芳2 (1合肥工业大学建筑设计研究院,,安徽合肥・摘230009;230009)要:在分析了事例推理原理和相关技术的基础上,根据高校负荷变化的特万力(1967),男,点,利用事例推理原理建立了高校短期屯力负荷预测系统的基本框架。通过试验平台的开发验证了其有效性和实用性,为高校节能提供了非常有意义的参考价值和理论基础。教授级高级工程师,研究方向为智能建筑、宇口动化、筑楼建电气。 关键词:电力负荷预测;事例推理;高校节能屮图分类号::A文章编号:16748417(2010)12003404 0引言ReviseRetain通常翻译为检索、、,重用、修改/修正和保留所示。[2]o基于事例推理的工作原理[3]如图1 随着全国高校节能工作的开展,电力负荷预测在高校越来越受到重视,然而传统的负荷预测由于仅依靠工程人员的经验,存在预测工作量大、精度低等缺点。本文将人工智能屮的事例推理方法应用到高校短期电力负荷预测屮,结合高校能耗监控系统丰富的历史数据,开发了高校短期屯力负荷预测系统,为高校能源管理部门准确、合理地做出供配电规划和运行调度提供依据,使供配电在安全、可靠的基础上更加经济、优化。[1]图1CBR工作原理图 1事例推理的原理基于事例推理(CuseBusedReasoningCBR),是人工智能的一个分支,也是类比推理方法的一种。其核心思想是从事例库屮检索出和肖前事例相近的事例,对它进行修正,并应用于新问题的求解过程屮。一个完整的CBR系统一•般包括几个循环过程,Amodt和Plaza归纳为!4R?:RetrieveReuse,,李芳(1986),女,硕士研究生,研究方向为智能建筑。 2关键技术CBR的核心技术包扌舌事例表示、事例检索和事例维护。。事例推理系统运行的效率和事例表示芮邢喙?所以如何选择适合该系统的事例表示方法是事例34能源管理推理系统首先要解决的问题。爭例表示可以借鉴人工智能领域屮的知识表达方法,如特征向量、面向对象、逻辑谓词、义网络、媒体等。语多根据负荷预测自身的特点,该系统采用一个特征向量对应一-个事例来表示影响电力负荷变化的各种因索,如日期、采样吋间、采样点、天气、节日、假期、星期类型、实际负荷。22事例检索•事例检索是事例推理系统的屮心环节。检索到的事例是系统工作的起点,其准确与否很大程度上决定了一个CBR系统的效果。在实际应用过程屮,常用的检索方法有最近邻法、归纳引导策略、多维分析法、知识引导法等。该系统在事例检索屮采用应用广泛且技术基本成熟的最近邻法[4]定的阀值,表明其与事例库屮的事例非常相近,可不存储;否则,可以作为新事例添加到事例库屮。基于事例推理系统采用增量式的学****能不断积累经验和知识,这其屮主要来源于对新爭例及解法的保留。但如果无条件地对事例进行保留,势必导致一•个新的问题,即无法控制事例库屮事例数H的增长而使系统检索吋间增加,检索效率下降。因此为了解决这个问题,CBR系统采用主动学****策略。 3高校电力负荷预测系统的分析实现事例推理的应用范围非常广,成千上百个CBR系统在实际应用领域屮发挥着重要作用,如法律诉讼、客户管理、电子商务、医疗诊断、机器组装、建筑设计、