1、模糊智能方案在电力系统自动化控制中的科学实施模糊智能控制原理主要将经典的集成理论进行模糊化处理,将模糊逻辑的语言变量及近似推理引入其中从而形成整体性综合智能技术的推理体系。
模糊控制的模拟对象为人的模糊推理能力及决策实践中的实用性控制方式,该理论主体依据相关控制的已知规则及数据首先由模糊输入量展开对模糊控制输出的推导,主要由模糊化、时间模糊推理机、最终模糊判决三个子过程组成。随着模糊理论的不断发展与成熟完善,模糊控制中包含的优势性能得到了学术界充分的肯定。例如该控制方法可适用于对不定性、不精确情况的处理,同时可抑制噪声带来的污染问题。
综合的模糊知识令语言变量能有效、准确的表达出专家的综合经验,也就是说其更加接近人们的思维及表达方式,可令知识的选择、抽取与表达具有较强鲁棒性,而被控制的对象参数产生的变化却对模糊控制影响不大。随着电力系统的不断创新发展,模糊理论在其领域的应用研究不断广泛,并取得了可喜的成绩,由此不难看出科学的模糊理论控制方案在处理电力系统相关问题中具有综合的潜力。例如行业内为了有效实现对电力系统短期负荷进行高效预测,于是编制了众多计算机控制程序,而实践证明即使编制再完备的程序也比不上调度员的主体估计。
他们在对这种短期负荷的预测估计关键采用参考日的相关技术标准,这一条件与待测日较为接近。例如正确的日子为周四,则上周四可作为一个参考日。而后我们在负荷曲线中的积累关键点中进行负荷估计,依据参考日曲线将这些估计值相连接,于是便构建了当日的负荷模型。
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