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人工智能与水电站经济运行
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摘要：
本文通过对水电站经济运行问题的优化，用面向对象的软件构造，完成约束满足问题CSP（Constraint Satisfaction Problem）的推理求解，实现了知识表示、约束传递、智能回溯，并在微机上模拟运行。用面向对象、人工智能的方式解决水电站机组间负荷动态调度问题，编制了《全数字仿真自动发电控制系统》平台, 其生成结果的分析和证明由《水电站经济运行最优解的证明》完成。
关键字：
水电站 微增率 经济运行 人工智能 产生式系统
0背景
随着经济的快速发展，电力生产的供需矛盾也日见突出，在国家加大新的电源、电网投资、建设的同时，如何充分发挥现有电站的潜能，提高其水能利用率，使水电站的运行由粗放式转向集约化，引起了发电企业的广泛关注。
欧、美发达国家优化运行资料表明，大型水电站厂内优化运行的效益为0.5%～3.0%。八十年代中期，我国某年平均发电量22亿kW.h的水电站，实行厂内优化运行后，效益提高4.6％，增加发电量1.03亿kW.h。我国水电运行经验表明，仅从软件方面着手，编制科学合理的运行调度方案，在增加投入不多的情况下，就可以使其发电效益在原有的基础上再提高约(2～6)％[1]；到2001年底，全国已建成中小水电站65000多座，遍布全国1600多个县；由此可见，用信息技术带动传统产业在电力行业的必要性，并且有非常广阔的前景。
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