文摘

用电量的不断增长,其连续供应的需要,和不可能储存这一至关重要的能源的主要和基本原因阻止任何中断供应和适当的计划关于能源消耗管理,尤其是在工业。本研究的创新决策系统的设计是为了帮助决策在能源管理在中小型工业使用的知识的专家中小行业和电力行业领域的能源消耗管理和提取相关专业知识规则建立一个知识库。因此,这项研究的主要优势是提供正确的能源消耗管理的专家系统在中小型工业使用软计算。这项研究的另一个优点是不确定决策变量的使用在这个领域;而不是使用单词和语言限制在这个研究,建模在系统使用模糊逻辑的原则。本研究的主要目标包括确定有效的变量决定的能量生产中小型产业,解释现有的隐性知识转化成显性知识,并提供一个专家系统来管理这个领域的能源消费。基于领域研究的结果和研究文献,有效的变量决定发电的数量被确定。通过提取行业专家的知识,隐性知识可用存储知识库中的显性知识和系统是为了管理电荷消费。这个系统的成就之一是创建和使用各种测量数据和结果从中小产业。最后,专家系统的结果比较专家意见的输出和系统的性能管理的能量生产表明,专家系统设计的有效性。 The system uses the knowledge base to make decisions such as an expert human. According to the main results of the research based on comparing the performance of the system with the Bayesian inference networks, it showed that there is an acceptable correlation between the data and the prediction system. Also, to evaluate the acquisition of data using a statistical test, it has been determined that the total number of blackout hours in different areas of Tehran in the base year was more than the current year.

1。介绍

电力的重要性在当今生活和这个关键能源的重要和不可替代的作用在日常生活、工业、农业、和其他经济活动不隐藏的任何人。在这些年中,全国电力消费增长速度远高于过去,这消费增加包括相当一部分的电力消耗。考虑到不断增长的消费和需要连续供电,防止任何中断这一至关重要的能源供应,适当的计划的负荷管理的重要性的最好方法之一是保护社会的共同利益,电力公司和电力消费者和智能电网的最重要目标之一。在这方面,最基本的一个部分的发展规划研究是预测用电量的短,中,长。适当的分销网络负荷预测将有许多技术和电力行业的经济效益(1,2]。认识到消费者的行为模式,鼓励和支持最优消费项目,创建组织、技术、和金融需求,做出适当的法律,和实施适当的广告和培训目标和程序应考虑能源部门根据当前社会需要和需求的需要。另一方面,认识到消费者行为的模式是决策的基础和设置操作和战略目标,也是一个好的过程评估组织的有效性(3]。因此,任何改变消费者的行为是基于认识到他们的消费行为,促进能源管理领域的建议(4]。需要订阅用户的消费模式,包括他们的地位,知识,态度,和消费行为,应研究和了解消费者的客观条件,应该制定适当的战略和计划,提出5,6]。

有各种各样的方法来预测和管理负载消耗在电力行业,但在一般的类别,这些方法可以分类如下:(我)专家知识的方法(2)时间序列分析方法(3)基于因果分析方法所需的数量和影响参数之间的关系

如今,管理决策和预测的速度和精度是非常重要的。每个组织创造一种竞争优势的获取有价值的信息和准确和快速决策。尽管在电力行业,由于行业的垄断,竞争优势没有意义,它可以创建一个点的差异在德黑兰区域电力公司在其他区域电力公司。差异达到这一点的方法之一是使用人工智能在管理组织和公司。人工智能(AI)是一个应用程序的电脑今天在管理和组织,使计算机智能的一种方式。事实上,创造人类思维能力的机器的一个目标这一新兴现象,这还有很长的路要去达到目的,也就是说,与人类推理的力量建立一个机器和感知(7]。电费生成和消费在电力系统规划和优化运行至关重要。在电力系统负荷消费取决于几个因素,如大气变量如风力、湿度、云量和其他变量如节假日、年的十二个月,和天的周8]。假期的行为非常不同于正常的一天,主要是由于该地区的社会文化。在公司,运营商实时估计负载使用前一天的信息和自己的创新的规章制度9]。

除了上述之外,货物消费取决于许多其他未知因素。因此,使用传统的货物生产和消费管理方法需要消耗的数量是不够的。利用专家的经验和意见和运营商可以非常有效地管理生产更准确的消费的数量。另一方面,随着社会的发展和进步的技术近几十年来,电力消耗增长显著。近年来电力消费的增长,除了增加电网和电力损失与提高产量的不兼容性,降低了能量分布系统的可靠性。电力系统有三个重要的功能,包括以下(10,11]:(1)电力不能广泛的存储,所以代随时可用的容量必须等于或大于总负载系统的消费者(2)电厂安装单位是昂贵和耗时(3)电力价格在一天的不同时间不同,因为在高峰时间,贵单位必须用于供电,这将增加市场价格

由于电能不能储存,其在电力行业的生产和消费都必须符合需求。配电公司宣布短期电力负荷预测的覆盖网格区域电力公司电力卖家和买家。因为负载模式是一个非线性曲线与各种参数,与传统的统计方法的预测不够准确。减少这种预测的误差影响生产成本,不必要的停电,和经济处罚12]。

因此,我们将在本文解决的问题是“提供一个电力行业管理专家系统负荷消费。”

因为专家系统有效的策略在改善决策,他们的好处已被证明在不同的问题。考虑到重要性,条件,与自然的专家在这一领域的专业知识,另一方面,考虑到专家系统的特性和功能,另一方面,设计一个专家系统应用和实施现有的专业技能和知识在这个领域并使用它的形式决策系统可以非常有用的和实际的。为此,本研究的主要目的是提供一个专家系统正确地管理能源消耗在中小型工业使用软计算。然而,由于这一领域的主要决策变量通常是不准确和不确定,使用文字和语言的限制,他们将使用模糊逻辑系统中建模原则在这个研究。根据上述,本研究最重要的贡献如下:(我)设计一个专家系统应用和实施专业技能和知识领域的适当的能源管理(2)提供一个专家系统,以确定有效的解决方案来改善决策和受益于它的好处在适当的能源管理(3)考虑不准确的主要变量和不确定决策专家系统使用的词汇和语言限制(iv)应用框架提供了适当的管理中小企业的能源消耗

其余的文章是有组织的,事实证明。第二部分,文献综述。在第三部分中,提出的方法在这个研究。第四部分介绍本研究的主要结果。在第五部分,管理提出了见解和讨论。最后,第六部分提出了未来研究的结论和建议。

2。文献综述

2.1。审查

本节介绍了相关研究的主要研究课题,研究人员在过去的研究。例如,瓦伦汀(13)提出了一个开发电力消费需求预测的模型在商业,办公室,住宅。因素和变量影响货物的需求消费季节,假期,GDP,消费品的数量,等。本研究的另一个变量研究是人口和经济增长因素,包括人口增长率。在他们的研究中,风扇等。14)开发了一个基于数据的方法开发集团模型预测每日能源消耗和高峰需求来提高预测的准确性。在这项研究中提出的方法有三个主要阶段。首先,输出检测,其重点是集特征提取、聚类分析、和极限偏差(GESD),消除异常的元素执行每天的能源消耗。第二,RFE,嵌入式变量选择方法,用于选择所需的输入预测模型分别使用八个流行的预测算法。第三,每个模型的交叉验证(LGOCV)参数评估。最后,他们设计了模型开发一个模型利用遗传算法(GA)。Pourghader Chobar et al。15)表明,电力消耗取决于季节。不同的方法使用可再生能源发电,如阳光、风、雨、潮,海浪也季节性。他们表明,许多以前使用传统的方法来预测电力需求季节性的基础上可以被发展与先进的工具和方法,有效的预测技术。在这项研究中,WEKA时间序列方法预测电力需求,夏天,冬天,和秋天的季节。WEKA学习算法等多层感知器,支持向量机,线性回归,高斯过程已被用于执行。本研究表明,WEKA学习算法适用于预测季节性电力需求,和本文介绍这些活动。Ganguly和库马尔16)提供了一个框架,用于经济生产和增加负荷预测在这项研究。本研究提出了一个模糊逻辑模型的结果对短期(每小时)负荷预测。模糊逻辑模型可以预测短期负荷不同的日子和时间的需求。该方法使用历史数据加载和白天设计一个模糊法律基础预测日负荷曲线。结果证明模糊法律基础可以有效地预测短期负荷需求以最小的误差。Jifri et al。17]表明建模电荷需求被认为是研究人员最重要的领域之一,因为电力发展。本研究旨在评估时间序列的性能和回归预测负荷的需求。时间序列模型被认为是单变量的数据集,而回归模型被认为是多元数据集。在这项研究中,他们研究了多种回归模型和时间序列模型,最后得出结论,多级回归方法更合适。基于模糊理论和贝叶斯预测专家系统,提出了一种新的概率预测模型对中国的能源消耗(压电陶瓷)和2010年和2030年之间的变化区间。该模型的结构可以提高可靠性和专家通过计量经济学方法的预测精度。该模型由三部分组成:模糊关系矩阵,预测和模糊贝叶斯公式。预防预测实施预防长期的不确定性以结合专家经验的好处与其他基于时间的方法从概率的角度来看(18]。Ganguly和库马尔16]表明,电力需求不断增加。一个涉及广泛的时间序列ARIMA模型预测模型用于理解未来的消费。在这项研究中,尝试预测未来电力消耗的量用ARIMA模型。使用平均绝对百分比误差(日军)来衡量预测的准确性,该模型可以预测的误差为6.63%。结果表明,ARIMA模型有可能与现有的方法来预测电力消耗。在他们的研究中,Bakiri et al。1)开发出一种高效的数据清洗模型,扩展了多元非线性回归(MNLR)方法,并计算相应的随机分布。为此,k-mean算法用于检测和分析一个扔点数据的大小。Tahmasebinia et al。19]。本研究旨在确定建筑能效的关键设计参数,协助建筑师在建筑设计的早期阶段和研究他们之间的关系。为此,设计了一种仿真模型的能源原始模型的仿真结果是用于构造非线性回归模型。此外,线性回归模型用于其他独立变量的建筑设计和分析它们之间的关系和能源消耗。测量在中国绿色建筑实施管理的效率,刘et al。20.]介绍了中国绿色建筑投入产出指标体系基于中国省级面板数据从2017年到2021年。基本的数据包络分析(DEA)模型和DEA-Malmquist指数作为测量和分析方法的发展规律和趋势temporal-regional进化研究中国绿色建筑的性能效率从静态和动态的角度来看,可以帮助澄清限制绿色建筑发展的关键因素。已经发现的效率管理的全面实施中国绿色建筑低,但发展趋势显示了良好的性能。沙玛和Sahoo21)使用生物柴油从废物废物作为实验燃料和沼气作为气体燃料功率的柴油机双燃烧模式。新方法称为增广树回归已经被用于模型变密度柴油机的性能和排放。模型输入参数被选为负载,燃油喷射时间,压缩比。Mohd-Ali et al。22)建模性能分析使用Archicad高层建筑的能源效率。因此,本研究显示窗口参数的有效组合曾协助改善渗透速率和传热系数,使较低的冷负荷在3%到6%,分别。Kumar和朋友23)检查十六烷的影响改进剂2-ethylhexyl硝酸(EHN)发动机的性能和排放特性受藻biodiesel-diesel混合。多目标响应面技术(MORSM)结合Box-Behnken设计用来减少试验和节约宝贵的资源,如人力,资源,和时间。拉博拉et al。24Mahua树油等)专注于使用双燃料生物柴油和沼气分析柴油机性能和排放通过改变压缩比(CR)和发动机负载。实验步骤后,响应面方法被用于模型,预测和优化。Sharma et al。25)回顾了机器学习研究的最新进展nanofluid-based传热在可再生能源消耗系统。

2.2。研究的差距

研究显示在上面的研究中,最重要的研究差距确定的研究如下:(我)缺乏一个有效的基于专业知识和专家系统应用和实施适当的能源管理领域的知识(2)未能确定有效的解决方案来改善决策和受益于它的好处在适当的能源管理使用专家决策系统(3)不考虑主要的专家系统中不确定决策变量

表1显示了研究文献分类基础上研究解决方案方法。

3所示。问题陈述

在这项研究中使用的研究方法是一种混合或混合的方法。由于本研究探索性的本质和数据收集的方法和他们的顺序,首先定性和定量,本研究是在连续的探索性的设计分类的发展模式。准确地确定这些变量,图书馆研究,实地研究等与电力行业专家访谈和开放式的问题奖学金,立法机构和研究相关的文件(能源和Tavanir组织)综述了生产和消费。因此,经过图书馆研究,包括阅读书籍,论文,和文章类似于专家系统的主题,电力负荷管理,和用电量预测参数影响电力消费管理的中小型产业被确定。图1显示图片的问题的过程。

3.1。解决方案方法

在第一阶段,完成图书馆的研究之后,学术深入访谈进行了使用非结构化面试。这百科全书已经通过所有18个领域的专家预测和管理(所有负载消耗管理专家)对预测和负荷消费管理基于问答。专家评论的变量,他们的结果记录和分析。在下一步中,使用先前的研究和专家访谈的结果,其他变量不是说通过半结构化访谈专家提交给他们,和他们的意见。然后,采用内容分析的方法,手动编码,分析,专家在每个阶段的结果,和收到他们的评论和批准。在这个阶段,本研究得到的变量。此外,所有标识变量提出了相关专家来确定规则知识库。规则是由他们决定的,没有任何方向的研究。这样,变量之间的关系和各自的重要性,以及每一个法律的重要性,被专家表达和记录。面试在第一个会话中,在问非结构化问题,提供开放的形式回答问题中的变量和成对,首先有必要解释有关研究课题的专家,为什么和怎么做。 In the initial session of the interview, none of the experts was aware of the names of other experts, their answers, and opinions, and only questions were asked about the parameters affecting the research topic. In this meeting, while explaining to the experts in this regard, he also raised other points and asked questions about the ambiguous points. In the second Q&A session, the collected opinions and the extracted variables were provided to the experts in the form of a questionnaire. In this meeting, he was once again asked about the variables and the degree of acceptance or nonacceptance of the variables. In this meeting, experts were informed of other experts’ opinions and even read other experts’ names. After the second session, conducted with a structured questionnaire, summary opinions and final variables were extracted. After extracting the final variables, it is time to formulate the rules. According to the designed questionnaire, which was prepared regarding the rules, the rules were developed. In the quantitative part, the system’s output in different simulated conditions should be examined. Simulation refers to considering and creating different states of the electric charge consumption management situation. In other words, different states of the load consumption situation are considered in simulating the situation. In each case, each of the input variables can receive different values. Thus, each simulated state will be a definite combination of all input variables, each with a definite hypothetical value. Finally, the sum of the simulated conditions is a set of different states that represent different combinations of different values of inputs together. Finally, after extracting the rules and designing the desired expert system, its performance is evaluated in two ways:(1)检查输出数据和假设条件,其录取率专家(2)检查输出数据和实际情况及其相似性与专家的意见

测量专家系统的性能后,所需的系统是实现在现实条件下,和类似去年的结果和预测的专家和发射后的管理和预测系统的专家系统进行了比较。有关段落1和2,评估的评估可以通过定性分析来检查和评审专家的意见和统计和定量分析收集到的数据和软件。专家系统正式启动后,地区被选为飞行员和样品,测试结果。本节使用描述性调查方法和执行两个阶段:问卷调查和普查专家。首先,数据被提供给专家系统,结果收到了。专家给出的结果通过一份调查问卷,和他们的意见结果记录。如果专家们的意见不遵守法律,法律又呈现给所有专家和他们的意见得到关于法律的删除或修改。在下一步中,相同的真实数据提出了专家和专家系统,以及结果进行了比较。使用平等测试手段的两个社会,平等的假设的两个社会的均值(专家的意见和专家系统的输出)进行了测试。如果两个社区的平均平等的假设被接受,它指出设计专家系统的适用性。

4所示。研究发现

在收集基本信息,确定变量,并制定规则,设计了专家系统与81年规则。在MATLAB软件设计的模糊系统规则加载,如图2和3数据录入和处理。另外,图4显示的三维表示形状形成的规则制定的能源管理系统。

4.1。验收专家系统的结果

这样做很重要,根据统计检验结果进行评估。假设H₀和H₁进行评估检查专家的意见与输出有关协议。为此,根据设计输入进入系统,输出从这个系统中提取,有关专家们与这些协议的输出基于李克特光谱根据表2,答案是收到了。

验证系统输出,专家的意见(同意产生的输出系统)必须相当于肯定的答案或强烈同意。为此,专家系统输出提供了在不同的模拟模式。45输出随机输入数据生成和记录。根据输入生成的输出提供给专家,并与系统响应的协议了。表3显示的调查结果专家系统输出的模拟选择条件。另外,图5显示的数据遵循正态分布均值4.35和308年的方差。

显示协议的程度的专家系统的输出,因为排名和离散的数据,统计假设检验应由数据转化为成功(1)和(0)失败。要做到这一点,我们把数字等于或高于平均4比1(赢),其余为零(失败)。测试的以下假设的概率P是接受专家的答案已经在SPSS软件进行测试。为此,下面是指定的统计检验。表4显示的频率根据系统输出赢和输模式。此外,在表5检查的目的,假设检验。

因此,没有理由拒绝零假设。这个测试的结果是,如果重复一遍又一遍,一个类似的回应将会获得至少80%的概率。

4.2。系统的对齐度结果和专家的意见

在这个阶段,系统输出的相似性和距离问题的专家的意见也研究了模拟条件。40模式随机被认为在这个阶段,再结合输入,和模拟条件的专家作为输入。此外,这些条件都输入到系统中,专家们的意见的结果和系统的输出进行评估(表6)。

在这个测试的延续,统计假设测试系统输出是否不同于专家的输出。为此,根据数据的排名,Mann-Whitney测试使用。这个测试了两个独立的团体之间的差异与等级或顺序数据关于一个变量。在这种情况下,数据是排名第一的,然后,排名的差异检验。根据方程(使用的测试数据2)如下,其中和每一组的成员的数量和吗和每组的总结的行列。

因为样本量超过20,根据均值和方差W,我们使用以下指数,标准正态分布,并比较其值在0.05和1.96的价值标准的正常的表。

假设检验如下: :两组之间没有差别 :两组是有区别的

表7显示输出值的专家意见和系统的输出。获得的数据结果的基础上专家们的一个小数位,然后使用。表8显示了相似的专家的意见根据软件的输出。

基于提取的信息表9,的值t以及统计−1.314,值是0.189。鉴于第一种测试的误差水平和水平的误差小于5%价值,没有理由拒绝零假设,即平均两个社区的平等。因此,基于数据和他们的测试,这个假设的意思是平等的两个社会是正确的。

4.3。与贝叶斯推理预测网络系统性能的比较

后确保最初设计的可接受性系统根据专家的意见获得,是时候比较的结果设计系统与贝叶斯推理预测的结果。根据精致的系统中的信息,根和中间节点的条件概率可以计算,避免了因为这个问题不适合在这项研究。测试和比较两个系统,50种不同模式的输入数据对两个系统进行了测试。R软件的输出(讲究系统贝叶斯网络)和MATLAB软件输出电荷管理(模糊推理)如表所示10。

在每个数据的分析,两个系统的输出之间的相关性是87%左右,这表明两个系统的变化方向。表11显示了皮尔森相关值。

根据表11,在0.01水平显著的相关性(2-tailed)。因此,鉴于数据从设计中提取系统表示为等级和离散和精致的系统数据表示为一个概率,没有其他统计测试可以执行比较两个系统的输出。

4.4。通过真实数据评价知识获取

根据系统输出结果的确认从模拟数据的研究专家,以及相似的研究结果相似与专家决策系统的决策,以及相似的输出系统设计与现有的系统,基于贝叶斯网络,这使得决策系统输出的相似性和亲密与专家的意见在现实条件将被检查。在本节中,我们打算显示模糊专家决策支持系统是否会提高负载消耗的性能管理(生产与消费的协调)。

我们早些时候解释说,管理电荷的消费是很重要的,因为不可能储存更多的生产。另外,在减产的情况下,我们将面临停电。在前一章解释,结果总数的停电和生产过剩的负载与前一年同期进行。使用专家系统,以防止偏见的持续时间,也由于时间限制进行研究是在7月和9月连续62天。去年同期的恒定的条件也被检查。

在这个阶段,以下假设检验进行了测试:

在这里,意味着总停机时间在不同地区的工业城镇德黑兰省位于2020和关闭的总数小时后于1998年在同一地区使用该系统。在这方面研究的结果如表所示12。

考虑到数据的数量很小(尽管超过50)和数据是离散的,Shapiro-Wilk测试必须测试数据的常态。测试表所示13基于Kolmogorov-Smirnov证实数据的正常测试。

表14(组统计信息)显示,除了减少的平均数据,他们分散在平均参数也减少,这表明积极的系统的性能。根据软件输出表15平等的方差的假设被拒绝,结果从软件检查输出假设方差的平等是拒绝。根据输出,平均的平均平等的平等的总非工作时间两年1997年和1998年8月和9月是拒绝。关于在这一节中提出的假设检验,由于小价值和小于第一种的错误率,这被认为是5%,统计测试在软件的输出,输出时,假设将被拒绝。考虑到肯定的上限和下限计算置信区间,平均差异,和积极的平均如下:

因此,最初的假设被拒绝。同样的问题进行的发电超过所需的能力(资源浪费)相同的假设,和相同的结果(如表所示16基于软件输出)(表17)。

5。讨论和管理的见解

根据结果,确定不同区域的总停电时间德黑兰与基准年相比下降了。接受这个假设在这个研究提供了管理见解上游和下游的维度。在上游维度,能源资源消耗的管理通过建立适当的政策做的很好。在下游维度,家庭能够保存通过观察高峰消费的消费模式。根据接受的状态这一假说,基于最优上游和下游的性能,由于创建的储蓄,发电厂的力量已经保存。因此,该框架能够分析家庭消费和生产性能的电流上游机构,并获得以下优势:(我)提供一个正确的管理专家系统的能源消耗在中小型工业使用软计算(2)使用不确定决策变量,而不是使用文字和语言的限制在这个研究中,他们和建模系统中使用模糊逻辑的原则

6。结论

这项研究第一次尝试收集和提取现有的能耗管理和知识专家系统基于主题的文学研究,以往的研究在所有行业。根据以往的研究的重点,需要关注特定的消费条件,提取知识,以及需要关注宏观政策政府创建一个合适的知识库在这个领域,电力行业专家的意见(电力行业的一个大家庭)一直在探索,然后根据这些规则检查。提取的规则提取和检查独特的行业(电力或电力行业)和绝对可以仅用于这个行业。规则已经评审并修订后reapproval后提取和使用的专家。基于模糊逻辑规则提取和使用的相关原则和规则。由于变量的类型,所有的语言,它是不可能确定和测量用明确的数字。最后,提取的知识形式的知识库的原型,被称为专家系统知识,准备和MATLAB的模糊环境中提供软件。因此,研究的主要结果如下:(我)基于比较与贝叶斯推理网络系统的性能,表明有一个可以接受的数据之间的相关性和预测系统(2)根据评估数据的采集使用统计检验,确定,停电时间在不同区域的总数德黑兰的基准年超过

绩效考核,对管理的影响电力负荷消费,也研究了根据系统的比较结果与专家意见和去年的绩效考核,在使用系统之前,今年,在使用该系统。在这两种情况下获得的结果在很大程度上证实了通过测量获得的统计假设和数据。为进一步研究,建议一个框架来管理电荷消费与不确定的需求考虑,使用数学建模基于健壮的计划。

数据可用性

的数据都包含在这篇文章,可按照客户要求定制。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。