Курсовая работа

Разработка интеллектуальной информационной системы (экспертной системы) для АСКУЭ

Категория:

Курсовая работа

Дисциплина:

Электрические измерения и метрология в АСКУЭ

Город:

Беларусь, Минск

Учебное заведение:

БНТУ, ФИТР

Стоимость работы:

20 руб.

Оценка: 10
Объем страниц: 19
Год сдачи: 2020
Дата публикации: 07.05.2021

Фрагменты для ознакомления

КУРСОВАЯ РАБОТА

Разработка интеллектуальной информационной системы (экспертной системы) для АСКУЭ

 

Содержание

Введение. 4

1    Исследование возможностей генетических алгоритмов. 5

2    Разработка экспертной системы.. 8

2.1    Постановка задачи. 8

2.2    Алгоритм решения задачи. Правила продукции. 10

2.3    Дерево принятия решений. 12

2.4    Программное обеспечение. 13

2.5    Решение задачи. Пользовательский интерфейс. 16

Заключение. 19

Список использованной литературы.. 20

 

Введение

ЭС – это набор программ, выполняющий функции эксперта при решении задач из некоторой предметной области. ЭС выдают советы, проводят анализ, дают консультации, ставят диагноз. Практическое применение ЭС на предприятиях способствует эффективности работы и повышению квалификации специалистов.

Главным достоинством экспертных систем является возможность накопления знаний и сохранение их длительное время. В отличии от человека к любой информации экспертные системы подходят объективно, что улучшает качество проводимой экспертизы.

 

1. Исследование возможностей генетических алгоритмов

Основной метод, который реализует эволюционный подход – генетическое программирование. Оно представляет собой один из видов генетического алгоритма, учитывая возможности компьютерных программ. При применении данного метода популяция представляет собой программы, закодированные определенным образом, которые подвергаются влиянию генетических операторов скрещивания и мутации для того, чтобы найти рациональное решение, которым является программа, решающая поставленную задачу лучшим образом. Оцениваются программы сравнительно конкретным образом функции приспособленности.

Можно считать, что эволюционные программы являются стилизацией генетических алгоритмов. Выполнение классического генетического алгоритма производится при фиксированной длине двоичных последовательностей, так же в нем используются операторы скрещивания и мутации. Эволюционные программы прорабатывают наиболее сложные структуры (не только двоичные коды) и выполняют другие «генетические» операции. К примеру, эволюционные стратегии имеют все шансы рассматриваться как эволюционные программы, где хромосомы являются вещественными (не двоичными) числами, а мутация применяется как единственная генетическая операция.

Классический генетический алгоритм использует двоичные последовательности и обязует предоставлять решаемую задачу в строго конкретном облике (соответствие между вероятными заключениями и двоичными кодами, декодирование и т.п.). Что устроить не всегда элементарно.

Эволюционные программы способны не изменять вид постановки задачи за счет изменения хромосом, которые представляют собой вероятные заключения (с внедрением «естественных» структур данных), и использования надлежащих «генетических» операторов.

Проще говоря, чтобы решить нетрадиционную задачу необходимо привести ее к виду, который требуется для применения генетического алгоритма, или же преобразовать генетический алгоритм под поставленную задачу. При осуществлении первого подхода применяется классический генетический алгоритм, а при втором – эволюционная программа. Следовательно, модифицированные генетические алгоритмы вполне возможно именовать эволюционными программами. В прочем наиболее часто используется термин «эволюционные алгоритмы». Эволюционные программы воспринимаются как эволюционные алгоритмы, разработанные программистом для воплощения на компьютере. Основной задачей программиста при данном способе является: выбор надлежащих структур данных и «генетических» операторов. Как раз эта трактовка понятия «эволюционная программа» видится более обоснованной.

Все понятия, которые относятся к методам, базирующимся на эволюционном подходе, можно сравнить с основной направленностью изучения– компьютерному моделированию эволюционных процессов. Данную область информатики называют «эволюционные вычисления».

Так же эволюционные алгоритмы именуют как «технология эволюционных вычислений». Понятие «генетические алгоритмы» применяется как для обозначения классических генетических алгоритмов и их незначительных модификаций, так и предполагая различные эволюционные алгоритмы, в значительной степени отличающиеся от «классики».

2. Разработка экспертной системы

2.1 Постановка задачи

Прогрессивной формой оплаты за электрическую энергию считается позонный тариф, при котором стоимость электроэнергии зависит от времени суток и времени года.

При позонном тарифе оплата производится за всю потребленную пользователем электроэнергию, причем самая дешевая электроэнергия в ночное время, а самая дорогая в часы «пика» энергосистемы. Пик энергосистемы бывает утренним и вечерним и смещается в зависимости от времени года. Эти периоды самые тяжелые для энергосистемы. Поэтому на время пиков потребитель должен заявлять мощность, которую он будет потреблять в этот период на каждом 30-минутном интервале. Опасность для потребителя состоит в том, что если он превысит заявленную мощность, то он подвергается штрафу в 10-ти кратном размере.

Если потребитель не имеет в Автоматизированной системе контроля и учета электроэнергии (АСКУЭ) блока контроля заявленной получасовой мощности , то он заявляет эту мощность с превышением, чтобы не платить штраф. Сумма превышений у всех потребителей может оказаться значительной, что отрицательно сказывается на энергосистеме из-за того, что плановая заявленная мощность для энергосистемы ведет к перегрузке энергосистемы. С другой стороны, превышение заявленной  получасовой мощности является невыгодной и для потребителя, так как ведет к дополнительным необоснованным тратам за дорогую электроэнергию.

Самым наилучшим выходом из создавшегося положения является наличие в АСКУЭ блока, который контролировал бы заявленную мощность потребителя на каждом 30-минутном интервале и автоматически регулировал это потребление без превышения. В этом случае на минимальную необходимую мощность на 30-минутном интервале.

Задача по контролю и управлению энергопотреблением требует безопасного решения. По данным зарубежных источников, управление электропотреблением позволяет снизить затраты на 20-25%.

2.2 Алгоритм решения задачи. Правила продукции

Автором предлагается алгоритм дискретного управления энергопотреблением, основанный на вычислении отношений действительной скорости потребления электрической энергии (мощности) за условную единицу времени к равномерной скорости  потребления :

(2.2.1)

                              Далее мы будем сверять значение графика с заявленной мощностью участка и при отклонении предлагать понизить нагрузку за счёт других источников.

Правилами будут являться следующие данные:

ЕСЛИ все значения заявленной мощности введены

И они являются числами

И кнопка Построить график была нажата

И значение первого участка не превышает заданное

И значение второго участка не превышает заданное

И значение третьего участка не превышает заданное

ТО будет построен график нагрузок

ЕСЛИ значения заявленной мощности введены

И кнопка Построить график была нажата

И значение первого участка превышает заданное

ТО открывается окно для снижения нагрузок за счёт других источников и построение графика продолжится с понижающим значением

ЕСЛИ значения заявленной мощности введены

И кнопка Построить график была нажата

И значение второго участка превышает заданное

ТО открывается окно для снижения нагрузок за счёт других источников и построение графика продолжится с понижающим значением

ЕСЛИ нажата кнопка Выставить начальные значения

И введены все значения

И они являются числами

ТО к сгенерированным нагрузкам прибавляются/отнимаются дополнительные значения

2.3 Дерево принятия решений

2.5 Решение задачи. Пользовательский интерфейс

Стартовое представлено на рисунке 1:

Рисунок 1 – Стартовое окно программы

При вводе значений и нажатии на кнопку Построить график начинается построение графика, состоящего из трёх участков и если значение будет превышено, то появится предупреждение и призыв к действию (рисунок 2):

Рисунок 2 - Превышение заявленной мощности

          Далее будет предложено ввести значение, на которое будет понижена нагрузка в линии (рисунок 3):

Рисунок 3 - Значение, на которое будет снижена нагрузка

148