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首页> 外文期刊>Electric power systems research >The implementation of long-term forecasting strategies using a knowledge-based expert system: part-II
【24h】

The implementation of long-term forecasting strategies using a knowledge-based expert system: part-II

机译：使用基于知识的专家系统执行长期预测策略：第二部分

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In this paper, a knowledge-based expert system (ES) is implemented to support the choice of the most suitable load forecasting model, among traditional mathematical techniques of Part I, for medium/long term power system planning. In the proposed ES, the detailed problem statement including forecasting algorithms and the key variables that affect the demand forecasts are firstly identified. So, system planner establishes was multitude of electrical, non-electrical variables for different areas. A set of decision rules relating these variables are then established and stored in the knowledge base. With the knowledge based at hand, a list of realistic models that can reflect accurately the typical system behavior over other models is emulated. Then, the best one is suggested to produce the annual load forecast. A practical application is given to demonstrate the usefulness of the developed prototype.
机译：在本文中，基于知识的专家系统（ES）被实施以支持在第一部分的传统数学技术中选择最合适的负荷预测模型，以进行中长期电力系统规划。在拟议的环境服务中，首先确定包括预测算法和影响需求预测的关键变量在内的详细问题陈述。因此，系统规划人员建立了针对不同区域的大量电气，非电气变量。然后建立一组与这些变量有关的决策规则，并将其存储在知识库中。借助现有的知识，可以模拟一系列现实模型，这些模型可以准确反映典型的系统行为，而不是其他模型。然后，建议最好的一个来产生年度负荷预测。给出了实际应用，以证明所开发原型的有用性。

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