【摘 要】
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电力系统的恢复是一个多变量、多目标、多步骤、非线性的优化问题,以往预先大量的潮流和稳定计算而制定的系统恢复计划很难跟上系统的变化.而依靠智能性的专家系统在很大程度
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电力系统的恢复是一个多变量、多目标、多步骤、非线性的优化问题,以往预先大量的潮流和稳定计算而制定的系统恢复计划很难跟上系统的变化.而依靠智能性的专家系统在很大程度上可以解决这个难题.为了提高专家系统的搜索效率,在使用传统的深度优先搜索策略的基础上,结合启发式算法、关键路径算法,以及Petri网,Tabu search等优化算法短时间内给出一个最合适的方案.该专家系统由人工智能语言AMZI Prolog和C++混合编程实现,既考虑到传统智能语言的优越性,又兼顾到使用流行的面向对象语言实现友好的人机接口.
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