简析专家系统基于模糊专家体系小区节能供暖案例设计

摘要：根据当前供暖现状，基于模糊控制、专家系统设计出一种小区供暖优化智能控制方案。本文着重探讨了模糊专家系统的预测规则，隶属度函数，并对模糊专家系统知识库以及推理机加以介绍。
关键词：专家系统 模糊规则 模糊知识库框架
1007-9416（2013）07-0114-02
1 引言
由于地貌、节能环保等诸多因素的影响，近几年许多小区建成了各个小区分别供热的方式。这样的供热站规模较小，烟囱较低，一次性投入资金较少，但是供热面积却能达到几万甚至几十万m2。相比较于大范围的供热网，减少了大范围管道的输送，降低了热能损耗，减少了管材的使用，也是十分绿色的节能方案。
本文将介绍一种基于模糊专家系统的小区供暖智能优化控制方案。模糊专家系统根据采集到的室内外温度、室外风向、昨日最低温度、阴晴状况等数据，在建立好的供暖数据库中，进行模糊匹配。找到三组近似数据，通过计算，得出供暖回水温度预测值。通过这个预测值来进行供暖温度调节。达到智能，环保，节能的目的。

2 模糊专家系统预测方案

2.1 模糊规则

模糊系统是由来自于以模糊IF-THEN规则为形式的人类知识所组成的基于知识的系统。由于它是一种不匹配查找，我们将基于知识的模糊系统采用同数学模型一样的方式，应用到供暖回水控制当中。
依据每隔1小时实际采集到的室外温度与预报的风力、风向和阴晴状况这些参数，通过模糊查询与线性计算的方法，实时的预测出供暖回水温度。并以全天候的供暖回水温度变化曲线为参考，对下一时间段的供暖回水温度变化趋势进行预测。
模糊推理系统结构如（图1）所示：
众所周知知识库是专家系统的核心，而IF-THEN语句组成的模糊规则知识库，则是模糊专家系统的核心部分。我们描述的一些句子，通过连续隶属度函数表达出来，这就是一个模糊IF-THEN规则。一言以蔽之，我们首先要做的工作就是建立一组这样的模糊规则，然后把他们应用到一个系统当中。
在多维模糊控制器的多输入单输出模糊控制器中，IF-THEN模糊规则的一般形式为：
IF X1 is A1k and X2 is A2k and … X6 is A6k，THEN Y is Bk k=1，2，…，n其中Aik和Bk是语言变量的语言值，它由属于隶属函数的程度来表示：μAk（xi）和μBk（yi）∈[0，1]，i=1，2，…，N，j=1，2，…，M。如：
当前室外温度极低、东北风，风力很大、昨日最低温度很低、下雪，则回水温度应当特别高；当前室外温度正常、西南风，微风、昨日室外温度较低、多云，则回水温度应正常。

2.2 模糊隶属度函数

我们设置以下几个参数：T1：室外温度，T2：昨日最低温度，Wl：风力，Wx：风向，M：阴晴状态。U表示天气的寒冷程度。通过带入以下函数，我们可以得到：
例：随机选定a，b，c三天，各天气参数如（表1）所示
根据数据，我们通过式（1）计算可以得到：g（a）=110，g（b）=85，g（c）=14

2.04。

以沈阳T1=-35、T2=-35、Wl=7、Wx=4、M=4为基准，得出一个基准值g=34

4.5，则g对A的隶属程度为1，根据公式：

可以计算得出U中每个元素的隶属程度：
μA（g（a））=0.319
μA（g（b））=0.246
μA（g（c））=0.412
这样便确定了一个模糊子集A。它表现的是“室外参数”这一模糊概念在论域U“天气寒冷程度”。可以记成A={（0.319，g（a））， （0.246，g（b）），（0.412，g（c））}。

3 模糊专家系统主要组成模块

3.1 知识库

在本研究中，需要在供暖公司取得大量的室外参数数据以及符合室内温度标准的相对应的供回水温度数据，将其存入知识库。通过对知识库中大量数据的分析、计算，才有可能找出室外参数与供暖回水温度的关系算法。通过知识获取程序所得到的知识也将存入知识库。
知识的表示方法有很多种，本研究用基于模糊框架的模糊知识表示法来对室外的天气情况进行表示。
框架是表示某一类情景的结构化的一种数据结构。框架的最顶层是固定的一类事物，基于概念的抽象程度表现出自上而下的分层结构。框架由框架名和一些槽（若干结点）组成，每个槽有一些值，槽值可以是逻辑的、数字的，可以是程序、条件、默认值或是一个子框架。槽值含有如何使用框架信息、下一步可能发生的信息、预计未实现该如何做的信息等。
用框架表示模糊知识，需要将框架模糊化，框架的模糊化包括槽值模糊化、关联模糊化和附加过程模糊执行三个方面。
（图2）为室外天气情况模糊框架的知识表示。
对于室外的最低温度T1、室内的最低温度T0、昨日室外的最低温度T2和预报风力Wl，可以用确切的数值来进行表示，而风向Wx和阴晴状况M这些参数，则没有确切的数值表示，而是用类似“西北风”、“晴转多云”等模糊术语表示。本文设定（表2）。

3.2 推理机

在本研究中，供暖系统回水温度预测的推理机主要是在专家库中进行模糊数据查找以及线性计算，以达到预测回水温度的功能，供暖回水温度预测程序流程图（图3）所示：
由于实际采集到的室外参数不一定能够在知识库中找到相同的数据，所以可能没有正好的回水温度值可供我们进行参考，

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这就需要应用推理机进行推理，通过部分匹配的方法在数据库中找出三组与采集数据最相近的天气情况，设定这三组的回水温度为TA、TB、TC，接下来用这三个已知的回水温度进行几何平方根计算，如式（2）得出当时的供暖回水温度；若找不到相近的情况，则需要通过回水预测公式计算得出回水温度值，如式（3）。通过后期回水温度修正值ΔT的调整，得到与此次室外参数相一致的供暖回水温度。
4 结语
基于模糊专家系统的小区供暖系统在现实生活中，具有广泛的意义。模糊知识表示，并采用模糊匹配的方式进行数据匹配，预测回水温度，进行智能控制，避免了能源浪费，提高供热系统控制质量，提高控制效率。具有广阔前景。
参考文献
曾光奇等.模糊控制理论与工程应用.华中科技大学，2006，8.
张建民等.智能控制原理及应用.冶金工业出版社，2003，2.
[3]诸静.模糊控制理论与系统原理.机械工业出版社，2005，8.