空间电力负荷预测小区用地分析(二)――模糊推理在小区用地分析中的应用

核心提示：　　本文在的基于模糊逻辑的近似推理方法的理论研究基础上，建立了详细的城市土地高分解状态下小区土地使用优劣性评价和小区土地使用适应性评价的模糊推理知识（规则）系统采用这两个模糊推理知识（规则）系统，可以

　　本文在的基于模糊逻辑的近似推理方法的理论研究基础上，建立了详细的城市土地高分解状态下小区土地使用优劣性评价和小区土地使用适应性评价的模糊推理知识（规则）系统采用这两个模糊推理知识（规则）系统，可以快速、方便地对规划年小区土地开发和土地改造进行分析和研究，从而为小区电力负荷预测奠定了基础一个实际系统的空间电力负荷预测的小区用地分析实例说明了该方法的应用过程和有效性1小区土地使用优劣性评价模型的建立1评价因子的选择和评价系统的建立土地优劣性评价的工作首先应该确定主要的影响因素。根据城市规划土地优劣性等级评价，可从以下3个方面选择影响因素：交通条件、区位条件和生态环境条件。例如影响我国某城市B08小区地块优劣的主要因素是：①与快速轨道线路的距离；②与城市中心的距离G；③周围生活、生产环境的状况C3我们用“近”和“不近”来作为描述地块与快速轨道线路的距离G和与城市中心的距离C2的模糊语言变量；用“好”和“不好”作为描述周围生活、生产环境状况C3的模糊语言变量取语气算子为“十分”、语言变量（如近、不近），带有语气算子的模糊语言变量隶属度函数曲线可参见后文优劣性满意度隶属度函数曲线：2000-11-30国家自然科学基金资助项目（59877017）1.2模糊推理知识（规则）库的建立语气算子；S的数字下角标为进行语气计算时可以度函数曲线如所示图中示意性地给出了用语气算子“很*（幂值为2）来描述的基本模糊语言变量，其他语气算子描述的基本语言变量隶属度函数曲线同理可得。

　　根据专家的经验和知识，对于待评价的3个因素给出如下的规则：3带重要性权重的近似推理过程首先建立评价因素对于优的模糊集，对于Ci其模糊集合为A=靠近快速轨道线，对于G为B=靠近城市中心区，对于C3为C=丨好的环境状况评价结果的模糊集合为V=其次，根据专家经验，给出评估因素的重要性权重为w=采用模糊逻辑的近似推理的过程就是按照给定的推理规则，采用一定的蕴涵算子进行推理。本文采用的模糊推理方法是Mamdani方法。

　　1.4推理结果的清晰化方法各模糊语言变量Bi的隶属度B.（y），为做出明确决策，有必要通过各模糊语言变量的隶属度函数的逆变换（如所示），将其转换为，影响工业用地选择的因素有3个，即：用地条件因素C1交通运输因素C2环境卫生因素C3高低，由于适应性越高，用地条件越好，以语言变量（接近性）水平的高低，由于越靠近交通线，用地条件越好，以语言变量“近（Close）否定词为远（Far）*作为评价的基本词，相应的程度副词同C1高低，由于对环境影响越小，越适合于建工厂，以语言变量”低（Low）否定词为高（High）*作为评价的基本词，相应的程度副词同C1按照条件越好，适应性越高的评价原则，根据工业用地的偏好，总结出如下的命题规则：由于-对各规则的分别别推理结果如Y是B说与生活岸线距离咿体育教育y，购物中心等设bookmark2影响城市居住类用地选择的主要因素有：C1，施距离）；C2，环境卫生条件；C3，交通条件的方便1性23商业类用地适应性近似推理规则影响城市商业类用地选择的主要因素有：G，与城市中心商业区距离；C2，交通条件；C3，用地条伟限于篇幅本文略去了居住类和商业类用地选址的偏好规则24小区土地使用适应性的决策类似于小区的优劣性评价推理和决策过程，在确定各个因素对不同用地类型的重要性权重的情况下，通过模糊关系的合成法则进行模糊推理，并进行清晰化处理就得到每个地块的适应性评价。

　　小区土地的用地适应性决策结果分为4种情况：①空地的用地性质决策，按照空地用地性质的推理结果，选择适应度评价最高的一种或两种用地性质作为备选集合，根据各功能分区各分类土地的需求量，最后确定空地的最终用地性质；②土地置换，根据土地置换的原理，确定现状和规划的适应性评价等级和现状土地利用的价值评估，根据各功能分区各分类土地的需求量，确定土地的最终利用性质；③土地更新，即根据土地更新原理，确定现状用地最终更新的用地等级；④用地性质和等级保持不变的用地根据其适应性和优劣性评价的结果，可以确定未来小区最终的用地强度和电力负荷发展趋势。

　　3算例和分析以某城市负荷分布预测功能分区B08的10块小区用地为例说明基于模糊逻辑的近似推理方法在小区用地评价中的应甩1小区用地优劣性的评价首先进行用地优劣性的评价，根据1. 1节给定的3个因素分别抽取特征值，其隶属度函数计算结果如表1所示序号现状编号序号现状编号假定各因素的重要性权值给定为：1.0，5，6，8，10，9，8，8，8，8级3.2小区用地适应性的评价根据本文第2节的适应性评价过程，分别进行各小区工业类商业类和居住类性质负荷的现状年和规划年的用地适应性评价土地的现状利用价值给定为：ST（i）=，则结果为：71c甩应性评价jalEleetonieph住用地和商业其规划适应性（现状性介7），（/，j）分别为现状年、规划年用地适应性评价矩阵；AL（t）AL（t+1）分别为现状年、规划年土地适应性评定价值与现状土地实际利用价值的差值；（I），（R），（C）所对应的矩阵行分别表示各小区对于工业类性质负荷、居住类性质负荷和商业类性质负荷0.4，则根据小区的现状适应性规划适应性以及现状使用价值的隶属度评价（Sc，S.，SP），可做出小区负荷类别的决策以编号550的小区为例，现状用地类型为工业，规划和现状的工业用地适应性评价差别不大，分别为Q521和01476，该小区的居866（0.053），由于该小区规划年居住和商业用地的评价等级远高于其工业用地的评价等级，并且其现状用地的使用价值评价为0. 45，因此，该小区的规划年用地情况属于土地置换的用地集合，其土地置换方向为居住和商业用地性质；同理，可得序号为2~10小区的用地适应性等级。最终水平年各小区用地适应性决策结果为：若对评价小区各类用地适应性和优劣性隶属度的线性加权值分别取0.8和0.2，则得小区用地等级的评价如表2所示。

　　表2各小区的用地强度等级评价结果编号适应性优劣性决策编号适应性优劣性决策从最终的用地等级决策结果来看，其规划年的用地强度分别属于各类型用地的8级、9级、7级9级、10级、10级、8级、9级7级、7级4结论本文给出的城市土地高分解下的小区用地优劣性评价和适应性评价的推理模型能够充分利用专家的知识和经验，考虑了众多因素及其重要性权重对推理决策结果的影响，为基于模糊逻辑的空间电力负荷预测的实用化奠定了坚实的理论基础。

　　本文提出的高分解小区的推理系统具有推理速度快和准确的优点，对知识库实现了进一步的充实和完善，能够适应不同类型城市配电网规划中小区用地分析的研究工作。

　　实际算例表明，本文所提方法在城市配电网规划中有着广阔的应用前景，能够极大地提高空间电力负荷预测的准确性，适应市场经济条件下对电力负荷预测的需要