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基于专家系统的配电网安全运维决策方法和实现
一、概述
人工智能属于计算机科学领域的一个分支,主要研究与人类智能相关的理论、方法和技术,并产生出类似于人类智能行为方式的智能机器或系统.到目前为止,已经发展出了许多理论和原理,人工智能的定义也更加广泛和复杂.随着社会的发展和科学技术的进步,人工智能这门科学的具体目标也随之发生变化.除了计算机科学以外, 对人工智能的研究还涉及到信息理论、自动控制理论、仿生学、生物学、语言学和数理逻辑等多门学科.
近年来,随着我国社会经济的不断发展,电网规模逐渐扩大,电网电压等级不断升高,电网设备变得更加复杂,极大增加了电网运维作业的难度.在这样的背景下,以模糊技术、神经网络、遗传算法、专家系统等技术实现的人工智能系统在电力行业已经有得到了广泛应用.本文在总结国内人工智能理论技术及应用研究成果的基础上, 通过对专家系统的若干关键技术进行深入分析和研究,同时结合配电网运维工作的实际情况,设计开发了一套用于电网运维决策的专家系统,该系统主要功能包括故障分析、逻辑推理、智能诊断及决策、知识库管理等.该系统运行稳定可靠,为实现配电网安全稳定运行,保证运维人员安全作业,提供了有力保障,同时还能为配电网运维工作提供智能决策分析,有效提高了运维作业的效率.
二、系统简介
专家系统就是通过计算机程序,对大量的相关行业内专家水平的知识和经验,进行整理,使用时将这些信息进行逻辑推理和判断,模拟专家进行的决策的计算机系统.与其它人工智能技术相比,具有较强的适应性和可靠性,并且开发成本低,易于维护,因而被广泛引用到各个行业中.
本专家系统主要由知识库以及逻辑推理判断机制两部分组成.其中知识库是由众多电力行业判断规则、行业经验以及电力专业知识集合而成的程序系统；逻辑推理判断机制通过由电力专家们所提供的知识和经验来作为进行逻辑判断以及推理的依据,并能够模拟人工的决策过程,实现对运维过程中遇到的复杂问题进行处理.本系统中现有的规则是在已有事实的基础上建立的,实际运行时先通过现有规则进行判断并生成执行结果,如果遇到新的情况,则进行相应调整并建立新的规则,经审核通过后存入知识库中.
在专家系统里面对问题的求解是以知识库为依据的,因此,知识库的质量直接决定了专家系统的决策效率和决策可靠性.本系统在获取知识的时候会对知识进行一致性和完整性检查,以保证知识库的性能和质量.
三、系统总体设计
本系统采用传统三层架构,分为设备层、数据存储层和应用展示层.
1. 配网设备层.配电网设备种类较多, 目前接入本系统的主要有互感器、断路器、故障指示器、继电保护器、配电变压器等.所有设备全部通过网络方式接入（GPRS/3G/4G）,接口类型主要是WebService 和IEC104,以及少量IEC61850.各种类型的设备通过不同的接口连接到前置服务器,并实时将状态信息上传到前置服务器.
2. 数据存储层.数据存储层配有实时数据库,主要用来存储设备上送的实时数据以及历史数据；同时还有海量数据库,用来存储电力知识库数据、GIS 数据、配电网络拓扑信息、设备信息、设备故障定义模型信息、人员组织信息等.
前置服务器将设备上送的数据进行分类,根据数据类型分别存入实时数据库和海量数据库.对于异常信息,通过数据库触发器及时触发后台专家系统,进行故障逻辑推理及诊断决策.
3. 应用及展示层.展示层面对的客户对象主要有系统管理人员、人员、运维管理人员以及其他行业用户；上述人员可以通过电脑或移动APP 登录到本系统中,进行相关业务的查看或办理.应用及展示层主要实现知识库管理、故障信息查询及统计分析、设备管理、人员及组织管理、在线、系统维护等业务功能.
本系统整体架构图如下：
四、关键功能点设计
1. 知识库管理.通过知识库管理可以进行知识获取、推理学习等.授权用户在展示窗口可以对知识库进行添加、删除以及修改操作,经专家审核通过后才能正式存入知识库.对知识库进行添加或删除操作时,系统会对重新进行机器学习,重新整理相关问题的推理逻辑和判断依据,并自动保存在数据库中,以便在需要的时候调用.
2. 逻辑推理与判断机制.该机制在特定的控制策略下对运维人员当前遇到的问题信息进行分析,识别和选取知识库中针对当前问题可用的所有知识内容并进行推理,然后根据判断结果对当前求解结果进行修正,直到所有与问题信息相关的知识内容全部参考使用完毕,从而得到问题的最终求解结果.同时根据需要给出推理依据,对决策结果给出必要的解释,这样既便于用户理解,又能增加运维人员与客户人员的相关行业知识积累；同时还能对该推理机制的合理性、严密性进行验证,有利于系统的后续升级改进.
3. 智能决策.本系统会对所有接入的配电网设备进行实时监控,当检测到异常发生时候,会立即启动专家系统,并根据该故障信息所描述的故障级别进行智能决策.在保证配电网安全稳定运行以及保证客户利益的前提下,对于允许自动处理的故障,及时进行处理,并将故障信息以及处理办法及时推送给与该设备关联的运维人员以及后台人员.如果不允许自动处理,需要运维人员介入,则将故障信息以及不能决策的原因一并推送给相关运维人员,并保证运维人员及时对该事件进行响应.
在系统试运行阶段,所有故障决策处理均需要运维人员参与才能执行.随着系统的长期稳定运行,对于一些通过本专家系统能够给出正确决策的常见故障,可以加入到信任列表,当该故障再次出现时,系统会自动决策并进行处理,并将故障信息及处理方法推送给相关人员.
五、结论
随着我国电力系统数据总量的不断增加,管理上的复杂程度将大幅度增长,再加上市场竞争的日益激烈,为人工智能技术在电力系统的应用提供了广阔的应用前景.专家系统作为人工智能领域最重要的研究方向之一,其极强的适应性和灵活性是其它人工智能技术不可比拟的.
本系统通过对配电网设备进行实时监控,应用专家系统技术,在保证电网安全稳定运行的前提下,实现配电网运维智能决策.经过试点,该系统运行稳定可靠,能够有效加快运维响应速度,提高运维效率,增强电网智能化管理和服务水平.H
决策方法论文范文结:
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