基于事例推理的繼電保護(hù)運行管理專家系統(tǒng).pdf

1、專家系統(tǒng)作為人工智能領(lǐng)域中最活躍的一個分支,近年來在電力系統(tǒng)中取得了廣泛的應(yīng)用.利用人工智能方法自動處理大量的報警信息,快速診斷故障元件,對調(diào)度員迅速處理故障,保證電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行具有重要意義.目前大多的專家系統(tǒng)都是基于規(guī)則推理RBR(Rule-Based Reasoning)的.在這些系統(tǒng)中,知識庫中存儲的是一般知識.因此系統(tǒng)中實現(xiàn)自學(xué)習(xí)功能非常困難.從而使開發(fā)出的系統(tǒng)生命周期很短.這必然大大限制了專家系統(tǒng)在該領(lǐng)域的進(jìn)一步應(yīng)用.而電力

2、系統(tǒng)領(lǐng)域?qū)＜以趯嶋H工作中的思考方式是非常簡潔實用的,這就是除了采用必要的規(guī)則推理以外,他們更多地利用其腦海中已熟知的典型方案,根據(jù)實際問題與之相配,再加以適當(dāng)修改和調(diào)整,從而得到符合實際問題的保護(hù)方案.這種思維方式恰好和智能界近來興起的基于事例的推理CBR(Case-Based Reasoning)方法相吻合.其核心思想是:當(dāng)問題求解時,在以前類似的求解問題的成功范例(CASE)基礎(chǔ)之上進(jìn)行推理,而不必一切從頭做起.因此,研究具有自學(xué)習(xí)

3、功能的網(wǎng)調(diào)繼電保護(hù)運行管理專家系統(tǒng)是一項極有意義的工作.該系統(tǒng)研制成功后,必將在繼電保護(hù)運行管理中發(fā)揮重大作用.由于它可以在應(yīng)用過程中通過自學(xué)習(xí)逐漸完善知識庫,因而可以有效地克服知識獲取瓶頸問題,同時它也能很好地適應(yīng)電力系統(tǒng)自身發(fā)展變化的需要,大大地延長其生命周期.該課題首先將具體的電力系統(tǒng)抽象成"圖",然后利用圖的相似度計算公式,求解與待查詢事例相似度最大的事例.為了解決計算事例圖間相似度而引起的"組合爆炸",我們引入了遺傳算法;為了

4、解決遺傳算法的"早熟",我們引入了模擬退火算法,從而形成了"模擬退火遺傳算法",并經(jīng)過大量的計算證實了改算法的可行性,并據(jù)此編制了"基于事例推理的繼電保護(hù)日常運行管理專家系統(tǒng)"軟件.為了增強推理效率,我們將"基于規(guī)則推理"和"基于事例推理"相結(jié)合——先對一般知識進(jìn)行RBR推理,對特殊知識進(jìn)行CBR推理,然后據(jù)RBR的推理結(jié)果對CBR推理結(jié)果進(jìn)行相應(yīng)的修改,然后保存事例.通過大量的測試證明該算法的可行性.該課題在電力系統(tǒng)領(lǐng)域具有基礎(chǔ)性和開