基于分层模型和开关量时序的电力系统故障元件诊断研究

发布时间：2019-11-24 14:14

【摘要】：针对电力系统发生故障时,由于电网监控信息遗漏、误报,使用专家系统难以对故障元件进行正确诊断的问题,本文提出了基于知识网技术的专家系统电网故障元件诊断方法。提出了调度信息的分层归类模型,提出了知识结点置信度因子、连接弧、权重的计算方法,并提出依靠开关量动作时序和保护动作逻辑为基础,建立知识网络的方法。并以上海某电网为例,验证了本文提出的基于知识网络的专家系统的故障元件诊断方法的正确性。
【图文】：

22722014，42(11)知识对问题进行求解，并将产生的结果输出给用户，如图1所示。图1专家系统的基本结构1．2知识的表示和存储知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法。知识的存储采用XML文件表示的两层信息模型的知识块存储方式如图2所示。图2具体知识块的存储层和描述层1．3推理机推理机利用当前设备状态信息以及知识库的归类信息，对当前进入到推理机的异常信息按照推理策略逐步推理直到得出结果。故障诊断专家系统的知识采用用知识网络来表示。在知识网络中，信息的最小单位是知识结点，知识结点之间通过有向弧连接，知识结点和有向弧一起构成了知识网络。有向弧分为:普通虎竞争弧和助判唬(1)普通弧在电力系统故障诊断专家系统中，普通弧存在于现象结点、中间结点、故障结点两两之间。普通弧的连接方式如图3所示，分为“f”弧和“t”弧，知识结点的逻辑状态为“真”时，通过“t”弧和其他结点连接;反之则通过“f”弧和其他结点连接。图3普通弧图3中、为连接弧的权重，表示在推理过程中上级知识结点的置信度对下一级知识结点置信度的影响程度。在知识网络的推理过程中，判决函数决定知识网络的推理方向。判决函数根据置信度对所处的置信度平面的位置判别知识节点的“真”或“假”。判决函数为f+e:y=x+0．5f－e:y=x－0．5(1)如果以正可信度e+N为纵坐标，以负可信度e－N为横坐标，，可得到图4。图4知识结点逻辑状态判别如图4所示，根据知识节点的置信度对在置信度平面的位置可以判断出知识节点的逻辑状态。知识节点的逻辑状态分为“真”、“假”、“未知”3个状态。从图中可知，知识节点的逻辑状态为“真”时，其置信度对中的正可信度e+N必须大于0．5，

22722014，42(11)知识对问题进行求解，并将产生的结果输出给用户，如图1所示。图1专家系统的基本结构1．2知识的表示和存储知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法。知识的存储采用XML文件表示的两层信息模型的知识块存储方式如图2所示。图2具体知识块的存储层和描述层1．3推理机推理机利用当前设备状态信息以及知识库的归类信息，对当前进入到推理机的异常信息按照推理策略逐步推理直到得出结果。故障诊断专家系统的知识采用用知识网络来表示。在知识网络中，信息的最小单位是知识结点，知识结点之间通过有向弧连接，知识结点和有向弧一起构成了知识网络。有向弧分为:普通虎竞争弧和助判唬(1)普通弧在电力系统故障诊断专家系统中，普通弧存在于现象结点、中间结点、故障结点两两之间。普通弧的连接方式如图3所示，分为“f”弧和“t”弧，知识结点的逻辑状态为“真”时，通过“t”弧和其他结点连接;反之则通过“f”弧和其他结点连接。图3普通弧图3中、为连接弧的权重，表示在推理过程中上级知识结点的置信度对下一级知识结点置信度的影响程度。在知识网络的推理过程中，判决函数决定知识网络的推理方向。判决函数根据置信度对所处的置信度平面的位置判别知识节点的“真”或“假”。判决函数为f+e:y=x+0．5f－e:y=x－0．5(1)如果以正可信度e+N为纵坐标，以负可信度e－N为横坐标，可得到图4。图4知识结点逻辑状态判别如图4所示，根据知识节点的置信度对在置信度平面的位置可以判断出知识节点的逻辑状态。知识节点的逻辑状态分为“真”、“假”、“未知”3个状态。从图中可知，知识节点的逻辑状态为“真”时，其置信度对中的正可信度e+N必须大于0．5，

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2565476