一種基于廣義規(guī)則的電力系統(tǒng)面向?qū)ο笾�識表示方法

一種基于廣義規(guī)則的電力系統(tǒng)面向?qū)ο笾�識表示方法①

王建元　紀(jì)延超                      常 群 　張麗娣    

（哈爾濱工業(yè)大學(xué)　哈爾濱　150001）（吉林供電公司變電工區(qū)　吉林市　132000）

    摘  要　建立專家系統(tǒng)的一個關(guān)鍵性問題是知識表示，知識表示合理與否直接影響到知識是否便于在計算機中存儲、維護、檢索及推理效率。為此，根據(jù)電力系統(tǒng)自身特點，本文提出了一種基于框架／廣義規(guī)則及數(shù)據(jù)庫融合電力系統(tǒng)知識表示方法，該知識表示方法將電力系統(tǒng)中專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論巧妙熔合。利用計算機網(wǎng)絡(luò)及大型數(shù)據(jù)庫，基于客戶／服務(wù)器方式實現(xiàn)了分布式知識的共享、獲取、管理及并行使用，很好地解決了網(wǎng)絡(luò)時代專家系統(tǒng)知識表示以及專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論相結(jié)合知識表示等難題。這種方法具有很好的通用性、實用性。
    關(guān)鍵詞　知識表示　廣義規(guī)則　面向?qū)ο蠹夹g(shù)　數(shù)據(jù)庫　電力系統(tǒng)

1　引言
　　專家系統(tǒng)技術(shù)在電力系統(tǒng)故障與恢復(fù)、仿真培訓(xùn)、操作運行、保護整定等有著廣泛成功的應(yīng)用［1，2，3，4，5］。建立專家系統(tǒng)的一個關(guān)鍵性問題是知識表示。知識表示是指存儲知識的各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及其設(shè)計方法。知識表示是否合理直接影響到知識是否便于在計算機中存儲、維護、檢索、使用及推理效率。
　　特別是隨著計算機通訊網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展，尤其是internet和intranet等的出現(xiàn)，對傳統(tǒng)電力系統(tǒng)專家系統(tǒng)知識表示、獲取及利用提出了新的挑戰(zhàn)。如何利用互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)，采取何種有效的知識表示實現(xiàn)電力系統(tǒng)公司范圍內(nèi)的知識管理、獲取、共享是一個值得研究的問題。為此，提出了一種基于框架／廣義規(guī)則及數(shù)據(jù)庫融合面向?qū)ο箅娏ο到y(tǒng)知識表示方法，利用該方法將電力系統(tǒng)中專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論巧妙熔合，很好地解決了網(wǎng)絡(luò)時代專家系統(tǒng)知識表示的難題。
2　面向?qū)ο罂蚣埽瘡V義規(guī)知識表示
2．1　框架/廣義規(guī)知識表示
　　對于電力系統(tǒng)領(lǐng)域來說，對于規(guī)則和領(lǐng)域知識常采用產(chǎn)生規(guī)則式表示方法，對于電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)知識常采用框架表示方法，為了長短、利弊互補。 適宜的知識表示方法就是框架／規(guī)則混合擴充來表示知識。將電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)知識（可表達任何電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、保護配置和設(shè)備參數(shù)等）及各種不同應(yīng)用領(lǐng)域（故障診斷、操作恢復(fù)、操作運行，智能保護整定），用分層框架將規(guī)則分成一個個子集，并將規(guī)則的前提部分和結(jié)論部分進行擴充，形成廣義規(guī)則知識表示，并 終形成一個基于元知識控制、分層框架引導(dǎo)廣義知識表示模型。
　　廣義規(guī)則知識表示就是將規(guī)則的前提和結(jié)論部分進行擴充，以使其可以容更多類型的領(lǐng)域知　　識表示方法。具體地說，就是在共享基本電網(wǎng)拓?fù)淇蚣苤�識條件下，分類將各種應(yīng)用領(lǐng)域知識與其關(guān)聯(lián)，將各種應(yīng)用領(lǐng)域規(guī)則的條件和結(jié)論部分進行擴展。比如故障診斷時利用專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合表示知識［6］或?qū)＜蚁到y(tǒng)與模糊理論結(jié)合表示知識［7］，進行事故恢復(fù)操作時進行潮流計算判斷有無紅限越界等。在此，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，潮流計算均作為一種特殊的過程，此過程由字符／數(shù)和數(shù)／字符轉(zhuǎn)換進行翻譯和解釋。
　　框架／廣義規(guī)則知識表示模型的形式化表示如下：


    （1）過程
　　由于將過程知識歸進了廣義規(guī)則的條件及結(jié)論部分，所以當(dāng)某一過程的擊活條件滿足時，該過程即被擊活調(diào)用。過程知識的擊活調(diào)用過程。如圖1所示。

    （2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊
　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由三層BP網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，如圖2所示。

　　從廣義上講，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的過程。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的擊活條件作為規(guī)則條件，將要調(diào)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊寫入規(guī)則的結(jié)論部分。當(dāng)要啟用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊時，從知識庫中讀出權(quán)值矩陣及相應(yīng)的輸入元個數(shù)、隱元個數(shù)、輸出元個數(shù)，經(jīng)并行處理計算后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊返回推理數(shù)值結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊知識的擊活調(diào)用與過程相類似，只不過將圖1中的過程作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，過程參數(shù)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值矩陣及輸入、隱層、輸出個數(shù)等，過程調(diào)用為進行正向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行計算而已。例如在電網(wǎng)故障診斷中輸入處理器及輸出處理器，就分別為由故障假設(shè)得到ANN的輸入向量及由ANN的輸出給出文字解釋，并且按電網(wǎng)元件的類型將ANN模塊分為三種：①用于母線故障診斷的ANN；②用于輸電線路故障診斷的ANN；③用于變壓器故障診斷的ANN。存儲各ANN的連接權(quán)矩陣等，連接權(quán)矩陣等即為知識。
2．2　面向?qū)ο箅娏ο到y(tǒng)知識表示
　　面向?qū)ο蠹夹g(shù)中的封裝性、繼承性及重載性，使其適合于專家系統(tǒng)，基于面向?qū)ο蠹夹g(shù)開發(fā)專家系統(tǒng)給基于知識的系統(tǒng)帶來了新鮮的生機和活力。對象與消息的結(jié)合構(gòu)成了一種面向?qū)ο蟮闹�識表達方式，將面向?qū)ο蠹夹g(shù)與已有的框架、產(chǎn)生式規(guī)則等知識表達方式有機地結(jié)合起來，這是當(dāng)前知識表示的 有效的方式。
    面向?qū)ο笾�識表示的形式化表示如下：
　　①對象（object）
    ＜類名稱＞：：＝〈屬性〉〈方法〉
    〈類名稱〉：：＝〈唯一對象

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