基于光伏電站的智能運(yùn)維知識(shí)庫(kù)的研究

王景丹，劉桂蓮，孔波，董永超，龔曉偉

(1.國(guó)家電網(wǎng)許繼集團(tuán)微電網(wǎng)系統(tǒng)公司，河南許昌461000；2.國(guó)家電網(wǎng)許繼集團(tuán)柔性輸電系統(tǒng)公司，河南許昌461000)

基于光伏電站的智能運(yùn)維知識(shí)庫(kù)的研究

王景丹1，劉桂蓮1，孔波1，董永超1，龔曉偉2

(1.國(guó)家電網(wǎng)許繼集團(tuán)微電網(wǎng)系統(tǒng)公司，河南許昌461000；2.國(guó)家電網(wǎng)許繼集團(tuán)柔性輸電系統(tǒng)公司，河南許昌461000)

光伏電站存在現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維人員多而運(yùn)維效率低的問(wèn)題，為減少光伏電站人工運(yùn)維成本，提高運(yùn)維效率，提出了無(wú)人或少人值守的光伏電站智能運(yùn)維系統(tǒng)，而智能運(yùn)維功能需要一個(gè)符合光伏電站實(shí)際運(yùn)維需求的知識(shí)庫(kù)平臺(tái)支撐，以專家理論數(shù)據(jù)、已建光伏電站的歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)和光伏電站設(shè)備運(yùn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用產(chǎn)生式規(guī)則表達(dá)式與模糊邏輯推理技術(shù)研究并構(gòu)建光伏電站運(yùn)維知識(shí)庫(kù)模型，通過(guò)運(yùn)維知識(shí)庫(kù)模型實(shí)現(xiàn)光伏電站智能運(yùn)維功能。

光伏電站；知識(shí)庫(kù)；智能運(yùn)維；模糊推理

隨著光伏產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，光伏電站的建設(shè)日益增多，光伏電站運(yùn)維服務(wù)應(yīng)運(yùn)而生，最初常用的運(yùn)維方式是人工巡檢，但人工成本高、工人技能水平參差不齊，光伏電站運(yùn)維進(jìn)入運(yùn)維成本高而效率提升不明顯的尷尬境地，信息系統(tǒng)的建設(shè)為運(yùn)維服務(wù)提供了新的發(fā)展道路，而信息化、智能化的運(yùn)維服務(wù)要求信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)具備豐富的光伏電站領(lǐng)域運(yùn)維知識(shí)。

目前，我國(guó)針對(duì)知識(shí)庫(kù)的研究與應(yīng)用還處于前期發(fā)展階段，尤其是在近幾年發(fā)展迅猛的光伏行業(yè)，針對(duì)光伏電站運(yùn)維服務(wù)的領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)研究還較少。本文以公司光伏電站建設(shè)項(xiàng)目為依托，研究光伏電站運(yùn)維服務(wù)的運(yùn)維領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)，構(gòu)建運(yùn)維知識(shí)庫(kù)模型，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維知識(shí)庫(kù)在光伏電站運(yùn)維服務(wù)系統(tǒng)中的應(yīng)用。

1 知識(shí)管理與知識(shí)表示

1.1 知識(shí)管理

知識(shí)管理是對(duì)運(yùn)維服務(wù)中有價(jià)值的知識(shí)進(jìn)行獲取、分類、評(píng)審、表示的過(guò)程[1]。知識(shí)管理為知識(shí)庫(kù)模型的構(gòu)建提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

其中，知識(shí)獲取即是挖掘光伏電站運(yùn)維領(lǐng)域知識(shí)，一方面來(lái)自領(lǐng)域內(nèi)專家的理論知識(shí)，另一方面來(lái)自現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維服務(wù)人員累積的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，隨著信息系統(tǒng)的建設(shè)與發(fā)展，還有一方面知識(shí)來(lái)自光伏電站監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。

知識(shí)聚類是對(duì)獲取到的知識(shí)按照實(shí)體概念進(jìn)行整理、抽取、劃分、聚類，同時(shí)建立實(shí)體單元之間的聯(lián)系。知識(shí)聚類的模型如圖1。

圖1 知識(shí)聚類模型

圖1中，統(tǒng)計(jì)分析是基礎(chǔ)，然后對(duì)知識(shí)進(jìn)行分類學(xué)習(xí)、聚類分析，建立知識(shí)集合與知識(shí)關(guān)聯(lián)規(guī)則。

知識(shí)評(píng)審即是對(duì)知識(shí)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，確認(rèn)某條知識(shí)是否具有價(jià)值，同時(shí)檢查知識(shí)的冗余性、多義性、包含性、相容性與完整性，保證知識(shí)庫(kù)無(wú)冗余、無(wú)二義。

知識(shí)表示是以某種方式存儲(chǔ)知識(shí)的過(guò)程，是知識(shí)庫(kù)建模的關(guān)鍵。知識(shí)表示方式有多種，包括一階謂詞邏輯表示法、框架表示法、腳本表示法、產(chǎn)生式規(guī)則表示法、面向?qū)ο蟊硎痉?、語(yǔ)義網(wǎng)表示法、本體表示法[2]。它們都有其適用范圍，比如腳本表示法適用于實(shí)驗(yàn)過(guò)程，邏輯表示法適用于研究結(jié)論，面向?qū)ο蟊硎痉ㄟm用于具有封裝性、繼承性、模塊性的對(duì)象，語(yǔ)義網(wǎng)表示法適用于概念關(guān)系，產(chǎn)生式規(guī)則表示法能夠表示不確定的知識(shí)，本體表示法能夠解決信息組織、重用和人機(jī)交互問(wèn)題。

1.2 知識(shí)表示

本體表示法一般采用三元組(對(duì)象，屬性，值)或(關(guān)系，對(duì)象1，對(duì)象2)來(lái)表示事實(shí)，其中對(duì)象就是實(shí)體變量，是知識(shí)庫(kù)模型中不可再分的知識(shí)單元，包括現(xiàn)象、概念、標(biāo)準(zhǔn)、公理和基本的操作關(guān)系等[3]。考慮到運(yùn)維領(lǐng)域知識(shí)關(guān)聯(lián)的不確定性，引入置信度，定義為μ，則0<μ<1。本文采用四元組表示方法，即：(對(duì)象，屬性，值，置信度)或(關(guān)系，對(duì)象1，對(duì)象2，置信度)。例如：

事實(shí)“智能匯流箱的最大持續(xù)工作電壓是1.3Uoc(STC)”，可表示為[Smart junction box，Uc，1.3Uoc(STC)，1]。

其中，第四個(gè)參數(shù)表示置信度為1。

事實(shí)“超過(guò)熱極限導(dǎo)致IGBT失效”，可表示為(IGBT失效，超過(guò)熱極限，0.4)。

其中，第四個(gè)參數(shù)表示由“超過(guò)熱極限”導(dǎo)致IGBT失效的置信度為0.4，因?yàn)榘l(fā)生了超過(guò)熱極限，可能IGBT模塊仍然處于正常運(yùn)行狀態(tài)，但I(xiàn)GBT失效的原因之一就是超過(guò)熱極限。

基于產(chǎn)生式規(guī)則的知識(shí)表示是目前實(shí)現(xiàn)知識(shí)表示最基本、最成熟的方法。一般來(lái)說(shuō)，基于產(chǎn)生式規(guī)則的知識(shí)庫(kù)就是一個(gè)規(guī)則庫(kù)，包含大量的業(yè)務(wù)知識(shí)規(guī)則。

產(chǎn)生式規(guī)則表示法的基本形式是：IF P Then Q。其中P是產(chǎn)生式的前提條件，即前件，由事實(shí)的邏輯組合構(gòu)成，Q是結(jié)論或動(dòng)作，即產(chǎn)生式的后件，它表示當(dāng)前件P滿足時(shí)應(yīng)當(dāng)推出的結(jié)論或應(yīng)當(dāng)執(zhí)行的動(dòng)作。舉例如下：

R1：

if測(cè)控裝置通信中斷and測(cè)控裝置液晶面板無(wú)顯示and運(yùn)行指示燈不亮

then測(cè)控裝置失電告警

其中，R1是產(chǎn)生式序號(hào)，“測(cè)控裝置通信中斷and測(cè)控裝置液晶面板無(wú)顯示and運(yùn)行指示燈不亮”是前件P，“測(cè)控裝置失電告警”是后件Q。

產(chǎn)生式規(guī)則知識(shí)表示具有自然性、模塊化、有效性、清晰性。其中，自然性是指直觀自然，可推理；模塊化是指知識(shí)規(guī)則與推理機(jī)構(gòu)相對(duì)獨(dú)立，對(duì)規(guī)則庫(kù)的維護(hù)方便；有效性是指產(chǎn)生式規(guī)則既可表示確定性知識(shí)，又可表示不確定性知識(shí)，既有利于表示啟發(fā)式知識(shí)，又可方便地表示過(guò)程性知識(shí)，因此可用于不確定性的問(wèn)題研究；清晰性是指產(chǎn)生式規(guī)則由前件與后件構(gòu)成，格式固定，便于編程實(shí)現(xiàn)。

產(chǎn)生式規(guī)則表示法中的前件與后件可以用本體表示，使知識(shí)表示更靈活，更具有科學(xué)性和指導(dǎo)性。

2 模糊邏輯推理機(jī)制

知識(shí)的組織和推理在不同領(lǐng)域所需求解的問(wèn)題域不同。在光伏電站信息化系統(tǒng)中，智能運(yùn)維主要運(yùn)用的邏輯推理方式有窮舉法和模糊推理法。窮舉法推理精確度高，能有效排除誤遙信的影響，但適應(yīng)性較差，因?yàn)橥还夥O(shè)備的型號(hào)可能不同，告警信號(hào)不可能完全一致，因此，這種推理方法在實(shí)際應(yīng)用中具有一定的局限性；模糊推理法的精確度不如窮舉法,偶然會(huì)受誤遙信的干擾，但適應(yīng)性很好，引入置信度，在條件沒(méi)有完全滿足的情況下，就可利用模糊函數(shù)推理，推理精確度也足以滿足實(shí)際運(yùn)行的需要。

2.1 模糊邏輯

經(jīng)典邏輯堅(jiān)持所有對(duì)象都可以用二元的布爾值(0或1，黑或白，是或否)來(lái)表達(dá)，但日常問(wèn)題和語(yǔ)意陳述往往是模糊的，模糊邏輯是處理部分真實(shí)概念的布爾邏輯擴(kuò)展，用真實(shí)度替代了布爾真值[4]。

本文所涉及的運(yùn)維領(lǐng)域的專家經(jīng)驗(yàn)、運(yùn)維操作人員歷史運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)、啟發(fā)性知識(shí)等往往缺乏明確的邏輯關(guān)系，因此在推理過(guò)程中使用了基于定性分析的模糊語(yǔ)言。

歷史研究中的推理方法有非精確推理、非單調(diào)推理、模糊邏輯、粗糙集推理。其中，模糊邏輯推理是將不確定性的領(lǐng)域知識(shí)以模糊子集的表示方法存儲(chǔ)在規(guī)則知識(shí)庫(kù)中，同時(shí)采用模糊近似匹配規(guī)則的模糊推理過(guò)程，從而實(shí)現(xiàn)快速模糊推理。模糊邏輯產(chǎn)生式可表示為：

式中：α1、α2與α3表示各前件對(duì)象的權(quán)值；βb表示后件對(duì)象的置信值；μ表示該條規(guī)則的置信值。

2.2 推理機(jī)制

推理是指依據(jù)一定的原則，自動(dòng)選擇適當(dāng)?shù)囊?guī)則從已有的事實(shí)出發(fā)推出結(jié)論的過(guò)程?；谀：壿嫷耐评硐到y(tǒng)包括三個(gè)組成部分：一是以特征向量形式表示的實(shí)體單元數(shù)據(jù)庫(kù)；二是存放模糊產(chǎn)生式規(guī)則的規(guī)則數(shù)據(jù)庫(kù)；三是利用實(shí)時(shí)獲得的故障特征向量與各規(guī)則前提條件進(jìn)行模糊匹配獲取故障診斷結(jié)果的推理機(jī)[5]。推理邏輯結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 推理邏輯結(jié)構(gòu)圖

圖2中，首先將領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)行知識(shí)表示，用特征向量進(jìn)行描述，將待檢特征向量作為輸入值，然后基于領(lǐng)域知識(shí)的產(chǎn)生式規(guī)則和模糊邏輯并行推理，進(jìn)行決策融合，最終得出智能診斷結(jié)果。

3 運(yùn)維知識(shí)庫(kù)模型

3.1 知識(shí)庫(kù)

知識(shí)庫(kù)是通過(guò)全面有組織地進(jìn)行知識(shí)管理后形成事實(shí)、關(guān)聯(lián)規(guī)則和概念的知識(shí)集群，是設(shè)備運(yùn)維的理論基礎(chǔ)，智能決策的重要依據(jù)。知識(shí)庫(kù)的組織結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 知識(shí)庫(kù)組織結(jié)構(gòu)

3.2 模型構(gòu)建

在一個(gè)短時(shí)間段內(nèi)，光伏電站某一廠房?jī)?nèi)設(shè)備連續(xù)發(fā)生兩個(gè)及以上告警或事故信號(hào)，這些連續(xù)發(fā)生的信號(hào)是一個(gè)存在關(guān)聯(lián)的有機(jī)整體，稱為一個(gè)綜合事件。這個(gè)綜合事件必然是由設(shè)備的某種異?；蚴鹿室穑\(yùn)用反向推理，即需要根據(jù)發(fā)生的綜合事件推理出該設(shè)備究竟發(fā)生了何種異常，并給出一個(gè)綜合判斷的解決方案。本文構(gòu)建的運(yùn)維知識(shí)庫(kù)模型的體系結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 運(yùn)維知識(shí)庫(kù)體系結(jié)構(gòu)

圖4中，原始數(shù)據(jù)庫(kù)用來(lái)存放光伏電站應(yīng)用環(huán)境的初始狀態(tài)和原始推理依據(jù)，同時(shí)，存放推理過(guò)程中動(dòng)態(tài)產(chǎn)生的臨時(shí)結(jié)果和信息，所以原始數(shù)據(jù)庫(kù)處于不斷更新的狀態(tài)；規(guī)則庫(kù)是知識(shí)庫(kù)模型中的核心部分，包含了將問(wèn)題從初始狀態(tài)轉(zhuǎn)換成目標(biāo)狀態(tài)所需要的所有變換規(guī)則；推理機(jī)由一組程序組成，使用規(guī)則庫(kù)中的規(guī)則和數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行推理，并對(duì)推理進(jìn)行解釋。

圖4表明，知識(shí)庫(kù)的自我構(gòu)建過(guò)程也是光伏電站智能運(yùn)維系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行的過(guò)程。通過(guò)人機(jī)交互界面與原始數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)采集與人工錄入，進(jìn)行知識(shí)獲取，經(jīng)過(guò)知識(shí)管理建立知識(shí)庫(kù)與推理機(jī)制，根據(jù)告警信息得出告警原因，同時(shí)查詢知識(shí)庫(kù)，系統(tǒng)自動(dòng)給出運(yùn)維決策，即相應(yīng)告警情況的可參考解決方案，語(yǔ)音提醒相關(guān)運(yùn)維人員采取措施，修復(fù)故障，運(yùn)維人員最終修復(fù)故障的措施反饋給系統(tǒng)，繼而實(shí)現(xiàn)知識(shí)庫(kù)的更新，通過(guò)知識(shí)庫(kù)的不斷更新與積累，提高了系統(tǒng)智能運(yùn)維知識(shí)推理的正確性和結(jié)果的有效性。

4 運(yùn)維知識(shí)庫(kù)模型的應(yīng)用

4.1 光伏電站智能運(yùn)維

光伏電站設(shè)備運(yùn)行監(jiān)視的模擬量、開(kāi)關(guān)量信息由數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集上來(lái)以后，大部分是按照時(shí)序顯示的事件，未作任何的分層或判斷處理，如圖5所示。當(dāng)發(fā)生事故產(chǎn)生大量時(shí)序信息時(shí)，變電所值班員很容易眼花繚亂、抓不住重點(diǎn)，影響事故的正確處理，并可能遺漏重要告警信號(hào)，延誤處理造成事故。

圖5 數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)顯示

因此，需要建立智能運(yùn)維系統(tǒng)，對(duì)光伏電站運(yùn)行信息進(jìn)行智能化處理，提取故障報(bào)警信息，輔助故障判斷及處理，處理告警和異常狀況，同時(shí)彌補(bǔ)運(yùn)維人員技術(shù)水平參差不齊帶來(lái)的隱患，并可作為運(yùn)維人員的上崗培訓(xùn)系統(tǒng)。

光伏電站的運(yùn)維內(nèi)容一般可分為全站巡檢、設(shè)備維護(hù)、設(shè)備故障檢修三大類，如圖6所示。本文主要針對(duì)設(shè)備故障檢修進(jìn)行智能運(yùn)維，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備故障的短期預(yù)警、瞬時(shí)告警、源頭定位、異常現(xiàn)象分析、故障原因判斷，并及時(shí)提供可參考的解決方案。

圖6 運(yùn)維粗分類

圖6表明，隨著光伏電站的大規(guī)模建設(shè)，一次設(shè)備與二次設(shè)備之間緊密關(guān)聯(lián)，造成運(yùn)維故障源增多，且故障原因多元化，因此需要構(gòu)建運(yùn)維知識(shí)庫(kù)模型，解決故障源多且原因復(fù)雜的問(wèn)題。

4.2 運(yùn)維知識(shí)庫(kù)模型應(yīng)用

運(yùn)維知識(shí)庫(kù)中，一條運(yùn)維知識(shí)單元一般應(yīng)包括運(yùn)維或故障現(xiàn)象的描述、運(yùn)維或故障的設(shè)備狀態(tài)及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、對(duì)故障原因的詳細(xì)分析，以及對(duì)應(yīng)的可行性解決方案。

本文中運(yùn)維知識(shí)庫(kù)模型將應(yīng)用于光伏電站智能運(yùn)維服務(wù)系統(tǒng)中，基于知識(shí)庫(kù)的智能運(yùn)維體系結(jié)構(gòu)如圖7所示。

圖7 智能運(yùn)維體系結(jié)構(gòu)

圖7中，業(yè)務(wù)邏輯層為智能運(yùn)維體系結(jié)構(gòu)的核心，包含了告警信息解析、數(shù)據(jù)獲取、知識(shí)管理、模糊邏輯推理等一系列模塊。數(shù)據(jù)層是智能運(yùn)維系統(tǒng)的基礎(chǔ)，從邏輯上劃分，包括了原始數(shù)據(jù)庫(kù)和采用產(chǎn)生式規(guī)則生成的知識(shí)庫(kù)。

以光伏電站某一故障告警推理知識(shí)庫(kù)中的業(yè)務(wù)規(guī)則為例，將業(yè)務(wù)知識(shí)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)生式規(guī)則，形成運(yùn)維知識(shí)庫(kù)，如表1所示。

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光伏電站智能運(yùn)維系統(tǒng)對(duì)光伏電站內(nèi)各設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，同時(shí)分析實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，如發(fā)電量、電壓、電流、功率值等，比如當(dāng)發(fā)電量曲線在一周內(nèi)持續(xù)下滑時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)檢索知識(shí)庫(kù)，并返回給用戶檢索結(jié)果，系統(tǒng)自動(dòng)給出發(fā)電量持續(xù)下滑的原因是光伏組件長(zhǎng)期未清洗，由于光伏組件蒙塵，得到的輻照度降低，直接導(dǎo)致發(fā)電效率的降低，系統(tǒng)提供的相應(yīng)解決方案即是及時(shí)清洗組件。

運(yùn)維知識(shí)庫(kù)通過(guò)智能運(yùn)維系統(tǒng)得以長(zhǎng)期有效地被補(bǔ)充、完善，反之，光伏電站智能運(yùn)維系統(tǒng)通過(guò)運(yùn)維知識(shí)庫(kù)得以實(shí)現(xiàn)高效運(yùn)維、智能診斷。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文基于目前發(fā)展迅速的光伏發(fā)電項(xiàng)目需求提出智能運(yùn)維系統(tǒng)，采用產(chǎn)生式規(guī)則生成知識(shí)庫(kù)，利用模糊邏輯技術(shù)建立推理機(jī)制，并在實(shí)際應(yīng)用中不斷更新、完善知識(shí)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)了智能運(yùn)維知識(shí)庫(kù)模型的構(gòu)建。并且，經(jīng)過(guò)現(xiàn)有光伏電站智能運(yùn)維系統(tǒng)的仿真驗(yàn)證，表明了該運(yùn)維知識(shí)庫(kù)模型的實(shí)時(shí)性、科學(xué)性與準(zhǔn)確性，具有較好的工程實(shí)用價(jià)值。

[1]吳肖琴，張曉凌.基于運(yùn)維服務(wù)的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)模型的研究[J].電腦與信息技術(shù)，2011，19(2)：6-8.

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Research on KB of intelligence operation based on PV power station

WANG Jing-dan1,LIU Gui-lian1,KONG Bo1,DONG Yong-chao1,GONG Xiao-wei2
(1.State Grid XJ Group Micro Grid Systems,Xuchang Henan 461000,China;2.State Grid XJ Group Flexible Transmission Systems,Xuchang Henan 461000,China)

The PV power station has prominent problems of superfluous operation staff and inefficient operation.In order to reduce cost of artificial operation of PV power station and improve operational efficiency,an intelligence operation and maintenance system of unattended or less people on duty PV power station was put forward.The intelligence operation function requires the support of knowledge base platform in line with the actual operational need of PV power station.Based on theoretical data of experts,historical and empirical data of constructed PV power station and real-time monitoring data of running PV equipment,operation knowledge base model of PV power station was researched and built by using production rule expressions and fuzzy logic inference techniques.The intelligence operation and maintenance was realized with operation KB model.

PV power station;knowledge base;intelligence operation;fuzzy reasoning

TM 182

A

1002-087 X(2016)08-1669-04

2016-01-22

王景丹(1987—)，女，河南省人，碩士，主要研究方向?yàn)楣夥到y(tǒng)運(yùn)行控制和故障運(yùn)維技術(shù)。