基于專家經驗的配電設備專家信息系統

孫凌杰

摘? 要：配電網健康指數理論通過計算配電網中評價對象的健康指數，進而評價其健康狀態，為配電網資產管理、規劃、檢修和運行等提供參考。由于配電網健康指數理論的應用需要大量的專家知識作為支撐，因此需要對大量的專家知識進行合理有效的管理和使用，而專家系統作為一個智能計算機程序系統，可以實現對專家經驗的管理和使用，文章研究表明，基于專家經驗的配電設備專家信息系統，可以很好的得出配電設備的健康狀態。

關鍵詞：健康指數;配電設備;專家系統

Abstract： The distribution network health index can be obtained through in the distribution equipment， and evaluates its health status， providing reference for distribution network asset management， planning， maintenance and operation. Because the application of the theory of distribution network health index needs a lot of expert knowledge as support， it needs to manage and use a lot of expert knowledge reasonably and effectively. As an intelligent computer program system， the expert system can manage and use the expert experience. The research of this paper shows that the expert information system of distribution equipment based on expert experience can get the health status of distribution equipment.

1 專家系統架構

基于專家經驗的專家系統主要由知識庫和推理機組成，配電網健康指數模型評價模塊和配電網健康指數綜合研討廳為專家系統提供知識來源，各部分所需的數據由配電網健康指數數據平臺提供[1，2]。圖1為基于專家經驗的專家系統的總體架構。

基于專家經驗的專家系統從專家獲取知識。獲取專家的知識是一個很困難的過程，原因在于以下6點：專家可能不知道要用到的知識;專家可能不能描述相關知識;專家可能提供不相關的知識;專家可能提供不完整的知識;專家可能提供不正確的知識以及專家可能提供不一致的知識[3，4]。

2 專家系統算法

直覺模糊集理論是在傳統模糊集理論的基礎上發展而來，傳統模糊集理論將指標對評價對象的評價分為支持和不支持兩個屬性，這樣的分法在許多領域得到應用并且取得了良好的效果，但是在一些領域中，采用傳統的模糊集理論卻顯現出了不足。例如在投票決策過程中，參與投票的人員可以給待選方案投出同意票，或者投出不同意票，而除同意與不同意外，投票人員可能由于種種原因難以做出決策，他們更加傾向于不投票，即他們既不支持該方案，但是也不反對，選擇棄權，對于這種決策模型，顯然傳統的模糊集決策已經無法滿足需要，這時就需要引入直覺模糊集理論[5，6]。

與傳統模糊集理論的不同之處在于，直覺模糊集理論在支持度和不支持度以外加入了猶豫度的概念。直覺模糊函數被描述為：

當π=0時，直覺模糊函數退化為傳統模糊函數。直覺模糊函數通過引入猶豫度的概念，將原來模糊函數的“非此即彼”性變為了現在的“亦此亦彼”性。這種改變是有意義的，尤其在人為判斷的領域。

將各個指標對每個經驗的支持函數進行融合，可以得出所有指標對經驗的總支持函數Fm，融合規則如下：

ωmi為各指標權重，在無法確定權重時ωmi可先取1/n，即認為各指標所占權重相等。融合中對支持度采用取交集，不支持度去并集的方法，猶豫度為融合后支持度和不支持度剩余的部分。

各指標對經驗的支持函數變為一個合成的支持函數，擁有三個變量，三個變量的和為1，將經驗的支持函數投影到三維空間中，則每個經驗所對應的合成支持函數變成一個三維空間中的點。在這個三維空間中，點I（1，0，0）代表所有指標對經驗的支持度均為1，是一種理想情況，可以通過計算待選經驗點與點I之間的直覺模糊集距離的方法選取經驗。

3 應用實例

對表1中的數據進行推理分析。

將這組數據提交給專家系統。專家系統在收到這組數據后，首先尋找與這組數據相關的專家經驗，得到表2中的融合后支持函數：

將表2中融合后的支持函數按公式（7）計算直覺模糊歐幾里得距離，經驗“過熱”所對應的距離值最小，因此系統輸出“過熱”作為專家系統的判斷結果。經過實際檢查變壓器故障，發現確實存在油過熱問題。

參考文獻：

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[2]余柳玉，袁海文，馬釗.中低壓配電設備狀態信息采集系統總體設計及其實現中的關鍵軟硬件技術[J].供用電，2016，33（01）：21-24+13.

[3]張煜東.專家系統發展綜述[J].計算機工程與應用，2010，46（19）：43-47.

[4]鄭麗敏.人工智能與專家系統原理及其應用[M].中國農業大學出版社，2004.

[5]郭慶，楊善林，劉文軍.直覺模糊集信息系統屬性約簡算法[J].模糊系統與數學，2014，28（4）：138-143.

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