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智能变电站运行在线辅助决策系统的研究

发布时间:2023-11-09 17:36
  智能变电站的运维问题是当前亟需解决的问题。传统的依赖人工定检的方式显然不能适应智能变电站的运维要求,运用人工智能方法特别是专家系统的方法解决智能变电站运维中的问题,已经成为很多专家学者的共识。然而,传统的智能变电站运维专家系统存在:实现过程工作量大,知识获取严重依赖于人类专家的认知等问题。事实上,现有的智能变电站技术和机器学习方法都有了长足的发展,为智能变电站运维专家系统自动生成创造了条件。论文旨在对智能变电站运维现状进行分析和总结,并且从智能变电站运维专家系统事实库自动生成、规则自学习的角度,探讨智能化的智能变电站运维辅助决策系统的构造方式。充分利用智能变电站SCD文件信息和既有建成站运行规程手册,改变专家系统的传统生成方式,达到自动生成智能变电站运行辅助决策专家系统的目的。首先,论文对国内外在智能变电站运维自动化方面的文献进行广泛阅读,比较现有方法,结合智能变电站运维中存在的实际问题分析现有方法优点与不足。提出了专家系统事实库与规则库自动生成的设想。针对智能变电站连接关系复杂、设备数量种类巨大的问题,论文提出了基于语义网的智能变电站可扩展模型。针对运维专家系统事实库在设计、实现过程...

【文章页数】:86 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 课题背景及研究意义
    1.2 智能变电站特点
    1.3 国内外智能变电站技术现状
        1.3.1 国外智能变电站发展现状
        1.3.2 国内智能变电站发展现状
    1.4 本文主要研究工作
    1.5 本章小结
第二章 智能变电站运维专家系统
    2.1 引言
    2.2 专家系统总体结构
    2.3 专家系统需求分析
        2.3.1 领域知识
        2.3.2 领域规则
    2.4 智能变电站运维专家系统的实现
        2.4.1 知识表示方法
        2.4.2 事实库的设计与实现
        2.4.3 规则库的设计与实现
    2.5 本章小结
第三章 基于语义网的智能变电站可扩展模型
    3.1 引言
    3.2 变电站语义网知识建模基础
        3.2.1 语义网建模特点
        3.2.2 语义网本体
        3.2.3 基于IEC61850 对象标准的语义网建模
    3.3 智能变电站知识可扩展模型
        3.3.1 变电站配置模型
        3.3.2 IED配置模型
        3.3.3 通信配置模型
    3.4 应用案例
    3.5 本章小结
第四章 智能变电站运维专家系统事实库自动生成方法
    4.1 引言
    4.2 知识库模板设计
        4.2.1 知识库需求分析
        4.2.2 知识库模板结构设计
    4.3 知识库自动生成
        4.3.1 SCD文件结构分析
        4.3.2 设备对象知识实例生成
        4.3.3 一次拓扑关系实例生成
        4.3.4 IED依赖关系知识实例生成
        4.3.5 一次设备及功能与二次设备关系实例生成
        4.3.6 冗余关系实例生成
    4.4 实例应用于功能测试
        4.4.1 知识库生成过程
        4.4.2 知识实例测试过程
    4.5 本章小结
第五章 基于决策树的运维规则自学习方法
    5.1 引言
    5.2 基于决策树的智能变电站运维规则提取基本方法
        5.2.1 Gini指数
        5.2.2 决策树生成
        5.2.3 决策树剪枝
        5.2.4 决策树有效信息提取
        5.2.5 规则合并
    5.3 基于决策树的智能变电站运维规则提取优化方法
        5.3.1 样本收集与格式化
        5.3.2 决策树生成与规则提取
    5.4 本章小结
第六章 算例分析
    6.1 测试方法及测试场景
        6.1.1 测试方法
        6.1.2 测试场景
    6.2 事实库实例自动生成
    6.3 抽象规则自动生成
        6.3.1 样本生成
        6.3.2 决策树生成及规则提取
        6.3.3 规则提取方法性能测试
    6.4 运行规程生成及正确性测试
    6.5 在线运维正确性、解释性测试
    6.6 本章小结
第七章 结论
    7.1 本文贡献
    7.2 不足与展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文



本文编号:3861711

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