人工智能在輸配電網(wǎng)絡(luò)故障診斷中的應(yīng)用分析

張成洲，王瑜，徐群，魏可情，吳若男

（1.溫州墨熵微電子有限公司，浙江溫州，325000；2.國(guó)網(wǎng)浙江省電力有限公司(溫州供電公司)，浙江溫州，325000；3.浙江圖盛輸變電工程有限公司，浙江溫州，325000）

新世紀(jì)以來(lái)，故障診斷技術(shù)的發(fā)展可謂十分迅速，尤其是近年來(lái)面對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)日益提升的診斷需求，使得診斷技術(shù)逐步邁入到智能故障診斷的新階段。

當(dāng)前，智能故障診斷技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)十分廣泛，主要集中在一系列的工程技術(shù)上，且以在輸電網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中的應(yīng)用最具代表性。就輸電網(wǎng)絡(luò)的故障診斷來(lái)看，包括了分析、根據(jù)和推斷三個(gè)方面，其中，分析的是電氣量測(cè)量特征、保護(hù)裝置報(bào)警信息等內(nèi)容，根據(jù)的是人員經(jīng)驗(yàn)和保護(hù)動(dòng)作邏輯，推斷的是所可能存在故障的類(lèi)型與位置。因運(yùn)用傳統(tǒng)數(shù)學(xué)方法對(duì)該過(guò)程進(jìn)行描述頗具難度，而智能故障診斷技術(shù)在對(duì)人類(lèi)處理問(wèn)題的模擬上有著顯著優(yōu)勢(shì)，且具有一系列的特點(diǎn)，如學(xué)習(xí)能力等，這就為該技術(shù)在這一領(lǐng)域應(yīng)用的廣泛性奠定了基礎(chǔ)。依靠分析網(wǎng)絡(luò)缺陷判斷所表現(xiàn)出的認(rèn)知過(guò)程，應(yīng)用最新的人工智能技術(shù)成果，如綜合知識(shí)診斷等，來(lái)支持對(duì)自動(dòng)綜合判斷系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，從而能夠在分析缺陷的同時(shí)給出相應(yīng)的監(jiān)督處理意見(jiàn)，并使檢修人員更加有效全面的認(rèn)識(shí)問(wèn)題[1]。

1 系統(tǒng)構(gòu)成

如圖1所示，是對(duì)于系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)的展示。依據(jù)圖中內(nèi)容可以看出，系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)為B/C，屬于客戶瀏覽器端輸出，系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)作為計(jì)算儲(chǔ)存功能，而診斷診斷知識(shí)庫(kù)則發(fā)揮了應(yīng)用層的功能。而在采集信號(hào)方面，主要包含了數(shù)據(jù)采集卡等組件，且這一子系統(tǒng)的參與是基礎(chǔ)，能夠使得數(shù)據(jù)采集作用于數(shù)據(jù)量與模擬量，并使得數(shù)字信號(hào)的輸出得以實(shí)現(xiàn)。

圖1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

借助于無(wú)線網(wǎng)絡(luò)來(lái)支持采集數(shù)據(jù)由單機(jī)向服務(wù)器端的傳送。診斷專(zhuān)家系統(tǒng)的組成包括了諸多部分，主要有知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、解釋機(jī)制、推理機(jī)、人機(jī)接口等。依靠正向的推理技術(shù)，并在診斷結(jié)果的分析推理中強(qiáng)調(diào)對(duì)知識(shí)庫(kù)知識(shí)與采樣數(shù)據(jù)的利用，以確保所得結(jié)果較高的合理性。

2 診斷專(zhuān)家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

就診斷專(zhuān)家系統(tǒng)的組成來(lái)看，諸多模塊的參與共同支持了其正常的應(yīng)用。其中，診斷數(shù)據(jù)庫(kù)又進(jìn)一步細(xì)分為標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)與采樣數(shù)據(jù)庫(kù)兩類(lèi)；知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)主要涉及了診斷數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和故障對(duì)策；動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)則囊括了癥狀信息、中間結(jié)論和最終結(jié)論三類(lèi)數(shù)據(jù)。

■2.1 專(zhuān)家系統(tǒng)概述

專(zhuān)家系統(tǒng)的建立，其目的主要是借助于某一領(lǐng)域當(dāng)中的專(zhuān)家知識(shí)，來(lái)為非專(zhuān)家提供幫助，使之在復(fù)雜問(wèn)題的解決上最大程度的接近專(zhuān)家水平[2]。

在診斷輸配電網(wǎng)絡(luò)故障的過(guò)程當(dāng)中，專(zhuān)家系統(tǒng)應(yīng)用的一般模式是由產(chǎn)生式規(guī)則充當(dāng)基礎(chǔ)的系統(tǒng)，即運(yùn)用規(guī)則來(lái)對(duì)人員診斷經(jīng)驗(yàn)、斷路器動(dòng)作邏輯、保護(hù)動(dòng)作邏輯等進(jìn)行表示，以支持相應(yīng)知識(shí)庫(kù)的形成，從而以報(bào)警信息為根據(jù)做出科學(xué)的知識(shí)庫(kù)推理，進(jìn)而以故障診斷結(jié)論的獲得作為最終成果。

在診斷輸配電網(wǎng)絡(luò)故障方面，以產(chǎn)生式規(guī)則為基礎(chǔ)的故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)之所以能夠在應(yīng)用上獲得廣泛青睞，更多是源于兩個(gè)方面，一是故障診斷所具有的特點(diǎn)，二是這一系統(tǒng)所具有的特點(diǎn)。

（1)就輸配電網(wǎng)絡(luò)而言，對(duì)于其保護(hù)動(dòng)作邏輯和斷路器間所存在關(guān)系的表示，宜選擇模塊化的直觀規(guī)則。

（2)對(duì)于專(zhuān)家系統(tǒng)當(dāng)中部分規(guī)則的修改或增刪是被允許的，以為實(shí)現(xiàn)兼具有效性與實(shí)時(shí)性的診斷系統(tǒng)提供有力保障；一定程度上支持了對(duì)不確定性問(wèn)題的解決；在可以給出與人類(lèi)語(yǔ)言習(xí)慣相符合結(jié)論的同時(shí)，還能夠做出相應(yīng)解釋等。

■2.2 診斷知識(shí)庫(kù)的基本組成

就診斷專(zhuān)家系統(tǒng)而言，在建立其知識(shí)庫(kù)的過(guò)程當(dāng)中，會(huì)將診斷知識(shí)進(jìn)一步劃分為多個(gè)類(lèi)型，并于知識(shí)庫(kù)當(dāng)中進(jìn)行儲(chǔ)存，如下，便是對(duì)所劃分類(lèi)型的說(shuō)明。診斷知識(shí)庫(kù)的組成。

（1）結(jié)構(gòu)功能知識(shí)。這一知識(shí)類(lèi)型是對(duì)于設(shè)備部分結(jié)構(gòu)和其間所存在連接關(guān)系的描述。以設(shè)備功能與設(shè)備結(jié)構(gòu)為依據(jù)，來(lái)賦予診斷知識(shí)以顯著的分塊化特征，在具體診斷時(shí)能夠結(jié)合實(shí)際任務(wù)來(lái)對(duì)所需的診斷知識(shí)進(jìn)行調(diào)用，使搜索診斷知識(shí)的環(huán)節(jié)更具效率。且出于對(duì)此知識(shí)類(lèi)型的更好描述，特引入了一個(gè)新穎的概念，即診斷故障樹(shù)單元[3]。

（2）專(zhuān)家知識(shí)。在故障診斷中對(duì)于諸多部分都有著需要，而這一知識(shí)類(lèi)型無(wú)疑是其中十分重要的部分。分析其作用，主要是支持設(shè)備狀態(tài)的識(shí)別與設(shè)備故障的診斷。診斷專(zhuān)家系統(tǒng)當(dāng)中對(duì)專(zhuān)家知識(shí)的描述需要依賴產(chǎn)生式規(guī)則的使用，而規(guī)則庫(kù)當(dāng)中對(duì)于專(zhuān)家知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的獲取則需要借助于故障樹(shù)分析法的應(yīng)用。

（3）過(guò)程性知識(shí)。這一知識(shí)類(lèi)型指的主要是數(shù)據(jù)分析相關(guān)的一系列知識(shí)，其中就包括怎樣確定故障的可信度。系統(tǒng)當(dāng)中對(duì)于此類(lèi)知識(shí)的調(diào)用，在形式上以函數(shù)或子程序居多。而在表示中對(duì)于過(guò)程性知識(shí)的采用也有著一些優(yōu)點(diǎn)，包括良好的結(jié)構(gòu)性、能夠通過(guò)直接調(diào)用來(lái)支持推理等。

（4）基本診斷單元知識(shí)。就知識(shí)系統(tǒng)而言，其在診斷對(duì)象上的最基本表現(xiàn)便是基本診斷單元知識(shí)。也正是在這一知識(shí)類(lèi)型的作用下，才使得對(duì)于其他知識(shí)的操縱得以實(shí)現(xiàn)。系統(tǒng)在表示上采用的是“三者合一”的方法，即產(chǎn)生式規(guī)則、過(guò)程知識(shí)和基本診斷單元知識(shí)的整合[4]。

■2.3 診斷對(duì)象數(shù)據(jù)庫(kù)

這一數(shù)據(jù)庫(kù)主要由編碼信息與數(shù)據(jù)信息組成，前者涵蓋了設(shè)備的序列編碼、類(lèi)別編碼和型號(hào)編碼，其作用是支持機(jī)組更好的管理采樣數(shù)據(jù)，并為相應(yīng)專(zhuān)家知識(shí)的調(diào)配提供便利；后者涵蓋了歷史數(shù)據(jù)、當(dāng)前數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)、趨勢(shì)數(shù)據(jù)燈，其作用主要是對(duì)于采樣原始數(shù)據(jù)的記錄，使診斷更具準(zhǔn)確性。

■2.4 推理機(jī)制

推理機(jī)制的目的是對(duì)于發(fā)生基本故障現(xiàn)象的尋找，其所采取的控制策略為一種正向推理，以設(shè)備結(jié)構(gòu)功能知識(shí)為依據(jù)，來(lái)找出與該事實(shí)或現(xiàn)象相吻合的一個(gè)或多個(gè)診斷單元，以支持假設(shè)的形成，后經(jīng)由所輸入的用戶信息、數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)、診斷單元結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)最底層診斷的尋找，并由本次推理當(dāng)中基本診斷單元的最后一級(jí)充當(dāng)結(jié)論，來(lái)成為下一級(jí)推理的開(kāi)端，進(jìn)而支持相應(yīng)對(duì)策的獲得。

3 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

C /S模式與B /S模式各具優(yōu)勢(shì)，系統(tǒng)將兩種模式整合在一起，數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器間為C /S模式，數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器與用戶間為B /S，且全部數(shù)據(jù)均于后臺(tái)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中進(jìn)行記錄。

面對(duì)不同的診斷對(duì)象，專(zhuān)家系統(tǒng)本身也包括了兩個(gè)部分，分別是故障的巡檢與診斷。其中，關(guān)于故障巡檢，可簡(jiǎn)單理解為識(shí)別和鑒定診斷對(duì)象所處狀態(tài)，并就其后續(xù)演變做出預(yù)測(cè)。即對(duì)于之前原因的分析、當(dāng)下?tīng)顩r的了解和后續(xù)演變的預(yù)測(cè)。故障巡檢與故障診斷有著不同的對(duì)象，前者面向的是檢測(cè)部件，后者則面向的是故障。在應(yīng)用故障巡檢的實(shí)踐中，關(guān)鍵所在是于機(jī)械未解體條件下預(yù)知隱藏的機(jī)械故障和后續(xù)發(fā)展，從而將故障化解在萌芽狀態(tài)。故障巡檢的實(shí)施過(guò)程當(dāng)中，檢測(cè)機(jī)械狀態(tài)是首要步驟，且主要有兩種檢測(cè)方法，一種是普通儀器與人員感官相結(jié)合來(lái)檢查判斷機(jī)械所處技術(shù)狀態(tài)，該方法雖然較為簡(jiǎn)單，但不具有很高的準(zhǔn)確度。另一種是借助于一系列儀器來(lái)對(duì)機(jī)械整體或關(guān)鍵部位做連續(xù)、定期的精準(zhǔn)測(cè)定，這一方法在實(shí)踐中能夠獲得顯著更高的準(zhǔn)確度，但也需要相對(duì)更多的設(shè)備和較為繁瑣的過(guò)程。本次系統(tǒng)選擇后一種方法，以檢測(cè)結(jié)果為依據(jù)，引入診斷技術(shù)來(lái)將故障巡檢作用于機(jī)械狀態(tài)。

而這種精確的診斷技術(shù)和系統(tǒng)就要依靠于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，將其運(yùn)用于輸配電網(wǎng)絡(luò)中，然后通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)算法可以使得局部結(jié)構(gòu)空間可由函數(shù)來(lái)表達(dá)，數(shù)據(jù)意義更進(jìn)一步的達(dá)成。另一方面，人工智能學(xué)的人工感知領(lǐng)域，能夠使得輸配電網(wǎng)絡(luò)診斷人員通過(guò)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用工作得到大量幫助，這樣更加方面的進(jìn)行決策。

并且還將模糊理論運(yùn)用到當(dāng)前輸配電網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)中， 幫助輸配電調(diào)修人員進(jìn)行人工智能化推理， 首先將輸配電網(wǎng)絡(luò)中的診斷依據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)化輸入，將專(zhuān)家系統(tǒng)技術(shù)與模糊理論進(jìn)行接軌，在實(shí)現(xiàn)推理的基礎(chǔ)上， 加入輸配電故障診斷的故障診斷文獻(xiàn)，增添了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。 為調(diào)修管理人員提供故障診斷科學(xué)化、準(zhǔn)確化的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)?；诋?dāng)前模糊理論技術(shù)的多目標(biāo)決策方法，能夠幫助操作人員發(fā)現(xiàn)輸配電網(wǎng)絡(luò)在故障診斷數(shù)據(jù)中的不確定性因素。 通過(guò)模糊理論中的模糊集方法對(duì)變壓器的保護(hù)原理進(jìn)行構(gòu)造，從內(nèi)部區(qū)別故障、選取變壓器以及副邊的電流等作為特征數(shù)量值，依據(jù)電磁暫態(tài)程序得到的仿值采取統(tǒng)計(jì)計(jì)算的方法得到模糊規(guī)則，后期采用 D-S 證據(jù)理論對(duì)得到的模糊規(guī)則進(jìn)行處理，為操作人員得到合理、確定性數(shù)據(jù)。

4 結(jié)論

引入基于故障樹(shù)分析的層次診斷策略來(lái)對(duì)專(zhuān)家系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)。借助于專(zhuān)家系統(tǒng)診斷方法來(lái)診斷系統(tǒng)故障，其知識(shí)庫(kù)的表示采用的是“三者合一”的方法，即產(chǎn)生式規(guī)則、過(guò)程知識(shí)和基本診斷單元知識(shí)的整合，支持了對(duì)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)、功能知識(shí)和領(lǐng)域結(jié)構(gòu)的較好表達(dá)。且系統(tǒng)的推理機(jī)制是一種正向推理，與實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)相結(jié)合，使得診斷推理過(guò)程與專(zhuān)家決策水平更加的接近[5]。