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    基于專家系統(tǒng)的配電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行方式優(yōu)化研究

    2023-10-20 00:46:28李思焱
    鹽科學(xué)與化工 2023年9期
    關(guān)鍵詞:推理機(jī)使用壽命配電網(wǎng)

    王 鵬,鄭 昊,李思焱

    (國(guó)網(wǎng)蕪湖供電公司,安徽 蕪湖 233000)

    近年來,隨著國(guó)家經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展,電網(wǎng)運(yùn)行規(guī)模不斷擴(kuò)大,配電網(wǎng)運(yùn)行設(shè)備的的種類不斷增加,管理也趨于復(fù)雜化,電網(wǎng)運(yùn)維作業(yè)帶來了挑戰(zhàn)[1]。配電網(wǎng)設(shè)備是否能夠正常穩(wěn)定運(yùn)行對(duì)整個(gè)電網(wǎng)的安全起著至關(guān)重要的作用,然而,當(dāng)前配電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行壽命的診斷通常依賴工作人員的檢修維護(hù)和經(jīng)驗(yàn)判斷,缺乏先進(jìn)技術(shù)手段和理論指導(dǎo),難以滿足配電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性方面的需求,因此,提高管理創(chuàng)新和加大技術(shù)創(chuàng)新,運(yùn)用數(shù)字化、信息化、智能化的手段,保證配電網(wǎng)運(yùn)行安全可靠[2-4]。

    電網(wǎng)運(yùn)行過程主要廣泛應(yīng)用專家系統(tǒng)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、遺傳算法、模糊理論技術(shù)等。專家系統(tǒng)是人工智能技術(shù)中的一個(gè)重要研究領(lǐng)域,根據(jù)一個(gè)或多個(gè)領(lǐng)域電網(wǎng)運(yùn)行方面專家提供的專業(yè)知識(shí)內(nèi)容和工作經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理判斷,模擬電網(wǎng)運(yùn)行專家解決問題的思維方法和解決過程,來求解電網(wǎng)運(yùn)行過程中遇到的各種問題[5-6]。

    文章結(jié)合人工智能技術(shù),研究LSTM算法及專家系統(tǒng)基礎(chǔ)理論,應(yīng)用到配電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行管理中,利用信息化手段,構(gòu)建了配電網(wǎng)設(shè)備剩余使用壽命診斷架構(gòu),提出了基于專家系統(tǒng)的配電網(wǎng)設(shè)備剩余使用壽命預(yù)測(cè)模型,主要功能包括剩余使用壽命預(yù)測(cè)、邏輯推理、智能診斷等。對(duì)專家系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)及其管理系統(tǒng)、知識(shí)獲取機(jī)構(gòu)、綜合數(shù)據(jù)庫(kù)及其管理系統(tǒng)、推理機(jī)等進(jìn)行了功能介紹,能夠?qū)崿F(xiàn)分工明確。以電力變壓器為例,建立電力變壓器剩余壽命預(yù)測(cè)專家系統(tǒng),系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定可靠,剩余壽命預(yù)測(cè)誤差在2%以內(nèi),能夠有效對(duì)電力變壓器剩余使用壽命的預(yù)測(cè),為實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)設(shè)備壽命周期管理提供指導(dǎo),增加配電網(wǎng)運(yùn)行的智能化,提高運(yùn)維人員作業(yè)效率。

    1 專家系統(tǒng)

    專家系統(tǒng)是人工智能技術(shù)中的一個(gè)研究領(lǐng)域,即計(jì)算機(jī)智能程序系統(tǒng),主要由知識(shí)庫(kù)及其管理系統(tǒng)、知識(shí)獲取機(jī)構(gòu)、綜合數(shù)據(jù)庫(kù)及其管理系統(tǒng)、推理機(jī)、人機(jī)接口、解釋器等組成[7-8],見圖1。

    圖1 專家系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure diagram of expert system

    知識(shí)庫(kù)及其管理系統(tǒng)。是用來存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)領(lǐng)域?qū)<姨峁┑闹R(shí)內(nèi)容和工作經(jīng)驗(yàn),并對(duì)此信息進(jìn)行管理。專家系統(tǒng)工作時(shí),知識(shí)庫(kù)中存放的知識(shí)內(nèi)容和工作經(jīng)驗(yàn)等信息通過推理機(jī)調(diào)用、處理,經(jīng)過推理產(chǎn)生的新知識(shí)等信息又會(huì)重新存儲(chǔ)到知識(shí)庫(kù)中。

    推理機(jī)。實(shí)際上就是計(jì)算機(jī)中的一組智能程序,運(yùn)用設(shè)定的推理方法和搜索策略,從知識(shí)庫(kù)及其管理系統(tǒng)中篩選出有用的知識(shí),對(duì)使用者提出的問題篩選出合理的答案。

    解釋器。與人機(jī)接口相互連接的部件,主要功能是對(duì)專家系統(tǒng)的推理過程進(jìn)行跟蹤和記錄,使用者能夠了解專家系統(tǒng)推理的過程。

    知識(shí)獲取機(jī)構(gòu)。主要任務(wù)就是實(shí)現(xiàn)知識(shí)內(nèi)容和工作經(jīng)驗(yàn)到數(shù)據(jù)庫(kù)的轉(zhuǎn)移,這些知識(shí)內(nèi)容和工作經(jīng)驗(yàn)需通過形式化處理并以編碼方式存入到數(shù)據(jù)庫(kù)中。

    人機(jī)界面。主要作用是能夠達(dá)到專家系統(tǒng)和使用者之間的雙向技術(shù)交流。專家系統(tǒng)在啟動(dòng)和工作過程中需要向使用者進(jìn)行提問,其目的是進(jìn)一步明確使用者的需求。

    2 基于專家系統(tǒng)與LSTM算法的診斷架構(gòu)

    2.1 LSTM算法

    長(zhǎng)短期記憶(LSTM)算法是一種以時(shí)序分析的學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠模擬人類的思維方式和記憶功能,實(shí)現(xiàn)對(duì)時(shí)序內(nèi)有用信息的長(zhǎng)時(shí)間記憶[9-10],LSTM單元結(jié)構(gòu)見圖2。

    圖2 LSTM單元結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Structure diagram of LSTM unit

    標(biāo)準(zhǔn)LSTM單元結(jié)構(gòu)對(duì)計(jì)算如下:

    (1)

    (2)

    (3)

    (4)

    (5)

    (6)

    式中:a為L(zhǎng)STM 算法的輸入;b為L(zhǎng)STM 算法單元結(jié)構(gòu)各個(gè)門的輸出;h為L(zhǎng)STM 算法的輸出;wl和wh分別為輸入權(quán)陣和循環(huán)矩陣;wc為記憶單元與門的連接矩陣;σ為sigmoid函數(shù)。

    2.2 基于專家系統(tǒng)與LSTM算法的診斷架構(gòu)

    基于專家系統(tǒng)的配電網(wǎng)設(shè)備剩余使用壽命診斷架構(gòu)是利用各種類型的診斷知識(shí),通過對(duì)在線監(jiān)測(cè)到的數(shù)據(jù)庫(kù)中信息進(jìn)行篩選、分析、處理,對(duì)配電網(wǎng)設(shè)備使用壽命進(jìn)行功能判斷和計(jì)算推理,可以計(jì)算出配電網(wǎng)設(shè)備剩余使用壽命。一旦設(shè)備即將出現(xiàn)壽命到期,專家系統(tǒng)可以通過功能判斷找出壽命即將到期的設(shè)備,給出推理過程和處理結(jié)構(gòu)?;贚STM算法的專家系統(tǒng)架構(gòu)見圖3。

    圖3 基于LSTM算法的專家系統(tǒng)架構(gòu)圖Fig.3 Architecture diagram of expert system based on LSTM algorithm

    基于LSTM算法的專家系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)配電網(wǎng)運(yùn)行設(shè)備剩余使用壽命的預(yù)測(cè),可以輔助配電網(wǎng)運(yùn)行設(shè)備的有效管理,保障電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。以配電網(wǎng)運(yùn)行設(shè)備中電力變壓器為例,建立電力變壓器使用壽命預(yù)測(cè)專家系統(tǒng),主要通過電力變壓器的油色譜指標(biāo)A、油化指標(biāo)B、電氣指標(biāo)C進(jìn)行分析計(jì)算預(yù)測(cè)出設(shè)備剩余使用壽命。電力變壓器剩余使用壽命預(yù)測(cè)架構(gòu)見圖4。

    圖4 電力變壓器剩余使用壽命預(yù)測(cè)架構(gòu)圖Fig.4 Framework diagram for predicting the remaining service life of power transformers

    電力變壓器剩余使用壽命預(yù)測(cè)專家系統(tǒng)是由各功能子模塊分別獨(dú)立地完成各部分工作,數(shù)據(jù)采集模塊是把電力變壓器運(yùn)行狀態(tài)各指標(biāo)數(shù)據(jù)通過LSTM模型換算后,采集到專家系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)中,以便專家系統(tǒng)對(duì)電力變壓器運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行診斷。

    系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)用于存儲(chǔ)各位專家關(guān)于電力變壓器的理論知識(shí)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),包括設(shè)備故障信息、控制知識(shí)、故障處理經(jīng)驗(yàn)、各指標(biāo)數(shù)據(jù)等,多種知識(shí)的綜合便于專家系統(tǒng)的診斷,可以提高知識(shí)本身的有效性,而且還可以提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

    推理機(jī)是控制整個(gè)電力變壓器使用壽命預(yù)測(cè)專家系統(tǒng)最核心部分,推理機(jī)利用指標(biāo)數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行推理、綜合做出診斷決策。推理機(jī)診斷流程見圖5。

    圖5 推理機(jī)診斷流程圖Fig.5 Flow chart of inference engine diagnosis

    推理機(jī)診斷程序是由OnOK()函數(shù)觸發(fā),推理機(jī)診斷程序代碼:

    Begin

    調(diào)用通過LSTM模型換算后電力變壓器運(yùn)行狀態(tài)各指標(biāo)數(shù)據(jù);

    if(獲取電力變壓器運(yùn)行狀態(tài)各指標(biāo)數(shù)據(jù)成功)

    {確定指標(biāo)數(shù)據(jù);}

    else

    重新調(diào)取電力變壓器運(yùn)行狀態(tài)各指標(biāo)數(shù)據(jù);

    end if;

    調(diào)用知識(shí)庫(kù)中對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)診斷規(guī)則;

    找出規(guī)則前件與后件;

    if(人機(jī)交互數(shù)據(jù))

    {人機(jī)交互信息;}

    else

    指標(biāo)數(shù)據(jù)分析與規(guī)則前提作比較;

    end if;

    if(設(shè)備狀態(tài))

    {顯示診斷結(jié)果,設(shè)備剩余壽命;}

    else

    診斷無結(jié)果;

    End

    解釋器能回答電力變壓器使用壽命預(yù)測(cè)專家系統(tǒng)通過推理機(jī)所做推理及專家系統(tǒng)預(yù)測(cè)的設(shè)備剩余壽命結(jié)果等內(nèi)容,并將預(yù)測(cè)結(jié)果通過人機(jī)交互界面,顯示并提示出來。

    3 實(shí)驗(yàn)分析

    為驗(yàn)證電力變壓器使用壽命預(yù)測(cè)專家系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和有效性,選取1 000組電力變壓器運(yùn)行狀態(tài)各指標(biāo)數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)分為10組,每組數(shù)據(jù)中都包含圖4中所提到的13項(xiàng)指標(biāo),各指標(biāo)數(shù)據(jù)值見表1。

    表1 各指標(biāo)數(shù)據(jù)值Tab.1 Data values of each indicator

    將10組指標(biāo)數(shù)據(jù)作為輸入,通過LSTM算法,得到配電網(wǎng)運(yùn)行設(shè)備剩余使用壽命的預(yù)測(cè)模型。選取5組數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確率進(jìn)行驗(yàn)證,預(yù)測(cè)結(jié)果見表2。由表2預(yù)測(cè)結(jié)果看到:配電網(wǎng)運(yùn)行設(shè)備剩余使用壽命預(yù)測(cè)專家系統(tǒng)預(yù)測(cè)結(jié)果的誤差在2%以內(nèi),能夠有效對(duì)電力變壓器剩余使用壽命的預(yù)測(cè),更好的為實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)設(shè)備壽命周期管理提供指導(dǎo)。

    表2 預(yù)測(cè)結(jié)果Tab.2 Forecast results

    為進(jìn)一步驗(yàn)證預(yù)測(cè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性,分組選取電力變壓器的油色譜指標(biāo)A、油化指標(biāo)B、電氣指標(biāo)C的指標(biāo)數(shù)據(jù),即選取油色譜指標(biāo)A的指標(biāo)數(shù)據(jù)為1組,選取油色譜指標(biāo)A、油化指標(biāo)B的指標(biāo)數(shù)據(jù)為2組,選取三個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)為3組,預(yù)測(cè)結(jié)果見表3。由表3預(yù)測(cè)結(jié)果可以得到:配電網(wǎng)運(yùn)行設(shè)備剩余使用壽命預(yù)測(cè)專家系統(tǒng)預(yù)測(cè)結(jié)果會(huì)受到指標(biāo)數(shù)據(jù)的影響,為保證預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性,對(duì)電力變壓器各指標(biāo)數(shù)據(jù)的獲取精準(zhǔn)性提出更高的要求。

    表3 不同指標(biāo)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)結(jié)果Tab.3 Prediction results of different indicator data

    4 結(jié)論

    文章結(jié)合人工智能技術(shù),研究LSTM算法及專家系統(tǒng)基礎(chǔ)理論,應(yīng)用到配電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行管理中,利用信息化手段,構(gòu)建了配電網(wǎng)設(shè)備剩余使用壽命診斷架構(gòu),提出了基于專家系統(tǒng)的配電網(wǎng)設(shè)備剩余使用壽命預(yù)測(cè)模型。以電力變壓器為例,建立電力變壓器剩余壽命預(yù)測(cè)專家系統(tǒng),預(yù)測(cè)結(jié)果表明:系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定可靠,剩余壽命預(yù)測(cè)誤差在2%以內(nèi),能夠有效對(duì)電力變壓器剩余使用壽命的預(yù)測(cè),為實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)設(shè)備壽命周期管理提供指導(dǎo),對(duì)配電網(wǎng)設(shè)備的安全運(yùn)行與管理具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

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