Экспертная система по переключениям в высоковольтных электрических сетях

• Автор: Горевой, Дмитрий Валерьевич
• Шифр специальности: 05.14.02
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Новосибирск
• Количество страниц: 152 с. : ил

Введение.

Глава 1. Направления развития экспертных систем и их применение в электроэнергетике.

1.1 Основные идеи построения экспертных систем

1.2 Применение экспертных систем в электроэнергетике

1.3 Перекоммутации электрических сетей как область применения экспертных систем.

1.4 Экспертные системы на базе моделирования интеллектуальных процессов.

Глава 2. Методологическая основа разработки экспертной системы по

перекоммутациям элект рической сети.

2.1 Структура и модели интеллектуальных процессов.

2.2 Структура знаний многоуровневые модели

2.3 Вторичные цепи как объект экспертной системы

2.4 Логическая основа взаимосвязи переключений в первичных и вторичных цепях
Выводы.
Глава 3. Экспертная система но перекоммутациям высоковольтной
электрической сети.
3.1 Назначение, функции и особенности ЭС.
3.2 Реализация интеллектуальных процессов и их взаимодействия
3.3 Структура и база знаний
3.4 Подсистема анализа коммутационного состояния сети.
3.5 Подсистема генерации бланков переключений
3.6 Подсистема объяснений.
3.7 Технические особенности реализации
Глава 4. Математические методы и процедуры алгоритмы, используемые в ЭкС
4.1 Задача и алгоритм идентификации типа потока в электрической сети
4.2 Задача интерпретации уровня подсети.
4.3 Задача и алгоритм поиска шунтирующих маршрутов в электрической
Выводы
Заключение
Библиографический список
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ
ЛОТ автомат отключения тока
ЛИВ автоматическое повторное включение
АРМ автоматизированное рабочее место
ЛЧР автоматическая частотная разгрузка
АТ автотрансформатор
БД база данных
БЗ база знаний
Ввыюночатель
ВЛ воздушная линия
ВЧ высокочастотный
ДЗШ дифференциальная защита шин
ДУ диспетчерское управление
ИП интеллектуальный процесс
КЛ кабельная линия
КА коммутационный аппарат
КС коммутационное состояние
ЛЭП линия электропередачи
ЛР линейный разъединитель н. с. нормальная схема
ОВ обходной выключатель
ОДУ оперативнодиспетчерское управление
ООП объектноориентированное программированиеподход ОП оперативные переключения
ПС подстанция
Р разъединитель
РЗА релейная защита и автоматика
РУ распределительное устройство
СП собственные нужды
СУБД системы управления базами данных
ТН трансформатор напряжения
Т трансформатор
ТС телесигнализация
ПО предметная область
ТОП тренажр оперативных переключений
ТУ техническое устройство
УРОВ устройство резервирования отказов выключателей ШР шинный разъединитель
ЭВМ электронновычислительная машина
ЭкС экспертная система
ЭС электрическая система
ЭЭС электроэнергетическая система
Яч ячейка распределительного устройства.
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность


Применение таких систем в технологии оперативных переключений ОП освобождает диспетчера от рутинной работы и сокращает количество совершаемых ошибок, кроме того, они могут быть использованы в обучающих системах тренажрах оперативных переключений ТОП. Реализация результатов Разработанные в диссертации методы и алгоритмы легли в основу пршраммного комплекса автоматизированного рабочего места АРМ Коммутационное состояние и переключения в электрической сети, созданного по заказу ЦДС ОАО Новосибирскэнерго. Глава 1. Информация, с которой имеют дело ЭВМ, разделяется на процедурную и декларативную. Процедурная информация реализуется в программах, которые выполняются в процессе решения задач, декларативная информация в данных, с которыми эти программы работают. Стандартной формой представления информации в электронновычислительной машине ЭВМ является машинное слово, состоящее из определенного числа двоичных разрядов битов. В последние десятилетия параллельно с развитием компьютерной техники происходило развитие информационных структур для представления данных. Появились способы описания данных в виде векторов и матриц, возникли списочные структуры, иерархические структуры 1. В настоящее время в языках программирования высокого уровня используются абстрактные типы данных, структура которых задается программистом 2,3. Появление баз данных БД определило собой еще один шаг на пути организации работы с декларативной информацией. В базах данных могут одновременно храниться большие объемы информации, а специальные средства, образующие систему управления базами данных СУБД 4,5, позволяют эффективно манипулировать данными. По мере развития исследований в области интеллектуальных систем ИС возникла концепция знаний 6,7,8,9,,, которая объединила в себе многие черты процедурной и декларативной информации. В ЭВМ знания так же, как и данные, отображаются в знаковой форме в виде формул, текста, файлов, информационных массивов и т. Поэтому можно сказать, что знания это особым образом организованные данные. База знаний, наравне с базой данных, необходимая составляющая программного комплекса интеллектуальной системы. Машины, реализующие алгоритмы интеллектуальной системы, называются машинами, основанными на знаниях, а подраздел теории интеллектуальных систем, связанный с построением экспертных систем, инженерией знаний. Неформальные семантические, реляционные модели представления знаний. Формальные модели представления знаний. Система искусственного интеллекта в определенном смысле моделирует интеллектуальную деятельность человека и, в частности, логику его рассуждений. В упрощенной форме наши логические построения при этом сводятся к следующей схеме из одной или нескольких посылок которые считаются истинными следует сделать логически верное заключение вывод, следствие. Очевидно, для этого необходимо, чтобы и посылки, и заключение были представлены на понятном языке, отражающем предметную область, в которой проводится вывод. В обычной жизни это наш естественный язык общения, в математике, например, это язык определенных формул и т. Исчисление высказываний и исчисление предикатов являются классическими примерами аксиоматических систем. Эти формальные системы хорошо исследованы и имеют прекрасно разработанные модели логического вывода. Поэтому все, что может и гарантирует каждая из этих систем, гарантируется и для прикладных формальных систем как моделей конкретных предметных областей. В частности, это гарантии непротиворечивости вывода, алгоритмической разрешимости для исчисления высказываний и нолуразрешимости для исчислений предикатов первого порядка. Формальные системы имеют и недостатки, которые заставляют искать иные формы представления. Главный недостаток это закрытость формальных систем, их негибкость. Модификация и расширение здесь всегда связаны с перестройкой всей формальной системы, что для практических систем сложно и трудоемко. В них очень сложно учитывать происходящие изменения. Поэтому формальные системы как модели представления знаний используются в тех предметных областях, которые хорошо локализуются и мало зависят от внешних факторов. В отличие от формальных моделей, в основе которых лежит строгая математическая теория, неформальные модели такой теории не придерживаются.