基于事例推理的继电保护系统智能设计方法
来源:网络 作者:网络转载 2019-09-22 阅读:557
摘 要:本系统采用了基于事例推理(CBR)与基于规则推理(RBR)相结合的方法,很好地模拟了设计专家的联想、直觉、类比、归纳、学习、记忆及演绎推理等思维过程,高效率地连贯处理了方案推理、设备选型、参数计算、数据库管理、组屏设计及绘图制表等全部设计工作。解决了继电保护智能设计的关键问题。从而使设计问题求解以一种更为智能的方式进行,将所能处理的设计范围扩大到包括施工图设计在内的全部设计领域。 关键词:继电保护 基于事例推理 智能设计 实际的工程设计大多数属于病态结构问题,在继电保护设计过程中许多解决方法无法用数学模型甚至语言描述,因而仅用目前基于规则推理(Rule based Reasoning, RBR)及过程的智能设计方法来完成工程设计的全部任务是非常困难的。这也是目前计算机智能化仅停留在方案设计阶段的主要原因。然而既然人类专家能将设计工作做得那么完美,那么作为永无止境逼近人类思维的智能科学就应该研究出相应的智能方法,并予以实现。 通过发电厂和变电站具体设计实践发现,实际的设计思路相当简洁实用。除了采用必要的规则推理方法以外,更多地利用以往成功的范例(或称典型设计),然后根据新问题的情况加以修改、调整,从而完成新的设计。例如进行1座220 kV新变电站继电保护设计时,就往往会在以往220kV变电站继电保护设计的基础上,结合新站所采用的设备特性进行修改、调整和补充。这种根据设计问题的要求及初始状态,直接映射出设计结果的思维方式恰与智能界近来兴起的基于事例的推理(Case based Reasoning,CBR)方法不谋而合。 1 基于事例的推理(CBR)技术 CBR方法基于人类的认知过程,其核心思想是:当求解问题时,在以前类似的求解问题的成功范例基础之上进行推理,而不必一切从头做起。一个典型的事例推理过程可以归纳如下: a) 根据当前问题的说明从事例库中检索出最相似的旧事例; b) 对这个旧事例进行适应新问题的调整操作,形成当前问题的新事例解; c) 将新事例根据一定的学习策略加入事例库中。 由此可见 CBR 方法实际上是一种类比推理方法,而类比推理在各个应用领域中都不同程度存在。近年来,国际上在工程设计领域也开始在理论上对 CBR 方法进行研究,并在建筑工程、机械产品设计等领域做了有益的探索。相信在不久的将来,这种类比推理方法会应用到电力系统的各个领域之中。 2 继电保护智能设计领域引入CBR 方法的必要性 根据 CBR 方法的工作过程及特点,我们可以看出在继电保护智能设计领域引入其方法的必要性: a) 继电保护设计本身就是一个专业理论过于薄弱的领域,其中有许多知识尚不能很好地为人类理解,因而无法用规则、逻辑、数学模型,甚至一般的数据形式表达。例如,现有的推理技术几乎均不支持绘图数据的推理过程,致使智能 CAD 进展迟缓。然而,事例的表示可以是数据、表格甚至图形等任何目标解形式,所以 CBR 方法很容易表达绘图设计的知识。 b) 有些设计知识尽管最终可以表达成规则形式,但深存于专家的脑海之中,这种知识的挖掘及整理需花费专家及知识工程师的极大精力和时间,这也正是RBR方法的“瓶颈”问题所在,尤其是 CAD 领域更是如此。 c)设计中有些知识虽然易于用规则表达,但随着设计环节的增多,映射操作规则库变得十分庞大,一方面加大了编辑知识库的工作量,另一方面必然降低了设计推理的速度。而且在实用设计中,设计人员只关心设计的初态及设计的结果,不关心中间的推理步骤及状态。这就是所谓专家“一拍脑瓜,即得方案”的工作方式。而这种工作方式恰与 CBR 的特点一致:即从设计初态直接映射到设计结果的推理过程。 d) 对于纯RBR系统来说,不仅其编辑工作量大,而且维护也很困难。这是因为领域规则之间、领域规则与控制规则之间仍有许多依赖关系,使系统添加或修改知识的调试工作量很大。所以尽管从理论上讲,总可以用RBR实现智能设计,但到最后一般只能建立一个原型系统,而不能适应实际的环境。 e) 设计工作本身实际上是一个联想、探索、学习的过程,每一次设计都是对前一次设计的学习及提高。然而由于RBR系统自身不会学习,其知识库也不会自行有任何扩充,所以它只能解决事先定义好的问题。而学习是 CBR 系统的基本功能,它能够利用推理结果,通过学习机制总结事例知识,然后自行加入事例库。这一点也是智能设计系统适应设计变化、具有生命力的保证。 f) CBR 方法至少可以将与当前设计相似的设计事例展现在设计人员面前,供参考修改,而不必从头开始那些不仅繁琐、且没有任何创新意义的重复劳动,这部分工作往往占整个设计工作的大部分甚至绝大部分。此外 CBR 系统还可以提供对旧事例的调整手段,当然这来自于设计专家的知识。尽管专家们在设计分析能力上极强,但由于工程众多且庞大复杂,他们不可能牢记所有的调整细节,而 CBR 系统却能准确无误地达到目的。 总之,采用 CBR 方法可以较好地模拟专家的联想、直觉、类比、归纳、学习、记忆等思维过程。但它的推理显得过于牵强,不可解释且缺乏系统性,这是由于它缺少演绎能力的缘故。如果我们在一些必要的环节中(如方案设计阶段 )再引入演绎推理能力极强的RBR方法,不仅会大大增强系统的灵活性及综合推理能力,还会明显减少事例检索及事例库的负担。所以基于事例与基于规则相结合的推理(Case and Rule based Reasoning,CRBR)方法是继电保护智能设计系统的最佳选择。 3 CBR 方法在继电保护智能设计中的应用实例 在研究、开发实用的智能设计系统中,作者首次将 CBR 方法引入到继电保护设计领域,并提出采用 CBR 与 RBR 相结合的方法,即 CRBR 方法处理计算机智能设计问题。根据设计过程中的知识特点,整个设计可分为两个阶段:方案设计和施工图设计。 在方案设计阶段中,其设计知识通常来自设计规程规定、设计手册条文等,一般均可用启发式的规则形式表示,因此在这一阶段采用RBR方法推理设计有着很高的效率。具体过程就是:输入发电机-变压器组一次系统结构、参数,启动推理机去匹配规则库的规则,找出可用规则后并加以激活,然后产生方案设计的推理结果。 施工图设计阶段的任务,就是由设计方案结果推导出最终的所有施工图设计文件。然而这种推导过程的因果关系非常复杂,所以很难用具体的规则形式表达。另一方面,设计人员在设计图库中对于各种设计方案积累了大量的典型设计文件,而且在方案设计结果与典型设计文件之间存在着某种映射关系。这些典型设计文件实际上就是以往设计中成功的事例,这种映射关系就对应着基于事例的推理。所以用 CBR 方法就很容易描述和处理这种复杂的因果关系。 本系统采用了 CBR 与RBR相结合的方法,很好地模拟了设计专家的联想、直觉、类比、归纳、学习、记忆及演绎推理等思维过程,高效率地连贯处理了方案推理、负荷统计、设备选型、参数计算、数据库管理、组屏设计及绘图制表等全部设计工作。 4 结束语 本文将基于事例的推理方法引入继电保护智能设计领域,这种方法能很好地模仿设计人员根据设计条件直接映射出施工图成品的类比推理思维方式,并结合演绎推理方法,互补不足,解决了继电保护智能设计的关键问题。从而使设计问题求解以一种更为智能的方式进行,将所能处理的设计范围扩大到包括施工图设计在内的全部设计领域。