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一種基于廣義規則的電力系統面向對象知識表示方法①
王建元 紀延超 常 群 張麗娣
(哈爾濱工業大學 哈爾濱 150001)(吉林供電公司變電工區 吉林市 132000)
摘 要 建立專家系統的一個關鍵性問題是知識表示,知識表示合理與否直接影響到知識是否便于在計算機中存儲、維護、檢索及推理效率。為此,根據電力系統自身特點,本文提出了一種基于框架/廣義規則及數據庫融合電力系統知識表示方法,該知識表示方法將電力系統中專家系統、神經網絡、模糊理論巧妙熔合。利用計算機網絡及大型數據庫,基于客戶/服務器方式實現了分布式知識的共享、獲取、管理及并行使用,很好地解決了網絡時代專家系統知識表示以及專家系統與神經網絡、模糊理論相結合知識表示等難題。這種方法具有很好的通用性、實用性。
關鍵詞 知識表示 廣義規則 面向對象技術 數據庫 電力系統
1 引言
專家系統技術在電力系統故障與恢復、仿真培訓、操作運行、保護整定等有著廣泛成功的應用[1,2,3,4,5]。建立專家系統的一個關鍵性問題是知識表示。知識表示是指存儲知識的各種數據結構及其設計方法。知識表示是否合理直接影響到知識是否便于在計算機中存儲、維護、檢索、使用及推理效率。
特別是隨著計算機通訊網絡、數據庫技術的發展,尤其是internet和intranet等的出現,對傳統電力系統專家系統知識表示、獲取及利用提出了新的挑戰。如何利用互聯網絡技術、數據庫技術,采取何種有效的知識表示實現電力系統公司范圍內的知識管理、獲取、共享是一個值得研究的問題。為此,提出了一種基于框架/廣義規則及數據庫融合面向對象電力系統知識表示方法,利用該方法將電力系統中專家系統、神經網絡、模糊理論巧妙熔合,很好地解決了網絡時代專家系統知識表示的難題。
2 面向對象框架/廣義規知識表示
2.1 框架/廣義規知識表示
對于電力系統領域來說,對于規則和領域知識常采用產生規則式表示方法,對于電網拓撲結構知識常采用框架表示方法,為了長短、利弊互補。 適宜的知識表示方法就是框架/規則混合擴充來表示知識。將電網拓撲結構知識(可表達任何電網的拓撲結構、保護配置和設備參數等)及各種不同應用領域(故障診斷、操作恢復、操作運行,智能保護整定),用分層框架將規則分成一個個子集,并將規則的前提部分和結論部分進行擴充,形成廣義規則知識表示,并 終形成一個基于元知識控制、分層框架引導廣義知識表示模型。
廣義規則知識表示就是將規則的前提和結論部分進行擴充,以使其可以容更多類型的領域知 識表示方法。具體地說,就是在共享基本電網拓撲框架知識條件下,分類將各種應用領域知識與其關聯,將各種應用領域規則的條件和結論部分進行擴展。比如故障診斷時利用專家系統與神經網絡結合表示知識[6]或專家系統與模糊理論結合表示知識[7],進行事故恢復操作時進行潮流計算判斷有無紅限越界等。在此,將神經網絡,潮流計算均作為一種特殊的過程,此過程由字符/數和數/字符轉換進行翻譯和解釋。
框架/廣義規則知識表示模型的形式化表示如下:
(1)過程
由于將過程知識歸進了廣義規則的條件及結論部分,所以當某一過程的擊活條件滿足時,該過程即被擊活調用。過程知識的擊活調用過程。如圖1所示。
(2)神經網絡模塊
神經網絡模塊中的神經網絡由三層BP網絡構成,如圖2所示。
從廣義上講,神經網絡是一種特殊的過程。將神經網絡模塊的擊活條件作為規則條件,將要調用的神經網絡模塊寫入規則的結論部分。當要啟用神經網絡模塊時,從知識庫中讀出權值矩陣及相應的輸入元個數、隱元個數、輸出元個數,經并行處理計算后,神經網絡模塊返回推理數值結果。神經網絡模塊知識的擊活調用與過程相類似,只不過將圖1中的過程作為神經網絡模塊,過程參數為神經網絡的權值矩陣及輸入、隱層、輸出個數等,過程調用為進行正向神經網絡并行計算而已。例如在電網故障診斷中輸入處理器及輸出處理器,就分別為由故障假設得到ANN的輸入向量及由ANN的輸出給出文字解釋,并且按電網元件的類型將ANN模塊分為三種:①用于母線故障診斷的ANN;②用于輸電線路故障診斷的ANN;③用于變壓器故障診斷的ANN。存儲各ANN的連接權矩陣等,連接權矩陣等即為知識。
2.2 面向對象電力系統知識表示
面向對象技術中的封裝性、繼承性及重載性,使其適合于專家系統,基于面向對象技術開發專家系統給基于知識的系統帶來了新鮮的生機和活力。對象與消息的結合構成了一種面向對象的知識表達方式,將面向對象技術與已有的框架、產生式規則等知識表達方式有機地結合起來,這是當前知識表示的 有效的方式。
面向對象知識表示的形式化表示如下:
①對象(object)
<類名稱>::=〈屬性〉〈方法〉
〈類名稱〉::=〈唯一對象
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