門永生，劉山葆

（1.北京科技大學(xué)土木與環(huán)境工程學(xué)院，北京100083；2.國網(wǎng)智能電網(wǎng)研究院，北京102209；3.廣東省通信管理局，廣東 廣州510080）

1 引言

我國電力工業(yè)正處于高速發(fā)展時期，各類自然災(zāi)害及電力系統(tǒng)突發(fā)事件頻發(fā)，對電網(wǎng)設(shè)施安全運(yùn)行造成嚴(yán)重威脅[1]。2009年南方雨雪冰凍災(zāi)害、2013年四川雅安特大地震等都對變電站、輸電線路等電網(wǎng)設(shè)施造成了災(zāi)難性打擊，給人民群眾生活與社會穩(wěn)定帶來巨大影響[2]。電力事故應(yīng)急處置要求標(biāo)準(zhǔn)較高，在緊急情況下利用科學(xué)的方法與智能化的手段輔助決策者進(jìn)行科學(xué)決策，成為當(dāng)前電力安全與應(yīng)急工作迫切希望得到解決的問題，而基于案例推理的應(yīng)急決策方法恰恰提供了解決思路與方法[3]。

案例推理（case-based reasoning，CBR）是人工智能領(lǐng)域近年來興起的一種創(chuàng)新性的推理方法，該方法最早源于美國耶魯大學(xué)教授Roger Schank[4]。所謂案例推理是充分運(yùn)用以往的經(jīng)驗，采用一定算法或規(guī)則的相似性比對，把案例的經(jīng)驗與模式作為解決當(dāng)前決策問題的參考，進(jìn)而對源案例進(jìn)行修正，運(yùn)用到當(dāng)前的應(yīng)急決策中。近年來，國內(nèi)外在基于案例推理的應(yīng)急輔助決策領(lǐng)域開展了許多研究工作，如張英菊[5]針對案例屬性缺失問題，設(shè)計了基于屬性相似度和結(jié)構(gòu)相似度的雙層結(jié)構(gòu)框架下的相似度算法；石浩[6]對決策支持的數(shù)據(jù)層次進(jìn)行了分析，并把案例推理應(yīng)用到火災(zāi)預(yù)案中。

對于電力事故而言，事故應(yīng)急響應(yīng)主要依靠應(yīng)急人員依靠歷史經(jīng)驗和應(yīng)急預(yù)案進(jìn)行決策，將基于案例推理的智能化決策方法運(yùn)用到電力事故應(yīng)急處置過程中，有助于提高電力事故應(yīng)急搶險能力與水平。

2 電力事故案例特征描述

運(yùn)用案例推理的方法進(jìn)行應(yīng)急決策，其決策效果很大程度上依賴于事故案例知識描述方式以及案例庫的結(jié)構(gòu)。針對電力事故應(yīng)急處置的特點，從事故應(yīng)急處置的角度考慮，案例必須包含事故基本情況、事故處置過程以及處置效果評價3個部分的內(nèi)容。

（1）事故基本情況

包括事故發(fā)生時間、地點、周邊環(huán)境、天氣條件、事故類別、事故級別、持續(xù)時間、事發(fā)地應(yīng)急搶險隊伍與設(shè)施等。表1給出了各屬性的具體內(nèi)容。

（2）事故處置過程

包括參與應(yīng)急搶險的電力應(yīng)急隊伍及其在搶險過程中所做的工作、使用的專業(yè)設(shè)備及其發(fā)揮的作用、個人防護(hù)裝備使用情況、事故演變過程、事故處置的主要決策等。

表1 事故基本情況描述

（3）事故處置效果

包括各項搶險措施的有效性、事故影響范圍、經(jīng)濟(jì)損失、事故處置的經(jīng)驗教訓(xùn)等。

3 電力事故案例知識提取方法

電力事故進(jìn)行應(yīng)急決策時需要從已有案例庫中檢索與事故相似度最高的案例作為參考，這個檢索的過程和方法決定了案例推理學(xué)習(xí)的效能。事故案例中包含了多種屬性，按照屬性特征可分為4類：數(shù)值型屬性，這類屬性用數(shù)值表示，如事故發(fā)生地當(dāng)時的溫度、風(fēng)速；無序枚舉型屬性，如事故的類型可分為設(shè)備事故、電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行事故等；有序枚舉型屬性，如按照事故的級別可以分為一般、較大、重大和特別重大等，或者按照其他標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行的有序型分類；模糊屬性，對于事故應(yīng)急處置效果的評價可以采用｛很好、較好、一般、較差、很差｝模糊概念屬性。

在進(jìn)行基于案例推理的應(yīng)急輔助決策時，需要針對不同屬性的特征采用相應(yīng)的方法進(jìn)行案例檢索，本文提出了歸納式推理檢索和相似度計算兩種方法。

3.1 歸納式推理檢索

歸納式推理檢索是采用歸納的方式，按照事故案的層級關(guān)系和構(gòu)建規(guī)則建立案例數(shù)據(jù)庫。當(dāng)進(jìn)行新的應(yīng)急事件檢索時，只要按照該事件所屬的類別，即可找出相似度最高的案例。

針對無序枚舉和有序枚舉型屬性，可以運(yùn)用基于決策樹的學(xué)習(xí)算法進(jìn)行案例的檢索。具體流程是從案例的各組成部分提取能將事故案例有效區(qū)分的要素，并根據(jù)這些要素將事故案例構(gòu)建成一個類似于判別網(wǎng)絡(luò)的層次結(jié)構(gòu)。進(jìn)行歸納式檢索時，按照決策樹（decision tree）的運(yùn)作方式進(jìn)行案例檢索。

3.2 案例相似度算法

3.2.1 屬性相似度算法

案例推理的核心是案例相似度算法的設(shè)計。最近相鄰算法是CBR檢索算法中最常用，也是相對比較成熟的算法之一。應(yīng)用傳統(tǒng)最近相鄰算法時，首先計算出案例屬性相似度，然后根據(jù)屬性的權(quán)值計算案例之間的加權(quán)相似度，要求案例的屬性值不能為空。

常用兩個對象在特征空間中的距離來描述兩個案例間的相似性。常用的距離度量函數(shù)有歐拉距離和Hamming距離[7]。

歐拉距離度量法：

Hamming距離度量法：

其中，權(quán)重Wi表示第i個屬性的重要度。

這種相似性度量方法，可以用于數(shù)值型屬性和無序枚舉型屬性。對于有序枚舉型屬性，可以采用：

其中，m表示屬性i的取值個數(shù)。

在電力事故案例中存在許多模糊屬性，模糊屬性常用梯形模糊集、高斯函數(shù)、三角形模糊集等模擬其隸屬函數(shù)。部分屬性主要依靠人的主觀判斷來進(jìn)行，例如對事故應(yīng)急處置效果的評價。

本文采用模糊評價方法將事故案例中的模糊屬性分為5個等級，則有評語集V={V1,V2,V3,V4,V5}，例如V1表示處置效果很好，V2表示較好，V3表示一般，V4表示較差，V5表示很差。邀請具有豐富電力事故處置經(jīng)驗的20名專家對案例中的多種模糊屬性進(jìn)行評價，給出不同案例各模糊屬性的隸屬函數(shù)關(guān)系。例如針對X和Y兩個電力事故處置效果屬性進(jìn)行專家打分，隸屬關(guān)系見表2。

表2 處置效果評價統(tǒng)計

對于模糊屬性，可以采用：

其中，N為專家總?cè)藬?shù)；VXi,j、VYi,j分別表示對事故X、Y第i個屬性給出第j個評語的專家人數(shù)。

權(quán)重A={A1,A2,A3,A4,A5}={3,1,0,-1,-3}，針對不同屬性特征根據(jù)實際需求對權(quán)重進(jìn)行修改。

由于電力事故致災(zāi)因子眾多，而各種特征屬性作用于事故案例的程度也不同，因此對于屬性權(quán)重的確定是進(jìn)行案例推理的關(guān)鍵。確定權(quán)重的方法較多，可基于粗糙—模糊集理論計算各屬性的權(quán)重，也可采用層次分析法確定屬重系數(shù)。本文選取了常用的領(lǐng)域?qū)＜掖蚍址ā?/p>

3.2.2 結(jié)構(gòu)相似度算法

結(jié)構(gòu)相似度的計算是進(jìn)行案例推理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，結(jié)合電力事故特點設(shè)計案例結(jié)構(gòu)相似度算法如下：假定需要案例庫中的源案例a與目標(biāo)案例b進(jìn)行結(jié)構(gòu)匹配，描述該結(jié)構(gòu)的相似度計算算法如圖1所示。

圖1 結(jié)構(gòu)相似度算法設(shè)計

從案例庫中提取源案例C1，計算C1所有非空屬性構(gòu)成的集合，記為S1；然后需要計算與之準(zhǔn)備進(jìn)行匹配的目標(biāo)案例C2的所有非空屬性構(gòu)成的集合，記為S2；進(jìn)一步計算S1與S2的交集和并集，分別記為S3和S4；計算交集S3中所有屬性的權(quán)重和，記為w1；計算并集S4中所有屬性的權(quán)重和，記為w2；將源案例C1和目標(biāo)案例C2的結(jié)構(gòu)相似度記為S，則案例結(jié)構(gòu)相似度為：

4 基于CBR的電力事故應(yīng)急決策過程

4.1 電力事故應(yīng)急決策案例推理流程

圖2給出了電力事故應(yīng)急決策案例推理的基本流程，具體可以分為以下幾個步驟。

（1）事故信息輸入

一旦發(fā)生電力事故，要通過各種渠道快速獲取案例推理所需的詳細(xì)信息、輸入模型中對應(yīng)的各變量并進(jìn)行知識解釋，完成突發(fā)事件標(biāo)準(zhǔn)化流程的信息輸入。

（2）案例檢索與匹配

應(yīng)用相似度計算與歸納式檢索方法，從案例庫中進(jìn)行有效檢索，利用設(shè)計好的規(guī)則依次計算當(dāng)前應(yīng)急事件與案例相應(yīng)類型模型的相似度，有則進(jìn)行修正，生成處置方案；沒有則輸出一組近似案例，根據(jù)應(yīng)急決策事實，依據(jù)案例規(guī)則進(jìn)行推理和方案修正，生成處置方案。

（3）案例修正

根據(jù)專家判斷和規(guī)則推理修正處置方案，使之適合于解決當(dāng)前應(yīng)急決策事件，生成方案；訪問知識庫，結(jié)合當(dāng)前事件的特征，依照知識庫中存儲的專家知識及案例修正規(guī)則對處置方案進(jìn)行合理化修正。

圖2 電力事故應(yīng)急決策案例推理流程

（4）應(yīng)急決策方案生成

將合理化修正后的應(yīng)急決策方案輸出，為應(yīng)急決策者提供科學(xué)合理的指導(dǎo)意見，完成科學(xué)的應(yīng)急輔助決策。

（5）應(yīng)急方案評估及保存

電力事故應(yīng)急處置結(jié)束后，要對效果進(jìn)行評估，并根據(jù)既定的案例自學(xué)習(xí)策略，將符合條件的新案例增加到案例庫中保存，以備今后使用。

5 結(jié)束語

本文結(jié)合電力事故的特點，簡述了基于CBR的電力事故應(yīng)急決策方法，重點介紹了案例特征屬性的描述框架，提出歸納式檢索和相似度計算兩種方法搜索相似案例，并通過專家打分確定模糊屬性的隸屬函數(shù)，并計算模糊屬性的相似度。最后，給出了基于CBR模型的電力事故應(yīng)急決策過程。

當(dāng)前許多案例結(jié)構(gòu)規(guī)范性不夠，對電力事故的演化過程、處置措施的描述過于簡單，影響了案例推理的輔助決策效果。在應(yīng)急輔助決策方法上，需要將案例推理與規(guī)則推理、數(shù)據(jù)挖掘等方法相結(jié)合，從而更好地解決電力事故應(yīng)急輔助決策問題。

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