孫凌杰

摘? 要：配電網(wǎng)健康指數(shù)理論通過計(jì)算配電網(wǎng)中評價(jià)對象的健康指數(shù)，進(jìn)而評價(jià)其健康狀態(tài)，為配電網(wǎng)資產(chǎn)管理、規(guī)劃、檢修和運(yùn)行等提供參考。由于配電網(wǎng)健康指數(shù)理論的應(yīng)用需要大量的專家知識作為支撐，因此需要對大量的專家知識進(jìn)行合理有效的管理和使用，而專家系統(tǒng)作為一個(gè)智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)對專家經(jīng)驗(yàn)的管理和使用，文章研究表明，基于專家經(jīng)驗(yàn)的配電設(shè)備專家信息系統(tǒng)，可以很好的得出配電設(shè)備的健康狀態(tài)。

關(guān)鍵詞：健康指數(shù);配電設(shè)備;專家系統(tǒng)

Abstract： The distribution network health index can be obtained through in the distribution equipment， and evaluates its health status， providing reference for distribution network asset management， planning， maintenance and operation. Because the application of the theory of distribution network health index needs a lot of expert knowledge as support， it needs to manage and use a lot of expert knowledge reasonably and effectively. As an intelligent computer program system， the expert system can manage and use the expert experience. The research of this paper shows that the expert information system of distribution equipment based on expert experience can get the health status of distribution equipment.

1 專家系統(tǒng)架構(gòu)

基于專家經(jīng)驗(yàn)的專家系統(tǒng)主要由知識庫和推理機(jī)組成，配電網(wǎng)健康指數(shù)模型評價(jià)模塊和配電網(wǎng)健康指數(shù)綜合研討廳為專家系統(tǒng)提供知識來源，各部分所需的數(shù)據(jù)由配電網(wǎng)健康指數(shù)數(shù)據(jù)平臺提供[1，2]。圖1為基于專家經(jīng)驗(yàn)的專家系統(tǒng)的總體架構(gòu)。

基于專家經(jīng)驗(yàn)的專家系統(tǒng)從專家獲取知識。獲取專家的知識是一個(gè)很困難的過程，原因在于以下6點(diǎn)：專家可能不知道要用到的知識;專家可能不能描述相關(guān)知識;專家可能提供不相關(guān)的知識;專家可能提供不完整的知識;專家可能提供不正確的知識以及專家可能提供不一致的知識[3，4]。

2 專家系統(tǒng)算法

直覺模糊集理論是在傳統(tǒng)模糊集理論的基礎(chǔ)上發(fā)展而來，傳統(tǒng)模糊集理論將指標(biāo)對評價(jià)對象的評價(jià)分為支持和不支持兩個(gè)屬性，這樣的分法在許多領(lǐng)域得到應(yīng)用并且取得了良好的效果，但是在一些領(lǐng)域中，采用傳統(tǒng)的模糊集理論卻顯現(xiàn)出了不足。例如在投票決策過程中，參與投票的人員可以給待選方案投出同意票，或者投出不同意票，而除同意與不同意外，投票人員可能由于種種原因難以做出決策，他們更加傾向于不投票，即他們既不支持該方案，但是也不反對，選擇棄權(quán)，對于這種決策模型，顯然傳統(tǒng)的模糊集決策已經(jīng)無法滿足需要，這時(shí)就需要引入直覺模糊集理論[5，6]。

與傳統(tǒng)模糊集理論的不同之處在于，直覺模糊集理論在支持度和不支持度以外加入了猶豫度的概念。直覺模糊函數(shù)被描述為：

當(dāng)π=0時(shí)，直覺模糊函數(shù)退化為傳統(tǒng)模糊函數(shù)。直覺模糊函數(shù)通過引入猶豫度的概念，將原來模糊函數(shù)的“非此即彼”性變?yōu)榱爽F(xiàn)在的“亦此亦彼”性。這種改變是有意義的，尤其在人為判斷的領(lǐng)域。

將各個(gè)指標(biāo)對每個(gè)經(jīng)驗(yàn)的支持函數(shù)進(jìn)行融合，可以得出所有指標(biāo)對經(jīng)驗(yàn)的總支持函數(shù)Fm，融合規(guī)則如下：

ωmi為各指標(biāo)權(quán)重，在無法確定權(quán)重時(shí)ωmi可先取1/n，即認(rèn)為各指標(biāo)所占權(quán)重相等。融合中對支持度采用取交集，不支持度去并集的方法，猶豫度為融合后支持度和不支持度剩余的部分。

各指標(biāo)對經(jīng)驗(yàn)的支持函數(shù)變?yōu)橐粋€(gè)合成的支持函數(shù)，擁有三個(gè)變量，三個(gè)變量的和為1，將經(jīng)驗(yàn)的支持函數(shù)投影到三維空間中，則每個(gè)經(jīng)驗(yàn)所對應(yīng)的合成支持函數(shù)變成一個(gè)三維空間中的點(diǎn)。在這個(gè)三維空間中，點(diǎn)I（1，0，0）代表所有指標(biāo)對經(jīng)驗(yàn)的支持度均為1，是一種理想情況，可以通過計(jì)算待選經(jīng)驗(yàn)點(diǎn)與點(diǎn)I之間的直覺模糊集距離的方法選取經(jīng)驗(yàn)。

3 應(yīng)用實(shí)例

對表1中的數(shù)據(jù)進(jìn)行推理分析。

將這組數(shù)據(jù)提交給專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)在收到這組數(shù)據(jù)后，首先尋找與這組數(shù)據(jù)相關(guān)的專家經(jīng)驗(yàn)，得到表2中的融合后支持函數(shù)：

將表2中融合后的支持函數(shù)按公式（7）計(jì)算直覺模糊歐幾里得距離，經(jīng)驗(yàn)“過熱”所對應(yīng)的距離值最小，因此系統(tǒng)輸出“過熱”作為專家系統(tǒng)的判斷結(jié)果。經(jīng)過實(shí)際檢查變壓器故障，發(fā)現(xiàn)確實(shí)存在油過熱問題。

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