朱思婷，管霖，徐堯燚，宋曉維，張衛(wèi)華，黎翔

（1.華南理工大學(xué)電力學(xué)院， 廣州 510641；2.華為技術(shù)有限公司， 廣東 深圳 518000；3.廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司廣州供電局電力調(diào)度控制中心（系統(tǒng)運(yùn)行部）， 廣州 510620）

0 引言

在電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行中，調(diào)度員通過(guò)調(diào)度手冊(cè)、接線(xiàn)圖和運(yùn)行監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)獲取調(diào)度領(lǐng)域知識(shí)，并在運(yùn)行方式和繼保專(zhuān)業(yè)人員出具的檢修計(jì)劃指導(dǎo)下，完成計(jì)劃停送電的安全校核和倒閘操作執(zhí)行工作［1-3］。隨著自動(dòng)化系統(tǒng)的發(fā)展，調(diào)度員可以人工修改部分設(shè)備狀態(tài)，通過(guò)調(diào)度員潮流軟件，計(jì)算區(qū)域電網(wǎng)目標(biāo)狀態(tài)下的潮流分布，完成負(fù)荷校核任務(wù)［4-5］。在執(zhí)行操作環(huán)節(jié)，現(xiàn)有生產(chǎn)環(huán)境中的操作票系統(tǒng)引入網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)、間隔規(guī)則推理等技術(shù)［6-8］，可根據(jù)人工輸入的操作任務(wù)或設(shè)備目標(biāo)狀態(tài)編制操作票。對(duì)于涉及多廠(chǎng)站的復(fù)雜運(yùn)行方式轉(zhuǎn)換，則需要調(diào)度員手動(dòng)修改或填寫(xiě)。一些管理較先進(jìn)的電網(wǎng)已開(kāi)發(fā)了程序化操作軟件，可對(duì)具備開(kāi)關(guān)-刀閘遙控能力的廠(chǎng)站按操作票進(jìn)行五防校核和自動(dòng)執(zhí)行［9］。盡管如此，在整個(gè)停送電的分析和執(zhí)行過(guò)程仍依賴(lài)調(diào)度員分別調(diào)用不同的輔助系統(tǒng)支持［10-14］。這些系統(tǒng)或多或少存儲(chǔ)了一部分調(diào)度和操作的相關(guān)知識(shí)但遠(yuǎn)不完整，因此只能起到輔助作用，應(yīng)用中很大程度上依靠調(diào)度員串聯(lián)不同的任務(wù)和系統(tǒng)，起到理解、轉(zhuǎn)換、決策和查缺補(bǔ)漏等樞紐作用。要想進(jìn)一步提高調(diào)度操作的智能化水平，實(shí)現(xiàn)全過(guò)程自動(dòng)化，瓶頸在于智能系統(tǒng)內(nèi)部需要構(gòu)建更為完整和全面的電網(wǎng)調(diào)度知識(shí)模型，并能有效地組織和運(yùn)用這些不同層面的知識(shí)完成復(fù)雜的組合業(yè)務(wù)。

在具體知識(shí)模型的設(shè)計(jì)方面，文獻(xiàn)［15］基于設(shè)備的連接關(guān)系提出了操作對(duì)象原子的概念，并以其為核心建立了電網(wǎng)操作認(rèn)知模型。文獻(xiàn)［16］在上述認(rèn)知模型的基礎(chǔ)上，加入了設(shè)備狀態(tài)，并將網(wǎng)絡(luò)分析引入專(zhuān)家系統(tǒng)中，進(jìn)一步延伸了通用認(rèn)知模型的范疇，加強(qiáng)了規(guī)則表達(dá)能力。隨著電網(wǎng)公共信息模型（CIM）在電網(wǎng)企業(yè)中的大規(guī)模推廣，文獻(xiàn)［17］和文獻(xiàn)［14］均從CIM模型出發(fā)，根據(jù)間隔和調(diào)度任務(wù)檢索典型操作票模板，而后翻譯為實(shí)際操作票。由于缺乏對(duì)典型票模板中操作任務(wù)的具體建模和解析，這樣形成的操作票無(wú)法在軟件內(nèi)部自動(dòng)轉(zhuǎn)化為實(shí)際電網(wǎng)拓?fù)渥兾恍蛄?，難以擴(kuò)展安全校核等功能。此外，以間隔為單位進(jìn)行一次設(shè)備建模也難以實(shí)現(xiàn)跨站操作和二次設(shè)備操作的自動(dòng)生成。

文獻(xiàn)［15-18］都對(duì)電力調(diào)度領(lǐng)域知識(shí)模型的構(gòu)造進(jìn)行了有益的探索。但是距離實(shí)現(xiàn)復(fù)雜業(yè)務(wù)過(guò)程智能化的目標(biāo)仍有加大差距?，F(xiàn)有電網(wǎng)數(shù)據(jù)模型大多側(cè)重于設(shè)備的細(xì)節(jié)描述，顆粒度較小。而調(diào)度人員進(jìn)行分析和決策時(shí)往往從更加宏觀(guān)的接線(xiàn)模式、轉(zhuǎn)供電操作類(lèi)型及其影響等層面進(jìn)行思考和描述。這就需要豐富和完善智能系統(tǒng)中的操作對(duì)象本體模型及其屬性和關(guān)系，還需要構(gòu)建更加完整的因果和序貫決策知識(shí)系統(tǒng)來(lái)限定設(shè)備操作之間的邏輯和時(shí)序約束。

知識(shí)工程是一門(mén)將知識(shí)集成到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中以開(kāi)發(fā)復(fù)雜問(wèn)題解決方案的學(xué)科［19-20］。本文結(jié)合知識(shí)工程模型和電網(wǎng)調(diào)度領(lǐng)域知識(shí)構(gòu)成，設(shè)計(jì)了一套具備擴(kuò)展性且相對(duì)完整的電網(wǎng)智能操作知識(shí)模型（intelligent operation knowledge model， IOKM）。

本文的主要貢獻(xiàn)如下。

1）綜合應(yīng)用本體模型和一階謂詞規(guī)則兩種知識(shí)表達(dá)方式，充實(shí)了調(diào)度層面更加宏觀(guān)的描述設(shè)備、拓?fù)浜驼{(diào)度任務(wù)的相關(guān)概念和分類(lèi)，完善了知識(shí)本體。

2）改進(jìn)了描述復(fù)雜操作序列及其因果鏈的一階謂詞規(guī)則表達(dá)和組織方式。

3）提出了事實(shí)庫(kù)的動(dòng)態(tài)構(gòu)建方法和規(guī)則庫(kù)的分層設(shè)計(jì)方案，實(shí)現(xiàn)以本體為對(duì)象描述的規(guī)則到檢修任務(wù)實(shí)例的映射和高效搜索。

4）通過(guò)實(shí)際調(diào)度任務(wù)中的閉環(huán)應(yīng)用證明了這套知識(shí)模型的有效性。

1 IOKM的總體架構(gòu)

知識(shí)模型［19］是在計(jì)算機(jī)中對(duì)系統(tǒng)和設(shè)備功能、行為、結(jié)構(gòu)和參數(shù)等信息的描述和存儲(chǔ)方式，其功能是將知識(shí)進(jìn)行形式化和結(jié)構(gòu)化的抽象。將電力調(diào)度操作領(lǐng)域的知識(shí)進(jìn)行梳理和統(tǒng)一表示，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行集成和融合是對(duì)電力調(diào)度操作領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)一步運(yùn)用的基礎(chǔ)。

一方面，現(xiàn)有的電力調(diào)度操作領(lǐng)域的數(shù)據(jù)存在于多個(gè)輔助決策系統(tǒng)中，系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)并不互通，尚未有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)表示架構(gòu)。另一方面，在大型知識(shí)庫(kù)中，推理會(huì)遇到時(shí)間和內(nèi)存消耗的性能問(wèn)題。電力調(diào)度中存在復(fù)雜的分析和決策過(guò)程，能否對(duì)知識(shí)進(jìn)行有效組織和表示，是影響知識(shí)的使用和推理效率的重要因素。

本體是對(duì)領(lǐng)域?qū)嶓w存在本質(zhì)的抽象，強(qiáng)調(diào)實(shí)體間的關(guān)聯(lián)，用顯式描述和規(guī)范來(lái)定義特定領(lǐng)域內(nèi)知識(shí)概念之間的實(shí)體、屬性和關(guān)系，這些描述和規(guī)范呈現(xiàn)了人和機(jī)器都能理解的可交互操作格式，因此它可以用于構(gòu)建基于知識(shí)的系統(tǒng)［20］。與其他知識(shí)表示方法不同的是，本體表達(dá)了概念的定義、概念之間的關(guān)系，解決了知識(shí)共享和使用中的問(wèn)題，在知識(shí)表示領(lǐng)域得到了廣泛的運(yùn)用。

基于本體進(jìn)行知識(shí)表示，能夠通過(guò)定義好的本體模型實(shí)現(xiàn)異源異構(gòu)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、語(yǔ)義、語(yǔ)法的統(tǒng)一組織?；诒倔w思想，本文提出了一種如圖1所示的知識(shí)模型。

圖1 智能操作知識(shí)模型的總體架構(gòu)Fig.1 The overall architecture of IOKM

電網(wǎng)智能操作知識(shí)模型IOKM分為3層，分別為元素知識(shí)層、拓展的本體知識(shí)層和推理知識(shí)層。元素知識(shí)層存儲(chǔ)著異源異構(gòu)的未經(jīng)處理的粗知識(shí)，包括以文本、XML等形式存在的實(shí)時(shí)量測(cè)數(shù)據(jù)、拓?fù)湫畔?、檢修計(jì)劃單、調(diào)度規(guī)程等。這些數(shù)據(jù)描述的實(shí)際對(duì)象一致，如檢修計(jì)劃單中的檢修設(shè)備存在實(shí)時(shí)量測(cè)數(shù)據(jù)、拓?fù)溥B接關(guān)系等，同時(shí)也有針對(duì)此類(lèi)設(shè)備檢修的相應(yīng)調(diào)度規(guī)程，但是沒(méi)有統(tǒng)一的架構(gòu)進(jìn)行規(guī)約，在同一個(gè)領(lǐng)域內(nèi)產(chǎn)生了描述相同本體的異構(gòu)數(shù)據(jù)，無(wú)法建立聯(lián)系。這些粗知識(shí)是構(gòu)建擴(kuò)展的本體知識(shí)層的基礎(chǔ)。拓展的本體知識(shí)層將元素知識(shí)層的粗知識(shí)進(jìn)行整理和結(jié)構(gòu)化的抽象，將描述相同本體的數(shù)據(jù)映射在一起從而實(shí)現(xiàn)本體映射。電網(wǎng)調(diào)度是一個(gè)知識(shí)密集型任務(wù)，各類(lèi)調(diào)度和操作規(guī)程規(guī)范構(gòu)成調(diào)度操作的決策依據(jù)。以計(jì)算機(jī)可以理解和利用的方式有效地組織和表達(dá)這些知識(shí)是電網(wǎng)調(diào)度操作智能化的核心，也是本文研究的重點(diǎn)。最后一層推理知識(shí)層將本體知識(shí)轉(zhuǎn)化為規(guī)則推理需要的事實(shí)庫(kù)，完成知識(shí)推理。

2 IOKM拓展的本體知識(shí)層的設(shè)計(jì)

IOKM拓展的本體知識(shí)層包括調(diào)度任務(wù)類(lèi)本體、檢修計(jì)劃本體和拓?fù)漕?lèi)本體。

2.1 調(diào)度任務(wù)類(lèi)本體設(shè)計(jì)

以CIM為代表的傳統(tǒng)電網(wǎng)數(shù)據(jù)模型，側(cè)重于設(shè)備的細(xì)節(jié)描述，粒度較小。面對(duì)設(shè)備檢修任務(wù)，調(diào)度員的思考方式是從整體到細(xì)節(jié)逐步展開(kāi)：先按設(shè)備狀態(tài)變更要求和接線(xiàn)類(lèi)型確定轉(zhuǎn)供環(huán)節(jié)，再細(xì)化到具體設(shè)備的操作時(shí)序。為此，通過(guò)拓展目前以設(shè)備為對(duì)象的電網(wǎng)描述模型，建立了形式化、明確化、通用化的調(diào)度任務(wù)概念，并擴(kuò)展了本體模型對(duì)調(diào)度任務(wù)進(jìn)行描述。

本文結(jié)合調(diào)度術(shù)語(yǔ)，從調(diào)度操作任務(wù)的描述出發(fā)，按一次網(wǎng)架和運(yùn)行方式調(diào)整、二次設(shè)備運(yùn)行調(diào)整梳理了調(diào)度任務(wù)的層級(jí)化分類(lèi)，如圖2所示。以運(yùn)行方式調(diào)整為例，包括倒母線(xiàn)操作、旁母串供、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)轉(zhuǎn)換變更等10余項(xiàng)子任務(wù)。部分子任務(wù)進(jìn)一步細(xì)分，如設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)轉(zhuǎn)換包括轉(zhuǎn)檢修、轉(zhuǎn)熱備用、轉(zhuǎn)冷備用等不同的要求。

圖2 調(diào)度任務(wù)分類(lèi)示意圖Fig.2 Schematic diagram of dispatching task classification

調(diào)度任務(wù)類(lèi)本體包含概念、屬性、關(guān)系等元素。以“分母串供”為例，其屬性包括與分母串供操作相關(guān)的一系列操作對(duì)象，如：負(fù)責(zé)串供的＜分列母線(xiàn)＞、被串供的＜負(fù)荷線(xiàn)路＞、負(fù)責(zé)串供的＜負(fù)荷轉(zhuǎn)入線(xiàn)路＞、串供之后對(duì)被串供線(xiàn)路供電的上級(jí)變電站＜負(fù)荷轉(zhuǎn)入廠(chǎng)站＞以及串供之前對(duì)被串供線(xiàn)路供電的上級(jí)變電站＜負(fù)荷轉(zhuǎn)出廠(chǎng)站＞等。關(guān)系描述了兩類(lèi)調(diào)度任務(wù)本體之間的關(guān)系，如對(duì)偶關(guān)系、因果關(guān)系等。

本體側(cè)重于描述通用的概念和關(guān)系。在推理運(yùn)用時(shí)需要根據(jù)具體任務(wù)對(duì)象進(jìn)行實(shí)例化。圖3展示了一個(gè)調(diào)度業(yè)務(wù)的本體實(shí)例化結(jié)果。

圖3對(duì)應(yīng)的調(diào)度任務(wù)用自然語(yǔ)言描述為：“堂河站經(jīng)110 kV清堂線(xiàn)串供110 kV清風(fēng)線(xiàn)，清月站采用分母串供方式，清月站110 kV 1M母線(xiàn)分列運(yùn)行，其余母線(xiàn)保持并列。方式變更后，原清月站110 kV清風(fēng)線(xiàn)負(fù)荷轉(zhuǎn)由堂河站供電，110 kV清堂線(xiàn)堂河站側(cè)開(kāi)關(guān)保護(hù)范圍改變，需調(diào)整零序過(guò)流二段定值為0.7 A”。

圖3 調(diào)度任務(wù)本體的實(shí)例Fig.3 An example of dispatching task ontology

上述要求對(duì)應(yīng)于知識(shí)系統(tǒng)中的兩個(gè)調(diào)度任務(wù)本體“分母串供”和“保護(hù)定值更改”，且兩者之間具備因果關(guān)系。在這個(gè)具體任務(wù)中，兩個(gè)調(diào)度任務(wù)的屬性均被實(shí)例化。顯然本體模型和屬性包含了調(diào)度任務(wù)所有的關(guān)鍵信息。將其實(shí)例化后放入事實(shí)庫(kù)，經(jīng)第3節(jié)的推理知識(shí)層進(jìn)一步推理細(xì)化到具體調(diào)度指令和操作序列。

2.2 檢修計(jì)劃類(lèi)本體的設(shè)計(jì)

檢修計(jì)劃單（power outage plan， POP）是檢修任務(wù)的起點(diǎn)，一則POP內(nèi)容如圖4所示。

圖4 一則POP示例Fig.4 A sample of power outage plan

POP包含申請(qǐng)編號(hào)、檢修設(shè)備等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以及方式意見(jiàn)、保護(hù)意見(jiàn)等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。為了結(jié)構(gòu)化表達(dá)POP中包含的重要信息，IOKM模型在本體知識(shí)層構(gòu)建了檢修計(jì)劃類(lèi)本體，如圖5所示。檢修計(jì)劃類(lèi)本體包括檢修計(jì)劃單本體、方式變更任務(wù)本體、保護(hù)變更任務(wù)本體。

圖5 POP本體模型Fig.5 POP ontology model

其中檢修計(jì)劃單本體中包含檢修設(shè)備、計(jì)劃停復(fù)電時(shí)間等屬性。方式變更任務(wù)、保護(hù)變更任務(wù)分別對(duì)應(yīng)于方式變更意見(jiàn)和保護(hù)變更意見(jiàn)。方式/保護(hù)變更任務(wù)以調(diào)度任務(wù)為核心，依靠調(diào)度時(shí)段、執(zhí)行情況給出了調(diào)度任務(wù)時(shí)段的執(zhí)行時(shí)間和方式，如圖6所示。

圖6 方式/保護(hù)變更任務(wù)本體結(jié)構(gòu)Fig.6 Changing opinion ontology structure

我們將調(diào)度操作的不同時(shí)段劃分為停電前至復(fù)電后的5個(gè)階段，在POP本體模型中將調(diào)度任務(wù)與檢修設(shè)備、檢修時(shí)間關(guān)聯(lián)起來(lái)，一方面構(gòu)建了檢修設(shè)備與調(diào)度任務(wù)之間的因果關(guān)系，豐富了智能操作推理的事實(shí)庫(kù)。另一方面給出了調(diào)度任務(wù)與檢修時(shí)間的映射關(guān)系，為后續(xù)進(jìn)行安全校核提供信息。

采用自然語(yǔ)言理解技術(shù)（natural language understanding，NLU）［21］，可以將 POP 中的方式意見(jiàn)和保護(hù)意見(jiàn)可以轉(zhuǎn)化為多個(gè)調(diào)度任務(wù)本體。

2.3 拓?fù)漕?lèi)本體的設(shè)計(jì)和構(gòu)建

目前電力企業(yè)用CIM描述了所有生產(chǎn)相關(guān)的主要對(duì)象，特別是電力系統(tǒng)中的一次設(shè)備。然而在電力調(diào)度任務(wù)領(lǐng)域中，CIM缺乏從宏觀(guān)層面對(duì)接線(xiàn)方式的描述，如單母分段接線(xiàn)、旁路開(kāi)關(guān)組等，難以與調(diào)度員的思考方式和規(guī)則直接對(duì)接。本文給出了擴(kuò)展化拓?fù)漕?lèi)本體的設(shè)計(jì)思路。

參考調(diào)度員的認(rèn)知層級(jí)，本體知識(shí)層中的拓?fù)漕?lèi)本體包括3個(gè)層級(jí)，分別為廠(chǎng)站-線(xiàn)路拓?fù)鋵蛹?jí)、站內(nèi)拓?fù)鋵蛹?jí)、開(kāi)關(guān)組層級(jí)。圖7是以某220 kV變電站的三級(jí)拓?fù)淠Ｐ褪疽鈭D，自下而上分別是描述電網(wǎng)結(jié)構(gòu)的廠(chǎng)站-線(xiàn)路拓?fù)鋵印⒚枋稣緝?nèi)220 kV/110 kV/10 kV等電壓等級(jí)主接線(xiàn)的站內(nèi)拓?fù)浼?jí)，以及描述每個(gè)間隔中斷路器、隔離開(kāi)關(guān)、二次設(shè)備及其連接關(guān)系細(xì)節(jié)的開(kāi)關(guān)組層級(jí)。

圖7 220 kV片網(wǎng)的拓?fù)淠Ｐ褪疽鈭DFig.7 Schematic diagram of the topology ontology model of 220 kV slice network

一個(gè)本體可以根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景，形式化定義為不同類(lèi)型的元組，如六元組［22］和包含關(guān)系、屬性和概念的三元組類(lèi)型［20］。考慮到調(diào)度領(lǐng)域拓?fù)涓拍钔ǔＲ赃B接關(guān)系或特定屬性定義，本文將拓?fù)漕?lèi)本體設(shè)計(jì)為包含概念、關(guān)系和屬性的三元組。

對(duì)于一次設(shè)備本體，所有類(lèi)型的本體均有的屬性定義為共有屬性，以表現(xiàn)它們作為一次設(shè)備的共性，如圖8所示。

圖8 一次設(shè)備類(lèi)本體的共有屬性和共有關(guān)系Fig.8 Common attributes and common relationships of primary device class ontology

在傳統(tǒng)的CIM架構(gòu)下，僅對(duì)將設(shè)備根據(jù)定義進(jìn)行分類(lèi)，并未考慮相同類(lèi)型在不同電網(wǎng)不同位置作用上的不同。如開(kāi)關(guān)可根據(jù)與其他設(shè)備的相對(duì)位置分為線(xiàn)路開(kāi)關(guān)、變高開(kāi)關(guān)，根據(jù)潮流方向可分為負(fù)荷開(kāi)關(guān)和電源開(kāi)關(guān)。而調(diào)度操作中對(duì)于設(shè)備的定位往往基于設(shè)備的功能而不是設(shè)備的基礎(chǔ)定義，對(duì)設(shè)備進(jìn)行寬泛的分類(lèi)難以適應(yīng)檢修任務(wù)的推理需求。

基于上述分析，除了調(diào)度稱(chēng)謂、編號(hào)、限值、電壓等級(jí)等CIM模型中已有屬性外，IOKM拓?fù)漕?lèi)本體加入了調(diào)度分類(lèi)屬性用以區(qū)分同種設(shè)備之間功能、相對(duì)位置上的差異，從而簡(jiǎn)化知識(shí)的表達(dá)。拓?fù)漕?lèi)本體調(diào)度分類(lèi)如表1所示。同一設(shè)備可以有多個(gè)維度的調(diào)度分類(lèi)，以適應(yīng)調(diào)度對(duì)設(shè)備分類(lèi)的多維視角。

表1 拓?fù)漕?lèi)本體的調(diào)度分類(lèi)Tab.1 Dispatching classification of topology class ontology

CIM模型中僅給出了通用化的設(shè)備間電氣連接關(guān)系，對(duì)于調(diào)度領(lǐng)域運(yùn)用而言，這種通用化的設(shè)計(jì)使得信息過(guò)于冗余，使得運(yùn)用時(shí)需要基于復(fù)雜的邏輯判斷才能定位特定的設(shè)備。本文將需要結(jié)合邏輯判斷才能從關(guān)系中提取的知識(shí)定義為設(shè)備本體的特有屬性，如表2所示。

表2 一次設(shè)備類(lèi)本體的特有屬性Tab.2 Unique properties of the primary device class ontology

如母線(xiàn)的接線(xiàn)方式屬性能夠直接給出當(dāng)前母線(xiàn)所屬母線(xiàn)組的接線(xiàn)方式，不需要在運(yùn)用拓?fù)漕?lèi)知識(shí)時(shí)再結(jié)合母線(xiàn)、開(kāi)關(guān)、刀閘等多種設(shè)備進(jìn)行聯(lián)合判斷。這種定義方式將CIM中包含的通用知識(shí)特化為更加貼合調(diào)度任務(wù)需求的領(lǐng)域知識(shí)，簡(jiǎn)化知識(shí)表達(dá)，提升知識(shí)的運(yùn)用效率。二次設(shè)備的屬性包括保護(hù)類(lèi)型、保護(hù)定值、自投策略、調(diào)度分類(lèi)等，二次設(shè)備特有的附屬關(guān)系將一次、二次設(shè)備本體連接起來(lái)。廠(chǎng)站本體定義方式與一次設(shè)備類(lèi)似，如圖9所示。其中廠(chǎng)站設(shè)備特有的組合關(guān)系給出了設(shè)備和廠(chǎng)站之間的所屬關(guān)系，接線(xiàn)方式給出了各電壓等級(jí)母線(xiàn)的接線(xiàn)方式。

圖9 廠(chǎng)站類(lèi)本體結(jié)構(gòu)Fig.9 Station class ontology structure

由于本體模型本身可以自由擴(kuò)充，當(dāng)系統(tǒng)中出現(xiàn)新設(shè)備或新接線(xiàn)方式時(shí)，只需要定義新本體的概念、關(guān)系和屬性即可將其融入原有的知識(shí)表達(dá)體系。

3 推理知識(shí)層設(shè)計(jì)

本文中的智能操作定義為閉環(huán)完成一次檢修任務(wù)。檢修任務(wù)的最終目標(biāo)是將檢修設(shè)備轉(zhuǎn)至目標(biāo)狀態(tài)。一個(gè)檢修任務(wù)可能被劃分為多個(gè)操作任務(wù)，涉及多個(gè)廠(chǎng)站的協(xié)同操作，對(duì)應(yīng)多張操作票。調(diào)度任務(wù)是對(duì)操作任務(wù)的進(jìn)一步細(xì)化。調(diào)度任務(wù)以任務(wù)為描述對(duì)象，沒(méi)有顯式給出具體設(shè)備的操作順序和操作方式。因此還需要將調(diào)度任務(wù)轉(zhuǎn)化為由時(shí)序約束的調(diào)度指令。順序執(zhí)行調(diào)度指令組成的操作票，即能完成一次智能操作過(guò)程。

調(diào)度任務(wù)類(lèi)本體、拓?fù)漕?lèi)本體和檢修計(jì)劃類(lèi)本體已經(jīng)囊括了完成智能操作所需的所有信息。但是還需要在此基礎(chǔ)上構(gòu)建更加完整的因果和序貫決策知識(shí)系統(tǒng)來(lái)限定設(shè)備操作之間的邏輯和時(shí)序約束。電力調(diào)度領(lǐng)域的因果和序貫決策有明確而復(fù)雜邏輯約束，本文采用基于確定性規(guī)則的專(zhuān)家系統(tǒng)［19］實(shí)現(xiàn)智能操作。一階謂詞邏輯是一種圍繞對(duì)象和關(guān)系建立的語(yǔ)言，擅長(zhǎng)處理對(duì)象及對(duì)象間關(guān)系。為了實(shí)現(xiàn)因果、順承關(guān)系的表達(dá)，本文選用一階謂詞邏輯作為規(guī)則的構(gòu)造基礎(chǔ)。專(zhuān)家系統(tǒng)的核心包括事實(shí)庫(kù)、規(guī)則庫(kù)以及推理機(jī)3個(gè)部分。推理機(jī)采用python下的NLTK工具包提供的推理算法。它可以解析按語(yǔ)法規(guī)則表述的知識(shí)，將事實(shí)與規(guī)則前提逐級(jí)匹配，實(shí)現(xiàn)一階謂詞邏輯判斷。下面重點(diǎn)介紹事實(shí)庫(kù)構(gòu)建和規(guī)則庫(kù)的設(shè)計(jì)。

3.1 事實(shí)庫(kù)的圈定與構(gòu)建

由于規(guī)則采用一階謂詞邏輯表達(dá)，與之相對(duì)應(yīng)的，事實(shí)庫(kù)也應(yīng)由謂詞形式的事實(shí)構(gòu)成。事實(shí)庫(kù)的構(gòu)建主要包括圈定拓?fù)浞秶捅倔w轉(zhuǎn)化兩個(gè)環(huán)節(jié)。推理機(jī)推理速度與事實(shí)庫(kù)的大小強(qiáng)相關(guān)，在實(shí)現(xiàn)機(jī)制中，為了縮小搜索范圍，我們使用動(dòng)態(tài)構(gòu)造的方式形成小事實(shí)庫(kù)，從而提高匹配效率。根據(jù)POP圈定拓?fù)浞秶鞒倘鐖D10所示。首先提取POP中的相關(guān)設(shè)備形成設(shè)備本體集，而后根據(jù)組合關(guān)系查找其所屬?gòu)S站本體，最后依據(jù)線(xiàn)路、廠(chǎng)站本體，在廠(chǎng)站-線(xiàn)路拓?fù)渲刑崛〕鏊柰負(fù)洹?/p>

圖10 事實(shí)庫(kù)構(gòu)造范圍的圈定Fig.10 Delimitation of the fact base structure scope

本體轉(zhuǎn)化是將縮小后的拓?fù)漕?lèi)本體和調(diào)度任務(wù)類(lèi)本體、POP類(lèi)本體的屬性和關(guān)系信息轉(zhuǎn)化為謂詞結(jié)構(gòu)，如“廠(chǎng)站（清風(fēng)站）”表示清風(fēng)站為廠(chǎng)站、“間接連接（清風(fēng)站，清西線(xiàn)）”表示清風(fēng)站與清西線(xiàn)之間存在間接連接關(guān)系。設(shè)備的調(diào)度稱(chēng)謂轉(zhuǎn)化為括號(hào)內(nèi)的實(shí)體，而其余屬性和關(guān)系轉(zhuǎn)化為謂詞名，如“檢修設(shè)備（110 kV牛洲甲線(xiàn)）”表示檢修設(shè)備是110 kV牛洲甲線(xiàn)。

3.2 規(guī)則庫(kù)的層次化和優(yōu)先級(jí)設(shè)計(jì)

由于檢修任務(wù)、操作任務(wù)、調(diào)度任務(wù)、調(diào)度指令之間存在層次關(guān)系，規(guī)則庫(kù)也采用層次化設(shè)計(jì)。規(guī)則庫(kù)分為操作任務(wù)規(guī)則庫(kù)和調(diào)度指令規(guī)則庫(kù)。操作任務(wù)規(guī)則庫(kù)結(jié)合檢修任務(wù)和調(diào)度任務(wù)，推理得到操作任務(wù)以及之間的執(zhí)行順序。

圖11展示了操作任務(wù)規(guī)則庫(kù)的結(jié)構(gòu)。操作任務(wù)規(guī)則庫(kù)的規(guī)則成功匹配后的輸出包括交互語(yǔ)句模板等，優(yōu)先級(jí)用于推理執(zhí)行順序，例如由于檢修時(shí)需要保證無(wú)失負(fù)荷情況，因此線(xiàn)路負(fù)荷切除、旁母串供等站外轉(zhuǎn)供操作均比220 kV主變停電操作優(yōu)先級(jí)高。

圖11 操作任務(wù)規(guī)則庫(kù)結(jié)構(gòu)Fig.11 Rule base structure of operation task

操作任務(wù)規(guī)則庫(kù)結(jié)論更新事實(shí)庫(kù)后，將進(jìn)入調(diào)度指令規(guī)則庫(kù)相應(yīng)分支。調(diào)度指令規(guī)則庫(kù)需要生成設(shè)備操作層面的調(diào)度指令、對(duì)調(diào)度指令進(jìn)行排序以及實(shí)現(xiàn)調(diào)度指令正確性的自檢。圖12為110 kV線(xiàn)路停電檢修任務(wù)對(duì)應(yīng)的調(diào)度指令規(guī)則庫(kù)結(jié)構(gòu)示意圖。

圖12 以110 kV線(xiàn)路停電檢修為例的調(diào)度指令規(guī)則庫(kù)Fig.12 Operation order rule base for 110 kV line power outage

在調(diào)度業(yè)務(wù)中，系統(tǒng)與人的交互極為重要。為了使得調(diào)度指令規(guī)則庫(kù)的各個(gè)推理節(jié)點(diǎn)都能被人理解，IOKM的規(guī)則庫(kù)依據(jù)調(diào)度員的思考方式，采用層次化設(shè)計(jì)。規(guī)則庫(kù)分為3層，調(diào)度任務(wù)層規(guī)則實(shí)現(xiàn)對(duì)調(diào)度任務(wù)類(lèi)事實(shí)匹配和篩選。拓?fù)錉顟B(tài)層規(guī)則在調(diào)度任務(wù)層結(jié)論的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)對(duì)拓?fù)漕?lèi)本體轉(zhuǎn)化的拓?fù)錉顟B(tài)類(lèi)事實(shí)的匹配和判斷。調(diào)度指令層將調(diào)度任務(wù)映射到具體的設(shè)備，對(duì)應(yīng)的優(yōu)先級(jí)將決定操作順序的推理，最終將得到帶有執(zhí)行順序的調(diào)度指令。

規(guī)則庫(kù)的精簡(jiǎn)性、強(qiáng)解釋性、拓展性是設(shè)計(jì)目標(biāo)。下面本文將從這幾個(gè)維度出發(fā)具體介紹調(diào)度指令規(guī)則庫(kù)的設(shè)計(jì)。

1）精簡(jiǎn)性：精簡(jiǎn)性體現(xiàn)在操作順序的生成機(jī)制和分層設(shè)計(jì)上。

傳統(tǒng)的產(chǎn)生式規(guī)則通過(guò)循環(huán)推理的方式進(jìn)行推理。若要在循環(huán)推理的架構(gòu)下實(shí)現(xiàn)操作順序的正確推理，則需要在編寫(xiě)規(guī)則時(shí)通過(guò)加入謂詞限制規(guī)則的執(zhí)行順序。這使得規(guī)則的通用性下降、維護(hù)難度提升。而本文所用的優(yōu)先級(jí)對(duì)操作指令層實(shí)例化的結(jié)論進(jìn)行排序，從而大大降低了規(guī)則的體量。

此外，調(diào)度領(lǐng)域的規(guī)則具有精細(xì)化的特點(diǎn)：細(xì)微的拓?fù)錉顟B(tài)、調(diào)度任務(wù)的改變，都將影響最終的調(diào)度指令。若使用謂詞和邏輯符號(hào)在規(guī)則條件中描述這種區(qū)別，將使得規(guī)則之間相似性增大，易造成規(guī)則庫(kù)冗余和推理速率下降。本文參考決策樹(shù)的思想，將規(guī)則庫(kù)層次化、分級(jí)化，使用規(guī)則之間的上下級(jí)關(guān)系代替謂詞描述，使得規(guī)則庫(kù)更為精簡(jiǎn)。

2）強(qiáng)解釋性：強(qiáng)解釋性體現(xiàn)在分層交互語(yǔ)句輸出和優(yōu)先級(jí)的構(gòu)建機(jī)制上。

調(diào)度指令規(guī)則庫(kù)依據(jù)調(diào)度員的思維方式分為調(diào)度任務(wù)層、拓?fù)錉顟B(tài)層和調(diào)度指令層。當(dāng)任意一條規(guī)則被觸發(fā)匹配時(shí)，都將同時(shí)展示當(dāng)前規(guī)則對(duì)應(yīng)交互語(yǔ)句，提示用戶(hù)目前正在執(zhí)行的邏輯，當(dāng)完成第三層的推理后，將輸出操作票形式的執(zhí)行方案，相較于間隔化、模板化的操作票自動(dòng)生成系統(tǒng)，解釋性更強(qiáng)。

在優(yōu)先級(jí)的構(gòu)建機(jī)制上，本文采用了四位優(yōu)先級(jí)的設(shè)計(jì)：第一位優(yōu)先級(jí)對(duì)應(yīng)調(diào)度任務(wù)，第二位對(duì)應(yīng)拓?fù)錉顟B(tài)層，在110 kV線(xiàn)路停電檢修任務(wù)中能夠給出不同線(xiàn)路負(fù)荷轉(zhuǎn)出措施的操作順序。第三位、第四位對(duì)應(yīng)調(diào)度命令層，第三位優(yōu)先級(jí)給出了不同操作的調(diào)度命令之間的操作順序。第四位優(yōu)先級(jí)給出了同操作的調(diào)度命令之間的操作順序。這種設(shè)計(jì)可以簡(jiǎn)單直觀(guān)地展示操作順序生成的邏輯。優(yōu)先級(jí)由調(diào)度員人工輸入和管理。

3）拓展性：通過(guò)前述介紹的調(diào)度領(lǐng)域知識(shí)的全域構(gòu)建、規(guī)則庫(kù)的基礎(chǔ)設(shè)計(jì)，IOKM已可以實(shí)現(xiàn)全流程自動(dòng)生成操作票的功能。一個(gè)良好的知識(shí)模型應(yīng)該是面向多任務(wù)建模的。智能操作功能?chē)@著操作票的編寫(xiě)、審核和執(zhí)行，而其中需要設(shè)計(jì)復(fù)雜規(guī)則的部分僅為操作內(nèi)容的推理和操作順序的選擇上，已知操作內(nèi)容的情況下，可以進(jìn)一步調(diào)用通用性的函數(shù)對(duì)推理得到的操作內(nèi)容進(jìn)行分析和表達(dá)。如在調(diào)度指令層生成一條調(diào)度指令后，可以調(diào)用函數(shù)結(jié)合拓?fù)漕?lèi)本體和事實(shí)庫(kù)中的設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行操作五防校核。在特定規(guī)則被觸發(fā)匹配后，可以調(diào)用潮流計(jì)算函數(shù)，結(jié)合次日負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)當(dāng)前推理空間下的虛擬電網(wǎng)進(jìn)行負(fù)荷校核。負(fù)荷校核和五防校核的嵌入實(shí)際上實(shí)現(xiàn)了調(diào)度指令正確性的自檢。此外針對(duì)其他智能操作系統(tǒng)操作票生成和實(shí)際執(zhí)行分離的現(xiàn)狀，IOKM可以在生成與調(diào)度員進(jìn)行交互的書(shū)面操作票同時(shí)，在知識(shí)本體中查詢(xún)搜索，得到面向自動(dòng)發(fā)令系統(tǒng)的操作序列。

3.3 規(guī)則體的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

規(guī)則的整體結(jié)構(gòu)為產(chǎn)生式表達(dá)，推理規(guī)則的通用表達(dá)形式如下，同時(shí)表3給出了操作票推理規(guī)則的示例。

表3 推理規(guī)則示例Tab.3 An example of IOKM rules

ID，Layer

If(Cond)

Then(Conc，St，Optp，Opseq，Chk)

Priority，Parent，Reason

Layer和ID分別表示當(dāng)前規(guī)則所處的層級(jí)和層級(jí)編號(hào)。Cond表示規(guī)則條件，由多項(xiàng)子條件構(gòu)成，子條件Op（Predicate（Vj，…））由謂詞Predicate（Vj，…）和邏輯運(yùn)算符號(hào)Op組成。謂詞由前述的謂詞符號(hào)Predicate和變量Vj或常量構(gòu)成，變量經(jīng)由推理機(jī)后將實(shí)例化為實(shí)體進(jìn)行判斷和運(yùn)算。邏輯運(yùn)算符除與、或、非等簡(jiǎn)單邏輯外，還能表示存在、蘊(yùn)含、等價(jià)、存在、任意、不存在等較復(fù)雜的邏輯。規(guī)則結(jié)論由結(jié)論謂詞Conc，交互語(yǔ)句模板Optp，操作序列內(nèi)容Opseq，變更狀態(tài)St，校核內(nèi)容Chk構(gòu)成，均以F（Vj，…）或其組合的形式存在。當(dāng)規(guī)則被觸發(fā)后，F(xiàn)（Vj，…）中的變量被實(shí)例化為實(shí)體。結(jié)論謂詞和變更狀態(tài)的F對(duì)應(yīng)為謂詞符號(hào)名，將作為新事實(shí)存入事實(shí)庫(kù)，達(dá)到更新當(dāng)前執(zhí)行步驟和設(shè)備狀態(tài)的目的。對(duì)于交互語(yǔ)句模板Optp，F(xiàn)為標(biāo)準(zhǔn)中文模板，在觸發(fā)后輸出與調(diào)度員進(jìn)行人機(jī)交互的語(yǔ)句。校核內(nèi)容和操作序列內(nèi)容中的F對(duì)應(yīng)為函數(shù)名，能通過(guò)調(diào)用函數(shù)在該規(guī)則匹配后完成潮流校核、五防校核、操作序列的生成。Parent表示該規(guī)則的上級(jí)規(guī)則編號(hào)。3.2節(jié)中層次化規(guī)則庫(kù)示意圖中每一個(gè)框圖均代表著一條規(guī)則?？驁D之間的連線(xiàn)代表規(guī)則之間確定的因果或順承關(guān)系。推理機(jī)根據(jù)已觸發(fā)匹配上層規(guī)則的ID字段尋找Parent字段對(duì)應(yīng)的下層規(guī)則讀取，以此實(shí)現(xiàn)規(guī)則庫(kù)中規(guī)則的順序觸發(fā)。Priority表示規(guī)則優(yōu)先級(jí)，Reason是規(guī)則的解釋內(nèi)容。

4 IOKM應(yīng)用舉例

基于以上知識(shí)模型，本文已開(kāi)發(fā)了一套城市電網(wǎng)電力調(diào)度人工智能系統(tǒng)，并于某城市電網(wǎng)調(diào)度中心進(jìn)行試點(diǎn)應(yīng)用。下面給出了該系統(tǒng)的應(yīng)用實(shí)例，以“110 kV牛洲乙線(xiàn)”停電為例，信息如圖13所示。

圖13 110 kV牛洲乙線(xiàn)停電檢修任務(wù)信息Fig.13 Information of 110 kV Niuzhou line B power outage maintenance task

110 kV牛洲乙線(xiàn)為220 kV牛月站的一條110 kV出線(xiàn)，與110 kV牛洲甲線(xiàn)構(gòu)成雙回線(xiàn)路。檢修前，牛洲甲乙線(xiàn)同時(shí)給奮進(jìn)站、南風(fēng)站、沙洲站供電，奮進(jìn)站、南風(fēng)站、沙洲站分列運(yùn)行。檢修單中給出檢修設(shè)備為110 kV牛洲乙線(xiàn)。方式意見(jiàn)文本信息經(jīng)自然語(yǔ)言理解（NLU）后，可實(shí)例化為3項(xiàng)方式變更任務(wù)本體，其中調(diào)度時(shí)段均為“停電前”，執(zhí)行情況均為“執(zhí)行操作”，調(diào)度任務(wù)本體分別為“負(fù)荷轉(zhuǎn)線(xiàn)路供”、“母線(xiàn)轉(zhuǎn)并列運(yùn)行”、“主變低壓側(cè)轉(zhuǎn)供”、“設(shè)備退出運(yùn)行”。根據(jù)自然語(yǔ)言的分詞結(jié)果，將調(diào)度任務(wù)本體中的設(shè)備名與實(shí)際拓?fù)渲械脑O(shè)備映射起來(lái)，經(jīng)圈定范圍后，可得到“110 kV牛洲乙線(xiàn)”停電任務(wù)對(duì)應(yīng)的事實(shí)庫(kù)，如圖14所示。

圖14 110 kV牛洲乙線(xiàn)停電檢修任務(wù)的事實(shí)庫(kù)Fig.14 Fact base of 110 kV Niuzhou Line B power outage

“停電設(shè)備（110 kV牛洲乙線(xiàn)）”事實(shí)以及相關(guān)拓?fù)涫聦?shí)進(jìn)入操作任務(wù)規(guī)則庫(kù)后，輸出交互語(yǔ)句“110 kV牛洲乙線(xiàn)由運(yùn)行轉(zhuǎn)檢修”，并進(jìn)入相應(yīng)調(diào)度指令規(guī)則庫(kù)。

將事實(shí)庫(kù)中知識(shí)本體元組化后，調(diào)用推理機(jī)讀取規(guī)則庫(kù)，規(guī)則觸發(fā)流程及輸出交互語(yǔ)句如圖15所示。

圖15 110 kV牛洲乙線(xiàn)停電檢修任務(wù)的規(guī)則觸發(fā)示意圖Fig.15 Schematic diagram of the rule trigger 110 kV Niuzhou Line B power outage

“停電設(shè)備（110kV牛洲乙線(xiàn)）”事實(shí)以及相關(guān)拓?fù)涫聦?shí)進(jìn)入操作任務(wù)規(guī)則庫(kù)后，輸出交互語(yǔ)句“110 kV牛洲乙線(xiàn)由運(yùn)行轉(zhuǎn)檢修”，并進(jìn)入相應(yīng)調(diào)度指令規(guī)則庫(kù)。

調(diào)度指令規(guī)則庫(kù)調(diào)度任務(wù)層根據(jù)調(diào)度任務(wù)類(lèi)本體解析得到的事實(shí)進(jìn)行匹配和篩選。觸發(fā)“110 kV線(xiàn)路檢修T接主變負(fù)荷轉(zhuǎn)供”、“雙回線(xiàn)路，其中一回檢修經(jīng)另一回供”、“110 kV檢修線(xiàn)路通過(guò)所供負(fù)荷站調(diào)整母線(xiàn)運(yùn)行方式轉(zhuǎn)負(fù)荷”、“110 kV檢修線(xiàn)路轉(zhuǎn)熱備用”等規(guī)則得到相應(yīng)交互語(yǔ)句。

進(jìn)一步，拓?fù)錉顟B(tài)層規(guī)則在調(diào)度任務(wù)層結(jié)論的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)對(duì)拓?fù)漕?lèi)本體轉(zhuǎn)化的拓?fù)錉顟B(tài)類(lèi)事實(shí)的匹配和判斷。如“牛洲乙線(xiàn)線(xiàn)路開(kāi)關(guān)由熱備用轉(zhuǎn)冷備用”規(guī)則觸發(fā)后，需要結(jié)合拓?fù)溥B接方式和開(kāi)關(guān)狀態(tài)，判斷牛洲乙線(xiàn)上的線(xiàn)路開(kāi)關(guān)包含124開(kāi)關(guān)和123開(kāi)關(guān)，并在此基礎(chǔ)上確認(rèn)其狀態(tài)不為冷備用。若由于其他轉(zhuǎn)電、檢修操作，導(dǎo)致線(xiàn)路開(kāi)關(guān)已為冷備用，則下一層規(guī)則不被觸發(fā)，避免重復(fù)操作。同理，“牛洲甲線(xiàn)與牛洲乙線(xiàn)為雙回線(xiàn)路，經(jīng)牛洲甲線(xiàn)供牛洲乙線(xiàn)負(fù)荷”規(guī)則觸發(fā)后，出于防誤需求，拓?fù)錉顟B(tài)層對(duì)應(yīng)規(guī)則需要確認(rèn)110 kV牛洲甲線(xiàn)處于運(yùn)行狀態(tài)。

調(diào)度指令層將調(diào)度任務(wù)映射到具體的設(shè)備。已觸發(fā)“110 kV牛洲乙線(xiàn)T接奮進(jìn)站1號(hào)主變負(fù)荷轉(zhuǎn)供”、“奮進(jìn)站站內(nèi)有2臺(tái)主變”規(guī)則并實(shí)例化后，根據(jù)拓?fù)漕?lèi)事實(shí)可規(guī)則推理得到奮進(jìn)站1號(hào)主變通過(guò)10 kV母聯(lián)開(kāi)關(guān)連接奮進(jìn)站2號(hào)主變，因此觸發(fā)奮進(jìn)站1號(hào)主變負(fù)荷轉(zhuǎn)2號(hào)主變供，輸出交互語(yǔ)句“奮進(jìn)站1號(hào)主變轉(zhuǎn)2號(hào)主變供”。在事實(shí)庫(kù)中新增模擬狀態(tài)變更事實(shí)“冷備用（奮進(jìn)站1號(hào)主變）”同時(shí)調(diào)用操作序列生成函數(shù)、五防預(yù)校核函數(shù)，得到面向自動(dòng)發(fā)令系統(tǒng)的開(kāi)關(guān)刀閘操作序列。在此基礎(chǔ)上，調(diào)用潮流計(jì)算函數(shù)，校核奮進(jìn)站全站負(fù)荷是否將導(dǎo)致2號(hào)主變過(guò)載。“110 kV牛洲乙線(xiàn)由運(yùn)行轉(zhuǎn)檢修”任務(wù)中負(fù)荷校核還包括校核南風(fēng)站全站負(fù)荷是否將導(dǎo)致南風(fēng)2號(hào)主變過(guò)載、牛洲甲乙線(xiàn)負(fù)荷是否將導(dǎo)致牛洲甲線(xiàn)過(guò)載、沙洲站110 kV母線(xiàn)轉(zhuǎn)并列運(yùn)行后，母線(xiàn)是否正常帶電等。負(fù)荷校核和五防校核的嵌入對(duì)影響停電檢修任務(wù)正常執(zhí)行的情況進(jìn)行了自檢，提升了操作準(zhǔn)確性。

表7統(tǒng)計(jì)了采用優(yōu)先級(jí)和不采用優(yōu)先級(jí)設(shè)計(jì)分別觸發(fā)的規(guī)則數(shù)?？梢?jiàn)采用優(yōu)先級(jí)設(shè)計(jì)后，觸發(fā)規(guī)則的數(shù)量下降，說(shuō)明優(yōu)先級(jí)設(shè)計(jì)能顯著提升推理性能，加快推理速度。

表7 觸發(fā)規(guī)則數(shù)量統(tǒng)計(jì)Tab.7 Statistics on the number of trigger rules

當(dāng)調(diào)度指令層所有規(guī)則均遍歷過(guò)后，記錄被觸發(fā)的規(guī)則優(yōu)先級(jí)。經(jīng)優(yōu)先級(jí)排序后，得到圖15中綠色框中所示合序。組合最后一層規(guī)則得到的調(diào)度命令、操作任務(wù)、合序，可得到表8所示的操作票。

表8 操作票輸出票面Tab.8 Dispatching operation ticket output

5 結(jié)論

本文對(duì)城市電網(wǎng)調(diào)度操作涉及的規(guī)則和知識(shí)進(jìn)行了深入分析，提出了一種具有擴(kuò)展性的智能操作知識(shí)模型。知識(shí)模型綜合使用一階謂詞規(guī)則和知識(shí)本體兩種知識(shí)表達(dá)方式。其中，調(diào)度任務(wù)本體、拓?fù)浔倔w和檢修計(jì)劃本體的描述屬性和結(jié)構(gòu)均根據(jù)操作推理需要進(jìn)行了擴(kuò)展。本文提出了面向復(fù)雜操作序列及其因果鏈的一階謂詞邏輯表達(dá)方式。為了實(shí)現(xiàn)描述本體的規(guī)則到設(shè)備、檢修任務(wù)實(shí)例的映射和高效搜索，本文提出了動(dòng)態(tài)化的事實(shí)庫(kù)構(gòu)建方法和規(guī)則庫(kù)分層設(shè)計(jì)方案，使得推理過(guò)程具有強(qiáng)解釋性、精簡(jiǎn)性和拓展性。最后，在實(shí)際檢修執(zhí)行的應(yīng)用中，展示了知識(shí)模型構(gòu)建和閉環(huán)運(yùn)用過(guò)程，證明了該模型的有效性。

建立持續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)制不斷擴(kuò)展和完善知識(shí)庫(kù)是后續(xù)研究的重點(diǎn)。任務(wù)之一是設(shè)計(jì)利用自然語(yǔ)言理解等技術(shù)從調(diào)度人員的手動(dòng)修改中提取新的規(guī)則。任務(wù)二是自動(dòng)學(xué)習(xí)獲得的零散知識(shí)和規(guī)則如何自動(dòng)融入核心知識(shí)架構(gòu)，并維持知識(shí)體系的自洽性和完備性。這對(duì)于知識(shí)密集型人工智能系統(tǒng)是更具挑戰(zhàn)性的課題。