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一种基于广义规则的电力系统面向对象知识表示方法①
王建元 纪延超 常 群 张丽娣
(哈尔滨工业大学 哈尔滨 150001)(吉林供电公司变电工区 吉林市 132000)
摘 要 建立专家系统的一个关键性问题是知识表示,知识表示合理与否直接影响到知识是否便于在计算机中存储、维护、检索及推理效率。为此,根据电力系统自身特点,本文提出了一种基于框架/广义规则及数据库融合电力系统知识表示方法,该知识表示方法将电力系统中专家系统、神经网络、模糊理论巧妙熔合。利用计算机网络及大型数据库,基于客户/服务器方式实现了分布式知识的共享、获取、管理及并行使用,很好地解决了网络时代专家系统知识表示以及专家系统与神经网络、模糊理论相结合知识表示等难题。这种方法具有很好的通用性、实用性。
关键词 知识表示 广义规则 面向对象技术 数据库 电力系统
1 引言
专家系统技术在电力系统故障与恢复、仿真培训、操作运行、保护整定等有着广泛成功的应用[1,2,3,4,5]。建立专家系统的一个关键性问题是知识表示。知识表示是指存储知识的各种数据结构及其设计方法。知识表示是否合理直接影响到知识是否便于在计算机中存储、维护、检索、使用及推理效率。
特别是随着计算机通讯网络、数据库技术的发展,尤其是internet和intranet等的出现,对传统电力系统专家系统知识表示、获取及利用提出了新的挑战。如何利用互联网络技术、数据库技术,采取何种有效的知识表示实现电力系统公司范围内的知识管理、获取、共享是一个值得研究的问题。为此,提出了一种基于框架/广义规则及数据库融合面向对象电力系统知识表示方法,利用该方法将电力系统中专家系统、神经网络、模糊理论巧妙熔合,很好地解决了网络时代专家系统知识表示的难题。
2 面向对象框架/广义规知识表示
2.1 框架/广义规知识表示
对于电力系统领域来说,对于规则和领域知识常采用产生规则式表示方法,对于电网拓扑结构知识常采用框架表示方法,为了长短、利弊互补。 适宜的知识表示方法就是框架/规则混合扩充来表示知识。将电网拓扑结构知识(可表达任何电网的拓扑结构、保护配置和设备参数等)及各种不同应用领域(故障诊断、操作恢复、操作运行,智能保护整定),用分层框架将规则分成一个个子集,并将规则的前提部分和结论部分进行扩充,形成广义规则知识表示,并 终形成一个基于元知识控制、分层框架引导广义知识表示模型。
广义规则知识表示就是将规则的前提和结论部分进行扩充,以使其可以容更多类型的领域知 识表示方法。具体地说,就是在共享基本电网拓扑框架知识条件下,分类将各种应用领域知识与其关联,将各种应用领域规则的条件和结论部分进行扩展。比如故障诊断时利用专家系统与神经网络结合表示知识[6]或专家系统与模糊理论结合表示知识[7],进行事故恢复操作时进行潮流计算判断有无红限越界等。在此,将神经网络,潮流计算均作为一种特殊的过程,此过程由字符/数和数/字符转换进行翻译和解释。
框架/广义规则知识表示模型的形式化表示如下:
(1)过程
由于将过程知识归进了广义规则的条件及结论部分,所以当某一过程的击活条件满足时,该过程即被击活调用。过程知识的击活调用过程。如图1所示。
(2)神经网络模块
神经网络模块中的神经网络由三层BP网络构成,如图2所示。
从广义上讲,神经网络是一种特殊的过程。将神经网络模块的击活条件作为规则条件,将要调用的神经网络模块写入规则的结论部分。当要启用神经网络模块时,从知识库中读出权值矩阵及相应的输入元个数、隐元个数、输出元个数,经并行处理计算后,神经网络模块返回推理数值结果。神经网络模块知识的击活调用与过程相类似,只不过将图1中的过程作为神经网络模块,过程参数为神经网络的权值矩阵及输入、隐层、输出个数等,过程调用为进行正向神经网络并行计算而已。例如在电网故障诊断中输入处理器及输出处理器,就分别为由故障假设得到ANN的输入向量及由ANN的输出给出文字解释,并且按电网元件的类型将ANN模块分为三种:①用于母线故障诊断的ANN;②用于输电线路故障诊断的ANN;③用于变压器故障诊断的ANN。存储各ANN的连接权矩阵等,连接权矩阵等即为知识。
2.2 面向对象电力系统知识表示
面向对象技术中的封装性、继承性及重载性,使其适合于专家系统,基于面向对象技术开发专家系统给基于知识的系统带来了新鲜的生机和活力。对象与消息的结合构成了一种面向对象的知识表达方式,将面向对象技术与已有的框架、产生式规则等知识表达方式有机地结合起来,这是当前知识表示的 有效的方式。
面向对象知识表示的形式化表示如下:
①对象(object)
<类名称>::=〈属性〉〈方法〉
〈类名称〉::=〈唯一对象
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