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变电站智能告警专家系统不确定性知识表示 　　摘 要： 在变电站智能告警专家系统中，针对业务知识的不确定性和复杂性，文中设计了一种不确定性知识的表示方法，可以使采用该方法构建的知识库更有利于推理机的推理和知识库的自学习。该方法根据领域知识将变电站信号进行分层分类，以子知识库的形式进行知识的组织，克服了知识的复杂性。而且它采用一种模糊产生式表示业务知识，将模糊推理规则映射为模糊产生式，解决了知识的不确定性问题。实验分析表明，该方法适合进行变电站关联信号的告警推理，结合系统对知识的自学习机制，可以有效降低告警的差错率和虚警率。 　　关 键 词：专家系统；知识库；模糊产生式；模糊推理 　　 　　In intelligent alarm expert system for substation, the business knowledge is uncertain and complex. Focusing on these characteristics, this paper designs a method of representation for uncertain knowledge. The knowledge library built using this method is more conductive to carry on fuzzy reasonging and self-learning. Based on the domain knowledge, this method classifies signals of the substation, and organizes the knowledge in the form of sub-knowledge library，to overcome the complexity of knowledge. In order to solve the problem of knowledges uncertainty, it represents business knowledge by a kind of fuzzy production, and maps the fuzzy reasoning rule to fuzzy production. Experiment results show that this method is suitable for alarm reasoning on related signals of the substation. Combined with the self-learning mechanism for knowledge of the system, the method can reduce the rate of missing alarm and false alarm effectively. 　　Expert system; Knowledge library; Fuzzy production; Fuzzy reasoning 　　TM76 文献标识码：A 　　 　　1 引言 　　为进一步实现变电站无人值班管理，迫切需要在监控系统中建立告警和异常处理的专家系统，对变电站信息进行智能化管理，从中提取告警信息，用以辅助工作人员进行故障判断及处理。 　　一个完整的专家系统由6部分组成：知识库、数据库、推理机、知识获取机制、解释机制和人机接口，其中知识库和推理机是核心部分[1]，好的知识表示和知识库组织方法可以有效提高系统进行匹配和推理的效率。 　　为解决一些不确定性问题，???糊逻辑已被引入到故障诊断方法的研究中[2]。本文设计了一种有效的不确定性知识的表示与组织方式。变电站业务知识虽然数量庞大且复杂，可以将它们按设备来源和信号性质进行分类细化；采用模糊产生式表示知识，可以有效地表现知识的不确定性。实验分析表明了该方法对于变电站时序关联信号告警推理的有效性。 　　 　　2 变电站业务知识的组织形式 　　变电站智能告警专家系统的知识来源于监控系统获得的大量模拟量、开关量等信息，还包括领域专家长期积累的经验。变电站的时序信号总量庞大，但根据其性质可分为三类：提示信息、告警信息、事故及变位信息。其中，提示类信号在变电站智能告警专家系统中不需特别关注，重点处理的是数量不多，但对变电站运行维护影响较大的告警信号和事故信号。 　　文献[3]中提到一种分类方法，将变电站常见的异常故障对应的告警信号进行分层分类，归纳总结后共有7大类90种左右，可以覆盖变电站所有的事故及异常告警信号。在这些方法的基础上，结合文献[4]中业务知识的介绍，本系统将各种告警信号以间隔为单位，大致划分