基于专家系统的电网操作票自动生成系统

曾利， 孟文

(西南交通大学 机械工程学院，四川 成都 610031)

基于专家系统的电网操作票自动生成系统

曾利， 孟文

(西南交通大学 机械工程学院，四川 成都 610031)

针对电网操作票系统智能性不足的问题，运用专家系统技术实现倒闸操作票自动生成系统。通过分析电力系统特点，对操作票专家系统的两大核心组成部分知识库和推理机分别进行了研究，采用更简洁的知识表示方式进行知识库的设计，采用Rete算法对专家系统推理机制进行研究，完成了操作票专家系统的初步设计。同时，在Visual Studio2010开发环境中搭建基于Web的操作票系统基础平台，通过服务方式调用专家系统模块实现了指定操作任务下操作步骤的自动生成，系统安全可靠，基本满足了用户的需求。

操作票；专家系统；知识库；Rete算法；自动生成

0 引 言

电力操作票制度是我国电力系统运行管理中有效的安全措施[1]，编写操作票是电力调度人员重要工作之一。随着计算机技术和专家系统技术的日益发展和成熟，结合专家系统技术开发能代替工作人员完成开票的智能操作票系统应运而生。在电力大数据时代背景下，智能操作票系统需要将庞大的数据群进行更合理有效的提取与处理，目前操作票系统研究的热点也集中在提高性智能性方面[2-5]。

Rete算法作为规则引擎模式中匹配效率最高的算法之一，通过牺牲部分内存来保存并充分利用之前匹配过程中的信息，以提高匹配效率[6]。本文根据电力系统的特性，对电网操作票自动生成系统进行研究，提出系统的基本模型框架，并重点对专家系统进行设计，采用基于Rete算法的推理机制实现了操作票系统快速高效地自动开票。

1 系统总体方案设计

系统的总体结构如图1所示，主要由专家系统模块、数据模块、开票模块、知识管理模块构成。数据模块封装系统对数据的操作逻辑，其他模块通过它实现与数据库的交互。专家系统模块是整个系统的核心，主要负责操作票的逻辑推理。知识管理模块负责专家系统知识库的更新，如知识的新增修改。开票模块主要完成操作任务的设置、校核与分解，与专家系统配合完成开票过程。操作票种类涉及典型票、历史票、废票等，操作票管理模块实现各类操作票的查询、修改、导入导出以及定期清理等工作。

图1 系统基本结构

2 专家系统知识库的设计

专家系统的知识库主要由事实库和规则库组成。事实库中存储推理需要的基础事实及推理过程中产生的中间事实，基础事实主要来源于电力系统的设备信息、设备连接关系、操作任务指令以及其他与系统运行相关的元事实，中间事实主要是推理产生的操作步骤。规则库中存储依据电力操作规程和操作经验建立的开票规则，以及对这些规则起约束、选择和控制作用的元规则。

2.1 电力系统特性分析

对电力系统特性进行分析，有助于知识库的合理设计。

电力系统操作具有顺序性和关联性的特点。电力规程规定设备四种基本工作状态：运行、热备用、冷备用和检修，电力设备四种状态层次间的转换只能通过相邻状态传递进行，不能“越层”操作，这种“逐层操作”的特点即系统操作的顺序性。由于电力设备间存在特定的连接关系，设备之间的操作既相互影响又相互制约，这集中体现在设备组内的设备之间，即一种设备状态的改变将导致关联设备的状态随着改变，这种操作的影响即系统设备的关联性。

2.2 操作票事实库的设计

事实库中存储的核心事实是设备信息，它是整个系统建立的数据基础。其中，设备事实需要包含设备的基础信息与设备之间的连接关系，操作任务作为系统推理的启发性事实，携带用户设置的操作对象与状态切换指令。

根据电力系统中的主要设备类型，抽象出母线、线路、变压器、断路器与刀闸设备类，建立设备事实模板，定义名称、编号、电压等级、状态等基本属性，然后通过数据库模块实现与外部数据的交互，将数据库中的设备信息写入到事实库，实现数据的统一。

根据电力系统设备操作的关联性特点，实际操作现场中各设备之间存在固定的连接关系，所以为设备类型设置组编号属性，同一组内的设备具有相同的编号。推理机在推理时可直接定位到目标操作对象所在的设备组内进行搜索，因此不需要遍历其他对象，保证了推理机高效的搜索效率。

2.3 操作票规则库的设计

在特定的操作背景和操作规程的约束下，给定操作任务指令就可推理得到正确的操作步骤，其中操作规程以开票规则的形式写入规则库。根据电力系统操作的关联性，设备之间遵循一定的操作顺序，必须满足电力操作规则，如“禁止带电拉合刀闸”、“禁止带接地刀闸合隔离开关”等。制定开票规则时，用规则优先级来实现这种操作的关联性，同一任务指令下形成对应的规则链。同时依据电力系统操作的顺序性，在进行规则表示时，只需考虑相邻状态转换的原子任务的开票规则，其他操作任务的推理结果由各原子任务推理结果按序合成，从而缩减了规则数量，减轻了专家系统的推理工作。

3 基于Rete算法的推理机制的设计

专家系统推理机制主要包括搜索、匹配、冲突裁决和触发四个部分。传统的推理引擎存在正向推理和逆向推理两种方式[7]。本文采用基于Rete算法的正向推理机制来研究操作票的生成过程。

Rete算法通过形成一个规则集对应的Rete网络，网络对传播的数据进行过滤，从网络根节点出发往下走，匹配的数据将逐步减少，直至到达终节点，完成一个模式匹配过程[8]。

Rete网络图是一种数据流动图，其网络节点分为四种：根节点、类型节点、alpha节点和beta节点。其中，根节点为虚拟节点，是所有对象进入网络的入口。类型节点存储事实的类型，事实从对应的类型节点进入Rete网。alpha节点主要进行同对象类型内的属性约束，beta节点用来实现不同类型对象属性的连接工作[9]。

下面以断路器由运行转冷备用的规则为例来阐释Rete网络的编译算法。任务分解为运行转热备用(01)和热备用转冷备用(12)两个原子任务，下面列出主要的开票规则：

规则1：IF操作任务为断路器a由运行转热备用，THEN 断开断路器a

规则2：IF操作任务为断路器a由热备用转冷备用，THEN 断开线路侧刀闸b

规则3：IF操作任务为断路器a由热备用转冷备用并且线路侧刀闸b在分位置，THEN 断开母线侧倒闸c

根据Rete网络的编译算法，建立规则匹配的网络图，如图2所示，其中Ai(i=1,2,…,5)表示alpha节点，Bj(j=1,2,3,4)表示beta节点，Rk(k=1,2,3)表示规则。初始事实进入Rete网络通过类型节点过滤形成alpha节点，A1和A2匹配成功形成B1，与R1匹配成功激发R1；R1执行完毕后，原子任务12进入Rete网形成A5，A5相继与A2、A3匹配得到B3，与R2匹配成功激发R2，B3继续与A4匹配形成B4，与R3匹配成功而激发R3。

从图2可以看出，图中存在大量节点共享的现象，已经完成模式匹配的节点会保存在内存中，在执行下一次匹配过程时可直接调用而避免重复操作，例如B3共享B2节点。Rete算法的这种节点共享和状态保存的特点使得它比传统模式匹配算法具有更高的执行效率。

图2 Rete网络图

4 推理开票的实现

随着信息技术的发展，专家系统需要更简洁的客户端和友好的操作方式来更好地服务用户[10]，本文以Visual Studio2010为开发平台，MySQL为工具开发基于Web的智能操作票系统平台，专家系统以模块化方式嵌入系统基础平台。在用户界面完成操作任务的设置、校核与分解后，开票界面通过Web服务的方式调用专家系统模块，操作任务作为启发事实写入到事实库，推理机通过Rete网络的搜索匹配过程而激发规则，添加操作步骤到事实库，最终将结果输出到开票界面，如图3所示。

图3 推理开票

5 结束语

电网操作票系统的智能性一直是研究的热点。本文采用模块化的方式对倒闸操作票专家系统进行了研究与设计，各模块之间协同配合，协作专家系统模块共同完成了操作票的自动生成。模块化的开发方式使系统具有良好的可移植性，同时专家系统可应用于其他智能系统的开发，安全可靠，大大降低了开发成本。

[1] 苏盛, K K LI, 曾祥君,等.通用变电站操作票生成方法的研究[J].电网技术,2004,28(14):15-22.

[2] 庄海峰.智能调度操作票生成专家系统的设计与实现[J].安徽电力工程职业技术学院学报,2005,10(3):26-28.

[3] 林晓庆,任建文,张丙合,等.基于网络重构的电网智能调度操作票系统开发研究[J].电力系统保护与控制,2012,40(7):143-147.

[4] 陈素芳,王凯.基于多智能体的电网操作票自动生成系统[J].电力系统自动化,2008,32(15):49-53.

[5] 张丰,郭碧媛.变电站智能操作票系统与程序化操作系统结合方式探讨[J].电力自动化设备, 2010,30(12):117-120.

[6] 武丹凤, 曾广平, 闫京颖.支持演化规则引擎的Rete算法研究[J].计算机应用研究,2013,30(6):1747-1750.

[7] 尹晓庆.基于Rete算法的规则引擎的设计及实现[D].长春：长春理工大学, 2011.

[8] 李德泉,刘远航,周毅,等.一个基于Rete算法的可视化产生式系统[J].辽宁师范大学学报(自然科版), 2002,25(1):27-30.

[9] 顾小东,高阳.Rete算法：研究现状与挑战[J].计算机科学, 2012,39(11):8-12.

[10]王溪波,杨志浩.一种新的基于Web的专家系统开发方法[J].计算机技术与发展, 2015,25(8):147-151.

An Automatic Generation System for the Power Network Operation Order Based on the Expert System

Zeng Li1, Meng Wen2

(College of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu Sichuan 610031, China)

An automatic generation system is realized for the switch change operation order by means of expert system technology in view of inadequate intelligence of the power network operation order system. The two core components of the operation order expert system - knowledge base and inference engine - are studied through analysis of the characteristics of the electrical power system. The knowledge base is designed in a more compact knowledge representation mode, and the inference engine of the expert system is studied by means of Rete algorithm. Thus, we complete our preliminary design of the operation order expert system. In the meanwhile, a Web-based basic platform of the operation order is built up in Visual Studio 2010 development environment. The expert system module is called in the service mode to realize automatic generation of operational sequences based on assigned operation task. The system is safe and reliable and can basically meet the requirements of users.

operation order； expert system； knowledge base； Rete algorithm； automatic generation

10.3969/j.issn.1000-3886.2017.01.019

TM732

A

1000-3886(2017)01-0064-02

曾利(1991-)，女，四川巴中人，硕士生，专业：机械电子工程，研究方向为电力SCADA系统开发。 孟文(1966-)，男，四川德阳人，博士，副教授，硕士生导师，西南交通大学机械工程学院老师，主要从事智能控制技术及应用方面的研究教学工作。

定稿日期: 2016-07-19