CN104715342A - 基于案例推理法的电力设备故障处理辅助决策方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于案例推理法的电力设备故障处理辅助决策方法，包括1：对待故障处理的电力设备的工况数据进行预处理，形成符合案例特性域元素结构的描述信息；2：根据上述描述信息进行特性域匹配，找出上述描述信息在已有案例库中对应的特性域；步骤3：将上述描述信息分别与步骤2中得到的特性域中的每个案例进行比较，并分别计算描述信息中的每个子集与特性域中每个案例的相似度sim(X_i，Y_i)；4：根据计算的结果，将描述信息中的每个子集与特性域中每个案例的相似度由高到低进行排序，形成待故障处理电力设备的故障处理方式建议表。本发明具有较高的稳定度和工作效率。

Description

基于案例推理法的电力设备故障处理辅助决策方法

技术领域

本发明涉及电力设备故障检测及决策领域，具体地指一种基于案例推理法的电力设备故障处理辅助决策方法。

背景技术

电力系统在设备运行维护过程中积累了丰富的设备故障维护案例，其中不乏经典案例能对设备状态评估、故障诊断及维护决策起到很好的借鉴作用。但是，目前在对电力设备的故障进行处理时，多依靠于某领域的专家依据上述故障维护案例的经验进行处理，如在现场情况比较紧急，缺乏专家指导意见的情况下，现场工作人员可能无法借鉴以往的设备故障维护的经验。并且这种方式的人为因素较大，电力设备故障处理的稳定性不够。

发明内容

本发明的目的就是要提供一种基于案例推理法的电力设备故障处理辅助决策方法，该方法通过基于相似度计算的案例检索方法，匹配出与目标案例比较相似的经典案例，用于指导对被测设备的运行维护，具有较高的稳定度和工作效率。

为实现此目的，本发明所设计的基于案例推理法的电力设备故障处理辅助决策方法，其特征在于，它包括如下步骤：

步骤1：对待故障处理的电力设备的工况数据进行预处理，形成符合案例特性域元素结构的描述信息；

步骤2：根据上述描述信息进行特性域匹配，找出上述描述信息在已有案例库中对应的特性域，该特性域中包含了某一种特性故障中各个案例所对应的故障处理方法；

步骤3：将上述描述信息分别与步骤2中得到的特性域中的每个案例进行比较，并根据如下公式(1)分别计算描述信息中的每个子集与特性域中每个案例的相似度sim(X_i，Y_i)：

$\mathrm{sim}(X_i,Y_i)=1-\frac{\sqrt{{X_i}^2-{Y_i}^2}}{\sqrt{\mathrm{MAX}{\left(Y_i\right)}^2-\mathrm{MIN}{\left(Y_i\right)}^2}}---\left(1\right)$

其中，X_i为描述信息中的某一个子集，Y_i为特性域中的某一个案例；

步骤4：根据上述公式1计算的结果，将描述信息中的每个子集与特性域中每个案例的相似度由高到低进行排序，形成待故障处理电力设备的故障处理方式建议表，技术人员根据上述故障处理方式建议表的方式对电力设备进行故障处理。

所述步骤4中，如果公式1计算的结果显示出，描述信息中的某个子集与特性域中某个案例的相似度小于50％，那么技术人员在找出该子集对应的故障处理方式后，将该子集以及对应的故障处理方式作为新的经典案例更新至已有案例库，不断充实补充案例库资源。

本发明的有益效果：

1)本发明将案例推理理论应用到电力设备故障处理辅助决策中，充分发挥人工智能的优势，避免人工比较大量电力设备故障诊断案例，缓解了工作人员中获取经验数据的瓶颈问题，提高了电力设备故障处理效率,将定量分析与定性分析相结合，为电力设备故障处理及辅助决策提出建设性的方案，具有较高的稳定度和工作效率。

2)通过经典案例库的构建与维护，实现对海量的设备故障经验数据进行有效的筛选及维护，有利于积累有效的经验数据，在故障处理中完善已有案例库。

附图说明

图1为本发明的流程图；

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明：

本发明的一种基于案例推理法的电力设备故障处理辅助决策方法，通过检索历史案例，获得与当前工况相似特征参数的匹配案例，根据具体情况对匹配案例解决方案进行修订，然后应用于当前工况。该方法在分析设备案例特征的基础上，基于设备检测特性进行建模，组织设备故障维护的经典案例库，并采用欧式距离理论计算经典案例与目标案例的整体相似度，依次匹配出与目标案例比较相似的经典案例，通过罗列出相似案例的设备故障处理方式，给工作人员提出指导性故障维护意见，实现对目标案例的决策支持。

本方法具体，如图1所述，包括如下步骤：

步骤1：对待故障处理的电力设备的工况数据进行预处理，形成符合案例特性域元素结构的描述信息；

步骤2：根据上述描述信息进行特性域匹配，找出上述描述信息在已有案例库中对应的特性域，该特性域中包含了某一种特性故障中各个案例所对应的故障处理方法；

步骤3：将上述描述信息分别与步骤2中得到的特性域中的每个案例进行比较，并根据如下公式(1)，该公式1为常规的欧式距离理论公式，分别计算描述信息中的每个子集与特性域中每个案例的相似度sim(X_i，Y_i)：

$\mathrm{sim}(X_i,Y_i)=1-\frac{\sqrt{{X_i}^2-{Y_i}^2}}{\sqrt{\mathrm{MAX}{\left(Y_i\right)}^2-\mathrm{MIN}{\left(Y_i\right)}^2}}---\left(1\right)$

其中，X_i为描述信息中的某一个子集，Y_i为特性域中的某一个案例；

步骤4：根据上述公式1计算的结果，将描述信息中的每个子集与特性域中每个案例的相似度由高到低进行排序，形成待故障处理电力设备的故障处理方式建议表(每个案例内均包含对应故障的解决方法)，技术人员根据上述故障处理方式建议表的方式对电力设备进行故障处理。

上述技术方案的步骤4中，如果公式1计算的结果显示出，描述信息中的某个子集与特性域中某个案例的相似度小于50％，那么技术人员在找出该子集对应的故障处理方式后，将该子集以及对应的故障处理方式作为新的经典案例更新至已有案例库，不断充实补充案例库资源。

上述技术方案中，所述待故障处理的电力设备为变压器，特性域包括变压器耐压试验特性域、变压器油中气体分析特性域、油介质损耗试验特性域。本发明步骤2用于确定上述描述信息对应上述中的哪一个特性域。

上述技术方案的步骤4后，工作人员根据自身的认识输入指导性故障维护意见，实现与步骤4中的故障处理方式建议表汇总，作为对目标案例的决策支持的指导性意见输出。

本发明采用ASP.NET作为前台开发工具，后台用SQLServer作为数据库服务器，用关系数据库技术实现电力设备故障处理运行维护的案例的通用表示与组织模式，存储有经典案例的数据。

本说明书未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (3)

1.一种基于案例推理法的电力设备故障处理辅助决策方法，其特征在于，它包括如下步骤：

步骤1：对待故障处理的电力设备的工况数据进行预处理，形成符合案例特性域元素结构的描述信息；

步骤2：根据上述描述信息进行特性域匹配，找出上述描述信息在已有案例库中对应的特性域，该特性域中包含了某一种特性故障中各个案例所对应的故障处理方法；

步骤3：将上述描述信息分别与步骤2中得到的特性域中的每个案例进行比较，并根据如下公式(1)分别计算描述信息中的每个子集与特性域中每个案例的相似度sim(X_i，Y_i)：

$\mathrm{sim}(X_i,Y_i)=1-\frac{\sqrt{{X_i}^2-{Y_i}^2}}{\sqrt{\mathrm{MAX}{\left(Y_i\right)}^2-\mathrm{MIN}{\left(Y_i\right)}^2}}---\left(1\right)$

其中，X_i为描述信息中的某一个子集，Y_i为特性域中的某一个案例；

步骤4：根据上述公式1计算的结果，将描述信息中的每个子集与特性域中每个案例的相似度由高到低进行排序，形成待故障处理电力设备的故障处理方式建议表，技术人员根据上述故障处理方式建议表的方式对电力设备进行故障处理。

2.根据权利要求1所述的基于案例推理法的电力设备故障处理辅助决策方法，其特征在于：所述步骤4中，如果公式1计算的结果显示出，描述信息中的某个子集与特性域中某个案例的相似度小于50％，那么技术人员在找出该子集对应的故障处理方式后，将该子集以及对应的故障处理方式作为新的经典案例更新至已有案例库，不断充实补充案例库资源。

3.根据权利要求1所述的基于案例推理法的电力设备故障处理辅助决策方法，其特征在于：所述待故障处理的电力设备为变压器，特性域包括变压器耐压试验特性域、变压器油中气体分析特性域、油介质损耗试验特性域。