JP2828973B2 - Power system accident judgment device - Google Patents

Power system accident judgment device

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JP2828973B2
JP2828973B2 JP61309721A JP30972186A JP2828973B2 JP 2828973 B2 JP2828973 B2 JP 2828973B2 JP 61309721 A JP61309721 A JP 61309721A JP 30972186 A JP30972186 A JP 30972186A JP 2828973 B2 JP2828973 B2 JP 2828973B2
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accident
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啓子 石川
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Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の目的〕 (産業上の利用分野) 本発明は電力系統事故判定装置、特に電力系統から観
測される情報に基づき、電力系統の事故区間、様相及び
内容を自動的に判定する電力系統事故判定装置に関す
る。 (従来の技術) 電力系統の事故判定は、現状、人間の判断によるとこ
ろが大きい。近年、事故区間、事故様相、保護継電器又
はしゃ断器の不正動作等の推論を行なう技術が開発され
た。この種の技術は事故判定知識を用いて行なうのが普
通である。そして電力系統における事故判定知識には、
保護リレーの動作原理の様な原理的な知識と、短時間に
おける人間の判定予測の能力を超えたもの、広範囲しゃ
断を伴なうもの及び機器の不正動作を伴なうもの等、経
験的様相が強い知識とがある。そして重大事故と呼ばれ
るものには後者の知識に属するものが多い。従来、これ
らの知識を用いて事故判定する場合、予め形成された判
定用ロジックに対し、所定の知識が順次組込まれる形を
とっていた。 (発明が解決しようとする問題点) 上記したように従来装置で事故判定を行なう場合、判
定のロジック及び判定知識の夫々が固定で、かつこれら
の組み合せ方式も固定であるため、判定における柔軟性
が欠如している。更に経験的知識の追加及び既に入力さ
れている知識の修正ができないために、事故判定能力の
成長が不可能となる問題点があった。 本発明は上記問題点を解決するためになされたもので
あり、電力系統に事故が発生した時、単純事故は勿論、
多重事故や誤不動作、誤動作を伴なう複雑事故の発生に
対し、柔軟な事故判定手法を備えた電力系統事故判定装
置を提供することを目的としている。 〔発明の構成〕 (問題点を解決するための手段) 第1図によって本発明を説明すると、知識ベース21内
の知識を、判定順序、判定に用いる知識群の指定及び推
論手法からなる判定方法に関する制御知識211と、電力
系統に用いる保護リレーの動作原理及び系統事故に関す
る経験的知識からなる判定知識212と、この判定知識の
内容を個個に特定するための複数の要素からなる基本事
項213とに夫々分け、かつ推論エンジン22による推論手
法を複数個備えるように構成した。 (作用) 制御知識211によって予め決められた判定順序、判定
に用いられる知識群及び推論方法を基に事故判定がなさ
れる。ここで編集機能231〜233を用いて各知識を個々に
編集すれば、これら各知識の組合せは極めて多くなり、
その結果、知識的に柔軟な事故判定を行なうことが可能
となる。 (実施例) 以下図面を参照して実施例を説明する。第1図は本発
明による電力系統事故判別装置の一実施例の機能ブロッ
ク構成図である。 第1図において、1は系統状変情報、2は電力系統事
故判定装置、3は判定結果である。電力系統事故判定装
置2は制御知識211、判定知識212及び基本事項213から
なる知識ベース21と、複数の推論手法(推論手法1、推
論手法2、…推論手法n)からなる推論エンジン22と、
複数の編集機能231〜233とから構成されている。ここで
制御知識は第2図(a)に示されるように、各採用知識
名毎の適用順位、推論方法等からなり、又、判定知識は
第2図(b)に示されるように、モジュール化された知
識群(判定知識モジュール1、判定知識モジュール2…
判定知識モジュールm)からなっているが、これらの詳
細は後記する。 第3図は知識ベースの詳細構成図である。この知識例
を次に示す。 制御知識(動作原理、1、in2、〔動作リレー〕、
〔単純事故〕)、上記した知識記述において、“動作原
理”は判定のために採用する判定知識名、“1"は推論時
において判定知識モジュール“動作原理”の適用順序、
“in2"は“動作原理”モジュールでの推論手法(後述
する)、“〔動作リレー〕”は“動作原理”知識適用に
際しての入力値、“〔単純事故〕”は同じく出力値であ
る。 これは「“動作原理”という判定知識モジュールを系
統事故点推論時の1番目に採用し、その際の推論手法は
“in2"(優先度順に探索し、1つ適用する)を用い
る。“動作原理”への入力は“動作リレー”であり、出
力は“単純事故”である。」ということを意味するもの
であり、PROLOG言語で記述している。 次に判定知識には4つの判定知識モジュールがある。 “動作原理”とは、リレーの動作原理かつ事故候補区
間を抽出する知識、“多重事故”とは、事故候補区間の
中から同時に複数事故が起る可能性を抽出する知識、
“誤不動作事故”とは、リレーやしゃ断器の誤不動作を
伴なう事故を判定する知識、“誤動作知識”とは、機器
の誤動作を伴なう事故を判定する知識である。なお、単
純事故,多重事故,誤不動作事故等を事故種別と称して
いる。 これらのうちで動作原理の知識について説明する。 動作原理(−動作リレー、単純事故):− P0 (−優先度、1)、 P1 (−動作リレー、−しゃ断CB)、 P2 (−しゃ断CB、−区間)、 P3 (−区間、−単純事故). 上記知識記述において、“−動作リレー”は入力値、
“−単純事故”は出力値である。 “P0"〜“P3"は基本事項213に定義されている基本知
識であり、“P0(−優先度、1)”は、この知識の優先
度が1であることを示し、“P1(−動作リレー、−しゃ
断CB)”は動作したリレーによりしゃ断されたCBは−し
ゃ断CBであることを示し、“P2(−しゃ断CB、−区
間)”は、−しゃ断CBの負荷側設備は−区間であること
を示し、“P3(−区間、−単純事故)”は、−区間のう
ち停電しているのが−単純事故であることを示す。 これは「ある動作リレーによりしゃ断されたCBの負荷
側設備のうち、停電している設備が単純事故区間である
(優先度=1)」ということを意味するものであり、PR
OLOG言語で記述している。 なお上記した個々の基本知識“P0(−優先度、
1)”、“P1(−動作リレー、しゃ断CB)”、“P2(−
しゃ断CB、−区間)”、“P3(−区間、単純事故)”の
組合せを便宜上知識集合単位と呼ぶ。 第4図は推論エンジンの構成例であり、この例の場合
推論手法は3つある。ここで“全探査”とは、知識モジ
ュールを探査して適用可能なものを全て抽出する手法で
あり、“優先度順”とは、優先度順(数が小さい程、優
先度が高い)に知識モジュールを探査して適用可能なも
のが1つ抽出されれば、そこで推論が終了する手法であ
り、更に“知識ベース上の並び順”とは、知識モジュー
ル上に並んでいる順に知識集合単位を探索して適用可能
なものが1つ抽出されれば、そこで推論が終了する手法
である。 第3図の制御知識に示されるように、判定知識モジュ
ールの適用順序は動作原理→誤不動作事故→多重事故→
誤動作事故の順に推論エンジンを用いて推論が進めら
れ、判定結果が出力される。上記した一連の処理内容を
詳記する。 先ず、動作リレー〔動作リレー〕により動作原理知識
(動作原理、1)を優先度順に探査(in2)して単純
事故区間を抽出し〔単純事故〕、誤不動作知識(誤不動
作事故2)を全探査し(in1)て、単純事故区間に対
して考えられる誤不動作の可能性を全て抽出し〔単純事
故、多重事故〕、単純事故区間の中で多重の可能性はな
いか、多重事故知識(多重事故3)を優先度順に探査し
(in2)、最後に、ここまでに抽出されている単純・
多重事故に対して、誤動作知識を(誤動作事故4)知識
ベースの並び順に探査して(in3)、誤動作の可能性
を抽出し、判定結果として出力する。この推論の過程で
知識集合単位を構成している基本知識が個個にチェック
され、事故判定が各知識集合単位にしたがって行なわれ
る。 次に編集機能について説明する。 編集機能231は制御知識211を編集し、制御知識の追加
・削除、制御知識の内容(判定知識名、適用順序、推論
手法、入力値、出力値)の修正、検索が可能である。第
3図の制御知識に記述されている判定知識モジュールの
適用順序、推論手法を変えた例を以下に示す。 これにより推論時の多重事故と誤不動作事故の判定知
識モジュールの適用順序が入れ替わり(多重事故3→
2、誤不動作事故2→3)、誤不動作事故知識の推論手
法は優先度順に探査し、1つ適用すること(in1→in
2)になる。 したがって制御機能をのように編集すると、判定順
序が動作原理→多重事故→誤不動作事故→誤動作事故と
なり、その過程の誤不動作事故知識の推論手法が全探査
ではなく、優先度順に探査し、1つ適用知識を見つける
ことになる。 編集機能232は判定知識212を編集し、判定知識の追加
・削除、判定知識モジュールの内容(基本事項の組み合
せ及び基本事項の変数)の修正、検索が可能である。 第3図の判定知識の修正を行なった例を以下に示す。 上記した“P4(−しゃ断CB、−区間)”は、−しゃ断
CBの電源側設備は−区間であることを示しており、「あ
る動作リレーによりしゃ断されたCBの電源側設備の内、
停電している設備が単純事故区間である。(優先度
2)」ということを意味する知識となる。 したがって判定知識をのように編集すると、動作原
理知識の推論手法は優先度順に探査する手法であるた
め、優先度を1から2に変えたことにより、編集前はこ
の知識が適用されたとしても、編集後は優先度がこれよ
り高い知識で適用できるものがあれば、もはやこの知識
は適用されることはない。又、知識内容の基本事項もP3
からP4に変わっており、この知識まで検索及び適用とな
ったとしても、知識適用結果(−単純事故)の内容は編
集前とは異なる。 編集機能233は、基本事項を編集し基本知識の追加・
削除、基本知識の内容(PROLOG言語による術語定義)の
修正、検索が可能である。第3図の基本知識の修正例を
以下に示す。 P0(X、Y):−X ¥==Y. … (¥==は等しくないことを表わす演算子) これにより“P0(X、Y)”は第1変数:Xが第2変数
Yに等しくないことを調べることを意味する基本知識に
なる。 したがって基本知識をのように編集すると、“P0
(−優先度1)”は「優先度は1ではない」ということ
を意味する様になり、優先度順の推論手法を施される知
識の場合、編集前であれば、“P0(−優先度、1)”を
保つ知識の方が、“P0(−優先度、2)”の知識より先
に探査されることになるが、編集後は探査順序が逆転す
る。 このように、知識ベースに対して編集機能231〜233を
用いて個々に編集を行なうと、様々な判定手法が実施で
き、判定効率・判定結果に影響を及ぼす。 又、他の実施例として知識ベース21の判定知識211を
次のようにすることも考えられる。 制御知識(判定知識名、適用順序、推論手法、限界優
先度、入力、出力)、ここでは新たに、“限界優先度”
を加える。これは優先度順に検索し知識が1つ適用でき
るまで推論する手法(in2と称す)において有効とな
る項目で、in2により推論する際は、この限界優先度
以上の優先度をもつ知識のみ探索の対象とする。これに
より、判定知識モジュールに最低の優先度でデフォール
トの知識をもつ判定知識モジュールに対し、in2によ
り推論を行なう場合、この限界優先度をデフォールト知
識の優先度より低くすると、推論はデフォールト知識の
ところで必らず成功する。逆に高くすると推論が失敗す
ることも考えられる。このように限界優先度を加えたこ
とにより、推論自身の成功・失敗をコントロールするこ
とができる。 更に、他の実施例として知識ベース21の判定知識212
に“過去の事故経験”についての判定知識モジュールを
追加することも考えられる。ここで“過去の事故経験”
とは、リレー単体の動作特性からは判断の難しい事故に
関する過去の経験的知識である。このモジュールを動作
原理の次に適用することにより、より確実に事故区間を
抽出することができる。 〔発明の効果〕 以上説明したように、本発明によれば知識ベースのル
ールを3階層構成とし、判定知識の知識群の実行順序の
指定,推論方式の指定を可能とし、更に判定知識を基本
事項による構成とすると共に、推論に際して複数の推論
手法を提供し、かつ制御知識によりそれらの組合せを指
定するように構成したので、以下に列挙する効果を奏す
る。 推論処理の制御が容易に行なえ問題に即した推論方
式を構成できる。 対象とする問題を部分問題に分割することができ、
部分問題毎に適した推論方式を選択できる。 判定知識の体系化が可能になり、修正変更が容易に
行なえるようになる。 知識ベース全体の整合性(ルール相互の無矛盾な
ど)の維持が容易となる。 この結果、「電力系統事故判定」の分野での実用的な
知識ベースシステムを構築することが可能となり、事故
原因の分析・解明に関し、専門家に比較してはるかに高
速に判断処理が行なえるようになった。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Purpose of the Invention] (Industrial application field) The present invention automatically determines an accident section, aspect and content of an electric power system based on information observed from an electric power system. The present invention relates to a power system accident judging device for making a judgment. (Prior Art) At present, judgment of an accident in a power system largely depends on human judgment. In recent years, a technique for inferring an accident section, an accident aspect, an improper operation of a protective relay or a circuit breaker, and the like has been developed. This kind of technique is usually performed using accident determination knowledge. And the knowledge of accident determination in the power system includes
Basic knowledge, such as the operating principle of protection relays, and empirical aspects such as those that exceed the ability of human judgment prediction in a short time, those that involve wide-range interruptions, and those that involve unauthorized operation of equipment. There is strong knowledge. Many of the so-called serious accidents belong to the latter knowledge. Conventionally, when an accident is determined using such knowledge, a predetermined knowledge is sequentially incorporated into a previously formed determination logic. (Problems to be Solved by the Invention) As described above, when an accident is determined by the conventional device, the logic of the determination and the determination knowledge are fixed, and the combination of these is also fixed. Is missing. Further, there is a problem that it is impossible to add the empirical knowledge and to correct the already input knowledge, so that it is impossible to increase the accident determination ability. The present invention has been made to solve the above problems, and when an accident occurs in the power system, not only a simple accident,
It is an object of the present invention to provide a power system fault judging device provided with a flexible fault judging method for occurrence of multiple faults, malfunctions, and complex faults accompanied by malfunctions. [Structure of the Invention] (Means for Solving the Problems) The present invention will be described with reference to FIG. 1. Control knowledge 211, decision knowledge 212 consisting of empirical knowledge about the operating principle of a protection relay used in a power system and a system fault, and basic matters 213 consisting of a plurality of elements for individually specifying the contents of this decision knowledge. And a plurality of inference methods by the inference engine 22 are provided. (Operation) An accident determination is made based on a determination order determined by the control knowledge 211, a knowledge group used for the determination, and an inference method. Here, if each knowledge is individually edited using the editing functions 231 to 233, the combination of these respective knowledges becomes extremely large,
As a result, it is possible to perform a knowledge-based flexible accident determination. (Example) Hereinafter, an example is described with reference to drawings. FIG. 1 is a functional block diagram of an embodiment of a power system accident determination apparatus according to the present invention. In FIG. 1, 1 is systematic change information, 2 is a power system accident determination device, and 3 is a determination result. The power system accident determination device 2 includes a knowledge base 21 including control knowledge 211, determination knowledge 212, and basic matters 213, an inference engine 22 including a plurality of inference methods (inference method 1, inference method 2,... Inference method n),
It is composed of a plurality of editing functions 231 to 233. Here, as shown in FIG. 2 (a), the control knowledge consists of an application order for each adopted knowledge name, an inference method, etc., and the judgment knowledge is a module as shown in FIG. 2 (b). Knowledge groups (judgment knowledge module 1, judgment knowledge module 2,...)
It consists of a judgment knowledge module m), the details of which will be described later. FIG. 3 is a detailed configuration diagram of the knowledge base. An example of this knowledge is shown below. Control knowledge (operation principle, 1, in2, [operation relay],
[Simple accident]), in the above knowledge description, “operation principle” is the name of the judgment knowledge to be adopted for judgment, “1” is the order of application of the judgment knowledge module “operation principle” during inference,
“In2” is an inference method (described later) in the “operation principle” module, “[operation relay]” is an input value when applying the “operation principle” knowledge, and “[simple accident]” is an output value. This means that "the decision knowledge module called" operation principle "is adopted first in the system fault point inference, and the inference method at that time uses" in2 "(search in order of priority and apply one). The input to the "principle" is an "operation relay" and the output is a "simple accident.", And is described in the PROLOG language. Next, there are four judgment knowledge modules for judgment knowledge. "Operating principle" means the operation principle of the relay and the knowledge to extract the accident candidate section. "Multiple accidents" means the knowledge to extract the possibility of multiple accidents occurring simultaneously from the accident candidate section.
The “malfunction / non-operation accident” is knowledge for determining an accident involving a malfunction of a relay or a circuit breaker, and the “malfunction knowledge” is knowledge for determining an accident involving a malfunction of a device. Note that simple accidents, multiple accidents, malfunctions and malfunctions, etc. are referred to as accident types. Among them, knowledge of the operation principle will be described. Operation principle (-operation relay, simple accident): -P0 (-priority, 1), P1 (-operation relay, -interruption CB), P2 (-interruption CB, -interval), P3 (-interval, -simple accident) ). In the above knowledge description, “−operation relay” is an input value,
“−simple accident” is an output value. “P0” to “P3” are basic knowledge defined in the basic matter 213, “P0 (−priority, 1)” indicates that the priority of this knowledge is 1, and “P1 (− "Operation relay, -Interruption CB)" indicates that the CB interrupted by the activated relay is -Interruption CB, and "P2 (-Interruption CB, -Section)" indicates that the load-side equipment of -Interruption CB is -Section. And "P3 (-section, -simple accident)" indicates that the power failure in -section is -simple accident. This means that, of the CB load-side facilities cut off by a certain operation relay, the facility that has lost power is a simple accident section (priority = 1).
It is described in OLOG language. The individual basic knowledge “P0 (−priority,
1), "P1 (-operation relay, cut-off CB)", "P2 (-
The combination of "interruption CB, -section)" and "P3 (-section, simple accident)" is called a knowledge set unit for convenience. Fig. 4 shows an example of the configuration of an inference engine. In this example, there are three inference methods. Here, “all search” is a method of searching for knowledge modules and extracting all applicable ones, and “priority order” is priority order (smaller numbers indicate higher priority). Is a method in which inference is completed when one applicable application is extracted by exploring the knowledge module. In addition, the “ordering on the knowledge base” is a method in which knowledge sets are arranged in the order in which the knowledge modules are arranged. This is a method in which inference is terminated when a unit is searched and one applicable unit is extracted, as shown in the control knowledge of FIG. Motion accident → multiple accidents →
Inference is performed using the inference engine in the order of malfunctions, and a determination result is output. The above-described series of processing contents will be described in detail. First, the operation principle knowledge (operation principle 1) is searched in order of priority (in2) by the operation relay [operation relay] to extract a simple accident section [simple accident], and the malfunction / non-operation knowledge (misoperation error 2) (In1) to extract all the possible malfunctions and malfunctions in the simple accident section [simple accident, multiple accidents]. The accident knowledge (multiple accidents 3) is searched in order of priority (in2), and finally, the simple
For multiple accidents, the malfunction knowledge is searched in the order of the knowledge base (malfunction accident 4) (in3), and the possibility of malfunction is extracted and output as a judgment result. In this inference process, the basic knowledge constituting the knowledge set unit is checked individually, and an accident determination is performed according to each knowledge set unit. Next, the editing function will be described. The editing function 231 edits the control knowledge 211, and can add / delete the control knowledge, modify the content of the control knowledge (judgment knowledge name, application order, inference method, input value, output value), and search. An example in which the application order and the inference method of the judgment knowledge module described in the control knowledge of FIG. 3 are changed is shown below. As a result, the order of application of the knowledge module for judging multiple accidents at fault inference and false malfunction accidents is changed (multiple accident 3
2. Malfunction failure accidents 2 → 3) Investigation method of knowledge of malfunction failure accidents should be searched in order of priority and one should be applied (in1 → in)
2) Therefore, if the control function is edited as follows, the judgment order is as follows: operation principle → multiple accidents → malfunctioning accidents → malfunctioning accidents. You will find one applied knowledge. The editing function 232 edits the judgment knowledge 212 and can add / delete the judgment knowledge, modify the contents of the judgment knowledge module (combination of basic items and variables of the basic items), and search. An example in which the judgment knowledge of FIG. 3 is modified is shown below. The above "P4 (-Shutdown CB, -Section)" means -Shutdown
This indicates that the CB power supply equipment is in the-section, and that `` Of the CB power supply equipment cut off by a certain operation relay,
The facility where the power failure has occurred is the simple accident section. (Priority level 2). " Therefore, if the judgment knowledge is edited as follows, the inference method of the operating principle knowledge is a method of exploring in order of priority. Therefore, by changing the priority from 1 to 2, even if this knowledge is applied before editing, If, after editing, there is something that can be applied with higher priority knowledge, this knowledge will no longer be applied. Also, the basics of knowledge content are P3
To P4, and even if this knowledge is searched and applied, the content of the knowledge application result (-simple accident) is different from that before editing. Editing function 233 edits basic items and adds basic knowledge.
It is possible to delete, modify the contents of basic knowledge (article definition in PROLOG language), and search. An example of correction of the basic knowledge in FIG. 3 is shown below. P0 (X, Y): -X ¥ == Y .... (¥ == is an operator indicating that they are not equal). Thus, "P0 (X, Y)" is changed from the first variable: X to the second variable Y. Becomes the basic knowledge that means examining inequality. Therefore, if you edit the basic knowledge as
(-Priority 1) "means" priority is not 1 ". In the case of knowledge to be subjected to the inference method of the priority order, if it is before editing," P0 (-priority 1) " The knowledge that keeps "degree, 1)" is searched earlier than the knowledge of "P0 (-priority, 2)", but after editing, the search order is reversed. As described above, when the knowledge base is individually edited using the editing functions 231 to 233, various determination methods can be performed, and the determination efficiency and the determination result are affected. As another embodiment, the determination knowledge 211 of the knowledge base 21 may be set as follows. Control knowledge (judgment knowledge name, order of application, inference method, limit priority, input, output), here new "limit priority"
Add. This is an item that is effective in a method of searching in order of priority and inferring until one piece of knowledge can be applied (referred to as in2). When inferring by in2, only knowledge having a priority equal to or higher than this limit priority is searched. set to target. Thereby, when inference is performed by in2 for the judgment knowledge module having the default knowledge with the lowest priority in the judgment knowledge module, if this limit priority is lower than the priority of the default knowledge, the inference is performed at the default knowledge. It always succeeds. Conversely, if it is set high, the inference may fail. By adding the marginal priority in this way, the success / failure of the inference itself can be controlled. Further, as another embodiment, the judgment knowledge 212 of the knowledge base 21 is used.
It is also conceivable to add a judgment knowledge module for "past accident experience" to the above. Here is “past accident experience”
Is past empirical knowledge about an accident that is difficult to determine from the operating characteristics of the relay alone. By applying this module after the operation principle, an accident section can be more reliably extracted. [Effects of the Invention] As described above, according to the present invention, the rules of the knowledge base have a three-layer structure, and the execution order of the knowledge group of the judgment knowledge and the inference method can be specified. In addition to the configuration based on items, a plurality of inference methods are provided at the time of inference, and the combination thereof is designated by control knowledge, so that the following effects can be obtained. Inference processing can be easily controlled, and an inference method suited to the problem can be configured. You can divide the problem into sub-problems,
A suitable inference method can be selected for each subproblem. It becomes possible to systematize the judgment knowledge, and it is possible to easily make corrections and changes. It is easy to maintain the consistency of the entire knowledge base (such as consistency between rules). As a result, it is possible to construct a practical knowledge-based system in the field of "power system accident determination", and to perform the analysis and analysis of the cause of the accident much faster than experts. It became so.

【図面の簡単な説明】 第1図は本発明による電力系統事故判定装置の一実施例
の機能ブロック図、第2図は制御知識と判定知識の概要
図、第3図は知識ベースの詳細構成図、第4図は推論エ
ンジンの構成図である。 1……系統情変情報、2……電力系統事故判定装置、21
……知識ベース、22……推論エンジン、231〜233……編
集機能。
BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a functional block diagram of an embodiment of a power system accident judging device according to the present invention, FIG. 2 is a schematic diagram of control knowledge and judgment knowledge, and FIG. 3 is a detailed configuration of a knowledge base. FIG. 4 shows the configuration of the inference engine. 1. System information change information 2. Power system accident determination device, 21
…… Knowledge base, 22 …… Inference engine, 231-233 …… Editing function.

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】 1.電力系統に用いる保護リレーの動作原理および多重
事故、誤不動作事故、誤動作事故等の経験的知識に基づ
く複数の判定知識モジュールに対応してそれぞれ適用す
る推論の優先度、保護リレーによって動作すべきしゃ断
器、当該しゃ断器に対応する事故区間等の基本知識を組
み合せて構成した知識集合単位を複数有する判定知識
と、 前記各判定知識モジュール毎に推論順序、推論手法およ
び入力値、出力値を記述した複数の制御知識と、 前記基本知識により記述した基本事項とから構成された
知識ベースと、 前記制御知識に記述した推論手法として、判定知識モジ
ュールを構成する知識集合単位を探索して適用可能な知
識集合単位を全て抽出して推論を停止する推論手法、優
先度順に知識集合単位を探索して適用可能なものが抽出
されればそこで推論を停止する推論手法および知識ベー
ス上の並び順に知識集合単位を探索して適用可能なもの
が抽出されればそこで推論を停止する推論手法を有する
推論エンジンと、 前記制御知識に対応して設けられ、前記判定知識モジュ
ールの推論順序または入力値、出力値あるいは適用する
推論手法を独立して編集し得る第1の編集手段と、 前記判定知識に対応して設けられ、前記個々の判定知識
モジュールを独立して編集し得る第2の編集手段と、 前記基本事項に対応して設けられ、前記基本知識を独立
して編集し得る第3の編集手段と を備え、前記制御知識によって指定された各判定知識モ
ジュールの適用順序に従って推論を進め、判定結果を出
力することを特徴とする電力系統事故判定装置。
(57) [Claims] Priority of inference applied to each of a plurality of knowledge modules based on empirical knowledge of protection relays used in power systems and multiple accidents, malfunctions, malfunctions, etc. A judgment knowledge having a plurality of knowledge set units configured by combining basic knowledge such as a circuit breaker and an accident section corresponding to the circuit breaker, and an inference order, an inference method, an input value, and an output value are described for each judgment knowledge module. A knowledge base composed of a plurality of control knowledges, and basic matters described by the basic knowledge, and an inference method described in the control knowledge, by searching for a knowledge set unit constituting a determination knowledge module and applying the search. An inference method that stops all the knowledge set units and stops the inference. If the knowledge set units are searched in order of priority and applicable ones are extracted An inference engine having an inference method for stopping the inference and an inference method for stopping the inference if an applicable one is extracted by searching for a knowledge set unit in the order of arrangement on the knowledge base. A first editing unit that can independently edit the inference order or input values, output values, or applied inference methods of the determination knowledge module; provided in correspondence with the determination knowledge; A second editing unit that can independently edit the knowledge module; and a third editing unit that is provided corresponding to the basic matter and that can independently edit the basic knowledge, and is specified by the control knowledge. A power system accident judging device characterized by performing inference according to the determined application sequence of each judgment knowledge module and outputting a judgment result.
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