[发明专利]一种基于云模型的智能决策电网知识库的搭建方法

说明书

技术领域

本发明属于智能电网技术领域，具体是一种基于云模型的智能决策电网知识库的搭建方法。

背景技术

电力安全始终是电力运行的重中之重，为实现电力系统的经济安全运行，在目前电力系统的元件和自动装置可靠性一定的条件下，只能努力提高工作人员的业务水平。在电网技术高速发展的今天，新技术、新材料、新设备层出不穷，电网工作人员需及时更新知识，而时间有限；另一方面，当前培训形式不能适应电网企业组织需求和个人需求，而职工的技术水平与学习能力也参差不齐。使得少数职工的素质低下将对团队工作质量有较大影响，“木桶效应”较为突出；再者电力员工众多，每个人的语言习惯及表达方式各不相同，无形中加剧自然语言表达知识的不确定性，而云模型能够将自然语言的定性描述转化为机器易于理解的定量描述，所以运行云模型表达电网知识是一种非常好的选择。

因此，创立一种基于云模型的智能决策电网知识库的搭建方法，建立一个基于云模型的智能决策电网知识库，为工作人员日常工作提供相当的电网运行知识，辅助工作人员决策，进一步提高电网安全稳定运行裕度是非常有必要的。

发明内容

未解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于云模型的智能决策电网知识库的搭建方法，该方法通过建立基于云模型的智能决策电网知识库模型，将不确定性自然语言描述的电网知识转化为机器易于定量描述语言；建立智能决策库，为用户提供决策辅助；运用基于云数据挖掘技术提供全新决策信息（智能决策库中之前未存在的方案），并对智能决策库更新。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于云模型的智能决策电网知识库的搭建方法，该方法具体包括如下步骤：

步骤A:根据电网运行的工作性质，将电网知识分为7大模块：设备台账模块，缺陷管理模块、检修管理模块、试验管理模块、培训管理模块、运行管理模块、备品备件管理模块。

步骤B:划分数据粒度。将每个模块的数据粒度分为专业短语、句子、段落三级。

步骤C:运用基于云模型的产生式规则表达电网知识。云模型将不确定性自然语言表达的定性知识转换为定量描述。再用产生式规则表达知识的逻辑关系。如ifPthenQ,P和Q事先均由正向云发生器模型处理。二维正向云发生器。

步骤D:建立基于云模型的数据挖掘规则，包括将云模型与神经网络相结合，建立云发生器与神经网络互联云，挖掘对用户有用的信息。该模型的优点是隶属度是由云发生器产生，这种方法不但具有神经网络的学习能力,而且结合了云理论处理知识的不确定性的能力,所以更加适用于复杂决策中的案例学习与知识挖掘。

步骤E:建立基于云模型的智能决策电网知识库。用户查询时，若有相对应的决策知识则直接输出给用户；若没有则通过数据挖掘找到最合适的决策知识反馈给用户并将新得到的决策知识存入智能决策电网知识库中，更新知识库。

本发明的有益效果：本发明的电网知识库拥有智能决策能力,包含了电网七种运行工作性质的知识，云模型可以去除自然语言表过的知识的不确定性，建立更精确的、拥有自我更新能力的智能决策库，可快速为工作人员提供相应的电网决策知识。

附图说明

下面结合附图，对本发明做进一步详细说明。

图1为本发明的流程图；

图2为本发明电网运行工作性质知识分类图；

图3为本发明采用的二维正向云发生器示意图；

图4为本发明采用的基于云模型的数据挖掘技术模型示意图。

具体实施方式

如图所示，下面以运用本发明方法设计的国网山东省电力公司潍坊供电公司“继电保护系统智能维护及运行知识库”为例，对本发明方法进行详细描述。

实施例一

步骤A:根据国网山东省电力公司潍坊供电公司电网运行的工作性质，将电网知识分为7大模块：设备台账模块，缺陷管理模块、检修管理模块、试验管理模块、培训管理模块、运行管理模块、备品备件管理模块，如图2所示。

下面以国网山东省电力公司潍坊供电公司“继电保护系统智能维护及运行知识库”中的培训管理模块进行说明，变电站综合自动化是将变电站的二次设备（包括测量仪表、信号系统、继电保护、自动装置和远动装置等）经过功能的组合和优化设计，利用先进的计算机技术、现代电子技术、通信技术和信号处理技术，实现对全变电站的主要设备和输、配电线路的自动监视、测量、自动控制和微机保护，以及与调度通信等综合性的自动化功能。