【摘 要】
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大电网数字仿真分析需要耗费大量的人力和时间成本来进行综合仿真分析,其分析和调整过程严重依赖人工经验知识,且由于经验知识表述的多样性和应用场景的特殊性,缺乏一套统一的知识表示方法。为此,提出了一种电网人工智能仿真分析的知识建模方法。根据电网数字仿真分析调整知识经验的特点,将定性与定量、关联与事理知识相结合,分别针对调整流程、调整操作和程序调用设计了基于SPO的知识表示方法;搭建了模块化的知识驱动模型
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(U1866602);
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大电网数字仿真分析需要耗费大量的人力和时间成本来进行综合仿真分析,其分析和调整过程严重依赖人工经验知识,且由于经验知识表述的多样性和应用场景的特殊性,缺乏一套统一的知识表示方法。为此,提出了一种电网人工智能仿真分析的知识建模方法。根据电网数字仿真分析调整知识经验的特点,将定性与定量、关联与事理知识相结合,分别针对调整流程、调整操作和程序调用设计了基于SPO的知识表示方法;搭建了模块化的知识驱动模型将电网仿真分析过程智能化;设计了一套知识抽取与清洗方法来获取所需的三元组形式知识,利用获得的知识三元组构建知识图谱,开发可视化的知识库管理系统。在改进的CEPRI36节点系统和东北电网上进行了潮流计算收敛调整仿真实验,验证了方法的可行性和有效性。
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