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随着科技的进步,神经网络、进化计算以及模糊系统等一些新的研究领域也逐步发展起来,这些研究领域主要研究的是模拟人类智能行为或进化过程,它们不仅智能化,而且高度并行化,因此引起人们对这些研究领域的极大兴趣,它们的应用范围已覆盖农业、化学、商业、通讯等多个领域。本篇论文针对的是对当前电网所出现的故障问题进行诊断研究。随着电力系统越来越现代化,传统的电网故障诊断方法已经不能高效并且准确的对电网进行全面诊断。在这样的情况下,怎样能够提高设备安全性成为人们非常关注的问题,这就需要设计出一种能够解决传统电网故障诊断所存在弊端的系统,而本文就是针对这点利用专家系统来解决问题,进行电力系统的故障诊断。本文首先以故障诊断的基本理论以及方法作为基础,对故障诊断的方法进行研究分析,理解专家系统的主要结构,然后将数据库理论以及模糊理论进行综合应用,对电网故障诊断问题进行充分的研究,将模糊识别技术与故障诊断专家系统结合起来,并将模糊算法应用到规则库、推理机等多个模块以优化电网的故障诊断,使得到的故障原因更加准确,提高系统的可靠性以及安全性,最终设计并实现了基于模糊识别的电网故障诊断专家系统。本篇论文的研究内容主要如下:(1)首先简要介绍了设计开发基于模糊识别电网故障诊断专家系统的背景及意义,对电网故障有了初步的认识,并且对电网故障诊断进行了概述,分析了电网故障诊断的几种方法。(2)研究了电网故障诊断专家系统的原理及其基本结构,由此扩展到模糊专家系统的结构,然后探讨了模糊专家系统相对于传统专家系统所具有的优点,并介绍本文选择模糊专家系统的原因。(3)完成了对电网故障诊断专家系统的分析以及总体框架设计,本系统在充分考虑运行效率以及需要人机界面友好的条件下,决定选择以VC++作为开发平台再结合SQLServer2005数据库平台开发电网故障诊断专家系统,最终实现了知识库、规则库以及推理机的设计。(4)为了优化电网故障诊断专家系统获取知识的效率,决定利用知识库自学习机制结合人工输入的方式,有效提高知识获取的全面性及准确性,而在规则库及推理机模块上应用了模糊匹配算法,最终实现专家系统的初始化设置、故障信息录入、故障诊断并且输出诊断结果等主要功能。