【摘 要】
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论文以粗糙和模糊决策树为基础,系统的研究了新型变电站故障诊断模型和诊断方法.研究内容包括三大部分:第一部分是进行变电站故障诊断的预处理部分,包括变电站自动化系统通用
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论文以粗糙和模糊决策树为基础,系统的研究了新型变电站故障诊断模型和诊断方法.研究内容包括三大部分:第一部分是进行变电站故障诊断的预处理部分,包括变电站自动化系统通用数据服务软件平台研究、变电站拓扑结构知识分层分布表示方法研究、基于新型决策树的知识表示与获取方法研究.第二部分是变电站故障诊断方法研究,包括基于决策树的变电站分层分布故障诊断方法研究、基于模糊决策树的变电站故障类型识别方法研究.第三部分是变电站智能故障诊断系统的研制.针对传统的两层结构模型存在的不足,把变电站自动化系统分为应用系统层、数据平台层和间隔层,提出变电站自动化系统的三层结构模型.并利用面向对象、组件和软总线等技术开发了变电站通用数据服务软件平台,为各应用层系统提供数据服务.变电站拓扑结构知识是建立变电站智能系统的基础,论文中把面向对象和框架结构理论相结合,提出变电站拓扑结构知识的分层分布表示方法,利用框架结构表示电气设备之间的连接关系、用面向对象技术表示电气设备的属性知识,并采用面向对象和组件技术开发拓扑结构知识库系统.传统的知识表示方法不能实现知识表示与获取的融合,论文提出一种基于决策树的专家知识表示与获取方法,通过决策树的学习自动获取知识,并以决策树的形式表示出来.论文针对变电站的分层分布结构特点,提出一种基于决策树的变电站分层分布故障诊断方法.通过决策树实现故障诊断知识的自动获取与表示,通过分层分布诊断模型降低了故障诊断的难度、提高了故障诊断的效率.针对变电站的故障类型识别问题,提出基于模糊决策树的变电站故障类型识别方法,以识别母线或线路上所发生的故障的类型.同时把神经网络应用到模糊决策树的学习中,以得到模糊决策树的分支权和分类权.用分支权表示属性分支的重要性,把分类权的正规化结果作为叶结点上各故障类型的信任度,从而提高了模糊决策树的学习精度.传统的变电站故障诊断系统大都是基于专用软件工具开发的,使得所开发的智能系统灵活性差、系统接口与集成困难,故论文中采用面向对象、组件、软总线等技术开发了一个新型的变电站智能故障诊断系统.
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