電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化

1、第1章 緒論1.1 本課題的目的和意義在電力系統(tǒng)中，電能的集中和分配、電壓和電流的變換都是在變電站中實(shí)現(xiàn)的。作為電力輸配電系統(tǒng)中極其關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，變電站通過(guò)變壓器將各級(jí)電壓的電網(wǎng)聯(lián)系起來(lái)。變電站故障診斷就是將故障征兆信息從變電站的某些檢測(cè)量中提取出來(lái)，然后通過(guò)對(duì)這些信息的分析與處理，判斷出故障的位置和根源。其中，包括保護(hù)開(kāi)關(guān)動(dòng)作、斷路器跳閘等的故障征兆信息，由變電站監(jiān)控系統(tǒng)和故障錄波器的檢測(cè)量提供，而判斷出的故障根源一般是輸電線路、變壓器、母線和無(wú)功補(bǔ)償設(shè)備等。改革開(kāi)放以來(lái)，電網(wǎng)的規(guī)模隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展越來(lái)越大，不同區(qū)域電網(wǎng)之間的聯(lián)系也越來(lái)越緊密。各類電壓等級(jí)的變電站數(shù)量歷年遞增，導(dǎo)致電網(wǎng)結(jié)構(gòu)愈

2、加復(fù)雜。這也就使得變電所的故障對(duì)電力系統(tǒng)的影響范圍及嚴(yán)重程度大大增加。同時(shí)，各地電力公司正逐步建立和完善集控站系統(tǒng)，越來(lái)越多的變電站實(shí)現(xiàn)了無(wú)人值守，且用戶對(duì)電能質(zhì)量的要求越來(lái)越高。如何令運(yùn)行人員快速準(zhǔn)確地找到故障位置，辨識(shí)、隔離真正的故障元件，使非故障區(qū)域迅速恢復(fù)至故障前狀態(tài)，增強(qiáng)供電的可靠性和連續(xù)性，是目前的急需解決的問(wèn)題。與此同時(shí)，變電站不斷提高其綜合自動(dòng)化的水平，繼電保護(hù)與自動(dòng)裝置在變電站中得到了越來(lái)越多的應(yīng)用。這些二次設(shè)備會(huì)當(dāng)變電站發(fā)生故障時(shí)產(chǎn)生大量諸如斷路器跳閘、保護(hù)裝置告警、保護(hù)動(dòng)作、故障錄波器動(dòng)作等等的報(bào)警信息。變電站發(fā)生故障的瞬間，這些報(bào)警信息會(huì)不加選擇地出現(xiàn)在監(jiān)控系統(tǒng)的異常窗

3、口內(nèi)。如果出現(xiàn)復(fù)雜的多重故障、斷路器或保護(hù)出現(xiàn)動(dòng)作不正常（拒動(dòng)、誤動(dòng)）、告警信號(hào)受干擾丟失等情況時(shí)，故障診斷的復(fù)雜性問(wèn)題更會(huì)嚴(yán)重凸顯。這種情況下，調(diào)度運(yùn)行人員在很短的時(shí)間內(nèi)要閱讀這么多未經(jīng)任何加工處理的報(bào)警信息，理解其中的含義并抓住報(bào)警信息的實(shí)質(zhì)是相當(dāng)困難的。這將使現(xiàn)場(chǎng)人員極易產(chǎn)生誤判斷和誤處理，以致擴(kuò)大事故范圍，拖延故障恢復(fù)時(shí)間，甚至發(fā)展成更為嚴(yán)重的停電事故。因此研究變電站智能化故障診斷方法，為調(diào)度及運(yùn)行人員提供輔助判據(jù)具有重要的理論意義與實(shí)踐指導(dǎo)作用。1.2 國(guó)內(nèi)外研究成果故障診斷問(wèn)題的研究，可以追溯到上個(gè)世紀(jì)的60年代，當(dāng)時(shí)的研究者們?cè)噲D使用傳統(tǒng)數(shù)學(xué)建模的方法來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題，但是由于故障

4、診斷的過(guò)程和計(jì)算技術(shù)非常復(fù)雜，無(wú)法用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型和計(jì)算方法來(lái)描述，以致對(duì)變電站故障診斷問(wèn)題的研究進(jìn)展極其緩慢。進(jìn)入七八十年代的中后期，隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，研究者們也從中找到了一條研究電網(wǎng)故障診斷問(wèn)題的新路，即：將人工智能技術(shù)與電網(wǎng)故障診斷相結(jié)合。由于人工智能技術(shù)可以模仿人類的思維方式和處理問(wèn)題的過(guò)程，并具有類似人類的學(xué)習(xí)能力和經(jīng)驗(yàn)積累，使得這一技術(shù)在故障診斷領(lǐng)域里脫穎而出。目前，將國(guó)內(nèi)外在變電站故障診斷領(lǐng)域應(yīng)用的人工智能方法進(jìn)行歸納，可以分為以下幾類：基于專家系統(tǒng)(Expert System)的方法、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network)的方法、基于模

5、糊理論(Fuzzy Theory)的方法、基于Petri網(wǎng)的方法、基于粗糙集（Rough sets）的方法、基于Agent技術(shù)、小波分析（Wavelet Analysis）的方法等。1. 專家系統(tǒng)(Expert System)最早開(kāi)發(fā)的人工智能技術(shù)就是專家系統(tǒng)(Expert System)。它也是眾多人工智能技術(shù)中發(fā)展相對(duì)成熟的一種。作為專家系統(tǒng)的創(chuàng)始人之一，費(fèi)根鮑姆（EAFeigenbaum）認(rèn)為該系統(tǒng)不是一個(gè)普通的應(yīng)用軟件，而是一種智能化的計(jì)算機(jī)程序，可以像專家一樣，運(yùn)用豐富的儲(chǔ)備知識(shí)和嚴(yán)密的推理步驟解決復(fù)雜的問(wèn)題。專家系統(tǒng)不僅能合理利用各種資料中的理論知識(shí)來(lái)處理各種定性的問(wèn)題，而且還可像

6、專家一樣進(jìn)行總結(jié)并運(yùn)用實(shí)際經(jīng)驗(yàn)來(lái)求解非定性問(wèn)題。另外，專家系統(tǒng)在可以快速處理數(shù)學(xué)解析法不能解決的問(wèn)題的同時(shí)，還能大幅縮小需求解問(wèn)題的知識(shí)搜索范圍、減少推理路徑，加快解決問(wèn)題的速度、提高推理效率。盡管專家系統(tǒng)可以在模擬故障診斷專家的基礎(chǔ)上有效地完成故障診斷過(guò)程，但是在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中仍然不可避免有一定的不足：(1) 由于知識(shí)的獲取以及對(duì)其完備性的驗(yàn)證是一個(gè)很困難的過(guò)程，因此怎樣獲取完備的知識(shí)庫(kù)成為故障診斷專家系統(tǒng)的瓶頸問(wèn)題就在所難免了。(2) 專家系統(tǒng)畢竟不能像人類一樣具有對(duì)新事物的學(xué)習(xí)能力，所以一旦發(fā)生儲(chǔ)備知識(shí)庫(kù)里無(wú)法搜索到的新故障情況，將導(dǎo)致專家系統(tǒng)的錯(cuò)誤診斷或不診斷。(3) 專家系統(tǒng)沒(méi)有較好

7、的容錯(cuò)能力。當(dāng)故障后，尤其保護(hù)裝置和斷路器錯(cuò)誤動(dòng)作或者丟失動(dòng)作信息的時(shí)候，專家系統(tǒng)不能有效識(shí)別，易產(chǎn)生錯(cuò)誤診斷。(4) 由于電力網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和自動(dòng)化裝置的配置不斷變化，作為故障診斷的專家系統(tǒng)，其儲(chǔ)備的知識(shí)庫(kù)隨之也會(huì)進(jìn)行相應(yīng)的修改、校核。由此可見(jiàn)，及時(shí)更新專家系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)是一項(xiàng)費(fèi)時(shí)費(fèi)力的工程。因此，最近幾年專家系統(tǒng)呈現(xiàn)一些新的發(fā)展趨勢(shì)：將ANN與專家系統(tǒng)結(jié)合，使之具備自學(xué)習(xí)與聯(lián)想的功能；將模糊理論與專家系統(tǒng)結(jié)合，使之可以實(shí)現(xiàn)不確定性推理；將粗糙集與專家系統(tǒng)結(jié)合，使其知識(shí)庫(kù)具有容錯(cuò)能力。2. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neu

8、ral Network)是一種采用模仿人類神經(jīng)系統(tǒng)工作的原理來(lái)進(jìn)行信息傳輸、處理的人工智能方法。相較于專家系統(tǒng)，通過(guò)神經(jīng)元及神經(jīng)元間的有向權(quán)重連接來(lái)隱含處理那些系統(tǒng)的知識(shí)是其最大的優(yōu)點(diǎn)。除此之外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還具有以下優(yōu)勢(shì)：(1) 在學(xué)習(xí)的能力方面，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程首先是確定其基本結(jié)構(gòu)，緊接著用算法進(jìn)行樣本的訓(xùn)練，最終完成自身對(duì)知識(shí)的理解和組織。整個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程結(jié)束后，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還具備了一定程度的泛化能力；(2) 在容錯(cuò)能力方面，即使輸入信號(hào)帶有一些噪聲干擾，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以輸出正確的結(jié)果，容錯(cuò)的能力相對(duì)還是比較強(qiáng)的。(3) 在執(zhí)行速度方面，神經(jīng)元之間相對(duì)獨(dú)立，都是各自進(jìn)行計(jì)算，這樣有利

9、于系統(tǒng)內(nèi)事件的并行處理，所以執(zhí)行速度相對(duì)還是比較快的。當(dāng)然，在故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用中，ANN也存在以下的幾點(diǎn)問(wèn)題：(a) ANN不能夠?qū)﹄娋W(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行描述和表示，所以通常只能在一些規(guī)模較小的并且采用固定接線的電網(wǎng)中應(yīng)用；(b) 在應(yīng)用ANN分析處理問(wèn)題前，需要學(xué)習(xí)足夠多典型的樣本，另外學(xué)習(xí)過(guò)程所采用的算法往往收斂的速度不快；(c) ANN不善于分析那些帶有啟發(fā)性的知識(shí)。由于它缺少對(duì)診斷結(jié)果進(jìn)行解釋的功能，運(yùn)行人員在理解結(jié)論時(shí)存在一定障礙。3. 模糊理論(Fuzzy Theory)模糊理論(Fuzzy Theory)是通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)的論模糊化，同時(shí)引入語(yǔ)言以及近似推理的邏輯來(lái)解決任何不確定性問(wèn)題的一

10、種智能化技術(shù)。該理論更加符合人類的表達(dá)習(xí)慣，其知識(shí)庫(kù)利用語(yǔ)言變量來(lái)使用專家掌握的經(jīng)驗(yàn)。故障診斷中不可避免的存在不確定因素，而專家系統(tǒng)要求匹配一致，否則極易產(chǎn)生錯(cuò)誤結(jié)果。將模糊理論引入到專家系統(tǒng)方法中，推理就由精確向近似轉(zhuǎn)變，專家系統(tǒng)的容錯(cuò)能力也就得到了極大的提高。模糊理論也不可避免地存在一定的不足。在運(yùn)用模糊理論進(jìn)行分析時(shí)，經(jīng)常需要類似于基本概率指派函數(shù)、模糊隸屬函數(shù)和有關(guān)統(tǒng)計(jì)概率分布等的數(shù)據(jù)附加信息或先驗(yàn)知識(shí)，而要獲得這些信息是有一定的難度的。4. Petri網(wǎng)(Petri net)Petri網(wǎng)(Petri net)是在年間由德國(guó)數(shù)學(xué)家提出的一種通用的數(shù)學(xué)模型。它采用可視化描述離散事件系統(tǒng)的

11、靜態(tài)結(jié)構(gòu)及動(dòng)態(tài)行為，易于理解。同時(shí)因?yàn)镻etri網(wǎng)能夠描述離散事件系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，所以它可以抓住系統(tǒng)中事件的先后和異同步等特征。電力系統(tǒng)的繼電保護(hù)的基本要求之一就是選擇性。當(dāng)電網(wǎng)發(fā)生故障時(shí)，各類保護(hù)會(huì)有選擇地切除故障。這個(gè)過(guò)程用Petri網(wǎng)絡(luò)描述特別適宜，因?yàn)樗褪窍到y(tǒng)同時(shí)發(fā)生或次序發(fā)生的活動(dòng)。在利用Petri網(wǎng)理論對(duì)大型電網(wǎng)建模時(shí)，設(shè)備增多與網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)大會(huì)導(dǎo)致?tīng)顟B(tài)的組合爆炸。同時(shí)，對(duì)于時(shí)間特征要求高的行為，基本Petri網(wǎng)不具備描述能力。因此采用高級(jí)Petri網(wǎng)進(jìn)行大型復(fù)雜系統(tǒng)的建模勢(shì)在必行。5. 粗糙集理論(Rough Sets Theory)上世紀(jì)末，ZPawlak教授等人提出了一種處理不確定問(wèn)

12、題和不精確數(shù)據(jù)的方法，粗糙集理論(Rough Sets Theory)。該方法研究的對(duì)象是不完整數(shù)據(jù)，可以處理不精確的知識(shí)，并對(duì)知識(shí)進(jìn)行學(xué)習(xí)和歸納。它與概率統(tǒng)計(jì)和模糊集理論處理問(wèn)題的方法都不相同，最大特點(diǎn)是只需要求解問(wèn)題時(shí)要求處理的數(shù)據(jù)集合，其他的任何先驗(yàn)信息都不沒(méi)必要提供，因此可以相對(duì)客觀的表達(dá)和處理不確定的問(wèn)題。變電站的故障診斷可以歸結(jié)為模式分類問(wèn)題，粗糙集決策表方法對(duì)于解決這類問(wèn)題是相當(dāng)適宜的。另外，變電站中存在因?yàn)閿嗦菲骷氨Ｗo(hù)裝置誤動(dòng)或拒動(dòng)、通信裝置故障等原因造成的信號(hào)不完備問(wèn)題。粗糙集理論在容錯(cuò)力方面的優(yōu)勢(shì)在解決該問(wèn)題上可以充分發(fā)揮。1.3 粗糙集結(jié)合Petri網(wǎng)方法的可行性分析變電

13、站的故障診斷就是依據(jù)斷路器和保護(hù)的動(dòng)作情況判斷故障元件、誤動(dòng)作的斷路器和保護(hù)等，其中最為關(guān)鍵的是對(duì)故障元件的識(shí)別。因?yàn)橐坏┳R(shí)別出了故障元件，就可以利用保護(hù)動(dòng)作的原理結(jié)合邏輯推理對(duì)誤動(dòng)作的斷路器和保護(hù)進(jìn)行識(shí)別。用于故障診斷的信息主要由繼電保護(hù)動(dòng)作信號(hào)、斷路器動(dòng)作情況、自動(dòng)重合閘動(dòng)作情況、故障錄波器信息等構(gòu)成。這些信息之間有很強(qiáng)的因果關(guān)系，一些信息通常是由另一些信息的出現(xiàn)而產(chǎn)生，也就是說(shuō)這些信息之間的冗余度很高，這也為粗糙集的應(yīng)用提供了必要條件。運(yùn)用粗糙集可以通過(guò)屬性和屬性值的約簡(jiǎn)排除冗余的條件屬性和屬性值，獲得最簡(jiǎn)的診斷規(guī)則。其診斷效率大大提高。然而，利用粗糙集規(guī)則進(jìn)行推理決策過(guò)程中，當(dāng)數(shù)據(jù)量較

14、大時(shí)，對(duì)規(guī)則進(jìn)行查表匹配的計(jì)算量將挺大。Petri網(wǎng)理論在有向圖和矩陣運(yùn)算的基礎(chǔ)上，對(duì)系統(tǒng)的靜態(tài)結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)過(guò)程進(jìn)行描述和推理的一種方法。Petri網(wǎng)方法的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)具有結(jié)構(gòu)規(guī)范、形式簡(jiǎn)單的特點(diǎn)，所以空間搜索和推理的效率高。Petri網(wǎng)可以利用簡(jiǎn)單的矩陣運(yùn)算演繹推理的動(dòng)態(tài)過(guò)程，求解速度快，可用于變電站的實(shí)時(shí)故障診斷。然而，Petri網(wǎng)方法不具備對(duì)知識(shí)加以處理的能力，只能進(jìn)行知識(shí)的表達(dá)與推理。換句話說(shuō)它的建立就是依靠先驗(yàn)知識(shí)。如果先驗(yàn)知識(shí)存在冗余信息，Petri網(wǎng)模型的規(guī)模就會(huì)過(guò)大，直接影響推理的效率。在使用規(guī)則知識(shí)進(jìn)行決策和推理的這個(gè)問(wèn)題上，粗糙集理論和Petri網(wǎng)理論可以很好的進(jìn)行互補(bǔ)。首先，

15、粗糙集理論不僅可以進(jìn)行知識(shí)的約簡(jiǎn)，還可以進(jìn)行不確定信息的處理，最終可以實(shí)現(xiàn)知識(shí)的屬性優(yōu)選，可以獲得最佳的決策規(guī)則。其次，將這些決策規(guī)則用Petri網(wǎng)理論進(jìn)行描述建立模型。這樣就可以利用Petri網(wǎng)理論在推理過(guò)程中的優(yōu)點(diǎn)，最終實(shí)現(xiàn)高效的診斷。將粗糙集理論和Petri網(wǎng)理論進(jìn)行結(jié)合，不僅僅可以克服粗糙集的查表搜索過(guò)程計(jì)算量大的問(wèn)題，還可以解決Petri網(wǎng)絡(luò)的先驗(yàn)知識(shí)存在冗余性問(wèn)題。這樣它們各自的優(yōu)點(diǎn)也就可以得到充分的發(fā)揮。1.4 本課題研究的主要工作通過(guò)閱讀大量文獻(xiàn)，本文分析了變電站故障診斷的特點(diǎn)以及故障診斷信息的來(lái)源，系統(tǒng)全面地對(duì)國(guó)內(nèi)外變電站故障診斷的方法進(jìn)行了歸納和總結(jié)，在此基礎(chǔ)上對(duì)變電站故障

16、診斷問(wèn)題進(jìn)行了探索和研究。目前變電站故障診斷課題面臨的主要問(wèn)題是故障信息的不確定性和不完備性。這類問(wèn)題很適合用粗糙集(RS)理論來(lái)解決。但利用粗糙集規(guī)則進(jìn)行推理決策過(guò)程中，當(dāng)數(shù)據(jù)量較大時(shí)，對(duì)規(guī)則進(jìn)行查表匹配的計(jì)算量將特別大。因此本文將Petri網(wǎng)和粗糙集理論相結(jié)合，利用Petri網(wǎng)對(duì)粗糙集理論提取出的診斷規(guī)則進(jìn)行描述，再利用Petri網(wǎng)并行推理的能力，實(shí)現(xiàn)了高效的變電站故障診斷。同時(shí)考慮到變電站的擴(kuò)建通常一次只針對(duì)某一個(gè)電壓等級(jí)，故將變電站按電壓等級(jí)劃分為多個(gè)相對(duì)獨(dú)立的區(qū)域，針對(duì)每個(gè)區(qū)域進(jìn)行了診斷模型的建立，從而提高了診斷的靈活性和適用性。主要的研究?jī)?nèi)容如下： (1) 針對(duì)粗糙集理論及Petr

17、i網(wǎng)模型的特點(diǎn)，對(duì)粗糙集理論結(jié)合Petri網(wǎng)方法在變電站故障診斷應(yīng)用中的可行性和優(yōu)勢(shì)進(jìn)行分析，確立了基于粗糙集理論和Petri網(wǎng)模型的變電站故障診斷方法。 (2) 變電站的故障診斷以故障后所表現(xiàn)的征兆信息為分析和研究的基礎(chǔ)， 本文系統(tǒng)地分析了變電站故障數(shù)據(jù)的來(lái)源，并對(duì)變電站常見(jiàn)的故障進(jìn)行了整理。 (3) 以實(shí)際的110kV變電站為例，將其按電壓等級(jí)劃分為多個(gè)相對(duì)獨(dú)立的區(qū)域。根據(jù)其開(kāi)關(guān)和保護(hù)的動(dòng)作情況，考慮單重故障和開(kāi)關(guān)拒動(dòng)的情況，對(duì)于各個(gè)區(qū)域分別建立建立變電站故障診斷系統(tǒng)的基礎(chǔ)原始決策表。 (4) 利用粗糙集理論對(duì)各個(gè)區(qū)域的原始決策表進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)及屬性值約簡(jiǎn)，提取出診斷規(guī)則，然后用Petri網(wǎng)

18、對(duì)診斷規(guī)則進(jìn)行描述，建立了各個(gè)區(qū)域診斷模型。 (5) 對(duì)所建立的故障模型進(jìn)行樣本測(cè)試和方法的分析比較。結(jié)果表明：該方法確是一種快速準(zhǔn)確、容錯(cuò)性強(qiáng)、適應(yīng)性好的變電站故障診斷方法，對(duì)高效地進(jìn)行變電站在線故障診斷具有重要的意義。-65- 第2章 變電站故障診斷的信息來(lái)源及常見(jiàn)故障變電站故障診斷系統(tǒng)是運(yùn)行和調(diào)度人員分析和處理事故的輔助工具，能夠幫助縮短事故的處理時(shí)間，防止事故的進(jìn)一步擴(kuò)大，對(duì)提高變電站自動(dòng)化水平具有重要意義。SCADA()與變電站的運(yùn)行監(jiān)測(cè)系統(tǒng)為運(yùn)行人員提供了對(duì)變電站進(jìn)行監(jiān)視和控制的平臺(tái)。然而在變電站發(fā)生故障的瞬間，現(xiàn)有的電力自動(dòng)化系統(tǒng)會(huì)毫無(wú)選擇的把采集來(lái)的大量的報(bào)警信息提供給監(jiān)控和運(yùn)

19、行人員，以致運(yùn)行人員往往來(lái)不及處理和判斷。而且SCADA系統(tǒng)采集的信息還不能完全滿足現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行的需要。在這種情況下，變電站故障診斷應(yīng)運(yùn)而生。準(zhǔn)確的故障診斷主要由以下兩個(gè)方面來(lái)決定：（1）故障診斷是否采用了準(zhǔn)確、完整的信息；（2）故障診斷是否采用了可靠的診斷方法。當(dāng)變電站遇到故障時(shí)，借助SCADA系統(tǒng)能采集到很多的故障信息，其中故障診斷所能利用的信息包括：電網(wǎng)的遙信量信息，如斷路器、隔離開(kāi)關(guān)等設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài)信息；電網(wǎng)的遙測(cè)量信息，如電壓、電流和有功、武功功率的測(cè)量值；保護(hù)時(shí)間信息，如不同規(guī)約的保護(hù)動(dòng)作和時(shí)間順序記錄（）信息等。由于故障來(lái)源和故障信息傳輸、處理的速度不同，各個(gè)信息對(duì)于故障診斷的作用也不

20、一樣，通常情況下，繼電保護(hù)和斷路器的動(dòng)作信號(hào)反應(yīng)最快，用于快速故障診斷和隔離，故障錄波器信息最為全面，一般用于事故追憶。2.1 SCADA系統(tǒng)的基本知識(shí)2.1.1 SCADA系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)及數(shù)據(jù)流程SCADA系統(tǒng)是電力綜合自動(dòng)化系統(tǒng)中最基本的功能模塊之一。它以計(jì)算機(jī)為基礎(chǔ)，監(jiān)視和控制現(xiàn)場(chǎng)的運(yùn)行設(shè)備，從而實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集、參數(shù)調(diào)節(jié)、設(shè)備控制、測(cè)量以及各類信號(hào)報(bào)警等多種功能，也就是人們熟知的"四遙"。其基本組成包括：FTU(饋線終端單元)、RTU(遠(yuǎn)程終端單元)。在現(xiàn)今的變電站綜合自動(dòng)化建設(shè)中，SCADA系統(tǒng)以微機(jī)保護(hù)裝置和RTU為信息源，運(yùn)用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)監(jiān)視和操控變電所的控制、信

21、號(hào)、測(cè)量等回路，并以此取代傳統(tǒng)的監(jiān)控屏，成功的減少了變電所的設(shè)備投資以及占地面積，提升了二次設(shè)備的可靠性。變電站的SCADA系統(tǒng)的硬件系統(tǒng)由RTU、信道和主站計(jì)算機(jī)構(gòu)成，其基本結(jié)構(gòu)示意圖如圖2-1。 圖2-1 SCADA系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖目前，變電站使用的現(xiàn)場(chǎng)遠(yuǎn)方量測(cè)終端（RTU）裝置有兩種，分別為布線式數(shù)字遠(yuǎn)動(dòng)裝置和微機(jī)遠(yuǎn)動(dòng)裝置，主要實(shí)現(xiàn)的功能如下：(1)收集變電站現(xiàn)場(chǎng)的量測(cè)量以及狀態(tài)量等數(shù)據(jù)，即遙測(cè)遙信數(shù)據(jù)。通過(guò)主站發(fā)出指令控制現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備。(2)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行一些基本處理，包括：量測(cè)量的死區(qū)比較、狀態(tài)量的變位比較以及越限的告警等。(3)與主站之間進(jìn)行通信，具體是指進(jìn)行通信規(guī)約的處理，將數(shù)據(jù)傳

22、送至主站，同時(shí)接收主站下達(dá)的命令和數(shù)據(jù)。SCADA系統(tǒng)是現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備和人之間聯(lián)系交流的一個(gè)重要平臺(tái)。在變電站中，首先將電壓互感器和電流互感器采集電氣量送到電流、電壓以及功率的變送器中，將其轉(zhuǎn)換成很小的直流電壓信號(hào)。其次，在遠(yuǎn)方終端(RTU)中通過(guò)多路采樣、模數(shù)轉(zhuǎn)換和抗干擾編碼三個(gè)環(huán)節(jié)將直流電壓信號(hào)處理成了數(shù)字信號(hào)，繼而采用調(diào)幅、調(diào)頻和調(diào)相等調(diào)制方式將其調(diào)制在信息載體上。然后，信號(hào)傳輸?shù)街髡居?jì)算機(jī)中進(jìn)行解調(diào)，之后經(jīng)智能接口的串并轉(zhuǎn)換以及譯碼處理到達(dá)前置機(jī)，信息在經(jīng)過(guò)前置機(jī)的刻度轉(zhuǎn)換和初檢測(cè)后，由主機(jī)確認(rèn)是否可用，可用就送入到數(shù)據(jù)庫(kù)。最后，運(yùn)行人員可以通過(guò)模擬盤(pán)和顯示器監(jiān)控到現(xiàn)場(chǎng)量測(cè)量和狀態(tài)量，從而實(shí)

23、現(xiàn)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)一次設(shè)備的監(jiān)視和控制。其詳細(xì)的數(shù)據(jù)流程示意圖如圖2-2，圖的左側(cè)為一次系統(tǒng)，右側(cè)為二次系統(tǒng)。 圖2-2 SCADA系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸流程示意圖2.1.2 變電站SCADA系統(tǒng)的功能隨著綜合自動(dòng)化水平的提高，SCADA系統(tǒng)在變電站得到了普遍的應(yīng)用。變電站SCADA系統(tǒng)的基本功能有以下三點(diǎn)：(l) 各種設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)的采集以及控制指令的發(fā)送。監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)變電站的許多運(yùn)行信息進(jìn)行了采集、分析和處理。這些運(yùn)行信息包括一次設(shè)備的電壓、電流和功率大小等。同時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)還為運(yùn)行人員提供了觀測(cè)這些數(shù)據(jù)的窗口。另外，運(yùn)行人員利用監(jiān)控系統(tǒng)可以向測(cè)控設(shè)備下達(dá)控制命令(例如開(kāi)關(guān)的分閘、合閘等)，實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的一次設(shè)備的有效

24、控制。(2) 各種設(shè)備參數(shù)狀態(tài)表達(dá)以及報(bào)警信號(hào)處理監(jiān)控系統(tǒng)可以明確的表示變電站設(shè)備的狀態(tài)量。這些狀態(tài)量包括斷路器狀態(tài)、刀閘狀態(tài)的變化、繼電保護(hù)裝置的動(dòng)作情況等。變電站的設(shè)備在運(yùn)行的過(guò)程中難免會(huì)出現(xiàn)短路、過(guò)電壓、過(guò)負(fù)荷等異常情況。監(jiān)控系統(tǒng)提供了事件與報(bào)警功能，使得一次設(shè)備運(yùn)行的各種異常狀態(tài)以及各種變化都能迅速得到響應(yīng)。另外，監(jiān)控系統(tǒng)還具有對(duì)遠(yuǎn)程設(shè)備進(jìn)行參數(shù)調(diào)節(jié)、修改以及向上級(jí)電力調(diào)度系統(tǒng)發(fā)送數(shù)據(jù)等作用。(3) 事故追憶和趨勢(shì)分析監(jiān)控的目的除了監(jiān)視和控制設(shè)備外，還有可以對(duì)設(shè)備的運(yùn)轉(zhuǎn)情況進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，對(duì)事故發(fā)生可能性進(jìn)行預(yù)測(cè)。從這個(gè)意義考慮，監(jiān)控系統(tǒng)具有對(duì)實(shí)時(shí)歷史數(shù)據(jù)的保留和系統(tǒng)操作情況記錄功能。2

25、.2 變電站常見(jiàn)的故障變電站故障診斷需要判斷的故障源通常有電力線路、母線、變壓器、無(wú)功補(bǔ)償設(shè)備等。下面將對(duì)變電站中上述設(shè)備的常見(jiàn)故障依次進(jìn)行詳細(xì)的介紹。2.2.1 電力線路故障電力線路是電力系統(tǒng)的重要組成部分，電能通過(guò)它進(jìn)行分配和傳輸。通常把從電源向負(fù)荷中心傳輸電能的線路定義為輸電線路，其電壓等級(jí)為：35kV、110kV、220kV、330kV、500kV等；把擔(dān)任分配任務(wù)的線路稱為配電線路，其電壓等級(jí)為：380/220V、6kV、10kV等。變電所之間通過(guò)輸電線路進(jìn)行聯(lián)接，通過(guò)配電線路將電能送到用戶。電力線路按照其結(jié)構(gòu)可以分為兩類：架空輸電線路和地下電纜線路。它們是電力系統(tǒng)的動(dòng)脈，其運(yùn)行情況

26、決定電網(wǎng)的安全性、可靠性和效益。電力線路常見(jiàn)的故障類型及故障原因見(jiàn)表2-1。表2-1 電力線路的故障類型及故障原因故障類型故障原因斷路故障 導(dǎo)線在外力作用下被碰斷； 導(dǎo)線的連接金具銹蝕，連接頭松脫； 銅鋁接頭嚴(yán)重腐蝕、氧化造成斷開(kāi)； 導(dǎo)線連接部位發(fā)熱熔斷。短路故障 導(dǎo)線絕緣層、支持絕緣等受外力作用損壞； 雷擊、大風(fēng)等惡劣天氣導(dǎo)線間絕緣被破壞； 導(dǎo)線絕緣子表面污穢，造成閃絡(luò)； 由于檢修失誤或操作錯(cuò)誤造成人為的短路。2.2.2 母線故障母線是變電站中重要的一類元件。變電所中同一電壓等級(jí)配電裝置的連接，以及變壓器等電氣設(shè)備和相應(yīng)電壓等級(jí)配電裝置的連接都是通過(guò)母線實(shí)現(xiàn)的。母線有軟硬之分，多是矩形或圓形

27、截面的裸導(dǎo)線。通過(guò)母線，電能才可以集中、分配與傳送。一旦母線發(fā)生故障，與母線相連接的所有元件都將停電，甚至造成變電站全站失壓和供電區(qū)域內(nèi)的大面積停電，后果非常嚴(yán)重。母線本身故障主要是短路故障，并且大多數(shù)情況下為單相接地短路故障。母線失電是指母線本身無(wú)故障而失去電源，一般是由于系統(tǒng)故障、繼電保護(hù)、開(kāi)關(guān)誤動(dòng)或該母線上的出線、變壓器等故障、開(kāi)關(guān)或保護(hù)拒動(dòng)，而使該母線上的電源開(kāi)關(guān)越級(jí)跳閘所致；判斷母線失電的依據(jù)是同時(shí)出現(xiàn)下列現(xiàn)象：（1）該母線的電壓顯示消失；（2）該母線的各出線及變壓器負(fù)荷消失；（3）該母線所供的站用變失電。母線故障通常是由母線差動(dòng)保護(hù)動(dòng)作來(lái)切除的。引起母線差動(dòng)保護(hù)動(dòng)作的主要原因有：（

28、1）母線絕緣子因污穢或者大霧天氣等引起的閃絡(luò)；（2）母線電壓互感器發(fā)生故障；（3）連接在母線上的電流互感器發(fā)生故障；（4）斷路器和裝設(shè)在母線側(cè)的隔離開(kāi)關(guān)的支持絕緣子損壞；（5）由于工作人員的誤操作而產(chǎn)生的母線故障。2.2.3 變壓器故障變壓器作為變電站的核心設(shè)備，在變電站中的地位非常重要。它的作用是通過(guò)變換電壓達(dá)到傳輸功率的目的。變壓器主要有升壓變壓器和降壓變壓器兩種類型。升壓變壓器進(jìn)行升壓后，線路損耗得以減少，送電成本就更加經(jīng)濟(jì)，可以實(shí)現(xiàn)電能的遠(yuǎn)距離傳輸；降壓變壓器進(jìn)行降壓后，高電壓變?yōu)闈M足用戶需要的各級(jí)使用電壓。由于變電站的變壓器大多安裝在戶外，受外界的自然環(huán)境的影響比較大，同時(shí)變壓器的運(yùn)

29、行還受到負(fù)荷的影響，加上短路故障的威脅，極有可能出現(xiàn)異常和故障。變壓器常見(jiàn)的故障類型和原因如表2-2。表2-2 變壓器的故障類型及故障原因故障類型故障原因內(nèi)部短路 各相繞組之間相間短路； 一相繞組線匝間短路； 某相繞組與鐵芯間接地短路； 某相引出線與外殼間接地短路。外部短路 外部引線之間發(fā)生相間短路； 絕緣套管破損或閃絡(luò)等引起的引出線經(jīng)外殼單相接地短路。2.2.3 無(wú)功補(bǔ)償設(shè)備故障變電站用于無(wú)功補(bǔ)償?shù)脑O(shè)備主要是并聯(lián)電容器。并聯(lián)電容器的主要功能是用于補(bǔ)償電力系統(tǒng)的無(wú)功功率，使得功率因數(shù)提高，從而改善電壓質(zhì)量和降低線路損耗，提高電力系統(tǒng)中電氣設(shè)備出力。電力系統(tǒng)中的負(fù)荷如變壓器、電動(dòng)機(jī)等，大部分都是

30、感性負(fù)荷，它們?cè)谶\(yùn)行過(guò)程中需要消耗大量的無(wú)功功率。在變電站中安裝并聯(lián)電容器等無(wú)功補(bǔ)償設(shè)備，就可以向這些設(shè)備提供無(wú)功功率，就能夠減少了無(wú)功功率在電力系統(tǒng)中的流動(dòng)，降低變壓器、線路等因輸送無(wú)功功率而造成的電能損耗。變電站的并聯(lián)電容器通常是油浸式的，這類電容器用金屬箔（作為極板）與絕緣紙一起卷繞，由若干元件、絕緣件和緊固件經(jīng)過(guò)壓裝而構(gòu)成電容心子并浸漬到絕緣油中，電容極板的引線經(jīng)串、并聯(lián)后引至出線瓷套管下端的出線連接片?，F(xiàn)在有的電力電容器還裝設(shè)放電線圈和熔絲。電容器常見(jiàn)的故障類型和可能的故障原因見(jiàn)表2-3。表2-3 電容器的故障類型及故障原因故障類型故障原因滲油 外殼焊接處銹蝕 瓷質(zhì)套管和外殼交界的地

31、方有裂紋； 旋緊套管接頭螺栓過(guò)程中用力過(guò)大造成套管破裂； 設(shè)備外殼質(zhì)量不好，有滲漏點(diǎn)。異響 外部套管、引線接頭發(fā)生放點(diǎn)； 內(nèi)部電容有局部放電； 內(nèi)部引接線松動(dòng)接觸不良造成放電。發(fā)熱 導(dǎo)線連接處螺絲松動(dòng)； 反復(fù)投切，多次受勵(lì)磁涌流作用； 過(guò)電壓運(yùn)行； 環(huán)境溫度過(guò)高。電容擊穿 小動(dòng)物（如老鼠等）鉆入引線接頭間造成短路； 瓷瓶表面積攢大量灰塵，受潮等外部影響下發(fā)生相間短路 長(zhǎng)期在過(guò)電壓情況下運(yùn)行，絕緣介質(zhì)過(guò)早的老化變形、爆破 絕緣油滲漏，內(nèi)部進(jìn)入空氣，導(dǎo)致介質(zhì)膨脹； 電容器與外殼間的絕緣遭到破壞 通風(fēng)條件差，油溫升高、運(yùn)行電壓變化較大 電容設(shè)備質(zhì)量差，內(nèi)部元件擊穿2.3 本章小結(jié)本章首先介紹了變電站

32、故障診斷的信息來(lái)源,即SCADA系統(tǒng)的基本知識(shí)。SCADA系統(tǒng)是電力綜合自動(dòng)化系統(tǒng)中最基本的功能模塊，具有信息量大、實(shí)時(shí)更新、能幫助快速診斷出系統(tǒng)故障狀態(tài)等優(yōu)勢(shì)，已成為電力調(diào)度必不可少的工具之一。該系統(tǒng)以計(jì)算機(jī)為基礎(chǔ)，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的運(yùn)行設(shè)備進(jìn)行監(jiān)視和控制。另外，對(duì)變電站常見(jiàn)故障類型進(jìn)行了介紹，變電站故障診斷的主要任務(wù)就是對(duì)故障源的識(shí)別過(guò)程,變電站常見(jiàn)的故障源有電力線路、母線、變壓器、無(wú)功補(bǔ)償設(shè)備等。本文在簡(jiǎn)要介紹了常見(jiàn)故障源的基本功能和在系統(tǒng)中所處地位的基礎(chǔ)上，又詳細(xì)分析了不同故障源的故障類型、原因和現(xiàn)象，為故障診斷提供可靠依據(jù)。第3章 粗糙集的基本理論粗糙集（Rough Set，RS）理論是由波蘭

33、科學(xué)家ZPawlka在1982年提出的一種數(shù)學(xué)方法，該數(shù)學(xué)方法是用來(lái)處理不確定信息的方法。由于該方法能夠定量的分析處理不嚴(yán)密、不確定或不完全的信息與知識(shí)，因此受到了社會(huì)科學(xué)及自然科學(xué)和工程等各領(lǐng)域?qū)W者的廣泛關(guān)注。于此之前的數(shù)學(xué)方法有概率統(tǒng)計(jì)理論、證據(jù)理論、模糊集理論，它們都是用來(lái)處理不精確不確定性的數(shù)學(xué)工具。傳統(tǒng)的這些對(duì)不確定信息處理的方法在處理問(wèn)題時(shí)需將先獲得所要處理問(wèn)題的大量信息，比如說(shuō)數(shù)據(jù)的附加信息等，這些在實(shí)際問(wèn)題中是很難獲得到的，所以在處理信息量較大的問(wèn)題方面就顯得能力不足，而RS理論作為一種獨(dú)立的理論也可與上述方法相結(jié)合，克服傳統(tǒng)方法的不足來(lái)增強(qiáng)處理不確定性、不精確問(wèn)題的能力。RS

34、理論作為一種新的理論，在最近的十幾年里有著飛速的發(fā)展，受到了學(xué)者們的廣泛的關(guān)注。目前，該理論的有效性已成功應(yīng)用在多種領(lǐng)域。它具有以下幾種特點(diǎn):(1) 不考慮先驗(yàn)知識(shí)。利用粗糙集分析不確定問(wèn)題的時(shí)候只需提供數(shù)據(jù)本身所有的信息，不用額外附加任何先驗(yàn)信息。而對(duì)于其他傳統(tǒng)方法，比如概率論和模糊理論等方法一般來(lái)說(shuō)需要額外提供數(shù)據(jù)信息，如概率分布和模糊隸屬函數(shù)等，而現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中往往不容易得到或者得不到此類信息。(2) 強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具。RS理論具有強(qiáng)大的處理不確定性、不完備或錯(cuò)誤的信息的能力。它能夠?qū)λ治鎏幚淼臄?shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)約并能得到其最簡(jiǎn)形式，又不失關(guān)鍵信息。在工程領(lǐng)域尤為適用。(3) 具有知識(shí)與分類的

35、能力。在粗糙集理論中，“知識(shí)”是對(duì)論域的劃分，利用知識(shí)對(duì)所要分析的數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，而所有這種方法的集合就構(gòu)成了知識(shí)庫(kù)。(4) 新型成員。粗糙集理論避免了主觀人為等因素的影響，它可以根據(jù)已存在的分類知識(shí)得出粗糙集的隸屬度。這一點(diǎn)與傳統(tǒng)方法不同。(5) 知識(shí)表達(dá)較為科學(xué)。粗糙集利用決策表對(duì)知識(shí)進(jìn)行表示與簡(jiǎn)約，在實(shí)際工程中，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行操控來(lái)處理知識(shí)。本章將系統(tǒng)地介紹粗糙集（Rough Set，RS）理論的相關(guān)概念與方法。3.1 等價(jià)關(guān)系掌握等價(jià)關(guān)系的概念，是準(zhǔn)確理解粗糙集理論的基礎(chǔ)。定義3.1.1 假設(shè)兩個(gè)集合和，則稱為一個(gè)序偶。在序偶中不可以交換和的位置，若交換，則變成另一個(gè)序偶。若與來(lái)自同一集

36、合，則序偶中的兩個(gè)元素和也都來(lái)自同一個(gè)集合。定義3.1.2 對(duì)于兩個(gè)集合和，則所有構(gòu)成的集合為和的笛卡爾乘積，記為。即。定義3.1.3 兩個(gè)集合和的乘積的集合中，一個(gè)子集稱為到的一個(gè)關(guān)系。記為。例3.1 一組關(guān)于水果的集合蘋(píng)果，香蕉，梨，桔子，哈密瓜，西瓜，柚子，黃桃，葡萄，石榴，水果數(shù)量的集合2，4，6，7，則(蘋(píng)果，7)，(香蕉，7)，(梨，7)，(桔子，7)，(哈密瓜，4)，(西瓜，4)，(柚子，4)，(黃桃，2)，(葡萄，2)，(石榴，6)，就是水果的集合到其對(duì)應(yīng)數(shù)量集合的一個(gè)關(guān)系。定義3.1.4 定義3.1.4 如果集合上的關(guān)系集合滿足下列條件，則是集合上的等價(jià)關(guān)系。設(shè)集合是集合上的

37、關(guān)系，滿足：(1)如果，則稱滿足自返性集合或者稱是自返的。(2)如果，若由必然推出，則稱滿足對(duì)稱性或稱是對(duì)稱的。(3)如果，若由并且必然推出，則稱滿足傳遞性或稱是可傳遞的。定義3.1.5 如果集合上的關(guān)系滿足以下幾個(gè)性質(zhì)，即，它是可傳遞的、對(duì)稱的、自返的，則稱為等價(jià)關(guān)系，若，則稱和等價(jià)或者稱和是不可分辨的。定義3.1.6 若是上的等價(jià)關(guān)系，對(duì)于任意，定義所有與等價(jià)的元素所構(gòu)成的集合為，即，則稱是由元素所生成的等價(jià)類。對(duì)于例3.1中的關(guān)于水果的集合，具有“相同數(shù)量”的等價(jià)類如下所示：“數(shù)量為7的水果” (蘋(píng)果，7)，(香蕉，7)，(梨，7)，(桔子，7)“數(shù)量為6的水果”(石榴，6)“數(shù)量為4的

38、水果”(哈密瓜，4)，(西瓜，4)，(柚子，4)“數(shù)量為2的水果”(黃桃，2)，(葡萄，2)對(duì)于集合上的等價(jià)關(guān)系若滿足以下關(guān)系：(l)對(duì)于所有，或，或；(2)從(1)可以得出，若，則說(shuō)明生成的等價(jià)類與生成的等價(jià)類必相等。所以對(duì)于，無(wú)需指明是哪種元素。從(2)可以得出，元素所生成的等價(jià)類的并集為集合。定義給定集合，設(shè)非空集合滿足：(1)；(2)，如果，則；(3)；則稱集合是對(duì)集合的劃分。由上述定義可知，上的一個(gè)等價(jià)關(guān)系可以推出集合的一個(gè)劃分，相反，這個(gè)結(jié)論反過(guò)來(lái)說(shuō)也是成立的，即由的一個(gè)劃分也可以推出上的等價(jià)關(guān)系。設(shè)為的一個(gè)劃分，則的定義為：設(shè)與是中的元素，若與都屬于，則。通過(guò)驗(yàn)證得到關(guān)系是上的一

39、個(gè)等價(jià)關(guān)系。由此驗(yàn)證得出，劃分與等價(jià)關(guān)系是相對(duì)應(yīng)的。3.2 知識(shí)的定義與分類知識(shí)是人工中一個(gè)非常的概念。解決復(fù)雜性問(wèn)題需要的知識(shí)以及這些知識(shí)的機(jī)構(gòu)。知識(shí)在不同的范疇中有不同的含義。但任何知識(shí)都是對(duì)事物變化及規(guī)律的一種概括性描述。在粗糙集理論中，知識(shí)被看作是關(guān)于論域的劃分，是一種對(duì)對(duì)象進(jìn)行分類的能力。歸根結(jié)底知識(shí)就有對(duì)事物的特征將進(jìn)行分門(mén)別類。在該理論中，可以通過(guò)對(duì)象屬性值的不同而將其分為不同的類別?；诘葍r(jià)關(guān)機(jī)較為易處理，所以就可以把分類用等價(jià)關(guān)系來(lái)替代。定義3.2.1 設(shè)為論域，且，為中的一簇等價(jià)關(guān)系，則二元組稱為一個(gè)知識(shí)庫(kù)。定義3.2.2 若,且，則（P中全部等價(jià)關(guān)系的交集）也是一種等價(jià)關(guān)

40、系，記為，稱為P上的不可分辨關(guān)系。其中，為所有與不可分辨的對(duì)象所在的集合，即，中的每個(gè)對(duì)象都與有同樣的屬性。在分類知識(shí)中，基本等價(jià)類為其最小模塊。設(shè)基本等價(jià)類為，由U中得到，它是將U中的不可辯分關(guān)系(P)分成相互之間不可相交的子集，即。由于描述中對(duì)象的屬性都是相同的，所以之間是不可分割的。令和為兩個(gè)知識(shí)庫(kù)，若，也就是說(shuō)時(shí)，則說(shuō)明是等價(jià)的，即。它的涵義是：將化分的基本等價(jià)類的一樣的，描述的對(duì)象的概念也是一樣的。換而言之，知識(shí)等價(jià)類就是用不同的描述方式來(lái)描述同一的相同事實(shí)。比如說(shuō)，首先令要被分類的對(duì)象的集合為，再令已經(jīng)分類后的結(jié)果放在屬性集中，若分類的結(jié)果無(wú)誤的話，則可以說(shuō)和的等價(jià)類是一致的，即用

41、劃分的等價(jià)類與用描述的分類結(jié)果。3.3 信息系統(tǒng)四元組被稱為粗糙集理論中的一個(gè)知識(shí)系統(tǒng)，或者也可以稱為屬性值系統(tǒng)。它是對(duì)客觀事物的一種描述。U為論域，且,用來(lái)表示，A是表示屬性的集合，且,可來(lái)表示，V為屬性值域集，是的值域，V，是一個(gè)信息函數(shù)，它為每個(gè)對(duì)象的每個(gè)屬性賦予一個(gè)信息值，即。設(shè)為一個(gè)知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)，且，稱為條件屬性集，為決策屬性集且和都可用以下兩個(gè)集合來(lái)表示：，故決策系統(tǒng)也可用信息系統(tǒng)來(lái)表示，即用來(lái)表示。例如，設(shè)F的論域;其屬性為其中是條件屬性集，為決策屬性集。各屬性值域均為:，F(xiàn)的信息表可用下圖表示，信息表中所有對(duì)象的全部信息都可以直接通過(guò)該表來(lái)查看，每一行就代表一個(gè)對(duì)象的全部信息，

42、其中：行為對(duì)象，列為屬性。表3-1 信息表的一個(gè)示例Uabcd0120120110102101110000103.4 可辨識(shí)矩陣和可辨識(shí)函數(shù)3.4.1 可辨識(shí)矩陣 令為信息系統(tǒng)，其中，論域?yàn)椋ǎ瑮l件屬性集合為，決策屬性為，將在屬性上的值記錄到中，為矩陣中第行與第列所對(duì)應(yīng)的元素。則用下面集合來(lái)表示可辨識(shí)矩陣： （3-1）其中，。該矩陣可解釋為，第一行所描述的意思是其對(duì)應(yīng)的元素值不是同一個(gè)屬性值的集合；第二行當(dāng)所對(duì)應(yīng)的元素值是0的時(shí)候代表其決策值是相同的；第三行所對(duì)應(yīng)的元素值是，即其屬性值是一樣的，而決策值不是一樣的，此種情況說(shuō)明該記錄為沖突的。3.4.2 可辨識(shí)函數(shù)可辨識(shí)函數(shù)是由可辨識(shí)矩陣得來(lái)

43、的。先起的每個(gè)屬性，再起所有的（）。通過(guò)吸收率把可辨識(shí)函數(shù)簡(jiǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)式，此時(shí)，所有質(zhì)蘊(yùn)含式中的屬性涵蓋了信息系統(tǒng)內(nèi)所有約簡(jiǎn)的集合。對(duì)于把上述方法，其命名為屬性約簡(jiǎn)的基本方法，通過(guò)運(yùn)用該方法可以將所有的屬性約簡(jiǎn)求出來(lái)，不過(guò)這種方法有一點(diǎn)不足之處，它往往只能將較小的數(shù)據(jù)集進(jìn)行無(wú)誤的約簡(jiǎn)，較大的則不可以。3.5 知識(shí)的化簡(jiǎn)在粗糙集理論里，在一個(gè)論域中，如果存在很多的知識(shí)是多余的，是不起決定性作用的，運(yùn)算時(shí)可以將這些多余的知識(shí)從論域中刪除，這樣做非但不能影響到最后的結(jié)果，而且還簡(jiǎn)化了結(jié)果。令為一簇等價(jià)關(guān)系，如果存在關(guān)系，稱是能忽略的，相反則是不能忽略的。同樣的，分類的關(guān)系與其近似，給定一個(gè)屬性集合，若

44、在集合中有一些屬性特征有無(wú)均可，刪除它們對(duì)了解認(rèn)識(shí)這個(gè)屬性集合沒(méi)有收到影響，其等價(jià)關(guān)系依然不變。這就產(chǎn)生了獨(dú)立的知識(shí)，它說(shuō)明該集合里任一屬性都是有用的。定義：若存在，如果是獨(dú)立的，滿足，則表示為，并把稱為的一個(gè)約簡(jiǎn)。定義：一簇等價(jià)關(guān)系的約簡(jiǎn)可能不止一個(gè)，將所有進(jìn)行約簡(jiǎn)后的集合相交定義為的核，用來(lái)表示：。在知識(shí)庫(kù)中，是一個(gè)非常重要的必不可少的屬性集，中所有約簡(jiǎn)后的且是共同的等價(jià)關(guān)系都包含其中。知識(shí)的依賴性問(wèn)題，即一類知識(shí)可不可以推出另一類相關(guān)知識(shí)，具體將其定義為如下：令為一個(gè)知識(shí)基，滿足 (1) 往往當(dāng)，知識(shí)依賴于，記為； (2) 當(dāng)且，知識(shí)和等價(jià)，記為； (3) 當(dāng)與都不存在時(shí)，和為獨(dú)立的。其

45、中表示的基本等價(jià)類可以用的基本等價(jià)類的組合來(lái)表示。3.6 決策表對(duì)于前面提到的知識(shí)，可以用決策表來(lái)描述其表示方法，它對(duì)于描述知識(shí)是非常重要的。表中首先給了條件屬性，結(jié)果為決策屬性，一些問(wèn)題都可用它來(lái)表達(dá)。對(duì)于一個(gè)知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)，在中所有對(duì)象構(gòu)成的集合稱為，為描述對(duì)象的屬性集合，、分別被稱為條件和決策屬性集，既有條件屬性又有決策屬性的知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)可用決策表進(jìn)行描述，記為，簡(jiǎn)寫(xiě)為決策表。不可分辨關(guān)系稱為條件類， 稱為決策類。另外，該表處理都是離散型數(shù)據(jù)。若數(shù)據(jù)為連續(xù)型，需先將其變?yōu)殡x散型。3.7 決策表的約簡(jiǎn)3.7.1 屬性約簡(jiǎn)屬性的最佳約簡(jiǎn)的求取是約簡(jiǎn)的最終目標(biāo)。其定義的標(biāo)準(zhǔn)：在保證原有信息數(shù)量的

46、基礎(chǔ)上，通過(guò)約簡(jiǎn)使屬性為最少，或者決策規(guī)則最優(yōu)，或者總的數(shù)據(jù)約簡(jiǎn)量為最大。在信息系統(tǒng)中，每一個(gè)對(duì)象就是系統(tǒng)中條件屬性的屬性值。然而，中的某些屬性可能是冗余的，因?yàn)樗麄儾荒芙o中的對(duì)象提供任何附加信息。首先將設(shè)為條件屬性的非空子集，若有子集,存在關(guān)系，那就稱為屬性的依賴集，若不是，則為獨(dú)立集。如果是獨(dú)立集，且存在關(guān)系，則稱是的約簡(jiǎn)，從上述得知，的約簡(jiǎn)是條件屬性的最大獨(dú)立集。將的全部約簡(jiǎn)簇設(shè)為。對(duì)于屬性，如果滿足關(guān)系，則稱a為中不可省略的，相反，稱a為中可省略的。中所有不可省略屬性集的集合稱為的核，換而言之，的所有約簡(jiǎn)簇包含了的核，且存在關(guān)系：。3.7.2 屬性約簡(jiǎn)方法1. Pwalawk約簡(jiǎn)方法首

47、先介紹一下Pwalawk的約簡(jiǎn)方法，對(duì)于該方法，可以對(duì)其進(jìn)行如下約簡(jiǎn)，在決策表中，任意一個(gè)條件屬性，稱之為，將對(duì)其約簡(jiǎn)，至條件屬性集合不能再約簡(jiǎn)：對(duì)于一個(gè)決策屬性，若要被刪除后使得不影響其結(jié)果，這就說(shuō)明該屬性是可以被刪除的。相反，若刪除后會(huì)影響結(jié)果，則說(shuō)明其是不能被刪除的決策屬性。相對(duì)決策屬性是必要的。2. 基于可辨識(shí)矩陣的啟發(fā)式算法利用可辨識(shí)矩陣能夠?qū)傩赃M(jìn)行約簡(jiǎn)。基于此，通過(guò)可辨識(shí)矩陣演繹出不少啟發(fā)式約簡(jiǎn)算法。該類方法首先需要獲得可辨識(shí)矩陣，然后通過(guò)其求出屬性核，利用某種啟發(fā)式規(guī)則將屬性加入屬性核，滿足條件后最終結(jié)束?，F(xiàn)今國(guó)內(nèi)國(guó)外有很多優(yōu)秀的啟發(fā)式算法，利用核的概念作為起始點(diǎn)來(lái)進(jìn)行約簡(jiǎn)，將

48、其落實(shí)為最小的約簡(jiǎn)。該方法的啟發(fā)規(guī)則是利用屬性的重要性，它的過(guò)程是這樣的，將其按重要性劃分，按其大小順序進(jìn)行排列，依次加入屬性，直到結(jié)束，下一步要依次觀察各個(gè)屬性，若刪除后對(duì)其約簡(jiǎn)結(jié)果是否產(chǎn)生影響，不影響，則刪除。3. 遺傳算法適值函數(shù)和表示方法是用來(lái)區(qū)分利用各種遺傳算法來(lái)計(jì)算簡(jiǎn)約的兩個(gè)方面。現(xiàn)介紹的這個(gè)遺傳算法，它是眾多方法中較為有代表性的方法:每個(gè)位串代表可辨識(shí)矩陣的一項(xiàng)，若該屬性存在，則某位是1，否則不存在。也就是說(shuō)每一個(gè)位串是一個(gè)約簡(jiǎn)的候選。該適值函數(shù)為如下定義: （3-2）說(shuō)明如下：表示屬性集合的長(zhǎng)度，中1的個(gè)數(shù)為。是能區(qū)分的對(duì)象組合的個(gè)數(shù)。是對(duì)象的個(gè)數(shù)。在初始化時(shí)，可以將核或者必要

49、的屬性加入，來(lái)加速算法的收斂速度。該函數(shù)前部分是想讓的長(zhǎng)度盡可能的小。后部分想讓該算法可以區(qū)分的對(duì)象盡可能多。4. 擴(kuò)展法則約簡(jiǎn)算法“強(qiáng)等價(jià)”這個(gè)概念發(fā)展為擴(kuò)展法則，它可以將可辨識(shí)函數(shù)快速簡(jiǎn)化。如果兩個(gè)屬性在可辨識(shí)函數(shù)中同時(shí)出現(xiàn)或不出現(xiàn)，則稱之為局部強(qiáng)等價(jià)，當(dāng)兩個(gè)屬性滿足上述條件，就可將之化簡(jiǎn)為一個(gè)屬性。該算法不但可以處理較大的數(shù)據(jù)集而且它的約簡(jiǎn)速度較其它算法快很多。3.7.3 屬性值約簡(jiǎn)屬性值約簡(jiǎn)是通過(guò)對(duì)決策表中所列舉的信息進(jìn)行逐行檢查，將所有冗余信息刪除，其前提是刪去后不得妨礙決策表的規(guī)則表達(dá)，這個(gè)過(guò)程就是屬性值的約簡(jiǎn)過(guò)程。經(jīng)過(guò)屬性約簡(jiǎn)后，就可以得到?jīng)Q策表的屬性約簡(jiǎn)結(jié)果，接下來(lái)對(duì)屬性約簡(jiǎn)結(jié)

50、果進(jìn)行屬性值的約簡(jiǎn)，就可以得到?jīng)Q策表的最小約簡(jiǎn)，得出最終的決策規(guī)則。3.7.4 屬性值約簡(jiǎn)算法原始決策表經(jīng)過(guò)屬性約簡(jiǎn)后會(huì)得到一個(gè)新的決策表，對(duì)于這個(gè)新的決策表，將其中的一個(gè)樣本對(duì)應(yīng)生產(chǎn)一條決策規(guī)則。如此一來(lái)，約簡(jiǎn)后的決策表就成了一個(gè)規(guī)則集合。對(duì)于這個(gè)規(guī)則集合，普遍采用以下屬性值約簡(jiǎn)算法來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)化：對(duì)于規(guī)則集合中的某條規(guī)則，在不考慮其某一條件屬性的前提下，該規(guī)則不會(huì)與集合中其他規(guī)則發(fā)生任何沖突，那么將認(rèn)定為可以刪除該規(guī)則所包含的這一條件屬性。同理，當(dāng)刪除掉規(guī)則集合中所有的冗余條件屬性，就能得到條件屬性數(shù)目最少的規(guī)則集合。設(shè)約簡(jiǎn)后的決策表有個(gè)樣本，個(gè)條件屬性。屬性值約簡(jiǎn)算法的具體過(guò)程為：刪除決策表

51、的第行第列屬性值，將該決策規(guī)則剩余的個(gè)條件屬性與其余個(gè)樣本的對(duì)應(yīng)條件屬性進(jìn)行比較。如果條件屬性不同，即，表示該被刪除的條件屬性是冗余的，用*代替。如果條件屬性相同，即，再看決策屬性是否相同，即是否等于，等于表示該被刪除的條件屬性是冗余的，用*代替，反之就表示不是冗余的，保留該屬性值。具體流程如圖3-1。圖3-1 決策表屬性值約簡(jiǎn)流程圖3.8 本章小結(jié)本章主要介紹了粗糙集的基本理論知識(shí)，粗糙集理論的應(yīng)用過(guò)程首先是構(gòu)造知識(shí)的決策表。然后對(duì)所構(gòu)建的決策表在不損失原有信息的前提下進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)，最終得到屬性的最佳約簡(jiǎn)決策表。粗糙集理論中，約簡(jiǎn)算法有很多，每種算法都有每種算法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍，到現(xiàn)今為止

52、，沒(méi)有一種方法是最優(yōu)的，也沒(méi)有一種方法是最差的。所以這一直是眾多學(xué)者研究的內(nèi)容。第4章 Petri網(wǎng)的基本理論1962年，Carl A.Petri在自己的博士論文中首次提出了Petri網(wǎng)理論。當(dāng)時(shí)，他運(yùn)用該理論對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)事件之間因果關(guān)系進(jìn)行了描述。半個(gè)世紀(jì)以來(lái)，Petri網(wǎng)經(jīng)過(guò)不斷的豐富和發(fā)展，已經(jīng)日益完善。經(jīng)過(guò)一批批的學(xué)者和工程技術(shù)人員對(duì)Petri網(wǎng)的研究，Petri網(wǎng)在計(jì)算機(jī)、通信、自動(dòng)化、電力等很多領(lǐng)域得到了應(yīng)用廣泛。這些研究主要內(nèi)容如下：（1）針對(duì)Petri網(wǎng)模型的行為特性和分析方法進(jìn)行系統(tǒng)的研究；（2）為了提升Petri網(wǎng)模型的表達(dá)能力，對(duì)基本的Petri網(wǎng)進(jìn)行擴(kuò)展的研究。如：著色

53、Petri網(wǎng)，賦時(shí)Petri網(wǎng)等；（3）為了使Petri網(wǎng)成為一種適用范圍廣的高效工具，將其從計(jì)算機(jī)系統(tǒng)融入到其他領(lǐng)域的研究（4）為了解決Petri網(wǎng)模型應(yīng)用在大型復(fù)雜系統(tǒng)中存在狀態(tài)空間組合爆炸的問(wèn)題，對(duì)Petri網(wǎng)模型的簡(jiǎn)化進(jìn)行的研究；（5）為方便Petri網(wǎng)模型的設(shè)計(jì)與分析，進(jìn)行軟件開(kāi)發(fā)的研究。Petri網(wǎng)之所以備受學(xué)者和技術(shù)人員的關(guān)注，主要原因是它采用可視化圖形描述離散事件系統(tǒng)的靜態(tài)結(jié)構(gòu)及動(dòng)態(tài)行為，易于理解。同時(shí)因?yàn)镻etri網(wǎng)能夠描述離散事件系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，所以它不單可以抓住系統(tǒng)中事件的先后和異同步等特征，還可以反映系統(tǒng)的沖突、互斥以及系統(tǒng)不確定和鎖死的情況。4.1 Petri網(wǎng)的定義對(duì)于

54、一個(gè)離散事件系統(tǒng)，它的基本Petri網(wǎng)模型所包含的結(jié)構(gòu)元素為：庫(kù)所（，用圓圈 表示）、變遷（，用豎線 或者小矩形 表示）及有向?。ㄓ脦Ъ^的線表示）。庫(kù)所描述離散事件系統(tǒng)可能的狀態(tài)，變遷代表離散事件系統(tǒng)中可能事件，局部狀態(tài)與可能事件之間通過(guò)有向弧來(lái)建立聯(lián)系。庫(kù)所中包含托肯（）的數(shù)目是對(duì)于系統(tǒng)的狀態(tài)的描述。在Petri網(wǎng)模型中，用包含在庫(kù)所中的實(shí)心圓點(diǎn)（）表示托肯，其作用是描述它所在庫(kù)所的動(dòng)態(tài)情況。假如庫(kù)所中包含一個(gè)托肯，則表示該庫(kù)所實(shí)現(xiàn)一次，也就是該局部狀態(tài)滿足條件或結(jié)果是真；假如庫(kù)所中沒(méi)有托肯，則表示庫(kù)所沒(méi)有實(shí)現(xiàn)，也就是該局部狀態(tài)不滿足條件或結(jié)果是假。離散事件系統(tǒng)中滿足事件的發(fā)生條件是該事件

55、發(fā)生的前提，這一過(guò)程也叫做Petri網(wǎng)模型變遷的使能（）。對(duì)于Petri網(wǎng)模型里的某個(gè)變遷，把全部朝向它的弧所連接的庫(kù)所稱為它的輸入庫(kù)所，把全部從它開(kāi)始的弧所連接的庫(kù)所稱為它的輸出庫(kù)所。一個(gè)輸入庫(kù)所就是由變遷代表的事件的一個(gè)發(fā)生條件。一個(gè)事件的發(fā)生有時(shí)要多次滿足同一個(gè)條件，此時(shí)用弧的權(quán)值進(jìn)行表示。只要某個(gè)變遷的全部輸入庫(kù)所包含的托肯總數(shù)不小于連接這些庫(kù)與該變遷的弧的權(quán)值，該變遷就會(huì)被使能。被使能的變遷觸發(fā)后，在消耗全部輸入庫(kù)所中一部分托肯的同時(shí)，還將在每一個(gè)輸出庫(kù)所中產(chǎn)生一部分托肯，這部分托肯的數(shù)量就是連接變遷和該輸出庫(kù)所的弧的權(quán)。Petri網(wǎng)中變遷被使能與狀態(tài)轉(zhuǎn)換都只在局部發(fā)生。正是這種局部

56、狀態(tài)轉(zhuǎn)換的存在，才使Petri網(wǎng)模型可以對(duì)并行與分布事件的離散事件系統(tǒng)加以描述。定義4.1.1 Petri網(wǎng)的結(jié)構(gòu)定義為一個(gè)由四元組描述的有向圖。其中：（1）是庫(kù)所的全部集合，為庫(kù)所的數(shù)目（）；（2）是變遷的全部集合，為變遷的數(shù)目（）；（3）；（4）定義為從到弧的權(quán)（）的集合，是輸入函數(shù)，是非負(fù)整數(shù)集合；（5）定義為從到弧的權(quán)的集合，是輸入函數(shù)。在表示Petri網(wǎng)結(jié)構(gòu)的有向圖中，若從到的輸入函數(shù)為，則記為，在從到的有向弧旁標(biāo)注，若從到的輸出函數(shù)為，則記為，在到的有向弧旁標(biāo)注。當(dāng)時(shí)，則不必標(biāo)注。當(dāng)或者時(shí)，不必畫(huà)弧。和均可用的非負(fù)整數(shù)矩陣來(lái)表示，關(guān)聯(lián)矩陣就是與的差。也就是： （4-1）以一個(gè)Pet

57、ri網(wǎng)結(jié)構(gòu)為例，按照定義4.1.1的描述為：，；，；，；，；，則該網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖形如圖4-1所示。圖4-1 Petri網(wǎng)的結(jié)構(gòu)圖形示例該P(yáng)etri網(wǎng)輸入輸出函數(shù)的矩陣表示形式如下： 因此可求得該網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)矩陣為：定義4.1.2 Petri網(wǎng)的標(biāo)識(shí)定義為用五元組進(jìn)行表示。即：。其中：（1）是由定義4.1.1確定的，為Petri網(wǎng)的結(jié)構(gòu)。（2）是一個(gè)列向量，第個(gè)庫(kù)所包含的托肯數(shù)目就是第個(gè)元素的取值，該向量定義為Petri網(wǎng)的標(biāo)識(shí)。各個(gè)庫(kù)所的初始狀態(tài)用初始標(biāo)識(shí)進(jìn)行表示。在圖4-1中，根據(jù)各個(gè)庫(kù)所包含的托肯數(shù)目，可以得出，其中，。4.2 Petri網(wǎng)的運(yùn)行規(guī)則在Petri網(wǎng)的理論中，變遷用來(lái)描述整個(gè)離散事件系統(tǒng)中的一個(gè)事件。如果該事件滿足了前提條件后發(fā)生了，則它被使能（）。變遷使能所要滿足的前提條件用的輸入庫(kù)