专利名称：基于知识协同的虚拟电力操作评价分析方法
技术领域：
本发明涉及电力系统中的评价分析技术，其应用于具有实时智能评价指导功能的 培训仿真智能评价指导系统，为电力系统工作人员提供了较智能的仿真操作运行培训环 境，具有重要的工程实践意义。
背景技术：
随着我国电力工业的迅猛发展，电力运行人员的岗位操作技能是影响电力系统安 全可靠运行的重要因素之一，对电力运行人员的操作技能的要求越来越高。但对电力系统 的操作不允许随意进行，而电力系统的事故一般又很少发生，这些客观制约使运行人员难 以在电力系统的正常运行状况下和事故处理中得到充分的训练。一旦遇到操作或突发事 故，常常因处理不当，造成误操作从而使事故扩大。目前传统的培训模式(数理统计法、专 家评价法、模糊综合评价法、神经网络法、区间分析法等)缺乏真实感，主观性较强，只是从 定性角度评价，难以从复杂、不确定的数据输入中得到确定的推断，而且评价不够全面。在 很多的培训仿真系统中没有实时指导功能，在很大程度上由教员人工指导完成。此外，一些 评价系统只针对某种电力培训仿真系统而言，具行一定的局限性。它作为培训电网知识的 一个重要组成部分，对电网的安全稳定运行、排除故障及仿真起着非常重要的作用。
发明内容
基于上述分析，本发明一套新型电力培训智能评价分析系统。通过重申电力系统 运行的操作规程，将任务操作灵活地组成各种不同的操作序列，形成不断扩充的操作规则 库；在系统运行时，根据不同的要求分别选取合适的知识构成不同的操作序列进行比对，进 而根据比对率的大小实现序列比对器的功能；选取合适的数据挖掘算法，对正反协同比对 器的知识进行数掘挖掘，存储该评价指导系统的专门知识，包括事实、可行操作与规则等； 协同推理机不仅仅是简单地进行搜索，而且能够根据知识进行深度推理并导出结论。本发明的目的在于解决现有技术存在的问题，提供一种基于知识协同的虚拟电力 操作评价分析的方法及系统。本发明的技术方案是一种基于知识协同的虚拟电力操作评价分析的方法，至少 又如下过程和步骤组成一种基于知识协同的虚拟电力操作的评价分析方法，其特征是至少由如下过程和 步骤组成(1)将系列操作序列信息传送到序列比对器中，调用操作规则库及前后序列比对 方法对关键序列进行分析比对，得出操作序列是否正确；(2)将正确的操作序列信息传送到正协同比对器中，正协同比对器调用操作规则 库前后序列比对方法确定是否为挖掘序列，是，则将其传送至协同推理机，否则直接传至评 价指导器；(3)将错误的操作序列信息则传送到反协同比对器中，调用操作规则库及前后序
3列比对方法对其进行分析比对处理后，将其传送到协同推理机；(4)协同推理机接收到的正反协同比对器传来的挖掘序列，经推理操作序列所涵 盖的知识后，传送至评价指导器；(5)评价指导器把整合后的推理结果进行评价和指导，并将得到的知识反馈给知 识库，进而调整知识库；序列比对器，采用前后序列比对方法将判断结果传送至正、反协同比对器；正、反 协同比对器，采用前后序列比对算法，在其运行完成后需立即将结果传送至协同推理机中； 协同推理机采用相关的数据推理算法，在其全部运行完成后可将结果发送至评价指导器 中，并协同调用操作规则库、知识库，最后重写知识库。本发明是基于知识协同的虚拟电力操作评价分析方法及系统，利用合理的知识表 达方式描述操作规则之间的逻辑关系，采取前后比对算法对操作序列进行比对，可挖掘序 列根据比对率的大小进行分析和判断。对操作规则库和知识库协同的调用，重写知识库，对 操作运行人员培训效果的可信度会有明显提高。
图1为本发明的系统构成图；图2为本发明中的系统流程图。
具体实施例方式现通过附图并结合具体实施方式
对本发明进一步说明如下。实施例1:从图1可见，一种基于知识协同的虚拟电力操作评价分析系统，是由序列比对器、 正协同比对器、反协同比对器、协同推理机、评价指导器、操作规则库和知识库组成；操作 序列与序列比对器相连；操作规则库与序列比对器相连；序列比对器分别与正协同比对器 和反协同比对器相连；正反协同比对器均与协同推理机相连；协同推理机与评价指导器相 连；评价指导器与知识库相连；知识库分别与正、反协同比对器、协同推理机相连。实施例2:见图2，一种基于知识协同的虚拟电力操作评价分析的方法，至少由如下过程利步 骤组成(1)将系列操作序列信息传送到序列比对器中，调用操作规则库及前后序列比对 方法对关键序列进行分析比对，得出操作序列是否正确；(2)将正确的操作序列信息传送到正协同比对器中，正协同比对器调用操作规则 库前后序列比对方法确定是否为挖掘序列，是，则将其传送至协同推理机，否则直接传至评 价指导器；(3)将错误的操作序列信息则传送到反协同比对器中，调用操作规则库及前后序 列比对方法对其进行分析比对处理后，将其传送到协同推理机；(4)协同推理机接收到的正反协同比对器传来的挖掘序列，经推理操作序列所涵 盖的知识后，传送至评价指导器；(5)评价指导器把整合后的推理结果进行评价和指导，并将得到的知识反馈给知
4识库，进而调整知识库；序列比对器，采用前后序列比对方法将判断结果传送至正、反协同比对器；正、反 协同比对器，采用前后序列比对算法，在其运行完成后需立即将结果传送至协同推理机中； 协同推理机采用相关的数据推理算法，在其全部运行完成后可将结果发送至评价指导器 中，并协同调用操作规则库、知识库，最后重写知识库。其中具体实施方式
如下1)操作序列送到序列比对器中，设置一个游标，游标逐步的取出操作序列中的每 一条操作序列，设一个标识符flag = 0 ；2)游标把取出的操作序列和规则库中的关键操作序列进行比较，如果完全吻合 则flag加1，假设关键操作序列有η个操作，而比对后flag = N，此时的比对率为L = N/ n*100%,对关键序列进行比对时采用了前后序列比对方法，此方法的流程是①假设一操作序列为al，a2，......，ai_l，ai，ai+1,......, an,其关键操作序列为bl，b2，......，bj-1，bj，bj+1,......，bm，其中 m< =
η (m ^ η)②对于b j来说，在其前有j_l个操作，而与标准知识库的进行比对后，完全吻合的 有tj个操作，则比对率Lj = tj/j-l*X 100% ；③对于b j来说，在其后有m-j+1个操作，而与标准知识库的进行比对后，完全吻合 的有Pj个操作，则比对率Lm-j+1 = pj/m-j+l*x 100% ；④由2)和3)得出一个估值点(Lj，Lm-j+1)，其中j = 1,2,......，m ；⑤对于这组操作序列的关键序列最终转化为估值序列，即[(L0, L m)，(Li, L m_l)，…，(Lj-I，Lm-j+1)，…，(Lm-1, Ll)]3)如果关键序列得到的估值序列的估值点均为(1，1)，则把这条操作序列送到正 协同比对器中进行处理，对此操作序列进行全序列比对，同时也采用了前后序列比对方法， 此方法的流程是①假设一操作序列为al，a2，......，ai_l，ai, ai+1,......, an,②对于ai来说，在其前有i-Ι个操作，而与标准知识库的进行比对后，完全吻合的 有ti个操作，则比对率Li = ti/i-l*X100% ；③对于ai来说，在其后有η-i+l个操作，而与标准知识库的进行比对后，完全吻合 的有Pi个操作，则比对率Ln-i+1 = pi/n-i+l*X100% ；④由2)和3)得出一个估值点(Li，Ln-i+Ι)，其中i = 1，2，......,η ；⑤对于这组操作序列的关键序列最终转化为估值序列，即[(L0, L η)，(Li, Ln-I)，· · ·，(Li_l，Ln-i+1)，· · ·，(Ln-1, Ll)]在正协同比对器中，除关键操作序列正确外，其他操作也完全正确，此操作序列就 是不可挖掘序列，直接传送到评价指导器中；而除关键操作序列正确外，其他操作有错误 的，此操作序列就是可挖掘序列，把其传送到协同推理机中进行推理；4)否则，则送到反协同比对器中采用前后序列比对方法进行处理；在反协同比对器中，由于关键操作序列不正确，所以此序列一定是可挖掘序列，同 样把其传送到协同推理机中进行推理；5)最后在评价指导器中进行评价，进而把知识反馈到知识库中。
权利要求
一种基于知识协同的虚拟电力操作的评价分析方法，其特征是至少由如下过程和步骤组成(1)将系列操作序列信息传送到序列比对器中，调用操作规则库及前后序列比对方法对关键序列进行分析比对，得出操作序列是否正确；(2)将正确的操作序列信息传送到正协同比对器中，正协同比对器调用操作规则库前后序列比对方法确定是否为挖掘序列，是，则将其传送至协同推理机，否则直接传至评价指导器；(3)将错误的操作序列信息则传送到反协同比对器中，调用操作规则库及前后序列比对方法对其进行分析比对处理后，将其传送到协同推理机；(4)协同推理机接收到的正反协同比对器传来的挖掘序列，经推理操作序列所涵盖的知识后，传送至评价指导器；(5)评价指导器把整合后的推理结果进行评价和指导，并将得到的知识反馈给知识库，进而调整知识库；序列比对器，采用前后序列比对方法将判断结果传送至正、反协同比对器；正、反协同比对器，采用前后序列比对算法，在其运行完成后需立即将结果传送至协同推理机中；协同推理机采用相关的数据推理算法，在其全部运行完成后可将结果发送至评价指导器中，并协同调用操作规则库、知识库，最后重写知识库。
2.根据权利要求1所述的序列比对器以使用的前后序列比对方法，其特征是至少由如 下过程和步骤组成(1)设置一个游标，游标逐步的取出操作序列中的每一条操作序列，设一个标识符 flag = 0 ；游标把取出的操作序列和规则库中的操作序列进行比较，如果完全吻合则flag 加1，假设操作序列有η个操作，而比对后flag = N，此时的比对率为L = Ν/ηX 100% ；假 设游标读出的操作序列为al，a2，......，ai-1，ai，ai+1,......, an,(2)对于ai来说，在其前有i_l个操作，而与标准知识库的进行比对后，完全吻合的有ti个操作，则比对率Li = ti/i-lX100% ；(3)对于ai来说，在其后有η-i+l个操作，而与标准知识库的进行比对后，完全吻合的有Pi个操作，则比对率Ln-i+1 = pi/n-i+lX100% ；(4)由(2)和(3)得出一个估值点(Li，Ln-i+Ι)，其中i = 1，2，......,η；(5)对于这组操作序列的关键序列最终转化为估值序列，即[(L0, Ln)，(Li, L η_1)，…，(Li_l，L η-i+l)，…，(Ln-1, Ll)](6)当估值序列中的每一个估值点为(1，1)，则判断该操作序列为正确，否则判断为不 正确。
全文摘要
本发明提出了一种基于知识协同的评价分析的方法，其应用于虚拟电力操作的评价与指导。首先，把一系列的操作序列传送到序列比对器中，调用操作规则库，对比两者之间的差别，得到比对结果；其次，把得到的比对结果按正误分别传送到正反协同比对器中；然后，正反协同比对器通过调用知识库，把所得到的可挖掘序列传送到协同推理机中；最后，把协同推理机推理出的知识，送到评价指导器中对其进行指导与评价，并将评价结果写入知识库。在此评价分析系统中，对规则库和知识库协同调用，大大提高了虚拟电力操作培训效果的可信度，从而使直接准确地进行定量评价成为可能。
文档编号G06F19/00GK101916328SQ20101023908
公开日2010年12月15日 申请日期2010年7月23日 优先权日2010年7月23日
发明者孟凡奇, 曲朝阳, 王敬东, 董如意, 邹秀丽 申请人:东北电力大学