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摘要：電力系統電氣工程設計涉及到的知識點比較多，且許多知識點的內容都具有不確定性特點。以模糊推理機制為研究的基礎，結合當前電力系統電氣工程智能設計工作開展的情況，分別提出模糊推理機制下的電力系統電氣工程項目智能設計方式。

關鍵詞：模糊推理機制；電力系統；電氣工程；智能設計

0引言

電力系統智能設計，是世界各國都比較關注的一個領域，對推動社會發展具有十分重要的意義。但是國內在該方面的發展速度比較慢，停留在精確推理專家系統技術層面，亟需進行完善。經過多年來的不斷發展，人們開始將智能技術融入到變壓器保護系統及其相對應的直流系統設計環節中，使用效果良好。但是通過總結近年來的使用情況發現，許多項目設計工作都存在人機交互的問題，全面回避了各種模糊知識點處理環節，同時也影響著智能設計工作的正常進行。

1智能化技術與電氣工程的融合

1.1通過智能化技術提升電氣工程項目自動化控制質量

通過智能控制的方式，將各種智能化技術融入到電氣工程項目自動化控制模式中，不僅可以提升電氣工程項目控制質量，甚至還可以做到無人操控，減少了人工成本。在對電氣系統故障進行診斷、進行處理的過程中，工作人員可以通過計算機系統來控制電氣系統，讓電氣系統可以正常運行，同時也可以起到監督電氣系統運行狀態的作用。智能化的系統控制方式優勢顯著，在許多領域都有所應用。

1.2通過智能化技術對電氣系統進行優化

在工作開展的過程中，負責對電氣設備進行監測的工作人員會時長接觸、維修變壓器等電氣設備，但是卻很難對這些設備可能會發生的故障進行預測，所以需要通過智能化技術的方式來預測電氣工程項目系統運行狀態，如果系統即將發生問題，可以通過該設備進行預測，并給出相應的問題解決方式，避免產生嚴重的故障。

1.3通過智能化技術對設備設計進行優化

要對設備設計過程進行優化，項目設計人員必須要熟練掌握各種電路以及電氣方面的知識點，同時還要有相當豐富的日常工作經驗，才能勝任各種任務，這也從側面提升了工作人員的日常工作壓力，國內這些方面的經驗也相對匱乏。在對設備進行設計的時候，需要使用計算機等軟件進行輔助，不僅可以提升項目設計方案質量，同時還可以減少不必要的項目設計經費以及在項目設計方面消耗掉的時間。

2電氣工程項目設計數據結構與表達方式

將繼電保護作為系統構建的基礎，對系統的設計過程及數據進行詳細劃分，一般可以分成3個不同的階段。利用用戶界面來構建一次性系統結構，并滿足參數與繼電保護系統等方面的數據需求。整個過程中出現的各種數據全都可以當作項目設計起初的參數結構及用戶輸入點。之后再通過項目設計推理等形式來構建出項目的中間狀態，分別從項目繼電保護系統結構以及項目參數數據庫等諸多方面來實現目標起初設計狀態。不同的數據代表了不同狀態下的系統設計條件以及系統的設計對象存在形式。系統設計成果涉及到大量的數據圖形，可以對這些數據圖形進行處理，搭配事例推理等模式，提升推理結果準確性。

3模糊邏輯系統研究

3.1模糊產生器研究

模糊生產器最關鍵的功能是通過模糊生產器將傳統的精確數學量進行轉化，將數學研究中常見的公式、規則等變成模糊數學量，將所有確定的問題轉換成不確定模糊問題，便于工作人員對問題進行分析。

3.2模糊規則庫研究

模糊規則庫包含的知識點比較豐富，不僅有專家知識，同時還包含了許多工作人員日常工作過程中所會攢下的經驗，可以利用這些經驗來實現項目經營目標。如果模糊生產器可以對精確的量進行轉換，并將這些量轉換成模糊量，便可以對所有的模糊規則進行深入分析及歸納。

3.3模糊推理機研究

利用模糊推理機來對各種模糊的規則以及模糊量進行全面總結，得出最終的結算結果。

4電氣工程項目設計模糊事實表達

工作人員在對電氣工程項目進行設計的過程中，經常會遇到各種參量，并將這些參量當成精確值進行運算。這種運算模式，不僅要項目設計人員參與判斷，同時還需要項目設計人員對工作的細節進行劃分、對事實進行模糊處理，最終實現模糊設計推理。比如對發電機進行保護設計的過程中，因為受到發電機容量等諸多因素的限制，工作人員需要使用一些比較具體的數值來表示容量，并結合短路電流計算以及保護整定等形式來提升項目計算結果的準確性。搭配不同類型的模糊語言來對目標進行描述，并對保護系統方案進行設計。可以將所有模糊詞匯都當成元素來看待，利用項目目標元素來構成模糊集，讓模糊集可以全面覆蓋到所有項目取值范圍區間中。項目參量所選用的數值，可以囊括多個目標元素，這些元素可以是發電機容量，也可以是小型機組或者中型機組的元素。對目標元素程度進行量化處理，并將已經明確的數值進行轉化，轉變成模糊數值。假定目標U屬于普通設計的參量集合，將x設為U所有取值范圍中的變量，可以得出F（f）=（f1，f2，…fn），這是U模糊子集的一種表現形式。這種參量配合模糊語言集合當中的某一元素，即可構成模糊事實。所有的項目模糊程度都可以通過計算機信度概念的方式來表達，這種模糊通常可以表達為式（1）和式（2）。

5模糊神經網絡的學習算法

模糊神經網是近年來逐漸得到發展的一種網絡模式，雖然在上世紀就有專家學者開始對神經網絡模糊集理論問題進行研究，但是并沒有得出具體的項目研究結果，同時也沒有取得專業人士的關注，所以在系統性研究方面存在一定的欠缺，導致其發展速度緩慢。國內在該技術使用的前期，曾經單獨使用過人工智能技術與人工神經網絡等，但是使用效果并不理想。在模糊神經網絡構建過程中，經常會出現各種不同形式的問題，很難滿足工作人員使用的要求。在之后的一段時間里，隨著科學技術的不斷發展，人們開始將人工智能技術與模糊推理技術相互融合，并取得了一定的使用效果。隨后模糊神經網絡模型產生，根據不同系統的實際情況來對模型進行更加全面且更加深入的研究，從模糊神經網絡輸入層、模糊神經網絡輸出層以及模糊神經網絡單元等多個方面出發，分別組成不同網絡層，利用逐層向前的方式來提升網絡層使用質量。這種模糊神經網絡還有隱藏的層節點在其中，可以通過層節點來對目標系統進行處理，并控制信號之間的關系，擬定不同反應關系及不同的反應規則內容。還可以綜合各種專家經驗以及專業化的知識點，將這些知識點融入到目標網絡當中。要從根本上對模糊神經網絡進行完善，就必須要先對其進行分組，分別從隱層數與節點數等多個角度出發，相互不僅要相互連接，還要做好連接權系數處理細節。隨著時間的不斷發展，模糊神經網絡模型已經越來越完善，所以相關工作人員完全可以按照自己的需求來選擇不同的模型，并對模型進行設計。

6結束語

從多個角度，對模糊推理機制在電力系統電氣工程項目智能設計中的應用方式進行闡述，并提出了具體化的項目設計方法，希望為后續工作的開展提供參考。

參考文獻

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［3］李紹金，周任軍，周勝瑜，等.電力系統環保經濟負荷分配的模糊自修正粒子群算法［J］.電力系統保護與控制，2014（8）:15-21.

作者：劉校明 單位：華南理工大學廣州學院