模糊推理机制在电气工程设计中的运用范文

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摘要：电力系统电气工程设计涉及到的知识点比较多，且许多知识点的内容都具有不确定性特点。以模糊推理机制为研究的基础，结合当前电力系统电气工程智能设计工作开展的情况，分别提出模糊推理机制下的电力系统电气工程项目智能设计方式。

关键词：模糊推理机制；电力系统；电气工程；智能设计

0引言

电力系统智能设计，是世界各国都比较关注的一个领域，对推动社会发展具有十分重要的意义。但是国内在该方面的发展速度比较慢，停留在精确推理专家系统技术层面，亟需进行完善。经过多年来的不断发展，人们开始将智能技术融入到变压器保护系统及其相对应的直流系统设计环节中，使用效果良好。但是通过总结近年来的使用情况发现，许多项目设计工作都存在人机交互的问题，全面回避了各种模糊知识点处理环节，同时也影响着智能设计工作的正常进行。

1智能化技术与电气工程的融合

1.1通过智能化技术提升电气工程项目自动化控制质量

通过智能控制的方式，将各种智能化技术融入到电气工程项目自动化控制模式中，不仅可以提升电气工程项目控制质量，甚至还可以做到无人操控，减少了人工成本。在对电气系统故障进行诊断、进行处理的过程中，工作人员可以通过计算机系统来控制电气系统，让电气系统可以正常运行，同时也可以起到监督电气系统运行状态的作用。智能化的系统控制方式优势显著，在许多领域都有所应用。

1.2通过智能化技术对电气系统进行优化

在工作开展的过程中，负责对电气设备进行监测的工作人员会时长接触、维修变压器等电气设备，但是却很难对这些设备可能会发生的故障进行预测，所以需要通过智能化技术的方式来预测电气工程项目系统运行状态，如果系统即将发生问题，可以通过该设备进行预测，并给出相应的问题解决方式，避免产生严重的故障。

1.3通过智能化技术对设备设计进行优化

要对设备设计过程进行优化，项目设计人员必须要熟练掌握各种电路以及电气方面的知识点，同时还要有相当丰富的日常工作经验，才能胜任各种任务，这也从侧面提升了工作人员的日常工作压力，国内这些方面的经验也相对匮乏。在对设备进行设计的时候，需要使用计算机等软件进行辅助，不仅可以提升项目设计方案质量，同时还可以减少不必要的项目设计经费以及在项目设计方面消耗掉的时间。

2电气工程项目设计数据结构与表达方式

将继电保护作为系统构建的基础，对系统的设计过程及数据进行详细划分，一般可以分成3个不同的阶段。利用用户界面来构建一次性系统结构，并满足参数与继电保护系统等方面的数据需求。整个过程中出现的各种数据全都可以当作项目设计起初的参数结构及用户输入点。之后再通过项目设计推理等形式来构建出项目的中间状态，分别从项目继电保护系统结构以及项目参数数据库等诸多方面来实现目标起初设计状态。不同的数据代表了不同状态下的系统设计条件以及系统的设计对象存在形式。系统设计成果涉及到大量的数据图形，可以对这些数据图形进行处理，搭配事例推理等模式，提升推理结果准确性。

3模糊逻辑系统研究

3.1模糊产生器研究

模糊生产器最关键的功能是通过模糊生产器将传统的精确数学量进行转化，将数学研究中常见的公式、规则等变成模糊数学量，将所有确定的问题转换成不确定模糊问题，便于工作人员对问题进行分析。

3.2模糊规则库研究

模糊规则库包含的知识点比较丰富，不仅有专家知识，同时还包含了许多工作人员日常工作过程中所会攒下的经验，可以利用这些经验来实现项目经营目标。如果模糊生产器可以对精确的量进行转换，并将这些量转换成模糊量，便可以对所有的模糊规则进行深入分析及归纳。

3.3模糊推理机研究

利用模糊推理机来对各种模糊的规则以及模糊量进行全面总结，得出最终的结算结果。

4电气工程项目设计模糊事实表达

工作人员在对电气工程项目进行设计的过程中，经常会遇到各种参量，并将这些参量当成精确值进行运算。这种运算模式，不仅要项目设计人员参与判断，同时还需要项目设计人员对工作的细节进行划分、对事实进行模糊处理，最终实现模糊设计推理。比如对发电机进行保护设计的过程中，因为受到发电机容量等诸多因素的限制，工作人员需要使用一些比较具体的数值来表示容量，并结合短路电流计算以及保护整定等形式来提升项目计算结果的准确性。搭配不同类型的模糊语言来对目标进行描述，并对保护系统方案进行设计。可以将所有模糊词汇都当成元素来看待，利用项目目标元素来构成模糊集，让模糊集可以全面覆盖到所有项目取值范围区间中。项目参量所选用的数值，可以囊括多个目标元素，这些元素可以是发电机容量，也可以是小型机组或者中型机组的元素。对目标元素程度进行量化处理，并将已经明确的数值进行转化，转变成模糊数值。假定目标U属于普通设计的参量集合，将x设为U所有取值范围中的变量，可以得出F（f）=（f1，f2，…fn），这是U模糊子集的一种表现形式。这种参量配合模糊语言集合当中的某一元素，即可构成模糊事实。所有的项目模糊程度都可以通过计算机信度概念的方式来表达，这种模糊通常可以表达为式（1）和式（2）。

5模糊神经网络的学习算法

模糊神经网是近年来逐渐得到发展的一种网络模式，虽然在上世纪就有专家学者开始对神经网络模糊集理论问题进行研究，但是并没有得出具体的项目研究结果，同时也没有取得专业人士的关注，所以在系统性研究方面存在一定的欠缺，导致其发展速度缓慢。国内在该技术使用的前期，曾经单独使用过人工智能技术与人工神经网络等，但是使用效果并不理想。在模糊神经网络构建过程中，经常会出现各种不同形式的问题，很难满足工作人员使用的要求。在之后的一段时间里，随着科学技术的不断发展，人们开始将人工智能技术与模糊推理技术相互融合，并取得了一定的使用效果。随后模糊神经网络模型产生，根据不同系统的实际情况来对模型进行更加全面且更加深入的研究，从模糊神经网络输入层、模糊神经网络输出层以及模糊神经网络单元等多个方面出发，分别组成不同网络层，利用逐层向前的方式来提升网络层使用质量。这种模糊神经网络还有隐藏的层节点在其中，可以通过层节点来对目标系统进行处理，并控制信号之间的关系，拟定不同反应关系及不同的反应规则内容。还可以综合各种专家经验以及专业化的知识点，将这些知识点融入到目标网络当中。要从根本上对模糊神经网络进行完善，就必须要先对其进行分组，分别从隐层数与节点数等多个角度出发，相互不仅要相互连接，还要做好连接权系数处理细节。随着时间的不断发展，模糊神经网络模型已经越来越完善，所以相关工作人员完全可以按照自己的需求来选择不同的模型，并对模型进行设计。

6结束语

从多个角度，对模糊推理机制在电力系统电气工程项目智能设计中的应用方式进行阐述，并提出了具体化的项目设计方法，希望为后续工作的开展提供参考。

参考文献

［1］吴旭，张建华，赵天阳，等.基于模糊聚类和模糊推理的电网连锁故障预警方法［J］.电网技术，2013（6）:1659-1665.

［2］陈静，李华强，郑武，等.基于全局模糊指标的电力系统在线安全评估［J］.电力系统保护与控制，2011（18）:93-98.

［3］李绍金，周任军，周胜瑜，等.电力系统环保经济负荷分配的模糊自修正粒子群算法［J］.电力系统保护与控制，2014（8）:15-21.

作者：刘校明 单位：华南理工大学广州学院