автореферат диссертации по энергетике, 05.14.02, диссертация на тему:Применение методов распознавания образов для экспресс оценки состояния электрических систем при больших возмущениях

московский ордена ленина и ордена октябрьсжоя револщии энергегичеокии институт

На правах рукописи

Куен Зуи Ань

применение методов распознавания образов для экспресс оценки соотоянил электрических скстш при болыеих бсшущенипх

специальность: 05.14.02 - Электрические станции (олактрнчоская часть), сатп, электроэнергетические система и управление имя

АВТОРЕОЕРАТ диссертаци». на соискание ученой отепапп капдидата технических паук

Москва

1993

Работа выполнена на кафедра электроэнергетических систем Московского ордена Ленина и ордена Октябрьское революции энергетического института.

Научный руководитель : кандидат технических наук,

доцант Е. В. Путятин Официальные оппоненты: доктор технических наук

В. А. Семенов кандидат технических наук, Л. В. Ирных

Ведущая организация : " В Н И И Э " г. Москва

Защита диссертации состоится 12 февраля 1993 года в 17 часов 30 шш на заседании специализированного совета K0S3.16.17 в Цосковском энергетическом институте, в аудитории Г-201.

Отзывы в двух экземплярах,заваренные печатьо просим присылать по адресу: 105835, ГСП, г. Москва, Е-250, уд. Красноказарменная, дом 14, учение совет 1Ш.

0 диссертацией можно ознакомиться в библиотеке КЗИ Атороферот разослав -20 января 1993 года.

Ученый секретарь специализированного совета К053.16.17.

кандидат технических наук, ____

доцант О. А. Барабанов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работа . Решение задач управления переходными процессами в влектровнергетической системе ( ЭЭС ) имеет важное значение для пошпения надежности и устойчивости ее работа. lio в настоящее время все трудности управления режимами ЭЭС связаны со сложность!) объекта управления,отсутствием строго математического описания протекающих в ней процессов , многокритериалыюстьп управления. Для оценки устойчивости ЭЭС при больших возмущониях традкциошше методы, использущие упрощенные системы уравнений, описывающих режим ЭХ , увеличение скорости сходимости итерационного процесса , сокращение мминного времени и памяти ЭВМ, оказывается неэффективными п ноудобгшми, особенно в условиях неопределенности, пеполпотн информации и жосткого ограничения времени расчета. Повтому задача пояска ноеых методов оценки режима ЭЭС в реальном вромони, не TpeOyrqin сложного математического моделирования ЭХ и слогсшх алгоритмов расчета,является актуальной . В последние годи существотшо результата получены на основе применшкя методов распознавания образов и знаний экспертов. Идоя состоит в том , что основная масса исходной схешга - режимной информации обрабатывается предварительно ( в режиме "ДО").Непосредственная оценка состояния ЭЭС определяется с помощью достаточно простых алгоритмов без решения системы

дифференциальных уравнений по данным о предшествующем нормальном режиме и возмущении.

Нельо диссертационной работы является совераенствованио алгоритмов и рззработка комплекса собственных программ для экспресс распознавания состояшя ЭЭС при больших возмущениях.

В соответствии с указанной цельв, основные задачи диссертационной работы состоят в следующем :

1. Развитие теории распознавания оСрвзов применительно к

задачам анализа режимов ЭЭС.

2. Разработка методики , алгоритмов и программ для оценки состояния ЭЭС па основе применения методов распознавания образов и знаний экспертов•

3. Применение полученных методов для распознавания аварийных ситуаций екной электрической системы Вьетнама (КО). Методы исследования. Исследования проводились с использованием теории распознавания образов , теории вероятности , теории

информации, вычислительных методов алгебры логики,методов анализа динамической устойчивости ЭЭС, методов программирования.

Паузная новизна диссертационной работы состоят в следящем:

1. Усовершенствованы алгоритмы распознавания состояния ЭЭС в условиях неопределенности, неполноты шкХюрмации и жесткого ограничения во временя.

2. Предложен эффективный метод обнаружения типичных обучащих образов с помощью понятий распознавания без учителя.

3. Разработан алгоритм распознавания образов на основе функции правдоподобия, в котором повышение точности распознавания достигоэтся учетом отличий корреляционных матриц.

4. Разработаны алгоритм и программа для представления распознаваемого состояния ЭЭС в виде изображающей точки на дисплее персонального компьютера.

Практическая ценность работы . Разработанные алгоратш и программы позволяет, по сравнения с судаствущпки методами , ивксЕмально уменьшить необходимое время для оценки состояния ЭЭС и повысить точность распознавания. Основным достоинством разработанных алгоритмов является то , что они тробувт минимального объема памяти и их реализация вэ сложна . Благодаря универсальному характеру разработанный комплекс программ "РАО" позволяет реаать шроккй круг гадач распознавания о вдонтЕфпсвцЕИ в оперто тика.

Апробация результатов работы . Оспошше положения диссертационной работы докладывались ва семинарах в ааседпшш кафедр! " апектроапэргетические системы " ЮИ.

Объем g состав -работа : Диссертация состоит из введения, четырех глав в заключения , нзложопшх па 124 стргпщаях машинописного текста, 2 прялохонаЭ в списки ;лтерзтура из 90 наименований , содарзит 29 рисунков, 12 таблиц . Общий объем диссертации - 233 страницы.

СОДЕРЯДНКЕ РАШШ

Еа введении кратко характеризуется актуальность теки и дается характеристика диссертационной работа.

В первой главе пригоден обзор катодов анализа динамической устойчивости ЭЭС. Отмечается, что при реализации способа " ДО " для определения динамической устойчивости ЭЭО могут применяться численные методы решения дифференциальных уравнений , методы.

.основанные на функциях Ляпунова , приближенные аналитические решения и т.д.. Для экспресс оценки динамической устойчивости простых ЭЭС (способ "ПОСЛЕ") можно применять методы,основанные на анализе зависимости A(t), а((t), a^t). Однако вышэуказашша методы требугт значительное время расчета, так как они основаны на решении системы дифференциальных и алгобреических уравнения, а состав которых входит множество параметров, описыващих состояния ЭЭС .Поэтому актуальна проблема применения катодов распознавания образов для оценка аварийных режимов ЭЭС в АСДУ. Время , необходимое для оценки устойчивости ЭЭС при применении методов распознавания,очень мало,что позволяет весь процесс распознавания свести только к определении злаченая репапцай функции , тающей достаточно проступ форму, п в состав которой входит только часть параметров,имевдая .информативность. В этой главе также предложены новые способы поникания э<1фоктивиостн и точности распознавания а наглядный способ представления результатов на дисплее.

go второй главе излагается порядок построения распознаний системы п проводится анализ методов растазнавяггия образов.Па первом этапа построения производится процедура норынровхи, так как значения признаков существенно отличается могду собой Нормировка значений признаков объектов производится по формуле (1) или (2):

" ( Xii " Xi«in >'< Х1яшх " Xl«in > < ' >

Xíí " 1 X1J " Ы(Х1) 17 0(Xi) ' { 2 }

где xí3 ,xj3 - Исходное и нормированное значение 1-го

признака 3-го объекта соответственно , И(х£) - Значение математического ожидания признака , oCXj) - Значение среднего квадратического отклонения признака х .

Одной из сложных задач теории распознавания является понижение размерности вектора измерений X с размерности Ы до меньшей размерности м , при котором распознавание выполняется быстрое и проще. На атом отапо реализованы 4 метода : метод сравнения вероятностных характеристик признаков (ЕХП) , метод информативных рвсстояннй(ЫИР),метод сравнения весовых коэффициентов признаков (ВКП), метод ШЩЛШ (МЕК) и алгоритм голосования.

С целью снижения длины обучапцей выборки производится процесо

выявления типичных образов на основа понятия распознавания без учителя. На 8том этапе рекомедованы к использованию 2 алгоритма: алгоритм максимально- минимального расстояния (Ш№) и алгоритм "К" средних.

При учете логических и качественных признаков необходимо кодировать количественные признаки в двоичном вида . Кодирование признаков кокет производиться вря квантовании на многих или двух уровнях. При квантовании на двух уровнях использованы 3 способа: кодирование по минимуму неопределенности решения Н(Х) ; по среднему значению математических ожидания признаков; по среднему значению максимальных и минимальных значений признаков.

Для распознавания объектов в работе использованы 5 методов: I- формализации знаний ; 2- функции расстояния ; 3- функции правдоподобия; 4- векторов сопоставления; 5 -вероятностный метод.

Пусть А1 - класс устойчивых режимов, - класс неустойчивых режимов.

Общая форма рапапдого правила имеет вид:

ЕСЛИ А, ТО В ИЛИ А ■» В (3)

где А - логическое выражение; В - шполышющий опэротор.

При применении мотода формализации знания коллектив решаиднх правил имеет вид:

ЕСЛИ Р1(Х)-1 , ТО X - устойчивый рекам

Рг(Х)»1 , ТО X - неустойчивый реши

Р, (Х)«0 и Рг(Х)-0 , ТО X - неопределенный роим

( * )

где Р1 (X) , Р2(Х) - продикаты , характеризуйте класс устойчивых и поустойчивых режимов,соответственно. Предикаты , выражащие основные закономерности, свойственные режимам классов, описываются логическими выражениями:

Р4(Х) - + х1...Хш + ... + х^.Хр.1 -1,2. ( 5 )

Для остальных катодов распознавания коллектив решающих правил имеет вид:

ЕСЛИ Е,(Х) > íj(X) , ТО X - устойчивый ре кем Ef(X) < Eg(X) , ТО X - неустойчивый режим Е,(X) - Е^(Х) . ТО X - неопределенный режим

( б )

где Et(X) - рошащая функции ,1-1 ,2.

При применении метода функции расстояния реаащая функция имеет вид ( Т ) или ( 8 ) :

Е±(Х) - X'Z1 - 0.5Z[ZÍ ,1-1,2. ( 7 )

гдэ X - вектор, описывающий состояние ЭЭО ,

Z1 - вектор эталоне l-i"o класса состояний ЭЭС .

Е (X) - g а х + а , 1 - 1 , в. ( 8 )

1-1 х u

где m - число количествешшх признаков ,

в1 - кооффицивитн решащей функции , ií - значение признака 1 . При применении метода векторов сопоставления реивщая функция пмоет вид:

, р

Е (X) - N7 £ (ЩХ.Х,.)! ,1-1,2. ( 9 )

1 1 kl

Н(.,.) > тр

где Н, , N2 - число образов класса устойчивых п неустойчивых режимов, соответственно; Гр - порог различимости; R(X,Xltl) - заданная метрика , равная ( n-3h ) , где п -размерность векторов , описывающих состояние ЭЭО в пространстве информативных признаков , -хеммингово расстояние между векторами X я ; р - целое число , р > 1 . При применении метода функции правдоподобия решающая функция имеет вид (10) или (11) :

Ех(Х) - - о.5 X'K¡'X + x'iqVi - 0.5 H¡K¡Vt ( Ю)

* LogIP(At)I - 0.5Log(DtJ , 1-1,2 .

где К - корреляционная матрица класса устойчивых я

неустойчивых режимов ; - вектор , соответствупдий □талонному образу класса устойчивых и неустойчивых режимов ; X - вактор информативных признаков ; Р(А±) -частота появления устойчивых и неустойчивых режимов; - определитель матрицы К±.

МХ) « £ Е Ъ х х + Ё с + с (11)

х 1-1 3« 1 г 3 1-1

где ,с1 ,с0 - коэффициенты решащей функции ,

При применении вероятностного метода репащая функция имеет

вид:

*!<*> Р£ < 1 " Рм ),"хк[ 1 ^ги ** У* 1 ( 12)

где х11 - вначение к-го разряда X ( О или 1 ) ; рк1 -вероятность появления единицы в каждом К-м разряде 1-го классе; п - размерность пространства признаков ; г^ -степень корреляционной связи мажду разрядами ; у^ - своеобразная нормировка ( к-го рвзряда вектора X 1-го класса ).

Без учета корреляционной связи между разрядами формула(12) преобразуется к виду:

Е1(Х) "Л, 1 ^^(Р^) + ( 1"** )Ьов(1-рк1) 1 ( 13)

Точность и еффективнссть каждого метода распознавания оцениваются на оспово анализа результатов распознавания режимов обучающей выборки.

Важное значение имеет графическое представление состояния ЭЭО в виде изображающей точки,траектория которой несет информацию о протекапцих процессах . Для отображения распознаваемого режима ЭЭО на дисплее необходимо выполнить преобразование исходного и -мерного пространства I? в некоторое двухмерное пространство Е2. В качестве последнего могут быть использованы решащие функции Е1(Х),Ег(Х). В етсм случае удается оценить положение изобразапцой точки относительно границы области устойчивых и неустойчивых режимов ЭЭО, т.е можно оценить меру устойчивости. На рисунке (1) точки,лежащие в зоне Л0 ( на разделящей линии или вблизи ее), считаются предельными или неопределенными режимами.

В третьей главе рассмотрен ряд практических задач распознавания состояния ЭЭС при применении различных методов распознавания и знаний экспертов.

Состояние ЭЭС при решении задачи распознавания представляется в виде векторе X в ш-нерном пространстве нвблвдений И™. В состав вектора X входят признаки, характеризующие нормальный доавврийный режим и аварийную ситуацию в ЭЭС . В качестве количесвевных признаков , характеризупцих нормальный доаварийный режим принимаются потоки моцпости по линиям электропередачи(ЛЭП) и модули напряжения в узлах ЭЭС . Количественными признаками , характеризующими аварийную ситуацию в ЭЭС , являются изменение моадаостей узлов, потоков мощностей по ЛЭП , снижения напряжений в узлах в момент возникновения аварки, длительность короткого замыкания и т.д.. В состав качественных признаков входят виды коротких закыканий, вида регуляторов возбуждения(пропорционного и сильного действия ) , режимы нагрузок ( максимальный а минимальный ) и т.п.. В состав логических признаков входят направления потоков мощгастн по ЛЭП, их режимы работы ( включении или отключены ) .наличие или отсутствие АПВ на ЛЭП н т.д.. О участием экспертов можно сократить процесс выбора информативных признаков (ЕШ) путем уменьшения количества экзаменационных признаков.

На первом ваге построения обучащей выборки необходимо выявить наблюдаемую часть ЭЭС, которая представляет собой часть ЭЭС , где появление резких возмущений может приводить к нарупению динамической устойчивости . Меняя Исходный режим, соответствущий варианту эксплуатации системы , вид и место короткого зачыкшия были определены совокупности устойчивых и неустойчивых режимов. Объем обучащей выборка определялся тем обстоятельством , что режимы по возможности выбирались вблизи границы устойчивости , чтобы решение задачи было не тривиальным. Результатом процесса распознавания без учителя является число подклассов каждого класса обучающих режимов. На основе анализа расположения режимов внутри каждого подкласса выявлены типичные режимы , которые находятся около центров подклассов. При не учете логических и качественных признаков в качестве типичных режимов можно выбирать кмежо центры подклассов.

Если учитываются логические и качественные признаки, то выполняется процедура кодирования количественных признаков в двоичном виде. Для кодировки логических признаков если мощности

P1J неправлены от уала 1 к узлу J , то логический признак принимается ва единицу,когда же направление мощности обратное -за нуль я т.п.. В случае кодировки качественных признаков в режимах максимальных нагрузок качественный признак принимается за единицу ,в режимах минимальных нагрузок - за нуль и т.п. .Таким образом разнернооть вектора X, описыващего состояния ЭЭО, равна:

Н - £ Т.+ К + L (14)

1-1 1

где ш - число количественных признаков ; Tt - число градаций

1-го признака; К и L - число качественных и лочических

признаков, соответственно.

Затем производится предварительный анализ оОДоктшпостн методов распознавания и воаможности представления результатов на дисплее. Автором был разработан комплекс программ "РАС, в состав которого входят 12 программ и 23 подпрограммы. В нем предусмотрены следупдие возможности:

4. Шрыировка признаков.

2. Выбор информативных признаков.

3. Выбор тишгчвшс режимов.

4. Кодирование признаков.

5. Распознавание режима ЭЭО при применении разных катодов

6. Выбор наилучшего катода распознавания.

7. Определенна коллектива реиащих правил.

0. Распознаваний неизвестного режима ЭЭО.

9. Преставление распознаваемого режима ЗЭО ва диспеа.

Входной информацией для решения задачи являются:

1. База данных ( исходные рэгин ЭХ ).

2. Массив признаков, опясыващих состояния ЭЭО.

3. Массив значений информативных признаков неизвестного режима ЭЭО ( на отало распознавания ).

Структурная схема комплекса программ "РАО" показала на рис.2. В комшюксо программ "РАО" для реализации влияния эксперта на ход вычисления вводятся управляющие коды в диалоговом режиме. Ыогно разделить программы комплекса "РАО" на 4 группы:

В первую группу входят программы КОЙ, YIP, ЮТ и АКО. В процессе предварительной обработки исходной информации эти программы использованы для норшровки количественных признаков, выявления информативных признаков и типичных режимов баз данных и затем для выбора полезных чисел информативных признаков и

типичных режимов.

Во вторую грушу входят программ И7Н и MFP. Эти прогрпшы использованы в процессе обучения , контроля , и распознавания ноизвестного состояния ЭХ в том случае , когда в состав вектора X, описывающего режим ЭХ,входят только количественные признаки.

В третью группу входят программы KDY и КОЯ . Эти программы использованы для кодирования признаков в двоичном виде.

В четвертую группу еходят программы ИБС, EMG, PRED и EXPERT. Программы МВС и ВИС использованы в процессе обучения, контроля, и распознавания неизвестного состояния ЭХ в том случав , когда в состав вектора X , описывающего режим ЭЭС , входят не только количественные, но и логические и качественные признаки.Программ FRED позволяет определить предикаты , характеризуемте классы устойчивых и неустойчивых режимов ЭЭС . Программа EXPERT использована для распознавания состояния ЭХ па основа сформированных понятий.

Четвертая глава посвящена применении методов распознавания образов и знаний экспертов для оценки даншлмоскоЯ устойчивости юкпой электрической системы Вьетнама (ГОСВ).

В настоящее время больщая часть нагрузки электроэнергэ'ппся Вютпама сконцентрирована на иго страну, чем и объясняется оо высокая электровооруженность. В ГОСВ ¡моются 52 узла и 53 во тля с ступешмз напряжения 220 КЗ, 110 KB и 66 КВ. Все ЛЭП являются создавшими ( рис 3 ).

По рекомендации организации эксплуатации ГОСВ в процессе построения обучающих режимов были рассмотрены 10 вариантов эксплуатации, соответсгвушие реяямем максимальных, минимальных п средних нагрузок , вариантам комбинации генераторов, ежегодному ремонту. При шгализе результатов расчета переходных процессов о помощью программы HUSTANG Л ( МЭИ ) в режиме максимальных нагрузок била определена наблюдаемая часть ГОСВ, в состав которой входят 10 ветвей, соединяющие подсистемы и отходящие от ппш на стороне высшего напряжения подстанций ЭЭС. Для определения характерных режимов ГОСВ производится серия расчетов переходных процессов , соответствующая 250 рассматриваемым режимам Предварительно экспертом отбираются излишние режимы , которые близки друг к другу. В результате обучащая Еыборка, необходимая для решения задачи распознавания состояния ГОСВ , содержала 160 режимов ( ВО устойчивых и 80 неустойчивых режимов ).

Из-за недостатка информации о пределах изменения параметров

Е2'*>

А„ - зона неопределенные реккмов, А| - зона устойчивых ре»кмов, А2 - зона неустогчгвых рейтов. Риг.1. Представление результатов надислеи.

Г*]

ШТ1

м I

1,2,3 распознавалке го методу {твсзк грпвкаовжя. « расваыкаанх* во методу Суигаа» расстояахя. Звгкзоюсп то-® осп раслозаетмы от Неда ходпествешшх фхзяжсг.

ргсЗ. С1«м& замеяенгя ЕЭЭСВ

<1ТТ Т©

Чтение вжоплой нч*>р»птш

Нориировка признаков

пи*>ор илндг^рго метода р^споэшп-аки* 1 Чтение набора признаков --------' i нриэвгстпог© рг1кн4

т-

т

орчмроика и копирования признаков

[ ос

Определен** коляеткв ревлгяги* правил

ПЕ.

познавание неизвестного рехяы

Пргпстамекме результата ид дисплее

рис г структурная ехтл программного кокллккса рас

шОираотся нормировка количественных признаков по формуле( 2 ).

В результате выбора информативных параметров ряд информативности для первых двадцати параметров получился елодующим : веоть - с изменениям перетоков от шин 66 КВ , три - с изменениям перетоков и перетоками по автотрансформаторам 220/110/66 КВ , -восемь с изменениям напряжений и напряжениями на шинах 220КВ, 110 КВ , 66 КВ . О целью определения необходимого числа признаков для распознавания состояния ВЭСВ построена зависимость точности от числа применяемых параметров ( рис 4 ). Легко заметить, что иотод функции правдоподобия дает более высокую точность распознавания, чем метод функции расстояния. При числе признаков, равном 18 оба метода дают максимальную точность распознавания. Так как метод функции расстояния проще , поетому его можно использовать для определения необходимого числа признаков. При применении метода функции правдоподобия без учета разницы корреляционных матриц точность распознавания снижается.

О целью снижения длины обучашей выборки построена зависимость точности распознавания от числа обучапцих режимов ( рис б )., Результаты показывают , что при количестве обучавдах режимов, равном 148 , и числе признаков .равном 18, точность распознавания достигла максимального значения, равного 94.4 Ж . Интересно замотать, что при числе обучающих режимов, равном 88 , точность распознавания исходных режимов снижается только 2.5 Ж . Это доказывает эффективность и работоспособность алгоримов распознавания беэ учителя.

На рис 6 показаны зависимости точности распознавания от числа признаков при квантовании количественных признаков на двух уровнях . При использовании вероятностного метода точность распознавания достигла максимального значения .равного 75 X, при кодировании признаков по первому способу а число признаков, равном 18 . Зависимости точности распознавания от степени дискретизации количественных признаков показаны на рис 7. Легко заметить,что при увеличении числа градаций точность распознавания повышается. Однако точность распознавания еще не достигла ожидаемого значения ( больше 90 X ). При числе градации,равном 6, размерность вектора X в двоичном виде равна 36 . Поэтому кодирование количественных признаков на многих уровниях оказалось нецелесообразным .Как показали исследования наиболее рационально кодирование количественных признаков проводить на на двух уровнях и для поеышэнкя точности распознавания учитывать

.Т1Ч

К.18

п

I»

Рже.5.

КО

М чзело г^азналов.

Зевюшостя точности распознавала от количества аЭуяассза рекгмов.

|т

и

1,2,3 : т вероятностному хетаду, 4,5,6 : по иэтоду вс-кторов сопоставления,

1.4 : IX) первому спосо-Зу кодирования,

2.5 : по второму спосоЗу кодирования,

3.6 : по третьему способу надировьнял.

Рис.б. Зависимости точности распознавания

от числа гризааксв при кзштовании на двух уровнях

1. ходаоВАнак ЛОПЧЕСЗ« I качеством« СРКЗНАХОЗ

: по вероятностному методу, : по методу векторов сопоставления.

Зэвжсияостз точности распознавши* от числа градаот признаков.

01 1

РЕхака ВЭТРЕБЛЕЖЯ максимальны* - средняя 1

ющжальныя 0

РОГОМ ГШЕРАДЗИ асе генератору вкдечени 1

только часть кх 0

НАДРАалПСШ ютосоз псянэсгх зо лэгаи и-ю. 10-и. ю-г«. и-)г. 1 з-гп кэкеаво 1

не яэменхо 0

гад югопзве злгоглнгз еккхеттачния 1

веевмхетрщша 0

ннсто эозкахноезеи трехфазных герегааз оагсдлйо на пяах 9.10.11.21,2» 1

■ «рта мести 0

ха/шчгстсо лннга ОТЮЮЧАВЫХ ЕР1 ПСБРЕХВПСТЯХ ■ескслысо 1

одна 0

качественные и логические признаки. Результаты кодирования логических и качественных признаков приведены в таблице 1. При втом число количественных признаков составляет 18 , качественных Б и логических 12.

. Зависимости точности распознавания от числа признаков (рис 8) доказывают, что верояностный метод дает более высокую точность распознавания, чем метод векторов сопоставления. Однако при число признаков , равном 21, оба метода дают максимальную точность распознавания. Так как метод векторов сопоставления пра;ца , поэтому ого можно использовать для опроделе1шя полезного числа признаков . В полезноо число признаков воали 12 количественных признаков и 9 качественных и логических признаков.

Зависимости точности распознавания от числа обучащкх режимов (рио 9) показывают, что хотя длина обучащей шборки умчньЕсотся до 140, точность распознавания сохраняется ( 99.3 %) при числе признаков, равном 21.

Интересно заметить,что лоааше распознаваоше режимы находятся очень близко от границы, разделяйся классы неустойчивых и устойчивых, режимов . Если ввести некоторую толщину разделяющей линии, характеризующую зону неопределенности распознавания, то точность распознавания увеличивается. Все режимы, попввика в зону неопределенности распознавания , относятся к классу неустойчивых режимов. Подобное распознавание предельных режимов будет верным, так как в втом случае должны работать противоаварийные устройства. Зависимости точности распознавания от толщины неопределенной зоны показаны ва рис 10 . Результаты показывают, что разделяющая линия имеет слизком тонкую толщину.

О помощью программы РИЛ находятся предикаты ,характеризующие классы устойчивых и неустойчивых режимов, Р,(Х) и Рг(Х):

(X)

Р2(Х)

Однако найденные предикаты еще не могут полно характеризовать классы устойчивых и неустойчивых режимов,т.в их работоспособность

" Х1Х4Х1ТХ18*21 + Х1Х3*7*12*13Х15116Х1 + х1Х,гХ1311вхг1+ Х.хз1.г1,з1и1.5119 < 15>

+ 'г^'Л^Л*! г*1 з*1 о^о^г 1

+ х.1ах12х13 •

" 11х«х1тх1вхг1+ Х1Х1г*1зХ1о*г1 ♦ Мз^з1,*1^ < 1б>

+ 1г13141516101д11 г1! 1 Ло*21 •

т[х)

Г"

1.2 3

Рас.8.

г» » г* гз гг 21 го |в

и

по вероятностному методу о учетои ъ вез учета коррвляцаоняоа еызх меыу ра^р/иаю. по иатоду векторов сосостгшленкя.

Зсзаскаост» точыоста распознавания от часла прязкаксэ.

4*1

О 944 о.*м • тю отт« а ш о.«и 1[Х]

а - во методу Йнмза срьвпмзЗЕЯ

4*1

140 Ш

хо

и : чнело срхзнакса.

Ряс.Э. Зшгсжиост* точности распознавания от чгглз оАучзаяггх романов гтра гркмененяа вероятностного ыатада

т<*|

9 М «11« О МЛ I МО 1 1М 1.200

1[Х]

4-ю ырсятаостнсиу ывтоду Рас. 10. Замсшостл тскхостж рвепезн литая от тоезны нвосре^елешс] зоны.

I

недостаточна для распознавания всех режимов, вновь необходимо находить предикаты второго уровня 1(X) и Р22(Х), с помощью которых можно верно распознавать все остальные режимы.

?„(Х) - *гх3о* 1,3Х15*101!¿го*г 1 < 17>

Рг2(Х) - Х^Х^ ,,гХ,Зх,ВХ,аХ,Ло$г, ( 18)

+ *1Х5Х7ХвХ10Хг0

Кодирование и декодирование показаны в таблице 2.

Сравнение методов распознавания приведено в таблицу 3. Оно позволенно установить, что:

1. Наилучшим считается метод формализации понятий в тем случав, когда необходимо построить распознающую систему с помощью бескоптактных логических модулей и результаты распознавания использованы только в качестве сигналов для запуска противоаварийных устройств или сообщошш о состоянии ЭЭС при появлении р ней коротких замыканий. Его преимущество заключается в том, что он даот максимальную точность распознавания, при отон полностью исключены время обучения и время распознавания.

2. Вероятностный мотод и метод функции правдоподобия позволяют определять степень устойчивости рожима . Благодаря возможности представления распознаваемого режима в виде изображающей точки на дислее, в процессе тренировки, распознающая система выступает в качестве интеллектуального партнера диспетчера ЭЭС , помогает ему разобраться с аварией и принять решение по ликвидации аварийной ситуации. Недостаток этих методов заключается в том , что для достижения точности распознавания, равной 100 X , необходимо учитывать толщину неопределенной зоны. Время обучения и время распознавания могут быть уменьшены если процесс обучения и распознавания производится на ПК.АТ386 и практически исключены на ПК.АТЧ86.

3. О одной стороны вероятностный метод считаэтся лучшим, чем метод функции правдоподобия , так как без учета толщины неопределенной зоны он дает более высокую точность распознавания и благодаря представлению признаков в дискретном виде ( О или 1 ) ускоряется процесс переработки информации , повышается быстродействие, точность и надежность передачи сигналов по телеканалам. С другой стороны при тренировке для определения

Таблица 2, ко/штонание к /зэюлхювану.е при,.

вил хороших зашкашя Синн^тричнуя М -.1 <1 .0 Х2 ! 1 .2 0 хз - 1 XI : 0 Х4 - 1 Х4 0 Х^. : 1 Х5 . 0 Х6 > 1 Х6 • 0 ХТ 1 Х7 : 0 Х6 > 1 ил 1 о Х9 ■ 1 Х9 ! 0 <10 -. 1 ХЮ 0 XII : 1 XII = 0

нссиммстрич1ш1

Г КИНШЕ НЛПГЛИЛЮШЯ поп«""« кооюстея по линиям 11-12 да

ист

изяпгагаЕ ПОТОКОВ Г.ООЮСТ1 я по линиям 11-и ОР И 12 > •>. 90 1Ы С1' 11 - 10 < V '10 КЯ

ИЭПЮ<ЙО(Е потпков пооюсгкя ио лхюл гь-а ОР ?6- 32 > Чв ¿1 «V БР 26 32 < 4». 27 ми ир 26 23 > 64. 18 НУ ОР 26-12 < 64. 16 (iv

ЯЭШИ-ЗПЕ □стоков НО*НОСГКЯ ПО ЛИНИЯМ 26-26

язквлзше НАПРЯХПШЯ В УЗЛЕ 9 Ои 9 > 161. Ч8Ш ои 9 <16 3. if.ru

ИПМЬЗГЕНИЕ НЛПРАВ/О-ТШЯ потопов кояностга по лноиш 13-21 да нет ср ¿6 27 > 61 «v № 11-12 < 31. 12 г« да

юинтамя ПОТОКОВ МОвНОСТЕИ по линии 26-27 ' ХЭК№3<ИЕ НАПРАПЛВСИЯ потоков ноююсте* по линии 10

мет

тквижиЕ кляг.ощмя в узле 12 Ш 12 > 164 971В

чи 12 < 164. 97X11 СР 10 -11 > «1. 1</ НУ ВР 10-И < 61. 19 1М

ИЗННШШЕ ПОТОГ.ОВ КЖНОСТЕИ ПО ЛШОШМ 10-11

ТРЕХФАЗНОЕ КОРОТКОЕ ЗАтИАЛИЕ НА ВШЕ 21 да X12 • 1 X12 = 0 (11 > 1 Х13 0

нет

ТРЕХФАЗНОЕ КОРОТКОЕ ЗАМЫКАНИЕ НА ХИНЕ 20 да

ает

ЯЗШ-ИНЯЕ НАПРАВЛЕНИЯ ООТОХОВ КООЮСТа по ЛИНИЯи 9-10 да xii = 1

нет Х14 -- 0

«зга-згаак направления потоков псжиост) к по линиям 10-11 да х16 1

ает >.15 0

изменщик |1ап|'ХХК>ыя в узле -'6 ни 26 > *.0. 51кв х16 1

00 26 < 60. 611в х16 0

нлппзенхе в узле 21 и и 21 > 21 < 64. 961в 64. 96св х1т xi7 1 0

наш'лшме в узле 12 и '] 12 > 12 < 221. рькв 221. а^гв х16 х16 1 0

трехфазное ни. лтп».' запыханне на шине 10 1 а х19 1

пет x19 0

тктаигак подокне коитсгь* во линиям .'6 )6 в/ м-и » ft.it 1Ы хго 1

1'р а-1ч < ¿г. и кч хг.о 0

нлш'кххник в уз/К 1'1 и и 14 > 14 < 116. т зкв 114. 7318 х21 «¿1 1 0

Та1ли::а.З. срмаизме ксто/юв распознавания

ПКТиЛ РАСПОЗНАВАНИЯ Н. ф. П 3 М N.♦.3

то/ьянл РАЗЛ линии к !'| 0. 0 I 0. 9 0. 0 1. г 0. 0 .

ТОЧНОСТЬ РАСПОЗНАВАНИЯ т (/| 91.1 100. 99. 5 100. 100.

РАЗККР ПРОСТРАНСТВА ПРИЗНАКОВ 16 ¿1 21

ткл признаков к >личест- выишя кояичест-гепния я другие количеств еНКа»Я и другие

ВЯЛ ПРИЗНАКОВ неигерыин^я мскмткия лискрет- ныя

время оеучияя (с! 0.0 - 5. и 0. 0 - 3. то 0. 0

распознавания (с I 0. 0 - 0. 05 0. 0 - 0. 10 0. (3

ЬОЗМСХНОСТЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ КА ДИСПЛЕЕ ест» есть кет

степени устойчивости по отдельным параметрам , на основе анализа 8той взаимозависимости производится процесс контроля за состоянием и настройкой СУАР и коррекции уставок систем ПДА. При этом полезным считается метод функции правдоподобия,так как в этом случае вектор X, описыващий состояние ЭЭС , представляется в пространство непрерывных количественных признаков.

Следует заметить , что при глубоких изменениях нагрузок или структуры схемы необходимо корректировать параметры реоащих функций или строить набор коллективов решающих правил , соответствующий разным режимам и структурам ЭЭС . Процесс коррекции параметров решающих функций может производиться путем изменения образов баз данных или на более высоком уровне, иа основе принципов " самообучения".

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ

1. На основе теории распознавания образов и знаний экспертов предложены быстродействующие методы оценки состояния ЭЭС в условиях неопределенности и неполноты исходной информации и жесткого ограничения во времени.

2. Показано , что метод формализации понятий позволяет оценивать состония ЭЭС в реальном времени. При анализе структуры найденных предикатов построена распознаващвя система , в состав которой входят бесконтактные логические модули.

3. Доказано, что при применении метода функции правдоподобия необходимо учитывать различие корреляционных матриц для повышения точности распознавания.

4. С учетом логических и качественных признаков рекомендовано использовать вероятностный метод для оценки состояния ЭХ.

5. Предложен новый подход к выявлению типичных режимов ЭЭС баз данных на основе понятий распознавания без учителя.

6. Получен способ представления распознаваемого режима ЭЭС на дисплее персонального компьютера в виде изображающей точки.

7. Разработан комплекс программ " РАО " , который позволяет решать широкий круг задач распознавания н идентификации в энергетике.

. Ч >н К!.......к,! • Ц'М1'1<ч.1Н, 14