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)，變電站通過變壓器將各級電壓的電網(wǎng)聯(lián)系起來。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量中提取出來，然后通過對這些信息的分析與處理，判斷出故障的位置和根源。其中，包括保護開關(guān)動作、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、母線和無功補償設(shè)備等。改革開放以來，電網(wǎng)的規(guī)模隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展越來越大，不同區(qū)域電網(wǎng)之間的聯(lián)系也越來越緊密。各類電壓等級的變電站數(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電力系統(tǒng)的影響范圍及嚴重程度大大增加。同時，各地電力公司正逐步建立和完善集控站系統(tǒng)，越來越多的變電站實現(xiàn)了無人值守，且用戶對電能質(zhì)量的要求越來越高。如何令運行人員快速準確地找到故障位置，辨識、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)，增強供電的可靠性和連續(xù)性，是目前的急需解決的問題。與此同時，變電站不斷提高其綜合自動化的水平，繼電保護與自動裝置在變電站中得到了越來越多的應(yīng)用。這些二次設(shè)備會當(dāng)變電站發(fā)生故障時產(chǎn)生大量諸如斷路器跳閘、保護裝置告警、保護動作、故障錄波器動作等等的報警信息。變電站發(fā)生故障的瞬間，這些報警信息會不加選擇地出現(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、斷路器或保護出現(xiàn)動作不正常（拒動、誤動）、告警信號受干擾丟失等情況時，故障診斷的復(fù)雜性問題更會嚴重凸顯。這種情況下，調(diào)度運行人員在很短的時間內(nèi)要閱讀這么多未經(jīng)任何加工處理的報警信息，理解其中的含義并抓住報警信息的實質(zhì)是相當(dāng)困難的。這將使現(xiàn)場人員極易產(chǎn)生誤判斷和誤處理，以致擴大事故范圍，拖延故障恢復(fù)時間，甚至發(fā)展成更為嚴重的停電事故。因此研究變電站智能化故障診斷方法，為調(diào)度及運行人員提供輔助判據(jù)具有重要的理論意義與實踐指導(dǎo)作用。1.2 國內(nèi)外研究成果故障診斷問題的研究，可以追溯到上個世紀的60年代，當(dāng)時的研究者們試圖使用傳統(tǒng)數(shù)學(xué)建模的方法來解決這個問題，但是由于故障

4、診斷的過程和計算技術(shù)非常復(fù)雜，無法用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型和計算方法來描述，以致對變電站故障診斷問題的研究進展極其緩慢。進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題的過程，并具有類似人類的學(xué)習(xí)能力和經(jīng)驗積累，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)展相對成熟的一種。作為專家系統(tǒng)的創(chuàng)始人之一，費根鮑姆（EAFeigenbaum）認為該系統(tǒng)不是一個普通的應(yīng)用軟件，而是一種智能化的計算機程序，可以像專家一樣，運用豐富的儲備知識和嚴密的推理步驟解決復(fù)雜的問題。專家系統(tǒng)不僅能合理利用各種資料中的理論知識來處理各種定性的問題，而且還可像

6、專家一樣進行總結(jié)并運用實際經(jīng)驗來求解非定性問題。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題的同時，還能大幅縮小需求解問題的知識搜索范圍、減少推理路徑，加快解決問題的速度、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程，但是在實際應(yīng)用過程中仍然不可避免有一定的不足：(1) 由于知識的獲取以及對其完備性的驗證是一個很困難的過程，因此怎樣獲取完備的知識庫成為故障診斷專家系統(tǒng)的瓶頸問題就在所難免了。(2) 專家系統(tǒng)畢竟不能像人類一樣具有對新事物的學(xué)習(xí)能力，所以一旦發(fā)生儲備知識庫里無法搜索到的新故障情況，將導(dǎo)致專家系統(tǒng)的錯誤診斷或不診斷。(3) 專家系統(tǒng)沒有較好

7、的容錯能力。當(dāng)故障后，尤其保護裝置和斷路器錯誤動作或者丟失動作信息的時候，專家系統(tǒng)不能有效識別，易產(chǎn)生錯誤診斷。(4) 由于電力網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和自動化裝置的配置不斷變化，作為故障診斷的專家系統(tǒng)，其儲備的知識庫隨之也會進行相應(yīng)的修改、校核。由此可見，及時更新專家系統(tǒng)的知識庫是一項費時費力的工程。因此，最近幾年專家系統(tǒng)呈現(xiàn)一些新的發(fā)展趨勢：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，使其知識庫具有容錯能力。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)工作的原理來進行信息傳輸、處理的人工智能方法。相較于專家系統(tǒng)，通過神經(jīng)元及神經(jīng)元間的有向權(quán)重連接來隱含處理那些系統(tǒng)的知識是其最大的優(yōu)點。除此之外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還具有以下優(yōu)勢：(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)過程首先是確定其基本結(jié)構(gòu)，緊接著用算法進行樣本的訓(xùn)練，最終完成自身對知識的理解和組織。整個學(xué)習(xí)過程結(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) 在容錯能力方面，即使輸入信號帶有一些噪聲干擾，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以輸出正確的結(jié)果，容錯的能力相對還是比較強的。(3) 在執(zhí)行速度方面，神經(jīng)元之間相對獨立，都是各自進行計算，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也存在以下的幾點問題：(a) ANN不能夠?qū)﹄娋W(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)進行描述和表示，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分析處理問題前，需要學(xué)習(xí)足夠多典型的樣本，另外學(xué)習(xí)過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。由于它缺少對診斷結(jié)果進行解釋的功能，運行人員在理解結(jié)論時存在一定障礙。3. 模糊理論(Fuzzy Theory)模糊理論(Fuzzy Theory)是通過對傳統(tǒng)的論模糊化，同時引入語言以及近似推理的邏輯來解決任何不確定性問題的一

10、種智能化技術(shù)。該理論更加符合人類的表達習(xí)慣，其知識庫利用語言變量來使用專家掌握的經(jīng)驗。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。在運用模糊理論進行分析時，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)計概率分布等的數(shù)據(jù)附加信息或先驗知識，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)及動態(tài)行為，易于理解。同時因為Petri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)的繼電保護的基本要求之一就是選擇性。當(dāng)電網(wǎng)發(fā)生故障時，各類保護會有選擇地切除故障。這個過程用Petri網(wǎng)絡(luò)描述特別適宜，因為它就是系統(tǒng)同時發(fā)生或次序發(fā)生的活動。在利用Petri網(wǎng)理論對大型電網(wǎng)建模時，設(shè)備增多與網(wǎng)絡(luò)擴大會導(dǎo)致狀態(tài)的組合爆炸。同時，對于時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Petri網(wǎng)進行大型復(fù)雜系統(tǒng)的建模勢在必行。5. 粗糙集理論(Rough Sets Theory)上世紀末，ZPawlak教授等人提出了一種處理不確定問

12、題和不精確數(shù)據(jù)的方法，粗糙集理論(Rough Sets Theory)。該方法研究的對象是不完整數(shù)據(jù)，可以處理不精確的知識，并對知識進行學(xué)習(xí)和歸納。它與概率統(tǒng)計和模糊集理論處理問題的方法都不相同，最大特點是只需要求解問題時要求處理的數(shù)據(jù)集合，其他的任何先驗信息都不沒必要提供，因此可以相對客觀的表達和處理不確定的問題。變電站的故障診斷可以歸結(jié)為模式分類問題，粗糙集決策表方法對于解決這類問題是相當(dāng)適宜的。另外，變電站中存在因為斷路器及保護裝置誤動或拒動、通信裝置故障等原因造成的信號不完備問題。粗糙集理論在容錯力方面的優(yōu)勢在解決該問題上可以充分發(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)斷路器和保護的動作情況判斷故障元件、誤動作的斷路器和保護等，其中最為關(guān)鍵的是對故障元件的識別。因為一旦識別出了故障元件，就可以利用保護動作的原理結(jié)合邏輯推理對誤動作的斷路器和保護進行識別。用于故障診斷的信息主要由繼電保護動作信號、斷路器動作情況、自動重合閘動作情況、故障錄波器信息等構(gòu)成。這些信息之間有很強的因果關(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。運用粗糙集可以通過屬性和屬性值的約簡排除冗余的條件屬性和屬性值，獲得最簡的診斷規(guī)則。其診斷效率大大提高。然而，利用粗糙集規(guī)則進行推理決策過程中，當(dāng)數(shù)據(jù)量較

14、大時，對規(guī)則進行查表匹配的計算量將挺大。Petri網(wǎng)理論在有向圖和矩陣運算的基礎(chǔ)上，對系統(tǒng)的靜態(tài)結(jié)構(gòu)和動態(tài)過程進行描述和推理的一種方法。Petri網(wǎng)方法的知識庫系統(tǒng)具有結(jié)構(gòu)規(guī)范、形式簡單的特點，所以空間搜索和推理的效率高。Petri網(wǎng)可以利用簡單的矩陣運算演繹推理的動態(tài)過程，求解速度快，可用于變電站的實時故障診斷。然而，Petri網(wǎng)方法不具備對知識加以處理的能力，只能進行知識的表達與推理。換句話說它的建立就是依靠先驗知識。如果先驗知識存在冗余信息，Petri網(wǎng)模型的規(guī)模就會過大，直接影響推理的效率。在使用規(guī)則知識進行決策和推理的這個問題上，粗糙集理論和Petri網(wǎng)理論可以很好的進行互補。首先，

15、粗糙集理論不僅可以進行知識的約簡，還可以進行不確定信息的處理，最終可以實現(xiàn)知識的屬性優(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)理論進行描述建立模型。這樣就可以利用Petri網(wǎng)理論在推理過程中的優(yōu)點，最終實現(xiàn)高效的診斷。將粗糙集理論和Petri網(wǎng)理論進行結(jié)合，不僅僅可以克服粗糙集的查表搜索過程計算量大的問題，還可以解決Petri網(wǎng)絡(luò)的先驗知識存在冗余性問題。這樣它們各自的優(yōu)點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閱讀大量文獻，本文分析了變電站故障診斷的特點以及故障診斷信息的來源，系統(tǒng)全面地對國內(nèi)外變電站故障診斷的方法進行了歸納和總結(jié)，在此基礎(chǔ)上對變電站故障

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

17、i網(wǎng)模型的特點，對粗糙集理論結(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)勢進行分析，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)的來源，并對變電站常見的故障進行了整理。 (3) 以實際的110kV變電站為例，將其按電壓等級劃分為多個相對獨立的區(qū)域。根據(jù)其開關(guān)和保護的動作情況，考慮單重故障和開關(guān)拒動的情況，對于各個區(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) 利用粗糙集理論對各個區(qū)域的原始決策表進行屬性約簡及屬性值約簡，提取出診斷規(guī)則，然后用Petri網(wǎng)

18、對診斷規(guī)則進行描述，建立了各個區(qū)域診斷模型。 (5) 對所建立的故障模型進行樣本測試和方法的分析比較。結(jié)果表明：該方法確是一種快速準確、容錯性強、適應(yīng)性好的變電站故障診斷方法，對高效地進行變電站在線故障診斷具有重要的意義。第2章 變電站故障診斷的信息來源及常見故障變電站故障診斷系統(tǒng)是運行和調(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間，防止事故的進一步擴大，對提高變電站自動化水平具有重要意義。SCADA()與變電站的運行監(jiān)測系統(tǒng)為運行人員提供了對變電站進行監(jiān)視和控制的平臺。然而在變電站發(fā)生故障的瞬間，現(xiàn)有的電力自動化系統(tǒng)會毫無選擇的把采集來的大量的報警信息提供給監(jiān)控和運行人員，以

19、致運行人員往往來不及處理和判斷。而且SCADA系統(tǒng)采集的信息還不能完全滿足現(xiàn)場運行的需要。在這種情況下，變電站故障診斷應(yīng)運而生。準確的故障診斷主要由以下兩個方面來決定：（1）故障診斷是否采用了準確、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，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、隔離開關(guān)等設(shè)備實時狀態(tài)信息；電網(wǎng)的遙測量信息，如電壓、電流和有功、武功功率的測量值；保護時間信息，如不同規(guī)約的保護動作和時間順序記錄（）信息等。由于故障來源和故障信息傳輸、處理的速度不同，各個信息對于故障診斷的作用也不一樣，通常

20、情況下，繼電保護和斷路器的動作信號反應(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)是電力綜合自動化系統(tǒng)中最基本的功能模塊之一。它以計算機為基礎(chǔ)，監(jiān)視和控制現(xiàn)場的運行設(shè)備，從而實現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集、參數(shù)調(diào)節(jié)、設(shè)備控制、測量以及各類信號報警等多種功能，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(遠程終端單元)。在現(xiàn)今的變電站綜合自動化建設(shè)中，SCADA系統(tǒng)以微機保護裝置和RTU為信息源，運用計算機系統(tǒng)監(jiān)視和操控變電所的控制、信號、測量等

21、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、信道和主站計算機構(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)場遠方量測終端（RTU）裝置有兩種，分別為布線式數(shù)字遠動裝置和微機遠動裝置，主要實現(xiàn)的功能如下：(1)收集變電站現(xiàn)場的量測量以及狀態(tài)量等數(shù)據(jù)，即遙測遙信數(shù)據(jù)。通過主站發(fā)出指令控制現(xiàn)場的設(shè)備。(2)對采集的數(shù)據(jù)進行一些基本處理，包括：量測量的死區(qū)比較、狀態(tài)量的變位比較以及越限的告警等。(3)與主站之間進行通信，具體是指進行通信規(guī)約的處理，將數(shù)據(jù)傳送至主站，

22、同時接收主站下達的命令和數(shù)據(jù)。SCADA系統(tǒng)是現(xiàn)場設(shè)備和人之間聯(lián)系交流的一個重要平臺。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。其次，在遠方終端(RTU)中通過多路采樣、模數(shù)轉(zhuǎn)換和抗干擾編碼三個環(huán)節(jié)將直流電壓信號處理成了數(shù)字信號，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，信號傳輸?shù)街髡居嬎銠C中進行解調(diào)，之后經(jīng)智能接口的串并轉(zhuǎn)換以及譯碼處理到達前置機，信息在經(jīng)過前置機的刻度轉(zhuǎn)換和初檢測后，由主機確認是否可用，可用就送入到數(shù)據(jù)庫。最后，運行人員可以通過模擬盤和顯示器監(jiān)控到現(xiàn)場量測量和狀態(tài)量，從而實現(xiàn)對現(xiàn)場一

23、次設(shè)備的監(jiān)視和控制。其詳細的數(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：(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)對變電站的許多運行信息進行了采集、分析和處理。這些運行信息包括一次設(shè)備的電壓、電流和功率大小等。同時監(jiān)控系統(tǒng)還為運行人員提供了觀測這些數(shù)據(jù)的窗口。另外，運行人員利用監(jiān)控系統(tǒng)可以向測控設(shè)備下達控制命令(例如開關(guān)的分閘、合閘等)，實現(xiàn)對現(xiàn)場的一次設(shè)備的有效控制。(2

24、) 各種設(shè)備參數(shù)狀態(tài)表達以及報警信號處理監(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、繼電保護裝置的動作情況等。變電站的設(shè)備在運行的過程中難免會出現(xiàn)短路、過電壓、過負荷等異常情況。監(jiān)控系統(tǒng)提供了事件與報警功能，使得一次設(shè)備運行的各種異常狀態(tài)以及各種變化都能迅速得到響應(yīng)。另外，監(jiān)控系統(tǒng)還具有對遠程設(shè)備進行參數(shù)調(diào)節(jié)、修改以及向上級電力調(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，還有可以對設(shè)備的運轉(zhuǎn)情況進行分析評價，對事故發(fā)生可能性進行預(yù)測。從這個意義考慮，監(jiān)控系統(tǒng)具有對實時歷史數(shù)據(jù)的保留和系統(tǒng)操作情況記錄功能。2.2 變電

25、站常見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、無功補償設(shè)備等。下面將對變電站中上述設(shè)備的常見故障依次進行詳細的介紹。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，電能通過它進行分配和傳輸。通常把從電源向負荷中心傳輸電能的線路定義為輸電線路，其電壓等級為：35kV、110kV、220kV、330kV、500kV等；把擔(dān)任分配任務(wù)的線路稱為配電線路，其電壓等級為：380/220V、6kV、10kV等。變電所之間通過輸電線路進行聯(lián)接，通過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)的動脈，其運行情況決定電網(wǎng)的

26、安全性、可靠性和效益。電力線路常見的故障類型及故障原因見表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； 銅鋁接頭嚴重腐蝕、氧化造成斷開； 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)電壓等級配電裝置的連接都是通過母線實現(xiàn)的。母線有軟硬之分，多是矩形或圓形截面的裸導(dǎo)

27、線。通過母線，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故障而失去電源，一般是由于系統(tǒng)故障、繼電保護、開關(guān)誤動或該母線上的出線、變壓器等故障、開關(guān)或保護拒動，而使該母線上的電源開關(guān)越級跳閘所致；判斷母線失電的依據(jù)是同時出現(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保護動作來切除的。引起母線差動保護動作的主要原因有：（1）母線絕

28、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。它的作用是通過變換電壓達到傳輸功率的目的。變壓器主要有升壓變壓器和降壓變壓器兩種類型。升壓變壓器進行升壓后，線路損耗得以減少，送電成本就更加經(jīng)濟，可以實現(xiàn)電能的遠距離傳輸；降壓變壓器進行降壓后，高電壓變?yōu)闈M足用戶需要的各級使用電壓。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，同時變壓器的運行還受到負

29、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 無功補償設(shè)備故障變電站用于無功補償?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償電力系統(tǒng)的無功功率，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)中的負荷如變壓器、電動機等，大部分都是感性負荷，

30、它們在運行過程中需要消耗大量的無功功率。在變電站中安裝并聯(lián)電容器等無功補償設(shè)備，就可以向這些設(shè)備提供無功功率，就能夠減少了無功功率在電力系統(tǒng)中的流動，降低變壓器、線路等因輸送無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。現(xiàn)在有的電力電容器還裝設(shè)放電線圈和熔絲。電容器常見的故障類型和可能的故障原因見表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方有裂紋；

31、 旋緊套管接頭螺栓過程中用力過大造成套管破裂； 設(shè)備外殼質(zhì)量不好，有滲漏點。異響 外部套管、引線接頭發(fā)生放點； 內(nèi)部電容有局部放電； 內(nèi)部引接線松動接觸不良造成放電。發(fā)熱 導(dǎo)線連接處螺絲松動； 反復(fù)投切，多次受勵磁涌流作用； 過電壓運行； 環(huán)境溫度過高。電容擊穿 小動物（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 長期在過電壓情況下運行，絕緣介質(zhì)過早的老化變形、爆破 絕緣油滲漏，內(nèi)部進入空氣，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故障診斷的

32、信息來源,即SCADA系統(tǒng)的基本知識。SCADA系統(tǒng)是電力綜合自動化系統(tǒng)中最基本的功能模塊，具有信息量大、實時更新、能幫助快速診斷出系統(tǒng)故障狀態(tài)等優(yōu)勢，已成為電力調(diào)度必不可少的工具之一。該系統(tǒng)以計算機為基礎(chǔ)，對現(xiàn)場的運行設(shè)備進行監(jiān)視和控制。另外，對變電站常見故障類型進行了介紹，變電站故障診斷的主要任務(wù)就是對故障源的識別過程,變電站常見的故障源有電力線路、母線、變壓器、無功補償設(shè)備等。本文在簡要介紹了常見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）理論是由波蘭科學(xué)家ZP

33、awlka在1982年提出的一種數(shù)學(xué)方法，該數(shù)學(xué)方法是用來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密、不確定或不完全的信息與知識，因此受到了社會科學(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)計理論、證據(jù)理論、模糊集理論，它們都是用來處理不精確不確定性的數(shù)學(xué)工具。傳統(tǒng)的這些對不確定信息處理的方法在處理問題時需將先獲得所要處理問題的大量信息，比如說數(shù)據(jù)的附加信息等，這些在實際問題中是很難獲得到的，所以在處理信息量較大的問題方面就顯得能力不足，而RS理論作為一種獨立的理論也可與上述方法相結(jié)合，克服傳統(tǒng)方法的不足來增強處理不確定性、不精確問題的能力。RS理論作為一

34、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:(1) 不考慮先驗知識。利用粗糙集分析不確定問題的時候只需提供數(shù)據(jù)本身所有的信息，不用額外附加任何先驗信息。而對于其他傳統(tǒng)方法，比如概率論和模糊理論等方法一般來說需要額外提供數(shù)據(jù)信息，如概率分布和模糊隸屬函數(shù)等，而現(xiàn)實應(yīng)用中往往不容易得到或者得不到此類信息。(2) 強大的數(shù)據(jù)分析工具。RS理論具有強大的處理不確定性、不完備或錯誤的信息的能力。它能夠?qū)λ治鎏幚淼臄?shù)據(jù)進行簡約并能得到其最簡形式，又不失關(guān)鍵信息。在工程領(lǐng)域尤為適用。(3) 具有知識與分類的能力。在粗

35、糙集理論中，“知識”是對論域的劃分，利用知識對所要分析的數(shù)據(jù)進行劃分，而所有這種方法的集合就構(gòu)成了知識庫。(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)已存在的分類知識得出粗糙集的隸屬度。這一點與傳統(tǒng)方法不同。(5) 知識表達較為科學(xué)。粗糙集利用決策表對知識進行表示與簡約，在實際工程中，通過對數(shù)據(jù)進行操控來處理知識。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 等價關(guān)系掌握等價關(guān)系的概念，是準確理解粗糙集理論的基礎(chǔ)。定義3.1.1 假設(shè)兩個集合和，則稱為一個序偶。在序偶中不可以交換和的位置，若交換，則變成另一個序偶。若與來自同一集合，則序偶

36、中的兩個元素和也都來自同一個集合。定義3.1.2 對于兩個集合和，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 兩個集合和的乘積的集合中，一個子集稱為到的一個關(guān)系。記為。例3.1 一組關(guān)于水果的集合蘋果，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應(yīng)數(shù)量集合的一個關(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，則是集合上的等價關(guān)系。設(shè)集合是集合上的關(guān)系，滿足

37、：(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，則稱滿足對稱性或稱是對稱的。(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)系滿足以下幾個性質(zhì)，即，它是可傳遞的、對稱的、自返的，則稱為等價關(guān)系，若，則稱和等價或者稱和是不可分辨的。定義3.1.6 若是上的等價關(guān)系，對于任意，定義所有與等價的元素所構(gòu)成的集合為，即，則稱是由元素所生成的等價類。對于例3.1中的關(guān)于水果的集合，具有“相同數(shù)量”的等價類如下所示：“數(shù)量為7的水果” (蘋果，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的水果”(哈

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

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

40、稱為P上的不可分辨關(guān)系。其中，為所有與不可分辨的對象所在的集合，即，中的每個對象都與有同樣的屬性。在分類知識中，基本等價類為其最小模塊。設(shè)基本等價類為，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。由于描述中對象的屬性都是相同的，所以之間是不可分割的。令和為兩個知識庫，若，也就是說時，則說明是等價的，即。它的涵義是：將化分的基本等價類的一樣的，描述的對象的概念也是一樣的。換而言之，知識等價類就是用不同的描述方式來描述同一的相同事實。比如說，首先令要被分類的對象的集合為，再令已經(jīng)分類后的結(jié)果放在屬性集中，若分類的結(jié)果無誤的話，則可以說和的等價類是一致的，即用劃分的等價

41、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知識系統(tǒng)，或者也可以稱為屬性值系統(tǒng)。它是對客觀事物的一種描述。U為論域，且,用來表示，A是表示屬性的集合，且,可來表示，V為屬性值域集，是的值域，V，是一個信息函數(shù)，它為每個對象的每個屬性賦予一個信息值，即。設(shè)為一個知識表達系統(tǒng)，且，稱為條件屬性集，為決策屬性集且和都可用以下兩個集合來表示：，故決策系統(tǒng)也可用信息系統(tǒng)來表示，即用來表示。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，信息表中所有對象的全部信息都可以直接通過該表來查看，每一行就代表一個對象的全部信息，其中：行為

42、對象，列為屬性。表3-1 信息表的一個示例Uabcd0120120110102101110000103.4 可辨識矩陣和可辨識函數(shù)3.4.1 可辨識矩陣 令為信息系統(tǒng)，其中，論域為（），條件屬性集合為，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應(yīng)的元素。則用下面集合來表示可辨識矩陣： （3-1）其中，。該矩陣可解釋為，第一行所描述的意思是其對應(yīng)的元素值不是同一個屬性值的集合；第二行當(dāng)所對應(yīng)的元素值是0的時候代表其決策值是相同的；第三行所對應(yīng)的元素值是，即其屬性值是一樣的，而決策值不是一樣的，此種情況說明該記錄為沖突的。3.4.2 可辨識函數(shù)可辨識函數(shù)是由可辨識矩陣得來的。先起的

43、每個屬性，再起所有的（）。通過吸收率把可辨識函數(shù)簡化為標準式，此時，所有質(zhì)蘊含式中的屬性涵蓋了信息系統(tǒng)內(nèi)所有約簡的集合。對于把上述方法，其命名為屬性約簡的基本方法，通過運用該方法可以將所有的屬性約簡求出來，不過這種方法有一點不足之處，它往往只能將較小的數(shù)據(jù)集進行無誤的約簡，較大的則不可以。3.5 知識的化簡在粗糙集理論里，在一個論域中，如果存在很多的知識是多余的，是不起決定性作用的，運算時可以將這些多余的知識從論域中刪除，這樣做非但不能影響到最后的結(jié)果，而且還簡化了結(jié)果。令為一簇等價關(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，給定一個屬性集合，若在集合中有

44、一些屬性特征有無均可，刪除它們對了解認識這個屬性集合沒有收到影響，其等價關(guān)系依然不變。這就產(chǎn)生了獨立的知識，它說明該集合里任一屬性都是有用的。定義：若存在，如果是獨立的，滿足，則表示為，并把稱為的一個約簡。定義：一簇等價關(guān)系的約簡可能不止一個，將所有進行約簡后的集合相交定義為的核，用來表示：。在知識庫中，是一個非常重要的必不可少的屬性集，中所有約簡后的且是共同的等價關(guān)系都包含其中。知識的依賴性問題，即一類知識可不可以推出另一類相關(guān)知識，具體將其定義為如下：令為一個知識基，滿足 (1) 往往當(dāng)，知識依賴于，記為； (2) 當(dāng)且，知識和等價，記為； (3) 當(dāng)與都不存在時，和為獨立的。其中表示的基

45、本等價類可以用的基本等價類的組合來表示。3.6 決策表對于前面提到的知識，可以用決策表來描述其表示方法，它對于描述知識是非常重要的。表中首先給了條件屬性，結(jié)果為決策屬性，一些問題都可用它來表達。對于一個知識表達系統(tǒng)，在中所有對象構(gòu)成的集合稱為，為描述對象的屬性集合，、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表達系統(tǒng)可用決策表進行描述，記為，簡寫為決策表。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3.7.1 屬性約簡屬性的最佳約簡的求取是約簡的最終目標。其定義的標準：在保證原有信息數(shù)量的基礎(chǔ)上，通

46、過約簡使屬性為最少，或者決策規(guī)則最優(yōu)，或者總的數(shù)據(jù)約簡量為最大。在信息系統(tǒng)中，每一個對象就是系統(tǒng)中條件屬性的屬性值。然而，中的某些屬性可能是冗余的，因為他們不能給中的對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，則為獨立集。如果是獨立集，且存在關(guān)系，則稱是的約簡，從上述得知，的約簡是條件屬性的最大獨立集。將的全部約簡簇設(shè)為。對于屬性，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，的所有約簡簇包含了的核，且存在關(guān)系：。3.7.2 屬性約簡方法1. Pwalawk約簡方法首先介紹一下

47、Pwalawk的約簡方法，對于該方法，可以對其進行如下約簡，在決策表中，任意一個條件屬性，稱之為，將對其約簡，至條件屬性集合不能再約簡：對于一個決策屬性，若要被刪除后使得不影響其結(jié)果，這就說明該屬性是可以被刪除的。相反，若刪除后會影響結(jié)果，則說明其是不能被刪除的決策屬性。相對決策屬性是必要的。2. 基于可辨識矩陣的啟發(fā)式算法利用可辨識矩陣能夠?qū)傩赃M行約簡?；诖?，通過可辨識矩陣演繹出不少啟發(fā)式約簡算法。該類方法首先需要獲得可辨識矩陣，然后通過其求出屬性核，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)今國內(nèi)國外有很多優(yōu)秀的啟發(fā)式算法，利用核的概念作為起始點來進行約簡，將其落實為最

48、小的約簡。該方法的啟發(fā)規(guī)則是利用屬性的重要性，它的過程是這樣的，將其按重要性劃分，按其大小順序進行排列，依次加入屬性，直到結(jié)束，下一步要依次觀察各個屬性，若刪除后對其約簡結(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)和表示方法是用來區(qū)分利用各種遺傳算法來計算簡約的兩個方面?，F(xiàn)介紹的這個遺傳算法，它是眾多方法中較為有代表性的方法:每個位串代表可辨識矩陣的一項，若該屬性存在，則某位是1，否則不存在。也就是說每一個位串是一個約簡的候選。該適值函數(shù)為如下定義: （3-2）說明如下：表示屬性集合的長度，中1的個數(shù)為。是能區(qū)分的對象組合的個數(shù)。是對象的個數(shù)。在初始化時，可以將核或者必要的屬性加入

49、，來加速算法的收斂速度。該函數(shù)前部分是想讓的長度盡可能的小。后部分想讓該算法可以區(qū)分的對象盡可能多。4. 擴展法則約簡算法“強等價”這個概念發(fā)展為擴展法則，它可以將可辨識函數(shù)快速簡化。如果兩個屬性在可辨識函數(shù)中同時出現(xiàn)或不出現(xiàn)，則稱之為局部強等價，當(dāng)兩個屬性滿足上述條件，就可將之化簡為一個屬性。該算法不但可以處理較大的數(shù)據(jù)集而且它的約簡速度較其它算法快很多。3.7.3 屬性值約簡屬性值約簡是通過對決策表中所列舉的信息進行逐行檢查，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，這個過程就是屬性值的約簡過程。經(jīng)過屬性約簡后，就可以得到?jīng)Q策表的屬性約簡結(jié)果，接下來對屬性約簡結(jié)果進行屬性

50、值的約簡，就可以得到?jīng)Q策表的最小約簡，得出最終的決策規(guī)則。3.7.4 屬性值約簡算法原始決策表經(jīng)過屬性約簡后會得到一個新的決策表，對于這個新的決策表，將其中的一個樣本對應(yīng)生產(chǎn)一條決策規(guī)則。如此一來，約簡后的決策表就成了一個規(guī)則集合。對于這個規(guī)則集合，普遍采用以下屬性值約簡算法來進行簡化：對于規(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)則不會與集合中其他規(guī)則發(fā)生任何沖突，那么將認定為可以刪除該規(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)約簡后的決策表有個樣本，個條件屬性。屬性值約簡算法的具體過程為：刪除決策表的第行第列

51、屬性值，將該決策規(guī)則剩余的個條件屬性與其余個樣本的對應(yīng)條件屬性進行比較。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，粗糙集理論的應(yīng)用過程首先是構(gòu)造知識的決策表。然后對所構(gòu)建的決策表在不損失原有信息的前提下進行屬性約簡，最終得到屬性的最佳約簡決策表。粗糙集理論中，約簡算法有很多，每種算法都有每種算法的優(yōu)缺點和適用范圍，到現(xiàn)今為止，沒有一種

52、方法是最優(yōu)的，也沒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，他運用該理論對計算機系統(tǒng)事件之間因果關(guān)系進行了描述。半個世紀以來，Petri網(wǎng)經(jīng)過不斷的豐富和發(fā)展，已經(jīng)日益完善。經(jīng)過一批批的學(xué)者和工程技術(shù)人員對Petri網(wǎng)的研究，Petri網(wǎng)在計算機、通信、自動化、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Petri網(wǎng)模型的行為特性和分析方法進行系統(tǒng)的研究；（2）為了提升Petri網(wǎng)模型的表達能力，對基本的Petri網(wǎng)進行擴展的研究。如：著色Petri

53、網(wǎng)，賦時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，將其從計算機系統(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)空間組合爆炸的問題，對Petri網(wǎng)模型的簡化進行的研究；（5）為方便Petri網(wǎng)模型的設(shè)計與分析，進行軟件開發(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)及動態(tài)行為，易于理解。同時因為Petri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)的定義對于一個離散事

54、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有向弧來建立聯(lián)系。庫所中包含托肯（）的數(shù)目是對于系統(tǒng)的狀態(tài)的描述。在Petri網(wǎng)模型中，用包含在庫所中的實心圓點（）表示托肯，其作用是描述它所在庫所的動態(tài)情況。假如庫所中包含一個托肯，則表示該庫所實現(xiàn)一次，也就是該局部狀態(tài)滿足條件或結(jié)果是真；假如庫所中沒有托肯，則表示庫所沒有實現(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)生條件是該事件發(fā)生的前提

55、，這一過程也叫做Petri網(wǎng)模型變遷的使能（）。對于Petri網(wǎng)模型里的某個變遷，把全部朝向它的弧所連接的庫所稱為它的輸入庫所，把全部從它開始的弧所連接的庫所稱為它的輸出庫所。一個輸入庫所就是由變遷代表的事件的一個發(fā)生條件。一個事件的發(fā)生有時要多次滿足同一個條件，此時用弧的權(quán)值進行表示。只要某個變遷的全部輸入庫所包含的托肯總數(shù)不小于連接這些庫與該變遷的弧的權(quán)值，該變遷就會被使能。被使能的變遷觸發(fā)后，在消耗全部輸入庫所中一部分托肯的同時，還將在每一個輸出庫所中產(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。正是這種局部狀態(tài)轉(zhuǎn)換的

56、存在，才使Petri網(wǎng)模型可以對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)定義為一個由四元組描述的有向圖。其中：（1）是庫所的全部集合，為庫所的數(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注，若從到的輸出函數(shù)為，則記為，在到的有向弧旁標注。當(dāng)時，則不必標注。當(dāng)或者時，不必畫弧。和均可用的非負整數(shù)矩陣來表示，關(guān)聯(lián)矩陣就是與的差。也就是： （4-1）以一個Petri網(wǎng)結(jié)構(gòu)

57、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Petri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)的標識定義為用五元組進行表示。即：。其中：（1）是由定義4.1.1確定的，為Petri網(wǎng)的結(jié)構(gòu)。（2）是一個列向量，第個庫所包含的托肯數(shù)目就是第個元素的取值，該向量定義為Petri網(wǎng)的標識。各個庫所的初始狀態(tài)用初始標識進行表示。在圖4-1中，根據(jù)各個庫所包含的托肯數(shù)目，可以得出，其中，。4.2 Petri網(wǎng)的運行規(guī)則在Petri網(wǎng)的理論中，變遷用來描述整個離散事件系統(tǒng)中的一個事件。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所表示，是的全部輸入庫所的集