基于决策树的电力系统故障专家分析

本文主要探讨了"基于专家系统的电力系统故障分析与研究"这一主题，发表于2014年的常州工学院学报。作者胡连梅，来自苏州信息职业技术学院电气与电子工程系。论文的核心内容是利用断路器跳闸和保护动作信息构建了一个保护/断路器动作行为分析的决策树。这个决策树作为关键工具，通过专家系统对电力系统中的故障进行定性分析，旨在快速、准确地定位故障原因并识别故障设备。 在电力系统中，当发生故障时，保护系统会触发相应的保护动作，这些数据被用来作为输入，通过专家系统进行处理。专家系统运用预先编程的规则和知识库，结合人工智能技术，模拟人类专家的决策过程，对故障模式进行分析。通过逻辑推理和判断，系统能够识别故障的类型，如短路、过载、接地等，并进一步确定故障的具体部位，例如是某个元件、线路还是整个设备的问题。 该研究的重要性在于，它提供了一种科学的方法论，极大地提高了电力系统故障处理的效率和准确性。对于维修人员来说，这减少了故障诊断的时间，降低了因误判或延误处理带来的潜在风险。同时，它也节省了人力成本，使得电力系统的维护工作更加智能化和高效。 此外，论文的关键词包括“专家系统”、“决策树”和“电力系统”，突出了研究的技术核心。中图分类号为TM773，文献标志码为A，文章编号1671-0436(2014)030033-05，表明这是工程技术领域的学术研究，具有较高的学术价值。 本文的研究成果对于电力系统的故障预防、诊断和维修有着实际的应用价值，是推动智能电网发展和提高电力系统安全运行水平的重要一步。