基于案例推理的电力系统黑启动决策系统

"这篇论文提出了一种基于案例推理(CBR)的黑启动决策系统，将定性分析与定量分析相结合，理论研究与实地经验在该框架内得到有效组织。" 在电力系统领域，黑启动（Black-start）是一项关键的恢复操作，它是指在电网因故障或计划停机后，无需依赖外部电源，逐步恢复电力系统运行的过程。基于案例推理的黑启动系统提供了一种创新的决策方法。CBR（Case-Based Reasoning）是一种人工智能技术，它通过检索最相关的案例，并对其进行适应以适应新的情况，从而找到解决方案，并将其存储起来以备将来重复使用。 该论文提出的概念框架中，CBR系统具有层次结构。在抽象层面上，案例展示了黑启动的一般特性，而在详细层面上，案例包含了子系统中发电厂和变电站的恢复操作。传统的CBR系统在修订能力方面存在局限，而本文则开发了“路径寻找”和“能力调度”算法，用于详细级别案例的修订。同时，采用定性过程理论（Qualitative Process Theory，QPT）对抽象级别的案例进行修订，使得黑启动的定性过程模型也能作为解释工具。 结合定性分析和定量分析，CBR框架使得理论研究与实际经验能够得到紧密结合。这种方法的优点在于，它能够利用历史的黑启动经验来指导未来的决策，通过适应和修改现有案例来应对新的黑启动挑战。通过“路径寻找”算法，系统可以优化恢复电网的顺序和策略；“能力调度”算法则帮助合理分配资源，确保在恢复过程中各个部分的协调。 此外，QPT在修订抽象案例中的应用，使系统能更好地理解黑启动过程的整体动态，从而提供更准确的决策支持。关键词包括：基于案例推理、电力系统、黑启动，这些标签揭示了研究的核心内容和应用领域。 该论文介绍的基于案例推理的黑启动决策系统，通过结合先进的算法和理论，提升了电力系统在黑启动过程中的决策效率和可靠性，为电力系统的安全稳定运行提供了有力的技术支持。