摘 要： 介绍了以Visual C++为工具开发的基于半自动化知识获取的操作票专家系统，实现了图形在线自动开票、手工开票、调典型票等多种开票方式，具有操作票管理、编辑及模拟仿真操作功能。具有一定的学习能力，能够自动更新和完善专家知识库，防误功能强大，且图形界面友好，易维护、易操作，具有较高的智能性和安全性。
　　关键词： 操作票；专家系统；知识库；半自动化知识获取；知识表示

    操作票又叫倒闸操作票，将设备由一种状态转变为另一种状态的过程叫做倒闸，所进行的操作叫做倒闸操作，操作票就是倒闸操作的操作步骤序列。电力系统中经常涉及倒闸操作，倒闸操作必须首先拟写操作票，然后按照操作票逐项执行。
　　随着现代技术的发展，电力系统的规模越来越大，运行操作也越来越复杂。每日的操作产生大量的操作票，这些操作票的产生和执行使调度员的大脑一直处于紧张状态，稍有疏忽，就会引发严重事故，造成巨大经济损失。为减轻运行人员的工作压力，避免事故发生，减少经济损失，近几年来，国内外学者以及专业软件公司研发了许多的操作票专家系统，取得了较好的应用效果。操作票专家系统利用计算机，采用专家系统技术进行设计，将电网操作规则和经验构成专家知识库，由专家系统在线自动开具操作票^[1]。操作票专家系统一方面将调度员从复杂的劳动中解脱出来，集中精力去解决电网安全、经济运行中更深层的问题；另一方面弥补了新调度员操作经验不足的缺点，避免由于经验不足造成的疏漏^[2]。但是目前国内外的大多数操作票专家系统都采用人工知识获取方式，系统没有学习能力，当电力系统接线方式发生变动时，系统知识不能自动更新，这给使用造成不便。
　　本文所设计的基于半自动化知识获取的操作票专家系统具有一定的学习能力，能够在运行实践中从已有知识中演绎、归纳出新知识，且系统具有动态网络拓扑着色功能，所以当电力系统接线方式发生变动时，专家系统能够对知识库进行自动更新和完善。
1 操作票专家系统
　　操作票专家系统是一种基于知识的智能推理系统。它根据人工智能的原理，利用专家提供的电力领域的相关知识进行推理、模拟人类专家做出决定的过程，解决复杂问题^[3]。
　　知识表示、推理机和知识获取是操作票专家系统的三个重点。
1.1 知识表示方法
　　知识是人们把实践中获得的信息关联在一起所形成的信息结构^[4]。知识表示是将关于世界的事实、关系和过程等编码成为一种合适的数据结构。知识表示的主要问题是设计各种知识的表示方法、表示与控制的关系、表示与推理的关系以及知识表示与其他领域的关系。在解决某一问题时，不同的表示方法可能产生完全不同的效果。
　　本系统的知识库包括静态设备库和专家规则库，静态设备库主要存放电气运行设备的运行状态及其属性，专家规则知识的来源有电网调度、变电站运行规程、有关电气运行安全规程以及电气运行人员的现场经验知识。规则知识存储在数据库中，是推理机的知识来源。
　　本系统中静态设备库采用关系表来表示，专家规则知识采用产生式表示法，基本表达方式为IF（对某设备进行某种操作）THEN（相关设备应处于某种状态），现举例说明。
　　设301为35 kV高压侧断路器，301-1为301上侧刀闸，301-2为301下侧刀闸，根据电力五防规则中的“防止带负荷拉刀闸”原则，若要合上301断路器，则要求先合上301-1刀闸和301-2刀闸，在本系统中该知识表示为：
　　如果合上301断路器，则301-1刀闸处于合位，且301-2刀闸处于合位。
　　系统知识的录入采用专门编制的人工智能知识编辑软件——知识管理工具，录入界面直观，操作简便。
1.2 推理实现
　　专家系统的推理机制又称为控制策略，是专家系统的核心之一。操作票专家系统中的推理主要是一些逻辑判断工作，不需要数值计算。推理机制包括正向推理、反向推理和混合推理。
　　本专家系统采用推理机与知识库相分离的设计方法，当对知识库进行增加、删除、修改或更新时，推理机不需要做任何更改，系统仍能正确安全地运行。系统采用正向推理，利用深度优先搜索算法。
　　调度人员下达操作任务后，进行任务分解，确定操作设备、设备类型、初态及末态，然后逐步进行操作。当对某设备进行操作时，系统先从静态设备库中取得该设备的运行状态，然后进入防误规则判断模块，采用正向推理机制，自动循环匹配该操作需要满足的操作规则，匹配成功后从操作术语库中读取操作术语，把该操作转换成一条操作项。当所有的操作都完成时就生成了实际的操作票。形成操作票的推理流程如图1所示^[3]。