朱永利，尹金良

（1．新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室(華北電力大學)，河北省 保定市 071003；2．天津理工大學電氣電子工程學院，天津市 西青區(qū) 300384）

0 引言

人工智能是一門研究用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的新的技術科學，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。2016年1月27日，期刊《自然》封面文章報道，谷歌開發(fā)的名為“阿爾法圍棋”(Alpha Go)的人工智能機器人以5:0完勝歐洲圍棋冠軍樊麾。2016年3月，Alpha Go挑戰(zhàn)世界圍棋冠軍李世石，最終以4比1的總比分取得了勝利。2017年5月，它以3比0戰(zhàn)勝曾獲多項國內(nèi)和國際圍棋大賽冠軍的中國圍棋當今名將柯潔。AlphaGo用到了很多新技術，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡和蒙特卡洛樹搜索法等，是人工智能理論和應用研究發(fā)展到新階段的產(chǎn)物。AlphaGo的上乘表現(xiàn)使得人工智能引起了社會各界的極大關注。2016年10月，美國國家科學技術委員會發(fā)布了《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃》。2017年7月，我國國務院發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》。

人工智能在電力系統(tǒng)中的應用在20世紀80年代至21世紀初備受關注。1988年，在瑞典的斯德哥爾摩召開了第一屆專家系統(tǒng)在電力系統(tǒng)中的應用的研討會之后，至今適逢30周年。這種研討會每一至兩年召開一次，并且隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究的升溫，研討會的名字改為了“智能系統(tǒng)在電力系統(tǒng)中的應用”。國際大電網(wǎng)會議(CIGRE)已多次有組織地對專家系統(tǒng)在電力系統(tǒng)中的應用狀況進行過調(diào)查，并在1992年會議上將其列為優(yōu)先討論課題。然而，開發(fā)專家系統(tǒng)存在獲取專家知識困難和建造周期長的問題，神經(jīng)網(wǎng)絡又存在所需要的大量樣本難以獲取且學習過程的參數(shù)調(diào)優(yōu)缺乏依據(jù)和培訓復雜等困難，智能系統(tǒng)的研發(fā)和應用都遇到了巨大的挑戰(zhàn)。目前，隨著計算機計算能力的提高，大數(shù)據(jù)的不斷積累，國家政策的積極扶持，人工智能在電力系統(tǒng)中的應用研究又面臨新機遇。

本文旨在總結人工智能在電力系統(tǒng)中的應用研究和實踐工作，為新涉足這一研究領域的研究工作者提供參考。重點介紹21世紀初出現(xiàn)的基于有限樣本訓練的相關向量機的特點、原理及其在電力系統(tǒng)中的應用。

1 人工智能在電力系統(tǒng)中應用的早期研究：專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是在一個狹窄的領域內(nèi)，利用專家經(jīng)驗來解決復雜問題的智能軟件。20世紀80年代和90年代上半期，專家系統(tǒng)在電力系統(tǒng)中的應用研究如火如荼，涉及電力系統(tǒng)報警處理、故障診斷、運行規(guī)劃、控制和系統(tǒng)分析等，采用的知識表示方法以產(chǎn)生式規(guī)則為主，也有一階謂詞邏輯、框架和語義網(wǎng)[1]等，后期的應用研究大都采用Prolog或C++，故一階謂詞邏輯和面向對象知識表示方法成為主流。由于Prolog擁有內(nèi)部自動推理機制、內(nèi)嵌的數(shù)據(jù)庫管理和通用的一階謂詞知識表示方法，所以即使在現(xiàn)在也是實現(xiàn)演繹推理的一個良好語言和工具。

我國開展專家系統(tǒng)在電力系統(tǒng)中的應用研究在國際上不算晚。首例是華北電力學院楊以涵教授指導的研究生張志英在 1985年所研發(fā)的用于電力系統(tǒng)日調(diào)度計劃的專家系統(tǒng)[1-2]，目標是運用專家經(jīng)驗確定機爐啟停計劃，當時是在PDP機上用 LISP語言實現(xiàn)的，系統(tǒng)的編排結果基本上能得到調(diào)度員的認可，但軟件的漢化問題未解決，故研發(fā)的系統(tǒng)未得到實際應用。

筆者在楊以涵教授的指導下，于1986年研發(fā)了用于變電站操作票編寫的專家系統(tǒng)[3]，該系統(tǒng)屬于產(chǎn)生式系統(tǒng)，從操作任務和已知運行方式為依據(jù)，利用專家經(jīng)驗進行擴展推理。這一課題的研究始于1985年底，并于1986年底在鐵嶺一次變電所投人運行，這是國內(nèi)電力系統(tǒng)中第一個實際投入運行的專家系統(tǒng)。由于當時智能語言Prolog和LISP的漢化問題沒有解決，所以這一系統(tǒng)只好用BASIC編寫，使得在程序的通用性受到了限制，但對研究工作起了很大的推動作用。

楊以涵教授帶領課題組開展了火電站的倒閘操作票和高壓開關診斷專家系統(tǒng)。從1989年春，楊以涵教授為東北電網(wǎng)研發(fā)了電網(wǎng)操作票、故障分析和處理專家系統(tǒng)。由于使用Prolog表示電網(wǎng)拓撲結構和專家知識很便利，且能實現(xiàn)內(nèi)部自動推理，故課題組決定采用Prolog進行系統(tǒng)的研發(fā)。電網(wǎng)操作票的用量大，但種類較少，特別適合用Prolog和專家系統(tǒng)來解決。筆者所在團隊開發(fā)的系統(tǒng)[4]在當時東北電網(wǎng)總調(diào)度應用3年以上，開票使用率達97%左右，縮短了調(diào)度編寫操作票的時間[5]。電網(wǎng)故障診斷和處理專家系統(tǒng)要復雜得多，當時 EMS的信息較少，直接可用的就是開關的狀態(tài)和跳閘信息，最后我們提出了以開關跳閘分布為主，保護動作情況提問為輔的診斷方法[6]，在VAX機上用GKD Prolog實現(xiàn)了該專家系統(tǒng)[7]，獲得了電力工業(yè)部科技理論成果二等獎。由于受當時計算機應用水平的限制，系統(tǒng)界面比較粗燥，同 EMS的信息交換也不順暢，應用效果大打折扣，但驗證了理論上是可行的。

在20世紀80年代末和90年代初，多家單位都開展了專家系統(tǒng)應用的研究[1]，如：上海交大的配電網(wǎng)操作票系統(tǒng)及無功控制系統(tǒng)，浙江大學的緊急控制、華中理工大學的無功控制、福州大學的配電網(wǎng)經(jīng)濟運行系統(tǒng)。出自企業(yè)的有江西中調(diào)所的負荷預測和黑龍江省調(diào)的無功優(yōu)化系統(tǒng)；出自科研單位的有原南京自動化所的動態(tài)安全運行規(guī)劃決策支持系統(tǒng)和警報壓縮處理系統(tǒng)。此外，中國電力科學研究院、西安交通大學及東南大學等單位也在開展這方面的工作。

2 人工智能在電力系統(tǒng)中應用的中期研究：神經(jīng)網(wǎng)絡和進化計算

神經(jīng)網(wǎng)絡在電力系統(tǒng)中的應用主要是 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的出現(xiàn)之后。BP神經(jīng)網(wǎng)絡可實現(xiàn)任意復雜的非線性關系映射，對大量的訓練樣本進行擬合，而任何具體的判別函數(shù)都做不到這一點，因而BP模型的分類和預測結果要比常規(guī)的模式識別法都要好。它特別適合有大量結論性(標簽)樣本而又缺乏顯式專家規(guī)則的場合，如圖像和聲音識別，且具有對于錯誤樣本的容錯能力，因而對于很多模式識別問題的應用都取得了成功。在電力系統(tǒng)中的應用研究主要涉及負荷預測、電力系統(tǒng)的動態(tài)安全估計、電力設備和輸電線路的故障診斷。但是由于神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量的培訓樣本，輸入輸出的變化越多，需要的培訓樣本數(shù)量越大，在解決很多故障診斷問題方面會遇到取得大量訓練樣本難的問題，因而 BP神經(jīng)網(wǎng)絡在電力系統(tǒng)中的成功應用并不很多。

進化計算的方法較多，如遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法、蟻群算法和進化規(guī)化等，但本質上都是優(yōu)勝劣汰，迭代求優(yōu)，適合于非線性優(yōu)化問題的求解。電力系統(tǒng)的優(yōu)化問題主要有：電網(wǎng)結構規(guī)劃(包括線路增設)、電網(wǎng)調(diào)度中的機組起停優(yōu)化、機組檢修計劃優(yōu)化、電網(wǎng)運行無功優(yōu)化(包括電容器投切和變壓器分接頭的調(diào)節(jié))等，大多屬于大規(guī)模的非線性或動態(tài)規(guī)劃問題，適合用進化計算方法來解決，而用傳統(tǒng)的非線性優(yōu)化和動態(tài)規(guī)劃法是無法解決的，如傳統(tǒng)的動態(tài)規(guī)劃法對于大規(guī)模的動態(tài)規(guī)劃問題會出現(xiàn)組合爆炸問題。進化計算在電力系統(tǒng)中的應用相對要成功一些。

3 人工智能在電力系統(tǒng)中應用的后期研究：相關向量機

由于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡需要的樣本多，培訓時間長等問題，故自21世紀初，人工智能在電力系統(tǒng)中的應用研究又轉向支持有限樣本學習的支持向量機和相關向量機。

3.1 相關向量機的特點

相關向量機(relevance vector machine，RVM)是Micnacl E. Tipping于2001年在稀疏貝葉斯學習理論基礎上提出的一種監(jiān)督學習算法，該方法結合了貝葉斯理論、馬爾科夫性質、最大似然估計以及自動相關決定(automatic relevance determination，ARD)等理論[8-10]。RVM的函數(shù)形式與支持向量機(support vector machine，SVM)類似，同樣是基于核函數(shù)映射將低維空間非線性問題轉化為高維空間的線性問題，都可有效地解決小樣本、高維、非線性分類問題。但 RVM還具有以下優(yōu)勢[8-10]：1）RVM 核函數(shù)不受 Mercer

條件的限制，核函數(shù)的選取范圍更廣；2）無規(guī)則化系數(shù)，不需要通過交叉驗證等方法獲取該參數(shù)；3）泛化能力更好；4）基函數(shù)權值只有少數(shù)非零，相關向量數(shù)量少，模型更稀疏；5）測試時間(診斷速度)更快，更適合在線診斷；6）可以給出概率輸出，便于分析問題的不確定性。相關向量機主要是用于解決二分類問題[8-10]，對于多分類問題通常需要采用“一對多”、或“二叉樹”等方法，將其轉化為多個二分類問題，但這些方法存在分類重疊和不可分類、需要構建較多分類器等問題。然而實際中存在許多分類問題，針對此Damoulasy等人對二分類相關向量機進行了擴展，提出了多分類相關向量機(milticlass relevance vector machine，M-RVM)以及組合核相關向量機(multi-kernel learning relevance vector machine，MKL-RVM)，二者通過引入多項概率似然函數(shù)，采用分層貝葉斯模型結構，直接實現(xiàn)多分類。同時MKL-RVM通過組合核的形式，實現(xiàn)了非同構的多信息數(shù)據(jù)的信息融合[11-14]。RVM已廣泛應用于分類、預測等領域，并在電力系統(tǒng)的分類、預測等領域取得了很好的應用效果[15-22]。

3.2 二分類相關向量機及其在電力系統(tǒng)中的應用

二分類 RVM基于核函數(shù)映射將低維空間非線性問題轉化為高維空間的線性問題，有效解決小樣本、高維、非線性分類問題。不同于 SVM基于結構風險最小化原則構建學習機，RVM是基于貝葉斯框架構建學習機，因此 RVM不僅獲得二值輸出，而且獲得概率輸出。對于給定的訓練樣本集，RVM 的學習模型為 y ( x;w)=K (x;xi)+ω0，其中 w =[w0, w1, w2,… ,wN]T為權重向量，ωi為權重，K(x;xi)為核函數(shù)。為避免采用最大似然估計(maximum likelihood)方法求解存在的過擬合問題，RVM對權重向賦予零均值Gaussian先驗分布，把對權重的求解轉化為對超參數(shù)的求解，求解的過程中大部分超參數(shù)接近無限大，其對應的權重為 0，從而確保模型的稀疏性。而其它的超參數(shù)則會穩(wěn)定于有限值，與之對應的 xi就稱之為相關向量，同時在超參數(shù)估計的過程中自動調(diào)節(jié)規(guī)則化系數(shù)，從而不需要對規(guī)則化系數(shù)進行驗證。

圖1(a)和圖1(b)分別給出了SVM和RVM方法對Ripley給出的典型分類數(shù)據(jù)集synthetic的分類輸出，可以看出相關向量的數(shù)量明顯少于支持向量，并且RVM可以輸出概率分布情況。

圖1 SVM和RVM用于synthetic分類Fig. 1 SVM and RVM classification of synthetic data

圖2 分層貝葉斯模型Fig. 2 Hierarchical bayesian model

將相關向量機用于變壓器故障診斷[15]，采用二叉樹分類方法，將多分類問題轉化為多個二分類問題。采用歸一化的H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2五種特征氣體含量作為 RVM 分類器的輸入，用4個RVM分類器來辨識變壓器正常、低能放電、高能放電、中低溫過熱、高溫過熱5種狀態(tài)。實例分析表明該方法可以取得與 SVM 相當甚至是更優(yōu)診斷正確率，故障診斷速度更快。

文獻[16]提出了基于振動信號樣本熵和相關向量機的萬能式斷路器分合閘故障診斷方法，該方法以分合閘動作過程中各頻帶樣本熵特征向量作為 RVM的輸入，以萬能式斷路器正常、虛假合閘、分閘不徹底或某相不同期的機械狀態(tài)為RVM的輸出。所提方法可利用相對較少的故障數(shù)據(jù)樣本實現(xiàn)對萬能式斷路器故障類型的識別并具有較高的識別率。

文獻[17]提出了電力系統(tǒng)靜態(tài)安全狀態(tài)實時感知的相關向量機法，該方法首先根據(jù)日前市場的運行與調(diào)度規(guī)則，產(chǎn)生運行條件，構造安全評估特征集及事故安全分類；然后將Relief算法用于發(fā)電機出力、節(jié)點負荷、支路潮流等故障前穩(wěn)態(tài)特征值的特征排序，篩選出與分類緊密相關的特征子集，作為RVM的輸入。

RVM貝葉斯框架下的ARD先驗分布設置確保了 RVM模型的稀疏性，僅極少數(shù)相關向量參與在線安全決策，有效克服了過度擬合問題，分類準確度高；同時少量核函數(shù)運算使決策時間縮短。RVM 模型的概率輸出不僅能夠提供分類信息，還可用于系統(tǒng)的風險管理，為系統(tǒng)風險評估、風險決策提供支持。

3.3 多分類相關向量機及其在電力系統(tǒng)中的應用

多分類相關向量機(multiclass relevance vector machine，M-RVM)是 Damoulasy等人于2008在二分類核函數(shù)學習、高斯過程組合協(xié)方差函數(shù)方法以及高斯先驗處理多項概率似然函數(shù)方法的基礎上，提出的一種基于貝葉斯框架的統(tǒng)計學習算法[11]。

M-RVM采用分層貝葉斯模型結構，通過引入多項概率似然函數(shù)(multinomial probit likelihood)，實現(xiàn)了多分類和輸出類別成員概率。設訓練集X={ xi, ti，x∈RD，ti∈ { 1,… ,C }為類別標簽，引入輔助回歸目標 Y∈RC×N和權重參數(shù) W∈RN×C，先驗參數(shù)αnc組成的矩陣記為A∈RN×C，αnc服從超參數(shù)為a，b的Gamma分布。M-RVM的分層貝葉斯模型結構示意圖如圖2所示。

鑒于變壓器故障診斷本質為多分類問題，提出了基于 M-RVM 的變壓器故障診斷方法[18]，實現(xiàn)了變壓器正常、低能放電、高能放電、中低溫過熱、高溫過熱、局部放電六種狀態(tài)的直接分類，而無需將多分類轉換為多個二分類的問題。M-RVM診斷輸出是變壓器處于上述 6種狀態(tài)的概率，可以為變壓器的檢修提供更多的可用信息。

文獻[19]將M-RVM應用于GIS局部放電模式識別中，作者通過試驗建立了相應的超高頻信號圖譜數(shù)據(jù)庫，然后根據(jù)信號特點提取了26個原始特征量；采用主成分分析法對特征空間進行降維處理，最終得到10個新的特征量，將原始特征量和降維后的特征量分別輸入到多分類相關向量機(M-RVM)中進行分析，結果表明，以降維后的特征量作為輸入量，其識別率要高于降維前的；并且同 BN和SVM分類器相比，無論是采用原始特征參量還是降維后的參量作為輸入量，M-RVM 方法的識別率都是最高，其中降維后的識別率大于85%。

文獻[20]將 M-RVM 應用于有軌電車用燃料電池系統(tǒng)故障診斷中，實現(xiàn)了氫氣泄漏、去離子水加濕泵低壓、空氣壓力過低和正常共4種狀態(tài)的快速識別，準確率可達96.67%。

3.4 組合核相關向量機及其在電力系統(tǒng)中的應用

組合核相關向量機(multi-kernel learning relevance vector machine，MKL-RVM)同樣采用分層貝葉斯模型結構，通過引入多項概率似然函數(shù)(multinomial probit likelihood)，采用組合核的形式實現(xiàn)了非同構的多信息數(shù)據(jù)或多特征信息的有機融合以及多分類問題。MKL-RVM原理示意圖如圖3所示，圖中S為信息數(shù)據(jù)的種類，β1，β2， …，βS為組合核參數(shù)。

MKL-RVM雖然不存在規(guī)則化系數(shù)確定困難的問題，核組合參數(shù)也可在模型學習的過程自動優(yōu)化，但核函數(shù)參數(shù)沒有采用自動相關學習算法，需要事先人為設定。MKL-RVM既可以實現(xiàn)單個檢/監(jiān)手段的檢/監(jiān)測數(shù)據(jù)提取的多組特征信息的融合，還可以實現(xiàn)由多種檢/監(jiān)手段的檢/監(jiān)測數(shù)據(jù)源提取的非同構特征信息的融合[12-14]。

文獻[21]提出了基于MKL-RVM的電力變壓器故障診斷方法?？捎行Ю锰N含變壓器運行狀態(tài)的多種特征信息；可直接輸出變壓器為各種狀態(tài)的概率，為變壓器的檢修提供更多的可用信息。

文獻[22]提出了基于MKL-RVM的變壓器局部放電模式識別方法，提出的局部放電特征向量作為MKL-RVM輸入，懸浮放電、針板放電、沿面放電和氣隙放電四種類型作為輸出，建立變壓器局部放電模式識別模型。實驗結果表明MKL-RVM分類器識別精度較高。

圖3 MKL-RVM原理示意圖Fig. 3 MKL-RVM schematic diagram

4 結束語

專家系統(tǒng)存在獲取專家知識困難和建造周期長的問題，在電力系統(tǒng)中的應用研究主要涉及電力系統(tǒng)報警處理、故障診斷、運行規(guī)劃、控制和系統(tǒng)分析等。神經(jīng)網(wǎng)絡適用于有大量培訓樣本而又缺乏顯式專家規(guī)則的場合，存在參數(shù)調(diào)優(yōu)缺乏依據(jù)和培訓復雜等問題；在電力系統(tǒng)中的應用研究主要涉及負荷預測、電力系統(tǒng)的動態(tài)安全估計、電力設備和輸電線路的故障診斷。進化計算適用于非線性或動態(tài)規(guī)劃問題，可解決傳統(tǒng)動態(tài)規(guī)劃法的組合爆炸問題；在電力系統(tǒng)中的應用研究主要涉及電網(wǎng)結構規(guī)劃、電網(wǎng)調(diào)度中的機組起停優(yōu)化、機組檢修計劃優(yōu)化、電網(wǎng)運行無功優(yōu)。相關向量機具有需要培訓樣本數(shù)量少，可以輸出類別成員概率的優(yōu)點，適合于樣本數(shù)據(jù)獲取困難的預測和分類問題；在電力系統(tǒng)中的應用研究主要涉及負荷預測和電力設備故障診斷。

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朱永利