基于案例推理技术在大停电事故后恢复中的应用

加强对事故后的恢复控制研究可以减轻大停电事故造成的严重后果，使恢复过程更快、更安全。由于恢复过程的复杂性，离线制定的恢复方案不一定符合恢复过程的实际情况，完全在线制定恢复方案也不现实。本课题以"基于案例推理"作为主框架，把定性分析和定量分析、理论研究和电力部门的实际经验很好地结合起来。主要研究内容有：案例的分层结构设计；案例的组成内容；相似度的判别与评估；案例的在线调整和优化算法；系统的维护和自学习功能。我们还将开发一套恢复控制应用软件，它可以对黑启动方案和典型事故进行日常管理，以自然和直观的方式总结和积累调度人员的经验；当系统发生事故后，为调度找到最相关的恢复方案，使恢复过程尽可能采用现场人员最为熟知的、可靠性很高的离线方案，另外通过方案的在线修正，可以避免机械执行离线方案可能导致的严重后果，从而为调度人员在极其紧张的环境下处理大停电事故，提供一个系统的、科学的、直观的辅助决策工具。