谁能说明下智能化供电设备状态检修决策支持系统设计吗

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谁能说明下智能化供电设备状态检修决策支持系统设计吗

状态检修方式以设备当前的实际工作状况为依据，它通过先进的状态监测和诊断手段、可靠性评价手段以及寿命预测手段，判断设备的状态，识别故障的早期征兆，对故障部位其及严重程度、故障发展趋势做出判断，并根据分析诊断结果，在设备性能下降到一定程度或故障将要发生之前主动实施维修[1]。它为电气设备安全、稳定、长周期、全性能、优质运行提供了可靠的技术和管理保障。إ 作到状态检修的关键是对设备状态的判断，不仅要识别已经发生的故障，而且预测未来可能发生的故障。解决这些问题，一些常规的计算程序和分析程序无能为力或不够有效。因为在这些问题中，人类专家的经验起着主导作用。因此，专家系统技术已经运用到电力设备状态检修中，特别是发电设备的状态检修。而专家系统技术用于供电设备的状态检修还不多见。原因在于供电设备的状态检修起步比较晚，这与早年实行“重发轻供不管用”的政策有关。当前电力企业深化改革，以利润为中心，实行内部模拟电力市场，促使供电企业努力提高供电可靠率和检修的经济性。因此供电设备的状态检修势在必行。إ 状态检修能够使检修和管理效率提高，设备大修间隔延长和小修频率降低，杜绝不足维修和过剩维修，减少重大事故的发生，提高了设备的可用系数，从而降低了企业经营成本。إ

1、配电设备状态检修决策支持系统的总体结构إ 随着传感技术、微电子、数字信号处理和计算机网络技术在状态监测中的应用，使状态检修成为可能。而人工神经网络、专家系统、模糊集理论等综合智能技术在状态识别和故障诊断中的应用，使状态检修得以实现[2,3]。إ 本系统根据在线和离线监测诊断数据、设备寿命预测数据、可靠性评价数据、设计参数、检修历史数据、同类设备统计数据等进行综合分析，并利用状态评价准则体系对设备状态变化趋势进行预测，运用决策模型给出检修什么和何时检修的建议，并制定检修计划，发布到企业网站。总体结构如图1所示。إ 1。1设备综合管理模块إ 状态检修需要大量描述设备状态及其演变过程的准确数据，即要有足够的信息用于分析与决策，这就是设备数据综合管理。该模块管理、存储所有设备资产清单，设备台帐图纸、设备设计数据、设备安装状况及系统图、维修历史数据、设备变更与维修记录、设备状态监测与诊断数据、事故及异常记录、测点设置、设备可靠性状态统计分析数据等等。 إ 1。2智能化诊断模块إ 该模块用专家系统与人工神经元网络结合的方法实现。既能对单一试验数据进行故障诊断，也能对多种试验数据进行综合诊断。单一诊断用产生式专家系统，将规程规定和专家知识存储在知识库，可以随时更新、修改。综合诊断用人工神经元BP网络。功能模块之间用状态驱动。每一个层次的数据可以维护、查询，有利于程序的模块化设计[4,5]。إ 1。3检修决策模块إ 对单一设备，根据不同运行方式和检修方式，运用技术经济分析方法，对检修费用、效益进行评估，给出对该设备来说最佳检修时间、检修措施和检修项目，并形成检修决策报告。 إ 1。4编制检修计划模块إ 状态检修并不排斥检修计划的作用，恰恰相反，状态检修体制还要利用一些先进的技术手段来动态地制订和优化供电设备检修计划，以充分发挥检修计划的指导作用。在状态检修体制下，面对众多需要检修的设备，检修计划的编制根据检修决策的结果，负荷预测、趋势分析、动态规则等手段考虑配网的运行方式、供电可靠性、经济性等要求，使检修计划既具有可行性，又具有科学性和经济性。 1。5企业网站检修信息发布模块إ 将排定的检修计划发布在供电企业网站上，供生产单位执行，也为用户提供了检修信息，大用户据此安排生产，减少供电设备检修带来的损失。这能提供服务质量，增加供电工作的透明度。إ

2、基于专家系统的单一诊断模块إ 2。 1单一诊断功能إ 单一诊断是指对一种检测方法所取得的数据进行处理和判断，得出故障征兆或有关设备状态的初步结论。这些检测方法指：油中气体色谱检测、绕组直流电阻检测、绝缘电阻及吸收比、极化指数检测、绝缘介质损耗检测、油质检测和绝缘老化的检测等等。检测的数据与规程比、与历史比、与同类设备比，并考虑当前系统的运行状况，将这些知识保存在专家系统的规则库中。إ 通过各种方法检测到的数据，或通过检测数据计算出的数据，并不能说明当前设备的状况，只有与标准值比较，才能得到设备可能故障的征兆。如在变压器预防性试验中，绕组直流电阻MVA以下的变压器，相间差别是5%，与规程比较，规程规定一般不超过4%，所以得出绕组直流电阻相间差别过高的征兆。إ 单一诊断是对单项试验数据进行诊断。该方法简单、宜于实现，有时可直接定位故障。但更多时给的结论不够清晰，或结论片面。因此，该过程可以看作综合诊断的前期数据处理[6]。إ 单一诊断的结果可能有四种： 1）明确定位故障； 2）参数正常，不存在与此参数有关的故障； 3）不确定故障是否存在； 4）故障确实存在，但不能定位。后两种情况给出的结果不明确，需要更多的信息进行明确判断，由综合诊断来完成。但单一诊断的所有诊...

评标决策支持系统的初步设计有哪些

DSS的英文全称为Decision Support System，中文翻译为决策支持系统。决策支持系统以数据仓库为依托，通过对企业历史数据的挖掘，为企业提供全方位的决策支持。它有以下几种驱动方式：数据驱动、模型驱动、知识驱动、基于Web、基于仿真、基于GIS、通信驱动。当今的世界人们面临着越来越海量的数据、信息，在这日益激烈的挑战、也更多的机遇面前，欲想成功的人士就要能以更低的成本、更加迅即的速度作出这样、那样的大量及时、准确的决策。面临这样的世界态势一个组织或企业要想有活力，并取得丰厚的效益，就要有组织地授权更多的人；适时供应他们准确无误的数据、信息；并让他们利用更加得心应手、顺应决策者逻辑思维和他的主导作用的工具作出正确的决策。每个单位的信息技术部门都将会面临这样的需求。

这就是要建立所谓“业务智能化系统”（Business Intelligence System简称BIS）。试想这里要求的BIS和你过去建立的MIS，或者是CIMS,MRPⅡ有什么不同呢？你原来的系统一定是： * 所使用的是按预先定义好的任务编写的程序，执行确定的计算机作业； * 其特点是运行大量的，但是相对较小范围的业务处理，这实际上也是当初系统分析、设计的要求。在设计数据库时一定是按E-R关系形成甚少冗余，数量较多但又比较简单的数据库表； * 这种系统一般总是向其中添入数据。现在要建立的业务智能化系统——BIS则有着不同的要求： * 要建立的系统是能对原来没有提出过的任务或查询作出响应，这些问题可能还要进行探索、分析，对其复杂的结论要能充分的展现； * 其特点是：可能提出的问题并不多，但是涉及的范围却非常广泛； * 这里的要求是让你利用已有的数据，提供出新的信息。

你可能说这样的情况以前也遇到过。不错，业务智能化系统——BIS确实有其发展的沿革。早期的决策支持系统对用户提出的决策支持要求来说，一般是和建立其它系统一样进行系统分析，数据结构设计和程序设计。所建立的系统恰如其分的实现原定的决策支持的要求。这样的系统非常的“功能化”，有时对使用人也有较高技术水平或技巧的要求。此后由于要更灵活、方便地决策支持的需求驱动，产生了诸如电子表格之类的软件产品。这些产品显然避免了前述太“功能化”的弱点。这些电子表格也往往简单明了，易学易用，适于推广应用。在一定层次上能满足广泛领域的要求。再一种发展是EIS工具的出现。EIS一般是设计的适应某个执行机关或是部门的决策支持需求。虽然EIS往往提供容易开发的工具（如面向对象的开发技术），开发的功能也有友好的界面、易于使用；但还是受＂功能化＂的限制。

一个开发好的EIS要跟上用户需求的变化而发展演进，这并非易事。现在要求我们的是适应急速变化的市场经济的动态环境，所使用的工具也一定要突破上述的诸多限制：让决策者能多视角全面地观察世界；创立更加贴近决策者思维过程的支持；代替决策者进行复杂的数据、信息处理；及时的向他们提供制定正确决策所需要的全部信息。决策过程的讨论著名的信息技术咨询机构Meta Group指出：在谈到决策支持时，首先要搞清楚决策过程是怎么回事，否则你不可能提供好的决策支持工具。一般来说决策过程分这样三个阶段： * 发现问题一开始，往往并未搞清问题是什么，只是就所看到的现象提出了疑问和怀疑。这时希望能方便地从不同的方面和角度对数据进行测试、比较并找出其异常之所在。

特别是当观察到某些因素组合起来会产生了特定的效果时，这尤其重要，这往往就是此后要深入研究的地方。 * 更加详细的分析和探讨所提出的问题一旦发现了某种趋势或异常就要确认和解释其缘由。所谓分析，不仅是观察和列表，更重要的是：证实这种趋势存在的必然性；搞清楚为什么会存在这种趋势或异常；预测这种趋势随着时间进程的发展；要预报这种趋势或异常会造成什么影响和后果。 * 向其他决策者展现你的发现和结论，并得到确认分析、证实和预测其后果，这可能是一个复杂又漫长的过程。真正有权作出决策的人可能并未参与这一全过程。这时要能将分析的主要过程，尤其是结论清楚明白地展现给决策者，让他能洞察操作过程，理解决策支持的结论。要能最佳地支持上述决策过程，要求决策支持工具在以下两个方面更加智能化： * 全部决策用数据、信息多维可视化。

在这优裕的环境中，随着分析人员的思维，迅速、方便和可视化的进行各种常规分析； * 各种分析功能要有十分强大的功能内涵，但又不特别的＂功能化＂。功能的运行要有以决策者，或功能使用者为主导的灵活性。

高分求关于DSS决策支持系统的问题

决策支持系统主要对象是什么决策

决策支持系统以数据仓库为依托，通过对企业历史数据的挖掘，为企业提供全方位的决策支持。它有以下几种驱动方式：数据驱动、模型驱动、知识驱动、基于Web、基于仿真、基于GIS、通信驱动。当今的世界人们面临着越来越海量的数据、信息，在这日益激烈的挑战、也更多的机遇面前，欲想成功的人士就要能以更低的成本、更加迅即的速度作出这样、那样的大量及时、准确的决策。面临这样的世界态势一个组织或企业要想有活力，并取得丰厚的效益，就要有组织地授权更多的人；适时供应他们准确无误的数据、信息；并让他们利用更加得心应手、顺应决策者逻辑思维和他的主导作用的工具作出正确的决策。每个单位的信息技术部门都将会面临这样的需求。这就是要建立所谓“业务智能化系统”（Business Intelligence System简称BIS）。

试想这里要求的BIS和你过去建立的MIS，或者是CIMS,MRPⅡ有什么不同呢？你原来的系统一定是： * 所使用的是按预先定义好的任务编写的程序，执行确定的计算机作业； * 其特点是运行大量的，但是相对较小范围的业务处理，这实际上也是当初系统分析、设计的要求。在设计数据库时一定是按E-R关系形成甚少冗余，数量较多但又比较简单的数据库表； * 这种系统一般总是向其中添入数据。现在要建立的业务智能化系统——BIS则有着不同的要求： * 要建立的系统是能对原来没有提出过的任务或查询作出响应，这些问题可能还要进行探索、分析，对其复杂的结论要能充分的展现； * 其特点是：可能提出的问题并不多，但是涉及的范围却非常广泛； * 这里的要求是让你利用已有的数据，提供出新的信息。