[发明专利]一种用于输电系统的层次概率模糊推理方法

说明书

本发明公开了一种用于输电系统的层次概率模糊推理方法，基于层次概率模糊推理系统进行推理；层次概率模糊推理系统的输入变量为影响输电线的各参数，包括包括平均风速，日降雨量，平均气压，平均气温，最高气温和最低气温；采用四组三角形函数作为输入隶属度函数以对应PDF中的四个数值区间，PDF为概率分布函数；并将这四个数值区间分别定义为：罕见(R)、较少(I)、可能(P)、常见(F)；层次概率模糊推理系统的输出量为风险等级；基于四组梯形函数设计输出隶属度函数，其中的四个模糊集分别对应四个概率模糊风险等级：低(L)、中(M)、高(H)、极高(E)。采用这种方法能提升系统的实用性。

技术领域

本发明涉及一种用于输电系统的层次概率模糊推理方法。

背景技术

现有的针对输电系统的推理系统，运算复杂度高，且没有考虑到罕见变量，因此，有必要设计一种新的用于输电系统的层次概率模糊推理方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种用于输电系统的层次概率模糊推理方法，该方法能减小FIs的运算复杂度并提升实用性。

发明的技术解决方案如下：

一种用于输电系统的层次概率模糊推理方法，其特征在于，基于层次概率模糊推理系统进行推理；

层次概率模糊推理系统的输入变量为影响输电线的各参数，包括平均风速，日降雨量，平均气压，平均气温，最高气温和最低气温；；采用四组三角形函数作为输入隶属度函数以对应PDF中的四个数值区间，PDF为概率分布函数；并将这四个数值区间分别定义为：罕见(R)、较少(I)、可能(P)、常见(F)，其中模糊集的划分都取决于各个连续特征中数值区间的划分；

层次概率模糊推理系统的输出量为风险等级；基于四组梯形函数设计输出隶属度函数，其中的四个模糊集分别对应四个概率模糊风险等级：低(L)、中(M)、高 (H)、极高(E)。

表1 选取的环境特征及所含元素汇总

表2 第一个FIs应用的模糊规则

模糊规则集如表1和表2所示。

其中：1)表1表示图5中左上角处第一个FIs所应用的模糊规则集，而表 2表示图5中其余四个FIs所使用的模糊规则集；2)表4-2中的“风险”表示前一个FIs输出的结果；3)“”在隶属度中的计算方法为M_(AB)＝ min(M_A，M_B)。

有益效果：

本发明对传统模糊推理系统(Fuzzy Inference System，FIs)提出了两点改进。一方面，采用了层次结构，可以减小FIs的运算复杂度；另一方面，在构建隶属度函数时应用了概率模糊风险取代传统的直接模糊风险，能够以相同的函数形式处理不同类型的连续特征，从而可以减小FIs的运算复杂度并提升实用性。此外，基于概率模糊风险还能够直接将连续特征中的罕见变量纳入到分析中。综合以上两方面设计层次概率模糊推理系统(Hierarchical ProbabilityFuzzy Inference System，HPFIs)

附图说明

图1为输入特征筛选流程图；

图2为输入特征有效性验证原理图；

图3为连续环境特征值PDF及各个数值区间概率分布示意图，其中图a-f 分别对应平均气温、最高气温、最低气温、平均气压、日降水量和平均风速的概率分布图；

图4为FIs输入隶属度函数；

图5为HFIs结构示意图；