DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 分布式电源以其环保、高效等优点成为电力行业的研究热点[ 1 ] [ 2 ] 。分布式电源是指发电功率在数千瓦至50 MW (兆瓦)的小型化、模块化、分散在用户附近、与环境兼容友好的独立电源，主要特点是其靠近用户负荷，可实现直接供电或热电联产，同时可减少输配电线路的网络损耗，减轻由于负荷增长造成的输配电设备扩建压力。随着DG发电及并网技术的日益提高，一些DG在技术上和经济上的优势不断凸显，加之电力市场发展完善及国家相关支持DG发展政策的出台，分布式发电将成为21世纪重要的能源选择[ 3 ] 。 分布式电源的接入会对微电网节点电压、线路潮流、系统静态电压稳定性、供电可靠性等都有影响。位置和容量不合理的DG分布，不仅会增加网损，降低供电可靠性，还会降低系统的静态电压稳定水平。为此，合理有效地选择微电网中DG的接入位置和容量十分重要。一些国内外学者对该问题进行了研究。文献[ 4 ] 建立了计及环境效益的分布式发电优化规划模型，并采用粒子群算法求解。文献[ 5 ] 采用概率搜索算法，同时考虑了冷热电联供，以配电网系统的可靠性指标最高为目标函数，优化DG的位置和容量。文献[ 6 ] 在DG个数、位置、容量均不确定的情况下，采用自适应权重粒子群算法，以网络损耗最小为目标，对DG进行优化配置。文献[ 7 ] 在限制DG接入总量和考虑多约束条件的基础上，建立了以网络年运行费用最小为目标的规划模型，采用新型的免疫遗传算法(IGA)进行求解。上述文献多以某一或某几个指标为优化目标，并考虑了相应的约束条件来优化微电网中DG的布局，但很少考虑系统的静态电压稳定性。 为有效降低微电网的网损，提高微电网的静态电压稳定性，本文在基于各串并联支路电压水平的DG选址方法基础上，建立了综合考虑微电网有功网损及静态电压稳定指标的DG定容模型，并采用带惯性权重的粒子群优化算法对算例进行仿真分析。
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user: 2. 微电网潮流计算 本文将微电网中的分布式电源处理为功率因数恒定不变的PQ节点。由于分布式电源一般靠近负荷中心，本文假定分布式电源直接安装于负荷节点。 传统配电网多是辐射型结构，前推回代法因其线性收敛性好、计算速度快，是目前应用最广泛、最成熟的潮流算法之一。本文采用前推回代法进行微电网潮流计算。对于PQ节点类型的DG，首先计算其节点注入电流，然后前推各支路电流，更新回代各节点电压和功率分布，直至满足潮流收敛准则[ 8 ] 。
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user: 3. 微电网系统的静态电压指标 电力系统的电压稳定性是指系统维持电压稳定的能力。在高峰负荷期间一个较短暂的出乎意料的高水平负荷都有可能威胁到系统的电压稳定性。位置和容量不合理的DG可能导致系统某些薄弱母线失稳，继而引起电压崩溃事故。在DG规划阶段，应该考虑不同负荷水平的影响，因此建立以系统静态电压稳定指标为最佳的规划模型，可提高系统运行稳定性及承受负荷增长的能力[ 9 ] 。 静态电压稳定指标L计算如下： 图1所示为简单配电网典型支路， 为线路阻抗， 为支路电流； 、 分别为末端母线j的有功功率和无功功率； 、 分别为始末端母线电压。 根据图1中的电路，有： (1) (2) 由式(1)和(2)可得： (3) 依据方程有实数解，化简可得： (4) 因而可以定义静态电压稳定指标为： (5) 则： (6) 整个系统的静态电压稳定指标L定义为所有支路静态电压稳定指标中的最大者，即 (7) 式(7)中，B为系统支路数。 与L对应的支路称为系统最薄弱支路，当系统稳定时，式(4)满足，则最薄弱支路对应的L值一定大于0且小于1.0。当系统发生电压崩溃时，一定是从最薄弱支路开始的。静态电压稳定指标L越小，系统电压水平越稳定，即系统能够承受更大的负荷增长。当L = 1.0时，系统处于临界崩溃状态。 图1. 简单配电网典型支路
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user: 4. 分布式电源的选址和定容 4.1. DG安装位置优选原则 首先，分布式电源安装位置的选择要满足相应自然资源、地理位置及国家相关能源方针政策。此外，通常没有接入分布式电源时，越靠近馈线末端节点电压越低。当微电网中接入DG后，如果DG不从电网吸收无功，则全网的电压均得以提升；相同渗透率的DG，散布在馈线上比集中在同一位置对电压的支撑作用大；DG位置越靠近馈线末端、接入比例越大对系统电压的提升作用越明显，且DG对接入点及其附近系统的电压影响较大。所以，需要分析在DG接入前系统的节点电压分布特性。 综上，确定DG安装位置的优选原则： 1) 从DG对节点电压的影响角度考虑，DG接入前电压较低的节点； 2) 对于不同的串并联支路处理方法不同。 a) 串联支路：优先选取电压水平低于0.975 pu的末节点接入DG； b) 并联支路：选取电压水平低于0.975 pu的节点接入DG或并联支路的根节点接入DG。 具体接入DG的位置方案需依据系统计划引入DG个数综合考虑后确定。 4.2. 网损改善指标 微电网有功网损的大小主要与系统的支路电阻及节点电压相关。微电网电压等级较低，R/X值较大，潮流在馈线中的流动会造成较大的网络损耗，合理的DG的分布会减小系统网损。考虑到DG安装后对系统网损的影响，定义网损改善指标 为： (8) 网损改善指标能够有效反应DG安装前后系统有功网损的变化，可用来评估DG的经济效益。 4.3. 静态电压稳定性改善指标 系统静态电压稳定裕度是用来衡量系统静态电压稳定性的一个量化指标，上文对系统的静态电压稳定性已有相关概述。因此，定义静态电压稳定性改善指标 如式(9)所示，该指标在一定程度上能反映DG接入前后系统的相对静态电压稳定程度。 (9) 4.4. DG选址定容优化模型 微电网系统中DG接入位置、容量的不同对系统的有功网损及静态电压稳定性有较大影响。因此，在DG接入系统前，需确定其接入容量，以满足微电网系统允许的稳定性、经济性并满足相关约束条件。本文建立的考虑有功网损及静态电压稳定裕度的DG优化容量模型如下： (10) 上式中， 为权重系数，且满足 。 不同的比例，反映这两个目标在优化时所占比重不同，本文按以下几种方案进行仿真： 方案1：有功网损最优， ， ； 方案2：静态电压稳定性最优， ， ； 方案3：综合效益最优， ， 。 由于分布式电源的接入必然引起馈线中传输的有功及无功功率的变化，因此DG的定容就必然需考虑DG接入对电网潮流分布的影响，并且各DG的出力在满足其上下限约束的基础上所有DG的出力总量需要满足分布式电源在微电网中的最大接入容量不能超过微电网负荷总量的40%。系统各节点电压需满足上下限约束；输电线路上流过的电流也应满足相应热稳定极限，不能超过其允许值。综合上述因素考虑，形成如下约束： (11) (12) (13) (14) (15) 式中： 为节点 处DG的有功、无功出力； 为节点 处负荷的有功、无功功率； 、 为单台DG有功出力的下、上限值； 、 为节点电压允许的下、上限值； 为支路允许电流的上限值。N为微电网系统的节点个数。
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user: 5. 模型的求解 5.1. 粒子群优化算法 粒子群优化算法于1995年提出，是一种基于鸟类觅食行为的新型群体智能进化计算技术。其优势在于算法简单、通用、鲁棒性好、精度高、收敛快、参数少而易实现，对复杂非线性问题有着很好的优化能力，已在电力系统的各优化领域得到广泛应用[ 10 ] 。 设在一个D维搜索空间中，采用PSO算法初始化后产生一群随机粒子(随机初始化m个粒子，m行D列)，其中每个粒子都有一个位置矢量 和一个速度矢量 ，速度矢量决定了粒子的飞行方向和距离。每个粒子通过具体优化问题设计的适应度函数得到一个适应度值，根据适应度值的大小可以比较粒子的优劣。第i个粒子迄今为止搜索到的最优位置为 ，该位置适应度值为： 称为个体极值。整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置为 ，该位置适应度值为 ，称为全局极值。 其中， ，m为种群规模。在迭代寻优过程中，粒子通过不断地跟踪个体极值和全局极值来更新自己的位置和速度，其位置和速度更新公式如下： (16) (17) 式中：k为迭代次数； 是惯性权重； 、 是学习因子，通常都取值为2； 、 为 之间的随机数。粒子飞行速度要小于粒子允许的最大速度 ， 可以根据粒子的取值区间长度来确定。一般将最大速度设定为搜索空间的20%~40%。惯性权重 起着权衡局部最优和全局最优能力的作用。 越大，其全局寻优能力越强，局部寻优能力越弱，反之亦然。因此，本文采用带惯性权重PSO调整 的策略，让 随着迭代过程的进行而线性地减少，可以显著改善算法的收敛性能。第k次迭代的权重 的表达式如下： (18) 式中， 、 分别为初始权重、最终权重， 为最大迭代次数。迭代终止条件一般选为不超过最大迭代次数或粒子迄今为止搜索到的最优位置满足适应阈值。 5.2. 基于粒子群算法的DG选址定容流程 微电网中DG的选址定容优化问题求解步骤如下： 1) DG的选址： 通过潮流计算得到微电网系统各节点电压分布(由于未接入DG时，潮流沿馈线依次流向负荷节点，因此，各节点电压水平均低于平衡节点的1.00 pu (电压标幺值))。将各节点电压水平降序排列。 a) 串联支路：优先选取电压水平低于0.975 pu的末节点接入DG； b) 并联支路：选取电压水平低于0.975 pu的节点接入DG或并联支路的根节点接入DG。 具体接入DG的位置方案需依据系统计划引入DG个数综合考虑后确定，然后继续下面的优化； 2) 采用带惯性权重的粒子群优化算法进行DG优化规划，其具体流程如图2所示。
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user: 6. 算例分析 如图3所示为某10KV10节点微电网系统[ 11 ] ，使用MATLAB/7.0编写程序。网络中0号节点为平衡节点，本文将DG处理成PQ节点，各节点安装容量范围是(0~3) MW，单台DG的功率因数 。规定分布式电源在微电网中的最大接入容量不能超过微电网负荷总量的40%。系统各节点的电压允许偏差为0.975 pu~1.025 pu (最大允许电压偏差率为2.5%)。线路上流过电流的最大允许上限值为0.3 KA。 分布式电源接入前，微电网系统节点电压分布如图4所示。 由图4可知，DG接入前系统电压水平可分为三个区： I区(<0.95 pu)：节点2； II区(0.95 pu-0.975 pu)：节点5、9、8、1 (升序)； III区(0.975 pu-1.00 pu)：节点4、7、6、3 (升序)。 6.1. DG接入对系统电压分布的影响及选址 分别在各支路不同节点的2、4、6、9接入DG，接入DG的容量从(0~3) MW以0.1 MW为梯度不断增加，所得该微电网系统的电压分布曲线如图5~图8所示。 从图5中可以看出，节点2电压的提升对节点1电压提升有影响，但影响相对较小。 从图6中可以看出，节点4接入DG，对前节点3的电压提升小于节点4，对后面的节点5的电压提升几乎与节点4是平行关系。 由图7中可以看出，当在节点6接入DG时，对7、8、9节点电压的影响几乎是电压平行抬高的关系。 节点9通过影响节点6的电压水平，继而对节点7、8产生电压抬升作用(几乎平行的效果)。 据此，本文从DG接入对系统电压水平的影响这一角度考虑，将DG优先接入节点按不同分支考虑，对于串联分支： a) 节点1、2所在串联支路，由于1号节点的电压水平非常接近0.975 pu，而节点2的电压水平在0.95pu以下，因此，节点2优先接入DG，才能有效提升该节点的电压水平。 图2. 基于粒子群优化算法的DG规划流程图 图3. 某10KV10节点微电网系统结构图 b) 节点3、4、5所在串联支路，由于节点3、4的电压水平均在0.975 pu以上，节点5的电压水平在0.95 pu~0.975 pu之间，因此，对于该支路应优先在节点5接入DG。 c) 节点6~9所在并联支路，节点8、9电压水平均在0.975 pu以下，因此，欲提高节点8、9电压水平，需在节点8、9接入DG (优先选择)或在节点6接入DG或其他选择。 假定该微电网系统计划接入4台DG，则依据上文分析可知，优先选取节点2、5、8、9接入DG。 6.2. DG定容研究 选取带惯性权重的粒子群优化算法进行求解，以3.4节所示目标函数为模型，并按3.4节接入DG的 图4. DG接入前各节点电压标幺值 图5. 节点2接入分布式电源容量由0 MW至3 MW (0， 0.1， 0.2， 0.3， …， 3 MW)时，系统电压分布曲线图 方案选取满足相关约束条件的不同的 和 值，优化DG的布局，并与未接入DG时的方案0进行比较。 优化结果如表1所示。 从表1可以看出，未接入DG时，该微电网系统的有功网损为191.47 KW，系统静态电压稳定指标L值为0.1517，该数值较大，可能会导致系统在小扰动情况下可能发生电压不稳定甚至崩溃。 对比方案0与方案1/2/3，优化后系统的网损明显减小，经济效益非常可观。优化后系统静态电压稳定指标也相应变小，系统将能够承受更大的负荷增长范围，具有更好的静态电压稳定性。此外，由图9可以看出，整个微电网系统的电压水平由优化前的最低约0.93 pu到优化后的节点电压均在0.975 pu~1.00 pu 图6. 节点4接入分布式电源容量由0 MW至3 MW (0， 0.1， 0.2， 0.3，…， 3 MW)时，系统电压分布曲线图 图7. 节点6接入分布式电源容量由0 MW至3 MW (0， 0.1， 0.2， 0.3，…， 3 MW)时，系统电压分布曲线图 之间，微电网系统的电压水平有明显改善。 从方案1/2的对比优化(表1)可以看出，当分别选取不同的权重系数进行优化时，系统的各项指标均较无DG时有较大改善并在相应的方案中最优。对比方案1/2与方案3，可知，侧重于从某一角度进行优化相比于综合优化而言，方案3所得到的网损及静态电压稳定性这两个指标均有一定程度的平衡，从而达到了协调优化的效果。此外，各节点的电压水平亦有较大的改善，最大电压偏差率由优化前的6.384%提高到最大允许电压偏差率的2.5%以内。由此可知，采用本文方法不仅可从不同侧重点来优化微电网DG布局，还能有效改善系统的运行条件，改善系统的电压水平，提高系统的静态电压稳定性及经济效益。 图8. 节点9接入分布式电源容量由0 MW至3 MW (0， 0.1， 0.2， 0.3，…， 3 MW)时，系统电压分布曲线图 图9. 四种方案各节点电压标幺值 Table 1 Comparison of the optimization result 方案 优化结果(MW) 网损(KW) L值 最大电压偏差率(%) 0 —— 191.47 0.1517 6.384%(节点2) 1 2 (1.4106) 5 (0.4223) 8 (0.6757) 9 (0.4915) 53.684 0.0590 2.379%(节点2) 2 2 (1.6684) 5 (0.2161) 8 (0.8306) 9 (0.2850) 57.366 0.0520 2.389%(节点5) 3 2 (1.5941) 5 (0.2913) 8 (0.6621) 9 (0.4525) 55.014 0.0540 2.120%(节点5) 表1. 优化结果比较 注：规划结果中，括号前数字为DG接入节点编号，括号内数字为DG容量(MW)，功率因数l 0.92。
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user: 7. 结论 在微电网发展过程中，如何安全、可靠地接入分布式电源是微电网发展过程中面临的一大难题。对于这一问题，本文提出了DG规划阶段选址定容的一种新思路，在通过分析各串并联支路接入DG对系统电压分布影响的基础上优化选址，然后以微电网系统网损及静态电压稳定指标L综合作为目标函数，考虑了相关约束条件，并采用带惯性权重的粒子群算法进行求解。最后，以一个算例仿真分析验证模型和算法的正确性与有效性，具有一定的实用价值。
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user: 几种输电线路巡检方式的比较
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user: 摘 要 目前电力系统中普遍采用的人工巡检方式人员劳动量大、巡检周期长、效率低下，部分地区采用的载人直升机巡检虽然单次巡检效率较高，但因成本高昂、出勤率低等因素，致使其年巡检效率不高，无人直升机巡检具有机动性强、成本低、出勤率高等优势，本文从技术、经济、效率、政策与管理等多个层面分析了这几种输电线路巡检方式的优缺点，提出了“以无人直升机巡检为主，人工巡检为辅”的输电线路巡检方案，以期合理配置资源、提高巡检效率。 关键词 :人工巡检，线路巡检，直升机巡检，无人直升机巡检，巡检，优势比较
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user: 1. 引言 近年来，我国国民经济的高速发展对我国电力工业提出了越来越高的要求，截至2008年110 kV以上输电线路已达到近51.4万km [ 1 ] ，未来特高压电网也将覆盖全国[ 2 ] 。由于输电线路分布点多、面广，绝大部分远离城镇，所处地形复杂，自然环境恶劣，且电力线及杆塔附件长期暴漏在野外，会持续地受到机械张力、电气闪络、材料老化的影响而产生断股、磨损、腐蚀等损伤；输电线路走廊的树木生长情况、是否有违章建筑等情况也必须及时掌握。因此，对输电线路进行定期巡视检查，随时掌握和了解输电线路的运行情况以及线路周围环境和线路保护区的变化情况，是供电部门一项繁重的日常工作。 目前我国普遍的输电线路巡检方式均为人工巡检，由巡检人员通过目视或者登塔作业对输配电线路进行巡检，这种巡检方式在一些条件恶劣如跨江跨河或高山峻岭地区难度很大，不仅劳动强度大、工作条件艰苦[ 3 ] ，而且由于人员素质参差不齐，漏检误检事件时有发生，使得巡检效率极其低下。在过去的十年中，我国的部分供电部门开展了载人直升机巡检项目[ 4 ] [ 5 ] ，这种巡检方式迅速快捷、工作效率高、不受地域影响、巡视质量高、巡视安全性高[ 6 ] ，但由于民用航空空域使用权协调困难[ 6 ] ，使我国目前载人直升机巡检出勤率较低，致使年巡检效率低下，很难达到电力部门12次/年的巡检要求[ 7 ] ，昂贵的直升机使用、维护成本和飞行之前复杂的审批程序等诸多问题限制了这一巡检方式的大力推广。因此，电力部门急需一种成本低、周期短、机动性强、效率高的巡检方式，无人驾驶直升飞机(简称无人直升机)进入了人们的视野。
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user: 2. 技术分析 正常巡视是输电线路日常运行维护最为主要的工作，按规程规定，正常巡视一般每月一次，除此之外，还有特殊巡视、夜间巡视、故障巡视，有些单位在迎峰度夏等特殊时间还增加巡视次数[ 5 ] 。 2.1. 人工巡检方式 人工巡检方式是一种传统的巡检方式，是目前输电线路巡检的主要方式，巡检人员行进于线路走廊内，到达杆位后在杆塔下使用望远镜和手持红外检测仪器，自下而上地对杆塔进行巡视，或者登上铁塔采用电场检测仪等设备对绝缘子进行检测[ 8 ] 。 优点：巡检人员到达现场，可以对输电线路隐患和缺陷进行近距离观察，能够得到输电线路的准确运行状态；比较容易发现杆塔塔基缺陷、塔材丢失等隐患[ 8 ] ；在城市、乡镇、公路等人员、车辆容易到达的地区，输电线路人工巡检方式是发现缺陷、保障输电线路安全运行的主要手段。 缺点：这种巡检方式存在着不能保证巡检人员到位及对缺陷的描述不准确或不规范等问题[ 9 ] 。由于输电线路走廊地形环境复杂，沿线部分区段几乎没有巡视道路，传统的人工巡检方式，随着电压等级的提高、输电线路的增长，其巡检时间、巡视费用和劳动强度必将大幅度增加，但巡检效率得不到明显改善。从文献[ 10 ] 的报道中便可看到人工巡检的艰辛和面临的巨大挑战。 2.2. 载人直升机巡检方式 直升机巡检是指巡检人员利用直升机作为平台，使用可见光及红外热像仪等巡检设备对输电线路进行巡视检查的一种全新巡检技术[ 11 ] 。 从国内外的直升机巡检应用情况来看，主要技术优势有以下几点[ 6 ] [ 11 ] -[ 13 ] 。 (1) 迅速快捷、工作效率高。正常的直升机巡检速度在20~40 km/h，是人工效率的几十倍，即使在夏季迎峰度夏前、冬季污闪前的集中巡视和故障巡视下进行的精细作业方式，直升机巡视速度也有6~8 km/h，因此直升机巡检方式具有迅速快捷、工作效率高的特点。 (2) 不受地域影响。直升机可以方便地穿山越岭，跨林区沼泽湖泊，在输电线路的巡视路线上不受地域限制。 (3) 巡检质量高。目前直升机上都配备了先进的巡检设备，并且可以近距离地接近输电线路，这样就可以方便有效地发现输电线路导地线断股断线、金具松动发热、绝缘子损坏等缺陷；另外还可以利用先进的三维扫描仪器进行输电线路走廊的三维扫描，全面地观察线路走廊内妨碍输电线路运行的一些障碍物，为输电线路的设计和运行维护提供重要参考。 (4) 巡检安全性高。输电线路杆塔高度一般都在几十米，特高压杆塔高度达到一百米以上，人工登杆近距离观察危险性很高，直升机巡视可以避免这种登高作业。而且目前巡检用的轻型直升机可靠性很高，国外应用很广泛，事故发生率极低。 虽然载人直升机是一种优良的空中平台，但在技术方面也存在一定问题。 (1) 直升机电力巡检是超低空贴近杆塔及导线的精确慢速飞行，飞行区域属常规回避飞行区域[ 12 ] [ 14 ] 。在机载人员对输电线路进行巡检时，为了获得良好的巡检效果，直升机距离导线或杆塔的距离一般应在15~25 m之间[ 4 ] [ 12 ] [ 14 ] 。这对飞行员来说无论是技术上还是心理上都会形成巨大的心理压力，同时也为输电线路安全运行埋下了隐患。 (2) 目前电力巡检使用的载人直升机续航能力在500~600 km，加上来回航程和工作油耗，巡检半径在200 km左右，对于特高压线路的长度来说，这是远远不够，而输电线路一般距离机场较远，因此需要在输电线路附近设立临时起降点[ 12 ] 。 (3) 就直升机的带电作业性能来讲，目前国际权威机构认可，通过等电位充电试验和过电压工频闪络放电试验，可以进行带电作业的机型只有贝尔206系列和MD500E系列[ 12 ] [ 13 ] ，可带电作业机型的选择范围有一定的局限性。 2.3. 无人直升机巡检方式 无人直升机巡检是空气动力学、机械设计、飞行控制、目标识别、高电压技术、电磁兼容、遥感、遥测等多学科相互交叉的一种新型巡检技术，虽然目前还处于试验和探索阶段，但已有多家单位开始进行有益的尝试。最早利用无人直升机巡检的是英国威尔士大学和英国EA电力咨询公司[ 15 ] [ 16 ] ，日本中国电力公司和HILOBO公司及千叶大学野波研究室于2005年共同开发了的“利用无人驾驶直升飞机的输电线巡检系统”[ 17 ] ，国内近年来也陆续开展了无人巡检直升机的相关研究，福建省电力公司、青海省电力公司等单位已相继开展了无人直升机巡检的相关实验研究并积累了宝贵的经验[ 18 ] -[ 21 ] 。 从技术角度看，无人直升机用于输电线路巡检具有如下优势： (1) 无人直升机与载人直升机一样，能够向任意方向飞行，可悬停对预定目标进行定点监视，具有迅速快捷、工作效率高，不受地域影响的优点。 (2) 在巡检安全性方面，无人直升机不仅避免了登高作业，还避免了人员飞上高空，避免因飞机故障造成的人员安全事故[ 22 ] 。 (3) 机动性和灵活性强，无人直升机对起飞着陆场地要求低，不用专门设立临时起降点，基本可以随处起飞、随处降落，地面设备简单， 架设和撤收时间短。 (4) 随着飞行控制技术和定位技术的不断发展，无人直升机可以实现自动驾驶和空中定点悬停，能够按照预先规划对复杂线路进行沿线巡检，对疑似故障点进行定点检测。 (5) 机型选择范围广，巡检部门可以根据不同重量的巡检设备和巡检范围，选择不同载重量和续航时间的无人直升机机型； 无人直升机由于机体的限制，一般续航能力在1~1.5 h，载重量在10~30 kg不等，但这并不影响它优越的技术性能。
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user: 3. 经济及效率分析 除了技术上满足要求，经济性能是评价巡检方式实用性的一个重要指标。本文对几种巡检方式所做的经济分析，只包含人工成本及飞机使用费用，而不包括便携式或机载检测设备的费用，见表1。 3.1. 人工巡检 以500 kV为例，目前我国常规人工巡检方式12次/a的分摊费用约0.5万元/km [ 23 ] ，该费用额随地区略有差异，1000 km线路的年运行维护费约600万元，在效率方面，人工巡检需要动用大量的人力物力，巡检周期长、效率低。 3.2. 载人直升机 按照国内几家从事直升机电力作业的航空公司的综合平均报价，直升机巡检费用1万元/h，另加电力部门工作费用0.1万元/h，共计1.1万元/h [ 23 ] 。按每年细致巡检一次、航速8 km/h，正常巡检11次、航速30 km/h，巡检总费用约540万元/(1000 kma)，比常规巡检降低费用60多万元[ 6 ] 。然而，并不是所有的地区都有能够提供这种服务的航空公司，若租用外地的直升飞机，费用将会增加很多。如果采用电力部门自购直升机的方式，购买、维护、保养以及驾驶员聘用又将是一大笔巨大的开支。可见，载人直升机在经济性方面的优势并不是十分突出。 而在效率方面，载人直升机巡检的优势是十分明显的，直升机上可以搭载多种监测设备，除飞行驾驶员以外，只需要2~3名技术人员便可进行输电线路巡检；但它在出勤效率方面却很难令人满意，如华北电网2002年使用载人直升机巡检姜顺线、绥姜线时，一年中仅巡视了4次[ 5 ] 。 3.3. 无人直升机 无人直升机巡检由于载重量的限制，不能像载人直升机一样搭载多种巡检设备，发现疑似故障点时， Table 1 Comparison of economy and efficienc 巡检方式 成本[万元/(1000 km·a)] 巡检效率 直升机所有权 人员成本 直升机成本 总成本 单次巡检效率 出勤率 年巡检效率 人工巡检 600 — 600 低 高 低 — 载人直升机巡检 59 491 540 高 低 低 航空公司 无人直升机巡检 300 34.6 334.6 高 高 高 电力部门 表1. 经济性与效率对比表 可能需要降落直升机，更换其他设备进行复检；从人员配置上来看，同样需要3~4人，但无需专业的直升机驾驶员，人员培训费用将大大降低。无人直升机由于良好的机动性和灵活性，使其出勤率远高于载人直升机，只要天气条件允许，随时可以升空巡检。 一架机身2 m长左右的小型无人巡检直升机，按照8元/L的油价、4 L的油箱计算，采用细致巡检8 km/h的航速，每箱油巡检半径4 km、巡检时间1 h，1000 km的油耗成本为0.8万元，加上电力部门工作费用0.1万元/h，巡检总成本为309.6万元/(1000 kma)，计及无人直升机25万左右的成本之后，无人直升机直接消耗的费用仍远低于载人直升机。 电力部门无人直升机的持有成本远低于载人直升机，人员培训、设备维护方面的优势为将来无人直升机在电力系统中的大规模配置提供了可能。这一点是载人直升机无法比拟的巨大优势。
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user: 4. 政策与管理分析 4.1. 人工巡检 人工巡检是电力部门长期以来使用的一种输电线路巡检方式，由于人员流动量大、人员素质参差不齐，不仅管理费用高，而且管理不便。目前在我国大部分地区，人工巡检仍然是最主要的巡检方式，在未来，即使大规模普及了直升机、机器人巡检，人工干预以及人工现场复检都是不可或缺的。 4.2. 载人直升机巡检 经过华北、东北、西南等地区载人直升机巡检输电线路的长期摸索，我国在载人直升机巡检管理方面取得了很大进展。 华北电网公司提出了飞行巡线作业方法和作业流程、安全问题、飞行气象条件和限制等诸多方面的要求[ 4 ] [ 5 ] ；云南电网公司提出了《直升机电力巡线导则》、《直升机电力巡线管理办法》、《直升机电力巡线作业指导书》、《直升机电力巡线作业警示引导标志牌制作安装标准》、《直升机巡线设备管理制度》、《直升机巡线人员管理制度》、《直升机巡线资料管理办法》等一系列的直升机巡检的管理制度[ 12 ] [ 13 ] ，为载人直升机巡检的科学管理和安全高效运行提供了制度保障。 然而，一个制约直升机巡检迅速普及的因素不得不提，即空域权的问题。首先，载人直升机巡检属于通用航空飞行的范畴[ 24 ] ，而且是超低空飞行，由于低空领域是受国家管制的，这种巡检方式必须获得飞行管制区管制部门的批准[ 4 ] [ 24 ] ，而且每次巡检都要预先提出申请，批准后方可实施[ 25 ] [ 26 ] ；由于输电线路错综复杂，如果出现待巡检输电线路穿越不同的飞行管制区间时，就需要中国人民解放军空军部门的批准[ 24 ] 。低空领域的管制和繁杂的审批程序增大了这一巡检方案的实施难度。 近年来，随着各个领域通用航空需求的旺盛，国家相关部门正在积极推进开放低空空域的进程，但就目前来看，我国低空空域的彻底开放还有很长的路要走[ 27 ] [ 28 ] 。 Table 2 Advantages and disadvantages comparison of several methods of transmission line inspectio 巡检方式 巡检准确性 巡检成本 巡视安全风险 单次巡检效率 出勤率 年巡检效率 政策约束 人工巡检 高 高 低 低 高 低 无约束 载人直升机巡检 低 高 高 高 低 低 较强 无人直升机巡检 低 低 低 高 高 高 适中 表2. 几种输电线路巡检方式的优缺点比较 4.3. 无人直升机巡检 无人直升机由于体型较小、携带方便，电力部门对于它的管理和使用完全可以借鉴普通巡检设备和载人直升机的有关规定，另外再针对无人驾驶的特殊性，对飞行高度、与输变电设备的距离、操作注意事项等方面形成制度化的管理模式。前已述及我国多家电力部门开始探索无人直升机巡检，管理模式的探索也在不断深入。 与载人直升机相比，无人直升机巡检在低空空域权问题上有着绝对的优势。小型无人直升机属于航空模型的范畴，根据航空体育运动管理办法的有关规定，航空模型飞机的飞行高度和空域与其他航空器的飞行活动有关联时，主持航空模型活动的单位或个人应同机场当局或当地飞行管制部门取得联系，划定航空模型的飞行高度和区域 [ 29 ] 。而输电线路走廊属常规回避飞行的特殊区域，其他航空器几乎不可能近距离接触，无人直升机巡检时一般会在输电线路沿线侧上方几十米处，不会对其他航空器的飞行活动有关联，因此无人直升机巡检输电线路不需要有关航空管理部门的审批，这使无人直升机巡检具有很强的机动性，供电部门可以根据自己的年度检修计划适时的安排无人直升机巡检。 这几种输电线路巡检方式的优缺点比较见表2。
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user: 5. 结论 人工巡检方式在很长一段时间内仍将是输电线路巡检的主要方式，技术人员的实地检测仍将在输电线路隐患确定、事故分析中发挥不可替代的作用。 载人直升机巡检单次巡检效率高，但由于受到驾驶员技术水平、我国航空管制政策等多方面的制约，致使其年巡检效率不高，且费用偏高，该巡检方式的大规模普及有待进一步的探讨。 无人直升机虽然无法一次携带众多检测设备，但无人直升机巡检以其灵活性、机动性强，价格低廉，无需航空部门审批，便于携带和运输等诸多优点，越来越受到供电部门的重视。 综合以上讨论，供电部门应该充分发挥无人直升机巡检的优势，在由无人直升机确定了疑似故障点和疑似隐患点后，技术人员远程分析故障和隐患情况，在分析不便时，技术人员再有针对性的前往现场进行故障隐患原因分析，以此减少大规模人工巡检的工作量和工作强度，合理配置资源，提高巡检效率。
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user: 摘 要 本文针对一类不确定非线性系统，提出一种新颖的系统化设计策略。该设计策略能够去除控制增益为未知非线性函数的控制输入项，并由此带来如下优点：不仅能够避免控制奇异问题，还能够简化控制系统设计。此外，该设计策略能够在宽松条件下导出简单的控制结构，便于工程实现并且能够运用到更一般的系统当中。 关键词 :自适应控制，Lyapunov函数，稳定性
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user: 1. 引言 当模型不确定性满足Lipschitz条件或者存在着较小的上界时，可以设计线性的扰动观测器和线性的控制策略，减少或抵消模型不确定的影响，保证系统有良好的性能。如果模型不确定性不满足Lipschitz条件或者其上界比较大，如何设计一个合乎要求的控制器，使得系统的不确定性对系统性能的影响尽量小，是一个具有挑战的问题。 为了解决此问题，本文提出一种新颖的自适应神经网络控制策略。首先考虑一类控制系数为未知函数的SISO仿射非线性系统，其不确定性分为二部分：不显含控制的项 和含控制的仿射项 ，其中 和 可能不满足Lipschitz条件或者其上界比较大。对于这类系统，尽管假设了 (即被控系统具有可控性)，但在自适应控制对仿射项 进行估计时可能出现控制奇异问题[ 1 ] ，即在参数自学习过程中，逼近模型在某一点上由于 (其中 为 的估计)而可能失去其可控性。为了解决控制奇异问题，文[ 2 ] 建议离线学习选取与理想值 充分靠近的值作为 的初始值 ；文[ 3 ] -[ 5 ] 提出通过projection算法将 约束到一个可行域内部来避免控制奇异问题，但可行域的构造需要一些先验知识；文[ 4 ] [ 6 ] 提出利用神经网络或者模糊系统来逼近函数 的逆，但前提条件是已知 的1阶导数的上界。不同于文[ 2 ] -[ 6 ] ，本文所提出的控制策略是，通过等价变换将仿射项 分成二项：一项控制系数为常数，另一项控制系数为未知函数；基于此，构造自适应神经网络控制器对模型不确定性进行补偿，同时使得仿射项中控制系数为未知函数的一项在Lyapunov函数的导数中保持半负定，从而避免了控制奇异问题。
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user: 2. 问题描述 考虑如下SISO不确定仿射非线性系统 (1) 其中， ， 和 分别为系统 的状态变量，控制输入和系统输出， 与 均为未知的光滑函数；控制设计目标为：设计直接自适应神经网络控制器 使之与系统 构成的闭环系统为半全局一致最终有界，同时其输出 能够有效地跟踪光滑参考信号 。 预备知识 RBF神经网络具有良好的逼近性质[ 7 ] 。本文借助RBF神经网络来逼近控制系统中连续的未知非线性函数，其数学模型如下 (2) 式中， 为非线性映射， 为输入向量， 为权值向量， 为神经网络节点的个数， ，其中 采用高斯函数，即 (3) 式中， 为第 个基函数的中心点， 为高斯函数围绕中心点 的宽度。 假设1 对于任一给定常数 和连续函数 ，存在理想的权值 使得 可以表述为 (4) 且 ，其中 为逼近误差。 引理1[ 8 ] 对于高斯RBF神经网络逼近器(3)-(4)， 存在常数 使得 (5) 式中， 为无穷数列 的极值，其中 。应该指出， 与神经网络的输入变量 、节点数 无关。 定义1 (半全局一致最终有界)[ 9 ] 考虑系统 (6) 其中 是光滑函数，其解 是半全局一致最终有界，如果对于任一给定的紧集 ，存在常数 使得 。
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user: 3. 自适应神经网络控制的设计及其稳定性分析 在给出系统 设计之前，引入如下一些常用的假设。 假设2 存在未知常数 使得 。 假设2中的 为系统的可控性条件，其意味着光滑函数 为严格正定或者严格负定。不失一般性，假定 。 假设3 参考信号 已知，并且 ，其中 为 的一个紧集。 引入跟踪误差 和 (7) (8) 式中，常数 且 。由[ 10 ] 可知，跟踪误差 在 上渐近收敛于原点。 由式(1)与式(8)可知， 关于时间的导数为 (9) 式中， 。 构造候选的Lyapunov函数 (10) 其关于时间的导数为 (11) 式中， ， 。 控制设计的基本思想为：通过适当地构造式(11)的可设计项来确保 ，即如果 的选取使得(i) ，其中 为待定常数；(ii) ，则 且 为系统(9)的平衡点。 3.1. 控制设计方案I 由于 与 未知且 为光滑函数，因而 中的 为关于 与 的未知光滑函数。由RBF神经网络的逼近性质可知， 可表述成 (12) 式中， 为逼近误差， 为理想的权值使得 ，其中常数 。 构造控制器 (13) 式中， 为 的估计值， ，参数 ，常数 为待定小量。 由假设2可知 (14) 考虑如下候选的Lyapunov函数 (15) 式中， ，且 为自适应增益矩阵。 由式(11)-式(15)，可得 (16) 考虑到 (17) (18) 设计自适应律 (19) 式中， 为待定常数。 引理2[ 11 ] 对于式(19)，存在紧集 为 (20) 使得如果 ，则 ，其中常数 为 的上界。 由式(18)-式(20)，可得 (21) 由Young不等式，可得 (22) (23) 将式(21)-式(23)代入式(16)，可得 (24) 式中， 。 基于以上的设计与分析，如下定理给出系统 的闭环稳定性及其动态性能。 定理1 假定存在充分大的紧集 使得 ，则对于所有有界的初始条件，系统 在假设1-3下与满足式(13)与式(19)的控制器 所构成的闭环系统有如下性质 (i) 闭环系统为半全局一致最终有界，且状态变量 收敛于集合 (25) 式中， 。 (ii) 输出跟踪误差满足 (26) 式中， 。 证明 (i)由式(18)可知，当 在紧集 (27) 之外时有 ，式中 。这意味着 随着时间增长收敛于 。 由引理2与有界定理[ 12 ] 可知， 与 为半全局一致最终有界。由注2可知， 有界意味着状态 随时间收敛于集合 ，其中 定义见于式(25)。又由式(13)可知， 亦有界。由此，闭环系统所有信号为半全局一致最终有界。 (ii) 对式(24)在区间 上积分，可得 (28) 注意到 ，因此 (29) 并得证。 ■ 注2：为了解决控制奇异问题，不同于文[ 2 ] -[ 6 ] ，本文所提出的控制策略是，通过构造自适应神经网络控制器对模型不确定性进行补偿，同时使得控制系数为未知函数的项在Lyapunov函数的导数中保持半负定，从而避免了控制奇异问题。 为了满足快速性、可实现性和高可靠性等方面的要求，工程实际总是希望控制结构与算法尽量简单。基于此，控制策略II的提出能进一步减少控制器(13)中神经网络输入的维数。 3.2. 控制设计方案II 式(9)可以重写成 (30) 引理3[ 10 ] [ 13 ] 假定 与 已知，且 。如果控制器 设计为 (31) 式中， ， ，则系统(30)的状态变量 随着时间增长收敛于集合 (32) 式中，常数 和 为待定参数。 证明 考虑 ，且已知 ，可得 (33) 由Young不等式，可得 (34) 由式(33)-式(34)，可得 (35) 这意味着 随时间增长收敛于集合 。 ■ 由于 与 未知，且 为关于 的光滑函数，故 中的 为关于 的未知光滑函数。由RBF神经网络的逼近性质可知， 可写成 (36) 式中， 为逼近误差， 为理想的权值使得 ，其中常数 。 设计控制 为 (37) 式中， 与 的定义见于式(13)，且 的自适应律采用式(19)。 由假设2可知 (38) 类似于控制策略I的分析，有如下结论。 定理2 假定存在充分大的紧集 使得 ，则对于所有有界的初始条件，系统 在假设1-3下与满足式(37)与式(19)的控制器 所构成的闭环系统有如下性质： (i) 闭环系统所有变量为半全局一致最终有界，且状态变量 收敛于集合 (39) 式中， ， 的定义见于式(25)。 (ii) 输出跟踪误差满足 (40) 式中， ， 的定义见于式(26)。
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user: 4. 仿真实例 为了说明所提出的控制策略的有效性，考察如下SISO不确定非线性系统 (41) 式中， 与 均为未知函数， 为外部干扰。 控制设计目标是：设计控制输入 使得系统输出 能够有效地跟踪参考信号 ，其中 为如下van der Pol振子的输出信号 (42) 式中，当 时van der Pol振子的输出轨迹出现极限环。 系统 的控制策略I自适应神经网络控制器的设计采用式(13)，即 式中， ， ， ， 且 控制器参数选取 ， ， ， ， ，初始值的选取为 ， ， ，其中神经网络 选取27个节点(即 )， ， ，中心值 在区间 上为均匀分布。图1(a)表明了控制系统状态有界；图1(b)表明了系统跟踪性能良好，系统输出经过2秒左右就能够较好地跟踪参考信号；图1(c)表明了系统控制量有界；图1(d)表明了神经网络状态逼近器 能够较好地逼近未知函数 。 系统 的控制策略II自适应神经网络控制器的设计采用式(37)，即 式中， ， ， ， ，其余参数取值不变。 由于图1(a)和图1(b)可知，尽管神经网络输入维数减少，但被控系统的控制性能保持不变，系统输出保持着经过2秒左右就能够较好地跟踪参考信号；比较于图1(c)与图2(c)可知，神经网络输入维数减 图1. SISO非线性系统控制策略I的仿真结果 (a) 系统状态量x； (b) 系统输出量y 跟；踪y r ； (c) 系统控制量u； (d) 估计器 与不确定性 图2. SISO非线性系统控制策略II的仿真结果 (a) 系统状态量x； (b) 系统输出量y跟踪y r ； (c) 系统控制量u； (d)估计器 与不确定性 少，控制系统输出量在开始时刻幅度增大，但很快进入有界的周期信号；图1(d)和图2(d)表明了神经网络状态逼近器 能够较好地逼近未知函数。
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user: 5. 结论 针对一类控制增益为未知非线性函数的不确定非线性系统，本文提出了一种新颖的系统化设计策略。该设计策略不仅能够避免控制奇异问题，还能够简化控制系统设计。此外，该设计策略能够在宽松条件下导出简单的控制结构，便于工程实现并且能够运用到更一般的系统当中。
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user: 摘 要 Markov逻辑网是将Markov网络与一阶谓词逻辑相结合的统计关系学习模型。Markov逻辑网在实体识别、数据融合、信息抽取等领域都有重要研究价值，具有广泛的应用。本文较为全面的介绍了Markov逻辑网的理论模型、推理、参数学习、与其他算法的比较，最后探讨Markov逻辑网未来的研究方向。 关键词 :Markov逻辑网，一阶谓词逻辑，统计关系学习，推理，参数学习
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user: 1. 引言 面对海量的网络信息，如何处理信息的复杂性和不确定性问题是人工智能、数据集成的难点之一。为解决这类问题近年来提出了统计关系学习[ 1 ] (statistical relational learning， SRL)和概率图模型[ 2 ] (probabilistic graphical model， PGM)。统计关系学习是通过逻辑表示、概率推理、机器学习和数据挖掘等方法获取关系数据中的似然模型。概率图模型将概率统计信息与数据的结构信息相结合，主要涵盖了贝叶斯网络(Bayesian networks， BNs) [ 3 ] 、隐马尔科夫模型(hidden Markov model， HMM) [ 4 ] 、神经网络(neural network， NN) [ 5 ] 等方法。人们迫切需要一种模型将逻辑表示方法和概率方法结合起来。 2004年美国华盛顿大学的Domingos和Richardson首次提出了马尔可夫逻辑网[ 6 ] (Markov logic networks， MLNs)，MLNs可以将统计关系学习和概率图进行较好的结合，比纯逻辑方法和纯概率方法能更好的解决问题。Markov逻辑网是一种统计关系学习框架，具有强大的描述能力、逻辑推理能力和处理不确定性的能力。从处理不确定性问题看，Markov逻辑网为一阶谓词附加权值，容忍知识库中存在不完整和互相矛盾的知识，具有较好的处理不确定性问题的能力；从概率统计方面看，Markov逻辑网为描述Markov网络提供了简洁有效的方法。Markov逻辑网已成为人工智能、数据集成、机器学习等领域的研究热点，具有广阔的应用前景。 本文介绍Markov逻辑网，在介绍模型定义的基础上简要介绍Markov逻辑网的推理、参数学习、与其他统计关系学习算法的比较，Markov逻辑网的主要应用和未来研究方向。
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user: 2. Markov逻辑网 2.1. Markov逻辑网的基本概念 Markov逻辑网是一种将Markov网络与一阶谓词逻辑相结合的统计关系学习模型[ 7 ] ，为Markov网络提供一种简洁的描述语言，为一阶逻辑增加了不确定性处理能力。 Markov网络也称为Markov随机场(Markov random field，简称MRF)，是一个变量集合 的联合分布模型。Markov网络由无向图G和定义于G上的一组势函数Ф m 组成，G中每个节点代表一个随机变量，G中每个团对应一个非负势函数Ф i ，代表团的一个状态。 一阶谓词逻辑是建立在一阶语言基础上的逻辑体系[ 8 ] 。一阶语言由常量、变量、函数和谓词四种类型符号组成，若干一阶谓词逻辑组成一阶谓词知识库[ 9 ] 。常量指定义域里一个简单的对象；变量指定义域里若干对象；函数表示一组对象到一个对象的映射；谓词指定义域中若干对象之间的关系，如FatherOf()，以及对象的属性，如Accurate()。一阶逻辑可以看做在可能世界的集合上建立的硬性规则，一系列硬性规则组成一阶逻辑知识库。如果一个世界违反了知识库中某一条规则，这个世界存在概率就为0。 Markov逻辑网的基本思想是放松一阶谓词逻辑的硬性规则，给每个规则附加权重。如果一个世界违反了其中一条规则，这个世界存在的可能性将降低，但仍有可能存在。一个世界违反的规则越少，这个世界存在的可能性就越大。一个规则的权重越大，越接近于一阶谓词逻辑。 Markov逻辑网的定义：Markov逻辑网L是一组二元项 ，其中F i 表示一阶逻辑规则，w i 是一个实数。 与有限常量集 一起定义了一个以闭谓词为节点，闭谓词关系为边的Markov网M L，C ，其中： 1) L中任意闭谓词都对应M L，C 中的一个二元节点．若此闭谓词为真，则对应的二元节点取值为1，否则为0。 2) L中任意闭公式都对应M L，C 中的一个特征值，若闭公式为真，则对应的特征值为l，否则为0。特征值权重为二元项中该规则F i 对应的权重w i 。 由定义可知，Markov逻辑网M L，C 可以看作是一个构建Markov网络的模板，给定相同的Markov逻辑网M L，C 和不同的有限量集合C，可以产生不同的Markov网络。这些Markov网络有一些相似点，比如有相同的团的数目，同一规则所有可能常量取值有相同权重。根据这种方式产生的Markov网络称为闭Markov网，一个闭Markov网中所蕴含的可能世界x的概率分布如下: (1) 公式(1)中，Z为归一化常数，n i (x)为F i 在x中所有取值为真的基本规则数量，x {i} 是F i 中为真的原子， ，w i 为第i个公式F i 的权重。如果一个规则包含多个从句，这些从句将平分该规则的权重。 2.2. Markov逻辑网实例 从公式(1)中可以看出，对应同一公式的所有闭公式有相同权重。设知识库包含公式F 1 和F 2 ，权重分别为1.2和2.0，一个简单的Markov逻辑网实例见表1。 表1中，x和y分别表示个体变项，D r (x)， H y (x)和F r (x， y)分别表示x酗酒与否，x患高血压与否，x与y是否是朋友的谓词；规则F 1 表示酗酒导致高血压，F 2 表示如果x与y是朋友，则他们可能都酗酒，可能都不酗酒。公式F 2 中两个从句平分权重为1.0。当给定个体常项集合 时，生成的闭Markov网络如图1所示。 从图1中看出，闭Markov网络中有6个团，团的权重如表2所示。 图1. 一个闭Markov网 Table 1 A simple Markov logic network exampl 命题 一阶逻辑规则 权重 酗酒导致高血压 F 1 ： 1.2 如果两人是朋友，他们可能都酗酒，可能都不酗酒 F 2 ： 1.0 1.0 表1. 一个简单的Markov逻辑网实例 Table 2 A closed Markov network and its weigh 团 权重 1.2 1.2 1.0 1.0 1.0 1.0 表2. 闭Markov网及其权重
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user: 3. Markov逻辑网的推理 Markov逻辑网的推理主要在生成的闭Markov网上进行，可以进行边缘概率，条件概率和最大可能性推理。 3.1. 边缘概率和条件概率 边缘概率的推理问题可以表示为：给定Markov逻辑网和常量集，求某个规则取值为真的概率。条件概率是在边缘概率中给定了若干其他规则的取值情况，求某个规则取值为真的概率。 根据条件概率和Markov逻辑网定义可知，给定Markov逻辑网L、常量集C以及给定规则F 1 取真时，规则F 2 取真的概率为： (2) 公式中 是所有使F 1 取值为真的世界存在的概率之和。公式中随着闭原子个数的增加，计算量将指数级上升。有效的方法是运用MCMC(Markov Chain Monte Carlo)算法[ 10 ] [ 11 ] 和的基于整数线性规划的CPI (Cutting Plane Inference)算法[ 12 ] 来近似推理。文献[ 13 ] 提出了切片抽样的MCMC算法MC-SAT，算法严格遵从MCMC所需要的遍历原则和细节平衡原则，在原有的MCMC算法中引入一个辅助参数，捕捉变量之间某些确定性关系，用模拟退火步骤对切片进行采样。文献[ 14 ] 证明，MC-SAT算法得到的概率非常准确。 3.2. 最大可能性 最大可能性问题是概率图模型推理的重要内容，其基本过程表述为：给定证据变量集x，求变量集y最可能处于的状态 。在Markov逻辑网中转化问题为求 ，其中w i 表示从句i的权重， 表示从句i的闭从句的真值数量[ 15 ] 。计算最大可能性问题可转换为最大化带权的可满足性问题，即寻找一组变量的赋值，使得所有被满足的从句权重之和最大。Richardson为解决这个问题提出了MaxWalkSAT算法[ 16 ] ，算法首先对所有变量随机赋值，然后在所有未满足的从句中随机选取一个从句，改变从句中一个变量x的值。变量x的选取可以根据概率随机选取，可以根据是否选取后所有已满足的从句权重之和达到最大进行选取。MaxWalkSAT算法有一个缺点是内存的需求量会随着从句数量增加呈指数级上升，文献[ 17 ] 提出的LazySAT算法弥补了这个缺陷。LazySAT算法是一种“需要时再激活”的“惰性”思想，利用一阶知识库的稀疏性，隐性决定了大多数闭从句的取值都为真。算法对内存的需求量只由搜索进行当中那些潜在的未满足的闭原子和闭从句决定。LazySAT算法提高了推理速度，但没有提高推理的精度，文献[ 18 ] 进一步提高推理速度。
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user: 4. Markov逻辑网的参数学习 Markov逻辑网的学习分为结构学习和参数学习。参数学习是指在Markov逻辑网结构确定的前提下，进一步学习和优化模型的参数。参数学习即学习公式(1)中的权重w i 。参数学习可以采用最大似然方法，一个规则F i 的权重w i 的对数似然函数梯度可表示为： (3) 其中 为世界x中规则F i 的真值个数， 是在所有可能世界 中求和， 的计算建立在当前的规则权重向量集 上。直接计算规则F i 的真值个数的数学期望并不可行，目前主要方法是使用伪最大似然估计[ 6 ] 和区别式训练[ 19 ] 。 4.1. 伪最大似然估计 伪最大似然估计是对Markov逻辑网的伪似然概率分布，公式如下： (4) 其中x l 表示l个闭原子的真值，MB x (X l )表示X l 的Markov边界，伪最大似然估计可以学习Markov逻辑网参数，但伪似然参数会导致非邻接变量之间的推理结果不理想。区别式训练参数方法可以解决该问题。 4.2. 区别式训练 区别式训练假设谓词分为两个集合: 证据谓词集合X(谓词已知真值)，查询谓词集合Y(谓词未知真值)，通过对条件概率求最大似然来学习权值w i ，公式如下： (5) 其中F y 是公式集合，该集合的每个公式至少包含1个闭查询谓词。 是知识库中第i个公式的真闭公式个数。
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user: 5. 统计关系学习算法比较 目前统计关系学习(SRL)方法主要有基于Bayesian网的SRL方法、基于隐Markov模型的SRL方法、基于随机文法的SRL方法和Markov逻辑网。MLNs与基于Bayesian 网的似然逻辑程序模型(Probabilistic Logic Program， PLPs) [ 20 ] 相比，具有能够在对象实体和关系不断变化中自动调整其网络结构，能够通过自动更新Markov网来调整规则的权重，能够对同一实体对象动态识别的优点。MLNs与隐Markov模型(HMM)相比，虽然HMM可以有效解决动态序列化问题，但处理数据时要遵循数据块之间是独立的前提[ 15 ] ，而MLNs没有这种限制。MLNs与基于随机文法的SRL方法相比，如与随机逻辑程序(stochastic logic program， SLP) [ 21 ] 和统计建模程序设计(programming in statistical modeling， PRISM) [ 22 ] 方法，MLNs推理和学习方法比较灵活，在处理质量较差的数据时MLNs受到的影响较小，而SLP和PRISM算法会受到较大影响。
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user: 6. Markov逻辑网的主要应用 Markov逻辑网(MLNs)作为统计关系学习的统一框架，受到国内外人工智能、数据挖掘、机器学习等领域[ 23 ] [ 24 ] 研究的广泛关注，Domingos研究团队不断完善Markov逻辑网的理论体系，并提供了一个学习和发展该理论体系的平台Alchemy[ 25 ] 。MLNs作为统计关系学习的统一框架，在实体识别[ 26 ] -[ 28 ] 、信息抽取[ 29 ] -[ 33 ] 、社会网络[ 34 ] 、语义网络[ 35 ] 、自然语言理解[ 36 ] -[ 39 ] 、数据挖掘[ 40 ] [ 41 ] 、生物信息[ 42 ] [ 43 ] 等方面都有大量应用。 国际上，文献[ 26 ] 将Markov 逻辑网与多个实体识别方法无缝结合，有效解决实体识别问题。文献[ 33 ] 利用Markov逻辑网采用StatSnowball方法进行Web实体关系的抽取。Gayathri等人[ 43 ] 使用MLNs进行层次行为识别。Cheng等人[ 44 ] 将Markov逻辑网运用于主题发现。Chahuara等人[ 45 ] 利用Markov逻辑网来处理不确定性推理问题。在国内，胡宜敏等人[ 28 ] 提出将Markov逻辑网和基于本体与Web搜索的属性抽取算法相结合的命名实体解析方法。刘永彬等人[ 32 ] 提出使用基于MLNs的联合推理模型处理开放式信息抽取。李燕[ 40 ] 构建Markov转移矩阵，针对过程挖掘算法的局限性设计多步过程挖掘算法。重庆大学张玉芳副教授的研究团队使用Markov逻辑网进行文本分类[ 46 ] [ 47 ] ，重复数据删除[ 48 ] ，取得较好效果。中国科学院的吴蕾等人将多个主题模型和MLNs相结合，提出了一种融合概率图模型[ 49 ] ，解决异构信息网络中存在多种数据目标类型和多种数据连接关系的问题；将隐马尔科夫网络与条件随机场相结合，提出基于深度学习框架的隐藏主题变量图模型[ 50 ] ，有效挖掘主题信息。张永新等人[ 51 ] 提出使用MLNs处理数据融合中的冲突问题，将冲突分为强冲突和弱冲突，制定不同规则使用MLNs推理真值，解决数据冲突。
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user: 7. 未来研究方向 统计关系学习模型Markov逻辑网的研究在起步阶段，模型需要完善，推理和学习算法仍需拓展。Markov逻辑网将来可以从以下几方面深入研究：1)增强算法学习能力，使其可以从不完备数据中学习；提高学习算法的效率，提高真闭公式个数计算速度。2)从一阶逻辑和 Markov 网两个方面完善 Markov逻辑网理论。3)扩展模型的应用范围，例如与主题模型等其他模型融合，与自然语言处理、信息抽取、数据融合、生物信息等领域充分结合，更好的解决实际问题。
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user: 摘 要 烧伤后化脓性肉芽肿与经典的化脓性肉芽肿相比较具有独特的临床表现和组织学特点。目前烧伤后化脓性肉芽肿国内外诊治方法尚不规范，因此不同方法治疗效果差异很大。经过文献检索发现：烧伤后化脓性肉芽肿病因尚未明确，它是发生在II度烧伤后以角质细胞和毛细血管急性增生为主要组织学特点良性病变，其诊断依赖于病史、临床表现和组织学检查。因为该病有自愈倾向和手术后并发症两方面的原因，其治疗过程，宜首选保守治疗方案，必要时结合手术治疗。 关键词 :烧伤，化脓性肉芽肿，手术，植皮，并发症