专家系统起源于20世纪60年代初，现今发展已将趋于成熟[4]。大约在70年代，专家系统在电力系统中得到了应用。在1986年日本学者提出利用专家系统技术进行电力系统故障诊断后，各国研究人员都对电力系统故障诊断加大了研究，这一研究课题也为电力系统故障的解决提供了很大的帮助。一个完善的专家一同，一般由：知识库、推理机、解释器、人机接口这几部分组成[5]。

知识库：知识库作为专家系统的核心与专家系统的优劣有着重要的关系。构建一个合理完善的知识库时专家系统形成的重点。传统专家系统的知识库时用来获取某一专业领域内的大量概念、事实、方法和关系。

推理机：推理机是逻辑推理部件，在本系统中，它依据输入电气量，提取知识库中的已有知识和规定好的规则按照混合推理方法进行推理，得到推理结果。推理机在专家系统中的主要作用是能够使普通用户也能解决高难度的专业性问题。

解释器：解释器主要功能是解决用户提出的一些问题，主要有运行问题和系统自身的一些问题。它是专家故障诊断系统的重要组成部分，为体统的透明化提供了便利。

人机接口：人机接口又叫用户界面，是用户与系统沟通的桥梁。用户可以通过人机接口与系统进行信息的交换，解决用户提出的疑问。

1.2人工神经网络

1.2.1 人工神经元模型

人工神经元模型是根据人的大脑神经元的特点简化和数学化得来的，是神经网络的最基础的处理问题的单元[6]，其最常见的模型结构如下图所示。

图1  人工神经元的模型结构

人工神经元输入与输出直接的关系：

图中， , ,… ,是神经元的输入，为连续变量。θ为阈值， , … 为权值。

1.2.2 BP神经网络的结构

BP神经网络是一种前向多层神经网络，它是目前在故障诊断领域中用的最多也是最有效的一种神经网络模型[7]。

标准的BP神经网络结构是由3部分构成的[8]，其典型结构如下图所示，由输入层、隐含层、和输出层组成。BP神经网络中同层之间不相连，相邻层以全互联方式连接。

3层BP神经网络

该神经元的激活函数是Sigmoid型函数，即 。

输入层 节点的输入等于其输出 ， .