CC BY
193
Г лущенко Павел Витальевич
кандидат технических наук, доцент, докторант Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения, член-корр. РАЕНпо отд. АСОНИКА e-mail: [email protected]
Аспекты интеллектуализации автоматизированногодиагностирования динамических сетевых объектовнепрерывного типа электроэнергетики Aspects of intelligent automated diagnostic dynamic network objects continuous type of power industry
Аннотация: В работе: рассмотрены динамические аспекты и концептуальная модель
электроэнергетического пространства, приведен краткий анализ автоматизации в нынешнем состоянии объектов электросетевого комплекса; исследуются вопросы интеллектуализации автоматизированного диагностирования, рекомендовано использовать ряд математических методов анализа данных диагностирования; обосновано предложение о создании баз знаний систем интеллектуальной автоматизированной интегрированной диагностики.
Ключевые слова: динамическая система; электроэнергетическое пространство; модель; интеллектуализации; диагностирование; автоматизация; активно-адаптивная электросеть; искусственный интеллект; эксперт; база знаний.
Abstract: In the paper: the paper considers the dynamic aspects and conceptual model of the electricity space, the brief analysis automation the current state of objects of power grid complex; explores the issues of intelligent automated diagnostic recommended to use a number of mathematical methods of data analysis and diagnostics; substantiated proposal to create a knowledge base of the intellectual systems automated integrated diagnostics.
Keywords: dynamical system; electric space; model; intellectualization; diagnosis; automation; actively adaptive grid; artificial intelligence; expert; knowledge base.
Преамбула. Динамические объекты непрерывного типа электросетевого комплекса энергетики требуют для повышения результативности их функционирования постоянного непрерывного диагностирования, т.е. осуществления контроля технического состояния,контроля функционирования и прогнозирования технического состояния на определенный временной период. При этом существует острая необходимость делать все это в автоматизированном режиме с использованием математических методов и интеллектуальных средств сбора, обработки, передачи и использования диагностико-прогнозирующей информации.Говоря об интеллекте надо иметь в
виду, что интеллект подразделяют наестественный интеллект (ЕИ),т.е. мыслительная способность человека и на интеллектискусственный (ИИ). Последнееозначаетсвойствоавтоматических и автоматизированных систем брать на себя отдельные функции естественного интеллекта (т.е. человека), к примеру, выбирать метод прогнозирования и, используя его, устанавливать вариант прогноза состояния технической системы для принятия ЛПР оптимального решения. Основными направлениями искусственного интеллектаявляются: 1) экспертные системы (ЭС) или “системы, основанные на знаниях” (СОЗ); 2) интеллектуальные технические устройства диагностирования, управления различными процессами, робототехника и т.д.; 3) новые архитектуры компьютеров. 4) нейронные сети; 5) естественно-языковые системы (ЕЯ). Под интеллектуализацией понимается повышение степени интеллектуальности какой-либо системы или устройства, а также и человека.
Существующее информационное пространство электросетевого комплекса, исходя из вышеподчеркнутого, должно все более приобретать черты и характеристики интеллектуального пространства, в котором базы знаний и другие составляющие искусственного интеллекта становятся неотъемлемыми частями фундамента современной автоматизации электросетевого комплекса, начинающейся с разработки математических методов и моделей, используемых в программировании для автоматизации процедур технического и экономического диагностирования, интеграции последних на основе экспертных систем. Все это вместе взятое и способствует успешному формированию и функционированию активно-адаптивных электрических сетей. Эта многогранная и большая проблема требует постоянных теоретических исследований, учитывающих трудно перечислимого множества факторов, условий, обстоятельств и особенностей деятельности электроэнергетической отрасли экономики России [1].
1. Динамические аспекты и концептуальная модель электроэнергетического пространства.Рассмотрим краткосущностьосновных
особенностейдеятельности энергетических компаний. Прежде всего, подчеркнем, что любой вид деятельности с точки зрения процессного подхода рассматривается как процесс, а последний, в соответствии с системным подходом, является системой[4,9].Сами энергетические компании являются экономическими системами, со всеми присущими системам свойствам, которые имеют свои специфические функциональные и интеграционные и иные особенности, в числе которых динамический характер их функционирования.
В составе данных компаний, различных форм собственности,находятся энергетические предприятия, имеющие различный статус. Это их дочерние или зависимые общества, филиалы и т.д. Все они с точки зрения производства относятся к различным видамэлектростанций и котельных, вырабатывающихэлектроэнергию и тепло, а также кпредприятиям тепловых и электрических сетей, которыедолжны круглосуточнобесперебойно обеспечивать путем транспортированияснабжение потребителей электроэнергией, теплом и горячей водой в необходимом количестве.
В отличие от других отраслей промышленности электроэнергетические предприятия имеют еще и ряд других определенных особенностей. Так, генерирующие предприятия производят продукцию, а сетевые осуществляют ее транспорт (передачу) и распределение. К основным видам генерирующих объектов -электрических станцийотносятся: конденсационные (КЭС);
теплоэлектроцентрали (ТЭЦ), гидроэлектростанции (ГЭС), атомные станции (АЭС), гидроаккумулирующие (ГАЭС), геотермальные и т.д. , объединенных в различные компании.Передача и распределение электрической энергии осуществляется компаниями электрических сетей магистральных и распределительных. Нагрев воды для тепло- и горячего водоснабженияосуществляют на ТЭЦ и в котельных, входящих в энергокомпании, а передачу тепла и горячей воды и их распределение осуществляют предприятия тепловых сетей (ПТС).
Далее, отметим, что процесс производства и потребленияэлектроэнергии -это непрерывная цепь превращений энергии, в которой есть основные три фазы, четко отличающиеся по своим функциям и задачам. Первой фазой являетсяпревращение энергии используемых энергоресурсов в тот вид энергии (электроэнергия или тепло), который необходим потребителю. Вторая фаза - это транспортирование произведенной энергии и ее распределение между потребителями. Третья фаза -это непосредственное потребление энергии, преобразовании ее в другие виды энергии, используемые в различных видах деятельности или изменение параметров энергии в требуемых целях ее потребления, а также использование энергии людьми на хозяйственно-бытовые нужды.
Отличительной особенностью от других производств в энергетическом производстве являетсяи то, что процессы производства, транспортирования, распределения и потребления энергии, особенно электроэнергии, протекает практически одновременно и непрерывно. Последнее, в свою очередь, вызывает наличие определенных специфических характеристик. Прежде всего, это то, что здесь имеется почти абсолютная соразмерность производства и потребления энергии, ее невозможность складирования, как другую продукции.Следовательно, здесь исключается бракование и изъятие продукции из потребления, так как энергия, которая производится, сразу по ее доставке в нужное место и в нужном количестве и потребляется. Все это и обусловливает принципиальную особенность деятельностиэнергетических предприятий -этото, что объемы выработки энергии и ее
транспортированиеподчиненыпотребителю, и они изменяются при изменении потребления.
Далее, отметим еще то, что невозможность осуществлять т.н.бракованиеэлектроэнергии и последующее изъятия ее из потребления требует от энергетических компаний проявлять высокую ответственность за постоянство качества энергии. Для электроэнергии это поддержание в
определенных пределах таких параметров как напряжение и частота, а для тепловой энергии -давление и температура теплоносителя. Это требование также обусловлено и тем, что снижение качества энергии приводит в ряде случаев к снижению качества продукции, выпускаемой потребителями энергии, снижение ресурса потребляющих устройств, повышенному расходу энергии и т.д.
Энергетическое производство тесно связано со всеми отраслями экономики, в которых в зависимости от природно-климатических факторов (колебания температуры, изменение естественного освещения и т.п.), режимов технологических процесса, труда и отдыха, и т.д., изменения бытовой нагрузки, имеются и самые различные режимы потребления энергии, что вызывает постоянное изменение производства и транспортирование энергии в течение суток, недели, месяца, года.
Из всех энергетических отраслей важнейшее место занимаетэлектроэнергетика, которая по российскому законодательству является отраслью экономики, включающая в себя комплекс экономических отношений, возникающих в процессе производства, в том числе и производства в режиме комбинированной выработки электрической и тепловой энергии, передачи электрической энергии, оперативно-диспетчерского управления в электроэнергетике, сбыта и потребления электрической энергии с использованием производственных и иных имущественных объектов [1,2,5]. Электроэнергетика является основой функционирования экономики и жизнеобеспечения людей. Как видно из вышесказанного, важнейшей составной частьюэлектроэнергетики являются объекты электросетевого хозяйства или иначе электросетевой энергетический комплекс, включающий в себя: линии электропередачи, трансформаторные и иные подстанции, распределительные пункты и иное предназначенное для обеспечения электрических связей и осуществления передачи электрической энергии оборудование.
Концептуальная модель электроэнергетического пространства. Под экономическим пространством в общем случае понимается, как известно, понимается место (территория) и совокупность деятельности на ней экономических агентов. Соответственно этому с точки зрения пространственной организации экономики выделяют понятие экономическое пространство страны, региона муниципального образования, промышленный комплекс, промышленная формация и т.д.
Применительно к теме нашей работы, полагаем, что будет целесообразно выделить и ввести в научный оборот понятие электроэнергетическое пространство, которое образуют и действуют агенты экономические электроэнергетики и агенты, так называемой, заинтересованная сторона в электроэнергетике: банки, финансовые группы, производители и поставщики электроэнергооборудования и топлива, ассоциации, союзы и другие юридические лица, действующие в сфере электроэнергетики или связанные с ней постоянными экономическими отношениями.
Агентами экономическими электроэнергетики (А) являются юридические и физические лица, которые могут самостоятельно разрабатывать планы, названного выше отраслевого характера, и действовать согласно им, принимать решения, получать задания на производство, распределение и транспортирование электроэнергии, а также осуществление и иных работ и услуг, связанных с электроэнергетикой, или выступать в качестве покупателя или потребителя электроэнергии, работ или услуг.
Исходя из вышесказанного, возможно представить модель электроэнергетического пространства в виде следующего кортежа:
< Ас, Асо, Аг, Асб, Арс, Анп, Аэн, Ап, Азс, Тпр>,
где:
Ас - сетевые компании Единой энергетической системы России и отдельные энергопредприятия не входящие в нее. Свои услуги Ас оказывают на договорной основе;
Асо -системный оператор (СО ЦДУ), который осуществляет единоличное управление технологическими режимами работы Единой энергетической системы России и уполномочен на выдачу обязательныхдлявсех субъектов команд оперативно-диспетчерского управления. Свои услуги Асо оказывает на договорной основе;
Аг -генерирующие компании и предприятия электроэнергетики и других отраслей. Свои услуги Аг оказывают на договорной основе;
Асб - сбытовые компании и организации. Свои услуги Асб оказывают на договорной основе;
Арс - ремонтные и сервисные компании, предприятия и организации. Свои услуги Арс оказывают на договорной основе;
Анп - научно-проектные компании и организации, осуществляющих деятельность по выполнению заказов генерирующих, сетевых и иных организаций электроэнергетики, а также и для других отраслей. Свои услуги Анп оказывают на договорной основе;
Аэн - центры Энергонадзора, осуществляющие свои функции в части исполнения предприятиями электроэнергетики Правил, регламентов, инструкций по технической эксплуатации объектов электроэнергетике, оценки пригодности и возможности деятельности последних. Свои услуги Аэн оказывают на договорной основе;
Ап - потребители электроэнергии;
Азс - заинтересованная сторона: банки, финансовые группы, производители и поставщики электроэнергооборудования и топлива, ассоциации, союзы и другие юридические лица, действующие в сфере энергетики и смежных отраслях. Свои услуги Азс оказывают на договорной основе;
Тпр - территориальное пространство, в котором действуют агенты экономические электроэнергетического пространства.
Приведенные выше особенности электроэнергетических компаний, обуславливает исследование их как динамических систем (объектов), которые
изменяются во времени, в отличие от статических систем. Эти изменения математически принято выражать в моделяхчерез переменные (координаты), в математических моделях, описывающих объект в развитии.
2. Автоматизация нынешнего состояния объектов электросетевого комплекса.Электрическая сеть ЕЭС России в соответствии с выполняемыми функциями подразделяется на объекты Единой национальной (общероссийской) электрической сети (ЕНЭС) и объекты территориальной распределительной сети. ЕНЭС формирует большую часть Единой энергетической системы России, осуществляет прием электрической энергии от электростанций и ее передачу до подстанций, являющихся центрами питания, объединяя на параллельную работу основные электростанции и узлы нагрузки, обеспечивает параллельную работу ЕЭС России с энергосистемами других стран, включая экспорт и импорт электрической энергии. Территориальная распределительная сеть обеспечивает передачу электроэнергии от подстанций ЕНЭС, объектов генерации и объектов других собственников до центров распределения - распределительных подстанций с доведением ее до конечных потребителей, а также обеспечивает передачу и распределение электроэнергии от электростанций, присоединенных к данному типу сети [3].
Краткая характеристика нынешнего состояния сетевой электроэнергетики и ее автоматизации видна из основных данных по [3].Так, состояние магистральных электрических сетейна 01.01.2013 годабыло следующее: общая протяжённость воздушных и кабельных линий электропередачи магистрального электросетевого комплекса напряжением до 1150 кВ (в т.ч. арендуемых) составляет 131583,063 км, Общее количество трансформаторных подстанций и распределительных пунктов напряжением 35 кВ и выше, находящихся в эксплуатации (в т.ч. арендуемых), составляет 885 ед. Состояние производственных активов сетей ЕНЭС характеризуется следующим объемом оборудования со сверхнормативным (более 25 лет) сроком службы: 56% для ПС и 77% для ЛЭП, при этом доля оборудования, находящегося в эксплуатации
более 35 лет для ПС и более 40 лет для ЛЭП, составляет 20% и 35% соответственно. Враспределительных электрических сетях, находящихся на балансе операционных компаний, используются сети напряжением 0,4 - 220 кВ.Общее количество трансформаторных подстанций, находящихся в эксплуатации составляет 461864 ед., Общая протяжённость воздушных и кабельных линий электропередачи напряжением 0,4-110 (220) кВ составляет 2109693,7 км. Средняя степень износа этих электросетевых объектов, включая здания и сооружения, составляет свыше 70%[3].
На объектах ЕНЭСавтоматизация технологических процессов на начало 2013 года была выполнена на 94 подстанциях (ПС), в стадии выполнения находятся еще 25 ПС. Поэтому основная схема организации эксплуатации пока еще ориентирована, прежде всего, на круглосуточное пребывание на них обслуживающего (оперативного) персонала, контролирующего состояние объекта и выполняющего оперативные переключения. На объектах ЕНЭС преобладает парк морально и физически устаревшей аппаратуры сбора и передачи телеинформации. Находящиеся в эксплуатации микропроцессорные устройства релейной защиты, сетевой автоматики и противоаварийной автоматики на ПС ЕНЭС составляют 15% от общего количества. Существующие в настоящее время на ПС ОАО «ФСК ЕЭС» автоматизированные системы учета электроэнергии в основном соответствуют техническим требованиям оптового рынка электроэнергии, за исключением метрологических характеристик измерительных трансформаторов [3].
В распределительных электрических сетяхуровень автоматизации сетей 35-110 (220) кВ и особенно 6-20 кВзначительно отстает от аналогичного показателя в развитых странах. Только 38% от общего количества центров питания оснащены телесигнализацией и менее 16% имеют телеуправление. Предприятия электрических сетей и около 78% районов электрических сетей имеют диспетчерские пункты, из которых только 60% оснащены диспетчерскими щитами.Находящиеся в эксплуатации устройства телемеханики
работают 10 лет и более. В качестве каналов связи применяются системы высокочастотной связи по линиям электропередачи, а также проводным линиям связи (кабельным), радиоканалам УКВ связи и РРЛ. Телемеханизация пунктов секционирования и автоматического включения резерва, распределительных пунктов и подстанций напряжением 6-20 кВ носит ограниченный характер. Релейная защита и автоматика выполнена в основном с использованием электромеханических реле (~91%), которые имеют значительный разброс характеристик срабатывания реле по току и времени, обладают недостаточной чувствительностью. Около 60% всех комплектов релейной защиты находятся в эксплуатации более 30 лет[3].
Показатели надежности электроснабженияв связи с высоким износом магистральных и распределительных сетей, не современным уровнем автоматизации технологических процессов снижаются.
Для изменения этой ситуации в сторону улучшения в 2010 - 2014 годах еще ОАО “ФСК”наметила и успешно выполняет строительство на территории России 73-х новых подстанций мощностью от 220 до 500 кВ и 123-х линий электропередачи 220 - 750 кВ, протяженностью более 19577 км.Помимо модернизации оборудования, на 2014 год запланирован запуск общесистемного проекта создания интеллектуальной (активно-адаптивной) сети в ЕЭС России, аповсеместное тиражирование всех полученных здесь результатов намечено на 2015-й, завершающий год первой пятилетки модернизации. Реализация проекта по созданию интеллектуальной сети только в ОАО “ФСК”, предполагает достижение следующих результатов: снизить потери электроэнергии в сетях всех классов напряжения на 25%, что даст экономию порядка 34-35 млрд. кВтч в год, (эквивалентно выработке в год электростанциями мощностью 7,5 ГВт, к примеру, мощности 4-х Бурейских ГЭС). При этом в магистральных сетях произойдет снижение относительных потерь электроэнергии с 4,8% до 3,6%, что соответствует экономии порядка 3 млрд. руб. в год; сгладить графики нагрузки (порядка 15 млрд. руб. в год.); повысить пропускную способность линий
электропередачи до 30% (порядка 20 млрд. руб. в год) и выдачу мощности «дешевой» генерации; снизить вероятность системных аварий на 30% (порядка 120 млн. руб. в год); снизить недоотпуск электроэнергии потребителям в два раза (порядка 180 млн. руб. в год); добиться экономии прироста установленной мощности электростанций на 3-5% за счет снижения требуемого резерва мощности, начиная с 2014 года (порядка 8 млрд. руб. в год).В целом же суммарная эффективность проекта в соответствии с ожиданиями ОАО «ФСК ЕЭС» может составить до 50 млрд. руб. в год.
В развитии Основных направлений социально-экономического развития России до 2030 г., принятых несколько лет назад, была разработана и принята Энергетическая стратегия до 2030 г., (взамен ЭС до 2020 г.). Эта Стратегия охватывает все энергетические отрасли добычу нефти, газа, угля, торфа, ядерного топлива, а также выработку, транспортировку и распределения видов энергии (атомной, тепловой, электрической, электромагнитной энергии).
3. Интеллектуализацияавтоматизированного
диагностированиядинамических объектов электроэнергетики. Из всего вышесказанного о сложности состояния электроэнергетического комплекса, наличия здесь за последние годы известных крупных и средних аварий, позволяет делать вывод о необходимости повышения в автоматизации управления технологическими процессами роли, постоянного развития форм и методовтехнического и экономического диагностирования, интеграции и интеллектуализации автоматизированных процессов последних[4,5,7,10,13].
Под технической диагностикой понимается область знаний, охватывающая теорию, методы и средства определения технического состояния объекта [10].Объектами технического диагностирования в сетевой электроэнергетики являются линии электрических передач (ЛЭП), подстанции (ПС), различные технические устройства, обеспечивающие эксплуатацию ЛЭП и ПС с целью непрерывного транспортирования электроэнергии и необходимого при этом преобразования ее напряжения. При этом целью технического
диагностирования является определение технического состояния вышеназванных объектов сетевой электроэнергетики, которое характеризуется в определенный момент времени, при определенных условиях внешней среды, значениями параметров, согласно технической документации на данные объекты.Три следующие задачи технического диагностирования являются основными: 1) контроль технического состояния; 2) контроль
функционирования, т.е. выполнения объектами части или всех свойственных ему функций, определяя поиском мест и причин неисправностей; 3) прогнозирование технического состояния, т.е. определение технического состояния ЛЭП, ПС и т.д. с заданной вероятностью на предстоящий интервал времени(ресурса), в течение которого сохранится работоспособное (исправное)состояние объектов [10].Технического диагностирование подразделяется на: а) на рабочее, при котором на объект подаются рабочие воздействия, т.е. в нашем случае электроэнергия с рабочим напряжением: б) тестовое, при котором при котором на объект подается тестовое воздействие. Кроме этого в электроэнергетике также используют, как и в других отраслях, и экспресс-диагностирование, суть которого состоит в диагностировании по ограниченному числу параметров за заранее установленное время.В результате технического диагностирования получают результат - технический диагноз, который определяет вид технического состояния объекта диагностирования: исправное, работоспособное, неисправное, неработоспособное и т.п., в зависимости от параметров в данный момент времени.
Экономическая диагностика компаний, в том числе и энергетических, состоит анализе и оценке основных экономических показателей деятельности предприятия, причины их снижения, в том числе выявленных техническим диагностированием. В основе этой работы лежит изучения как общих, так и отдельных результатов, неполной информации. Здесь цель - выявления возможных перспектив развития предприятия и последствий ведения технологических процессов. Итогом экономического диагностирования на
основе оценки состояния экономической системы (предприятия) и его эффективности являются также, как и в техническом диагностировании, диагнозы-выводы, которые позволяют вырабатывать прогнозы, необходимые для принятия неотложных управленческих решений. Анализ - этоважнейшая функция управления, является также методом научного исследования явлений и процессов, в основе которого лежит изучение составных частей, элементов изучаемой системы. И здесь, применительно электроэнергетическим системам, особенно актуально с точки зрения интеллектуализации, т.е. степени интеллектуальности экономической и технической диагностик, применение системного анализа [9,11]. Последний в своей основе опирается на системный подход, который рассматривает объекты, явления и процессы как системы, имеются принципы системного подхода:1)целеобусловленности; 2) относительности;3) управляемости; 4) связанности; 5) моделируемости; 6) симбиозности; 7) оперативности [9].
При экономическом диагностировании следует иметь в виду, чтосистемный анализ имеет несколько основных видов: системный общий; структурный; функциональный; структурно-функциональный; системный прикладной; системный специальный; системный программно-целевой; причинно-следственный; прогностический; аналитическая модель и т. д. Но главное требование отнесения к других анализов к системному анализу - это рассмотрение объекта исследования как системы.Это актуально и при построении системы технического диагностирования (ТД), сочетании ее с системой экономического диагностирования, так как диагнозы и особенно прогнозы ТД служат данными для расчетов (прогнозов) возможных убытков от той или иной неисправности и затрат на ремонт, наладку и т.д.элемента или подсистемы блока производства экономической системы, которым является электроэнергетическое предприятие.
Динамическиесистемы, к которым основные объекты электроэнергетики,эволюционируют в сторону усложнения организации и
образования подсистем, при этом усиливается их эмерджентность. Это во многом обусловлено реализацией направлений идущих со второй половины
XX века системной и технологической революций [7,9].
Техническое и экономическое диагностирование динамических объектов сетевой электроэнергетики непрерывного типа служит определению их состояния в определенные моменты времени или на определенных интервалах времени. Полученные при этом данные образуют статические модели, что означает возможность отнесения исследуемых зависимостей к одному изучаемому отрезку времени. Совокупность множества данных (результатов) исследования по множеству отрезков времени позволяет в итоге исследований выявлять тренд, т.е. тенденцию изменения показателей состояния объекта, вырабатывать соответствующий прогноз, принимать оперативные решения.
В электросетевой энергетике в моделях анализа, в зависимости от целей исследования,можно и нужно использовать, известный в математической статистикеи прогнозировании [10], ряд обобщенных задач анализа и основные математические методы их решения, вполне применимых к обработке данных собранных в процессах диагностирования, формированию определенных знаний по той или иной проблеме конкретного вида динамических объектов:
1. Изучение наличия и интенсивности связей.Методы: 1) Оценка корреляции между показателями. Осуществляется - Выявление количественных оценок связей; 2) Оценка значимости связей и точности аппроксимации. Осуществляется - Оценка значимости количественных оценок связей и влияния; 3) Регрессионный анализ. Осуществляется - Выявление количественных оценок влияния факторов на результат; 4) Группировка многомерных наблюдений. Осуществляется - Выделение групп сходных объектов; 5) Дисперсионный анализ. Осуществляется - Оценка значимости влияния качественных факторов; 6) Современный факторный и компонентный анализ. Осуществляется -Выявление количественных оценок-связей между параметрами.
2. Ранжировка и классификация факторов.Методы: 1) Оценка корреляции
между показателями. Осуществляется - На основе количественных оценок связей;2) Оценка значимости связей и точности аппроксимации. Осуществляется
- Выявление значимых факторов; 3) Регрессионный анализ. Осуществляется -Выявление группы факторов, определяющей исследуемый результат; 4) Дисперсионный анализ. Осуществляется - Выявление значимых качественных факторов; 5) Современный факторный и компонентный анализ. Осуществляется
- Выявление групп показателей, описывающих отдельные аспекты явлений.
3. Изучение аналитической формы связей. Методы: 1) Оценка корреляции между показателями. Осуществляется - Отбор существенно влияющих факторов; 2) Оценка значимости связей и точности аппроксимации. Осуществляется - Отбор существенно влияющих факторов; 3)Регрессионный анализ. Осуществляется - Построение уравнений связей: 4) Выявление параметров периодических колебаний. Осуществляется - Построение уравнений периодических колебаний; 5) Группировка многомерных наблюдений. Осуществляется - Выделение групп сходных объектов; 6) Современный факторный и компонентный анализ. Осуществляется - Выявление и изменение независимых скрытых факторов для построения аналитической модели; 7) Трансформационный анализ. Осуществляется - Сравнение регрессионных моделей по равным временным и пространственным совокупностям.
4. Сглаживание (выявление тренда) динамики показателей. Методы: 1) Оценка значимости связей и точности аппроксимации. Осуществляется - Оценка точности аппроксимации временного ряда; 2) Регрессионный анализ. Осуществляется - Построение уравнений регрессии по фактору времени.
5. Анализ периодических колебаний показателей. Методы: 1) Оценка корреляции между показателями. Осуществляется - Выявление периода колебаний анализом автокорреляции; 2) Оценка значимости связей и точности аппроксимации. Осуществляется - Оценка значимости коэффициента автокорреляции; 3) Выявление параметров периодических колебаний. Осуществляется - Выявление параметров и элиминирование влияния периодических колебаний.
6. Ранжировка и классификация объектов. Методы: 1) Группировка
многомерных наблюдений. Осуществляется - Выявление групп по совокупности показателей; 2) Дисперсионный анализ. Осуществляется - Анализ различий выявленных групп; 3) Современный факторный и компонентный анализ. Осуществляется - Классификация и ранжировка объектов по независимым обобщающим показателям.
7. Изучение размерности описания явлений.Методы: 1) Оценка корреляции между показателями. Осуществляется - Выявление независимых (невзаимосвязанных) параметров; 2) Оценка значимости связей и точности аппроксимации. Осуществляется - Выявление независимых (невзаимосвязанных) параметров; 3) Современный факторный и компонентный анализ. Осуществляется - Выявление обобщающих показателей независимых аспектов явления.
8. Выявление наиболее информативных показателей. Методы: 1) Оценка корреляции между показателями. Осуществляется - Выявление существенно влияющих факторов исследуемого результативного явления; 2) Оценка значимости связей и точности аппроксимации. Осуществляется - Выявление существенно влияющих факторов исследуемого результативного явления; 3) Дисперсионный анализ. Осуществляется - Выявление значимых качественных факторов; 4) Современный факторный и компонентный анализ. . Осуществляется - Соединение информации о независимых аспектах явления в один обобщающий показатель.
9. Изучение внутренней структуры связей в системе показателей.Методы: 1) Оценка корреляции между показателями. Осуществляется - На основе оценок парных связей; 2) Оценка значимости связей и точности аппроксимации. Осуществляется - Выявление основных (значимых) связей; 3) Регрессионный анализ. Осуществляется - Изучение взаимосвязанного влияния группы факторов; 4) Группировка многомерных наблюдений. Осуществляется -Выделение качественно однородных групп исследуемых объектов; 5)
Современный факторный и компонентный анализ. Осуществляется - На основе оценок связей обобщающих показателей с исходными; 6) Кластерный анализ (распознавание образов). Осуществляется - Выделение однородных классов влияний (систем) на основе выбранной меры близости.
10. Сравнение структуры связей в разных совокупностях. Методы: 1) Оценка корреляции между показателями. Осуществляется - Сравнение количественных оценок связи; 2) Оценка значимости связей и точности аппроксимации. Осуществляется - Сравнение структуры значимых связей; 3) Регрессионный анализ. Осуществляется - Сравнительный анализ регрессионных моделей в разных совокупностях; 4) Группировка многомерных наблюдений. Осуществляется - Выделение разных групп в исследуемой совокупности объектов; 5) Современный факторный и компонентный анализ. Осуществляется
- Построение сравниваемых факторных моделей; 6) Трансформационный анализ. Осуществляется - Сравнительный анализ факторных моделей в разных совокупностях.
11. Иерархическая классификация. Методы: 1) Оценка корреляции между показателями. Осуществляется - Выявление близости совокупности явлений; 2) Оценка значимости связей и точности аппроксимации. Осуществляется -Объединение близких явлений (объектов); 3) Группировка многомерных наблюдений. Осуществляется - Объединение групп близких по совокупности показателей; 4) Дисперсионный анализ. Осуществляется - Выделение различий между группами; 5) Современный факторный и компонентный анализ. Осуществляется - Ранжировка показателей объектов: 6) Кластерный анализ (распознавание образов). Осуществляется - Составление классов по алгоритмам.
Выше обозначенные обобщенные задачи и методы анализа данных диагностирования, как технического, так и экономического, как мы полагаем, полезно использоватьих в обработке и моделировании знаний в специальных моделях, создании баз знаний, которые относятся к одному из направлений искусственного интеллекта.
В электроэнергетике России было с 01.12.2000 г. введено в действие «Положение об экспертной системе контроля и оценки состояния и условий эксплуатации воздушных линий электропередачи 110 кВ и выше» (Руководящий документ РД 153-34.3-20.524-00), разработчиками которых являются крупные отечественные специалисты-практики электроэнергетики и одновременно ученые: Чичинский М.И., Левченко И.И., Барг И.Г. [8].
В этом документе с позиций системного и процессного подходов даны фундаментальная концепция и матрица на экспертной основе внутреннего контроля, т.е. периодической проверки, анализа и оценки состояния воздушных линий (ВЛ), условий их эксплуатации, качества организации и выполнения ремонтов, а также выявление при этом отклонений от требований нормативнотехнических документов (НТД), инструкций, противоаварийных и эксплуатационных циркуляров, руководящих и распорядительных документов в электроэнергетики России. Значение этого документа трудно переоценить, ибо он обеспечивал основу системного контроля и надзора деятельности АО-энерго, зарождал и развивал в некоторых аспектах интеллектуальность в деятельности менеджмента энергетики, ибо экспертные системы относятся к интеллектуальным системам. Особый интерес в данном Положении представляет собой Матрица экспертной системы контроля, оценки состояния и условий эксплуатации воздушных линий электропередачи 100 кВ и выше. Под экспертной системой, в этом документе понимается программная система, которая накапливает и обобщает информацию, содержащую факты и правила в определенной области, формализует особым образом экспертные знания, делает на основе логического их анализа выводы и предлагает решения конкретных проблем. Как подчеркивается в этом РД, экспертная система, в сущности, моделирует поведение эксперта при принятии решения в конкретной предметной области, в которой эксперт является высококвалифицированным специалистом [8].
В основу создания данной экспертной системы ее авторы положили системный метод расчленения общей проблемы надежности ВЛ на четырнадцать основных направлений, включающих в себя анализ полного спектра условий их эксплуатации и ремонта. При этом каждое из основных направлений предусматривает контроль и оценку качества и достаточности технической документации и инструкций для соответствующего персонала, уровня исполнения регламентов, НТД и РД, организационных уровней обслуживания и ремонта, обеспеченности необходимыми для этих целей механизмами, материалами, приспособлениями, запасными частями, средствами диагностики и т.п.[8]. Но поскольку расчленение проблемы на четырнадцать основных направлений все же не может обеспечить достаточно глубокую проработку причин общего снижения надежности ВЛ, все основные направления авторы Положения дополнительно расчленили на десять локальных направлений - подуровней, каждый из которых позволяет в более конкретной форме провести контроль состояния и условий эксплуатации ВЛ, а также выявить допущенные отклонения от требований НТД и РД.
В результате такого подхода сформированная матрица охватывает по ста сорока локальным направлениям практически все факторы, влияющие на состояние организации обеспечения их надежности, исходит из перечня всех локальных направлений оценки в соответствующей нормативно-технической и руководящей документации, регламентирующие требования по эксплуатационно-ремонтному обслуживанию и испытаниям элементов ВЛ, подготовке оперативно-ремонтного и инженерно-технического персонала [8].
Использование экспертной системы контроля и оценки состояния и условий эксплуатации воздушных линий электропередачи 110 кВ и выше позволили осуществлять не только текущий энергонадзор за энергосистемами, но иметь постоянный анализ и прогноз их развития, что во многом послужило для успешной разработки концепции и стратегии развития электроэнергетики в
XXI в. в целом.
Повышение результативности динамических систем непрерывного типа электроэнергетики в дальнейшем во многом зависит от автоматизации с интеллектуализацией всех информационных систем ее
составляющих[1,2,4,5,13].СутьКонцепции интеллектуальной или активноадаптивной сети определяют[4,12] следующие признаки: большое количество датчиков, измеряющих в автоматическом или автоматизированном виде текущие режимные параметры для оценки состояния сети в различных режимах работы энергосистемы; автоматизированная система сбора и обработки данных (программно-аппаратные комплексы), средства автоматической оценки текущей ситуации и на этой основе выработка прогнозов работы сети; высокое быстродействие управляющей системы и информационного обмена; насыщенность сети активными элементами, позволяющими изменять топологические параметры сети, а также средства управления активными элементами сети и электроустановками потребителей; наличие необходимых исполнительных органов и механизмов, позволяющих в режиме реального времени изменять топологические параметры сети, а также взаимодействовать со смежными энергетическими объектами.
Как видно из вышесказанного, автоматизация диагностирования стоит во главе угла, ибо она, в конечном счете, обеспечивает своевременную адаптацию, т.е. приспособляемость динамических объектов непрерывного типа сети к возникшим новым условиям функционирования, возникающих по самым различным внутренним и внешним причинам.
Исходя из опыта применения экспертной системы контроля и оценки состояния и условий эксплуатации воздушных линий электропередач, современных разработок в области математического моделирования и интеллектуальных алгоритмов, различных средств интеллектроники, можно сделать вывод, что имеет смысл рассмотреть возможность создание баз знаний систем интеллектуальной автоматизированной интегрированной диагностики в электроэнергетике, включающей в себя подразделы: 1) информация-знания о
техническом состоянии видов динамических объектов непрерывного типаэлектросетевых компаний, с указанием конкретных определенных поиском мест и причин неисправностей, принятых специалистами мер по их устранению и предложений по недопущению подобного в будущем; 2) информация-знания о характере функционирования технических систем сетевых электрокомпаний, т.е. соответствует ли требованиям выполнение объектами электрокомпаний части или всех свойственныхим функций,экспертно определяя при этом и состояние организации производства, требуемое для функционирования^) прогнозы технического состояния, т.е. выработанные на основании данных диагностирования технического состояния ЛЭП, ПС, оборудования, аппаратуры и других технических устройств с заданной вероятностью на предстоящий интервал времени(ресурса), в течение которого сохранится работоспособное (исправное) состояние объектов;4) интегрированный технико-экономический анализ и прогноз убытков, неплановых затрат ресурсов энергокомпаний от несвоевременного диагностирования системы, непринятия мер предупреждения сбоев и отказов, которые явно прогнозировались в базе знаний с участием экспертов.
Безусловно, дело это трудоемкое и затратное, но весьма нужное. И особенно это актуально сейчас, когда в течение 20-25 лет должно произойти создание интеллектуальнойэлектроэнергетики. Создание новых баз знаний интеллектуальной энергетики, их постоянное пополнение в этот и последующие периоды будет производиться уже знаниями по эксплуатации новейшего интеллектуального оборудования, аппаратуры и других технических устройств, материалов из которых они изготовлены, в том числе и с использованием нанотехнологий. Кроме этого, за эти годы сменится и поколение специалистов, на тех которые будут иметь более высокую, чем ныне, интеллектуальность и опыт работы в интеллектуальном производстве, т.е. их компетентность будет носить интеллектуальный характер.
Интеллектуализация автоматизированного диагностирования, во всех рассмотренных выше аспектах, со всей очевидностью, повысит ее результативность, что позволит, в частности, и в значительной степени уменьшить или исключить такое положение, когда, например, в распределительных сетях в 2012 г.[3]на ВЛ 6-20 кВневыясненные причины повреждений составляют - 28%, что, на наш взгляд, говорит о явно недостаточном уровне как организации диагностирования, так и автоматизации этих процессов.
ЛИТЕРАТУРА
1. Глущенко П.В. Проблемы интеллектуальной энергетики в России / Экономика и управление, 2013, № 5 (91), с. 33-38 .
2. Дорофеев В.В., Макаров А.А. Активно-адаптивная сеть - новое качество ЕЭС России // Энергоэксперт, 2009, № 4 (15).
3. Положение ОАО «Россети» о Единой технической политике в электросетевом комплексе. Утверждено Советом директоров ОАО «Россети» 23.10.2013г. , Пр. № 138
4. Глущенко П.В. Диагностирование электротехнических объектов на основе моделей. Монография. - СПб.: СПГУВК, 1996.
5. Глущенко В.В., Глущенко П.В. Интеллектуализация сетей и совершенствование интеллектроники - императивы эффективности организации производства и управления им в электроэнергетике России/ Управление экономическими системами: электронный научный журнал, 2012. № 9. URL: http://www.uecs.ru
6. Глущенко П.В. Перспективы облачных технологий в математических и инструментальных методах исследования и управления в интеллектуальном электроэнергетическом комплексе экономики России/ Управление экономическими системами: электронный научный журнал, 2014, №3, URL: http://www.uecs.ru
7. Варжапетян А.Г., Глущенко В.В.. Глущенко П.В. Методы исследования и управления проектами и процессами производства. Монография. - М.: Вузовская книга, 2013.
8.Положение об экспертной системе контроля и оценки состояния и условий эксплуатации воздушных линий электропередачи 110Кв и выше. Руководящий документРД 153-34.3-20.524-00 (сост. Чичинский М.И., Левченко И.И., Барг И.Г.)
9. Варжапетян А.Г., Глущенко В.В., Глущенко П.В. Системность процессов создания и диагностики технических структур. Монография. - СПб.: Политехника, 2004.
10. Глущенко П.В. Техническая диагностика: Моделирование в
диагностировании и прогнозировании состояния технических объектов. Монография. Изд. 3-е. - М.: Вузовская книга, 2013.
11. Глущенко В.В. Прогнозирование. Монография. Изд. 5-е - М.: Вузовская книга, 2006.
12. Smart Grid: сети с умом или энергоснабжение без напряжения: [Электронный ресурс]. Режим доступа: http:// www.smartgrid.ru/analitika/obzory/smart-grid-seti-s-umomili-energosnabzhenie-bez-napryazheniya.
13. Глущенко П.В. Информационные технологии и интеграция систем управления. Монография. СПб.: Судостроение, 2006.
