CC BY
133
УДК 004.8 + 620
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ В ИССЛЕДОВАНИЯХ НАПРАВЛЕНИЙ РАЗВИТИЯ ЭНЕРГЕТИКИ
Л.В. Массель, А.Г. Массель
Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН, г. Иркутск E-mail: massel@isem.sei.irk.ru; amassel@gmail.com
Рассматривается применение интеллектуальных вычислений для поддержки принятия решений в исследованиях направлений развития топливно-энергетического комплекса страны сучетом требований энергетической безопасности. В первую очередь к ним относятся вычисления, основанные на онтологическом, когнитивном и событийном моделировании. В последнее время интеллектуальные вычисления расширены применением байесовских сетей доверия для оценки рисков чрезвычайных ситуаций в энергетике идекларативных представлений процессов преобразования данных. Реализована интеллектуальная ИТ-среда, интегрирующая инструментальные средства интеллектуальных вычислений и обеспечивающая поддержку предлагаемой двухуровневой технологии исследований.
Ключевые слова:
Интеллектуальные вычисления, онтологическое, когнитивное и событийное моделирование, интеллектуальная ИТ-среда.
Key words:
Intelligent computing, ontology, cognitive and event modeling, intelligent IT-environment.
Введение
В системных исследованиях энергетики, которые выполняются в Институте систем энергетики им. Л.А. Мелентьева (г. Иркутск), выделяют исследования направлений развития как топливноэнергетического комплекса страны, так и отраслевых систем энергетики, и исследования функционирования этих систем. К первому направлению относятся исследования направлений развития топливно-энергетического комплекса (ТЭК) страны с учетом требований энергетической безопасности, для поддержки которых выполнена предлагаемая работа.
Традиционно эти исследования выполнялись с привлечением разных версий больших программных комплексов, основанных на решении общей задачи линейного программирования, использующих экономико-математические модели ТЭК страны большой размерности, включающие несколько сотен уравнений и десятки тысяч переменных. Исследования носят многовариантный характер, причем многовариантность существенно возрастает в связи с необходимостью учета требований энергетической безопасности: на базовые варианты накладываются сценарии возможных чрезвычайных ситуаций (ЧС), а также превентивных (предупреждающих возникновение ЧС), оперативных (выполняемых во время ЧС) и ликвидационных (устраняющих последствия ЧС) мероприятий.
Энергетическая безопасность (ЭБ) не является синонимом технической безопасности и рассматривается как составляющая национальной безопасности, в части защищенности граждан, общества, государства, экономики от угроз дефицита в обеспечении их обоснованных потребностей топливно-энергетическими ресурсами приемлемого качества в различных условиях.
В последние годы в исследованиях был принят комбинаторный подход, что приводило к получе-
нию 5-10 млн вариантов, из них экспертами выделялся «коридор» наиболее вероятных вариантов, далее выполнялся более детальный анализ этих вариантов. Несмотря на уменьшение количества анализируемых вариантов, нагрузка на экспертов очень высока, и требуются большие затраты времени для анализа вариантов и формирования требуемых рекомендаций.
Авторами была предложена двухуровневая информационная технология исследований, в которой на первом уровне выполняется качественный анализ с использованием интеллектуальных вычислений, а именно: онтологического, когнитивного и событийного моделирования [1, 2]. На основе результатов качественного анализа выбираются варианты развития ТЭК, которые необходимо рассчитать более детально. Эти варианты рассчитываются на втором уровне с использованием многоагентного программного комплекса (ПК) ИНТЭК-М для исследований направлений развития ТЭК с учетом требований ЭБ [3].
Интеллектуальные вычисления
Под интеллектуальными вычислениями (Intelligent Computing) понимаются методы и системы искусственного интеллекта, направленные на усиление и поддержку естественного интеллекта (поддержку принятия решений экспертами). Интеллектуальная инструментальная среда (интеллектуальная ИТ-среда) - это совокупность инструментальных средств (интеллектуальных систем и баз знаний, программных комплексов и баз данных), совместное использование которых для решения поставленной задачи осуществляется с помощью экспертов и/или интеллектуальных вычислений.
К интеллектуальным вычислениям в данной работе относятся, в первую очередь, вычисления, основанные на онтологическом, когнитивном и событийном моделировании.
Онтологии были предложены Т. Грубером (T Gruber) для декларативного представления знаний и определяются в общем виде как база знаний специального вида или как «спецификация концептуализации» предметной области. Это означает, что в предметной области на основе классификации базовых терминов выделяются основные понятия (концепты), и устанавливаются связи между ними (концептуализация). Затем онтология может быть представлена в графическом виде или описана на одном из формальных языков (формальная онтология) - это процесс спецификации онтологий. Вопросы онтологического моделирования рассматривались в работах Т. Грубера (Gruber T), Н. Гуарино (Guarino N.) и др., в нашей стране - Гавриловой ТА., Загорулько Ю.А., Калиниченко Л.А., Когаловского М.Р., Серебрякова В.А., Тузовско-го В.Ф., Хорошевского В.Ф., Ямпольского В.З. и др., а также в работах авторов и их коллег: Ворожцовой Т.Н., Скрипкина С.К., Копайгородско-го А.Н., Макагоновой Н.Н.
Под когнитивным моделированием понимается построение когнитивных моделей или, иначе, когнитивных карт (ориентированных графов), в которых вершины соответствуют факторам (концептам), а дуги - связям между факторами (положительным или отрицательным), в зависимости от характера причинно-следственного отношения. Математическим аппаратом для построения когнитивных моделей является теория графов.
Основы когнитивного моделирования были разработаны в свое время Ван Хао (1956 г.), Р. Аксельродом (1976 г.), Д.А. Поспеловым (1981 г.). Это направление получило свое развитие в работах Э.А. Трахтенгерца [4] и, в частности, активно развивается в Институте проблем управления РАН (Абрамова Н.А., Кульба В.В., Кулинич А.А., Максимов В.И. и др.) для анализа влияний при управлении слабоструктурированными ситуациями.
Вопросы когнитивного моделирования в энергетике рассматривались в работах авторов [5, 6]. В исследованиях проблем ЭБ когнитивное моделирование используется для ситуационного анализа проблемы ЭБ и моделирования угроз ЭБ, под которыми понимаются неблагоприятные для энергетики события. Реализованы инструментальные средства поддержки когнитивного моделирования
- библиотека CogMap.
Под событийным моделированием понимается построение поведенческих моделей, причем в качестве объектов моделирования могут рассматриваться как люди, так и технические объекты. Сущность событийного метода моделирования заключается в отслеживании на модели последовательности событий в том же порядке, в каком они происходили бы в реальной системе. Задаваемые моделью последовательности реализаций событий -цепочки событий - описывают сценарии реакции системы на возникновение инициирующего события, стоящего в начале цепочки.
В качестве инструмента событийного моделирования используется аппарат Joiner-сетей (JN) -одной из разновидностей алгебраических сетей, предложенной Л.Н. Столяровым [7, 8]. Joiner-сети можно рассматривать как расширение сетей Петри, ориентированное на построение поведенческих моделей. В основе теории JN лежит описание логики взаимодействия асинхронных процессов в виде набора пусковых и флаговых функций, состоящих из булевых функций. Особенностью JN является то, что они предусматривают как графическое представление, так и описание в виде логических формул, обработку которых можно автоматизировать. Событийное моделирование в энергетике развивается авторами совместно с В.Л. Ар-шинским [6, 9]. Реализованы инструментальные средства поддержки когнитивного моделирования
- библиотека EventMap.
В последнее время интеллектуальные вычисления расширены применением байесовских сетей доверия для оценки рисков чрезвычайных ситуаций [10] и средствами декларативных представлений процессов преобразования данных, обеспечивающих автоматизацию перехода от качественного к количественному анализу [11].
Интеллектуальная ИТ-среда и двухуровневая
информационная технология исследований
Предложена концепция интеллектуальной ИТ-среды, поддерживающей двухуровневую технологию исследований направлений развития ТЭК с учетом требований ЭБ [12]. Интеллектуальная ИТ-среда определяется как VIT=[O,E,MC,MS}'uTV, где {O} - множество онтологий; {E} - множество описаний прецедентов чрезвычайных ситуаций; {MC} -множество когнитивных моделей; {MS} - множество событийных моделей; TV - инструментальные средства поддержки ИТ-среды, включающие описание знаний, представленных в виде онтологий, описаний прецедентов ЧС, когнитивных и событийных моделей и средства оперирования ими.
Таким образом, интеллектуальная ИТ-среда включает пространство знаний, интегрирующее: онтологические модели знаний в области исследований ЭБ, базу знаний о прецедентах ЧС в энергетике и базы знаний, содержащие когнитивные модели стратегических угроз ЭБ и событийные модели развития и последствий ЧС в энергетике (рис. 1), а также инструментальные средства описания знаний и оперирования ими (рис. 2).
Библиотеки OntoMap, CogMap и EventMap реализованы на основе среды графического моделирования GrModeling [13], разработанной в лаборатории информационных технологий в энергетике ИСЭМ СО РАН, возглавляемой Л.В. Массель. Экспертная система «Emergency» разработана под руководством А.Г. Масселя, в настоящее время ее база знаний содержит описания более 600 чрезвычайных ситуаций в энергетике России за последние 30 лет [14].
Онтологические модели знаний
V У
База знаний База знаний База знаний "Х
Прецеденты Когнитивные Событийные модели
чрезвычайных » - модели угроз ' развития и последствий
ситуаций в энергетическом чрезвычайных ситуаций в
^ энергетике ^ ^ безопасности ^ энергетике ^
Рис. 1. Пространство знаний, поддерживаемое интеллектуальной ИТ-средой
Примеры когнитивных и событийных моделей, построенных с помощью библиотек Со§Мар и ЕуейМар, приведены на рис. 3 и 4. На рис. 3 приведена когнитивная модель угрозы типа «Авария, взрыв, пожар» (АВП). Имеется возможность отображения основных концептов, самой угрозы и управляющих воздействий (превентивных, оперативных и/или ликвидационных мероприятий). Положительные или отрицательные причинноследственные связи показаны знаками «+» или «-». Может быть введено более подробное описание угрозы.
Логические уравнения, описывающие передачу возбуждений в Joiner-сети, представленной на рис. 4, приведены в таблице; Joiner-сеть, соответ-
ствующая событийной карте, показанной на рис. 4, представлена на рис. 5.
Таблица. Логические уравнения, описывающие передачу возбуждений в Joiner-сети, представленной на рис. 4 (верхняя часть фрагмента)
Пусковые функции Флаговые функции
^,(Ж)=9о(0-91(Й; ^си+1):=0; <р,( t+1):=1;
щ(\+Х)=у1\]-у-,(.\); <р,(t+1):=0; ф2(t+'\):='\;
yз(t+1)=фo(t)■Vз(t)■ф4(t); <р,(t+1):=0; ф-3(t+1):=1; ty4(t+1):=1;
щи+1)=фзи)-ф5 ( А; 9з(t+1):=0; р$и+1):=1;
щ№+1) = ф4(&щ, (t) Ф4(t+1):=0; ф6(t+1):=1
Рис. 3. Пример когнитивной модели угрозы «Авария, взрыв, пожар», построенной средствами библиотеки СодМар
Файл Правка Вид Объекты Модель
I ДЫР I I С1К I I ХОЯ I
I325:376]
Рис. 4. Пример фрагмента событийной модели последствий ЧС на Саяно-Шушенской ГЭС, построенной средствами библиотеки Еуе^Мар
На рис. 6 приведена схема двухуровневой технологии интеллектуальной поддержки принятия решений в исследованиях направлений развития ТЭК с учетом требований ЭБ, поддерживаемая интеллектуальной ИТ-средой (рис. 2).
Заключение
В статье рассмотрено применение интеллектуальных вычислений для поддержки принятия решений в исследованиях направлений развития топливно-энергетического комплекса страны с учетом требований энергетической безопасности. В первую очередь к ним отнесены вычисления, ос-
нованные на онтологическом, когнитивном и событийном моделировании. В последнее время интеллектуальные вычисления расширены применением байесовских сетей доверия для оценки рисков чрезвычайных ситуаций в энергетике и декларативных представлений процессов преобразования данных в вычислительном эксперименте. Реализована интеллектуальная ИТ-среда, интегрирующая инструментальные средства интеллектуальных вычислений и обеспечивающая поддержку предлагаемой двухуровневой технологии исследований, включающей этапы качественного анализа с использованием интеллектуальных вычислений
Рис. 5. Joiner-сеть для событийной модели, представленной на рис. 4 и описанной в таблице
{0}
М {М}
{Е}
{В}
-множествоонтологии;
- множествокогнитивныхмоделей; -множествособытийныхмоделей; -множествоописанийпрецедентов ЧС;
- информациядляподдержкипринятия решенияпривыборестратегиипрове-дениявычислительного эксперимента;
-информациядляпринятиярешений (формированиирекомендаций); программныйкомплексдляпроведе-ниявычислительныхэкспериментов (обоснованиявариантов развития ТЭК сучетомтребованийЭБ).Напервом этапеэто ПК «ИНТЭК-М»; -эксперт-исследователь;
- лицо,принимающеерешение
Рис. 6. Схема двухуровневой технологии интеллектуальной поддержки принятия решений в исследованиях направлений развития ТЭК сучетом требований ЭБ
и количественного анализа - численных расчетов с применением многоагентного ПК ИНТЭК-М. В настоящее время рассматриваются возможности применения интеллектуальных вычислений и реализующих их инструментальных средств как прототипов интеллектуальных компонентов при управлении режимами электроэнергетических систем
в Smart Grid - умных энергетических системах [15].
Работа выполняется при частичной финансовой поддержке грантов РФФИ № 10—07—00264, № 11-07-00192, № 12-07-00359, а также грантов Программы Президиума РАН № 15-2012 и интеграционного проекта СО РАН и НАН Беларуси № 18.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Массель Л.В. Применение онтологического, когнитивного и событийного моделирования для анализа развития и последствий чрезвычайных ситуаций в энергетике // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. - 2010. - № 2. - С. 34-43.
2. Массель А.Г. Методологический подход к организации интеллектуальной поддержки исследований проблемы энергетической безопасности // Информационные технологии. - 2010. -№ 9. - С. 32-36.
3. Аршинский В.Л., Массель А.Г, Фартышев Д.А. Мультиагент-ный программный комплекс для исследований проблемы энергетической безопасности // Информационные и математические технологии в науке и управлении: Труды XIV Байкальской Всеросс. конф. - Иркутск, 2009. - Т. 3. - С. 283-289.
4. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. - М.: СИНТЕГ, 1998. - 376 с.
5. Массель А.Г. Когнитивное моделирование угроз энергетической безопасности // Горный информационно-аналитический бюллетень. Отд. вып. № 17. - М.: Изд-во «Горная книга», 2010. - С. 194-199.
6. Массель Л.В., Аршинский В.Л., Массель А.Г. Интеллектуальные информационные технологии поддержки принятия решений в исследованиях и обеспечении энергетической безопасности // Интеллектуальные системы принятия решений и проблемы вычислительного эксперимента: Труды Между-нар. конф. - Евпатория, 2010. - С. 192-196.
7. Столяров Л.Н., Новик К.В. Реализация параллельных процессов с помощью сетей Joiner-net // Информационные и математические технологии: Труды Байкальской Всеросс. конф. -Иркутск, 2004. - С. 11-14.
8. Столяров Л.Н. Философия событийного моделирования на примере энергетической катастрофы // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе: Труды Междунар. конф. - Украина, Гурзуф, 2010. -С. 197-200.
9. Аршинский В.Л. Событийное моделирование чрезвычайных ситуаций в энергетике // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе: Труды Междунар. конф. - Украина, Гурзуф, 2010. - С. 299-301.
10. Массель Л.В., Пяткова Е.В. Применение байесовских сетей доверия для интеллектуальной поддержки исследований проблем энергетической безопасности // Вестник Иркутского государственного технического университета. - 2012. - № 2. -С. 8-13
11. Массель Л.В., Курганская О.В. Автоматизация вычислительного эксперимента на основе логических моделей // Вестник Иркутского государственного технического университета. -2011. - №2. - С. 8-14.
12. Массель А.Г. Интеллектуальная ИТ-среда для исследований проблемы энергетической безопасности // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе: Труды Междунар. конф. - Украина, Гурзуф, 2010. -С. 306-309.
13. Копайгородский А.Н. Проектирование и реализация системы графического моделирования // Информационные и математические технологии в науке и управлении: Труды XV Байкальской Всеросс. конф. - Иркутск, 2010. - Т. 3. - С. 22-28.
14. Массель А.Г., Кузнецких В.Р., Кушнарев А.С., Пономарев И.Д., Пантелеева Л.И. Разработка экспертной системы, основанной на прецедентах чрезвычайных ситуаций в энергетике. // Вине-ровские чтения: Труды IV Всеросс. конф.- Иркутск, 2011. -Т. 2. - С. 154-159.
15. Массель Л.В. Проблема построения интеллектуальных и программных компонентов Smart Grid и подход к ее решению на основе агентной технологии // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе: Труды XL Междунар. конф. (Приложение к журналу «Открытое образование»). - Украина, Гурзуф, 2012. - С. 22-25.
Поступила 29.11.2012 г.
