CC BY
67Евгения Владимировна Максимюк
Инженер-программист I категории ПУ «СургутАСУнефть», аспирант Сургутского государственного университета.
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ПОТОКОВОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ И ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ IMDM (SAP HANA) НА ПРИМЕРЕ ЗАДАЧ ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ОБЪЕКТОВ
Управление жизненным циклом информационных бизнес-систем. Real-Time Enterprise 2.0
Актуальность темы обусловлена необходимостью увеличения полезного эффекта от расходования ресурсов, используемых для получения полезной продукции, и уменьшения затрат на ее выработку. Это требует постоянной обработки большого количества данных.
Одним из направлений развития топливно-энергетического комплекса является работа по повышению его энергоэффективности, что ставит перед нами следующие задачи:
■ повышение технологической и энергетической эффективности работы производственных объектов за счет своевременного выявления отклонений контролируемых параметров от нормативных значений;
■ приведение параметров состояния оборудования, производственных объектов к оптимальным значениям;
■ разработка на основе обработанных данных мероприятий по повышению энергетической эффективности.
Для исследования вопросов повышения энергоэффективности в работе рассматривается процесс производства тепловой энергии котельными установками. Котельные установки — комплекс технологически связанных тепловых энергоустановок, расположенных в обособленных производственных зданиях с котлами, водонагревателями и котельно-вспомогательным оборудованием, предназначенных для выработки теплоты.
Цель работы — обеспечить эффективное принятие решений в области повышения энергоэффективности работы котельных установок нефтегазодобывающего комплекса путем создания интеллектуальной информационной системы поддержки принятия решений.
В настоящее время для управления процессами повышения энергоэффективности источников теплоснабжения используют информацию об отклонениях технологических показателей от их удельных норм (см. рис. 1). Например, отклонение удельного расхода котельно-печного топлива на отпуск тепловой энергии от нормативного показателя, установленного для каждой котельной по соответствующим типам котлов и видам топлива из сборника норм расхода.
Такой подход содержит в себе следующие недостатки:
■ контроль удельных норм не позволяет локализовать проблему до определенного узла оборудования производственного объекта, а только показывает, что происходит снижение эффективности его работы и нужно предпринимать какие-то меры;
■ несвоевременное выявление отклонений от норм в работе оборудования приводит к увеличению стоимости мероприятий по повышению энергетической эффективности объекта.
Будем считать событием в задаче повышения энергоэффективности выход контролируемых параметров за границы норматива. Для выявления причинноследственных связей указанных событий с состоянием определенного типа узла оборудования необходимо обрабатывать показания датчиков, регистрирующих состояние данного узла производственного объекта. Регистрация сигналов про-
Е.В. Максимюк. Решение задач потоковой обработки данных и поддержки У принятия решений с использованием IMDM (SAP HANA) 'V
Газ
Потребление Вода
Тепловая
энергия
Выработка
продукции
энергоресурсов
Электроэнергия
I
Показатели эффективности работы источников теплоснабжения
• Удельный расход топливного газа, м3/Гкал
• Удельный расход жидкого топлива, кг/Гкал
• Удельный расход условного топлива, кг.у.т./Гкал
• Удельный расход электроэнергии, кВт/Гкал
• Удельный расход воды, м3/Гкал
• Фактическая подключенная тепловая нагрузка котельной,Гкал/ч
• Рекомендуемый расход теплоносителя
изводится в заданные моменты времени. Одновременно Рис. 1. Природа энерго-может регистрироваться до сотен показаний различных эффективности источ-датчиков. Такой объем данных требует соответствующих ников тепл°снабжения инструментов и технологий для обработки. На рис. 2 представлена архитектура информационной системы поддержки принятия решения с целью повышения энергоэффективности работы источников теплоснабжения.
Инструментом потоковой передачи данных и их первичной обработки была выбрана платформа SAP ESP. Реляционные СУБД рассчитаны на сбор и хранение данных, которые затем требуется анализировать: фильтровать, сочетать, выявлять шаблоны, вычислять высокоуровневые сводки и т. д. В СУБД анализ выполняется автономно, т. е. не как ответ на поступающие события. SAP ESP преобразует все поступающие данные в потоки, обрабатываемые процессором. События, в свою очередь, привязываются к потокам и к временной шкале. В обработке событий применяется архитектура потоков данных, при которой входящие сообщения пропускаются через операторы запросов непрерывного действия; таким образом, результаты непрерывно обновляются.
Средствами SAP HANA осуществляется контроль за отклонением параметров работы оборудования источника теплоснабжения (показателями эффективности, т. е. зависимыми переменными) от их удельных норм и пересчет математических моделей зависимостей показателей эффективности от переменных, отражающих рабочее состо-
Управление жизненным циклом информационных бизнес-систем. Real-Time Enterprise 2.0
SAP Landscape Transformation (SLT)
11 систем
OKO
ESP
1 5.1 SP2
SOI2 Hana
/■ input output
SOI2 adapter adapter
server 1
- ->
SAP PI
Рис. 2. Реализация системы показателей энергоэффективности
яние отдельных узлов тепловой установки (независимых переменных).
Алгоритм обработки данных в разрабатываемой системе представляет собой следующую последовательность:
1. На основании показаний приборов учета происходит постоянный мониторинг фактического расхода ресурсов на выработку тепловой энергии: расхода топлива и электроэнергии. Мониторинг реализуется посредством механизма контрольных карт Шухарта расхода электроэнергии и котельно-печного топлива.
2. Специальными правилами алгоритма контрольных карт выявляется тенденция к выходу контролируемых параметров за пределы границ стабильного функционирования системы. Первая точка обнаруженной тенденции становится сигналом для запуска механизма линейного регрессионного анализа формирования математической модели зависимости контролируемых параметров от состояния отдельных узлов установки. Одновременно происходит оповещение ответственного лица.
Е.В. Максимюк. Решение задач потоковой обработки данных и поддержки У принятия решений с использованием IMDM (SAP HANA) 'V
3. По весовым коэффициентам полученной линейной регрессионной модели определяется, какой из независимых параметров оказывает наибольшее влияние на выход процесса за рамки энергоэффективного функционирования. Это позволяет в режиме, приближенном к реальному времени, выявить, в каком узле производственного оборудования произошел сбой.
4. По данным базы знаний формируются рекомендации по мероприятиям, необходимым для стабилизации расхода энергоресурсов на выработку тепловой энергии.
Предлагаемое решение имеет свои ограничения. А именно: чем ниже оснащенность приборами учета оборудования производственных объектов, тем менее точна математическая модель работы объекта и тем менее достоверно предлагаемое мероприятие по улучшению энергоэффективности.
ЛИТЕРАТУРА
1. Абдульманов Р. Р., Максимюк Е. В., Микшина В. С. Подходы к созданию систем поддержки принятия решения реального времени в области энергоэффективности источников теплоснабжения // Инновационные информационные технологии: матер. междунар. науч.-практ. конф. / под общ. ред. С. У. Увайсова. — М.: МИЭМ НИУ ВШЭ, 2013.
2. Башлыков А. А., Бремеев А. П. Экспертные системы поддержки принятия решений в энергетике / под ред. А. Ф. Дьякова. — М.: Изд-во МЭИ, 1994.
3. Гулбрандсен Т. Х., Падалко Л. П., Червинский В. Л. Энергоэффективность и энергетический менеджмент: учеб.-методич. пособие. — Минск: БГАТУ, 2010.
4. Maksimyuk E. V., Mikshina V. S. Mathematical Methods And Algorithms For Decision Support To Ensure Energy Efficiency // Innovative Information Technologies: Materials of the International scientific — practical conference. Part 3. — M.: HSE, 2014.
