CC BY
60
УДК 004.89:621.3
А.Ю. Молчанов ВЫБОР СТРУКТУРЫ ПОСТРОЕНИЯ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА РЕЖИМОВ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ
Рассматриваются задачи мониторинга и прогнозирования ситуации в элек-
.
решения задач оценивания и прогнозирования состояния участка электроэнергетической системы на основе нечетких ситуационных моделей.
Электроэнергетическая система; ситуационная модель.
A.Y. Moltchanov DEVELOPMENT OF THE STRUCTURE OF EXPERT SYSTEM FOR POWER SYSTEM REGIME MONITORING
Power system regime monitoring and prediction tasks are described. Structure of expert system for power system part state estimation and prediction based on fuzzy situation model is proposed.
Power system; situation model.
Электроэнергетическая система (ЭЭС) представляет собой сложную систему с большим числом состояний и режимов. Работа диспетчера энергосистемы требует учета множества параметров и характеристик режимов сети, а также прогнозирования развития состояния системы. Существующие системы автоматизации диспетчерского управления реализуют сбор данных от узлов ЭЭС, их визуализацию и технологическую сигнализацию аварийных, предаварийных состояний и отклоне-. -системе в реальном масштабе времени на базе сети быстродействующих регистра.
не предусматривается на том уровне, на котором ее может осуществлять диспетчер-оператор ЭЭС. Между тем прогнозирование ситуаций в ЭЭС необходимо:
♦ для оптимального распределения и перераспределения генерируемой мощности с учетом пропускной способности линий электропередач (ЛЭП);
♦ предотвращения перегрузки лини й электропередач и трансформаторов;
♦ обеспечения заданной надежности электроснабжения потребителей;
♦ обеспечения качества электроэнергии.
Оперативное диспетчерское управление ЭЭС [1] заключается:
♦ в проведении плановых и внеплановых операций в ЭЭС;
♦ реализации краткосрочных планов распределения мощности с коррекцией плановых заданий при неизбежных отклонениях условий работы ЭЭС от учтенных при краткосрочном планировании;
♦ непрерывном контроле за схемой и режимами работы и, при необходимо-
,
экономичности и надежности работы;
♦ предотвращении нарушения нормального режима и быстрейшей ликвидации возникших аварийных нарушений;
♦ восстановлении нормального режима после аварийных ситуаций.
-
различным ошибкам вследствие ухудшения внимания, ошибочных действий, не-
учета некоторых параметров системы и т.п. Возникает задача построения системы мониторинга ЭЭС с возможностью моделирования и прогнозирования развития состояний на срок, достаточный для предотвращения аварийных ситуаций в ЭЭС.
Назначение системы мониторинга ЭЭС состоит в том, чтобы оценивать параметры узлов энергетической системы, перетоки мощности, текущую и возможную нагрузки и влияние метеоусловий и выполнять прогнозирование возникновения и развития аварийных ситуаций, прогнозирование неблагоприятных режимов, связанных с уменьшением надежности электроснабжения, прогнозирование гололедообразования и т.п. Система мониторинга может быть построена как советующая экспертная система [1] по изменению (оптимизации) режима электрической сети в составе существующих автоматизированных систем диспетчерского управления .
Мониторинг энергосистемы с целью прогнозирования ее состояния предполагает решение связанных задач:
♦ задачи мониторинга и прогнозиро вания нагрузки потребителей в ЭЭС;
♦ задачи мониторинга параметр ов режима линий электропередач;
♦ задачи прогнозирования состояния оборудования (ЛЭП, трансформаторное оборудование и т.п.) при текущих параметрах режима его функцио-
;
♦ задачи прогнозирования нагрузки ЛЭП и трансформаторов с учетом воз-
, -боты, связанного, например, с гололедообразованием (погодными усло-);
♦
при заданной электрической схеме энергосистемы с учетом возможных .
Большое число работ посвящено прогнозированию нагрузки потребителей в энергосистеме. Источники информации о нагрузке ЭЭС включают ретроспективные данные о нагрузке, сведения о погодных условиях [2]. Для проектируемой экспертной системы мониторинга необходимо выделять из массива данных эпизоды кратковременного уменьшения или увеличения нагрузки, не согласующегося с прогнозами, а также вести статистику ошибок прогнозирования нагрузки. Отмечается [2], что нагрузка энергосистемы представляет собой нестационарный случай, . -рования нагрузки можно разделить на два типа: модели пиковой нагрузки и модели графика нагрузки. В свою очередь модели графика нагрузки строятся главным образом как динамические модели, описывающие нагрузку в виде дискретного ( ).
со спектральным разложением, авторегрессионные модели, модели пространства состояний [2]. Для целей прогнозирования нагрузки могут быть использованы методы искусственного интеллекта. В частности, в работе [3] для задач прогнозирования нагрузки применены искусственные нейронные сети и рассмотрены гибридные модели с нечеткой логикой. В любом случае, применяемая модель прогнозирования нагрузки должна объединять в себе свойства моделей графика нагрузки и моделей пиковых нагрузок.
Задача мониторинга параметров линий электропередач и оборудования подстанций решается с применением измерительных комплексов и регистраторов в составе АСУ ТП подстанций и АСОДУ.
Прогнозирование состояния ЛЭП и трансформаторного оборудования наиболее целесообразно осуществлять на базе модуля экспертной системы, на вход ко-
торого поступает информация о текущих и планируемых параметрах режима и о продолжительности работы оборудования в заданном режиме, а также дополнительная экспертная информация, связанная с предшествующими авариями и нештатными ситуациями, ремонтами и т.п. Подобные системы сами по себе коммерчески востребованы. Примером являются системы мониторинга трансформаторного обору дова-, .
Для решения задачи прогнозирования нагрузки оборудования в различных ситуациях целесообразно разработать модуль экспертной системы, на вход которого поступает информация об электрической схеме энергетической системы, текущих и планируемых параметрах режима, планируемых переключениях в схеме, погодных условиях в районах, связанных с возможным гололедообразованием, возможных пиков нагрузки потребителей, ретроспективная информация об аварийных ситуациях и перегрузках и экспертная информация.
,
и отклонений параметров в ЭЭС, трудноформализуемы. Если профессиональный энергетик может определить нарушения в системе, то программа мониторинга также должна обладать подобными экспертными знаниями. Поэтому для построения модуля принятия решений системы мониторинга ЭЭС могут быть использованы методы искусственного интеллекта, нечеткой логики. Для решения задачи идентификации текущей ситуации в схеме ЭЭС может быть использован математический аппарат представления знаний нечеткими ситуационными сетями и нечеткого ситуационного управления [4]. Определяются характерные (этадонные) ситуации в ЭЭС, которые могут быть связаны, например, с авариями на выделен, , -ния потребителей и т.п. Формируется множество действий, приводящих к измене.
ситуации путем сопоставления с эталонными ситуациями, применении к идентифицированной ситуации управляющих правил и анализе ситуации, полученной в результате применения управляющих правил с последующим формированием ре-
- .
Структура экспертной системы мониторинга представлена на рис. 1.
Модель
прогнозирования
нагрузки
Электрическая схема ЭЭС
Метеоусловия
Информация об авариях
Режим
оборудования
База знаний
V
Экспертная система ситуационного вывода
Модуль
формирования
рекомендаций
Планируемые переключения
і к
п ератор^^
Рис. 1. Структурная схема экспертной системы мониторинга ЭЭС
Таким образом, выделены источники информации для экспертной системы мониторинга, классифицированы решаемые системой задачи и определен набор параметров задачи, подлежащих формализации методами теории нечетких множеств и ситуационного управления.
Советующая система мониторинга может быть интегрирована в автоматизированную систему диспетчерского управления ЭЭС и использована совместно с любыми программными пакетами расчета режимов в ЭЭС.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Чукреев Ю.Я. Прототип экспертной системы советчика диспетчера региональной ЭЭС // Новые информационные технологии в задачах оперативного управления электроэнергетическими системами. - Екатеринбург: УрО РАН, 2002.
2. Гросс Дж. и др. Краткосрочное прогнозирование нагрузки // ТИИЭР. - Т.75, № 12. - 1987.
3. Шум плова Г.П., Готман Н.Э. и др. Прогнозирование нагруз ки ЭЭС на базе новых ин-
// -. - : , 2002.
- С.127-156.
4. Мелихов AM., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. - М.: Наука, 1990.
Молчанов Артем Юрьевич
Технологический институт федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный федеральный университет» в г. Таганроге.
E-mail: [email protected].
347928, г. Таганрог, пер. Некрасовский, 44.
.: 88634371689.
Moltchanov Artem Yurjevich
Taganrog Institute of Technology - Federal State-Owned Educational Establishment of Higher Vocational Education “Southern Federal University”.
E-mail: [email protected].
44, Nekrasovskiy, Taganrog, 347928, Russia.
Phone: 88634371689.
