Модель, метод и алгоритм управления состоянием

Молодежные идеи и проекты, направленные на повышение
энергоэффективности и энергосбережения
«Лучший проект в области энергоэффективности и энергосбережения в
отраслях промышленности»
МОДЕЛЬ, МЕТОД И АЛГОРИТМ УПРАВЛЕНИЯ СОСТОЯНИЕМ
ЭНЕРГОСНАБЖАЮЩЕЙ ОРГАНИЗАЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ
НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ
Проект подготовлен:
Невинчаным Виктором Владимировичем, студент
Название образовательного учреждения/места работы
Юго-Западный государственный университет
Наименование субъекта Российской Федерации
Курская область
г. Курск
Руководитель: Горлов Алексей Николаевич, к.т.н.
Контактные данные:
305003, г. Курск, 1-й Суворовский пер., 54.
+7-951-314-99-02
nvitya01@mail.ru
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ..…………………………….………………………......………………………..……..3
1. УПРАВЛЕНИЕ ЭСО В СОВРЕМЕННЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ УСЛОВИЯХ ….…….…...7
2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ОЦЕНКИ НАПРЯЖЕННОСТИ ЭЛЕКТРИЧЕСКОГО ПОЛЯ И
МОДЕЛИ РАСЧЕТА ВРЕМЕНИ БЕЗОПАСНОГО ПРЕБЫВАНИЯ ОБСЛУЖИВАЮЩЕГО
ПЕРСОНАЛА В ЗОНЕ ВОЗДЕЙСТВИЯ ЭМО С УЧЕТОМ ПКУ, А ТАКЖЕ МЕТОДА
ВЫБОРА ПРИОРИТЕТНЫХ МЕРОПРИЯТИЙ ПО НОРМАЛИЗАЦИИ
ЭЛЕКТРОМАГНИТНОЙ ОБСТАНОВКИ..…………………………………...…………...……..9
3. АЛГОРИТМИЗАЦИЯ РАСЧЕТНЫХ МОДЕЛЕЙ, МЕТОДА ВЫБОРА И ВАЖНЕЙШИХ
ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭМО С УЧЕТОМ ПКУ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ ОБОСНОВАННЫХ
УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В ЭСО ………………………………………………………16
4. РЕАЛИЗАЦИЯ И ВНЕДРЕНИЕ …...……………………………….....…………………........19
ЗАКЛЮЧЕНИЕ…..………………………...…….…………………………...……………….…..20
ПРИЛОЖЕНИЯ………………..………………….…………………………………………….....22
Приложение Экспериментальная проверка и сравнительная оценка полученных
Результатов
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы. Реформа РАО ЕС России привела к выделению из
её состава самостоятельных хозяйствующих организационных, экономических
и технических систем, в том числе энергоснабжающих организаций.
Декомпозиция единого производственного цикла генерации и потребления
электроэнергии обусловила необходимость разработки и внедрения каждой
выделенной
организацией
собственной
политики
управления
своим
техническим и экономическим состоянием на основе внутренних и внешних
показателей. В этом контексте энергоснабжающая организация (ЭСО),
включающая в себя воздушные линии, подстанции и другое оборудование
совместно
с
ремонтно-техническим
рассматривается
как
особая
и
управленческим
персоналом,
организационно-экономическая
система,
обеспечивающая получение прибыли и минимизирующая экономические
потери.
Известные формальные описания функционирования ЭСО на основе
расчетно-логических моделей недостаточно точно и полно описывают
состояние ЭСО, так как явно не учитывают воздействие внешней среды. Общая
задача
управления
состоянием
ЭСО
по
бесперебойному
отпуску
электроэнергии зависит от множества операционных, управляющих и
поддерживающих бизнес-процессов, в том числе, контролируемых с помощью
автоматизированных систем управления (АСУ), обеспечивающих лицу,
принимающему
поддержку.
решения
Среди
энергоснабжающей
(ЛПР),
всего
организации
соответствующую
многообразия
выделяются
информационную
бизнес-процессов
процессы
для
управления
организационно-техническими мероприятиями, а важнейшими показателями
для них являются экономические затраты на их реализацию и экономический
эффект от применения.
В современных АСУ, применяемых в энергоснабжающих организациях,
недостаточно
проработаны
процессы
комплексного
учета
показателей
электромагнитной обстановки (ЭМО) с учетом влияния на них показателей
погодно-климатических условий (ПКУ), характеризуемых неопределенностью,
нечеткостью описания. Кроме того, в условиях перехода энергоснабжающей
организации на устройства защиты и автоматики, содержащих цифровую
элементную базу, чувствительную к ЭМО и ПКУ, число ложных отключений в
значительной
степени
снижает
эффективность
энергоснабжения,
что
уменьшает прибыль самой ЭСО и также создает экономический ущерб для
потребителей. Наряду с этим совместный учет показателей ЭМО и ПКУ
позволяет качественно оценить негативное воздействие ЭМО на здоровье
персонала ЭСО и выработать организационные рекомендации по уменьшению
этого воздействия.
Под управлением состоянием ЭМО в энергоснабжающей организации в
работе понимается оценка основных показателей внутренней и внешней среды
и изменение показателей ЭМО к значениям, обеспечивающих бесперебойное
энергоснабжение потребителей (нормализация).
Целью исследования является повышение обоснованности и качества
управляющих решений по энергообеспечению промышленных предприятий и
объектов социальной сферы на основе автоматизации бизнес-процессов
управления системой организационно-технических мероприятий и достижения
тем самым экономического эффекта.
Следовательно, научно-техническая задача разработки моделей и метода
управления
процессами
энергоснабжения,
учитывающих
комплексное
воздействие внешней и внутренней среды, является актуальной и имеет
большое практическое значение.
Объектом исследования является системы управления состоянием
энергоснабжающей организации.
Предметом исследования являются модели, метод и алгоритмы оценки и
управления состоянием энергоснабжающей организации с учетом погодноклиматических условий.
Научно-техническая задача декомпозирована на следующие частные
задачи.
Анализ
1.
состояния
вопроса
автоматизации
и
средств
информационной поддержки управления энергоснабжением промышленных
предприятий и объектов социальной сферы. Обоснование направлений
исследования.
Разработка модели оценки напряженности электрического поля и
2.
модели расчета времени безопасного нахождения персонала в зоне действия
этого
поля
на
энергоснабжающей
организации
с
учетом
погодно-
климатических условий.
3.
Разработка
метода
выбора
приоритетных
мероприятий
по
управлению состоянием электромагнитной обстановки в энергоснабжающей
организации и алгоритма формирования текущих приоритетных мероприятий
по управлению электромагнитной обстановкой.
4.
Экспериментальная проверка и сравнительная оценка полученных
результатов с помощью программ автоматизации выбора мероприятий и
расчета электромагнитной обстановки.
Модель оценки времени безопасного нахождения персонала на территории
энергоснабжающей организации при воздействии электрического поля,
отличающаяся
учетом
погодно-климатических
условий
и
позволяющая
повысить точность оценки времени допустимого пребывания персонала и
обосновать экономические затраты на обеспечение безопасного состояния
здоровья персонала.
Метод выбора приоритетных мероприятий, отличающийся применением
правил нечеткого логического вывода, вычислением нечетких и четких
значений
весов мероприятий на основе дифференцирования первичных
факторов по семантическим группам, а также вычислением комбинированного
показателя эффективности мероприятия, что позволяет при ограниченном
объеме финансирования сформировать множество приоритетных мероприятий
по изменению состояния электромагнитной обстановки на энергоснабжающей
организации.
Алгоритм
формирования
множества
приоритетных
мероприятий,
отличающийся итерационным ранжированием исходных мероприятий и
позволяющий сформировать на их основе множество приоритетных по рангу
мероприятий,
что
позволяет
уменьшить
число
ложных
отключений
оборудования энергоснабжающей организации и тем самым получить
положительный экономический эффект.
Практическая ценность работы состоит в следующем:
1.
Разработаны
математических
модели
оценки
напряженности
электрического поля с учетом погодно-климатических условий и расчета
безопасного
времени
пребывания
персонала,
положенные
в
основу
определения электромагнитной обстановки для различного класса систем
энергетики, что приводит к повышению качества управляющих решений
экономического характера за счет обоснования средних экономических затрат в
размере примерно 110 руб. на обеспечение безопасного состояния здоровья
персонала и границ применимости моделей, начиная с уровня влажности 85%.
2.
Разработаны метод выбора мероприятий и алгоритм формирования
текущих приоритетных мероприятий по управлению электромагнитной
обстановкой, положенных в основу программы выбора мероприятий по
изменению ЭМО и расчета ЭМО с учетом погодно-климатических условий, что
приводит к принятию обоснованных управляющих решений, уменьшающих до
65% число ложных отключений.
1. УПРАВЛЕНИЕ ЭСО В СОВРЕМЕННЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ
УСЛОВИЯХ.
Проблема построения моделей, методов и алгоритмов в энергетике
является частью более общей проблемы, связанной с принятием решений
специалистами в области управления и контроля в производственной и
общественной сферах. Чем серьезнее последствия принимаемого решения, тем
большая ответственность возлагается на специалиста (лицо, принимающее
решение, или ЛПР), в наше время, когда нужно перерабатывать и осмысливать
большие объемы информации, принятие обоснованных решений еще более
усложнилось [4, 5]. В самом общем виде модели, методы и алгоритмы можно
представить как информационную технологию, используемую для оценки
эффективности тех или иных вариантов принимаемых решений. Разработка
информационных приложений и технологий становится в настоящее время
широко распространенной задачей, решаемой в самых различных областях
управления.
Показано, что в условия декомпозиции общего цикла генерации
электроэнергии и экономической обособленности каждое энергопредприятие
вынуждено отыскивать собственные источники увеличения прибыли. Одним из
перспективных направлений развития и совершенствования систем поддержки
принятия решений для ЭСО является разработка оригинальных моделей,
методов, алгоритмов и использующих их инструментальных программных
средств, которые будут учитывать ранее игнорируемые показатели внешней
среды,
приводящие
в
конечном
итоге
к
экономическому
ущербу.
Применительно к энергоснабжающей организации ситуация усложняется тем,
что
переход
на
цифровые
системы
защиты
и
управления
(высокочувствительные к ЭМО) приводит к появлению ложных отключений
потребителей электроэнергии при изменении ПКУ. Вследствие этого возникали
недопоставки электроэнергии, приводящие в энергоснабжающей организации к
потере прибыли (экономическому ущербу).
Задача снижения экономического ущерба решается путем создания
моделей,
нормализующих
состояние
ЭМО
при
воздействии
ПКУ
и
опосредствованно уменьшающих тем самым число ложных отключений
оборудования. Вместе с тем анализ известных аналитических, вероятностных,
теоретико-графовых моделей для комплексного описания изменений ЭМО от
ПКУ обусловливает ограниченность их использования в силу нечеткой
природы определенных исходных данных.
Под комплексным изменением показателей ЭМО и ПКУ понимается
взаимосвязь напряженности электрического поля, напряженности магнитного
поля, импульсных помех, радиочастотного магнитного поля,
импульсного
магнитного поля, затухающего колебательного магнитного поля, влажности
воздуха, интенсивности осадков, глубины промерзания или оттаивания грунта
под проводами. Неопределенность времени, интенсивности воздействия ПКУ
на
оборудование
ЭСО,
многозначность
комбинации
показателей
электромагнитной обстановки и ПКУ приводят к необходимости выработки
управленческих решений на основе нечетких расчетных моделей, методов и
алгоритмов оценки и нормализации электромагнитной обстановки. Таким
образом, в работе обоснован выбор направления исследования – управление
состоянием ЭМО на ЭСО с учетом ПКУ на основе аппарата нечеткой логики.
Кроме того, в первом разделе выполнен обзор современного состояния
АСУ в производственных и экономических системах энергетики. Установлено,
что в рамках таких АСУ, как «АСКУЭ», «АИСТУЭ», «Метроконтроль» и др.,
вопросы комбинированного учета показателей ЭМО и показателей ПКУ не
нашли формализованного отражения в существующих АСУ. Используемые
модели, методы и алгоритмы не учитывают отрицательный эффект для ЭСО,
связанный с появлением ложных отключений цифровых устройств и угрозами
здоровью персоналу, что не позволяет эффективно управлять процессами
работы ЭСО и обеспечить получение необходимой прибыли организации.
2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ОЦЕНКИ НАПРЯЖЕННОСТИ
ЭЛЕКТРИЧЕСКОГО ПОЛЯ И МОДЕЛИ РАСЧЕТА ВРЕМЕНИ
БЕЗОПАСНОГО ПРЕБЫВАНИЯ ОБСЛУЖИВАЮЩЕГО ПЕРСОНАЛА В
ЗОНЕ ВОЗДЕЙСТВИЯ ЭМО С УЧЕТОМ ПКУ, А ТАКЖЕ МЕТОДА ВЫБОРА
ПРИОРИТЕТНЫХ МЕРОПРИЯТИЙ ПО НОРМАЛИЗАЦИИ
ЭЛЕКТРОМАГНИТНОЙ ОБСТАНОВКИ.
Известно, что
электромагнитная обстановка образуется в результате
работы различного вида
оборудования объекта электроэнергетики и
характеризуется различного рода помехами [1].
Все помехи согласно [2] классифицируют на три вида:
- низкочастотные электромагнитные помехи;
- высокочастотные электромагнитные помех;
- электростатические разряды.
Существующие модели определения электромагнитной обстановки (ЭМО)
не отображают весь спектр помех. В [3] приводятся методические указания по
определению ЭМО. Данный документ хоть и является основным при решении
этой проблемы, но и содержит некоторые недостатки:
- в предлагаемых
указаниях достаточно мало внимания уделяется
расчетным методам определения ЭМО, в основном весь упор делается на
экспериментальное определение ЭМО или непосредственные измерения тех
или иных помех. Однако не всегда можно провести эксперимент или
измерения;
- существенным недостатком указаний является не учет различного рода
помех. В данной методике не рассматривается определение гармоник и
интергармоник напряжения электропитания, колебаний, провалов и отклонений
напряжения, изменений частоты, электрических полей промышленной частоты.
В свою очередь экспериментальные и расчетные данные свидетельствуют о
том, что эти помехи оказывают существенное влияние на чувствительную
аппаратуру.
Электрическое поле (ЭП) и влажность воздуха являются основными
показателями ЭМО и ПКУ соответственно. Обслуживание передающего и
преобразующего оборудования ЭСО связано с круглосуточным мониторингом
систем энергозащиты, вследствие чего персонал и оборудование постоянно
подвергаются воздействию ЭП.
Известная модель оценки напряженности ЭП, позволяющая перейди к
модели расчета времени безопасного пребывания персонала, зависит от
четырех основных показателей:
C
– емкость между проводами или
токоведущими частями, Ф; U – межфазное напряжение, кВ; d12 , d 23 –
расстояния между проводами воздушной линии, м.
E
CU
30
2
 1 2
 1 
1


 .
 
d12 ( x)d 23 ( x)  d 23 ( x) 
 d12 ( x) 

Вместе с тем напряженность ЭП
(1)
прежде всего зависит от влажности
воздуха, что обусловливает появление коронного разряда, увеличивающегося
при повышении влажности. Данная ситуация моделируется введением
эквивалентной емкости между проводами и землей, вычисляемой как
Сэ 
2 0

0,62 
rp2  2,52 0 nrp 23,3m 1 
/   0
0 , 38 


r



ln
rэ
(2)
где rэ – эквивалентный радиус расщепленного провода, м; rp – радиус
расщепленного провода, м;  0 – диэлектрическая проницаемость воздуха,
равная 8,85 10 12 Ф/м ;
k–
подвижность ионов в зависимости от погоды;  –
относительная плотность воздуха;  - круговая частота, с-1; n – число
токоведущих частей; m – коэффициент гладкости, который зависит от
погодных условий (влажности воздуха).
Из анализа (2) следует, что общая емкость с учетом ПКУ будет
определяться суммой С и С э .
На
основании
этого
получена
аналитическая
оценка
(модель)
напряженности ЭП с учетом погодно-климатических условий:
E ПКУ 
2
 1 2
 1 
1


  Eн ,
 
d12 ( x)d 23 ( x)  d 23 ( x) 
 d12 ( x) 

(C  С э )U
30
(3)
где Eн – допустимое значение напряженности ЭП, кВ/м.
Анализ (3) показывает, что напряженность ЭП будет увеличиваться при
увеличении
основного
показателя
ПКУ
–
влажности
воздуха,
что
обусловливает изменение допустимого времени нахождения обслуживающего
персонала в зоне действия ЭП.
На основе выражения (3) в работе получено аналитическое соотношение
для расчета времени безопасного нахождения персонала в зоне действия ЭП с
учетом ПКУ:
(4)
50
TПКУ 
(C  С э )U
30
2
 1 2
 1 
1



 
d12 ( x)d 23 ( x)  d 23 ( x) 
 d12 ( x) 

2
Таким образом, разработана модель расчета времени безопасного
нахождения
персонала
на
территории
ЭСО,
что
является
основой
формирования ЛПР альтернатив управленческих решений по противодействию
угрозе здоровья персонала и выбору обоснованного множества мероприятий по
изменению ЭМО.
Вторая часть теоретических исследований данного раздела посвящена
разработке метода выбора приоритетных мероприятий, нормализующих ЭМО и
изменяющих тем самым состояние ЭСО.
Частная задача изменения ЭМО формулируется с учетом процесса выбора
состава организационно-технических мероприятий, изменяющих ЭМО. С точки
зрения теории принятия решений данные мероприятия задаются как множество
возможных альтернатив, элементы которого имеют количественные входные и
выходные характеристики. Входными характеристиками каждого мероприятия
являются: стоимостная цена внедренного мероприятия K, гостированные
факторы оценки мероприятия x1-x10 приведены в (табл. 1).
Таблица 1
Факторы оценки мероприятия
Наименование фактора
Описание фактора
Тип
данных
x1 - цена
Капитальные затраты
четкий
x2 - качество проектных
решений
Прогрессивные решения и техническая
новизна
нечеткий
Наименование фактора
Описание фактора
x4- сервис при
эксплуатации
Эксплуатационные свойства
x5 - качество
производственных
технологий
Наличие материально-технической базы
в организации и её уровень
x6 - кадровое обеспечение
Наличие квалифицированного
персонала и его уровень
нечеткий
x7 - ранг производителя,
степень влияния
Опыт применения мероприятия.
Степень влияния на персонал и
окружающую среду
нечеткий
x8 – снижение уровня
ЭМО
Степень снижения ЭМО и ущерба
x9 - степень влияния
влажности
Степень влияния влажности на ЭМО
Тип
данных
нечеткий
нечеткий
четкий
нечеткий
x10 – степень влияния
Степень влияния типа и интенсивности нечеткий
осадков
осадков
Выходные характеристики мероприятия – количественный вес
(значимость) мероприятия по изменению ЭМО. Кроме того, все множество
возможных мероприятий характеризуется ограниченным финансовым объемом
V на их внедрение. Целевая функция поиска и внедрения на ЭСО подмножества
приоритетных мероприятий RM при ограничении объеме V заключается в
нормализации значения ЭМО на ЭСО путем применения элементов RM,
уменьшении числа ложных отключений N, опосредствованно зависящих от RМ,
и повышении тем самым прибыли ЭСО.
Задача выбора из исходного множества организационно-технических
мероприятий подмножества приоритетных мероприятий рассматривается как
задача итерационного поиска текущего приоритетного мероприятия из
конфликтного списка Index текущих вариантов. Основой для выделения
текущего приоритетного мероприятия является анализ элементарных факторов
x1-x10. Особенность анализа x1-x10 связана с тем, что данные факторы являются
разнородными и содержат
нечеткие и четкие данные, что обусловливает
применение аппарата нечеткой логики для формирования RM. С другой
стороны, иерархические зависимости факторов в работе представлены в виде
специального дерева (рис.1.), имеющего следующие элементы:
1)
корень дерева, имеющий выходную характеристику – нечеткий вес
мероприятия NQ;
2)
терминальные вершины – первичные факторы мероприятия (x1, x2,
x4 - x10);
3)
нетерминальные
(промежуточные)
вершины,
определяющие
промежуточные оценки мероприятия на основе задаваемых нечетких функций;
4)
дуги дерева, задающие отношения подчинения первичных и
промежуточных
факторов
и
определяющие
общий
вид
зависимостей
(количество входных/выходных дуг) с использованием первичных экспертных
оценок.
Qi
Y1
Y2
Х3
X1
Х2
Х10
Х9
Х8
Х4
Х6
Х7
Рисунок 1. Дерево факторов мероприятия
Х5
Новизна дерева определяется, во-первых, введением промежуточных
вершин Y1, Y2, X3, систематизирующих обработку первичных факторов по
семантическим группам, и, во-вторых, обработкой первичных факторов как
нечетких
значений.
В
целом
эти
особенности
обеспечивают
основу
дифференцированного управления состоянием ЭМО на ЭСО.
Формирование подмножества приоритетных мероприятий RМ основано на
разработанном методе выбора, позволяющем упорядочить и итерационно
отыскивать текущие приоритетные мероприятия. Сущность метода сводится к
выполнению следующих этапов:
1) вычисление нечетких весов мероприятий на основе первичных факторов
x1-x10;
2) переход к количественным оценкам и вычисления рангов мероприятий;
3) анализ рангов мероприятий и выбора текущего приоритетного
мероприятия по максимальному рангу;
4) добавление мероприятия и проверка превышения выделенного объема
финансирования мероприятий.
Содержание
и
элементы
новизны
данного
метода
определяются
следующими моментами.
На первом этапе в силу доминирования нечетких данных среди первичных
факторов x1-x10 выполняются вычисления по специальному дереву факторов на
основе разработанных нечетких правил. В результате формируются нечеткие
веса NQ мероприятий, являющиеся базой для последующего анализа. Вес
мероприятия будет определяться на основе логических правил вида:
Если УСЛОВИЕ (&Xk), то ПОСЫЛКА (нечеткий вес NQ),
где k – количество входных переменных.
Вычисление
и
последующая
дефаззификация
нечетких
весов
NQ
мероприятий выполняются с использованием алгоритма нечеткого вывода
Мамдани по функциям принадлежности (рисунке 2, рисунке 3) .
µ
y1, y2
Рисунок 2. График функции принадлежности входных лингвистических
переменных (y1 – техническая характеристика мероприятия, y2 –
организационная характеристика мероприятия)
µ
Q
Рисунок 3. График функции принадлежности выходной лингвистической
переменной Q – четкий вес мероприятия
В итоге, на первом и втором этапах метода выбора установлено
функциональное отображение вектора первичных (нечетких) факторов в
количественные значения весов Q мероприятий:
X ( x1 , x2 ...xn )  Q [ 1...Z ] ,
Третий этап метода выбора заключается в вычислении рангов R
мероприятий. Под рангом в работе понимается эффективность мероприятий,
оцениваемая по двум независимым переменным (количественный вес Q и
стоимость K мероприятия) и вычисляемая следующим образом:
R
Q
K
.
Вычисление рангов R мероприятий может приводить, в общем случае, к
формированию конфликтного списка мероприятий, неразличимых по рангу. В
этом случае для выбора текущего приоритетного мероприятия привлекаются
экспертные оценки. В итоге третий этап завершается выбором текущего
приоритетного мероприятия, имеющего максимальный ранг.
Четвертый этап метода выбора связан с добавлением нового мероприятия в
подмножество приоритетных мероприятий RP и проверки превышения
выделенного объема V финансирования мероприятий от суммарной стоимости
всех выбранных мероприятий.
Таким образом, новизна разработанного метода выбора множества
приоритетных мероприятий связана, во-первых, с применением правил
нечеткого логического вывода, вычисления нечетких и количественных весов
мероприятий
на
основе
дифференцирования
первичных
факторов
по
смысловым группам. Второй признак новизны метода определяется введением
и вычислением комбинированного показателя эффективности мероприятия (его
ранга), что в целом позволяет сформировать множество приоритетных
мероприятий по изменению состояния ЭМО на ЭСО при ограниченном объеме
финансирования.
3. АЛГОРИТМИЗАЦИЯ РАСЧЕТНЫХ МОДЕЛЕЙ, МЕТОДА ВЫБОРА И
ВАЖНЕЙШИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭМО С УЧЕТОМ ПКУ ДЛЯ
ФОРМИРОВАНИЯ ОБОСНОВАННЫХ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В
ЭСО.
На сегодняшний день определены подходы к прогнозированию и анализу
ЭМО на ЭСО [6]. В современной литературе приводятся алгоритмы по
управлению ЭМО [7], которые не учитывают многие виды параметров объекта
и электромагнитных помех (ЭМП), а также большинство факторов, влияющих
на ЭМО. Существующие алгоритмы имеют общий характер и не отображают
действительную сущность всех процессов и не дают реального представления
об ЭМО на объекте электроэнергетики, а также сконцентрированы только на
технических средствах, а не на объектах живой и не живой природы. Кроме
этого ни один литературный источник не дает описания конкретных действий
предпринимаемых по результатам работы алгоритма.
Для формализации вычислительных действий в алгоритм управления
состоянием электромагнитной обстановки на ЭСО введены следующие
структуры данных: MASM[1..Z] – массив записей мероприятий, RM[1..F] –
массив индексов приоритетных мероприятий (FZ), Index [1..L] – список
конфликтных мероприятий, V, SK – переменные объема финансирования и
текущей накопленной суммы выбранных мероприятий, L1, L2 – индексы
структур Index и RM. Каждая запись в MASM состоит из 5 полей: NAME –
имени мероприятия, P – номера мероприятия, Q – веса мероприятия, R – ранга
мероприятия, M – маски мероприятия.
Блок-схема данного алгоритма представлена на рисунке 4.
Содержательная сущность алгоритма связана с выполнением расчетнопоисковых действий и формированием управляющих рекомендаций.
Расчетные шаги алгоритма связаны с вычислениями по моделям оценки
напряженности ЭП времени безопасного нахождения персонала на территории
ЭСО и выработке на их основе для ЛПР альтернатив управляющих решений
экономического характера. Поисковые шаги, связанные с вычислениями весов,
рангов мероприятий и итерационным поиском приоритетных мероприятий по
максимальному рангу, составляют ядро алгоритма и определяют формирование
для ЛПР управляющих решений организационного характера.
НАЧАЛО
Расчет
показат
ЭМО
Табл.
справоч
знач. ЭМО
0
(L1=1)
1
Таблица
конфликтных
мероприятий
Index
max(masM.
R[i])
Конфликт ?
ЭП ПЧ
норм?
1
(L1>1)
Назначение
приоритетн.
MASM.P [j]
0
SK = 0; L1 = 0; L2 = 0
MASM[1...Z]= 0
Index [1...L] = 0
RM [1...F] = 0
0
V – SK > 0
max(MASM.
Q[Index])
ЛПР
min(MASM.
K[Index])
1
Запись
i = 1, z, +1
MASM.P[j]→RM [L2]
ВЕС
MASM.Q[i]
Алгоритм
Мамдани
MASM. M [j] = 1
Маскирование jого мероприятия
V=0
РАНГ
MASM.R[i]
Стоимость K
MASM.P[i]
SK =
SK+MASM.K[i]
Таблица
характеристик
мероприятий
L2 = L2 + 1
1
SK ≤ V
0
Выполнение
автоперерасчёта
Расчёт и оценка
временных
затрат Т
Таблица
характеристик
мероприятий
Формирование
управляющих
рекомендаций
КОНЕЦ
Рисунок 4. Блок – схема алгоритма управления состоянием
ЭМО на ЭСО с учетом ПКУ
Основу поисковых действий составляет цикл с постусловием проверки
превышения объема финансирования V от множества выбранных приоритетных
мероприятий RM, имеющих текущую накопленную сумму SK. В том числе
новизна алгоритма связывается,
с обработкой элементов MASM [1..Z],
ранжированных по полю R, и разрешением конфликта неразличимых по R
приоритетных мероприятий, выделенных в отдельную структуру Index. Для
разрешения конфликта в алгоритме предусмотрены следующие шаги:
1)
предварительная
стоимостными
затратами
проверка
остатка
конфликтующих
объема
финансирования
мероприятий,
что
со
позволяет
уменьшить мощность Index;
2) предоставление выбора ЛПР функции определения индекса текущего
приоритетного мероприятия из Index как максимальной по полю «вес»
(MASM.Q) или минимальной по полю «стоимость» (MASM.K) мероприятия.
Вычисленное множество приоритетных мероприятий RM служит основой
для формирования качественных и обоснованных управляющих рекомендаций
для управления ЭСО за счет учета расширенного набора показателей
внутренней и внешней среды.
4. РЕАЛИЗАЦИЯ И ВНЕДРЕНИЕ.
Результаты работы внедрены на Научно-производственном предприятии
«Лама» (г. Рыбинск, Ярославская область) и в Федеральном государственном
учреждении здравоохранения «Центр гигиены и эпидемиологии №125
федерального медико-биологического агентства» (г. Курчатов, Курская
область). Материалы работы использованы в учебном процессе кафедры
«Электроснабжение»
электроэнергетике».
ЮЗГУ
в
курсе
«Программное
обеспечение
в
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В работе решена актуальная научно-техническая задача разработки
моделей, метода и алгоритма, учитывающих комплексное воздействие
показателей внешней и внутренней среды, влияющих на бесперебойное и
безопасное функционирование энергоснабжающей организации.
В ходе решения поставленной задачи были получены следующие
результаты:
1.
на
Создана модель оценки времени безопасного нахождения персонала
территории
энергоснабжающей
организации
при
воздействии
электрического поля, отличающаяся учетом основного показателя погодноклиматических условий – влажности воздуха и позволяющая оценить время
допустимого
пребывания
персонала
и
обосновать
ЛПР
альтернативы
управленческих решений по противодействию угрозе здоровья персонала, что
приводит к повышению качества управляющих решений экономического
характера.
2.
Получено формализованное описание процессов определения веса
мероприятий
для
энергоснабжающей
определения
веса
составляет
организации;
анализ
основу
разнородных
процессов
(организационных,
экономических, технических, внешних) факторов четкой и нечеткой природы,
представленных
определяется
в
виде
трехуровневого
введением
промежуточных
3-1
дерева.
вершин,
Новизна
дерева
систематизирующих
обработку первичных факторов по семантическим группам с помощью
нечетких
правил,
что
обеспечивает
дифференцированное
управление
состоянием электромагнитной обстановки на энергоснабжающей организации с
учетом погодно-климатических условий.
3.
Разработан
отличающийся
метод
применением
выбора
правил
приоритетных
нечеткого
вычисления нечетких и четких значений
мероприятий,
логического
вывода,
весов мероприятий на основе
дифференцирования первичных факторов по семантическим группам, а также
вычислением комбинированного показателя эффективности мероприятия, что
позволяет при ограниченном объеме финансирования сформировать множество
приоритетных мероприятий по изменению состояния электромагнитной
обстановки
на
энергоснабжающей
организации
и
подготовить
соответствующие мероприятиям управляющие рекомендации.
4.
На основе метода выбора разработан алгоритм формирования
множества
приоритетных
мероприятий,
отличающийся
итерационным
ранжированием исходных мероприятий и разрешением конфликта за счет
предложения ЛПР функций определения текущего приоритетного мероприятия
по экстремальным значениям веса или стоимости, что позволяет нормализовать
электромагнитную обстановку и уменьшить число ложных отключений
оборудования энергоснабжающей организации.
5.
Проведена проверка достоверности модели оценки напряженности
электрического поля с учетом погодно – климатических условий по критериям
Вилкоксона
и Крамера-Уэлча. Сравнение T – статистик при различных
уровнях влажности определило границы применимости теоретической модели
оценки напряженности электрического поля с учетом погодно – климатических
условий, начиная с уровня влажности 85%. Экспериментальная проверка
нормализации
электромагнитной
обстановки
на
энергоснабжающей
организации с учетом погодно - климатических условий позволила подтвердить
обоснованность принимаемых решений, уменьшающих до 65% число ложных
отключений.
ПРИЛОЖЕНИЕ. Экспериментальная проверка и сравнительная оценка
полученных результатов.
Для проведения экспериментальной проверки и сравнительной оценки
полученных результатов была взята типовая ЭСО и в ее организационнотерриториальной структуре выбраны 10 точек наблюдения согласно типовой
карте установки устройств защиты и автоматики и типовым маршрутам обхода
обслуживающего персонала. Напряженность поля определялась при трех
значениях влажности: нормальная – 53%, повышенная – 85% и абсолютная –
100%. Время Т1 и Т2 вычислялось без учета ПКУ и с учетом ПКУ при
повышенной влажности.
На основании расчетных данных Т1 и Т2 (табл. 2) определены
экономические затраты по обеспечению безопасного обслуживания
ЭСО
персоналом при средней стоимости нормочаса по ЭСО Zh=66,7 руб/ч, что
является обоснованием формирования управляющих решений экономического
характера со стороны ЛПР.
Таблица 2
Допустимое время пребывания персонала на объекте в зоне действия ЭП
№ точки
наблюдения
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
На
Т1, ч
Т2, ч
0,45
0,22
0,69
0,52
0,46
0,34
0,75
0,49
1,24
0,73
7,1
4,41
2,07
1,22
10,8
5,81
4,32
2,07
7,96
3,81
Средние затраты
рисунках 5-7 приведены
=T1T2,ч
0,23
0,17
0,12
0,26
0,51
2,69
0,85
4,99
2,25
4,15
графики
Затраты, руб/ч
0,23*Zh=15,34
0,17* Zh =11,33
0,12* Zh =8,01
0,26* Zh =17,34
0,51* Zh =34,01
2,69* Zh =179,42
0,85* Zh =56,69
4,99* Zh=332,83
2,25* Zh=150,07
4,15* Zh =276,8
108,2
зависимости значений
напряженности электрического поля E (кВ/м) от точки наблюдения на ЭСО.
25
,Е
кВ/м
20
Без учета ПКУ
15
С учетом ПКУ
10
Измерения
5
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Без учета ПКУ 19 17 18 17 15 5.49 12.3 3.5 7.9 5.02
Точки
наблюдения
С учетом ПКУ 19 18 18 17 16 6.2 13 4.6 8.2 5.68
Измерения
23 22 22 18 19
7
11
4
8.7
7
Рисунок 5. График зависимости напряженности ЭП при влажности воздуха
53 %
Е,
кВ/м
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
Без учета ПКУ
С учетом ПКУ
Измерения
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Без учета ПКУ 25 20 22 15 15 8.4 8.8 4.6 15
7
ТТочки
наблюдения
С учетом ПКУ 39 35 37 27 35 17 25 11 23 13
Измерения
40 39 38 30 31 20 29
7
18 17
Рисунок 6. График зависимости напряженности ЭП при влажности воздуха
85 %
,Е
,кВ/м/мЕ
50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
Без учета
ПКУ
С учетом
ПКУ
ТТочки
наблюден
ия
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Без учета ПКУ 20 15 18 13 16 8 14 5 25 9
С учетом ПКУ 45 40 41 33 39 19 32 17 28 19
Измерения
47 35 46 30 34 23 33 15 30 20
Рисунок 7. График зависимости напряженности ЭП при влажности воздуха
100 %
Проведена проверка на однородность по критериям Вилкоксона и
Крамера-Уэлча двух попарно сравниваемых выборок: теоретический расчет без
учета ПКУ и эксперимент (W1), теоретический расчет с учетом ПКУ и
эксперимент (W2). Результаты сравнения представлены в таблице 3.
Таблица 3
Значения критериев Вилкоксона и Крамера-Уэлча
Предельно
допустим.
значение
статистик
Влажность
53%
W1
W2
Влажность 85 %
W1
Статистика
0,83
2,49
1,96
0,9
Вилкоксона
Статистика
0,68
0,50
3,11
Крамера1,96
Уэлча
Сравнения полученных значений W1 и W2
Влажность
100 %
W2
W1
W2
0,34
3,06
0,11
0,16
4,42
0,02
при различных уровнях
влажности определяют границы применимости теоретической модели оценки
напряженности ЭП с учетом ПКУ, начиная с уровня влажности 85%.
В разделе также произведена оценка числа ложных отключений N от
факторов
ЭМО
(напряженность
электрического
поля,
напряженность
магнитного поля, импульсные помехи, радиочастотное магнитное поле,
импульсное магнитное поле, затухающее колебательное магнитное поле),
которые далее обозначаются как f1-f6 соответственно. Для теоретической
оценки использована типовая для объектов энергетики модель вычисления
вероятности ложных отключений от факторов f1-f6 :
q= 1/ (1+exp(-a(x-b))),
(5)
где x – фактор ЭМО, x( f1-f6 ), a, b – коэффициенты, определяемые
экспертами по f1-f6.
Число ложных отключений Nоткл на ЭСО рассчитывается исходя из
проектно
установленного
количества
цифровых
устройств
защиты
и
автоматики в соответствующих точках наблюдения с использованием как:
Nоткл=Nустq,
где Nуст – число цифровых устройств защиты и автоматики.
На основании модели (5) и путем применения приоритетных мероприятий
получены следующие результаты (табл. 4).
Таблица 4
Экономический эффект от применения мероприятий по изменению ЭМО
Пери
од
набл
юден
ия
Состояние ЭСО без
Состояние ЭСО с
Затрат Эффек
применения
применением
ы на
т (I),
мероприятий (со
приоритетных
внедре
тыс.
стандартным набором
мероприятий
ние
руб..
мероприятий)
меропр
число число эконом число число эконом иятий
(Z),
ложн ложны
.
ложн ложны
.
тыс.
ых
х
ущерб,
ых
х
ущерб,
руб..
отклю отключ
руб
отклю отключ
руб.
ч.
.
(Y1),
ч.
.
(Y2),
(теор.)
тыс.
(теор.)
тыс.
руб.
руб.
1
2
2,15
125,89
1
1,12
53,5
18,745 53,645
2
1
1,15
53,5
0
0,09
0
20,458 33,042
3
1
0,86
53,5
0
0,15
0
21,356 32,144
4
2
1,95
125,89
1
1,19
0
32,458 93,432
5
1
1,88
53,5
0
0,13
0
15,786 37,714
6
2
2,03
125,89
1
1,12
53,5
27,458 44,932
7
2
2,31
125,89
0
0,02
0
21,548 104,34
8
0
0,37
0
0
0,14
0
0
0
9
1
1,09
53,5
1
0,87
53,5
24,597 -245,97
10
2
1,75
125,89
1
0,78
53,5
17,032 553,58
11
2
2,29
125,89
1
1,07
53,5
20,546 518,44
12
1
1,13
53,5
0
0,11
0
9,8
436,44
Итог
17
18,96 1022,84
6
6,79
321
229 840
о
0
472
В табл. 4 приведены годовые данные по месяцам числа ложных
отключений на ЭСО с применением мероприятий и без них при одинаковых
ПКУ. В результате годовой экономический эффект от применения мероприятий
по изменению ЭМО на типовой ЭСО определяется выражением
I=Y1-(Y2+Z).
В итоге выбор и внедрение мероприятий на типовой ЭСО с помощью
разработанных
моделей,
метода
и
алгоритма
позволили
повысить
обоснованность и качество управляющих решений, а также получить годовой
экономический эффект в размере 472 тыс. руб.