МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ АВТОМАТИЗАЦИИ РЕМОНТНЫХ РАБОТ ЛИНИЙ ЭЛЕКТРОПЕРЕДАЧ

АННОТАЦИЯ

В данной статье рассмотрены модели и средства автоматизации анализа и оценки повреждаемости электрооборудования. Автором предлагается автоматизация информационных процессов анализа ремонтов линий электропередач электросетевой компании на основе методов искусственного интеллекта.

Ключевые слова: карта, Кохонен, отключение, электроэнергия, кластеризация.

Существует определенное количество электрического оборудования, работающего по сей день созданного еще в СССР во времена правления М.С. Горбачева. Для них характерны следующие проблемы:

• большой объём морально и физически устаревшего электрооборудования, и конструкций воздушных линий электропередачи.
• отставание от мирового уровня по ряду технологий производства оборудования и по техническому уровню многих видов сетевого оборудования;
• недостаточная проектная надежность эксплуатируемых линий электропередачи, основанная на устаревшем подходе к определению расчетных климатических нагрузок;
• большие эксплуатационные расходы.
• парк электрооборудования электрических сетей имеет большую долю оборудования, отработавшего установленный стандартами минимальный срок службы.

Для обеспечения надежности, бесперебойности, эффективности и устойчивости функционирования электрической сети необходима реконструкция и техническое перевооружение энергообъектов. Для принятия решения о периодичности ремонтов, о частичной или полной замене при техническом перевооружении морально и физически устаревшего оборудования новым, более совершенным, проводятся:

• статистический анализ повреждаемости оборудования;
• анализ причин отказов;
• выявление наиболее слабых по надежности элементов электрооборудования, требующих первоочередной замены.

В данных подходах к анализу оценки электрооборудования не предусматривается количественный и качественный анализ аварийности данного оборудования влекущее за собой большие экономические потери.

С целью автоматизации анализа и оценки повреждаемости оборудования необходимо разработать автоматизированную информационную систему (АИС) применяющую кластеризацию. С этой задачей лучше всего справляется нейронные сети, а именно самоорганизующаяся карта Кохонена. Она является мощным нейросетевым средством анализа и визуализации многомерных данных [1, с. 100]. Cамоорганизующаяся карта Кохонена представляет из себя вычислительный метод, предназначенный для задач, в первую очередь, кластеризации и визуализации, а также анализа данных из пространств высокой размерности полученных экспериментально. Метод был предложен Туево Кохоненом в 1982 году.

Рисунок1. Пример самоорганизующейся карты Кохонена

Наиболее известной и распространенной методологией описания бизнес-процессов является предложенная в 70-х гг. XX в. Д. Россом (D. Ross) методология структурного анализа SADT (Structured Analysis and Design Technique) [2, c. 162]. Для визуализации информационных процессов необходимых для создания самоорганизующихся карт Кохонена были разработаны диаграммы процессов SADT в нотации IDEF0. На рисунке 1 продемонстрирована контекстная диаграмма автоматизации информационных процессов анализа аварийности линий электропередач.

Рисунок2. Контекстная диаграмма

На рисунке 2 изображена диаграмма декомпозиции первого уровня на которой представлены основные процессы для оценки повреждаемости оборудования.

Рисунок3. Диаграмма декомпозиции первого уровня

Таким образом, на начальной стадии проектирования автоматизированной информационной системы, использующей кластеризацию на основе методов искусственного интеллекта, необходимо правильно представлять информационные процессы компании, влияющие на конечный этап формирования самоорганизующейся карты Кохонена для минимизации избыточной информации.

Список литературы:

1. Семенов А.М., Cоловьев Н.А., Чернопрудова Е.Н., Цыганков А.С. Интеллектуальные системы: учебное пособие. Оренбург: ОГУ, 2013. – 236 с.
2. Ананьев И.В., Серова Е.Г. Области эффективного применения нотации IDEF0 для задач описания бизнес-процессов // Вестник СПбГУ. – 2008. – №2. – С. 161–172.