МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ОБОРУДОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОДСТАНЦИИ

Возраст высоковольтного электротехнического оборудования, эксплуатируемого в энергетической системе страны, неуклонно увеличивается, частота отказов оборудования со старением также возрастает. В подавляющем большинстве отказы возникают в результате воздействия тепловых, электрических, а также механических нагрузок. Для того чтобы отремонтировать неисправное оборудование, часто необходимо выводить его из эксплуатации на длительный период времени. Основные принципы, связанные с эксплуатацией и обслуживанием существующего высоковольтного электротехнического оборудования, заключаются в следующем:

• при обслуживании или замене в первую очередь следует принимать во внимание техническое состояние оборудования в данный момент, а не его возраст;

• мониторинг оборудования должен своевременно выявлять изменения технического состояния, для того чтобы свести к минимуму риск серьёзных отключений, сопровождающихся пожаром или другими повреждениями;

• увеличение срока эксплуатации посредством надлежащего обслуживания [1].

Из вышеизложенного следует, что надежная эксплуатация производственных комплексов является одной из важнейших проблем, разрешить которую можно только путем реализации для определения сроков проведения внепланового технического обслуживания.

Электпоподстанция (ПС) включает в себя достаточно ограниченный круг высоковольтного энергетического оборудования. Основными типами такого оборудования являются:

- силовые маслонаполненные трансформаторы;

- электрические машины (генераторы и высоковольтные электродвигатели);

- коммутационное оборудование различных типов;

- кабельные и воздушные линии;

- вспомогательное оборудование – измерительные трансформаторы тока и напряжения, ограничители перенапряжений и т. д.

Так как диагностика осуществляется для оборудования, работающего в активном состоянии, проверить достоверность технического состояния становится затруднительно.

Структура системы поддержки и принятия решений по эксплуатации оборудования на электроподстанции изображена на рисунке 2.1.

Рисунок 2.1. Структура системы поддержки и принятия решений

В основе системы поддержки и принятия решений по выявлению неисправностей на электпроподстанции лежит механизм нечёткого логического вывода. Благодаря правилам нечёткого вида, вводимым в систему экспертами в области выявления неисправностей в оборудовании на контрольных пунктах телемеханики, возможно осуществить вывод, какова же относительная вероятность возникновения неисправности на той или иной подстанции.

Механизм нечеткого логического вывода в своей основе имеет базу знаний, формируемую специалистами предметной области в виде совокупности нечетких продукционных правил следующего вида:

ЕСЛИ <Антецедент(предпосылка)> ТО <Консеквент(следствие) >.

Антецедент и Консеквент есть некоторые выражения нечеткой логики, наиболее часто представляющиеся как нечеткие высказывания. В качестве антецедента и консеквента могут использоваться не только простые, но в том числе и составные логические нечеткие высказывания, то есть элементарные нечеткие высказывания, соединенные нечеткими логическими связками, такими как, например, нечеткое отрицание, нечеткая конъюнкция, нечеткая дизъюнкция.

Система поддержки и принятия решений по выявлению дополнительных неисправностей на основе предыдущего опыта предназначена для логического вывода с помощью чётких ассоциативных правил на основе данных об имеющихся неисправностей на контрольных пунктах телемеханики возможных дополнительных неисправностей, часто возникающих совместно с обнаруженными.

Система поддержки и принятия решений по определению оптимального набора решений по устранению неисправностей необходима для определения конечного набора решений, предлагаемых пользователю системы в качестве оптимального набора решений для устранения неисправностей. Или, можно сказать, что в каждом отдельном случае, по каждой отдельно ситуации среди нескольких альтернатив выбирается альтернатива с наилучшим показателем качества.

Для расчёта показателя функции качества используется алгоритм аддитивной свёртки критериев.

Постановка задачи многокритериальной оптимизации (МКО-задачи) фиксирует множество допустимых значений вектора варьируемых параметров задачи и вектор критериальных функций. Данная информация позволяет обычно выделить не одно решение задачи, а лишь ее множество Парето. Поэтому часто говорят, что решением МКО-задачи является множество Парето этой задачи. Множество Парето и фронт Парето занимают в теории многокритериальной оптимизации исключительное место еще и потому, что согласно известному принципу Эджворта-Парето, при «разумном» поведении лица, принимающего решения (ЛПР), выбор решения следует производить на множестве Парето.

При решении многокритериальной задачи часто возникает необходимость нормализации (нормирования) критериев, то есть приведение всех критериев к единому масштабу и безразмерному виду.

Пусть критерии соизмеримы, например, нормированы и определен вектор весовых коэффициентов критериев , характеризующих важность соответствующего критерия. Это значит, что если критерий  имеет приоритет над критерием . При этом сумма их равна 1, как можно увидеть в формуле 1:

Для аддитивного метода строится новая целевая функция по формуле 2:

Решается задача оптимизации скалярного критерия  при условии .

Список литературы:

1. Горчаков, А.А. Методы экономико-математического моделирования и прогнозирования в новых условиях хозяйствования: учебное пособие для студентов – заочников всех специальностей / А.А. Горчаков, И.В. Орлова, В.А. Половников. – М.: Издательство ВЗФЭИ — 1991. – 92 с.
2. Советов, Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: учебник для ВЗов / Советов, Б.Я. – М.: Высшая школа — 2001. – 344 с.
3. Леоненков, А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH / А. Леоненков. – СПб: БХВ-Петербург— 2003. – 736 с.
4. Штовба, С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB / С. Штовба. – М: Горячая линия – Телеком — 2007. – 288 с.
5. Литвак, Б.Г. Разработка управленческого решения: Учебник/ Б.Г. Литвак Б.Г. – 5-е изд., испр. и доп. – М.: Дело — 2004. – 415 с.
6. Миркин, Б.Г. Проблема группового выбора. – М.: Наука, 1974. – 256 с.
7. Пужаев, А.В. Управленческие решения. – СПб.: МБИ, 2004. – 152 с.
8. Антамошин, А.Н., Близнова, О.В., Бобов, А.В., Большаков, А.А., Лобанов, В.В., Кузнецова, И.Н. Интеллектуальные системы управления организационно-техническими системами. — М.: Горячая линия – Телеком — 2006. — 160 с. — 500 экз. — ISBN 5-93517-289-5.