Формирование модели интеллектуального программного аналитического комплекса в электроэнергетике

Автор: Антонов В.В., Родионова Л.Е., Кромина Л.А., Фахруллина А.Р., Баймурзина Л.И.

Журнал: Онтология проектирования @ontology-of-designing

Рубрика: Прикладные онтологии проектирования

Статья в выпуске: 4 (50) т.13, 2023 года.

Бесплатный доступ

Рассматривается модель интеллектуального программного аналитического комплекса, позволяющего организациям электроэнергетики дистанционно применять системы учёта электрической энергии, предназначенные для снятия показаний потребителей в онлайн-режиме, регистрации отклонений, а также определения качества электрической энергии. Программный аналитический комплекс представлен в виде совокупности моделей: модели обеспечения устойчивости качества электрической энергии, позволяющей сформировать правила информационной среды и единое хранилище данных для систематизации процессов сбора, обработки и передачи данных, упростить поиск и повысить скорость доступа к данным; модели продукционной базы знаний, предназначенной для поиска решений в рассматриваемом процессе и оценки результатов поиска; динамического графа отклонений квадрата Декарта, позволяющего управлять электроэнергетическими параметрами с целью повышения эффективности работы организации и усовершенствования процесса управления технической стратегией энергетической системы; онтологической и сетевой моделей показателей качества электрической энергии. Приведены схемы алгоритма работы программного аналитического комплекса, а также разработанного узла нейронной сети, предназначенных для выполнения анализа отклонений на предмет наличия неисправностей в работе аппаратного обеспечения. Применение представленных моделей в программном аналитическом комплексе позволит оперативно выявлять возникающие отклонения и проводить их анализ.

Еще

Электроэнергетика, программный аналитический комплекс, динамический граф, квадрат декарта, качество электрической энергии, узел нейронной сети, анализ отклонений

Короткий адрес: https://sciup.org/170201895

IDR: 170201895   |   DOI: 10.18287/2223-9537-2023-13-4-507-519

Список литературы Формирование модели интеллектуального программного аналитического комплекса в электроэнергетике

  • Программный комплекс «Аварийность ЭСК». https://platforms.su/platform/21629.
  • Программное обеспечение АПК ЦЕНСОР. https://www.censor-m.ru/decisions/peredacha-i-obrabotkainformatsii/programmnoe-obespechenie-apk-tsensor/.
  • Топольский Д.В., Топольская И.Г. Анализ современных SCADA-систем в электроэнергетике // Наука ЮУрГУ: материалы 66-й научной конференции Секции технических наук С.1378-1381. https://dspace.susu.ru/xmlui/bitstream/handle/0001.74/4522/55.pdf.
  • Энергетическая стратегия России на период до 2030 года (утв. распоряжением Правительства РФ от 13 ноября 2009 г. № 1715-р). https://www.garant.ru/pro ducts/ipo/prime/doc/96681/.
  • Ноженкова Л.Ф., Шайдуров В.В. OLAP-технологии оперативной информационно-аналитической поддержки организационного управления // Информационные технологии и вычислительные системы: журнал. 2010. №2. С.15-27.
  • Куликов Г.Г., Антонов В.В., Навалихина Н.Д., Родионова Л.Е., Суворова В.А., Шилина М.А. Методология проектирования ПАК исследуемой проблемной области на основе идентификации логических противоречий квадрата Декарта и структурной самоорганизации // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. 2020. № 34. С.7-26. DOI: 10.15593/2224-9397/2020.2.01.
  • Антонов В.В., Куликов Г.Г., Кромина Л.А., Родионова Л.Е., Фахруллина А.Р., Харисова З.И. Концепция программно-аналитического комплекса образовательного процесса на основе онтологии и искусственных нейронных сетей // Онтология проектирования. 2021. Т.11, №3(41). С.339-350. DOI: 10.18287/2223-9537-2021-11-3-339-350.
  • Коровин Г.Б. Возможности применения цифровых двойников в промышленности // Вестник Забайкальского государственного университета. 2021. Т.27. №8. С.124–133. DOI: 10.21209/2227- 9245-2021-27-8-124-133.
  • Цикл Деминга // Энциклопедия производственного менеджмента: http://www.up-pro.ru/encyclopedia/deming-cycle.html.
  • ГОСТ 30804.4.30-2013 (IEC 61000-4-30:2008) Электрическая энергия. Совместимость технических средств электромагнитная. Методы измерений показателей качества электрической энергии.
  • Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2000. 384 с.
  • Ильясов Б.Г., Герасимова И.Б., Макарова Е.А., Хасанова Н.В., Черняховская Л.Р. Основы теории систем и системного анализа. Уфа: УГАТУ, 2014. 217 с.
  • Голдблатт Р. Топосы. Категорный анализ логики = Topoi. The categorial analysis of logic. Москва: Мир, 1983. 488 с.
  • Фаустова К.И. Нейронные сети: применение сегодня и перспективы развития // Территория науки. Воронежский экономико-правовой институт. 2017. №4, С.83–87.
  • Калинин В.Ф., Зяблов Н.М., Кочергин С.В., Кобелев А.В., Джапарова Д.А. Анализ методов представления данных искусственной нейронной сети для управления электроэнергетическими системами // Вестник Тамбовского государственного технического университета. 2017. Том 23. №4, С.609–616. DOI: 10.17277/vestnik.2017.04.pp.609-616.
  • Торопов А.С., Туликов А.Н. Прогнозирование почасового электропотребления региональной энергосистемы с использованием искусственных нейронных сетей // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2017. Том 21. №5(124), С.143–151.
  • Воронов И.В., Политов Е.А., Ефременко В.М. Обзор типов искусственных нейронных сетей и методов их обучения // Вестник Кузбасского государственного технического университета. 2007. №3(61). С.38-42.
  • Kulikov G., Antonov V., Rodionova L., Suleymanova A., Abdulnagimov A. A digital twin model for electricity systems // Proceedings - ICOECS 2021: 2021 International Conference on Electrotechnical Complexes and Systems, 2021, P.239–244. DOI:10.1109/ICOECS52783.2021.9657362.
Еще
Статья научная