Применение инструментов онтологического анализа для формирования расчётных моделей электроснабжения

Бесплатный доступ

Предлагается концепция интеллектуальной поддержки процесса автоматизированного формирования расчётных моделей электроснабжения в информационных системах энергетических предприятий, основанная на принципах управления знаниями. Концепция включает проведение онтологического анализа данных и формирование соответствующих баз знаний. Декомпозированы этапы процесса управления знаниями о параметрах расчётных моделей электроснабжения с целью разработки инструментов их автоматической генерации в биллинговых системах. Определены наборы параметров объектов электроснабжения и параметров, характеризующих объём энергопотребления, показатели цены и параметры расчёта стоимости потребленной электроэнергии, которые наряду с отношениями между сущностями и их функциональными связями определяют структуру онтологий. Впервые даны определения расчётной модели электроснабжения как семантической модели, состоящей из совокупности базовых понятий электроэнергетики, и как системы знаний о методах хранения и обработки информации о величинах энергопотребления. Построена онтология процесса формирования расчётных моделей с применением онтологического редактора Protégé. Сформулированы требования к базе знаний системы поддержки процесса формирования расчётных моделей в информационных системах и обоснована возможность применения технологий интеллектуального анализа данных с механизмами проверки на непротиворечивость, достаточность и непрерывность знаний посредством применения методов формирования нечётких правил. Это позволяет обосновать возможность применения принципов нечёткой логики для автоматизированного формирования расчётных моделей электроснабжения в биллинговых системах.

Еще

Расчётная модель электроснабжения, сппр, биллинговые системы, онтологический анализ, базы знаний, нечёткая логика

Короткий адрес: https://sciup.org/170178869

IDR: 170178869   |   DOI: 10.18287/2223-9537-2020-10-4-477-488

Список литературы Применение инструментов онтологического анализа для формирования расчётных моделей электроснабжения

  • Правительство РФ, Стратегия развития электросетевого комплекса Российской Федерации // Распоряжение Правительства РФ № 511-р от 03.04.2013 г. (в ред. от 29.11.2017 г.).
  • Указ президента РФ № 203 от 09.05.2017 г. О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017 - 2030 годы // Собрании законодательства РФ от 15.05.2017 г. № 20. 2901 с.
  • Фомин, И.Н. Концепция интеллектуальной поддержки синтеза расчётных моделей электроснабжения // Инновационные научные исследования в современном мире: теория, методология, практика / И.Н. Фомин // Сборник статей по материалам II - Международной научно-практической конференции (18 февраля 2020 г., г. Уфа). - Уфа: Изд. нИц Вестник науки, 2020. - C.24-32.
  • Фомин, И.Н. Теоретико-множественный анализ технико-экономических показателей для задач структурно-параметрического синтеза расчётных моделей электроснабжения / И.Н. Фомин, Т.Э. Шульга, Н.В. Сер-дюкова // Труды Академэнерго, Исследовательский центр проблем энергетики Казанского научного центра РАН. - Казань, № 2. 2016. - С.82-94.
  • Гаврилова, Т.А. Инженерия знаний. Модели и методы / Т.А. Гаврилова, Д.В. Кудрявцев, Д.И. Муромцев, СПб.: Лань, 2016. - 324 с.
  • Смирнов, С.В. Онтологический анализ предметных областей моделирования / С.В. Смирнов // Известия Самарского научного центра РАН. Т.3. №1, 2001. - С.62-70.
  • Заде, Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Л.А. Заде. - М.: Мир, 1976. - 165 с.
  • Черняховская, Л.Р. Формирование правил принятия решений в управлении проектами по результатам онтологического анализа / Л.Р. Черняховская, А.И. Малахова // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды XV международной конф. (25-28 июня 2013 г. Самара, Россия). - Самара: СамНЦ РАН, 2013. - С.343-350.
  • Сытник, А.А. Онтология предметной области «Удобство использования программного обеспечения» / А.А. Сытник, Т.Э. Шульга, Н.А. Данилов // Труды ИСП РАН, том 30, вып. 2, 2018. - С.195-214.
  • Шульга, Т.Э. О возможности применения LSPL-шаблонов для извлечения текста экземпляров классов онтологии / Т.Э. Шульга, А.О. Дмитриев, Д.И. Паневин // В сб.: Проблемы управления в социально-экономических и технических системах, Мат. XV Междунар. науч.-практ. конф. - М.: Наука, 2019. - С.3-6.
  • Долинина, О. Алгоритм принятия решения для экспертных систем, использующих механизм нечеткого вывода / О. Долинина, А. Шварц // Материалы XXVI Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (ММТТ-26), Саратов - Нижний Новгород. 2013.
  • Егупов, Н.Д. Методы робастного, нейро-нечёткого и адаптивного управления / Под ред. Н.Д. Егупова; издание 2-ое, стереотипное. - М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э Баумана, 2002 - 744 с.
  • Рутковский, Л. Методы и технологии искусственного интеллекта: Пер. с польск. / Л. Рутковский. - М.: Горячая линия-Телеком, 2010 - 520 с.
  • ГОСТ Р 53894-2016. Менеджмент знаний. Термины и определения. Стандартинформ, 2017.
  • Gruber, T. A translation approach to portable ontology specifications / T. Gruber // Knowledge Acquisition. 1993. V 5. P.199-220.
  • НП Совет рынка, Регламент внесения изменений в расчётную модель электроэнергетической системы // НП Совет рынка, Регламент ОРЭМ от 01.12.2019 г. https://www.np-sr.ru/sites/default/files/sr_regulation/reglaments/r2_01122019_22112019.pdf.
  • Фомин, И.Н. Математическая модель и алгоритм оперативного управления генерирующим оборудованием ТЭС / И.Н. Фомин, В.А. Иващенко, Т.Э. Шульга // Прикладная информатика, 2018. Т.13. № 3(75). - С.24-34.
  • Камаев, В.А. Интеллектуальные системы автоматизации управления энергосбережением / В.А. Камаев, М.В. Щербаков, А. Бребельс // Открытое образование. 2011. № 2-2. С.227-231.
  • Новак, В. Математические принципы нечёткой логики / В. Новак, И. Перфильева, И. Мочкорж // Пер с англ.; Под ред. Аверкина А.Н. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. - 352 с.
  • Бадамшин, Р.А. Проблемы управления сложными динамическими объектами в критических ситуациях на основе знаний / Р.А. Бадамшин, Б.Г. Ильясов, Л.Р. Черняховская. - М.: Машиностроение, 2003 - 240 с.
Еще
Статья научная