Файл: Диссертация на соискание ученой степени.docx

ВУЗ: Не указан

Категория: Диссертация

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 26.10.2023

Просмотров: 318

Скачиваний: 6

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

СОДЕРЖАНИЕ

Подсистема сбора данных

Подсистема формирования знаний База знаний

1,

 

exp

СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ Агрегирование – это определение степени истинности условий для каждого правила в системе нейро-нечеткого вывода – минимизация значений всех подусловий.Аккумуляция – это определение функции принадлежности для каждой из переменных. Аккумуляция выполняется с целью объединения всех степеней истинности подзаключений для определения функции принадлежности каждой из выходных переменных.Дефаззификация – переход от функции принадлежности выходной лингвистической переменной к её четкому (числовому) значению.Система нечеткого логического вывода – это процесс получения нечетких заключений об объекте на основе данных о его текущем состоянии, в виде нечетких условий или предпосылок.Фаззификация – преобразование входных данных в нечеткие переменные с помощью функций принадлежности для определения соответствия входных данных термам лингвистических переменных. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ Биргер И. А. Техническая диагностика / И. А. Биргер - М.: Машиностроение, 1978.– 240 с. Клюев В. В. Неразрушающий контроль и диагностика: Справочник / В. В. Клюев, Ф. Р. Соснин, В. Н. Филинов и др. - М.: Машиностроение, 2003. – 657 с. Сви П. М. Методы и средства диагностики оборудования высокого напряжения / П. М. Сви. - М.: Энергоатомиздат, 1992.– 240 с. Концепция диагностики электротехнического оборудования подстанций и линий электропередачи электрических сетей ОАО "ФСК ЕЭС". М., 2004.- 188 с. Объем и нормы испытаний электрооборудования: РД 34.45- 51.300– 97: утв. Департаментом науки и техники РАО «ЕЭС России» 08.05.97. – М. : ЭНАС, 2004. – 153 с. Екатеринбургская электросетевая компания. Годовой отчет ОАО «ЕЭСК» за 2012 год [Электронный ресурс]: офиц. сайт. – Режим доступа: http://www.eesk.ru/actioners/Otchetnie_dokumenti/Ezhegodnaja_otchetnost. – Загл. с экрана (дата обращения 05.02.2015). МРСК Урала. Годовой отчет 2012 [Электронный ресурс]: офиц. сайт. – Режим доступа: http://report2012.mrsk-ural.ru/reports/mrskural/annual/ 2012/gb/Russian/9030.html. – Загл. с экрана (дата обращения 05.01.2015). Россети. Годовой отчет 2009 год [Электронный ресурс]: офиц. сайт. – Режим доступа: http://www.rosseti.ru/investors/info/year/. – Загл. с экрана (дата обращения 05.01.2015). Галкин В. С. Вопросы проектирования автоматизированных систем мониторинга электрооборудования на подстанциях 500–220 кВ с учетом обеспечения надежности электрических сетей / В. С. Галкин, Т. М. Лангборт, В. А. Липаткин, В. А. Смирнов // Электрические станции. – 2006. – № 7. – С. 66–67. Спарлинг Б. Д.. Повышение уровня мониторинга и диагностики для оптимизации передачи и распределения электроэнергии в целях улучшения финансовых показателей / Б. Д. Спарлинг // Методы и средства оценки состояния энергетического оборудования / под ред. А. И. Таджибаева, В. Н. Осотова. – СПб., 2005. – Вып. 28. – С. 178–202. Давиденко И. В. Структура экспертно-диагностической и информационной системы оценки состояния высоковольтного оборудования / И. В. Давиденко, В. П. Голубев, В. И. Комаров, В. Н. Осотов // Электрические станции: ежемесячный производственно-технический журнал. - 1997. - N 6. - С. 25-27. Димрус [Электронный ресурс]: офиц. сайт. – Режим доступа: http://dimrus.ru/texts.html. – Загл. с экрана (дата обращения 05.01.2015). Контроль неразрушающий. Классификация видов и методов: ГОСТ 18353 - 79: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 11.11.79. – М., 1979. – 18 с. Контроль неразрушающий магнитный. Термины и определения: ГОСТ 24450 - 80: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 28.11.80. – М., 1980. – 6 с. Контроль неразрушающий электрический. Термины и определения: ГОСТ 25315 - 82: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 18.06.82. – М., 1982. – 7 с. Контроль неразрушающий вихретоковый. Термины и определения: ГОСТ 24289 - 80: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 30.06.80. – М., 1982. – 10 с. Контроль неразрушающий радиоволновой. Термины и определения: ГОСТ 25313 - 82: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 18.06.80. – М., 1982. – 8 с. Контроль неразрушающий. Методы теплового вида. Общие требования: ГОСТ 23483 - 79: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 08.02.79. – М., 1979. – 14 с. Контроль неразрушающий оптический. Термины и определения: ГОСТ 24521 - 80: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 23.02.82. – М., 1982. – 4 с. Контроль неразрушающий радиационный. Термины и определения: ГОСТ 24034 - 80: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 12.03.80. – М., 1980. – 12 с. Контроль неразрушающий. Методы акустические. Общие положения: ГОСТ 20415 - 82: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 30.12.80. – М., 1980. – 6 с. Контроль неразрушающий. Капиллярные методы. Общие требования: ГОСТ 18442 - 80: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 15.05.80. – М., 1980. – 16 с. Khalyasmaa А. I. Electrical equipment life cycle monitoring / А. I. Khalyasmaa, S. A. Dmitriev, D. A. Glushkov, D. A. Baltin, N. A. Babushkina // Advanced Materials Research. – 2014. – Vol. 1008-1009 – P. 536–539. Бром А. Е. Базовая модель стоимости жизненного цикла энергетического оборудования / А. Е. Бром, О. В. Белова, А. Сиссиньо // Гуманитарный вестник. – 2013. – Вып. 10. – С. 1–11. Давиденко И. В. Системы диагностирования высоковольтного маслонаполненного силового электрооборудования. / В. Н. Осотов, И. В. Давиденко // Учебное пособие для студентов и специалистов. Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2003. – 117 с. Хальясмаа А. И. Вопросы реализации оценки технического состояния силового оборудования на электрических подстанциях / А. И. Хальясмаа, С. А. Дмитриев, С. Е. Кокин, М. В. Осотова // Вопросы современной науки и практики. – 2013. – №1(45). – С. 289–300. Осотов В. Н. Некоторые аспекты оптимизации системы диагностики силового электрооборудования на примере Свердловэнерго: дис. канд. техн. наук: 05.14.02 / Осотов Вадим Никифировоч. – Екатеринбург, 2000. – 31 с. Основные положения (Концепция) технической политики в электроэнергетике России на период до 2030 года. ОАО РАО «ЕЭС России». [Электронный ресурс]: офиц. сайт. – Режим доступ: http://www.rao- ees.ru/ru/invest_inov/concept_2030.pdf. – Загл. с экрана (дата обращения: 05.02.2015). Asset management systems. Разработка методических указаний по оценке технического состояния оборудования «Холдинг МРСК» электронный ресурс: офиц. сайт. – Режим доступа: http://amstm.ru/projects/holding_mrsk/. – Загл. с экрана (дата обращения 01.03.2015). Попов Г. В. Экспертная система оценки состояния электрооборудования «Диагностика+» / Г. В. Попов, Е. Б. Игнатьев, Л. В. Виноградова, Ю. Ю. Рогожников, Д. А. Ворошина // Электрические станции. – 2011. – № 5. – С. 36–45. Давиденко И. В. Структура экспертно-диагностической и информационной системы оценки состояния высоковольтного оборудования / И. В. Давиденко, В. П. Голубев, В. И. Комаров, В. Н. Осотов // Электрические станции. – 1997. – №6. – С. 25–27. Давиденко И. В. Система компьютерной диагностики маслонаполненного оборудования в рамках энергосистемы / И. В. Давиденко, В. П. Голубев, В. И. Комаров, В. Н. Осотов, С. В. Туркевич // Энергетик. – 2000. – № 11. – С. 52–56. Хальясмаа А. И. Оценка состояния силовых трансформаторов на основе анализа данных технической диагностики / А. И. Хальясмаа, С. А. Дмитриев, С. Е. Кокин, М. В. Осотова // Вестник ЮУрГУ. – 2013. – Том 13. – №2. – С. 114–12. Шутенко О. В. Анализ функциональных возможностей экспертных систем, используемых для диагностики состояния высоковольтного маслонаполненного оборудования [Электронный ресурс] / О. В. Шутенко, Д. В. Баклай, // Вестник НТУ «ХПИ». – 2010. – С. 179–193. Кокин С. Е. Энерго-информационные модели функционирования и развития систем электроснабжения больших городов: дис. д-р. техн. наук: 05.14.02 / Кокин Сергей Евгеньевич. – Екатеринбург, 2013. – 367 с. Дмитриев С. А. Мониторинг системы электроснабжения мегаполиса на основе объектно-ориентированной графовой модели: дис. канд. техн. наук: 05.14.02 / Дмитриев Степан Александрович. – Екатеринбург, 2007. – 174 с. Мошинский О. Б. Разработка модели оценки функционального состояния системы электроснабжения мегаполисов: дис. канд. техн. наук: 05.14.02 / Мошинский Олег Борисович. – Екатеринбург, 2011. – 199 с. Соколов В. В. Ранжирование состаренного парка силовых трансформаторов по техническому состоянию / В. В. Соколов // Современное состояние и проблемы диагностики силового электрооборудования: материалы совместного заседания совета специалистов по диагностике силового электрооборудования при УРЦОТ и секции «Техническое обслуживание, мониторинг и диагностика электрооборудования» Четвертой Всерос. науч.-техн. конф. Новосибирск: НГТУ. - 2006. Хальясмаа А. И. Автоматизированная система принятия решений для оценки фактического состояния электрооборудования / А. И. Хальясмаа, С. А. Дмитриев, С. Е. Кокин // Сборник трудов V международная молодёжная научно-техническая конференция «Электроэнергетика глазами молодежи - 2014». – 2014. –С. 187–193. Jang J.-S. R. ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System / J.-S. R. Jang // IEEE Trans. Systems & Cybernetics. - 1993. - N 23. - C. 665 - 685. Ларичев О. И. Системы поддержки принятия решений. Современное состояние и перспективы их развития / О. И. Ларичев, А. В. Петровский // Итоги науки и техники. Сер. Техническая кибернетика. – 1987. – Т.21. – С. 131–164. Нейронные сети в Matlab. Предварительная обработка данных электронный ресурс: офиц. сайт. – Режим доступа: http://neural- networks.ru/Predvaritelnaya-obrabotka-dannyh-59.html. – Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015). Левин В. М. Диагностика и эксплуатация оборудования электрических сетей: учебное пособие / В. М. Левин. – Новосибирск: изд-во НГТУ, 2010. – 97 с. Управление знаниями. Базы знаний электронный ресурс: офиц. сайт. – Режим доступа: https://sites.google.com/site/upravlenieznaniami/inzeneria -znanij/bazy-znanij.html – Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015). Портал искусственного интеллекта. Базы знаний электронный ресурс: офиц. сайт. – Режим доступа: http://www.aiportal.ru/articles/knowledge-models/knowledge-bases.html – Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015). Энергетика и электрификация. Термины и определения: ГОСТ 19431 – 84: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 27.03.84. – М., 1986. – 73 с. Васильев A. A. Электрическая часть станций и подстанций: Учебник для вузов / A. A. Васильев, И. П. Крючков, Е. Ф. Наяшкова и др. - М.: Энергоатомиздат, 1990. - 576 с.: Неклепаев Б. Н. Электрическая часть электростанций и подстанций. Справочные данные для курсового и дипломного проектирования: Учеб. Пособие для вузов / Б. Н. Неклепаев, И. П. Крючков. - М.: Энергоатомиздат, 1989. - 608 с. Электрическая часть электростанции и электрической сети. Термины и определения: ГОСТ 24291 – 90: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по управлению качеством продукции и стандартам 27.12.90. – М., 1992. – 153 с. Глушков В. М. Энциклопедия кибернетики: в 2 т. / В. М. Глушков, Н. М. Амосов, И. А. Артеменко. – Киев: Главная редакция украинской советской энциклопедии, 1974. 2 т. - 624 с. Хальясмаа А. И. Вопросы реализации систем оценки фактического состояния электрооборудования для энергетических предприятий / А. И. Хальясмаа, С. А. Дмитриев, С. Е. Кокин, Д. А. Глушков // Научное обозрение. – 2013. – №4. – С. 241–245. Надежность в технике. Термины и определения: ГОСТ 53480 – 2009: утв. Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 09.12.2009 г. 15.11.89. – М.: Стандартинформ, 2010. – 33 с. Методические указания по оценке состояния и продлению срока службы силовых трансформаторов: РД ЭО 0410 – 02: принят и введен в действие концерном «Росэнергоатом» 01.01.2004. – М. : Альвис, 2004. – 44 с. Учебник по базам данных. Типы моделей данных электронный ресурс: офиц. сайт. – Режим доступа: http://dssp.petrsu.ru/IVK/book/ 2/2_1_3.html – Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015).


Продолжение таблицы 6


Элемент

Вид дефекта

Метод диагностирования



Твердая изоляция

Частичные разряды

Хроматографический анализ

масла


Снижение индекса полимеризации

Оценка по наличию фурановых соединений в масле и оценка по степени

полимеризации



Масло

Влагосодержание


Хроматографический анализ масла и физико-химический анализ масла

Содержание механических

примесей

Содержание шлама

Изменение электрических характеристик масла (пробивное напряжение; тангенс угла

диэлектрических потерь)

Изменение кислотного

числа

Изменение температуры

вспышки в закрытом тигле

Изменение тангенса угла

диэлектрических потерь

Изменение содержания водорастворимых кислот и

щелочей

Содержание ионола

Изменение газосодержания


Система охлаждения

Повреждение изоляции

обмотки статора двигателя электронасоса

Измерение сопротивления изоляции после отключения

Износ подшипников

электронасосов

Прослушивание и измерение

уровней шумов и вибраций

Загрязнение трубок охладителей

Измерение перепада температуры масла на

охладителе

Продолжение таблицы 6


Элемент

Вид дефекта

Метод диагностирования


Высоков. вводы

Трещины и сколы

фарфоровых изоляторов


Тепловизионный контроль

Загрязнение внешней

поверхности изоляторов

Течь масла (герметичность)

Испытание избыточным

давлением

Изменение состава и

содержания масла в вводах

Тепловизионный контроль

Изменение электрических характеристик (тангенс угла диэлектрических потерь,

емкости)

Хроматографический анализ масла; физико-химический анализ масла

Частичные разряды

Контроль под рабочим напряжением

Увеличение емкости

основной изоляции 1)



Бак и вспомогат. системы

Течь бака по сварным швам и уплотнениям

Испытание бака на

плотность; тепловизионный контроль

Повышенный нагрев

составных частей

Тепловизионный контроль

Наличие короткозамкнутых контуров

Измерение сопротивления изоляции между составными

частями и баком

Коррозия, нарушение

лакокрасочного покрытия

Внешний осмотр

Дефекты цепей защитной и контрольно-измерительной аппаратуры, установленной

на трансформаторе

Испытания защитной и контрольно-измерительной аппаратуры, установленной

на трансформаторе

Система регулиров. под нагрузкой

Течь масла

Тепловизионный контроль;

измерение уровня масла

Ухудшение характеристик масла и увлажнение

изоляции

Определение влагосодержания масла


Продолжение таблицы 6


Элемент

Вид дефекта

Метод диагностирования

Система регулиров. под

нагрузкой


Нарушение контактов


Измерение сопротивления постоянному току

Внешние контактные

соединения

Нагревы контактов в местах крепления (соединения) к

вводу


Тепловизионный контроль

На основе представленного анализа подтверждается правильность выбранной детализации подобъекта трансформатор 110 кВ, так как для каждого возможного вида неисправности существует метод его диагностирования, что позволяет выполнить оценку каждого элемента подобъекта, и на основе совокупности оценок всех элементов выполнить оценку состояния подобъекта.

    1. Модельданных

В ходе эксплуатации и обслуживания электросетевого оборудования на ПС накапливаются большие объемы данных разной природы, поэтому такого рода системы, базирующиеся на их анализе, предполагают разработку модели этих данных.

Модель данных предназначена для описания структуры информационных объектов, их функциональных взаимосвязей, необходимых для выполнения заданных действий. Можно выделить три основных (традиционных) типа моделей данных иерархический, сетевой и реляционный 53, а также ряд нетрадиционных моделей – постреляционную, объектно-ориентированную, многомерную и пр. 54. Основное отличие моделей между собой – метод определения связей между данными.

Иерархическая модель данных имеет

древовидную структуру, в которой узлы – элементы данных – соединены с помощью вертикальных связей. В иерархической модели данные жестко подчинены друг другу. Использование иерархической модели для данных со сложными логическими

связями затрудняет доступ нижним уровням иерархии, а также делает ее громоздкой для обработки информации.

В сетевых моделях между узлами существуют не только вертикальные, но и горизонтальные связи. Сетевая модель является расширенной иерархической моделью, поэтому как и иерархическая модель обладает теми же недостатками – сложностью и жесткостью модели.

В реляционных моделях совокупность данных реализуется в виде наборов двумерных таблиц. Данная модель является простой и достаточно эффективной, но и она обладает рядом некоторых недостатков: строгость структур делает реляционную модель негибкой, а сильная зависимость модели от состава и структуры данных в случае их изменения заставляет менять структуру самой модели 55.

Постреляционная модель является расширенной версией реляционной и дает возможность устранить ограничение неделимости данных в таблицах. Формирование совокупности связанных реляционных таблиц осуществляется через одну постреляционную таблицу, что позволяет сделать информацию наглядной и повысить эффективность ее обработки, при этом возникают проблемы целостности и непротиворечивости хранимых данных 56.

Объектно-ориентированные модели дают возможность идентифицировать
отдельные объекты базы, но не создано достойного алгоритма, позволяющего работать с объектно-ориентированной модели на вменяемых временных промежутках 57.

Многомерные модели используются при анализе больших многомерных массивов данных (гиперкубов) с целью поддержки принятия решения 58. В отличие от реляционной многомерная модель является более наглядной и информативной.

Для решения поставленной задачи – построения модели данных для системы оценки технического состояния электросетевого оборудования оптимальной является многомерная модель данных, так как она позволяет

анализировать большие массивы данных о состоянии электросетевого оборудования для поддержки принятия решений о его дальнейшей эксплуатации.

В выполненной работе многомерная модель данных представлена в виде интеллектуального анализа кубов OLAP (On-line Analytic Processing)

59 технологии, подразумевающей анализ многомерных данных для оперативной обработки информации, включая динамическое построение отчётов в различных разрезах, анализ данных, мониторинг и прогнозирование ключевых показателей 60.

Выбор вида информационной системы в виде OLAP-кубов обусловлен возможностью формирования оценок состояния электросетевого оборудования в различных разрезах и с произвольной глубиной детализации. В качестве метода интеллектуального анализа выбран метод нейро-нечеткого логического вывода.

В связи с ограниченностью данных для оценки состояния элемента объекта или даже о самом объекте не каждая ячейка в OLAP-кубе будет содержать значение – могут существовать пересечения, не имеющие данных. В рамках решаемой задачи пустые
ячейки возникают в кубах достаточно часто. Поскольку пустые ячейки могут искажать результаты перекрестных соединений, подсчетов и т. п., данная модель обеспечивает возможность пропуска пустых ячеек в вычислительных целях [61].

OLAP-кубы в разработанной системе содержат показатели работоспособности по каждому простому элементу подобъекта, например, для силового трансформатора 110 кВ к данным технической диагностики и испытаний можно отнести следующие показатели:

  • хроматографический анализ газов (характеризует состояние масла),

  • потери холостого хода (характеризует состояние магнитопровода),

  • сопротивление изоляции (характеризует состояние твердой изоляции),

  • год выпуска трансформатора,

  • год выполнения капитального ремонта (характеризуют общее состояние обмоток) и т. д.

Показатели, используемые для анализа и принятия решений, хранятся в кубах не в виде простых таблиц, а в разрезах, представляющих собой основные категории системы оценки технического состояния (Рис. 8):

  • принадлежность объекта (к району электрических сетей (РЭС), ПС (ЭС)),

  • вид электросетевого оборудования,

  • время и пр.

В разработанной системе использование интеллектуального анализа с помощью OLAP-кубов дает возможность анализировать большие массивы информации и автоматически выявлять закономерности в исследуемых данных, учет которых поможет повысить качество принимаемых решений.




РЭС

Западный РЭС
Восточный РЭС
Южный РЭС