Файл: Диссертация на соискание ученой степени.docx

Скачать файл
Заказать решение

ВУЗ: Не указан

Категория: Диссертация

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 26.10.2023

Просмотров: 319

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).


/(0,5 0,998 0,990 0,940 0,895 0,821 0,804 0,99 ...

0,3 0,001 0,001 0,004 0,003 0,002 0,001 0,001) 0,9999.

(5)


Значения вероятностей диагнозов представлены в Табл. 5.
В случае несоответствия всех диагностируемых признаков допустимым

значениям, то есть когда

K k12 k22 k32 k42 k52 k62 k72,

вероятность

нормального состояния крайне мала и согласно расчетам составляет:

PD1 / K 0,5 0,002 0,010 0,0600,105 0,179 0,1960,010 /

/(0,5 0,002 0,010 0,060 0,105 0,179 0,196 0,010  (6)
0,3 0,999 0,999 0,996 0,997 0,998 0,999 0,999) 0,04109.
Таблица 3 – Диагностическая матрица Байеса для ХАРГ



Признак
Диагноз

D1
D2
D3
D4

+
-
+
-
+
-
+
-


CH4

P(k11/D1)

P(k12/D1)

P(k11/D2)

P(k12/D2)

P(k11/D3)

P(k12/D3)

P(k11/D4)

P(k12/D4)


CO2

P(k21/D1)

P(k22/D1)

P(k21/D2)

P(k22/D2)

P(k21/D3)

P(k22/D3)

P(k21/D4)

P(k22/D4)


C2 H4

P(k31/D1)

P(k32/D1)

P(k31/D2)

P(k32/D2)

P(k31/D3)

P(k32/D3)

P(k31/D4)

P(k32/D4)


C2 H2

P(k41/D1)

P(k42/D1)

P(k41/D2)

P(k42/D2)

P(k41/D3)

P(k42/D3)

P(k41/D4)

P(k42/D4)


C2 H6

P(k51/D1)

P(k52/D1)

P(k51/D2)

P(k52/D2)

P(k51/D3)

P(k52/D3)

P(k51/D4)

P(k52/D4)


H2

P(k61/D1)

P(k62/D1)

P(k61/D2)

P(k62/D2)

P(k61/D3)

P(k62/D3)

P(k61/D4)

P(k62/D4)



CO

P(k71/D1)

P(k72/D1)

P(k71/D2)

P(k72/D2)

P(k71/D3)

P(k72/D3)

P(k71/D4)

P(k72/D4)

Таблица 4 – Диагностическая матрица Байеса для ХАРГ


Признак

Kj
Вероятности непревышения (+) и превышения (-) граничных

значений признаков для диагнозов Di

D1
D2
D3
D4

+
-
+
-
+
-
+
-

CH4
0,998
0,002
0,024
0,976
0,021
0,979
0,001
0,999

CO2
0,990
0,010
0,022
0,978
0,002
0,998
0,001
0,999

C2H4
0,940
0,060
0,044
0,956
0,004
0,996
0,004
0,996

C2H2
0,895
0,105
0,097
0,903
0,009
0,991
0,003
0,997

C2H6
0,821
0,179
0,032
0,968
0,003
0,997
0,002
0,998

H2
0,804
0,196
0,028
0,972
0,003
0,997
0,001
0,999

CO
0,990
0,010
0,026
0,974
0,002
0,998
0,001
0,999

Таблица 5 – Вероятности принадлежности
состояниям

Вероятности диагнозов PDi

D1
D2
D3
D4

0,5
0,1
0,1
0,3

Расчет вероятностей для других признаков представлен на Рис. 5. Из рисунка видно, что по результатам анализа при попадании пяти и более критериев оценки состояния силового трансформатора в допустимые диапазоны вероятность определения его состояния как нормального приближается к 100%. Такое оборудование функционирует нормально и не требует оперативного вмешательства, связанного с осмотром, ремонтом и заменой элементов.

При невыполнении требований по трем диагностируемым показателям вероятность принадлежности к нормальному состоянию резко снижается и сопровождается одновременным ростом вероятности принадлежности к

состоянию

D2 . Примером является одновременное отклонение показателей


COи СО2 за граничные значения, что соответствует комбинации показателей

K k12 k22 k32 k42 k52 k62 k72,

(Рис. 5а). При такой комбинации

показателей вероятностная принадлежность к

D1 составляет около 13%, а к


D2 – 87%.

Эта тенденция сохраняется – рост числа отклонений диагностируемых

показателей от нормы приводит к преобладанию негативных диагнозов, которые свидетельствуют о наличии дефекта в силовом оборудовании. Результаты, представленные на Рис. 5б, свидетельствуют об этом.

Для комбинации показателей

K k12 k22 k32 k42 k52 k62 k72,

(Рис. 5б) вероятность

D3 составляет 20%, а

D4 превышает 63%. Такое


состояние требует незамедлительного принятия мер по восстановлению или замене оборудования на электроэнергетическом объекте.

Проведенные расчеты наглядно свидетельствуют об адекватности использованного подхода к оценке состояния объектов электрической сети, но реализация системы оценки состояния электросетевого оборудования, основанная на таком подходе, требует большого объема предварительной информации, в том числе подразумевает, что априорное распределение известно до начала наблюдений. Другими словами, при использовании данного метода предварительно должна быть выполнена большая работа по анализу статистических данных и определению всех вероятностей.

Кроме того, одним из основных минусов метода Байеса является

«подавление» редко встречающихся диагнозов, что накладывает определенные ограничения на использование данного метода для оценки состояния электросетевого оборудования, так как процент отказа электросетевого оборудования достаточно мал, а следовательно, высока вероятность пропуска «редкого» диагноза.

В подтверждение сказанному следует заметить, что удельное число отказов трансформаторов в среднем составляет около 2 %, то есть около 5-

6 % парка могут иметь критические дефекты, ведущие к внезапным отказам 34.

Таким образом, несмотря на все безусловные достоинства существующих российских систем оценки состояния электросетевого оборудования, они имеют ряд существенных недостатков:

  1. ориентированы на решение конкретной задачи определенного собственника (под конкретные схемы, конкретное оборудование и т.п.) и, как правило, не могут использоваться на других объектах без серьезных переработок 35;

  2. используют разномасштабную информацию различной точности, что может приводить к недостоверности оценки 36;

  3. не учитывают динамику изменения критериев оценки технического состояния оборудования, то есть системы не обучаемы 37.

Все это свидетельствует о недостаточной универсальности современных российских систем оценки состояния оборудования. А ситуация, сложившаяся в электроэнергетике России, вынуждает не столько совершенствовать существующие, сколько искать новые методы моделирования таких систем

Другими словами, требуются новые инструментарии качественной и количественной оценки технического состояния электросетевого оборудования, обладающие следующими функциями:

  • сбор статистики о дефектах и отказах оборудования, ее анализ и поиск закономерностей;

  • использование различных методов диагностики и испытаний, включая применение информационных технологий, для определения оптимальных решений по эксплуатации и ремонту оборудования и/или управляющих воздействий;

  • поддержка внедрения информационных систем управления электросетевыми активами энергетических компаний;

  • возможность использования для решения задачи оценки технического состояния для различного электросетевого оборудования без серьезных переработок (универсальность);

  • учет изменения критериев оценки состояния оборудования с учетом эксплуатационного опыта (обучаемость).

Смотрите также файлы