Файл: Диссертация на соискание ученой степени.docx

ВУЗ: Не указан

Категория: Диссертация

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 26.10.2023

Просмотров: 327

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).

Подсистема сбора данных



Подсистема формирования данных

База данных

36

Подсистема формирования знаний База знаний



Подсистема принятия решений





Протоколы испытаний
Паспортные данные

Модель оценки работоспособности элемента



Системы диагностики и датчики

Системы мониторинга

Системы АИИС КУЭ


Предварительная обработка данных
Данные об эксплуатации и ремонтах
Данные диагностики и испытаний
Данные мониторинга

Данные АИИС КУЭ

Оценка состояния элементов подобъекта

Модель оценки работоспособности подобъекта
Модель оценки работоспособности объекта

Оценка состояния подобъекта











Оценка состояния объекта



Альтернативы решения
Интеллектуальный анализ Подсистема вывода

Рисунок 6 Архитектура системы принятия решений

В качестве минимального набора исходных данных для определения состояния электросетевого объекта, как было описано в первой главе диссертационной работы, необходимы данные технического диагностирования рассматриваемого объекта.

В общем случае под базой знаний понимают совокупность состояний и

правил вывода, допускающих логический вывод и обработку данных 43, где состояние описывается следующей записью:

S N, K, I, L, M,

(7)


где N– наименование состояния; K– значение состояния, определяемое на численной или лингвистической шкале на базе функций принадлежности; I

степень принадлежности объекта электрической сети к состояниям работоспособности; L множество связей состояния с другими знаниями; M множество допустимых функций преобразований, операций и т. п. 44

На основе полученных оценок состояния выполняется анализ решений в подсистеме принятия решений. Результат в виде ранжированных альтернатив решения через подсистему вывода попадает на пользовательский интерфейс. Окончательный выбор остается за лицом, принимающим решение.

    1. Архитектурасистемыоценкитехническогосостояния

Механизм работы системы оценки технического состояния электросетевого оборудования составе системы принятия решений) требует отдельного рассмотрения, так как эффективность эксплуатации оборудования во многом зависит от ее архитектуры. Для выявления оптимальных решений по дальнейшей эксплуатации электросетевого оборудования необходимо определить не только оптимальную структуру системы оценки технического состояния, но и совокупность критериев, на основе которых будет выполняться эта оценка.

Архитектура системы оценки технического состояния электросетевого оборудования на подстанциях разработана в соответствии со структурой


системы транспорта и распределения электрической энергии. Согласно 45, 46 электрическая подстанция это установка, которая принимает, преобразует и распределяет электрическую энергию и состоит из трансформаторных конструкций и других преобразовательных устройств, а также управляющей системы, устройств распределения и прочих конструкций.

В рамках диссертационного исследования была разработана архитектура системы оценки технического состояния электрооборудования на ПС напряжением 35-220 кВ, которая организована таким образом, что задача оценки состояния ПС разбивается на ряд отдельных задач по оценке состояния каждого отдельного вида электросетевого оборудования этой ПС. В свою очередь оценка состояния каждого отдельного вида электросетевого оборудования разбивается на ряд подзадач по оценке состояния его основных элементов.

Таким образом, оценки состояния, формируемые в ходе решения подзадач, составляют показатели более высокого уровня обобщения, которые в свою очередь служат базой для задач следующего уровня иерархии. Другими словами, задачу оценки технического состояния электросетевого оборудования ПС можно охарактеризовать как задачу иерархической декомпозиции, в ходе которой для решения каждой из подзадач формируются свои адаптивные системы нейро-нечеткого логического вывода.

Интегральная оценка технического состояния ПС 35-220 кВ выполняется по совокупности оценок состояния простых объектов (подобъектов), таких как:

  • силовой трансформатор;

  • линии элетропередачи (воздушные и кабельные линии);

  • трансформатор собственных нужд;

  • реакторы;

  • система релейной защиты и автоматики (РЗИА);

  • выключатель;

  • разъединитель;

  • секции шин;

  • измерительные трансформаторы (тока и напряжения);

  • ограничители перенапряжения и пр.


Таким образом, математически оценку состояния ПС ( SS) можно представить в следующем виде:

SS TR OHL CL TSN R BUS TA TV

(8)

где TR- множество оценок состояния (ОС) силовых трансформаторов; OHL

  • множество ОС воздушных линий электропередачи; CL- множество ОС кабельных линий электропередачи; TSN- множество ОС трансформаторов собственных нужд; R- множество ОС реакторов; Q - множество ОС выключателей; QR- множество ОС разъединителей; BUS - множество ОС систем сборных шин; TA – множество ОС измерительных трансформаторов тока; TV множество ОС измерительных трансформаторов напряжения и т. д.

Для каждого простого объекта (подобъекта) производится своя оценка состояния по совокупности оценок состояния его элементов. Например, для силового выключателя это:

    • контактная система;

    • дугогасительная камера;

    • привод;

    • корпус;

    • вводы;

    • внутренняя изоляция;

    • блок управления.

Математически оценку состояния простого объекта силовой выключатель ( Q) можно представить в следующем виде:

Q CS DK MT B II CB

(9)

где CS- ОС контактной системы; DK- ОС дугогасительной камеры; M- ОС привода; T- ОС корпуса; B- множество ОС вводов; II - ОС внутренней
изоляции; CB- ОС блока управления и т. д.

Нейро-нечеткий логический вывод в системе оценки технического состояния электросетевого оборудования ПС формируется для оценки технического состояния элементов простого объекта и уже на базе совокупности оценок состояния его элементов формируется собственная оценка технического состояния простого объекта.

Внутри каждого вида электросетевое оборудование подразделяется на типы, для которых характерно многообразие марок с различными характеристиками 47,48.

Несмотря на такую разветвленную иерархию внутри каждого вида необходимость создавать отдельные структуры для каждого типа или марки оборудования в отдельности отсутствует. Достаточно выделить внутри каждого вида несколько базовых типов оборудования, принципиально отличающихся друг от друга по конструкции, и далее на основании решающего правила определять принадлежность оборудования к существующим типам при «входе» в систему оценки состояния.

Решающее правило это алгоритм, с помощью которого можно принимать решение о принадлежности объекта к классу по определенному множеству наборов признаков и соответствующему ему множеству решений

49, который в данном случае является методом распознавания образа типа оборудования. Разработка решающих правил для различных типов оборудования является отдельной задачей, требующей знаний в области теории распознавания образов и кибернетики, и в рамках данной диссертационной работы не рассматривается.