Экспериментальные исследования мгновенных значений частоты промышленного напряжения в электрических сетях автономной энергосистемы Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

«вино сухой - купить - Краснодар». Слова после анализа представлены в виде их лемм, что позволяет распознавать слова в разных морфологических интерпретациях. По данной цепочке слов будет произведен запрос в базу знаний системы.

Каждому ответу в базе знаний прописана цепочка ключевых слов, по которым будет выведен этот ответ.

Например, ответ, содержащий адреса магазинов, где можно купить сухое вино в Краснодаре, доступен по последовательности ключевых слов «вино сухой -купить - Краснодар».

Данный ответ будет дан на запросы: «где купить сухое вино в Краснодаре», «в Краснодаре приобрести вино сухое», «достать вино сухое в Краснодаре», «в Краснодаре где можно купить вино сухое».

При поиске ответов последовательно проверяется каждое звено цепочки запроса. Так, для запроса: «В Краснодаре приобрести вино сухое», - последовательность ключевых слов будет «вино сухой - приобрести - Краснодар». В базе знаний есть только ответ по цепочке «вино сухой - купить - Краснодар». Эксперт, прописывающий ключевые слова для ответов, может принять решение, что слова: «купить», «приобрести», «достать» в данном случае являются синонимами.

Поэтому при поиске ответа на запрос: «в Краснодаре приобрести вино сухое», - сначала будет произведен запрос по словосочетанию «вино сухой», в базе знаний будет найдена цепочка с таким началом, теперь в этой цепочке будет производиться поиск второго слова - «приобрести», но его там нет, так как там установлено слово «купить». В этом случает система обращается в словарь синонимов данной цепочки и проверяет, есть ли там для слова «купить» синоним «приобрести». Если есть, то произойдет переключение на следующее звено цепи ключевых слов - «Краснодар». В нашем примере все слова запроса и цепочки ответа совпадут и будет выведен ответ.

Таким образом, во всех указанных выше вариантах запроса, несмотря на их различную формулировку, система даст один и тот же ответ, так как смысл у всех запросов идентичный.

Главным компонентом системы, осуществляющем выделение ключевых слов, является лингвистический анализатор. Лингвистический анализатор представляет собой многоуровневый преобразователь, состоящий из трех уровней пофразного представления текста - морфологического, синтаксического и семантического.

Каждый из уровней обслуживается массивом правил и определенными словарями. В результате анализа в системе происходят следующие преобразования: предложение на естественном языке - морфологическая структура - синтаксическая структура - семантическая структура - ключевые слова. Преимущество данного подхода над традиционным состоит в том, что обычные поисковые системы при анализе предложения не могут распределить ключевые слова в иерархическом порядке. При использование лингвистического анализатора эту проблему можно решить. Задача решается с использованием лингвистических процессоров системы www.aot.ru. На вход системы поступает предложение, а на выходе лингвистический анализатор строит его семантический граф.

После работы лингвистического анализатора в действие вступает алгоритм выделения ключевых слов, который по заданным правилам выделяет ключевые слова - как правило, это существительное/ словосочетание (подлежащее), затем глагол (сказуемое), обстоятельства и дополнения.

Предложенный подход к анализу текста позволяет точно находить ответы на вопросы независимо от их формулировки.

Испытания системы, разработанной для торговых предприятий, занимающихся оптовой и розничной продажей алкогольной продукции, доказали работоспособность предложенного метода.

7мая 2007 г.

Кубанский государственный технологический университет, г. Краснодар

УДК 621.317.7

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ МГНОВЕННЫХ ЗНАЧЕНИЙ ЧАСТОТЫ ПРОМЫШЛЕННОГО НАПРЯЖЕНИЯ В ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЕТЯХ

АВТОНОМНОЙ ЭНЕРГОСИСТЕМЫ

© 2007 г. В.Ф. Ермаков, В.С. Федоров

При разработке частотомера Ч3-90 на базе ЛУЯ-микроконтроллера [1] в нем была предусмотрена возможность фиксации мгновенных значений частоты промышленного напряжения в сетях 50 Гц на интервале 2,56 с. При этом в памяти устройства размещаются значения частоты за 128 периодов. После выполнения замера указанная информация считывалась

в персональный компьютер типа IBM PC и подвергалась дальнейшей обработке.

В мае 2007 г. с помощью частотомера Ч3-90 была получена регистрограмма частоты в электрических сетях автономной энергосистемы (рисунок), питающей газо-добывающий промысел и расположенный рядом с ним населенный пункт.

Результаты измерений частоты в электрических сетях автономной энергосистемы 6 х ПАЭС-2500

Номер отсчета Частота Номер отсчета Частота Номер отсчета Частота Номер отсчета Частота

1 49,983 33 49,978 65 49,980 97 49,988

2 49,990 34 49,983 66 49,980 98 49,985

3 49,988 35 49,980 67 49,978 99 49,983

4 49,988 36 49,978 68 49,978 100 49,988

5 49,990 37 49,980 69 49,980 101 49,990

6 49,890 38 49,980 70 49,983 102 49,985

7 49,848 39 49,980 71 49,980 103 49,985

8 49,980 40 49,978 72 49,980 104 49,990

9 49,983 41 49,978 73 49,983 105 49,983

10 49,975 42 49,978 74 49,980 106 49,985

11 49,980 43 49,980 75 49,985 107 49,988

12 49,980 44 49,978 76 49,983 108 49,988

13 49,983 45 49,978 77 49,983 109 49,985

14 49,978 46 49,978 78 49,983 110 49,990

15 49,975 47 49,978 79 49,985 111 49,988

16 49,983 48 49,983 80 49,983 112 49,990

17 49,978 49 49,978 81 49,985 113 49,988

18 49,983 50 49,978 82 49,983 114 49,990

19 49,980 51 49,980 83 49,983 115 49,990

20 49,983 52 49,975 84 49,985 116 49,993

21 49,985 53 49,978 85 49,985 117 49,988

22 49,978 54 49,980 86 49,983 118 49,990

23 49,980 55 49,978 87 49,983 119 49,990

24 49,983 56 49,978 88 49,983 120 49,988

25 49,973 57 49,975 89 49,988 121 49,988

26 49,985 58 49,980 90 49,983 122 49,995

27 49,980 59 49,983 91 49,988 123 49,990

28 49,978 60 49,975 92 49,983 124 49,995

29 49,980 61 49,978 93 49,983 125 49,988

30 49,985 62 49,983 94 49,985 126 49,993

31 49,978 63 49,978 95 49,985 127 49,990

32 49,980 64 49,975 96 49,980 128 49,988

50,00 49,97 49,95 49,92 49,90 49,87 49,85 49,82 49,80

1 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120 125

Отсчеты

Регистрограмма мгновенных значений частоты в автономной энергосистеме 6 х ПАЭС-2500

Энергосистема объединяет 6 передвижных газотурбинных установок ПАЭС-2500, имеющих мощность 2500 кВА. Суммарная мощность энергосистемы составляет 15 МВА.

Как следует из рисунка, частота в автономной энергосистеме, по сравнению с полученными ранее данными в энергосистемах ЕЭС России [2], является более стабильной.

В таблице приведены результаты измерений.

Литература

. Ермаков В.Ф, Федоров В.С. Частотомер промышленного напряжения // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. 2007. № 1. С. 63 - 64. . Ермаков В.Ф, Федоров В.С. Экспериментальные исследования мгновенных значений частоты промышленного напряжения в электрических сетях различных энергосистем // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. 2005. № 3. С. 25 - 31.

Южно-Российский государственный технический университет (Новочеркасский политехнический институт)

7 июня 2007 г.