Газовая вихревая ветроэнергетическая энергосберегающая установка для электроснабжения привода газоперекачивающего агрегата Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

Математические методы моделирования, управления и анализа данных

го более предпочтительными в смысле интерпретации результатов).

Проведенные численные исследования показали, что задача многокритериального поиска эффективно решается с помощью метода многокритериальной оптимизации - SPEA (Strength Pareto Evolutionary Algorithm). Данный метод наиболее полно и равномерно описывает множество эффективных решений за счет применяемых механизмов кластеризации и ниширования, а также позволяет априорно задать предпочтительное для ЛПР число получаемых альтернатив. Такие свойства предложенного метода выгодно выделяют его на фоне множества других традиционных подходов к решению задачи многокритериальной оптимизации.

Работоспособность и эффективность предложенного подхода продемонстрирована на пред-

ставительном множестве тестовых задач и при решении практических задач.

Предложенный подход позволяет значительно увеличить интерпретируемость получаемых в ходе исследования решений, что достигается за счет введения множества дополнительных критериев, учитывающих предпочтения ЛПР. Как следствие -существенно повышается эффективность процесса принятия решения, так как легко интерпретируемая информация позволяет увеличить скорость и качество восприятия полученных о системе сведений. Более того, так как в ходе исследования получается не одно, а множество решений (Парето-оптимальных), ЛПР не ограничен описательными возможностями применяемого алгоритма анализа данных и получает различные представления знаний, потенциально отражающие разные аспекты исследуемой системы.

T. N. Gonchar, S. A. Sopov Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev, Russia, Krasnoyarsk

THE ALGORITHM OF MULTIOBJECTIVE GENETIC PROGRAMMING FOR KNOWLEDGE EXTRACTION PROBLEM

The data analysis problem in a field of decision making support is discussed. The new knowledge extraction method with symbolic representation is proposed.

© Гончар Т. Н., Сопов С. А., 2009

УДК 621.548.4

А. А. Горшкалев, С. А. Журавлев, А. В. Кривцов, Е. А. Сайгаков

Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С. П. Королева, Россия, Самара

ГАЗОВАЯ ВИХРЕВАЯ ВЕТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКАЯ ЭНЕРГОСБЕРЕГАЮЩАЯ УСТАНОВКА ДЛЯ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ ПРИВОДА ГАЗОПЕРЕКАЧИВАЮЩЕГО АГРЕГАТА

В настоящее время для передачи газа по магистралям широко используются газотурбинные установки. Но для обеспечения их работы требуется электроэнергия. Поставлена задача создания энергосберегающей технологии обеспечения электроэнергией электропривода газоперекачивающего агрегата (ГПА). Для обеспечения постоянства работы ветроэнергетических установок необходимо обеспечение постоянного потока воздуха. Рассматривается возможность создания энергосберегающей технологии использования тепловой энергии выхлопных газов ГПА.

В настоящее время для передачи газа по магистралям широко используются газотурбинные установки. Такие газоперекачивающие агрегаты (ГПА) устанавливают на различных участках магистрали, и для обеспечения их работы требуется электроэнергия. Средняя потребляемая мощность одной установки составляет величину около 150 кВт.

В связи с постоянно растущими тарифами на энергоресурсы и необходимостью обеспечения автономной эксплуатации таких систем, встает задача создания энергосберегающей технологии обеспечения электроэнергией электропривода ГПА. Для решения данной задачи могут использоваться различные энергосберегающие технологии, среди которых в последнее время предпоч-

Решетневские чтения

тение отдается альтернативным и нетрадиционным способам получения энергии (например, энергия ветра). Однако особенности российского климата останавливают широкое применение таких энергетических установок. Для обеспечения постоянства работы ветроэнергетических установок необходимо обеспечение постоянного потока воздуха (сжатого газа). Источниками сжатого рабочего тела обычно являются компрессоры, вентиляторы и другие нагнетательные устройства, которые для своей работы требуют затрат электроэнергии. Однако проблему обеспечения сжатым рабочим телом можно решить за счет использования струи выхлопных газов газотурбинной установки, работающей для перекачки газа. Таким образом, существует возможность создать энергосберегающую технологию использования тепловой энергии выхлопных газов ГПА.

Применение данной технологии повысит общий КПД установки за счет попутной регенера-

ции тепла выходящих газов. По сравнению с другими способами получения энергии альтернативными методами за счет возобновляемых источников энергии, данная технология отличается простотой конструкции и ее сравнительно невысокой стоимостью.

В настоящее время проводится математическое моделирование процессов протекающих в ветроэнергетических установках с помощью программного комплекса АКБУБ [1], что позволит сократить время, затрачиваемое на доводочные работы, и тем самым ускорить выпуск готовой продукции и снизить ее стоимость.

Библиографический список

1. Батурин, О. В. Расчетное определение характеристик элементарных лопаточных венцов турбины / О. В. Батурин, В. Н. Матвеев. Самара : Самар. гос. аэрокосмич. ун-т, 2007.

A. A. Gorshkalev, S. A. Zhuravlev, A. V. Krivtsov, E. A. Sajgakov Samara State Aerospace University named after academician S. P. Korolyov, Russia, Samara

GAS VORTICAL WIND-DRIVEN POWER SAVING PLANT FOR THE ELECTRICAL SUPPLY OF DRIVE GAS BLOWER

Nowadays gas-turbine installations are widely used to transfer gas on highways. But for maintenance of their work the electric power is required. A task to create a power saving technology for maintenance an electric drive of a gas blower with the electric power was set. For maintenance of a constancy of work wind-energetic installations the presence of a constant stream of air is necessary. There is a possibility to create a power saving up technology of usage of thermal energy of exhaust gases gas blower.

© Горшкалев А. А., Журавлев С. А., Кривцов А. В., Сайгаков Е. А., 2009

УДК 519.8

Я. И. Демченко

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск

О НЕКОТОРЫХ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИХ ОЦЕНКАХ КРИВОЙ РЕГРЕССИИ

Рассматривается задача идентификации многомерных статических процессов в условиях непараметрической неопределенности. Приводятся некоторые новые робастные непараметрические оценки кривой регрессии и результаты численного моделирования.

Во многих прикладных исследованиях свойств и характеристик реальных процессов важным является восстановление соответствующих стохастических зависимостей по результатам наблюдений входных-выходных переменных объекта. На практике чаще всего используется предварительная параметризация (выбор модели с точностью до параметров) с последующим его оцениванием.

В условиях непараметрической неопределенности в качестве априорной информации принимаются качественные свойства исследуемого процесса, в частности однозначность истинных характеристик последнего, т. е. у(?) = F(x(t), X ()).

Пусть у) - случайная величина со значениями в пространстве Ос Rn+1, а p(x, у) - плотность распределения двумерной случайной величины