CC BY
30
№ Энёрг^тика
Структурная схема, соответствующая системе уравнений (23) в случае регулирования расхода представлена на рис., е.
По предлагаемой методике для различных объектов регулирования могут быть записаны уравнения, которые удобны для получения структурных моделей при построении, исследовании, выборе регуляторов и их настроек в системах контуров управления мощностью котла, разряжения газов, температуры перегретого пара, питания, горения.
библиографический список
1. Профос П, Регулирование паросиловых установок - М.: Энергия, 1967. - 368 с.
М.П.Дунаев
Интеллектуальная консультирующая система
Массовый характер развития автоматизированного электропривода усложняет стоящую перед специалистами проблему его контроля и наладки. Решение этой проблемы вручную людьми-экспертами не всегда эффективно вследствие трудоемкости и длительности данной процедуры. Эксперты вынуждены тратить свое время не только на интеллектуальную работу по поиску неисправностей, но и на рутинные операции (работа со справочниками, нормативной литературой и т.п.). Следует также принять во внимание, что число хороших экспертов-наладчиков весьма ограничено и нужного специалиста может просто не оказаться поблизости.
Большинство существующих электроприводов, в том числе самых современных, не оборудованы диагностическими системами, Встроенные же автоматические средства контроля и поиска неисправностей, имеющиеся у ряда систем АЭП или поставляемые отдельно, приводят к резкому увеличению стоимости и зачастую неоправданному усложнению объекта контроля.
Как правило, есть стандартная последовательность (программа) действий, предпринимаемых при наладке определенного типа АЭП. Однако эффективность этой программы, определяемая затраченными средствами и временем, ограничена, особенно при диагностировании АЭП. Пытаясь преодолеть этот недостаток, опытные инженеры используют эвристические приемы и методы наладки, которые трудно или невозможно найти в стандартных программах. К сожалению, опыт и приемы работы лучших инженеров-наладчиков оказываются необобщенными и драгоценные знания не сохраняются и не приумножаются.
Решить проблемы повышения эффективности наладки, аккумулирования и распространения опыта лучших наладчиков, автоматизации рутинных процедур, обучения начинающих специалистов и студентов соответствующих специальностей может внедрение современных информационных технологий, в том числе применение методов инженерии знаний, которые положены в основу создания экспертных систем (ЭС).
С этой целью была создана экспертная система ЭСНЭП, облегчающая труд инженеров-наладчиков электропривода и пригодная для обучения студентов соответствующих специальностей.
В поисках решения задачи ЭС осуществляет запрос фактов, описывающих конкретную проблемную ситуацию, Получив ответы, ЭС пытается вывести заключение (рекомендацию). Эта попытка выполняется механизмом вывода. Пользователь может запросить объяснение заключений ЭС, Качество экспертных заключений определяется величиной базы знаний и мощностью механизма вывода [1].
Основной и наиболее сложной задачей при создании ЭС является разработка ее базы знаний. Источниками знаний в данном случае служат обобщающие технические справочники по наладке автоматизированных электроприводов и технические отчеты пус-ко-наладочных управлений Урала и Восточной Сибири [2,3], а также знания экспертов (специалистов кафедры электропривода Иркутского государственного технического университета).
АЭП состоит из трех частей - двигателя (электрической машины), силового полупроводникового преобразователя и системы управления. В соответствии с этой структурой проектировалась база знаний системы. В экспертной системе ЭСНЭП рассматриваются девять устройств: машина постоянного тока (МПТ), асинхронный двигатель (АД), синхронная машина (СМ), управляемый выпрямитель (УВ), широтно-импульсный преобразователь (ШИП), частотно-импульсный преобразователь (ЧИП), регулятор напряжения (РН), преобразователь частоты (ПЧ) и двухконтурная система подчиненного регулирования (СУ).
Для представления знаний в ЭС чаще всего используется продукционная модель [1,4], т.е. модель, основанная на правилах. Широкое распространение основанной на правилах архитектуры ЭС объясняется следующими причинами:
индивидуальные правила часто отражают способ оформления экспертами собственной эвристики для решения проблемы;
правила являются естественными модулями и, подобно любой модульной структуре, обеспечивают простую модификацию системы;
несложно заставить компьютер выполнять автоматические рассуждения с помощью правил;
если представление знаний основано на правилах, ЭС легко может дать связный отчет в своих действиях.
В общем виде правило описывается как А~=> В,
т.е; представляет собой продукцию, интерпретирующуюся в основном так: "Если выполнено условие А, причиной неисправности может быть В".
Успех разработки ЭС во многом обеспечивается удачным выбором инструментальных средств. Инструментальная среда (ИС) для разработки ЭС должна
включать:
средства, реализующие различные способы представления знаний;
средства интегрированного представления знаний в виде нескольких взаимодействующих баз;
средства обработки данных, глубоко интегрированные со средствами разработки интеллектуальных ЭС;
средства получения знаний от экспертов для их помещения в базу знаний экспертной системы.
Анализ инструментальных средств показал, что инструментальными системами, наилучшим образом удовлетворяющими указанным требованиям, являются интегрированные инструментальные среды GURU и EXSYS,
В качестве примера рассмотрим построение базы знаний для наладки YB.
Структура базы знаний для наладки УВ
__
База знаний структурирована согласно особенно-стям преобразователя и представляет собой наборы правил, каждый из которых обеспечивает проверку функционирования отдельных блоков УВ. Данные наборы правил можно условно коррелировать с этапами программы наладки преобразователя, принимая, однако, во внимание, что связь между ними не является жесткой, а зависит от результатов предварительных интегральных проверок. Таким образом, общая база знаний системы включает следующие наборы правил:
предварительной проверки УВ (выяснение возможности подключения преобразователя к питающей сети);
общей проверки системы управления (проверка соответствия выходных сигналов системы управления заданным параметрам);
проверки параметров блока питания системы управления (проверка соответствия выходного напря-> жения блока номинальному значению и т.п.);
проверки блоков системы управления; проверки входной цепи преобразователя; проверки силовой схемы преобразователя.
Структура базы знаний ЭС наладки УВ показана на рисунке.
База знаний ЭС для наладки УВ формализована структурными логическими выражениями вида
с, (Л А с2 и) л.... л С,_, (Л А с, (/) => йк
или
с, (Л V С2 и) V.... V см (Л V с, Сл => Ок, где СДУ) - независимые (задаваемые) или зависимые (выводимые) логические переменные; у - фикси-
, АЖГлазунова, И,Н.Колосок
рованное значение логической переменой, ] с [ОД]; Вк - экспертные оценки (реплики ЭС),
Прототип ЭС создан в интегрированной инструментальной среде ЕХБУБ и использует встроенный механизм вывода.
В настоящее время экспертная система ЭСНЭП находится на стадии исследовательского прототипа, способна распознавать отдельные неисправности и обнаруживать ошибки монтажа узлов АЭП. База знаний системы содержит более 500 правил. На локализацию неисправностей реальной схемы АЭП затрачивается от 1 до 3 часов. Переход к промышленному образцу ЭС связан с расширением базы знаний системы, а также с включением в нее новых типов объектов контроля.
Экспертная система для наладки АЭП применяется для обучения студентов специальности 1804 «Электропривод и автоматика промышленных установок и технологических комплексов» на кафедре электропривода и электротранспорта ИрГТУ.
Библиографический список
1. Джексон П. Введение в экспертные системы: Пер, с англ. - М.: Вильяме, 2001. - 624 с,
2, Наладка комплектных тиристорных электроприводов с естественным воздушным охлаждением (КТЭ ЕВО) // Сб, учебных материалов. Под ред, Б.И.Андрюкова. - А: ВНИИПЭМ, 1985. - Вып. 9. - 127 с.
3. Комплектные тиристорные электроприводы / Под ред. В.М.Перельмутера. - М,: ЭАИ, 1988, - 319 с,
4, Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем, - СПб: Питер, 2000, - 384 с.
Организация обучающего задачника для нейросетевого прогнозирования электрической нагрузки
Для эффективного управления электроэнергетической системой (ЭЭС) необходима полная и точная информация о ее текущем состоянии, получаемая на основе телеизмерений (ТИ) и телесигналов (ТС), Поскольку узловые нагрузки контролируются лишь у небольшого числа потребителей, важная роль при оперативном управлении ЭЭС отводится задаче краткосрочного прогнозирования узловых нагрузок с интервалом упреждения до нескольких часов. Знание краткосрочных прогнозов позволяет диспетчерскому персоналу осуществлять оперативную корректировку режима.
Краткосрочное прогнозирование нагрузки необходимо при введении двухставочных тарифов при взаи-
морасчетах с субъектами ФОРЭМ, когда при превышении заявленной по договорам с субъектами рынка и в частности с РАО ЕЭС России мощности, на региональные энергетические компании накладываются штрафные санкции.
Точность краткосрочного прогноза нагрузок существенно влияет на экономичность загрузки генерирующего оборудования и как следствие на стоимость электроэнергии. Недооценка нагрузки может привести к снижению резервов, что, в свою очередь, ведет к росту стоимости электроэнергии из-за использования дорогого пикового оборудования или покупки мощности от соседних производителей по высокой цене. Завышенный прогноз нагрузки может привести к необос-
