CC BY
61
К ВОПРОСУ О РАЗРАБОТКЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДСИСТЕМЫ ВЫЯВЛЕНИЯ ПРИЧИН НЕИСПРАВНОСТЕЙ В АСКУЭ
© Бабочиев О.Р.*
Северо-Кавказский горно-металлургический институт (государственный технологический университет), г. Владикавказ
В данной статье проведен анализ Автоматизированных систем контроля и учета энергоресурсов и рассмотрены вопросы актуальности разработки интеллектуальной подсистемы выявления причин неисправностей оборудовании в АСКУЭ.
Ключевые слова: искусственная нейронная сеть, АСКУЭ, энергетика, канал связи, подсистема.
В распределительных электросетевых компаниях, занимающихся транспортировкой электроэнергии, лежит большая ответственность за обеспечение потребителей энергией. Одна из ключевых задач транспортной компании - максимально полно учитывать и контролировать все расходы электроэнергии. Выполнить в полной мере вышеперечисленные задачи можно, благодаря внедрению и дальнейшей эксплуатации автоматизированных систем контроля и учета энергоресурсов.
Автоматизированная система контроля и учета энергоресурсов (АСКУЭ) представляет собой систему энергоучета, позволяющую производить учёт потребления электроэнергии и тепла на объектах жилого, коммерческого и производственного назначения. Системы могут учитывать потребление энергоресурсов на уровне дома, районов, города, населенного пункта с единым диспетчерским и финансовым центрами [1].
Главным достоинством системы АСКУЭ является способность использования информации о потреблении энергоресурсов для выявления недочетов.
Основой автоматизированных информационно-измерительных систем служит измерительно-вычислительный комплекс (ИВК), он устанавливается в местах сбора и обработки информации с подстанций, электростанций, энергосистем, промышленных предприятий [2].
Основными функциями АСКУЭ являются:
- прием и обработка измерительной информации от интеллектуальных средств измерений;
- регистрация принятой информации с привязкой к астрономическому времени;
- ведение архива результатов измерений;
* Лаборант, аспирант кафедры «Информационные системы в экономике».
268 ЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ: АНАЛИЗ ТЕНДЕНЦИИ И ПЕРСПЕКТИВ РАЗВИТИЯ
- преобразование измерительного материала и его отправка в другие системы;
- обеспечение оперативного доступа к текущей и архивной измерительной информации в виде таблиц и графиков, отображаемых на экране монитора с возможностью вывода на печать.
На сегодняшний день существуют множество программных продуктов, предназначенных для сбора информации и контроля потребления электроэнергии. Наиболее распространенные системы представлены в статье. К ним относятся: Альфа Центр, Пирамида, Энергосфера.
Система «Альфа Центр» позволяет удовлетворить потребности в АИИС КУЭ потребителей с любым количеством точек учета, от потребителя с несколькими счетчиками, вплоть до распределенных предприятий высокого уровня, имеющих несколько сот объектов и пользователей. Система позволяет отображать характер расхода с любой необходимой степенью детализации, либо подавать информацию в общем виде. АИИС на базе «Альфа ЦЕНТР» работают в энергосистемах (на электростанциях, подстанциях, сетях), на железных дорогах, на промпредприятиях, предприятиях ЖКХ и пр. [3].
Система «Пирамида» может применяться для создания АИИС на предприятиях генерирующих и сетевых компаний, на промышленных и других предприятиях, может использоваться для коммерческого учета и технического учета электропотребления, а также для автоматизации учета электроэнергии в жилищно-коммунальном и бытовом секторе. ИИС «Пирамида» обладает очень удобным инструментом по контролю отсылки отчетов и обработки ответов, присылаемых ОАО «Администратор торговой системы».
Система «Энергосфера» обеспечивает максимальный в России перечень поддерживаемых приборов учета (более 100 позиций). Обеспечивает открытый интерфейс разработки экранных и отчетных форм, а так же целый ряд решений по межсерверному обмену со смежными ИС и развитый инструмент по планированию и контролю выполнения плановых значений потребления. В АСКУЭ «Энергосфера» встроены специализированные мастера расчета потерь и поиска причин небаланса в системе. «Энергосфера» -комплексная система управления энергоресурсами.
Автоматизированные системы контроля и учета энергоресурсов имеют схожую структуру, обычно состоящую из четырех уровней (рис. 1).
На уровне первичных измерительных приборов осуществляется измерение параметров энергоучета потребителей по точкам учета. На втором уровне, представляющим из себя устройства сбора и подготовки данных, специализированные измерительные системы осуществляют измерительных данных с первичных измерительных приборов, накапливают, обрабатывают и передают эти данные на уровни выше. Третий уровень включает в себя персональный компьютер или сервер центра сбора и обработки данных со специализированным программным обеспечением. На третьем уровне
Информационно-коммуникационные технологии в управлении предприятием
269
происходит сбор и обработка данных, поступающих с устройств сбора и подготовки данных и на их основе происходит итоговая обработка с последующим анализом результатов. Четвертый уровень предполагает наличие сервера с необходимым программным обеспечением. На четвертом уровне происходит сбор данных с персональных компьютеров и осуществляется анализ полученной информации с последующим принятием, на основе полученных результатов, управленческих решений [4].
Как уже отмечалось ранее, одной из главных задач систем учета электроэнергии является точное и своевременное получение достоверных данных с приборов.
Проведенный анализ рассматриваемых АСКУЭ выявил недостатки в их функционировании, в части обнаружения и устранения неисправностей в каналах связи и контроллерах сбора первичной информации.
Так, в случае отсутствия по какой-либо причине данных со счетчиков в АСКУЭ, оператор, в обязанности которого входит, контроль полноты и своевременности получаемых данных, определяет возможные причины проблем. Разобравшись в причинах, он принимает ряд мер, направленных на исправление неисправности, в случае отрицательного результата, оператор вызывает к месту возникновения инцидента, ремонтную бригаду, что влечет за собой существенные финансовые затраты, особенно если подстанция на-
270 ЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ: АНАЛИЗ ТЕНДЕНЦИИ И ПЕРСПЕКТИВ РАЗВИТИЯ
ходится в отдаленном районе. Зачастую возникающие проблемы не требуют непосредственного выезда бригады и могут устраняться дистанционно, но для этого необходимо знать характер неисправностей и возможную причину.
На основании рассмотренного выше примера, хотелось бы остановиться на последствиях подобного рода ситуаций. К таковым можно отнести:
- Затраты времени на поиск причин неисправности оператором.
- Затраты на выезд группы к месту возникновения неисправности.
- Невозможность точного определения причин неисправности и как следствие неточное определение состава ремонтной бригады, каждая из которых специализируется на устранении определенных проблем.
- Формирование отчетов об отпуске электроэнергии на основании неполной картины данных.
В сложившейся ситуации несомненную актуальность приобретает разработка интеллектуальной подсистемы выявления причин неисправностей. Разрабатываемая подсистема поможет автоматизировать процесс устранения причин неисправностей в электроэнергетическом оборудовании, а в случае невозможности устранения проблем, с максимальной долей вероятности, определять причины.
На основании получаемой от подсистемы информации, оператор сможет без труда реализовать комплекс мер по устранению причин отсутствия данных с измерительных приборов, существенно сократить время на поиск возможных причин, а также снизить финансовые затраты.
Предлагаемая подсистема будет реализовываться на основе методов интеллектуального анализа данных, в частности искусственных нейронных систем. Искусственная нейронная сеть - математическая модель, а также её программная или аппаратная реализация, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей - сетей нервных клеток живого организма.
У нейронных сетей много важных свойств, но ключевое из них - это способность к обучению. Обучение нейронной сети в первую очередь заключается в изменении «силы» синаптических связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что в случае успешного обучения сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также неполных и / или «зашумленных», частично искаженных данных [6].
На рис. 2 представлена стандартная схема нейронной сети прямого распространения.
Нейроны организованы в слои. Входной слой служит для ввода значений входных переменных. Каждый из скрытых и выходных нейронов соединен со всеми элементами предыдущего слоя. Можно было бы рассмат-
Информационно-коммуникационные технологии в управлении предприятием
271
ривать сети, в которых нейроны связаны только с некоторыми из нейронов предыдущего слоя; однако, для большинства приложений сети с полной системой связей предпочтительнее [7].
Рис. 2. Схема нейронной сети прямого распространения
К достоинствам искусственных сетей можно отнести:
- Решение задач при неизвестных закономерностях.
- Устойчивость к шумам в входных данных.
- Способность адаптации к изменениям окружающей среды.
- Высокое быстродействие.
- Отказоустойчивость при аппаратной реализации нейронной сети.
Исходя из вышеперечисленной информации в полной мере характеризующей искусственные нейронные сети как современный, эффективный и надежный метод, позволяющий решать широкий круг поставленных задач и проведенного анализа систем АСКУЭ безусловна актуальность разработки интеллектуальной подсистемы выявления причин неисправностей электроэнергетического оборудования АСКУЭ.
* * *
На основании проведенного анализа для сокращения времени поиска причин неисправностей оператором, точного определения состава ремонтной бригады, а также целесообразности ее выезда на место возникновения неисправностей, получения достоверных данных с приборов учета, для корректного формирования отчетов о потреблении электроэнергии, в статье предложена идея разработки интеллектуальной информационной подсистемы выявления причин неисправностей оборудования АСКУЭ, основанной на применении метода искусственных нейронных сетей.
272 ЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ: АНАЛИЗ ТЕНДЕНЦИИ И ПЕРСПЕКТИВ РАЗВИТИЯ
Список литературы:
1. Информационный ресурс «Wikipedia» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://m.wikipedia.org/wiki/Автоматизированная_система_
контроля_и_учёта_энергоресурсов (дата обращения: 18.09.2014).
2. Информационный ресурс «Enargys, энергосбережение для народа» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://enargys.ru/askue-preimushhe-stva-primenenie/ (дата обращения: 20.09.2014).
3. Информационный ресурс «Интернет - портал сообщества ТЭК Ener-gyLand.info» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.energy-land.info/analitic-show-42641 (дата обращения: 25.09.2014).
4. Информационный ресурс «ЭНЕРГОУЧЕТ» [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://eu.sama.ru/askue.html (дата обращения: 25.09.2014).
5. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс: пер. с англ. - 2-e изд. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. - 1104 с.
6. Информационный ресурс «Портал искусственного интеллекта» URL: http://www.aiportal.ru/artides/neural-networks/neural-networks.html (дата обращения 15.10.2014)
7. Информационный ресурс «StatSoft Электронный учебник по статистике» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.statsoft.ru/ho-me/textbook/modules/stneunet.html (дата обращения: 15.10.2014).
РОЛЬ И МЕСТО ИНФОРМАЦИИ В ПРОЕКТИРОВАНИИ И УПРАВЛЕНИИ СТРОИТЕЛЬСТВОМ
© Селютина Л.Г.* *, Сушко А.И.*
Санкт-Петербургский государственный экономический университет, г. Санкт-Петербург
В статье рассматривается роль информации в проектировании и управлении строительством. Подчеркивается необходимость применения системного подхода к решению проектных и строительных задач. Отмечается важность использования современной информации в проектировании строительных объектов с целью получения конечного результата в виде строительной системы в целом, а не отдельных ее элементов.
Ключевые слова информация, системный подход, проектирование, строительство.
* Профессор кафедры Организации и управления в строительстве, доктор экономических наук, профессор.
* Магистрант кафедры Организации и управления в строительстве.
