CC BY
25
3. Шалыто А. А. Программная реализация управляющих автоматов // Судостроительная промышленность. Сер. «Автоматика и телемеханика». 1991. Вып. 13, с. 41, 42. http://is.ifmo.ru/works/switch prr/
4. Поликарпова Н. И., Шалыто А. А. Автоматное программирование. 2008. — 167 с.
5. Jurij Silk, Borut Robic and Theo Ungerer «Asynchrony in parallel computing: From dataflow to multithreading» Institut Jozef Stefan, Technical Report CDS-97-4, September 1997.
6. Салибекян С.М., Панфилов П.Б. ОА-архитектура - новый подход к созданию объектных систем // Объектные системы - 2011: материалы III Международной научно-практической конференции (Ростов-на-Дону 10-12 мая 2011 г.) / Под общ. ред. П.П. Олейника. - Ростов-на-Дону, 2011. - С. 73-79 URL: http://obiectsystems.ru/files/Object Systems 2011 Proceedings.pdf
7. Салибекян С.М., Панфилов П.Б. Объектно-атрибутный подход к построению интеллектуальных систем // Нейрокомпьютеры: разработки и применение. 2011, №11 - с. 917.
8. Колесов Ю. Б., Сениченков Ю. Б. Моделирование систем. Динамические и гибридные системы. Учебное пособие. — СПб.: БХВ-Петербург, 2012. — 224 с.
9. Салибекян С.М., Панфилов П.Б. Формализация dataflow-модели вычислительного процесса. // Объектные системы - 2013: материал VII Международной научно-практической конференции (Ростов-на-Дону, 10-12 мая 2013 г.) / Под общ. ред. П.П. Олейника. - Ростов-на-Дону: ШИ (ф) ЮРГТУ (НПИ), 2013. - C. 87-93 URL: http://objectsystems.ru/files/2012/0bject Systems 2013 Proceedings.pdf
10. Салибекян С.М., Панфилов П.Б. Анализ языка с помощью объектно-атрибутной архитектуры вычислительной системы // Программная инженерия. №1, 2013 - стр. 9-16.
УДК 004.4'6
К ВОПРОСУ РАЗРАБОТКИ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ КОМПЛЕКСА ЭЛЕКТРОСЕТЕВОГО ОБОРУДОВАНИЯ ПЕРЕДАЮЩЕЙ ЭНЕРГОСИСТЕМЫ
Трусов Роман Евгеньевич, студент, Комсомольский-на-Амуре государственный технический университет, Россия, г. Комсомольск-на-Амуре, kreezzzfaqer@gmail.com
Горькавый Михаил Александрович, канд. тех. наук, доцент, Комсомольский-на-Амуре государственный технический университет, Россия, г. Комсомольск-на-Амуре, idpo@knastu.ru
Актуальность работы
Разрабатываемой имитационной модели комплекса электросетевого оборудования предстоит качественно оценивать потери электроэнергии в передающей энергосистеме, исходя из состояния текущего оборудования и влияния внешних факторов на него. Таким образом, используя полученные результаты и, зная, при каких условиях они были получены, станет возможным создание управленческого воздействия на саму систему с целью изменения состояния оборудования для повышения эффективности передающей энергосистемы. Внедрение такой системы в работу передающих энергетических компаний в перспективе сократит потери электроэнергии, возникающие из-за неоптимального использования или несвоевременного ремонта стационарного оборудования. Сокращение потерь затронет ранее открытый вопрос об энергосбережении [1], [2].
Цель работы
Основной целью работы являетс сформировать концептуальную модель комплекса электросетевого оборудования, основанную на классификации стационарного оборудования передающей энергосистемы.
Создание имитационной модели проходит в несколько этапов. В данной работе рассматриваются этапы классификации оборудования и разработка концептуальной модели.
61
Перед тем, как преступить к классификации оборудования, необходимо определить, что будет включено в классификацию, а что нет, то есть - определить границы моделирования. Полноценная энергосистема состоит из генератора, передающей системы и потребителя. Разрабатываемая модель охватывает только передающую энергосистему, фрагмент классификации которой представлена на Рисунке 1.
Рис. 2 - Фрагмент классификации электросетевого оборудования по их назначению
Опишем кратко представленный выше рисунок. Условно поделим всё электросетевое оборудование на электрические подстанции и линии передач, и учтём, что имеется дополнительное оборудование (крепления, распределяющие устройства и др.), которым на данном этапе создания модели можно пренебречь. Электрические подстанции содержат в себе повышающие трансформаторы (повышают напряжение перед отправкой тока по линии передач) и понижающие трансформаторы (понижают напряжение тока для передачи потребителю из линии передач). Линии передач делятся на воздушные и кабельные. Первые представляют собой стационарную опору, к которой с помощью траверс, изоляторов и арматуры соединяются кабели, и проходят над землей. Опоры линий передач бывают деревянными, железобетонными, композитными и металлическими. Разделение опор по материалу, из которого они состоят, поможет учесть некоторые дополнительные факторы, из-за влияния которых может снизить эффективность передающей энергосистемы (гниение деревянных опор, установленных в болотистой местности с влажностью, превышающей норму). Второй тип линий передач - кабельные линии передач. Их прокладывают либо в заранее построенные подземные коллекторы, либо непосредственно в грунт. Заранее построенный коллектор позволяет повысить прочность общей подземной конструкции, но значительно повышает стоимость прокладки кабеля. В то время, как более дешевый способ поместить кабель напрямую в грунт не дает нужной прочности и подвергает кабель физическим повреждениям.
Определив, какие элементы системы будут участвовать в разработке имитационной модели, можно приступить к концептуальному моделированию. Необходимо отметить, что, приступая и выполняя последующие этапы создания имитационной модели, нельзя исключать возвращения на прошлые этапы для усовершенствования их - таких итераций может быть достаточно много, и не следует слишком глубоко детализировать и усложнять модель.
Рис. 3 - Концептуальная модель электросетевого оборудования
Рассмотрим подробнее концептуальную модель, изображенную на Рисунке 2. Задающие и возмущающие воздействия в виде ряда значений поступают на вход объекта и впоследствии делятся между моделируемыми объектами. В блоках измерения происходит расчет необходимых для определения потерь значений, которые поступают в блоки агрегации потерь, основанные на нечеткой логике. Выходные значения из блоков агрегации потерь показывают, больше или меньше установленной нормы произойдут потери при условиях (факторах), поступивших на вход в объект. Блок формирования общей оценки создает единую оценку потерь, исходя из всех исходящих значений из блоков измерения потерь.
В перечень возмущающих воздействий входят: тип почвы, в которой установлена опора линий передач; влажность воздуха; тип погоды: дождь, сильный ветер, штиль; и др.
К перечню задающих воздействий относятся:
• Коллекторные сооружения: состояние тоннеля, глубина прокладки кабеля, состояние кабеля, доступность для обслуживания, протяженность, время обслуживания, кол-во времени до истечения срока эксплуатации;
• Безколлекторные: глубина прокладки кабеля, состояние кабеля, доступность для обслуживания, протяженность, время обслуживания, кол-во времени до истечения срока эксплуатации;
• Воздушные линии передач: состояние опоры, материал опоры, состояние кабеля, протяженность, кол-во времени до истечения срока эксплуатации.
Перечисленные выше воздействия разделяются между блоками измерения состояния оборудования.
Блоки агрегации потерь решено формировать на основе нечеткой логики. Иерархическая структура в каждом блоке агрегации будет выстроена аналогично структуре в предыдущей статье [3]. Такой подход позволит рационально использовать большое количество входных данных вместе со стохастическими данными, присущими имитационной модели, для расчета уровня потерь электроэнергии на основе установленных правил. Блок формирования оценки общих потерь использует значения уровня потерь из каждого блока агрегации потерь оборудования и формирует единую оценку состояния потерь электроэнергии - т.е. формирует первоначальную оценку уровня потерь.
Составленная классификация и концептуальная модель позволяют приступить к следующим этапам разработки имитационной модели комплекса электросетевого оборудования. В дальнейшем будут осуществлены следующие шаги по созданию
имитационной модели: формализация имитационной модели, программирование имитационной модели и испытание имитационной модели.
Литература
1. Болдырев, В.В. Системный подход к разработке контура управления инновационного проекта создания интеллектуальной системы энергосбережения / В.В. Болдырев, М.А. Горькавый // Сборник научных трудов XVIII Международной научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 2014. - С. 116-117.
2. Болдырев, В.В. Имитационная модель функционирования распределенной интеллектуальной системы энергосбережения с ограниченным количеством трудовых ресурсов/ В.В. Болдырев, М.А. Горькавый // Сборник научных трудов XIX Международной научно-практической конференции, - Санкт-Петербург, 2015. - С. 235-241.
3. Трусов Р.Е. Интеллектуальный модуль оценки эффективности работы команды инновационного проекта / Р.Е. Трусов, М.А. Горькавый // Современная наука: актуальные проблемы и пути их решения, Липецк, 2016. - С. 23-27.
УДК 004.652.3
ЗАЩИТА ИНФОРМАЦИИ В ОБЪЕКТНО-АТРИБУТНОЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ
СИСТЕМЕ12
Салибекян Сергей Михайлович, к.т.н., доцент Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики», Московский институт электроники и математики, Москва,
salibek@yandex.ru
В настоящее время развивается ОА-подход к организации структуры данных и вычислительного процесса. Данный подход реализует объектный принцип организации данных, однако данные имеют сетевую (графовую) структуру. Поэтому можно сказать, что ОА-структура данных относится к сетевому (графовому) типу базы данных (БД) [2], ОА-подход потребовал разработки новых методов защиты информации. Объектом защиты в ОА-системе является ОА-граф (база данных сетевого/графового типа). ОА-граф может содержать в себе не только информацию, но и программы (наподобие методов в объектно-ориентированной (ОО) парадигме). Сложность решения данной задачи состоит в том, что структура данных в ОА-БД может иметь любую топологию, а не только тип «дерева», как, например, в парадигме объектно-ориентированной (ОО). Объектом поиска в сетевой БД является либо одна запись, хранящаяся в узле графа, либо подграф. Поэтому для защиты информации в такой структуре не подойдут привычные методы, применяемые для реляционных баз данных [3] и ОО-БД [4].
Графовые БД развиваются достаточно динамично - появилось множество стандартов и программных продуктов, например: RDF, которая нашла достаточно широкое применение в Semantics Web, Neo4j [5] - сетевая БД, широко применяемая компаниями E-bay, Walmart, National Geographic, HP, CISCO и др. Графовая БД имеет неоспоримые преимущества перед реляционной в случае, когда необходимо работать со структурой данных, имеющей множество неструктурированных связей, и с данными, которые можно представить в виде диаграммы состояний переходов. Поэтому все это подтверждает актуальность данного научного направления, и вопросы защиты информации в графовых БД, в частности.
Теперь перечислим особенности ОА-принципа организации структуры данных, влияющие на принцип защиты информации. В вычислительной системе (ВС) в первую очередь требуется защищать от постороннего доступа информацию, которая может быть
12 Статья рекомендована к опубликованию в журнале "Прикладная информатика"
64
