CC BY
62
УДК 621.311.25:519.816
Буданов Павло Феофанович, канд. техн. наук, доцент кафедри електроенергетики Чернюк Артем Михайлович, канд. техн. наук, доцент кафедри електроенергетики Бровко Костянтин Юршович, астрант кафедри електроенергетики Солод Катерина Андривна, мапстрантка кафедри електроенергетики Руденко Тетяна Петрiвна, мапстрантка кафедри електроенергетики
Украшська iнженерно-педагогiчна академiя, м. Харкав, Украша. Вул. Ушверситетська 16, м. Харкав, Укра1на, 61003
МОДЕЛЮВАННЯ НЕШТАТНИХ АВАР1ЙНИХ СИТУАЦ1Й НА ЕНЕРГООБ'СКТАХ НА ОСНОВ1 ФРАКТАЛЬНО-КЛАСТЕРНОГО ШДХОДУ
У cmammi pозглянуmi тдходи до моделювання тформацтного простору технологiчного процесу на енергооб'ектах для контролю в реж-UMi реального часу динамжи змти характеристик технологiчних napcrnempie i виявлення нештатних авартний ситуацт при pi-знихрежимах функщонування на енергооб'ектах Ключовi слова: тформацтний npосmip, кластер, ознаки aвapiйносmi.
Буданов Павел Феофанович, канд. техн. наук, доцент кафедры электроэнергетики Чернюк Артём Михайлович, канд. техн. наук, доцент кафедры электроэнергетики Бровко Константин Юрьевич, аспирант кафедры электроэнергетики Солод Екатерина Андреевна, магистрантка кафедры электроэнергетики Руденко Татьяна Петровна, магистрантка кафедры электроэнергетики
Украинская инженерно-педагогическая академия, г. Харьков , Украина. Ул. Университетская 16, г. Харьков, Украина, 61003
МОДЕЛИРОВАНИЕ НЕШТАТНЫХ АВАРИЙНЫХ СИТУАЦИЙ НА ЭНЕРГООБЪЕКТАХ НА ОСНОВЕ ФРАКТАЛЬНО-КЛАСТЕРНОГО ПОДХОДА
В статье рассмотрены подходы к моделированию информационного пространства технологического процесса на энергообъектах для контроля в режиме реального времени динамики изменения характеристик технологических параметров и выявления нештатных аварийный ситуаций при различных режимах функционирования на энергообъектах.
Ключевые слова: информационное пространство, кластер, признаки аварийности.
Budanov Pavlo Feofanovich, Ph.D., associate professor of department of electroenergy
Chernyuk Artem Mikhaylovich, Ph.D., associate professor of department of electroenergy
Brovko Kostyantyn Jurevich, graduate student of department of electroenergy
Solod Kateryna Andreevna, candidate for a Master's degree of department of electroenergy
Rudenko Tetyana Petrovna, candidate for a Master's degree of department of electroenergy
Ukrainian engineer-pedagogical academy, Kharkov, Ukraine. Universitetskaya str. 16, Kharkov, Ukraine, 61003
DESIGN OF NONPERMANENT EMERGENCY SITUATIONS ON ENERGYOBJECTS ON BASIS
OF FRACTAL-CLUSTER APPROACH
In the article, going is considered near the design of informative space of technological process on energyobjects for control real-time of dynamics of change of descriptions of technological parameters and exposure nonpermanent emergency to the situations at the different modes of functioning on energyobjects. Keywords: informative space, cluster, signs of accident rate.
Вступ
В процес експлуатацп сучасних АЕС рееструеться до десятка тисяч р1зних технолопчних параметр1в i сигнал1в апаратури, даних про стан елеменпв устаткування [4]. Основний недолш сучасно'1 рееструючо'1 апаратури в тому, що даш, яю поступили, тобто параметри про стан технолопчного процесу, проходять тшьки етап порiвняння значень з допустимими нормованими значеннями, i вказана шформащя рщко накопичуеться i майже школи не аналiзуеться в наступному.
Як показано в дослщженнях [7], параметри, що поступають, про технолопчний процес часто мютять важливу, з точки зору забезпечення безпеки i надшносп, шформацш про процеси, що протшають в установщ. Аналiз ряду нештатних ситуацш, що сталися на об'ектах
ядерно'1 енергетики, показав, що розвиток нештатно! аваршно'1 ситуацп можна було виявити на раннiй стадп по змЫ зв'язкiв i характерних ознак в параметрах, яю поступають. Проте, ця важлива шформащя прихована, замаскована перешкодами i чинниками, що заважають, розподiлена по великому числу параметрiв. Витягання тако! шформацп може принести значну користь для забезпечення безпечно! експлуатацп i проведення техшчно'1 дiагностики.
Сучаснi методи дiагностики i обробки шформацп, такi як «Метод розтзнавання образiв», «Нейронш мережЬ», «Теорiя графiв», методи заснованi на теорп множин не дозволяють виявити параметри, яю несуть iнформацiю з ознаками аваршносп [8] у режимi реального часу. Незважаючи на наявнiсть великого числа роб^ по застосуванню в атомнш енергетицi окремих методiв iнтелектуального аналiзу даних, вiдсутнe досить повне i систематичне дослiдження пiдходу по виявленню ознак аварiйностi i оцiнцi порiвняльноi практично'1 ефективностi рiзних алгоритмiв. Недостатне i охоплення по типах виршуваних завдань дiагностики АЕС [1, 2].
У сучасних теорiях, прийнято розглядати шформацшний простiр, як стохастичний, тобто, котрий мае властивосп невизначеностi i випадковостi, тому сучаснi методи обробки шформацп допускають недостовiрнiсть i неточшсть в обробцi.
Для прийняття ршення (ПР) оперативному персоналу АЕС, необхщно адекватно оцiнювати параметри, що поступають тд час технологiчного процесу на АЕС. У багатьох моделях, в шформацшному простор^ вивчаються структурнi зв'язки мiж параметрами, що несуть шформащю про технологiчний процес (ТП), але вони в недостатнш мiрi описують iнформацiю, що поступае, для оптимального вибору варiанту прийняття рiшення [2].
Аналiз науково-техшчно'1 i спещально'1 лггератури показав, що проблема розробки моделi iнформацiйного простору технологiчного процесу АЕС з виявлення параметрiв, що несуть ознаки аваршносп, на сьогоднiшнiй момент е актуальною [5, 6].
Метою статт е розгляд тдходу до моделювання iнформацiйного простору технологiчного процесу АЕС для виявлення нештатних аваршних ситуацiй на основi фрактально - кластерно'1 теорп.
Основний матер1ал
Попк шформацп, що поступае операторовi, ютотно мiняеться залежно вiд технологiчного режиму електростанцп. Найменше значення вiн мае в нормальному режим^ коли в робот знаходяться практично усi автоматичш пристрой Цей потiк збiльшуеться до 5 разiв пiд час проведення пускових операцш. У нештатних аваршних ситуащях, наприклад на енергоблоках АЕС, спостер^аеться значний (до 20 разiв) рiст потоку iнформацii про параметри технолопчного процесу. При аварiйному режимi сплески потоку вхiдноi iнформацii, рiзко зростають по вiдношенню до нормального режиму, мають лавинний характер, який збшьшуеться бшьш нiж в 100 разiв. Аналiз вiдмовних ситуацiй на енергоблоках показуе, що максимуми потоюв подiй в аварiйних режимах по аналогових i дискретних параметрах рiзночаснi [4].
Внутрiшнi взаемозв'язки технологiчного процесу АЕС, як системи (об'екту) управлшня характеризуються параметрами на межах п складових частин (елементiв). Технологiчнi параметри, а особливо !х характеристики в ютотнш мiрi залежать вiд кшькосп i вибраних типiв складових частин.
Параметри технологичного процесу на АЕС можна роздшити по групах:
-параметри зовшшшх техшчних i економiчних зв'язюв;
-параметри, що становлять установку елеменпв; вони включають як описи титв елементiв, так i !х технолопчш i конструктивнi характеристики, в тш або iншiй мiрi, що чинять вплив на функцюнування усiеi установки;
-параметри зв'язюв мiж елементами установки: вони описують види цих зв'язюв i характеризують !х кiлькiсть.
Розглянемо детальшше параметри, що становлять технолопчний процес АЕС. Досить складна iерархiя дослiджень параметрiв АЕС вимагае розробки, вщповщно! !м сукупностi математичних моделей.
Авторами запропоновано, моделювання динамши змши характеристик параметрiв технологiчного процесу АЕС проводити на основi фрактально - кластерного тдходу, що дозволить виявляти ознаки !х аварiйностi на раншх етапах ТП, тобто в режимi реального
Як було показано авторами в робот [8], в ходi технологiчного процесу вiдбуваeться
змiна рiзних характеристик технологiчних параметрiв, що призводить до утворення окремих
кластерiв (А, В, С, Б, Е), яю взаемод^ть мiж собою створюють кластерш групи за певними
ознаками i характеристиками параметрiв i таким чином утворюють кластер-кластернi
агрегацп, заповнюючи об'ем шформацшного простору з ознаками аваршносп.
На пiдставi розглянутого методу кластерного аналiзу з об'еднання технологiчних
параметрiв в кластер-кластерну агрегацiю, авторами, пропонуеться модель динамши змiни
параметрiв технологичного процесу в нештатних аварiйних ситуащях, яка показана на рис. 1.
З рис. 1 видно, що в
початковому сташ вс
технолопчш параметри мають
нормованi характеристики, яю
в наступному можуть
змiнюватися, що призводить
до формування кластерних
груп або окремих кластерiв (н-
д: кластерш групи - АВ i
СБЕ), яю i формують кластер-
кластерну агрегащю (н-д:
АВСБЕ). Таким чином, в
такому алгоритм^ як видно з
рис. 1, представлено п'ять
варiантiв прийняття рiшень за
щею iнформацiею (н-д:
„ , Л1Г „ варiанти - 1, 2, 3, 10; 1, 2, 10;)
Рис. 1. Модель алгоритму прийняття решень оперативним ^
Таким чином цю
персоналом у нештатних ситуащях
модель можна представити у
виглядi вираза (1), як функцп ряду впорядкованих елемешив (ознак нештатних сценарпв) А,
В, С, Б, Е:
ММш = ^ (А, В, С, Б, Е...М)ё/, (1)
де А - параметри про стан засобiв техшчного забезпечення шформацп; В - параметри, що визначають вiдхилення в технологичному процесi, якi призводять до нештатно'1 ситуацп у просторi та чаа; С - параметри, що характеризують масштаби i величини параметрiв аваршного процесу; Б - параметри, що визначають тип нештатно'1 аваршно'1 поди; Е = [Еоп, Епнш ] - величина параметрiв, що характеризують дп оперативного персоналу (Еоп )в рiзних нештатних ситуацiях i список параметрiв (Еспнш ),що формуеться динамiчно на основi
даних вибору оптимального варiанту рiшення.
Iснуючi на сьогоднi теорп (моделi) облшу випадкових величин (1'х присутнiсть або вщсутшсть) не дозволяють забезпечити такий розподш шформацп в системi, який дозволяв би мiнiмiзувати тимчасовi характеристики при отриманш необхiдних вхiдних даних про параметри енергооб'екту для оперативного персоналу АЕС i визначити достатнш об'ем для прийняття рiшення (ПР) в режимi реального часу (РРЧ). Слщ зазначити, що iнформацiя може генеруватися несистемно i вiд рiзних джерел. Для вирiшення ще'1 проблеми в робот^ авторами, пропонуеться новий тдхщ при розглядi iнформацiйного простору кшькюних i якiсних характеристик технолопчних параметрiв енергооб'ектiв з використанням кластерного аналiзу на основi апарату теорп фракталiв. Суть застосування кластерного
аналiзу для аналiзу iнформацiйного об'ему полягае в наступному: в шформацшному npocTopi на пiдставi даних про параметри (нормальних або з ознаками аваршносп) поступово формуються i ростуть шформацшш групи, так званi фрактальш кластери, далi вони певним чином зв'язуються мiж собою за технолопчними ознаками (н-д: технологiчнi цикли) i утворюють кластернi агрегацп, а т кластери якi не знайшли зв'язюв з сусiднiми кластерами утворюють самостшш кластернi групи з новими ознаками за енергооб'ект (що як правило несуть шформащю про динамiку вщхилення параметрiв вiд норми, що призводять до НШС при рiзних режимах функщонування енергооб'екту).
В якостi наочного прикладу утворення кластер-кластерних агрегацiй, авторами пропонуеться наступне представлення формування параметрiв технологiчного процесу активно'1' зони ядерного реактора АЕС, як показано на рис. 2. (h, nt dt, /, р, The, Nhc, rhc -характеристики технолопчних параметрiв).
Рис. 2. Модель формування кластер-кластерних агрегацш параметрiв технологiчного процесу активно'1' зони ядерного реактора АЕС
На рис. 3 показано утворення кластер-кластерных агрегацш [8] з параметрами технологичного процесу який вщбуваеться в тепловш схемi паротурбшно'1' установки АЕС (н-д: G. - витрата пара, h. - ентальтя середовища, G. - витрата пара, що обiгрiваеться,
h . - ентальтя дренажу, r коефiцiент теплових втрат та шш^.
/
Кластер-кластерна агрегащя параметрiв з нормованними значеннями
/
Кластер-кластерна агрегацiя параметрiв з ознаками аваршосп
Рис. 3. Модель формування кластер-кластерних агрегацiй з параметрами ПТУ
Кластерний аналiз
iнформацiйних потоюв
покликаний забезпечити
постiйний i надшний процес систематизацп. Проблема в тому, що бшьшють вiдомих методiв зорiентованi на кластеризацiю статичних об'eктiв, в той час, як шформацшний проспр е динамiчною системою i мютить рiзнi iнформацiйнi об'еми про ц параметри. Теорiя фракталiв широко застосовуеться як тдхщ до дослiдження рядiв спостережень, що дозволяе отримувати важливi
характеристики параметрiв
технолопчних процесiв, не вдаючись до детального аналiзу 1'х внутршньо'!' структури.
На рис. 4 видно, що кластери окремих параметрiв утворюють певний об'ем кластер-кластерних агрегацiй (Укк), звiдки витiкаe, що повний об'ем шформацшного простору (Уп) мае незаповнеш частки простору ( АУ), тобто АУ = Уп -Укк, а, отже, коефщент заповнення
iнформацiйного простору к^ = —.
У п
Для кшьюсно'1 характеристики об'ему iнформацiйного простору, на основi кластерного аналiзу, авторами запропоновано використовувати апарат теорп фракталiв. Тому кiлькiсною фiзичною величиною, яка характеризуе мiру заповнення усього об'ему шформацшного простору (Уп) вщповщними параметрами (А, В, С, Б, Е) вщповщно до теорп
фракталiв, е фрактальна розмiрнiсть (ёг) кластер-кластерноi агрегацГi.
Таким чином, в основi моделювання динамiки змши характеристик параметрiв ТП, авторами запропоновано застосування кластерного аналiзу i апарату фрактальноi теорп, тобто досягнення зв'язку змши фрактально'1' розмiрностi (ё/^) вщ динамiки змiни
характеристик хоч би одного параметра (А, В, С, Б, Е), як можуть привести до нештатних аваршних ситуацш, тобто визначаеться виразом (3):
Ук = (Уа + Ув + Ус + Уб + Уе)ё/, (3)
або
Ук = (РУгр )ё/, (4)
де Укк - об'ем кластер-кластерно'1' агрегацп (загальне число параметрiв в iнформацiйному потоцi); Угр - об'ем груп об'еднаних кластерiв (параметрiв); ё/ - фрактальна розмiрнiсть шформацшного масиву; 3 - масштаб вимiру.
З виразiв (3), (4) слщуе що, спiввiдношення мiж кiлькiстю параметрiв в об'емi кластер-кластерно'1 агрегацп, що несуть iнформацiю про нештатний технологiчний процес i кластерiв, що входять в групи кластерiв, проявляеться при збереженш фрактальних властивостей внутршньо! структури iнформацiйного простору при змЫ масштабiв його зовнiшнього розгляду.
Таким чином, застосовуючи кластерний аналiз до дослщження iнформацiйного об'ему, визначаються змши його фрактально! розмiрностi ( ё/ ) та на пiдставi цього виявляються
ознаки аварiйностi технологiчних параметрiв в нештатних ситуацiях, що дозволяе запоб^и аварiям i катастрофам на АЕС в режимi реального часу.
Висновки
1. Проаналiзованi сучаснi методи дiагностики i обробки iнформацiйного простору технологичного процесу на АЕС;
2. Запропонований тдхщ до моделювання динамши змши характеристик параметрiв технологiчного процесу АЕС на основi фрактально - кластерного тдходу з виявлення ознак 1'Х аварiйностi.
Список використанноТ лiтератури
1. Буданов П. Ф., Бровко К. Ю. Анализ современного состояния и перспективы развития автоматизированных систем по подготовке оперативного персонала АЭС. - Системы обработки информации, Харьков: ХУПС, № 9 (107), 2012, С. 263-269.
2. Буданов П. Ф., Бровко К. Ю. Синергетический подход к разработке модели принятия решения оперативным персоналом АЭС в нештатных ситуациях. - Системы обработки информации, Харьков: ХУПС, № 1(108), 2013, С. 256-262.
3. Буданов П. Ф., Бровко К. Ю. Метод кластерного анализа для обработки информационного пространства в автоматизированных тренажерах по подготовке оперативного персонала АЭС. - Системы обработки информации, Харьков: ХУПС, № 2 (109), 2013, С. 106-111.
4. Дуэль М. А. Автоматизированное управление объектами и технологическими процессами тепловых и атомных электростанция. - Харьков, 2010. - 448 с.
5. Ландэ Д. В, Фурашев В. Н. Объектно-статистический анализ информационных потоков. - Открытые информационные и компьютерные технологии. Харьков: НАКУ «ХАИ», 2007. - Вып.35. - С. 133-137.
6. Лескин С. Т. Разработка алгоритмов распознавания аномалий в состоянии оборудования АЭС по анализу данных оперативного технологического контроля //Известия вузов. Ядерная энергетика. - 1997. - № 4.-С. 4-12.
7. Белоусов П. А. Разработка и применение методов обнаружения изменения свойств и прогнозирования временных рядов в задачах диагностирования АЭС / П. А. Белоусов, А. О. Скоморохов // Известия вузов. Ядерная энергетика. 2006. - № 3. - С. 3-12.
8. Скоморохов, А. О. Кластерный анализ сигналов системы акустического контроля течи / А. О. Скоморохов, П. А. Белоусов, С. А. Морозов // Известия вузов. Ядерная энергетика. - 2006. - № 4. - С. 3-12.
References:
1. Budanov P. F., Brovko K. Yu. Synergetics going near development of decision-making model by the operative personnel of nuclear power plants in nonpermanent situations are systems of treatment of information [Analiz sovremennogo sostoyaniya i perspektivyi razvitiya avtomatizirovannyih sistem po podgotovke operativnogo personala AES], Kharkiv: № 1(108), 2013, P. 256-262.
2. Budanov P. F., Brovko K. Yu. Analysis of the modern state and prospect of development of the automated systems on preparation of operative personnel of nuclear power plants are systems of treatment of information [Sinergeticheskiy podhod k razrabotke modeli prinyatiya resheniya operativnyim personalom AES v neshtatnyih situatsiyah], Kharkiv: № 9 (107), 2013, P. 263-269.
3. Budanov P. F., Brovko K. Yu. Method of cluster analysis for treatment of informative space in the automated trainers on preparation of operative personnel of nuclear power plants are systems of treatment of information [Metod klasternogo analiza dlya obrabotki informatsionnogo prostranstva v avtomatizirovannyih trenazherah po podgotovke operativnogo personala AES], Kharkiv: № 2(109), 2013. - P. 106-111.
4. Duel of М. And. Automated by management objects and technological processes thermal and atomic powerstation [Avtomatizirovannoe upravlenie ob'ektami i tehnologicheskimi protsessami teplovyih i atomnyih elektrostantsiya]. Kharkiv, 2010. - 448 p.
5. Lande D. V., Furashev V. N. Objective-statistical analysis of informative streams. are open information and computer technologies [Ob'ektno-statisticheskiy analiz informatsionnyih potokov]. Kharkiv:, 2007. - № 35. -
Р. 133-137.
6. Leskin S. T. Development of algorithms of recognition of anomalies in a state of equipment of nuclear power plants on the analysis of data of operative technological control [Razrabotka algoritmov raspoznavaniya anomaliy v sostoyanii oborudovaniya AES po analizu dannyih operativnogo tehnologicheskogo kontrolya] //of Information of institutes of higher. Nuclear energy. - 1997. - № 4. - P. 4-12.
7. Belousov P. A. Development and application of methods of finding out the change of properties and prognostication of temporal rows in the tasks of diagnosticating of nuclear power plants [Razrabotka i primenenie metodov obnaruzheniya izmeneniya svoystv i prognozirovaniya vremennyih ryadov v zadachah diagnostirovaniya AES] / Belousov P. A., Scomorohov A. O. / Of Information of institutes of higher. Nuclear energy. - 2006. - № 3. -
P. 3-12.
8. Scomorohov A. O. The cluster analysis of signals of the acoustic checking of flow system [Klasternyiy analiz signalov sistemyi akusticheskogo kontrolya techi] / Scomorohov A. O., Belousov P. A., Morozov C. A. // Of Information of institutes of higher. Nuclear energy. - 2006. - № 4. - P. 3-12.
Поступила в редакцию 18.12 2014 г.
