CC BY
48
УДК 004.81:004.91
ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМЫ КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В ИССЛЕДОВАНИЯХ ПРОБЛЕМ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ
1 О я
© А.Г. Массель1, А.Н. Копайгородский2, К.К. Паскал3
Иркутский государственный технический университет, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.
Рассмотрена технология применения когнитивного моделирования в исследованиях проблем энергетической безопасности, реализованная в рамках системы Cognitive Map. Обосновано применение онтологического моделирования для построения справочников и классификаторов системы. Приведены примеры когнитивных карт, полученные на разных этапах когнитивного моделирования. Ил. 5. Библиогр. 10 назв.
Ключевые слова: когнитивное моделирование; энергетическая безопасность; интеллектуальная ИТ-среда.
APPLYING THE SYSTEM OF COGNITIVE MODELING IN STUDYING ENERGY SECURITY PROBLEMS A.G. Massel, A.N. Kopaigorodsky, K.K. Paskal
Irkutsk State Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074.
The paper considers the application technology of cognitive modeling in studying the problems of energy security, implemented in the framework of Cognitive Map. The use of ontological modeling for compiling reference manuals and classifiers of the system is justified. The examples of cognitive maps obtained at the different stages of cognitive modeling are provided. 5 figures. 10 sources.
Key words: cognitive modeling; energy security; intelligent IT environment.
Введение. В Институте систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН (ИСЭМ СО РАН) выполняются исследования систем энергетики (электроэнергетики, тепло-, газо-, угле-, нефтепродуктоснабжения), региональных проблем энергетики, взаимосвязей энергетики и экономики для стран СНГ, России и ее регионов.
Важную роль среди комплексных исследований играют исследования проблемы энергетической безопасности. Под энергетической безопасностью (ЭБ) понимается защищенность жизненно важных энергетических интересов личности, общества и государства от внутренних и внешних угроз (бесперебойное обеспечение потребителей экономически доступными топливно-энергетическими ресурсами приемлемого качества: в нормальных условиях - обеспечение в полном объеме обоснованных потребностей, в чрезвычайных ситуациях - гарантированное обеспечение минимально необходимого объема важных потребностей) [1].
Под когнитивным моделированием понимается построение когнитивных моделей, или, иначе, когнитивных карт (ориентированных графов), в которых вершины соответствуют факторам (концептам), а дуги - связям между факторами (положительным или от-
рицательным), в зависимости от характера причинно-следственного отношения [2]. Авторами когнитивное моделирование используется для ситуационного анализа проблемы ЭБ и моделирования угроз ЭБ [3], под которыми понимаются неблагоприятные для энергетики события, сгруппированные в семь видов угроз: техногенные, экономические, природные, социально-политические, внешнеэкономические и внешнеполитические, а также вызванные несовершенством управления (управленческо-правовые).
В статье продемонстрировано применение когнитивного моделирования и разработанной технологии проведения качественного анализа в рамках реализованной системы Cognitive Map [4]. Система реализована на основе ядра графического моделирования GrModeling [5] и позволяет сохранять концептуальную целостность и совместимость с ранее разработанным в лаборатории информационных технологий ИСЭМ СО РАН инструментарием [6].
Интеллектуальная ИТ-среда. В разработке современного программного обеспечения прослеживаются четкие тенденции интеллектуализации программных средств, избавляющих специалистов от выполнения множества рутинных операций и предо-
1 Массель Алексей Геннадьевич, кандидат технических наук, доцент кафедры автоматизированных систем, тел.: (3952) 500646 доп. 408, e-mail: amassel@gmail.com
Massel Aleksei, Candidate of technical sciences, Associate Professor of the Department of Automated Systems, tel.: (3952) 500646, ext. 408, e-mail: amassel@gmail.com
2Копайгородский Алексей Николаевич, кандидат технических наук, доцент кафедры автоматизированных систем, тел.: (3952) 405757, e-mail: digger@istu.edu
Kopaigorodsky Aleksei, Candidate of technical sciences, Associate Professor of the Department of Automated Systems, tel.: (3952) 405757, e-mail: digger@istu.edu
3Паскал Кристина Константиновна, студентка, тел.: (3952) 405040, e-mail: paskal@istu.edu Paskal Kristina, Student, tel.: (3952) 405040, e-mail: paskal@istu.edu
ставляющих возможность более эффективно заниматься вопросами стратегического планирования и полностью сосредоточиться на задаче, не отвлекаясь на продумывание средств ее реализации. ИТ-среда интегрирует множество онтологий, множество описаний прецедентов чрезвычайных ситуаций, множество когнитивных моделей, множество событийных моделей и инструментальные средства поддержки ИТ-среды, включающие средства описания знаний, представленных в виде онтологий, когнитивных и событийных моделей, и средства оперирования ими [7].
Для поддержки исследований проблемы энергетической безопасности разработана двухуровневая информационная технология [8], в которой на первом (верхнем) уровне с использованием когнитивных и событийных моделей выполняется качественный анализ; на втором уровне выполняются численные расчеты вариантов, выбранных с учетом результатов качественного анализа. Двухуровневая информационная технология более подробно рассмотрена в [8, 9, 10].
Технология применения системы Cognitive Map основана на методике когнитивного моделирования [9] и включает в себя следующие пункты:
1. Построение онтологий.
2. Выбор и извлечение концептов из онтологий для построения когнитивной карты.
3. Выявление основных факторов - концептов, влияющих на развитие ТЭК или энергетической системы (ЭС) региона.
4. Установление причинно-следственных связей между факторами, расстановка весов этих связей и построение когнитивной модели ТЭК или ЭС региона. В простейшем случае веса имеют значения +1 или -1.
5. Выявление угроз ЭБ - факторов, негативно влияющих на развитие ТЭК/ЭС или на развитие чрезвычайной ситуации в ТЭК/ЭС.
6. Определение факторов - превентивных, оперативных и ликвидационных мероприятий, влияющих на сценарии развития ТЭК/ЭС непосредственно для каждой угрозы.
7. Изменение весов причинно-следственных связей, в зависимости от влияния угроз и мероприятий на факторы развития ТЭК/ЭС.
8. Детализация и уточнение когнитивной карты в зависимости от отрасли ТЭК, топливно-энергетических ресурсов, объектов ТЭК.
На первом этапе технологии применения системы когнитивного моделирования необходимо выполнить онтологическое моделирование предметной области. На основе полученных моделей формируются справочники и классификаторы системы. В ходе проектирования и реализации системы моделирования были определены и построены основные онтологии предметной области при помощи программного средства ОпЬМар, разработанного в лаборатории информационных технологий ИСЭМ СО РАН. Был построен ряд онтологий: производства топливно-энергетических ресурсов (ТЭР), транспортировки ТЭР, потребления ТЭР, угроз и мероприятий. В онтологии производства ТЭР (рис. 1) определяются базовые понятия («Газ», «Уголь», «Теплоэнергия», «Электроэнергия», «Нефть и нефтепродукты» и др.), а также классы объектов систем энергетики («ГЭС», «АЭС», «ОТЭЦ» и др.).
На рис. 2 представлена онтология транспорта ТЭР, в которой в зависимости от типа ТЭР («Нефть», «Уголь», «Теплоэнергия», «Электроэнергия», «Газ») приведены способы их транспортировки («Нефтепроводы», «Транспорт общего пользования» и др.).
Рис. 1. Онтология производства ТЭР
Рис. 2. Онтология транспорта ТЭР
После описания основных понятий предметной области и связей между ними в ОпЬМар было выполнено автоматическое построение классификаторов предметной области в виде ХМ1_-документов.
Далее задача состоит в выявлении основных факторов - концептов, влияющих на развитие ТЭК или энергетической системы региона и установление причинно-следственных связей между факторами. На рис. 3 приведен пример обобщенной когнитивной карты ТЭК региона, которая и является результатом первых четырех этапов.
На рис. 4 отображена когнитивная карта техногенной угрозы «Аварии, взрывы, пожары», полученная в результате выполнения 5-7 этапов технологии применения системы моделирования. Представленная когнитивная карта, как и предыдущая, является обобщенной. Основная цель построения такой модели -учесть и отобразить все возможные варианты влияний концептов друг на друга.
Для перехода от качественного анализа к численным расчетам необходимо детализировать когнитивную карту с учетом топливно-энергетических ресурсов, объектов ТЭК. К тому же необходимо ограничить количество влияний угроз ЭБ и уточнить, какие виды мероприятий по ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций (ЧС) должны применяться. На рис. 5 приведен пример детализированной когнитивной карты. Рассмотрена чрезвычайная ситуация «Взрыв на шахте по добыче угля». Возникновение ЧС влечет за собой уменьшение объема добычи транспортировки угля. Предложены два вида мероприятий: ликвидация последствий взрыва и уменьшение потребления ресурса. Возможно проведение детализации до уровня конкретных объектов, тогда в когнитивной карте исследователь может присвоить свойствам факторов конкретные числовые значения.
Добыч а/Производство
Рис. 3. Обобщенная когнитивная карта ТЭК региона
Добыча/Производство
Рис. 4. Когнитивная карта техногенной угрозы «Аварии, взрывы, пожары»
Рис. 5. Детализированная когнитивная карта угрозы «Аварии, взрывы, пожары»
Заключение. В статье рассмотрена и описана технология применения системы когнитивного моделирования Cognitive Map для исследований и обеспечения энергетической безопасности. Реализация системы выполнена на основе компонентов среды графического моделирования GrModeling. В ходе проектирования системы были построены онтологии предметной области, на основе которых были получены справочники и классификаторы системы. В процессе когнитивного моделирования исследователь выявляет основные факторы, влияющие на развитие ТЭК или энергетической системы региона, устанавливает при-
чинно-следственные связи между ними, выявляет угрозы энергетической безопасности и определяет мероприятия, влияющие на сценарии развития ситуации, непосредственно для каждой угрозы. Предполагается, что помимо конечного результата, описанного в статье, экспертам и принимающим решения лицам будут полезны и результаты, полученные на промежуточных этапах моделирования.
Представленные в статье результаты получены при поддержке грантов РФФИ № 10-07-00264, № 11-07-00192, № 12-07-00359 и гранта Программы Президиума РАН №2-2012.
Библиографический список
1. Бушуев В.В., Воропай Н.И., Мастепанов А.М., Шафраник Ю.К. Энергетическая безопасность России. Новосибирск: Сибирская издат. фирма РАН «Наука», 1998. 302 с.
2. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: СИНТЕГ, 1998. 376 с.
3. Массель А.Г. Когнитивное моделирование угроз энергетической безопасности // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). Отдельный выпуск №17. М.: Горная книга, 2010. С.194-199.
4. Паскал К.К., Массель А.Г. Проектирование и реализация системы когнитивного моделирования // Информационные и математические технологии в науке и управлении: труды XVII Байкальской Всероссийской конференции. Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2012. Ч. III. С.109-115.
5. Копайгородский А.Н. Проектирование и реализация системы графического моделирования // Информационные и математические технологии в науке и управлении: труды XV Байкальской Всероссийской конференции. Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2010. Ч. III. С.22-28.
6. Копайгородский А.Н. Методы построения и архитектура интеллектуальной ИТ-среды для поддержки исследований в энергетике // Информационные и математические технологии в науке и управлении: труды XVI Байкальской Всерос-
сийской конференции. Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2011. Ч. III. С.64-69.
7. Массель А.Г. Интеллектуальная ИТ-среда для исследований проблемы энергетической безопасности // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе: труды Международной конференции. Приложение к журналу «Открытое образование». Украина, Гурзуф, 2010. С.306-309.
8. Массель А.Г. Двухуровневая технология вычислительных экспериментов в исследованиях проблем энергетической безопасности // Информационные и математические технологии в науке и управлении: труды XVI Байкальской Всероссийской конференции. Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2011. Ч. III. С.70-76.
9. Массель А.Г. Методологический подход к организации интеллектуальной поддержки исследований проблемы энергетической безопасности // Информационные технологии. 2010. № 9. С.32-36.
10. Массель Л.В. Применение онтологического, когнитивного и событийного моделирования для анализа развития и последствий чрезвычайных ситуаций в энергетике // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2010. № 2. С.34-43.
