CC BY
15
ш
УДК 621.336 Яковлев Дмитрий Александрович,
канд. техн. наук, доцент, декан ФПК Забайкальского института железнодорожного транспорта - филиала Иркутского государственного университета путей сообщения (ЗабИЖТ ИрГУПС),
(3022) 24-04-03, e-mail: yakovlev@zab.megalink.ru.
Осипова Валерия Эдуардовна, ассистент кафедры «Электроснабжение» Забайкальского института железнодорожного транспорта - филиала Иркутского государственного университета путей сообщения (ЗабИЖТ ИрГУПС),
(3022) 24-04-03, e-mail: etif@zab.megalink.ru.
Дурнов Виталий Геннадьевич, ассистент кафедры «Электроснабжение» Забайкальского института железнодорожного транспорта - филиала Иркутского государственного университета путей сообщения (ЗабИЖТ ИрГУПС),
e-mail: durnov-vitalya@mail. ru.
ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМЫ НЕЧЕТКОГО УПРАВЛЕНИЯ ЭНЕРГООБЕСПЕЧЕНИЕМ ПРЕДПРИЯТИЯ
D.A. Yakovlev, V.E. Osipova, V.G. Durnov
APPLICATION OF SYSTEM OF INDISTINCT MANAGEMENT OF ENTERPRISE POWER SUPPLY
Аннотация. В статье затрагивается вопрос эффективности применения системы нечеткого управления энергообеспечением предприятия на примере Забайкальской дирекции тепло-водоснабжения. Предложен и разработан алгоритм модели управления энергообеспечением предприятия на основе системы нечетких выводов.
Ключевые слова: нечеткая логика, нечеткое управление, система нечеткого вывода, управление энергообеспечением.
Abstract. This article concerns the question of efficiency of application of system of indistinct management of enterprise power supply on example of the Zabaikalskaya board of directors, enterprise providing with warm and water. The algorithm of model of management of power supply of the enterprise on the basis of system of indistinct conclusions is offered and developed.
Keywords: indistinct logic, indistinct management, system of an indistinct conclusion, management of power supply.
Наличие неопределенностей или нечеткой информации, которая не может быть интерпретирована в вероятностных терминах, приводит к тому, что традиционные методы управления производственными процессами на основе компьютерных технологий являются недостаточно адекватными. В результате чего в последнее время широко используются интеллектуальные системы управления [1], к которым относятся системы не-
четкого управления, или «fuzzy control» - нечеткое (неясное, размытое) управление.
Нечеткое управление предназначено для формализации человеческих способностей к неточным или приближенным рассуждениям, которые позволяют более адекватно описать ситуацию с неопределенностью. Основу нечеткого управления составляет нечеткая логика, суть которой состоит в использовании нечетких понятий и знаний, проведении операций с использованием нечетких логических правил и в получении на их основе нечетких выводов, на базе которых формируются алгоритмы управления.
Процесс нечеткого вывода представляет собой некоторую процедуру или алгоритм получения нечетких заключений на основе нечетких условий или предпосылок с использованием понятий нечеткой логики.
Одним из ключевых моментов состояния нечеткой модели является выбор переменных для нечеткого разделения, который осуществляется при помощи двух критериев выборки:
1) наличие явной корреляции с выходной переменной;
2) различные тенденции проявления такой корреляции в областях больших и малых значений изучаемой переменной.
Оценка возможностей модели проводится по двум критериям: точность определения состояния объекта и частота появления больших ошибок в оценке состояния объекта.
На основе анализа существующих моделей нечеткого управления промышленными предпри-
иркутским государственный университет путей сообщения
ятиями [3] составим алгоритм модели управления (рис. 1).
Изучение принципов работы исследуемого объекта
Изучение параметров работы системы
Выделение критериев выборки
Изучение правил Формализация правил Построение
управления управления: если...то нечеткой модели
Оценка Оценка возможностей Нечеткие выводы
модели: точность, частота
результатов появления ошибок
асх .топлива
'асх.топлива
Рис. 2. Графики корреляционной зависимости рассматриваемых параметров системы от расхода топлива
Рис. 1. Алгоритм написания модели управления предприятием на основе нечеткой логики
Представленный алгоритм содержит несколько этапов написания модели управления на основе нечеткой логики. Основополагающим этапом написания любой модели является изучение принципов и параметров работы системы.
В качестве исследуемого объекта рассмотрим систему энергообеспечения Забайкальской дирекции тепловодоснабжения (ЗабДТВ). Показателями работы исследуемой системы являются данные о суточных температурных режимах и наличии (запасах) топлива, полученные в ЗабДТВ за период с ноября 2010 г. по февраль 2011 г.
Анализ исходных данных показал, что к параметрам обеспечения работы энергосистемы относятся: температура воздуха, температура подачи и обратного возврата, расход воды, используемая мощность котлов и расход угля. Для выявления наиболее значимых из них определим коэффициент корреляции, воспользовавшись программным комплексом Statistica. Результаты расчета представлены графически на рис. 2.
Полученные результаты расчета позволяют сделать вывод о том, что наиболее значимыми параметрами рассматриваемой системы являются температура окружающего воздуха, температура подачи, мощность и расход топлива, взаимосвязанные между собой, коэффициент корреляции которых находится в пределах от 0,54 до 0,95. Задачей составления модели управления на основе нечеткой логики является определение величины потребления энергоресурсов для обеспечения работы энергосистемы. В связи с этим определим, что W, кВт-ч, tв, °С и Ш, °С являются входными параметрами системы, а Ртопл., т - выходной параметр. Для выявления динамики потребления топлива Ртопл. = / tв, т) определим ошибочные и аномальные данные, для этого графически представим зависимость расхода топлива от требуемой температуры нагрева и линейный тренд оптимальных значений расхода (рис. 3).
21 19 17 15 13 11 9 7
L 4
♦ %
V
♦ ♦ ж.
♦ ♦
V ♦ ♦
--1-1-►
50
70
90
t, оС
Рис. 3. Динамика зависимости расхода топлива от требуемой температуры нагрева
Зависимость расхода топлива от требуемой температуры нагрева носит линейный характер, при этом для одной и той же температуры нагрева воздуха в разное время используется разное количество топлива, что объясняется его качеством: при низком качестве расход его больше, даже при небольшой температуре нагрева.
Учитывая полученные значения линейного тренда, определим, что для температуры нагрева 52 оС оптимальный расход топлива составляет 11,231 т, таким образом, формально можно представить качество топлива как низкое, среднее и высокое. Рассматриваемые критерии входных параметров используются для составления модели управления на основе нечеткой логики.
Процесс нечеткого управления основан на формализации правил управления: если... то. Создание процесса осуществляется при помощи пакета Fuzzy Logic Toolbox, предназначенного для
Мощность
t норма
b 1 (1)
a.input(b).name ='name b'
a.input(b).range =[x y]
c 1 (1) m
a.input(b).mf(c). name='name c'
a.input(b).mf(c). type='type c'
a.input(b).mf(c). params=[x y]
d 1 (1) e
>
a.input(d).name ='name d'
Формализация правил: если...то
a.input(d).range
=[x y]
f1 (1)j
a.input(d).mf(f). name='name f'
a.input(d).mf(f). type='type f
a.input(d).mf(f). params=[x y]
Рис. 4. Процесс разработки системы нечеткого вывода в режиме команд
В качестве входных параметров системы нечеткого вывода рассматриваются три нечеткие лингвистические переменные: «температура воздуха», «температура подачи» и «качество топлива», а в качестве выходных параметров - нечеткая
m
нечеткого моделирования [4], и программного комплекса Matlab, путем разработки системы нечетких выводов, которая осуществляется в двух режимах: в интерактивном и режиме командной строки.
Создание системы нечеткого вывода в интерактивном режиме основывается на использовании редактора систем нечеткого вывода FIS, позволяющего задать форму функции принадлежности каждого параметра системы нечеткого вывода, создать правила системы нечеткого вывода в графическом режиме, а также визуализировать результаты, для получения значения выходных переменных в зависимости от исходных данных входных переменных.
Формализация процесса разработки системы нечеткого вывода в режиме команд осуществляется на основе алгоритма, представленного на рис. 4.
a - новое FIS;
b - входные переменные;
n - количество входных переменных;
с - термы входных переменных;
m - количество термов входных переменных;
d - выходные переменные;
e - количество выходных переменных;
f - термы выходных переменных;
j - количество термов выходных переменных
лингвистическая переменная «расход топлива». Графическое представление разработанной модели изображено на рис. 5.
Рис. 5. Графическое представление модели управления на основе нечеткой логики
Каждая из входных и выходных переменных имеет определенное число термов, указывающих на их критические значения. В качестве терм-множества первой лингвистической переменной «температура воздуха» используем множество Т1 = {«Т^т», «ТВmax»}, в качестве терм-множества второй лингвистической переменной «температура подачи» - множество Т2 = {«ТПmax», «Т^т»}, а в качестве терм-множества третьей переменной «качество топлива» - множество Т3 ={«К низкое», «К высокое»}, в качестве терм-множества выходной лингвистической переменной «расход топлива» используется множество Т4 = {«низкий», «средний», «высокий»}. Критические значения каждого из термов находятся в определенных числовых диапазонах, представляющих собой матрицу.
т =
jiB J,B грП грП
к„ кd
= [Pm
X ]<
-38 - 7 70 52 0 10
= [7 15 23].
Для каждого терма входных и выходных переменных определим тип функции принадлежности для его представления, с помощью которого будет определяться степень принадлежности любого элемента рассматриваемого диапазона к нечеткому множеству [4]. Выбор типа функции принадлежности определяется таким образом, чтобы имелась возможность аналитического представления нечеткого множества в виде некоторой простой математической функции. В таблице 1 представлены значения и графики некоторых из них,
p p
sr г
иркутским государственный университет путей сообщения
построенных для критических параметров Т = ТВ; Т^]»[-7;-38]
Т а б л и ц а 1 Данные по функциям принадлежности
Тип
в (х; а,Ь,с)
к (х;Ь,с) = ' б(Х;С — Ь,с — Ь,с)
Форма определения
0 для х < а,
/х — а\2
2(-)
с—а
для а < х < Ь,
х — с 2
1 — 2 (-)
с—а
для Ь < х < с,
1 д ля х > с
для х < с, Ь
1 — в (х;
._для х > с.
б (х; с, с + -, с +
Ь
т (х; а, Ь)
0 для х < а, х — а
,, — для а < х < Ь, I Ь — а
1 для х > Ь.
1:(х;а,Ь,с)
0 для х < а, х—а
для а < х < Ь,
Ь—а с—х
с—Ь
для Ь < х < с,
0 для х > с.
Графическое представление
Изменение параметров представляется следующим образом:
а)
г)
Рис. 6. Графическое представление функций принадлежности рассматриваемых параметров системы (графики а, б, в - входные переменные системы; график г - выходная переменная)
р =
' Ш1П
тЛ
шах тП
шах _
П ш1п П
к е
>кв к
С учетом заданных нечетких множеств определим базу правил эвристического алгоритма управления расходом топлива при различных значениях входных параметров, которая примет вид:
Таким образом, для всех входных переменных путем фаззификации определим тип функции принадлежности термов класса s. Термы выходной переменной Т4 определим через треугольный тип функции принадлежности класса г, причем вершины первого и третьего терма треугольников будут соответствовать минимальному и максимальному расходу топлива. Графическое представление функций принадлежности рассматриваемых параметров системы изображено на рис. 6.
(Я )101 =
Я : если ТВ тоР_
топл В
Я : если Т то Р
топл В
Я :еслиТ
Я10: если Т
= Тш!п или ТП = ТШПх или К
= р ;
шах >
= ТШах или Т П = Тшт илиК
= р ;
Ш1П >
= т± и К = К„, тоР„, =
ТШах и К = Кн , тО Ртопл
= т± и К = К„, то Р = Р ;
топл
Я : если Т Я : если Т Я : если Т Я : если Т Я : если Т
Я : если ТП = ТЩП и К = Кв, то Ртопл =
= К
= К„
р ;
шах >
Р ;
ш1П ^ В
Т шах К в >,то Р топл
' Тшах и К = Кн , то Ртопл
: Т_ и К = Кв, то Р„„ =
р ;
ш1П >
= ТПх иК = К в, тоРтопл = = ТшПп и К = Кн,тоРтопл =
= р ;
ш1П >
р ;
ш1П >
Р;
Б
п
У
г
Алгоритм формирования нечеткой базы правил представлен на рис. 7.
tв - температура воздуха (min -минимальная, max - максимальна Ш - температура подачи (min -минимальная, max - максимальна P - расход топлива (min -минимальный, cp - средний, max макс имальный).
Рис. 7. Алгоритм формирования нечеткой базы правил
Графическое представление результатов нечеткого вывода изображено на рис. 8.
Рис. 8. Результат процесса нечетких выводов
На основании полученных правил, задавая значения входных и выходных параметров, путем дефаззификации получаем значение необходимого количества топлива (рис. 8). Например:
t =
= \ p 1<
L топл. J
-15 72,5 6,33
= \16,11.
ш
Рис. 9. Результат получения необходимого количества топлива в зависимости от заданных параметров
Таким образом, создается процесс разработки системы нечеткого вывода в интерактивном режиме. Для более детальной обработки и получения более точных результатов воспользуемся процессом управления на основе нечеткой логики, разработанным в режиме командной строки (рис. 10), структура которого представлена на рис. 11.
» а=
» а
» а
» а
» а
» а
» а
» а
» а
» а
» а
» а
» а
» а
» а
» а
» а
» а
» а
» а
» а
» а
» а
» а
» а
» а
» а
» а
» а
il.
=newfis [ input(1 input(1 input(1 input(1 input(1 input(1 input(1 input(1 input(2 input(2 input(2 input(2 input(2 input(2 input(2 input(2 input(3 input(3 input(3 input(3 input(3 input(3 input(3 input(3 output output output output
nechetkoe upravlenie pasxodom' .name='t vozduxa1; .range=[-38 -7]; .mf(1).name='min';
.type=1gaussmf1; .pacams=[5.5 -38]; .name='max1; .tYpe=1gaussmf1; .mf[2).pacams=[5.5 -7]; .name='t podachi1; .range=[S2 78]; .mf(1).name='max';
. type='gaussmf1; .panams=[4.4 52]; .name='min'; .type='gaussmf1; .mf[2).pacams=[4.4 78]; ,name='kachestvo'; .range=[0 10]; .mf(1).name='nizkoe'; .mf(1).type='gaussmf1; .ШЁ[1).расams=[2 0]; .mf(2).name='vysoboe1; .mf(2).type='gaussmf1; .mf (2) .pat:ams=[2 10];
1).name='rasxod';
1).nange=[8 23];
1).mf(1).name='min';
1).mf(1).type=1trimf';
ПШ\
.mE(l) ,m£( ,m£[2| ,m£(2)
.mE(l) ,mE( .m£(Z) .m£[2|
J
J
Рис. 10. Программа разработки процесса нечеткого управления в режиме командной строки
K - качество топлива (min - низкое max - высокое);
иркутским государственный университет путей сообщения
Com mand Wi ndow ■ 1 | x |
1. Маше nechethoe upcavlenie pasxodom -3
2. Type mam dan i
3. Inputs/Outputs [3 1]
4. NumlnputHFs [2 2 2]
5. NumOutputHFs 3
6. NumRules 10
7. 8. An dH etil od ÜrMethod min
9. ImpMethod min
10. AggMethod ma-:
11. DefuzzHethod centroid
12. InLabels t vozduxa
13. t podachi
14. kachestvo
15. OutLabels rasxod
16. IriRange [-38 -7]
17. [52 78]
18. [0 10]
19. OutRange [8 23] _
20. InMFLabels min
21. так
22. та-:
23. min
24. nizkoe
25. vysoboe
26. OutMFLabels min
27. crednij
28. max
29. InMFTypes gaussmf
Рис. 11. Структура процесса нечеткого управления в режиме командной строки
Анализ полученных результатов показал, что разработанный процесс управления на основе нечеткой логики в режиме командной строки позволяет получить более точные результаты. Реальное значение выходного параметра для заданных значений входных нечетких переменных составляет 11,23 т. Следовательно, погрешность расчетов составляет 2,94 %.
Для окончательного анализа результатов разработанной нечеткой модели рассмотрим полученную поверхность нечеткого вывода, представленную на рис. 12.
Полученная поверхность результатов нечеткого вывода, по самым значимым параметрам - Т2 и Т3, служит для анализа адекватности нечеткой модели, позволяя оценить влияние изменения значений входных переменных на значение выходной нечеткой переменной.
Выводы
1. Разработан алгоритм написания модели управления на основе нечеткой логики примени-
тельно к системе энергообеспечения Забайкальской дирекции тепловодоснабжения.
2. Определены наиболее значимые параметры, влияющие на объект исследования.
3. Разработана модель управления на основе системы нечетких выводов. Результаты отклонения полученных результатов от фактических величин находятся в пределах в 2-3 %.
Рис. 12. Поверхности нечеткого вывода для разработанной нечеткой модели
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Деменков Н. П. Нечеткое управление в технических системах : учеб. пособие. - М. : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2005. - 200 с.
2. Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде Matlab и fuzzy TECH - СПб. : БХВ-Петербург, 2003. - 736 с.
3. Асаи К. Прикладные нечеткие системы : пер. с япон. / ред. Т. Тэрано. - М. : Мир, 1993. - 368 с.
4. Рудковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы : пер. с пол. И. Д. Рудинского. -М. : Горячая линия - Телеком, 2006. - 452 с.
