CC BY
6
УДК 621.313
DOI: 10.24412/2071-6168-2021-12-21-27
ПРИНЦИПЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ЭНЕРГОСИСТЕМ
ПРИ УПРАВЛЕНИИ ИМИ
В.М. Степанов, С.В. Ершов, Н.А. Свистунов, Т.Е. Сергеева
Значительный прогресс в развитии энергосберегающих технологий породил крупные противоречия между функциональными возможностями новых поколений информационно-вычислительной техники и достигнутым уровнем развития методовуправления режимами работы электроэнергетических систем на основе применения устройств автоматизации. Необходимо отметить, что обширный рост объемов и разнообразия обрабатываемых данных автоматически не позволилсовершить переход от количества данных к принципиально новому подходупри принятии решений в задачах автоматизации [1].
Ключевые слова: моделирование, энергетическая система, режимные параметры.
Оценивая возможность применения новых технологий в сфере цифровой трансформации, необходимо учитывать и образуемыеотрицательные факторы, такие какнекоторая избыточность возникшего терминологического аппарата и формальную неопределенность (размытость) применяемых понятий. Одним из возможных решений данной проблемы является применение интегрированных хранилищ информации, в которые входят, кроме сбора и анализа первичных данных, устройства объектного представления предметной области в виде коллекций цифровых двойников (DigitalTwinsCollection, DTC) с анализом структуры, составных частей объектов, их свойств, а также известных отношений (связей) между ними.
Наиболее передовые технологии организации интегрированных баз информации должны включать в себя также методы их систематизированнойобработки (конструирования) и логико-аналитического анализа.
Если использовать только средства накопления и анализа поступающих данных, мы будем лишь контролировать только текущее состояние объектов, но в этом случае мы несможем смоделировать в программной среде непосредственное полное операционное пространство событий для отработки систем управления режимными параметрами энергосистем всего спек-трасобытий, в том числе угрозы физическим объектам (процессам) происходящих при эксплуатации электроэнергетических систем. Подобные обстоятельства можно объяснить тем,что возникает проблема передачи в информационную среду сформировавшихся субъективных представлений (знаний) о состоянии всей системы управления и их обработки на уровне концептуальной модели электроэнергетических систем, которые обладают, в том числе и изменяющимися (динамическими) свойствами.
При этом возникает вопрос о необходимом количестве инструментальных средств современных промышленных систем управления базами данных (СУБД). Это нужно для адекватного отображения имитационной модели энергетической системы на уровне логической и физической обработки данных. И в этом случае предполагается уточнение понятий «знание», «информация», «данные», а также их уточнение количественных соотношений между собой и с новым понятием «цифровые двойники», представляющим накопители знаний, нанесенные на оси времени.
Достаточно важным при этом становится ответ на вопрос о структуре и методах обработки данных и информационного пространства, а также о возможности поиска отношений между их элементами.
Цифровые двойники, которые представляют собой современную технологию описания сложных объектов управления, которые, как правило, характеризуются массивами структурированных и неструктурированных данных, и отличающихся огромными объемами, скоростью изменения и значительным многообразием (традиционно говорят о ЗУ-описании (англ, volume- объем; velocity- скорость, variety- многообразие)), в глобальном смысле связаны с такими ускоренно развивающимися и смежными областями науки, как большие данные, искусственный интеллект, машинное обучение. Подобное развитие процессов в сфере управления энергообъектами и обработки данных потребовало создания эффективных адекватных программных инструментов, имеющих принципиальное отличие от традиционных СУБД и реше-
21
ний типа BшmessInteШgenceи дающих возможность в большом объёме и с высокой производительностью анализировать информацию в распределенных сетях, насчитывающих тысячи узлов.
В настоящее время разработаны и получили широкое распространение методы и алгоритмы анализа, относящиеся к большим данным: datamining, краудсорсинг, нейронные сети, имитационное моделирование и т.п. С учетом возникших предпосылок представления цифровой трансформации, рассмотрим достигнутый уровень ее реализации на основе современных технологий управления режимами энергосистем.
Основными лидерами четвертой промышленной революции, как известно, являются промышленные гиганты стран - США, Германии, Японии, Китая, Южной Кореи и другие, которые реализуют в рамках концепции индустрии 4.0 качественный прыжок в цифровых технологиях по следующим направлениям:
- управление производственными процессами;
- управление эксплуатационным циклом оборудования и выпускаемой продукции;
- логистика и рациональное управление ресурсами;
- проектирование и разработка новых процессов создания систем автоматизированного управления;
- контроль качества выпускаемой продукции;
- эффективное использование персонала (особенно актуально для России в условиях сложившегося дефицита квалифицированных кадров).
Главные элементы индустрии 4.0 это - интеграция кибер-физических систем (англ. CyberPhysicalSystem, CPS) в электроэнергетику, разработка и применение систем цифровых двойников для промышленных объектов и процессов, а также наиболее эффективное задействование обслуживающего их персонала.
Необходимо отметить, что реализация принципов индустрии 4.0 предполагает не только цифровую обработку отдельных функций накопления и обработки первичных данных от различных источников, но и промышленнуюреализацию (конструирование) цифровых двойников для систем электроэнергетики. По информации консалтинговой компании Gartner, технология DigitalTwinsвходит в десятку главных стратегических технологических направлений. При формированиинаправления специалистамитехнологииDigitalTwinsпод цифровым двойником понималось трехмерное компьютерное моделирование (3D) определённого физического объекта, группы объектов, энергетического или технологического процесса, в которую входила пространственная геометрия, технологические характеристики, режимные параметры, условия эксплуатации, взаимодействие с другими компонентами, а также данные прогнозной аналитики, в том числе по возможному возникновению отказов и сбоев. Современные подходы на возможные технологиисоздания цифровых двойников не основываются на обязательном наличии пространственной (3D) визуализации физического исходника, так как прототипами цифровых двойников могут являться произвольные объекты живой и неживой природы, социальные структуры, процессы, происходящие в конкретном промежутке времени. Таким образом под цифровым двойником будем понимать имитационный (виртуальный) аналог реального физического объекта или процесса, с вероятной степеньюточности повторяющий его структуру, состояние, а также последовательность их изменения во времени. В соответствии с современной подходами к данному вопросу, цифровые двойники, создаваемые специально предназначенными для этих целей программными средствами в автоматизированном режиме, способны функционировать самостоятельно в некойинформационной среде как целостная совокупность адекватных моделей состояния, поведения и управления реальными параметрами моделируемых объектов на заданном интервале времени, либо в составе смешанных структур, которые включают в себя не только реальные физические объекты, но и их цифровыеаналоги. Наличие цифрового двойника (или их совокупности) помогает организовать связь исследуемого элемента с входящими в него объектами - источниками данных, программным обеспечением, отвечающим за управление объекта, контроль рабочего состояния, процессов эксплуатации и т. д. на всей длительности жизненного цикла объекта.
Сущность применения цифровых двойников не состоит только в решении вопросов проектирования (прототипирования) некоторых физических объектов (процессов). В реальности проектирование представляет собой одну из форм познания объективного мира как объекта управления. Результатом проектирования вданном случае является будет являться цифровой двойник или их совокупность.
Тенденции развития электроэнергетических систем позволяютпредположить, что в ближайшие 5-10 лет основнаядеятельность лидеров 1Т-отрасли будет направлена на создание промышленных технологий массового создания и применения цифровых двойников как одного из основных элементов цифровой трансформации в рамках концепции индустрии 4.0. Только благодаря разработки ряда, адекватных реальным прототипам цифровых двойников, возможно направление всех ранее разработанных систем и моделей, используемых для эффективного планирования и управления производством на повышение энергетической эффективности. В настоящее время еще недостаточно разработаны универсальные решения массового создания цифровых двойников для конкретных целей - объектов и процессов, относящихся, например, к электроэнергетическим системам. Но, в то же время можно утверждать, что современный уровень развития в области цифровизации физических процессов в электроэнергетических систе-махреализуется в основном средствами промышленной автоматики на базе современных автоматизированных систем управления технологическим процессом (АСУ ТП). На рис. 1 представлены преимущества перехода к эффективной модели управления промышленными объектами на основе применения технологии цифровых двойников [2].
Классический подход/ ТгасШ юпа! арргоасЬ
Применение цифроныч ллой никои/ АррПспЕюп оГ <%11а]
Время/ Типе
Основное протнпоречке -иежлу растущими объемами ллнныч (1оТ) II псисныо обосморажюсгн принимаемых решений на основе концептуальной мо,1с. I и предметной обласш во см ож ноете й ЛПР/ ТЬсгс ¡я а тат соп1гас1к:1к>п Ье1**ссп ¡гпттц: уиШте* оГ<1а1а (1«Т) нк1 а (к§гее о Г гсдоотЫспеж оПЬе «к'саюпь с1сттс1 Ггига 1Ье сопсср1ил1 шос1с1 т 1Ьс агеп
оГ1)МЧ еараЫ111кч
НI <т(>ичнис двнныг тшиние ыо.гелм н сисмирмн чирикж-ин», .ЧеичннЬиу иЛ.1 аге «Ггчео^с .Ы» ¡11)1 ( л!л
Ьазы данных состойнии объектом (сущностей ! предметной области/ СЫяЬагк оГ оЬуесь' (еттех) яате тп А» пгеа
Менянные данные-сйсгаяинс ойюттар (сущностей) прелжпмй области/ Рптагу ¿аы ак а *1а1е оГпИдееи (еШЛкч) ш 1Ье млЬ^с! агеа
1ЛСК1ШИ инфрояыт ЛйЫШИКОЯ/ ГиПси «т 1Ш1№
П<ш№ржаиме в сшласоышкм* СОСТОЯНИИ инфгюкч ОЛИМП НМЛ и его рехш-кл и мрнтлмиа И >/ Маннами гф а ицуЫ («йп щн1 р№(«уре )
¡п 1Ьс арсе»5 чше
Рис. 1. Повышение эффективности на основе применения технологии цифровых двойников
На рис. 1 показаны классическая (слева) и цифровая (справа) модели управления объектами. 1оТ - Интернет вещей; ЛИР - лица, принимающие решения; СППР - система поддержки принятия решения; СЭД - система электронного документооборота
С дальнейшим развитием технологий Интернета вещей в действительности создает противоречие между возрастающими объемами поступающих данных о состоянии предметной области и эффективностью принятия управленческих решений, на основе сравнения концептуальной модели «сущность - связь» с результатами анализа содержимого базы первичных данных. Одной из главных проблем здесь являются необходимые ограничения для лиц, которые принимают решения, по возможности обрабатыватьувеличивающиеся объемы разнородных данных о состоянии массивов управления, операционной среды, информационном обеспечении и т. д. - составляющих единое операционное пространство. Интерпретация исходных данных при переходе к знанию об операционном пространстве для лиц, которые принимают решения, также связана с субъективными и объективными ограничениями. Это в конце концов формирует в сознании лиц, принимающих решения, недостаточное или искаженное представление об объекте управления (в левой части рис. 1 - это представлено в виде сетеиерархического слоя налуженного сверху изображения лиц, принимающих решения, - источника управляющего воздействия).
В правой части рис. 1 сетеиерархический слой управляющих лиц, принимающих решения, об объекте контроля расположен в сегментенабора цифровых двойников вторичной информации, который включает также другие сегменты, относящихся к различным аспектам -области накопленных знаний об операционном пространстве в целом.
На рис. 2 показана структура операционного пространства, в которые входят следующие элементы: S- объект управления; Е - операционная среда (функционирования); и-орган
(субъект) управления; D- деструктивное воздействие. Стрелками указаныодни из возможных направленийнепосредственных воздействий (связей) между элементами операционного пространства.
Операционное пространство/ Operational environment
Объект Среда
управления (5)/ функционирования (F.)/
Controllable Functional
object (S) environment (£)
------ :.....> <•..... -------
Субъект Деструктивное
управления {U}/ воздействие (U)/
Management Destructive
entity (U> impact (D)
Рис. 2. Структурная схема операционного пространства
Пусть ^,Р) -представляют собой частично упорядоченную (по критерию предпочтения) совокупность возможных состояний объекта управления, при этомS= ^1, S2, ..., Sn} - конечное множество, Р - порядок, заданный на нем. Управляющее воздействие, имеющее вид
(
Д
Ut- , = F н-1
VL
St-
R
Д^ )
i-1
л
к t
(1)
трансформирует в течение заданного интервала времени Д(0 -4+1-^объект управления из состояния в состояние «1+1, тратя для этой цели некоторый объем ресурсовЯ.В данной ситуаци-ироль цели управляющего воздействия играет соответствие критерию «ц+^&при установленных ограничениях на {Я, Д(0}. Параметр К11=1(311),1(Е11),1(011),1(и11)) является отражением объективизированных знаний, накопленных к моменту времени А(в цифровых двойниках - информационных базах знаний) как результат относительной интерпретации 1(.) сведений о состоянии объекта управления «^операционной среды Ец, (теоретического) злонамеренного воздействия В^и самого управляющего органа^. Результативность управляющего воздействия вида (1) может быть оценено условной вероятностью достижения цели Рдцв случае наличии/отсутствии распоряжении лиц, которые принимают решения, совокупности знаний, достигнутых к моменту времени Ъи содержащихся в памяти цифровых двойников, представленной в виде случайной величины Къ находящейся в интервале [0, 1]:
(
рд.ц (кц )=P
St.
R
да )
S
ti-1
(2)
В случае выполнения условияК^= 0 проявляется классический подход к оценке результативности управляющего воздействия в условиях стохастической неопределенности лиц, которые принимают решения, по отношению к состоянию элементов операционного пространства «11, Ен, Ен, Вц, иьв момент времени При К= 1 будет иметь место полная осведомленность лиц, имеющих право принятия решения, т. е. истина - «тождество предмета своему понятию» [2], которая обеспечиваетабсолютное достижение цели управляющего воздействия при переводе объекта из текущего состояния желаемое «1+1. Обозначив Д(Кй+1) = Кй+1-Кц, по-лучимнеравенство, показывающее что при снижении неопределенности и рационального поведения лиц, принимающих решения, будет справедливо следующее соотношение:
Рд.ц.(Кй+1)>Рд.ц.(Кй) при Д(К11+1)>0.
Дальнейший анализ зависимости
Д(Рд.ц .Й+1)=Рд.ц. (Кй+1)-Рд.ц.(Кц) от Д(К+1) 24
предполагает введение когнитивной величины в пространстве объективизированных знаний
К=7(ЗДЕ)ДВ)ДЦ)>/
Принципы, заложенные в концепциюцифровых двойников, могут быть применены в составе АСУ ТП в качестве составного элемента систем поддержки принятия решений и управления режимными параметрами промышленных объектов.
Выполним анализ подходов к решению ряда актуальных задач, которые необходимо решить в процессе эксплуатации систем данного класса. Для оценки объективного состояния и возможного направления модернизации реального объекта в условиях существующего операционного пространства предполагается целесообразным рассмотреть подход, построенный на вычислении показателя внутренней конфликтности, нашедшего отражения в работах [1, 2].
Предлагаемая количественная мера может являться объективной основой для принятия решений по ее дальнейшему совершенствованию (модернизации) или корректировкиу-правляющей системы. Одной из типичных ошибок при оценке состояния сложных технических систем -является рассмотрение их поведения за определенный период времени, который сравнительно мал по отношению к суммарному периоду эксплуатации. По этой причинев реальных условиях на этапе внедрения система (либо ее выборочные компоненты) успевает устареть, и при этом потенциал развития, учитываемый при проектировании, становится явно недостаточным. Характеристика внутренней конфликтности может формироваться (определяться) на основе функционального контроля АСУ ТП для каждого из непосредственно заданных моментов времени на всем интервале эксплуатации. Общий вид зависимости изменения параметров энергетической системы в зависимости от времени, показан на рис. 3.
i ' СВОЙСТВЯ СИСТСМЫ, р = ip System properties, Р — .....PJ/ ■Pj
Уровень насыщенна - 3/ Saturation level - 3 f Поколение — V J / (feneration — V}
Уровень насыщении - 2J Saturation level -2 Поколение С feneration -vj
Saturation - V,/ level - (feneration — V, Переходные периоды/ Transition periods
Врем«/ Time
Рис. 3. График зависимости системных параметров от времени
В тоже время, внутренние механизмы, определяющие данную зависимость, оценены далеко не полностью. На некотором интервале наблюдений переход системы от одного состояния к другому может быть рассмотрен как результат разрешения ее внутренних противоречий:
- между требованиями к системе и ее возможностями;
- между набором элементов и принципами их организации в системе;
- между объемом доступных системных ресурсов и необходимости в них в произвольный момент времени.
Для элементов в составе сложных энергетических систем внутренняя противоречивость возникает на этапе их проектирования и разработки (создания архитектуры, совместимых интерфейсов, выбора средств общего и общесистемного программного обеспечения и т. д.). В целом, действие противоречий на каждом из подуровней может быть отражено количественными характеристиками, составными частями которых которых являются конфликтные ситуации при доступе взаимоисключающих процессов обработки требований-запросов к совместно используемым источникам управляющих сигналов. Устранение противоречий в процессе функционирования отдельного компонента вычислительной техники накладывается на операционную систему, а для автоматизированной системы - на устройства контроля и управления ее работой. С учетом увеличения нагрузки относительная производительность системы (в сочетании с накладными расходами на организацию ее работы) уменьшается, хотя в абсолютном представлении она может возрастать. Этот эффект может быть объяснен тем, что при увеличении размеров входного потока внутренняя конфликтность системы расширяетсязначительнее объема выполненной полезной работы. Дальнейшийрост производительности будет постоянно ограничиваться ростом внутренней конфликтности системы, до тех пор, пока не ликвидируется
совсем (см. рис. 3). Дальнейшее развитие (в рамках данного способа структурной организации) исчерпывается, жизненный цикл эксплуатации системы будет считаться завершенным.
Список литературы
1. Оценка автоматизированных систем сбора и обработки данных на основе показателя внутренней конфликтности /В.А. Минаев, К.Б. Здирук, А.В. Мазин, Е.В. Поддубная // Вопросы радиоэлектроники. 2017. № 11. С. 29-34.
2. Петров А.В. Имитация как основа цифровых двойников. Вестник ИрГТУ. 2018. Том 2. №10. С. 56-66.
3. CIM в России: опыт АО «СО ЕЭС» по внедрению и сопровождению Единой информационной модели ЕЭС России в иерархической структуре диспетчерского управления, планы и перспективы/ Н.А. Беляев, Р.А. Богомолов. [Электронный ресурс]. -URL: https://fondsmena.ru/media/EGM publicationfiles Article/CIM -
опыт СО ЕЭС по внедрению и сопровождению Единой информационной модели ЕЭС Р оссии^Ядата обращения:23.06.2020).
4. Системные исследования в энергетике: Ретроспектива научных направлений СЭИ-ИСЭМ / отв. ред. Н.И. Воропай. Новосибирск: Наука. 2010. 686 с.
Степанов Владимир Михайлович, д-р техн. наук, профессор, eists@rambler.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Ершов Сергей Викторович, канд. техн. наук, доцент, erschov.serrg@mail. ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Свистунов Николай Андреевич, кандидат техн. наук, доцент, svistunoff.nick@yandex.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Сергеева Татьяна Евгеньевна, инженер, kafelene@rambler. ru. Россия, Тула, Тульский государственный университет
PRINCIPLES OF MODELING THE PARAMETERS OF POWER SYSTEMS IN THEIR
MANAGEMENT
V.M. Stepanov, S.V. Ershov, N.A. Svistunov, T.E. Sergeeva
Significant progress in the development of energy-saving technologies has generated major contradictions between the _ functionality of new generations of information and computing technology and the achieved level of development of methods _ for controlling the modes of operation of electric power systems based on the use of automation devices. It should be noted that the extensive growth in the volume and variety of processed data automatically prevented the transition _ from the amount of data to a^ fundamentally new approach when making decisions in automation tasks [1].
Key words: modeling, energy system, operating parameters.
Stepanov Vladimir Michailovich, doctor of technical science, professor, eists@rambler. ru, Russia, Tula, TulaStateUniversity,
Ershov Sergey Victorovich, candidate of technical science, docent, erschov.serrg@mail.ru, Russia, Tula, TulaStateUniversity,
Svistunov Nickolay Andreevich, candidate of technical science, docent, svistun-off.nick@yandex.ru, Russia, Tula, Tula state University,
Sergeeva Tatiana Evgenyevna, engineer, kafelene@rambler. ru, Russia, Tula, Tula State University
