Технические науки/5. Энергетика

Д.т.н. Сазыкин В.Г., к.т.н. Кудряков А.Г.

Кубанский государственный аграрный университет, Россия

Анализ опыта использования информационных систем

для поддержки функционирования электрооборудования

Электротехнические комплексы (ЭТК), характеризуясь большим числом составляющих элементов и контролируемых показателей [1], сложностью и широким диапазоном скоростей протекающих процессов, используют значительный объем циркулирующей в системе управления информации. В большинстве случаев для принятия решения предлагается неопределенная информация [2, 3], что приводит к увеличению количества плохо формализованных задач, которые нельзя решать на основе традиционных детерминированных математических моделей. Поэтому новым направлением совершенствования функционирования крупного электрооборудования является информационный подход к решению задач [4–7]. Для этого нужны системы поддержки принятия решений (СППР), использующие технологию экспертных систем (ЭС) [5, 8–10].

Работа экспертной системы основана на следующем принципе: какая-то часть знаний, имеющихся в индивидуальном опыте людей, моделях, литературе и др., выделяется из общей информационной картины, а затем, обогатившись опытом экспертов, в концентрированном виде возвращается к лицу, принимающему решение (ЛПР). Перейдя на уровень знаний в структуре принятия решений, ЛПР получает возможность расширения круга задач, при этом исключается необходимость использования в полной мере развитой теории объекта. Практические информационные системы предназначены для решения прикладных задач и состоят из интеллектуальных баз данных (БД) и баз знаний (БЗ), гипертекстовых, расчетно-логических и специализированных систем, нейронных сетей и роботов, интеллектуальных обучающих и ЭС [8–12]. Наибольшее распространение среди интеллектуальных систем получили ЭС – программы для ЭВМ, которые моделируют рассуждения экспертов и служит для решения задач в определенной предметной области. Архитектура ЭС включает интерфейс, решатель-интерпретатор, БЗ, компонент объяснения и др.

Интерфейс является совокупностью технических и программных средств для обеспечения диалога пользователя с ЭВМ как на естественном языке с использованием окон, меню и анкет, так и с помощью изображений, схем, чертежей и их отдельных фрагментов. Дружественный интерфейс помогает ЭС оформить сделанные логические выводы и заключения, объясняя ЛПР схему выработки рекомендаций.

Решатель предназначен для пооператорного формирования логических выводов. ЛПР через интерфейс задает начальный набор конкретных фактов и устанавливает набор свойств объекта для вычисления. Решатель находит в базе знаний правила, способные вычислить эти значения, затем проверяет условия правил и, в случае их выполнения, полученный результат становится значением искомой цели.

БЗ служит для представления в ЭВМ знаний и состоит из программных средств, обеспечивающих поиск, хранение, преобразование и запись в памяти ЭВМ структурированной информации [7, 9–11].

Компонент объяснения отвечает на вопросы «как?», «почему?», на профессиональном языке раскрывает пользователю путь получения интеллектуального решения и обосновывает действия, предпринятые для его получения.

Работа ЭС заключается в следующем. Интерфейс переводит входные данные, полученные на естественном языке от ЛПР, либо модифицированные аналоговые данные от датчиков на внутренний язык системы. Данные на языке системы поступают в оперативную память. Решатель на основе этих данных и знаний из БЗ формирует решение задачи и направляет в интерфейс. Интерфейс преобразует сообщения системы с внутреннего системного языка на естественный язык ЛПР. Если ответ ЭС не понятен ЛПР, то он задает через компонент объяснения нужный вопрос. ЭС дает объяснение на естественном языке.

Объединение характеристик компонентов ЭС в родственные группы облегчает оценку их показателей и направляет поиск, как неиспользованных возможностей, так и новых областей применения. Предлагаемая авторами классификация прикладных ЭС для энергетики по уровням разработки, видам решаемых задач и типам систем приведена в [11, 12].

Для выработки и классификации специальных критериев оценки возможностей всего многообразия существующих и проектируемых ЭС, адаптируемых для электроэнергетики, необходимо проанализировать их характеристики. К настоящему времени сложились три поколения ЭС [9–11, 13]. Однако из-за неустановившейся терминологии и требований к ЭС для их описания используются либо некоторые главные, либо отдельные характеристики, не позволяющие оценить в полной мере все три поколения. Авторами сделана попытка логически и системно объединить имеющиеся характеристики на основе принципов использования ЭС в электроэнергетике [5, 7, 8, 11, 16]. Рассмотрев и проанализировав ряд отечественных и зарубежных работ, нами подведены предварительные итоги [14] по использованию и адаптации ЭС к приложению в электроэнергетике [5, 7, 8, 14, 16, 17], особенностям решаемых ими задач и существующим проблемам [7, 16, 18].

Для решаемых с помощью ЭС задач характерны следующие особенности: отсутствие алгоритмического решения эвристических задач или, в случае его существования, недопустимость его использования из-за ограниченности ресурсов ЭВМ (длительность решения, недостаточный объем памяти); возможность применения динамически изменяющейся, неполной, неоднозначной, недостоверной, противоречивой, ошибочной информации о предметной области и решаемой задаче. ЭС являются новым источником знаний, обладающим способностью комбинировать информацию, формировать смысловое заключение и обучаться – их решения обладают «прозрачностью», т.е. могут быть объяснены пользователю на качественном уровне (в отличие от решений, полученных с помощью числовых алгоритмов, и в особенности от решений, полученных с помощью статистических моделей). Это качество ЭС обеспечивается их способностью рассуждать о своих знаниях и заключениях. Они подобно книгам предназначены для широкого многократного повторения знаний и опыта экспертов с целью обеспечения менее квалифицированных пользователей нужным советом как бы от самих экспертов в нужное время и в нужном месте.

ЭС не составляют альтернативы традиционным подходам, а лишь дополняют их, поднимая на более совершенный уровень. При диагностике изношенного электрооборудования [16, 18] замыкается весь цикл от получения первичной информации и оценки состояния объекта до принятия решения о необходимых действиях. ЭС способны конструировать знания путем построения новых знаний–выводов на основе старых. Новая модель может сложиться из постоянно накапливаемой информации, из информации, в которой новые знания явно не присутствуют или находятся на интуитивном уровне у экспертов. ЭС являются средством, осуществляющим помощь в принятии решений, и эффективны там, где нужна поддержка с использованием неформальных знаний. ЭС ориентированы на решение широкого круга задач в неформализованных областях. Используемые знания значительнее и глубже некоторого среднего уровня знаний в данной предметной области. ЭС предназначены для диалоговой работы с ЛПР, не имеющими навыков программирования, в рамках их профессионального опыта. Подготовка специалистов-энергетиков по информатике является принудительной адаптацией человека к ЭВМ. ЭС предназначены для адаптации ЭВМ к человеку; повышают уровень профессиональной культуры, особенно в тех областях, где нет возможности быстро готовить специалистов, недостаточно экспертов в рассматриваемой проблемной области. Опыт решения задач в предметной области утрачивается – специалисты уходят, осуществляются служебные перемещения. Благодаря высокой надежности, ЭС ориентированы на длительную (порядка 20 – 30 лет) эксплуатацию.

Однако нельзя считать, что использование новой информационной технологии сразу решит все проблемы энергетики. Переход к применению только ЭС создаст иные проблемы, которые сгруппированы по ряду общих признаков [14]. Это проблемы развития, субъективные, уровня становления, обмена информацией, получения знаний, финансовые, технические, специфические, общие и другие.

Сравнивая результаты опыта внедрения ЭС в другие технические системы [4, 6, 9, 10], можно определенно сказать, что рассматриваемое применительно к энергетике направление имеет будущее, поскольку ЭС, используемые для решения практических задач, позволяют достигать результатов, во многом превосходящих обычно получаемых пользователем. Новое информационное направление имеет возможность решить многие вопросы подготовки и переподготовки инженеров-электриков [15], облегчить решение комплекса проблем функционирования крупного электрооборудования.

Литература:

1. Кудрин Б.И. Электроснабжение промышленных предприятий. – М.: Изд-во: Интермет Инжиниринг. – 2006.

2. Попов В. А., Экель П. Я. Теория нечетких множеств и задачи управления развитием и функционированием электроэнергетических систем // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. – 1986. – № 4.

3. Экель П. Я. Неопределенность исходной информации и дискретность в задачах оптимизации электрических сетей // Изв. АН СССР. Энергетика и транспорт. – 1986. – № 3.

4. Любарский Ю. Я. Интеллектуальные информационные системы. – М.: Наука, 1990.

5. Надточий В. М. Экспертные системы для диагностики электрооборудования // Электричество. – 1991. – № 8.

6. Прикладные нечеткие системы / Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. – М.: Мир, 1993.

7. TaylerT., Lubkeman D. Application of knowledge – based programming to power engineering problems // IEEE Trans. on Power Systems. – 1989. – № 4.

8. Башлыков А. А., Еремеев А. П. Экспертные системы поддержки принятия решений в энергетике. – М.: Изд-во МЭИ, 1994.

9. Искусственный интеллект: Справочник: В 3 кн. – М.: Радио и связь, 1990.

10. Попов Э. В. Экспертные системы: Решение неформальных задач в диалоге с ЭВМ. – М.: Наука, 1987.

11. Сазыкин В. Г. Характеристики экспертных систем принятия решений // Электрические станции. – 1993. – № 4. – С. 67–72.

12. 174. Сазыкин В. Г. Классификация экспертных систем в электроэнергетике // Электричество. – 1993. – № 4.

13 Mackerle J. A review of expert systems development tools // Engineering Computations. – 1989. – № 4.

14 Сазыкин В. Г. Проблемы и пути становления технологии искусственного интеллекта в энергетике // Промышленная энергетика. – 1993. – № 5.

15. Сазыкин В. Г. Проблемы компьютерной подготовки и переподготовки инженеров-электриков // Электрические станции. – 1992. – № 10.

16. Перспективы повышения эффективности электроэнергетического комплекса Кубани: монография / В.Г. Сазыкин, А.Г. Кудряков, С.А. Нетребко, В.В. Пронь. – Краснодар: КубГАУ, 2012.

17. Сазыкин В. Г., Кудряков А. Г., Пронь В. В. Экспертная система для мониторинга и диагностики силовых трансформаторов. Современная наука: актуальные проблемы и пути их решения. Сборник научных статей. Труды Международной дистанционной научной конференции «Современная наука: актуальные проблемы и пути их решения». – Липецк: ООО «Максимал информационные технологии», 2014.

18. Сазыкин В.Г., Кудряков А.Г., Пронь В.В. Анализ проблем и возможностей эксплуатации изношенного электрооборудования. Мировая наука и образование в условиях современного общества: Сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции. Часть II. – М.: «АР-Консалт», 2014.