2-е издание (добавлены главы 7, 8, 9)

ПРЕДИСЛОВИЕ

В учебном пособии под интеллектуальными электрическими сетями понимаются такие электросети, для управления которыми используются программные средства, основанные на методах искусственного интеллекта (ИИ). Рассматривается, в основном, управление «через человека» – диспетчерское управление. Интеллектуальные программы при таком подходе обеспечивают компьютерную поддержку диспетчерских решений. Это ни в коей мере не исключает других возможных применений ИИ в электросетях, но эти возможности остаются за рамками данного пособия.

Для «интеллектуальных» электрических сетей рассмотрены основанные на методах ИИ программные средства, выполняющие новые функции и повышающие уровень компьютерной поддержки диспетчерских решений.

Учитывая, что одна из целей построения интеллектуальных сетей – обеспечение восстановления после аварий, основное внимание в книге уделяется проблемам диагностики нештатных ситуаций, интеллектуальному мониторингу состояний электрических сетей, планированию послеаварийного восстановления электроснабжения. Подробно рассмотрен новый вид программного тренажера для диспетчеров электрических сетей – тренажер анализа нештатных ситуаций.

В рамках использования ИИ рассмотрена многоагентная структура интеллектуальной автоматизированной структуры диспетчерского управления.

Рассмотрена также задача анализа аварий и возможность формирования (на основе данных оперативно-информационного комплекса) оперативной справки об аварии в энергосистеме.

Рассмотрена организация расследований технологических нарушений и аварий на подстанциях (с примерами протоколов расследования).

Вводится понятие «объемного» принятия решений, отражающее участие в принятии решений групп специалистов, обладающих различными компетенциями. При этом используется концепция экспертной системы с «доской объявлений».

Для облегчения преобразования эксплуатационного опыта технологов в формализмы естественно-языковой экспертной системы рассмотрена возможность применения концепции экстремального программирования.

Для определенности при изложении в данном пособии предполагается применение экспертной системы (оболочки) МИМИР, так как эта система имеет ряд успешных применений в электроэнергетических задачах.

Изложение в книге сопровождается множеством примеров в форме протоколов работы реальных интеллектуальных систем.

Учебное пособие предназначено для студентов магистратуры электроэнергетических специальностей, обучающихся по направлению «Электроэнергетика и электротехника» и магистрантов направления «Электроэнергетика и электротехника», профили «Электроэнергетические системы и сети» при изучении дисциплины «Информационно-измерительные системы», специалистов технических оперативных служб предприятий энергетических систем, электрических и распределительных сетей и электрических станций, филиалов ПАО «Россети», ПАО «ФСК ЕЭС», слушателей курсов повышения квалификации, а также студентов электроэнергетических специальностей. служб предприятий электрических и распределительных сетей и электрических станций, слушателей курсов повышения квалификации электроэнергетического профиля. Севастопольского госуниверситета и ряду других специализаций. Пособие соответствует также специализациям «Активно-адаптивные системы электроснабжения» СПбПУ Петра Великого 2.13.04.02 Интеллектуальные системы энергоснабжения.

Глава 1. ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ДИСПЕТЧЕРСКИХ РЕШЕНИЙ

Однажды много лет назад Декарт, взглянув через зарешеченное окно на росший во дворе дуб, понял, что с помощью оконной решетки можно задать числами положения частей дуба: ствола, ветвей, листьев, – оцифровать дуб! Уменьшая размер ячеек решетки, можно получить оцифровки дуба, содержащие все больше и больше деталей. Декарт воскликнул: «Эврика!» и создал прямоугольную декартову систему координат. Это был момент величайшего значения в математизации физики и начало цифровизации. Любой материальный объект мог быть закодирован с помощью декартовых координат. Описание движения этого объекта могло быть представлено в виде функциональных преобразований декартовых координат. Можно сказать, что был создан числовой образ физического пространства. Сегодняшняя цифровизация началась именно с этого события.

1.1.ПРОБЛЕМЫ РАЗРАБОТКИ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

Важной задачей модернизации систем компьютерной поддержки оперативных энергетических задач является автоматизация функций технологического управления в энергосистемах. Разработки в этой области часто оказываются весьма трудоемкими и не всегда успешными. Результаты работы существенно зависят от правильного анализа источников знаний и от выбора методов реализации. Здесь конкурируют «традиционные» программные методы и методы, основанные на идеях искусственного интеллекта. При этом далеко не всегда «интеллектуальные» методы оказываются предпочтительными – иногда их применение может привести к излишнему усложнению разрабатываемой системы. С другой стороны, «традиционные» методы могут затруднить разработку продуктов, приемлемых для использования технологами – «эксплуатационниками». Поэтому важно на раннем этапе разработки для конкретной задачи правильно выбрать метод реализации, оценить целесообразность «ставки» на интеллектуальный метод [3,38].

ИСТОЧНИКИ ЗНАНИЙ

Приступая к разработке автоматизированной системы для новой технологической задачи, необходимо определить источники знаний (ИЗ) об этой задаче. Среди множества возможных ИЗ наибольший интерес для разработчика представляют:

– эксплуатационный опыт ЭО,

– техническое задание ТЗ на разработку,

– эксплуатационные инструкции ЭИ,

ЭО – опыт эксплуатационного персонала, постоянно «в уме» решающего задачу, которую нужно автоматизировать. К сожалению, это часто невербальный (не зафиксированный в текстах) опыт. Его преобразование в словесную форму – очень трудоемкий процесс.

Выбор ТЗ в качестве основного источника был бы идеальным, но, к сожалению, в таких документах часто нет необходимой полноты информации, содержатся противоречия.

Наконец, ЭИ (технологические инструкции, указания и т.п.) – регламентированные документы являются, безусловно, достоверным источником знаний, но как правило, источником существенно неполным, фрагментарным: регламентированные инструкции обычно охватывают только некоторые (пусть и важнейшие) эксплуатационные операции, состояния и пр., в то время, как для разработки системы требуется «полный спектр» таких знаний. Пробелы в ЭИ разработчику системы приходится заполнять «здравым смыслом», то есть тем же эксплуатационным опытом. Поэтому следует признать опыт эксплуатационного персонала основным источником знаний для разрабатываемой системы [1-9].

1.2.ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ РАССУЖДЕНИЯ КАК ПРЕДМЕТ КАК ПРЕДМЕТ МОДЕЛИРОВАНИЯ

Для представления эксплуатационного опыта в разрабатываемой системе следует решить две задачи:

– выбрать формализм для представления ЭО,

– преобразовать невербальный опыт в рамки выбранного формализма.

При выборе формализма необходимо стремиться к максимальной его близости к «человеческим» представлениям. Этому требованию отвечает использование формализма рассуждения, понимаемого как ряд мыслей, суждений, умозаключений на какую-нибудь тему, изложенных в логически последовательной форме. Далее, полагаем, что эта цепочка суждений представляется в виде последовательности модулей-вопросов, каждый из которых состоит из:

– текста вопроса,

– анализа ответа.

Близость такого формализма к человеческим суждениям достигается тем, что вопросы формулируются на естественном языке человека.

Приведем примеры вопросов, используемых в некоторых реализованных системах.

(а) Система оперативного рассмотрения ремонтных заявок:

Заявки разрешенные, оборудование ЛЭП, сечения, оборудование уровень 500?

Запрашиваются разрешенные заявки на линии, которые входят в сечения, содержащие оборудование уровня 500 кВ.

(б) Система анализа нештатных ситуаций в электрических сетях:

(б1) оборудование шина объект *75, узлы, выключатели вкл.?

Запрашивается оборудование вида «шина», принадлежащее энергетическому объекту с номером *75, такое, что эти шины через электрические узлы связаны с выключателями, находящимися во включенном положении.

(б2) оборудование, узлы, выключатели, узлы, выключатели изменение?

Запрашивается оборудование, которое через электрические узлы присоединено к выключателям, которые, в свою очередь, через узлы присоединены к выключателям, положение которых изменилось.

В практических системах для решения задач одного вопроса, даже весьма сложного, оказывается недостаточно – в рассуждение входит множество иерархически организованных вопросов. Так, при распознавании ситуации «дальнего» резервирования [1] система сначала определяет «погашенные» шины подстанций и отключившиеся линии, затем – срабатывание защит на подстанции с погашенными шинами и на смежных присоединениях. Учитываются ступени сработавших защит линий. На подстанции, где имелось повреждение, вызвавшее ситуацию дальнего резервирования, защита работает первой ступенью, а на смежных подстанциях – более старшими ступенями.

В системах, основанных на технологических рассуждениях, моделируются формализмы рассуждений. Для этого вопросы автоматически преобразуются в SQL-форму Базы данных, выстраиваются цепочки модулей-запросов. Результатом является модель, называемая программой-рассуждением ПР. В практических информационных системах может быть несколько ПР, а количество вопросов в каждой ПР может достигать сотен. Таким образом, при реализации системы требуется

– преобразовать эксплуатационный опыт в формализмы рассуждений,

– преобразовать эти формализмы в множество программ-рассуждений [9-14].

1.3. СПЕЦИАЛИЗАЦИЯ РАЗРАБОТЧИКОВ

Рассмотрим вопрос формирования коллектива разработчиков информационной системы. При «традиционном» методе разработки требуется коллектив квалифицированных программистов, учет технологического содержания осуществляется на основе ТЗ.