7.8. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ СЛОЖНЫМИ ТЕХНИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ
7.8.1. Общие положения и постановка задачи
Рассмотрим применение
предложенной методологии для синтеза операционного уровня систем
автоматического управления (САУ) автономными комбинированными фотоветроэлектроэнергетическими
установками (ФВЭУ), представляющими собой типичный пример сложной технической
системы [146, 271, 277].
Для создания автономных энергосистем малой мощности, которые могут быть использованы на удалении от линий электропередач и теплотрасс, а также в
аварийных ситуациях, когда традиционные источники или системы транспорта
энергии выходят из строя, в качестве резервных целесообразно использовать возобновляемые
источники энергии, в первую очередь энергию
солнечной радиации и ветрового потока. Однако эти источники энергии обладают
недостатками, основным из которых являются высокая стоимость энергии, малая
мощность, непостоянство во времени в течение суток и года, непредсказуемость.
Стоимость
энергии не является определяющей в аварийных ситуациях. В то же время по данным
метеостатистики недостатки таких возобновляемых источников энергии, как солнечная
радиация и ветровой поток удачно компенсируют друг друга: при длительной
последовательности облачных дней отсутствие солнца компенсируется обычно
наличием ветра; отсутствие солнечной радиации
в ночные часы суток также компенсируется обычно наличием ветра; ветер по статистике обычно бывает сильнее в зимние
месяцы, тогда как солнечная радиация – в летние.
Поэтому совмещение преобразователей нескольких
источников энергии в единую энергосистему
позволяет повысить устойчивость и эффективность выработки электроэнергии за
счет уменьшения мощностей преобразователей и
емкости накопителей.
Наиболее перспективными для
использования в качестве системы электроснабжения удаленных потребителей малой
и средней мощности в настоящее время
представляются автономные комбинированные фотоветроэлектрические установки
(ФВЭУ), которые и рассмотрены нами в качестве примера технического применения
предложенных в данной работе методологии и технологии синтеза РАСУ АО. Система
автоматического управления (САУ) автономной
энергосистемой с возобновляемыми источниками энергии
значительно повышает ее эффективность.
Синтез САУ проводится с учетом анализа ФВЭУ на двух уровнях: уровне компонентов энергосистемы, на котором решается задача оптимального управления отдельными устройствами ФВЭУ; операционном уровне, на котором решается задача оптимального распределения энергии между потребителями и накопителем. На уровне компонентов ФВЭУ САУ осуществляет оптимальное управление по техническим критериям эффективности. Соответствующие технические решения известны и не являются предметом рассмотрения в данной работе, которой развивается метод синтеза САУ ФВЭУ на операционном уровне [277]. Рассматриваемые ФВЭУ включают следующие установки: фотоэлектроэнергетическую установку (ФЭУ) – солнечные элементы (СЭ); ветроэлектроэнергетическую установку (ВЭУ); аккумуляторную батарею (накопитель); потребитель; систему автоматизированного управления (САУ) (рисунок 7.20):
|
|
|
Рисунок 7. 20. Обобщенная схема комбинированной ФВЭУ |
Реальные ФВЭУ
могут отличаться друг от друга структурой,
типом используемых устройств (преобразователей, накопителей, потребителей),
родом вырабатываемого тока.
Цель САУ заключается в автоматическом обеспечении
технологических требований работоспособности компонентов энергосистемы,
снижении вероятности аварийных ситуаций, связанных с недоотпуском
потребителю энергии. Данная цель достигается
автоматическим поддержанием работы электрогенераторов в режиме максимальной мощности,
автоматической защитой устройств от аварийных ситуаций, координацией работы
отдельных установок в целях приведения хода производства электроэнергии в
заданный, нормальный режим.
Существование операционного уровня означает, что эффективная работа
автономных ФВЭУ возможна только при использовании систем автоматического
управления (САУ), т.е. зависит не только от
эффективной работы компонент ФВЭУ, рассматриваемых отдельно, но и от способа их
взаимодействия.
Вследствие вышеприведенных особенностей
автономных ФВЭУ в качестве метода их
управления на операционном уровне целесообразно
принять комбинированный метод с накоплением избыточной энергии и распределением нагрузки. При этом в условиях существующего или
прогнозируемого дефицита энергии осуществляется распределение нагрузки с учетом
приоритета, а при избытке вырабатываемой энергии – ее накопление.
В настоящее время не существует четкого оптимального алгоритма управления
энергораспределением автономных ФВЭУ в условиях дефицита вырабатываемой мощности.
Кроме того, из-за большой изменчивости поступления возобновляемой энергии
данный оптимальный алгоритм управления для условий различных климатов может не
совпадать. На операционном уровне САУ
осуществляется оперативное управление распределением энергопотоков между
элементами энергосистемы посредством координации функционирования отдельных
управляющих устройств на первом уровне.
Цель
рассматриваемого уровня САУ – наиболее полное и бесперебойное снабжение
потребителей электроэнергией при ее неравномерном поступлении в условиях нормального
эксплуатационного режима всех элементов энергосистемы. Таким образом, цель САУ
на операционном уровне дуальна: наиболее полное обеспечение как текущих,
так и будущих потребностей потребителя в электроэнергии. Это
обеспечивается выбором рационального режима
энергораспределения ФВЭУ: в условиях существующего или прогнозируемого дефицита
энергии осуществляется распределение нагрузки с учетом приоритетов; при избытке
вырабатываемой энергии осуществляется ее
накопление.
Выбор режима энергораспределения осуществляется на основе анализа информации о текущем состоянии ФВЭУ и прогнозируемом будущем состоянии первичных энергоресурсов (таблицы 7.8 – 7.9):
|
|
|
|
В соответствии с предложенным подходом, на основе обучающей выборки, представляющей собой экспертные оценки целесообразности выбора тех или иных режимов энергораспределения в различных ситуациях, описанных факторами, выявляются причинно-следственные взаимосвязи между факторами и выбором режимов энергораспределения. Адаптивность обеспечивается тем, что в процессе эксплуатации системы в качестве эксперта может выступать и сам пользователь, т.е. обучающая выборка может пополняться его решениями, после чего осуществляется адаптация или синтез новой модели.
7.8.2. Синтез модели, оценка ее адекватности и использование для поддержки принятия решений
В соответствии с приведенным выше общим алгоритмом АСК-анализа, который рассматривается как алгоритм синтеза и эксплуатации РАСУ АО (рисунок 2.16) и основываясь на результатах работы [277] рассмотрим пример синтеза САУ ФВЭУ.
Шаг 1–й: формализация предметной области (БКОСА-1): разработка описательных и классификационных шкал и градаций, необходимых для формализованного описания предметной области. Описательные шкалы описывают факторы различной природы, влияющие на поведение АОУ (таблица 7.10), а классификационные – все его будущие состояния, в том числе целевые (таблица 7.11):
|
|
|
Таблица
7. 11 – КЛАССИФИКАЦИОННАЯ ШКАЛА |
|
|
Шаг 2–й: формирование обучающей
выборки (БКОСА-2): с использованием приведенных выше шкал представим экспертные оценки
целесообразности выбора различных режимов энергораспределения из работы [277] в
форме, соответствующей требованиям обработки информации в автоматизированных
системах [152] (таблица 7.12):
|
|
Шаг 3–й: обучение (БКОСА-3): обучающая выборка обрабатывается
обучающим алгоритмом, в результате чего формируются решающие правила
(обобщенные образы состояний АОУ, отражающие весь спектр будущих возможных
состояний объекта управления), а также определяется ценность факторов для
решения задач подсистем идентификации, мониторинга, прогнозирования и выработки
управляющих воздействий, представленные в матрице информативностей (таблица
7.13), показывающую количество информации о целесообразности выбора того или
иного режима энергораспределения получает САУ, если установлено действие некоторого
фактора. Данная матрица информативностей и представляет собой конкретную информационную
модель ФВЭУ, на основе которой САУ может принимать решения о выборе наиболее
целесообразного режима энергораспределения. Выбирается тот режим, о котором в
системе факторов {X, Y, Z} содержится максимальное количество информации.
|
|
Таким образом,
размерность модели составила: 11 прогнозируемых состояний ФВЭУ, 11 градаций факторов, 40 прецедентов в обучающей
выборке, 531 факт.
Шаг 4–й: оптимизация (БКОСА-4): оптимизация модели в данном примере не осуществлялась, т.к. оптимальная система факторов была выбрана на основе содержательных представлений.
Шаг 5–й: верификация модели (БКОСА-5): показала ее 100% внутреннюю дифференциальную и интегральную валидность.
Шаг-6: принятие решения об эксплуатации модели или ее пересинтезе. С учетом результатов верификации модели есть основания принять ее к эксплуатации.
Шаг 7-й: идентификация и
прогнозирование состояния АОУ (БКОСА-7). В таблице 7.14 приведен пример отчета по
выбору режима ФВЭУ по факторам:
|
|
7.8.3. Исследование модели
Взвешенное обобщение экспертных оценок рациональности режимов энергораспределения (БКОСА-2, БКОСА-3)
В обучающей выборке (таблица 7.12), мнения экспертов по выбору рационального режима энергораспределения сведены в одну таблицу. При этом возникает задача определения средней силы влияния каждого фактора на принятие решения о выборе режима энергораспределения. В предлагаемой технологии результатом решения данной задачи является таблица 7.13, представляющая собой результат взвешивания экспертных оценок на основе математической модели, предложенной в данной работе.
Автоматизация экспертных оценок и их замена оценками непосредственного пользователя ФВЭУ (БКОСА-2, БКОСА-3)
В предложенной технологии нет необходимости привлекать экспертов для построения модели ФВЭУ и разработки алгоритмов принятия решений в САУ. Имеется возможность поставки "не обученной" ФВЭУ пользователю. В этом случае ему предлагается самому сформировать классификационные и описательные шкалы и градации (возможно, вместе с поставщиком) и некоторое время самостоятельно принимать решения о выборе режимов энергораспределения, формируя на этой основе обучающую выборку. С использованием режима адаптации САУ возможна имитация автоматизированных решений с оценкой их эффективности без фактической реализации. Если их качество устраивает заказчика, то система может быть переведена в автоматизированный режим реального принятия решений о выборе режима энергораспределения. В дальнейшем, при необходимости, обучающая выборка может дополняться, а также могут изменяться оценки, приведенные в ней, в результате чего через некоторое время после переобучения САУ будет принимать решения, наиболее приемлемые для пользователя.
Определение дифференцирующей мощности факторов относительно режимов энергораспределения и контролируемое снижение размерности модели (БКОСА-3, БКОСА-4)
Анализ обучающей выборки в соответствии с математической моделью показывает, что различные факторы имеют различное влияние на перевод АОУ в различные будущие состояния.
Дифференцирующей мощностью фактора называется среднее количество полезной информации, которое САУ получает для выбора режима, если установлено, что данный фактор действует (таблица 7.15):
|
|
Итак, факторы имеют различную дифференцирующую мощность, которая может быть установлена. Из этого следует два важных вывода: во–первых, нет необходимости перед построением модели ФВЭУ пытаться решить задачу выбора наиболее существенных факторов (как это обычно предлагается в факторном анализе); можно исследовать все факторы, о которых имеется систематическая информация; во–вторых, незначимые факторы всегда можно удалить из модели ФВЭУ без ущерба для ее эффективности и адекватности, тем самым сократив эксплуатационные расходы на сбор и обработку информации САУ.
Определение силы влияния факторов на принятие решения о переключении ФВЭУ в различные режимы энергораспределения (БКОСА-3.2, БКОСА-4.1, БКОСА-9.2)
Как видно из таблицы 7.13, различные факторы содержат различное среднее количество информации для принятия решения о выборе режима энергораспределения. Каждый режим может быть охарактеризован единственной последовательностью факторов, в которой они ранжированы в порядке убывания количества информации в пользу выбора данного режима. Такая последовательность называется информационным портретом режима ФВЭУ [152]. Аналогично каждый фактор может быть охарактеризован единственной последовательностью режимов, в которой они ранжированы в порядке убывания количества информации в пользу их выбора, содержащейся в данном факторе [152].
Информационные портреты режимов и факторов могут быть представлены в графическом виде.
Определение степени детерминированности режимов энергораспределения ФВЭУ (БКОСА-3.3, БКОСА-4.2, БКОСА-9.1)
Различные режимы отличаются друг от друга средним количеством информации о выборе или не выборе данного режима, содержащейся в факторах. Если выбор некоторого режима однозначно, т.е. детерминистским образом, определяется некоторым фактором, то этот фактор будет содержать максимально-возможное количество информации о выборе данного режима и этот режим будет иметь высокую степень детерминированности (определенности). Если же наоборот, в обобщенном образе режима все факторы содержат небольшое количество информации, то данный режим будет слабодетерминированным, а его выбор – неопределенным (таблица 7.16).
Слабодетерминированные режимы, как правило, являются сходными сразу с несколькими сильнодетерминированными. В инструментальной системе реализован режим, обеспечивающий удаление из модели тех классов, которые сводятся к суперпозиции некоторого минимального количества слабо коррелирующих друг с другом классов.
|
|
Определение фактической приоритетности нагрузок
В технологии, предлагаемой в данной работе, нет необходимости искусственно вводить группы приоритетности нагрузок, так как модель обеспечивает обработку данных большой размерности. Это означает, что все нагрузки могут быть перечислены как градации – факторы в соответствующей описательной шкале. В результате после формирования обучающей выборки на основе решений пользователя ФВЭУ выясняется порядок, в котором нагрузки обслуживаются в случае дефицита внешних энергетических ресурсов.
Исследование сходства и различия режимов ФВЭУ и факторов (БКОСА-10)
Данная задача решается в два этапа: формирование кластеров и конструктов режимов ФВЭУ и факторов; содержательное сравнение режимов ФВЭУ и факторов. Кластеры формируются инструментальной системой, на основе сравнения векторов режимов энергораспределения и факторов, представленных в таблице 7.13. Конструкт представляет собой систему наиболее сильно отличающихся кластеров (со спектром промежуточных кластеров). На рисунках 7.21 – 7.22 приведены диаграммы семантических сетей, построенных по результатам кластерно–конструктивного анализа режимов энергораспределения ФВЭУ и факторов, влияющих на принятие решений о выборе этих режимов.
|
|
|
Рисунок 7. 21. Семантическая сеть классов |
|
|
Содержательное сравнение режимов (факторов) друг с другом представляет собой информационные портреты двух режимов, в которых факторы соединены друг с другом линиями, цвет и толщина которых соответствуют знаку и величине их вклада в сходство или различие данных двух режимов (факторов). Графическое отображение этой информации называется когнитивной диаграммой [152]. Примеры когнитивных диаграмм классов и признаков приведены на рисунках 7.23 и 7.24.
|
|
1. В разделе обоснована актуальность применения автономных комбинированных фотоветроэлектроэнергетических установок (ФВЭУ), основанных на использовании таких возобновляемых источников энергии, как солнечная радиация и поток ветра.
|
|
2. Показано, что КПД ФВЭУ существенно повышается при использовании систем автоматического управления (САУ). Рассматриваются два уровня САУ ФВЭУ: уровень компонент системы и операционный уровень. Технические проблемы управления ФВЭУ на уровне компонент решаются разработчиками этих компонент. Операционный уровень САУ обеспечивает выбор наиболее эффективного режима энергораспределения ФВЭУ в зависимости от состояния ФВЭУ и краткосрочного прогноза мощности первичных возобновляемых энергоресурсов. Поэтому для разработчиков ФВЭУ наибольший интерес представляет эффективный синтез именно операционного уровня САУ. Однако решение этой проблемы связано со значительными сложностями, обусловленными тем, что ФВЭУ представляет собой сложную техническую систему.
3. Приводится численный пример использования разработанной методологии синтеза РАСУ АО для синтеза операционного уровня САУ ФВЭУ. Показано, что предлагаемая методология не только обеспечивает синтез адаптивных САУ, настраивающихся на локальные особенности места установки ФВЭУ и потребности пользователя, но и позволяет поставить и решить целый комплекс взаимосвязанных задач, представляющих интерес в связи с теорией и практикой управления сложными системами, в частности при эксплуатации ФВЭУ: взвешенное обобщение экспертных оценок рациональности режимов энергораспределения; автоматизация экспертных оценок и их замена оценками непосредственного пользователя ФВЭУ; определение дифференцирующей мощности факторов относительно режимов энергораспределения и контролируемое снижение размерности модели; определение силы влияния факторов на принятие решения о переключении ФВЭУ в различные режимы энергораспределения; определение степени детерминированности режимов энергораспределения ФВЭУ; определение фактической приоритетности нагрузок; исследование сходства и различия состояний ФВЭУ и факторов.
Разработанная методика, технология и инструментарий синтеза рефлексивных АСУ активными объектами могут быть применены и в других областях.