Полное описание

Никаноров, В. В. Применение методов искусственного интеллекта для повышения эффективности диспетчерского контроля и управления газотранспортной системой / В. В. Никаноров, М. А. Омельянцев, С. Г. Марченко, Л. И. Бернер, Ю. М. Зельдин. - Текст : непосредственный // Газовая пром-сть : ежемесячный научно-технический и производственный журнал. - 2021. - Т. С.В., N 2(818). - С. 120-126. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 0016-5581.
(Шифр в БД Р23/2021/С.В./2(818))

ГРНТИ	УДК
28.23.35	004.891

Рубрики:
Искусственный интеллект -- Применение
Газотранспортные предприятия
Экспертные системы

Кл.слова (ненормированные): газотранспортная система -- оперативное диспетчерское управление, -- система поддержки принятия решений -- экспертная система -- управление с прогнозирующей моделью
Аннотация: Оперативное диспетчерское управление газотранспортными системами является крайне сложной задачей из-за особенностей технологического объекта, который характеризуется большим количеством входов и выходов, существенной инерционностью, изменением граничных условий в процессе работы, сложностью критериев оптимальности. Для оказания помощи диспетчеру в их управлении предназначены системы поддержки принятия диспетчерских решений. В статье описаны такие системы для управления газотранспортными сетями в штатных и нештатных режимах, разработанные в 2007-2020 гг. в составе систем оперативного диспетчерского управления СПУРТ. Прослежена эволюция системы поддержки принятия диспетчерских решений от экспертных систем с жесткой логикой до систем управления с прогнозирующей моделью, представлены дополнительные подсистемы, улучшающие точность моделирования - подсистема прогнозирования газопотребления, программный комплекс выявления проблемных данных. Описан процесс управления газотранспортной системой с прогнозирующей моделью (проактивного управления), выбор горизонта прогноза и определение наилучшей стратегии управления для повышения эффективности работы газотранспортного предприятия. Переход к проактивному управлению газотранспортной системой возможен при гарантированной адекватности математической модели, что достигается применением нестационарных моделей в режиме онлайн с идентификацией условно-постоянных параметров газотранспортной сети. Показано, что эффективность работы газотранспортного предприятия является многокритериальным понятием, которое включает минимальные энергозатраты, обеспечение режимов работы оборудования, исключающих его ускоренный износ, сохранение запаса газа в системе при соблюдении технологических и контрактных ограничений и т. п. Для выбора стратегий управления, обеспечивающих наилучшую эффективность работы предприятия, предложено использовать методы искусственного интеллекта - нечеткую логику и нейронные сети. Обучение нейронных сетей должно производиться с использованием математического моделирования газотранспортной системы и экспертных знаний диспетчерского персонала.
Доп. точки доступа:
Омельянцев, М.А.
Марченко, С.Г.
Бернер, Л.И.
Зельдин, Ю. М.


Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
Свободны: ЧЗХР (1), ХРЦ (1)

Заказать издание
Заказ фрагмента документа ₽