Полное описание

Кисленко, Николай Анатольевич. Об обоснованности применения, современном состоянии и некоторых перспективах развития нейросетевых моделей единой системы газоснабжения России / Н. А. Кисленко, А. В. Белинский, А. С. Казак, О. И. Белинская. - DOI 10.33285/2782-604X-2022-5(586)-6-17. - Текст : непосредственный // Автоматизация и информатизация ТЭК = Automation and Informatization of the Fuel and Energy Complex : научно-технический журнал. - 2022. - N 5. - С. 6-17. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2782-604X.

ГРНТИ	УДК
28.23	004.8
28.23.25	004.85
28.23.37	004.032.26

Рубрики:
Искусственный интеллект
Нейронные сети
Машинное обучение
Газотранспортная система
Единая система газоснабжения

Кл.слова (ненормированные): газотранспортная система -- единая система газоснабжения -- математическое моделирование -- оптимизация -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- нейронные сети
Аннотация: Успехи развития современных компьютерных технологий открывают новые возможности для решения актуальных задач газовой отрасли. К их числу относятся так называемые задачи верхнего уровня управления, направленные на исследование особенностей работы Единой системы газоснабжения (ЕСГ) России в целом при штатных и пиковых режимах работы. Решение этих задач предусматривает поиск системных управляющих воздействий, минимизирующих некоторую общесистемную целевую функцию, при ограничениях, характеризующих производственные мощности и загрузку крупных объектов и подсистем ЕСГ. В этих задачах технологические нюансы работы отдельных технологических объектов отходят на второй план. Основное внимание в них сосредоточено на анализе достаточности производственной мощности системы для удовлетворения спроса на газ внутри России и выполнения экспортных контрактных обязательств. В статье рассматривается модель газотранспортной системы (ГТС) ЕСГ России, предназначенная для создания на ее основе расчетного инструмента для решения задач этого класса. Предложенная модель не претендует на замену существующих и развивающихся методов моделирования ГТС, когда речь идет об исследовании отдельных подсистем ЕСГ, но отличается двумя особенностями. Во-первых, в отличие от потоковых моделей, традиционно применяющихся в этих задачах, она позволяет учесть значимые технологические особенности ЕСГ (например, эффекты изменения объемов газа, аккумулированного в ГТС). Во-вторых, в отличие от более детальных гидравлических моделей, предложенная модель в руках специалиста является инструментом оперативного поиска рациональных решений по управлению ЕСГ в целом за счет использования нейросетевых аппроксимаций основных зависимостей, характеризующих работу подсистем ЕСГ и обеспечивающих высокую скорость вычислений. В статье доказывается обоснованность предложенного подхода к нейросетевому моделированию ЕСГ. Практическая значимость модели демонстрируется на примере исследования работы крупного фрагмента ГТС ЕСГ. Отмечается, что дальнейшее развитие нейросетевого моделирования ЕСГ должно быть скоординировано с развитием программных комплексов, предназначенных для детального моделирования режимов ГТС.
Доп. точки доступа:
Белинский, Александр Вячеславович
Казак, Александр Соломонович
Белинская, Ольга Игоревна


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -749435-126911)

Шифр в сводном ЭК: de8d944673d213ed1ed92f8e5baeeb36

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽