Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Системный анализ особенностей построения систем обработки информации в интеллектуальных электроэнергетических сетях 13
1.1 Проблемы и перспективы внедрения технологий интеллектуальных электроэнергетических сетей 13
1.2 Анализ методов оценки состояния оборудования и эффективности процесса обновления производственных фондов электроэнергетических объектов 21
1.3 Анализ эффективности функционирования систем сбора и обработки информации о состоянии производственных фондов электроэнергетических объектов 28
1.4 Анализ средств и технологий поддержки принятия решений в интеллектуальных электрических системах с активно-адаптивной сетью 43
1.5 Выводы по первой главе и постановка задачи исследования 47
ГЛАВА 2. Разработка методов оценки состояния оборудования и повышения эффективности процесса обновления производственных фондов электроэнергетических объектов 50
2.1 Анализ и выбор критериев необходимых для оценки состояния производственных фондов электроэнергетических объектов 50
2.2 Разработка метода преобразования параметров техническогосостояния производственных фондов для системы поддержки принятия решений 55
2.3 Разработка математической модели оценки состояния производственных фондов электроэнергетических объектов 63
2.4 Разработка методики повышения эффективности процесса обновления и модернизации производственных фондов электроэнергетических объектов 74
2.5 Применение интегрированного показателя оценки технического состояния оборудования в процессе принятия решений 79
2.6 Выводы к главе 2 82
ГЛАВА 3. Разработка функциональной модели и структуры системы поддержки принятия решений при управлении производственными фондами электроэнергетических объектов 84
3.1 Разработка модели обработки информации для оценки технического состояния оборудования и повышения эффективности процесса обновления производственных фондов 84
3.2 Функциональное моделирование системы поддержки принятия решений для оценки состояния оборудования и повышения эффективности процесса обновления производственных фондов электроэнергетических объектов 88
3.3 Разработка структуры системы поддержки принятия решений для оценки состояния оборудования и повышения эффективности процесса обновления производственных фондов электроэнергетических объектов 97
3.4 Выводы к главе 3 101
ГЛАВА 4. Разработка алгоритмического и программного комплекса системы поддержки принятия решений для оценки состояния оборудования и повышения эффективности процесса обновления производственных фондов электроэнергетических объектов 102
4.1 Основные принципы и особенности построения программного комплекса 102
4.2 Разработка архитектуры системы поддержки принятия решений для оценки состояния оборудования и повышения эффективности процесса обновления производственных фондов 105
4.3 Реализация пользовательского интерфейса системы поддержки принятия решений 113
4.4 Выводы к главе 4 116
Заключение 117
Список литературы 119
- Анализ методов оценки состояния оборудования и эффективности процесса обновления производственных фондов электроэнергетических объектов
- Разработка метода преобразования параметров техническогосостояния производственных фондов для системы поддержки принятия решений
- Функциональное моделирование системы поддержки принятия решений для оценки состояния оборудования и повышения эффективности процесса обновления производственных фондов электроэнергетических объектов
- Разработка архитектуры системы поддержки принятия решений для оценки состояния оборудования и повышения эффективности процесса обновления производственных фондов
Введение к работе
Актуальность работы. В настоящее время во всех развитых странах мира большое внимание уделяется системам электроэнергетики, использующим самое современное оборудование и технологии, средства измерения и управления, позволяющие на более высоком уровне обеспечить надежность и экономичность функционирования электроэнергетических объектов. Задача эта является актуальной и для российской электроэнергетики, так как для отрасли характерен высокий моральный и физический износ производственных фондов, приводящий к значительным потерям электроэнергии и сбоям в энергоснабжении.
Качественно новый уровень в обеспечении бесперебойной работы электроэнергетических объектов, может быть достигнут при использовании информационных технологий, в частности систем поддержки принятия решений, предназначенных для автоматизации процесса технического обслуживания и обновления инфраструктуры, а также компьютерного анализа данных о состояния сети и эффективности работы диспетчерских служб. Особенно это актуально в настоящее время в условиях перехода к интеллектуальной электроэнергетической системе с активно-адаптивной сетью (ИЭС ААС, Smart Grid).
Разработка подобных систем соответствует одному из основных направлений энергетической стратегии России до 2030 года, стимулирующему создание высоко интегрированных интеллектуальных системообразующих и распределительных электрических сетей нового поколения в Единой энергетической системе России и концепции построения ИЭС ААС.
Переход к адаптивным технологиям связан с увеличением объема информации о состоянии электроэнергетических объектов, ее элементов и о внешней среде. Существует объективная необходимость в разработке системы принятия решений при управлении производственными фондами для обеспечения сбора, анализа и последующей обработки данных о техническом состоянии, а также поддержки управленческих решений в части выработки рекомендаций по техническому обслуживанию, модернизации или введению новых активов, обоснованности направления инвестиций в то или иное оборудование.
Предлагаемая в диссертационной работе система поддержки принятия решений осуществляет: обработку и анализ больших объемов данных; формирование рекомендаций по обновлению инфраструктуры, исходя из текущих и планируемых объемов финансирования, сохраняя при этом надежность функционирования объекта; преобразование сложных и разнородных информационных потоков о состоянии сети в форматы, легко воспринимаемые лицом принимающее решение.
Проведенное исследование возрастной структуры электросетевого оборудования, технического состояния инфраструктуры и уровня технологических нарушений при функционировании электроэнергетических объектов РФ показывает, что:
автоматизация процесса управления производственными фондами остается на низком уровне;
при направлении капитальных вложений в то или иное основное средство не учитывается его фактическое техническое состояние, в связи, с чем инвестиции не всегда направлены в оборудование, которое вскоре может дать сбои;
существует необходимость в оптимизации процесса планирования технического обслуживания и обновления инфраструктуры на основе текущей оценки технического состояния каждой единицы оборудования, с учетом важности и значимости электроэнергетических объектов.
В настоящее время разработаны и приняты стратегия развития электроэнергетики до 2030 года и Генеральная схема размещения объектов электроэнергетики до 2020 года, но о новых технологиях в них не упоминается, также отсутствуют программы по реализации конкретных проектов.
Особая актуальность задачи разработки методов и алгоритмов обработки информации о техническом состоянии оборудования диктуется необходимостью совершенствования электроэнергетических сетей, с целью повышения надёжности функционирования энергосистемы, предотвращения сбоев в энергоснабжении, путем определения приоритетов в замене производственных фондов при планировании работ и распределении капитальных вложений.
Целью диссертационной работы является исследование и разработка системы принятия решений при управлении производственными фондами на основе оценки технического состояния оборудования и повышения эффективности процесса их обновления в интеллектуальных электроэнергетических системах с активно-адаптивной сетью.
Поставленная цель потребовала решения следующих задач:
-
Исследование предметной области с целью выявления проблем и особенностей, учитываемых при моделировании и разработке систем принятия решений при управлении производственными фондами на основе оценки фактического состояния активов;
-
Анализ существующих систем непрерывного контроля технического состояния электроэнергетического оборудования;
-
Разработка методов оценки технического состояния производственных фондов электроэнергетических объектов и повышения эффективности процесса обновления производственных фондов на базе концепции Smart Grid;
-
Разработка структуры, алгоритмов функционирования основных подсистем системы поддержки принятия решений при управлении электроэнергетическими производственными фондами;
5. Разработка принципов построения программного комплекса для повышения эффективности технического обслуживания и оптимизации процесса обновления основных средств.
Объект исследований - системы сбора и обработки информации о техническом состоянии электроэнергетического оборудования.
Предмет исследований - алгоритмические и математические методы, модели поддержки принятия решений, информационные технологии и технические средства построения систем поддержки принятия решений.
Методы исследований. Решение поставленных задач базируется на применении комплекса методов системного анализа, теории принятия решений, математической статистики, технико-экономического анализа, нейронных сетей.
Научная новизна диссертационной работы:
-
Разработан интегрированный показатель оценки технического состояния электроэнергетического оборудования (J„(t)), позволяющий идентифицировать состояние актива с учетом важности каждого из его контролируемых параметров и степени их отклонений, а также значимости производственного фонда.
-
Предложен новый подход планирования воздействий на основное средство путем определения приоритетов, основанный на применении разработанного интегрированного показателя технического состояния оборудования (J„(t)), коэффициента важности электроэнергетического объекта (V„), на котором эксплуатируется актив и стоимости затрат технического обслуживания и обновления (С„).
-
Предложен способ обработки информации в системе управления производственными фондами, позволяющий повысить эффективность распределения капитальных вложений и минимизировать отклонения выполняемых объемов работ от запланированных на основе мониторинга реализации инвестиционной программы и утвержденных решений.
-
Предложены функциональная модель оценки состояния оборудования электроэнергетических объектов в рамках интеллектуальной электроэнергетической системы, структура и средства визуализации системы принятия решений, обеспечивающие проведение оперативного качественного и количественного анализа информации о состоянии основных средств в целях обоснования направления инвестиций в то или иное оборудование.
Практическая значимость диссертационной работы: 1. На основе проведенного анализа существующих систем обработки информации о техническом состоянии оборудования и систем поддержки принятия решений при управлении производственными фондами объектов электроэнергетики обозначены следующие приоритетные задачи: преобразование сложных и разнородных данных в информацию понятную и доступную пользователю, направление инвестиций на ремонт, модернизацию и обновление наиболее «узких мест»; контроль
процесса реализации принятых мероприятий и выполнения инвестиционных программ.
2. Разработана система поддержки принятия решений, позволяющая:
повысить качество принимаемых управленческих решений за счет определения фактической ситуации в энергосистеме, на основе применения разработанного интегрированного показателя технического состояния оборудования;
обосновать необходимость направления инвестиций в обновление и модернизацию инфраструктуры при обращении за утверждением тарифов в регулирующие органы;
повысить надежность функционирования энергетических объектов;
сократить капитальные и операционные затраты.
-
На основе многофакторного градиентного анализа разработан новый метод оценки состояния оборудования для выработки управляющих решений, основанный на анализе данных из внешних систем (систем мониторинга, систем электронных паспортов основных средств, автоматизированных систем контроля и учёта энергоресурсов и т.д.) и определения текущего технического состояния с учетом значимости электроэнергетических объектов и важности контролируемых параметров;
-
Разработаны алгоритмическое и программное обеспечение системы принятия решений при управлении процессами обновления, модернизации и технического обслуживания электроэнергетических производственных фондов.
-
Ожидаемый годовой экономический эффект от внедрения в СОф ОАО «МРСК СК» составит 862 тыс. руб. за счет снижения вероятности системных аварий и снижения недоотпуска электрической энергии потребителям.
Обоснованность и достоверность научных положений и выводов и результатов исследований подтверждаются соответствием результатов теоретических исследований экспериментальным данным и внедрением разработанной методики оценки технического состояния производственных фондов и системы поддержки принятия решений в СОф ОАО «МРСК СК».
Апробация диссертационной работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на ежегодных НТК СКГМИ (ГТУ), научных семинарах кафедры информационных систем в экономике СКГМИ (ГТУ) (2010- 2013 гг.), на семинаре в Северо-Осетинском филиале МРСК Северного Кавказа, а также на следующих международных, всероссийских научно-технических и научно-практических конференциях: VI Международно-практическая конференция «Перспективы развития информационных технологий», г. Новосибирск 2012 г.; II международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых учёных «Наука XXI века: новый подход», г. Санкт-Петербург 2012г.; VII Междуна-
родная научно-практическая конференция «Актуальные вопросы науки», г. Москва 2012г.; X Юбилейная Международная научная конференция «Актуальные вопросы современной техники и технологии», г. Липецк 2013г.; III Международная научно-практическая конференция «Решение проблем развития предприятий: роль научных исследований», г. Краснодар, 2013г.; Международная научная конференция «Тенденции современной науки», г. Гданьск, 2013г.
Личный вклад автора. Лично автором получены следующие основные результаты:
разработан интегрированный показатель оценки технического состояния электроэнергетического оборудования;
предложен новый подход планирования воздействий на основное средство, основанный на применении разработанного интегрированного показателя технического состояния оборудования, коэффициента важности электроэнергетического объекта, на котором эксплуатируется актив и стоимости затрат технического обслуживания и обновления;
предложен способ обработки информации в системе управления производственными фондами;
-разработана функциональная модель оценки состояния оборудования объектов электроэнергетики в рамках интеллектуальной электроэнергетической системы, структура и средства визуализации системы принятия решений. Публикации. По теме диссертации опубликовано 14 печатных работ, в т. ч. 6 работ в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, определенных ВАК РФ для публикации основных научных результатов.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка использованной литературы, включающего 77 наименования, и содержит 132 страниц машинописного текста, 31 рисунок, 7 таблиц и 1 приложения.
Анализ методов оценки состояния оборудования и эффективности процесса обновления производственных фондов электроэнергетических объектов
Интеллектуальная электроэнергетическая система с активно адаптивной сетью – это прежде всего концепция инновационного преобразования и развития электроэнергетики страны. Ведущая роль при модернизации и функционировании данной сферы отводится автоматизированным системам управления режимами работы и оценки состояния электроэнергетических объектов.
Учитывая широкий территориальный охват, а также то, что электроэнергетическая система России создана более шестидесяти лет назад и изношенность объектов основных средств достаточно высок можно сделать вывод о том, что модернизация электросетевого хозяйства на базе инновационных технологий потребует больших финансовых ресурсов, совершенствования существующих и разработки новых методов сбора и обработки информации.
При функционировании интеллектуальной электроэнергетической системы одним из приоритетных направлений является повышение наблюдае 20 мости сети, разработка и внедрение автоматизированных систем оценки текущей ситуации и планирования воздействий на производственные фонды. Важной задачей является реализации информационно-аналитической системы организации эксплуатации и технического обслуживания электроэнергетического оборудования, позволяющая повысить надежность электроснабжения и сократить аварийность путем оптимизации процесса обновления основных средств, отслужившего нормативный срок и увеличить эффективность вложенных инвестиций.
В интеллектуальной электроэнергетической сети операторам и диспетчерам энергетической системы посредством усовершенствованных информационно-аналитических систем и систем поддержки принятия решений должна предоставляться в режиме реального времени следующая информация: - данные состояния оборудования; - сведения о внешней среде и природных катаклизмах; - данные о нагрузках электроэнергетических объектов; - определение мест повреждений; - идентификация отказов; - прогнозные данные о потреблении электроэнергии и т.д. Автоматизированные системы должны осуществлять сбор, обработку, хранение и анализ большого количества данных, проходящих через современные инструменты измерения и считывания. Также должны осуществлять преобразование сложных данных о состоянии энергосистемы в информацию, понятную оперативно-технологическому персоналу. Различные технологии отображения данных должны помочь пользователям идентифицировать, анализировать и реагировать на возникающие проблемы в сжатые сроки в быстро воспринимаемом визуальном формате.
Таким образом, современная электроэнергетическая система требует широкого использования приложений, действующих в режиме реального времени в части быстрого принятия решений. Информационные технологии в рамках активно-адаптивной сети должны предоставлять необходимые данные для оценки текущего технического состояния электроэнергетических объектов и осуществлять прогнозирование вероятности сбоев в энергоснабжении. Наличие этих функций позволит пользователям системы повысить эффективность эксплуатации сети и снизить риск аварийных ситуаций.
С технологией поддержки принятия решений сложные и обширные системы информации должны быть сведены к форматам, легко воспринимаемых пользователем, для выполнения следующих задач: - понимание общего состояния сети и оказание поддержки самовосстанавливающемуся участку сети; - поддержание безопасности сети и целостности за счет быстрого обнаружения и смягчения возможных угроз; - мониторинг и контроль большого числа параметров состояния электроэнергетического объекта; -определение оборудования в предаварийном состоянии, позволяющего в сжатые сроки производить замену оборудования, до того как произойдет сбой в подаче электроэнергии; - улучшить общую эксплуатацию и техническое обслуживание всей системы передачи электроэнергии.
Разработка метода преобразования параметров техническогосостояния производственных фондов для системы поддержки принятия решений
Среди систем мониторинга электроэнергетического оборудования наибольшее развитие получили системы непрерывного контроля состояния трансформаторов. Широкий охват отслеживаемых параметров, высокий уровень достоверности постановки диагноза и значительный опыт эксплуатации на крупных трансформаторах имеют следующий системы непрерывного контроля:
Система TPAS разработана для выявления возникающих при работе трансформатора дефектов типа частичных пробоев изоляции, ослабления механической прочности из-за коротких замыканий, появления точек перегрева в обмотке и сердечнике, повреждений комплектующих узлов. Системой через короткие промежутки времени контролируются наиболее важные параметры, отражающие состояние трансформатора.
В основе системы непрерывного контроля состояния трансформатора, разработанной компанией Siemens, лежит широкое применение стандартных вычислительных средств, позволяющих обработать измеряемые датчиками сигналы, провести их анализ, осуществить удобное для персонала отображение и выдать предупреждение об опасных режимах. Модульный принцип с легкой заменой отдельных модулей и использование стандартных интерфейсов обеспечивают большую гибкость системы. Система состоит из комплекта датчиков, аналого-цифровых преобразователей и компьютерной части (рисунок 1.3). Компанией ABB Secheron разработан проект системы непрерывного контроля силовых трансформаторов. Данная система, подобно американской системе TPAS, использует сравнение измеряемых значений с получаемыми на математических моделях процессов в трансформаторе (нагрев верхних слоев масла, увлажнение и газосодержание масла). Сравнение проводится с использованием принципов искусственного интеллекта. При работе трансформатора непрерывно измеряются следующие параметры: нагрузка трансформатора, температура верхних слоев масла, температуры бака и окружающего воздуха, концентрация растворенных газов и влажность масла, вибрация бака, перенапряжения и токи короткого замыкания в каждой фазе [15].
Следует отметить, что сложность применения рассмотренных выше систем заключается в том, что они не имеют механизма принятия решений. Эффективность действий при реконструкции и обновлении производственных активов зависит от опыта и уровня профессионализма персонала. Для эффективного внедрения и дальнейшего развития систем непрерывного контроля необходимо менять идеологию их построения и требования, предъявляемые к системам обработки получаемых данных.
Среди информационно-аналитических систем мониторинга электроэнергетического оборудования, имеющих опыт внедрения в России можно выделить следующие [16, 17, 18, 19, 20]: - Интеллектуальная информационно-диагностическая система для электрооборудования электростанций разработанная ВНИИЭ; - «Диагностика +» разработанная Ивановским государственным энергетическим университетом; - «MultiTest» - система для контроля работоспособности электрооборудования, разработанная совместно со специалистами Владимирэнерго; - Корпоративная экспертно-диагностическая и информационная система управления техническим обслуживанием высоковольтного электрооборудования (ЭДИС «Альбатрос») разработанная специалистами Уральского государственного технического университета; - Информационно-аналитическая система «Диана»; - «ИС диагностики состояния ЭО», разработанная на базе Web технологий и предназначенная для паспортизации оборудования и оценки его технического состояния.
Наибольшим набором выполняемых функций из вышеперечисленных систем обладают следующие: «Диагностика +», «ЭДИС Альбатрос», «ИС диагностики состояния ЭО» и «Диана». Рассмотрим их подробнее.
Экспертная система «Диагностика +» предназначена для автоматизированного ведения паспортных данных и данных испытаний электрооборудования, а также проведения диагностических экспертиз по результатам испытаний с выдачей оценки состояния этого оборудования и рекомендаций по его дальнейшей эксплуатации [21].
Подсистема мониторинга функционирует как единая иерархическая распределенная система, состоящая из верхнего, среднего и нижнего уровней, работающая в темпе протекания технологического процесса, оснащенная средствами сбора, обработки, отображения, регистрации, анализа, хранения и передачи информации. Информационный обмен в системе построена на технологии ОРС (OLE for Process Control) предназначенной для обеспечения универсального механизма обмена данными между датчиками, исполнительными механизмами, контроллерами и системами представления технологической информации, оперативного диспетчерского управления, а также системами управления базами данных. Система состоит из трех звеньев: сервер БД - сервер приложений - клиенты. Такая схема позволяет выполнять всю прикладную логику на сервере и значительно разгрузить сеть [22].
Система работает с базой данных (БД) в локальной сети предприятия в режиме клиент-сервер. В качестве сервера БД обе системы используют СУБД Firebird. Основные компоненты программного и информационного обеспечения и потоки данных интегрированной системы «Диагностика+» приведены на рисунке 1.4.
Функциональное моделирование системы поддержки принятия решений для оценки состояния оборудования и повышения эффективности процесса обновления производственных фондов электроэнергетических объектов
Согласно поставленной задаче исследования и разработки системы поддержки принятия решений повышения эффективности технического обслуживания и оптимизации процесса обновления и модернизации электроэнергетических производственных фондов на основе оценки состояния оборудования в условиях перехода к активно-адаптивным сетям был проведен анализ особенностей построения подобных систем и структуры электроэнергетических объектов.
Объекты электроэнергетики - это имущественные объекты, непосредственно используемые в процессе производства, передачи электрической энергии, оперативно-диспетчерского управления в электроэнергетике и сбыта электрической энергии, в том числе объекты электросетевого хозяйства (линии электропередачи, трансформаторные и иные подстанции, распределительные пункты и иное предназначенное для обеспечения электрических связей и осуществления передачи электрической энергии оборудование) [30].
В целом электроэнергетические объекты можно подразделить на объекты генерации и электросетевые объекты. Любой электроэнергетический объект представляет собой сложную систему, состоящую из большого количества оборудований разных видов, каждый из которых характеризуется множеством свойств и конструктивных особенностей.
Важным этапом при разработке системы для оценки состояния основных средств является определение параметров, мониторинг которых будет проводиться. Правильный выбор отслеживаемых параметров каждого из активов при непрерывном наблюдении позволит: - повысить уровень выявления возникающих в работе дефектов, их обнаружение на ранней стадии развития; - обеспечит правильное принятие решений при устранении причин возникновения нештатных ситуаций; - обеспечит высокий коэффициент готовности и продление срока службы.
Как правило, совокупность параметров подлежащих наблюдению и шкала их измерений может быть сформирована на основании требований нормативных и заводских документов. В целях повышения эффективности процесса мониторинга для определения набора отслеживаемых критериев необходимо определить перечень дефектов, которые представляют наибольшую опасность для нормального функционирования производственного актива и должны обнаруживаться в процессе оценки технического состояния оборудования. Для этого необходимо обобщить и проанализировать опыт эксплуатации оборудования, разделить дефекты на диагностируемые и не диагностируемые, классифицировать дефекты по вероятности их появления, скорости развития, причинам возникновения, а также степени опасности. После чего осуществляется выбор параметров контроля.
При определении перечня контролируемых параметров можно опираться на руководящие документы (РД) и на методики международной электротехнической комиссии (МЭК) [31, 32, 33].
Также согласно положению о технической политике ОАО «ФСК ЕЭС» [34] диагностический контроль технического состояния оборудования, влияющий на надежность ЕНЭС, должен обеспечиваться в соответствии с положениями программы развития системы диагностики [35].
Под рабочим напряжением преимущественно должен быть обеспечен непрерывный автоматический контроль состояния: силовых трансформаторов и шунтирующих реакторов по контролю: - параметров электроэнергии (токи, напряжения, активные, реактивные мощности, cos ) сторон ВН, СН, НН; - физико-химических характеристик трансформаторного масла (газо-влагосодержанию); - качества изоляции (tg, емкости) вводов ВН, СН; - уровню частичных разрядов; - температуры верхних слоев масла на входе и выходе охладителей; - технологических защит и сигнализации, систем охлаждения и устройства РПН; высоковольтных вводов 110 кВ и выше по изменению абсолютного значения угла диэлектрических потерь tg и емкости изоляции; трансформаторов тока 330 кВ и выше по изменению абсолютного значения угла диэлектрических потерь tg и емкости изоляции; ограничителей перенапряжений по току проводимости, количеству и величине токов срабатывания; выключателей и разъединителей по коммутационному ресурсу.
Таким образом, электроэнергетический объект представляет собой совокупность различных по техническим характеристикам и назначению оборудований.
В рамках данной диссертационной работы проведено исследование производственных активов на примере электросетевых объектов, рассмотрена оценка технического состояния оборудования трансформаторных подстанций, в состав которых входят: силовые трансформаторы, аппаратура защиты и коммутации, шинные устройства, измерительные трансформаторы и устройства автоматического контроля и управления. Для каждой единицы оборудования устанавливается перечень наблюдаемых параметров. Общая структура объектов электроэнергетики и контролируемых параметров приведена на рисунке 2.1.
Разработка архитектуры системы поддержки принятия решений для оценки состояния оборудования и повышения эффективности процесса обновления производственных фондов
Отслеживаемые данные о техническом состоянии оборудования (X2) передаются в блок анализа, а на основании результатов обработки и интеллектуального анализа данных (X3) происходит оценка текущего технического состояния, как каждой единицы оборудования, так и энергообъекта в целом. При этом на результаты расчета показателей оценки состояния активов могут оказывать влияние мнения экспертов (X4) при оценивании весовых коэффициентов ci, аi, wi.
Рассчитанные показатели состояний (X5) могут быть использованы как для прогноза, так и для планирования планов-графиков работ и программ обновления производственных фондов (X6, X7).
На процесс планирования и принятия решений могут влиять информационные потоки от внешних управляющих структур электроэнергетического объекта (X9) (информация о внешних возмущениях, изменения объемов финансирования и т.д.).
Важным составляющим рассматриваемой системы является блок принятия решений, который по результатам проведенных расчетов формирует оптимальные обоснованные решения для эффективного функционирования объекта в целом. Утвержденные решения (X8) должны быть реализованы в заданный период времени с учетом имеющихся ресурсов.
Для обеспечения своевременного выполнения всех мероприятий и рекомендаций, а также обеспечения целевого и эффективного расходования финансовых средств в систему поступает детализированная информация о проведенных работах (X10).
Таким образом, к основным функциям предложенной системы относятся: непрерывный контроль состояния оборудования, оценка технического состояния в режиме реального времени, предотвращение нештатных ситуаций, планирование программ обновления и модернизации, с помощью методов интеллектуального анализа данных и принятия решений. Не менее важным является этап реализации решений, так как система позволяет дать оценку эффективности принятых к исполнению решений и проведенных мероприятий, что способствует оптимизации процесса распределения финансовых ресурсов выделенных в рамках инвестиционной программы, а также повышению эффективности процесса обновления и модернизации производственных фондов [47].
Предлагаемая модель системы сбора и обработки данных обеспечит автоматизацию процессов оценки технического состояния и анализа данных, а также формирование обоснованных стратегических решений.
Функциональное моделирование системы поддержки принятия решений для оценки состояния оборудования и повышения эффективности процесса обновления производственных фондов электроэнергетических объектов
В условиях перехода к интеллектуальной электроэнергетической системе в целях оптимизации процессов эксплуатации, технического обслуживания, модернизации и обновления оборудования большое внимание уделяется удаленному мониторингу производственных фондов, интегрированному в корпоративные системы управления.
Развитая система обработки информации и баз данных резко увеличит возможности по оптимизации режимов работы и совершенствованию процессов обновления инфраструктуры, даст возможность принимать оптимальные решения, в том числе и эффективного распределения инвестиций.
Энергосистема на базе концепции активно-адаптивной сети подразумевает использование динамических данных, получаемых от оборудования и датчиков, в целях оптимизации пропускной способности сетей и снижения вероятностей аварий. Внедрение интеллектуальных систем поддержки принятия решений для оценки технического состояния производственных фондов позволит: - предоставлять достоверную информацию о состоянии оборудования Важнейшим инструментом при создании подобных сложных информационных систем является системное моделирование.
Моделирование – основной метод исследований во всех областях знаний и научно-обоснованный метод оценок характеристик сложных систем, используемый для принятия решений в различных сферах инженерной деятельности [58]. Выбор метода моделирования и необходимая детализация моделей существенно зависят от этапа разработки сложной системы [59]. Применение методологии системного моделирования на стадии проектирования интеллектуальной системы принятия решений для оценки состояния оборудования электроэнергетических объектов позволяет четко обосновать и сформулировать требования к будущей системе, выделить основные функции и задачи, определить взаимосвязь ее элементов и разработать системный проект. На рисунке 3.2 приведена функциональная модель, которая является основой содержательного представления системного моделирования процесса оценки состояния электроэнергетической инфраструктуры [60].
