Хорошев Николай Иванович. Система поддержки принятия решений при управлении фактическим техническим состоянием электротехнического оборудования на основе адаптивной комплексной модели краткосрочного прогнозирования

brief description

Хорошев, Николай Иванович. Система поддержки принятия решений при управлении фактическим техническим состоянием электротехнического оборудования на основе адаптивной комплексной модели краткосрочного прогнозирования : диссертация ... кандидата технических наук : 05.13.06 / Хорошев Николай Иванович; [Место защиты: Перм. нац. исслед. политехн. ун-т].- Пермь, 2012.- 167 с.: ил. РГБ ОД, 61 12-5/3296

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Пермский национальный исследовательский политехнический университет»
На правах рукописи

ХОРОШЕВ НИКОЛАЙ ИВАНОВИЧ
СИСТЕМА ПОД ДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ФАКТИЧЕСКИМ ТЕХНИЧЕСКИМ СОСТОЯНИЕМ ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ НА ОСНОВЕ АДАПТИВНОЙ КОМПЛЕКСНОЙ МОДЕЛИ КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
05 Л3.Об - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (в промышленности)
Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук
Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Казанцев В.П.
Пермь - 2012
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 6
ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ. АНАЛИЗ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ. НАУЧНАЯ ПОСТАНОВКА ЦЕЛИ И ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЙ 14
1.1 Аналитический обзор современного состояния проблемы 14
1.2 Анализ математических методов и моделей прогнозирования 19
1.3 Критерии точности математических моделей прогнозирования 35
1.4 Постановка цели и задач научных исследований 43
Основные результаты главы 45
ГЛАВА 2. КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ОПЕРАТИВНЫХ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ 46
2.1 Принципы построения концептуальной модели системы поддержки принятия оперативных управленческих решений 46
2.2 Формализация структурно-информационных уровней концептуальной модели системы поддержки принятия оперативных управленческих решений 49
2.3 Аналитическое описание правил нечеткой логики 53
2.4 Принятие оптимальных управленческих решений на основе правил нечеткой логики 56
Основные результаты главы 67
ГЛАВА 3. МЕТОДИКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ФАКТИЧЕСКИМ ТЕХНИЧЕСКИМ СОСТОЯНИЕМ
ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ НА ОСНОВЕ АДАПТИВНОЙ КОМПЛЕКСНОЙ МОДЕЛИ КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ....68
3.1 Методика расчета оптимальных начальных условий 69
3.2 Адаптивная комплексная модель краткосрочного прогнозирования 76
3.3 Обоснование адаптивных предикторов в составе адаптивной комплексной модели краткосрочного прогнозирования 81
3.3.1 Модель Тейла-Вейджа 84
3.3.2 Модель Брауна 86
3.3.3 Модель Тригга-Лича 88
3.3.4 Полиномиальные модели многократного сглаживания 89
3.3.5 Модель Хольта-Винтера 91
3.3.6 Определение областей применения адаптивных моделей 92
3.3.7 Тестирование адаптивной комплексной модели краткосрочного прогнозирования 95
3.4 Методика принятия решений при управлении фактическим техническим состоянием электротехнического оборудования 98
Основные результаты главы 100
ГЛАВА 4. ОПЫТНО-ПРОМЫШЛЕННАЯ АПРОБАЦИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ФАКТИЧЕСКИМ ТЕХНИЧЕСКИМ СОСТОЯНИЕМ ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ 101
4.1 Постановка прикладной задачи и научного эксперимента. Краткое описание технических характеристик объектов апробации 101
4.2 Формализация и прогнозирование изменения ключевых параметров силового маслонаполненного трансформатора средней мощности 102
4.3 Практическая реализация концептуальной модели системы поддержки принятия оперативных управленческих решений 125
Основные результаты главы 135
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 136
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 139

bibliography

ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В диссертационной работе были получены следующие основные результаты:
1. На основе аналитического обзора процессов эксплуатации электроэнергетического оборудования обоснована актуальность поиска новых решений, базирующихся на использовании правил нечеткой логики и аппарата краткосрочного (оперативного) прогнозирования значений технических параметров ЭО в условиях неопределенности исходной информации. Определен состав и основные направления реализации СПГ1Р при управлении фактическим техническим состоянием ЭО. Проведен анализ математических методов и моделей прогнозирования, выполнена их классификация по способу формализации, позволившая выбрать класс известных адаптивных моделей краткосрочного прогнозирования (АМП) и оценочные критерии адекватности.
2. Разработана концептуальная модель системы поддержки принятия оперативных управленческих решений (КМПР) на основе сформулированных принципов и формализованных правил нечеткой логики, обеспечивающая использование математического аппарата краткосрочного прогнозирования (АКМ) и являющаяся основой профилактического обслуживания ЭО по фактическому техническому состоянию. Разработан обобщенный алгоритм формирования управленческих решений, а также формализованы комплексные критерии принятия решений и импликации нечетких множеств, позволившие учесть разносторонние аспекты эксплуатации электротехнического оборудования.
3. Разработана АКМ и создана методика принятия решений при управлении фактическим техническим состоянием ЭО, содержащие: векторные критерии селекции оптимальных моделей начальных условий и АМП, используемые в методике расчета оптимальных начальных условий; алгоритм функционирования АКМ и ее программную реализацию. Адаптивная комплексная модель краткосрочного прогнозирования изменения технических параметров ЭО, позволяет добиться повышения достоверности прогнозных оценок за счет совместного использования обоснованных адаптивных предикторов из множества FM.
4. Произведено обоснование адаптивных предикторов в составе АКМ и методики определения оптимальных начальных условий на базе конкретных типовых форм временных рядов. Осуществлено тестирование АКМ, в том числе в условиях скачков пилообразной формы и случайно распределенного во времени тренда, показавшее положительные результаты в виде снижения величин мгновенных ошибок прогнозных оценок в среднем до 2,5 раз по сравнению с использованием случайных моделей из множества FM.
5. В результате опытно-промышленной апробации СППР при управлении фактическим ТС ЭО на примере силовых маслонаполненных трансформаторов средней мощности были формализованы:
- ключевые количественно-качественные параметры, позволившие определить техническое состояние объектов апробации и учесть данную информацию на уровне принятия решений КМПР;
- модель термического износа изоляции СМТ: параметр ТИ (L), учитывающий такие факторы, как температуру наиболее нагретой точки (6h), влагосодержание твердой изоляции (w), содержание кислорода в трансформаторном масле (02) и показатель его окисления (К).
6. Разработана программная среда «Forecast Models Analysis» («FMA»), в которой реализованы инструменты автокорреляционного анализа временных рядов, механизмы аппроксимации эмпирических данных и АКМ.
7. В программной среде «FMA» получены прогнозные оценки остаточного ресурса обследуемых трансформаторов средней мощности, а также факторов, определивших параметр относительного термического износа изоляции, с целью снижения аварийных простоев оборудования.
8. Разработан алгоритм принятия решений при управлении фактическим техническим состоянием СМТ, используемый при диагностике технического состояния оборудования и выработке конкретных мер, направленных на устранение выявленных дефектов. Осуществлен расчет приоритетов для объектов апробации на основе нечеткой логики (КМПР), позволивший комплексно оценить ТС ЭО и выявить трансформатор, нуждающийся в проведении первоочередных мероприятий по устранению причин дефектов, обнаруженных в процессе эксплуатации.
В целом использование моделей и алгоритмов принятия решений, образующих СППР, позволяют обнаружить на ранней стадии развивающиеся дефекты и сократить аварийные простои ЭО в среднем на 20 % за счет повышения достоверности прогнозов времени проведения профилактических мероприятий в сравнении с применением отдельных адаптивных моделей из множества РМ