Разработка моделей принятия решений с применением методов искусственного интеллекта для задач магистрального транспорта газа

Важнейшим компонентом топливно-энергетического комплекса являются системы газоснабжения, представляющие собой сложный производственнотехнологический комплекс, обладающий такими особенностями, как необходимость централизованного диспетчерского управления потоками газа, значительная территориальная распределенность и большая размерность как системы газоснабжения в целом, так и ее отдельных объектов. Управление функционированием системы газоснабжения ставит новые технические и экономические задачи, решить которые без развитой системы автоматизированного управления технологическими процессами невозможно.

Эффективную, бесперебойную работу газотранспортной системы обеспечивают службы диспетчеров разного уровня, составляющие диспетчерскую вертикаль. Диспетчерское управление представляет собой магистральное направление развития человеко-машинных систем управления технологическими процессами. За последние годы существенно изменилась информационно-программная среда на рабочем месте диспетчера, повысились требования к качеству принимаемых решений при управлении магистральным транспортом газа. Работу диспетчерской вертикали обеспечивают как уже давно известные телемеханические системы [1,2], так и сопрягаемые с ними более совершенные системы автоматизированного управления, в основе функционирования которых заложены SCADA-технологии [3].

Конечная цель создания автоматизированной системы управления технологическими процессами транспорта газа состоит в повышении эффективности работы газотранспортной системы за счет оперативного планирования, централизованного контроля и управления режимами работы основных технологических объектов газопровода в реальном времени.

Оптимальный режим эксплуатации магистральных газопроводов заключается в максимальном использовании их пропускной способности при минимальных энергозатратах. В значительной степени этот режим определяется работой компрессорных станций (КС), устанавливаемых через каждые 100 — 150 км [4].

Задача моделирования нестационарных квазиизотермических режимов работы разветвленных сложных систем магистрального транспорта газа, содержащих КС, может быть сведена к многократному решению системы нелинейных алгебраических уравнений сопряжения и линеаризованных систем дифференциальных уравнений теплопроводности. Размерность полученной системы будет зависеть от того, какие функции (расход газа, давление и т. д.) выбраны в качестве неизвестных для решения системы уравнений сопряжения и газопередачи.

Эффективность моделирования нестационарных режимов работы систем магистрального транспорта газа снижается при использовании стандартных методов, если рассчитываются сети большой размерности, содержащие в общей сложности десятки и сотни узлов и КС. Для таких систем при решении задач оперативно-диспетчерского управления сложно получать значения давлений и расходов в несколько раз быстрее, чем протекает сам процесс.

Поэтому система управления газотранспортной системой представляет собой автоматизированную систему, в состав которой входят локальные системы управления некоторыми отдельными объектами. Эти факторы, а также то, что транспорт газа является технологически опасным процессом, определяют актуальность разработки компьютерных средств поддержки принятия диспетчерских решений.

Так как диспетчер обладает конечной скоростью восприятия ограниченного объема информации, то ему требуется некоторое время на ее обдумывание, принятие решения и выполнение соответствующих мероприятий. Действия диспетчера отличаются субъективностью. Диспетчер должен непрерывно следить за процессом, с максимальной быстротой оценивать текущую обстановку и в случае необходимости принимать решения с целью поддержания заданного режима, что чрезвычайно сложно, а иногда и невозможно. Поэтому в настоящее время эксплуатация процессов транспорта газа без автоматизации, а также применения методов искусственного интеллекта, позволяющих формализовать действия диспетчера, не представляется возможным.

Н.Винер [38] изложил проблемы создания человеко-машинных систем, объединяющих человека и вычислительную машину. Это позволяет устранить такие недостатки экспертов, как межличностные отношения, непостоянство, неуверенность, стремление к упрощению задачи, а также психологические и физиологические причины.

В теории управления существуют подходы к решению задач нелинейной динамики [5 — 7]. Применение этих эффективных методов позволяет разработать пропорциональные интегро-дифференциальные регуляторы для реализации локальных систем управления. Однако процесс транспорта газа следует рассматривать как сложный нелинейный объект, для исследования функционирования которого необходимо применять методы системного анализа, особенно при неточности описания факторов объектов. Задачи моделирования процесса транспорта газа не формализуются достаточно точно, постановка их существует в неопределенных терминах и они могут быть решены с применением методов системного анализа.

Достоинство системного анализа состоит в непрерывном развитии и обновлении его методов для формализованного описания объектов, их моделирования, анализа и оптимизации поведения объектов и выработки оптимальных управляющих воздействий [8 — 13]. Системный анализ опирается на различные теории и в своем арсенале имеет много математических методов. Системный анализ объединяет формальные и эвристические подходы.

Таким образом, при решении задач управления магистральным транспортом газа необходимо использовать знания из многих предметных областей, таких как: теория управления, информатика, теория искусственного интеллекта, системный анализ, синергетика и др.

В практике разработки интеллектуальных систем принятия решений, трудности формализации повсеместно определяются неопределенностью целей и неопределенностью адекватного анализа сложившихся ситуаций промышленного объекта. Цель принятия решений не всегда может быть оценена в физических единицах измерения. Цель может быть выражена качественными показателями, формализация которых возможна методами теории нечетких множеств [14−17].

Для разработки интеллектуальных систем принятия решений в автоматизированной системе управления процессом транспорта газа наиболее эффективным подходом является эвристический подход, который включает неформальные, экспертные методы системного анализа, основывающиеся на теории нечетких множеств, нечеткой логике, теории искусственного интеллекта, ситуационном управлении.

Теория искусственного интеллекта обладает наиболее эффективными методами решения слабоформализуемых задач [17 — 24].

Существуют глубоко разработанные сетевые методы моделирования и анализа принятия решений, в которых наиболее перспективными являются активные семантические сети для представления знаний. Реализация сетей выполняется на основе спиновых и нейросетевых моделей [25, 26].

Задача оптимального выбора решений для управления технологическим процессом магистрального транспорта газа является многокритериальной. Критерии могут быть как количественными, так и качественными. В связи с этим возникает потребность в компьютерных информационных системах, позволяющих эффективно работать с качественной и количественной информацией, описывать различные процессы и явления при решении задач транспорта газа, получать точные, обоснованные решения в режиме реального времени при возможном недостатке или ограниченности исходной информации.

Диссертационная работа посвящена разработке моделей систем принятия решений для проектирования автоматизированной системы управления процессами сжатия и транспорта газа на компрессорной станции при нечетком задании параметров и критериев процесса, качественном описании сложившихся ситуаций, характеризующих как внешнюю среду, так и объект управления. Это определяет и подтверждает актуальность диссертационной работы.

В связи с повышением требований к проектированию и эксплуатации систем газопроводов особое внимание должно уделяться разработке и внедрению научно обоснованных методов прогноза параметров технологического процесса транспорта газа и целенаправленного управления этим процессом для обеспечения бесперебойного газоснабжения и рационального использования газопроводных систем. Таким образом, исследование технологических процессов компримирования и транспорта газа, задачи прогноза аварийных ситуаций, прогнозирование протекания процессов и многие другие задачи представляют большой научный интерес для ученых и практический интерес для работников системы газоснабжения.

Исследования в области моделирования и оптимизации режимов транспорта газа ведутся в целях создания системы оперативно — диспетчерского управления единой системой газоснабжения России.

Диссертационные исследования в практическом приложении направлены на создание проблемно-ориентированного прикладного программного продукта (модулей автоматизированных систем управления технологическим процессом) для применения в человеко-машинных системах, выполняющих функции экспертных систем и систем поддержки решений.

Цель диссертационной работы состоит в развитии методов системного анализа, в частности, нечеткого ситуационного управления, относительно задач моделирования и разработки систем принятия экспертных решений в системах автоматического управления компрессорными станциями.

В соответствии с поставленной целью в диссертационной работе решаются следующие задачи:

— разработка метода аналитического исследования процесса компримирования и транспорта газа;

— разработка структурной схемы и концептуальной модели управления компрессорной станцией;

— исследование и разработка методов и алгоритмов классификации ситуаций в интеллектуальных системах принятия решений для управления компрессорной станцией;

— разработка программного приложения для классификации и принятия решений, оперирующего с нечеткой информацией;

— разработка модели, позволяющей выбрать оптимальный режим при нестационарном течении газа с помощью метода оптимума номинала.

Объектом исследования в диссертационной работе являются математические модели нечеткого ситуационного управления применительно к задачам управления процессом компримирования и транспорта газа на компрессорных станциях, а также методы построения моделей принятия решений для управления технологическим процессом компримирования и транспорта газа на компрессорной станции.

Математическими методами исследования в диссертационной работе являются: теория построения нечетких ситуационных моделей, методы системного анализа, методы функционального анализа, теория оптимизации, теория нечетких множеств и теория нечеткой логики, теория представления и использования знаний, теории компьютерного моделирования и программирования.

В экспериментальных исследованиях применялось моделирование на.

ЭВМ.

Методологическую основу работы составляет концепция системности, суть которой состоит в представлении и исследовании задач управления магистральным транспортом газа в условиях частичной априорной неопределенности, нечеткого задания параметров объектов и критериев функционирования.

Поставленная цель диссертационной работы и сформулированные в соответствии с целью задачи создали предпосылки для получения новых научных результатов в области математического моделирования технологических процессов транспорта газа.

Новыми научными результатами диссертационной работы, выносимыми на защиту, являются:

— метод аналитического исследования технологических процессов транспорта газа, отличающийся применением метода целеобразования и концепцией моделирования технологических процессов на компрессорной станции, позволяющий применять модели, основанные как на применении методов формализованного представления, так и на методах, направленных на активизацию использования интуиции и опыта специалистов;

— метод логического вывода в системе нечетких монотонных высказываний второго рода, отличающийся от традиционных методов использованием весовых коэффициентов и позволяющий получать решения, представленные как в четком числовом, так и в нечетком виде на основе сформулированных свойств нечетких множеств;

— метод оптимизации управления технологическим процессом компримирования и транспорта газа на КС, отличающийся концептуальным подходом, включающий формулировку задачи нечеткой оптимизации, использование метода оптимума номинала при нечетком задании переменных.

Практическая ценность результатов исследований определена их применением в области вычислительной техники и автоматизированных систем управления технологическим процессом компримирования и транспорта газа и и представлена в диссертационной работе в виде: разработанного метода аналитического исследования технологического процесса транспорта газаметода логического вывода в системе нечетких монотонных высказываний второго рода, который может быть использован при решении задачи управления КС при нечетком задании параметров и представлении экспертной информации в виде системы нечетких высказыванийметода оптимизации процессов управления магистральным транспортом газа. Также разработан вариант программного приложения для принятия решений, реализующий методы продукционного логического вывода и позволяющий:

— на основе гибкого интерфейса описывать различные процессы и задачи управления КС в терминах нечеткой логики;

— задавать структуру правил вывода;

— осуществлять автоматизированный логический вывод и получать точные, быстрые и обоснованные решения на основе поступающей в систему входной информации, которая может иметь как четкое, так и нечеткое представление;

— представлять полученное решение в удобной для пользователя форме.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов,.

Выход.

Рис. 4.17 Терм множество выходного параметра.

Ji.. , ' 1 К- •• ." •• > •¦ • ¦-. .• • ,.¦¦¦. рштш^лею'акц йдВвод величины интервала разбиения U j? Щ.

Ширина полосы jio 1 Разделить Выход |.

Рис. 4.18 Ввод ширины полосы.

Далее, необходимо ввести вес полосы, для этого в окне «Терммножество выходного параметра» необходимо заполнить таблицу, в которой указаны номер полосы, левая и правая границы. Таблицу можно заполнить, введя в нее значения, или автоматически. Для этого необходимо нажать кнопку «Заполнить», причем вес «+1» будет назначаться полосам, в которых функция принадлежности принимает максимальное значение, остальным полосам будет назначен вес «-1» (см. рис. 4.17).

После назначения веса полосы необходимо нажать кнопку.

Вычислить" и на экране появится окно с результатом (см. рис. 4.19). v, ¦ ————. , t ——.

Результат.

Решение: Повысить Об. Выходной параметр: 49.

Выход.

Рис. 4.19 Результат вычисления 4.7. Выводы.

Разработана концепция нечеткой оптимизации, направленная на выявление закономерностей управления ТП на КС. Слабая формализуемость задачи управления ТП требует применения методов искусственного интеллекта.

При решении задачи нечеткой оптимизации КС основная задача состоит в разработке системы принятия решений (СПР), функциональное назначение СПР состоит в логическом выводе решения на основе данных анализа текущих компонент вектора входных параметров X и выборе значений вектора управляющих воздействий Y.

Поставлена задача нечеткой оптимизации формально определена условиями (4.1) и (4.2). Для решения задачи нечеткой оптимизации предложено расширение метода оптимума номинала при представлении значений векторов входных и управляющих параметров в виде нечетких интервалов. Для нахождения оптимума номинала предложено применение метода скорейшего спуска. Основу метода поиска оптимума номинала составляет движение вдоль нормали к поверхности уровня (спуска) с целью нахождения минимального значения функции и, которая соответствует искомому корню х.

Разработана программная система, реализующая метод нечеткого дедуктивного логического вывода и метода оптимума номинала и предназначенная для решения задач управления КС, в которых экспертная информация представлена в виде продукционных правил и может содержать как четкие, так и нечеткие данные.

Рассмотрены функциональные характеристики разработанной программной системы. Приведено подробное описание всех рабочих областей программной системы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Тема диссертации актуальна, так как посвящена разработке моделей систем принятия решений для проектирования автоматизированной системы управления КС при нечетком задании параметров и критериев ТП КС.

В диссертационной работе была поставлена цель развития методов нечеткого ситуационного управления, решения задач моделирования и разработки систем принятия экспертных решений в системах управления транспортом газа. Основное внимание было уделено проблемам, возникающим при решении задач управления, когда информация о технологическом процессе представлена в нечетком виде.

Получены новые научные результаты:

— метод аналитического исследования технологических процессов транспорта газа, отличающийся применением метода целеобразования и концепцией моделирования технологических процессов на компрессорной станции, позволяющей применять модели, основанные как на применении методов формализованного представления, так и на методах, направленных на активизацию использования интуиции и опыта специалистов;

— метод логического вывода в системе нечетких монотонных высказываний второго рода, позволяющий получать решения, представленные как в четком числовом, так и в нечетком виде на основе сформулированных новых свойств нечетких множеств;

— метод оптимизации управления технологическим процессом компримирования и транспорта газа на КС, отличающийся концептуальным подходом, включающий формулировку задачи нечеткой оптимизации, использование метода оптимума номинала при нечетком задании переменных.

Для получения новых научных результатов в диссертационной работе решены следующие задачи:

— разработан метод аналитического исследования автоматизированных систем управления КС;

— разработан метод структуризации целей и концепции моделирования АСУТП КС;

— разработана ситуационная модель для системы принятия решений (СПР), предназначенной для получения логического вывода решения о выборе значений вектора входных параметров ТП на КС.

— обоснован и разработан метод логического вывода в системе нечетких высказываний второго рода, который может быть использован при решении задач, в которых экспертная информация представляет систему нечетких высказываний для решения задачи управления КС;

— разработана концепция нечеткой оптимизации, направленная на выявление закономерностей управления ТП на КС.