автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизация процесса принятия решений в диспетчерском управлении газотранспортной отрасли

На правах рукописи

Сарданашвили Сергей Александрович

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ДИСПЕТЧЕРСКОМ УПРАВЛЕНИИ ГАЗОТРАНСПОРТНОЙ ОТРАСЛИ

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (технические науки)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва - 2006 год

Работа выполнена в Российском государственном университете нефти и газа

имени И.М. Губкина

Научный консультант - доктор технических наук, профессор Сухарев Михаил Григорьевич.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Марон Вениамин Исаакович,

доктор технических наук Ставровский Евгений Романович,

доктор технических наук, профессор Жиров Михаил Вениаминович.

Ведущая организация: Общество с ограниченной ответственностью «Мострансгаз» (ООО «Мострансгаз»).

Защита состоится «<? <?» 2006 г. в часов минут в

аудитории 2&2 на заседании диссертационного совета Д212.200.09 при Российском государственном университете нефти и газа имени И.М. Губкина. Ленинский проспект, 65, Москва, ГСП-1, 119991, Россия.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке РГУ нефти и газа имени И.М. Губкина.

Автореферат разослан уву^ 2006 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.200.09 к.т.н., доцент у

Великанов Д.Н.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность проблемы

В России и в зарубежных газовых компаниях большое внимание уделяется развитию информационно-аналитических систем, обеспечивающих поддержку принятия диспетчерских решений при управлении транспортом и распределением природного газа.

ОАО «Газпром» активно разрабатывает и внедряет интегрированные автоматизированные системы управления (ИАСУ) газотранспортными предприятиями (ГТП), которые охватывают все уровни и сферы их деятельности. Важнейшей компонентой ИАСУ ГТП является информационное, расчетно-аналитическое обеспечение диспетчерского управления транспортом газа. Быстрыми темпами развиваются и внедряются системы телеизмерений, телеуправлений технологическими объектами, компьютерные базы данных, системы визуализации данных.

От этих процессов значительно отстает разработка и промышленное внедрение расчетных компьютерных комплексов (РКК) поддержки диспетчерских решений и их интеграция в ИАСДУ ГТП. Это обусловлено многими причинами, например:

- отсутствием целевой программы интеграции РКК в ИАСДУ ГТП;

- фрагментарностью автоматизированного информационного обеспечения РКК; -ограниченным набором задач, которые производственно диспетчерские службы (ПДС) в настоящее время могут решать с помощью РКК;

-трудностями применения расчетных процедур для реальных ГТС и процессов транспорта газа;

-слабой организационной поддержкой процесса эксплуатации РКК в центральных производственно-диспетчерских службах (ПДС) ГТП;

- недостатком инвестиций в данную область.

В то же время расчетный компьютерный комплекс ДУ является высокотехнологичным, наукоемким продуктом, на который замыкается большая часть информационных подсистем ДУ и который занимает центральное положение в автоматизированной системе вычислительного обеспечения процесса принятия диспетчерских решений (рис.1).

В настоящее время в ЦПДС ГТП ОАО «Газпром» применяются следующие промышленные расчетные компьютерные комплексы: «Астра» (Тюменский филиал ООО «Информгаз»), «САМПАГ» (ООО «Мострансгаз, ООО «»Ингойл»), «Симоне» (SIMONE Research Group, Чехия), «PSI GAMOS» (PSI AG, Германия), которые решают в основном различные задачи моделирования режимов ГТС.

Контроль и диагностика состояния ГТС по расчетным манным >

Прогнозирование режимов и нештатных 1 ситуаций у

Планирование \ ^оптимальных режимов! и управлений у

Рис. 1. Схема автоматизированной поддержки диспетчерских решений В качестве базовых проблем автоматизации процесса принятия решений в диспетчерском управлении можно отметить следующие:

-формализация задач диспетчерского управления ПДС в виде системы расчетных процедур поддержки диспетчерских решений;

-разработка математического, алгоритмического обеспечения основных расчетных задач: оптимального планирования стационарных и нестационарных режимов транспорта газа; прогнозирования режимов и нештатных ситуаций; контроля и диагностики состояния объектов ГТС;

-разработка вычислительных процедур расчетного комплекса на основе объектно-ориентированной, клиент-серверной и распределенной технологий, позволяющих

• интегрировать данный комплекс в современные ИАСДУ ГТП, то есть обеспечить на программном уровне его связи со 8СЛОЛ-системами, системами визуализации данных, системами делопроизводства (документы, отчеты, сводки), системами телеуправления и так далее;

• обеспечить распределенную вычислительную среду на многопроцессорных ЭВМ, в локальных корпоративных вычислительных сетях ГТП;

• организовать непрерывный многоуровневый (ПДС ЛПУ МГ - ЦПДС ГТП -ЦПДД ОАО «Газпром») вычислительный процесс в единой информационной среде.

- интеграция с комплексами поддержки принятия диспетчерских решений .компьютерных тренажерных комплексов, обеспечивающих компьютеризацию процесса повышения профессиональной подготовки диспетчерского персонала по управлению нестационарными режимами ГТС, а также в нештатных и аварийных ситуациях.

Таким образом, теоретическое и практическое решение данных проблем позволит перевести процесс подготовки и принятия решений диспетчерского управления ГТС на качественно новый автоматизированный уровень.

Цель работы

Решение научных проблем автоматизации диспетчерского управления на основе разработки методов, алгоритмов и расчетно-аналитических комплексов, способных интегрироваться в действующие и вновь создаваемые АСДУ трубопроводным транспортом газа.

Задачи исследования

В работе были поставлены и решены следующие основные задачи.

1. Разработка научно-методической и алгоритмической базы для интеграции расчетно-аналитических компьютерных систем в единый автоматизированный комплекс диспетчерского управления технологическим процессом транспорта газа.

2. Анализ опыта и формулировка нерешенных проблем в области разработки, промышленного применения компьютерных и информационных технологий в диспетчерском управлении отечественных газотранспортных предприятий.

3. Формализация задач диспетчерского управления ПДС в виде системы расчетных процедур для поддержки диспетчерских решений.

4. Автоматизация расчета режимов транспорта газа по региональным ГТС для разработки краткосрочных и среднесрочных диспетчерских графиков (off-line).

5. Разработка процедур расчета оптимальных стационарных режимов транспорта газа и методов планирования и управления нестационарными режимами (on-line и off-line).

6. Автоматизация обработки данных телеизмерений на основе on-line, real-time расчетных процедур: статистической обработки временных рядов, адаптации моделей к фактическим режимам, выбора расчетной модели, параметрической диагностики и оценки состояния объектов газотранспортных систем, краткосрочного прогнозирования режимов транспорта газа.

7. Применения современных информационных технологий при проектировании и реализации расчетного компьютерного комплекса поддержки диспетчерских решений по управлению трубопроводным транспортом газа.

8. Разработка функциональной схемы компьютерного тренажерного комплекса, предназначенного для повышения профессиональной подготовки диспетчерского персонала и позволяющего интегрировать его в автоматизированные системы поддержки диспетчерских решений.

Научная новизна

Основные научные результаты работы состоят в следующем.

1. Разработан унифицированный комплекс расчетных задач и процедур, адаптированный к объектно-ориентированной, клиент-серверной, распределенной технологиям реализации компьютерного расчетного комплекса поддержки диспетчерского управления газотранспортного предприятия.

2. На основе адекватных математических моделей объектов и подсистем трубопроводного транспорта газа разработаны новые алгоритмы и процедуры автоматизированного расчета (off-line) режимов транспорта газа. Эти процедуры инвариантны по отношению к топологии расчетного графа как для трубопроводных систем, магистральных газопроводов, так и для ГТС в целом. Они могут применяться для моделирования стационарных, квазистационарных и нестационарных режимов, не связаны ограничениями на состав моделируемых объектов, не требуют эквивалентирования трубопроводов и не зависят от применяемых расчетных моделей объектов транспорта газа.

3. Разработаны методы решения задач автоматизированного планирования (on-line и off-line) диспетчерских графиков, а именно:

- разработаны процедуры квазиоптимального планирования стационарных режимов, основанные на синтезе неградиентных и градиентных методов математического программирования, эвристических правил планирования и декомпозиции графа расчетной схемы на подсистемы с учетом расположения пассивных (неуправляемых) и активных (управляемых) объектов планирования;

- предложен принципиально новый подход к решению задачи планирования нестационарных режимов, сочетающий методы, применяемые в следящих системах, методы оценки влияния управляющих воздействий на контролируемые параметры и на динамику режима, различные эвристические правила управления, а также методы направленного выбора вариантов технологически допустимых управлений.

4. Разработаны процедуры автоматизированной обработки диспетчерских данных в on-line и real-time режимах, новые методы и алгоритмы решения задач:

- обработка данных телеизмерений - задачи статистического анализа (сглаживание, фильтрация) временных рядов, расчет точечных и интервальных оценок параметров,

' оценка адекватности модели фактическому режиму;

- анализ причин неадекватности модели посредством процедуры обработки и анализа рассогласований расчетных и фактических параметров газовых потоков, выбор наиболее подходящей расчетной модели стационарного, квазистационарного, нестационарного режима с использованием метода ранжирования моделей;

- настройка и адаптация моделей к фактическим режимам с использованием процедуры совместной идентификации эмпирических параметров модели и краевых условий;

- оценка и распознавание состояний ТС по данным телеизмерений на основе процедуры динамической идентификации эмпирических параметров модели нестационарного режима транспорта газа;

- краткосрочное прогнозирование параметров газовых потоков в ГТС на основе синтеза процедур прогноза значений краевых условий по предыстории, адаптации модели к фактическим режимам и прогноза расчетных параметров режима во внутренних узлах схемы, связанных нестационарной моделью процесса.

5. Предложена методология проектирования и реализации расчетных

компьютерных комплексов диспетчерского управления, основанная на современной объектно-ориентированной, клиент-серверной, распределенной технологии.

6. Разработана схема организации и управления вычислительным процессом, ядром которой является реализация новой технологии интерактивного планирования нестационарных режимов транспорта газа. Данная технология позволяет пользователю, не завершая процесса моделирования, вносить изменения в план поставок газа потребителям, изменять состояния объектов ГТС (крановые системы, трубопроводы, ГПА, КЦ), имитировать аварийные ситуации (частичный/полный разрыв или засорение трубопроводов, самопроизвольное открытие/закрытие кранов и так далее).

7. Разработана функциональная схема компьютерного тренажера диспетчера, которая позволяет имитировать работу систем: телеизмерений (SCADA-систем), аварийной сигнализации, управление объектами ГТС, а также интегрировать его в автоматизированные системы поддержки диспетчерских решений.

Реализация результатов работы

Результаты работы были реализованы в следующих промышленных проектах. Компьютерный комплекс «САМПАГ» решения режимно-технологических задач на основе моделирования и оптимизации режимов ГТС уровня газотранспортного предприятия. (Заказчик: ООО Мострансгаз).

Компьютерный комплекс «ДКМ Веста» моделирования и планирования online и off-line режимов. Комплекс имеет модули статистической обработки данных телеизмерений и интерактивного планирования нестационарных режимов, модули имитации различных аварийных ситуаций как на линейной части, так и на КС. (Заказчик: ООО Лентрансгаз)

Расчетный комплекс «ИНГИР» решения режимно - технологических задач для разработки расчетно-технологических паспортов магистральных газопроводов ОАО «Газпром». (Заказчик: ЦПДД ОАО «Газпром», ДОАО Гипрогазцентр Н. Новгород).

Компьютерные тренажерные комплексы для ПДС УМГ/ЛПУ П. «Белтрансгаз», ООО «Лентрансгаз», ООО «Севергазпром».

Апробация работы

Основные теоретические и практические результаты, изложенные в диссертации, докладывались и обсуждались на Всесоюзных, Всероссийских и Международных научно-технических конференциях и конгрессах:

- 20-й Мировой Газовый Конгресс. Копенгаген, Дания, 1997;

- Международная научно-техническая конференция. Минск, БГТУ, 2000 г.;

- 1-я Международная научно-техническая конференция «Развитие компьютерных комплексов моделирования, оптимизации режимов работы систем газоснабжения и их роль в диспетчерском управлении технологическими процессами в газовой отрасли» (ДИСКОМ - 2002). Москва, ноябрь, 2002 г.

-2-я Международная научно-техническая конференция «Теория и практика разработки, промышленного внедрения компьютерных комплексов поддержки диспетчерских решений в газотранспортной и газодобывающей отраслях» (ДИСКОМ-2004 ). Москва, октябрь 2004 г.

-2-я - 5-я научно-технические конференции «Актуальные проблемы состояния и развития нефтегазового комплекса России». РГУ нефти и газа. Москва, 1997 - 2003г.

- International Conference of Engineering Education (ICEE'95). Moscow, 1995;

- Proceedings Simone Congress '99. Sopron, 1999;

-Abstracts. Internetional Symposium on Hydrocarbons & Chemistry. Boumerdes -ALGERIE. Du 30 Mail au 1er Juin 2000.

-2nd International symposium on hydrocarbons & chemistry. Ghardaja. Algeria. March 21-23. 2004.

Результаты исследований докладывались на отраслевых семинарах и совещаниях и прошли апробацию на предприятиях и в учебных центрах ОАО «Газпром», РГУ нефти и газа имени И.М. Губкина.

Публикации

Основное содержание работы изложено в 25 опубликованных работах. Структура н объем диссертации

Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка используемой литературы из 192 наименований и трех приложений. Работа изложена на 253 страницах основного текста и 45 страницах приложений. Текст работы содержит 62 рисунка и 7 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении освещены проблемная область исследований, актуальность темы, научная новизна и практическая ценность полученных результатов.

В первой главе «Компьютерные и информационные технологии в АСДУ производственного комплекса газотранспортного предприятия»'.

-приведен анализ основных компонент и проблем системной интеграции АСДУ транспортом газа;

-выполнена формализация функциональных задач диспетчерского управления в виде иерархической системы расчетных процедур;

- представлен обзор и анализ основных проблем математического, алгоритмического и программного обеспечения расчетных комплексов поддержки диспетчерских решений.

ФОРМАЛИЗАЦИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ЗАДАЧ ДИСПЕТЧЕРСКОГО УПРАВЛЕНИЯ В ВИДЕ КОМПЛЕКСА РАСЧЕТНЫХ ПРОЦЕДУР

Главным направлением повышения оперативности и обоснованности диспетчерского управления (ДУ) является внедрение интегрированных систем управления: современных средств информатизации, автоматики, телемеханики, SCADA - систем. Наряду с проблемами сбора, хранения, отображения, передачи данных (поставляемых SCADA-системами), все большее значение приобретает разработка и включение в состав АСДУ компьютерных комплексов для обработки данных телеизмерений, автоматизации планирования режимов и принятия диспетчерских решений.

Одной из основных проблем разработки таких комплексов является формализация функциональных задач диспетчерского управления в виде расчетных процедур. В диссертации разработана иерархическая схема расчетных процедур с учетом требований и возможностей их интеграции в многоуровневые распределенные АСДУ, информационного обеспечения на каждом уровне управления.

Схема включает следующие процедуры: моделирование и планирование режимов ГТС (базовый комплекс);

- решение задач в режиме off-line;

- обработка данных on-line;

- обработка данных real-time.

Базовый комплекс (рис.2) включает расчетные методы и процедуры для решения основных задач поддержки диспетчерского управления, которые используются во всех режимах обработки данных: off-line, on-line, real-time.

Компрессорная станция

Расчет режимных и топливно-энергетических параметров

Расчет оптимальных схем и

оборотов ГПА КЦ, обеспечивающих заданные параметры режима

гпл

Расчет ОДР

Расчет режимно-энергетических параметров

Расчет производительности

Расчет оборотов, обеспечивающих

заданные параметры режима

Группв ГПА (многоступенчата? компримироеание)

Компрессорный цех

Расчет режимных и топливно-энергетических параметров

Расчет текущей, минимальной и максимальной возможной

производительности

Расчет оптимальной схемы и оборотов (ГПА с ГТУ), обеспечивающих заданные параметры режима

Расчет степени открытия

крана-регулятора (ГПА с электроприводом), обеспечивающего заданные параметры режима

Магистральный газопровод

Расчет параметров газового

потока, режимных, топливно-энергетических,

балансовых и экономических показателей

Расчет оптимального

стационарного режима транспорта газа

Расчет текущей и максимально-возможной пропускной способности Планирование нестационарного режима

Трубопроводная система

Расчет параметров газового потока

АВО

Расчет параметров газового потока

Расчет кол-ва

секций и вентиляторов, обеспечивающих

заданные параметры режима

Кран баипасмролания потока

Кран редуцирования йаеяешя

Кран регулятор

Расчет параметров газового потока

Расчет сюйспи газа и газолого потока Плотность, газовая постоянная, коэф. сжимаемости, удельная теплоемкость, теплота сгорание, коэф, политропы, динамическая вязкость, число Рейнольлса, коэф. Джоуля-Томпсона

т

■ Расчет параметров газового потока, режимных, топливно-энергетических, балансовых и экономических показателей

Интерактивное моделирование нестационарного режима

Расчет оптимального стационарного режима транспорта газа

Планирование нестационарного режима

Трубопровод

Расчет параметров К'зф, Кто

Расчет параметров газового потока: -стационарного режима, -квазистаиионарного режима, -нестационарного режима, -при опорожнении трубы, -при частичном (полном) разрыве трубы, -при гндратообразовании, -расчет запаса газа.

Расчет пропускной способности

Рис. 2. Базовый комплекс процедур моделирования и планирования режимов

В off-line расчетных процедурах

-данные могут использоваться из разных источников, в том числе заданные самим пользователем;

-задачи решаются в автономном, как правило, однопользовательском режиме, по запросу пользователя;

- процесс решения задач организуется с использованием пакетной, многовариантной или интерактивной технологии.

Диспетчерское управление транспортом газа в режимах on-line и real-time имеет по сравнению с off-line режимом отличительные особенности.

В задачах обработки данных режима on-line (рис. 3):

-для решения используются данные, полученные из базы данных телеизмерений (типа SCADA), то есть данные фактического состояния системы и процесса транспорта газа за любой доступный период предыстории;

- решение проводится асинхронно с системой телеизмерений как в автоматическом режиме, так и по запросу пользователя.

Блзолйя стлтистичФскля обрлботкл данных тшлшизияршний

Сглаживание временных рядов

Расчет точечных и интервальных оценок

Фильтрация аномальных замеров

' Построение , 11 стохастической модели ¡ ■ 1 процесса '

Оценка состояния ГПА. КЦ. ТС

Оценка состояния ТС на основе статической и динамической идентификации Кзф, Кто.

Расчет показателей технического состояния ГПА

( Расчет | ! фактических ! I затрат топливного ! I газа I

Параметрическая

диагностика процесса и оценка параметров гидратиых I отложений в |трубопроводе ТС

Параметрическая

диагностика и оценка утечек газа на трассе и разрывов трубопровода

Прогнозированы* параметров

Прогнозирование j газопотребления |

Прогнозирование i параметров поставок газа | в систему

Прогнозирование параметров газового потока, режимных, топливно-энергетических, балансовых и экономических показателей транспорта газа

X

Выбор и дялтяция моделей

Выбор адекватной I модели процесса |

! Адаптация моделей ' ГПА, КЦ и ТС к ' фактическим режимам -

| Расчет статистических | | характеристик модели и | I оценка ее адекватности I | фактическому режиму |

Базовый комплекс моделирования н планирования режимов

J

Рис. 3. Схема процедур обработки данных в режиме on-line В задачах обработки данных режима real-time:

-для решения используются данные, полученные из базы системы телеизмерений, однако выборка этих данных обязательно заканчивается последним временным слоем опроса датчиков;

- решение выполняется синхронно с системой телеизмерений,-то ешь новый цикл обработки данных (решения задач) начинается сразу после поступления в базу очередного массива замеряемых параметров и обязательно заканчивается до следующего сеанса опроса датчиков системой телеизмерений;

-решение, как правило, выполняется автоматически, в следящем режиме, без вмешательства пользователя;

-поскольку тактовая частота SCADA-системы определяется различными факторами: динамикой изменения состояния объектов системы (в аварийных ситуациях это секунды), динамикой процесса газопередачи (в штатном состоянии это минуты), то состав решаемых задач может также меняться в соответствии с режимом работы SCADA;

-используются высокоскоростные, устойчивые вычислительные алгоритмы, пусть даже с некоторой потерей точности, которую можно восполнить своевременной адаптацией моделей к реальным параметрам режима.

Основу предлагаемой схемы расчетных задач составляет модульная, объектно-ориентированная, распределенная технология.

ОБЗОР И АНАЛИЗ ОСНОВНЫХ ПРОБЛЕМ МАТЕМАТИЧЕСКОГО, АЛГОРИТМИЧЕСКОГО И ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ РАСЧЕТНЫХ КОМПЛЕКСОВ ПОДДЕРЖКИ ДИСПЕТЧЕРСКИХ РЕШЕНИЙ

Приведенная выше схема расчетных процедур опирается на математические и алгоритмические методы, которые разрабатывались и совершенствовались многими специалистами.

Эти методы можно объединить в следующие разделы.

1. Расчет режимов транспорта газа - моделирование стационарных, квазистационарных, нестационарных режимов по МГ или региональным ГТС.

2. Разработка диспетчерских графиков - оптимальное планирование стационарных, квазистационарных режимов, а также планирование управлений объектами ГТС при нестационарных режимах транспорта, в том числе при имитации различных аварийных ситуаций.

3. Обработка данных on-line и real-lime режимов - статистическая обработка дискретных рядов замеров, адаптация моделей к фактическим режимам на основе методов идентификации, параметрическая оценка состояния объектов и ГТС, диагностика и распознавание различных ситуаций, прогнозирование режимов транспорта газа.

В работе отмечаются достижения отечественной прикладной науки в области математического и программного обеспечения расчетных задач ДУ. Однако основной проблемой остается разработка алгоритмической базы и специализированных библиотек расчетных процедур, адаптированных к реальным

газотранспортным системам, условиям транспорта . газа и возможностям действующих и разрабатываемых систем информационной поддержки АСДУ. Проблемы расчета режимов транспорта газа обусловлены -сложностью расчетного графа ГТС; большим числом ограничений на режимные параметры;

- отсутствием в режиме off-line замеров параметров газового потока, которые можно было бы использовать при задании начальных приближений расчетных параметров (давления газа в узлах расчетной схемы ГТС).

Большинство известных процедур планирования стационарного режима обычно (с целью снижения размерности задачи) сводятся:

- сперва к решению задачи «Расчет оптимальных уставок давления газа на выходах КЦ», результатом которой являются параметры газовых потоков на входе/выходе каждого КЦ,

-и к последующему решению задачи *Расчет оптимальных схем и оборотов (управляемых) ГПЛ каждого КЦ» при заданных параметрах газовых потоков. Основные проблемы связаны с решением задачи «Расчет оптимальных уставок давления газа на выходах КЦ» поскольку, с одной стороны, необходимо сформировать критерий оптимальности, с другой стороны, вычислить затраты можно только в результате решения задачи «Расчет оптимальных схем и оборотов (управляемых) ГПА каждого КЦ», а это, в свою очередь, невозможно без решения первой задачи.

Существуют разные подходы к преодолению этой проблемы. Однако применяемые в настоящее время методы в основном опробованы на примерах лучевых и магистральных газопроводов, для которых направление газового потока можно считать известным. В то же время применение тех же методов для оптимизации режимов разветвленных (закольцованных) ГТС с неизвестным направлением потоков остается в основном на уровне вычислительных экспериментов.

Задачи планирования нестационарных режимов ГТС являются наиболее сложными. Их можно разделить на две основные группы, когда

- задана динамика параметров газовых потоков на входах/выходах ГТС и задан план поставок газа потребителям (режимы off-line и on-/ine);

- параметры режима и состояния ГТС определяются из прогноза (режим real-time). При этом минимум затрат необязательно является основным критерием

управления. Критерием может быть минимум потерь (в том числе стоимостных) от невыполнения плана поставок газа, или предотвращение нештатных (аварийных)

ситуаций, или управление в условиях дефицита ресурсов, или перевод режима ГТС на новый план поставок газа на ограниченном отрезке времени и так далее.

В настоящее время внимание исследователей сосредоточено на задаче расчета off-line квазиоптимальных режимов работы КЦ на каждом временном слое при заданной динамике параметров газовых потоков на входах/выходах ГТС и заданном плане поставок газа потребителям.

Задачи статистической обработки телеизмерений. Математический аппарат временных рядов хорошо развит и его вполне можно применять для обработки телеизмерений. При этом проблема заключается в том, что замеряемые параметры газового потока связаны единым технологическим процессом (режимом транспорта газа) и выборки их значений нельзя рассматривать как независимые.

Некоторые исследователи видели решение проблемы в разработке динамических стохастических моделей транспорта газа. Однако исключение из моделей детерминированных уравнений, отражающих физические законы процессов, оказалось неэффективным, поскольку такие модели были настроены на конкретный набор фактических режимов и не могли эффективно использоваться для решения задач планирования.

Более широкое распространение получили методы корректировки моделей с использованием в качестве исходных данных фактических замеров параметров. Процедуры же адаптации моделей МГ и ГТС статистическими методами не нашли практического применения.

До последнего времени в расчетных компьютерных комплексах ДУ не было

- оценки адекватности расчетной модели;

- анализа возможных причин неадекватности модели;

- выбора наиболее подходящей модели;

- оценки состояния оборудования и ГТС;

- параметрической диагностики нарушений технологического процесса.

Для текущего планирования on-line и real-lime режимов важную роль играет

прогнозирование замеряемых и расчетных параметров режима.

Одним из наиболее распространенных методов прогнозирования является прогнозирование на основе временных рядов.

' Краткосрочное прогнозирование в диспетчерском управлении режимами ГТС имеет следующие принципиальные особенности:

-задачу следует рассматривать в двух аспектах: прогнозирование значений

замеряемых параметров и прогнозирование значений расчетных параметров

газовых потоков в ГТС;

- из-за взаимосвязи параметров традиционные методы экстраполяции временных рядов, а также методы многофакторного прогноза неприменимы;

- отражение взаимосвязей осуществляется расчетной моделью процесса, которая должна быть адекватной фактическому режиму.

Проведенный анализ показывает, что основной проблемой математического обеспечения комплексов поддержки диспетчерских решений остается разработка алгоритмической базы и специализированных библиотек расчетных процедур, адаптированных к реальным ГТС, условиям транспорта газа и возможностям действующих и разрабатываемых систем информационной поддержки АСДУ.

В первой главе рассмотрены также различные аспекты разработки и

промышленного внедрения расчетно-анапитических компьютерных комплексов в

диспетчерских службах газотранспортной отрасли.

Математическое и программное обеспечение многих расчетных комплексов

разрабатывается десятилетиями и не всегда соответствует современным

требованиям.

В то время как системное программное обеспечение современных ЭВМ, промышленных баз данных, документирования и визуализации данных основано на блочной, клиент - серверной архитектуре. Архитектура многих расчетных компьютерных комплексов ДУ основана на структурной технологии, характерной для 70 - 80-х годов прошлого века. Это существенно затрудняет интеграцию расчетных компьютерных комплексов в ИАСДУ ГТП.

Во второй главе «Автоматизация расчета режимов транспорта газа» приведены вычислительные алгоритмы, предназначенные для разработки краткосрочных и среднесрочных диспетчерских графиков (off-line) по ГТС с сетевым (в том числе закольцованным) графом потоков.

МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕЖИМОВ ТРАНСПОРТА ГАЗА ПО ГТС

Решение отмеченных выше проблем моделирования стационарных и нестационарных режимов региональных ГТС потребовало разработки специальных методов автоматической настройки вычислительной процедуры на конкретные условия решения задачи. Это потребовало применение

- методов декомпозиции расчетного графа ГТС на подсистемы меньшей размерности и двухуровневую процедуру балансирования потоков внутри подсистем и между подсистемами;

-методов корректировки краевых параметров газовых потоков в узлах сопряжения смежных подсистем с целью преодоления расчетного дисбаланса потоков, который часто может быть обусловлен неточностью данных;

- квазистацнонарной модели, в которой вдоль трубопроводных подсистем d42

принимается условие —— = const, что позволило, не применяя модели dx

нестационарного течения, отразить процесс изменения запаса газа в ТС; -моделей нестационарных режимов транспорта газа с сосредоточенными и распределенными параметрами;

-методов автоматического анализа и выбора направлений потоков в реверсивных подсистемах;

-методов расчета начальных приближений параметров по дугам и в узлах расчетного графа ГТС, удовлетворяющих режимно-технологическим ограничениям для всех объектов транспорта газа и обеспечивающих устойчивую сходимость расчетной процедуры.

Расчетная процедура моделирования режимов ГТС основана на известном методе узловых потенциалов, который был развит автором для расчетных схем региональных ГТС с активными объектами, такими, как КЦ, байпасные краны, краны редуцирования давления и т.д.

Основу метода составляет процедура либо решения системы уравнений баланса в узлах расчетной схемы (в соответствии с первым законом Кирхгофа) с учетом режимно - энергетических ограничений по каждому моделируемому объекту-дуге схемы:

S ЧЬ{Р].Р:)- Е iu{p;.P-)+Q;-Q-=O, (¡ем,). со

где Л/,- множество узлов, для которых формируются уравнения баланса потоков; i - номер

узла; М*- множество дуг, входящих в i-й узел; MJ • множество дуг, выходящих из /-го

узла; q*j - расход газа, поступающий в i-й узел по дуге у; q'j - расход газа, выходящего

из »-го узла по дуге j; Q* - расход газа внешнего поставщика в i-й узел; Q~- расход газа внешнего потребителя из i-ro узла,

либо минимизации функции суммарного дисбаланса в системе с учетом тех же ограничений:

-iJ

F = mjn £ Pi км.

je«.*

(2)

Данный алгоритм имеет следующие особенности:

- он не требует задания фактических параметров (замеров) газовых потоков во внутренних узлах и для внутренних ребер графа в качестве исходных данных;

- инвариантен по отношению к топологии расчетного графа;

- может применяться для моделирования стационарных и нестационарных режимов, как для трубопроводных систем, магистральных газопроводов, так и по ГТС в целом;

- не связан ограничениями на состав моделируемых объектов;

- не требует эквивалентирования трубопроводов и не зависит от применяемых моделей объектов транспорта газа.

Например, модели трубопроводов могут подразделяться на следующие группы:

-дифференциальные или интегральные системы уравнений;

- с распределенными или сосредоточенными параметрами; -линеаризованные или нелинейные;

- системы уравнений в частных производных или обыкновенных дифференциальных уравнений;

- изотермические, квазиизотермические и неизотермические;

- выбор значимых компонент в дифференциальных уравнениях.

Однако все они используют те или иные модификации уравнений одномерного течения газового потока (3, 4, 5). В таблице I. приведены обозначения единиц измерения величин, используемых в расчетных формулах.

Таблица № 1

Обозначения единиц измерения величин, используемых в расчетных формулах

Название величины Усл. обозн. Единицы СИ

Давление газа р Ша1

Объемный расход, приведенный к стандартным условиям ч Iм'/сек]

Температура газа Т ГШ

Температура окружающей среды Т„ ГК1

Плотность газа при стандартных условиях А-

Удельная изобарная теплоемкость газа «V [Цж/(к? °К)1

Коэффициент сжимаемости газа 2

Газовая постоянная Я ГДж/(кг °Ю1

Ускорение силы тяжести к Ысек'1

Коэффициент гидравлического сопротивления (фактический) я

Внешний диаметр трубы А, М

Внутренний диаметр трубы £>„, М

Линейная координата X М

Высотный профиль трассы трубопровода ИМ М

Коэффициент теплообмена трубы с внешней средой Кто [Вт/(мг °К)1

Уравнение сохранения количества движения:

др2 16ХЯгТ г . | дЧ 3 32Я д(гТд1} 2ЫН

Это уравнение содержит ряд составляющих:

16ХЯгТ 2 I I

1) ——-5—РсЧ\Ч\ - характеризует потери напора за счет сил трения;

2) 2ррс— - характеризует инерционность процесса;

2 32 Я д (г ТЧ2) *дЛ Р

- характеризует изменение кинетической энергии (при

высоких скоростях потока);

4) ^ р2 - характеризует силы гравитации в наклонных трубопроводах. гЯТ ск

Уравнение неразрывности:

др 4рсгЯТдц рЯд(гТ)2 др 4рсгЯТдд

—!- = —5--—+ —--1—-— или в упрощенном виде —— — ———;---. ...

Э/ лР;н дх 2 д1 ' Р дI пВ1 дх (4)

Уравнение сохранения энергии (нестационарный режим):

дТ | гЯТдРс ВТ лК^Р^Т-Т^ЯТ < КггТ1дрс Ъг Ър | 5/ Рр дх срРр срРр2 дТ дх

срР У дт)дI срРр ах'

Уравнение сохранения энергии (стационарный режим):

с1Тт лК^Р^Т-Т^) [ ЯТ2 дг с/р2 g ¿Я х сРЯРс 2срр2 дТ Ых ср ¿х

Уравнение (6) включает в себя ряд составляющих: л К. Р {Т— Т ]

1) —ао -— - характеризует теплообмен через стенку трубы;

СрЧРс

(5)

(6)

,ч ЯТ2 д2с1р2 ,,

2 )-г---— - характеризует влияние дроссель эффекта;

2срр дТ сЬс

3 )---— - характеризует изменение внутренней энергии потока в наклонных

ср (1х

трубопроводах.

Модель компрессорного цеха основана на процедуре балансирования потока газа между группами ГПА. При этом модель нагнетателя ГПА представлена

( т-1

политропным напором Нпм = ЯТг

т-1

-1

, где т - показатель политропы, е

относительной приведенной внутренней мощности

= -^р-от объемного а^ п р

- степень сжатия нагнетателя ГПА, и любыми двумя из трех газодинамических соотношений: зависимости степени сжатия е, политропического КПД >/пал,

или приведенного д,у, расхода газа на входе нагнетателя.

Во второй главе также приводится описание разработанных методов решения задач, которые также могут использоваться ПДС при разработке краткосрочных и среднесрочных диспетчерских графиков. В частности, задача «Расчет максимальной пропускной способности МГ» является базовой задачей паспортизации магистральных газопроводов ЕСГ, а сам этот показатель МГ непосредственно используется ЦПДД ОАО Газпром в задачах планирования потоков газа по региональным ГТС.

РАСЧЕТ ТЕКУЩЕЙ МАКСИМАЛЬНОЙ ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ МГ

Для лучевых газопроводов методы решения данной задачи широко известны с середины 70-х годов.

Ситуация усложняется, когда МГ имеет разветвляющиеся сложные звенья. В этих случаях последовательный расчет режима МГ становится невозможным и методы решения этих задач должны основываться на иных подходах.

Например, задачу «Расчет текущей максимально возможной пропускной способности» можно решать как классическую задачу максимизации функции и

(7)

¡КмЬ'

для которой зависимость (/*„'„") представляется расчетной процедурой стационарного режима, когда схемы и обороты ГПА всех КЦ МГ заданы.

Решение данной задачи может осложняться тем, что оно будет находиться на границах ОДЗ.

R(~)nr

■ Поскольку расчет производных требует пвых+1 расчетов режима в

дРцых!

целом по ГТС (где ntba - кол-во выходов ГТС, для которых не заданы давления), то градиентные методы, использующие вторые или смешанные производные, неприемлемы из-за больших вычислительных затрат. Если ГТС имеет один выход, задача может быть решена методом дихотомии, если несколько выходов, может быть

применен модифицированный метод наискорейшего спуска с общим регуляризационным параметром компонент вектора . При этом задача осложняется тем, что для начала итерационного процесса требуется предварительно найти «опорный» сбалансированный, технологичный режим ГТС.

В постановке, когда схемы и обороты ГПА каких-либо КЦ ГТС не заданы, задача может быть решена при заданных значениях Р^ . Для ее решения могут быть использованы различные алгоритмы расчета оптимального (в смысле максимума производительности) режима транспорта газа по ГТС.

РАСЧЕТ КВАЗИОПТИМАЛЫЮГО РЕЖИМА ТРАНСПОРТА ГАЗА ПРИ ЗАДАННЫХ УСТАВКАХ ДАВЛЕНИЙ Раых НА ВЫХОДАХ КЦ

Данная задача вызывает интерес диспетчерских служб ГТП как при среднесрочном планировании, так и при оперативном управлении режимами.

Смысл задачи заключается в следующем.

В составе ГТС могут быть

- неуправляемые КЦ (Л/*^ ), для которых заданы схемы и обороты ГПА;

-управляемые КЦ (), для которых заданы схемы, а обороты ГПА являются

расчетными;

- управляемые КЦ для которых и схемы, и обороты ГПА являются

расчетными.

Исходя из каких-то соображений, заданы уставки выходного давления Р^х'к управляемых КЦУ.

Для моделирования режима по ГТС должны быть заданы параметры газовых потоков на входах (я™,,,Г™ I 6 Л/™.Р) и выходах (р'^.,< 6 М™,. р) ГТС.

Требуется определить такие расчетные схемы и обороты ГПА управляемых КЦУ (А/с"';о6,„,А/с*"-?1о6,,), при которых обеспечивался бы технологичный режим транспорта газа по ГТС, заданные уставки давлений на выходах КЦ и минимум критерия затрат на транспорт газа.

Для решения данной задачи в процедуру «Расчет параметров моделируемого режима ГТС» внесены следующие коррективы.

1. Параметры давления газа в узлах расчетной схемы, в которых заданы уставки, переводятся из категории расчетных в категорию заданных. То есть эти параметры не будут входить в систему уравнений балансов потоков в качестве расчетных.

2. Поскольку управляемые КЦУ в алгоритме представлены процедурой расчета оптимальных схем и оборотов ГПА (для которой исходными данными являются параметры (*'„кц„.р'„кцу.т1,кц11-р'.ы1кц,)>то в отличие от других расчетных объектов,

не имеют расчетной модели вида = Поэтому

соответствующие дуги-КЦу переводятся в категорию дуги без расчетной модели. Это означает, что уравнение баланса формируется только для входных узлов КЦУ. При этом в уравнениях баланса дуги, выходящие из КЦУ связываются с входными узлами.

3. В процедуре на каждой итерации новое решение ищется с учетом ограничений режимно-энергетических параметров расчетных объектов. В том числе и ограничений, связанных с режимами ГПА КЦ.

4. После каждой итерации необходимо для каждого КЦ, (группы параллельных КЦ) выполнять расчет оптимальных параметров (схемы, обороты ГПА) при расчетных значениях параметров потока на входе р1,кцу-01,кц,-^ки, и заданной уставке давления на выходе Р^ки,' и расчет ОДЗ

Рмин.шх КЦу • Р/ЮКС.1 КЦу Отш.ю КЦу • вмшс.шя КЦу •

Данный метод решения задачи не выдвигает особых требований к расчетной схеме ГТС и может применяться как к лучевым газопроводам (ЛГ), МГ, системам МГ со «сложными звеньями», так и без них. Однако, поскольку процедура решения задачи интегрирована непосредственно в процедуру балансирования потоков для всей расчетной схемы, в большей степени могут проявляться трудности, связанные с ее большой размерностью.

Третья глава «Автоматизация разработки диспетчерских графиков» посвящена исследованию и решению задач расчета оптимальных стационарных режимов и планирования управлений нестационарными режимами транспорта газа. Этим задачам посвящено большое количество публикаций. Вместе с тем проблема автоматизации разработки диспетчерских графиков остается актуальной, поскольку в настоящее время расчетные процедуры планирования оптимальных режимов применимы в основном только к магистральным газопроводам, для которых характерно последовательное чередование линейных участков (ЛУ) и компрессорных станций, определяющих направление потока.

Решение оптимизационной задачи, как правило, лежит на одном или нескольких ограничениях. Из-за этого возникает вопрос о надежности и

реализуемости на практике расчетного режима. Само же решение может оказаться субоптимальным (локальный оптимум) или квазиоптимальным (близким к оптимальному), причем проблема математической оценки «качества» полученного решения пока не нашла своего решения.

ПЛАНИРОВАНИЕ СТАЦИОНАРНЫХ РЕЖИМОВ

Функция цели данной задачи, как правило, включает в себя интегральные затраты на транспорт газа: стоимостные, топливного газа, потребляемой мощности.

В общем виде ее можно представить как:

р=«/* 2? [сг(8)

В ^

где С- затраты на перекачку газа к-ым КЦ; ,£)£"к,,р™хк- расчетные параметры газового потока через КЦ; А*"Л- вектор заданных и расчетных параметров

КЦ; ¿-вектор варьируемых расчетных параметров.

Наиболее распространенными параметрами управления режимом являются

-давление на входе/выходе или степени сжатия КЦ;

- рабочие схемы и обороты ГПА КЦ;

- уставки редуцирования давления на входе КЦ;

- расход по байпасной линии КЦ.

В расчетах одновременно могут использоваться различные параметры управления.

Основные ограничения: (9)

а) р1 £ р"мтс. I е М^ - ограничения на рабочее давление трубопроводов;

б) \Qt.Lл.„„■ „„„][<1„• ]" ОДР КЦ по производительности и степени сжатия, которые зависят от параметров (р*"к .Т^, А

Один из широко распространенных методов решения данной задачи основан на методе динамического программирования. На первом этапе, метод предполагает решение задачи «Расчет оптимальных схем и оборотов (управляемых) ГПА каждого КЦ» на дискретном множестве возможных параметров газового потока, заданных на входе/выходе КЦ. В результате находятся затраты для каждого варианта режима КЦ. Затем выполняется решение задачи «Расчет оптимальных уставок давления газа на выходах КЦ» на основе рассчитанных вариантов затрат КЦ на транспорт газа.

Для реализации такой схемы решения задачи рядом авторов были разработаны соответствующие алгоритмы. Однако, несмотря на то что данный метод основан на

хорошо известной классической процедуре оптимизации, его применение связано с рядом серьезных проблем, которые не удается преодолеть при решении задачи для сетевых, закольцованных ГТС.

В отличие от метода динамического программирования многие известные процедуры планирования стационарного режима сводятся сперва к решению задачи «Расчет оптимальных уставок давления газа на выходах КЦ» и затем к решению задачи «Расчет оптимальных схем и оборотов (управляемых) ГПА каждого КЦ».

Наиболее разработанными методами решения первой задачи являются методы на основе линейного или квадратичного программирования, а также различные градиентные методы нелинейного программирования.

Основными проблемами решения задачи верхнего уровня являются: оценка суммарных затрат как функции р.ш управляемых КЦ/, большие вычислительные затраты, связанные с численным расчетом производных; поиск начального опорного технологичного, сбалансированного режима, с которого можно начинать итерационный процесс решения задачи.

Основные затраты [С(p™k.QZ,С!• Р.1л• )] на транспорт газа

определяются параметрами газового потока на входе и выходе КЦ ■ Qa'k• ., которые в свою очередь определяют решение задачи (второго уровня) «Расчет оптимальных схем и оборотов (управляемых) ГПА каждого КЦ».

Чтобы обойти данную проблему, многие разработчики используют известную упрощенную формулу расчета внутренней мощности нагнетателя [кВт]-. т= (eQ.i_jyMp.cQo6 (10)

"Ппол Лпол

где t]- политропическнй КПД нагнетателя, принимаемый равным 0,80; £?„,„-[млн.м'/сут], [м'/мин].

И далее мощность на муфте ГТУ-ЦБН (мощность, потребляемая нагнетателем):

N = Ni/(rjMaKN), (И)

где г}шх - механический коэффициент полезного действия нагнетателя и редуктора (если имеется), для газотурбинных ГПА должен определяться по паспорту ГПА; для электроприводных ГПА должен приниматься равным 0,96; KN - коэффициент, учитывающий допуски и техническое состояние нагнетателя по мощности.

Таким образом, решение задачи (верхнего уровня) «Расчет оптимальных уставок давления газа на выходах КЦ» уже не зависит от решения задачи (второго

уровня) «Расчет оптимальных схем и оборотов (управляемых) ГПА каждого КЦ». Однако такой подменой критерия, во-первых, минимизируются не фактические затраты на транспорт газа, а некий их аналог, во-вторых, контроль режимно-технологических ограничений ГПА КЦ подменяется контролем наличия на КЦ ГПА с достаточной установленной мощностью, необходимой для перекачки газа.

В результате реализация на действующей ГТС такого расчетного квазиоптимального режима может оказаться не только далекой от ожиданий, но и вообще не технологичной.

Другой подход к решению задачи основан на том, что во многих случаях (например, для длинных МГ) квазиоптимальным оказывается режим с максимально возможным давлением на выходах КЦ. Для МГ этот принцип можно реализовать, используя процедуру «Расчет режима транспорта газа при заданных рвых КЦ», путем последовательного увеличения уставок давления р^1 КЦ (вдоль МГ), пока позволяют ограничения параметров газового потока и режимов следующих по трассе КЦиЛУ.

Для ГТС метод решения задачи может быть основан на математической формализации данного принципа в виде целевых функций (12) или (13) с учетом ограничений (9).

где Мт - кол-во КЦ в составе ГТС; уКЦк - управляемый КЦ; - вектор уставок

давлений газа на выходах управляемых КЦ; ограничение на рабочее давление ТС,

соответствующего управляемого КЦ.

Тогда данное эмпирическое правило сводится к экстремальной задаче,

которую можно решать методом двухуровневой расчетной процедуры. На верхнем уровне выполняется расчет уставок с учетом ограничений (9), при этом модель КЦ может быть представлена только расчетной степенью сжатия еукцк. значение

которой на каждой итерации находится как результат решения задач (12) или (13) и процедуры балансирования газовых потоков в ГТС. Задачу (12) можно решать симплекс-методом линейного программирования, линеаризовав р^'(р^) и ограничения, а задачу (13) - методом квадратичного программирования. Для

(12)

(13)

получения квазиоптимального решения подходят также методы наискорейшего спуска или Ньютона с регуляризационным параметром.

На нижнем уровне, при найденных приближениях pyJ^, применяется рассмотренная выше процедура «Расчет квазиоптимального режима транспорта газа при заданных р1ЫХ КЦ». После этого выполняется корректировка ограничений (9) и вновь повторяется расчет уставок р , и так далее.

Данный подход позволяет диспетчеру по своему усмотрению задавать такие важные качественные условия планирования режима, как

-компрессорные цеха ГТС, для которых схемы и обороты ГПА должны быть фиксированными;

-компрессорные цеха ГТС, для которых схемы должны быть фиксированы, а обороты ГПА оптимальными;

-компрессорные цеха ГТС, для которых схемы и обороты ГПА должны быть оптимальными;

- компрессорные цеха ГТС, на выходе которых заданы уставки давления газа. Для газотранспортных систем с произвольным (закольцованным), частично направленным (реверсивным) расчетным графом решение задачи значительно осложняется. Основным методом ее решения в этом случае является декомпозиция ГТС на отдельные МГ (если это возможно) и задание фиксированных значений давления газа p'ur,urв Умах сопряжения МГ. В этом случае задача расчета оптимального режима по ГТС сводится к задаче балансирования потоков газа между МГ, при этом управлениями являются оптимальные (в смысле какого-либо критерия) схемы и обороты ГПА КЦУ. Если какие-либо МГ не будут иметь управляемые КЦУ, задача может не иметь решения. Если ставится задача расчета оптимальных давлений газа ригмг 8 узлах сопряжения МГ, то в процедуре расчета оптимального стационарного режима ГТС должен быть предусмотрен соответствующий итерационный уровень.

ПЛАНИРОВАНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ НЕСТАЦИОНАРНЫМИ РЕЖИМАМИ

Развитие и внедрение автоматизированных систем диспетчерского управления в режиме реального времени выдвигает на передний план не только задачи расчета оптимальных стационарных режимов транспорта газа, но и задачи планирования и управления нестационарными режимами. Они особенно актуальны для исследования нештатных, аварийных ситуаций либо при резких изменениях режима.

Для этого обычно пользуются методом, основанным на квантовании координаты времени и на расчете квазиоптимальных режимов работы КЦ МГ на каждом временном слое.

Однако данный подход требует значительного упрощения задачи, что не позволяет эффективно его применять в действующих системах диспетчерского управления. Так, в расчетной процедуре данного метода довольно сложно учесть реальные технологические особенности управления объектами ГТС, например, временные характеристики (задержки):

- вывод ГПА на режим и включение его в транспортную систему;

-работа системы автоматического управления (САУ) оборотами ГПА для поддержания заданного давления нагнетания;

- если САУ ГПА отсутствует, то ступенчатый (ручной) режим управления оборотами ГТУ;

-время, требуемое на открытие/закрытие телеуправляемых и нетелеуправляемых кранов;

-ограничения на скорость изменения как расчетных параметров управления, так и параметров газовых потоков в системе.

Кроме того, практическая реализация расчетных траекторий параметров управления режимом (уставки давлений на выходах КЦ, обороты и схемы ГПА КЦ) осложнена тем, что реальное управление режимами ГПА КЦ в настоящее время может осуществляться в основном дискретно в режиме телефонных указаний от ПДС ГТП к ПДС ЛПУ, при этом реализация полученных указаний выполняется с временными задержками.

В диссертации рассмотрен один из возможных общих подходов к решению таких задач, сочетающий методы, применяемые в следящих системах, методы оценки влияния управляющих воздействий на контролируемые параметры и на динамику режима, различные эвристические правила управления, а также методы направленного выбора вариантов технологически допустимых управлений. Данный метод сводится к следующей простой схеме (рис.4):

Рис.4. Общая схема планирования динамического режима ГТС

Выполняется моделирование нестационарного режима до момента времени, когда может возникнуть ситуация, связанная с нарушением одного из ограничений.

Для реализации процедуры наблюдения за контролируемыми параметрами для каждого из них выделяются следующие области значений.

Л» Од» „]»* у«*»' у

7 мим 7 мин 7 мм /ши / шял 7,

ШШ6

Рис.5. Схема наблюдения за контролируемыми параметрами Эти значения можно, например, задать: у^ = у" .//• У»* = у" -0 9, у°" = у" -1,025; у"" = у" •0 975 (14)

7МНИ ^МНН МИКС /Н1М » ' Лмнн /Ы1М • 1 /НИМ /ИКС '

Вводится показатель состояния контролируемого параметра, который может принимать значения 0, 1, 2, 3 в зависимости от того, в какой области находится контролируемый параметр.

0 - режим не требует управления;

1 - динамика изменения параметра направлена в сторону зоны нормального режима и управление не требуется;

2 - режим допустим, но динамика изменения параметра направлена в сторону дук

границы ОДЗ, если

5/

> еу, лучше выполнить управление на данном временном

слое tj или упреждающее управление с некоторого временного слоя ; 3 - на временном слое значение параметра находится в зоне границы допустимых значений. Требуется упреждающее управление с некоторого временного слоя I,.

То есть необходимо выбрать управление, которое предотвратит нежелательное развитие процесса.

Управления выбираются в соответствии со степенью их влияния на контролируемые режимно-энергетические параметры объектов ГТС (ГПА, КЦ, ЛУ), в частности, в соответствии с зависимостью ОДЗ КЦ от параметров газового потока на его входе/выходе рвх. Тю, <?„, р.^. В диссертации приведен соответствующий набор правил.

.При выборе управления и момента его ввода в действие необходимо учитывать особенности действующей в настоящее время в ПДС ГТП системы диспетчерского управления, которые были рассмотрены выше. Кроме того, необходимо руководствоваться следующими принципами:

- не принимать решения об управлении, пока все контролируемые параметры находятся в допустимой зоне значений у^Ц, < ук < ;

- определять вариант управления, при котором наименьшее воздействие привело бы к максимальному требуемому эффекту, при этом не должно ухудшаться состояние других контролируемых параметров;

- избегать применения комплексных управлений, то есть одновременно на нескольких КЦ разных КС, поскольку, если эти управления не приведут к ожидаемому результату, будет сложно выполнить анализ, какое из управлений было ошибочным;

- применять управление схемами ГПА КЦ только в тех ситуациях, когда другие варианты управления не возможны;

- применять упреждающее управление, то есть если на каком-то расчетном слое tj значение какого-то контролируемого параметра ук может перейти в зону 2 или 3, то следует выполнить процедуру выбора варианта управления и времени t( процесса, с которого данное управление должно действовать.

Процедура анализа эффективности управлений в каждой конкретной ситуации похожа на экспертную систему, которая может усложняться при введении дополнительных технологических требований. ;

Выбор управлений следует выполнять в итерационном цикле с учетом результатов прогноза динамики режима.

После применения управления продолжается процесс моделирования режима и наблюдение за контролируемыми параметрами.

Если задача планирования нестационарного режима решается в режиме off-line или on-line, для корректировки неэффективных (ошибочных) управлений можно использовать автоматический откат на предыдущие моменты времени.

Если задача планирования нестационарного режима решается в режиме realtime, то применить откат управления невозможно, однако можно оценить точность прогноза, а также фактическое влияние управлений на развитие режима, в том числе фактические «временные и амплитудные» характеристики.

Четвертая глава «Автоматизация обработки данных на основе on-line, realtime расчетных процедур» посвящена рассмотрению задач текущего планирования on-line и real-time режимов, разработке новых методов и алгоритмов решения следующих задач:

- обработка данных телеизмерений - задачи статистического анализа (сглаживание, фильтрация) временных рядов, расчет точечных и интервальных оценок параметров, оценка адекватности модели фактическому режиму;

- анализ причин неадекватности модели посредством процедуры обработки и анализа рассогласований расчетных и фактических параметров газовых потоков, выбор наиболее подходящей расчетной модели стационарного, квазистационарного, нестационарного режима с использованием метода ранжирования моделей;

- настройка н адаптация моделей к фактическим режимам с использованием процедуры совместной идентификации эмпирических параметров модели и краевых условий;

- оценка и распознавание состояний ТС по данным телеизмерений на основе процедуры динамической идентификации эмпирических параметров модели нестационарного режима транспорта газа;

- краткосрочное прогнозирование параметров газовых потоков в ГТС на основе синтеза процедур прогноза значений краевых условий по предыстории, адаптации модели к фактическим режимам и прогноза расчетных параметров режима во внутренних узлах схемы, связанных нестационарной моделью процесса.

Основу автоматизации обработки данных телеизмерений, подготовки моделей к эксплуатации в расчетных задачах, оценки состояния объектов и подсистем ГТС составляет комплекс расчетных процедур, представленный на (рис. 6).

Отметим следующие отличительные особенности алгоритмов и вычислительных процедур, представленных в комплексе:

- временные ряды замеряемых параметров могут рассматриваться (при решении задач сглаживания, фильтрации, прогнозирования) как независимые выборки и как выборки, связанные единым технологическим процессом транспорта газа по ГТС;

- в качестве моделей режима ГТС используется ранжированный набор детерминированных расчетных моделей стационарной, квазистационарной, нестационарной газопередачи, причем каждая из указанных категорий имеет собственное подмножество моделей;

-. составной частью модели ГТС являются не только процедуры решения математических уравнений (систем), но и приближения краевых параметров газовых потоков (входов/выходов) ГТС, при этом процедура регрессионного сглаживания временных рядов может являться составной частью процедуры адаптации всей модели транспорта газа по ГТС;

- составной частью процедуры обработки данных является анализ факторов, которые могут обуславливать неадекватность расчетного режима фактическому режиму транспорта газа.

В диссертации представлена подробная характеристика разработанных методов.

Приведен обзор методов дискретного и регрессионного сглаживания и анализа временных рядов: скользящего среднего, экспоненциального сглаживания, метод «Гусеница», сглаживание ортогональными полиномами, частичными суммами тригонометрических рядов Фурье.

Рис.б. Схема автоматизированной процедуры анализа данных телеизмерений

Рассмотрены процедуры сглаживания по критериям наименьших квадратов и робастным критериям. Приведены критерии выбора значимого числа членов сглаживающего регрессионного ряда, основанные на проверке гипотезы о статической тождественности выборочной дисперсии сглаживания и дисперсии погрешности замеров, а также на проверке случайности временного ряда невязок рассогласования сглаженных оценок параметра и его замеров.

Рассмотрены несколько критериев отсеивания ошибочных замеров, предложенных разными авторами, в частности метод Анскомба, Диксона, метод доверительного интервала по Стьюденту. Однако, поскольку замеры параметров технологического процесса не могут считаться стационарными случайными гауссовыми процессами, поэтому априори статистическими методами невозможно оценить наличие или отсутствие аномальных замеров, анализируя отдельно взятую выборку. Подозрительные замеры параметров можно выявить, используя либо стохастические, либо детерминированные модели, связывающие эти параметры между собой и адаптированные к фактическим режимам технологического процесса.

В данной главе значительное внимание уделено адаптации расчетных моделей трубопроводных систем, ГПА, компрессорных цехов, газотранспортной системы к фактическим режимам, на основе процедур идентификации эмпирических и корректирующих параметров моделей.

Сформулированы основные требования, предъявляемые к адаптируемой модели и идентифицируемым параметрам, например:

1. К фактическому режиму должна адаптироваться только такая расчетная модель, которая покрывает соответствующее множество (класс) режимов и, в том числе, рассматриваемый режим.

2. В модели необходимо выбирать такие параметры идентификации, значения которых по своему физическому или алгоритмическому смыслу являются стабильными во времени и не зависят непосредственно от параметров режимов. Обычно это эмпирические коэффициенты, характеризующие состояние объектов.

3. При выборе идентифицируемых параметров необходимо исходить из следующих положений:

- число идентифицируемых параметров не должно превышать количества линейно-независимых уравнений, которые могут быть составлены на основе невязок

—{у) — Уу). У = 0,...,т рассогласований расчетных у^ и замеренных у^ параметров адаптации;

-идентифицируемые параметры следует выбирать таким образом, чтобы они не входили в одни и те же расчетные формулы модели;

- следует не допускать, чтобы идентифицируемые параметры в модели могли компенсировать друг друга, то есть одинаково влиять на расчетные параметры;

- идентифицируемые параметры следует выбирать для расчетных моделей режимов подсистем, краевыми условиями которых являются замеры параметров газового потока, например, модели линейных участков трубопроводных систем между КС или модели компрессорных цехов;

-поскольку в расчетной модели используются в том числе и замеряемые краевые параметры газового потока, то в качестве идентифицируемых параметров модели МГ или ПС могут быть и регрессионные функции, сглаживающие замеряемые краевые параметры газовых потоков.

В качестве базового метода решения этих задач в работе использован критерий наименьших квадратов:

где А(и) = (<р((1;и),...ф(1т;и))Г• расчетный вектор, компоненты <р(1^и) которой

зависят от идентифицируемых параметров й = (и, ; К, = Оа2 - ковариационная

матрица, где О - симметричная положительно определенная (п х п) матрица (величина

может быть неизвестной). Если предположить, что вектор погрешностей £ распределен по нормальному

закону И[0,0а2^, то оценка м (15) следует из метода максимального

правдоподобия. Рассмотрены также вопросы применения робастных методов. Например, один из робастных методов основан на замене квадратичной нормы на ¿р - норму.

Р = тт^— =тт^У)~А('';и) , гд еЦр<2. (16)

" 1 " 1 а1 При р*2 оценка (16) нелинейная, и для ее расчета необходимо применять

соответствующие методы нелинейного программирования.

Кроме того, подавление больших невязок робастными методами не эквивалентно подавлению больших ошибок в измерениях тем более, если адаптируемая модель априори не отражает особенностей и свойств реального технологического процесса.

Поскольку для модели региональной ГТС количество идентифицируемых параметров может оказаться значительным, а минимизация критерия (13) выполняется итерационными градиентными методами, то стандартные расчетные процедуры оказываются неэффективными. Кроме того, одной из основных проблем градиентных методов идентификации является расчет начального

«опорного» сбалансированного режима ГТС. Это связано с тем, что часто не удается получить сбалансированный расчетный режим ГТС на неадаптированной модели.

Для уменьшения размерности задачи выделяем условно-независимые трубопроводные подсистемы ТСГ (гетп.,тп.- множество подсистем ТС), ограниченные краевыми узлами (дуги только входят или только выходят) и узлами, в которых заданы параметры газового потока, например давление, температура газа.. Каждая такая подсистема замкнута замерами краевых параметров газовых потоков, и для каждой из них можно задать собственные параметры идентификации, например коэффициент гидравлической эффективности и коэффициент теплообмена ТС, с окружающей средой Кэфп Ктог ■

Для расчета «опорного» режима выполняется следующее преобразование графа расчетной схемы ГТС.

В графе схемы ГТС заменяем КЦ объектами «виртуальный КЦ», для которых считаем заданными параметры: Др"~" = pj™ - p'J", ЛТ'т = - T'JH, Aq "" = -Q*J'. Для КЦ с электроприводными ГПА задаем Aq *" =0. При этом параллельные КЦ (с общим входом, общим выходом) заменяем одним объектом «виртуальная КС». Если КЦ оборудован ГПА с ГТУ, также первоначально задаем Aq к" =0. В результате получаем две расчетные схемы ГТС и соответственно две расчетные модели транспорта газа: реальная расчетная схема ГТС с КЦ, ГПА и т.д.; упрощенная расчетная схема ТС ГТС с «виртуальными КЦ».

На первом этапе решаем задачу расчета сбалансированного режима на упрощенной расчетной схеме, при этом дисбаланс между подсистемами ТС, минимизируем расчетом параметров Ктог.

Далее выполняем балансирование режима расчетной схемы ГТС с КЦ и, если между подсистемами ТС, имеется дисбаланс, минимизируем его параметрами, корректирующими модели КЦ, и параметрами К¡ф „ Кто , ТС,. В результате получим «опорный» сбалансированный режим ГТС. Далее выполняется процедура поочередной идентификации эмпирических и корректирующих параметров моделей трубопроводных подсистем ТС, и моделей КЦ.

В данной главе также рассмотрены методы краткосрочного прогнозирования параметров газового потока и режимно-энергетических параметров транспорта газа.

Большинство традиционных методов решения данной задачи основаны (если нет никакой другой информации о параметре или влияющих на него факторах) на

расчете прогнозного значения по предыстории предварительно сглаженных значений параметра y(tj).

В то же время определяющими факторами изменения прогнозируемых параметров технологических процессов являются факторы, обусловленные характером протекания всего технологического процесса в системе. Решение данной задачи возможно двумя основными подходами: -разработка и настройка (по предыстории технологического процесса) стохастической модели транспорта газа по ГТС;

-использование для прогноза расчетных параметров адаптированной детерминированной модели нестационарного режима.

Оба эти подхода отличаются тем, что при расчете прогноза параметров потока ГТС они используют (в той или иной форме) через соответствующие модели взаимосвязь этих параметров единым технологическим процессом.

Учитывая вышесказанное, в качестве ядра расчетной процедуры прогноза параметров ГТС целесообразно использовать процедуру совместной идентификации корректирующих параметров модели и параметров функций, сглаживающих ее краевые условия, поскольку результатом данной процедуры является максимально (в смысле критерия наименьших квадратов) адаптированная расчетная модель процесса как по краевым условиям, так и по фактическим параметрам газового потока во внутренних узлах расчетной схемы.

. В пятой главе «Компьютерная поддержка диспетчерских решений» рассмотрены теоретические проблемы, связанные с созданием компьютерных комплексов автоматизированного диспетчерского управления в трубопроводном транспорте газа. В ней также рассматриваются основные положения методологии проектирования и реализации таких комплексов, основанных на современных информационных технологиях.

ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ И СИСТЕМНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ РАСЧЕТНОГО КОМПЬЮТЕРНОГО КОМПЛЕКСА

Наиболее активная разработка расчетных компьютерных комплексов диспетчерского управления (РКК ДУ) для решения режимно-технологических задач трубопроводного транспорта газа началась с широким внедрением персональных компьютеров в конце 80-х - начале 90-х годов. С одной стороны, это обусловило ориентацию на однозадачные операционные системы семейства MS-DOS, с другой -ориентацию на методологию структурного подхода как наиболее прогрессивную из распространенных в то время. Эти комплексы получили довольно широкое

распространение в диспетчерских службах, и многие из них эксплуатируются до сегодняшнего дня.

Расчетные компьютерные комплексы АСДУ различаются: П архитектурой (проектными решениями):

- монолитная, когда все подсистемы комплекса реализованы в виде одного исполняемого файла;

-блочная, когда подсистемы комплекса реализованы либо в виде отдельных исполняемых файлов, либо в виде набора файлов динамической компоновки (dll); -клиент-серверная, когда комплекс функционирует в виде нескольких процессов, каждый из которых реализует определенный набор сервисов, при этом взаимодействие процессов осуществляется посредством обмена сообщениями (данными) типа клиент-сервер; 2) технологией реализации:

- процедурная, когда каждый модуль программы реализован в виде набора процедур, исполнение программы реализовано в виде дерева взаимного вызова процедур, а передача данных осуществляется либо через глобальную (общую память), либо через наборы-заголовки процедур;

-объектно-ориентированная, когда в основе архитектуры программных модулей используется аппарат классов и объектов;

-распределенная, когда программные модули комплекса могут существовать независимо друг от друга, исполняться в собственном жизненном цикле на одной или на разных рабочих станциях, а обмен данными осуществляется с помощью программных средств управления локальными или глобальными вычислительными сетями.

При этом архитектура и технология реализации РКК ДУ определяют не только их собственные функциональные возможности, но и возможности (характер) взаимодействия с другими компьютерными комплексами АСДУ, аппаратными и системными программными средствами.

Понятие архитектуры современного компьютерного комплекса обычно включает в себя две взаимосвязанные части - функциональную и системную. Основными компонентами функциональной архитектуры являются:

- графический интерфейс пользователя;

- вычислительный комплекс решения режимно-технологнческих задач;

- общая для комплекса и локальная для каждой компоненты комплекса информационная среда;

-средства программной и информационной связи с другими внешними программами.

Основными компонентами системной архитектуры являются четыре группы объектов:

-графические объекты, отвечающие за визуализацию данных на технологической схеме и взаимодействие с пользователем;

- информационные объекты, отвечающие за локальное хранение данных, а также при необходимости взаимодействующие с внешней базой данных либо подсистемой реального времени;

- вычислительные объекты, обладающие состоянием (включают в себя оперативные данные по объектам технологической схемы, а также расчетные процедуры);

- вычислительные объекты без состояния (представляют собой экземпляры классов-функционалов, реализующих базовые расчеты).

Области данных каждого объекта изолированы друг от друга, и каждый из них в отдельности или в составе какого-либо программного модуля реализует решение набора связанных между собой задач.

Это может быть как самая простая задача, состоящая из реализации одной формулы, так и задача любой алгоритмической сложности, например, расчет режима работы ГТС. При этом модули не жестко объединены в одну большую программу, а существуют отдельно в виде динамически подключаемых библиотек.

Взаимодействие модулей в этом случае осуществляется через интерфейс взаимодействия приложений (API) и контролируется диспетчером задач, входящим в состав ядра комплекса.

Программное взаимодействие осуществляется с помощью передачи сообщений, за диспетчеризацию которых отвечают локальный и глобальный менеджеры очереди сообщений.

Данная схема позволяет перейти не только к распределенной модели вычислений, когда отдельные элементы системы находятся на различных рабочих станциях, но и к распределенной модели всего комплекса.

На (рис.7) приведен пример возможной клиент-серверной структуры комплекса, в соответствие с которой взаимодействие расчетных модулей осуществляется через интерфейс взаимодействия приложений (API) и контролируется диспетчером задач, входящим в состав ядра комплекса.

Ядро является ключевым элементом, запускающим на выполнение другие задачи и отслеживающим состояние программного комплекса в целом. Ядро включает в себя диспетчер задач, диспетчер событий, менеджер управления памятью.

Ядро отвечает также за загрузку дополнительных расчетных модулей в оперативную память компьютера. Диспетчер событий и менеджер памяти отвечают за взаимодействие модулей в пределах одной рабочей станции, диспетчер задач обеспечивает взаимодействие между задачами как в пределах одной рабочей станции, так и в рамках вычислительной сети, выбирая в каждом случае наиболее подходящий транспортный модуль.

* Рис.7. Клиент-серверная структура комплекса

Остальные диспетчеры задач работают в ведомом режиме, получая задания от ведущего диспетчера, организуя работу подсистем в рамках своей задачи и передавая ему результаты работы своей задачи.

Перераспределяя полномочия между элементами комплекса, можно получить различные варианты его организации от схемы работы с централизованным вычислительным модулем до полностью распределенной схемы.

При такой структуре комплекс может решать несколько задач одновременно. Это достигается за счет выполнения задач в отдельных потоках. Распараллеливание вычислений увеличивает общую производительность комплекса.

На основе данной организации компьютерных комплексов поддержки диспетчерских решений стала возможной реализация важнейшей компоненты offline режима - интерактивное планирование нестационарных режимов транспорта газа.

Интерактивное планирование позволяет пользователю, не прерывая процесса моделирования, вводить различные виртуальные управления: открытие/закрытие кранов, включение/отключение ГПА, изменение оборотов ГПА, изменение плана поставок газа потребителям, заполнение/опорожнение трубопроводов и так далее.

Кроме того, он позволяет имитировать возникновение на ГТС различных ситуаций, в том числе аварийных: резкое изменение параметров потребления или поставок газа, появление ложных сигналов телеуправления объектами ITC (например, кранами), частичный или полный разрыв трубопровода, образование

местных (гидратно-конденсатных отложений) засорений в трубопроводе, аварийное отключение газоперекачивающих агрегатов, аварийный останов КЦ.

При этом пользователь может не только наблюдать, как развивается нестационарный процесс газопередачи, но и интерактивно им управлять.

В пятой главе также рассмотрены проблемы проектирования компьютерных тренажерных комплексов ПДС.

КОМПЬЮТЕРНЫЙ ТРЕНАЖЕРНЫЙ КОМПЛЕКС ПДС

Начиная с середины восьмидесятых годов прошлого века, все большее внимание исследователей стали привлекать проблемы интеграции диспетчерского персонала в «человеко-машинные» автоматизированные системы управления и проблемы повышения квалификации кадров.

В настоящее время основным источником знаний и навыков диспетчерского персонала является производственная деятельность.

При этом в диспетчерском управлении наибольшую сложность представляют следующие задачи

-эффективного планирования стационарных режимов по сетевым закольцованным ГТС с межсистемными перемычками;

-управление нестационарными режимами транспорта газа в нештатных условиях. Поэтому у диспетчера должна быть возможность с помощью специальных компьютерных комплексов (тренажеров)

-проводить тренировки на учебно-тренировочных задачах, заранее разработанных непосредственно для реальной технологической системы данной диспетчерской службы;

-выполнять различные вычислительные эксперименты и исследования на расчетной схеме конкретной ГТС;

- моделировать динамику развития технологического процесса газопередачи по ГТС в зависимости от заданных условий эксплуатации ГТС и вводимых диспетчером управлений на линейных участках, компрессорных станциях;

- имитировать возникновение на ГТС нештатных (аварийных) ситуаций

и при. этом не только наблюдать за динамикой изменения значений параметров режима, но и имитировать управление объектами ГТС.

Общая схема организации тренажерного комплекса представлена на рис.8.

Блок регистрации I пользователя

Пользователь

Блок управления архивами давят |

Система интерактивного взаимодействия пользователя с комплексом

Редактор расчетных схем ГТС

1 1

Диагностика результатов моделирования

Журнал событий

Анализ ■ реализация

управляющих воздействий

Диагностика состояния ГТС

Профессионал ьвый калькулятор

Комплекс моделирования стационарных режимов ГТС

Имитация режима реального

времевв (ва основе вестационариой модели газопередачн)

Выбор режима работы КГК

База данных УТЗ

т

Интерфейс связи со вСАОА

Подсистема редактирования * визуализации данных

Регламент Исследование Тренинг

Выбор УТЗ

Вызов информационно-войсковой системы регламента работы диспетчера

I

Планировавве

I

Управление

Анализ в реалвзаивя управлений ■ропессом решения задача

1

Сбор данных о

работе пользователя

Диагностика в опенка ^эффектвввоста работы пользователя

Диагностика процесса в результатов решения задач

У

Выбор варианта

«сходного состояния ГТС

Выбор режнмио-техиологичккой задачи

Комплекс решения оптимизационных режимно-техвологаческих задач

База данных ГТС ■

Комплекс моделвроваввв

режимов ГТС в технологических объектов

Рис.8. Общая функциональная схема тренажерного комплекса

Тренажерный комплекс функционирует в следующих основных режимах

1. Тренинг (решение учебно-тренировочных задач) предусматривает выполнение пользователем учебно-тренировочных задач (УТЗ), входящих в состав библиотеки, заранее разработанной и периодически обновляемой.

2. Интерактивное, многовариантное планирование и управление нестационарными . режимами транспорта газа ГТС.

3. Подготовка и регистрация учебно-тренировочных задач. В этом режиме пользователь задает исходное состояние ГТС, план изменения состояния всех объектов ГТС, план изменения параметров поставок газа по ГТС, нештатные (аварийные ситуации), в интерактивном режиме работы на тренажере определяет наиболее рациональную стратегию управления ГТС и все данные сохраняет в файловой системе библиотеки УТЗ.

Общая схема выполнения диспетчером учебно-тренировочной задачи показана на рис.9.

Рис.9. Общая схема выполнения диспетчером учебно-тренировочной задачи

Бели учебно-тренировочная задача предусматривает управление нестационарными режимами, например, при возникновении аварийной ситуации, то выполняется имитация режима реального времени ГТС, работы системы телеизмерений параметров газовых потоков (ЗСАОА), системы предупреждающих и аварийных сигналов, ввода диспетчером управлений объектами ГТС и так далее.

Диспетчер анализирует данные и идентифицирует ситуацию на ГТС.

В зависимости от ситуации и в соответствии с заданием учебно-тренировочной задачи диспетчер выбирает различные управления объектами ГТС.

Все действия диспетчера в процессе выполнения учебно-тренировочной задачи фиксируются и контролируются. На основании этой информации формируется протокол выполнения учебно-тренировочной задачи.

По окончании работы диспетчера на основе определенных критериев вычисляется итоговая оценка его профессионально-психологических параметров.

Таким образом, применение в диспетчерских службах компьютерных тренажерных комплексов может стать одним из важных средств повышения профессиональной подготовки диспетчерского персонала.

В приложениях представлены «Модели режимов основных объектов ГТС», «Численные методы в расчетных задачах», «Базовые методы математической статистики», «Акты о внедрении основных результатов работы».

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1, Основным направлением повышения оперативности и обоснованности диспетчерских решений по управлению ГТС является внедрение в газотранспортных предприятиях интегрированных систем управления, современных средств автоматики, телемеханики, БСАОА - систем. При этом все большее значение приобретает разработка и включение в состав ИАСДУ компьютерных комплексов, предназначенных для обработки данных телеизмерений и автоматизации процесса принятия диспетчерских решений.

2. Одной из основных проблем эффективной эксплуатации ИАСДУ является разработка расчетных компьютерных комплексов поддержки диспетчерских решений, алгоритмической базы и специализированных библиотек расчетных процедур, адаптированных к реальным разветвленным ГТС, сложным условиям транспорта газа и возможностям действующих и разрабатываемых систем информационной поддержки АСДУ.

3. В диссертации впервые выполнена формализация задач диспетчерского управления ПДС в виде системы расчетных процедур, адаптированной к современной архитектуре АСДУ ГТП и к объектно-ориентированной, клиент-серверной, распределенной технологиям реализации компьютерного расчетного комплекса поддержки диспетчерских решений.

4. На основе математических моделей режимов объектов и подсистем трубопроводного транспорта газа разработаны новые алгоритмы и процедуры расчета стационарных, квазистационарных и нестационарных (off-line) режимов, применимые к региональным ГТС. Данные алгоритмы специально разработаны для автоматизации процесса многовариантного планирования краткосрочных и среднесрочных (off-line) диспетчерских графиков газотранспортного предприятия, поскольку в отличие от других расчетных комплексов все параметры газовых потоков во внутренних узлах и дугах графа ГТС являются расчетными.

5. Разработаны методы решения задач автоматизации планирования (on-line и off-line) диспетчерских графиков. В том числе, специальные методы квазиоптимального планирования стационарного режима транспорта газа по ГТС, основанные на сочетании эвристических правил эффективного управления режимами и градиентных методов решения экстремальных задач с большим количеством нелинейных ограничений. Методы позволяют диспетчеру по своему усмотрению задавать такие важные качественные условия планирования режима, как выбор:

-компрессорных цехов ГТС, для которых схемы и обороты ГПА должны быть

фиксированными;

-компрессорных цехов ГТС, для которых схемы должны быть фиксированы, а

обороты ГПА оптимальными;

-компрессорных цехов ГТС, для которых схемы и обороты ГПА должны быть

оптимальными;

- компрессорных цехов ГТС, на выходе которых заданы уставки давления газа.

Предложен принципиально новый подход к решению задачи планирования нестационарных режимов на основе методов непрерывного наблюдения, контроля и выбора вариантов (технологически допустимых) управлений с использованием эвристических правил и прогноза влияния управлений на динамику процесса.

6. Впервые применительно к диспетчерскому управлению трубопроводным транспортом газа разработана функциональная схема, математическое и алгоритмическое обеспечение обработки диспетчерских данных в on-line и real-time режимах:

- обработки данных телеизмерений - статистической обработки (сглаживание, фильтрация) временных рядов, а также адаптации модели ГТС к фактическим режимам на основе процедуры совместной идентификации эмпирических параметров модели и краевых параметров газовых потоков;

- настройки и адаптации моделей к фактическим режимам транспорта газа, выбора расчетной модели и анализа причин ее неадекватности на основе процедуры обработки и анализа рассогласования расчетных и фактических (замеров) параметров газовых потоков;

- оценки и распознавания состояний ТС по данным телеизмерений на основе динамической идентификации эмпирических параметров модели нестационарного режима транспорта газа;

- краткосрочного прогнозирования параметров газовых потоков в ГТС на основе нестационарной модели процесса, при этом определяющими факторами прогноза параметров являются не предыстория динамики каждого отдельного параметра (традиционный подход), а факторы, обусловленные характером протекания всего технологического процесса в системе.

7. Предложена новая схема организации и реализации расчетных компьютерных комплексов поддержки диспетчерских решений. Данная схема основана на современных объектно-ориентированной, клиент-серверной, распределенной технологиях и позволяет создавать расчетные комплексы, адаптированные к современным распределенным многоуровневым ИАСДУ.

8. Разработана схема организации и управления вычислительным процессом, на основе которой реализована технология интерактивного планирования нестационарных режимов транспорта газа. Это позволило создавать компьютерные тренажерные комплексы для диспетчерских служб, которые не имеют аналогов в отечественной и зарубежной практике.

9. Разработана схема организации компьютерного тренажера диспетчера, которая позволяет интегрировать его в автоматизированные системы поддержки диспетчерских решений, что является одним из эффективных средств повышения профессиональной подготовки диспетчерского персонала на его рабочем месте, в привычной для него информационно-вычислительной и технологической среде.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Сарданашвили С.А. Идентификация параметров модели, описывающей нестационарное течение газа, методом чувствительности. Изв. Вузов сер. Нефть и газ, № 6 , Баку , 1978г.

2. Сарданашвили С.А. Алгоритм статистической обработки информации о замерах параметров газового потока. Изв. Вузов сер. Нефть и газ , № 4 , Баку, 1980г

3. Сарданашвили С.А., Сухарев М.Г. Оценка коэффициента гидравлического сопротивления линейного участка газопровода при нестационарном течении газа. Изв. Вузов сер . Нефть и газ , № 10 , Баку , 1983г.

4. Сарданашвили С.А. Математические методы диагностики местных засорений и аварийных утечек газа на линейной части магистрального газопровода. Изв. Вузов, сер. Нефть и газ, № 2, Баку, 1986г.

5. Сарданашвили С.А., Митичкин С.К. Имитация нестационарных режимов газопередачи на диспетчерском тренажере. М.: Газовая промышленность, сер. Экономика, организация и управление производством газовой промышленности. № 3,1988г.

6. Сарданашвили С.А., Егоров A.B. Задачи моделирования и оптимального управления ГТС в специализированном тренажере диспетчера. М.: Газовая промышленность, сер. Экономика, организация и управление производством газовой промышленности, №3, 1991г.

7. Сарданашвили С.А., Митичкин С.К., Егоров A.B. Оптимизация режимов транспорта газа по ГТС. М.: Газовая промышленность, сер. Экономика, организация и управление производством газовой промышленности, № 3, 1991г.

8. Сарданашвили С.А., Кочуева О.Н., Митичкин С.К. Эвристические алгоритмы расчета экономичных режимов магистрального газопровода в диспетчерском управлении. М.: Газовая промышленность, сер. Экономика, организация и управление производством газовой промышленности, № 4-5, 1993г.

9. Сарданашвили С.А., Кочуева О.Н., Митичкин С.К. Компьютерный тренажерный комплекс обучения диспетчерского персонала газотранспортных производственных объединений. М.: Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности, Ks 2,1994 г.

, 10.Сарданашвили С.А., Кочуева О.Н., Митичкин С.К. Метод эвристического ситуационного анализа в алгоритмах решения задач диспетчерского управления для газотранспортного предприятия. М.: Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности № 3, 1994.

11.Сарданашвили С.А., Кочуева О.Н., Митичкин С.К. Тренажерный комплекс режимно-технологических задач оперативного Диспетчерского управления газотранспортными системами для подготовки специалистов. М.: Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. № 6, 1995 г.

12.Григорьев Л.И., Сарданашвили С.А., Р.Мур. Динамические экспертные системы (на основе G2) в управлении трубопроводным транспортом газа. М.: Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности, № 12, 1996 г.

13.Григорьев Л.И., Сарданашвили С.А., Дятлов В.А. Компьютеризированная система подготовки диспетчерского персонала в транспорте газа. М.: Изд-во «Нефть и газ». 1996 г. 195 с.

14.Сарданашвили С.А., Ваулнна Е.В. Применение объектно-ориентированной технологии решения задач планирования режимов газодобывающего предприятия. М.: Наука и технология углеводородов, № 2, 1999г.

15.Сарданашвили С.А. Объектно-ориентированная технология информацонно-алгоритмического представления газотранспортных систем в задачах моделирования и оптимизации режимов. Трубопроводные системы энергетики: модели, приложения, информационные технологии ГУП. М.: Изд. Нефть и газ, 2000 г.

16.Сарданашвили С.А., Панкратов B.C., Герке В.Г., Митичкин С.К. Комплекс моделирования и оптимизации режимов работы ГТС. Газовая промышленность. Серия: Автоматизация, телемеханизация и связь в газовой промышленности. М.: Изд. ООО ИРЦ Газпром, 2002 г., 56 с.

П.Григорьев Л.И., Сарданашвили С.А., Герке В.Г. Основные проблемы теории диспетчерского управления (от практики ОСОДУ ЕСГ к теории). Газовая промышленность. М.: Изд. «Газоил пресс», № 12,2002.

18.Григорьев Л.И., Сарданашвили С.А., Вербило А.С., Герке В.Г. Теоретические и практические аспекты подготовки диспетчеров газотранспортных обществ. Газовая промышленность. М.: Изд. «Газоил пресс», № 1,2003 г.

19.Сарданашвили С.А., Панкратов B.C., Николаевская С.А. Развитие АСДУ ГТП на базе современных SCADA-систем. Газовая промышленность. Серия: Автоматизация, телемеханизация и связь в газовой промышленности. М.: Изд. ООО ИРЦ Газпром, 2003 г. 67 с.

20. Сарданашвили С.А. Расчетные методы и алгоритмы (трубопроводный транспорт газа). М., Нефть и газ. 2005 г. 577 с.

21.Григорьев Л.И., Сарданашвили С.А., Посягни Б.С. Диспетчерское управление сложными газотранспортными системами (на франц. языке). Труды 20-го Мирового Газового Конгресса, Копенгаген, Дания, 1997 г.

22.L.I.Grigoriev, S.A.Sardanashvili. Gas Transport System Modelling and Optimization in Dispatcher Computer Simulators. Proceedings Simone Congress '99. Sopron 1999.

23.L.I.Grigoriev, D.G.Leonov, S.A.Sardanashvili. An Object-Oriented Aproach to the Development of theTraining Programs With the Means of Expert Systems. 1CEE'95, International Conference of Engineering Education. Abstracts. Moscow, 1995., p 200.

' 24. L.I.Grigoriev, S.A.Sardanashvili. Des systems integres de la gestion dispatching et de la formation. Abstracts. Internetioal Symposium on Hydrocarbons & Chemistry. Boumerdes - Algeria. Du 30 Mail au ler Juin 2000.

25.L.I.Grigoriev, S.A.Sardanashvili, A.A.Svistunov Sur les simulateurs pour la gestion du dispatching au transport du gaz. 2"J International symposium on hydrocarbons & chemistry.Ghardaja- Algeria. March 21-23. 2004.

Подписано в печать ОЯ..У& Формат 60x90/16

Объем Тираж №0

Заказ 115

■ ———иеая^ианая—дваааи-ядвваяи

119991, Москва, Ленинский просп. ,65 Отдел оперативной полиграфии РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина

Введение.

Глава 1. Компьютерные и информационные технологии в АСДУ производственного комплекса газотранспортного общества.

1.1. Развитие АСДУ транспортом газа и проблемы системной интеграции основных ее компонент.

1.2. Формализация задач диспетчерского управления в расчетных комплексах

1.3. Математическое и программное обеспечение комплексов поддержки диспетчерских решений (состояние проблемы).

Выводы.

Глава 2. Автоматизация расчета режимов транспорта газа.

2.1. Общее представление ГТС в виде расчетной схемы.

2.2. Расчет параметров газовых потоков в ГТС.

2.3. Расчет и планирование режимов основных подсистем ГТС.

2.3.1 Трубопроводная система.

2.3.2 Магистральный газопровод, ГТС.

Выводы.

Глава 3. Автоматизация разработки диспетчерских графиков.

3.1. Расчет оптимального режима транспорта газа.

3.1.1 Применение метода динамического программирования.

3.1.2 Применение принципа максимального давления на выходе КЦ.

3.1.3 Оптимизация режима на основе градиентных методов нелинейного программирования.

3.2. Методы планирования и управления нестационарными режимами.

3.3. Проблемы нечеткости данных в расчетных процедурах.

Выводы.

Глава 4. Автоматизация обработки данных на основе on-line, real-time расчетных процедур.

4.1. Основные функции информационных систем обработки данных телеизмерений.

4.2. Общая процедура анализа данных телеизмерений.

4.3. Методы обработки статистических данных временных рядов.

4.3.1 Сглаживание временных рядов замеров'.

4.3.2 Первичная фильтрация данных.

4.3.3 Контроль адекватности расчетных параметров моделей.

4.4. Адаптация моделей к фактическим режимам.

4.4.1 Трубопровод, ГПА ABO.

4.4.2 Компрессорный цех.

4.4.3 Трубопроводная система.

4.4.4 Газотранспортная система.

4.5. Идентификация параметров модели и краевых параметров.

4.6. Выбор расчетной модели и анализ причин ее неадекватности.

4.6.1 Выбор расчетной модели.

4.6.2 Анализ причин неадекватности модели.

4.7. Краткосрочное прогнозирование параметров газового потока.

4.7.1 Прогнозирование на основе экспоненциального сглаживания временных рядов.

4.7.2 Адаптивный метод экстраполяции временных рядов.

4.7.3 Методы экстраполяции регрессионных функций.

4.7.4 Методы прогнозирования, основанные на модели процесса.

Выводы.

Глава 5. Компьютерная поддержка диспетчерских решений.

5.1. Архитектура и основные компоненты компьютерного комплекса.

5.2. Тренажерные комплексы ПДС.

Актуальность проблемы

В России и в зарубежных газовых компаниях большое внимание уделяется развитию информационно-аналитических систем, обеспечивающих поддержку принятия диспетчерских решений при управлении транспортом и распределением природного газа.

ОАО «Газпром» активно разрабатывает и внедряет интегрированные автоматизированные системы управления (ИАСУ) газотранспортными предприятиями (ГТП), которые охватывают все уровни и сферы их деятельности. Важнейшей компонентой ИАСУ ГТП является информационное, расчетно-аналитическое обеспечение диспетчерского управления транспортом газа. Быстрыми темпами развиваются и внедряются системы телеизмерений, телеуправлений технологическими объектами, компьютерные базы данных, системы визуализации данных.

От этих процессов значительно отстает разработка и промышленное внедрение расчетных компьютерных комплексов (РКК) поддержки диспетчерских решений и их интеграция в ИАСДУ ГТП. Это обусловлено многими причинами, например:

- отсутствием целевой программы интеграции РКК в ИАСДУ ГТП;

- фрагментарностью автоматизированного информационного обеспечения РКК;

- ограниченным набором задач, которые производственно диспетчерские службы (ПДС) в настоящее время могут решать с помощью РКК;

- трудностями применения расчетных процедур для реальных ГТС и процессов транспорта газа;

- слабой организационной поддержкой процесса эксплуатации РКК в центральных производственно-диспетчерских службах (ПДС) ГТП;

- недостатком инвестиций в данную область.

В то же время расчетный компьютерный комплекс ДУ является высокотехнологичным, наукоемким продуктом, на который замыкается большая часть информационных подсистем ДУ и который занимает центральное положение в автоматизированной системе вычислительного обеспечения процесса принятия диспетчерских решений (рис. 1).

В настоящее время в ЦПДС ГТП ОАО «Газпром» применяются следующие промышленные расчетные компьютерные комплексы: «Астра» (Тюменский филиал ООО «Информгаз»), «САМПАГ» (ООО «Мострансгаз, ООО «»Ингойл»), «Симоне» (SIMONE Research Group, Чехия), «PSI GAMOS» (PSI AG, Германия), которые решают в основном различные задачи моделирования режимов ГТС.

Контроль и диагностика текущего состояния ГТС по данным телеизмерений

Источники ланных on-line.

Расчетный комплекс

Подготовка и принятие решений ПДС

Управление

Источники данных off-line.

Контроль и диагностика состояния ГТС по расчетным данным

Прогнозирование режимов и нештатных ситуаций

Планирование оптимальных режимов] и управлений

Рис. 1. Схема автоматизированной поддержки диспетчерских решений В качестве базовых проблем автоматизации процесса принятия решений в диспетчерском управлении можно отметить следующие:

- формализация задач диспетчерского управления ПДС в виде системы расчетных процедур поддержки диспетчерских решений;

- разработка математического, алгоритмического обеспечения основных расчетных задач: оптимального планирования стационарных и нестационарных режимов транспорта газа; прогнозирования режимов и нештатных ситуаций; контроля и диагностики состояния объектов ГТС;

- разработка вычислительных процедур расчетного комплекса на основе объектно-ориентированной, клиент-серверной и распределенной технологий, позволяющих

• интегрировать данный комплекс в современные ИАСДУ ГТП, то есть обеспечить на программном уровне его связи со SCADA-системами, системами визуализации данных, системами делопроизводства (документы, отчеты, сводки), системами телеуправления и так далее;

• обеспечить распределенную вычислительную среду на многопроцессорных ЭВМ, в локальных корпоративных вычислительных сетях ГТП;

• организовать непрерывный многоуровневый (ПДС ЛПУ МГ - ЦПДС ГТП - ЦПДД ОАО «Газпром») вычислительный процесс в единой информационной среде.

- интеграция с комплексами поддержки принятия диспетчерских решений компьютерных тренажерных комплексов, обеспечивающих компьютеризацию процесса повышения профессиональной подготовки диспетчерского персонала по управлению нестационарными режимами ГТС, а также в нештатных и аварийных ситуациях.

Таким образом, теоретическое и практическое решение данных проблем позволит перевести процесс подготовки и принятия решений диспетчерского управления ГТС на качественно новый автоматизированный уровень.

Цель работы

Решение научных проблем автоматизации диспетчерского управления на основе разработки методов, алгоритмов и расчетно-аналитических комплексов, способных интегрироваться в действующие и вновь создаваемые АСДУ трубопроводным транспортом газа.

Задачи исследования

В работе были поставлены и решены следующие основные задачи.

1. Разработка научно-методической и алгоритмической базы для интеграции расчетно-аналитических компьютерных систем в единый автоматизированный комплекс диспетчерского управления технологическим процессом транспорта газа.

2. Анализ опыта и формулировка нерешенных проблем в области разработки, промышленного применения компьютерных и информационных технологий в диспетчерском управлении отечественных газотранспортных предприятий.

3. Формализация задач диспетчерского управления ПДС в виде системы расчетных процедур для поддержки диспетчерских решений.

4. Автоматизация расчета режимов транспорта газа по региональным ГТС для разработки краткосрочных и среднесрочных диспетчерских графиков (off-line).

5. Разработка процедур расчета оптимальных стационарных режимов транспорта газа и методов планирования и управления нестационарными режимами (on-line и off-line).

6. Автоматизация обработки данных телеизмерений на основе on-line, realtime расчетных процедур: статистической обработки временных рядов, адаптации моделей к фактическим режимам, выбора расчетной модели, параметрической диагностики и оценки состояния объектов газотранспортных систем, краткосрочного прогнозирования режимов транспорта газа.

7. Применения современных информационных технологий при проектировании и реализации расчетного компьютерного комплекса поддержки диспетчерских решений по управлению трубопроводным транспортом газа.

8. Разработка функциональной схемы компьютерного тренажерного комплекса, предназначенного для повышения профессиональной подготовки диспетчерского персонала и позволяющего интегрировать его в автоматизированные системы поддержки диспетчерских решений.

Научная новизна

Основные научные результаты работы состоят в следующем.

1. Разработан унифицированный комплекс расчетных задач и процедур, адаптированный к объектно-ориентированной, клиент-серверной, распределенной технологиям реализации компьютерного расчетного комплекса поддержки диспетчерского управления газотранспортного предприятия.

2. На основе адекватных математических моделей объектов и подсистем трубопроводного транспорта газа разработаны новые алгоритмы и процедуры автоматизированного расчета (off-line) режимов транспорта газа. Эти процедуры инвариантны по отношению к топологии расчетного графа как для трубопроводных систем, магистральных газопроводов, так и для ГТС в целом. Они могут применяться для моделирования стационарных, квазистационарных и нестационарных режимов, не связаны ограничениями на состав моделируемых объектов, не требуют эквивалентирования трубопроводов и не зависят от применяемых расчетных моделей объектов транспорта газа.

3. Разработаны методы решения задач автоматизированного планирования (on-line и off-line) диспетчерских графиков, а именно:

- разработаны процедуры квазиоптималыюго планирования стационарных режимов, основанные на синтезе неградиентных и градиентных методов математического программирования, эвристических правил планирования и декомпозиции графа расчетной схемы на подсистемы с учетом расположения пассивных (неуправляемых) и активных (управляемых) объектов планирования;

- предложен принципиально новый подход к решению задачи планирования нестационарных режимов, сочетающий методы, применяемые в следящих системах, методы оценки влияния управляющих воздействий на контролируемые параметры и на динамику режима, различные эвристические правила управления, а также методы направленного выбора вариантов технологически допустимых управлений.

4. Разработаны процедуры автоматизированной обработки диспетчерских данных в on-line и real-time режимах, новые методы и алгоритмы решения задач:

- обработка данных телеизмерений - задачи статистического анализа (сглаживание, фильтрация) временных рядов, расчет точечных и интервальных оценок параметров, оценка адекватности модели фактическому режиму;

- анализ причин неадекватности модели посредством процедуры обработки и анализа рассогласований расчетных и фактических параметров газовых потоков, выбор наиболее подходящей расчетной модели стационарного, квазистационарного, нестационарного режима с использованием метода ранжирования моделей;

- настройка и адаптация моделей к фактическим режимам с использованием процедуры совместной идентификации эмпирических параметров модели и краевых условий;

- оценка и распознавание состояний ТС по данным телеизмерений на основе процедуры динамической идентификации эмпирических параметров модели нестационарного режима транспорта газа;

- краткосрочное прогнозирование параметров газовых потоков в ГТС на основе синтеза процедур прогноза значений краевых условий по предыстории, адаптации модели к фактическим режимам и прогноза расчетных параметров режима во внутренних узлах схемы, связанных нестационарной моделью процесса.

5. Предложена методология проектирования и реализации расчетных компьютерных комплексов диспетчерского управления, основанная на современной объектно-ориентированной, клиент-серверной, распределенной технологии.

6. Разработана схема организации и управления вычислительным процессом, ядром которой является реализация новой технологии интерактивного планирования нестационарных режимов транспорта газа. Данная технология позволяет пользователю, не завершая процесса моделирования, вносить изменения в план поставок газа потребителям, изменять состояния объектов ГТС (крановые системы, трубопроводы, ГПА, КЦ), имитировать аварийные ситуации (частичный/полный разрыв или засорение трубопроводов, самопроизвольное открытие/закрытие кранов и так далее).

7. Разработана функциональная схема компьютерного тренажера диспетчера, которая позволяет имитировать работу систем: телеизмерений (SCADA-систем), аварийной сигнализации, управление объектами ГТС, а также интегрировать его в автоматизированные системы поддержки диспетчерских решений.

Реализация результатов работы

Результаты работы были реализованы в следующих промышленных проектах.

Компьютерный комплекс «САМПАГ» решения режимно-технологических задач на основе моделирования и оптимизации режимов ГТС уровня газотранспортного предприятия. {Заказчик: ООО Мострансгаз).

Компьютерный комплекс «ДКМ Веста» моделирования и планирования online и off-line режимов. Комплекс имеет модули статистической обработки данных телеизмерений и интерактивного планирования нестационарных режимов, модули имитации различных аварийных ситуаций как на линейной части, так и на КС. {Заказчик: ООО Лентрансгаз)

Расчетный комплекс «ИНГИР» решения режимно - технологических задач для разработки расчетно-технологических паспортов магистральных газопроводов ОАО «Газпром». {Заказчик: ЦПДЦ ОАО «Газпром», ДОАО Ггтрогазцентр Н. Новгород).

Компьютерные тренажерные комплексы для ПДС УМГ/ЛПУ П. «Белтрансгаз», ООО «Лентрансгаз», ООО «Севергазпром».

Апробация работы

Основные теоретические и практические результаты, изложенные в диссертации, докладывались и обсуждались на Всесоюзных, Всероссийских и Международных научно-технических конференциях и конгрессах:

- 20-й Мировой Газовый Конгресс. Копенгаген, Дания, 1997;

- Международная научно-техническая конференция. Минск, БГТУ, 2000 г.;

- 1-я Международная научно-техническая конференция «Развитие компьютерных комплексов моделирования, оптимизации режимов работы систем газоснабжения и их роль в диспетчерском управлении технологическими процессами в газовой отрасли» (ДИСКОМ - 2002). Москва, ноябрь, 2002 г.

- 2-я Международная научно-техническая конференция «Теория и практика разработки, промышленного внедрения компьютерных комплексов поддержки диспетчерских решений в газотранспортной и газодобывающей отраслях» (ДИСКОМ-2004). Москва, октябрь 2004 г.

- 2-я - 5-я научно-технические конференции «Актуальные проблемы состояния и развития нефтегазового комплекса России». РГУ нефти и газа. Москва, 1997-2003г.

- International Conference of Engineering Education (ICEE'95). Moscow, 1995;

- Proceedings Simone Congress '99. Sopron, 1999;

- Abstracts. Interactional Symposium on Hydrocarbons & Chemistry. Boumerdes -ALGERIE. Du 30 Mail au ler Juin 2000.

- 2nd International symposium on hydrocarbons & chemistry. Ghardaja. Algeria. March 21-23. 2004.

Результаты исследований докладывались на отраслевых семинарах и совещаниях и прошли апробацию на предприятиях и в учебных центрах ОАО «Газпром», РГУ нефти и газа имени И.М. Губкина.

Структура и объем диссертации

Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка используемой литературы из 192 наименований и трех приложений. Работа изложена на 253 страницах основного текста и 45 страницах приложений. Текст работы содержит 62 рисунка и 7 таблиц.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Основным направлением повышения оперативности и обоснованности диспетчерских решений по управлению ГТС является внедрение в газотранспортных предприятиях интегрированных систем управления, современных средств автоматики, телемеханики, SCADA-систем. При этом все большее значение приобретает разработка и включение в состав ИАСДУ компьютерных комплексов, предназначенных для обработки данных телеизмерений и автоматизации процесса принятия диспетчерских решений.

2. Одной из основных проблем эффективной эксплуатации ИАСДУ является разработка расчетных компьютерных комплексов поддержки диспетчерских решений, алгоритмической базы и специализированных библиотек расчетных процедур, адаптированных к реальным разветвленным ГТС, сложным условиям транспорта газа и возможностям действующих и разрабатываемых систем информационной поддержки АСДУ.

3. В диссертации впервые выполнена формализация задач диспетчерского управления ПДС в виде системы расчетных процедур, адаптированной к современной архитектуре АСДУ ГТП и к объектно-ориентированной, клиент-серверной, распределенной технологиям реализации компьютерного расчетного комплекса поддержки диспетчерских решений.

4. На основе математических моделей режимов объектов и подсистем трубопроводного транспорта газа разработаны новые алгоритмы и процедуры расчета стационарных, квазистационарных и нестационарных (off-line) режимов, применимые к региональным ГТС. Данные алгоритмы специально разработаны для автоматизации процесса многовариантного планирования краткосрочных и среднесрочных (off-line) диспетчерских графиков газотранспортного предприятия, поскольку в отличие от других расчетных комплексов все параметры газовых потоков во внутренних узлах и дугах графа ГТС являются расчетными.

5. Разработаны методы решения задач автоматизации планирования (on-line и off-line) диспетчерских графиков. В том числе, специальные методы квазиоптимального планирования стационарного режима транспорта газа по ГТС, основанные на сочетании эвристических правил эффективного управления режимами и градиентных методов решения экстремальных задач с большим количеством нелинейных ограничений. Методы позволяют диспетчеру по своему усмотрению задавать такие важные качественные условия планирования режима, как выбор:

- компрессорных цехов ГТС, для которых схемы и обороты ГПА должны быть фиксированными;

- компрессорных цехов ГТС, для которых схемы должны быть фиксированы, а обороты ГПА оптимальными;

- компрессорных цехов ГТС, для которых схемы и обороты ГПА должны быть оптимальными;

- компрессорных цехов ГТС, на выходе которых заданы уставки давления газа.

Предложен принципиально новый подход к решению задачи планирования нестационарных режимов на основе методов непрерывного наблюдения, контроля и выбора вариантов (технологически допустимых) управлений с использованием эвристических правил и прогноза влияния управлений на динамику процесса.

6. Впервые применительно к диспетчерскому управлению трубопроводным транспортом газа разработана функциональная схема, математическое и алгоритмическое обеспечение обработки диспетчерских данных в on-line и realtime режимах:

- обработки данных телеизмерений - статистической обработки (сглаживание, фильтрация) временных рядов, а также адаптации модели ГТС к фактическим режимам на основе процедуры совместной идентификации эмпирических параметров модели и краевых параметров газовых потоков;

- настройки и адаптации моделей к фактическим режимам транспорта газа, выбора расчетной модели и анализа причин ее неадекватности на основе процедуры обработки и анализа рассогласования расчетных и фактических (замеров) параметров газовых потоков;

- оценки и распознавания состояний ТС по данным телеизмерений на основе динамической идентификации эмпирических параметров модели нестационарного режима транспорта газа;

- краткосрочного прогнозирования параметров газовых потоков в ГТС на основе нестационарной модели процесса, при этом определяющими факторами прогноза параметров являются не предыстория динамики каждого отдельного параметра (традиционный подход), а факторы, обусловленные характером протекания всего технологического процесса в системе.

7. Предложена новая схема организации и реализации расчетных компьютерных комплексов поддержки диспетчерских решений. Данная схема основана на современных объектно-ориентированной, клиент-серверной, распределенной технологиях и позволяет создавать расчетные комплексы, адаптированные к современным распределенным многоуровневым ИАСДУ.

8. Разработана схема организации и управления вычислительным процессом, на основе которой реализована технология интерактивного планирования нестационарных режимов транспорта газа. Это позволило создавать компьютерные тренажерные комплексы для диспетчерских служб, которые не имеют аналогов в отечественной и зарубежной практике.

9. Разработана схема организации компьютерного тренажера диспетчера, которая позволяет интегрировать его в автоматизированные системы поддержки диспетчерских решений, что является одним из эффективных средств повышения профессиональной подготовки диспетчерского персонала на его рабочем месте, в привычной для него информационно-вычислительной и технологической среде.

1. Абрамович Г.Н. Прикладная газовая динамика. //М., Паука., 1969, 825 с.

2. Алгоритмы и программы восстановления зависимостей под редакцией В. П. Вапника. //М., Паука, 1984 г., 816 с.

3. Алефельд Г., Херцбергер Ю. Введение в интервальные вычисления. //М.: Мир, 1987 г. 356 с.

4. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях. //Монография. Тюмень. Пзд. Тюменского государственногоуниверситета, 2000. 352 с.

5. Альпсрович И.В. Расчет и оптимизация стационарных режимов транспорта газа по магистральным газопроводам сложной структуры. //М., 1988.Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук.

6. Альтшуль А.Д., Киселев П.Г. Гидравлика и аэродинамика. //М., Пзд, лит. по строительству, 1965,273 с.

7. Альтшуль А.Д. Гидравлические сопротивления.//-2-е изд., М., Педра, 1982, 224 с.

8. Аоки М. Введение в методы оптимизации. //М.: Паука, 1977. - 344 с.

9. Апостолов А.А., Панкратов B.C. Пнтегрированная автоматизированная система управления. //М.: ПРЦ Газпром. 1999 г. 50 с.-242-

10. Базара М., Шетти К. Нелинейное программирование (теория и алгоритмы). //Москва, Мир, 1982г. - 583с.

11. Базаров И.П. Термодинамика. //Учеб. для вузов. 4-е изд., перераб. и доп. - М., Высшая школа, 1991.

12. Балавин М.А., Продовиков СП., Шайхутдинов А.З., и др. Автоматизация процессов газовой промышленности. // СПб., Наука, 2003,496 с.

13. Беллман Р. Динамическое программирование. //М., Мир, 1960г. - 400с.

14. Беллман Р., Дрейфус Прикладные задачи динамического программиро- вания. /М., Наука, 1965. - 458 с.

15. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях - В сб.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. //М., Мир, 1976, с. 172-215.

16. Белоусов В.Д., Блейхер Э.М., Немудров А.Г., Юфин В.А., Яковлев Е.И. Трубопроводный транспорт нефти и газа. //М., Недра, 1978, - 407 с.

17. Берж К. Теория графов и ее применения. //М., 1962. - 319 с.

18. Берман Р.Я. Оптимизация режимов газотранспортных систем в АСУ. //М., ВННИГАЗПРОМ, 1983, вып.З - 35 с.

19. Берман Р.Я., Бобровский А., Галиуллин З.Т. Оптимизация режимов рабо- ты закольцованных магистральных газопроводов. //Газовая промышленность,1967, №3.

20. Берман Р.Я., Вольскнй Э.Л. Применение ЭВМ при эксплуатации газо- транспортных систем. //М., ВНИИЭГазпром, 1969. - 75 с.

21. Бессонный А.Н., Дрейцер Г.А., Кунтыш В.Б. и др. Основы расчета и проектирования теплообменников воздушного охлаждения. //СПб., Недра,1996,512с.

22. Бобровский А., Черникии В.И. Применение метода последовательной смены стационарных состояний для решения задач о переходных процессах.//«Известия вузов. Нефть и газ», 1963, № 2. с. 87-91.-243-

23. Бобровский А., Щербаков Г., Яковлев Е.И. и др. Трубопроводный транспорт газа. //М., Наука, 1976,475 с.

24. Бобровский А., Яковлев Е.И. Газовые сети и газохранилища, //М., Недра, 1980,-413 с.

25. Большев Л.Н., Смирнов Н.В, Таблицы математической статистики, //М., Наука, 1983.

26. Борисов К, Даточный В.В. Гидравлические расчеты газопроводов, //М., Недра, 1972.-112 с.

27. Брайсон А.Е., Хо-Ю-Ши. Прикладная теория оптимального управления. //М,, Энергия, 1973,-544 с,

28. Булавский В.А., Звягина Р.А., Яковлева М.А.. Численные методы линейного программирования, //М,, НАУКА, 1977,

29. Бутковский А. Г. Методы управления системами с распределенными пара- метрами, ИМ., Наука, 1975, - 568 с,

30. Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач, //М,, Наука, 1988,552 с.

31. Веитцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. //М,, Академия, 2003 г, 432 с,

32. Волков М.М., Михеев А.Л., Конев К.А. Справочник работника газовой нромышленности, 2-е издание, нереработанное и дополненное, М.,Энергоатомиздат, 1989,

33. Вольский Э.Л., Коистантинова И.М. Режим работы магистрального газопровода, //Л,, Недра, 1970,168 с,

34. ВРД 39-1.10-017-2000. Сборник нормативно-технических документов для газопровода «Россия-Турция», //Том 1, М,, ОАО ИРЦ Газпром, 2002 г,

35. Гамм А.З. Статистические методы оценивания состояния электроэнергетических систем, //М,, Наука, 1976 г,, 220 с,

36. Гамм А.З., Голуб И.И. Наблюдаемость электроэнергетических систем, //М,, Наука, 1990 г,, 200 с,

37. Гамм А.З., Колосок И.Н. Обнаружение грубых ошибок телеизмерений в электроэнергетических системах, //Новосибирск, Наука, 2000 г,, 152 с,

38. Гилл Ф. и Мюррей У. Численные методы условной оптимизации, //М,, МИР, 1977.

39. Гильманов А.Н. Методы адаптивных сеток в задачах газовой динамики. //М., Физматлит, 2000.248 с,

40. Гиеденко Б.В. Курс теории вероятностей, //М,, Наука, 1988 г,, 447 с,

41. Голяндии Н.Э. Метод «Гусеница»-88А: анализ временных рядов, Учебное -244-пособие. СПбГУ, 2004 г., 76 с.

42. Горелова В.Л., Мельникова Е.Н. Основы прогнозирования систем. //М., Высш. шк., 1986 г.

43. ГОСТ 30319.0,1,2,3-96 Газ природный. Методы расчета физических свойств. Общие положения. Минск, 1996 г.

44. Григорьев Л.И. Автоматизация процессов обучения и принятия решений в диспетчерском управлении транспортом газа. //Дисс. докт. техн. наук. М., 1997г.-217 с.

45. Григорьев Л.И. Задачи разработки диспетчерского тренажера в транспорте газа. //ВНИИЭгазпром, Газовая пром. Серия: экономика, организация иуправление производством в газовой пром. Вып.З., 1988 - 1-4с.

46. Григорьев Л.И. Компьютерные средства обучения и профессиональной подготовки. //Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтянойпромышленности, вып. 2,1994 - 2-6 с.

47. Григорьев Л.И., Владимиров А.И. Компьютерные технологии профессиональной подготовки инженерных кадров. //Высшее образование вРоссии, ВЫП.4,1995.

48. Григорьев Л.И., Митичкии К. Организация информационного обеспечения тренажера -диспетчера ГТС. //Газовая промышленность. Вып. 4,1988- 32-35с.

49. Григорьев Л.И., Сардаиашвили А., Вербило А.С., Герке В.Г. Теоретические и практические аспекты подготовки диспетчеровгазотранснортных обществ. //Производственно-технический журнал Газоваяпромышленность. Изд. «Газоил пресс», Москва, январь 2003.

50. Григорьев Л.И., Сардаиашвили А., Герке В.Г. Основные проблемы теории диспетчерского управления. //Производственно-технический журнал Газоваяпромышленность. Изд. «Газоил-пресс», Москва, N^H, 2002.

51. Григорьев Л.И., Сардаиашвили А., Дятлов В.А. Компьютеризированная система подготовки диспетчерского персонала в транспорте газа. //М., Нефть игаз, 1996 г.-195 с.

52. Гроп Д. Методы идентификации систем. //М., Мир, 1979 г., 302 с.

53. Гусейизаде М.А., Юфии В.А. Неустановившееся движение нефти и газа в магистральных газопроводах. //М., Недра, 1981. - 232 с.

54. Даиилов Д.Л., Жиглявский А.А. (ред.) Главные компоненты временных рядов: метод Тусеница". //СПбГУ, 1997 г., 308 с.

55. Дейч A.M. Методы идентификации динамических объектов. //М., Энергия, 1979,-240 с.

56. Евдокимов А.Т., Тевяшев А.Д. Оперативное управление потоко- раснределением в инженерных сетях. //Харьков, Вища школа, 1980, -144 с.-245-

57. Евдокимов А.Т., Тевяшев А.Д., Дубровский В.В. Моделирование и оптими- зация потокораспределения в инженерных сетях. //М., Стройиздат, 199О.-365с.

58. Жидкова М.А. Переходные процессы в магистральных газопроводах. //Киев, Наук, думка, 1979. - 256 с.

59. Идельчик И.Е. Справочник но гидравлическим сопротивлениям. //М.-Л., Госэнергоиздат, 1960. - 464 с.

60. Иоиин А.А. Газоснабжение. //М., Стройиздат, 1989. - 439 с.

61. Калинина В.Н., Панкин В.Ф. Математическая статистика. //М., Высшая школа, 1998 г., 335 с.

62. Калиткин Н.Н. Численные методы. //М., Наука, 1978. - 512 с.

63. Кашьян Р.Л., Рао А.Р. Построение динамических стохастических моделей но эксперименталы1ым данным. //М., Наука, 1983 г., 384 с.

64. Кендалл М., Стъюарт А. Статистические выводы и связи. //М., Наука, 1973.-899 с.

65. Кендалл М. Временные ряды. //М., Финансы и статистика, 1981 г., 199 с.

66. Кендалл М., Стюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. //М., Наука, 1976 г., 736 с. (М. Kendall, A.Stuart. The advanced theory ofstatistics. V. 3. Design and analysis and time-series. London. Charles Griffin & Co.1.td.

67. Киселев B.B., Прялов Н. Метод оптимизации неустановившихся режимов транспорта природного газа с применением модели активной сети. //Сб. Тез.Международной конференции ДИСКОМ 2004. М. 2004 г.

68. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников н инженеров. //М., 1973 г., 831 с.

69. Кочарян Е.В., Терещенко И.В., Трофимов А.С., Василеико В.А. Решение квазилинеаризованной задачи транснорта газа. //Четвертый Всероссийскийсимпозиум по прикладной и промышленной математике. (Петрозаводск, 29мая-3 июня 2003 г.)

70. Кочуева О.Н. Решение режимно-технологических задач онеративного диспетчерского управления газотранспортными системами (для диспетчерскихслужб и компьютерных систем повышения квалификации). //Дисс. канд. техн.наук. М., 1996., 152 с.

71. Крянев А.В. Лукин Г.В. Математические методы обработки неопределеппых данных. //М., ФИЗМАТЛИТ, 2003 г., 216 с.

72. Кунтыш В.Б.,Кузнецов Н.М. Тепловой и аэродинамический расчеты оребренных тенлообменников воздушного охлаждения. //СПбЭнергоатомиздат, -Петербург, отд-ние, 1992 г.

73. Кучии Б.Л., Алтуннн А.Е. Управление системой газоснабжения в -246-осложненных условиях эксплуатации. //М., Недра, 1984г., 208с.

74. Ланцош К. Практические методы прикладного анализа. ИМ.., ФизМатГиз, 1961 г., 524 с.

75. Лемешко Б.Ю. Робастные методы оценивания и отбраковка аномальных измерений. //Заводская лаборатория, 1997 г., т.63, № 5, с. 43-49.

76. Лемешко Б.Ю., Постовалов Н., Французов А.В. К применению непараметрических критериев согласия для проверки адекватностинепараметрических моделей. //Автометрия, 2002 г., JSTe 2, с.3-14.

77. Леонов Д.Г. Объектно-ориентированная технология поддержки принятия диспетчерских решепий в транспорте газа. //М., Дисс. канд. техн. наук. М., 2000г., 143 с.

78. Лихтенштейн Б.Р. Автоматизация принятия оптимальных решений для повышения эффективности управления магистральными газопроводами сучетом неонределенности информации. //М., Дисс. канд. техн. наук. 1987 г.

79. Лурье М.В. Математическое моделирование процесса трубопроводного транспорта углеводородов. //М., Нефть и газ, 2002 г.

80. Максимов Ю.И. Имитационные модели оперативпого планирования и управления магистральным транспортом газа. //Новосибирск, Наука, 1982 г.,194с.

81. Максимов Ю.И. Расчет и оптимизация эксплуатационных режимов работы и параметров газоснабжающих систем. //М., Экономика организация иуправление в газовой промышленности, ВНИИЭ ГАЗПРОМ, 1971 г.

82. Марой В.И. Гидрогазодинамика нотока в трубе. //М., Нефть и газ, 1999 г., 171 с.

83. Марон В.К, Форафонов А.А. Уравнения для нестационарного течения в трубопроводе с учетом параметра нестационарности. //Транспорт и хранениенефтепродуктов, 2000 г., >Г2 4, с. 28-29.

84. Мереиков А.П., Хасилев В.Я. Теория гидравлических цепей. //М., Наука, 1965 г., 278 с.

85. Методика теплового и аэродииамического расчета АВО. //М., ВНИИНЕФТЕМАШ, 1971 г.

86. Миркии А.З., Усииыш В.В. Трубопроводные системы. //Справ, изд. М., Химия, 1991 г. 256 с.

87. Моисеев К.Н., Иваиилов Ю.П., Столярова Е.М. Методы оптимизации. - //М., Наука, 1978 г., 310 с.

88. Новицкий Н.Н., Сеннова Е.В., Сухарев М.Г. и др. Гидравлические цепи. Развитие теории и приложения. //Новосибирск, Наука, Сибирская издательскаяфирма РАН, 2000 г., 273 с.-247-

89. Нормы техиологического проектироваиия магистральных газопроводов. //М., 0 0 0 ИРЦ Газпром, 2003 г., 147 с.

90. ОНТП 51-1-85. Общесоюзные нормы технологического проектирования. Магистральные газопроводы. //М., Мингазпром, 1985 г.

91. Паикратов B.C., Дубииский А.В., Сииерштейн Б.И. Информационно- вычислительные системы в диспетчерском управлении газопроводами. -//Л., Недра, 1988 г., 60 с.

92. Нанкратов B.C., Никишин В.К, Вербило А.С. АРМ диспетчера газотранспортного объединения. //М., ВНИИЭГазпром, 1990 г., 32 с.

93. Наикратов B.C., Бермап Р.Я. Разработка и эксплуатация АСУ газотранспортными системами. //Л., Недра, 1982 г.

94. Наикратов B.C., Вербило А.С. Автоматизированная система диспетчерского управления ГТС. //М., 0 0 0 "ИРЦ Газпром ", 2001 г.

95. Нанкратов B.C., Сардаиашвили А., Николаевская А. Развитие АСДУ ГТИ на базе современных SCADA-систем. //Газовая промышленность. Серия:Автоматизация, телемеханизация и связь в газовой промышленности Изд. 0 0 0ИРЦ Газпром, Москва, 2003 г., 63 с.

96. Нерелъцваиг Ю. М. Исследование и разработка вычислительных методов оптимизации технологических режимов магистральных газопроводов. IIJ\^zz.канд. техн. наук 05.13.07. М., 1978 г., 136 с.

97. Иромышленное газовое оборудование. //Справочник. Издание 2-е. Саратов, Газовик, 2002 г. - 624 с.

98. Нугачев B.C. Теория вероятностей и математическая статистика. //Учеб. пособие, М., Физматлит, 2002 г., 496 с.-248-

99. РД 153-39.0-112-2001. Руководящий документ: «Методика определения норм расхода и нормативной потребности в природном газе на собственныетехнологические нужды магистрального транспорта газа». //М., ВНИИГаз.2002 г., 72 с.

100. Редкозубое А. Статистические методы прогнозирования в АСУ. //М., 1981г.

101. Рид Р., Шервуд Т. Свойства газов и жидкостей. //Пер. с англ.; Под ред. В.Б. Когана. Д., Химия, 1971 г.

102. Рубан А.И. Идентификация моделей с распределенными параметрами методом чувствительности. //Изв. АИ СССР., Техническая кибернетика, 1971 г., №6.

103. Самарский А. А. Теория разностных схем. //М., Иаука, 1977 г., 656 с.

104. Самойлов Р.В. Математическое и программное обеспечение задач онтимального управления функционированием и развитием газопроводныхсетей и систем. //М., Дисс. канд. техн. наук. М., 2005 г., 210 с.

105. Сарданашвили А. Методы оперативной диагностики состояния трубопровода при управлении газотранспортным предприятием. //Дисс. канд.техн. наук. М., 1983 г., 165 с.

106. Сарданашвилн А., Ваулина Е.В. Применение объектно-ориентированной технологии решения задач нланирования режимов газодобывающегопредприятия. //Наука и технология углеводородов, 1999 г., j^ 2 2.

107. Сарданашвили А., Митичкин К. Имитация нестационарных режимов газопередачи на диспетчерском тренажере. //Газовая промышленность, 1988 г.,№3. с. 10-14.

108. Сарданашвили А., Митичкии К. Оптимизация режимов транспорта газа но газотранспортным сетям. //Газовая промышленность, Сер. Экономика,организация и управление производством в газовой промышленности, 1991г.,№2.

109. Сардаиашвили А., Митичкии К., Егоров А.В. Оптимизация режимов транспорта газа по ГТС. //Газовая промышленность, сер. Экономикаорганизация и управление производством в газовой промышленности, вып . 3 ,1991г.

110. Седов В.П., Салихаиов Ф.С., Нигматулии Э.И. Статистическая идентифи- кация магистрального газопровода «Союз» по данным диспетчерской ин-формации. //Тр. МИНГ. М., 1985 г., №193., с. 15-20.

111. Селезисв В.Е., Алешии В.В., Клишии Г.С. Методы и технологии численного моделирования газопроводных систем. //М., Едиториал УРСС, 2002 г., 448 с.

112. Селезиев В.Е., Клишии Г.С. и др. Численный анализ и оптимизация газодинамических режимов транспорта природного газа. //М., ЕдиториалУРСС, 2003 г., 224 с.

113. Сииицыи Н., Леоитьев Е.В. Исследование на оптимум системы газопровод - компрессорная станция. // «Труды Всесоюз. науч.-исслед. ин-та природногогаза», 1970 г., вып. 38, с. 129-139.

114. Сииицыи Н., Леоитьев Е.В. Оптимальные режимы работы магистрального газопровода и компрессорной станции с центробежными нагнетателями. //«Экспресс-информация», ЦНТИ Мингазнрома, 1966, № 1, с. 3-12.

115. Ставровский Е.Р., Сухарев М.Г. Статистические методы расчета коэффи- циента гидравлического сопротивления газопровода. ВНИИЭГазпром. //М.,-250-1970 г., 39 с.

116. Стечкин СБ., Субботин Ю.Н. Сплайны в вычислительной математике. //М., Наука, 1976 г.

117. Сухарев А. Г. Тимохов А. В., Федоров В.В. Курс методов оптимизации. //М., Наука, 1986 г., 328 с.

118. Сухарев М. Г., Карасевич А. М. Технологический расчет и обеспечение на- дежности газо- и нефтепроводов. //М., Нефть и газ, 2000 г. 271 с.

119. Сухарев М. Г., Ставровский Е.Р., Брянских В.Е. Оптимальное развитие систем газоснабжения. ИМ.., Недра, 1981 г., 294 с.

120. Сухарев М.Г. Алгоритмы онределения максимальной производительности газопровода. //Изв. высш. школы, «Нефть и газ», 1968 г., JSTe 3.

121. Сухарев М.Г. О выборе метода при расчете на ЭВМ течений по сетям. //«Кибернетика», 1969 г., № 6.

122. Сухарев М.Г., Карасевич A.M. Технологический расчет и обеспечепие надежности газо- и нефтепроводов. //М., Нефть и газ, 2000 г.

123. Сухарев М.Г., Никулииа Л.Н. Статистическое обоснование формул для гидравлического расчета экснлуатационных режимов магистральных газо-проводов. //М., ВНИИЭГазпром, 1976 г.

124. Сухарев М.Г., Панкратов B.C., Самойлов Р.В. Оптимизация нестационарных режимов действующих магистральных газопроводов. //Газовая про-мышленность, 2002 г., Jfo 9, с. 72-75.

125. Сухарев М.Г., Самойлов Р.В. Оптимальное управлепие магистральным га- зопроводом при нестационарном режиме течения. //Известия РАН. Энергетика,№5,2001 г., с. 83-92.

126. Сухарев М.Г., Ставровский Е.Р. Оптимизация систем транспорта газа. //М., Недра, 1975 г., 276 с.

127. Сухарев М.Г., Ставровский Е.Р. Расчеты систем транспорта газа с помошыо вычислительных машин. //М., «Недра», 1971 г., 206 с.

128. Сухарев М.Г., Ставровский Е.Р. Расчеты систем транспорта газа с помо- щью вычислительных машин. //М., Недра, 1971 г., 206 с.

129. Сухарев М.Г., Ставровский Е.Р., Стурейко О.П. Статистическая обработка информации диспетчерской службы магистрального газопровода. //М.,Автоматизация, телемеханизация и связь в газовой промышленности,ВНИИЭГАЗНРОМ, 1971 г.

130. Трофимов А.С., Куцев В.А. Приближенная нестационарная модель расчета лииейной части МГ. //Газовая промышленность, 1999 г., Я2 7.

131. Трофимов А.С., Куцев В.А., Кочаряи Е.В. Неизотермическая модель транспорта газа. //Нефтегазовое дело, 2004 г.- 2 5 1 -

132. Хампель Ф., Рончетти Э., Рауссеу П., Штаэль В. Робастность в статистике. Подход на основе функций влияния. //М., Мир, 1989 г, 512 с.

133. Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами. //М., Мир, 1973 г., 468 с.

134. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. //М., Мир, 1975 г., 534 с.

135. Ходанович И.Е. Аналитические основы проектирования и эксплуатации магистральных газопроводов. //М., Гостоптехиздат, 1961 г., 128 с.

136. Хохлов М.В. Методы устойчивого оценивания состояния ЭЭС в оперативных задачах надежности. //ИСЭиЭПС Коми НЦ УрО РАН, Сыктывкар.

137. Хьюбср П. Робастность в статистике. //М., Мир, 1984 г., 340 с.

138. Чарный И.А. Неустановившееся движение реальной жидкости в трубах (2-е издание). ИМ., Недра, 1975 г., 296 с.

139. Чарный И.А. Основы газовой динамики. //М., Наука, 1961 г., 200 с.

140. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. //М., Статистика, 1977 г.

141. Чуев Ю.В., Михайлов Ю.Б., Кузьмин В.И. Прогнозирование количественных характеристик процессов. //М., Сов. радио, 1975 г.

142. Шпильрайп Э.Э., Кессельмаи П.М. Основы теории теплофизических свойств веществ. М., Энергия, 1977, 248 с.

143. Шустер Г. Детерминированный хаос. //М., Мир, 1988 г.

144. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. Оценивание параметров и состояния. //М., Мир, 1975 г., 683с.

145. Юфин В.А. Трубопроводный транспорт нефти и газа. //М., Недра, 1978 г., 407с.

146. Anscombe F.H.,Technometrics, 2, 123,(1960)

147. AUTOMATED DESIGN MODULE of the Stoner Workstation Service. Tech- nical Reference. SynerGEE Gas 3.2: © 2000 Stoner Associates Inc.

148. Bach P. and Spangenberg S. A numerical method for simulation of liquid and gas flow in pipeline networks. //3R International. 29 (1990). Heft 4, April, p. 185-190.

149. Bisgaard C, Sorensen H.H. and Spangenberg. A Finite element method for transient compressible flow in pipelines. //International Journal for numericalmethods in fluids. Vol. 7. p. 291 - 303.

150. CHEMCAD (Chemical Process Simulation Software) Chemstations Inc.

151. Cross H. Analysis of flow in networks of conduits or conductors. //Urbana Illinois: Eng. Exp. Station of Univ. of Illinois, 1936, November, Bull. N 286.- 29 p.

152. Diller D. E., Magee J. W., NISTIR Thermophysical Properties of Mixtures of Natural Gas Components: A Bibliography of Experimental Data. //National Instituteof Standards and Technology. Final Report. October 2000.-252-

153. Dixon W.J., Biometrics. 119 74 (1953).

154. Fournier A., Kuper W. Determining actual wall roughness from operational data. //N.V. Nederlandse Gasunie, 1994 (paper for PSIG meeting 1994).

155. Gersten K. New transmission - factor formula proposed for gas pipe-lines, //etal Oil and Gas J. 2000. V. 98. №7. P.58,60-62.

156. Goodwill I.M. CIVE 2400: Fluid Mechanics Lecture Notes.

157. Grigoriev L.I.,Posijagin B.S.,Podmarkov V.U., Sardanachvili S.A. Supervision des systemes complexes de transport de gaz. //20-e Congress Mondial du Gaz.Copenhague, 10-13 Juin, 1997

158. Gumbel E.J., Technometrics. Ill, 165 (1960)

159. ISO 6976:1995 International Standard. Natural gas - Calculation of calorific value, density and relative density.

160. Kralik J. Dynamic Modeling of Large-Scale Network with Application to Gas Distribution Elsevier. //SIMONE documentation library. SIMONE Research Group.Prague., 1988.-517 p.

161. Kralik J., Stiegler P., Vostry Z, Zaworka J. Dynamik Modeling of Large-Scale Network with Application to Gas Distribution. //ELSEVIER, Amsterdam - Oxford -New-York - Tokyo. 1988. 364 p.

162. Lee A.L., Gonzalez M.H., Eakin B.E. The viscosity of natural gases. J. Petr. Technol., 1966, №8, pp. 997-1000.

163. Lee B.L, and Kesler M.G., 1975, A Generalized Thermodynamic Correlation Based on Three-Parameter Corresponding States, //AIChE J., 21, 510-527.

164. Modem pipeline monitoring techniques. Part I - Real time computer models by Dr. R.A. Fumess, Pipes and Pipelines International KSL 3, 1985. p. 7 -10.

165. Modem pipeline monitoring techniques. Part II -Instrumentation and system design. Pipes and Pipelines Intemational № 4,1985. p. 14-18.

166. Nikuradse L Gezetzmessigkeiten der turbulenten Stromung in glatten Rohren //Forschungsheft 356, Volume B. VDI Veriag Beriin. Sept/Okt. 1932.

167. Nikuradse I. Stromungs Gesetze in rauhen Rohren. //Forschungsheft. 361. Vol. B. VDI Veriag Beriin. Jul./Aug. 1933.

168. OptiPlan Network Model. //Copyright by Ruhrgas Aktiengesellschaft User's Manual Version 3.0.

169. Peng D. Y., and Robinson D.B., A New Two-constant Equation of State for Fluids and Fluid Mixtures. //Ind. Eng. Chem. Fundam., 1976, 15. - p. 58-64- 2 5 3 -

170. Pipeline Studio (Transient Gas Network Simulatior) Energy solution international

171. Reid, R. C; Prausnitz, J. M.; Poling, B. F. The properties of gases and liquids. //McGraw-Hill, Inc., New York, USA, 1987

172. Sletjjerding E., Gudmundsson J.S. Friction factor in high pressure natural gas pipelines from roughness measurements.//StatoiPs Research Center.

173. Sietjjerding E., Gudmundsson J.S., Sjoen K. Flow experiments with high pressure natural gas in coated and plain pipes. //Comparison of transport capacity. PSIG 30thAnnual Meeting, Denver, Colorado, October 28-30, 1998.

174. Starling K. E., 1973, Fluid Thermodynamic Properties for Light Petroleum Systems. //Gulf Publishing Company, Houston, TX.

175. Thompson W.R., Ann. Math. Stat. //6,214 (1962).

176. TransCanada 2002 Westpath Expansion. Section 58 Application dated 20 December 2001. TAB 5 - Engineering

177. Uhl A.E. Steady flow in gas pipelines. //Institute of Gas Technology, AGA Technical Report. 1965. №10.

178. Zagarola M. V., Smits A.J. Mean-flow scaling of turbulent pipe flows 111. Fluid Mech. 1998.V. 373.p.89-94.254