автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Теоретические основы автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий

На правах рукописи

ИВАЩЕНКО Владимир Андреевич

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

Специальность 05.13 01 - Системный анализ, управление и обработка

информации ( в технической отрасли )

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Саратов 2007

003164334

Работа выполнена в Институте проблем точной механики и управления РАН и в Г'ОУ ВПО «Саратовский государственный технический университет»

Научный консультант -

член-корреспондент РАН, доктор технических наук, профессор Резчиков Александр Федорович

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Дрогайцев Валентин Серафимович

доктор технических наук, профессор Рапопорт Эдгар Яковлевич

доктор технических наук, профессор Сперанский Дмитрий Васильевич

Ведущая организация

ОАО «КБ Электроприбор» (г Саратов)

Защита состоится 24 апреля 2007 г в 13 часов на заседании диссертационного совета Д 212 242 04 при ГОУ ВПО «Саратовский государственный технический университет» по адресу 410054, Саратов, ул Политехническая, 77, корп 1,ауд 319

С диссертацией можно ознакомиться в научно-технической библиотеке ГОУ ВПО «Саратовский государственный технический университет»

Автореферат разослан « »

2007 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

В В Алешкин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы В структуре электропотребления России потребление электрической энергии промышленностью составляет около 30%, а по отдельным электроэнергетическим системам (ЭЭС) достигает 60% и более Основными потребителями электроэнергии в промышленности являются крупные промышленные и приравненные к ним предприятия

В этик условиях весьма актуальной проблемой становится совершенствование управления электропотреблением промышленных предприятий на основе использования новых информационных технологий, математических методов и современных технических средств

Совершенствованию управления электропотреблением предприятий посвящены работы В Т Мелехина, Ю Б Клюева, А А Тайца, А А Федорова, В В Шевченко, Б И Кудрина, П И.Головкина, Э.Э Лойтера, В В.Михайлова, В В Непомнящего, Е.М Червонного, Б В Папкова, R. Frost, J. Ackerman и других авторов, в которых рассмотрены вопросы нормирования и планирования электропотребления, регулирования электрических нагрузок, оценки ущербов от перебоев в электроснабжении, сокращения потерь электроэнергии в электросетях, организаций ремонта и оптимизации функционирования электрооборудования предприятий Важные результаты по управлению энерготехнологическими объектами получены Э Я. Рапопортом

Основные результаты в области построения структур крупномасштабных систем управления содержатся в работах А Г Мамиконова, А Д Цвиркуна, А П Копеловича, А Ф Резникова и других ученых

Под руководством чл.-корр РАН А Ф. Резникова и при участии автора с 1972 года выполняются исследования по созданию автоматизированных систем управления энергетикой предприятий в Саратовском государственном техническом университете (СГТУ), с 1987года - в филиале Института машиноведения (ИМАШ) им А А Благонравова АН СССР в г Саратове и с 1996 года - в Институте проблем точной механики и управления (ИПТМУ) РАН

В 1979 году впервые в регионе внедрена АСУ энергохозяйством на Саратовском электроагрегатном производственном объединении (СЭПО)*. Участники разработки системы, включая автора, в 1983 году награждены серебряными и бронзовыми медалями ВДНХ СССР

В настоящее время в России производятся различные автоматизированные системы контроля и учета электроэнергии на предприятиях, среди которых следует отметить АСУЭ «Ток-С» (ООО «СКБ Амрита», г Пенза), КТС «Энергия+» (НТП «Энергоконтроль», г. Заречный Пензенской области), АСКУЭ «Альфа Центр» (ООО «АББ ВЭИ Метроника», г Москва), АСКУЭ на базе ПТК ЭКОМ (Инженерная компания ProSoft

* Автоматизированная система управления энергохозяйством предприятия АСУ «Энергетик» Информ листок № 171-80 / ЦНТИ Саратов, 1980 4 с

Systems, г.Екатеринбург), которые позволяют выполнять сбор, накопление, обработку, хранение и отображение информации, а также формировать балансы электропотребления, осуществлять коммерческий и технический учет электрической энергии и мощности на предприятиях

Однако несмотря на большой объем исследований по управлению электроэнергетикой промышленных предприятий

- отсутствует единый методологический подход к построению эффективных систем управления электропотреблением, основанный на системном анализе и прогнозировании управляемых процессов, максимальном учете динамических факторов производства,

- не используются взаимосвязанные комплексы математических моделей и методов нормирования, планирования и регулирования режимов электропотребления, а также механизмы адаптации имеющихся моделей и методов к изменяющимся условиям производства,

- нуждаются в дальнейшей проработке вопросы обеспечения достоверности измерительной информации и надежного функционирования электрооборудования, используемого в технологических процессах

Отсутствие действенных мер совершенствования управления электропотреблением промышленных предприятий определило выбор темы, цели и содержания данной работы

Цель работы - разработка теоретических основ автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий на основе совершенствования структур, моделей и методов управления, использования современных информационных технологий и человеко-машинных процедур, позволяющих обеспечить принятие и реализацию адекватных и эффективных управленческих решений

Объект исследований - системы автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий.

Предмет исследований- методология построения систем автоматизированного управления электропотреблеяием промышленных предприятий, а также модели, методы и алгоритмы, обеспечивающие повышение эффективности функционирования этих систем

Направления исследований. Исходя из поставленной цели, определены следующие основные направления исследований

- системный анализ энергетики промышленных предприятий и разработка на его базе теоретике-методологических основ, обеспечивающих структуризацию и целостность процесса управления, согласование функций, реализуемых системой управления, и их подчиненность целям управления предприятием,

- постановка и разработка методов решения задач управления электропотреблением промышленных предприятий (нормирования и планирования расхода электроэнергии, регулирования электрических нагрузок, минимизации потерь электроэнергии от потокораспределения реактивной

мощности в электросетях и поддержания в заданных пределах уровня напряжения в их узлах), обеспечивающих эффективное управление в условиях ограничений, установленных договором электроснабжения или вводимых ЭЭС в случаях дефицита генерируемых мощностей;

- построение интерфейса общения энергодиспетчера с информационно-вычислительным комплексом по согласованию решений указанного перечня задач,

- разработка методов оперативного прогнозирования электрических нагрузок промышленных предприятий, обеспечивающих необходимую точность прогноза в условиях жестких ограничений по мощности, вводимых энергоснабжающей организацией;

- разработка подхода к построению автоматизированных систем мониторинга технического состояния электропотребляющего технологического оборудования промышленных предприятий, обеспечивающих принятие обоснованных решений по его текущему обслуживанию и выводу в ремонт

Методы исследований. Исследования выполнены на основе

- системного анализа при разработке методологии построения систем автоматизированного управления электропотреблением предприятий,

- методов векторной оптимизации, целочисленного программирования, искусственного интеллекта и нечеткой математики при разработке задач управления электропотреблением предприятий;

- теории вероятностных процессов, распознавания образов и искусственного интеллекта при разработке методов и моделей прогнозирования электрических нагрузок предприятий;

- методов функциональной диагностики, спектрального анализа и экспертных оценок при построении системы мониторинга технического состояния электрооборудования предприятий;

- методов математического моделирования при анализе и оптимизации алгоритмов управления электропотреблением и прогнозирования электрических нагрузок предприятий

Научная новизна исследований состоит в системном анализе энергетики промышленных предприятий и решении на этой основе актуальной научно-технической проблемы по разработке теоретических основ автоматизированного управления их электропотреблением

Теоретические основы включают

- методологию построения систем управления электропотреблением промышленных предприятий, основанную на структуризации и унификации процесса проектирования этих систем,

- разработку взаимосвязанного комплекса математических моделей, методов и человеко-машинных процедур управления электропотреблением промышленных предприятий, обеспечивающих выполнение ограничений ЭЭС и снижение издержек предприятий на электропотребление

Основные научные результаты диссертационной работы.

1 Предложена новая методология построения систем автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий, в основу которой положено представление структуры этих систем в виде совокупности взаимосвязанных структур принятия решений, функциональной, информационной, организационно-технической и последовательный (итерационный) их синтез

2. На основе синтезированных структур предложена информационно -логическая схема, объединяющая распределенные по циклам реализации управляющих воздействий и организационно-техническим средствам функции, выполняемые системой управления, в единую автоматизированную систему Данная схема положена в основу разработки специального математического обеспечения управления электропотреблением предприятий.

3. Впервые предложены методики построения нормообразующих математических моделей и нормативных графиков активной мощности, которые позволяют в автоматическом режиме осуществлять планирование потребления электроэнергии и активной мощности для предприятий и их структурных подразделений, исходя из фактических условий функционирования производства

4. Приведены новые постановки и методы решения задач

- управления потреблением активной и реактивной мощности,

- минимизации потерь электроэнергии от потокораспределения реактивной мощности в электросетях и поддержания напряжения в их узлах, обеспечивающие оптимизацию режимов электропотребления предприятий Предложены способы разрешения конфликтов между этими задачами, которые позволяют согласовывать их решения в условиях неполноты и нечеткости информации о состоянии процесса электропотребления предприятий.

5. Предложены и обоснованы ранее неизвестные адаптивные методы оперативного прогнозирования активной и реактивной нагрузок промышленных предприятий, которые в условиях глубокого снижения электрической мощности обеспечивают необходимую точность прогноза и своевременное принятие решений по регулированию режимов электропотребления

6 Предложен новый подход к построению автоматизированных систем мониторинга технического состояния электропотребляющего технологического оборудования промышленных предприятий, в основу которого положено объединение функций контроля технического состояния оборудования и качества изделий, обрабатываемых на нем. Такой подход обеспечивает оперативность и достоверность оценки технического состояния электрооборудования, принятие своевременных и обоснованных решений по его обслуживанию и выводу в ремонт

Достоверность и обоснованность полученных результатов достигается за счет*

- корректного применения системного анализа, статистической теории, векторной оптимизации, целочисленного программирования, нечет-

кой математики и искусственного интеллекта при исследовании процессов электропотребления, разработке методологии построения систем, моделей, методов и алгоритмов управления,

- анализа и оптимизации алгоритмов управления электропотреблением и прогнозирования электрических нагрузок предприятий путем моделирования на ЭВМ,

- апробации результатов работы в составе действующих АСУ энергетикой промышленных предприятий

На защиту выносятся теоретические основы автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий, включающие

- системный анализ энергетики промышленных предприятий и основанную на нем методологию построения систем автоматизированного управления их электропотреблением, обеспечивающую совместимость и интеграцию этих систем с другими подсистемами АСУ предприятий,

- постановку и методы решения взаимосвязанного комплекса задач планирования и управления электропотреблением промышленных предприятий, а также методы согласования решений этих задач на основе диалога энергодиспетчера с информационно-вычислительным комплексом, обеспечивающие принятие эффективных решений в реальных условиях производства,

- адаптивные алгоритмы оперативного прогнозирования электрических нагрузок промышленных предприятий, обеспечивающие необходимую точность прогноза в условиях изменения характера электропотребления и работу в режиме реального времени;

- подход к построению автоматизированных систем мониторинга технического состояния электропотребляющего технологического оборудования промышленных предприятий, позволяющий повысить достоверность долгосрочного прогнозирования и распознавания дефектов, развивающихся в функционирующем оборудовании;

- результаты апробации методологии, математических моделей, методов и алгоритмов управления, предложенных в работе

Практическая значимость работы заключается в создании концепции построения систем управления электропотреблением промышленных предприятий, обеспечивающей улучшение показателей функционирования электроэнергетики предприятий и способствующей совершенствованию различных видов ее деятельности (экономической, финансовой, научно-технической и др ), что существенно в условиях рыночных отношений

Представленные в работе методы, модели и человеко-машинные процедуры обеспечивают, снижение максимальной мощности, потребляемой предприятиями в часы максимума нагрузки ЭЭС, и объемов электропотребления, поддержание величины реактивной мощности в границах, установленных договором электроснабжения, минимизацию потерь элек-

троэнергии от потокораспределения реактивной мощности в электросетях и поддержание уровня напряжения в их узлах в пределах, определенных нормативными документами

Мониторинг технического состояния электропотребляющего технологического оборудования предприятий, основанный на предложенном алгоритме, позволяет сократить количество неплановых остановок технологических процессов, время простоя при ремонте и издержки на ремонт оборудования, а также ликвидировать последствия аварий на нем.

Полученные результаты включены в Концепцию промышленной политики Правительства Саратовской области, а также использованы в работе региональной энергетической комиссии Саратовской области и Комитета по промышленности и энергетике Государственной Думы РФ (Распоряжение Губернатора области от 13 03.97г, № 326-Р).

Материалы исследований использованы в лекционных курсах «Теория принятия решений», «Цифровое управление», «Базы и банки данных» и др, читаемых автором в СГГУ студентам специальности 220200-Автоматизированные системы обработки информации и управления.

Мотивация исследований. Исследования выполнены в соответствии с планами НИР, проводимых кафедрами АСУ и системотехники СГТУ (№№ГР 77032642, 77032643, 01830077743 и др ) с 1972 по 2002 гг и лабораторией системных проблем управления и автоматизации в машиностроении ИПТМУРАН (№№ГР 01 88 0030932, 01 9 40002035, 01 960 004382, 01 200 202058 и др ) в рамках программы фундаментальных исследований АНСССР «Повышение надежности систем «машина-человек-среда» и Комплексной программы фундаментальных исследований проблем машиностроения, механики и процессов управления РАН в период 1987-2004 гг

Предложенная методология построения систем управления электропотреблением предприятий является одной из составляющих Единого плана исследований и опытных работ межотраслевого научно-технического комплекса «Надежность машин» (головная организация - ИМАШ им А А Бла-гонравова РАН), осуществляющего построение базы для поиска и отработки принципиально новых решений, направленных на повышение экономического и технического уровня промышленного производства, качества и надежности современного технологического и энергетического оборудования Реализация результатов исследований. Результаты работы внедрены в рамках хоздоговоров, выполняемых ИПТМУ РАН № 18 от 04 01 91г с ОАО «Саратовское электроагрегатное производственное объединение», №30 от 31 12 92 г с ПО «Бином», г Саратов; №40 от 31 03 92 г. с ЗАО «Химволокно», г Энгельс, №22 от 05 04 99 г и № 1496 от 20 09 02 г. с ОАО «Саратовстройстекло», №28 от 03.11.03 г. с ЗАО «Тесар- СО», г Саратов.

Предложенный подход к построению систем автоматизированного управления электропотреблением предприятий использован при создании АСУ энергообеспечением ОАО «Саратовское электроагрегатное производственное объединение» и ОАО «Саратовстройстекло», а в настоящее

время проходит апробацию на ОАО «Трансмаш» (г Энгельс) Отдельные результаты исследований использованы в учебном процессе1 при чтении лекций, выполнении курсового и дипломного проектирования, подготовке кандидатских диссертаций

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы обсуждались во Всесоюзной школе и на Всесоюзных семинарах по методам синтеза и планирования развития структур сложных систем (Ташкент, 1981,1987), наШ Всесоюзном совещании по автоматизации проектирования систем автоматического и автоматизированного управления технологическими процессами (Иваново, 1981), на Всесоюзном совещании «Оптимизационные задачи в автоматизированных системах управления» (Нальчик, 1981), на Всесоюзном семинаре «Проблемы создания и развития автоматизированных систем научных исследований коллективного пользования в городском хозяйстве» (Москва, 1983), в отраслевой школе-семинаре «Применение ЭВМ в промышленной энергетике» (Свердловск, 1987), в Межреспубликанской школе-семинаре «Анализ и сштез распределенных информационных управляющих систем» (Батуми, 1987), на Всесоюзном семинаре «Синтез структур автоматизированного управления в крупномасштабных системах» (Херсон, 1989), на 3-й Украинской конференции по автоматическому управлению (с приглашением иностранных специалистов) «Автоматика-96» (Севастополь, 1996), на Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» (Самара, 1999), на XVII Международной конфзрен-ции «Математические методы в технике и технологиях-ММТТ-17» (Кострома, 2004), на VI Международном симпозиуме «Интеллектуальные системы» и VII Международной научно-технической конференции по динамике технологических систем «ДГС-2004» (Саратов, 2004), на Первой Всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Мехатроника, автоматизация, управление» (Владимир, 2004), на 2-Р Международной научной конференции «Аналитическая теория автомагического управления и ее приложения» (Саратов, 2005), на Международных конференциях «Проблемы и перспективы прецизионной механики и управления в машиностроении» (Саратов, 1997,2002, 2004, 2006), а также на научных семинарах кафедры «Системотехника» СГТУ, ученых сонетах и семинарах лаборатории системных проблем управления и автоматизации ИГГГМУ РАН

Публикации. По теме диссертации опубликовано самостоятельно и в соавторстве 60 работ, включая публикации в изданиях из перечня ВАК РФ. Основные научные результаты содержатся в публикациях, приведенных в конце автореферата.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, семи разделов, заключения и списка использованной литературы, включающего 218 наименований. Общий объем работы составляет 254 страницы машинописного текста, в том числе 61 рисунок и 19 таблиц

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность совершенствования управления электропотреблением промышленных предприятий, сформулирована научно-техническая проблема, приведены выносимые на защиту результаты, отмечены другие определяющие характеристики работы.

В первом разделе выполнен анализ современного состояния проблемы автоматизации управления электропотреблением промышленных предприятий и приведена постановка задач исследования

Анализ публикаций, а также материалов, размещенных в сети Интернет, показал на отсутствие концепции построения систем автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий, обеспечивающей целостность процесса управления, взаимную увязку и согласование реализуемых системой управления задач, от которых непосредственно зависят экономичность, ресурсосбережение и конкурентоспособность энергетики предприятий

Во втором разделе представлен системный анализ энергетики промышленных предприятий и предложена методология построения систем автоматизированного управления их электропотреблением

Системный анализ энергетики предприятий. Системы управления энергетикой промышленных предприятий невозможно в целом адекватно описать с помощью математического аппарата Возникает необходимость их расчленения на отдельные подсистемы, для формализации которых корректно могут быть использованы математические модели и методы Однако и при этом все же остается широкий круг задач, которые с требуемой полнотой не могут быть описаны на основе существующего формализма

Энергетика предприятий включает процессы* производства и преобразования Рс, транспортирования и распределения Рт, потребления Рц энергии, топлива и энергоносителей (ЭТЭ), обслуживания этих процессов Р$ и развития объектов управления (ОУ) Рд. Управление указанными процессами осуществляется путем реализации множества функций С (сбора с\, преобразования и передачи Сг, первичной обработки Сз информации, прогнозирования состояний ОУ Сц, выработки управленческих решений вывода этих решений на устройства отображения данных Се, формирования и передачи управляющих воздействий на ОУС7), образующих контуры управления Эти функции реализуются на различных интервалах времени (с различными циклами управления) Н, соответствующих непрерывному к\, оперативно-диспетчерскому (до 0,5 часа) кг, текущему (в пределах соответственно суток, месяца, года) й3, Ы, й5 и перспективному (более года) Ав уровням управления Пересечение выделенных процессов, функций и уровней управления образует функциональные подсистемы (комплексы задач) управления производством Рс? = СхРсхЯ, транспортом и распределением Рт=СхРтхН, потреблением Ри=СхРихН ЭТЭ, сервисом (обслуживанием) Р3=СхР3хН и развитием Ро~СхРахНэнергетики промышленных предприятий.

Данный подход к декомпозиции систем управления энергетикой промышленных предприятий позволяет на теоретико-множественном уровне описать структуру систем, выполнить разработку функциональных подсистем управления в рамках единой концепции, обеспечивающей в дальнейшем организацию их совместного функционирования

Методология построения систем автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий. Основной подсистемой управления энергетикой промышленных предприятий является подсистема управления электропотреблением, целью Ц которой является эффективное (надежное и экономичное) снабжение предприятий электроэнергией

Выполнение этой цели достигается решением общей задачи управления (ОЗУ) {П, Ф}, где П - описание ОУ, а Ф — критерий управления им Описание ОУ представляет собой формализацию требований выполнения предприятием запланированных (договорных) объемов продукции, те Я = {тг, = /(х)}, 1 = 1,Ы, где тт, - формальное описание г-го требования, Х- пространство параметров и характеристик состояний ОУ (см разд 3)

Критерий управления при существующих взаимоотношениях с энергоснабжающей организацией может быть принят в виде

Ф^Л^+^АЖ+ЛрР, +4АР, +Лвд+к1ГЛ^+¥Р(АР,^)+1!0(уапУ3) —»тт. (1)

Здесь X ¡у и Ш - соответственно тариф на электроэнергию и объем ее потребления предприятием, Л и А1¥ - соответственно тариф на электроэнергию, потребленную сверх договора, и ее расход, Лр и Р8 - соответственно тариф на заявленную мощность, участвующую в максимуме нагрузки ЭЭС, и величина этой мощности, Л'р иД?5 - соответственно тариф на активную мощность, потребленную сверх заявленной, и ее величина, Лв ий- соответственно тариф на реактивную мощность в часы максимума нагрузки ЭЭС и максимальная величина этой мощности, к^, = к'№ [или = К<] ~ коэффициент платы за потребленную [или генерируемую] реактивную энергию сверх значений, установленных в договоре (утверждается органом по регулированию тарифов), УР - издержки предприятий по регулированию активной мощности в часы максимума нагрузки ЭЭС, являющиеся функцией глубины снижения и времени ограничения е0,-р нагрузки, Уто - ущерб от ненадежной работы электрооборудования и несвоевременного вывода его в ремонт 3

Представить описание П и Ф аналитически на пространстве параметров и характеристик состояний ОУ практически невозможно Поэтому реализуется взаимосвязанная совокупность задач управления (ЗУ), решения которых согласованы и направлены на достижение оптимума критерия Ф, используемого при этом в качестве оценочного

В основу предлагаемой методологии построения систем автоматизированного управления электропотреблением предприятий положен подход, основанный на представлении структуры этих систем в виде совокупности взаимосвязанных структур принятия решений, функциональной, информационной и организационно-технической и последующем их синтезе.

Структура принятия решений (СПР) является представлением ОЗУ в ввде взаимосвязанной совокупности ЗУ, описанной ориентированным графом 0\{2, ГО (рис. 1), где 2= {г,}, г = 1,4 - множество вершин (ЗУ), а У1 = {(г,, г?)}, гФ г' — множество дуг графа Дуги графа отражают связанность ЗУ ( г, е 2 — задачи, реализация которых необходима для решения ЗУ г,,). Все ЗУ являются оптимизационными задачами. Решение каждой из них направлено на получение максимальной по критерию (1) эффективности Для разреше-Рис 1 Укрупненная структура ния конфликтов между ЗУ решаются за-принятия решений по управлению дачи координации, В КОТОрЫХ ИСПОЛЬЗу-элекпропотреблением предприятий ются различные способы формального г,-установление ограничений на пара- Выражения компромисса, а также интуи-метры электропотребления предприятий управленческого персонала

(величша заявляемой МОЩНОСТИ, ЛИМИты на потребление электроэнергии, ми- (см Р^Д 4)

нимально и максимально допустимые Наибольшая эффективность при

значения реактивной мощности, допус- этом достигается за счет использования тимые отклонения напряжения в узлах диалоговых процедур, основанных на электросети), а также параметры техни- " г _

ческого состояния электрооборудования интерактивном общении энергодиспет-и качества изготавливаемой на нем про- чера С информационно-вычислительным дукции, гг- оптимизация элекгроба- комплексом (ИВК).

ланей., планирование потребления функциональная структура фор-

электроэнергии и акшвнои мощности ' /-тгт т г

предприятий и производственных под- мируется из СПР путем представления

разделений, г3 - обеспечение надежного каждой Задачи .2, е 2 в Виде ВЗаИМОСВЯ-электр оснабжения предприятий выбор „ , „ „ , ,

тополоп» электросети, управление по- заннои совокупности функции С,= {сд)

требле!нием электроэнергии, активной и На первом этапе синтеза этой структуры

реактавной мощности, мониторинг тех- используется выделенный при декомпо-

нического состояния элеиропспребляю- зиции системы управления энергетикой щего технологического оборудования, 1. ,

*4- повышение эффективной, управ- предприятий набор укрупненных функ-

ления электропотреблением предприятий ций. Данная структура, как И СПР, ИЗО-

путем морального и материального сш- бражается в виде графа <?2(С, У%), где

зТРп~сг^ОНаЛа еЛ>ЖбЫ ГЛаВН0ГО С = - множество вершин - функций, а У2 — множество дуг, описывающих их соподчиненность (последовательность реализации)

Информационная структура отражает информационные потоки, цщь кулирующие в системе управления, а также ее информационный обмен сОУ и внешними ристемами (энергоснабжающая организация, основное производство предприятия и др.). Эта структура описывается графом С3(С, У3), где У3 - множество дуг, отображающих информационные потоки, необходимые для поддержки функций системы (связанность по данным)

Функции распределяются между элементами организационно-технической структуры О— {04}, образующими иерархические уровни управления В качестве «типовых» (характерных для большинства энергетических служб предприятий) уровней управления выступают главный энергетик и его заместители 0\, начальники структурных подразделений СГЭ 02, энергодиспетчеры Оз, информационно-вычислительные комплексы 04 Организационно-техническая структура представляет собой граф 0^(0, ), где У4 - множество дуг, отражающих каналы связи для передачи информации между организационными и техниче-

02(С, Уг)

скими средствами системы управления

NN

В дальнейшем структуры Сп-Сч ^^ детализируются до получения функций, Д ^ 01 (%> У\) которые могут быть реализованы существующими математическими методами <34 (0,У, ) на основе серийно выпускаемых техни- рис 2 Схема синтеза структуры системы ческих средств (рис 2) автоматизированного управления На основе синтезированных струк- электропотреблением предприятий

тур осуществляется построение информационно-логической схемы (ИЛС) автоматизированного управления электропотреблением предприятий (рис 3)

На схеме приняты следующие обозначения 1 - регистрация телесигналов о состоянии коммутационной аппаратуры электросети и мониторинг технического состояния электропотреблякяцего технологического оборудования (ТО) предприятия, 2 - регистрация и проверка на достоверность статистических данных по активным нагрузкам, вычисление их фактических (усредненных за 0,5 часа) значений по предприятию, группам потребителей электроэнергии и энергоемким агрегатам, 3 -регистрация и проверка на достоверность статистических данных по реактивным нагрузкам и вычисление их усредненных значений, 4-регистрация и проверка на достоверность данных по напряжению в узлах электросети, 5 - определение суточных расходов электроэнергии по предприятию, группам потребителей электроэнергии и энергоемким агрегатам, б-определение расходов электроэнергии по предприятию и производственным подразделениям за месяц, 7 - прогнозирование нагрузок и потребления электроэнергии по предприятию и производственным подразделениям, 8 - формирование области решения многокритериальной задачи (области Парето) оперативно- диспетчерского управления электропотреблением предприятия, 9 — определение показателей режимов электропогребления предприятия и их предельных значений, 10-отображение оперативной информации о текущем состоянии системы электроснабжения промышленного предприятия (СЭПП) с устройств связи с объектом (УСО), 11 -поиск решения задачи оперативно-диспетчерского управления электропотреблением предприятия путем интерактивного общения энергодиспетчера с ИВК, реализация управляющих воздействий (УВ) с запросом подтверждения исполнения (автоматизированное рабочее место (АРМ) энергодиспетчера), 12-запреты на реализацию УВ от диспетчера производственно-диспетчерского отдела (ПДО) предприятия, 13 - выбор топологии электросети и оценка состояния СЭПП (с использованием геоинформационных технологий), 14,18-отображение информации по электропотреблению на АРМы главного энергетика, энергетика, инженера по ремонту оборудования и экономиста, 15 - формирование базы данных (БД) для решения задач управления алектропотреблением предприятия, 16-расчет норм расхода электроэнергии и построение нормативных графиков электропотребления по производственным подразделениям и предприягтию, планирование электропотребления предприятия и производственных подразделений, моральное и материальное стимулирование персонала производственных подразделений предприятия за рациональные режимы электропотребления, 17-опредеяение величины заявляемой предприятием мощности, составление и оптимизация электробалансов по предприятию и энергоемким потребителям электроэнергии, анализ ре-

зультатов мониторинга технического состояния ТО, анализ УВ по изменению режима работы электрооборудования, моральное и материальное стимулирование персонала СГЭ за эффективное управление элекгропотреблением, 19- утверждение графиков проведения ремонта оборудования

Рис 3 Информационно-логическая схема автоматизированного управления электропотреблением предприятий

Эта схема отражает основные причинно-следственные связи между функциями С и отображает их на организационно-технические средства О и временные интервалы реализации Дте С -» Ох Н Жирными линиями выделены функции, содержащие акты принятия решений

Представление процесса управления электропотреблением промышленных предприятий с помощью ИЛС отражает неразрывную связь автоматизированной и неавтоматизированной частей системы управления, позволяет получить.общую картину ее функционирования

В третьем разделе предложено формализованное описание системы элекгроснабжения промышленных предприятий, выполнен анализ процессов электропотребления и рассмотрены вопросы формирования и поддержания в достоверном состоянии информационной базы управления ими

Формализованное описание системы электроснабжения промышленных предприятий. При управлении электропотреблением промышленных предприятий объектом реализации УВ является электрическая сеть, имеющая иерархическую структуру Выделяются следующие уровни сети-1-вводы электроэнергии в предприятие; 2-трансформаторные подстанции, 3-силовые трансформаторы, 4-группы электроприемников, питающихся от одной секции шин, 5-группы электроприемников, питающихся от одного фидера, 6-отдельные энергоемкие потребители электрической энергии.

Структура S электрической сети описывается набором бинарных отношений (дуг) р} Sj х Sj+l, где Sj = {s{j, , stJ, , s^j} - множество

элементов (узлов) на j-м уровне сети, j = \,J-\,J = 6

Данное описание электросети положено в основу формализации СЭПП При этом узлам и дугам сети ставятся в соответствие компоненты вектора (параметры и характеристики состояния ОУ)

Х= {¿>огр, P,j(t), Pl(t),yu, ktJJ ÖM„„(0, QmJt\ Q,j(t), Q°j(t), Qgß, GtJ, Kij'R'P U'jum, Ц/макс, U,j(t),Ij,J, Wn,W„,U„,N, 4„ml тя(?)> ЯптЫжс (0>

SU/nms мп> (0, ^ v макс (i), MO, V}

Здесь P,j(t) и P° (t) - соответственно активная мгновенная и получасовая (усредненная за 0,5 часа) нагрузка г-го узла у-го уровня электросети, Porv - ограничение по активной нагрузке предприятия, вводимое энергоснабжающей организацией, в качестве которого в нормальных условиях функционирования предприятия выступает заявленная им мощность Ps, уу - оценка удельного ущерба от простоя г-го потребителя-регулятора (ПР) активной нагрузки у-го уровня сети ущерб от простоя рабочих, плата за фонды и амортизационные отчисления на отключаемое оборудование, расходы на оплату за мощность, издержки от разрушения производственного процесса, вызванного отключением ПР (при кратковременном отключении ПР составляющая ущерба, связанная с разрушением производственного процесса, отсутствует ввиду наличия накопителей продукции), k,j = a,j лß,jл уу, где a,j= 1, если i-й ПР7-го уровня сети может быть использован для регулирования нагрузки, ß,j=\, если ПР включен и /¡,=1, если рекомендуется для регулирования нагрузки, О-в противных случаях, Ij - количество ПР дня регулирования нагрузки на у-м уровне сети, J - количество уровней сети, W„ и wn - интегральный и удельный расходы электроэнергии при заданном объеме продукции Пп по л-му объекту планирования, N- количество подразделений, Q,j(t) и ffv<f) - соответственно реактивная мгновенная и усредненная (обычно за 0,5 часа) нагрузка г-го узла у-го уровня сети, QmH(t) и SMalC0(i) - соответственно минимально и максимально допустимые значения реактивной мощности предприятия (дифференцированные по времени суток), QSlj(t) -мощность батарей конденсаторов (БК), размещенных в г-м узле у-го уровня сети, Gy - количество секций в БК, установленной в ¡-м узлеу-то уровня сета, й -булевапеременная, равная 1,

ВЦ

если осуществляется воздействие на gy-K> секцию г-й БКj-го уровня, и 0 - в противном случае, Щ(() - напряжение в г-м узле у-го уровня сети, Щ - активное сопротивление 1-го участкау-го уровня сети, Uv шя С,уИакс-минимально и максимально допустимые значения напряжения в г-м узле у-го уровня сети (в соответствии с пришлыми нормативами);

qnmI(t)— значение 1-я характерисгаки технического состояния т-то технологического агрегата, размещенного в п-м подразделении, g„m/Mll„(i) и д„и;мшсс(0_ соответственно минимально и максимально допустимые значения 1-й характеристики технического состояния m-то агрегата я-го подразделения, М„~ количество технологических агрегатов (оборудования) ви-м подразделении, Lnm- количество характеристик технического состояния от-го агрегата и-го подразделения, г„ (0 - значение v-ro параметра качества изделий, zVM„„(0 и zVMaJt) - соответственно минимально и максимально допустимые значения v-ro параметра, V- количество контролируемых параметров качества изделий

В целях повышения надежности функционирования электрические сети предприятий эксплуатируются по древовидным структурам

Анализ точности измерительной информации.В результате анализа активных нагрузок промышленных предприятий установлено, что процесс их изменения может быть представлен в виде модели P(t) = Pr(t) + g(t), t~rl\t, r=0, ,R, где Pr(t) -тенденция изменения активной нагрузки в среднем (тренд), а £(?) - стационарный случайный процесс (остаток) с нулевым средним

Тогда при линейной аппроксимации тренда на интервалах времени между измерениями ошибка, вызванная дискретизацией измерительной информации, для Дг=3-5мин не выходит за пределы ±(0,1 -0,2)%, а оценка случайной составляющей погрешности, вычисленной по критерию максимально вероятного в интервале интерполяции значения среднеквадратиче-ской ошибки, составляет ±(0,3-0,4)%.

При указанных выше интервалах дискретности измерительной информации среднеквадратическая погрешность вычисления активных получасовых нагрузок составляет ±(0,05-0,2)% для метода Симпсона и ±(0,2-0,5)% для метода трапеций

Аналогичные результаты получены и для реактивных нагрузок При техническом учете электроэнергии с точностью ±2,0%, принятой в настоящее время, и использовании для измерения нагрузок приборов общепромышленного назначения с пределами допустимой погрешности ±1,0%, а для коммутации и аналого-цифрового преобразования сигналов серийно выпускаемых устройств с точностью не хуже ±0,3% с учетом погрешности дискретизации нагрузок алгоритмическая погрешность должна находиться в пределах ±(1,5-1,6)% Такое ограничение на величину алгоритмической погрешности позволяет для усреднения электрических нагрузок использовать метод трапеций и обеспечить при этом их прогнозирование на интервалы времени, достаточные для формирования и реализации энергодиспетчером решений по управлению режимами электропотребления предприятия _

Для коммерческого учета электроэнергии необходима более высокая точность измерения активных нагрузок (как правило, не ниже 1,0%) Поэтом/ для их измерения рекомендуется использовать приборы 0,5 S и 0,2 S классов точности. Алгоритмическая погрешность при этом не должна вы-

ходить за пределы ±(0,7-0,8)% В данном случае для снижения требований к точности прогноза для усреднения нагрузок необходимо использовать метод Симпсона

Исходя из проведенного анализа погрешности контроля электрических нагрузок промышленных предприятий, интервал дискретности их измерения целесообразно принять равным пяти минутам Выбор этого интервала существенно влияет и на точность прогноза Так, например, при его увеличении с 5 до 7 минут ошибка прогноза возрастает в 1,6 раза.

Методы обеспечения достоверности измерительной информации. Для устранения грубых ошибок в измерениях не всегда можно применять классические статистические методы, а робастные и непараметрические методы, как правило, не удовлетворяют по временным характеристикам К тому же эти методы лишь констатируют наличие аномальных измерений и не позволяют восстановить потерянную информацию.

Поэтому обнаружение и исключение аномальных измерений осуществляется на основе применения искусственной нейронной сети (ИНС), формирующей в процессе обучения на выходах образ фактических значений измеряемых величин Периодически происходит сравнение фактических значений измеряемых величин с их значениями на выходах сети. В случае появления аномальных измерений, возникающих вследствие аварий в СЭПП, используются сигналы с выходов сети. При изменении характера электропотребления предприятий осуществляется переобучение сети с целью формирования на ее выходах нового образа измеряемых величин

В результате экспериментов выбрана трехслойная ИНС с числом нейронов, равным в нулевом (входном) и во втором (выходном) слоях количеству измеряемых величин М, а в первом (скрытом) слое - 2,5 М, с полным набором синаптических связей, позволяющих учесть корреляцию между показаниями, снимаемыми с датчиков, и тем самым обеспечивающих надежное функционирование сети, более адекватное восстановление потерянной и искаженной измерительной информации Количество нейронов в первом слое определено путем их последовательного наращивания до получения удовлетворительных характеристик процесса обучения Нейроны нулевого слоя служат точками разветвления и никаких вычислений не выполняют

Активационной функцией нейронов скрытого и выходного слоев сети является сигмоидальная функция f(u) = 1/(1 + е~°"), где а- некоторый характерный параметр, определяемый в процессе обучения нейросети; и — взвешенная сумма входных сигналов сети Для корректировки весов связей нейронов используется алгоритм Коши

Время обучения сети на ПЭВМ с процессором Celeron 1800 для 200 входных сигналов (образов) при 50 наборах значений обучающей последовательности и числе итераций обучения, изменяющихся в пределах 1000-1500, составляет 15-18 с. Нормирование входных сигналов позволяет несколько сократить время обучения и исключить ошибки при обучении и работе сети

Периодичность переобучения сети устанавливается в зависимости от изменения характера электропотребления предприятия и обычно составляет от недели до нескольких месяцев. Ошибки восстановления истинных значений входных сигналов на выходе ИНС для наборов данных, не содержащих грубых измерений, не превышают ±(2,3-2,5)% и содержащих - ±(4-5)% от их максимальных значений.

Результаты тестирования ИНС по активной и реактивной нагрузкам одного из вводов электроэнергии в предприятие представлены в табл. 1.

Таблица 1

Результаты тестирования ИНС

Номер измерения Рзи МВт взи кВАр

1 04,18/04,46 12,27/12,50

2 04,54/04,31 13,87/13,57

31 04,77/04,41 13,36/13,42

32 01,02 / 03,99 12,11/12,47

Примечания-. хх,хх/хх,хх — значения входных/выходных данных нейросети; параметр а в выражении сигмоидальной функции принят равным 1

В последней строке таблицы приведены результаты работы сети на входных данных, содержащих грубые ошибки.

В четвертом разделе приведены математические постановки и методы решения взаимосвязанного комплекса задач, а также диалоговые процедуры управления электропотреблением промышленных предприятий.

Формализация процесса планирования электропотребления промышленных предприятий.

Методика нормирования электропотребления. Методика основана

на построении кривых ч>п = /„(#„)

и = м/п Пп, п = \,Ы, описывающих удельное потребление и фактический расход 1У„ электроэнергии при заданных (обычно в нормо-часах) объемах П„ продукции, производимой объектами планирования, на отрезках [П'П,П"„\, где П'„ и П"„ - границы планирования (рис. 4).

Анализ экспериментальных данных подтвердил возможность использования для всех уровней производственной иерархии зависимости вида м>„ = ап П7„+Ьп П„+сп, где ап, Ь„, с„ -оценки параметров модели для и-го

Рис.4. Зависимости удельного расхода и нормы потребления электроэнергии от объема выпуска продукции:

- значения, соответствующие неэффективному потреблению электроэнергии; х - значения, по которым осуществляется построение нормообразующей модели

объекта, полученные путем обработки данных wnk, к = 1,К по фактическим удельным расходам электроэнергии за прошлый период (месяц и квартал).

По аналогии с зависимостью w„ = /„(#„) осуществляется построение

нормообразующих моделей и>" = dn П2П+ b'n П„ + с'п, где а'„, Ь'„, с'п - оценки параметров модели для и-го объекта, вычисленные по статистическим данным w " (П„) < /„(Я„), характеризующим рациональное потребление им электрической энергии

На основе зависимостей w" по соотношению W™m =w*nn

определяется плановое потребление электроэнергии и-м объектом. При большой дисперсии w" (Я„) в качестве планового электропотребления принимается верхняя доверительная граница нормообразующей модели

Методика построения нормативных графиков активной мощности Графики строятся путем усреднения ансамблей реализаций активной мощности (нагрузок) по потребителям электроэнергии за истекший период (месяц и квартал) При отсутствии реализаций, лежащих выше усредненной по исходному ансамблю, данная реализация принимается за нормативную

В противном случае реализации, лежащие выше нее, отбрасываются, и производится усреднение по оставшимся в ансамбле реализациям Полученная реализация выступает в качестве нормативной.

Поскольку характер графиков нагрузок зависит от дня недели, то последние разбиваются на группы (классы) по степени «близости». В качестве признаков классификации выступают коэффициенты неравномерности и заполнения графиков электрических нагрузок.

Формализация оперативно-диспетчерского управления электропотреблением промышленных предприятий.

Постановка задачи Необходимо минимизировать совокупность технико-экономических критериев:

- по ущербу предприятия от отключения (перевода на пониженный режим работы) ПР активной мощности (нагрузки)

w = zi>,A> (2)

11=1

- по количеству отключений ПР активной мощности (коммутаций электрической сети предприятия)

£ о)

- по потерям мощности (энергии) в электросети предприятия, возникающим из-за потокораспределения (перетоков) реактивной энергии

i|te,y(o -1 QtlJmtvrRu'u2v{t)\ (4)

' 7 = 1 ' = 1 g,/ = 1

при следующих ограничениях.

- по активной мощности (нагрузке) предприятия

<*+'*> -1 £ Ко «■+ * ^ • (5)

1=1 }=11=1

где О + О - прогнозное значение активной получасовой нагрузки по г-му ПР

1 Га-я+Х

/-го уровня электросети предприятия, t'= пм, р ° (( + (')-- i ри (' ~ ''А') +

"Р1-/ ^ [ г = 1

1-1+3 1

V р^ + м/)>, Где ^ - количество интервалов Д/ в получасовом отрезке

(при Л* = 5 мин 5 = 6), я - количество интервалов прогнозирования (принято равным 2),

- по реактивной нагрузке предприятия

еми.(о^се'с+о - £ е«,,«^,]^»-.«,

где бс (* + *')- прогнозное значение усредненной реактивной нагрузки по г-му вводу

электрической энергии,

- по напряжению на приемниках электроэнергии

V»„ни * Ц,(0 * иушхс (7)

Методы решения задачи. Задача решается в два этапа На первом этапе находится область компромиссов (область Парето) О Если эта область содержит небольшое количество решений, то любое из них можно принять за результат решения задачи Данный этап представляет собой формализованно часть решения задачи В противном случае реализуется второй этап, на кстором в диалоге лица, принимающего решение, (ЛПР) с ИВК осуществляется поиск наилучшего с точки зрения ЛПР решения в области Парето Предлагаются следующие методы поиска решения в области Парето 1 Критерии (2)-(4) переводятся в ограничения При этом каждое критериальное ограничение назначается ЛПР независимо от остальных,

начиная с наихудшего г = 1,3 , но еще приемлемого значения Р2 е О Затем ИВК производится проверка одновременного выполнения всех сформированных таким образом ограничений < Г*

Критериальные ограничения из множества решений задачи (2)-(7) выделяют подмножество решений. Если это подмножество не пусто, то любое решение из него можно принять за искомый результат В противном случае следует ослабить назначенные ЛПР ограничения.

2 Критерии (2)-(4) представляются в виде унимодальных нечетких чисел -¿Л?-типа (т2, аг,/Зг), где тг - мода нечеткого 2-го критерия, соответствующая с точки зрения ЛПР наиболее правдоподобному его значению,

а - соответственно левая и правая границы нечеткости, определяющие допустимую степень размытости данного критерия Функция принадлежности для Рг имеет вид

При этом асимметрия /лРг(р.) характеризует опыт ЛПР (для опытных ЛПР мода нечетких критериев стремится к медиане), а среднее арифметическое значение — эффективность его практических действий

Нечеткие критерии г = 1,3 аддитивно объединяются в критерий Р = (1И{тх+ +м,),1/2(аг1+ +«,), 1/г(/?,+ + /?,))

Метод формирования состава электрооборудования для регулирования активной нагрузки промышленных предприятий. Формирование состава ПР для регулирования активной нагрузки осуществляется на основе решения задачи целочисленного программирования с булевыми переменными Оптимизация выполняется по критериям (2)-(3) в области^ определяемой ограничением (5) Точные методы решения таких задач (методы Гомори, ветвей и границ) неэффективны с точки зрения затрат машинного времени. Поэтому используются эвристический (ЭА) и генетический (ГА) алгоритмы

Эвристический алгоритм. Поскольку количество отключаемых ПР тесно связано с величиной снижаемой электрической мощности, то в целях минимизации количества переключений электросети в качестве критерия оптимизации принимается выражение

Ограничением при этом является величина электрической нагрузки, сбрасываемой нау-м уровне сети

Требуется обеспечить минимум (8) при условии (9). После решения задачи (8)-(9) для у-го уровня сети из списка выбранных отбрасывается ПР, отключение которого приводит к максимальному ущербу При этом ограничение (9) нарушается Значение сбрасываемой нагрузки уменьшается на величину суммарной мощности ПР, оставшихся в списке Далее формирование списка продолжается на (/+1)-м уровне Если дальнейший спуск по уровням невозможен, то последний из отброшенных ПР включается в список

Генетический алгоритм Задача решается для нижнего иерархического уровня электросети предприятия. Генерируется начальная совокупность «особей» (хромосом), представляющая собой возможные варианты

(8)

1=1

(9)

отключения ПР Количество генов в хромосоме определяется числом ПР /, на нажнем (/ = 5) уровне иерархии электросети. При скрещивании (кроссовере) каждый ген хромосомы потомка с одинаковой вероятностью р - 0,5 принимает значение соответствующего гена одного из родителей

Вычисляется суммарная мощность = списка ПР, пред-

i=i

ставченного потомком Если Рс< АР, то потомок погибает, в противном случае выживает (список ПР удовлетворяет условию регулирования) Происходит сравнение потомка с наихудшей особью текущего поколения

по критерию (2) при j = 5, т е y.s^is

1=1

Если значение критерия (2) для потомка меньше, чем для худшей особи, то он включается в состав следующего поколения, а худшая особь исключается из текущего (рассматриваемого) поколения Выбор мутирующих генов осуществляется с помощью случайных чисел, равномерно распределенных на отрезке [0,1] Размер популяций поддерживается равным 250-300 хромосомам

Процесс повторяется до тех пор, пока разность значений критерия (2) для хромосом соседних популяций по абсолютной величине не станет меньше заданного значения Одна из полученных хромосом последней популяции принимается за искомый результат.

Далее выполняется анализ полученного решения с целью определения узлов высших уровней иерархии электросети, содержащих только ПР, выбранные на нижнем уровне. При наличии таких узлов они включаются в список для регулирования нагрузки вместо ПР, принадлежащих им

Показательно, что при 100 переменных время решения задачи на ПЭВМ с процессором Celeron 1800 составляет около 10 с.

Метод минимизации потерь электроэнергии от перетоков реактивной мощности в электросетях промышленных предприятий. Оптимизация осуществляется по минимуму критерия (4). Решение определяется с помощью ГА, так же, как и в случае активной нагрузки.

Диалоговые процедуры оперативно - диспетчерского управления электропотреблением промышленных предприятий. Предложен интерфейс, который позволяет энергодиспетчеру работать в режиме оперативной визуализации рекомендаций по управлению, выработанных ИВК, и осуществлять по каналам связи передачу УВ на ОУ Экранная форма интерфейса показана на рис. 5

После активизации диалоговой системы на экране появляется форма с закладками «Исходные данные» и «Результаты решения», одна из которых находится в активном состоянии.

При вызове закладки «Исходные данные» на экране сверху отображаются ограничения по активной и реактивной нагрузкам, фактическое зна-

чение активной нагрузки, плановый и фактический расход электроэнергии за месяц, а в окнах, расположенных во втором ряду - значения критериев, выделяющие область компромиссных решений, и плановый расход электроэнергии за сутки. Данная информация используется энергодиспетчером при принятии решений по управлению электропотреблением предприятия.

В три пустых окна второго ряда энергодиспетчером вводятся новые значения критериев, сужающие область Парето. Изменение значений этих критериев осуществляется энергодиспетчером в диалоге с ИВК до получения обозримого количества альтернативных решений.

Четвертое окно

служит для регулиро рис. 5, Экранная форма диалога энергодиспетчера с ИВК вания суточного расхода электроэнергии, осуществляемого на основе нормативных графиков активных нагрузок.

При вызове закладки «Результаты решения» отображаются найденные решения, и выбирается одно из них. Через УСО команды, соответствующие этому решению, передаются энергодиспетчером на ОУ.

Отключение ПР активной нагрузки осуществляется после предупреждения персонала производственного подразделения, в котором размещено выбранное для отключения электрооборудование.

В интерфейсе, основанном на нечетких числах, энергодиспетчером изменяются значения не критериев, а их границ, и в качестве результата решения задачи выступает множество альтернативных решений, задаваемых нечетким числом.

В пятом разделе рассмотрены методы оперативного прогнозирования активных и реактивных нагрузок промышленных предприятий.

Статистические методы прогнозирования активных нагрузок. Установлено, что наибольшую информацию об активных нагрузках несут последние £--=4-8 измерений. Модели, построенные по таким объемам выборок, позволяют наиболее точно оценить изменение нагрузок и их дальнейшее поведение.

Из статистических методов прогнозирования использован фильтр Брауна второго порядка, который обеспечивает необходимую точность прогноза активных нагрузок на интервал времени /*= яД/ =10 минут при

Г>иагва* ничнаи Ркхос потрхчкю!

пу*хпржш (МВ») шивосге ядофкти («ЕцО пияпр тга 1» (МВг>)

Огриагмнм Ыюхдоие* | Маститш» ЛштЛ 1 ♦иттоаЛ

15,00 14,74 | 1ЭД» | 87,00 5150ДО | 4912,37

УацБпямжгдгмж КЬпмспояр'яатя* По пук нотрпк»} Ркгс* аяшрхчкхсй

работе ПР »»яричкю* эжрги* ю-]| трташ» зтргп и прмпрмгк»

>»?па («ораться) ^зкшяоого претфогв р*«хятоХ кщвт (*Вг) и сутжж (МВг<3

123,10 ] > 1 1334.13 ] аод ]

глубине их снижения до 1,2% При более глубоком снижении электрических нагрузок используется процедура коррекции, суть которой заключается в следующем

Прогнозируемый процесс (электрическая нагрузка) на отрезке коррекции [г-¿Аг, (к-объем предыстории, по которой выполняется прогноз (строится модель)) представляется в виде соотношения Р'(0 = + где Р'(0 - откорректированный процесс (нагрузка),

л 1>

V е [«-АгДг, г], Ре(0 = X 2 Р'уРц ~ суммарная на1рузка потребителей

электроэнергии, режим работы которых изменялся на отрезке коррекции; Рч (?) - нагрузка г-го ПР ] -го уровня электросети, изменившего режим работы, $,= {—1,+1} - характер изменения режима работы г-го ПР у-го уровня сети. -1 - означает, что ПР отключен, +1 - ПР подключен.

Сочетание фильтров Брауна второго прядка с процедурой коррекции обеспечивает допустимую точность прогноза уже при глубине снижения нагрузок до 20% При большей глубине снижения нагрузок рекомендуется испочьзовать ИНС Они в сочетании с процедурой коррекции позволяют осуществлять прогноз при перепадах нагрузок до 55%

Методы прогнозирования активных нагрузок с помощью ИНС Наряду со статистическими методами, для прогноза активных нагрузок использовались ИНС типа «многослойный персептрон» с полным набором синаптических связей архитектуры к$-к\-\, где к^, къ и 1-соответственно количество элементов во входном, скрытом и выходном слоях.

Нулевой слой служит для приема и ретрансляции входных сигналов на нейроны скрытого слоя Выбор количества нейронов в этом слое обусловлен оптимальным с точки зрения точности прогноза объемом предыстории. Нейроны скрытого и выходного слоев суммируют и нелинейно пре-обра;уют поступающие на их входы сигналы В качестве функции преобразования выступает сигмоидальная функция. Выходной слой дополнительно преобразует информацию и добавляет нелинейности в модель

Установлено, что для обеспечения необходимой точности прогнозирования и скорости обучения сети в скрытом слое достаточно к\ = ] (&о +1 )/2 [ нейронов, где ] [ - оператор округления до ближайшего большего целого числа

В результате выбран трехслойный персептрон, входной слой которого содержит 5, скрытый — 3, а выходной - 1 нейрон: ИНС структуры 5-3-1 Многослойность структуры и относительно большое количество связей между нейронами обеспечивают высокую отказоустойчивость сети Она может выполнять свои функции при разрыве отдельных синаптических связей.

Обучение сети осуществляется с помощью комбинированного метода, построенного на основе алгоритма обратного распространения ошибки в сочетании с алгоритмом Коши, допускающего изменение значений весо-

вых коэффициентов с целью выхода функции ошибок из локальных опти-мумов. В качестве входных сигналов выступают выборки, взятые из множества различных реализаций нагрузок предприятия Всем весам перед началом обучения сети присваиваются небольшие случайные значения Обучающее множество включает 50-60 выборок Время обучения не превышает 26-28 с при 1200 итерациях обучения (ПЭВМ с процессором Celeron 1800)

Нейросеть обеспечивает необходимую точность прогноза активной нагрузки на Юминут при глубине ее изменения в пределах ±1,5% При большей глубине изменения нагрузки применяется процедура коррекции

С целью обеспечения заданной точности прогноза по истечении суток осуществляется переобучение сети на новых ретроспективных данных.

Методы прогнозирования активных нагрузок на основе теории распознавания образов Прогнозирование активных нагрузок на интервалы времени, превышающие 15-20 минут, выполняется на основе теории распознавания образов

При этом каждой выборке нагрузок Р* из множества ретроспективных выборок Рр, ,Pg, ,Pq ставится в соответствие фактическое значение нагрузки Pg, имеющее место на момент прогноза

Одним из методов кластерного анализа с априорно неизвестным количеством кластеров (классов), например, агломеративно-иерархическим методом, формируются классы К\,.. ,К¥, . ,Кч> выборок, «близких» по статистическим характеристикам Словарь S признаков классификации (x,g, ..,xlg, ,xsg), seS включает последние значения нагрузок в выборках,

оценки математических ожиданий и дисперсий выборок, коэффициенты заполнения и неравномерности графиков нагрузок.

Исследовано формирование классов выборок нагрузок также с помощью сетей Кохонена с сигмоидальной функцией активации, обученных методом аккредитации на выборках, перемешанных случайным образом. Для назначения начальных весов использовался метод выпуклой комбинации, число нейронов в слое Кохонена, определяемое максимальным количеством формируемых классов, принималось равным 100

Для каждого варианта классификации вычисляются дисперсии электрических нагрузок в классах и определяются максимальные из них. Выбирается вариант, соответствующий минимальной из этих дисперсий За результат прогноза принимается среднее арифметическое значение нагрузок Pg класса, к которому отнесена выборка, используемая для прогноза При значительных дисперсиях нагрузок в классах в словарь признаков необходимо включать дополнительные признаки

Данный метод при прогнозировании нагрузок на интервалы времени до 30 минут с использованием предложенного словаря признаков при 15-20 выборках в классах объемом 5-10 значений обеспечивает точность прогноза в пределах ±7%

Прогнозирование реактивных нагрузок Характер изменения активных и реактивных нагрузок во многом идентичен. Поэтому модели, используемые для прогнозирования реактивных нагрузок, отличаются от моделей прогнозирования активных, как правило, числовыми характеристиками

В связи с этим для прогнозирования реактивных нагрузок использованы нейросети архитектуры 4-3-1 с сигмоидальной функцией активации в скрытом и выходном слоях При обучении этих сетей с помощью алгоритма обратного распространения ошибки в комбинации с алгоритмом Копта для перепадов нагрузок в пределах ±1,5% абсолютная величина ошибки не превышает 1,4%

В шестом разделе представлен подход к мониторингу технического состояния электропотребляющего технологического оборудования промышленных предприятий

Широко используемый в настоящее время на промышленных предприятиях планово- предупредительный ремонт (111IF) не обеспечивает надежного функционирования оборудования Поэтому осуществляется переход от жесткой регламентации ремонтного цикла, определенного ППР, к обслуживанию ТО по техническому состоянию Поскольку для определения 1 ехнического состояния ТО в процессе функционирования тестовое диагностирование неприменимо, используется функциональная диагностика Теория и практика построения систем диагностики технического состояний ТО находятся на начальной стадии развития. В настоящее время для мониторинга оборудования, содержащего вращающиеся части, используется функциональная вибродиагностика

Помимо вибродиагностики, находит применение тепловизионное обследование, обеспечивающее локализацию областей с повышенными (пониженными) температурами, наличие которых свидетельствует о нарушениях нормальных режимов функционирования ТО. Связь результатов мониторинга с реальным техническим состоянием ТО, как правило, устанавливается экспертным путем

Однако достоверность долгосрочного прогноза дефектов в ТО только с помощью данных методов недостаточна для обеспечения своевременного обслуживания и вывода его в ремонт, а следовательно, и нормального хода технологического процесса (ТП)

В этой связи предлагается функционально объединить существующие системы мониторинга технического состояния ТО и автоматизированные системы управления качеством (АСУК) предприятий в единую систему.

Мониторинг при этом осуществляется на основе обобщенного алгоритма, представленного на рис. 6

Информация, размещенная в ИС, используется для определения состава и численных значений.

- диагностических признаков характеристик технического состояния ТО <l„mi(t) (границ частотных диапазонов и температурных полей,

соответствующих нарушениям нормальных режимов работы ТО, частот, на которых наблюдаются выбросы, и амплитуд выбросов в спектре огибающей вибрационного спектра, точек пространства, в которых имеют место нарушения температурных режимов работы ТО, и значений температур в них и др ),

- параметров качества изделий г„(*) (например, шероховатости и волнистости на финишных стадиях металлообработки).

Рис б Обобщенный алгоритм мониторинга технического состояния электропотребляющего технологического оборудования ТС - технологическая система, Бн Д - банк данных, ИС - информационная система, ЭС - экспертная система (экспертные системы)

На основе информации, содержащейся в ИС, выполняются классификация и распознавание аномальных состояний ТО, а также построение математических моделей, отражающих связь между диагаостическими признаками и параметрами технологических режимов работы оборудования

Информационная система, помимо данных о параметрах качества изделий и характеристик технического состояния ТО, содержит информацию о неформализуемых и слабоформализуемых ситуациях, возникающих в процессе его функционирования.

Эта информация заносится в ЭС оператором-экспертом, в качестве которого обычно выступает технолог того производственного подразделения, в котором размещается электрооборудование

Седьмой раздел посвящен вопросам оценки эффективности методологии построения, а также моделей, методов, алгоритмов и аппаратно-программной реализации систем автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий

Оценка эффективности управления электропотреблением промышленных предприятий. Обобщенные результаты прогнозирования электрических нагрузок промышленных предприятий на принятый интервал времени, равный 10 минутам, приведены в табл 2

Исследования выполнены для мгновенных значений электрических нагрузок. Это обусловлено тем, что в ряде случаев используются непосредственно прогнозные значения этих нагрузок, а прогнозные значения усредненных нагрузок вычисляются через них (см разд 4) К тому же это позволяет абстрагироваться от длительности интервалов усреднения

Из табл 2 следует, что для удовлетворения ограничений на точность прогноза необходимо использовать процедуру коррекции как для активной, так и для реактивной нагрузок, начиная с глубины их снижения, составляющей для фильтра Брауна 1,2% и для ИНС 1,5-2,0%

Данные табл 2 показывают преимущество ИНС по сравнению с фильтром Брауна по точности прогнозов для всего диапазона снижения нагрузок, представленного в таблице

Время обучения ИНС структуры 5-3-1 для прогнозирования активных нагрузок при использовании алгоритма обратного распространения ошибки составляет 16-17 с и комбинированного метода (алгоритма обратного распространения ошибки в сочетании с алгоритмом Коши) - 26-28с при 1200 итерациях обучения (ПЭВМ с процессором Celeron 1800)

Время обучения сети архитектуры 4-3-1 для прогнозирования реактивных нагрузок при использовании комбинированного алгоритма составляет в около 30с (ПЭВМ с процессором Celeron 1800).

Из анализа алгоритмов выбора состава ПР для оперативного регулирования активной нагрузки промышленных предприятий следует, что ГА существенно превосходит по точности ЭА При обычно имеющей место глубине снижения нагрузки 10-20% и 250 ПР относительная ошибка по ущербу для ГА не превышает 7 - 8 %, а для ЭА составляет 13 -17 %

Таблица 2

Результаты прогнозирования активных/реактивных нагрузок предприятий

Величина снижения

нагрузок АР и Д<2, %

Максимальные среднеквадратические ошибки прогноза, %

без использования процедуры коррекции

0 ±1,35/±1,37 ±0,80/±0,82 ±0,50/±0,52

1 ±1,42/±1,48 ±0,94/±0,99 ±0,73/±0,79

с использованием процедуры коррекции

5 ±1,39/±1,43 ±0,78/±0,83 ±0,58/±0,65

55 ±3,01 /±3,20 ±1,98/±2,20 ±1,17/±1,29

Примечания х,хх/х,хх-значения ошибок прогноза активных/реактивных нагрузок, - ошибка для фильтра Брауна второго порядка, 1 и 2 ~ ошибки для ИНС, обученной соответственно по алгоритму обратного распространения ошибки и комбинированному методу

В табл 3 приведена оценка эффективности автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий, полученной от реализации предложенных в работе методов, математических моделей, алгоритмов и человеко-машинных процедур их реализации

Таблица 3

Оценка эффективности автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий

Удовлетворение требований по активной мощности Удовлетворение требований по реактивной мощности Минимизация потерь в электросетях предприятий Поддержание уровня напряжения в узлах сетей Планирование потребления электроэнергии предприятиями

(ДР3 = 0и (Д£ = 0и (Г-¿ИТ™" (К = ¡гг",

Ур шш) 0 -> тш) шш) -> шш) п=1,Щ

2-3% 3-5% 7-8% 3,5-4% 3-5%

Примечания В скобках указаны составляющие критерия (1), за счет которых достигается эффективность управления, таблица составлена на основе данных хоздоговорных работ, выполненных ИПТМУ РАН для промышленных предприятий г Саратова

Практические аспекты построения систем автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий. Для решения разработанного комплекса задач управления предлагается двухуровневая структура технических средств.

- нижний уровень составляют контроллеры (ЛОМИКОНТ, 81МАТ1С 87-300 и др), осуществляющие сбор, преобразование из аналоговой формы

в цифровую и наоборот, проверку на достоверность и форматирование измерительной информации, поступающей с ОУ,

- верхний уровень - серверы опроса и АРМы, обеспечивающие формирование реляционной БД (как правило, на основе MS SQL Server), решение задач и функциональную диагностику систем управления

Назначение серверов опроса не всегда четко привязано к функциям одного из выделенных уровней Эти серверы могут использоваться для реализации функций обоих уровней или отсутствовать.

Коммуникационные сети реализуются на базе стандартных линий связи (Ethernet, RS-485, RS-232 и пользовательские линии) и протоколов обмена данными между контроллерами, ПЭВМ и внешними системами (HTTP, TCP/IP, Modbus, Profitas и др ).

В качестве измерительных приборов применяются простые серийно выпускаемые отечественные и импортные устройства, оборудованные счетно-импульсными цифровыми и аналоговыми выходами, и лишь в отдельных случаях интеллектуальные микропроцессорные датчики

Для создания графических Windows-подобных пользовательских интерфейсов, коммуникации с измерительными приборами и исполнительными устройствами целесообразно использовать SCADA-системы (например, Trace Mode 6), построенные на платформе операционных: систем MS Windows (обеспечивающих запланированное время реакции систем управления на критические события - аварийные ситуации на объектах электроэнергетики - и необходимую устойчивость к внезапным сбоям), оснащенные стандартными интерфейсами обмена данных (ОРС, ODBC, VBA) и API функциями, облегчающими процесс разработки подсистем управления энергетикой и их объединения в интегрированную АСУ промышленных предприятий (организация совместной работы с ERP-системами- «Галактика», SAPR/3,1С Предприятие 8 0 и др ).

Использование SCADA-систем позволяет создавать надежные системы управления Так, например, Trace Mode 6 содержит систему автоматического горячего резервирования, контролирующую работу дублированных узлов системы и в случае отказа одного из них переключающую информационные потоки на резервные средства

При этом разработка специализированного прикладного программного обеспечения осуществляется либо на встроенных языках SCADA-систем, либо на языках, допускающих подключение-к ним.

Использование известных CASE-средств и универсального языка моделирования UML (Rational Rose и ARIS) позволяет упростить процесс и сократить сроки проектирования систем управления.

Взаимодействие SCADA-систем с внешними АСУ (АСУ энергетикой предприятий, АСУК, АСУП и др.) осуществляется по сети Интернет В заключении приведены основные результаты работы

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Диссертационная работа посвящена решению актуальной научно-технической проблемы разработки теоретических основ автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий Решение данной проблемы направлено на построение эффективных интеллектуальных систем управления электроэнергетикой предприятий, обеспечивающих оптимизацию режимов электропотребления и экономию электрической энергии

Результаты исследований значимы и для электроэнергетики с фаны, так как их внедрение способствует выравниванию графиков нагрузок ЭЭС и повышению надежности обеспечения потребителей электроэнергйей,

В диссертационной работе получены следующие основные научные и практические результаты

1 Впервые проведен системный анализ энергетики промышленных предприятий, положенный в основу разработки теоретических основ автоматизированного управления их электропотреблением.

2. Предложена новая методология построения систем автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий, основой которой является:

- представление структуры систем управления в виде взаимосвязанной совокупности структур принятия решений, функциональной, информационной и организационно-технической,

- итерационный синтез данного множества структур

Предложенная методология может составить основу типовых проектных решений по построению и модернизации систем автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий, а также найти применение при разработке систем автоматизированного управления другими сложными организационно-техническими объектами

3 На базе синтезированных структур построена информационно-логическая схема автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий, отображающая функции, выполняемые системой управления, на организационно-технические средства и временные интервалы их реализации

Эта схема служит общесистемной основой для разработки алгоритмического и специального математического обеспечения управления электропотреблением предприятий

4 Выбран и обоснован интервал сбора измерительной информации в системе, необходимый для обеспечения требуемой точности решения задач и реализации действий энергодиспетчера по управлению электропотреблением промышленных предприятий. Предложен способ повышения достоверности измерительной информации, основанный на использовании искусственных нейронных сетей

5 Разработаны новые методики- текущего (месяц и сутки) планирования расхода электроэнергии,

- оперативного планирования потребления активной мощности в часы максимума нагрузки ЭЭС.

Предложенные методики позволяют в автоматическом режиме осуществлять планирование потребления электроэнергии и активной мощности по организационным элементам структуры промышленных предприятий и предприятию в целом, исходя из текущих условий производства

6 На основе методов целочисленного программирования и искусственного интеллекта впервые поставлен и формализован взаимосвязанный комплекс задач

- регулирования потребления активной и реактивной мощности предприятий,

- минимизации потерь в электросетях предприятий, возникающих из-за потокораспределения реактивной мощности,

- поддержания заданного уровня напряжения в узлах электросетей предприятий

Рассмотрены алгоритмы решения этих задач, обладающие допустимой погрешностью и быстродействием, необходимым для работы в режиме реального времени

7 Предложены, обоснованы и практически использованы способы согласования решений указанного комплекса задач, основанные на интерактивном взаимодействии энергодиспетчера с информационно- вычислительным комплексом.

Эти способы позволяют, исходя из фактического состояния производственного процесса, находить решения, обеспечивающие.

- выполнение требований к электропотреблению предприятий, установленных договором электроснабжения или обусловленных недостатком генерируемых мощностей в ЭЭС;

- минимизацию внутренних затрат предприятий, связанных с потерями мощности в электросетях и нестабильностью напряжения в их узлах

Предложенные способы разрешения конфликтов между задачами могут быть использованы для других подсистем АСУ энергетикой промышленных предприятий и АСУП.

8. Разработаны новые адаптивные методы оперативного прогнозирования активной и реактивной нагрузок промышленных предприятий, основанные на применении процедуры коррекции исходных данных, используемых для построения прогнозных моделей Предложенные методы обеспечивают требуемую точность прогноза в условиях глубоких изменений электрической мощности, вызванных регулированием режимов электропотребления предприятий.

9. Предложен новый подход к построению автоматизированных систем мониторинга технического состояния электропотребляющего техно-

логического оборудования промышленных предприятий, в основу которого положено объединение функций контроля технического состояния электрооборудования и качества изделий, изготавливаемых на нем

Данный подход позволяет повысить оперативность и достоверность оценки технического состояния электрооборудования, обеспечить принятие своевременных и обоснованных решений по его обслуживанию и выводу в ремонт, оперативной корректировке маршрутов технологических процессов

10 Выполнена оптимизация предложенных алгоритмов управления электропотреблением и прогнозирования электрических нагрузок промышленных предприятий путем моделирования на ЭВМ

11 Представленные в работе методология построения систем, модели, методы, алгоритмы и человеко-машинные процедуры управления электропотреблением промышленных предприятий использованы при разработке АСУ энергетикой на ряде предприятий, в том числе на ОАО «Саратовское электроагрегатное производственное объединение», ОАО «Сара-товстройстекло» и ОАО «Трансмаш» (г Энгельс)

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ (из общего количества, составляющего 60 работ)

Публикации в ведущих рецензируемых изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1 ИеащенкоВА Автоматизированное управление электропотреблением промышленных предприятий концепция и основные задачи IBA Иващенко, А Ф Резчиков // Мехатроника, автоматизация, управление 2006 № 3 С 52-56

2 Иващенко В А Подход к построению структур автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий IBA Иващенко, А Ф Резчиков, Е И Шлычков /I Мехатроника, автоматизация, управление 2006 № 5 С 53-56

3 Иващенко В А Методы прогнозирования электрических нагрузок в условиях АСУ электропотреблением промышленных предприятий IBA Иващенко, АД Васильев, АФ Резчиков // Мехатроника, автоматизация, управление 2006 №7 С 52-55

4 ИеащенкоВА Теоретико-методологические основы, методы и математические модели управления электропотреблением промышленных предприятий / В А Иващенко II Вестник Саратовского государственного технического университета 2005 №2(7) С 100-114

5 Безродный А А Оптимизация структур управления системами нефтепродук-тообеспечения IА А Безродный, В А Иващенко, А Ф Резчиков II Мехатроника, автоматизация, управление 2005 Ks 3 С 42-49

6 Резчиков А Ф Оптимизация структур роботизированных комплексов дуговой сварки I АФ Резчиков, В Л Иващенко, ДЮ Петров II Проблемы машиностроения и надежности машин 1998 №6 С 60-65

7 Управление режимом электропотребления в АСУ энергохозяйством предприятия/^! Ф Резчиков, В А Иващенко, AB Канофьевидр //Изв вузов Энергетика 981 № 3 С 81-85

8 Резчиков А Ф Систематизация задач и подсистем АСУ энергохозяйством предприятия / А Ф Резчиков, В А Иващенко, В И Захаров // Приборы и системы управления 1979 №4 С 10-11

Публикации в других изданиях

9 Васильев ДА Подход к оценке ущерба промышленных предприятий от перебоев в электроснабжении технологического оборудования / ДА Васильев, В А Иващенко, А Ф Резчиков II Анализ, синтез и управление в сложных системах сб науч тр / Сарат гос. техн ун-т Саратов, 2006 С 64-66

10 Построение систем управления электропотреблением промышленных предприятий на основе SCADA-систем / В А Иващенко, ДА Васильев, Ю И Мартынов, А Ф Резчиков И Проблемы и перспективы прецизионной механики и управления в машиностроении материалы Междунар конф / под ред чл -Kopp РАН А Ф Резчикова / ИПТМУ РАН Саратов, 2006 С 87-97

И Иващенко В А Модели и метода управления электропотреблением промышленных предприятий IBA Иващенко II Информационные технологии в науке, производстве и социальной сфере сб науч тр / под ред акад Ю В Гуляева Саратов Научная книга, 2005 С 248-256

12 Иващенко В А Формализованное описание системы электроснабжения промышленных предприятий IBA Иващенко II Автоматизация и управление в машино-и приборостроении сб науч тр / Сарат гос техн ун-т Саратов, 2005 С 74-77

13 Иващенко В А Прогнозирование электрических нагрузок промышленных предприятий на основе использования статистической теории распознавания образов / В А Иващенко, ДА Васильев И Автоматизация и управление в машино- и приборостроении сб науч тр / Сарат гос техн ун-т Саратов, 2005 С 78-80

14 Иващенко В А Прогнозирование электрических нагрузок в задачах управления элеюропохреблением промышленных предприятий IBA Иващенко II Аналитическая теория автоматического управления и ее приложения тр 2-й Междунар науч конф / Сарат гос техн ун-т Саратов, 2005 С 58-61

15 Иващенко В А Аппаратно-программная реализация систем управления электроэнергетикой промышленных предприятий / В А Иващенко, Ю И Мартынов, А. Ф Резчиков II Информационные технологии в науке, производстве и социальной сфере сб науч тр / под ред акад Ю В Гуляева Саратов Научная книга, 2005 С 294-297.

16 Иващенко В А Использование современных информационных технологий при формировании структур АСУ энергетикой промышленных предприятий / В А Иващенко, А Ф Резчиков II Мехатроника, автоматизация, управление тр Первой Всерос науч-техн конф с междунар участием M Новые технологии, 2004 С 41-44

17 Васильев ДА Методы обеспечения достоверности измерительной информации при решении задач управления электропотреблением промышленных предприятий / ДА Васильев, В А Иващенко, А Ф Резчиков II Проблемы точной механики и управления сб науч тр /ИПТМУ РАН Саратов, 2004 С 133-135

18 Иващенко В А Автоматизированные системы планирования электропотребления на промышленных предприятиях IBA Иващенко, А Ф Резчиков, В M Тюхматьев // Проблемы точной механики и управления сб науч тр /ИШМУРАН Саратов, 2004 С 5-13

19 Иващенко В А Автоматизация оперативного управления электропотреблением на промышленных предприятиях IBA Иващенко, А Ф Резчиков, В M Тюхматьев И Мехатроника, автоматизация, управление тр Первой Всерос науч -техн конф с междунар участием M Новые технологии, 2004 С 426-428

20 ЛисицкийЛ А Сравнительный анализ двух методов прогнозирования электрической нагрузки промышленных предприятий / Л А Лисицкий, В А Иващенко, ДА Васильев II Математические метода в технике и технологиях - ММТТ-17 сб тр XVII Междунар науч конф в Ют / под общ ред ВС Балакирева Кострома Изд-во Костром гос технол ун-та, 2004 Т 6 Сек 6 С 69-71

21 Тюхматьев В M Построение человеко-машинного диалога по управлению электропотреблением промышленных предприятий IBM Тюхматьев, А Ф Резчиков,

В А Иеащенко II Проблемы точной механики и управления сб науч тр / ИПТМУ РАН Саратов, 2004 С 127-130

22 Васильев ДА Интерактивная многокритериальная оптимизация управления электропотреблением промышленных предприятий на основе методов нечеткой математики I ДА Васильев, В А Иеащенко, А Ф Резчиков II Электротехнические комплексы и силовая электроника Анализ, синтез и управление межвуз науч сб / Сарат гос техн ун-т Саратов, 2004 С 46-47

23 Мониторинг качества изготовления изделий прецизионного машиностроения / А А Игнатьев, В А Иеащенко, В В Горбунов и др // Высокие технологии - путь к прогрессу сб науч тр Саратов Научная книга, 2003 С 179-185

24 Иеащенко В А Использование методов распознавания образов при анализе и оптимизации структур роботизированных технологических комплексов дуговой сварки/ В А Иеащенко, ДЮ Петров, А Ф Резчиков Н Проблемы управления и моделирования в сложных системах тр Междунар конф / под ред акад В П Мясникова, акад НА Кузнецова, проф В А Виттиха / Самар науч центр РАН Самара, 1999 С 375-379

25 Иеащенко В А Диалоговая система имитационного моделирования роботизированных технологических комплексов дуговой сварки / В А Иеащенко, ДЮ Петров, А Ф Резчиков // Вопросы преобразовательной техники, частотного электропривода и управления межвуз науч сб / Сарат. гос техн ун-т Саратов, 1998 С 43-51

26 Иеащенко В А Методологические аспекты автоматизации управления энергетическими системами промышленных предприятий IBA Иеащенко II Проблемы и перспективы прецизионной механики и управления в машиностроении материалы Междунар конф Саратов Изд-во Сарат ун-та, 1997 С 30-32

27 Черныгиов А Е Использование статистической экспертной системы в управлении качеством машиностроительной продукции I АЕ Черныгиов, В А Иеащенко, А Ф Резчиков Ü Методы и системы технической диагностики, межвуз сб науч. тр Ч 1 Экспертные обучающие системы Вып 15 Саратов-Изд-во Сарах ун-та, 1991 С 108-110

28 Никитина Е H Выбор рационального уровня автоматизации систем управления автоматизированным производством / Е H Никитина, В А Иеащенко, А Ф Резчиков // Синтез структур автоматизированного управления в крупномасштабных системах тез докл Всесоюз семинара / Ин-т проблем упр Херсон, 1989 С 51-52

29 Чернышов А Е Структура и состав системы имитационного моделирования процедуры управления элекгропотреблением предприятия / АЕ Чернышов, В А Иеащенко, А Ф Резчиков II Методы синтеза и планирования развития структур сложных систем-тез докл Четвертого науч семинара / ТашПИ Ташкент,1987 С 121-122

30 Иеащенко В А О выборе процедуры прогнозирования получасовой электрической нагрузки предприятия IBA Иеащенко, А Ф Резчиков II Микропроцессорная техника, техническая диагностика и структуры систем управления межвуз науч. сб Саратов Изд-во Сарат. ун-та, 1987 С 53-58

31 УстьянцеваЕ H Выбор состава технических средств управления процессом электроснабжения предприятия / ЕН Устьянцева, В А Иеащенко, А Ф Резчиков И Анализ и синтез распределенных информационных управляющих систем материалы Межресп шк -семинара Тбилиси Мецниереба, 1987 С 91-92

32 Вопросы автоматизации управления качеством продукции на машиностроительных предприятиях ¡А Ф Резчиков, В А Иеащенко, А Е Чернышов, В M Шоломович Н Распределенные информационно-управляющие системы сб ст Саратов Изд-во Сарат ун-та, 1986 С 165-166

33 Иеащенко В А Исследование и оптимизация структуры принятия решений в задачах управления электропотреблением предприятия IBA Иеащенко II Методы и системы управления и диагностирования межвуз науч. сб Саратов Изд-во Сарат ун-та, 1984 С 10-16

34 Иващенко В.А О выборе интервала дискретности процесса измерения электрической нагрузки для задач принятия решений по управлению электроснабжением предприятия в АСУЭ/ В А Иващенко, НФ Скрипай // Методы и системы управления и диагностирования межвуз науч сб Саратов Изд-воСарат ун-та, 1984 С 21-24

35 Оптимизация процедуры оперативного управления режимом потребления электрической энергии в АСУ энергообеспечением промышленного предприятия / А Ф Резчиков, В А Иващенко, ДЮ Голембиовский, С В Трутнев // Оптимизационные задачи в автоматизированных системах управления материалы Всесоюз. совещ 1 Ин-т проблемупр М, 1981 С 99-100

36 Артамонов С В Вопросы формирования функциональной структуры управления режимом электропотребления в АСУ энергообеспечением машиностроительного предприятия / С В Артамонов, В А Иващенко, А Ф Резчиков // Методы синтеза и планирования развития структур сложных систем межвуз науч сб Саратов Изд-во Сарат ун-та, 1980 С 15-16

37 Задачи первой очереди АСУ энергохозяйством машиностроительного предприятия / А Ф Резчиков, И Б Дубошина, В А Иващенко и dp М, 1979 12с Деп в ЦНИИТЭИприборостроения 05 10 79, № 1191

38 Бобков В А Задачи планирования в АСУ энергохозяйством завода/ В А Бобков, В А Иващенко, А Ф Резчиков // Вопросы преобразования и экономии энергии сб ст Саратов Приволж кн изд-во, 1974. С 102-105

ИВАЩЕНКО Владимир Андреевич

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

Автореферат

Корректор Л А. Скворцова

Подписано в печать 26 02 07 Бум тип Тираж 100 экз

Усл-печ л 2,0 Заказ 50

Формат 60*84 1/16 Уч -изд л 2,0 Бесплатно

Саратовский государственный технический университет 410054, г Саратов, Политехническая ул, 77

Отпечатано в РИЦ СГТУ 410054, г Саратов, Политехническая ул, 77

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1. Обзор и анализ работ по управлению электропотреблением промышленных предприятий.

1.2. Постановка задач исследования.

2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОЛОГИИ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ.

2.1. Системный анализ энергетики промышленных предприятий.

2.2. Методология построения систем управления электропотреблением предприятий.

2.2.1. Формирование структуры принятия решений.

2.2.2. Синтез функциональной и информационной структур.

2.2.3. Построение организационно-технической структуры.

2.3. Построение информационно-логической схемы управления.

2.4. Определение уровня автоматизации управления электропотреблением предприятий.

3. АНАЛИЗ ПРОЦЕССОВ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ.

3.1. Формализованное представление и анализ условий функционирования систем электроснабжения предприятий.

3.1.1. Формализованное описание систем электроснабжения.

3.1.2. Классификация электропотребляющего оборудования

3.1.3. Статистический анализ электрических нагрузок.

3.1.4. Оценка ущерба от перебоев в электроснабжении технологического оборудования.

3.2. Распределение погрешности контроля электрических нагрузок по элементам контура управления.

3.3. Выбор шага дискретности измерения электрических нагрузок.

3.4. Обеспечение достоверности измерительной информации.

4. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ.

4.1. Формализация процесса планирования электропотребления на предприятиях.

4.1.1. Организация контроля и учета электропотребления.

4.1.2. Методика планирования электропотребления

4.2. Методика построения нормативных графиков активной мощности

4.3. Формализация оперативно-диспетчерского управления электропотреблением предприятий.

4.3.1. Оптимизация управления потреблением активной и реактивной мощности.

4.3.2. Минимизация потерь электроэнергии от потокораспреде-ления реактивной мощности в электросетях.

4.3.3. Регулирование напряжения в узлах электросетей.

4.3.4. Постановка и методы решения задачи оперативно-диспетчерского управления электропотреблением.

4.4. Организация диалога энергодиспетчера с информационно-вычислительным комплексом.

5. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЕЖИМОВ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

5.1. Методы прогнозирования активных нагрузок.

5.1.1. Статистические методы прогнозирования.

5.1.2. Методы прогнозирования с помощью искусственных нейронных сетей.

5.1.3. Методы прогнозирования на основе теории распознавания образов.

5.2. Прогнозирование реактивных нагрузок.

6. РАЗРАБОТКА ПОДХОД А К ПОСТРОЕНИЮ СИСТЕМ МОНИТОРИНГА ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЯЮЩЕГО ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ.

6.1. Анализ проблемы и перспективных направлений обеспечения надежного функционирования технологического оборудования

6.2. Основные методы диагностики.

6.3. Обобщенный алгоритм мониторинга.

6.4. Система мониторинга на примере обработки деталей подшипников

7. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ.

7.1. Исследование алгоритмов управления электропотреблением предприятий путем моделирования на ЭВМ.

7.1.1. Оценка эффективности алгоритмов выбора состава потребителей электроэнергии для оперативного регулирования активной мощности.

7.1.2. Оценка эффективности алгоритмов прогнозирования активной и реактивной нагрузок.

7.2. Применение предложенного подхода к автоматизации управления электропотреблением предприятий.

7.2.1. Оценка эффективности автоматизированного управления

7.2.2. Практические аспекты построения систем автоматизированного управления.

Эффективное использование электрической энергии на промышленных предприятиях составляет важнейшую проблему электроэнергетики России. Это обусловлено ростом цен на электроэнергию и возрастанием ее доли в себестоимости продукции, которая для энергоемких предприятий довольно высока и может достигать 60% и более. Основным направлением, позволяющим сократить эту долю, является автоматизация управления электропотреблением предприятий.

Вопросы автоматизации управления, связанные с экономией электроэнергии, решались и раньше. Сначала стали использовать более точные приборы первичного учета электроэнергии, затем примитивные технические и программные средства для автоматического сбора, накопления, обработки, хранения и отображения информации по электропотреблению, позднее -автоматизированные системы контроля и учета электроэнергии (АСКУЭ) с несколько расширенным набором функций.

Это прежде всего устройства зонного регулирования реактивной и активной нагрузок в узловых точках электрических сетей потребителей и электроэнергетической системы (ЭЭС), а также автоматизированные системы диспетчерского управления (АСДУ), использующие мнемощиты и автоматические средства связи, сигнализирующие положение коммутационной аппаратуры и изменение основных режимных параметров на электроэнергетических объектах.

В последнее время осуществляется переход к использованию в управлении электроэнергетикой новых информационных технологий и аппаратно-программных средств.

Для оперативного сбора, обработки и визуализации информации находят широкое применение серийно выпускаемые программные инструментальные средства, такие как SCADA-системы, а для построения АСДУ -импортные технологии фирм ABB, SCHNEIDER, GROUPE, SIEMENS и ALSTOM, адаптированные для использования в отечественных ЭЭС. Реализация этих средств и технологий позволила совершить резкий скачок в сроках и качестве разработки АСКУЭ.

Минтопэнерго РФ изданы директивные и нормативно-методические документы, касающиеся создания АСКУЭ:

- Постановление Правительства РФ от 02.11.1995г. № 1087 «О неотложных мерах по энергосбережению»;

- Федеральный закон от 03.04.1996г. №28-ФЗ «Об энергосбережении»;

- Правила учета электрической энергии (утв. Минтопэнерго РФ и Минстроем РФ соответственно 19.09.1996г. и 26.09.1996г.);

Положение об организации коммерческого учёта электроэнергии и мощности на оптовом рынке от 12.10.2001 г.

И все же действующие в настоящее время АСКУЭ: АСУЭ «Ток-С» (ООО «СКВ Амрита», г. Пенза); КТС «Энергия*» (НТП «Энергоконтроль», г. Заречный Пензенской области); АСКУЭ «Альфа Центр» (ООО «АББ ВЭИ Метроника», г.Москва); АСКУЭ на базе ПТК ЭКОМ (Инженерная компания ProSoft Systems, г.Екатеринбург) и другие (подробнее см.разд. 1) по-прежнему лишь контролируют процесс электропотребления, а не управляют им.

Ими реализуются функции:

- коммерческого и технического учета электрической энергии и мощности;

- контроля качества и ведения баланса полученной и потребленной электроэнергии;

- расчета отдельных параметров электроснабжения;

- ведения графика планово-предупредительных работ (ППР) электрооборудования;

- автоматического архивирования данных об электропотреблении.

В отдельных случаях эти системы в том или ином объеме позволяют имитировать штатные и нештатные ситуации на энергетических объектах и находят применение в качестве тренажеров для оперативного персонала энергетических подразделений промышленных предприятий.

Дальнейшее развитие АСКУЭ связано с более глубоким анализом процессов электропотребления промышленных предприятий и с формализацией управления этими процессами.

Формализация управления электропотреблением предприятий связана с постановкой и решением общей задачи управления (ОЗУ), заключающейся в обеспечении производства электрической энергией требуемого качества с минимально возможными затратами.

Неопределенность исходной информации и сложность процессов электропотребления как объекта управления (ОУ) приводят к необходимости расчленения (декомпозиции) ОЗУ на частные задачи управления (ЗУ), которые могут быть реализованы в реальных условиях.

На сегодняшний день методы согласования решений больших комплексов ЗУ в условиях неполной информации об ОУ и нетривиальной обстановки, требующей творческих решений, практически отсутствуют. Взаимная увязка ЗУ в данных условиях может осуществляться лишь при участии лица, принимающего решения (ЛПР). Система интерактивного общения ЛПР с ЭВМ при этом должна обеспечивать ввод и вывод информации, необходимой для принятия решений, в режиме реального времени (РВ).

Особую актуальность внедрение АСКУЭ приобретает для многономенклатурных производств, для которых сложно:

- организовать дифференцированное нормирование и планирование потребления электрической энергии;

- обеспечить эффективное использование разнотипного технологического оборудования (ТО) для регулирования активной мощности;

- существенно сократить потери электроэнергии от потокораспреде-ления реактивной мощности в территориально-распределенных электросетях, характерных для этих предприятий.

Особое место среди задач АСКУЭ занимает задача мониторинга технического состояния электрооборудования. Эта задача заключается в обеспечении надежного функционирования оборудования за счет своевременного обнаружения дефектов, зарождающихся в нем, и вывода в ремонт.

Использование мониторинга направлено на совершенствование организации ремонта электрооборудования, при которой его эксплуатация осуществляется по состоянию, ресурсу или уровню надежности, а не заранее заданному регламенту по времени вывода в ремонт, как это выполняется до настоящего времени. При этом сводятся к минимуму внезапная поломка оборудования и, как следствие, нарушения производственного процесса, вызванные перебоями в электроснабжении. При правильно организованном мониторинге аварии на электрооборудовании не должны иметь места.

Решение задач АСУ электропотреблением промышленных предприятий должно осуществляться в тесном взаимодействии с другими подсистемами АСУ: АСУ энергетикой предприятий, АСНИ, АСТПП, АСУ основным производством, разного рода АСУ ТП, АСК, АСИ, АСУК и др.

Специальное математическое обеспечение управления (СМОУ) электропотреблением при этом является составной частью математического обеспечения интегрированной АСУ (ИАСУ) промышленных предприятий. Для разработки СМОУ в настоящее время целесообразно использовать готовые программные среды, например, такие как последние версии программных комплексов SAP R/3 и «Галактика».

Подсистемы сбора, обработки, визуализации и накопления информации по электропотреблению, а также АРМы управленческого персонала службы главного энергетика (СГЭ) промышленных предприятий целесообразно строить на основе SCADA-систем, например «Trace Mode», и оригинального СМОУ.

Настройка системы управления должна осуществляться с АРМа администратора.

В условиях автоматизации производства большое значение приобретает достоверность измерительной информации, которая является одним из основных факторов успешного решения задач управления. Эта информация нуждается в постоянном контроле и восстановлении в случае возникновения неисправностей в средствах измерения и каналах связи.

Совершенствованию управления электропотреблением промышленных предприятий посвящены работы В.Т.Мелехина, Ю.Б.Клюева, А.А.Тайца,

A.А.Федорова, В.В.Шевченко, Б.И.Кудрина, П.И.Головкина, Э.Э.Лойтера,

B.В.Михайлова, В.В.Непомнящего, Е.М.Червонного, Б.В.Папкова, R.Frost, J. Ackerman, H.Kanai и других авторов [1-11]. Важные результаты по управлению энерготехнологическими объектами получены Э.Я. Рапопортом [12].

В этих работах нашли отражение вопросы:

- нормирования и планирования электрической энергии и мощности предприятий;

- регулирования активных и реактивных нагрузок предприятий;

- оценки ущербов предприятий от перебоев в электроснабжении;

- сокращения потерь электрической энергии в электросетях предприятий;

- организации ремонта и оптимизации функционирования электрооборудования предприятий.

Основополагающие результаты в области построения структур крупномасштабных систем управления содержатся в работах А.Г. Мамиконова, А.Д. Цвиркуна, А.П. Копеловича, А.Ф. Резчикова и других ученых [13-21].

Под руководством чл.-корр. РАН А.Ф. Резникова и при участии автора с 1972 года выполняются исследования по созданию систем автоматизированного управления энергетикой промышленных предприятий в Саратовском государственном техническом университете (СГТУ), с 1987 года-в филиале Института машиноведения (ИМАШ) им. А.А. Благонравова АН СССР в г. Саратове и с 1996 года - в Институте проблем точной механики и управления (ИПТМУ) РАН.

Исследования проводятся в рамках научно-исследовательских работ, выполняемых лабораторией системных проблем управления и автоматизации в машиностроении ИПТМУ РАН и кафедрой «Системотехника» СГТУ, а также договоров с промышленными предприятиями: ОАО «Саратовское электроагрегатное производственное объединение», ОАО «Саратовстрой-стекло», ОАО «Трансмаш» (г. Энгельс) и др.

В 1979 году впервые в регионе внедрена АСУ энергохозяйством на Саратовском электроагрегатном производственном объединении (СЭПО)*. Участники разработки системы, включая" автора, в 1983 году награждены серебряными и бронзовыми медалями ВДНХ СССР.

Однако несмотря на большой объем исследований по управлению электроэнергетикой промышленных предприятий:

- отсутствует единый методологический подход к построению эффективных систем управления электропотреблением, основанный на системном анализе и прогнозировании управляемых процессов, максимальном учете динамических факторов производства;

- не используются взаимосвязанные комплексы математических моделей и методов нормирования, планирования и регулирования режимов электропотребления, а также механизмы адаптации имеющихся моделей и методов к изменяющимся условиям производства; Автоматизированная система управления энергохозяйством предприятия АСУ «Энергетик»: Информ. листок № 171-80 / ЦНТИ. Саратов, 1980. 4 с.

- нуждаются в дальнейшей проработке вопросы обеспечения достоверности измерительной информации и надежного функционирования электрооборудования, используемого в технологических процессах.

Отсутствие действенных мер совершенствования управления электропотреблением промышленных предприятий определило выбор темы, цели и содержания данной работы.

Объект исследований - системы автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий.

Предмет исследований - методология построения систем автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий, а также модели, методы и алгоритмы, обеспечивающие повышение эффективности функционирования этих систем.

Цель работы - разработка теоретических основ автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий на основе совершенствования структур, моделей и методов управления, использования современных информационных технологий и человеко-машинных процедур, позволяющих обеспечить принятие и реализацию адекватных и эффективных управленческих решений.

Направления исследований. Исходя из поставленной цели, определены следующие основные направления исследований:

- системный анализ энергетики промышленных предприятий и разработка на его базе теоретико-методологических основ, обеспечивающих структуризацию и целостность процесса управления, согласование функций, реализуемых системой управления, и их подчиненность целям управления предприятием;

- постановка и разработка методов решения задач управления электропотреблением промышленных предприятий (нормирования и планирования расхода электроэнергии, регулирования электрических нагрузок, минимизации потерь электроэнергии от потокораспределения реактивной мощности в электросетях и поддержания в заданных пределах уровня напряжения в их узлах), обеспечивающих эффективное управление в условиях ограничений, установленных договором электроснабжения или вводимых ЭЭС в случаях дефицита генерируемых мощностей;

- построение интерфейса общения энергодиспетчера с информационно-вычислительным комплексом по согласованию решений указанного перечня задач;

- разработка методов оперативного прогнозирования электрических нагрузок промышленных предприятий, обеспечивающих необходимую точность прогноза в условиях жестких ограничений по мощности, вводимых энергоснабжающей организацией;

- разработка подхода к построению автоматизированных систем мониторинга технического состояния электропотребляющего технологического оборудования промышленных предприятий, обеспечивающих принятие обоснованных решений по его текущему обслуживанию и выводу в ремонт.

Методы исследований. Исследования выполнены на основе:

- системного анализа при разработке методологии построения систем автоматизированного управления электропотреблением предприятий;

- методов векторной оптимизации, целочисленного программирования, искусственного интеллекта и нечеткой математики при разработке задач управления электропотреблением предприятий;

- теории вероятностных процессов, распознавания образов и искусственного интеллекта при разработке методов и моделей прогнозирования электрических нагрузок предприятий;

- методов функциональной диагностики, спектрального анализа и экспертных оценок при построении системы мониторинга технического состояния электрооборудования предприятий;

- методов математического моделирования при анализе и оптимизации алгоритмов управления электропотреблением и прогнозирования электрических нагрузок предприятий.

Научная новизна исследований состоит в системном анализе энергетики промышленных предприятий и решении на этой основе актуальной научно-технической проблемы по разработке теоретических основ автоматизированного управления их электропотреблением.

Теоретические основы включают:

- методологию построения систем управления электропотреблением промышленных предприятий, основанную на структуризации и унификации процесса проектирования этих систем;

- разработку взаимосвязанного комплекса математических моделей, методов и человеко-машинных процедур управления электропотреблением промышленных предприятий, обеспечивающих выполнение ограничений ЭЭС и снижение издержек предприятий на электропотребление.

Основные научные результаты диссертационной работы.

1. Предложена новая методология построения систем автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий, в основу которой положено представление структуры этих систем в виде совокупности взаимосвязанных структур: принятия решений, функциональной, информационной, организационно-технической и последовательный (итерационный) их синтез.

2. На основе синтезированных структур предложена информационно-логическая схема, объединяющая распределенные по циклам реализации управляющих воздействий и организационно-техническим средствам функции, выполняемые системой управления, в единую автоматизированную систему. Данная схема положена в основу разработки специального математического обеспечения управления электропотреблением предприятий.

3. Впервые предложены методики построения нормообразующих математических моделей и нормативных графиков активной мощности, которые позволяют в автоматическом режиме осуществлять планирование потребления электроэнергии и активной мощности для предприятий и их структурных подразделений, исходя из фактических условий функционирования производства.

4. Приведены новые постановки и методы решения задач:

- управления потреблением активной и реактивной мощности;

- минимизации потерь электроэнергии от потокораспределения реактивной мощности в электросетях и поддержания напряжения в их узлах, обеспечивающие оптимизацию режимов электропотребления предприятий. Предложены способы разрешения конфликтов между этими задачами, которые позволяют согласовывать их решения в условиях неполноты и нечеткости информации о состоянии процесса электропотребления предприятий.

5. Предложены и обоснованы ранее неизвестные адаптивные методы оперативного прогнозирования активной и реактивной нагрузок промышленных предприятий, которые в условиях глубокого снижения электрической мощности обеспечивают необходимую точность прогноза и своевременное принятие решений по регулированию режимов электропотребления.

6. Предложен новый подход к построению автоматизированных систем мониторинга технического состояния электропотребляющего технологического оборудования промышленных предприятий, в основу которого положено объединение функций контроля технического состояния оборудования и качества изделий, обрабатываемых на нем.

Такой подход обеспечивает оперативность и достоверность оценки технического состояния электрооборудования, принятие своевременных и обоснованных решений по его обслуживанию и выводу в ремонт.

Достоверность и обоснованность полученных результатов достигается за счет:

- корректного применения системного анализа, статистической теории, векторной оптимизации, целочисленного программирования, нечеткой математики и искусственного интеллекта при исследовании процессов электропотребления, разработке методологии построения систем, моделей, методов и алгоритмов управления;

- анализа и оптимизации алгоритмов управления электропотреблением и прогнозирования электрических нагрузок предприятий путем моделирования на ЭВМ;

- практической апробации результатов работы в составе действующих АСУ энергетикой промышленных предприятий.

На защиту выносятся теоретические основы автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий, включающие:

- системный анализ энергетики промышленных предприятий и основанную на нем методологию построения систем автоматизированного управления их электропотреблением, обеспечивающую совместимость и интеграцию этих систем с другими подсистемами АСУ предприятий;

- постановку и методы решения взаимосвязанного комплекса задач планирования и управления электропотреблением промышленных предприятий, а также методы согласования решений этих задач на основе диалога энергодиспетчера с информационно-вычислительным комплексом, обеспечивающие принятие эффективных решений в реальных условиях производства;

- адаптивные алгоритмы оперативного прогнозирования электрических нагрузок промышленных предприятий, обеспечивающие необходимую точность прогноза в условиях изменения характера электропотребления и работу в режиме реального времени;

- подход к построению автоматизированных систем мониторинга технического состояния электропотребляющего технологического оборудования промышленных предприятий, позволяющий повысить достоверность долгосрочного прогнозирования и распознавания дефектов, развивающихся в функционирующем оборудовании;

- результаты практической апробации методологии, математических моделей, методов и алгоритмов управления, предложенных в работе.

Практическая значимость работы заключается в создании концепции построения систем управления электропотреблением промышленных предприятий, обеспечивающей улучшение показателей функционирования электроэнергетики предприятий и способствующей совершенствованию различных видов ее деятельности (экономической, финансовой, научно-технической и др.), что существенно в условиях рыночных отношений.

Представленные в работе методы, модели и человеко-машинные процедуры обеспечивают: снижение максимальной мощности, потребляемой предприятиями в часы максимума нагрузки ЭЭС, и объемов электропотребления; поддержание величины реактивной мощности в границах, установленных договором электроснабжения; минимизацию потерь электроэнергии от потокораспределения реактивной мощности в электросетях и поддержание уровня напряжения в их узлах в пределах, определенных нормативными документами.

Мониторинг технического состояния электропотребляющего технологического оборудования предприятий, основанный на предложенном алгоритме, позволяет сократить количество неплановых остановок технологических процессов, время простоя при ремонте и издержки на ремонт оборудования, а также ликвидировать последствия аварий на нем.

Полученные результаты включены в Концепцию промышленной политики Правительства Саратовской области, а также использованы в работе региональной энергетической комиссии Саратовской области и Комитета по промышленности и энергетике Государственной Думы РФ (Распоряжение Губернатора области от 13.03.97 г., № 326-Р).

Материалы исследований использованы в лекционных курсах: «Теория принятия решений», «Цифровое управление», «Базы и банки данных» и др., читаемых автором в СГТУ студентам специальности 220200 - Автоматизированные системы обработки информации и управления.

Мотивация исследований. Исследования выполнены в соответствии с планами НИР, проводимых кафедрами АСУ и системотехники СГТУ (№№ГР 77032642, 77032643, 01830077743 и др.) с 1972 по 2002 гг. и лабораторией системных проблем управления и автоматизации в машиностроении ИПТМУ РАН (№№ ГР 01.88.0 030932, 01.9.40 002035, 01.960.0 04382, 01.200.202058 и др.) в рамках программы фундаментальных исследований АН СССР «Повышение надежности систем «машина-человек-среда» и Комплексной программы фундаментальных исследований проблем машиностроения, механики и процессов управления РАН в период 1987-2004 гг.

Предложенная методология построения систем управления электропотреблением предприятий является одной из составляющих Единого плана исследований и опытных работ межотраслевого научно-технического комплекса «Надежность машин» (головная организация - ИМАШ им. А.А. Бла-гонравова РАН), осуществляющего построение базы для поиска и отработки принципиально новых решений, направленных на повышение экономического и технического уровня промышленного производства, качества и надежности современного технологического и энергетического оборудования.

Реализация результатов исследований. Результаты работы внедрены в рамках хоздоговоров, выполняемых ИПТМУ РАН: №18 от 04.01.91 г. с ОАО «Саратовское электроагрегатное производственное объединение»; №30 от 31.12.92г. с ПО «Бином», г.Саратов; №40 от 31.03.92г. с ЗАО «Хим-волокно», г.Энгельс; №22 от 05.04.99 г. и № 1496 от 20.09.02 г. с ОАО «Сара-товстройстекло»; №28 от 03.11.03 г. с ЗАО «Тесар-СО», г. Саратов.

Предложенный подход к построению систем автоматизированного управления электропотреблением предприятий использован при создании

АСУ энергообеспечением ОАО «Саратовское электроагрегатное производственное объединение» и ОАО «Саратовстройстекло», а в настоящее время проходит апробацию на ОАО «Трансмаш» (г. Энгельс). Отдельные результаты исследований использованы в учебном процессе при чтении лекций, выполнении курсового и дипломного проектирования, подготовке кандидатских диссертаций.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы обсуждались во Всесоюзной школе и на Всесоюзных семинарах по методам синтеза и планирования развития структур сложных систем (Ташкент, 1981,1987), на III Всесоюзном совещании по автоматизации проектирования систем автоматического и автоматизированного управления технологическими процессами (Иваново, 1981), на Всесоюзном совещании «Оптимизационные задачи в автоматизированных системах управления» (Нальчик, 1981), на Всесоюзном семинаре «Проблемы создания и развития автоматизированных систем научных исследований коллективного пользования в городском хозяйстве» (Москва, 1983), в отраслевой школе-семинаре «Применение ЭВМ в промышленной энергетике» (Свердловск, 1987), в Межреспубликанской школе-семинаре «Анализ и синтез распределенных информационных управляющих систем» (Батуми, 1987), на Всесоюзном семинаре «Синтез структур автоматизированного управления в крупномасштабных системах» (Херсон, 1989), на 3-й Украинской конференции по автоматическому управлению (с приглашением иностранных специалистов) «Автоматика- 96» (Севастополь, 1996), на Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» (Самара, 1999), на XVII Международной конференции «Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-17» (Кострома, 2004), на VI Международном симпозиуме «Интеллектуальные системы» и VII Международной научно-технической конференции по динамике технологических систем «ДТС-2004» (Саратов, 2004), на Первой Всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Мехатроника, автоматизация, управление» (Владимир, 2004), на 2-й Международной научной конференции «Аналитическая теория автоматического управления и ее приложения» (Саратов, 2005), на Международных конференциях «Проблемы и перспективы прецизионной механики и управления в машиностроении» (Саратов, 1997,2002, 2004, 2006), а также на научных семинарах кафедры «Системотехника» СГТУ, ученых советах и семинарах лаборатории системных проблем управления и автоматизации в машиностроении ИПТМУ РАН.

Публикации. По теме диссертации опубликовано самостоятельно и в соавторстве 60 работ, включая публикации в изданиях из перечня ВАК РФ.

В работах, опубликованных в соавторстве, личный вклад автора состоит:

- в системном анализе энергетики промышленных предприятий, формулировании на этой основе и решении научно-технической проблемы по разработке теоретических основ автоматизированного управления электропотреблением предприятий;

- в разработке методологии построения систем автоматизированного управления электропотреблением предприятий;

- в разработке методики нормирования и планирования потребления электрической энергии и мощности на предприятиях;

- в постановке и разработке методов решения задач управления и прогнозирования режимов электропотребления предприятий;

- в разработке методов и построении человеко-машинных процедур, обеспечивающих согласование решений задач управления;

- в построении системы и разработке алгоритма мониторинга технического состояния электропотребляющего технологического оборудования;

- в анализе и обобщении результатов, полученных при эксплуатации моделей, методов, алгоритмов и человеко-машинных процедур в составе действующих АСУ энергетикой промышленных предприятий.

Основные результаты экспериментов представлены на рис. 43.

10 g б 4 2 О

Рис. 43. Зависимости усредненной относительная ошибки по ущербу от количества ПР для различной глубины снижения нагрузки

Как видно из рисунка, усредненная относительная ошибка по ущербу для 250 ПР при 10- и 20-процентном снижении нагрузки соответственно составляет 7,23% и 8,03%, а при 55-процентном - не превышает 9%. Это свидетельствует о высокой эффективности работы ГА в широком диапазоне регулирования нагрузок.

С ростом глубины снижения нагрузки и количества ПР увеличивается число возможных вариантов регулирования нагрузки, а следовательно, уменьшается вероятность выбора оптимального из них. В связи с этим интересно, как изменяется ошибка прогноза при увеличении глубины снижения нагрузки и количества ПР, используемых для регулирования.

Машинные эксперименты показали (рис. 44), что при увеличении глубины снижения нагрузки с 5% до 55% приращение усредненной относительной ошибки по ущербу достигает максимального значения, равного 3,78%, для 100 ПР. При увеличении количества ПР эта ошибка практически не изменяется (для 250 ПР уменьшается всего на 0,47%).

A Sy,% з • 2 1 О

Рис. 44. Приращение усредненной относительной ошибки по ущербу при увеличении глубины снижения нагрузки с 5% до 55%

Оценка количества переключений электрической сети. Количество переключений электросети в зависимости от глубины снижения электрической нагрузки приведено в табл.7.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертационная работа посвящена решению актуальной научно-технической проблемы разработки теоретических основ автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий. Решение данной проблемы направлено на построение эффективных интеллектуальных систем управления электроэнергетикой предприятий, обеспечивающих оптимизацию режимов электропотребления и экономию электрической энергии.

Результаты исследований значимы и для электроэнергетики страны, так как их внедрение способствует выравниванию графиков нагрузок ЭЭС и повышению надежности обеспечения потребителей электроэнергией.

В диссертационной работе получены следующие основные научные и практические результаты.

1. Впервые проведен системный анализ энергетики промышленных предприятий, положенный в основу разработки теоретических основ автоматизированного управления их электропотреблением.

2. Предложена новая методология построения систем автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий, основой которой является:

- представление структуры систем управления в виде взаимосвязанной совокупности структур: принятия решений, функциональной, информационной и организационно-технической;

- итерационный синтез данного множества структур.

Предложенная методология может составить основу типовых проектных решений по построению и модернизации систем автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий, а также найти применение при разработке систем автоматизированного управления другими сложными организационно-техническими объектами.

3. На базе синтезированных структур построена информационно -логическая схема автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий, отображающая функции, выполняемые системой управления, на организационно-технические средства и временные интервалы их реализации.

Эта схема служит общесистемной основой для разработки алгоритмического и специального математического обеспечения управления электропотреблением предприятий.

4. Выбран и обоснован интервал сбора измерительной информации в системе, необходимый для обеспечения требуемой точности решения задач и реализации действий энергодиспетчера по управлению электропотреблением промышленных предприятий.

Предложен способ повышения достоверности измерительной информации, основанный на использовании искусственных нейронных сетей.

5. Разработаны новые методики:

- текущего (месяц и сутки) планирования расхода электроэнергии;

- оперативного планирования потребления активной мощности в часы максимума нагрузки ЭЭС.

Предложенные методики позволяют в автоматическом режиме осуществлять планирование потребления электроэнергии и активной мощности по организационным элементам структуры промышленных предприятий и предприятию в целом, исходя из текущих условий производства.

6. На основе методов целочисленного программирования и искусственного интеллекта впервые поставлен и формализован взаимосвязанный комплекс задач:

- регулирования потребления активной и реактивной мощности предприятий;

- минимизации потерь в электросетях предприятий, возникающих из-за потокораспределения реактивной мощности;

- поддержания заданного уровня напряжения в узлах электросетей предприятий.

Рассмотрены алгоритмы решения этих задач, обладающие допустимой погрешностью и быстродействием, необходимым для работы в режиме реального времени.

7. Предложены, обоснованы и практически использованы способы согласования решений указанного комплекса задач, основанные на интерактивном взаимодействии энергодиспетчера с информационно-вычислительным комплексом.

Эти способы позволяют, исходя из фактического состояния производственного процесса, находить решения, обеспечивающие:

- выполнение требований к электропотреблению предприятий, установленных договором электроснабжения или обусловленных недостатком генерируемых мощностей в ЭЭС;

- минимизацию внутренних затрат предприятий, связанных с потерями мощности в электросетях и нестабильностью напряжения в их узлах.

Предложенные способы разрешения конфликтов между задачами могут быть использованы для других подсистем АСУ энергетикой промышленных предприятий и АСУП.

8. Разработаны новые адаптивные методы оперативного прогнозирования активной и реактивной нагрузок промышленных предприятий, основанные на применении процедуры коррекции исходных данных, используемых для построения прогнозных моделей. Предложенные методы обеспечивают требуемую точность прогноза в условиях глубоких изменений электрической мощности, вызванных регулированием режимов электропотребления предприятий.

9. Предложен новый подход к построению автоматизированных систем мониторинга технического состояния электропотребляющего технологического оборудования промышленных предприятий, в основу которого положено объединение функций контроля технического состояния электрооборудования и качества изделий, изготавливаемых на нем.

Данный подход позволяет повысить оперативность и достоверность оценки технического состояния электрооборудования, обеспечить принятие своевременных и обоснованных решений по его обслуживанию и выводу в ремонт, оперативной корректировке маршрутов технологических процессов.

10. Выполнена оптимизация предложенных алгоритмов управления электропотреблением и прогнозирования электрических нагрузок промышленных предприятий путем моделирования на ЭВМ.

11. Методология построения систем, модели, методы, алгоритмы и человеко-машинные процедуры управления электропотреблением промышленных предприятий, представленные в работе, использованы при разработке АСУ энергетикой на ряде предприятий, в том числе на ОАО «Саратовское электроагрегатное производственное объединение», ОАО «Саратов-стройстекло» и ОАО «Трансмаш» (г. Энгельс).

1. Некрасов А.С., Синяк Ю.В. Система управления энергетическим хозяйством промышленного предприятия (принципы и направления совершенствования). М.: ЦЭМИ АН СССР, 1970.161с.

2. Некрасов А.С., Синяк Ю.В. Управление энергетикой предприятия. М.: Энергия, 1979. 296 с.

3. МелехинВ.Т. Основы управления и эффективность промышленной энергетики. Л.: Энергия, 1976. 168 с.

4. ТайцА.А. Методика нормирования удельных расходов электрической энергии в промышленности. М.: Госэнергоиздат, 1966. 183 с.

5. Федоров А.А., Каменева В.В. Основы электроснабжения промышленных предприятий. М.: Энергоатомиздат, 1984. 472 с.

6. Сальников В.Г., Шевченко В.В. Эффективные системы электроснабжения предприятий цветной металлургии. М.: Металлургия, 1986. 317с.

7. Кудрин Б.И. О теоретических основах и практике нормирования и энергосбережения // Промышленная энергетика. 2000. № 6. С. 11-12.

8. Чокин Ш.Ч., Лойтер Э.Э. Управление нагрузкой электроэнергосистем. Алма-Ата: Наука, 1985. 288 с.

9. Михайлов В.В., Гудков Л.В., Терещенко А.В. Рациональное использование топлива и энергии в промышленности. М.: Энергия, 1978. 224 с.

10. Ackerman J. A System to Conserve Energy // Keyboard. 1977. № 2. P. 5-9.

11. Kanai H. Total Energy Management in a Factory Through Distributed Processing // Proc. IEEE. 1979. № 5. P. 542-546.

12. Рапопорт ЭЛ. Альтернансный метод в прикладных задачах оптимизации. М.: Наука, 2000. 336 с.

13. Проектирование подсистем и звеньев автоматизированных систем управления / А.Г. Мамиконов, В.В. Кульба, А.Д. Цвиркун, С.А. Косяченко / Под ред. А.Г. Мамиконова. М.: Высш. шк., 1975. 328 с.

14. Мамиконов А.Г., Цвиркун А.Д., Кульба В.В. Автоматизация проектирования АСУ. М.: Энергоиздат, 1981. 328 с. (Применение вычислительных машин в исследованиях и управлении производством).

15. Цвиркун А.Д. Структура сложных систем. М.: Сов. радио, 1975. 345 с.

16. Цвиркун А.Д. Основы синтеза структуры сложных систем. М.: Наука, 1982.200 с.

17. Автоматизированная система управления для металлургического завода /

18. A.П. Копелович, М.Кнотек, А.А. Белостоцкий, С.К. Раевич. М.: Металлургия, 1973.232с.

19. Арефьев И.Б., Кезлинг Г.Б., Кукор Б.Л. Интегрированные АСУ в машиностроении. Д.: Машиностроение, 1988. 224 с.

20. Резчиков А.Ф. Управление энергетикой промышленных предприятий. Саратов: Сарат. гос. техн. ун-т, 2006.348 с.

21. Виттих В.А. Концепция управления открытыми организационными системами // Изв. Самарского науч. центра РАН. 1999. № 1. С. 55-76.

22. Серков А.В. О порядке ограничения или временного отключения потребителей электрической энергии // Энергетик. 2000. № 8. С. 10.

23. Автоматизация диспетчерского управления ЕЭС России / В.Г.Орнов,

24. B.И. Решетов, Ю.И.Моржин, Д.С. Савваитов // Энергетик. 2001. №2. С. 8-10.

25. ЛысюкС.С. Автоматизированная система диспетчерского управления Гродненских электрических сетей // Энергетик. 1997. № 8. С. 19-20.

26. Кустов А.А. Автоматизация управления рациональным электропотреблением. М.: Наука, 1990. 282 с.

27. Еремин JI.M. Очерки об электроэнергетики Японии // Энергетик. 2000. №8. С. 17-20.

28. Еремин JI.M. Очерки об электроэнергетики Японии // Энергетик. 2001. №2. С. 14-16.

29. СтепураИ.И. О некоторых возможностях регулирования электропотребления завода // Промышленная энергетика. 1975. № 3. С. 28-31.

30. Резчиков А.Ф., Новиков Р.В. Экспертно-моделирующая система формирования рациональных структур для энергетики промышленных предприятий // Проблемы точной механики и управления: Сб. науч. тр. / ИГГГМУ РАН. Саратов, 2002. С. 108-116.

31. Антоневич В.Ф. Автоматизация учета и контроля потребления электроэнергии на промышленных предприятиях // Автоматизированные системы управления в энергохозяйстве промышленных предприятий: Материалы конф. М., 1976. С. 103-106.

32. Каханович B.C., Телицын С.С., Порохнявый Б.Н. Экономическая эффективность внедрения автоматизированных систем учета электроэнергии // Промышленная энергетика. 1980. №2. С. 5-7.

33. Алгоритм централизованного контроля и учета расхода электроэнергии в АСУТП электроснабжения промышленного предприятия: Инф. листок, № 300-79 / ЦНТИ. Ульяновск, 1979. 4 с.

34. Хронусов Г., Кошта А., Распутин А. АС контроля и учета основных показателей режимов электропотребления промышленных предприятий // Современные технологии автоматизации. 1998. № 1. С. 78-82.

35. Махов В., Распутин А. Устройство сбора и передачи данных ЭКОМ-ЗООО // Современные технологии автоматизации. 1998. № 1. С. 84-86.

36. Махов В., Распутин А. Опыт реализации системы учета электропотребления АО «Уралэлектромедь» // Современные технологии автоматизации. 1996. № 1.С. 86-88.

37. Конопелько В.В. Комплекс аппаратно-программных средств «ПОТОК-1» для многоуровневой сети учета и контроля электропотребления // Энергетик. 1997. №8. С. 28-29.

38. Капитонова JL, ТугановБ., Сатаров В. Территориально-распределенная автоматизированная система учета и контроля электропотребления // Современные технологии автоматизации. 1996. № 1. С. 78-80.

39. Мирзоян Ю.Ц. Программное обеспечение КТС «Энергомера» // Энергетик. 2000. № 8. С. 42-44.

40. ХронусовГ.С. Комплексы потребителей-регуляторов мощности на гродненских предприятиях. М.: Недра, 1989. 200 с.

41. Булаев Ю.В., Табаков В.А., Еськин В.В. Комплексная автоматизация энергоснабжения предприятия // Промышленная энергетика. 2001. №2. С. 11-15.

42. Егоров В.А. АСКУЭ современного предприятия // Энергетик. 2001. №12. С. 41.

43. Ковезев С.Н., Уразов В.В., Чумаков В.В. Создание АСКУЭ на базе ИВК «Спрут» // Энергетик. 2001. №2. С. 11-13.

44. Автоматизация учета энергопотребления / Э. Молокан, И.Бирюков, JI. Хатламанджиев и др. // Современные технологии автоматизации. 1996. № 1. С. 74-76.

45. Система информационных энергосберегающих технологий / А. Волошко, А. Данильчик, О. Коцарь и др. // Современные технологии автоматизации. 1997. №4. С. 80-85.

46. Гельман Г.А. Вопросы оптимизации работы систем электроснабжения предприятий // Автоматизированные системы управления в энергохозяйстве промышленных предприятий: Материалы конф. М.: МДНТП им. Ф.Э. Дзержинского, 1976. С. 130-133.

47. Автоматизированная система управления потреблением электроэнергии / Н.Ш. Вартанян, С.В. Загородний, В.П. Калинчик и др. // Электронная промышленность. 1979. Вып. 11(83)- 12(84). С. 35-36.

48. Гашо Е.Г., Ковылов В.К. Опыт эксплуатации АСКУЭ (КТС «ЭНЕРГИЯ+») в ОАО «Белокалитвинское металлургическое производственное объединение» // Промышленная энергетика. 2004. № 10. С. 57-63.

49. VECON Электронный ресурс.: Калинин Д.Е. Автоматизированная система контроля и учета энергоресурсов как резерв повышения экономической эффективности производства. Режим доступа: http: // www.vecon.ru / news/news bodv.htm3. - Загл. с экрана.

50. Карелин А.Н. Основные направления совершенствования автоматизированное системы учета энергоресурсов АСКУЭ-«Звездочка» // Промышленные АСУ и контроллеры. 2005. № 1. С. 22-26.

51. Куцевич Н.А. SCADA-системы. Взгляд со стороны // PC WEEK. 1999. №33. С.7-18.

52. Медведков В.В. Автоматизированные системы мониторинга электропотребления и расчеты режимов электрических систем Режим доступа: http: // anares.ru / seminar2.html. - Загл. с экрана.

53. Сазыкин В.Г. Использование нечетких чисел в задачах электроснабжения // Электричество. 1995. №3. С. 29-33.

54. Сазыкин В.Г. Интеллектуализация САПР объектов электроэнергетики: Нечетко-множественная концепция // Энергетика. 1994. №9. С. 14-20.

55. КуэнЗуинАнь. Применение методов распознавания образов для экспресс-анализа динамической устойчивости электроэнергетических систем // Электричество. 1994. №4. С. 28-32.

56. КуэнЗуинАнь. Самообучающаяся экспертная система для управления электроэнергетическими системами в аварийных режимах // Электричество. 1995. №3. С. 34-36.

57. Богатырев JI.JI. К поиску управляющих воздействий, повышающих устойчивость электроэнергетической системы // Изв. АН СССР. Энергетика и транспорт. 1983. № 1. С. 23-26.

58. Богатырев JI.JI. Алгоритмы принятия решений в экспертных системах управления аварийными режимами энергосистем // Изв. АН СССР. Энергетика и транспорт. 1998. № 1. С. 14-17.

59. Ивахненко А.Г., Зайченко Ю.П., Димитров В.Д. Принятие решений на основе самоорганизации. М.: Сов. радио, 1976. 280 с.

60. Голембиовский Ю.М., Колдаев Р.В. Генетический алгоритм синтеза оптимальной кривой многоступенчатого выходного напряжения однофазного инвертора // Техническая электродинамика. Ч. 2. Киев: ИЭД НАНУ. 2000. С. 93-96.

61. Применение методов нейронных сетей и генетических алгоритмов в решении задач управления электроприводами / В.Б.Клепиков, С.А.Сергеев, К.В. Махотило, И.В. Обруч // Электротехника. 1999. № 5. С. 2-6.

62. Сочков А.Л., Калин С.А. Использование технологии нейронных сетей для решения электротехнических задач//Электротехника. 2000. №2. С. 15-17.

63. Колосок И.Н., Глазунова A.M. Достоверизация телеизмерений в ЭЭС с помощью искусственных нейронных сетей // Электричество. 2000. № 10. С. 18-24.

64. Шумилова Г.П., ГотманН.Э., СтарцеваТ.Б. Краткосрочное прогнозирование электрических нагрузок с использованием нейронных сетей // Электричество. 1999. № 10. С. 7-12.

65. Чукреев Ю.Я., Хохлов М.В., Алла Э.А. Оперативное управление режимами региональной энергосистемы с использованием нейронных сетей // Электричество. 2000. №4. С. 2-10.

66. Галушкин А.И. Применение нейрокомпьютеров в энергетических системах. Режим доступа: http: // www.user.cityline.ru/~neurnews. - Загл. с экрана.

67. Бэнн Д.В., Фармер Е.Д. Сравнительные модели прогнозирования электрической нагрузки / Пер. с англ. М.: Энергоатомиздат, 1987. 214 с.

68. Константинов Б.А., Зайцев Г.З. Компенсация реактивной мощности. Л.: Энергия, 1976. 104 с.

69. Данцис Я.Б., Жилов Г.М. Емкостная компенсация реактивных нагрузок мощных токоприемников промышленных предприятий. Л.: Энергия, 1980. 176 с.

70. Железко Ю.С. Компенсация реактивной мощности в сложных электрических системах. М.: Энергоиздат, 1981. 200с.

71. Рациональное использование и нормирование удельных расходов электроэнергии: М.: МДНТП им. Ф.Э. Дзержинского, 1975. 168 с.

72. Багиев Г.Л. Нормирование и учет в системе энергосбережения. М.: Энергия, 1985. 201 с.

73. Анчарова Т.В., Хабдуллина З.К., Матюшина Ю.В. Определение удельных норм расхода электроэнергии и электроемкости продукции для многономенклатурного производства // Изв. вузов. Энергетика. 1991. № 10. С. 12-15.

74. Никифоров Г.В. Совершенствование нормирования и планирования электропотребления в промышленном производстве // Промышленная энергетика. 1999. №3. С. 33-38.

75. Грунин В.М., Копцев Л.А., Никифоров Г.В. Опыт нормирования и прогнозирования электропотребления предприятия на основе математической обработки статистической отчетности // Промышленная энергетика. 2000. №2. С. 2-5.

76. Головкин П.И. Режимы электроснабжения потребителей. М.: Энергия, 1971.112 с.

77. Методика определения ущерба от нарушения нормального режима электроснабжения. Комитет ВСНТО по промышленной энергетике, 1978. 81 с.

78. Непомнящий В.А. Учет надежности при проектировании энергосистем. М.: Энергия, 1978. 260 с.

79. Головкин П.И. Энергосистема и потребители электрической энергии. М.: Энергия, 1979. 388 с.

80. Михайлов В.В. Надежность электроснабжения промышленных предприятий. М.: Энергоиздат, 1982. 152 с.

81. Михайлов В.В. Тарифы и режимы электропотребления. М.: Энерго-атомиздат, 1986. 215 с.

82. Червонный Е.М., Кованова И.В., Папков Б.В. Оптимизация снижения мощности предприятий при дефицитах мощности в питающей энергосистеме // Изв. вузов СССР. Электромеханика. 1983. № 12. С. 25-28.

83. Червонный Е.М. Эффективное использование электроэнергии при вынужденных изменениях режимов ее потребления // Промышленная энергетика. 1985. №2. С. 6-8.

84. Baines N. Modern vibration analysis in condition monitoring // Noise and vibration control worldwide. 1987. V.18. №5. P. 151-159.

85. ProstoevNET Информационный портал/.62 Электронный ресурс.: Барков А.В. Диагностика: Возможности нового поколения систем мониторинга и диагностики. - Режим доступа: http: // www.prostoev.net/modules/ myarticles/article.php?storyid= 15. - Загл. с экрана.

86. Вибро-Центр Электронный ресурс.: Виброконтроль. Мониторинг. -Режим доступа: http: // www.vibrocenter.ru/vdr.htm. Загл. с экрана.

87. ЗАО «Промсервис» Электронный ресурс.: Мынцов А.А., Мынцова О.В., Кочнев М.Н. Системы диагностирования агрегатов роторного типа. Режим доступа: http: // www.promservis.ru/diag.html. - Загл. с экрана.

88. Барков А.В., Баркова Н.А., АзовцевЮ.А. Мониторинг и диагностика роторных машин по вибрации: Учеб. пособ. СПб.: Питер, 2000. 158 с.

89. Инженерно-технический центр «Вибродиагностика» Электронный ресурс.: Экспертная вибродиагностическая система оценки состояния и поиска дефектов во вращающемся оборудовании «ПАЛЛАДА». Режим доступа: http: // www.zfs.lg.ua/vibro/. - Загл. с экрана.

90. Интеграция АСУТП, АСОДУ и АСУП путь к совершенству управления промышленным предприятием // Промышленные АСУ и контроллеры. 2004. №6. С. 59-62.

91. Интеграция АСУТП, АСОДУ и АСУП путь к совершенству управления промышленным предприятием // Промышленные АСУ и контроллеры. 2004. №7. С. 63-64.

92. Интеграция АСУТП, АСОДУ и АСУП путь к совершенству управления промышленным предприятием // Промышленные АСУ и контроллеры. 2004. №9. С. 62-65.

93. Современное состояние теории исследования операций / Под ред. Н.Н.Моисеева. М.: Наука, 1979. 464с.

94. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука. 1978. 400 с.

95. ПитерсонДж. Теория сетей Петри и моделирование систем. М.: Мир, 1984. 264 с.

96. Оуэн Г. Теория игр. М.: Мир, 1971. 232 с.

97. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981. 208 с.

98. Соколов Е.Н., Вайткявичюс Г.Г. Нейроинтеллект: от нейрона к нейрокомпьютеру. М.: Наука, 1989. 238 с.

99. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковскйй JI. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. М.: Горячая линия, 2005. 452 с.

100. Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию / А. Тейз, П. Грибомон, Ж. Луи и др. М.: Мир, 1990. 432 с.

101. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. М.: Энергоиздат, 1981.232 с.

102. Клыков Ю.И. Ситуационное управление большими системами. М.: Энергия, 1974. 136с.

103. Хант Э. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1978. 560 с.

104. Искусственный интеллект: Применение в интегрированных производственных системах / Под ред. Э.Кьюсиака. М.: Машиностроение, 1991.544с.

105. Федулов А.А., Федулов Ю.Г., Цыгичко В.Н. Введение в теорию статистически ненадежных решений. М.: Статистика, 1979. 279 с.

106. Хамби Э. Программирование таблиц решений / Под ред. Э.З. Любимского. М.: Мир, 1976.88 с.

107. Козельский Ю.А. Психологическая теория решений. М.: Прогресс, 1979.504 с.

108. Шеридан Т.Б., Феррелл У.Р. Системы человек-машина: Модели обработки информации, управления и принятия решений человеком-оператором / Под ред. К.В.Фролова. М.: Машиностроение, 1980. 400с.

109. Резчиков А.Ф., Иващенко В.А., Захаров В.И. Систематизация задач и подсистем АСУ энергохозяйством предприятия // Приборы и системы управления. 1979. №4. С. 10-11.

110. ИЗ. Иващенко В.А. Теоретико-методологические основы, методы и математические модели управления электропотреблением промышленных предприятий // Вестник Саратовского государственного технического университета. 2005. №2(7). С. 100-114.

111. Папков Б.В., Куликов A.JI. Вопросы рыночной электроэнергетики. Н.Новгород: Изд-во Волго-Вятской акад. гос. службы, 2005. 282с.

112. Иващенко В.А. Повышение эффективности управления режимом электропотребления промышленных предприятий. Методы и средства: Автореф. . дис. канд. техн. наук: 05.09.03 / Горьк. политехи, ин-т. Горький, 1986. 16 с.

113. Резчиков А.Ф., Иващенко В.А., Васильев Д.А. Перспективные информационные технологии построения структур управления энергетикой промышленных предприятий // Высокие технологии путь к прогрессу: Сб. науч. тр. Саратов: Научная книга, 2003. С. 40-48.

114. Иващенко В.А., Резчиков А.Ф., ШлычковЕ.Й. Подход к построению структур автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий // Мехатроника, автоматизация, управление. 2006. №5. С. 53-56.

115. Безродный А.А., Иващенко В.А., Резчиков А.Ф. Оптимизация структур управления системами нефтепродуктообеспечения // Мехатроника, автоматизация, управление. 2005. №3. С.42-49.

116. Резчиков А.Ф., Иващенко В.А., Петров Д.Ю. Оптимизация структур роботизированных комплексов дуговой сварки // Проблемы машиностроения и надежности машин. 1998. № 6. С. 60-65.

117. Тюхматьев В.М., Иващенко В.А., Резчиков А.Ф. Автоматизация управления режимом электропотребления промышленных предприятий // Проблемы точной механики и управления: Сб. науч. тр. / ИПТМУ РАН. Саратов, 2004. С. 45-50.

118. Тюхматьев В.М., Резчиков А.Ф., Иващенко В.А. Построение человеко-машинного диалога по управлению электропотреблением промышленных предприятий // Проблемы точной механики и управления: Сб. науч. тр. / ИПТМУ РАН. Саратов, 2004. С. 127-130.

119. Иващенко В.А., Резчиков А.Ф. Автоматизированное управление электропотреблением промышленных предприятий: концепция и основные задачи // Мехатроника, автоматизация, управление. 2006. №3. С. 52-56.

120. Задачи первой очереди АСУ энергохозяйством машиностроительного предприятия / А.Ф. Резчиков, И.Б. Дубошина, В.А. Иващенко и др. М., 1979. 12 с. Деп. в ЦНИИТЭИприборостроения 05.10.79, № 1191.

121. Калянов Г.Н. CASE-технологии. Консалтинг при автоматизации бизнес-процессов. 2-е изд. перераб. и доп. М.: Горячая линия-Телеком, 2000. 320 с.

122. Кузнецов А. АСУТП на рубеже веков //PCWEEK/RE. 1999. №47. с. 28-29.

123. ООО «CMC-Информационные технологии» Электронный ресурс.: Шопин А.Г. SIMATIC IT инструмент для построения MES. - Режим доступа: http: // www.industrialauto.ru/Reviews/smsarticles/simatic-it.asp. - Загл. с экрана.

124. КуцевичН. От SCADA-систем к SCADA-продуктам и MES-компонентам // Мир компьютерной автоматизации. 2003. №4. С. 21-27.

125. Минскер И.Н., Хвилевицкий JI.O. Уровень автоматизации технологических процессов и его количественная оценка // Приборы и системы управления. 1984. №4. С. 1-5.

126. Финкельштейн Ю.Ю. Приближенные методы и прикладные задачи дискретного программирования. М.: Наука, 1976. 264 с.

127. Иващенко В.А. Формализованное описание системы электроснабжения промышленных предприятий // Автоматизация и управление в машино- и приборостроении: Сб. науч. тр. / Сарат. гос. техн. ун-т. Саратов, 2005. С. 74-77.

128. Васильев Д.А. Модели и методы управления режимом потребления электроэнергии промышленными предприятиями с непрерывным характером производства: Автореф. . дис. канд. техн. наук: 05.13.01, 05.09.03 / Сарат. гос. техн. ун-т. Саратов, 2003. 24 с.

129. Тюхматьев В.М. Повышение эффективности управления режимами электропотребления промышленных предприятий: Автореф. . дис. канд. техн. наук: 05.09.03, 05.13.01 / Сарат. гос. техн. ун-т. Саратов, 2005. 20 с.

130. Управление режимом электропотребления в АСУ энергохозяйством предприятия / А.Ф. Резчиков, В.А. Иващенко, А.В. Канофьев и др. // Изв. вузов СССР. Энергетика. 1981. № 3. С. 81-85.

131. Червонный Е.М., Папков Б.В. Об ущербе от нарушений электроснабжения потребителей // Электрические станции. 1975. №2. С. 42-44.

132. Михайлов В.В. Вопросы надежности энергоснабжения // Промышленная энергетика. 1977. № 5. С. 31-33.

133. Лойтер Э.Э., Ерекеев O.K., Недельчик Э.А. Инженерная реализация построения нелинейных характеристик ущербов у потребителей-регуляторов // Проблемы общей энергетики и единой энергетической системы: Сб. науч. тр. М., 1979. С. 37-48.

134. Ицкович Э.Л. Контроль производства с помощью вычислительных машин. М.: Энергия, 1975. 416 с.

135. Головкин П.И. Учет расхода электроэнергии на промышленных предприятиях // Нормирование удельных расходов электроэнергии в промышленности: Материалы семинара. М.: МДНГП им.Ф.Э.Дзержинского, 1968. С. 100-107.

136. Иващенко В.А. Модели и методы управления электропотреблением промышленных предприятий // Информационные технологии в науке, производстве и социальной сфере: Сб. науч. тр. / Под ред. акад. Ю.В. Гуляева. Саратов: Научная книга, 2005. С. 248-256.

137. Бобков В.А., Иващенко В.А., Резчиков А.Ф. Задачи планирования в АСУ энергохозяйством завода // Вопросы преобразования и экономии энергии: Сб. статей. Саратов: Приволж. кн. изд-во, 1974. С. 102-105.

138. Копцев JI.А. Нормирование и прогнозирование потребления электроэнергии в зависимости от объемов производства // Промышленная энергетика. 1996. №3. С.5-7.

139. Волобринский С.Д. Исследование электропотребления и методика составления электробалансов промышленных предприятий // Нормирование удельных расходов электроэнергии в промышленности: Материалы семинара. М.: МДНТП им.Ф.Э.Дзержинского, 1968. С. 115-122.

140. Ruey-Hsun Liang, Ching-Chi Cheng. Short-term load forecasting by a neuro-fuzzy based approach // Electrical Power and Energy System. 2002. №24. P. 17-18.

141. Пример прогноза потребления электроэнергии при экстремальных погодных условиях / Е.А.Савельева, М.Ф.Каневский, А.С.Кравецкий и др. // Проблемы энергоснабжения. 2002. № 1. С. 30-32.

142. Межгосударственный стандарт ГОСТ 13109-97. Электрическая энергия. Совместимость технических средств электромагнитная. Нормы качества электрической энергии в системах электроснабжения общего назначения. Взамен ГОСТ 13109. Введ. 01.01.99.

143. ГОСТ 21128-83. Системы энергоснабжения, сети, источники, преобразователи и приемники электрической энергии. Номинальные напряжения до 1000В. Взамен ГОСТ21128 (СТСЭВ 779-77). Введ. 01.07.84.

144. Прогнозирование энергопотребления: С9временные подходы и пример исследования / JI.A. Болыпов, М.Ф. Каневский, Е.А. Савельева и др. // Изв. Академии наук. Энергетика. 2004. № 6. С. 74-93.

145. Huang Н.С., Hwang R.C., Hsieh J.G. A new artificial intelligent peak power load forecasting based on non fixed neural networks // Electrical Power and Energy Syst. 2002. № 24. P. 245-250.

146. ГордеевВ.И., ВасильевИ.Е., ЩуцкийВ.И. Управление электропотреблением и его прогнозирование. Ростов н/Д: Изд-во Рост, ун-та, 1991.104 с.

147. ЧуевЮ.В., Михайлов Ю.В., Кузьмин В.И. Прогнозирование количественных характеристик процессов. М.: Сов. радио, 1975. 400 с.

148. ЧетыркинЕ.Н. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика, 1977. 200 с.

149. Теория прогнозирования / Под. ред. С.А.Саркисяна М.: Высш. шк., 1977.351с.

150. БолыпевЛ.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М.: Изд-во вычислит, центра АН СССР, 1986. 462 с.

151. Ученые записки по статистике, т. 35. Методические проблемы анализа и прогноза краткосрочных процессов / Науч. ред. Т.В.Рябушкин и А.А. Френкель. М.: Наука, 1979.312с.

152. Нейронные сети. STATISTIC A Neural Networks. М.: Горячая линия-Телеком, 2000. 182 с.

153. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука, 1996. 150 с.

154. Руденко О.Г., Шамраев А.А., Лавренченко К.А. Исследование методов обучения многослойного персептрона // Автоматизированные системы управления и приборы автоматики. Харьков. 2002. С. 4-9.

155. Szu Н., Hartley R. Fast Simulated annealing // Physics Letters. V 1222(3,4). 1987. P. 157.

156. Rumelhart D.E., Hinton G.E., Williams R.J. Learning internal reprentations by error propagation // Parallel distributed processing. V. 1. Cambridge, MA: MIT Press, 1986. P. 318.

157. Иващенко B.A., Васильев Д.А., Резчиков А.Ф. Методы прогнозирования электрических нагрузок в условиях АСУ электропотреблением промышленных предприятий //Мехатроника, автоматизация, управление. 2006. №7. С. 52-55.

158. Haykin S. Neural Networks A Comprehensive. Foundation. New York: Macmillian College publishing Company, 1994. 696 p.

159. Иващенко В.А. Исследование и оптимизация структуры принятия решений в задачах управления электропотреблением предприятия // Методы и системы управления и диагностирования: Межвуз. науч. сб. Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 1984. С. 10-16.

160. Булдакова Т.И., СуятиновС.И. Нейрокомпьютерные системы: Учеб. пособ. для студ. спец. 220400,210100. Саратов, 1999. 96 с.

161. Лисицкий Л.А., Яковлева Г.Л. Модернизированный метод обратного распространения ошибки // Проблемы и перспективы прецизионной механики и управления в машиностроении: Материалы Междунар. науч. конф. / ИПТМУ РАН. Саратов, 2002. С. 93-94.

162. Степанов М.Ф., Брагин Т.М. Искусственные нейронные сети и их использование в интеллектуальных системах: Учеб. пособ. / Сарат. гос. техн. ун-т. Саратов, 2000. 128 с.

163. Розин Б.Б. Теория распознавания образов в экономических исследованиях. М.: Статистика, 1973.224 с.

164. Гольдин А.С. Вибрация роторных машин. М.: Машиностроение, 1999. 344 с.

165. Генкин М.Д., Соколова А.Г. Виброакустическая диагностика машин и механизмов. М.: Машиностроение, 1987. 283 с.

166. АзовцевЮ.А., Баркова Н.А., Доронин В.А. Диагностика и прогноз технического состояния оборудования целлюлозно-бумажной промышленности в рыночных условиях // Бумага, картон, целлюлоза. 1999. №5. С. 51-59.

167. Биргер И.А. Техническая диагностика. М.: Машиностроение, 1978.239 с.

168. Русов В.А. Спектральная вибродиагностика. Пермь, 1996. 235 с.

169. Барков А.В. Возможности нового поколения систем мониторинга и диагностики // Металлург. №11. 1998. С. 47-53.

170. Ширман А., Соловьев А. Практическая вибродиагностика и мониторинг состояния механического оборудования. М.: Машиностроение, 1996.276 с.

171. Мониторинг качества изготовления изделий прецизионного машиностроения / А.А.Игнатьев, В.А.Иващенко, В.В.Горбунов и др. // Высокие технологии путь к прогрессу: Сб. науч. тр. Саратов: Научная книга, 2003. С. 179-185.

172. Батищева О.М. Использование вейвлет-преобразования сигналов вибрации для диагностики оборудования // Компьютерные технологии в науке, практике и образовании: Тр. Всерос. межвуз. науч.-практич. конф. Самара, 2004. С. 66-69.

173. Диагностика автоматических станочных модулей / Под ред. Б.М. Бржо-зовского. Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 1987.152 с.

174. Контроль в системах автоматизации технологических процессов / А.А.Игнатьев, М.В.Виноградов, В.А. Добряков и др. / Сарат. гос. техн. ун-т. Саратов, 2001. 124 с.

175. Виноградов М.В., Бахтеев А.Р., Горбунов В.В. Разработка базы данных вихретокового контроля для систем мониторинга // Автоматизация и управление в машино- и приборостроении: Межвуз. науч. сб. / Сарат. гос. техн. ун-т. Саратов, 2003. С. 52-54.

176. Гене Г.В., ЛевнерЕ.В. Дискретные оптимизационные задачи и эффективные приближенные алгоритмы. Обзор. Изв. АН СССР // Техническая кибернетика. 1979. №6. С. 84-92.

177. КорбутА.А., Сигал И.Х., Финкельштейн Ю.Ю. Об эффективности комбинаторных методов в дискретном программировании // Современное состояние теории исследования операций. М.: Наука, 1979. С. 237-264.

178. SWD Software Электронный ресурс.: Применение OCQNX в промышленности. Режим доступа: http ://www.swd.ru/qnx/support/literature/vote/004.html. - Загл. с экрана.

179. БузиновР.А. Интегрированная разработка системы автоматизации промышленного предприятия в TRACE MODE 6: АСУТП+АСУП от датчика до ERP // Управление производством в системе TRACE MODE: Тез. докл. XI Междунар. конф. и выставка М., 2005. С. 9-18.

180. Соловьев В.М., Сперанский Д.В. Нейросетевая диагностическая модель вычислительной сети // Информационно-управляющие системы на железнодорожном транспорте. 2005. №5. С. 16-22.

181. AdAstrA Research Group, Ltd Электронный ресурс.: Цены на продукцию и услуги с 17.02.2006. Режим доступа: http://www.adastra.ru. -Загл. с экрана.