Аннотация
Предложена структурная схема процесса принятия решения по выбору предпочтительной альтернативы по развитию системы электроснабжения (СЭС) района области, состоящая из локального и глобального уровней. Представлены основные этапы и операционные действия алгоритма процесса принятия решения по развитию объекта СЭС на локальном уровне: формирование альтернатив с использованием базы данных параметров основного оборудования; оценка альтернатив по частным критериям; выбор наилучшей альтернативы по результатам их ранжирования. Формирование альтернатив по развитию объектов СЭС предложено осуществлять с учетом индекса технического состояния каждой единицы оборудования. Для объекта, оборудование которого подлежит замене, формируются альтернативы путем декартова произведения множеств номенклатурных параметров этого оборудования. Многокритериальное оценивание каждого объекта СЭС осуществлено с использованием системы частных критериев: экономического (суммарных дисконтированных затрат на замену оборудования), технического (годовой потери электроэнергии в элементах объекта СЭС), технико-экономического (ущерба от перерыва в электроснабжении), социально-экологического (площади изымаемых земель), технико-эксплуатационного (унификации номенклатуры используемого оборудования). Расчет технико-экономического критерия предложено осуществлять с помощью самоорганизующихся карт Кохонена. Ранжирование альтернатив по развитию объектов СЭС осуществлено посредством искусственной нейронной сети (ИНС), обученной алгоритмом обратного распространения ошибки. Для этого определена архитектура ИНС на основе F-меры. Наилучший результат составил F=0,98 для алгоритма тренировки Левенберга- Марквардта при числе нейронов в трех скрытых слоях 6, 18 и 26 соответственно. Представлены результаты программно реализованного алгоритма принятия решения по разви-тию объекта СЭС на примере подстанции «Степановская» Оренбургской области.
Ключевые слова
Системы электроснабжения, альтернатива развития, принятие решения.
1. Ada S., Ghaffarzadeh M. Decision making based on management information system and decision support system // European Researcher. 2015. Vol. 93. Iss. 4. Pp. 260-269. doi:10.13187/er.2015.93.260.
2. Бердин А.С., Семенова Л.А. Интеграция техноценологического подхода и теории нечетких множеств в задачах оптимизации систем электроснабжения // Известия вузов. Проблемы энергетики. 2010. №3-4. С. 151-156.
3. Лещинская Т.Б., Глазунов А.А., Шведов Г.В. Алгоритм решения многокритериальных задач оптимизации с неопределенной информацией на примере выбора оптимальной мощности глубокого ввода высокого напряжения // Электричество. 2004. № 10. С. 8-14.
4. Application of decision support system to three gorges cascade hydropower station/ J. Liao, L. He, X. Yuan, H. Li // Second International Conference on Genetic and Evolutionary Computing. IEEE, 2008. Vol. 2. Pp. 500-503. doi:10.1109/WGEC.2008.80.
5. Andervazh M.R., Javadi S., Aliabadi M.H. Decision support system for multicriteria reconfiguration of power distribution systems using CSO and efficient graph traversal and repository management techniques // International Transaction Electrical Energy Systems. 2018. Iss. 8. e2579. doi:10.1002/ETEP.2579.
6. Flores W.C., Mombell E.E., Jardini J.A. Expert system for the assessment of power transformer insulation condition based on type 2 fuzzy logic systems // Expert Systems with Applications. 2011. Vol. 38. Iss. 7. Pp. 8119-8127. doi:10.1016/j.eswa.2010.12.153.
7. Fuzzy neural networks' application for substation integral state assessment / A.I. Khalyasmaa, S.A. Dmitriev, S.E. Kokin, S.A. Eroshenko // WIT Transactions on Ecology and the Environment. 2014. Vol. 190. Pp. 599-605. doi: 10.2495/EQ140581.
8. UV Spectrophotometer Based AI Techniques for Remnant Life Estimation of Power Transformers/ S. Ram, A. Chandel, G. Singh, M. Mondal // IOSR Journal of Electrical and Electronics Engineering (IOSR-JEEE). 2012. Vol. 3. Pp. 46-55. doi:10.9790/1676-0334655.
9. Khal’yasmaa A.I., Dmitriev S.A., Kokin S.E. An automated system for taking decisions to assess the actual state of electrical equipment // Power technology and Engneering. 2016. Vol. 49. Pp. 389-392. doi:10.1007/S10749-016-0634-6.
10. Khalyasmaa A.I., Dmitriev S.A. Power equipment technical state assessment principles // Applied Mechanics and Materials. 2014. Vol. 492. Pp. 531-535. doi:10.4028/www.scientific.net/AMM.492.531.
11. Development of 110-220 kV power transformer model for equipment functional state assessment system / A.I. Khalyasmaa, S.A. Dmitriev, S.E. Kokin, D.A. Glushkov, P. Kuzin // Advanced Materials Research. 2014. Vol. 960-961. Pp. 1347-1351. doi:10.4028/www.scientific.net/AMR.960-961.1347.
12. A decision support system for planning and operation of maintenance and customer services in electric power distribution systems/ C.H. Barriquello, V.J. Garcia, M. Schmitz, D. Bernardon, J.S. Fonini // System Reliability (London: IntechOpen). 2017. Pp. 355-370. doi:10.5772/intechopen.69721.
13. Jones L.E. Strategies and decision support systems for integrative variable energy resources in control centers for reliable grid operations. Washington DC: Alstom Grid, 2012. 222 p.
14. A decision support system for electricity distribution network refurbishment projects / B. Ramsay, A. McPherson, R. Eastwood, C. Ozveren, S. Glare, J. Oatley // Electric Power Systems Research. 1997. Vol. 40. Pp. 27-35. doi:10.1016/S0378-7796(96)01129-7.
15. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: монография. Тюмень: Изд-во Тюменского государственного университета, 2000. 352 с.
16. Семенова Н.Г., Чернова, А.Д. Выбор предпочтительного решения по развитию электрических сетей на основе нейросетевых технологий // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Энергетика». 2018. Т. 18, № 3. С. 38-45. doi: 10.14529/power180305.
17. Приказ Министерства энергетики РФ от 26 июля 2017 г. № 676 «Об утверждении методики оценки технического состояния основного технологического оборудования и линий электропередачи электрических станций и электрических сетей». URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/71679722/ (дата обращения 12.04.2021)
18. Постановление Правительства РФ от 19.12.2016 №1401 «О комплексном определении показателей технико-экономического состояния объектов электроэнергетики, в том числе показателей физического износа и энергетической эффективности объектов электросетевого хозяйства, и об осуществлении мониторинга таких показателей». URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_209223/ (дата обращения 12.04.2021)
19. Свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ № 2017611536. Программа расчета критериев оценки альтернатив развития систем электроснабжения / Чернова А.Д.; правообладатель ФГБОУ ВО «Оренбург. гос. ун-т»; заявл. 22.02.2017, опубл. 10.04.2017.