Аннотация
В статье рассмотрен один из возможных вариантов расширения имеющейся системы прогнозирования гололедообразования на проводах ЛЭП с использованием нечётких идентификаторов. Этот вариант подразумевает использование второстепенных параметров, влияющих на процесс ледообразования, таких как атмосферное давление на уровне станции, дефицит насыщения, облачность, погода в срок наблюдения, геофизические параметры местности. В статье описана настройка нечеткого идентификатора, входными переменными которого являются атмосферное давление на уровне станции и дефицит насыщения. Показано распределение функций принадлежности входных и выходных переменных этого нечёткого идентификатора. Приведена база правил этого нечёткого идентификатора. Показано влияние весового коэффициента на возмущающее воздействие на выходную переменную этого идентификатора, а также сделан выбор весового коэффициента для него. Проведено моделирование выходной переменной (диаметр отложения) при подстановке на входы модели статистических данных для станции Братолюбовка Ромненского района, Зея Зейского района Амурской области, Большой Шантар Тугуро-Чумиканского района, Николаевск Николаевского района, Елабуга Хабаровского района Хабаровского края. Найдено среднее отклонение смоделированной величины от статистической по всем вышеперечисленным станциям. Сделан вывод о том, что на данных метеостанциях дополнительное влияние на процесс гололедообразования оказывают ещё не рассмотренные второстепенные параметры. Показано, что введение в систему прогнозирования гололёдообразования дополнительных нечетких идентификаторов позволяет учесть дополнительные параметры, влияющие на процесс гололёдообразования. В качестве входных данных этих идентификаторов целесообразно будет рассмотреть расстояние от ЛЭП до лесополосы, высоту над уровнем моря, «облачность» и «осадки», в качестве же выходных данных этих идентификаторов рассмотрим скорость ветра. В заключении статьи приведена результирующая система прогнозирования гололёдообразования.
Ключевые слова
моделирование, прогнозирование, гололёдообразование, ЛЭП, нечёткий идентификатор, нечёткая логика, функции принадлежности, метеостанции, статистические данные, интеллектуальная система
1. Popova V.S., Solovyev V.A. Opportunity Analysis of Mathematic Description for Ice-Accretion // International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon). IEEE, 2020. doi: 10.1109/FarEastCon50210.2020.9271254
2. Popova V.S., Solovyev V.A. Synthesis of an ETL Icing Forecasting System // SMART Automatics and Energy. Smart Innovation, Systems and Technologies. 2022. Vol. 272. Pp. 723-735. doi: 10.1007/978-981-16-8759-4_75
3. Popova V.S., Solovyev V.A. Applying Computational Algorithms to Determine the Probabilistic Range of Fuzzy Identifier Membership Functions for the Ice Prediction Module// International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon). IEEE, 2020. doi: 10.1109/FarEastCon50210.2020.9271189
4. Бучинский В.Е. Гололед и борьба с ним. Л.: Гидрометеоиздат, 1960. 192 с.
5. Кудинов Ю.И. Нечёткие системы управления // Техническая кибернетика. 1990. № 5. С. 196-201.
6. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечёткой логикой. М.: Наука, 1990. 272 с.
7. Килин П.М., Чекмарева Н.И. Статистические методы обработки данных. Тюмень: ТюмГНГУ, 2013. 128 с.
8. Зубова Н.В., Рудых В.Д. Поиск оптимальных функций принадлежности нечетких множеств для оптимизации систем управления ветроэнергетической установкой // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2018. №95. С. 51-55. doi: 10.24411/0131-5226-2018-10031
9. Боронихина Е.А. «Муравьиный» алгоритм для решения задачи коммивояжера // Математическое и программное обеспечение информационных, технических и экономических систем: материалы II Всероссийской молодежной научной конференции с международным участием. Томск, 2014
Попова В.С., Соловьев В.А. Разработка модели системы прогнозирования гололёдообразования // Электротехнические системы и комплексы. 2023. № 1(58). С. 4-9. https://doi.org/10.18503/2311-8318-2023-1(58)-4-9