RUS | UKR | ENG || ДонНТУ > Портал магистров ДонНТУ
Магистр ДонНТУ Шатковский Сергей Валерьевич

Шатковский Сергей Валерьевич

Электротехнический факультет

Кафедра электрических систем

Специальность «Электрические системы и сети»

Тема выпускной работы: «Экспертная система диагностирования блоков тепловых электрических станций»

Научный руководитель: Заболотный Иван Петрович

Научный консультант: Гришанов Сергей Александрович


Об авторе | Библиотека | Ссылки | Отчет о поиске | | Индивидуальный раздел

Реферат по теме выпускной работы


Введение

Современные энергетические объекты – достаточно сложные и дорогие комплексы. Повышение эксплуатационной надежности таких комплексов неразрывно связано с разработкой современных средств и систем технического диагностирования [1–2].

Анализ современного состояния диагностического обеспечения в электроэнергетике Украины позволяет отметить ряд проблем, сдерживающих его развитие. Эти проблемы связаны как с методологическим и аппаратным обеспечением, так и алгоритмически-программным обеспечением. Так документами по эксплуатации оборудования регламентирован ряд мер для определения его технического состояния. Однако в большинстве случаев они не разрабатывались как единая система с четкими взаимозависимыми отдельным операциям, направленными на формирование диагностических выводов и решений.

Даже электроэнергетическое оборудование, которое снову вводится в эксплуатацию, недостаточно оснащается средствами технического контроля. Существующие же средства не являются в строгом смысле системами диагностики, поскольку их основная функция заключается в измерении, первичной обработке и отображении отдельных параметров. Диагностический вывод дается персоналом.

В существующей схеме обработки информации отсутствует возможность всестороннего количественного анализа причин снижения надежности с одной стороны, и оценки влияния различных факторов на ее повышение – с другой [3–11].

Наиболее важным результатом применения экспертных систем на электростанциях является возможность сокращения затрат на производство электроэнергии. С этой целью и разрабатывались первые экспертные системы для энергетики, что стало возможным после создания информационных технологий.

В последние годы все четче проявляются основные различия между системами контроля и управления сложного энергетического оборудования и системами их диагностики.

Опыт применения экспертных систем показал, что наибольшую эффективность они могут принести в тех случаях, когда ими используется оперативная информация в процессе работы оборудования и когда они интегрированны в автоматизированную систему управления ТЭС [12].

Цель и задачи работы

Целью работы является совершенствование инструментальной оболочки и баз знаний экспертной системы диагностики состояния электрооборудования блоков ТЭС в виде комплекса программ и создание прикладных экспертных систем.

Актуальность и научная новизна

Экспертные системы диагностики различного оборудования достаточно широко распространены в разных сферах деятельности, в том числе и в электротехнике.

Основное количество таких систем проводит обычный мониторинг, а другие могут выдать информацию не только о контролируемых объектах, но и констатируют то или иное повреждение.

Новизна экспертной системы турбогенератора, которую мы разрабатываем и совершенствуем, в том, что кроме перечисленных выше особенностей она имеет еще одно существенное преимущество, которое состоит в выдаче пользователю не только результатов мониторинга и факта неисправности или ненормальности режима работы, а еще и вариантов решения проблемной ситуации. Это дает диспетчеру электростанции дополнительную поддержку в принятии решений по выполнению оперативных действий.

Также эта экспертная система может работать в режиме симулятора, что очень важно, так как ее можно использовать для тренировок персонала, для чего в базу данных экспертной системы заносятся различные ситуации, которые затем моделируются.

Обзор разрабоок по данной теме

Разработки по данной теме ведутся на кафедре ЕСИС ДонНТУ. Также на кафедре выполнена магистерская работа Пушного В.И. «Моделирование экспертных систем диагностики и управления режимами работы электрических систем», в которой представлены алгоритмы разбора ситуаций и механизм структуризации базы знаний.

Разработка экспертных систем для энергетики активно ведется как в Украине так и за рубежом. В США и ЕС такие системы уже давно работают на энергетических предприятиях, но получить информацию по ним в данный момент достаточно сложно. Это связано с тем, что разработчики не дают информации по принципам построения своих экспертных систем, что в свою очередь не дает в полной мере оценить их достоинства и недостатки.

Обзор работы экспертной системы

Структурная схема экспертной системы

На рисунке 1 приведена общая структура экспертной системы оценки состояния турбогенератора. Разработанная система соответствует требованиям, которые предлагаются к архитектуре экспертных систем.

Пользователь взаимодействует с экспертной системой через интерфейс пользователя. Этот интерфейс представляет собой систему меню, кнопок управления и графических изображений. Правила работы с интерфейсом соответствуют приемам работы в операционной системе Windows.

Блок, определяющий повреждения, состоит из двух частей: планировщика заданий и логического вывода решения (принятие решения). С помощью планировщика задач осуществляется обоснование стратегии решения задачи. Выбор стратегии принятия решения осуществляется на основе анализа описаний связей ситуаций, описывающих причинно–следственные зависимости.

Блок отображения необходим для вывода результатов решения на экран дисплея. Для лучшего восприятия результатов используются структурные схемы, отражающие конструкцию объекта и вспомогательных систем (графическое представление информации).


Общая структура экспертной системы оценки состояния оборудования

Рисунок 1 – Общая структура экспертной системы оценки состояния оборудования


Согласно рис. 1 следует, что экспертная система позволяет не только получить решение на основе сравнения фактов и правил базы знаний, не только отобразить решение, но и дать объяснения, почему принято такое решение.

Информационная модель экспертной системы представляет собой базу фактов, данных, знаний.

База данных является частью базы данных автоматизированной системы управления локальными объектами электроэнергетической системы. В базе данных реализована реляционная модель данных. База данных экспертной системы содержит ту информацию об объекте и его вспомогательным системам, которая необходима в процессе принятия решения при анализе ненормальной ситуации. К такой информации относятся нормативные данные по эксплуатации объекта – предельные значения.

Источниками информации для базы фактов является система сбора информации от установленных датчиков или результатов испытаний оборудования.

База знаний делится на два уровня. Нижний уровень представляет собой наборы правил, а верхний уровень – описание причинно–следственных ситуаций.

Эти описания являются логичной схемой протекания определенных нарушений работы объекта и систем, обеспечивающих его работу. Взаимодействие персонала с информационной моделью осуществляется через соответствующие интерфейсы.

Ведение базы знаний связано с использованием таблиц решений, идентификаторов, описывающих датчики, табло, реле–указателей и свойств объектов и систем. Поддержка целостности базы знаний, повышение эффективности управления базой, снижение вероятности внесения ошибки персоналом являются необходимыми требованиями к работе интерфейса.

ЭС диагностики состояния генератора может работать как узел локальной вычислительной сети, так и в составе автоматизированного рабочего места (АРМ) начальника смены электростанции. ЭС может функционировать в двух режимах: автоматическом режиме и режиме «оперативного контроля».

В автоматическом режиме ПЭВМ постоянно включена с целью контроля генерации электроэнергии. В этом режиме программное обеспечение управляет процессом передачи данных от системы сбора информации, контролирует исправность каналов измерения, выявляет отклонения контролируемых параметров за предельные значения, выполняет поиск причин аварийных отклонений, сравнивая текущую информацию по правилам, заключенным в БЗ, формирует рекомендации персоналу. ЭС использует информацию от 60 датчиков, установленных в разных узлах турбогенератора.

Могут использоваться два вида экрана дисплея в зависимости от используемой системы сбора информации (рис. 2,3).

При превышении параметром значения уставки на экране дисплея изображение датчика меняет цвет и запускается ЭС для анализа ситуации.

Если не обеспечен режим автоматического ввода информации в ПЭВМ, то оперативный персонал может выбрать из меню задач экспертной системы нужное меню и ввести соответствующую информацию.

В режиме «оперативного контроля» обеспечивается выполнение следующих функций: контроль текущего состояния генератора и систем, обеспечивающих поиск причины отклонения параметров за предельные значения.

Запускается подпрограмма на выполнение оперативным персоналом. С помощью нагрузочной характеристики контролируется допустимость режима (рис. 3). На экране дисплея отображается диаграмма мощности по оценке точки режима со значениями параметров режима и меню для выбора подрежима работы ЭС.

Экран при работе ЭС в автоматическом режиме

Рисунок 2 – Экран при работе ЭС в автоматическом режиме (циклическая gif - анимация, 5 циклов, размер 108 кб)



ЕС позволяет определять причины, вызывающие изменение температуры активных частей генератора, давления водорода в корпусе генератора, напряжения на выводах генератора, тока статора и ротора, перепада давления «масло–водород» на уплотнениях генератора и т.д., и оценивать динамику изменения эксплуатационного состояния агрегата.

Програмное обеспечение, которое реализует эту функцию, использует методику и алгоритмы инструментария для создания экспертной системы диагностики состояния электрооборудования.

Экран при работе ЭС в режиме оперативного контроля

Рисунок 3 – Экран при работе ЭС в режиме оперативного контроля

Структура базы данных

Каждой таблице решений отвечает четыре файлы базы знаний (рис. 4).

Схема базы знаний экспертной системы

Рисунок 4 – Схема базы знаний экспертной системы



В таблицах 1 и 2 описаны структуры записи отношений БЗ, соответствующие таблицам решений.

Количество записей в файле «Условие» равно числу полей кодов условий, содержащие значения логических выражений условий, в файле «Правила – действия – условия».

Количество записей в файле «Действия» равно количеству записей в файле «Правила – действия – условия».



Таблица 1 – Структура записи отношений «Действия»

Пояснения для поля записи

Имя поля

Тип поля

Длина

Точность

Код действия

K_D

C

2

Признак действия

P_D

C

2

Причина действия

I_D

С

60


Таблица 2 – Структура записи отношений «Условия»

Пояснения для поля записи

Имя поля

Тип поля

Длина

Точность

Код условия

K_U

C

2

Логическое выражение(содержание условия)

S_U

C

65


Таблица 3 – Структура записи отношений «Правила – действия – условия»

Пояснения для поля записи

Имя поля

Тип поля

Длина

Точность

Код правила

Pr

C

2

Код условия 1

U1

C

2

Код условия 2

U2

C

2

............

Код условия n

Un

C

2


На рис. 5 показана связь отношений, которые отвечают таблице решений.


Схема связей отношений базы знаний

Рисунок 5 – Схема связей отношений базы знаний


Разработка базы знаний

На данный момент разработаны таблицы решений и файлы базы знаний для следующих ситуаций:

  1. Повышение температуры холодного водорода.
  2. Снижение температуры холодного водорода.
  3. Увеличение тока статора генератора.
  4. Увеличение тока ротора генератора.
  5. Снижение перепада давления на уплотнениях.
  6. Повышение перепада давления на уплотнениях.
  7. Снижение давления масла на входе в регулятор.
  8. Неисправность насосного агрегата.
  9. Отказ АВР.
  10. Повышение температуры активных частей генератора.
  11. Снижение давления водорода в корпусе генератора.
  12. Жидкость в корпусе генератора.
  13. Неисправность водородного охлаждения.
  14. Повышение напряжения на выводах генератора.
  15. Снижение напряжения на выводах генератора.
  16. Неисправность тиристорного возбудителя.
  17. Неисправность системы охлаждения тиристорного возбудителя.
  18. Повышение температуры воды охлаждающей тиристоры.
  19. Снижение частоты.
  20. Обесточение системы шин.
  21. Исчезновение напряжения на шинах собственных нужд 6кВ.
  22. Асинхронный режим генератора.

Выводы

Разрабатываемая экспертная система выдаёт верное разрешение ситуаций для которых разработаны таблицы решений. Это дает возможность сделать вывод о её эффективной работе.

Применение экспертных систем в энергетике – эффективное средство для уменьшения количества оперативных ошибок персонала. Это связано с некоторой эмоциональной разгрузкой и повышением уверенности в выполняемых действиях.

Полученные предварительные результаты исследований и разработок говорят о большой практической значимости таких систем, что без сомнения является существенным стимулом для дальнейшего совершенствования, расширения возможностей и повышения удобства пользования данным програмным продуктом.

Литература

  1. Стогний Б.С., Гуляев В.А., Кириленко А.В. и др. Интегрированные экспертные системы диагностирования в электроэнергетике – К.: Наук. думка, 1992. – 248с.
  2. Вазюлин М.В. Экспертные системы для анализа действий релейной защиты// Электричество.–1993.–№6.–С. 1–8.
  3. Кириленко А.В., Буткевич А.Ф., Павловский В.В. Экспертные процедуры диагностирования при оперативном управлении электрическими сетями в аварийных ситуациях//Техн. Электродинамика.1995.–№1.–С. 66–73.
  4. CORA: An Expert System for Verification Relay Protection System//Personal Communication with Westinghouse Electric Corporations Productivuty and Quality Center, 1985. – 66p.
  5. Fukui C., Kawakami J. An expert system for fault section estimation using information from protective relays and circuit breakers/ IEEE Trans. on Power Delivery, Vol.1 No.4, 1986.
  6. Fujiwara R., Sakaguchi T., Kohno Y., et al. An intelligent load flow engine for power system planing/ IEEE Trans. on Power Systems, Vol.1, No.3, 1986.
  7. Hotta K., Nomura H., Takemoto H. Implementation of a real–time expert system for a restoration guide in a dispatching center/ IEEE Trans. on Power Systems, Vol.5, No.3, 1990.
  8. Hsu Y., Ho K., Liang C. et al. Voltage control using a combined linear programming and rule–based approach/ IEEE Trans. on Power Systems, Vol.1, No.3, 1996.
  9. Kimura T., Nishimatsu S., Ueki Y., Fukuyama Y. Development of an expert system for estimating fault section in control center based on protective system simulation/ IEEE Trans. on Power Delivery, Vol.7 No.1, 1992.
  10. Knowledge–based systems in distributed control. /Zinser, Klaus ,Welsang, Claus//Mod. Power Syst. –1990,Suppl. – C. 63, 65, 67
  11. Ekspertni sustav za odretivanje rasporeda remonta agregata elektroenergetskog sustava. /Fustar, Stipe//Energija. –1991. – т. 40,N 2.–C. 65–75.
  12. Thompson N., Goffman M. Tu Electric experience with onlіne generator monitoring and diagnostics. – Proceeding of the American Power Conference, 1988, 50, 468–471.

При написании данного автореферата магистерская работа не завершена. Окончательный вариант работы можно получить у автора или научного руководителя после декабря 2010 года.


ДонНТУ > Портал магистров ДонНТУ || Об авторе | Библиотека | Ссылки | Отчет о поиске | | Индивидуальный раздел