Александр Хренников - Использование элементов искусственного интеллекта - компьютерная поддержка оперативных решений в интеллектуальных электрических сетях

Сложный случай рассмотрен в главе 4 – для распознавания ситуации дальнего резервирования потребуется более двух уровней графа рассуждений, общее количество графов больше одного (если считать операции со ступенями защит отдельным графом). Для решения таких задач использовать интеллектуальные методы целесообразно.

1.5.ПРИМЕРЫ РЕАЛИЗАЦИИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ

Рассмотрим некоторые примеры реализации интеллектуальных систем, при разработке которых использовались изложенные выше методы.

1.Экспертная система ЭСОРЗ для оперативной режимной проработки ремонтных заявок на оборудование энергосистем [3.4].Разработана ВНИИЭ с участием ЦДУ ЕЭС, внедрена в службе режимов ЦДУ. Просматривая нерассмотренные заявки, система выявляет множество ограничений, которые должны быть наложены на режим, причем выявляются ограничения, налагаемые как на время заявки, так и на время возможных коротких замыканий при коммутации выключателей. Определяются возможные противоречия с ранее разрешенными заявками. Результат – рекомендуемые решения по заявкам с множеством необходимых для разрешения заявки ограничений.

Реализация ЭСОРЗ потребовала сложных и разветвленных моделей рассуждений: рассуждения относительно заявок, относительно режимных ограничений, топологического анализа электрических схем для определения оборудования, отключаемого при коротких замыканиях.

Метод разработки ЭСОРЗ предполагал использование эксперта-посредника (вариант В). Этот вариант разработки оправдал себя: чрезвычайно загруженный текущей работой эксперт-технолог (оперативный работник службы электрических режимов) за минимальное время консультировал посредника, который затем уже за достаточно длительное время растолковывал инженеру по знаниям технологические сложности задачи.

2.Экспертая система ЭСПЛАН [9] для оперативного планирования ремонтов оборудования. Основное отличие от ЭСОРЗ – автоматическое перемещение плановых сроков ремонтов оборудования, так, чтобы при наложении ремонтов во времени не возникали противоречия. Таким образом, в этой системе время становится «активным участником» рассуждения.

3. Экспертная система ЛОК [5.6]для планирования поиска повреждений в распределительных электрических сетях, включая определение оптимальных траекторий движения ремонтных бригад. Сложность системы рассуждений для этой системы определяется необходимостью проводить не только топологический анализ электрических схем, но и выполнять геоинформационный анализ для траекторий.

4. Тренажер ТРАНС для анализа нештатных ситуаций в электрических сетях [7,8].Эта система должна не только анализировать электрические схемы, но проводить достаточно сложные рассуждения относительно устройств релейной защиты и автоматики. Реализация в системе тренажерных функций требует отдельных рассуждений (см. главу 4).

Рис.1.Типы взаимодействий разработчиков.

1.6.ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА МИМИР

Приведем определения из Википедии:

Интеллектуальная информационная система( ИИС) – комплекс программных, лингвистических и логико-математических средств для реализации основной задачи – осуществления поддержки деятельности человека и поиска информации.

Экспе́ртная систе́ма(ЭС, англ. expert system ) – компьютерная система, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации.

Рис. 2 Структура экспертной системы.

На рис. 2. показана самая общая структура экспертной системы.

База данных может быть представлена как:

– база знаний,

–хранилище данных.

Разработанная в Научно-исследовательском институте электроэнергетики интеллектуальная система МИМИР (Малая Информационная Модель Интеллектуальных Решений) [3] использует для построения Базы знаний формализм семантических сетей (система МИМИРявляется оригинальной и не имеет зарубежных аналогов). Семантическая (смысловая) сеть – это граф, вершинами которого являются понятия из предметной области той или иной технологической системы, а дугами – связи между понятиями.