Исследование методов трансформации, анализа и прогнозирования технологической информации, собираемой информационными системами тепловых электрических станций тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Соломаха, Илья Викторович

• Соломаха, Илья Викторович
• кандидат технических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат технических наук Соломаха, Илья Викторович

Принятые сокращения.

Введение.

Глава 1. Анализ проблемной ситуации, постановка задачи исследования.

1.1 Современное состояние автоматизации управления технологическими процессами в энергетике.

1.2 Методы обработки и анализа ТП ТЭС.

1.3 Описание источника и анализ структуры технологической информации.

1.4 Постановка задач исследования.

Глава 2. Анализ технологической информации о работе энергоблоков СГРЭС-1.

2.1 Описание технологических данных.

2.2 Критерии оценки информативности данных.

2.3 Выделение укрупненных показателей, характеризующих режимы работы энергоблока.

2.4 Выделение латентных показателей энергоблока № 6.

2.5 Анализ состава факторов.

2.6 Анализ состава выделенных факторов с технологической точки зрения.

2.7 Исследование возможности описания связей между факторами в рамках нелинейных математических моделей.

2.8 Компьютерная программа для построения линейных и нелинейных многомерных моделей ТП.

2.8.1 Математические методы, используемые для построения математических моделей и оценки их достоверности.

2.8.2 Описание компьютерной программы.

2.9 Выводы.

Глава 3. Анализ ТП ТЭС во временной области методом

Гусеница».

3.1 Спектральный анализ данных.

3.2 Метод «Гусеница» (Singular Spectrum Analysis - SSA).

3.3 Анализ результатов обработки временных рядов.

3.4 Анализ полученных результатов с технологической точки зрения.

3.5 Выводы.

Глава 4. Прогнозирование ТП ТЭС.

4.1 Прогнозирование методом АРПСС.

4.2 Прогнозирование методом экспоненциального сглаживания.

4.3 Алгоритм прогнозирования SSA.

4.4 О выборе начальной точки построения прогноза S.

4.5 О выборе набора / собственных троек и влиянии длины временного ряда на устойчивость состава ГК.

4.6 О выборе длины интервала прогнозирования М.

4.7 Влияние ГК с максимальной дисперсий на качество прогноза.

4.8 О выборе длины окна!,.

4.9 Прогнозирование временных рядов ТП.

4.10 Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование методов трансформации, анализа и прогнозирования технологической информации, собираемой информационными системами тепловых электрических станций»

Актуальность темы

Теория управления, а также практический опыт организации функционирования крупных промышленных предприятий показывают, что с возрастанием их масштабов существенно возрастает роль и значение информационных и информационно-управляющих систем, основной задачей которых является обеспечение учета и управления как предприятием в целом, так и отдельными техническими объектами, эксплуатирующимися на данных предприятиях. Необходимыми условиями решения рассматриваемой задачи являются сбор, обработка и представление информации о фактических показателях производственной и финансовой деятельности предприятия.

Таким образом, осуществление функций оперативного контроля над производственной деятельностью, анализа текущей производственной ситуации, принятия управленческих решений в конечном итоге сводится к работе с информацией. И от того, насколько эта информация своевременна, достоверна и полна, зависит конечный успех деятельности всего предприятия. Таким образом, информация превратилась сегодня в ключевой ресурс повышения эффективности деятельности предприятия. При этом инвестиции в системы сбора и обработки информации не только приносят прибыль, но и напрямую способствуют увеличению капитализации самих предприятий.

Для анализа собираемой информации используются ЕКР-системы, МЕБ-системы, а также другие информационные системы (ИС).

Необходимо отметить, что в то время как создание ИС не составляет сегодня принципиальных сложностей, так как на рынке представлены информационные датчики, контроллеры, стандартные программные средства для разработки систем сбора информации, например ЗСАОА системы, уровень используемых методов анализа собранных данных и форм представления полученных результатов, как показывает анализ опыта эксплуатации подобных систем в различных отраслях промышленности, оказывается существенно ниже уровня технических средств разработки ИС. Как следствие, КПД использования собираемой информации оказывается значительно ниже, чем ожидается на этапе разработки проекта системы. Во многом это обусловлено изначальной установкой заказчика системы на сбор максимально возможного количество информации, которая на этапе эксплуатации оборачивается закономерным вопросом: «Что делать с собираемой информацией, объем которой непрерывно увеличивается, и как ее использовать?» Возможный выход из данной ситуации состоит в оснащении информационных систем соответствующим инструментарием анализа и интерпретации данных, для обоснования выбора которого необходимы целенаправленные системные исследования особенностей собираемой информации.

Отмеченные выше проблемы в полной мере относятся и к предприятиям электроэнергетической отрасли, в которой в настоящее время активно внедряются различные ИС, использование которых, как ожидается, позволит увеличить конкуренцию на рынке производства электроэнергии, обеспечить прозрачность и оптимальность принимаемых решений, влияющих на доходы и расходы участников рынка, а также снизить затраты, связанные с незапланированным выходом из строя оборудования электростанций.

В этих условиях весьма актуальными оказываются проблемы трансформации, анализа, визуализации, интерпретации и прогнозирования технологической информации (ТИ), собираемой ИС электроэнергетической отрасли -множества значений большого числа (от нескольких десятков до нескольких тысяч) технологических показателей (ТП), измеряемых в заданные моменты времени. Их сложность во многом обусловлена необходимостью обработки больших объемов ТИ, необходимостью использования для представления и анализа ТИ пространств большой размерности, а также неоднородностью ТИ, обусловленной одновременным использованием при регистрации информации нескольких временных масштабов (данные, измеряемые в реальном времени, данные усредненные на некотором временном интервале и т.д.).

Для решения перечисленных выше проблем необходим анализ особенностей ТИ, выбор с учетом особенностей ТИ методов обработки, позволяющих строить математические модели, описывающие взаимосвязи между ТП, проводить анализ временных рядов ТП, а также выполнять их прогнозирование.

Перечисленные выше обстоятельства определяют актуальность темы исследования.

Цель диссертационного исследования

Цель работы — совершенствование методов трансформации, анализа и прогнозирования ТИ, собираемой ИС ТЭС, на основе компьютерных методов обработки информации.

Задачи исследования

1. Анализ современного состояния систем сбора и методов анализа ТИ, используемых в электроэнергетической отрасли.

2. Анализ особенностей базы данных ТП Сургутской ГРЭС-1 в период с 2000 по 2007 гг.

3. Исследование метода уменьшения размерности пространства ТИ и математических моделей, описывающих взаимосвязи между ТП, в пространстве меньшей размерности.

4. Исследование методов анализа и прогнозирования временных рядов, содержащих значения ТП ТЭС.

Положения, выносимые на защиту

1. Результаты анализа базы данных ТП Сургутской ГРЭС-1, собранных в период с 2000 по 2007 гг., которые позволили обосновать выбор массива ТП ТЭС, использованного в дальнейших исследованиях.

2. Результаты факторного анализа ТП, подтверждающие возможность редукции 46-мерного пространства ТП к 4-мерному факторному пространству.

3. Результаты сравнительного анализа качества линейных и нелинейных математических моделей, построенных на основе метода группового учета аргумента (МГУА), свидетельствующие о более высоком качестве аппроксимации изучаемых зависимостей последними моделями, и, следовательно, целесообразности их использования при анализе связей между факторами.

4. Результаты исследования методов анализа и прогнозирования временных рядов, содержащих значения ТП, которые подтверждают целесообразность использования в рассматриваемой задаче метода SSA (Singular Spectrum Analysis).

5. Алгоритмы, позволяющие автоматизировать выбор внутренних параметров метода SSA в задаче прогнозирования временных рядов, содержащих значения ТП ТЭС, без дополнительных исследований структуры прогнозируемого временного ряда.

Научная новизна

1. На основе анализа ТП ТЭС выявлена возможность редукции 46-мерного признакового пространства ТП в 4-мерное факторное пространство, а также проведен сравнительный анализ качества линейных и нелинейных математических моделей, построенных на основе МГУА, для описания связей между ТП в пространстве меньшей размерности.

2. Обоснована целесообразность использования метода SSA для анализа временных рядов, содержащих среднемесячные значения ТП, который, в отличие от классических методов спектрального оценивания показывает лучший результат на нестационарных временных рядах малой длительности.

3. Обоснована целесообразность использования для прогнозирования временных рядов, содержащих значения ТП ТЭС, метода SSA, который в отличие от методов авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего (АРПСС) и экспоненциального сглаживания более точно учитывает локальные особенности изучаемых временных рядов.

4. Разработаны алгоритмы, позволяющие автоматизировать процедуру выбора параметров в задаче прогнозирования методом SSA временных рядов, содержащих значения ТП ТЭС без дополнительных исследований структуры прогнозируемого временного ряда.

Практическая ценность работы

1. Создана компьютерная программа, в которой реализовано построение линейных и нелинейных математических моделей, построенных на основе МГУА, оценка доверительных интервалов, коэффициентов регрессии и анализ статистических свойств остатков математических моделей.

2. Создана компьютерная программа для прогнозирования, с помощью метода SSA, временных рядов ТП, в которой используются алгоритмы автоматизированного выбора параметров метода прогнозирования.

Достоверность результатов работы подтверждается использованием математического аппарата, соответствующего решаемой задаче (факторный анализ, метод SSA), результатами анализа ТП, имеющими однозначную трактовку с технологической точки зрения, а также соответствием прогнозируемых и реальных значений ТП, собираемыми на Сургутской ГРЭС-1.

Внедрение результатов диссертационного исследования

Результаты диссертационного исследования используются на Сургутской ГРЭС-1 и Новосвердловской ТЭЦ при анализе среднемесячных ТП, а также в учебных курсах «Моделирование», «Методы и алгоритмы обработки сигналов в информационных системах», изучаемых бакалаврами и магистрами, обучающимися по направлению «Информатика и вычислительная техника».

Результаты диссертационного исследования были включены в инновационный проект, представленный на конкурсе, проводимом в 2008 году Фондом содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере. По результатам конкурса представленный проект стал победителем программы «Участник Молодежного Научно-Инновационного Конкурса» («УМНИК»).

Апробация работы

Материалы работы докладывались и обсуждались на следующих семинарах и научных конференциях:

1. Одиннадцатой Всероссийской студенческой научно-технической Интернет-конференции «Информатика и управление в технических системах», Екатеринбург, 09 января 2008 г.;

2. Международной научно-практической конференции «СВЯЗЬ-ПРОМЭКСПО 2008», Екатеринбург, 06-08 мая 2008 г.;

3. Седьмой Российской конференции с международным участием «Новые информационные технологии в исследовании сложных структур», Томск, 0205 сентября 2008 г.;

4. Международной научно-практической конференции «СВЯЗЬ-ПРОМЭКСПО 2009», Екатеринбург, 17-19 марта 2009 г.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 6 работ, в том числе две работы в изданиях, включенных в «Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертации на соискание ученой степени доктора и кандидата наук».

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, основных выводов и 4 приложений; содержит 207 страниц машинописного текста, 70 таблиц, 131 рисунков, библиографический список из 136 наименований.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Соломаха, Илья Викторович

4.10. Выводы

1. Проведен анализ возможности прогнозирования временных рядов ТП ТЭС с помощью методов АРПСС и экспоненциального сглаживания. Результаты показывают, что прогнозные значения, полученные с помощью этих методов, не учитывают локальные особенности временных рядов ТП.

2. Изучены особенности прогнозирования временных рядов с помощью метода 88А:

- При различных длинах окна (X) результаты прогноза могут существенно различаться;

- Состав ГК оказывается зависимым от длины временного ряда, поэтому представляется целесообразным использовать для прогнозирования все ГК;

- В качестве длительности интервала прогноза следует выбирать максимальную длину, на которой состав ГК опорного временного ряда совпадет с составом ГК временного ряда тЧ*) — Г /■ НпР) Лпр).

1 ~ J J Л" -М >""»./* '

- При прогнозировании, с увеличением числа прогнозных значений, влияние ГК с наибольшей дисперсией возрастает и определяет форму временного ряда.

3. Показано, что метод 88А позволяет более точно учесть локальные особенности временных рядов ТП при прогнозировании на одно значение;

4. Разработана программа, позволяющая автоматизировать процедуру прогнозирования ТП методом 8 8А.

Заключение

1. Проведен анализ современного состояния ИС, осуществляющих сбор и обработку ТП ТЭС. Его результаты показали, что в современных условиях задача построения подобных систем не вызывает принципиальных трудностей, в тоже время подходы и методы, применяемые при решении задач обработки собираемой ТИ, визуализации и интерпретации результатов, а также задачи прогнозирования значений ТП, не соответствуют современному состоянию методов обработки информации.

2. Проведен анализ базы данных, содержащей значения ТП Сургутской ГРЭС-1, и обоснован выбор массива ТП, использованного в дальнейших исследованиях.

3. Выполнен факторный анализ выбранного массива ТП, результаты которого показывают возможность редукции 46-мерного признакового пространства в 4-мерное факторное пространство, в котором для описания взаимосвязей между ТП целесообразно использовать нелинейные математические моделей, построенные на основе МГУА.

4. На основе анализа экспериментальных данных обоснована целесообразность использования для анализа временных рядов, содержащих значения ТП, метода 8 8А, который в отличие от классических методов спектрального оценивания показывает лучший результат на нестационарных временных рядах малой длительности. При этом результаты анализа ТП методом 8 8А, в отличие от классических методов спектрального оценивания, имеют однозначную трактовку и не противоречат экспертным представлениям о механизмах работы ТЭС.

5. На основе анализа экспериментальных данных обоснована целесообразность использования для прогнозирования временных рядов, содержащих значения ТП ТЭС, метода 88А, который в отличие от методов АРПСС и экспоненциального сглаживания позволяет более точно учесть локальные особенности изучаемых временных рядов.

6. Усовершенствован метод 88А за счет разработки алгоритма автоматизированного выбора внутренних параметров метода, при прогнозировании прогнозирования временных рядов, содержащих значения ТП.

7. Созданы следующие компьютерные программы:

- Программа для построения линейных и нелинейных математических моделей, описывающих связи между ТП в 4-х мерном факторном пространстве, анализа статистических свойств остатков математических моделей, оценки доверительных интервалов, коэффициентов регрессии и анализа статистических свойств остатков.

- Программа для прогнозирования временных рядов ТП, реализующая усовершенствованный метод 8 8А.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Соломаха, Илья Викторович, 2010 год

1. Плетнев Г.П. Автоматическое управление и защита теплоэнергетических установок электростанций Текст. / Г.П. Плетнев. М. : Энергоатомиздат, 1986. - 344 с.

2. Дуэль М.А. Автоматизированные системы управления энергоблоками с использованием средств вычислительной техники Текст. / М.А. Дуэль. -М. : Энергоатомиздат, 1983. -208 с.

3. Стефани Е.П. Основы построения АСУ ТП Текст. / Е.П. Стефани. М. : Энергия, 1982.-240 с.

4. Правила технической эксплуатации электрических станций и сетей РФ Текст. / Минэнерго России. М. : СПО ОР ГРЭС, 2003. № 229.

5. Ицкович Э.Л. Как выбирать контроллерные средства Электронный ресурс. Режим доступа: archiv.expert.ru

6. Корпорация Honeywell International Электронный ресурс. Режим доступа: http://www51.honeywell.com/ru

7. Invensys Process Systems Электронный ресурс. Режим доступа: http://ips.invensys.com/EN/PRODUCTS/Pages/default.aspx

8. Компания Yokogawa Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.yokogawa.ru/

9. Балакирев B.C. Технические средства автоматизации химических производств Текст. : справ, изд. / B.C. Балакирев, JI.A. Барский, A.B. Бугров. М. : Химия, 1991.-272 с.

10. ООО «Научно-производственный комплекс «ЭЛАРА» имени Г. А. Ильенко» Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.elara.ru/

11. ЗАО «НВТ-Автоматика» Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.nvt.msk.ru/

12. Научно-производственная фирма «КРУГ» Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.krug2000.ru/

13. ЗАО «ПИК Зебра» Электронный ресурс. Режим доступа: http ://pikzebra.ru/

14. ОАО «Электромеханика» Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.elmeh.ru/

15. НПО «Техноконт» Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.technocont.ru/

16. Компания «ДЭП» Электронный ресурс. Режим доступа: http ://www.dep .ru/

17. Родионов В.Д. Технические средства АСУ ТП Текст. / В.Д. Родионов под ред. В.Б. Яковлева. М. : Высшая школа, 1989. - 263 с.

18. Ицкович Э.Л. Классификация микропроцессорных программно-технических комплексов Текст. / Э.Л. Ицкович // Промышленные АСУ и контроллеры. 1999. № 10.

19. Технические средства автоматизации. Программно-технические комплексы и контроллеры: учеб. пособие Текст. / И.А. Елизаров, И.А. Елизаров [и др.]. М. : Машиностроение, 2004. - 180 с.

20. Ицкович Э.Л. Особенности микропроцессорных программно-технических комплексов разных фирм и их выбор для конкретных объектов Текст. / Э.Л. Ицкович // Приборы и системы управления. 1997. № 8.С. 1-5.

21. Общие технические требования к программно-техническим комплексам для АСУ ТП тепловых электростанций Текст. : РД 153-34.1-35.1272002. М. : СПО ОРГРЭС, 2002.

22. Типовые технические требования к средствам автоматизации контроля и учета электроэнергии и мощности для АСКУЭ энергосистем Текст. : утв. РАО «ЕЭС России» 10.11.94 г.

23. Куцевич Н. SCADA-системы, или муки выбора Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.mka.ru

24. Ицкович Э.Л. Выбор пакета визуализации измерительной информации (SCADA-программы) для конкретной системы автоматизации производства Текст. / Э.Л. Ицкович // Приборы и системы управления. 1996. № 10. С. 20-23.

25. Кузнецов А. SCADA-системы: программистом можешь ты не быть Текст. / А. Кузнецов // Современные технологии автоматизации. 1996. № 1. С. 32-35.

26. Соболев О.С. Системы визуализации в сравнении Текст. / О.С. Соболев // Приборы и системы управления. 1996. № 10. С. 56-59.

27. Калядин А.Ю. SCADA-системы для энергетиков Текст. / А.Ю. Калядин // Энергетик. 2000. № 9.

28. Теркель Д. OLE for Process Control свобода выбора Текст. / Д. Теркель // Современные технологии автоматизации. 1999. № 3. С. 28-32.

29. Качан А.Д. Режимы работы и эксплуатации тепловых электрических станций Текст. : учеб. пособие для спец. «Тепловые электрич. Станции» / А.Д. Качан. Минск : Выш. школа, 1978.-288 с.

30. TAD VISER центр выбора технологий и поставщиков Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.tadviser.ru/articles/46557/

31. О'Лири Д. ERP системы. Современное планирование и управление ресурсами предприятия. Выбор, внедрение, эксплуатация Текст. / Д. О'Лири. М. : Вершина, 2004. - 272 с.

32. Качинская Т. SAP ERP. Построение эффективной системы управления Текст. / Т. Качинская. М. : Альпина Бизнес Букс, 2008. - 346 с.

33. Технико-экономические показатели Текст. : Большая советская энциклопедия. 3-е изд. М., 1976. - Т. 25. - С. 526

34. Промышленные тепловые электростанции Текст. / под общ. ред. Е.Я. Соколова. -М. : Энергия, 1979: 374 с.

35. Типовой алгоритм расчета технико-экономических показателей конденсационных энергоблоков мощностью 300, 500, 800 и 1200 МВт Текст. :РД 34.09.454-1991.-М. : СПО ОРГРЭС, 1991.(4. 1,4. 2)36.