Введение. Создание и развитие распределительных энергетических систем с требуемыми параметрами представляет собой важную научно-техническую задачу. В сфере высоковольтной энергетики ведутся активные теоретические и прикладные разработки. В последнее время в России формируются и развиваются территории опережающего развития. Это производственные кластеры, которые необходимо обеспечивать качественной инфраструктурой, в том числе энергетической. В большинстве случаев речь идет о небольших населенных пунктах, изначально отстающих в экономическом, социальном и инфраструктурном плане. Решению энергетических проблем в таких условиях должно способствовать использование универсальных моделей и алгоритмов, которые позволят, в частности, выявлять оптимальные параметры компонент энергетических процессов. Такие решения не представлены в литературе. Соответственно, нет и разработанных на их базе подсистем управления и оптимизации.

Следует отметить высокую стоимость современного энергетического оборудования. Его эффективность предполагает, что настройка обеспечивает оптимальные параметры работы компонент. При проектировании контрольно-измерительных компонент распределительных энергетических систем важно указать точки контроля и допуска относительно параметров качества соответствующих технологических операций [1]. При производстве следует определить технологические маршруты.

Рассмотрим подробнее последнюю ситуацию, то есть производство. Большое количество технологических операций может создавать сложности, связанные с контролем и управлением [2]. Поэтому при выпуске компонент энергетического оборудования важно указывать требования к подсистеме управления и оптимизации технологических процессов (ТП) производства. Такая подсистема задействуется при изготовлении опытных образцов. Еще один рекомендуемый подход — экспертиза энергетических модулей. Она позволяет определить адекватные выходные параметры. Важно также учитывать влияние внешних воздействий [3].

Для выбора алгоритмов следует опираться на методы математической статистики. Это позволяет контролировать и оптимизировать параметры качества процессов и задействовать соответствующие процедуры управления [4]. Следует отметить универсальность как преимущество алгоритмов. Благодаря ей в рамках системного подхода можно планировать и реализовать исследования в данном направлении [5]. Известно, что старт производства нового энергетического оборудования не всегда обеспечен требуемыми статистическими данными. В этом случае есть смысл применить адаптивные методы управления. Процедуры самооптимизации удобно использовать при изменении в требованиях к ТП, а также при варьировании внешних условий [6]. Цель представленной работы — создание подсистемы оптимизации при проектировании контрольно-измерительных компонент распределительных энергетических систем.

Материалы и методы. Используются методы создания автоматизированных систем проектирования, оптимизации, системного анализа, математического моделирования и адаптивного управления. При выборе методов учитывали, что компоненты распределительных электрических систем состоят из конечного числа элементов. Более развернуто задачу можно представить следующим образом. Планируется производство элементов оборудования для распределительных энергетических систем. Необходимо создать подсистему, которая будет управлять и оптимизировать производственные ТП. Анализ позволяет выбрать и задействовать метод адаптивного управления такой подсистемы [7].

Синтез всей энергетической системы включает десятки или сотни последовательных операций, и это учитывают при моделировании и алгоритмизации.

При производстве компонент энергетических комплексов предлагается применять имитационное моделирование на базе модуля оптимизации ТП [8]. При этом качество компонент рассматривается во взаимосвязи с параметрами создаваемой распределительной энергосистемы. Можно учесть и неконтролируемые параметры ТП.

На рис. 1 в виде модулей показана интеграция выходных файлов системы автоматизированного проектирования (САПР) в процессы производства компонент распределительных энергетических систем.

Модуль управления позволяет направить данные процессов в автоматизированную систему управления (АСУ) [9]. В ходе ТП операторы получают данные о надежности создаваемых энергетических компонент. При этом учитываются результаты физико-технической экспертизы и используется модуль оптимизации. Отслеживается влияние различных факторов на работоспособность энергетического оборудования. Анализируются данные о ранее произведенных компонентах. В дальнейших разработках предлагаемый модуль позволит сохранять и учитывать несколько типов настроек оборудования. Их можно будет использовать на производстве для определения диапазонов допусков по каждой технологической операции [10].

В АСУ ТП должны входить четыре модуля.

Такая АСУ позволяет транслировать информацию конструкторов на производство. На практике используются различные системы по управлению качеством создаваемых компонент распределительных энергетических систем, в том числе с подсистемами контроля производства [11].

В данной работе предлагается автоматизированная подсистема управления и оптимизации контрольно-измерительных компонент энергетических комплексов. Она обеспечивает разные типы воздействий на ТП для любого этапа производства. Полученные ранее данные позволяют подсистеме уменьшить число бракованных элементов, то есть повысить качество продукции.

Рис. 2 иллюстрирует структуру этой подсистемы. Ее сформировали на основе требований к эффективности производственных процессов. К тому же учтены разные типы формируемых компонент. Для анализа можно использовать ранее применявшиеся значения параметров ТП. У оператора есть возможность их менять.

Головная программа рассматривается как основа модуля автоматизированного задания, база для процессов настройки и передачи параметров ТП производства. Проводится анализ, чтобы выявить необходимость корректировки настроек оборудования. Особую роль играют программы для обработки сообщений и поддержки диалогового взаимодействия. Они дают возможность корректировать ТП в ручном режиме. У оператора есть возможность выгружать текущие настройки из базы данных. Они задаются вручную или с помощью модуля ввода и вывода.

В модуле оптимизации формируется список операций верхнего уровня управления для конкретного ТП. Затем операции анализируются, задаются точность оптимизации и параметры производства. В соответствии с полученной информацией прикладные модели передаются модулю. При этом применяются аналитические, статистические модели базовых операций ТП. Для каждой такой операции в соответствующей части системы определяются входные и выходные параметры.

Модуль управления формирует и уточняет математическую модель процессов производства [12]. Затем он используется для определения допуска по параметрам качества в рамках отдельных технологических операций. Модель формируется в модуле прикладных моделей. Модуль автоматизированного задания предназначен для процедур максимизации целевой функции.

В базу данных записываются полученные настройки по оборудованию, управлению и параметрам процессов. Затем, при производстве энергетических компонент процесс анализируется и корректируются текущие настройки элементов оборудования.

Изучение управления и контроля ТП необходимо для проверки работоспособности технологического оборудования, корректности его работы и организации производства.

Результаты исследования. Контрольно-измерительные компоненты распределительных энергетических систем состоят из конечного числа элементов. Производство компонент включает десятки или сотни последовательных операций и опирается на решение задачи по формированию компонент с максимальной точностью. При этом для любого шага нужно учесть неконтролируемые параметры. С этой целью задействуют корреляционный анализ, адаптивное управление и оптимизацию.

Частные модели объединяются в общую модель создания электрических компонент, которую можно корректировать (например, с учетом опытной отработки оборудования или требований по конкретным компонентам). Некоторые алгоритмы создаются по результатам управления формированием компонент и в итоге позволяют улучшать качество при изменениях режимов работы. Главными показателями эффективности и стабильности производства можно считать значения показателя выхода пригодных энергетических компонент.

Назовем три основные особенности управления процессами формирования компонент.

Опишем модель, базирующуюся на ТП создания энергетических компонент [13].

Предположим, что рассматривается (i–1)-я операция ТП:

(1)

Здесь ui — параметр качества энергетических компонент текущей операции; vi — вариант производства.

Важно учитывать, что на практике имеют значение не параметры качества энергетических компонент, а зависящие от них конструктивные параметры (например, быстродействие). Тогда:

(2)

Здесь gi — контролируемые параметры текущей операции; ki — конструктивные параметры.

Изготовление энергетических компонент описывается как траектория со сменой состояния. По конечному состоянию проводится подстройка ТП. В рамках управления траекторией решаются соответствующие задачи. Из множества решений выбирается оптимальное [14]. При этом учитываются заданные характеристики формируемых энергетических компонент. В данном случае управляющие воздействия должны обеспечить наилучшее совпадение требуемых и выходных характеристик формируемых компонент Здесь n — число операций ТП.

Базовая технология производства определяет исходные данные, последовательность технологических операций и устанавливает ограничения по управляющим переменным.

При выборе числа операций ТП (n – 1) целевая функция будет иметь вид:

(3)

Здесь с1…сn — выбираемые управляющие переменные процесса.

Введем параметр ji, который характеризует соответствующие цели, связанные с i-й операцией. При (n – 1) операций в ТП справедливо выражение:

 (4)

Если в ТП одна операция, то:

(5)

Важно, что

(6)

При таких условиях для ТП целевая функция определяется следующим образом:

(7)

Принципиальная схема на рис. 3 показывает, как формируются энергетические компоненты. Подсистема сбора данных ТП (системой датчиков и контрольно-измерительными приборами) передает в систему управления значения входных и выходных параметров для каждой технологической операции n. Это происходит до и после каждой операции n (n = 0, 1, 2, …, m). Значения фиксируются в подсистеме сбора данных.

Всего рассматривается m операций. Работа оканчивается после выполнения m + 1 операции.

Использование модели оптимизации дает возможность формировать технологии преобразования входного потока данных (XВХ). Основные каналы обработки входных данных:

На рис. 4. приводится структурная схема преобразования входного потока данных.

Эффективность схемы определяется тремя факторами.

Можно анализировать указанные процессы с помощью многоуровневой оптимизационной модели (рис. 5).

Здесь λВХi, i= — интенсивность по входному потоку данных, связанная с XВХi i-м блоком; i= — номера блоков для энергетических компонент; Rij — гарантированный уровень по j-му () ресурсу в i-м блоке;  — номера, относящиеся к ресурсному обеспечению; μi,  — интенсивность обслуживания данных, связанная с i-м блоком;  — оптимальное значение интенсивности; υli — коэффициент разделения данных i-го потока к 1-му выходному;  — обозначение номеров в выходных потоках;  — оптимальное значение в коэффициенте разделения;  — значения номеров исходных потоков данных для входного потока в i-м блоке;  — номера исходных потоков, которые будут показывать оптимальные приоритеты;  — время прерывания обслуживания данных ki данными ki1 при смешанных приоритетах;  — оптимальное время прерывания обслуживания данных ki данными ki1.

Устанавливается оптимальный характер приоритетов для нижнего уровня. Задача оптимальности решается по принципу Беллмана, то есть принцип оптимальности доказывается от противного. Принимается, что часть процесса не оптимальна по критерию качества. Сравниваются критерии исходного и оптимального процесса. На основании этого сопоставления делается вывод о доказательстве принципа оптимальности [15]. Выбор выполняется в ходе обработки разных типов данных по оптимальным, абсолютным и смешанным приоритетам. Планировщик заданий может использовать различные алгоритмы для принятия решений о порядке выполнения задач. В одних случаях бывают полезны оптимальные приоритеты, в других — абсолютные. Задания с более высоким приоритетом выполняются раньше, и, соответственно, отклик на них быстрее. При сочетании (смешении) приоритетов для отдельных заявок возможно бесприоритетное обслуживание.

Оптимальный механизм разделения на несколько выходных потоков на среднем уровне выбирается по входному потоку данных для каждого блока.

На верхнем уровне выбираются:

При этом может быть использован градиентный подход.

Для энергетических компонент используется трехуровневая параметрическая оптимизация при выборе ресурсов и формировании схем движения данных по каждому блоку.

Обсуждение и заключение. Создана подсистема управления и контроля ТП производства контрольно-измерительных компонент распределительных энергетических систем. Она обеспечивает сбор данных и анализ дефектов в зависимости от настроек оборудования. Кроме того, решение позволяет получить требования к настройкам оборудования для достижения заданного уровня качества компонент.

Оптимизация проектирования необходима, например, при моделировании управления электрическими нагрузками для улучшения параметров качества электрической энергии в распределительных электрических сетях 0,4 кВ. Алгоритм процесса управления электрическими нагрузками исследовался в адаптивной системе контроля и управления качеством электроэнергии [15]. Его работоспособность подтвердилась, следовательно, решение можно применять при разработках оборудования для распределительных сетей 0,4 кВ. Кроме того, данный алгоритм можно задействовать при создании математической модели системы энергоснабжения, которая представляет собой комплекс функций: мониторинг, управление, контроль. Применение методов моделирования, системного анализа и оптимизации обеспечивает контроль точности формируемых энергетических компонентов. Адекватная реализация такого подхода позволит улучшить качество электроэнергии.

Результаты представленных изысканий практически применимы, в частности, для решения задач, связанных с энергетическим обеспечением территорий опережающего развития.