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

1.2.ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ РАССУЖДЕНИЯ КАК ПРЕДМЕТ КАК ПРЕДМЕТ МОДЕЛИРОВАНИЯ

Для представления эксплуатационного опыта в разрабатываемой системе следует решить две задачи:

– выбрать формализм для представления ЭО,

– преобразовать невербальный опыт в рамки выбранного формализма.

При выборе формализма необходимо стремиться к максимальной его близости к «человеческим» представлениям. Этому требованию отвечает использование формализма рассуждения, понимаемого как ряд мыслей, суждений, умозаключений на какую-нибудь тему, изложенных в логически последовательной форме. Далее, полагаем, что эта цепочка суждений представляется в виде последовательности модулей- вопросов, каждый из которых состоит из:

– текста вопроса,

– анализа ответа.

Близость такого формализма к человеческим суждениям достигается тем, что вопросы формулируются на естественном языке человека.

Приведем примеры вопросов, используемых в некоторых реализованных системах.

(а) Система оперативного рассмотрения ремонтных заявок:

Заявки разрешенные, оборудование ЛЭП, сечения, оборудование уровень 500?

Запрашиваются разрешенные заявки на линии, которые входят в сечения, содержащие оборудование уровня 500 кВ.

(б) Система анализа нештатных ситуаций в электрических сетях:

(б1) оборудование шина объект *75, узлы, выключатели вкл.?

Запрашивается оборудование вида «шина», принадлежащее энергетическому объекту с номером *75, такое, что эти шины через электрические узлы связаны с выключателями, находящимися во включенном положении.

(б2) оборудование, узлы, выключатели, узлы, выключатели изменение?

Запрашивается оборудование, которое через электрические узлы присоединено к выключателям, которые, в свою очередь, через узлы присоединены к выключателям, положение которых изменилось.

В практических системах для решения задач одного вопроса, даже весьма сложного, оказывается недостаточно – в рассуждение входит множество иерархически организованных вопросов. Так, при распознавании ситуации «дальнего» резервирования [1]система сначала определяет «погашенные» шины подстанций и отключившиеся линии, затем – срабатывание защит на подстанции с погашенными шинами и на смежных присоединениях. Учитываются ступени сработавших защит линий. На подстанции, где имелось повреждение, вызвавшее ситуацию дальнего резервирования, защита работает первой ступенью, а на смежных подстанциях – более старшими ступенями.

В системах, основанных на технологических рассуждениях, моделируются формализмы рассуждений. Для этого вопросы автоматически преобразуются в SQL-форму Базы данных, выстраиваются цепочки модулей-запросов. Результатом является модель, называемая программой-рассуждением ПР. В практических информационных системах может быть несколько ПР, а количество вопросов в каждой ПР может достигать сотен. Таким образом, при реализации системы требуется

– преобразовать эксплуатационный опыт в формализмы рассуждений,

– преобразовать эти формализмы в множество программ-рассуждений [9-14].

1.3. СПЕЦИАЛИЗАЦИЯ РАЗРАБОТЧИКОВ

Рассмотрим вопрос формирования коллектива разработчиков информационной системы. При «традиционном» методе разработки требуется коллектив квалифицированных программистов, учет технологического содержания осуществляется на основе ТЗ.

При интеллектуальном методе разработки для создания формализмов рассуждений обязательно требуется привлечь к работе компетентного в решении данной задачи представителя эксплуатационного персонала. К сожалению, обычно таких специалистов немого, они очень загружены своими текущими делами, время, которое они могут уделить разработчикам системы весьма дефицитно. Поэтому при разработке интеллектуальных систем появляется новый «персонаж» – специалист по знаниям СЗ. Интересно сравнить требуемую квалификацию СЗ с квалификацией традиционного программиста. Оказывается, что специалист по знаниям вовсе не должен владеть программированием, да и тонкости технологии – не его область. Специалист по знаниям должен знать, как устроены интеллектуальные системы, должен уметь содействовать эксперту-технологу в формализации его невербального опыта. В простых случаях можно надеяться, что эксперт сможет выполнить формализацию самостоятельно – ведь язык для формализации интуитивно понятен технологу. К сожалению, это редко бывает. Чтобы ускорить процесс формализации, можно применить схему «эксперт-посредник», при которой технолог общается с посредником (не знающим детали интеллектуального программирования, но сведущим в технологии), а посредник затем общается с СЗ, «растолковывая» ему технологические вопросы. Общение «Эксперт-технолог Посредник» занимает меньше времени, чем общение «Эксперт-технологСЗ», и хотя возникает «лишний» этап «ПосредникСЗ», экономия дефицитного времени технолога «окупает» эти затраты. Описанные выше взаимодействия разработчиков иллюстрирует рис.1.

При сравнении различных типов взаимодействия разработчиков нужно учитывать сложность внесения коррекций в уже разработанную систему. При вариантах Б и В такие коррекции даются относительно легко – требуется несколько изменить формализмы рассуждений: исключить некоторые рассуждения, ввести новые рассуждения, внести исправления в некоторые рассуждения, например, изменив тексты вопросов. Для варианта А коррекция значительно сложнее – придется исправлять обычные программы практически без участия экспертов-технологов.

1.4.ХАРАКТЕРИСТИКИ РАССУЖДЕНИЙ И ЦЕЛЕСООБРАЗНОСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Для принятия решения о выборе варианта разработки системы целесообразно на раннем этапе оценить сложность представления опыта эксплуатации в виде рассуждений. Введем некоторые общие характеристики системы, рассуждений, которую предстоит разработать:

а) глубина – количество последовательных уровней рассуждений,

б) разветвленность – количество ветвей в цепочках рассуждений,

в)структурная сложность – количество программ-рассуждений ПР необходимое для реализации системы.

Если представить систему рассуждений в виде графов, то, соответственно, речь идет об иерархических уровнях, количестве ветвей и количестве (условно несвязанных) графов. В наиболее простом случае а=1, б=1, в=1 получим систему где требуемая информация и условия ее поиска содержатся в Базе данных и может быть сразу найдена. Конечно, при таких условиях использовать интеллектуальные методы нецелесообразно.

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.