Александр Хренников - Использование элементов искусственного интеллекта: компьютерная поддержка оперативных решений в интеллектуальных электрических сетях
- Название:Использование элементов искусственного интеллекта: компьютерная поддержка оперативных решений в интеллектуальных электрических сетях
- Автор:
- Жанр:
- Издательство:неизвестно
- Год:2021
- ISBN:нет данных
- Рейтинг:
- Избранное:Добавить в избранное
-
Отзывы:
-
Ваша оценка:
Александр Хренников - Использование элементов искусственного интеллекта: компьютерная поддержка оперативных решений в интеллектуальных электрических сетях краткое содержание
Использование элементов искусственного интеллекта: компьютерная поддержка оперативных решений в интеллектуальных электрических сетях - читать онлайн бесплатно ознакомительный отрывок
Интервал:
Закладка:
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.
Семантическая сеть должна быть структурирована – в ней нужно выделить семантические группы понятий. В одну семантическую группу объединяются «однородные» понятия – такие понятия, которые в графе семантической сети не связываются друг с другом непосредственно, а только через другие группы. В каждой семантической группе выделяется:
– технологическое наименование группы,
– множество понятий – элементов группы.
Например, для электрической сети может быть введена семантическая группа «энергетические объекты» (объекты) с элементами в виде множества электрических станций и подстанций определенной электросети. Чтобы при решении различных задач различать генерирующие объекты (станции) и подстанции, следует ввести группу «вид_объекта» с элементами: станция и подстанция.
Создавая Базу знаний, инженер по знаниям определяет словарь системы, в который входит множество технологических наименований соответствующих понятий.
На основе этого Словаря строится ограниченный естественный язык ОЕЯ (технологическая лексика, упрощенная русская грамматика), который может использоваться
– для взаимодействия пользователей с ИИС,
– для осуществления логических выводов.
1.7.РАЗРАБОТКА БАЗ ЗНАНИЙ ДЛЯ ИИС МИМИР
Разработка Баз знаний для технологических систем облегчается тем, что в каждой предметной области имеется устоявшаяся классификация понятий. Необходимо «вытащить» информацию из опыта технолога (работа инженера по знаниям).
На рис. 3 показан пример структуры семантической сети для задач диспетчерского управления в электросетях.
Рис.3Топологическая модель первичной сети для задач диспетчерского управления.
С помощью ограниченного естественного языка может быть организовано взаимодействие пользователей с интеллектуальной системой. Это взаимодействие основано на естественно-языковых вопросах.
Определим простой естественно-языковый вопрос как фразу структурно состоящую из:
– вопросной области ВО;
– множества условий вопроса УВ.
Вопросная область ВО задает то, что нужно определить, отвечая на вопрос. Примем, что в качестве ВО может использоваться имя одной из семантических групп.
В качестве условий вопроса УВ могут использоваться:
– Семантические группы,
– элементы семантических групп,
– множества элементов одной семантической группы.
То есть ответить на вопрос означает найти из множества элементов группы ВО, таких, которые связаны с группами и элементами групп, заданными УВ.
Читать дальшеИнтервал:
Закладка: