Интеллектуализация процессов управления в системе внутреннего энергоснабжения АЭС на основе аппарата нейронных сетей

Целью диссертационного исследования является снижение потерь электрической энергии и мощности, а также повышение качества переходных процессов в системах энергопотребления собственных нужд АЭС c помощью разработанных алгоритмов функционирования и моделей на основе ИНС и ННС, которые учитывают неопределённость при определении оптимальных режимов работы локальных элементов ЭЭС, в частности, с помощью класса – нечёткие нейронные регуляторы (ННР). Для достижения данной цели в работе поставлены следующие задачи: – осуществить анализ работы элементов локальных объектов собственных нужд АЭС, имеющей своей целью оценку перспектив повышения эффективности систем управления перетоками электроэнергии и мощности; – оценить степень влияния неопределенных и слабоформализуемых факторов в процессах передачи, трансформации и преобразования потоков электроэнергии и мощности, а также описать их в терминах аппарата ННС; – разработать имитационные модели, а также эффективные алгоритмы управления распределением электрической энергией и мощностью на базе ИНС (ННС), как основного элемента систем управления данного технологического процесса; – реализовать модели оптимизации СУ локальных энергораспределительных объектов собственных нужд АЭС по показателю минимума потерь активной мощности; вместе с тем, осуществить синтез ННР локальных элементов АСДУЭ; – создать элементы программного обеспечения, обеспечивающих реализацию алгоритмов управления и нечёткого регулирования при распределении активной и реактивной мощности в объектах собственных нужд АЭС, нечётких регуляторах; – разработать программно-аппаратный комплекс, позволяющий осуществлять моделирование и последующий анализ эффективности применяемых средств СУ в локальных объектах собственных нужд АЭС с привлечением базы ННС. В результате проведенных исследований в работе получены следующие основные результаты: 1. Разработан способ формализованного описания потоков энергоресурсов, контролируемых СУ внутреннего энергоснабжения АЭС, отличающийся возможностью учёта неопределённых факторов посредством ННС. 2. Разработаны нечёткие нейронные модели управления процессами распределения энергоресурсов, которые отличаются более высокими показателями точности прогнозирования и анализа, как в оперативном, так и в среднесрочном периодах по сравнению с существующими результатами на основе регрессионных моделей. 3. Разработан алгоритм настройки ННС, который основан на применении градиентных методов в совокупности с методом наименьших квадратов, в рамках которого есть возможность учёта неопределённых факторов производственных объектов внутренних потребительских ресурсов АЭС. 4. Разработаны и апробированы алгоритмы локальной оптимизации элементов ЭЭС (трансформаторное оборудование, узловая энергонагрузка), осуществляющие минимизацию потерь электрической энергии и активной мощности по методу Ньютона – Рафсона. 5. Произведено построение универсальных НР, которые позволяют комплексно учитывать значимые факторы неопределенности, влияющие на качество организации регулирования перетоков энергоресурсов в конкретных условиях реализации систем внутреннего энергоснабжения Нововоронежской АЭС. 6. Разработано программно-аппаратное обеспечение процессов управления потоками энергоресурсов, прогнозирования их состояния и последующего анализа, отличающиеся высокими показателями качества и удобным пользовательским интерфейсом.