Methods and Software Tools for Designing Intelligent Decision Support Systems for Power Facilities
DOI:
https://doi.org/10.24160/1993-6982-2018-1-72-85Keywords:
complex process facility, monitoring and control, decision support, real time, artificial intelligence, SCADA-system, decision support systemAbstract
The article discusses matters concerned with designing advanced intelligent real-time decision support systems (RT IDSS) serving for providing support to operating and dispatching personnel in performing diagnostics, monitoring and control of complex process systems such as power industry facilities. The basic technology for designing an RT IDSS, which involves a number of key stages, is described. An overview and comparative analysis of SCADA-systems as tools for designing real-time information and intelligent systems are presented. Special attention is paid to SCADA-systems that use knowledge-based information processing and presenting methods (so-called intelligent SCADA-systems). These SCADA-systems are proposed to be used as instrumental environment for constructing an RT IDSS. The specific features that are of importance in implementing an RT IDSS for operator support purposes are pointed out. It is noted that the proper choice of a SCADA-system is quite a difficult problem that requires decision making under the conditions of multiple criteria with some of them being not amenable to quantitative assessment due to lack of information, or because they are qualitative in nature. The intelligent SPRINT-RV SCADA-system developed at OOO TASMO-BIT in cooperation with the Moscow Power Engineering Institute National Research University’s Department of Applied Mathematics is described. This system is developed as a set of tools enabling one to describe a subject field of control (for example, a nuclear power plant’s power unit) and a set of operational facilities for implementing the functions of providing intelligent support to the operational staff in making control decisions in off-design situations and in monitoring the state of a controlled plant in stationary and transient modes of its operation. The purpose and implementation of a number of the SPRINT-RV system’s key components are considered.
References
2. Башлыков А.А., Еремеев А.П. Экспертные системы поддержки принятия решений в энергетике. М.: Изд-во МЭИ, 1994.
3. Трахтенгерц Э.В. Компьютерная поддержка принятия решений. Серия «Информатизация России на пороге XXI века». М.: СИНТЕГ, 1998.
4. Vicki L. Sauter Decision Support System. John Wiley & Sons, Incorporated, 1999.
5. Turban E., Aronson J.E. Decision Support Systems and Intelligent Systems. Prentice Hall, 2000.
6. Антошин Д.В., Анохин А.Н. Разработка прототипа системы поддержки оператора АЭС, основанной на фреймах // Диагностика и прогнозирование состояния объектов сложных информационных интеллектуальных систем: Сборник научных трудов. Обнинск: ИАТЭ, 2001. № 14. С. 90—95.
7. Прангишвили И.В., Полетыкин А.Г., Менгазетдинов Н.Э. Принципы построения информационных систем реального времени для объектов атомной энергетики // Методы проектирования СВБУ: Труды ИПУ. 2004. Т. XXIV. С. 5—10.
8. Schirru R., Pereira C. A Real-Time Artificially Intelligent Monitoring System for Nuclear Power Plants // Operators Support. Real-TimeSystems. 2004. V. 27. Р. 71—83.
9. Рыбина Г.В. Основы построения интеллектуальных систем. М.: Финансы и статистика, ИНФРА-М, 2010.
10. Вагин В.Н., Еремеев А.П. Научная школа искусственного интеллекта в Московском энергетиче- ском институте на базе кафедры прикладной математики: становление и развитие // Вестник МЭИ. 2015.
№ 2. С. 29—37.
11. Башлыков А.А., Еремеев А.П. Основы конструирования интеллектуальных систем поддержки принятия решений в энергетике. М.: ИНФРА-М, 2017.
12. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статические и динамические экспертные си- стемы. М.: Финансы и статистика, 1996.
13. Дьяков А.Ф. Надежная работа персонала в энергетике. М.: Изд-во МЭИ, 1991.
14. Rantanem E.M., Goldberg J.H. Perception of Symmetry in Polygon Displays // NPIC&HMIT. 1996. V. 1. P. 459—466.
15. Vicente K.J., Wang J.H. Taking Full Advantage of Process Constraints in Advanced Interface Design // Ibid. P. 405—411.
16. SCADA-продукты на российском рынке // Мир компьютерной автоматизации. 1999. № 3. С. 25—33.
17. Матвейкин В.Г., Фролов С.В., Шехтман М.Б. Применение SCADA-систем при автоматизации технологических процессов. М.: Машиностроение, 2000.
18. Ляпунов С.И., Корнеева А.И. Некоторые особенности развития SCADA-систем // Промышленные контроллеры. 2002. № 11. С. 37—39.
19. Башлыков А.А. СПРИНТ-РВ — интеллектуальная SCADA-система для построения средств человеко-машинного управления сложными и экологически опасными объектами и технологиями // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2012. № 12. С. 8—20.
20. Башлыков А.А. Образное представление состояния сложных технологических объектов управления методами когнитивной графики // Искусственный интеллект и принятие решений. 2012. № 3. С. 9—18.
21. Башлыков А.А. Принципы реализации автоматизированного «пошагового» управления в трубопроводных транспортных системах // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2015. № 6. С. 9—21.
---
Для цитирования: Башлыков А.А., Еремеев А.П. Методы и программные средства конструирования интеллектуальных систем поддержки принятия решений для объектов энергетики // Вестник МЭИ. 2018. № 1. С. 72—85. DOI: 10.24160/1993-6982-2018-1-72-85.
#
1. LarichevO.I., PetrovskiyL.B. Sistemy Podderzhki Prinyatiya Resheniy: Sovremennoe Sostoyanie I Per- spektivy Razvitiya. Itogi Nauki i Tekhniki. Seriya «Tekhnicheskaya Kibernetika». 1987;21:131—164. (in Russian).
2. Bashlykov A.A., Eremeev A.P. Ekspertnye Sistemy Podderzhki Prinyatiya Resheniy v Energetike. M.: Izd-vo MPEI, 1994. (in Russian).
3. Trahtengerts E.V. Komp'yuternaya Podderzhka Prinyatiya Resheniy. Seriya «Informatizatsiya Rossii na Poroge XXI Veka». M.: SINTEG, 1998. (in Russian).
4. Vicki L. Sauter Decision Support System. John Wiley & Sons, Incorporated, 1999.
5. Turban E., Aronson J.E. Decision Support Systems and Intelligent Systems. Prentice Hall, 2000.
6. Antoshin D.V., Anohin A.N. Razrabotka Prototipa Sistemy Podderzhki Operatora AES, Osnovannoy na Freymah. Diagnostika i Prognozirovanie Sostoyaniya Ob´ektov Slozhnyh Informatsionnyh Intellektual'nyh Sistem: Sbornik Nauchnyh Trudov. Obninsk: IATE, 2001;14:90—95. (in Russian).
7. Prangishvili I.V., Poletykin A.G., Mengazetdi- nov N.E. Printsipy Postroeniya Informatsionnyh Sistem Real'nogo Vremeni dlya Ob´Ektov Atomnoy Energetiki. Metody Proektirovaniya SVBU: Trudy IPU. 2004;XXIV:5—10. (in Russian).
8. Schirru R., Pereira C. A Real-Time Artificially Intelligent Monitoring System for Nuclear Power Plants. Operators Support. Real-TimeSystems. 2004;27:71—83.
9. Rybina G.V. Osnovy Postroeniya Intellektual'nyh Sistem. M.: Finansy i Statistika, INFRA-M, 2010. (in Russian).
10. Vagin V.N., Eremeev A.P. Nauchnaya Shkola Iskusstvennogo Intellekta v Moskovskom Energeticheskom Institute na Baze Kafedry Prikladnoy Matematiki: Stanovlenie i Razvitie. Vestnik MPEI. 2015;2:29—37. (in Russian).
11. Bashlykov A.A., Eremeev A.P. Osnovy Konstruirovaniya Intellektual'nyh Sistem Podderzhki Prinyatiya Resheniy v Energetike. M.: INFRA-M, 2017. (in Russian).
12. Popov E.V., Fominyh I.B., Kisel' E.B., Shapot M.D. Staticheskie i Dinamicheskie Ekspertnye Sistemy. M.: Finansy i Statistika, 1996. (in Russian).
13. D'yakov A.F. Nadezhnaya Rabota Personala v Energetike. M.: Izd-vo MPEI, 1991. (in Russian).
14. Rantanem E.M., Goldberg J.H. Perception of Symmetry in Polygon Displays. NPIC&HMIT. 1996;1:459—466.
15. Vicente K.J., Wang J.H. Taking Full Advantage of Process Constraints in Advanced Interface Design. Ibid: 405—411.
16. SCADA-produkty na Rossiyskom Rynke. Mir Komp'yuternoy Avtomatizatsii. 1999;3:25—33. (in Russian).
17. Matveykin V.G., Frolov S.V., Shekhtman M.B. Primenenie SCADA-sistem pri Avtomatizatsii Tekh- Nologicheskih Protsessov. M.: Mashinostroenie, 2000. (in Russian).
18. Lyapunov S.I., Korneeva A.I. Nekotorye Osobennosti Razvitiya SCADA-sistem. Promyshlennye kontrollery. 2002;11:37—39. (in Russian).
19. Bashlykov A.A. SPRINT-RV — Intellektual'naya SCADA-sistema dlya Postroeniya Sredstv Cheloveko- Mashinnogo Upravleniya Slozhnymi i ekologicheski Opasnymi Ob´ektami i Tekhnologiyami. Avtomatizatsiya, Telemekhanizatsiya i Svyaz' v Neftyanoy Promyshlennosti. 2012;12:8—20. (in Russian).
20. Bashlykov A.A. Obraznoe Predstavlenie Sostoyaniya Slozhnyh Tekhnologicheskih Ob´ektov Upravleniya Metodami Kognitivnoy Grafiki. Iskusstvennyy Intellekt i Prinyatie Resheniy. 2012;3:9—18. (in Russian).
21. Bashlykov A.A. Printsipy Realizatsii Avtomatizirovannogo «Poshagovogo» Upravleniya v Truboprovodnyh Transportnyh Sistemah. Avtomatizatsiya, Telemekhanizatsiya i Svyaz' v Neftyanoy Promyshlennosti. 2015;6:9—21. (in Russian).
---
For citation: Bashlykov A.A., Eremeev A.P. Methods and Software Tools for Designing Intelligent Decision Support Systems for Power Facilities. MPEI Vestnik. 2018;1:72—85. (in Russian). DOI: 10.24160/1993-6982-2018-1-72-85.
