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

Приступая к разработке автоматизированной системы для новой технологической задачи, необходимо определить источники знаний (ИЗ) об этой задаче. Среди множества возможных ИЗ наибольший интерес для разработчика представляют:

– эксплуатационный опыт ЭО,

– техническое задание ТЗ на разработку,

– эксплуатационные инструкции ЭИ,

ЭО – опыт эксплуатационного персонала, постоянно «в уме» решающего задачу, которую нужно автоматизировать. К сожалению, это часто невербальный (не зафиксированный в текстах) опыт. Его преобразование в словесную форму – очень трудоемкий процесс.

Выбор ТЗ в качестве основного источника был бы идеальным, но, к сожалению, в таких документах часто нет необходимой полноты информации, содержатся противоречия.

Наконец, ЭИ (технологические инструкции, указания и т.п.) – регламентированные документы являются, безусловно, достоверным источником знаний, но как правило, источником существенно неполным, фрагментарным: регламентированные инструкции обычно охватывают только некоторые (пусть и важнейшие) эксплуатационные операции, состояния и пр., в то время, как для разработки системы требуется «полный спектр» таких знаний. Пробелы в ЭИ разработчику системы приходится заполнять «здравым смыслом», то есть тем же эксплуатационным опытом. Поэтому следует признать опыт эксплуатационного персонала основным источником знаний для разрабатываемой системы [1-9].

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.