Построение моделей предиктивной аналитики для повышения надёжности функционирования объектов электроэнергетики

В. В. Антонов, Л. И. Баймурзина, Л. А. Кромина, Л. Е. Родионова, А. Р. Фахруллина

Аннотация


Предиктивная аналитика играет решающую роль в поддержании работоспособности электростанций и их сопутствующих технологий, известных как активы. Это моделирование использует многочисленные интеллектуальные датчики, распределенные по всем операциям электростанции, для мониторинга работоспособности машин в режиме реального времени. Предиктивная аналитика использует исторические данные, собранные на предприятии, а также базу данных по электроэнергии, чтобы найти критические взаимосвязи, которые улучшат производительность, сократят эксплуатационные расходы и продлят срок службы оборудования на вашем предприятии. В данной статье рассматриваются модели предиктивной аналитики для повышения надежности функционирования объектов в области электроэнергетики, позволяющие провести прогнозирование технического состояния оборудования. Совокупность представленных моделей, а именно, модели интеллектуальной информационной системы предиктивной аналитики в IT–структуре предприятия, модели исполнения и управления технического обслуживания и ремонта, позволяют сформировать правила по выявлению возможных отклонений в состоянии технологического оборудования. Приведены концептуальная схема архитектуры интеллектуальной информационной системы предиктивной аналитики и EPC – диаграмма, предназначенные для определения и анализа событий и функций технического состояния объектов на всем жизненном цикле с фиксированием информации в хранилище данных. Применение представленных моделей предиктивной аналитики позволит оперативно определить проблемы технического обслуживания для дальнейшего принятия решения по устранению и контролю отклонений.

Ключевые слова


предиктивная аналитика, архитектура интеллектуальной информационной системы, прогнозная модель

Полный текст:

PDF

Литература


Finlay S. Predictive Analytics Data Mining and Big Data: Myths, Misconceptions and Methods. Business in the Digital Economy (first ed.), Palgrave Macmillan, Basingstoke (2014).

Crespo Marquez, Adolfo & Crespo del Castillo, Adolfo & Gomez Fernandez, Juan Francisco. (2020). “Integrating artificial intelligent techniques and continuous time simulation modelling. Practical predictive analytics for energy efficiency and failure detection” // Computers in Industry. 115. 103164. 10.1016/j.compind.2019.103164.

Программа «Автоматизированная разработка графиков планово-предупредительных ремонтов» (ППР-Про v.1.0). URL: https://innoscope.ru/tech/offer/1242. [[ The program "Automated Development of Schedules for Scheduled Preventive Maintenance" (PPR-Pro v.1.0) (In Russian). URL: https://innoscope.ru/tech/offer/1242. ]]

Антонов В. В., Родионова Л. Е., Кромина Л. А., Фахруллина А. Р., Баймурзина Л. И. Формирование модели интеллектуального программного аналитического комплекса в электроэнергетике // Онтология проектирования. 2023. Т. 13, № 4. DOI: 10.18287/2223-9537-2023-13-4-507-519. EDN RXIEIP. [[ Antonov V. V., Rodionova L. E., Kromina L. A., Fakhrullina A. R., Baimurzina L. I. “Formation of a model of an intelligent software analytical complex in the electric power industry” // Ontology of Designing. 2023. Vol. 13, No. 4. DOI: 10.18287/2223-9537-2023-13-4-507-519. EDN RXIEIP. (In Russian). ]]

Агибалов Н. И., Душкин А. В. Варианты устранения уязвимостей в сенсорной системе мониторинга при передаче данных через информационно-телекоммуникационные сети // Информационные и телекоммуникационные технологии в противодействии экстремизму и терроризму: Матер. III Всеросс. науч.-практ. конф., Краснодар, 23 апреля 2020 г. Краснодар: Краснодарский университет МВД России, 2020. С. 5-8. [[ Agibalov N. I., Dushkin A. V. “Options for eliminating vulnerabilities in a sensor monitoring system when transmitting data through information and telecommunication networks” // Information and Telecommunication Technologies in Countering Extremism and Terrorism: Proc. III All-Russian Sci. and Pract. Conf., Krasnodar, April 23, 2020. Krasnodar, 2020, pp. 5-8. (In Russian). ]]

Uhlemann T. H.-J., Steinhilper C. L. R., Steinhilper R. “The digital twin: realizing the cyber-physical production system for Industry 4.0” // Procedia CIRP, Part of special issue: The 24th CIRP Conference on Life-cycle Engineering. Vol. 61, pp. 335-340 (2017), DOI: 10.1016/j.procir.2016.11.152

Consilvio A. et al. “Towards an intelligent and automated platform for railway asset management” // Proc. 7th Transport Research Arena, TRA 2018, Vienna, Austria, 16–19 April 2018.

Aivaliotis P. et al. “Methodology for enabling Digital Twin using advanced physics-based modeling in predictive maintenance // Procedia CIRP 2019, 81, 417–422.

Антонов В. В., Куликов Г. Г., Кромина Л. А., Родионова Л. Е., Фахруллина А. Р., Харисова З. И. Концепция программно-аналитического комплекса образовательного процесса на основе онтологии и искусственных нейронных сетей // Онтология проектирования. 2021. Т. 11, № 3(41). С. 339-350. DOI: 10.18287/2223-9537-2021-11-3-339-350. EDN YSKAGX. [[ Antonov V. V., Kulikov G. G., Kromina L. A., Rodionova L. E., Fakhrullina A. R., Kharisova Z. I. “The concept of a software and analytical complex of the educational process based on ontology and artificial neural networks” // Ontology of Designing. 2021. Vol. 11, No. 3(41), pp. 339-350. DOI: 10.18287/2223-9537-2021-11-3-339-350. EDN YSKAGX. (In Russian). ]]

Antonov V., Kromina L., Fakhrullina A., Rodionova L. "A method for generating a digital twin structure for a system for organizing preventive maintenance in the electricity sector" // 2023 International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon), Sochi, Russian Federation, 2023, pp. 533-539. DOI: 10.1109/SmartIndustryCon57312.2023.10110812.

Плешкова А. Ю. Онтологии в управлении образовательным процессом // Онтология проектирования. 2022. Т. 12, № 4(46). С. 506-517. DOI:10.18287/2223-9537-2022-12-4-506-517. EDN APBRGG. [[ Pleshkova A. Yu. “Ontologies in the management of the educational process” // Ontology of Designing. 2022. Vol. 12, No. 4(46), pp. 506-517. DOI: 10.18287/2223-9537-2022-12-4-506-517. EDN APBRGG. (In Russian). ]]

Куликов Г. Г., Антонов В. В., Фахруллина А. Р., Родионова Л. Е. Формальная модель процессов взаимодействия компонентов программных систем на основе фрактального подхода // Электротехнические и информационные комплексы и системы. 2018. № 4. С. 48-69. EDN YQXVNZ. [[ Kulikov G. G., Antonov V. V., Fakhrullina A. R., Rodionova L. E. “Formal model of interaction processes of software system components based on the fractal approach” // Electrical and Information Complexes and Systems. 2018. No. 4, pp. 48-69. EDN YQXVNZ. (In Russian). ]]

Куликов Г. Г., Ризванов К. А., Петров Ю. Е. Системный подход к построению структуры организационно-функциональной модели цифрового моделирования производственных процессов // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная техника, управление, радиоэлектроника. 2018. № 2. С. 60-70. [[ Kulikov G. G., Rizvanov K. A., Petrov Yu. E. “Systems approach to building the structure of the organizational and functional model of digital modeling of production processes” // Bulletin of SUSU. Series: Computer Engineering, Control, Radio Electronics. 2018. No. 2, pp. 60-70. (In Russian). ]]

Kovács G., Yussupova N., Rizvanov D. “Resource management simulation using multi-agent approach and semantic constraints // Pollack Periodica, An International Journal for Engineering and Information Sciences, Vol. 12, pp. 45-58 (2017) https://doi.org/10.1556/606.2017.12.1.4.

Калинин В. Ф., Зяблов Н. М. и др. Анализ методов представления данных искусственной нейронной сети для управления электроэнергетическими системами // Вестник Тамбовского государственного технического университета. 2017. 4. 609–616. [[ Kalinin V. F., Zyablov N. M. et al. “Analysis of methods for representing data of an artificial neural network for managing electric power systems” // Bulletin of Tambov State Technical University. 2017. V. 4, pp. 609–616. (In Russian). ]]

Обухов А. Д., Мельников В. А. Оптимизация тяговых ресурсов с учетом предиктивной аналитики технического состояния парка локомотивов // Локомотив. 2019. № 2(746). С. 15-16. [[ Obukhov A. D., Melnikov V. A. “Optimization of traction resources taking into account predictive analytics of the technical condition of the locomotive fleet” // Lokomotiv. 2019. No. 2 (746), pp. 15-16. (In Russian). ]]

Терешина В. В. Применение систем предиктивной аналитики и предикативного моделирования // Инновационное развитие экономики. 2022. № 5(71). С. 243-246. DOI 10.51832/2223798420225243. [[ Tereshina V. V. “Application of predictive analytics and predictive modeling systems” // Innovative Development of the Economy. 2022. No. 5 (71), pp. 243-246. DOI 10.51832/2223798420225243. (In Russian). ]]

Дьяконов Н. А., Логунова О. С. Системы управления технологическим процессом на основе предиктивной аналитики: проектирование // Электротехнические системы и комплексы. 2021. № 1(50). С. 58-64. DOI 10.18503/2311-8318-2021-1(50)-58-64. [[ Dyakonov N. A., Logunova O. S. “Technological process control systems based on predictive analytics: design” // Electrical Systems and Complexes. 2021. No. 1(50), pp. 58-64. DOI 10.18503/2311-8318-2021-1(50)-58-64. (In Russian). ]]

Чумарина Е. А., Мартынюк М. В. Моделирование бизнес-процессов при разработке программного обеспечения для радиопередатчика // Научно-технический вестник Поволжья. 2024. № 4. С. 232-235. [[ Chumarina E. A., Martynyuk M. V. “Modeling of business processes in the development of software for a radio transmitter” // Scientific and Technical Bulletin of the Volga Region. 2024. No. 4, pp. 232-235. (In Russian). ]]

Bushuev S. “Application of AI for monitoring and optimizing IT infrastructure: economic prospects for implementing predictive analytics in enterprise operations” // International Journal of Humanities and Natural Sciences. 2024. No. 8-3(95), pp. 125-129. DOI 10.24412/2500-1000-2024-8-3-125-129.

Родионова Л. Е., Антонов В. В., Баймурзина Л. И., Гидинда Г. М. Модели проектирования программных аналитических комплексов с декартово замкнутой категорией // СИИТ. 2023. Т. 5. № 5(14). С. 3–15. EDN AQLGLE. [[ Rodionova L. E., Antonov V. V., Baimurzina L. I., Gidinda G. M. “Design models of program analytical complexes with Cartesian closed category” (In Russian) // System Engineering and Information Technologies. 2023. Vol. 5, no. 5(14), pp. 3 15. Available: EDN AQLGLE. ]]

Кромина Л. А. Автоматизированная поддержка принятия решений при заказе литературы библиотекой вуза на основе ранжирования потребности изданий // СИИТ. 2023. Т. 5. № 5(14). С. 25–38. EDN KJFSBX. [[ Kromina L. A. “Automated decision-making support when ordering literature by the university library on the basis of ranking the need for editions” (In Russian) // System Engineering and Information Technologies. 2023. Vol. 5, no. 5(14), pp 25–38. Available: EDN KJFSBX. ]]

Гидинда Г. М., Кромина А. М., Антонов В. В. Реинжиниринг инфраструктуры организации на примере кафедры университета // СИИТ. 2024. Т. 6, № 2(17). С. 3-10. EDN MIPNBO. [[ Gidinda G. M., Kromina A. M., Antonov V. V. “Reengineering of the organization's infrastructure on the example of a university department” // SIIT. 2024. Vol. 6, No. 2(17), pp. 3-10. EDN MIPNBO. (In Russian). ]]


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


(c) 2025 В. В. Антонов, Л. И. Баймурзина, Л. А. Кромина, Л. Е. Родионова, А. Р. Фахруллина