Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ЭЛЕКТРОСЕТЕВОГО ОБОРУДОВАНИЯ НА ОСНОВЕ НЕЙРО-НЕЧЕТКОГО ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА

Работа №101947

Тип работы

Диссертации (РГБ)

Предмет

электроэнергетика

Объем работы147
Год сдачи2015
Стоимость4315 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
191
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ВВЕДЕНИЕ 4
1 СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ И СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ ТЕХНИЧЕСКОГО
СОСТОЯНИЯ ЭЛЕКТРОСЕТЕВОГО ОБОРУДОВАНИЯ 10
1.1 Современные методы оценки технического состояния 10
1.2 Предпосылки применения методов оценки технического состояния 15
1.3 Современные системы оценки технического состояния 21
1.4 Оценка эффективности работы современных систем 22
1.5 Выводы 32
2 АРХИТЕКТУРА СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ
ОБОРУДОВАНИЯ И МОДЕЛЬ ДАННЫХ 33
2.1. Система поддержки принятия решений 33
2.2. Архитектура системы оценки технического состояния 37
2.3. Модель данных 47
2.4. Выводы: 51
3 РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ ТЕХНИЧЕСКОГО
СОСТОЯНИЯ ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ 53
3.1. Определение структурной модели оценки технического состояния
электрооборудования 53
3.2. Структура нейро-нечеткого логического вывода и алгоритм его
работы 57
3.3. Формирование функций принадлежности 59
3.2.1 Определение нечетких правил продукции 59
3.2.2 Определение числа функций принадлежности 61
3.2.3 Определение вида функций принадлежности 61
3.4. Настройка модели оценки технического состояния на примере оценки
состояния трансформаторного оборудования 69
3.4.1. Определение структуры нейро-нечеткого-логического вывода 69
3.4.2. Определение функций принадлежности 69
3.4.3. Формирование обучающей выборки 88
3.5. Сравнительный анализ с нейронной сетью 93
3.6. Определение результирующей оценки технического состояния
простого объекта электрической сети 95
3.7. Выводы 98
4 АПРОБАЦИЯ РАЗРАБОТАННОЙ СИСТЕМЫ НА ПРИМЕРЕ ОЦЕНКИ
ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ СИЛОВОГО ТРАНСФОРМАТОРА 100
4.1 Оценка состояния работы системы 101
4.2 Оценка состояния трансформаторного масла 101
4.3 Оценка состояния магнитопровода трансформатора 107
4.4 Оценка состояния твердой изоляции трансформатора 109
4.5 Оценка состояния обмоток трансформатора 111
4.6 Оценка состояния силового масляного трансформатора 116
4.7 Выводы 120
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 122
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ 124
СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ 126
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 127
ПРИЛОЖЕНИЕ А - Обучающая выборка 139
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 143
ПРИЛОЖЕНИЕ В

Актуальность темы. Разработка системы оценки технического состояния оборудования на электрических станциях и подстанциях является актуальной задачей.
Во-первых, она связана с высокой степенью износа электросетевого оборудования в России. Существенная часть основного оборудования выработала установленный парковый ресурс или срок эксплуатации, определенный нормативными документами, и используется на пределе своих возможностей.
Во-вторых, существует безусловное взаимное влияние электросетевого оборудования не только внутри одной подстанции (станции), но и внутри энергосистемы в целом, что оказывает действие на состояние и режимы работы оборудования. Степень этих взаимовлияний и их закономерности можно определить только при обобщенной оценке состояния всего оборудования электросетевого объекта.
В-третьих, актуальность диссертационной работы определяется необходимостью перехода к системе обслуживания оборудования по его техническому состоянию, а не на базе системы планово-предупредительных ремонтов (НИР). Основной недостаток системы НИР заключается в отсутствии комплексного подхода к обслуживанию электрооборудования, что может привести к необоснованной трудоемкости ремонтов оборудования (в случае работоспособного и ремонтопригодного состояния) или, наоборот, - к пропуску дефекта или неисправности (в случае работоспособного, но неремонтопригодного состояния).
Сегодня в электроэнергетике активно развивается информационно-измерительная база на основе современных измерительных комплексов, обеспечивающих сбор, обработку и хранение информации c различных датчиков и систем мониторинга отдельных видов оборудования, данные с которых получают в режиме on-line. Такие комплексы обеспечивают однозначное определение контролируемых параметров и оценку влияния их изменения как на само оборудование, а при анализе полученных данных и на работу энергообъекта в целом. Такая информация весьма ценна и более достоверна в сравнении с данными, полученными в ходе диагностирования при выведенном из работы оборудовании. Она позволит повысить степень достоверности оценки технического состояния оборудования.
Между тем, увеличение объема анализируемой информации о состоянии оборудования ведет к значительным изменениям в методах работы и требует не только автоматизации процессов обработки и анализа данных, но и их интеллектуализации. Интеллектуализация связана как с необходимостью использования эксплуатационного опыта (в виде экспертных оценок), так и получения объективных оценок состояния оборудования вне зависимости от квалификации персонала.
Кроме того, в условиях изменившейся рыночной конъюнктуры появилась необходимость в новой системе управления энергетическими предприятиями - оптимизационной системе управления электросетевыми активами. Эффективная реализация такой системы предполагает достижение оптимального результата при минимальных затратах, а значит, возможна только на базе технически обоснованных характеристик состояния: объемов ремонтов, замены, реконструкции и обслуживания оборудования.
Таким образом, определение «слабых мест» в системе электроснабжения для электроэнергетических предприятий - первоочередная задача, как с технической, так и с экономической точки зрения, что, безусловно, подчеркивает актуальность темы данной работы.
Степень разработанности. Изучению проблем, связанных с оценкой технического состояния электросетевого оборудования, уделяется большое внимание, что отражено в работах по техническому диагностированию [1,2,3,4,5]. В России значительный вклад в развитие методов оценки технического состояния электросетевого оборудования внесли П. М. Сви, В. П. Вдовико, В. А. Русов, М. Ю. Львов, Б. А. Алексеев, А. Г. Овсянников, Л. А. Дарьян, В Н. Осотов и др., а в разработку современных экспертных систем на основе данных технического диагностирования электросетевого оборудования - А. И. Таджибаев, А. Н. Назарычев, А. Ю. Хренников, И В. Давиденко, Г. В. Попов и др. Ввиду актуальности данной тематики в представленной диссертационной работе отдельный раздел посвящен анализу современных методов и систем оценки состояния электросетевого оборудования на электрических станциях (ЭС) и подстанциях (ПС).
Объектом исследования являются элементы электроэнергетической системы, связанные непрерывностью процессов производства, передачи и распределения электрической энергии.
Предметом исследования является оценка технического состояния электросетевого оборудования на основе нейро-нечеткого логического вывода.
Цель и задачи работы - совершенствование системы оценки технического состояния электросетевого оборудования с применением интеллектуальных методов обработки информации, формализации знаний и опыта экспертов, а также автоматизации процесса принятия решений.
Научная новизна работы связана со следующими основными научными положениями и результатами:
- Доказана возможность решения задачи комплексной оценки технического состояния сложного объекта электрической сети на основе нейро-нечеткого логического вывода и обоснована возможность ее определения с использованием агрегированной доступной информации об объекте исследования и формализованных экспертных знаний с учетом эксплуатационного опыта;
- Обоснована возможность реализации разработанной модели оценки технического состояния на основе данных технической диагностики и методов испытаний электрооборудования;
- Разработаны структуры нейро-нечеткого логического вывода на основе адаптированного метода Такаги-Сугено для оценки технического состояния, как элементов электрооборудования, так и комплексных объектов электрической сети;
- Решена задача определения оптимальных функций принадлежности и нечетких правил оценки технического состояния объектов электрической сети для поиска возможных неисправностей (дефектов) в элементах электрооборудования.
- Получено новое решение задачи определения оптимальных условий организации эксплуатации электрооборудования в зависимости от его технического состояния.
Теоретическая и практическая значимость работы заключается в получении технически-обоснованных решений по эксплуатации оборудования на базе разработанной системы оценки его технического состояния с применением интеллектуальных методов обработки информации, а также возможности самообучения и самонастройки разработанной системы с сохранением алгоритма работы при изменении параметров оборудования.
Методология и методы исследования. Методом исследования при выполнении диссертационной работы являлось математическое моделирование. Исходными данными являлись данные технического диагностирования электрооборудования, полученные в ходе испытаний оборудования. В качестве инструмента моделирования применялся программный комплекс MATLAB. При разработке модели использовались методы искусственного интеллекта - на основе нейро-нечеткого логического вывода, объединяющего в себе методы нечеткой логики и искусственных нейронных сетей.
Обоснованность и достоверность. Результаты диссертационной работы получены при корректном и обоснованном применении методов нечеткой логики и искусственных нейронных сетей и подтверждаются согласованностью с результатами, полученными на основе эмпирических выводов и экспертных оценок.
Основные положения, выносимые на защиту:
- Основные принципы формирования системы оценки технического состояния электросетевого оборудования на основе нейро-нечеткого логического вывода с использованием нормативных критериев и формализованных экспертных знаний, учитывающих эксплуатационный опыт.
- Новые математическая и структурная модели оценки технического состояния электросетевого оборудования на подстанциях на базе агрегированной доступной информации об исследуемом объекте с помощью нейро-нечеткого логического вывода.
- Новая структура и алгоритм работы нейро-нечеткого логического вывода на основе адаптированного метода Такаги-Сугено для оценки технического состояния силового масляного трансформатора 110 кВ по данным технической диагностики и испытаний.
Апробация работы. Положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на 9 международных и Российских научно-технических конференциях, а именно: Электроэнергетика глазами молодежи, 2010, Екатеринбург (Россия); Электроэнергетика глазами молодежи, 2012, Екатеринбург (Россия); 3rd International Conférence on Power and Energy Systems, 2013; Париж (Франция)International Conference on Advances in Energy and Environmental Science, ICAEES 2013, Гуанчжоу (Китай); 6th IASTED Asian Conference on Power and Energy Systems, AsiaPES 2013, Пхукет, (Тайланд); 1st International Conference on Energy Production and Management in the 21st Century: The Quest for Sustainable Energy, 2014, Екатеринбург (Россия) и других.
Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 13 статей, в том числе 9 статей в рецензируемых научных журналах и изданиях, определенных ВАК РФ, а также 3 статьи включенных в базы научного цитирования Web of science и Scopus.
Структура и объем работы. введение, четыре главы, заключение, Общий объем работы составляет библиографическое наименование.
Диссертационная работа содержит список литературы и приложения.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


Основные результаты диссертационной работы:
1. Получено и обосновано решение задачи комплексной ОТС электрической подстанции на основе нейро-нечеткого логического вывода.
2. Разработаны структурная и математическая модели ОТС и определена база знаний для поиска возможных неисправностей (дефектов) электросетевого оборудования с целью выбора решений для обеспечения требуемого технического состояния электроэнергетической системы.
3. Определены способы решения задачи совершенствования системы ОТС электросетевого оборудования на основе диагностической информации в соответствии с действующими требованиями и с учетом формализованных знаний и опыта экспертов.
4. Выполнена апробация разработанной модели на базе программного комплекса МаЙаЬ на примере ОТС силовых трансформаторов 110 кВ, показавшая достаточную для практической реализации точность оценки, что подтверждает адекватность представленного решения.
5. Для задачи ОТС сложных объектов выполнена адаптация принципа декомпозиции, обеспечивающая возможность определения как индивидуальных характеристик работоспособности каждого объекта, так и, при последующей их агрегации, - учета эмерджентных свойств системы.
В основе обобщенной ОТС объекта электрической сети, такого как подстанция, положено комплексное исследование, которое подразумевает одновременное и согласованное изучение показателей по каждому из совокупности подобъектов и их элементов, являющихся составными элементами подстанции. Каждый показатель характеризует тот или иной физический процесс, оказывающий влияние на состояние подобъекта (элемента) или совокупности подобъектов сети в процессе ее функционирования.
Установлено, что разработанный подход к ОТС может быть распространен и на другие виды электрооборудования при изменении входных параметров и функций принадлежности в соответствии с техническими, эксплуатационными и технологическими принципами работы этого оборудования.
Разработанная модель ОТС электросетевого оборудования подстанций 35-220 кВ может быть использована для создания интеллектуальной системы управления производственными активами электроэнергетических предприятий по техническому состоянию.



1. Биргер И. А. Техническая диагностика / И. А. Биргер - М.: Машиностроение, 1978.- 240 с.
2. Клюев В. В. Неразрушающий контроль и диагностика: Справочник / В. В. Клюев, Ф. Р. Соснин, В. Н. Филинов и др. - М.: Машиностроение, 2003. - 657 с.
3. Сви П. М. Методы и средства диагностики оборудования высокого напряжения / П. М. Сви. - М.: Энергоатомиздат, 1992.- 240 с.
4. Концепция диагностики электротехнического оборудования подстанций и линий электропередачи электрических сетей ОАО "ФСК ЕЭС". М., 2004.- 188 с.
5. Объем и нормы испытаний электрооборудования: РД 34.45¬51.300- 97: утв. Департаментом науки и техники РАО «ЕЭС России» 08.05.97. - М. : ЭНАС, 2004. - 153 с.
6. Екатеринбургская электросетевая компания. Годовой отчет ОАО «ЕЭСК» за 2012 год [Электронный ресурс]: офиц. сайт. - Режим доступа: http://www. eesk.ru/actioners/Otchetnie_dokumenti/Ezhegodnaja_otchetnost. - Загл. с экрана (дата обращения 05.02.2015).
7. МРСК Урала. Годовой отчет 2012 [Электронный ресурс]: офиц. сайт. - Режим доступа: http://report2012.mrsk-ural.ru/reports/mrskural/annual/2012/gb/Russian/9030.html. - Загл. с экрана (дата обращения 05.01.2015).
8. Россети. Годовой отчет 2009 год [Электронный ресурс]: офиц. сайт. - Режим доступа: http://www.rosseti.ru/investors/info/year/. - Загл. с экрана (дата обращения 05.01.2015).
9. Галкин В. С. Вопросы проектирования автоматизированных систем мониторинга электрооборудования на подстанциях 500-220 кВ с учетом обеспечения надежности электрических сетей / В. С. Галкин, Т. М. Лангборт, В. А. Липаткин, В. А. Смирнов // Электрические станции. - 2006. - № 7. - С. 66-67.
10. Спарлинг Б. Д.. Повышение уровня мониторинга и диагностики для оптимизации передачи и распределения электроэнергии в целях улучшения финансовых показателей / Б. Д. Спарлинг // Методы и средства оценки состояния энергетического оборудования / под ред. А. И. Таджибаева, В. Н. Осотова. - СПб., 2005. - Вып. 28. - С. 178-202.
11. Давиденко И. В. Структура экспертно-диагностической и информационной системы оценки состояния высоковольтного оборудования / И. В. Давиденко, В. П. Голубев, В. И. Комаров, В. Н. Осотов // Электрические станции: ежемесячный производственно-технический журнал. - 1997. - N 6. - С. 25-27.
12. Димрус [Электронный ресурс]: офиц. сайт. - Режим доступа: http://dimrus.ru/texts.html. - Загл. с экрана (дата обращения 05.01.2015).
13. Контроль неразрушающий. Классификация видов и методов: ГОСТ 18353 - 79: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 11.11.79. - М., 1979. - 18 с.
14. Контроль неразрушающий магнитный. Термины и определения: ГОСТ 24450 - 80: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 28.11.80. - М., 1980. - 6 с.
15. Контроль неразрушающий электрический. Термины и определения: ГОСТ 25315 - 82: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 18.06.82. - М., 1982. - 7 с.
16. Контроль неразрушающий вихретоковый. Термины и определения: ГОСТ 24289 - 80: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 30.06.80. - М., 1982. - 10 с.
17. Контроль неразрушающий радиоволновой. Термины и определения: ГОСТ 25313 - 82: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 18.06.80. - М., 1982. - 8 с.
18. Контроль неразрушающий. Методы теплового вида. Общие требования: ГОСТ 23483 - 79: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 08.02.79. - М., 1979. - 14 с.
19. Контроль неразрушающий оптический. Термины и определения: ГОСТ 24521 - 80: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 23.02.82. - М., 1982. - 4 с.
20. Контроль неразрушающий радиационный. Термины и определения: ГОСТ 24034 - 80: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 12.03.80. - М., 1980. - 12 с.
21. Контроль неразрушающий. Методы акустические. Общие положения: ГОСТ 20415 - 82: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 30.12.80. - М., 1980. - 6 с.
22. Контроль неразрушающий. Капиллярные методы. Общие требования: ГОСТ 18442 - 80: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 15.05.80. - М., 1980. - 16 с.
23. Khalyasmaa А. I. Electrical equipment life cycle monitoring / А. I. Khalyasmaa, S. A. Dmitriev, D. A. Glushkov, D. A. Baltin, N. A. Babushkina // Advanced Materials Research. - 2014. - Vol. 1008-1009 - P. 536-539.
24. Бром А. Е. Базовая модель стоимости жизненного цикла энергетического оборудования / А. Е. Бром, О. В. Белова, А. Сиссиньо // Гуманитарный вестник. - 2013. - Вып. 10. - С. 1-11.
25. Давиденко И. В. Системы диагностирования высоковольтного маслонаполненного силового электрооборудования. / В. Н. Осотов, И. В. Давиденко // Учебное пособие для студентов и специалистов. Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2003. - 117 с.
26. Хальясмаа А. И. Вопросы реализации оценки технического состояния силового оборудования на электрических подстанциях / А. И. Хальясмаа, С. А. Дмитриев, С. Е. Кокин, М. В. Осотова // Вопросы современной науки и практики. - 2013. - №1(45). - С. 289-300.
27. Осотов В. Н. Некоторые аспекты оптимизации системы диагностики силового электрооборудования на примере Свердловэнерго: дис. канд. техн. наук: 05.14.02 / Осотов Вадим Никифировоч. - Екатеринбург, 2000. - 31 с.
28. Основные положения (Концепция) технической политики в электроэнергетике России на период до 2030 года. ОАО РАО «ЕЭС России». [Электронный ресурс]: офиц. сайт. - Режим доступ: http://www.rao- ees.ru/ru/invest_inov/concept_2030.pdf. - Загл. с экрана (дата обращения: 05.02.2015).
29. Asset management systems. Разработка методических указаний по
оценке технического состояния оборудования «Холдинг МРСК» [электронный ресурс]: офиц. сайт. - Режим доступа:
http://amstm.ru/projects/holding_mrsk/. - Загл. с экрана (дата обращения 01.03.2015).
30. Попов Г. В. Экспертная система оценки состояния электрооборудования «Диагностика+» / Г. В. Попов, Е. Б. Игнатьев, Л. В. Виноградова, Ю. Ю. Рогожников, Д. А. Ворошина // Электрические станции. - 2011. - № 5. - С. 36-45.
31. Давиденко И. В. Структура экспертно-диагностической и информационной системы оценки состояния высоковольтного оборудования / И. В. Давиденко, В. П. Голубев, В. И. Комаров, В. Н. Осотов // Электрические станции. - 1997. - №6. - С. 25-27.
32. Давиденко И. В. Система компьютерной диагностики маслонаполненного оборудования в рамках энергосистемы / И. В. Давиденко, В. П. Голубев, В. И. Комаров, В. Н. Осотов, С. В. Туркевич // Энергетик. - 2000. - № 11. - С. 52-56.
33. Хальясмаа А. И. Оценка состояния силовых трансформаторов на основе анализа данных технической диагностики / А. И. Хальясмаа, С. А. Дмитриев, С. Е. Кокин, М. В. Осотова // Вестник ЮУрГУ. - 2013. - Том 13. - №2. - С. 114-12.
34. Шутенко О. В. Анализ функциональных возможностей экспертных систем, используемых для диагностики состояния высоковольтного маслонаполненного оборудования [Электронный ресурс] / О. В. Шутенко, Д. В. Баклай, // Вестник НТУ «ХПИ». - 2010. - С. 179-193.
35. Кокин С. Е. Энерго-информационные модели функционирования и развития систем электроснабжения больших городов: дис. д-р. техн. наук: 05.14.02 / Кокин Сергей Евгеньевич. - Екатеринбург, 2013. - 367 с.
36. Дмитриев С. А. Мониторинг системы электроснабжения мегаполиса на основе объектно-ориентированной графовой модели: дис. канд. техн. наук: 05.14.02 / Дмитриев Степан Александрович. - Екатеринбург, 2007. - 174 с.
37. Мошинский О. Б. Разработка модели оценки функционального состояния системы электроснабжения мегаполисов: дис. канд. техн. наук: 05.14.02 / Мошинский Олег Борисович. - Екатеринбург, 2011. - 199 с.
38. Соколов В. В. Ранжирование состаренного парка силовых трансформаторов по техническому состоянию / В. В. Соколов // Современное состояние и проблемы диагностики силового электрооборудования: материалы совместного заседания совета специалистов по диагностике силового электрооборудования при УРЦОТ и секции «Техническое обслуживание, мониторинг и диагностика электрооборудования» Четвертой Всерос. науч.-техн. конф. Новосибирск: НГТУ. - 2006.
39. Хальясмаа А. И. Автоматизированная система принятия решений для оценки фактического состояния электрооборудования / А. И. Хальясмаа, С. А. Дмитриев, С. Е. Кокин // Сборник трудов V международная молодёжная научно-техническая конференция «Электроэнергетика глазами молодежи - 2014». - 2014. -С. 187-193.
40. Jang J.-S. R. ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System / J.-S. R. Jang // IEEE Trans. Systems & Cybernetics. - 1993. - N 23. - C. 665 - 685.
41. Ларичев О. И. Системы поддержки принятия решений. Современное состояние и перспективы их развития / О. И. Ларичев, А. В. Петровский // Итоги науки и техники. Сер. Техническая кибернетика. - 1987. - Т.21. - С. 131-164.
42. Нейронные сети в Мз11зЬ. Предварительная обработка данных [электронный ресурс]: офиц. сайт. - Режим доступа: Н14р://пеига1- networks.ru/Predvarite1naya-obrabotka-dannyh-59.htm1. - Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015).
43. Левин В. М. Диагностика и эксплуатация оборудования электрических сетей: учебное пособие / В. М. Левин. - Новосибирск: изд-во НГТУ, 2010. - 97 с.
44. Управление знаниями. Базы знаний [электронный ресурс]: офиц. сайт. - Режим доступа: https://sites.goog1e.com/site/uprav1enieznaniami/inzeneria-znanij/bazy-znanij.htm1 - Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015).
45. Портал искусственного интеллекта. Базы знаний [электронный
ресурс]: офиц. сайт. - Режим доступа:
http://www.aiporta1.ru/artic1es/know1edge-mode1s/know1edge-bases.htm1- Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015).
46. Энергетика и электрификация. Термины и определения: ГОСТ 19431 - 84: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам 27.03.84. - М., 1986. - 73 с.
47. Васильев А. А. Электрическая часть станций и подстанций: Учебник для вузов / А. А. Васильев, И. П. Крючков, Е. Ф. Наяшкова и др. - М.: Энергоатомиздат, 1990. - 576 с.:
48. Неклепаев Б. Н. Электрическая часть электростанций и подстанций. Справочные данные для курсового и дипломного проектирования: Учеб. Пособие для вузов / Б. Н. Неклепаев, И. П. Крючков. - М.: Энергоатомиздат, 1989. - 608 с.
49. Электрическая часть электростанции и электрической сети. Термины и определения: ГОСТ 24291 - 90: утв. Постановлением Государственного комитета СССР по управлению качеством продукции и стандартам 27.12.90. - М., 1992. - 153 с.
50. Глушков В. М. Энциклопедия кибернетики: в 2 т. / В. М. Глушков, Н. М. Амосов, И. А. Артеменко. - Киев: Главная редакция украинской советской энциклопедии, 1974. 2 т. - 624 с.
51. Хальясмаа А. И. Вопросы реализации систем оценки фактического состояния электрооборудования для энергетических предприятий / А. И. Хальясмаа, С. А. Дмитриев, С. Е. Кокин, Д. А. Глушков // Научное обозрение. - 2013. - №4. - С. 241-245.
52. Надежность в технике. Термины и определения: ГОСТ 53480 - 2009: утв. Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 09.12.2009 г. 15.11.89. - М.: Стандартинформ, 2010. - 33 с.
53. Методические указания по оценке состояния и продлению срока службы силовых трансформаторов: РД ЭО 0410 - 02: принят и введен в действие концерном «Росэнергоатом» 01.01.2004. - М. : Альвис, 2004. - 44 с.
54. Учебник по базам данных. Типы моделей данных [электронный ресурс]: офиц. сайт. - Режим доступа: http://dssp.petrsu.ru/~IVK/book/2/2_1_3.Йш1 - Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015).
55. Технологии баз данных и знаний. Лекция на тему модели данных
[электронный ресурс]: офиц. сайт. - Режим доступа:
http://dssp.petrsu.ru/~IVK/book/2/2_1_3.Йш1 - Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015).
56. Интуит: Национальный открытый университет. Работа с базами данных. Лекция №5: модели организации баз данных [электронный ресурс]: офиц. сайт. - Режим доступа http://www.intuit.ru/studies/courses/3439/681/1есШге/14023 - Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015).
57. Постреляционная, многомерная и объектно-ориентированная
модели представления данных [электронный ресурс]: офиц. сайт. - Режим доступа http://www.e-reading.c1ub/chapter.php/97791/123/Koz1ova_-
_Inforшatika konspektlekciii.htшl - Загл. с экрана (дата обращения
10.01.2015).
58. Cit forum. Объектно-ориентированные модели данных
[электронный ресурс]: офиц. сайт. - Режим доступа
http://citforum.ru/database/osbd/glava_112.shtml- Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015).
59. Кафедра UNESCO по новым информационным технологиям.
Гудов А. М. Базы данных и системы управления базами данных. Программирование на языке PL/SQL. Учебно-методическое пособие [электронный ресурс] офиц. сайт. - Режим доступа
http://unesco.kemsu.ru/study_work/method/bd/umk/book/- Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015).
60. Криват Б. Microsoft SQL Server 2008: Data Mining - интеллектуальный анализ данных / Б. Криват, Д. Макленнен, Ч. Танг. - Спб.: BHV, 2009.- 720 с.
61. Ананьев Н. С. Методы и средства анализа данных в системах поддержки принятия решений: дис. ...канд. техн. наук: 05.25.05 / Ананьев Николай Сергеевич. - М., 2005. - 123 с.
62. Microsoft Developer Network. Ячейка куба (службы Analysis Services) [электронный ресурс]: офиц. сайт. - Режим доступа https://msdn.microsoft.com/ru-ru/library/ms175449.aspx- Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015).
63. Башмаков А. И. Интеллектуальные информационные технологии: учебное пособие / А. И. Башмаков, И. А. Башмаков - М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2005. - 304 с.
64. Беркинблит М. Б. Нейронные сети / М. Б. Беркинблит - М.: МИРОС и ВЗМШ РАО, 1993. - 96 с.
65. Гладков Л. А. Генетические алгоритмы: Учебное пособие. - 2-е изд. / Л. А. Гладков, В. В. Курейчик, В. М. Курейчик - М: Физматлит, 2006. - С. 320.
66. База и генератор образовательных ресурсов МГТУ им. Н. Э. Баумана. Кафедра САПР. Основы САПР [электронный ресурс]: офиц. сайт. - Режим доступа ЬА:р://Ь1дог.Ьш81:и.ги/?спР?дос=140_СЛВеди/СЛВ.сои - Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015).
67. Экспертные системы. Искусственный интеллект и экспертные системы: учебное пособие [электронный ресурс]: офиц. сайт. - Режим доступа ййр://ехрго.к8и.ги/ша1:епа18/п_1_е8/Ьоок.й1ш1 - Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015).
68. Тэрано Т. Прикладные нечеткие системы / Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно - М.: Мир, 1993.- 368 с.
69. Рубанов В. Г. Интеллектуальные системы автоматического управления. Нечеткое управление в технических системах: учебное пособие [электронный ресурс] / В. Г. Рубанов, А. Г. Филатов, И. А. Рыбин. Режим доступа http://nrsu.bstu.ru/- Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015).
70. Штовба С. Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику: монография / С. Д. Штовба - Винница: УНИВЕРСУМ-Винница, 2001. - 756 с.
71. Наместников А. М. Разработка и исследование нечетких систем и генетических алгоритмов для решения задач автоматизированного проектирования: дис. канд. техн. наук: 05.13.02 / Наместников Алексей Михайлович. - Ульяновск, 2000. - 181 с.
72. Шумилова Г. П. Прогнозирование электрических нагрузок при оперативном управлении электроэнергетическими системами на основе нейросетевых структур [электронный ресурс] / Г. П.Шумилова, Н. Э.Готман, Т. Б.Старцева. Режим доступа http://eneгgy.koшisc.гu/down1oads/ docs/pгognoziгovanie_je1ektгicheskih_nagгuzok_pгi_opeгativnoш_upгav1enii_je1e ktгojeneгgeticheskiшii_sisteшaшi_na_osnove_nejгosetevyh_stгuktuг.pdf - Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015).
73. Сухбаатырын М. Разработка и исследование нейросетевых алгоритмов краткосрочного прогнозирования нагрузки центральной электроэнергетической системы Монголии: дис. канд. техн. наук: 05.14.02 / Сухбаатарын Мунхжаргал. - Новосибирск, 2004. - 177 с.
74. Хохлов М.В. Устойчивость динамической нейронной сети для оценивания состояния электроэнергетических систем // Информационные технологии в электротехнике и электроэнергетике: Материалы IV всерос. науч.-техн. конф. Чебоксары. - 2002. - с. 166-169.
75. Зайченко Ю. П. Нечеткие модели и методы в интеллектуальных системах: Учеб. для вузов / Ю. П. Зайченко - К.: «Издательский Дом «Слово», 2008. - 344 с
76. Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH / А. В. Леоненков - Спб.: БХВ-Петербург, 2005. - 736 с
77. Общероссийский математический портал Math-net.ru. А. П. Ротштейн, С. Д. Штовба, Моделирование надежности человека-оператора с помощью нечеткой базы знаний Сугено, Автоматика и телемеханика, 2009, № 1. - С. 180-187.
78. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский - М.: Горячая Линия-Телеком, 20075. - 452 с
79. Hung T. Nguyen Fuzzy Modeling and Control: Selected Works of Sugeno / Hung T. Nguyen, Nadipuram R. Prasad - Boca Raton: CRC Press, 1999. - 429 с
80. Fuzzy modeling Group. Лекция №8. Системы нечеткого вывода [электронный ресурс]: офиц. сайт. - Режим доступа http://fuzzy- group.narod.ru/files/Fuzzy_Modeling/Lection08.1.Fuzzy.inference.system.pdf- Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015).
81. СИИ. Курс лекций по дисциплине «Системы искусственного интеллекта». Лекция №9: Методы работы со знаниями [электронный ресурс]: офиц. сайт. - Режим доступа http://www.mari-el.ru/mmlab/home/AI/9/- Загл. с экрана (дата обращения 10.01.2015).
82. Дэвид Г. А. Метод парных сравнений: пер. с англ. / Г. А. Дэвид - М.: Статистика, 1978.- 144 с.
83. Yager R. R. Essentials of Fuzzy Modeling and Control / R. R. Yager, D. P. Filev - USA: John Wiley & Sons, 1994. - 387 c.
84. Khalyasmaa A. I. Defining membership functions in power equipment state assesment problem / A. I. Khalyasmaa, S. A. Dmitriev, S. E. Kokin, D. A. Glushkov // 5th International conference on power engineering, energy and electrical drives (POWERING). 11-13 May, 2015 Riga, Latvia. P. 115-119.
85. Babuska R. Fuzzy Modeling for Control / R. Babuska - Boston, Kluwer Academic Publishers. - 257 c.
86. Методические указания по диагностике развивающихся дефектов трансформаторного оборудования по результатам хроматографического анализа газов, растворенных в масле: РД 153-34.0-46.302-00: утв. Департаментом научно-технической политики и развития РАО «ЕЭС России» 12.12.00. - М.: ВНИИ Электроэнергетики, 2000. - 41 с.
87. Кобзарь Л. B. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников - М.: Физматлит, 2006.- 814 с.
88. Головко В. А. Нейронные сети: обучение, организация и применение /В. А. Головко - Издательство: ИПРЖР, 2004.- 656 с.
89. Ротштейн А. П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети / А. П. Ротштейн. - Винница: УНИВЕРСУМ-Винница, 1999. - 320 с.
90. Hastie T. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction / T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman. - Изд-во: Springer, 2009. - 745 c.
91. Елисеева И. И. Общая теория статистики / И. И. Елисеева, М. М. Юзбашев - М.: Финансы и статистика, 2002.- 256 с.
92. Новицкий П. В. Оценка погрешностей результатов измерений / П. В. Новицкий, И. А. Зограф - Л.: Энергоатомиздат, 1991.- 304 с.
93. Розенблат Ф. Принципы нейродинамики. Перцептроны и теория механизмов мозга / Ф. Розенблат. - М.: Мир, 1965. - 478 с.
94. Anastassiou G. A. Intelligent systems. Approximation by artificial neural networks. - Изд-во: Springer, 2011. - 116 c.
95. Галушкин А. И. Нейронные сети: основы теории / А. И. Галушкин. - М.: Горячая Линия-Телеком,, 2014. - 496 с.
96. Давиденко И.В. Методика принятия решения для вывода общего заключения о состоянии силового трансформатора при многоаспектном анализе / И. В. Давиденко // Известия вузов: электромеханика. - 1998. - N 2-3. - С. 91-92.
97. Брай И. В. Регенерация трансформаторных масел / И. В. Брай, - М.: Химия, 1972.- 168 с.
98. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин, - М.: Вильямс, 2006.- 1104 с.
99. Статистические методы. Вероятность и основы статистики. Термины и определения: ГОСТ Р 50779.10-2000: принят и введен в действие. Постановлением Госстандарта России от 29.12.00. - М.: ИПК Издательство стандартов, 2001. - 42 с.
100. Правила устройства электроустановок. Утв.. Приказом Минэнерго России 08.07.02. - М.: Энас, 2013. - 556 с.
101. Саати Т. Принятие решений / Т. Саати - М.: Радио и связь, 1993.- 278 с.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ