Программные продукты и системы

Управление надежной энергоресурсоэффективной сложной системой газоснабжения (ССГ) и контроль за ее эксплуатацией – наиболее важные региональные задачи [1–4]. Для их решения разработана и внедрена система поддержки принятия решений (СППР) диспетчерско-организационного управления объектами газоснабжения [1, 2]. Основными функциональными задачами СППР являются следующие: оперативный сбор, хранение и представ- ление информации о хозяйственно-экономиче- ской деятельности ССГ низкого давления; автоматизация бизнес-процессов учета и хранения информации о составе и техническом состоянии ССГ и оборудования; автоматизация бизнес-процессов по оказанию услуг различным потребителям, в том числе населению, с обеспечением контроля всего баланса потребления газа [5].

Принятие решений в разработанной си- стеме основано на многоатрибутном и многокритериальном методах. Обобщенная блок- схема алгоритма принятия многоатрибутных и многокритериальных решений представлена на рисунке 1.

Неизвестные переменные модели принятия решений выделены в отдельный блок, что подчеркивает их значительное влияние на результаты принятия решений. Решение задачи многоатрибутного принятия решений основано на использовании различных операторов свертки, задача которых – преобразование многоатрибутных характеристик (показателей) в суммарные интегральные характеристики (показатели). Например, в качестве оператора свертки можно использовать оператор средневзвешенного преобразования вектора x в скалярный интегральный показатель

,                              (1)

где xi − известные параметры-атрибуты; m – количество известных параметров-атрибутов; ai − весовые коэффициенты [6, 7].

С учетом неизвестных параметров формулу (1) можно переписать следующим образом:

,              (2)

где xi − известные параметры-атрибуты; yj − неизвестные параметры; m – количество известных параметров-атрибутов; n – общее количество параметров.

С помощью формулы (2) можно оценить эффективность многоатрибутной средневзвешенной оценки (1) по формуле

.                             (3)

Здесь многоатрибутная оценка считается адекватной при h > 0.8.

Аналогичная проблема выбора оператора свертки для преобразования вектора целевых функций в скалярную целевую функцию возникает для многокритериальных задач принятия решений. При этом аналогом метода средневзвешенного является метод линейной свертки, при котором преобразование задачи многокритериального принятия решений в однокритериальную задачу осуществляется по формуле

,        (4)

где x − вектор параметров; fi(x) = fi(x1, x2, …, xm) − скалярные функции векторного аргумента.

В качестве операторов свертки могут использоваться и другие операторы [7], например:

– оператор минимума

;                               (5)

– оператор максимума

;                               (6)

– оператор среднего арифметического

;                         (7)

– геометрический оператор

.                        (8)

Для задач принятия решений с дискретными векторными аргументами возможны более сложные операторы свертки [7], например:

– минимаксный оператор

;                           (9)

– оператор Байеса–Лапласа

,                   (10)

где x − вектор возможных состояний системы (комбинаций значений параметров); fi = fi(x), pT(x) − вектор вероятностей различных состояний системы ().

Для принятия решений в задачах управления конкретными организационными системами используются различные методы оптимизации. В работе [8] для принятия решений использованы методы имитационного моделирования, в данной работе – описанные выше многоатрибутные и многокритериальные методы.

Рассмотрим основные архитектурные и функциональные особенности разработанной СППР по диспетчерско-организационному управлению объектами газоснабжения.

Архитектура и режимы функционирования СППР

Блок-схема архитектуры СППР представлена на рисунке 2, где каждый из укрупненных блоков предназначен для выработки вариантов принятия решений в соответствующей области организационного управления объектами ССГ. СППР разработана на универсальной программной платформе 1С:8 с открытой архитек- турой и успешно функционирует с начала 2010-х годов в ПАО «Газпром трансгаз Казань».

Архитектура СППР включает 8 основных программных модулей (рис. 2). Рассмотрим подробнее наиболее важные из них.

В модуле М1 вырабатываются варианты многоатрибутных и многокритериальных решений по техническим условиям, которым должны удовлетворять новые объекты ССГ. Модуль включает три блока (рис. 3). В блоке 1 вырабатываются варианты решений о регистрации заявки с учетом различных условий подключения новых объектов, в блоке 2 – варианты решений с учетом различных технических характеристик подключаемых объектов ССГ, в блоке 3 – окончательные варианты решений о технических параметрах и технических условиях присоединения новых объектов к ССГ.

Модуль 3 включает четыре блока (рис. 4). В блоке 1 вырабатываются варианты технических решений о поставках газа, в блоке 2 – о конкретных формах и реализациях технического обслуживания, в блоке 3 – варианты многоатрибутных и многокритериальных решений о соответствии объемов поставок газа и условиях поставки (например, о технических условиях, обеспечивающих оптимизацию целевых функций, о максимальной прибыли в конкретных условиях функционирования реальных газовых сетей ССГ), в блоке 4 – варианты решений о соответствии или несоответствии объемов поставок газа заключенным договорам.

Модуль 5 включает три блока (рис. 5). В блоке 1 вырабатываются многоатрибутные и многокритериальные варианты решений о недопоставках газа или о превышении лимитов поставок газа по конкретным объектам газо- снабжения, в блоке 2 – варианты решений о суммарных объемах поставок газа по всем объектам газоснабжения, в блоке 3 – варианты решений о соответствии реальных поставок газа заключенным с объектами газоснабжения договорам.

Модуль программно-технического администрирования СППР предназначен для выработки вариантов многоатрибутных и многокритериальных решений по настройке, отладке и обслуживанию технического оборудования и программно-информационного обеспечения (например, решений о совершенствовании программного интерфейса взаимодействия пользователей с СППР).

Модуль обмена данными со смежными автоматизированными системами (АС) пред- назначен для управления БД и включает три блока (рис. 6). В блоках 1 и 2 вырабатываются варианты решений по управлению СППР с по- мощью информации, хранящейся в БД, блок 3 позволяет использовать возможности системного администратора в управлении БД.

Разработанная СППР имеет интерфейсы с основными функционально-организационными автоматизированными системами: региональной газотранспортной и газораспреде- лительной организацией; АС бухгалтерского и налогового учета; АС мониторинга и обес- печения безопасности объектов региональной системы газоснабжения (РСГ), включая АС коммерческого учета расхода газа и управления устройствами контроля утечек газа в бы- товых и производственных помещениях; АС контроллинга энергоресурсоэффективности (КЭР), оперативного учета договоров контрагентов; АС управления персоналом на осно- ве повышения мотивации персонала к развитию цифровизации и широкому применению средств информационно-коммуникационных технологий (ИКТ), а также стимулирующей системы расчета заработной платы.

Управление и контроль за транспортировкой и доставкой газа различным потребителям, а также управление эксплуатацией энергоресурсоэффективной РСГ осуществляет диспетчерская служба. Для обеспечения в режиме реального времени управления и оперативного контроля за эксплуатацией магистральной и региональной газопроводных систем (МГПС и РГПС) разработаны архитектура и режимы функционирования многоуровневой АС телеметрического контроля и управления (АС-ТКУ) [9−11]. Назначение АС-ТКУ – обеспечение контроля за технологическим процессом транспорта газа, управление запорной арматурой с целью отключения ремонтных или аварийных участков РСГ, предотвращение или локализация возможных аварий (рис. 7).

Все данные, собранные АС-ТКУ на объектах ССГ (крановые площадки, шкафные распределительные пункты и др.), передаются в СППР диспетчерского центра на АРМ подразделения и визуализируются на мнемосхеме. Разработанная телеметрическая система диспетчеризации всех ССГ как важнейшая подсистема АРМ (см. http://www. swsys.ru/uploaded/image/2020-2/2020-2-dop/19. jpg) использует отечественную контрольно-измерительную аппаратуру, в том числе датчики давления и загазованности [12, 13].

Важную роль в разработанной СППР играет программное средство «Монитор телеметрии 2» (МТ2). Рассмотрим подробнее его основные элементы [14, 15].

ПО МТ2 предназначено для просмотра и анализа телеметрических данных в режиме реального времени, построения отчетов, оповещения о нештатных ситуациях, удаленной настройки и управления объектами, а также для настройки опроса объектов сервером телеметрии и управления пользовательскими аккаунтами, работающими в системе. Главное окно МТ2 представлено на рисунке 8, а отображение мнемосхем – на рисунке 9.

ПО МТ2 построено на архитектуре клиент-сервер и является единой программной оболочкой для объектов газораспределения:

-    газораспределительные пункты;

-    газораспределительные станции;

-    станции электрохимической защиты газопроводов;

-    контрольно-измерительные пункты;

-    крановые узлы и другое газораспределительное оборудование.

ПО данной системы обеспечивает:

-      возможность работы в системах до 5 000 объектов;

-      возможность работы в закрытых локальных сетях без доступа во внешний Интернет;

-      гибкую настройку внешнего вида программы, удобство работы на мониторах с разным соотношением сторон;

-      отображение всей полноты данных в одном активном окне без необходимости дополнительно размещать вспомогательные инструменты, выбор между представлением данных в виде таблиц, мнемосхем, графиков или приборных панелей.

Система иерархически распределяет отображение объектов по региональным службам, подразделениям и пользователям.

Системные требования ПО МТ2 при сохранении производительности: 1 024 Мб оперативной памяти, одноядерный процессор 2.0 ГГц и 500 Мб на жестком диске.

Возможности ПО МТ2:

-      отображение объектов и каналов в виде таблиц с возможностью группировки и сортировки, выбора колонок (более 50 шт. для объектов и 25 шт. для каналов) и порядка их следования, фильтрации, а также сохранения индивидуальной конфигурации таблиц в профиль пользователя;

-      отображение автоматической настраиваемой приборной панели или созданной вручную мнемосхемы, показывающих текущие значения каналов, аварийные состояния и время сбора данных;

-      отображение объектов на не требующей дополнительной оплаты масштабируемой географической карте цветными маркерами разной формы в зависимости от аварийного состояния и типа объекта;

-      возможность локального разворачивания сервера карт в локальных сетях для ПК, не имеющих доступа во внешний Интернет;

-      отображение сведений по объектам и каналам: информации о пуско-наладочных работах, поверке, сервисном обслуживании, настройке, подробные сведения о получении и обработке значения сервером телеметрии, све- дения об установленном оборудовании и вычисляемые характеристики;

-      широкий спектр настроек для отображения значения каналов (точность, единица измерения, незначащие нули, способ усреднения, тип данных, функциональное значение, принадлежность устройству, группе, уставки, таймауты устаревших и сильно устаревших данных и т.д.);

-      отображение на одной координатной плоскости сразу нескольких графиков, в том числе по разным объектам;

-      построение оперативных графиков по любому каналу объекта за последние час, 4 часа, 12 часов, сутки, 2 суток.

Заключение

Разработанная СППР по диспетчерско-организационному управлению объектами газоснабжения предназначена для принятия многоатрибутных и многокритериальных решений в задачах контроля и управления газораспределением между потребителями в региональных системах газоснабжения. В программной реализации СППР использованы средства программирования пакета компьютерной математики Матлаб, программные средства MS Visual Studio, а также средства универсальной программной платформы 1С:8 с открытой архитектурой.

Автор благодарен В.Н. Ахметовой за участие в разработке архитектуры системы поддержки принятия решений.

Литература

1.     Кантюков Р.А., Мешалкин В.П., Смирнов Л.А., Дли М.И., Ахметова В.Н., Попов А.Г., Казанс- кий Г.М. Организация информатизации газотранспортных предприятий с учетом человеческого потенциала. Смоленск, 2014. 143 с.

2.     Кантюков Р.А., Ахметова В.Н., Кантюков Р.Р., Сорвачев А.В., Ахметзянов А.М., Сусликов Э.В., Фаляхов И.В. Практическое использование комплекса программ расчета динамики роторов нагнетателей с электромагнитными подшипниками // XXVI Междунар. Чугаевская конф. по координационной химии: сб. тр. науч.-практич. семинара. 2014. С. 41–47.

3.     Ramachandra T.V., Krishna S.V., Shruthi B.V. Decision support system for regional domestic energy planning. J. Sci. Ind. Res., 2005, vol. 64, pp. 163–74.

4.     Djebedjiana Berge, El-Naggara Mohamed, Shahin Islam. Optimal decision of gas distribution network: A case study. MEJ, 2011, vol. 36, no. 3, pp. 35–51.

5.     Bonnans André J.F., Cornibert L. Optimization of capacity expansion planning for gas transportation networks. EJOR, 2009, vol. 197, iss. 3, pp. 1019−1027.

6.     Gwo-Hshiung Tzeng, Jih-Jeng Huang. Multiple attribute decision making: Methods and applications. CRC Press, 2011, 350 p.

7.     Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. М.: Мир, 1990. 208 с.

8.     Локтаев С.В. Математические модели и методы принятия решений при управлении организационными системами: автореф. дис… докт. технич. наук. СПб: СПбГПУ, 2009. 45 с.

9.     Wu Y., Lai K.K., Liu Y. Deterministic global optimization approach to steady-state distribution gas pipeline networks. Optimization and Engineering, 2007, vol. 8, no. 3, pp. 259−275.

10. González Herrán A., De La Cruz J.M., De Andrés-Toro B., Risco-Martín J.L. Modeling and simulation of a gas distribution pipeline network. Applied Mathematical Modeling, 2009, vol. 33, iss. 3, pp. 1584–1600.

11. Chebouba A., Yalaoui F., Smati A., Amodeo L., Younsi K., Tairi A. Optimization of natural gas pipeline transportation using ant colony optimization. Computers and Operations Research, 2009, vol. 36, no. 6, pp. 1916–1923.

12. de Mélo Duarte H., Goldbarg E.F.G., Goldbarg M.C. A tabu search algorithm for optimization of gas distribution networks. LNCS, Evolutionary Computation in Combinatorial Optimization, 2006, vol. 3906, pp. 37–48.

13. Olorunniwo F.O., Jensen P.A. Optimal capacity expansion policy for natural gas transmission net- works – a decomposition approach. Engineering Optimization, 1982, vol. 6, pp. 13–30.

14. Ларкин Е.В., Панарин М.В., Горюнкова А.А., Семин И.В. Телеметрический комплекс контроля довзрывных концентраций газа в многоквартирных домах // Изв. Тульского гос. ун-та: Технич. науки. 2010. Вып. 4. Ч. 2. C. 125–128.

15. Кантюков Р.А., Мешалкин В.П., Панарин В.М., Горюнкова А.А., Гимранов Р.К., Рыженков И.В., Кантюков Р.Р. Информационно-измерительная система управления территориально-удаленными объектами в газотранспортном хозяйстве // Прикладная информатика. 2015. Т. 10. № 3. С. 51–62.

References

1. Kantyukov R.A., Meshalkin V.P., Smirnov L.A., Dli M.I., Akhmetova V.N., Popov A.G., Kazans-
   ky G.M. Organization of Informatization of Gas Transportation Enterprises Taking into Account Human Potential. Smolensk, 2014, 143 p. (in Russ.).
2. Kantyukov R.A., Akhmetova V.N., Kantyukov R.R., Sorvachev A.V., Akhmetzyanov A.M., Susli-
   kov E.V., Falyakhov I.V. The practical use of a set of programs for calculating the dynamics of supercharger rotors with electromagnetic bearings. Proc. Seminar XXVI Intern. Chugaev Conf. on Coordination Chemistry, 2014, pp. 41–47 (in Russ.).
3. Ramachandra T.V., Krishna S.V., Shruthi B.V. Decision support system for regional domestic energy planning. J. Sci. Ind. Res., 2005, vol. 64, pp. 163–74.
4. Djebedjiana Berge, El-Naggara Mohamed, Shahin Islam. Optimal decision of gas distribution network: A case study. MEJ, 2011, vol. 36, no. 3, pp. 35–51.
5. Bonnans André J.F., Cornibert L. Optimization of capacity expansion planning for gas transportation networks. EJOR, 2009, vol. 197, iss. 3, pp. 1019−1027.
6. Gwo-Hshiung Tzeng, Jih-Jeng Huang. Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. CRC Press, 2011, 350 p.
7. Mushik E., Myuller P. Entscheidungspraxis Ziele Verfahren Konsequenzen. Berlin: VEB Verlag Technik, 1987, 142 p. (Rus. ed.: Moscow, 1990, 208 p.).
8. Loktaev S.V. Mathematical models and decision-making methods in the management of organizational systems. Thes. Dis., St. Petersburg, 2009, 45 p. (in Russ.).
9. Wu Y., Lai K.K., Liu Y. Deterministic global optimization approach to steady-state distribution gas pipeline networks. Optimization and Engineering, 2007, vol. 8, no. 3, pp. 259−275.
10. González Herrán A., De La Cruz J.M., De Andrés-Toro B., Risco-Martín J.L. Modeling and simulation of a gas distribution pipeline network. Applied Mathematical Modeling, 2009, vol. 33, iss. 3, pp. 1584–1600.
11. Chebouba A., Yalaoui F., Smati A., Amodeo L., Younsi K., Tairi A. Optimization of natural gas pipeline transportation using ant colony optimization. Computers and Operations Research, 2009, vol. 36, no. 6,
    pp. 1916–1923.
12. de Mélo Duarte H., Goldbarg E.F.G., Goldbarg M.C. A tabu search algorithm for optimization of gas distribution networks. LNCS, Evolutionary Computation in Combinatorial Optimization, 2006, vol. 3906,
    pp. 37–48.
13. Olorunniwo F.O., Jensen P.A. Optimal capacity expansion policy for natural gas transmission networks – a decomposition approach. Engineering Optimization, 1982, vol. 6, pp. 13–30.
14. Larkin E.V., Panarin M.V., Goryunkova A.A., Semin I.V. Telemetric monitoring complex of pre-explosive gas concentrations in apartment buildings. Bull. of Tula State Univ. Tech. Sci., 2010, iss. 4, pt. 2,
    pp. 125–128 (in Russ.).
15. Kantyukov R.A., Meshalkin V.P., Panarin V.M., Goryunkova A.A., Gimranov R.K., Ryzhenkov I.V., Kantyukov R.R. Information-measuring system for managing geographically remote facilities in the gas transportation sector. Applied Informatics, 2015, vol. 10, no. 3, pp. 51–62 (in Russ.).