«Автоматизация и информатизация ТЭК»

Разработка интеллектуальной системы поддержки принятия решений по оценке состояния объектов системы теплоснабжения

УДК: 681.5:62-503.5
DOI: 10.33285/2782-604X-2023-6(599)-15-21

Авторы:

¹ Заполярный государственный университет им. Н.М. Федоровского, Норильск, Россия
² Тюменский государственный университет, Тюмень, Россия
³ ГАУ Северного Зауралья, Тюмень, Россия

Ключевые слова: интеллектуальная система управления, искусственный интеллект, нечеткая логика, обработка информации, математическая статистика, нейронечеткое моделирование, выборка данных, база знаний

Аннотация:

Научное исследование затрагивает важную тему разработки новых систем поддержки принятия решений, которые базируются на нейронечетких моделях и базах знаний. Такие системы позволяют эффективно оценивать состояние элементарных объектов в рамках системы теплоснабжения в промышленности. Кроме того, их распределенная структура позволяет создавать информационные системы нового типа, например, многоагентные системы, системы интернета вещей или системы туманной вычислительной архитектуры. Важной чертой многих управленческих схем является наличие человеческого фактора в принятии решений, что может привести к ошибкам. При этом ошибки могут быть обусловлены различными причинами, такими как усталость, невнимательность, низкая квалификация, давление со стороны неизвестного фактора. Поэтому сегодня в топливно-энергетическом комплексе России существует потребность в создании таких интеллектуальных систем, которые способны гарантировать адекватность принимаемых решений, учитывая фактическое состояние объекта. Благодаря оперативной обработке подобной информации, управленческие решения будут приниматься быстрее, а вероятность возникновения аварий и сбоев будет снижаться.

Список литературы:

1. Селютина Л.Г. Развитие современных технологий поддержки принятия управленческих решений в предпринимательской деятельности в сервисной экономике // Экономика XXI века: сб. материалов Междунар. науч.-практ. конф., посвящ. 65-летию Сибир. ун-та потреб. кооп., Новосибирск, 23 окт. 2020 г. – Новосибирск: Сибир. ун-т потреб. кооп., 2020. – С. 387–393.
2. Плетняков В.А. Развитие современных технологий поддержки принятия управленческих решений стратегического характера в инновационной сфере // Terra Economicus. – 2012. – Т. 10, № 2-2. – С. 56–59.
3. Петров А.М., Попов А.Н. Разработка метода математического моделирования термодинамических процессов однофазных потоков наружных сетей теплоснабжения // Строительство и техногенная безопасность. – 2022. – № 26(78). – С. 59–63.
4. Демидовский А.В., Бабкин Э.А. Интегрированные нейросимволические системы поддержки принятия решений: проблемы и перспективы // Бизнес-информатика. – 2021. – № 3. – С. 7–23. – DOI: 10.17323/2587-814X.2021.3.7.23
5. Петров А.М., Попов А.Н., Кузяков О.Н. Совершенствование архитектуры интеллектуальных систем управления // Автоматизация и информатизация ТЭК. – 2023. – № 4(597). – С. 15–22. – DOI: 10.33285/2782-604X-2023-4(597)-15-22
6. Challenges for the cyber-physical manufacturing enterprises of the future / H. Panetto, B. Iung, D. Ivanov [et al.] // Annual Reviews in Control. – 2019. – Vol. 47. – P. 200–213. – DOI: 10.1016/j.arcontrol.2019.02.002
7. Yeung K. Recommendation of the council on artificial intelligence (OECD) // Int. Legal Materials. – 2020. – Vol. 59, Issue 1. – P. 27–34. – DOI: 10.1017/ilm.2020.5
8. Methodology of application of open-source platform Protégé in the measurement and computing systems development for diagnostics of heat supply networks / A. Petrov, A. Popov, M. Chekardovsky, A. Pushkarev // CEUR Workshop Proceedings. – 2021. – Vol. 2843. ITIDMS 2021 – Proc. of the Int. Scientific and Practical Conf. "Information Technologies and Intelligent Decision Making Systems", Moscow, Jan. 20, 2021.
9. Катасёва Д.В. Нейронечеткая модель и программный комплекс формирования баз знаний интеллектуальных систем поддержки принятия решений по оценке состояния объектов: дис. … канд. техн. наук: 05.13.18. – Казань, 2022. – 185 с.
10. Катасёва Д.В. Нейронечеткая модель и программный комплекс формирования баз знаний для оценки состояния объектов // Прикаспийский журн.: управление и высокие технологии. – 2022. – № 1(57). – С. 65–76.
11. Катасёва Д.В. Нечетко-продукционная модель классификации и оценки состояния объектов в интеллектуальных системах поддержки принятия решений // Междунар. форум KAZAN DIGITAL WEEK – 2021, Казань, 21–24 сент. 2021 г. – Казань: НЦБЖД, 2021. – С. 124–130.
12. Petrov A., Popov A., Molotok A. Development of a laboratory installation of a digital measuring system for visualization of internal pipeline processes // J. of Physics: Conf. Ser. – 2020. – Vol. 1614. Int. Scientific Conf. Energy Management of Municipal Facilities and Sustainable Energy Technologies, Voronezh, Dec. 10–13, 2019. – P. 012036. – DOI: 10.1088/1742-6596/1614/1/012036