ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДУ ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ АНАЛІЗУ БАЛАНСОВИХ ВТРАТ ГАЗУ В ГАЗОПРОВОДАХ - Научное сообщество

Вас приветствует Интернет конференция!

Приветствуйем на нашем сайте

Рік заснування видання - 2011

ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДУ ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ АНАЛІЗУ БАЛАНСОВИХ ВТРАТ ГАЗУ В ГАЗОПРОВОДАХ

24.11.2023 18:38

[3. Технические науки]

Автор: Ільченко Борис Самуілович, доктор технічних наук, професор, Харківський національний університет міського господарства ім. О.М. Бекетова, м. Харків


У рамках вирішення цієї проблеми було поставлено завдання розробки методу побудови залежності похибки відомості балансу газу (розбалансу), яка включає невраховані нетехнологічні витрати від режимно-технологічних параметрів ГТС для аналізу та прогнозування похибки.

Початкове дослідження наявних даних показало, що детерміновані залежності похибки визначення балансу доступних чинників відсутні; дані нерівномірні у діапазоні зміни незалежної змінної; є нерегулярні точки (розриву, стрибкоподібної зміни).

У таких умовах для аналізу похибки розрахунку балансу було поставлено завдання побудови на основі неповних даних моделі з прогнозними властивостями. У випадках складних об'єктів, як ГТС, реально можливі моделі, побудовані за принципом "чорного ящика". У цьому моделюється лише зовнішнє функціонування об'єкта, який імітує поведінкові особливості системи.

Модель похибки розрахунку балансу, що розробляється, повинна враховувати основні фактори і відповідати ряду вимог:

– допускати неповноту даних як за кількістю вимірів, так і за переліком параметрів, необхідних для повного опису поведінки системи;

– працювати при помилках різної природи у даних, інформаційному шумі, протиріччях окремих вимірів один одному;

– враховувати нерівномірність даних (дані мають довільний розподіл у просторі змінних задач);

– допускати неоднакову достовірність у різних сферах зміни параметрів.

За результатами порівняльного аналізу можливих типів побудови моделі було вирішено зупинитися на моделях на основі штучних нейронних мереж (ІНС) [1].

Нейронна мережа може бути формально визначена як сукупність простих процесорних елементів функціонування (нейронів), об'єднаних односпрямованими зв'язками. Мережа приймає деякий вхідний сигнал і пропускає його крізь себе із перетвореннями у кожному процесорному елементі. У процесі проходження сигналу зв'язків мережі відбувається його обробка, результатом якої є певний вихідний сигнал.

Апарат нейронних мереж має необхідні властивості робастності, здатний працювати в умовах неповних та зашумлених даних. ІНС здатні автоматично набувати знань і можуть бути використані для прогнозування.

Адаптивна інформаційна модель на ІНС будувалася на основі тришарової нейронної мережі [1]. Кількість нейронів у внутрішньому шарі дорівнювала 5, нейрони кожного шару з'єднуються з нейронами попереднього і наступного шарів за принципом "кожний з кожним".

Поточний стан нейронів першого шару визначається як зважена сума з вагами w режимно-технологічних параметрів:




Вихід нейрона x визначається активаційною функцією стану f(s). Для моделі розбалансу використано сигмоїд – нелінійну функцію з насиченням:




Вихідні значення нейронів першого шару надходять на вхід нейронів внутрішнього шару. Їх поточний стан є зваженою сумою входів:





Вихід єдиного нейрона третього шару є вихідним значенням моделі.

Розроблені моделі балансу газу – регресійні та адаптивні інформаційні на основі штучних нейронних мереж були протестовані на реальних даних. За результатами тестування можна дійти невтішного висновку, що обидві моделі здатні адекватно відображати стан системи у межах поставленого завдання. Середня помилка на тестових даних для числової інформаційної моделі на основі ІНС становить 4,8%, для регресійної моделі на тих самих даних – 5,3%.

Метод оцінки похибки балансу може застосовуватися на вирішення 2-х категорій завдань: 1) аналізу достовірності визначення обсягу похибки і 2) прогнозування обсягу похибки.

За результатами ранжирування факторів та апробації можна зробити висновок, що основними напрямками заходів щодо зменшення похибки відомості балансу є підвищення якості обліку газу, що відбирається на споживання, рівномірне завантаження ДПА на номінальних режимах, підвищення точності визначення витрати газу на виробничо-технологічні потреби відповідно до регламентів експулатації. обладнання.

Лiтература

1.Уоссермэн Ф. Нейрокомпьютерная техника. / Мир, М., 1992 – 184 c.

Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter
Конференции

Конференции 2024

Конференции 2023

Конференции 2022

Конференции 2021



Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукова спільнота - інтернет конференції

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення