Ergodesign

Эргодизайн

2658-4026

6a84bc1294fbba14f7863f75

10.30987/2658-4026-2023-1-13-20

УПРАВЛЕНИЕ В ОРГАНИЗАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

MANAGEMENT IN ORGANIZATIONAL SYSTEMS

УПРАВЛЕНИЕ В ОРГАНИЗАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

Mathematical model of intelligent support system for management decision-making in power systems

Математическая модель интеллектуальной системы поддержки принятия управленческих решений в энергосистемах

Жадаев

Дмитрий Сергеевич

Zhadaev

Dmitriy Sergeevich

zhadaev1989@mail.ru

Приднестровский государственный технический университет им. Т.Г. Шевченко Бендере Приднестровская Молдавская Республика Shevchenko Transdnistrian State Technical University Bendery Transnistria

30 03 2023

13 20 15 12 2022 26 12 2022

2023

Жадаев Дмитрий Сергеевич

Zhadaev Dmitriy Sergeevich

https://zh-szf.ru/en/nauka/publications/6a84bc1294fbba14f7863f75/view

В статье рассмотрена проблема учета неопределенности информации для построения баз знаний в системах поддержки решений оперативного управления режимами электроэнергетических систем на примере энергосистеме Приднестровской молдавской республики. В рамках исследования статьи был использован категориальный метод «Универсальная схема взаимодействия», т.к. он позволяет составить концептуальную модель энергосистемах Приднестровской молдавской республики необходимую для дальнейшей разработки математической модели. Для создания математической модели интеллектуальной системы поддержки принятия управленческих решений в энергосистемах используем метод базы знаний СППР на основе нечеткой логики. Обосновано, что формулировка логики управления проводится, преимущественно, на уровне качественных представлений и понятий. Последние могут быть формализованы в виде логико-лингвистических моделей, которые должны рассматриваться с точки зрения теории нечетких множеств и лингвистических переменных. Проведен анализ существующих подходов к представлению и обработке нечетких знаний об управлении энергосистем. Обоснован подход к представлению инкорпорации различных форм репрезентации профессиональных онтологий на базе нечеткой логики. Методы исследования заключаются в использовании аппарата нечеткой логики, формальных языков, теории систем искусственного интеллекта и систем поддержки решений.

The article considers the problem of taking into account the information uncertainty for building knowledge bases in decision support systems for the operational management of the electric power system modes on the example of the Pridnestrovian Moldavian Republic power system. As part of the study, the categorical method “Universal Interaction Scheme” is used, because it allows building a conceptual model of the Pridnestrovian Moldavian Republic power systems necessary for the further development of a mathematical model. To create a mathematical model of an intelligent management decision support system in power systems, the Decision-Support System knowledge base method based on fuzzy logic is used. It is substantiated that formulating the control logic is carried out mainly at the level of qualitative representations and concepts. The latter can be formalised in terms of logical-linguistic models, which should be considered from the viewpoint of the theory of fuzzy sets and linguistic variables. The analysis of existing approaches to representing and processing fuzzy knowledge about the power system management is carried out. An approach to demonstrating the incorporation of various forms of professional ontology representation based on fuzzy logic is substantiated. The research methods involve using the apparatus of fuzzy logic, formal languages, the theory of artificial intelligence systems and decision support systems.

математическая модель интеллектуальная система управленческие решения энергосистема грамматика лингвистическая переменная онтология метаправило фазофикация

mathematical model intellectual system management decisions energy system grammar linguistic variable ontology metarule phasification

Аверченков В.И., Аверченков А.В., Филиппов Р.А. и др. Программно-аппаратный комплекс автоматизации изготовления корпусных деталей на основе управления статистической настройкой инструмента // Известия ТулГУ. Технические науки. 2017. №8-1. С. 178-185. EDN ZEGITR.

Averchenkov V.I., Averchenkov A.V., Filippov R.A., et al. Program-Hardware Complex of Automation of Manufacture of Casting Parts on the Basis of Management of the Statistical Tool Tuning. Izvestiya TulGU. Technical Sciences. 2017;8-1:178-185.

Гаврилова Т.А., Кудрявцев Д.В., Муромцев Д.И. Инженерия знаний. Модели и методы. СПб.: Издательство «Лань», 2016. 324 с. ISBN 978-5-8114-2128-2.

Gavrilova T.A., Kudryavtsev D.V., Muromtsev D.I. Knowledge Engineering. Models and Methods. Saint Petersburg: Lan; 2016. 324 p.

Еременко В.Т., Рытов М.Ю., Горлов А.П. и др. Моделирование процесса оценки эффективности комплексных систем защиты информации промышленных предприятий при одновременной реализации угроз // Транспортное машиностроение. 2017. №7 (60). С. 55-61. DOI 10.12737/article_5a337fbde60ab3.69866796. EDN YAHHBR.

Eremenko V.T., Rytov M.Yu., Gorlov A.P., et al. Efficiency Assessment Process Simulation of Complex Systems for Information Protection of Enterprises at Threat Simultaneous Realization. Transport Engineering. 2017;7(60):55-61. DOI 10.12737/article_5a337fbde60ab3.69866796.

Ерохин Д.В., Спасенников В.В. Экономико-психологическое обеспечение управления процессами создания и внедрения инноваций // Психология в экономике и управлении. 2011. №2. С. 42-49. EDN SJKFYN.

Erokhin D.V., Spasennikov V.V. Economic and Psychological Support of Management of Innovation Creating and Introducing. Psychology in Economics and Management. 2011;2:42-49.

Массель Л.В. Методы и интеллектуальные технологии научного обоснования стратегических решений по цифровой трансформации энергетики // Энергетическая политика. 2018. № 5. С. 30-42. EDN YPSAXB.

Massel L.V. Methods and Intelligent Technologies for the Scientific Substantiation of Strategic Solutions on Digital Transformation of Energy Industry. Energy Policy. 2018;5:30-42.

Массель А.Г., Гаськова Д.А. Онтологический инжиниринг для разработки интеллектуальной системы анализа угроз и оценки рисков кибербезопасности энергетических объектов // Онтология проектирования. 2019. №2 (32). С. 225-238. DOI 10.18287/2223-9537-2019-9-2-225-238. EDN WRUNVO.

Massel A.G., Gaskova D.A. Ontological Engineering for the Development of an Intelligent System for Threat Analysis and Risk Assessment of Cybersecurity in Energy Facilities. Design Ontology. 2019;2(32):225-238. DOI 10.18287/2223-9537-2019-9-2-225-238.

Массель А.Г., Бахвалов К.С. Применение интеллектуальных технологий для решения проблемы научного обоснования стратегических решений по цифровой трансформации энергетики // Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2019. №1 (13). С. 47-60. DOI 10.25729/2413-0133-2019-1-05. EDN ADHMPF.

Massel A.G., Bakhvalov K.S. Application of Intelligent Technologies to Solve the Problem of Scientific Substantiation of Strategic Decisions on the Digital Transformation of Energetics. Information and Mathematical Technologies in Science and Management. 2019;1(13):47-60. DOI 10.25729/2413-0133-2019-1-05.

Пяткова Н.И., Береснева Н.М. Моделирование критических инфраструктур энергетики с учетом требований энергетической безопасности // Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2017. № 3(7) С.54-65. EDN ZRNTHN.

Pyatkova N.I., Beresneva N.M. Modeling of Critical Energy Infrastructures Taking into Account Energy Security. Information and Mathematical Technologies in Science and Management. 2017;3(7):54-65.

Барабанов А.В., Дорофеев А.В., Марков А.С. и др. Семь безопасных информационных технологий. М.: ДМК Пресс, 2017. 224 с. ISBN 978-5-97060-494-6.

Barabanov A.V., Dorofeev A.V., Markov A.S. Seven Secure Information Technologies. Moscow: DMK Press; 2017. 224 p.

10.

Спасенников В.В., Андросов К.Ю Наукометрические индикаторы и особенности оценки эффективности научной деятельности ученых с использованием индексов цитирования (обзор отечественных и зарубежных исследований) // Эргодизайн. 2021. №3(13). С. 219-232. DOI 10.30987/2658-4026-2021-3-219-232. EDN PIVVDC.

Spasennikov V.V., Androsov K.Yu. Scientometric Indicators and Features of Evaluating the Scholars’ Scientific Activity Effectiveness Using Citation Indices (Review of Domestic and Foreign Studies). Ergodesign. 2021;3(13):219-232. DOI 10.30987/2658-4026-2021-3-219-232.

11.

Спасенников В.В. Сравнительный анализ публикационной активности отечественных психологов и эргономистов с использованием показателей цитируемости // Эргодизайн. 2021. №4(14). С. 233-244. DOI 10.30987/2658-4026-2021-4-235-249. EDN EBAWPB.

Spasennikov V.V. Comparative Analysis of Domestic Psychologists and Ergonomists’ Publication Activity Using Citation Indices. Ergodesign. 2021;4(14): 235-249. DOI 10.30987/2658-4026-2021-4-235-249.

12.

Якимов А.И., Якимов Е.А., Аверченков В.И. и др. Оптимизационная задача управления построением имитационной модели в корпоративной информационной системе // Транспортное машиностроение. 2016. №2 (50). С. 207-214. DOI 10.12737/20291. EDN WBKVDR.

Yakimov A.I., Yakimov E.A., Averchenkov V.I., et al. Optimization Problem of Control by Simulation Model Formation in Corporate Information System. Transport Engineering. 2016;2(50):207-214. DOI 10.12737/20291.

13.

Gaskova D., Massel A. Intelligent System for Risk Identification of Cybersecurity Violations in Energy Facility. Proceedings of the 3rd Russian-Pacific Conference on Computer Technology and Applications (RPC). Vladivostok. Publisher: IEEE. 2018. P. 1-5.

Gaskova D.A., Massel A.G. Intelligent System for Risk Identification of Cybersecurity Violations in Energy Facility. In: Proceedings of the 3rd Russian-Pacific Conference on Computer Technology and Applications (RPC). Vladivostok: IEEE: 2018. p. 1-5.

14.

Averchenkov V.I. Fuzzy and Hierarchical Models for Decision Support in Software Systems Implementations. In: Kravets A, et al., editors. Proceedings of the 11th Joint Conference on Knowledge-Based Software Engineering; 2014; Springer International Publishing: 2014. p. 410-421.