Дослідження та проектування програмних компонентів для інтелектуальної системи моніторингу стану пристроїв безперебійного живлення обладнання АСУТП доменного цеху ПРАТ «КАМЕТ-СТАЛЬ»

Abstract

Метою магістерської роботи є розробка програмних компонентів для інтелектуальної системи моніторингу стану ДБЖ, яка стане додатковим інструментом контролю та дозволить оперативніше реагувати на відхилення параметрів ДБЖ, приймати рішення що до проведення технічного обслуговування. Об’єктом дослідження є методи машинного навчання моніторингу та прогнозування технічного стану пристроїв безперебійного живлення. Предметом дослідження є методи та засоби проєктування та розробки програмних компонентів інтелектуальної системи моніторингу стану пристроїв безперебійного живлення. Включаючи в себе алгоритми моніторингу, засоби аналізу даних з використанням трендів і звітів, модуль прогнозування ТО. При виконанні роботи проаналізовано схеми підключення та режими роботи агрегатів безперебійного живлення. Огляд та аналіз існуючої системи моніторингу ДБЖ вказали на ряд недоліків у функціональності та управлінні. Розгляд різноманітних програмних продуктів інтелектуального моніторингу підкреслив їхню варіативність та переваги. Розглянуті ключові методи ШІ, в контексті їх застосування в передачі та постачанні електроенергії, включаючи оптимізацію розподілу потужності та управління системами зберігання енергії. Розглянуті різноманітні методи та алгоритми штучного інтелекту, які можуть бути використані для прогнозування ТО систем енергетики. Наведено порівняння цих методів, виявлено плюси і мінуси різних підходів. Подано список основних функцій розроблюваної системи, визначені користувачі, надано опис їх ролей та функцій у рамках системи, спроектовані діаграми в нотації UML. Представлена структура системи, виконано налаштування всіх компонентів ПТК. Спроектовано і розроблено SCADA-екран моніторингу ДБЖ. Налаштовано механізм передачі сигналів з БД MS SQL в середовище RapidMiner Studio для прогнозування та аналізу даних з ДБЖ. Проведено експериментальні дослідження стану ДБЖ під час знеструмлення, з детальним аналізом рівня контрольованих параметрів. По отриманим даним в RapidMiner була побудована регресійна модель, яка дозволила встановити лінійну залежність між рівнем напруги на батареях та ємністю ДБЖ. Виконана перевірка адекватності моделі. Виконані розрахунки витрат, зроблена оцінка ризиків, визначені перспективи точки беззбитковості. The purpose of the master's thesis is to develop software components for an intelligent UPS monitoring system that will become an additional control tool and allow for a more rapid response to deviations in UPS parameters and make decisions regarding maintenance. The object of research is machine learning methods for monitoring and predicting the technical condition of uninterruptible power supply devices. The subject of the research is methods and tools for designing and developing software components of an intelligent system for monitoring the condition of uninterruptible power supply devices. This includes monitoring algorithms, data analysis tools using trends and reports, and a maintenance forecasting module. The study analyzed the connection diagrams and operating modes of uninterruptible power supply units. A review and analysis of the existing UPS monitoring system revealed a number of shortcomings in functionality and management. The review of various intelligent monitoring software products highlighted their variability and advantages. Key AI methods are considered in the context of their application in the transmission and supply of electricity, including optimization of power distribution and management of energy storage systems. Various artificial intelligence methods and algorithms that can be used to predict the maintenance of power systems are considered. A comparison of these methods is provided, and the pros and cons of different approaches are highlighted. A list of the main functions of the system under development is presented, users are identified, their roles and functions within the system are described, and diagrams in UML notation are designed. The system structure is presented, and all components of the control system are configured. The SCADA screen for UPS monitoring was designed and developed. A mechanism for transferring signals from the MS SQL database to the RapidMiner Studio environment for forecasting and analysing data from the UPS was set up. Experimental studies of the UPS state during a power outage were carried out, with a detailed analysis of the level of controlled parameters. Based on the data obtained, a regression model was built in RapidMiner, which allowed us to establish a linear relationship between the battery voltage level and the UPS capacity. Costs were calculated, risks were assessed, and prospects for the break-even point were determined.