В статье показано исследование системы автоматического управления аппаратами воздушного охлаждения газа за счет применения структурно-параметрического анализа и синтеза. Составлена структурная и функциональная схема системы автоматического управления АВО газа на основе работы искусственной нейронной сети. Выявлены критерии структурно-параметрической оптимизации. Проанализированы различные модели построения прогноза нейронных сетей с учетом статистических показателей. Представлена функция прогнозирования температуры стабилизации температуры газа с использованием искусственной нейронной сети. Для решения задачи прогнозирования температуры на выходе из АВО газа использовалась искусственная нейронная сеть (типа многослойный персептрон с функцией активации гиперболический тангенс), позволяющая выполнять прогноз с точностью, не превышающей 1,5 %. Исследование качества переходных процессов в системы проводилось путем компьютерного моделирования в среде Matlab Simulink.
The article shows the study of the system of automatic control of the device of air cooling through the use of structural and parametric analysis and synthesis. Structural and functional scheme was composed for automatic control devices of air cooling of gas based on artificial neural network. The criteria identified of the structural-parametric optimization. various models was analyzed for forecasting of neural networks with consideration statistical indicators. Prediction of temperature stabilization of the gas temperature using artificial neural network is presented. To solve the problem of predicting the temperature at the outlet of the device of air cooling of gas used artificial neural network (multilayer type perceptron with activation function of hyperbolic tangent), allowing to perform the forecast with accuracy, not exceeding 1,5 %. Study of the quality of transient processes in system was carried out by computer simulation in Matlab Simulink.
1. Постановление Правления ОАО «Газпром» «О перспективах разработки и внедрения газо- и энергосберегающих технологий и их влиянии на оптимизацию топливно-энергетического баланса РФ» (утв. от 22.01.2009 г. № 3).
2. Энергетическая стратегия России на период до 2030 г. (утв. Распоряжением Правительства РФ от 13.11.2009 г № 1715-р).
3. Приказ ОАО «Газпром» от 09.10.2000 г. № 77 «Об организации работ по энергосбережению в ОАО «Газпром».
4. Концепция энергосбережения и повышения энергетической эффективности в ОАО «Газпром» на период 2011–2020 гг. (утв. Постановлением Правления ОАО «Газпром» от 08.12.2010 г. № 364).
5. СТО Газпром 2-1.20-601-2011. Документы нормативные для проектирования, строительства и эксплуатации объектов ОАО «Газпром». Методика расчета эффекта энергосбережения топливно-энергетических ресурсов, расходуемых на собственные технологические нужды магистрального транспорта газа.
6. Щербинин С.В. Информационно-измерительная и управляющая система аппаратов воздушного охлаждения газа: автореф. дис. ... канд. техн. наук. – Уфа, 2004. – 32 с.
7. Горюнов А.И. Метод структурного и параметрического синтеза и анализа энергоустановок / А.И. Горюнов, Р.Р. Ямалиев, Д.А. Ахмедзянов // Молодой ученый. – 2011. – № 2, Т. 1. – С. 16–19.
8. Аршакян И.И. Выбор схемы управления электродвигателями вентиляторов в системе стабилизации температуры компримированного газа // Проблемы электроэнергетики: сб. науч.тр. – Саратов: Сарат.гос.техн.ун-т, 2007. – С. 49 – 61.
9. Бабанова И.С. Применение искусственной нейронной сети для прогнозирования температуры на выходе из аппарата воздушного охлаждения газа для компрессорной станции магистрального газопровода // International research journal. – 2016. – Vol. 2 (45). – available at: http://research-journal.org.
10. Рапопорт Э.Я. Анализ и синтез автоматического управления с распределёнными параметрами: учебн. пособие. – М.: Высш. шк., 2005. – С. 292
11. Ворончак В.И. Структурно-параметрическое моделирование технологических процессов подготовки газа // Сб. науч. тр. – Пенза: Пенз. гос. ун-т, 2005. – С. 16–19.
12. Рапопорт Э.Я. Структурное моделирование объектов и систем управления с распределёнными параметрами: учебн. пособие. – М.: Высш. шк., 2003. – С. 299.