МЕТОДЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ПОДДЕРЖКИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ НА ОСНОВЕ СТОХАСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ЦИФРОВЫХ ДВОЙНИКОВ: КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ ПРОГРАММА ИССЛЕДОВАНИЯ

METHODS OF INTELLIGENT DECISION SUPPORT FOR DESIGNING INDUSTRIAL POWER SUPPLY SYSTEMS BASED ON STOCHASTIC DIGITAL TWIN MODELS: A CONCEPTUAL RESEARCH FRAMEWORK

Kashapov Ilnur Nazipovich

PhD student, MSTU "STANKIN", Russia, Moscow

Аннотация. Установлена методологическая неполнота детерминированных методик проектирования систем электроснабжения. Обоснована необходимость перехода от статических коэффициентов запаса к стохастическим моделям оценки ресурса. Показано, что применение цифровых двойников устраняет дисбаланс капитальных затрат и скрытые локальные перегрузки оборудования, обеспечивая автоматизированную поддержку управленческих решений.

Abstract. The methodological incompleteness of deterministic approaches to designing power supply systems has been identified. The necessity of moving from static safety factors to stochastic models for assessing remaining life has been justified. It is shown that the use of digital twins eliminates the imbalance of capital expenditures and hidden local equipment overloads, providing intelligent support for managerial decision-making.

Ключевые слова: цифровой двойник, электроснабжение, стохастическое моделирование, остаточный ресурс, управленческие решения, скрытые перегрузки.

Keywords: digital twin, power supply, stochastic modelling, residual lifetime, managerial decision-making, hidden overloads.

Введение. Анализ текущей парадигмы проектирования систем электроснабжения промышленных предприятий выявляет фундаментальное противоречие между нормативно применяемыми детерминированными расчетными методиками и реальной физикой процессов деградации оборудования. Традиционный подход оперирует фиксированными коэффициентами и корректирующими факторами, которые не обеспечивают адекватного учета стохастических эксплуатационных воздействий и нелинейной динамики износа в условиях конкретного технологического процесса.

Система электрооборудования промышленных предприятий включает в себя комплекс взаимосвязанных элементов: электрические аппараты и проводники. Применение в расчетах статических коэффициентов запаса приводит к критической несбалансированности эксплуатационного ресурса. Возникает дихотомия: часть подсистем проектируется с необоснованным завышением номинальных параметров, что влечет значительный рост капитальных затрат (CAPEX), тогда как при расчете отдельных элементов не учитываются скрытые локальные перегрузки. Последнее многократно ускоряет исчерпание ресурса и снижает общую надежность электроснабжения.

Целью данной работы является формирование концептуальной программы исследования и методологическое обоснование разработки математической модели оценки ресурса оборудования, учитывающей стохастические графики нагрузок и условия внешней среды, как основы для создания систем автоматизированной поддержки управленческих решений.

Методы исследования. Планируемое исследование будет базироваться на методах системного анализа, теории надежности и концепции цифровых двойников (Digital Twins). В рамках реализации программы планируется выполнить анализ разрыва между детерминированными нормативными расчетами и стохастической природой физических процессов. Доказательная база будет формироваться на основе верифицированных научных данных, демонстрирующих ограничения статических моделей и определяющих векторы развития динамической оценки остаточного ресурса (RUL - Remaining Useful Life) для последующей математической формализации в рамках разрабатываемой исследовательской программы.

Планируемые результаты исследования. Традиционное проектирование опирается на эвристические «коэффициенты запаса», исторически сложившиеся для компенсации неопределенности. Однако кумулятивный эффект применения множественных коэффициентов запаса приводит к созданию излишне тяжелых и дорогостоящих конструкций, не гарантируя при этом фактического повышения безопасности [1].

Классический подход к выбору силовых трансформаторов (ТМ, ТСЗ) по паспортным данным исходит из допущения одновременного наступления наихудших условий (максимальная температура среды и непрерывная полная нагрузка), вероятность совмещения которых в реальности стремится к нулю. Аналогичная проблема наблюдается при проектировании кабельных линий. Параметры деградации изоляции являются статистическими величинами, а не константами; представление их в виде детерминированных кривых является опасным упрощением, так как даже идентичные кабели в схожих условиях демонстрируют значительный разброс времени до отказа из-за стохастической природы воздействий.

Игнорирование нелинейной динамики приводит к скрытым перегрузкам. Например, применение нормативных документов для расчета температуры наиболее горячей точки трансформатора переоценивает старение из-за заложенного предположения о наихудшем сценарии нагрева, что ведет к консервативному и неэффективному техническому обслуживанию [2]. В то же время, стандартные методики расчета теплового сопротивления неприменимы к сложным конструкциям кабельных муфт, где разница температур на поверхности может превышать 10 °C, формируя скрытые зоны деградации [3].

Для коммутационного оборудования работа в реальных условиях характеризуется непредсказуемостью. Традиционные методы оценки не способны предсказать их состояние, что требует внедрения мультифизического моделирования в рамках цифрового двойника для получения характеристических параметров в реальном времени [4].

Для устранения информационной фрагментарности и разрыва между проектной оценкой и эксплуатацией предлагаемая программа исследования постулирует необходимость внедрения цифровых двойников. Интеграция данных моделирования и эксплуатации позволит устранить несоответствие между планом и фактом, что исключит необоснованное распределение ресурсов и неточности в управлении [5].

Сложные системы электроснабжения подвержены высокому уровню неопределенности. Имитационные модели, используемые на этапе проектирования, ограничены статическими данными, тогда как цифровые двойники будут обеспечивать динамическую оптимизацию всех этапов жизненного цикла [6]. Процесс деградации электрических аппаратов и проводников демонстрирует сильную случайность. Для описания стохастического характера износа в будущей математической модели будут использованы вероятностные модели деградации, основанные на теории вероятностей [7].

Отечественные исследования последних лет подтверждают критическую важность адаптации рассматриваемых подходов к специфике российской промышленной энергетики. Анализ практики разработки рабочей документации выявляет существенные ограничения статических и коэффициентных методов при определении ресурса силового оборудования на этапе проектирования, что требует внедрения новых методических принципов прогностического моделирования на базе цифровых двойников [8]. При этом практическое внедрение таких систем сталкивается с наличием нормативно-технических барьеров, препятствующих их полноценной интеграции в процесс многовариантного проектирования [11]. Преодоление данных ограничений и адаптация проектной документации под современную цифровую инженерную среду выступают необходимыми условиями для эффективного управления жизненным циклом актива [8, 9].

Концептуально, внедрение цифровых двойников сформирует базис для алгоритмов автоматизированной поддержки принятия решений. Методы аналитики данных будут применяться для обучения системы на проактивном этапе, генерируя адекватные сценарии сбоев через симуляцию, что позволит преодолеть нехватку реальных данных о редких событиях и оптимизировать структуру сети. Это переведет управление активами из парадигмы реактивного устранения аварий в парадигму прескриптивной оптимизации CAPEX и OPEX.

Выводы.

Выявлена методологическая несостоятельность применения исключительно статических коэффициентов запаса при проектировании электроснабжения промышленных предприятий. Детерминированные методики не способны учитывать стохастические эксплуатационные воздействия, что приводит к дисбалансу капитальных затрат.

Сформулирована концептуальная программа исследования, направленная на решение проблемы априорной неопределенности путем формирования математических моделей оценки ресурса в среде цифровых двойников. Обосновано, что учет нелинейной динамики деградации необходим для точного прогнозирования остаточного ресурса.

Установлено, что следующим этапом реализации программы станет разработка алгоритмов автоматизированной поддержки принятия управленческих решений, где стохастические модели обеспечат научно обоснованное распределение инвестиций и минимизацию рисков отказов.