30 Апр

АЛГОРИТМ СБОРА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ В АСУ ГОРОДСКИХ СЕТЕЙ ГАЗОСНАБЖЕНИЯ




Номер части:
Оглавление
Содержание
Журнал
Выходные данные


Науки и перечень статей вошедших в журнал:
Авторы:
DOI:

Функционирование городских сетей газоснабжения (ГСГ) определяется стохастическим характером нагрузки, а также недетерминированной обработкой их в узлах коммутации и каналах связи. Это определяет использование моделей теории массового обслуживания для описания и моделирования нагрузок в данных сетях [1, с. 11-20].

Стоит отметить, что оптимальное проектирование в АСУ ГСГ невозможно без процедуры принятия решений на различных этапах процесса проектирования. Проектирование ГСГ характеризуется большим количеством этапов, на каждом из которых необходимо осуществить принятие решения, как на основе каких-либо математических или эвристических методов, так и на основе опыта проектировщика.

Предлагаемый алгоритм состоит из следующих основных этапов.

Первый этап представлен в виде алгоритма оптимизация пропускной способности в коммуникационной среде модульных структур АСУ ГСГ.

Представление модульной структуры систем сбора и обработки данных (МСССОД) ГСГ в виде замкнутой однородной сети массового обслуживания позволяет сформулировать задачу ее оптимизации в виде максимизации ее производительности. При этом ограничение на стоимость могут налагаться в виде значения, не превосходящего заданную, либо минимизации стоимости коммуникационной среды при ее производительности не меньше заданной. [2, с. 35-42].

Максимум производительности коммуникационной среды не может достигаться внутри области ограничения на стоимость, и, следовательно, должно выполняться равенство , где  – ограничение на стоимость МСССОД. В то же время минимальная стоимость коммуникационной среды может быть достигнута при выполнении ограничений на производительность в виде следующего равенства потока данных . Это позволяет сформулировать задачу оптимизации МСССОД в виде следующих постановок:

Таким образом, задача оптимизации МСССОД АСУ ГСГ, представленной замкнутой однородной сетью массового обслуживания, приведена к решению системы нелинейных уравнений (3) либо (4).

Второй этап представлен в виде алгоритма выбора оптимального потока в МСССОД АСУ ГСГ [4, с. 103-109].

Для решения поставленной задачи используется модифицированным алгоритмом отклонения потока [4, с. с. 103-109].

Данный алгоритм решения задачи выбора оптимальных потоков и определения оптимальных маршрутов в случае альтернативной маршрутизации объединяет в себе шаги построения начального допустимого потока и собственно задачи минимизации средней задержки сети.

Третий этап представлен в виде алгоритма оптимизации процесса маршрутизации в МСССОД АСУ ГСГ [5, с. 112-115].

Четвертый этап представлен в виде алгоритма статистического прогнозирования трафика в МСССОД АСУ ГСГ [5, с. 112-115].

В общем случае процедура прогнозирования трафика выглядит следующим образом:

  1. Определить рамки временного периода, для которого делается прогноз развития трафика.
  2. Определить факторы, влияющие на трафик в течение исследуемого временного периода и провести прогнозирование на основе анализа зависимости трафика от величины тарифов на основе регрессионных моделей.
  3. В зависимости от выбранной процедуры и на основании имеющейся статистической информации произвести прогнозирование и оценить его достоверность.

Разработанный алгоритм сбора и обработки данных в АСУ городских сетей газоснабжения на основе оценки наиболее важных показателей, влияющих на процесс газоснабжения, и выбранного критерия оптимизации маршрута доставки данных позволяет прогнозировать нагрузку на исследуемую модульную структуру при сезонных колебаниях процессов газораспределения.

Список литературы:

  1. Еременко В.Т. Математическая модель оценки производительности беспроводной вычислительной сети АСУ предприятия / С.И. Афонин, В.Т. Еременко, Д.А. Краснов и др. // Информационные системы и технологии. – 2011. – № 5 – С.11 – 20.
  2. Еременко В.Т. Моделирование информационных потоков в сетях передачи данных интегрированных АСУ / С.И. Афонин, В.Т. Еременко, Т.М. Парамохина, Л.В. Кузьмина, Д.А. Плащенков // Информационные системы и технологии. – 2011, № 6 – С. 35 – 42.
  3. Еременко В.Т. Методы решения задач распределения информационных потоков в сетях передачи данных предприятия на основе резервирования ресурсов. / С.И. Афонин, В. Т. Еременко, Л.В. Кузьмина, и др. // Информационные системы и технологии. – 2012, № 1 – С.78 – 84.
  4. Лякишев А.А. Способы и приемы оптимизации процессов информационного обмена в модульных структурах систем сбора и обработки данных АСУ газотранспортного предприятия. / А.А. Лякишев // Информационные системы и технологии. – 2014. – № 1. – С. 103 – 109.
  5. Лякишев А.А. Автоматизация процесса информационного обмена в модульных структурах систем сбора и обработки данных АСУ. [Текст]. / А.А. Лякишев // Сборник материалов II международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы естественных и математических наук в России и за рубежом» – Инновационный центр развития образования и науки, Новосибирск, 2015 – С. 112-115.
    АЛГОРИТМ СБОРА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ В АСУ ГОРОДСКИХ СЕТЕЙ ГАЗОСНАБЖЕНИЯ
    Written by: Лякишев Александр Александрович
    Published by: БАСАРАНОВИЧ ЕКАТЕРИНА
    Date Published: 03/28/2017
    Edition: ЕВРАЗИЙСКИЙ СОЮЗ УЧЕНЫХ_30.04.2015_04(13)
    Available in: Ebook