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:
- Определить рамки временного периода, для которого делается прогноз развития трафика.
- 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.
- 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:
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.[schema type=»book» name=»АЛГОРИТМ СБОРА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ В АСУ ГОРОДСКИХ СЕТЕЙ ГАЗОСНАБЖЕНИЯ» author=»Лякишев Александр Александрович» publisher=»БАСАРАНОВИЧ ЕКАТЕРИНА» pubdate=»2017-03-28″ edition=»ЕВРАЗИЙСКИЙ СОЮЗ УЧЕНЫХ_30.04.2015_04(13)» ebook=»yes» ]