Том 33, № 3 (2025)

Глобальный энергетический переход и стремление к декарбонизации экономики ставят перед научным сообществом задачу разработки и внедрения эффективных технологий производства водорода. Пиролиз метана является одной из перспективных технологий для производства низкоуглеродного водорода, однако многообразие его технологических реализаций существенно затрудняет их объективный сравнительный анализ и выбор наиболее эффективных решений для промышленного внедрения.

Каждый вариант реализации процесса характеризуется специфическим набором ключевых особенностей и показателей, отличающихся по физико-химическим механизмам, конструктивным схемам установок, условиям протекания процесса и получаемому углеродному продукту. Такое разнообразие делает невозможным использование упрощенных методов анализа и требует применения системного подхода, позволяющего комплексно учитывать взаимосвязи между подсистемами и факторами процесса.

В качестве методологической основы для разработки методики системного анализа принят структурно-функциональный подход с иерархической декомпозицией и итеративной обратной связью. Он позволяет рассматривать процесс пиролиза как целостную систему, включающую взаимосвязанные подсистемы, с учетом взаимодействия с внешней средой и возможностью формирования входных и выходных параметров, используемых на последующих этапах DEA-анализа. Разработанная на основе этого подхода методика системного анализа технологии пиролиза метана включает 12 этапов, сгруппированных в три взаимосвязанных блока: 1) описание и анализ подсистем; 2) оценка технико-экономических и экологических характеристик; 3) интеграция данных и многофакторная DEA-оценка с последующей поддержкой управленческих решений.

Разработанная методика отличается комплексным рассмотрением объекта, обеспечивающим объединение технологических, экономических и экологических факторов; прямой интеграцией со статистическим и DEA-анализом; учетом динамической деградации катализатора; итеративным контуром анализа; ориентацией на масштабирование и выявлением направлений возможной оптимизации.

В задачах синтеза систем автоматического управления (САУ) объектами с параметрической неопределенностью одной из проблем является необходимость учета возможных отклонений неопределенных параметров от их номинальных значений. Проблема выбора метода решения задачи синтеза закона управления осложняется не только их многообразием, но и недостаточной осведомленностью инженера-проектировщика в теории управления. Использование средств автоматического решения непроцедурно поставленных задач, т. е. без указания метода их решения, не применяется не только из-за необходимости создания и использования модели знаний проблемной области задач теории автоматического управления, но и из-за проблем планирования действий по их решению итерационными методами, т. к. проблема автоматического синтеза циклических программ не имеет универсального подхода к планированию действий для решения декларативно поставленных задач. Для конкретного класса задач может быть построена определенная структура плана действий по решению задач этого класса. Нарастающая потребность в построении новых САУ для новых объектов управления требует решения указанной проблемы. Одним из направлений построения систем управления объектами с неопределенными параметрами являются методы построения грубых (слабо чувствительных к изменениям параметров объекта) или, иначе, робастных систем управления. Методы синтеза робастного управления предусматривают итерационные процессы выполнения ряда подзадач. Статья посвящена исследованию путей решения декларативно поставленных задач робастного управления. Предложена схема представления циклических планов действий, реализующих итерационные методы синтеза законов управления. Рассмотрен пример решения декларативно поставленной задачи робастной стабилизации двухмассовой системы.

Рассматривается методика анализа, прогнозирования состояния и идентификации наличия неявных дефектов для паровых турбин с помощью параметрической диагностики на основе данных, измеряемых при эксплуатации турбины на тепловой электростанции. Проведена диагностика турбины Т-110/120-130. Оценка и прогнозирование состояния турбины Т-110/120-130 базируются на результатах анализа измеряемых параметров и расчета индекса технического состояния с помощью методов искусственного интеллекта и нейросетевых алгоритмов. Основной упор акцентируется на принципы построения систем параметрической диагностики для вспомогательной работы в качестве ассистентов на энергетических станциях. Предложенная методика позволяет разработать систему диагностики турбины Т-110/120-130 с возможностью выявления и идентификации неявных дефектов, прогнозирования состояния турбины на определенных временных промежутках.

Рассматриваются рыночные и технологические возможности решения проблемы обеспечения легковых электромобилей электрозаправочным сервисом с помощью установки электрозарядных станций в уже построенных и эксплуатируемых многоквартирных жилых домах и общественных зданиях. Анализируется способ определения располагаемой мощности зарядки в зависимости от договорных ограничений на розничном рынке электроэнергии (мощности) и схемно-режимных условий в точке подключения станции к системе электроснабжения. Разработаны стратегии и принципы алгоритмирования технологического управления зарядкой электромобилей в условиях дефицита мощности. Сделан вывод, что прогноз располагаемой мощности зарядки целесообразно осуществлять с помощью одного из алгоритмов, основанных на теории искусственных нейронных сетей, с обучающей информацией в виде ретроспективных временных рядов нагрузки системы электроснабжения, внешних погодных условий и наличия (отсутствия) централизованного отопления и горячего водоснабжения. Хорошие перспективы имеют также эвристические методы прогноза.