Информационная поддержка принятия решений в процессе оперативно-диспетчерского управления региональной энергосистемой тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Федорова, Наталья Ивановна

• Федорова, Наталья Ивановна
• кандидат технических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат технических наук Федорова, Наталья Ивановна

ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В ТЕКСТЕ СОКРАЩЕНИЯ.

ВВЕДЕНИЕ.

1. ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОБЛЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ПРОЦЕССЕ УПРАВЛЕНИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭНЕРГОСИСТЕМОЙ В АВАРИЙНЫХ СИТУАЦИЯХ.

1.1. Актуальность проблемы поддержки принятия решений в процессе оперативно-диспетчерского управления региональной энергосистемой.

1.2. Существующие методы автоматизации управления энергосистемой аварийных ситуациях.

1.3. Анализ проблем и существующих подходов к интеллектуальному управлению региональной энергосистемой в аварийных ситуациях

Выводы по 1 главе.

2. МОДЕЛИ ИЗВЛЕЧЕНИЯ И ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ ДЛЯ ОРГАНИЗАЦИИ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДИСПЕТЧЕРОМ В ПРОЦЕССЕ УПРАВЛЕНИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭНЕРГОСИСТЕМОЙ.

2.1. Моделирование и интеллектуальный анализ данных о процессе оперативно-диспетчерского управления региональной энергосистемой.

2.2. Интеллектуальный анализ данных процесса оперативно-диспетчерского управления региональной энергосистемой.

2.3. Построение математической модели оптимального перераспределения энергетических потоков.

Выводы по 2 главе.

АЛГОРИТМЫ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДИСПЕТЧЕРА РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭНЕРГОСИСТЕМЫ.

3.1. Разработка структуры базы знаний.

3.2. Алгоритм поиска ближайших прецедентов аварийных ситуаций.

3.3. Методика проектирования экспертной системы для организации поддержки принятия решений диспетчера.

3.4. Разработка структуры экспертной системы.

Выводы по 3 главе.

ОРГАНИЗАЦИЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ПРОЦЕССЕ УПРАВЛЕНИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭНЕРГОСИСТЕМОЙ В АВАРИЙНЫХ СИТУАЦИЯХ.

4.1. Выбор инструментальных средств реализации экспертной системы.

4.2. Разработка модулей прототипа экспертной системы.

4.3. Организация коллективной работы при принятии решений в процессе оперативно-диспетчерского управления.

4.4. Оценка эффективности использования экспертной системы для поддержки принятия решений при управлении региональной энергосистемой в аварийных ситуациях.

Выводы по 4 главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Информационная поддержка принятия решений в процессе оперативно-диспетчерского управления региональной энергосистемой»

АКТУАЛЬНОСТЬ.

Обеспечение надежного функционирования топливно-энергетического комплекса (ТЭК) и гарантированного топливо- и энергоснабжения потребителей является необходимым условием энергетической безопасности региона. Основу ТЭК составляют региональные энергосистемы, представляющие собой сложные технические объекты с сетевой, территориально-распределенной структурой, объединенные в Единую энергосистему (ЕЭС) России и связанные общностью режима работы. Технологические особенности энергетических систем предопределяют необходимость единого управления энергосистемой, поэтому в каждой энергосистеме организовано круглосуточное диспетчерское управление. Схемы построения сетей и объектов электроэнергетики России обеспечивают надежное резервирование энергоснабжения крупных городов, важных объектов транспортной инфраструктуры, государственных учреждений и объектов, обеспечивающих безопасность государства. Применяемые в магистральных сетях системы противоаварийной автоматики позволяют быстро и эффективно локализовать возможные нарушения в электроснабжении и оперативно восстанавливать его. Все это в совокупности с существующей системой иерархического диспетчерского управления, наличием автоматизированных систем диспетчерского управления (АСДУ), а также системой взаимодействия всех звеньев управления в аварийных ситуациях (АС) не позволяет локальным нарушениям в ЕЭС России развиться до масштабов общесистемных аварий.

Вместе с тем, отмечается рост напряженности работы энергосистем, проблемы с энергоресурсами, неплатежи энергопотребителей, постоянно увеличивающийся процесс физического износа и морального старения энергооборудования, которые наряду с традиционными возмущающими воздействиями внешней среды, неопределенностью информации о состоянии объекта управления, а также дефицитом времени для принятия решений, являются причиной увеличения числа аварийных ситуаций в энергетике. Эти факторы обусловливают дополнительную нагрузку на персонал и влекут за собой ошибки управляющих, что также увеличивает вероятность возникновения аварийных ситуаций. Проведенные исследования показали, что в энергетике доля АС, возникающих по вине оперативного персонала, составляет около 20 % от общей доли АС, возникающих по причине человеческого фактора. Несвоевременное принятие мер по предотвращению и ликвидации АС в энергетике приводит не только к порче, останову и простою генерирующего оборудования, материальному ущербу, но и к человеческим жертвам. Поэтому управляющему необходимо оказывать информационную поддержку принятия решений в процессе оперативно-диспетчерского управления энергосистемой, особенно во время предотвращения и ликвидации аварийных ситуаций, на основе использования накопленных знаний и опыта.

Совершенствованию управления в области энергетики и электротехники посвящены работы Поспелова Г.Е., Керного В.В., Овчаренко Н.И., Баринова В.А., Совалова С.А., Исмагилова Ф.Р., Гусева Ю.М. и других ученых, где достигнуты значительные результаты в области автоматизации технологических процессов энергопроизводства, передачи и распределения электрической и тепловой энергии. Вопросам повышения эффективности управления, автоматизации и поддержки принятия решений, в том числе и с использованием методов искусственного интеллекта, уделено внимание в трудах Мамиконова А.Г., Глушкова В.М., Кульбы В.В., Юсупова И.Ю., Вагина В.Н., Попова Э.В., Поспелова Д.А., Трахтенгерца Э.А., Гавриловой Т.А., Галушкина А.И., Вендрова A.M., ЛескинаА.А., а также зарубежных ученых Элти Дж., Уотермена Д., Джексона П., Саати Т. Осовского С. и других.

Вместе с тем, наблюдается некоторое отставание в развитии класса систем поддержки принятия решений с использованием знаний и накопленного опыта управляющих. Поэтому построение экспертной системы для оказания информационной поддержки принятия решений управляющему с целью повышения эффективности оперативно-диспетчерского управления региональной энергосистемой является своевременной и актуальной задачей.

Решаемые в диссертационной работе вопросы являются составной частью исследований, проведенных по следующим темам: «Модели системного анализа деятельности предприятий республики Башкортостан с целью их реформирования на новой экономической и технологической основе» по заказу Минобразования РФ в рамках гранта РФФИ по реализации целевой программы «Государственная поддержка региональной научно-технической политики высшей школы и развитие ее научного потенциала», договор на научно-исследовательскую работу № ИФ-РЭ-56-00-ПГ; «Разработка системы электронного документооборота», проводимых совместно с ОАО «Башкирэнерго» в рамках договора № ИФ-АС-10-00-ХГ; «Программа развития основных отраслей топливно-энергетического комплекса РБ на период до 2006 г.» в рамках разработки стратегии развития топливно-энергетического комплекса РБ, принятой постановлением Кабинета Министров РБ № 2 от 03.01.2002 г.

ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.

Целью настоящей работы является разработка моделей и алгоритмов информационной поддержки принятия решений для повышения эффективности оперативно-диспетчерского управления региональной энергосистемой в аварийных ситуациях на основе инженерии знаний.

Для достижения этой цели в работе поставлены следующие основные задачи:

1. Разработка комплекса моделей процесса оперативно-диспетчерского управления региональной энергосистемой в аварийных ситуациях с использованием стандарта методологии объектно-ориентированного анализа и моделирования.

2. Разработка структуры базы знаний экспертной системы на основе результатов моделирования процесса оперативно-диспетчерского управления и интеллектуального анализа прецедентов аварийных ситуаций в едином информационном пространстве.

3. Разработка модели оптимизации перераспределения энергопотоков для восстановления энергоснабжения в процессе ликвидации аварийных ситуаций.

4. Разработка алгоритма формирования рекомендаций по поддержке принятия решений в процессе оперативно-диспетчерского управления региональной энергосистемой в аварийных ситуациях на основе базы знаний.

5. Разработка методики построения экспертной системы для оказания поддержки принятия решений в процессе оперативно-диспетчерского управления региональной энергосистемой в аварийных ситуациях, а также разработка программных средств для ее практической реализации.

6. Исследование эффективности информационной поддержки принятия решений в процессе оперативно-диспетчерского управления региональной энергосистемой в аварийных ситуациях методом имитационного моделирования.

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ.

В работе использовались принципы и методы системного анализа, методологии объектно-ориентированного анализа и моделирования информационных систем, теории принятия решений, интеллектуального анализа данных, искусственного интеллекта, математического программирования, моделирования сетевых структур.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА.

1. Новизна структуры базы знаний экспертной системы состоит в интеграции различных форм представления знаний в едином информационном пространстве, организованном предметно-ориентированным тезаурусом. Интеграция различных моделей представления знаний на основе тезауруса позволяет сохранить целостность знаний в процессе приобретения, обработки и представления знаний и обеспечивает гибкость и непротиворечивость базы знаний экспертной системы.

2. Новизна оптимизационной модели перераспределения энергопотоков при реализации сценария восстановления энергоснабжения состоит в применении модифицированного метода потенциалов для формирования линейной комбинации множества оптимальных решений и выборе окончательного решения в соответствии с дополнительно заданным критерием.

3. Научная новизна предложенной методики построения экспертной системы заключается в использовании результатов объектно-ориентированного анализа и моделирования процесса оперативно-диспетчерского управления региональной энергосистемой в аварийных ситуациях и интеллектуального анализа прецедентов аварийных ситуаций на этапе концептуализации знаний о предметной области.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ.

1. Разработанный комплекс UML-моделей процесса оперативно-диспетчерского управления региональной энергосистемой в аварийных ситуациях, который может использоваться для совершенствования инструкции по предотвращению и ликвидации аварийных ситуаций и для обучения оперативно-диспетчерского персонала энергосистемы.

2. Предложенная методика построения экспертной системы для информационной поддержки принятия решений в аварийных ситуациях, позволяющая диспетчеру оперативно реагировать на ситуацию, возникшую в энергосистеме, и принимать решение как на основе правил, предусмотренных инструкцией, так и на основе прецедентов.

3. Разработанное программное обеспечение для информационной поддержки деятельности диспетчера, обеспечивающее сокращение времени ликвидации аварийных ситуаций в среднем на 18 %.

Основные результаты диссертационной работы внедрены в Башкирском открытом акционерном обществе энергетики и электрификации

Башкирэнерго» в виде программного обеспечения прототипа экспертной системы для информационной поддержки принятия решений диспетчера в процессе оперативно-диспетчерского управления энергосистемой, используемой в качестве тренажера. Кроме того, результаты работы внедрены в учебный процесс Уфимского государственного авиационного технического университета и изложены в методических указаниях к практическим занятиям.

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ.

Результаты работы представлены на следующих конференциях: «Гагаринские чтения» (XXV Международная молодежная научная конференция, г.Москва, 1999г.); «Интернет и современное общество» (II Всероссийская научно-методическая конференция, г. Санкт-Петербург, 1999 г.); «Интеллектуальные системы управления и обработки информации» (Международная молодежная научно-техническая конференция, г. Уфа, 1999 г.); «Системный анализ в проектировании и управлении» (Международная научно-практическая конференция, г. Санкт-Петербург, 2000 г., 2001 г.); «Компьютерные науки и информационные технологии - CSIT» (Международный симпозиум, г. Уфа, 2001 г., 2003 г.); «Проблемы прогнозирования, предупреждения и ликвидации последствий ; ЧС» (Всероссийская научно-практическая конференция г. Уфа, 2002 г.).

ПУБЛИКАЦИИ.

Основные результаты исследований по теме диссертации опубликованы и непосредственно отражены в 20 публикациях по теме диссертации, в том числе в 8 статьях, 9 тезисах докладов и трудах конференций, 3 свидетельствах об официальной регистрации программ для ЭВМ, а также методических указаниях и депонированном научно-техническом отчете.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Федорова, Наталья Ивановна

Выводы по 4 главе

1. Оценку эффективности информационной поддержки оперативно-диспетчерского управления предлагается проводить методом имитационного моделирования с использованием аппарата сетей Петри, что позволит учесть все факторы, влияющие на реальный процесс оперативно-диспетчерского управления. Результаты проведенного имитационного моделирования показали, что с использованием экспертной системы время, затрачиваемое на принятие решений, уменьшается в среднем на 18 %.

2. Показано, что коллективное принятие решений, когда при управлении АС задействованы несколько уровней оперативно-диспетчерского управления и административное руководство энергосистемы также позволяет повысить качество принимаемых решений.

3. Таким образом, предложенная экспертная система может использоваться в качестве тренажера диспетчера для тренировки персонала.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе исследования автором сделан ряд выводов и получены следующие результаты:

1. Разработан комплекс объектно-ориентированных моделей процесса оперативно-диспетчерского управления региональной энергосистемой в аварийных ситуациях, включающий концептуальную модель структуры классов и динамические модели процессов поддержки принятия решений. Использование стандартов и инструментальных средств объектно-ориентированного анализа и моделирования позволяет определить структуризацию знаний и процедуры обработки различных форм представления знаний для разработки базы знаний экспертной системы.

2. Разработана структура базы знаний экспертной системы на основе результатов моделирования процесса оперативно-диспетчерского управления и интеллектуального анализа прецедентов аварийных ситуаций. Показано, что интеграция моделей представления знаний и опыта экспертов по управлению в форме правил и прецедентов в едином информационном пространстве, организованном предметно-ориентированным тезаурусом, позволяет обеспечить необходимую полноту и точность поиска рекомендаций по принятию решений.

3. Предложена математическая модель оптимизации перераспределения энергопотоков при реализации сценария восстановления энергоснабжения. Преимущество модели оптимизации заключается в нахождении множества оптимальных решений, что позволяет использовать дополнительные критерии при анализе эффективности схем перетоков и организовать решение задач управления перераспределением энергопотоков на различных уровнях управления энергосистемой.

4. Разработан алгоритм формирования рекомендаций по поддержке принятия решений в процессе оперативно-диспетчерского управления региональной энергосистемой в аварийных ситуациях, основанный на распознавании класса аварийной ситуации и поиске решений с использованием правил и прецедентов базы знаний экспертной системы.

5. Разработана методика построения экспертной системы для оказания поддержки принятия решений в процессе оперативно-диспетчерского управления региональной энергосистемой в аварийных ситуациях, а также разработаны программные средства для ее практической реализации. Предложенная методика построения экспертной системы для информационной поддержки принятия решений позволяет автоматизировать процесс построения экспертной системы, повысить качество и сократить сроки ее разработки.

6. Проведено исследование эффективности информационной поддержки принятия решений в процессе оперативно-диспетчерского управления региональной энергосистемой в аварийных ситуациях методом имитационного моделирования. Показано, что поддержка принятия решений на основе использования экспертной системы позволяет сократить время принятия решений в среднем на 18 %.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Федорова, Наталья Ивановна, 2004 год

1. Сэлтон Г. Автоматическая обработка, хранение и поиск информации // Под ред. А.И. Китова. М.: Советское радио, 1973. - 560 с.

2. Пиотровский Р.Г. Текст, машина, человек. М.: Наука, 1975. - 326 с.

3. Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Группировка, корреляция, распознавание образов (Статистические методы классификации и измерения связей). М.: Статистика, 1977. - 144 е.: ил.

4. Поспелов Г.Е., Керного В.В. АСУ и оптимизация режимов энергосистем. Минск: «Вышэйш. школа», 1977. - 320 е.: ил.

5. Дж. Вэн Райзин. Классификация и кластер. М.: Мир, 1980. - 389 с.

6. Кузнецов Ю.Н., Кузубов В.И., Волощенко А.Б. Математическое программирование. М.: Высшая школа, 1980. - 300 с.

7. Мамиконов А.Г., Цвиркун А.Д., КульбаВ.В. Автоматизация проектирования АСУ. М.: Энергоиздат, 1981. - 328 е.: ил. - (Применение вычислительных машин в исследованиях и управлении производством).

8. Юсупов И.Ю. Автоматизированные системы принятия решений. М.: Наука, 1983.-88 е.: ил.

9. Котов В.И. Сети Петри. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1984. -160 с.

10. СадретдиновМ.Г., ШугановЮ.М. .Плюс электрификация. Уфа: Башкирское книжное издательство, 1984. - 172 е.: ил.

11. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987. - 288 с. - (Пробл. искусственного интеллекта).

12. ЭлтиДж., КумбсМ. Экспертные системы: концепции и примеры / Пер. с англ. и предисл. Б.И. Шитикова. М.: Финансы и статистика, 1987. - 191 е.: ил.

13. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. -М.: Наука. Гл. ред. физ'.-мат. лит., 1988.-384 с.

14. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. - М.: Наука, 1988. - 280 с: ил. - (Сер. «Академические чтения»).

15. Топливно-энергетический комплекс СССР 1987 г. Экономико-статистический обзор. М.: ВНИИКТЭП, 1988. - 718 с.

16. Представление и использование знаний: Пер. с япон. / Под ред. X. Уэно, М. Исидзука. М.: Мир, 1989. - 220 е.: ил.

17. УотерменД. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ. М.: Мир, 1989.-388 е.: ил.

18. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: Пер. с англ. / Дж.-О. Ким, Ч.У. Мьюллер, У.Р. Клекка и др.; Под ред. И.С. Енюкова. М.: Финансы и статистика, 1989.-215 е.: ил.

19. Лескин А.А., Мальцев В.Н. Системы поддержки управленческих и проектных решений. JL: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1990. - 167 е.: ил. - (ЭВМ в производстве).

20. ЛорьерЖ.-JI. Системы искусственного интеллекта: Пер. с франц. -М.: Мир, 1991.-568 е.: ил.

21. Гаврилова Т.А., Червинская К.Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992. - 200 е.: ил.

22. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика: Пер. с англ. М.: Мир, 1992. - 256 с.

23. Марка Д. А., МакГоуэнК. Методология структурного анализа и проектирования: Пер. с англ. М.: МетаТехнология, 1993.-240 е.: ил.

24. РД 34.20.801-93: Инструкция по расследованию и учету технологических нарушений в работе электростанций, сетей и энергосистем. М.: Служба передового опыта ОРГРЭС, 1993. - 24 с.

25. Сулейманова A.M. Интеллектуальный советчик диспетчера по управлению электроэнергетической системой в аварийных ситуациях: Дис. канд. техн. наук. Уфа, 1993. - 188 с.

26. Интеллектуальные системы управления с использованием нечеткой логики: Учеб. пособие / В.И. Васильев, Б.Г. Ильясов. Уфа: УГАТУ, 1995. - 80с.

27. Обучающие системы обработки информации и принятия решений: непараметрический подход / А.В. Лапко, С.В. Ченцов, С.И. Крохов, JI.A. Фельдман. Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН, 1996.-296 с.

28. Статические и динамические экспертные системы: Учеб. пособие / Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, Е.Б. Кисель, МД. Шапот. М.: Финансы и статистика, 1996. - 320 е.: ил.

29. Фафенбергер Б., УоллД., Толковый словарь по компьютерным технологиям и Internet. 6-е изд. - К.: Диалектика, 1996. - 480 е.: ил.

30. Ойхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса: Реинжиниринг организаций и информационные технологии. М.: Финансы и статистика, 1997. - 336 е.: ил.

31. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений в САПР // Автоматизация и проектирование. 1997. - № 5. - С. 37-43.

32. Хаммер М, ЧампиДж. Реинжениринг корпорации: Манифест революции в бизнесе: Пер. с англ. СПб.: СПбУ, 1997. - 332 с.

33. Вендров A.M. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1998. -176 е.: ил.

34. Ъв. Дубров A.M., Мхитарян B.C., ТрошинЛ.И. Многомерные статистические методы: Учебник. М.: Финансы и статистика, 1998. - 352 с.

35. ЛитвакБ.Г. Управленческие решения. М.: Ассоциация авторов и издателей «ТАНДЕМ», Издательство ЭКМОС, 1998.-248 с.

36. Никулина И.О. Интеллектуальная информационная поддержка процессов организационного управления: Дис. канд. техн. наук. Уфа, 1998. -253 с.

37. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений: Научно-практическое издание. Серия «Информатизация России на пороге XXI века». М.: СИНТЕГ, 1998. - 376 с.

38. Положение о Центральной диспетчерской службе. Уфа: Башкирэнерго, 1999.-22 с.

39. Автоматизированные информационные технологии в экономике: Учебник / Под ред. проф. Г.А. Титоренко. М.: Компьютер, ЮНИТИ, 1999. -400 с.

40. АЪ.БучГ. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++: Пер. с англ. 2-е изд. - М.: «Издательство Бином», СПб.: «Невский'диалект», 1999. - 560 е.: ил.

41. ВудкокДж. Современные информационные технологии совместной работы: Пер. с англ. М.: Издательско-торговый дом «Русская редакция», 1999. -256 е.: ил.

42. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. -Новосибирск: Ин-т математики, 1999. 270 с.

43. Залевская А.А. Введение в психолингвистику. М.: Российск. гос. гуманит. ун-т, 1999. - 382 с.

44. Инструкция по предотвращению и ликвидации технологических нарушений в Башкирской энергосистеме. Уфа: Башкирэнерго, 1999. - 37 с.

45. Маклаков С.В. BPwin и ERwin. CASE-средства разработки информационных систем. М.: Диалог-МИФИ, 1999. - 256 е.: ил.

46. ТельноеЮ.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике: Учеб. пособие. Серия «Информатизация России на пороге XXI века». -М.: СИНТЕГ, 1999.-216 с.

47. Фаулер М., Скотт К. UML в кратком изложении. Применение стандартного языка объектного моделирования: Пер. с англ. М.: Мир, 1999. -191 е.: ил.

48. Черняховская JI.Р., Никулина Н. О., Низамутдинов М.М., Федорова Н.И. Проектирование базы знаний с использованием SADT-методологии // Системный анализ в проектировании и управлении: Междунар. науч.-практич. конф.-СПб, 1999.-С. 176-178.

49. Heung-Jae Lee, Deung-Yong Park, Bok-ShinAhn, Young-Moon Park, Jong-Keun Park and S.S. Venkata. A Fuzzy Expert System for the Integrated Fault Diagnosis // IEEE Transactions on Power Delivery, 2000. Vol. 15. - No. 2. -pp. 833-838.

50. Башкирэнерго: этапы, события, люди / Авт. сост. М.А. Филимонов, Ю.А. Ковшов. Уфа: Талер, 2000. - 240 е.: ил.61 .Буч Г., РамбоД., Джекобсон А. Язык UML. Руководство пользователя: Пер. с англ. М.: ДМК, 2000. - 432 е.: ил. - (Серия «Для программистов»).

51. Вендров A.M. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2000.- 352 е.: ил.

52. Конюховский П.В. Математические методы исследования операций в экономике. СПб.: Издательство «Питер», 2000. - 208 с.

53. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных Странах: Учебник. М.: Логос, 2000. - 296 е.: ил.

54. Мартынов А.П., Салимоненко Е.А., Салимоненко Д.А., Федорова Н.И. Параметрический анализ оптимальных решений // Принятие решений в условиях неопределенности: Межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 2000. - С. 159-166.

55. Вагин В.Н., Еремеев А.П. Некоторые базовые принципы построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени //

56. Известия Академии наук. Теория и системы управления, 2001. № 6, - С. 114123.

57. Гаврилова Т.А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2001. - 384 е.: ил.

58. Девятков В.В. Системы искусственного интеллекта: Учеб. пособие для вузов. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. - 352 е.: ил. - (Сер. Информатика в техническом университете).

59. Джексон Питер. Введение в экспертные системы: Пер. с англ.: Учеб. пособие. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. - 624 е.: - Парал. тит. англ.

60. ДюкВ., Самойленко A. Data Mining: учебный курс (+CD). СПб: Питер, 2001.-368 е.: ил.

61. Измерение.Яи // Журнал для производителей и потребителей энергоресурсов, 2001. № 1.

62. Интеллектуальное управление производственными системами / С.Т. Кусимов, Б.Г. Ильясов, JI.A. Исмагилова и др. М.: Машиностроение, 2001. -327 с.

63. Интеллектуальный подход к разработке системы психолого-педагогической поддержки обучаемого: Препринт монографии / Н.И. Юсупова, Л.Р.Черняховская, И.Б.Герасимова, С.В. Шорохова. Уфа: УНЦ РАН, 2001. -56 с.

64. Калан Р. Основные концепции нейронных сетей: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. - 287 е.: ил. - Парал. тит. англ.

65. Кватрани Т. Rational Rose 2000 и UML. Визуальное моделирование: .Пер. с англ. М.: ДМК Пресс, 2001. - 176 е.: ил. - (Серия «Объектно-ориентированные технологии в программировании»).

66. Кирстен В., Ирингер М., Рериг Б., ШультеП. СУБД Cache: объектно-ориентированная разработка приложений. Учебный курс. СПб.: Питер, 2001. -384 е.: ил.

67. КоналленДжим. Разработка Web-приложений с использованием UML.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. - 288 е.: ил. -Парал. тит. англ.

68. ЪЪ.Корнеев В.В., Гареев А.Ф., Васютин С.В., Райх В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. М.: Издатель Молгачева С.В., Издательство Нолидж, 2001. - 496 е.: ил.

69. Куликов Г.Г., Набатов А.К, Никулина Н. О., Федорова Н.И. Исследование существующего документооборота ОАО «Башкирэнерго». Предложения по его оптимизации: Депонированный отчет: Сб. рефератов НИР //2001. Per № 01.2001.08970. Инв. № 02.2001.05705.

70. Ларман Крэг. Применение UML и шаблонов проектирования: Пер. с англ.: Учеб. пособие. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. - 496 е.: ил. - Парал. тит. англ.8в.Леоненков А.В. Самоучитель UML. СПб.: БХВ-Петербург, 2001. -304 е.: ил.

71. Манусов В.З., Могиленко А.В. Метод нечеткого регрессионного анализа как аппарат моделирования параметров энергосистем // Конференция, посвященная 90-летию со дня рождения Ляпунова А.А. Новосибирск, 2001.

72. Овчаренко Н.И. Автоматика электрических станций и электроэнергетических систем: Учебник для вузов / Под ред. А.Ф. Дьякова. М.: НЦ ЭНАС, 2001.-504 е.: ил.

73. Свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ № 2001610470. Система поддержки принятия решений на основе прецедентов / Л.Р.Черняховская, Н.О.Никулина, Н.И.Федорова, Т.А. Халиков. РосПатент, 2001.

74. Трахтенгерц Э.А. Субъективность в компьютерной поддержке управленческих решений: Серия «Системы и проблемы управления». М.: СИНТЕГ, 2001.-256 с.

75. Трофимов С.А. Case-технологии: практическая работа в Rational Rose. -М.: ЗАО «Издательство БИНОМ», 2001.-272 е.: ил.

76. Фазрахманова P.P., Федорова Н.И. Система поддержки принятия решений при адаптации и внедрении программного продукта // Микроэлектроника и информатика-2001: Восьмая Всерос. межвуз. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов. М.: МИЭТ, 2001. — С. 224.

77. Абдурашитов Ш.Р. Общая энергетика. Уфа: Виртуоз, 2002. - 312 е.:ил.

78. Городецкий В.И., Самойлов В.В., Малое А.О. Современное состояние технологии извлечейия знаний из баз и хранилищ данных // AI NEWS, 2002. -№4 02 (52).-С. 3-10.

79. Информационные технологии управления: Учеб. пособие для вузов / Под ред. проф. Г.А. Титоренко. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. - 280 с.

80. Крачтен Филипп. Введение в Rational Unified Process: Пер. с англ. -2-е изд. М.: Издательский дом «Вильяме», 2002. - 240 е.: ил. - Парал. тит. англ.

81. Нейбург ЭрикДж., Максимчук Роберт А. Проектирование баз данных с помощью UML: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2002. - 288 е.: ил. - Парал. тит. англ.

82. Низамутдинов М.М. Интеллектуальная информационная поддержка управления деловыми процессами на основе гипертекстовой базы знаний: Дис. канд. техн. наук. Уфа, 2002. - 213 с.

83. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / Пер. с польского И.Д. Рудинского. М.: Финансы и статистика, 2002. - 344 е.: ил.

84. Рыбина Г.В. Архитектуры интегрированных экспертных систем: современное состояние и тенденции // AI NEWS, 2002. № 4 02 (52). - С. 10-18.

85. Тельное Ю.Ф. Проектирование систем управления знаниями // AI NEWS, 2002. № 4 02 (52). - С. 29-34.

86. Федорова Н.И. Использование результатов интеллектуального анализа данных для поиска решений в критических ситуациях // г. Уфа, УГАТУ, 2002.

87. Исмагилов Ф.Р. Общие вопросы проектирования технических объектов в электротехнике: Учеб. пособие. М.: МАИ, 2003. - 125 с.

88. Мартынов А.Н., Исламов P.P., Федорова Н.И. О методах формирования множества оптимальных решений задач инвестиционного управления региона // Математическое программирование и приложения: XII-я Всерос. конф. Екатеринбург: УрО РАН, 2003. - №10. - С. 184.

89. Правила технической эксплуатации электрических станций и сетей Российской Федерации / Минэнерго России. М.: СПО ОРГРЭС, 2003. - 320 с.

90. Проблемы управления сложными динамическими объектами в критических ситуациях на основе знаний / Р.А. Бадамшин, Б.Г. Ильясов, Л.Р. Черняховская. М.: Машиностроение, 2003. - 240 с.

91. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка переговоров при согласовании управленческих решений. Серия «Системы и проблемы управления». М.: СИНТЕГ, 2003. - 284 с.

92. Федорова Н.И. Проблемы проектирования систем поддержки принятия решений коллективом управляющих // Интеллектуальные системы управления и обработки информации: Всерос. молодеж. науч.-техн. конф. -Уфа: УГАТУ, 2003. С. 209.

93. Частиков А.П., Гаврилова Т.А., Белов Д.Л. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 608 е.: ил.

94. Черняховская Л.Р., Федорова Н.И. Разработка алгоритма поиска решений в базе прецедентов критических ситуаций // Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: Девятая междунар. науч.-техн. конф М.: МЭИ, 2003.-Т. 1.-С. 372.

95. Черняховская J1.Р., Шкундина Р.А., Угрюмое М.С., Федорова Н.И. Поиск решений в базе прецедентов критических ситуаций: Алгоритмы и программы: Бюллетень ВНТИЦ. Реферат // 2003. № 1. № 50200200180. Порядк. №2003.01.0114.

96. Забегалов А.П., Семенов А.И. Автоматизированная система диспетчерского управления в энергетике // Информационные технологии. 2004, -№ 12.-С. 24-35.

97. Мартынов А.П., Федорова Н.И., Салимоненко Е.А., Исламов P.P. Поиск оптимальных решений в задачах инвестиционного управления: Методич. указания к практическим занятиям. Уфа: УГАТУ, 2004. - 44 с.

98. Свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ № 2004612399. Программа поиска множества оптимальных решений в случае неединственности оптимального решения / А.П. Мартынов, Н.И. Федорова, A.M. Гарифуллин. РосПатент, 2004.

99. Chris Johnson. Using Case-Based Reasoning to Support the Indexing and Retrieval of Incident Reports // http://glspro.narod.ru/teach/imdoc/mep7.html

100. M.K. Purvis, P. Hwang, M.A. Purvis, S.J. Cranefield and M. Schievink. Interaction Protocols for a Network of Environmental Problem Solvers // http://glspro.narod.ru/teach/imdoc/mep7.html

101. Roberge P.R., Tullmirt M.A.A., Trethewey K.R. Failure Analysis by Case-Based Reasoning //http://glspro.narod.rn/teach/imdoc

102. Использование SCADA-систем // http://ankey.ru/tech/scada/intro.htm.

103. Баринов B.A., Советов С.А. Режимы энергосистем: Методы анализа иуправления. М.: Энергоатомиздат, 1990. - 440 с.

104. Программное обеспечение для ведения мнемосхемы и оперативного журнала энергообъекта // http://swman,ru/operlog/operlo gadvert.html.

105. Семенов И.А. Представление знаний в объектно-ориентированной базе // http://www.inftech.webservis.ru/it/database/oo/ar2.html.

106. Системы SCADA // http://www.masters.donntu.edu.ua/2002/kita/ serdyuk/diss/lib/4/index4.htm.

107. Тренажер «Ассистент диспетчера энергосистем и энергообъединений «Треди» // http://www.skfgvc.elektra.ru/services/tredi/ index.html.