close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Chubraev Informats tekhnol i sist v el mekh i el energ

код для вставкиСкачать
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
САНКТ,ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
АЭРОКОСМИЧЕСКОГО ПРИБОРОСТРОЕНИЯ
Д. В. Чубраев
ИНФОРМАЦИОННЫЕ
ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ
В ЭЛЕКТРОМЕХАНИКЕ
И ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКЕ
Учебное пособие
Под редакцией
доктора технических наук,
члена,корреспондента РАН
Л. И. Чубраевой
Санкт,Петербург
2007
УДК 007.5: 621.3
ББК 32.81
Ч81
Рецензенты:
академик, зав. отделом энергетики Института химии силикатов
им. И. В. Гребенщикова РАН Я. Б. Данилевич;
кандидат технических наук, генеральный директор ЗАО «Межотраслевое
научно,техническое объединение ИНСЭТ» Я. И. Бляшко
Утверждено редакционно,издательским советом университета
в качестве учебного пособия
Ч81
Чубраев Д. В.
Информационные технологии и системы в электромехани,
ке и электроэнергетике: учебное пособие / Д. В. Чубраев; под
ред. д,ра техн. наук, чл.,кор. Л. И. Чубраевой; ГУАП. – СПб.,
2007. – 108 с. : ил.
ISBN 978,5,8088,0249,0
Приведены основные сведения по путям и формам развития и
либерализации электроэнергетики в Европе и России. Изложены
основы систем управления сложными процессами в промышленно,
сти и электроэнергетике (SCADA), рассмотрены принципы архи,
тектурного построения систем управления, организации связи и
методы создания систем повышенной надежности, а также подход к
моделированию электромеханических устройств с целью расчета
электромагнитных полей. Подробно показан пример создания моде,
ли с использованием программного комплекса на основе метода ко,
нечных элементов FEMAG. Описаны принципы построения компь,
ютерных грид,сетей. Рассмотрены возможности их использования
для решения задач в области электромеханики.
Предназначено для студентов специальностей 140601 «Электро,
механика», 220402 «Роботы и роботехнические системы».
УДК 007.5: 621.3
ББК 32.81
ISBN 978,5,8088,0249,0
2
©
©
ГУАП, 2007
Д. В. Чубраев, 2007
СОДЕРЖАНИЕ
Предисловие ....................................................................
4
1. Общие тенденции развития современной энергетики ...........
5
1.1. Перспективы развития мировой энергетики .................
5
1.2. Либерализация электроэнергетики ............................. 12
1.3. Положение энергетики в Российской Федерации (по ма,
териалам ОАО «РАО «ЕЭС России») ............................. 18
1.4. Прикладная значимость оценки тенденций развития от,
расли ....................................................................... 21
2. Программы расчета электромагнитных полей .................... 23
2.1. Основные положения ................................................ 23
2.2. Программы на основе аналоговых алгоритмов .............. 24
2.3. Численный метод конечных элементов ........................ 25
2.4. Программа расчета электромагнитных полей в электри,
ческих машинах FEMAG ............................................ 28
3. Системы автоматизированного управления (SCADA) .......... 51
3.1. Назначение системы управления ................................ 51
3.2. Общая история развития систем SCADA ..................... 54
3.3. Основные требования к системам управления ............... 55
3.4. Системы SCADA на базе MS Windows .......................... 60
3.5. Коммуникация в системах управления ........................ 81
4. Специальные информационные системы – Grid Computing ... 96
Библиографический список ................................................ 107
3
ПРЕДИСЛОВИЕ
Учебное пособие написано на основе лекций по информационным
системам в электромеханике и электроэнергетике, читаемых авто,
ром с 2002 г. по настоящее время на кафедре «Информационные тех,
нологии в электромеханике и робототехнике» Санкт,Петербургско,
го государственного университета аэрокосмического приборострое,
ния для студентов специальностей «Электромеханика» и «Роботы и
робототехнические системы». Кроме того, книга представляет инте,
рес для студентов специальности «Управление и информатика в тех,
нических системах».
Целью курса является создание у студентов общего представле,
ния о движущих факторах развития современной энергетики и элек,
тротехники, технических тенденциях при реализации информаци,
онных систем, а также формирование комплексного подхода к реше,
нию технических задач в данной области. Учебное пособие состоит
из четырех глав.
В первой главе дается характеристика процессов, определяющих
приоритетные направления и характер развития электроэнергетики
в мире, Европе и России. Приведены примеры реальных проблем от,
расли, что должно помочь получить общие представления о задачах,
с которыми приходится сталкиваться специалистам в области энер,
гетики, информатики и электромашиностроения.
Вторая глава посвящена численным методам расчета электромаг,
нитных полей в электрических машинах. Рассматриваются основы
метода конечных элементов. Производится детальный разбор моде,
лирования и расчета электромеханической системы с помощью про,
граммы расчета электромагнитного поля FEMAG.
В третьей главе рассматриваются системы управления электри,
ческими и индустриальными системами. Задачей данной главы яв,
ляется формирование представления о сложных информационных
системах, обеспечивающих высокую актуальность и сохранность
информации. Представлен анализ архитектуры систем управления,
дается обзор требований к системам управления и приводятся основ,
ные пути их реализации. Рассматриваются основы протоколов свя,
зи, и дается обзор свойств стандартных протоколов ОРС.
Четвертая глава посвящена набирающей популярность техноло,
гии Grid Computing, позволяющей проводить вычисления большой
интенсивности за счет использования вычислительных ресурсов боль,
шого числа географически разделенных компьютеров.
Автор будет благодарен за замечания и предложения по содержанию
пособия, которые могут быть отправлены по адресу: 190000, Санкт,
Петербург, Большая Морская ул., 67 (e,mail: kaf_32@aanet.ru ).
4
1. ОБЩИЕ ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ
СОВРЕМЕННОЙ ЭНЕРГЕТИКИ
1.1. Перспективы развития мировой энергетики
Вопросы эффективного производства, распространения и потреб,
ления электроэнергии – основные проблемы современности, которые
существенно влияют на целый ряд смежных областей науки и техни,
ки. В этом разделе обсуждаются основные тенденции развития миро,
вой энергетики, от которых непосредственно зависят темпы и формы
развития таких направлений, как электромашиностроение, систе,
мы автоматики и защиты, системы управления, а также связанные с
ними системы моделирования, расчета и производства [1].
Согласно докладу Мишеля Шамиа (Michel Chamia), экс,президента
Всемирной электротехнической организации СИГРЕ (www.cigre.org)
для понимания современного процесса развития электромашинострое,
ния и энергетики требуется понимание действующих факторов, опреде,
ляющих это развитие:
– фактор 1 – либерализация энергетики;
– фактор 2 – возраст систем;
– фактор 3 – проблемы экологии.
Либерализация энергетики
Либерализация электроэнергетики является основным движущим
фактором, влияющим на экономическую и техническую динамику
развития отрасли. Более подробно данный вопрос рассматривается в
подразд. 2.2, здесь же приводятся лишь главные технические аспек,
ты проявления процесса либерализации в энергетике:
– снижение инвестиций в производящую и передающую инфра,
структуру сети в 1990–2000,х гг., обусловленное в первую очередь
конкуренцией, нечеткостью законов либерализации, слабостью кон,
троля;
– снижение резервов производства (с 22 в 1990 г. до 10 % в 2002 г.
для США и Европы);
– резкий рост межнационального обмена энергией, ведущий к пе,
регрузкам как внутри национальных сетей, так и на их границе;
– рост динамики изменения графиков производства и потребле,
ния энергии и профиля нагрузки сети.
Возраст систем
В развитых странах, в число которых входит и Россия, инфра,
структура электроэнергетики характеризуется крупными энергети,
ческими системами и стареющим энергопроизводящим и энергопере,
5
дающим оборудованием. Статистика для Организации экономичес,
кого развития и сотрудничества OECD (Organisation for Economic Co"
operation and Development), объединяющей наиболее развитые стра,
ны мира, приведена на рис. 1:
– в 1990 г. около 12 % генераторов имели возраст более 30 лет;
– в 2000 г. – более 30 %;
– к 2010 г. – до 50 % (прогноз), из них около 65 % – на жидком
топливе с КПД < 35 %.
Для изменения сложившейся тенденции и стабилизации к 2020 г.
соотношения между устаревающим и вводимым в эксплуатацию но,
вым оборудованием необходимы срочные инвестиции в производя,
щие мощности (электростанции, генераторы). Именно данные инве,
стиции затруднены на начальном этапе либерализации энергетики,
на котором происходит борьба за потребителей, сопровождающаяся
снижением цен и использованием имеющихся резервов. Развитие
передающих и распределительных сетей имеет, как правило, еще
больший срок жизни. Во многих странах модернизируются в основ,
ном средства защиты и автоматики сетей, в то время как возраст ос,
новной энергетической инфраструктуры приближается к 70 годам.
В то время как старение производящего оборудования повышает
риск выхода из строя источника энергии, устаревание передающего
оборудования повышает риск недопоставки энергии потребителю.
В зависимости от характеристик оборудования, конфигурации сети
и режима ее эксплуатации как одно, так и другое могут повлечь за
собой последствия различной степени тяжести. В условиях эксплуа,
тации сетей в режимах, близких к предельно допустимым, послед,
5111
4211
4111
3211
3111
211
1
3661
4111
4131
4141
Рис. 1. Установленные мощности в странах OECD:
< 30 лет
6
> 30 лет;
ствием может быть переход сети в аварийный режим работы, отклю,
чение потребителей и так называемый «блэк,аут». Необходимо так,
же понимать, что устаревает не только основное оборудование (гене,
раторы, трансформаторы, линии передач), но и вся инфраструктура,
включая системы защиты, контроля и управления. Если в номиналь,
ных режимах работы роль этих систем несколько снижена, при воз,
никновении анормальных процессов в системе она резко повышает,
ся. Причиной, усугубившей последствия проблем в сетях, зачастую
была ошибочная или нескоординированная работа систем автомати,
ки и защиты.
В качестве примеров можно привести следующее:
– 14 августа 2003 г. – северо,восток США: самый крупный блэк,
аут в истории США; развитие событий было спровоцировано и, глав,
ное, неадекватно управлялось из,за ряда проблем в системе контро,
ля и управления сетью: определитель состояния сети был выведен из
рабочего режима в течение четырех часов и был перезапущен только
за несколько минут до блэк,аута – ошибка в части системы управле,
ния, ответственной за обработку и отображение информации о собы,
тиях в энергосистеме, сделала ее недееспособной и привела к замед,
лению работы всей системы управления в целом – в результате персо,
нал контрольного центра оказался без инструментов контроля в
критической ситуации;
– 28 августа 2003 г. – Великобритания, Лондон: неверная уста,
новка защитного реле, не обнаруженная в процессе тестов при вводе
системы в эксплуатацию, привела к ошибочному отключению 410000
потребителей от сети (включая части сетей метро и железной дороги);
– 28 сентября 2004 г. – Италия: событие, повлекшее за собой
блэк,аут – короткое замыкание на землю (касание дерева) одной из
линий передач 380 кВ Швейцария – Италия, привело к последую,
щим перегрузкам и каскадному отключению остальных линий, со,
единяющих Италию с Европой, и блэк,ауту в Италии; это развитие
событий могло было быть предотвращено повторным включением от,
ключенной линии, однако диспетчер не смог провести данную опера,
цию, так как конфигурация системы релейной защиты оказалась не
скоординирована с новым режимом работы сети и не позволила вклю,
чение линии при существовавшей величине угла нагрузки;
– 23–24 мая 2005 г. – Россия, Москва: событие, повлекшее за
собой блэк,аут – отключение подстанции «Чагино» из,за поврежде,
ния оборудования; это, в свою очередь, привело к выбытию из балан,
са трансформаторной мощности и реактивной мощности синхрон,
ных компенсаторов подстанции, выбытию из баланса 640 МВт гене,
7
рации на ТЭЦ,22, а также к разрыву Московского кольца 500 кВ
(основные причины блэк,аута: неверное предсказание нагрузки сети
в утренний пик потребления энергии в Москве, отсутствие четких
правил по координированному отключению потребителей для вос,
становления баланса «производство – потребление», устаревшее энер,
гооборудование).
Справедливости ради следует отметить, что не только устаревшее,
но и слишком новое оборудование может являться источником по,
вышенного риска. Например, это может относиться к ускоренному
внедрению систем на основе персональных компьютеров и MS
Windows в области, требующих особой надежности системы и устой,
чивости ее работы в условиях больших потоков информации, напри,
мер, в качестве систем управления электрическими сетями.
Экологический фактор
Экологический фактор отражает все усиливающийся интерес об,
щественности к путям и методам производства, передачи и распреде,
ления энергии и анализу степени оказываемого ими влияния на ок,
ружающую среду. В области производства стимулируется поиск но,
вых, более чистых технологий (со сниженным или отсутствующим
выбросом СО2, не ядерных), повышения КПД производства и преоб,
разования энергии. В области передачи и распределения прослежи,
вается тенденция снижения визуального, электромагнитного и аку,
стического влияния энергетической инфраструктуры на жизнь насе,
ления, а также использования экологически чистых материалов.
Некоторые из компонентов экологического фактора развития энер,
гетики достаточно субъективны и определяются сиюминутной
политической конъюнктурой. Так, например, ввод в эксплуатацию
большого числа ветрогенераторов в Германии в начале 2000,х гг.
привел к целому ряду проблем в собственной сети и в сетях окружаю,
щих стран. Экологические и экономические аспекты их эксплуата,
ции при этом оказались изучены и представлены общественности
недостаточно объективно (высокая стоимость энергии, повышенный
шум от вращающихся лопастей, угроза пролетающим птицам, нару,
шение экологического баланса региона). В то же время, как показы,
вает практика, наиболее эффективно решаются именно сложные сроч,
ные проблемы, так что есть все основания надеяться, что «детские
болезни» новой технологии будут достаточно быстро побеждены, а
обладателям 35 ГВт установленных мощностей ветрогенераторов
(Европа, 2005 г.) будет легче решать задачу поставки «чистой» энер,
гии потребителям.
8
Ярко выраженной тенденцией в современной энергетике является
снижение доли жидкотопливного (как менее эффективного и сравни,
тельно «грязного») и ядерного сектора. Несмотря на существующую
политическую непопулярность, разработки в области ядерной энер,
гетики ведутся, и окончательно вопрос об отказе от нее в большин,
стве стран не решен, в первую очередь, из,за отсутствия реальной
альтернативы этому источнику энергии. Более того, ряд стран, в том
числе Россия, Франция, Швейцария рассматривают ядерную энерге,
тику как стратегически важный компонент национальной энергети,
ческой политики. Новые разработки, в первую очередь, реакторы на
быстрых нейтронах, дают возможность вывести безопасность ядер,
ных электростанций на существенно более высокий уровень.
Электроэнергетика
в развивающихся странах
В развивающихся странах, в отличие от рассмотренных выше энер,
гетически развитых стран, прогресс в электротехнике характеризу,
ется следующими факторами.
1. Целенаправленные инвестиции в развитие электроэнергети"
ки. Энергетические программы. Из 600 млн дол., вложенных в сис,
темы управления сетями в 2004 г., 50 млн были вложены компания,
ми США, 35 млн – Западной Европы, а остальные 515 млн – развива,
ющимися странами Азии, Ближнего Востока, Африки и Америки.
2. Сравнительно молодая инфраструктура. В развивающихся
странах ведущими фирмами мира устанавливается самое современ,
ное оборудование, что позволяет не сталкиваться с целым рядом про,
блем, свойственных развитым странам: совместимость устройств,
сочетание устаревшего и современного оборудования и т. д.
3. Рост систем по сложности и территориальному покрытию.
4. Объединение локальных сетей в национальные.
Возможные сценарии развития мировой энергетики
в 2000–2020 гг.
Среди специалистов отсутствует единое мнение о путях и формах
дальнейшего развития энергетики в особенности для такого сложно,
го региона как Европа. Это объясняется разницей в истории разви,
тия национальных энергосистем, доступных источниках энергии,
законодательной базе и политико,экономической ситуации. Тем не
менее можно выделить два основных сценария, согласно которым
будет продолжаться развитие энергетики большинства стран: более
традиционный «распределительный сценарий» и более гибкий и ди,
намичный «сценарий смешанного развития».
9
Распределительный сценарий «Distribution»
Распределительный сценарий развития представляет собой «кон,
сервативный», или традиционный путь развития: модернизация обо,
рудования при сохранении существующей системы производства и
распределения (рис. 2).
Распределительный сценарий характеризуют:
– преобладание централизованного производства (более 80 %) и,
как следствие, достаточно четкое разделение ролей в сети на произ,
водителя, потребителя, передающую сеть, распределительную сеть;
– существующие решения и расчетные модели – поскольку дан,
ный сценарий развития основывается на существующих методах по,
строения сети.
Основные задачи, возникающие при развитии энергетической си,
стемы по распределительному сценарию:
– обеспечение методов производства и передачи необходимого ко,
личества энергии;
– обеспечение «чистоты» энергии, т.е. ее соответствия современ,
ным экологическим требованиям;
– обеспечение доступности энергии (в развитых странах определя,
ется в первую очередь ценой энергии);
– обеспечение надежности и безопасности передачи энергии;
– автоматизация контроля и управления элементами энергосис,
темы с целью повышения эффективности их использования и воз,
можности организации новых форм управления сложными системами;
1232456758
9
958
2
3254
12345678934
12345678369
72454639
72
6
53242258
2
Рис. 2. Схема распределительного сценария «Distribution»
10
6
– обеспечение эффективности производства, передачи и потребле,
ния энергии;
– обеспечение гибкости и управляемости производства и передачи
энергии.
Сценарий смешанного развития «Mixtribution»
Сценарий смешанного развития («Mixtribution») является резуль,
татом преимущественного развития достаточно новых технологий в
энергетике, получивших популярность в последние 10 лет. К ним
относится, в частности, широкое привлечение мелких и средних про,
изводителей энергии с целью достижения необходимой гибкости про,
изводства, что приводит, соответственно, к усиленному внедрению
следующих типов генераторов малой и средней мощности:
– газотурбинных: согласно существующим планам, предусматри,
вается резкий прирост производства энергии на базе природного газа
(с 1200 в 2000 г. до 3700 ТВт в 2020 г., что соответствует приросту с
14 до 31 % в общей доле производства), в том числе в Западной Евро,
пе: 10,кратный прирост количества малых газовых турбин;
– возобновляемых источников энергии (геотермальной, ветряной,
солнечной, приливной и т. п.) – в соответствии с современными пла,
нами развития предполагается удвоение их доли – с 2 до 4 %, в том
числе в Западной Европе – с 6 до 12 %.
Сценарий «Mixtribution» достаточно реалистично оценивает долю
малых и средних производителей (от 20 до 30 %) и рассматривает
ситуацию как смешанный случай распределенного и концентриро,
ванного производства энергии (рис. 3).
22
4
2 9
4936
6
46
229
789
6
123456
96
542
1
9496
6
342443
Рис. 3. Схема сценария смешанного развития «Mixtribution»
11
Задачи при развитии энергетической системы по сценарию «Mix,
tribution»:
– поиск новых решений и расчетных моделей, поскольку, в част,
ности, существующие модели имеют сложности с моделированием
поведения ряда новых источников энергии (например, ветрогенера,
торов) и не предназначены для расчета систем со столь высоким ко,
личеством элементов (в особенности при отсутствии необходимых
данных от мелких производителей);
– обеспечение встраиваемости новых устройств в существующую
инфраструктуру, которая на данный момент имеет сложности при
новых сценариях работы – например, системы автоматики и защи,
ты, могут неверно интерпретировать поведение системы с большим
количеством малых производителей;
– обеспечение управляемости (координации работы различных
типов производителей) – в частности, требуется организовать скоор,
динированную работу крупных, средних и мелких производителей
энергии;
– обеспечение надежности оборудования (эта задача отличается
от аналогичной в случае традиционного пути развития, в первую оче,
редь, из,за большего количества оборудования и усиленного влия,
ния отдельных элементов друг на друга; более близко расположен,
ные малые генераторы, более низкое по сравнению с большими ма,
шинами качество их изготовления и т. д.);
– обеспечение безопасности для населения (вследствие близости
источников производства энергии к местам проживания и работы).
Общие тенденции следующего десятилетия
История развития энергосистем шла от локальных к региональ,
ным и далее к национальным системам. Следующим, уже начавшим,
ся процессом, станет их объединение в межнациональные системы.
Получат распространение новые методы организации производства
и передачи энергии, а также управления этими процессами. При этом
общий баланс сместится от жидкого топлива к газу и твердому топ,
ливу. Усилится понимание процессов энергетического рынка всеми
участниками процесса производства и передачи энергии, и будет со,
здана необходимая законодательная и научная база для успешной
работы рынка.
1.2. Либерализация электроэнергетики
Общие вопросы либерализации электроэнергетики в Европе
Одним из основных принципов функционирования энергетики,
как и любой промышленности в рыночных условиях, является произ,
12
водство и реализация товара требуемого качества по наименьшей
цене. В данном случае товаром выступает электрическая энергия, а
его качество характеризуется как физическими параметрами: напря,
жением и частотой, так и надежностью поставки (в любой момент
времени клиент должен получить всю необходимую энергию). Струк,
тура энергетики каждой страны складывается в характерных для нее
историко,экономических условиях; по состоянию на начало 2000,х гг.
большинство стран может быть разделено на две большие группы:
– страны, в которых энергосистемы образовывали сотни и тысячи
энергокомпаний различных форм собственности: государственной,
общественной, частной, смешанной (например, США, Германия,
Финляндия);
– страны, в которых производство, передача и распределение элек,
троэнергии осуществлялось практически одной компанией (EDF во
Франции, ENEL в Италии, ЕЭС в России) [2–4].
Наряду с формами собственности существенно отличались и ме,
ханизмы конкуренции в различных регионах и странах. Для ожив,
ления электроэнергетического сектора экономики в 1990,х гг. в боль,
шинстве регионов мира были активизированы действия по либера,
лизации энергетики и ее переводу на рыночную основу. С точки зрения
либерализации электроэнергетики могут быть введены пять основ,
ных степеней (табл. 1), каждая из которых в разных странах может
реализовываться различным образом.
После принятия в рамках Европейского экономического сообще,
ства решения о введении энергетического рынка все европейские
страны приводят свои энергетические структуры в соответствие с
общеевропейскими требованиями, при этом ставится задача не по,
строения ряда полностью или частично либерализованных рынков,
а создание одного общеевропейского рынка электроэнергии. Для ее
решения требуется разработать и внедрить широкий ряд норматив,
ных документов, разработать тарифную систему межнациональной
передачи энергии, внедрить систему контроля и учета энергопото,
ков и комплексную систему безопасности сети. Стоящие задачи ус,
пешно решаются, степень внедрения энергетического рынка в раз,
личных странах ЕЭС по состоянию на 1 июля 2004 г. показана на
рис. 4.
В странах, представленных сплошной заливкой, электроэнерге,
тический рынок открыт для всех коммерческих потребителей (сте"
пень 4). В странах, представленных диагональной заливкой, рынок
открыт для всех потребителей, включая индивидуальных потреби,
телей (степень 5). Страны Скандинавии (на рисунке не представле,
ны) также имеют пятую степень либерализации рынка.
13
Таблица 1. Степени либерализации энергетики
Степень 1 Степень 2
монопо,
лия на
Степень либерализа,
всех
ции энергетики
уровнях
Имеется ли кон,
куренция для
производителей
энергии?
Имеют ли рознич,
ные дилеры право
выбора?
Имеет ли круп,
ный конечный по,
требитель право
выбора?
Имеет ли мелкий
конечный потре,
битель право вы,
бора?
Степень 3
Степень 4
Степень 5
единст, конкурен, конкурен, конку,
венный
ция на
ция на
ренция
покупа, оптовом крупно,роз, на роз,
тель
рынке
ничном
ничном
рынке
рынке
конкуренция среди производителей
энергии
Нет
Да
Да
Да
Да
Нет
Нет
Да
Да
Да
Нет
Нет
Нет
Да
Да
Нет
Нет
Нет
Нет
Да
Рис. 4. Карта внедрения энергетического рынка в странах ЕЭС
14
Особое положение в вопросе либерализации энергетики занимает
Швейцария. Швейцария не является членом ЕЭС, а швейцарское
население отклонило в результате референдума 2002 г. предложение
о введении в стране электроэнергетического рынка. В то же время,
находясь в центре Европы и координируя общеевропейские энерго,
потоки, являясь одним из важнейших «аккумуляторов» энергии в
Европе и важным поставщиком энергии, Швейцария не может сто,
ять в стороне от европейских процессов. Министерство энергетики
Швейцарии поставило перед швейцарским оператором передающей
сети задачу открытия транзитов энергии через национальную сеть в
соответствии с европейскими правилами с начала 2006 г., и введе,
ния ряда других элементов рынка в течение 2006–2007 гг.
Основные изменения в процессе либерализации
и связанные с ними проблемы начального периода
Основная цель либерализации – создание конкуренции на энерге,
тическом рынке, при этом либерализация приводит к разделению
единой ранее системы на следующих субъектов рынка:
– системный оператор, он же «оператор передающей сети», он же
TSO (Transmission System Operator), или ISO (Independent System
Operator). Зачастую может являться и владельцем всей или части
передающей сети;
– оператор рынка (Market operator) – зачастую также может быть
соединен с оператором сети;
– независимые производители электроэнергии (НПЭ) – электро,
станции;
– операторы (и владелец) распределительных сетей, обеспечиваю,
щих доставку энергии непосредственно потребителям;
– энергетическая биржа или другая структура обеспечения купли,
продажи энергии; брокер, или энерготрейдер,– осуществляет опера,
ции купли,продажи энергии;
– регулирующий орган (regulator) – следит за выполнением ры,
ночных отношений.
В результате либерализации сеть коммерциализируется, управ,
ление сетью из выполнения государственно,социального заказа пре,
вращается в коммерческий бизнес, и его участники вынуждены взять
на себя новые роли.
Пример возможной организации энергетической системы до либе,
рализации приведен на рис. 5, пример состояния той же системы пос,
ле либерализации – на рис. 6. Важно понимать, что либерализация
привносит изменения, в первую очередь, в процессы между участни,
15
Рис. 5. Организационная структура энергетической системы до либе"
рализации
Рис. 6. Организационная структура энергетической системы после ли"
берализации
16
ками, в то время как физическая часть энергосистемы может оста,
ваться после либерализации в той же форме, что и до нее.
Основные происходящие изменения:
– разделение системы на отдельные части приводит к установле,
нию сложных межфирменных отношений, основанных на взаимо,
связанности процессов и независимости участников;
– операторы сети превращаются в нейтральных представителей
платформы для обеспечения коммерческих сделок;
– операторы электростанций превращаются в независимых про,
изводителей и продавцов энергии с ярко выраженным коммерческим
интересом;
– потребители превращаются в клиентов, выбирающих между
различными поставщиками;
– прямые инвестиции сокращаются, система переходит на само,
окупаемость.
Основные последствия:
– работа операторов сети становится все более бизнес,ориентиро,
ванной (там, где раньше были только техника и физика, появляют,
ся деньги);
– снижение инвестиций приводит к эксплуатации систем в пре,
дельном режиме;
– происходит слияние центров управления, сочетающееся с уволь,
нением опытного персонала (менее опытный персонал несет ответ,
ственность за более сложную систему);
– высокая степень автоматизации ставит работу системы в пря,
мую зависимость от надежности оборудования и программного обес,
печения;
– вся ответственность за надежность работы возлагается на сис,
темных операторов.
Проблемы, характерные для начального этапа либерализации:
– проблема 1: несмотря на коммерческие аспекты либерализации,
деятельность всех элементов электрической сети продолжает опре,
деляться законами физики;
– проблема 2: коммерческие участники процесса этих законов не
понимают;
– проблема 3: в то время как экономический эффект от деятельно,
сти участников, как правило, остается в пределах фирмы, физичес,
кие ее последствия распространяются на (всю) окружающую сеть;
– проблема 4: в условиях отсутствия либерализации ответствен,
ность за эксплуатацию сети и генераторов лежит обычно на одной и
той же фирме, а наличие и обмен необходимыми данными организу,
ется легко, при существовании рынка быстрое и корректное, жела,
17
тельно бесплатное, предоставление подобных сведений в общем слу,
чае не гарантировано.
Таким образом, переход к рыночным отношениям в энергетике
ставит по,новому актуальный вопрос безопасности и надежности
работы сети и выдвигает более высокие требования к совместной
координации действий всех субъектов сети на всех уровнях. Роль
координирующего механизма в Европе на межнациональном уров,
не осуществляется организацией UCTE (Union for Coordination of
Transmission of Electricity), для стран Скандинавии – организацией
Nordel.
1.3. Положение энергетики в Российской Федерации
(по материалам ОАО «РАО «ЕЭС России»)
Начиная с 1980,х гг. в электроэнергетике России начали прояв,
ляться негативные тенденции: на фоне общего спада экономики элек,
троэнергетика фактически становилась донором для других отрас,
лей промышленности. В большей степени это обусловливалось мак,
роэкономическими факторами, но важную роль сыграли и неплатежи
за поставленную потребителям электроэнергию. Отсутствие стиму,
лов к снижению производственных затрат предприятиями отрасли
породило ценообразование на основе издержек. Другими словами, в
цены (тарифы) нередко включали все фактические расходы. Недо,
статочная прозрачность функционирования энергетических компа,
ний; невозможность достоверно определить ресурсы, необходимые
для поддержания и развития предприятий; сдерживание тарифов
регулирующими органами (электроэнергия дорожала медленнее боль,
шинства других товаров) на фоне раздутых производственных издер,
жек привело к тому, что перед началом реформы более половины пред,
приятий отрасли оказались убыточными.
На фоне сокращения собственных средств энергокомпаний резко
уменьшился объем инвестиций. Катастрофически не хватало средств
на поддержание и модернизацию оборудования. Даже в самых благо,
получных энергосистемах европейской части России износ основных
производственных фондов превысил 50 % и стал приближаться к
значениям, при которых ремонт оборудования обходится дороже его
замены. Действующая модель электроэнергетики негативно отража,
лась и на развитии других секторов экономики. Нарастающая тех,
нологическая отсталость энергоемких отраслей промышленности и
жилищно,коммунального хозяйства, недооценка стоимости энерго,
ресурсов, отсутствие стимулов к энергосбережению привели к тому,
что удельная энергоемкость экономики России (расход энергии на
единицу ВВП) в 2,3 раза превысила соответствующий показатель раз,
18
витых стран. Таким образом, необходимость реформирования к 2001
г. стала очевидной.
Цели и задачи энергетической реформы в России
Цели и задачи реформы определены постановлением Правитель,
ства от 11 июля 2001 г. № 526 «О реформировании электроэнергети,
ки Российской Федерации». Согласно этому документу, к основным
целям реформирования относятся: обеспечение устойчивого функ,
ционирования, развитие экономики и социальной сферы, повыше,
ние эффективности производства и потребления электроэнергии, обес,
печение надежного и бесперебойного энергоснабжения потребителей.
Стратегическая задача реформирования определена как перевод
электроэнергетики в режим устойчивого развития на базе примене,
ния прогрессивных технологий и рыночных принципов функциони,
рования, обеспечение на этой основе надежного, экономически эф,
фективного удовлетворения платежеспособного спроса на электри,
ческую и тепловую энергию в краткосрочной и долгосрочной
перспективе.
К основным задачам реформы следует также отнести:
– создание конкурентных рынков электроэнергии в тех регионах
России, где организация таких рынков технически возможна;
– создание эффективного механизма снижения издержек в сфере
производства (генерации), передачи и распределения электроэнергии
и улучшение финансового состояния организаций отрасли;
– стимулирование энергосбережения во всех сферах экономики;
– создание благоприятных условий для строительства и эксплуа,
тации новых мощностей по производству (генерации) и передаче элек,
троэнергии;
– поэтапная ликвидация перекрестного субсидирования различ,
ных регионов страны и групп потребителей электроэнергии;
– создание системы поддержки малообеспеченных слоев населения;
– сохранение и развитие единой инфраструктуры электроэнерге,
тики, включающей в себя магистральные сети и диспетчерское уп,
равление;
– демонополизация рынка топлива для тепловых электростанций;
– создание нормативной правовой базы реформирования отрасли,
регулирующей ее функционирование в новых экономических усло,
виях;
– реформирование системы государственного регулирования, уп,
равления и надзора в электроэнергетике;
– уточнение статуса, компетенции и порядка работы уполномо,
ченного государственного органа.
19
Значение реформы для электроэнергетики
Конкурентные условия, создаваемые в ходе реформы, будут сти,
мулировать предприятия к повышению эффективности: заставят
развивать современные технологии, более эффективно использовать
топливо, точнее планировать производственную деятельность и т. д.
Реформа позволит оптимизировать работу Единой энергосистемы
России, повысив эффективность загрузки генерирующих мощностей.
На конкурентном рынке электроэнергии будут более загружены те
компании, чьи цены окажутся ниже. Определяемые в ходе конкурен,
тных торгов объемы продажи электроэнергии обеспечат более низ,
кие совокупные затраты на производство, передачу и распределение
энергии по сравнению с действующей системой. В ходе реформы про,
исходит увеличение и централизация государственного контроля над
инфраструктурой электроэнергетики – передачей электроэнергии по
магистральным сетям, функциями и структурами оперативно,дис,
петчерского управления. Параллельно (в рамках развития рынка)
осуществляется модернизация систем учета и контроля энергопото,
ков. Все это способствует повышению управляемости энергосисте,
мы, надежности энергоснабжения.
Создание рынка повысит инвестиционную привлекательность се,
тевой инфраструктуры. Развитие сетевого комплекса создаст допол,
нительные возможности для перетоков электроэнергии, позволит
увеличить их объемы. Благодаря этому расширится и усложнится
география торговли электроэнергией, включая экспортно,импортные
операции.
Разделение прежней монополии на отдельные компании по видам
деятельности позволит консолидировать управление разрозненны,
ми структурами. Это достигается, в частности, созданием операци,
онных компаний на месте холдинговых. Подобная реструктуриза,
ция повысит управляемость новых субъектов отрасли, упростит реа,
лизацию единой стратегии, позволит консолидировать и привлекать
со стороны значительные финансовые ресурсы.
Значение реформы для других отраслей экономики
Инвестиционная привлекательность эффективных объектов и тех,
нологий будет способствовать росту оборотов не только самой элект,
роэнергетики, но и отраслей, связанных с производством энергети,
ческого оборудования, строительством, металлургией, газовой про,
мышленностью и др. Широкомасштабная модернизация
существующих и ввод новых основных производственных фондов в
электроэнергетике потребует увеличения заказов на новое, более эф,
фективное оборудование, строительно,ремонтные, проектно,конст,
20
рукторские работы. Это будет стимулировать рост инвестиций в ос,
новной капитал как со стороны электроэнергетики, так и со стороны
перечисленных отраслей. Появляются стимулы к развитию энерго,
сберегающих технологий и схем потребления энергии, что суще,
ственно снизит энергозатраты на единицу производимой продукции.
Конкурентный рынок оказывает существенное влияние на пове,
дение потребителей, причем не следует сводить это воздействие ис,
ключительно к ценовому давлению: в условиях развитого конкурен,
тного рынка у потребителей появляются новые возможности опти,
мизации графика и стоимости потребления, компенсации рисков.
Реформа позволит решить проблему надежности электроснабжения
потребителей и ликвидировать локальные дефициты электроэнер,
гии, характерные для ряда регионов России.
Наконец, конкуренция, внедряемая в отрасли, даст возможность
стабилизировать цены на электроэнергию для потребителей на при,
емлемом уровне, а для ряда их категорий (например, для некото,
рых крупных промышленных предприятий) формирование конку,
рентного оптового рынка означает снижение расходов на электро,
энергию.
1.4. Прикладная значимость оценки тенденций
развития отрасли
В настоящее время в центральной Европе существенно снижена
деятельность в области разработки и производства традиционных
электрических машин. И то, и другое вынесено, как традиционная и
дорогостоящая деятельность, в страны Восточной Европы и Азии.
Специалист, желающий развиваться в данной области в Западной
Европе, скорее всего встретится с определенными трудностями, пы,
таясь найти место работы.
Темпы развития возобновляемых источников энергии и, в частно,
сти ветроэнергетики, в Западной Европе высоки. При этом основные
проблемы их применения могут быть разделены на категории:
– технические проблемы конструирования ветрогенераторов;
– проблемы интеграции ветрогенераторов в электрические сети,
построения расчетных моделей, установившихся и переходных ре,
жимов, прогнозирования производства ветряной энергии;
– проблемы экономического плана: ценовая политика, покупка и
продажа ветряной энергии (например, что делать с ветряной энерги,
ей в условиях избытка ее производства); данная деятельность требу,
ет комплексного понимания экономических и технических вопросов.
Можно предположить, что специалисты данных областей могут
быть востребованы во многих странах, а возможность поступления в
21
аспирантуру по соответствующей тематике в европейских универси,
тетах будет достаточно высока.
В странах Ближнего Востока и Африки в условиях интеграции
региональных сетей в национальные растет потребность в инжене,
рах по планированию, расчету и автоматизации энергосетей.
В России развитие энергетики соответствует мировым тенденци,
ям в вопросах, касающихся либерализации отрасли. Следствием этого
будет:
– потребность в новых специалистах, сочетающих понимание тех,
нических и экономических аспектов электротехники;
– потребность в новых системах моделирования и оптимизации
сетей, а также в специальных программных приложениях;
– потребность в новых средствах защиты, сбора информации, си,
стемах управления сетями, подстанциями, электростанциями и др.
Осознание данных факторов сможет существенно помочь при вы,
боре перспективной тематики для работы.
Следует помнить, что указанные процессы, особенно в Европе и
Америке, подчиняясь рыночным законам спроса и предложения, мо,
гут быть чрезвычайно быстротечными (в качестве примера можно
вспомнить IT,бум 1998–2000 гг.), что приводит к необходимости
постоянно ориентироваться в ситуации, следить за тенденциями раз,
вития и возможно корректировать профессиональную ориентацию в
соответствии с потребностями рынка.
22
2. ПРОГРАММЫ РАСЧЕТА ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ ПОЛЕЙ
2.1. Основные положения
Расчет электромагнитных полей или, иными словами, математи,
ческое моделирование электромагнитного поля, является основой
проектирования и расчета любого электромеханического устройства.
Под математическим моделированием понимается расчет физичес,
кого явления или процесса (в данном случае – электромагнитного и
электромеханического) путем создания математической модели, в
большей или меньшей степени адекватной рассматриваемому явле,
нию. Соответствие математической модели и моделируемого физи,
ческого явления определяется допущениями, принятыми во время
разработки модели [5–7].
Полное адекватное представление о физических процессах, про,
исходящих в электромеханическом преобразователе энергии, может
быть получено путем построения и решения соответствующей систе,
мы дифференциальных уравнений Максвелла, заданной для гетеро,
генных, электрически, и магнитно,анизотропных сред, с постоян,
ной или переменной электрической и магнитной проницаемостью,
зависящей от вектора поля. Для любой линейной изотропной среды,
характеризуемой постоянными величинами магнитной проницаемо,
сти среды и удельной проводимости среды, электромагнитное поле
описывается системой уравнений
rot H = δ, rot E = −∂B / ∂t, div B = 0,
⎫
⎬
div D = ρ, B = µH, δ = γE + ∂D / ∂t + ρv, D = εE,⎭
(2.1)
где H – напряженность магнитного поля, А/м; δ – плотность элект,
2
рического тока, А/м ; E – напряженность электрического поля,
В/м; B – индукция магнитного поля, Тл; D – электрическое смеще,
2
3
ние, Кл/м ; ρ – плотность электрического заряда, Кл/м ; µ – магнит,
ная проницаемость среды, Гн/м; γ – удельная проводимость среды,
См/м; ε – диэлектрическая проницаемость среды, Ф/м; v – скорость
изменения плотности электрического заряда, м/с.
Для ряда случаев система уравнений (2.1) может быть упрощена.
Так, электрические и квазистационарные магнитные поля в диэлек,
трике (γ = 0) описываются уравнениями:
rot E = 0, div D = ρ, D = εЕ.
Магнитостатические и квазистационарные магнитные поля в от,
сутствие вихревых токов описываются уравнениями:
rot H = δ, div B = 0, B = µH.
23
Наведенное магнитное поле в проводящей среде описывается урав,
нениями:
rot H = δ + γE, rot E = –∂B/∂t, div B = 0, B = µH.
Электрическое поле токов в проводящей среде описывается урав,
нениями:
rot E = 0, div δ = 0, δ =γE.
Моделирование большинства электромеханических систем может
быть произведено, основываясь на упрощениях, сводящих модель
системы к комбинации перечисленных выше частных случаев.
Основными методами расчета электромагнитных полей являются:
– методы аналогового решения уравнений электромагнитного
поля:
метод разделения переменных (метод Фурье);
метод Гринберга;
метод функций комплексных переменных;
ряд специальных методов (например, метод зеркальных отобра,
жений, возмущенных потенциалов и др.);
– методы численного решения систем дифференциальных уравне,
ний:
метод конечных разностей;
метод конечных элементов.
Все эти методы широко описаны в многочисленной научной и тех,
нической литературе, например, подробный обзор большинства ме,
тодов дан в [7].
Как нетрудно догадаться из вышесказанного, программы расчета
электромагнитных полей могут быть разделены на два основных клас,
са: реализующие аналоговые и численные методы расчета.
2.2. Программы на основе аналоговых алгоритмов
Программы, основанные на аналоговых алгоритмах, обладают
всеми теми же достоинствами и недостатками, которые свойственны
базовому аналоговому методу: они позволяют получить точное ре,
шение 1 для предусмотренных моделью случаев, как правило – обла,
стей с простой геометрией: круг, прямоугольник, полуплоскость и
т. д. Обычно аналитические методы расчета применяются для случа,
ев, когда аналитическое решение для проектируемой системы извес,
тно или может быть найдено, а также для проведения оценочного
расчета с использованием упрощенной модели.
1
Под точным решением понимается решение, полученное без использования
итерационного процесса.
24
К достоинствам программ на основе аналитических алгоритмов
могут быть отнесены:
– относительно высокая скорость расчета;
– отсутствие проблем сходимости алгоритма;
– возможность контроля результата.
Кроме того, решение может быть получено для некоторого задан,
ного набора точек (например, значения магнитной индукции в зуб,
цах статора, в зазоре машины и на поверхности ротора – всего три
расчетные точки), что позволяет как экономить время расчета, так и
эффективно реализовать оптимизационные алгоритмы. Подобный
подход не может быть осуществлен с помощью численных методов,
требующих решения задачи во всей определенной области. Програм,
мы рассматриваемого класса являются, как правило, программами,
реализующими внутренние алгоритмы фирмы; создание на базе ана,
литических алгоритмов коммерческого продукта на настоящий мо,
мент маловероятно по причине их узкой направленности.
2.3. Численный метод конечных элементов
Основы метода конечных элементов
Метод конечных элементов (МКЭ) является численным методом
решения дифференциальных уравнений, встречающихся в физике и
технике. Возникновение этого метода, математические основы кото,
рого были сформулированы известным математиком Р. Курантом в
1942–43 гг. (по другим источникам – независимо от него А. Хренни,
ковым в 1941 г., или группой советских ученых в 1933 г.), однако
из,за отсутствия технической базы для автоматизации большого
количества вычислений не получили на тот момент широкого рас,
пространения. Удобство реализации метода с помощью ЭВМ привело
к активному развитию метода в конце 1950 г. для решения задач
авиакосмической промышленности, и его последующему примене,
нию в других областях: задачах строительной механики, механики
сплошных сред и гидромеханики, а также расчетов полей, в первую
очередь – тепловых и электромагнитных [5, 8–14].
Область применения существенно расширилась, когда было дока,
зано, что уравнения, определяющие элементы в задачах, могут быть
легко получены с помощью метода Галеркина и метода наименьших
квадратов. Установление этого факта сыграло важную роль в теоре,
тическом обосновании метода конечных элементов, так как позво,
лило применять его при решении любых дифференциальных уравне,
ний. Метод конечных элементов из численной процедуры решения
задач отдельных областей техники превратился в общий метод чис,
25
ленного решения дифференциального уравнения или системы диф,
ференциальных уравнений. Этот прогресс был достигнут за пятнад,
цатилетний период (примерно 1965–1980 гг.) за счет развития ЭВМ.
Связь МКЭ с процедурой минимизации позволила широко использо,
вать его при решении задач в любых областях техники. Метод при,
менялся к задачам, описываемым уравнениями Лапласа или Пуассо,
на (например, электромагнитные поля) и связанных с минимизаци,
ей некоторого функционала.
Основная концепция МКЭ. Основная идея МКЭ состоит в том, что
любую непрерывную величину, такую, как температура, давление,
магнитная индукция, можно аппроксимировать дискретной моде,
лью, которая строится на множестве кусочно,непрерывных функций,
определенных на конечном числе подобластей, называемых элемен,
тами. Кусочно,непрерывные функции определяются с помощью зна,
чений непрерывной величины в конечном числе точек рассматривае,
мой области.
Ограничения. В то время, как электромагнитные поля в реальных
конструкциях могут распространяться на большие расстояния (вир,
туально – до бесконечности), методу конечных элементов требуется
четкая геометрическая граница. Подобная граница определяется ос,
новами метода в сочетании с принципиальной ограниченностью ком,
пьютерных ресурсов. В роли границы обычно используются границы
устройства или области интереса исследования (при возможности
задания корректных граничных условий), а также линии симметрии
задачи.
Дискретизация. В соответствии с основной концепцией метода,
область решения задачи дискретизируется – разбивается на конеч"
ное число элементов конечного размера (отсюда и название метода)
упрощенной геометрии. В двумерных задачах поле в расчетной обла,
сти дискретизируется, как правило, элементами, имеющими форму
треугольника или параллелограмма. При моделировании трехмер,
ных объектов используются тетраэдры, параллелепипеды или более
сложные фигуры. При этом величина искомого поля рассчитывается
в узлах полученных элементов (или, что то же самое, полученной
сетки), и напряженность поля предполагается постоянной внутри
каждого элемента.
На множестве заданных конечных элементов определяется функ,
ция, приводящая к созданию большой системы дифференциальных
уравнений в частных производных, для которой находится решение,
удовлетворяющее заданным требованиям точности (численные ме,
тоды всегда обладают определенной степенью погрешности). Основ,
ной проблемой при использовании МКЭ является задание функции,
26
описывающей искомую функцию и обладающей в то же время свой,
ством численной стабильности, т.е. свойством толерантности к по,
грешности задания данных и погрешности вычислений. В против,
ном случае качество расчета будет нестабильным, результаты могут
оказываться физически бессмысленными.
В случае электромагнитного поля в качестве базы для использо,
вания в методе конечных элементов может быть взято уравнение
Лапласа:
∆2 A = 0 или ∂A 2/∂x2 + ∂A 2/∂y2 = 0, B = rot A,
где A – векторный потенциал, Вб/м, и которое решается путем мини,
мизации энергии поля W в области задачи (т.е. во всей заданной гео,
метрии рассчитываемой модели)
∫
W = 0,5 εE2dA, min W .
В настоящий момент МКЭ может считаться наиболее популяр,
ным и «де,факто» стандартным методом расчета полей. Основными
причинами его популярности являются точность (до 0,5 %) и уни,
версальность, позволяющая производить расчет полей для областей
практически любой конфигурации. В особенности хорошо этот ме,
тод подходит для поверочных расчетов и решения статических за,
дач. Будучи изначально разработанным для двумерных полей, метод
имеет в настоящее время достаточно реализаций и для расчета трех,
мерных задач. Основы метода в применении к электротехнике и не,
посредственно к электрическим машинам изложены в [5–9].
В течение 70,80 гг. XX века программы расчета электромагнит,
ных полей с помощью МКЭ были реализованы в различных научных
и технических учреждениях во всем мире (в первую очередь – на фир,
мах,разработчиках электрического оборудования и в технических
университетах). С распространением персональных компьютеров
число реализаций выросло дополнительно, однако ограниченность
рынка и высокие затраты на развитие графического интерфейса и
поддержку продуктов ограничили в 1990 – 2000,х гг. рост программ
данного класса. На настоящий момент количество коммерческих
продуктов предположительно измеряется несколькими десятками,
существуют также бесплатные версии программ, включая их исход,
ный код, и Интернет,версии, позволяющие производить удаленное
создание и расчет модели. Следует учитывать, что как и у большин,
ства численных методов, базовый алгоритм МКЭ достаточно прост и
не всегда позволяет эффективно решать инженерные задачи. Отли,
чие большинства коммерческих систем от бесплатных и состоит в их
27
умении корректно импортировать данные из систем САПР, в исполь,
зовании ими развитых средств моделирования, оптимизированных
методов построения расчетной сетки и методов расчета с улучшенны,
ми сходимостью и точностью, средств автоматизации операций, ана,
лиза результатов и др.
Несмотря на обилие программ на рынке, вряд ли найдется полно,
стью универсальная система от одного производителя. По этой при,
чине большинство специалистов пользуются двумя,тремя програм,
мами, наиболее выгодно сочетая их сильные и слабые стороны: на,
пример, упрощенное моделирование и оптимизация проводится на
одной системе, а уточненный расчет и анализ – на другой. Данная
тенденция усугубляется еще и тем, что системы с наиболее мощным
расчетным ядром обладают зачастую наименее развитым графичес,
ким интерфейсом. Подобные явления характерны для инженерных
продуктов и в других категориях, например, в области расчета и мо,
делирования электрических сетей.
2.4. Программа расчета электромагнитных полей
в электрических машинах «FEMAG»
В качестве примера программы расчета полей, ориентированного
в первую очередь на проектирование электрических машин, можно
привести систему FEMAG (рис. 7), разработанную в Цюрихском фе,
деральном техническом университете под руководством профессора
К. Рейхарта (K. Reichert). Данная программа достаточно хорошо и
полно представляет весь основной набор функций инструмента для
профессионального расчета электромагнитных полей и связанных с
ними механических моментов в электромеханических устройствах,
удачно сочетая при этом мощность вычислительной части с высокой
гибкостью на всех этапах работы.
Пользовательский интерфейс программы построен по классичес,
кой схеме, меню поддерживает пользователя в выполнении последо,
вательности действий:
– создание геометрии модели;
– построение расчетной сетки;
– задание физических характеристик материалов;
– расчет поля;
– анализ результатов и создание отчетов.
Дополнительные возможности моделирования, расчета и обработ,
ки результатов позволяют повысить эффективность работы с про,
граммой.
Более подробно элементы интерфейса и работа с программой опи,
саны в последующих разделах этой главы.
28
Рис. 7. Пример интерфейса пользователя программы FEMAG
Алгоритм создания модели устройства и
создание геометрии модели
Расчетный механизм МКЭ, как видно из его описания, работает с
треугольными или прямоугольными элементами сетки, которым до,
полнительно присвоены некоторые величины, соответствующие фи,
зическим параметрам использованных материалов. С другой сторо,
ны, инженер работает, как правило, с двумерным представлением
модели устройства на плоскости, проще говоря – чертежом или эски,
зом устройства.
В современной инженерной практике программы для создания
инженерных эскизов не получили достаточного распространения, и,
как правило, каждый продукт реализует эту возможность по,свое,
29
му, представляя пользовате,
лю более или менее полноцен,
ный набор инструментов ри,
сования модели.
Программа FEMAG пред,
ставляет ряд базовых инстру,
ментов создания геометрии
модели: линию, ломаную ли,
нию (polyline) и окружность
или эллипс, с помощью кото,
рых можно быстро сформиро,
вать примерные контуры уст,
ройства для чернового расче,
та (рис. 8).
В случае, когда необходи,
мо создание более качествен,
ной геометрии, задействуют,
ся более сложные инструмен,
ты рисования, позволяющие
создание параметризирован,
ных геометрических прими,
тивов (например, линия из
точки А в точку B, линия из
точки А длины L и под углом
α, или линия, параллельная
другой линии).
Создание модели возмож,
но в одной из трех основных
систем координат: прямоу,
гольной декартовой, поляр,
ной и цилиндрической. Хотя
технически переключение
между ними может быть про,
изведено в любой момент, ре,
комендуется выбирать нуж,
ную систему координат до на,
Рис. 8. Инструменты создания
чала моделирования. Так,
геометрии модели
обычно поперечный разрез
электрической машины создается в полярной системе координат (см.
кнопка выбора r/ϕ в верхнем правом углу программы на рис. 7), при
этом при рисовании отрезков, начальная и конечная точки которых
равно удалены от центра, программа автоматически создает дугу с
30
соответствующими параметрами, что очень удобно при моделирова,
нии. Цилиндрические объекты (валы, подшипники, и пр.) рекомен,
дуется создавать в цилиндрической системе координат, при этом мо,
дель создается только в правой полуплоскости (положительные х), и
осевая симметрия автоматически учитывается при расчетах. Напри,
мер, разрез элемента магнитного подвеса высокооборотного двигате,
ля, изображенный на рис. 9 и используемый в качестве примера для
рассмотрения работы с программой FEMAG, создан в цилиндричес,
кой системе координат.
Для дальнейших модификаций, копирования и отображения гео,
метрии могут использоваться инструменты трансформации: перенос,
поворот, отображение относительно произвольно заданной оси и мас,
штабирование. Все операции могут производиться как на самом объек,
те, так и с созданием преобразованной копии исходного объекта.
Примечание 1. Следует обратить внимание на то, что помимо гео,
метрии самого рассматриваемого объекта, может быть необходимым
и задание границы расчетной области вокруг него. Она может соот,
Рис. 9. Сечение элемента магнитного подвеса высокооборотного двига"
теля
31
ветствовать реальным границам (например, ферромагнитному кор,
пусу) или просто ограничивать область на некотором расстоянии,
представляя «воздух»–пространство с µ = µ0. Поскольку даже хоро,
шо развитые графические возможности программ рассматриваемого
класса могут быть недостаточными, а пользователь может предпо,
читать работать с другими системами графики или САПР (CAD), или
уже иметь готовые чертежи машины, программа поддерживает им,
порт данных из файлов формата dxf (AutoCAD) с одновременной оп,
тимизацией информации.
Примечание 2. Оптимизация при импорте данных из систем САПР
необходима для предотвращения создания геометрии модели со слиш,
ком острыми углами или слишком мелкими деталями, необходимы,
ми на чертежах, но избыточными в системах расчета электромагнит,
ного поля. Перегруженность модели мелкими деталями приводит к
созданию слишком частой расчетной сетки, что, в свою очередь, мо,
жет привести к медленному схождению процесса расчета поля, от,
сутствию схождения или получению результата с большой погреш,
ностью.
Создание расчетной сетки модели
После завершения построения геометрии наступает наиболее от,
ветственный этап работы над моделью – создание системы узлов и
генерация на их базе расчетной сетки. В ряде случаев расчетная сетка
модели может быть построена полностью автоматически. Подобные
алгоритмы часто встречаются в программах, предназначенных для
студентов, однако не отвечают требованиям профессионалов. Дело в
том, что, как нетрудно догадаться, точность расчета будет тем выше,
чем выше будет плотность расчетной сетки, и чем более правильную
форму имеют ее элементы. Плотность сетки, однако, не может быть
очень высокой во всей расчетной области, что определяется двумя
основными факторами.
Первое – ограниченность компьютерных ресурсов (матрица из
1000×1000 элементов сетки даст при равномерной прямоугольной
сетке 1000000 элементов, каждому из которых соответствует неко,
торый набор данных, который требуется держать в памяти; кроме
того, получаем систему из 1000000 уравнений, которую требуется
решить).
Второй проблемой является накопление погрешности расчета.
Числа в компьютере представляются с ограниченной точностью, ко,
торая в системах с 32,разрядной архитектурой вполне достаточна
для проведения инженерных расчетов. Однако при решении задач с
32
большим количеством итераций, данная погрешность накапливает,
ся и начинает заметным образом влиять на результат, искажая его.
Данный эффект будет особенно заметен при решении больших сис,
тем уравнений. Именно этот случай и характерен для расчетов мето,
дом конечных элементов с очень плотной сеткой.
Примечание 3. Ситуация несколько парадоксальная, но вполне
реальная – обработав гору чисел и потратив бездну расчетного време,
ни машина выдаст результат, который будет хуже, чем при исполь,
зовании гораздо более простой модели – и все это произойдет только
из,за недостаточной точности представления чисел в компьютере.
Таким образом, требуется найти оптимальное решение для следу,
ющей системы задач:
– геометрия задачи должна адекватно представлять расчетную
область (что в ряде случаев требует задания области, существенно
превышающей размеры самого расчетного объекта);
– сетка должна быть достаточно плотной в зоне, представляющей
интерес;
– общее количество элементов сетки не должно превышать неко,
торое максимальное значение (либо по описанным выше соображе,
ниям ресурсов и погрешности, либо просто из,за жесткого ограниче,
ния размеров матриц: расчетная часть большинства подобных про,
грамм написана на Фортране, не знающем динамического задания
размеров массивов, и разработчики вынуждены ограничивать их раз,
мер – например, не более 1000000 элементов сетки).
Можно предположить, что программа не сможет самостоятельно
найти оптимальное решение для любой расчетной геометрии (а мож,
но ожидать, что чем дальше, тем больше нестандартных случаев бу,
дет рассматриваться инженерами, так как стандартные будут пред,
ставлять все меньший интерес).
Таким образом, профессиональная программа должна предоста,
вить инженеру как удобство в виде качественных алгоритмов авто,
матического создания сетки, так и свободу выбора конфигурации сет,
ки по своему усмотрению. Одним из наиболее простых и естествен,
ных методов определения конфигурации будущей сетки является
задание системы узлов этой сетки.
Узлы являются базой будущей расчетной сетки и определяют ее
плотность и даже форму для различных участков расчетной области:
– большая плотность узлов задает более плотную сетку;
– одинаковое количество узлов на двух параллельно расположен,
ных отрезках с большой вероятностью даст прямоугольную сетку,
представляющую в ряде случаев определенные преимущества.
33
Рис. 10. Пример расположения узлов расчетной сетки
На рис. 10 приведен пример достаточно качественного расположе,
ния узлов, позволяющего получение плотной сетки в основной зоне
расчета с понижением ее плотности к периферии. Соответствующая
расчетная сетка представлена на рис. 11 и содержит около 6000 эле,
ментов.
Примечание 4. Следует отметить, что это не оптимальная и, не,
сомненно, не единственно возможная конфигурация узлов сетки. Но
эта конфигурация вполне приемлема для решения поставленной за,
дачи. Полученная сетка достаточно красива, что является косвен,
ным подтверждением ее «правильности» – некрасивая сетка (с вытя,
нутыми элементами, произвольно раскиданными узлами) приводит,
как правило, к худшему результату.
Выбор материалов модели
Следующим шагом после создания сетки является выбор материа,
лов модели. С точки зрения удобства пользования можно было бы
ожидать этап выбора материалов на этапе создания геометрии моде,
ли, что позволило бы завершить физическую часть моделирования и
перейти к его математической части – созданию сетки и расчету. Одна,
ко в рассматриваемой программе реализован подход, более соответ,
34
Рис. 11. Пример расчетной сетки для проведения численного расчета
ствующий внутреннему порядку построения модели: создание геомет,
рии → создание сетки → назначение элементам сетки физических ха,
рактеристик. До момента создания сетки просто отсутствуют структу,
ры данных, предназначенные для хранения информации о материа,
лах.
Программа FEMAG позволяет создание и использование материа,
лов следующих типов:
– диамагнетик (µ = 1, возможно задание токов);
– ферромагнетик (µ > 1 с линейной и нелинейной кривой намагни,
чивания);
– постоянный магнит;
– обмотка с током (одно, и многовитковая);
– воздушная среда с µ = µ0 (как частный случай диамагнетика без
токов).
На рис. 12 показан случай комбинированного электромагнитного
подвеса с катушками электромагнита на валу с ферромагнитной обо,
лочкой и кольцевыми постоянными магнитами в ферромагнитном
каркасе на неподвижной части конструкции. Видны (при достаточ,
ном качестве печати) поляризация магнитов и направления проте,
кания токов.
35
Рис. 12. Пример токов в электромагнитах и поляризации постоянных
магнитов
Задание граничных условий
Последней ступенью создания модели является задание гранич,
ных условий. Требуется помнить, что система дифференциальных
уравнений решается с точностью до некоторой постоянной С, кото,
рая может быть определена только если известно значение искомой
функции в одной или нескольких точках модели (достаточно нестро,
гое объяснение, но смысл от этого не меняется: без граничных усло,
вий нет численного решения задачи).
Наиболее часто встречающимися типами граничных условий яв,
ляются:
– векторный потенциал А = 0 (как правило, на границе области);
– векторный потенциал А = const (как правило, также на границе
области).
Для рассматриваемого в нашей задаче случая магнитного подвеса
могут быть выбраны следующие граничные условия (рис. 13):
– на наружной поверхности корпуса – А = 0 (электромагнитный
экран справа);
– программа автоматически задаст А = 0 и на оси ротора (на рис. 13 –
слева), исходя из условия цилиндрической симметрии задачи.
36
Рис. 13. Пример задания граничных условий для численного расчета
Умение грамотно задать граничные условия является показате,
лем понимания физики электромагнитного поля и соответствующе,
го математического аппарата. Корректно задать геометрию и мате,
риалы может при наличии некоторого опыта и выпускник школы.
Расчет поля
Запуск процесса расчета электромагнитного поля в системе
FEMAG осуществляется нажатием кнопки Calculate (ориентировоч,
ное время расчета для рассматриваемой модели составляет 3 с на ком,
пьютере Pentium 4; 2,4 ГГц). Грубую проверку качества моделирова,
ния и расчета можно получить, нажав на кнопку Draw Field и нари,
совав картину силовых линий поля (рис. 14).
Если полученная картина поля в первом приближении имеет смысл
и отвечает ожиданиям проектировщика, скорее всего, задача решена
в принципе верно. Если нет – следует разобраться, где произошла
ошибка: с большой степенью вероятности неверно заданы материа,
лы или граничные условия. В рассматриваемом случае видны сило,
вые линии, идущие вдоль вектора намагниченности постоянных маг,
37
Рис. 14. Пример картины силовых линий электромагнитного поля
нитов, выходящие в воздушный зазор, концентрирующиеся по фер,
ромагнитным зубцам и замыкающиеся по ферромагнитным элемен,
там ротора и статора. В проводнике линии ведут себя как в воздухе,
некоторые из линий образуют замкнутый контур вокруг части ка,
тушки – свидетельство прохождения по ней тока (рис. 15).
Примечание 5. Умение быстро оценить «физическую разумность»
расчета является важным качеством инженера. Это особенно суще,
ственно при использовании численного расчета, который может сой,
тись к решению, не имеющему физического смысла.
Следует обратить внимание на то, как ведут себя линии поля в
пределах одного конечного элемента и при пересечении границы эле,
ментов (рис. 16): это результат линеаризации задачи внутри каждо,
го конечного элемента.
38
Рис. 15. Пример прохождения силовых линий в проводнике с током и в
ферромагнетике
Рис. 16. Пример поведения линий поля в пределах одного конечного эле"
мента и при пересечении границы элементов
39
Рис. 17. Пример линий поля и расчетной сетки после оптимизационного
дробления сетки
Рис. 18. Сравнение картины поля до и после дробления сетки
40
Посредством использования различных технологий сглаживания
можно повысить «качество» линий, но при этом математически кор,
ректное решение будет искажено в пользу «красоты результата». По
этой причине в программе FEMAG было решено отказаться от искус,
ственного сглаживания полученных результатов.
Повысить качество расчета и представления данных можно путем
увеличения плотности расчетной сетки в интересующей нас области.
Так, на рис. 17 приведен тот же участок катушки после локального
трехкратного улучшения сетки. Видна большая плавность линий
поля и их более близкое соответствие ожидаемому виду. На том же
рисунке показана соответствующая расчетная сетка.
В зависимости от назначения расчета может иметь или не иметь
смысла производить подобную «полировку» результатов. В итоге,
если снова посмотреть на задачу в целом (рис. 18), то разница между
картиной поля, построенной на основании исходной сетки (внизу) и
улучшенной (вверху), практически незаметна, а расчет, перерисовка
графики и большинство остальных операций занимают существенно
больше времени.
Специальные методы расчета поля
FEMAG обеспечивает не только простоту, но и расширенные воз,
можности расчета поля. Посредством установок «Refine» и «Multiple»
осуществляется доступ к специальной функциональности, делающей
из простой программы расчета поля эффективный инструмент инже,
нерного моделирования.
Refine – расчет с автоматическим улучшением
(дроблением) сетки
Алгоритм расчета с пошаговым повышением плотности сетки
позволяет проводить контролируемое повышение качества сетки
и связанное с ним повышение точности расчета. Программа авто,
матически уплотняет сетку и рассчитывает поле, пока величина
целевой функции не стабилизируется с заданной точностью (на,
пример, 5 %) или не будет достигнуто одно из ограничений: коли,
чество шагов уплотнения (задается пользователем, например, 10),
количество элементов в сетке (программное ограничение, напри,
мер, 100000). Одновременно программа отслеживает начало сни,
жения точности расчета из,за слишком мелкой сетки. Данная фун,
кциональность позволяет практически автоматически получать
модель наибольшей точности (достижимой при данной геометрии
и материалах).
41
Multiple – расчет с последовательным изменением
модели
Пользователь может задать независимое изменение двух основ,
ных параметров модели.
1. Ток в обмотке. Применяется для расчетов изменения парамет,
ров при изменении тока в обмотке электрической машины.
2. Геометрическое положение части модели (поворот или
сдвиг). Применяется для расчета сил, моментов, потоков, например
при повороте ротора электрической машины, сдвиге магнитного под,
шипника и др.
Для рассматриваемого примера задачей может являться расчет
жесткости магнитного подвеса: крутизна кривой Fz(z), где Fz – осе,
вая сила, действующая на подвес; z – осевое смещение внешней час,
ти подвеса относительно его внутренней части. При задании соответ,
Рис. 19. Один из шагов расчета с последовательным изменением модели
42
ствующих параметров расчета и выделении области, предназначен,
ной для сдвига, программа автоматически произведет ряд расчетов с
переопределением геометрии и генерацией сетки на затронутых пере,
мещением участках. Один из шагов процесса расчета показан на
рис. 19 (следует обратить внимание на смещение внешней части маг,
нитного подшипника).
Результат расчета представлен кривой, приведенной на рис. 20.
Как видно из графика, рассматриваемая конструкция создает при
сдвиге максимальное усилие до 17000 Н, или способна удержать вес
около 1500 кг (конечно, реальный вес ротора должен быть в несколь,
ко раз меньше, так как 1500 кг подобная конструкция смогла бы
удержать только при отсутствии аксиальных ускорений).
Примечание 6. Следует обратить внимание на изломы кривой на
рис. 20 – это последствия линеаризации и слишком грубой сетки в
зазоре подшипника (сравнить с картинами поля). Для чистового рас,
чета будет целесообразно повысить плотность сетки в зазоре и прове,
сти расчет с большим количеством шагов.
Рис. 20. Пример результата расчета с последовательным изменением
модели
43
Анализ результатов моделирования
Целью создания большинства моделей является не столько каче,
ственная оценка картины поля, сколько более глубокий анализ ре,
зультатов. Данный анализ может проводиться как с помощью встро,
енных инструментов программы расчета поля, так и с помощью спе,
циализированных пакетов.
Программа FEMAG представляет собой полный набор базовых
инструментов анализа, таких как:
– расчет силы и момента, действующих на выделенную часть кон,
струкции;
– построение функции расчетных величин вдоль произвольно за,
данного пути;
– отображение точных значений B и H в любой заданной точке;
– расчет собственных и взаимных индуктивностей катушек;
– построение градиентной картины поля и ряд других функций.
Рис. 21. Пример возможностей модуля анализа результатов
44
Все результаты (рис. 21) сохраняются в текстовом форматирован,
ном файле и могут быть импортированы, например, в табличный про,
цессор для построения графиков и дальнейшего анализа (в частно,
сти, гармонического).
При необходимости сохранить для дальнейшего использования
графические изображения из программы они могут быть экспортиро,
ваны в формате dwg (формат AutoCAD, поддерживается практически
всеми системами САПР) или PostScript (поддерживается практичес,
ки всеми пакетами векторной графики под всеми операционными
системами).
Так, например, магнитный подшипник, подобный рассматривае,
мому в пособии, был смоделирован и рассчитан в системе FEMAG,
затем геометрия подшипника и полученные линии поля были им,
портированы с использованием формата PostScript в пакет трехмер,
ной графики 3D Studio Max, где была произведена достройка модели
до трехмерной путем ее вращения вокруг оси симметрии, назначены
оптические свойства материалов и поля и проведено построение трех,
мерных растровых изображений, подобных показанному на рис. 22.
Следующим шагом стал расчет и построение нескольких 4,секун,
дных мультфильмов, показывающих работу подшипника и измене,
ние картины поля при его работе. Для этой цели пришлось произве,
сти около 80 расчетов (4 по 20 кадров) с определением, изображени,
ем и сохранением картины поля для каждого из случаев. Эта работа
вряд ли могла быть реализована, если бы программа FEMAG не об,
Рис. 22. Трехмерная модель магнитного подвеса и силовых линий поля
45
ладала еще одной важной особенностью – встроенным интерпретато,
ром командного языка.
Встроенный интерпретатор командного языка
Встроенный интерпретатор командного языка программы FEMAG
является тем же, чем VBA (Visual Basic for Applications) является
для продуктов Microsoft Office – он позволяет частично или полнос,
тью автоматизировать работу с программой посредством создания и
выполнения соответствующих команд (макросов).
Командный файл может быть создан двумя путями: написан вруч,
ную во встроенном или любом текстовом редакторе или создан авто,
матически при включении опции «Create Command File» в меню File
(рис. 23, а). В последнем случае программа сохранит в командном
файле все действия, произведенные пользователем до момента от,
ключения режима создания командного файла. В результате запус,
ка командного файла через пункт меню «Start Command Interpreter»
программой будут совершены те же действия в той же последова,
тельности. Автоматизированы могут быть все операции, возмож,
ные в программе FEMAG. Существенным улучшением по сравне,
нию с простыми возможностями записи,воспроизведения команд,
ного файла явилось расширение макро,языка за счет реализации
функциональности назначения переменных и массивов, определе,
ния командных структур типа if, if,else, for и while, а также логи,
ческих и математических операций и полного набора стандартных
математических функций языка С. Сама грамматика макро,языка
также была максимально приближена к языку С (рис. 23, б левое
окно).
Для поддержки работы с развитым макро,языком недостаточно
построчной интерпретации команд, поэтому программа обладает ком,
пилятором, создающим исполняемый код (рис. 23, б правое окно).
Программой поддерживается возможность пошагового исполнения
кода и выхода из режима выполнения.
Интерпретатор командного языка может быть запущен в различ,
ных режимах:
– в виде самостоятельного окна с редактором и компилятором
(рис. 23, а и б);
– в виде встроенного окна с редактором и компилятором. (рис. 24);
– в виде командной строки – позволяет ввод и выполнение только
одной строки. Данный режим предназначен для интерактивной ра,
боты с программой и в основном применяется для точного рисования
(рис. 25).
46
а)
б)
Рис. 23. Пример редактора макро"языка
47
Рис. 24. Пример комбинации редактора макро"языка с редактором модели
Рис. 25. Пример редактора макро"языка в режиме командной строки
С момента разработки интерпретатора команд практически пол,
ностью отпала необходимость создания геометрии, узлов и сетки вруч,
ную. С помощью макросов эти операции совершаются точнее и быст,
рее. При использовании FEMAG при работе над проектами заказчи,
ков были созданы макросы до 300 строк, производящие полный цикл
создания модели с назначением материалов и последующим расче,
том с сохранением результатов в файл. Один из примеров модели,
описанной и созданной с помощью макросов FEMAG приведен на
рис. 26 (сечение высокооборотной электрической машины обращен,
ной конструкции с постоянными магнитами на роторе и беспазовой
обмоткой статора).
48
Рис. 26. Пример модели электрической машины, созданной с помощью
макро"языка.
Расчет тепловых полей
При необходимости программы расчета электромагнитного поля
могут быть использованы и для расчета тепловых полей. Данная воз,
можность определяется аналогией уравнений магнитного и теплово,
го полей:
∆2 A=–µJ – для магнитного поля;
∆2T=–λq – для теплового поля,
где T – температура; q – теплота на единицу объема; λ – теплопровод,
ность среды.
С учетом приведенных уравнений может быть сформулирована за,
дача для расчета теплового поля, в частности, средствами програм,
мы FEMAG. Основную сложность при этом составляет пересчет фи,
49
зических единиц и расчет соответствующих значений для токов, мо,
делирующих источники тепла. Данная задача выходит за рамки это,
го пособия, но может быть решена в рамках дополнительных работ с
программой.
50
3. СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ
(SCADA)
3.1. Назначение системы управления
Процессы увеличения размеров и сложности управляемых систем
при одновременном повышении требований к стабильности и каче,
ству продукции приводят к постоянному повышению требований к
системам управления и мониторинга. В роли управляемых систем
могут выступать производственные процессы предприятий; сети и
системы автомобилей, судов, самолетов и других средств транспор,
та; электрические сети, сети водо, и теплоснабжения; транспортные
сети (автомобильные, железнодорожные, авиационные и др.); элек,
тростанции; устройства жилых и производственных помещений и
многое другое – от видеомагнитофона до объединенных международ,
ных электрических сетей. Каждая из управляемых систем обладает
рядом только ей свойственных особенностей, а системы управления
разрабатываются и оптимизируются для наибольшей эффективнос,
ти управления заданной системой. По этой причине системы управ,
ления, созданные для одной области не могут, как правило, исполь,
зоваться в другой. Это происходит как из,за принципиального раз,
личия в процессах, так и по причине длительного независимого
развития систем управления в различных областях, что привело к
стандартизации несовместимых друг с другом решений. По способу
реализации системы управления могут быть разделены на аналого,
вые (в общем случае – устаревшие: например, системы потенциомет,
ров, реостатов, реле и др.) и цифровые – на основе цифровых микро,
процессоров. Цифровые системы управления, в свою очередь, могут
быть разделены на классы по ряду параметров, например, на требую,
щие специальных аппаратных решений и на работающие на стан,
дартных компьютерах.
В пособии основное внимание уделяется системам управления се,
тями и производственными процессами, работающим на стандарт,
ных компьютерах под управлением системы MS Windows. Такие си,
стемы управления весьма популярны и просты для изучения, но не
обязательно являются самыми надежными и дешевыми в разработке
и использовании.
Система управления – устройство или комплекс устройств, от,
ветственный за управление другими устройствами.
Компьютерная система управления может быть определена как
программно,аппаратный комплекс, ответственный за управление
подчиненными устройствами и системами, за передачу команд от
51
оператора к управляемым устройствам, а также за сбор, обработку,
представление и архивацию данных от управляемых устройств.
Общим названием для компьютерных систем управления процес,
сами является термин SCADA (Supervisory Control and Data
Acquisition – Система наблюдения, контроля и сбора информации). В
русском языке зачастую используется термин «Системы телемеха,
ники», являющийся синонимом. В данном пособии предпочтение
отдается понятию SCADA, как более общему и интернационально
стандартизованному. Возможные синонимы в других языках: Control
System (англ.), Leitsystem (нем.) [15–23].
Пример компьютерной архитектуры системы управления приве,
ден на рис. 27.
Система управления сетью (компьютерной, энергетической,
транспортной, и т. д.) – набор аппаратных и/или программных
Рис. 27. Пример компьютерной архитектуры системы управления
52
средств для мониторинга и управления узлами сети. Программное
обеспечение системы управления сетью состоит из агентов, локали,
зующихся на сетевых устройствах и передающих информацию сете,
вой управляющей платформе. Метод информационного обмена меж,
ду управляющими приложениями и агентами на устройствах опре,
деляется протоколами.
Для классификации систем управления в международной прак,
тике используются английские термины. Так, системы управле,
ния электрическими сетями называют Electrical SCADA, системы
управления водо, или газоснабжением – Water (Gas) SCADA, сис,
темы управления индустриальными процессами – Industrial
SCADA.
Если функциональность системы управления расширена при,
ложениями по моделированию поведения системы, ее расчету, оп,
ределению состояния, оптимизации режимов работы и др., то при,
нято говорить, соответственно, о системах управления передачей
энергией – Energy Management System (EMS), системах управле,
ния распределением энергии – Distribution Management System
(DMS), для водо, или газовых сетей – Water (Gas) Treatment
System.
Систему управления в базовом случае можно рассматривать как
посредника между управляемым процессом и оператором. В направ,
лении «процесс,оператор» система управления собирает данные о
процессе, производит проверку качества данных и расчет необходи,
мых вторичных данных и осуществляет последующее представление
данных оператору.
В направлении «оператор,процесс» система управления произво,
дит обработку команд оператора, их разделение на команды системе
управления (например, смена дисплея или подтверждение получе,
ния сообщений системы) и на команды управляемому процессу (вклю,
чить/выключить электродвигатель, открыть вентиль, установить
новый режим работы генератора).
Этим в общих чертах исчерпываются основные задачи системы
управления, но в процессе многолетней эволюции системы данного
класса переняли широкий спектр дополнительных задач поддержки
пользователя – создание архивов данных измерения и работа с ними,
обработка простых и сложных сообщений о режиме работы системы
(предупреждений и сообщений об ошибках – «warnings» и «alarms»),
расчет режима работы системы, реализация сложных алгоритмов и
сценариев управления. В дополнение к этому развитые графические
возможности существенно изменили стиль работы с системой. Роль
53
4365
393
599
12345674
9745
7679
895
,
4963
439
635
245
3
245
39 5993
2473
363
656
639 3!7
2734"!
3274363
9973
363
12345674
4#$763
Рис. 28. Роль системы управления в процессе принятия решений
системы управления в процессе принятия решений может быть дана
в виде диаграммы, приведенной на рис. 28.
3.2. Общая история развития систем SCADA
Первые системы управления представляли собой чисто электри,
ческие системы, знакомые многим по старым фотографиям: панели с
амперметрами и вольтметрами, переключателями и реостатами. Си,
стемы управления, подобные тем, что и сегодня можно встретить в
старых поездах и трамваях, использовались и для контроля, и для
управления электрическими станциями и сетями, тепловыми систе,
мами и заводскими конвейерами. Данное поколение можно условно
назвать «аналоговым», так как цифровая техника либо не применя,
лась, либо применялась на вспомогательных ролях, не влияя на ди,
зайн систем. Основным недостатком подобных систем являлась дос,
таточно высокая техническая сложность подвода новой информации
(большое количество кабелей, электрические соединения, необходи,
мость монтажа новых ламп и вольтметров) и, соответственно, низ,
кая гибкость системы во всех отношениях.
Следующим поколением систем управления можно считать систе,
мы на основе цифровых вычислительных машин с использованием
псевдографики, графики низкого разрешения и так называемой «ми,
мики» – больших настенных панелей, представляющих весь конт,
ролируемый процесс или его части и соединенных с компьютером.
Такими методами решалась задача визуализации большого процесса
54
в условиях ограниченных графических возможностей компьютеров
70–80,х гг. XX века. Данные системы заложили основы современ,
ных систем управления в области аппаратно,программных решений.
Основным их недостатком являлась низкая гибкость и, соответствен,
но, высокая стоимость любых изменений настенных панелей при
любом изменении процесса.
Быстрое развитие вычислительной техники привело к созданию в
конце 80,х – начале 90,х гг. прошлого века мощных компьютерных
систем (вначале на основе специальных, а затем – персональных ком,
пьютеров) с развитой графикой высокого разрешения. Одновременно
развивались системы связи, имеющие для систем управления столь
же высокое значение, как и компьютерная часть их решений. Основ,
ное достоинство новых систем заключается в их высокой гибкости и
универсальности, высокой вычислительной мощности, позволяющей
производить обработку и анализ многих данных «на лету», а также в
возможности обмена данными между различными программными
системами с целью улучшения управляемости как отдельными про,
цессами, так и системой в целом. В настоящее время подавляющее
большинство систем управления создается на базе микропроцессо,
ров. Управление системами, состоящими из нескольких аппаратных
устройств, как правило, организуется с использованием компьюте,
ров, при этом популярность систем управления на базе персональ,
ных компьютеров постоянно растет, начиная с конца 90,х гг.
3.3. Основные требования к системам управления
Системы управления и, в особенности, системы управления элек,
трическими сетями относятся к одним из наиболее сложных инфор,
мационных систем. В качестве основных общих требований, предъяв,
ляемых к системам управления сложными системами, например,
электрическими сетями, можно привести следующие.
Способность работы с большими объемами данных. Модели даже
региональных сетей могут содержать сотни тысяч точек измерения –
так называемых сигналов или тэгов (от англ. tag: «лэйбл», «этикет,
ка» – идентификатор реального сигнала в программной части систе,
мы управления). Многие из данных архивируются. Стандартным
требованием во многих странах является хранение данных в течение
15 лет (величины измерения с 15,минутным тактом). Данные долж,
ны не просто быть сохранены, но и оставаться доступными для ана,
лиза оператором системы.
Высокие требования к актуальности данных. Все данные долж,
ны отражать процесс с наибольшей временной точностью. Особенно
важно это требование в случае быстротекущих электрических про,
55
цессов (точность – до миллисекунд, любое событие должно быть ото,
бражено на дисплее оператора в течение 2–3 с). Высоки также требо,
вания в химических или механосборочных процессах. Они несколь,
ко ослабевают в случае, например тепловых сетей, характеризую,
щихся достаточно большими постоянными времени.
Высокие требования к достоверности данных. Измерение вели,
чин и их передача в систему управления производится в случае наци,
ональной электрической сети по территории всей страны, проходя,
как правило, по длинным коммуникационным линиям, через ряд
передающих устройств и систем управления более низкого уровня.
При этом не должны происходить потеря и искажение данных.
Высокие требования к количеству одновременно отображаемой
информации. Электрическая сеть на экране оператора показана ты,
сячами отрезков, представляющими линии электропередач, боль,
шим количеством другой цифровой и графической информации. Мно,
гие объекты интерфейса меняют цвета в зависимости от состояния
системы. В случае аварийной ситуации ряд объектов начинает ми,
гать, при этом система должна мгновенно отвечать на действия опе,
ратора. В последние годы все чаще используются так называемые
world picture with zoom and de"clutter – термин может быть переведен
как «полная картина сети с масштабированием и сокрытием ненуж,
ной информации». Смысл данного подхода заключается в том, что в
отличие от более распространенного метода получения изображения
сети из отдельных «кусочков» создается полная картина управляе,
мой сети и пользователь может увеличивать отдельные участки, при
этом становится видна более детальная информация.
Системы управления создаются как многопользовательские сис"
темы, рабочие места могут находиться как внутри локальной сети,
так и осуществлять доступ через Интернет.
Высокие требования безопасности. Внутри систем управления
существуют четко разграниченные роли, оператор одной части систе,
мы имеет право видеть остальные ее части, но не имеет права управ,
лять ими, пока другой оператор не передаст ему управление (напри,
мер, в обеденный перерыв).
Высокие требования к надежности системы. Важные системы
управления создаются с двойным и тройным дублированием. В слу,
чае отказа управления (рабочие места могут находиться как внутри
локальной сети, так и внутри одного из компонентов) система долж,
на сохранять полную работоспособность. Данное требование на прак,
тике – одно из самых сложных, так как касается не только аппарат,
ных компонентов, но и систем связи между ними, и, главное, испол,
няемых программных модулей и баз данных.
56
Требования к доступности данных для других информационных
систем в сочетании с требованиями безопасности данных (Enter"
prise Integration). В последнее время данное требование постоянно
набирает вес, так как в новых условиях для принятия решений оста,
ется все меньше времени, и менеджмент требует самые свежие дан,
ные из систем управления, систем учета ресурсов и т. д. – так называ,
емые «из трюма на капитанский мостик» («from production to com,
mand floor»).
К сожалению, ни одна из существующих систем не в состоянии
одинаково хорошо решать полный спектр поставленных задач. Объяс,
няется это, в первую очередь, тем, что системы управления реализу,
ют ряд противоречивых и даже взаимоисключающих в условиях со,
временного развития вычислительной техники требований (скорость
работы – количество информации, высокая безопасность данных –
открытость для обмена информацией, и т. д.). Таким образом, пре,
допределен компромисс в решениях, и различные поставщики сис,
тем вынуждены концентрироваться на одних свойствах в ущерб дру,
гим. Так, например, существуют системы с очень высокой гибкостью
и открытостью, но с несколько более низкой надежностью. Суще,
ствуют системы с высокой надежностью, но с ограниченными графи,
ческими возможностями. Существуют системы, позволяющие эффек,
тивно реализовывать большие проекты, и, соответственно, существу,
ют системы, оптимизированные для малых приложений.
Рассмотрим подробнее основные характеристики систем управления.
Надежность (reliability) – это свойство системы сохранять значе,
ния установленных параметров функционирования в определенных
пределах, соответствующих заданным режимам, условиям исполь,
зования и технического обслуживания. Надежность – комплексное
свойство, которое в зависимости от назначения системы и условий ее
эксплуатации может включать безотказность, долговечность, ремон,
топригодность как поотдельности, так и как определенное сочетание
этих свойств для системы в целом или для ее частей. Основное поня,
тие, используемое в теории надежности – понятие отказа, т. е. утра,
ты работоспособности, наступающей либо внезапно, либо постепен,
но, измеряется как среднее время наработки на отказ, т.е. время ра,
боты между отказами. Часто используется английское сокращение
MTBE (Mean Time Between Errors) в единицах времени (например,
часах) или в % рабочего времени от общего (обычно за год):
– 90 % – 328 дн. в году в работе, т.е. около трех дней в месяц
система может не работать (настолько низкое требование к надежно,
сти в реальных ситуациях практически не встречается и приведено
только для примера);
57
– 99 % – 4 дн. простоя в году (покрываются системой на базе одно,
го компьютера при наличии налаженной поддержки со стороны по,
ставщика оборудования);
– 99,9 % – около 0,5 дн. простоя в году (требуется наличие набора
запасных компонентов системы в месте ее эксплуатации, а также
налаженной собственной службы технической поддержки);
– 99,99 % – около 0,5 часа простоя в году (требуется использова,
ние аппаратной части с резервированием);
– 99,999 («пять девяток») и 99,9999 % («шесть девяток») – рас,
пространенные требования к высоконадежным системам, могут быть
обеспечены только с использованием различных форм резервирова,
ния (дублирования).
Технические системы, состоящие из конструктивно независимых
узлов и обладающие способностью перестраивать свою структуру для
сохранения работоспособности при отказе отдельных частей, назы,
ваются в теории надежности сложными техническими системами.
Число работоспособных состояний таких систем – два и более. Каж,
дое из работоспособных состояний характеризуется своей эффектив,
ностью работы, которая может измеряться производительностью,
вероятностью выполнения поставленной задачи и т. д. Показателем
надежности сложной системы может быть суммарная вероятность
работоспособности системы – сумма вероятностей всех работоспособ,
ных состояний системы.
Системы управления важными процессами, как правило, реали,
зуются как системы с повышенной надежностью (системы со встро,
енной избыточностью, системы с резервированием). На практике
обычно используются системы управления с двойным (дублирован,
ные) и тройным («два из трех») резервированием.
Робастность (robustness) – способность системы управления обес,
печить требуемое качество контроля, несмотря на существенную нео,
пределенность характеристик объекта управления. Для систем уп,
равления электрическими сетями данное требование имеет особен,
ное значение, так как реальное состояние электрической сети, как
правило, никогда не определено полностью (отсутствие измерений на
ряде объектов, нарушение устройств измерения и линий связи, и т. д.).
Актуальность данных – время между изменением состояния сис,
темы и его представлением оператору, измеряется в секундах. Для
систем управления электрической сетью, как правило, составляет 2 с.
Сюда включается время с момента выдачи информации датчиком до
момента его представления оператору системы. Для многих совре,
менных систем обеспечение данного требования оказывается боль,
58
шой проблемой из,за возросшей сложности прохода информации че,
рез компьютерную систему, диктуемой архитектурой операционных
систем и требованиями к безопасности и открытости данных.
Скорость реакции на команду пользователя – время между ко,
мандой оператора и соответствующей реакцией системы, измеряется
в секундах. Для систем управления электрической сетью – составля,
ет также около двух секунд.
Доступность (availability) – готовность к предусмотренному ис,
пользованию. В системах управления сложными системами включа,
ет доступность как функциональности, так и данных, поскольку
управление системой в условиях отсутствия у оператора данных о ее
состоянии сопряжено с высоким риском. Требование доступности
данных связано с требованием достоверности данных.
Достоверность данных – данные, представленные оператору, дол,
жны быть снабжены «знаком качества» (quality flag), каждое состоя,
ние которого представляется на графическом интерфейсе пользовате,
ля особым кодом, как правило, цветовым. Примеры качества данных:
– хорошее (good);
– плохое (bad);
– данные отсутствуют (no data);
– качество данных под вопросом (неуверенное). Обычно определя,
ется системой управления при подозрительных скачках значения
измеряемого сигнала;
– данные о процессе изменены оператором вручную (manual);
– данные устарели (invalid / no current).
В зависимости от особенностей управляемого процесса данный
список может быть расширен.
Сохранность данных – отсутствие повреждения, искажения или
уничтожения данных при штатных и внештатных режимах работы.
При сдаче системы заказчику может проводиться ряд тестов, вклю,
чающих внезапное выключение компонентов системы с последую,
щим анализом последствий, в частности интервала времени, на ко,
тором были потеряны данные.
Безопасность (security). Для программной части системы управ,
ления – возможность сопротивления несанкционированному досту,
пу и/или обращению с информацией.
Безопасность для окружающих (safety) – отсутствие катастрофи,
ческих последствий для пользователей и среды. Для систем управле,
ния электрическими сетями данное требование особенно актуально,
так как риск гибели людей при ошибочной подаче напряжения на
элемент сети (например, находящийся в обслуживании) черезвычай,
но высок.
59
Безопасность информации (confidentiality) – отсутствие несанк,
ционированного доступа к информации.
Единство системы (integrity) – отсутствие недопустимых состоя,
ний элементов системы.
Поддерживаемость (maintainability) – возможность производства
исправлений и модификаций системы. Срок жизни систем управле,
ния, особенно передающими сетями, составляет 15–20 лет. В тече,
ние всего этого времени должно быть обеспечено поддержание систе,
мы управления в актуальном состоянии (информация о конфигура,
ции сети, элементах сети и их технических характеристиках),
поддержка новых периферийных устройств (экранов, дисковых на,
копителей, принтеров и др.), замена вышедших из строя аппарат,
ных модулей, а при необходимости – установка новых версий систем
управления. Важно помнить, что ключевым аспектом поддерживае,
мости системы является наличие, соответственно, обученного персо,
нала.
3.4. Системы SCADA на базе MS Windows
Существенную роль при реализации системы управления играет
операционная система. Наиболее проблематична для создания слож,
ных систем управления с высокой степень безопасности и надежнос,
ти система MS Windows. Однако она позволяет с успехом создавать
небольшие системы управления, в особенности, с развитой графикой
и активным использованием периферийных устройств. Это и опреде,
ляет все растущую популярность систем управления на базе MS
Windows, начиная с конца 1990,х гг. Так, по данным на середину
2005 г. в области оснащения контрольных центров (серверов и рабо,
чих мест систем управления) MS Windows являлась лидером, на вто,
ром месте с небольшим отрывом следует UNIX, на третьем месте –
Open VMS, и на четвертом – LINUX. В области полевых устройств
(RTU и контроллеры подстанций и устройства управления) системы
на основе Windows представляют подавляющее большинство (соот,
ветственно, 74 и 71 %), UNIX на втором месте (16 %) в качестве
операционной системы автоматизации подстанций и Open VMS на
втором месте (16 %) в качестве встроенной операционной системы
устройств управления.
Рассматривая системы SCADA на базе MS Windows, можно выде,
лить два основных поколения:
Поколение 1: системы, портированные с DOS,
Unix и других операционных систем
Данные системы были разработаны в середине 1990,х гг. для опе,
рационных оболочек и систем Windows 3.х, Windows NT 3.х и
60
Windows 95. Они, как правило, использовали MS Windows в каче,
стве платформы для запуска собственной виртуальной машины и
терминала вывода данных и пользовались собственными драйвера,
ми оборудования – карт интерфейсов, принтеров, устройств ввода,
вывода информации, не обращаясь к функциям Windows. Благодаря
этому системы первого поколения обладали рядом достоинств:
– высокая надежность – система управления использует только
собственные программные модули и совместимые с ними аппаратные
решения (все (ограниченные) комбинации протестированы, все новые
случаи тестируются в тестовых лабораториях фирмы,поставщика);
– некритичность к конфигурации Windows – система использует
минимум возможностей Windows, не обращается к большинству
драйверов, не пользуется функциями организации доступа к ресур,
сам компьютера (группы/пользователи), не пользуется регистром
Windows (Registry);
– высокая скорость обработки данных – система обращается к
большинству устройств напрямую, не используя более медленные
многоуровневые пути обращения Windows;
– ряд специальных приложений – прямое портирование этих сис,
тем позволило сохранить большую часть программного кода в неиз,
менном виде, что позволило, в свою очередь, перенять предыдущие
наработки (1970–1990,х гг.), в число которых входили сложные при,
ложения по моделированию поведения сетей, определению их состо,
яния, имитации операций диспетчера и многие другие;
– большая инсталлированная база – появление этих систем при,
шлось на момент роста популярности персональных компьютеров в
сочетании с одновременным ростом потребности в системах автома,
тизированного управления.
В качестве недостатков данных систем, логически вытекающих
из их природы, можно назвать:
– нестандартный интерфейс пользователя – реализуя собствен,
ные стандарты графического интерфейса пользователя, Windows,
системы первого поколения все больше отставали от динамично раз,
вивающегося стандарта интерфейса Windows (работа с ними требует
повышенной аккуратности, так как действия мыши и клавиатуры
могут отличаться от стандартных);
– отсутствие развитых интерфейсов данных – системы первого
поколения поддерживают обычно только базовые интерфейсы дан,
ных, такие как текстовые файлы с разделителями полей (например,
через запятую), иногда – интерфейс DDE (Dynamic Data Exchange,
устаревший стандарт для динамического обмена данными, заменен,
ный в настоящее время на более мощные механизмы — OLE, COM и
61
OLE Automation). Таким образом, пользователь (как инженер, так и
оператор системы) лишен зачастую базовых возможностей Windows,
таких как копирование графики и сложных объектов через буфер
обмена, перетаскивание мышью, организация динамической переда,
чи данных между приложениями и многих других привычных функ,
ций;
– нестандартные языки программирования – отсутствие в начале
1990,х гг. единого стандарта на встроенные языки программирова,
ния (для написания макросов и автоматизации процессов внутри
приложения) привело к тому, что большинство фирм,поставщиков
SCADA разработали свои решения. Предложенные языки являются
подобием языков Бейсик, Фортран или Паскаль, расширенными спе,
циальными библиотеками, поддерживающими функциональность
систем управления, работу с данными, вывод графической информа,
ции и др;
– нестандартные базы данных – эти системы сохраняют данные в
специальных, не совместимых с другими структурах (объясняется
это, в первую очередь, отсутствием на момент разработки стандарт,
ных решений, удовлетворяющих требованиям систем управления);
– сложность подключения новых устройств – отсутствие поддер,
жки драйверов Windows привело к тому, что все устройства, с кото,
рыми работали рассматриваемые системы, должны были поддержи,
ваться самой системой управления (пока количество типов устройств
было ограничено, задача была решаема, но с начала 2000,х гг. по,
добный подход стал вызывать все больше нареканий пользователей,
которые не могли работать с наиболее современными решениями).
Суммируя все вышеперечисленное, можно сказать, что работа с
первым поколением систем управления для Windows зачастую напо,
минает работу в другой операционной системе. Достоинством дан,
ных систем, приведшим к их активному внедрению, являлась, в ос,
новном, более дешевая и распространенная аппаратная база, позво,
лившая заметно снизить стоимость проектов.
Поколение 2: системы, разработанные с учетом требований
32"разрядных Windows (Windows NT, Windows XP)
По мере своего развития система Windows превращается во все
более мощную и популярную операционную систему. Выпуск 32,раз,
рядных версий системы – Windows 95, Windows NT 4, реализующих
новую программную архитектуру и соответствующих средств разра,
ботки, резко увеличил популярность программных систем для MS
Windows. При этом очень быстро стало очевидным, что, несмотря на
совместимость новых версий Windows со старыми 16,разрядными
62
приложениями, полностью использовать преимущества новых тех,
нологий можно только в программах, созданных с помощью новей,
ших средств программирования и с использованием современной для
1998–2000 гг. методологии. Это привело к тому, что ряд фирм созда,
ет принципиально новые продукты в области SCADA, используя ре,
шения, типичные для офисных программ, но зачастую не применяв,
шиеся в промышленных приложениях. В качестве подобных систем
можно привести SCADA,пакеты Genesis 32 американской фирмы
Iconics (www.iconics.com) или российский продукт TRACE MODE
фирмы AdAstra (www.adastra.ru).
Достоинствами новых программ стали:
– стандартный, развитый интерфейс пользователя – разработчи,
ки новых систем, стремясь продвинуться на фоне заслуженных кон,
курентов предыдущего поколения, много усилий вкладывают в гра,
фику (векторную, растровую, анимацию) и методы работы с ней;
– развитые интерфейсы данных – разработка нового поколения
систем управления совпало с развитием все более универсальных ме,
тодов работы с данными; новые стандартные технологии работы с
динамическими данными приложений (OLE, COM/DCOM) и базами
данных (ODBC, DAO, ADO и др.) резко упростили обмен данными
между системами, позволяя реализацию прежде нереальных или чрез,
вычайно дорогих решений (новой стратегией становится интеграция
информационных систем всего предприятия);
– высокая степень интеграции с другими программами, в первую
очередь, офисными приложениями:
– для пользователя – отчеты в MS Excel;
– для поставщика – поддержка разработки (листы сигналов в MS
Excel или MS Access, документация системы в MS Word и т. д.);
– возможность использования стандартных языков программи,
рования (С/С++, Visual Basic и др.). С точки зрения разработчика
систем управления на базе готовых SCADA,продуктов особый инте,
рес вызывает введение в качестве языка конфигурации и автоматиза,
ции VBA (Visual Basic for Applications), изначально разработанного
для приложений MS Ofice, и ставшего новым стандартом данной груп,
пы языков (этот факт позволил резко ускорить как освоение продук,
тов новыми специалистами, так и использование программного кода,
написанного для других приложений);
– простота подключения новых периферийных устройств (прин,
теры, новые типы накопителей, устройства оповещения персонала
через СМС, системы точного времени на базе GPS);
– возможность переноса приложений между системами разных
производителей (ограниченно) – код, написанный, например на VBA,
63
и не использующий специальные функции данной системы SCADA,
может быть перенесен практически без изменений в другую систему
(кроме того, существует возможность реализации функциональнос,
ти в библиотеках динамического подключения DLL или ActiveX);
– сравнительно невысокая цена аппаратного и программного обес,
печения.
Недостатки новых систем, как и их достоинства, являются ти,
пичными для большинства приложений, написанных под MS Win,
dows:
– менее высокая надежность – обусловлена, в первую очередь, ди,
зайном и реализацией Windows;
– подверженность воздействию вирусов – подавляющее большин,
ство вирусов в настоящее время создаются и распространяются под
ОС Windows; большое количество интерфейсов автоматизации, при,
званных облегчить работу с системой и данными, используются для
совершения непредусмотренных действий (недостаточно защищен,
ной оказывается связь с использованием основного метода – DCOM);
– критичность к конфигурации Windows – взаимозависимость ус,
тановок и конфигураций системы и приложений столь сложна, что
зачастую не может быть оценена даже опытным специалистом (так,
например, смена региона с США на Россию приводит к смене разде,
лителя данных в текстовых файлах данных с «,» на «;» и разделите,
ля целой и дробной части с «.» на «,»); это может привести к невоз,
можности чтения некоторыми программами ранее сохраненных дан,
ных. То же относится и к программным модулям общего пользования –
DLL, ActiveX. Установка нового приложения может привести к нару,
шению работоспособности одной или нескольких программ (полной
или выборочной);
– меньшее количество специальных приложений – поставщики
систем управления не успевают из,за резкого падения цен перено,
сить приложения, написанные для старых систем, но имеется боль,
шое количество аналогичных приложений от других поставщиков,
которые при определенных затратах могут быть использованы;
– в ряде областей применения – малая инсталлированная база, в
консервативных областях техники, где преимущества новых систем
недостаточно важны, а их недостатки весьма существенны, предпоч,
тение отдается апробованным системам и это замедляет продвиже,
ние новых систем, так как потребители требуют гарантии их рабо,
тоспособности в реальных условиях на реализованных проектах (ко,
торые зачастую для новых систем отсутствуют). К такой области
относится и управление электрическими сетями, в которой, несмот,
64
ря на заинтересованность в развитых графических и коммуникаци,
онных возможностях, на первое место ставятся все,таки вопросы
надежности и безопасности информационной системы.
Несмотря на наличие целого ряда недостатков, свойственных прак,
тически всем системам на базе MS Windows, их новые возможности
настолько привлекательны, что они получают все большую попу,
лярность в ряде областей техники, таких как:
– системы индустриальной автоматизации (заводы, фабрики);
– системы автоматизации зданий (системы вентиляции, отопле,
ния, управления лифтами и др.);
– системы, требующие высокую степень интеграции с приложени,
ями MS Windows;
– системы автоматизации и управления некритическими процес,
сами (системы погрузки,разгрузки товаров, системы обслуживания
железнодорожных вагонов, системы сортировки посылок и багажа).
В то же время системы управления критическими процессами и
системами, такими как: большие электрические сети (национальные
и региональные), авиаперевозки, железнодорожные перевозки, сис,
темы безопасности реализуются, как правило, на базе других опера,
ционных систем, в первую очередь, Unix и OpenVMS.
При необходимости сочетания достоинств пользовательского ин,
терфейса и открытости систем на базе Windows с требованиями высо,
кой надежности и безопасности, используются комбинированные
решения: сервер на базе Unix или OpenVMS и клиенты (рабочие стан,
ции) на базе Windows.
Программная архитектура современных
систем управления под MS Windows
Большинство современных программных систем созданы по став,
шей стандартом в конце 1990,х гг. так называемого «трехзвенной
архитектуре».
«Трехзвенная архитектура» (three"tier architecture) – вариант
архитектуры клиент"сервер, в котором пользовательский интер"
фейс, бизнес"логика, доступ к данным и хранение данных разрабаты,
ваются и функционируют как независимые модули, зачастую на раз,
личных платформах.
Клиент"сервер (Сlient/Server) — сетевая архитектура, в которой
устройства являются либо клиентами, либо серверами. Клиентом
(front end) является запрашивающая машина (обычно ПК), серве,
ром (back end) – машина, которая отвечает на запрос. Оба термина
(клиент и сервер) могут применяться как к физическим устройствам,
так и к программному обеспечению.
65
Клиент – компьютер или программа, имеющие доступ к услугам
сервера, получающие или обменивающиеся с ним информацией. Кли,
ент является инициатором обмена информацией. Управляющая часть
системы SCADA–клиент.
Сервер – компьютер или программа, предоставляющие удаленный
доступ к своим службам или ресурсам с целью обмена информацией.
Сервер работает по заданиям клиентов. После выполнения задания
сервер посылает полученные результаты клиенту, инициировавше,
му это задание. Обычно связь между клиентом и сервером поддержи,
вается посредством передачи сообщений и при этом используется оп,
ределенный протокол для кодирования запросов клиента и ответов
сервера.
Интерфейс пользователя (user interface) – совокупность средств,
при помощи которых пользователь общается с различными устрой,
ствами.
Бизнес"логика (business logic) – архитектурное понятие, отража,
ющее алгоритм действий над данными – их извлечения (обычно из
базы данных), обработки, отображения пользователю, а также об,
работки для изменения/добавления данных в зависимости от дей,
ствий пользователя – те самые действия, ради которых и использу,
ется программный продукт.
Пример реализации трехзвенной модели применительно к систе,
мам управления приведен на рис. 29, где присутствуют:
Рис. 29. Пример реализации трехзвенной модели применительно к сис"
темам управления
66
– звено данных, представленное структурами данных полевых
устройств, RTU, PLC и др., а также конфигурационными и истори,
ческими базами данных системы SCADA;
– звено бизнес,логики, представленное набором модулей (зачас,
тую весьма сложной внутренней архитектуры), реализующих специ,
фическую внутреннюю функциональность системы управления, на,
пример:
– SCADA,сервер, осуществляющий чтение, обработку и хранение
данных;
– сервер сообщений об ошибках и событиях системы;
– сервер доступа к историческим данным;
– сервер организации ролей системы и доступа к ее ресурсам (груп,
пы и пользователи с соответствующими правами доступа к данным и
операциям над ними, открытия элементов интерфейса пользователя
и др.);
– звено интерфейса пользователя, представленное набором гра,
фических экранов, могущих отображать как реальный управляемый
процесс, так и более абстрактные данные, графики измеренных или
рассчитанных величин, а также листы сообщений об ошибках и со,
бытиях системы.
Необходимо отметить, что приведенная на рис. 29 структура сис,
темы весьма упрощена, так как многие из изображенных модулей
сами построены по трехзвенной модели. Так, например, сервер орга,
низации ролей системы и доступа к ее ресурсам обычно состоит из
структуры данных, содержащих информацию о типах пользовате,
лей и их правах и паролях, сервера бизнес,логики, обрабатывающе,
го информацию о действиях пользователя и событиях системы, и соб,
ственного интерфейса пользователя, обеспечивающего возможность
конфигурации необходимых данных.
Реализация повышенной надежности
Как было отмечено выше, система управления, как и любая ком,
пьютерная система, должна отвечать определенным требованиям
надежности. Нетрудно заметить, что система, построенная на базе
одного центрального компьютера, будет полностью или частично не,
работоспособна при прекращении работы этого компьютера (рис. 30).
При этом причинами прекращения работы могут быть самые различ,
ные факторы: выход из строя аппаратной части, нарушения в про,
граммной части, выключение компьютера, потеря связи через ком,
пьютерную сеть и другие.
Возможность выхода из строя каждого из компонентов является
фактом, который необходимо учитывать при разработке системы с
67
LAN
S erver
Hub
RTU
RTU
RTU
RTU
RTU
Рис. 30. Система на базе одного центрального компьютера неработос"
пособна при прекращении работы этого компьютера
заданными требованиями надежности. Начиная примерно с требова,
ния надежности 99,99 % (около 0,5 ч. простоя в год) требуется ис,
пользование специальных технических решений, сопряженных, как
правило, и с использованием специального программного обеспече,
ния.
Одним из методов снижения риска потери работоспособности сис,
темы при выходе из строя одного из ее компонентов является исполь,
зование различных форм дублирования. В зависимости от назначения
и дизайна системы и типа управляемого процесса возможны самые
различные степени (2,х, 3,х и более кратная) и методы дублирования
аппаратной и программных частей системы.
Дублирование процессов с известным набором состояний, хорошо
развитыми моделями и достаточной избыточностью данных (т. е.
достигнутое, например, 3,кратным дублированием всех датчиков и
линий связи) может решаться сравнительно легко: при этом три цен,
тральных компьютера, получая каждый по своему набору данных,
производят расчет состояния системы, результаты которого сравни,
ваются между собой по методу «два из трех» – результаты как мини,
мум двух машин должны совпасть с заданной точностью, чтобы ре,
зультат был признан достоверным. Подобный подход к дублирова,
нию систем управления применяется, например, в авиационной,
68
космической и военной технике, однако его широкое применение в
промышленности может быть осложнено рядом причин.
Техническая сложность исполнения – требуется организация свя,
зи как с дублированными наборами датчиков, так и между компью,
терами системы, при этом нигде не должна образовываться так назы,
ваемая «единственная точка выхода из строя» («single point of
failure», SPOF), т.е. такой недублированный элемент системы, пре,
кращение работы которого ведет к потере системой необходимой фун,
кциональности. Зачастую в роли подобного элемента оказывается
малозначимый компонент системы: в дублированном компьютере это
может быть единый блок питания или вентилятор, в компьютерной
системе – коммутационный переключатель и т. д.
Техническая сложность поддержания соответствия конфигурации
системы управления управляемому процессу – конфигурации всех
трех компьютеров должны быть идентичны во все время работы и
при этом соответствовать управляемому процессу. В случае частых
изменений процесса решение данной задачи становится весьма не,
простым.
Стоимость – описанное решение достаточно дорого и в производ,
стве, и в эксплуатации; требуется наличие квалифицированного пер,
сонала.
Массогабаритные показатели полностью дублированной системы
намного хуже аналогичных показателей недублированных или час,
тично дублированных систем.
Как следствие, полное дублирование системы с отсутствием не,
дублированных компонентов в реальной инженерной практике встре,
чается сравнительно редко. Разработчикам приходится идти на ряд
разумных компромиссов, оставляя недублированными наименее кри,
тичные для процесса и наиболее надежные части системы, создавая
резерв запасных частей и принимая организационные меры для обес,
печения требуемого режима эксплуатации и обслуживания системы.
Важно также понимать, что надежная работа системы управле,
ния не является самоцелью, а призвана реализовать постоянный
контроль над управляемым процессом, который в случае его правиль,
ной организации может некоторое время работать и в измененном
(усеченном, аварийном) режиме. Так, зачастую достаточно добить,
ся, чтобы нарушение работы системы вследствие выхода из строя
одного из ее компонентов могло быть сравнительно быстро устране,
но (путем замены дефектного элемента, путем перезапуска системы
или путем изменения самого процесса управления). Решение данной
задачи возможно только при знании особенностей работы каждой
69
категории пользователей и наличии комплексной оценки системы в
целом.
Степень дублирования элементов на различных уровнях системы
зависит от ее дизайна. Например, при реализации надежности систе,
мы 99,99 % на базе одного компьютера рекомендуется дублирование
всех или большинства его элементов – процессора, памяти, дисков,
блоков питания и, возможно, сетевых карт и консоли оператора.
Ориентировочная стоимость Windows,компьютера данного класса от
известных поставщиков (рис. 31) достигает 20 тыс. евро и более. При
реализации той же системы на базе двух компьютеров от подобного
внутреннего дублирования можно отказаться и использовать более
традиционные аппаратные решения с меньшей стоимостью.
На практике при создании систем управления большинством энер,
гетических, производственных и бизнес,процессов используются ком,
пьютерные системы с двойным дублированием основных компонен,
тов. При этом дублирование осуществляется по двум основным схе,
мам: так называемым cold standby и hot standby.
Дублирование cold standby
В случае исполнения системы по схеме cold standby (рис. 32) один
из серверов системы является основным (рабочим, продуктивным) и
управляет процессом, а второй, являясь резервным, отключен от си,
стемы управления или полностью выключен. Для переключения про,
цесса управления с основного на резервный компьютер требуется ряд
операций, как правило, ручных: переключение кабелей от основного
компьютера к резервному, запуск резервного компьютера, иногда –
Рис. 31. Пример компьютера с полным дублированием фирмы Hewlett"
Packard
70
Hot active
Cold standby
Рис. 32. Пример системы, исполненной по схеме cold standby
конфигурирование программного обеспечения (например, ввод ин,
формации о процессе, которой резервный компьютер не обладает).
Метод дублирования cold standby применяется, как правило, в
сравнительно небольших системах с требованиями надежности 99,9–
99,99 %. Важным критерием возможности использования системы
на принципе cold standby является отсутствие необходимости нали,
чия у резервного компьютера информации о предыстории состояний
системы. Данное требование может быть выполнено, например, для
сервера, обеспечивающего выдачу по запросу пользователя инфор,
мации из статической базы данных. Другим примером является сис,
тема управления процессом, состояние всех необходимых элементов
которого может быть опрошено резервным сервером в момент вклю,
чения: проводится опрос всех датчиков и других источников инфор,
мации системы и на базе этой информации строится модель состоя,
ния процесса. Данная операция занимает обычно время от единиц до
десятков минут – в зависимости от используемых протоколов связи,
физической скорости передачи информации и, конечно, величины и
сложности управляемого процесса.
Метод дублирования cold standby, как правило, неприменим в си,
стемах, которые:
– используют накопление знания о системе, например для опреде,
ления ее состояния или производства статистических вычислений;
– управляют процессом, информация о котором не может быть
полностью восстановлена методом повторного опроса системы;
– являются серверами динамически меняющейся информации
(большинство баз данных);
– должны отвечать требованиям надежности, которые не могут
быть достигнуты методом cold standby (выше 99,99 %)
В таких случаях используются дополнительные меры: например,
дублирование всей информации основного сервера на резервные но,
71
сители информации (обычно жесткие диски RAID – redundant array
of independent/inexpensive disks), которые используются для иници,
ализации резервной системы при ее активации (RAID,диск вставля,
ется в качестве основного в резервный сервер перед его загрузкой).
Если и подобные меры недостаточны для обеспечения требуемой
надежности системы, используются дублирование по методу hot
standby.
Дублирование hot standby
При исполнении системы по схеме hot standby (рис. 33) один из
серверов системы является основным и управляет процессом, а вто,
рой, являясь резервным, также подключен к системе управления и
собирает информацию как об управляемом процессе, так и о состоя,
нии основного сервера. При потере основного сервера переключение
на hot standby сервер может произойти почти мгновенно.
Практическая реализация систем hot standby намного сложнее,
чем может показаться на первый взгляд. Основная проблема заклю,
чается в том, что существующие операционные системы и, в первую
очередь, MS Windows не предлагают встроенных средств реализации
метода hot standby. Таким образом, вся сложность задачи ложится
на программное обеспечение системы управления, которое должно
решать следующее:
– задачу определения ролей в системе – какой из серверов являет,
ся в данный момент основным (active) и какой – резервным (standby);
– задачу синхронизации данных между основным и резервным сер,
вером.
Рассмотрим, в чем заключается сложность каждой из задач.
Задача определения ролей в системе. Каждый из серверов в любой
момент времени должен знать, какую роль он выполняет. Объясня,
ется это рядом причин:
Hot active
Hot standby
Рис. 33. Пример системы, исполненной по схеме hot standby
72
– управляемые устройства не могут принимать и правильно обра,
батывать команды от обоих серверов одновременно – следовательно,
только основной сервер имеет право на подачу команд конечным уст,
ройствам;
– оператор системы работает напрямую только с одним – актив,
ным сервером, резервный сервер должен получить информацию о дей,
ствиях оператора от основного сервера (см. также задачу синхрони"
зации данных).
Частью задачи определения роли сервера в системе является опре,
деление критериев и процесса смены ролей. Целью системы hot
standby является максимально быстрая передача управления резер,
вному серверу в случае потери основного. Однако определение необ,
ходимых и достаточных критериев переключения и их реализация с
помощью существующих технических средств является сложной за,
дачей. Для ее решения резервный сервер (или 3,й дополнительный,
координирующий сервер) регулярно опрашивает основной сервер на
предмет его работоспособности. Если основной сервер не отвечает,
считается, что он потерян и активируется резервный сервер.
Как определить, что потерян основной сервер? Что является кри,
терием потери основного сервера? Это заключается в следующем:
– основной сервер может отвечать на запросы резервного сетевого
протокола (ping) и при этом быть неработоспособным с точки зрения
системы управления;
– основной сервер может не отвечать на запрос с резервного серве,
ра (потеря связи между серверами, вызванная, например, ошибоч,
ной переконфигурацией установок сети или firewall) и при этом пол,
ностью контролировать управляемый процесс;
– ответ основного сервера может прийти с запозданием. Какое вре,
мя ожидания выбрать?
Ошибочное включение резервного сервера в качестве основного при
работающем основном сервере (ситуация hot"hot) является одной из
наиболее неприятных как для управляемого процесса, так и для всех
структур данных, теряющих при этом свою целостность.
К аналогичному результату может привести и перезапуск (особен,
но аварийный) основного сервера – за время перезапуска резервный
сервер начинает переключаться в режим hot, и перезагрузившийся
основной сервер также стартует в роли hot.
Задача синхронизации данных. Пока система управления только
отображает данные процесса, дублирование может быть решено и без
синхронизации данных между основным и резервным сервером – это
так называемое «дублирование управления» (control redundancy или
process redundancy). Однако как только программное обеспечение
73
сервера производит с данными некоторые изменения (например, оп,
ределяет состояние ненаблюдаемых частей системы) или создает на
их базе новые данные (например, рассчитывает производные величи,
ны), то возможно расхождение результатов работы обеих частей сис,
темы, вызванное неполной синхронностью получения данных и дру,
гими случайными отклонениями. Накапливаясь в течение длитель,
ного времени, оно может привести к неверным начальным условиям
при переключении резервной системы в режим hot. Часть информа,
ции о реальном процессе может быть недоступна системе управле,
ния, например, из,за отсутствия или выхода из строя датчиков со,
стояния ряда управляемых элементов (в частности, устаревшее обо,
рудование электрических подстанций). В таком случае оператор
системы управления вводит информацию о состоянии элемента вруч,
ную. Данная информация будет отсутствовать на standby сервере,
если она не будет введена вручную (всегда существует возможность,
что ее забудут ввести) или автоматически.
В случаях, когда полная синхронизация информации невозмож,
на по техническим причинам, обычно производят регулярное пере,
ключение ролей обоих серверов, после чего standby становится hot.
Данная операция позволяет произвести целый ряд необходимых те,
стов – проверить работоспособность переключения ролей серверов,
проверить возможность работы сервера standby в режиме hot и на,
оборот. Если подобные регулярные переключения не производятся,
то у пользователя системы нет уверенности, что переключение срабо,
тает в аварийной ситуации, и что standby"система будет оперировать
актуальными данными.
Особым случаем производных данных являются сообщения об
ошибках и о предупреждениях в системе. Как правило, они создают,
ся на базе значений сигналов измерения (например, «Температура
обмотки электродвигателя превысила 120°C»). Сообщения об ошиб,
ках требуют подтверждения со стороны оператора («Да, оператор 1 в
18:32 прочитал и подтвердил прочтение данного сообщения»), кото,
рое производится с помощью интерфейса пользователя – так называ,
емых листов,сообщений об ошибках (alarm list) и сохраняется в базе
данных. Подтвержденные сообщения об ошибках в зависимости от
установок системы могут исчезать из списка, или, например, отобра,
жаться другим цветом, что позволяет оператору сохранять контроль
за происходящими в системе событиями. Поскольку сообщения об
ошибках обрабатываются основным и резервным сервером независи,
мо, а оператор подтверждает ошибки только на основном сервере,
при переходе standby сервера в режим hot оператор может столкнуть,
ся с огромным количеством неподтвержденных ошибок, созданных
74
бывшей standby"системой за все время ее работы. Это не только пре,
пятствует эффективному контролю системы, но и может вызвать за,
медление или полное блокирование программной части системы уп,
равления (как при развитии событий блэк,аута в США в 2003 г.).
Для предотвращения подобного эффекта и для создания комфортной
рабочей атмосферы для оператора существует требование поддержа,
ния списков ошибок на основной и резервной системе в идентичном
состоянии. Понятно, что эта задача не может быть решена без регу,
лярного обмена данными между системами. С технической точки зре,
ния задача поддержания основной и резервной систем в симметрич,
ном состоянии достаточно сложна, так как процессы, особенно в элек,
трических сетях, очень быстротечны, а базы данных процесса hot" и
standby"частей системы SCADA, фиксируя события в системе с точ,
ностью до миллисекунд, должны оставаться идентичными.
Умение реализовать полноценную hot,standby систему управле,
ния можно рассматривать как один из основных критериев для воз,
можности работы на рынке больших систем управления. Большие
системы SCADA, изначально создававшиеся с учетом требования
дублирования и реализующие его достаточно качественно, зачастую
достаточно дороги (стоимость проекта от 500 000 евро и выше). При
необходимости получить более дешевое решение используются сис,
темы, разработанные для MS Windows или Linux. Эти системы, со,
здаваясь изначально как приложения класса low"end, не предназна,
чались для создания систем управления со столь высокими показа,
телями надежности, однако прогресс последних лет сделал возмож,
ным их применение и в этой роли. Поскольку встроить задним чис,
лом функциональность для работы в режиме hot,standby чрезвычайно
трудно: требуется практически полный редизайн системы (в первую
очередь это касается именно части синхронизации данных), инжене,
рам, реализующим проекты, пришлось искать другие пути достиже,
ния цели с использованием имеющегося программного обеспечения.
В качестве примеров можно привести создание систем с использова,
нием в качестве хранилища данных высоконадежного диска с внут,
ренним дублированием класса Single Disk Array (рис. 34), при кото,
ром общие данные представлены в одном экземпляре (отсутствует
необходимость синхронизации), но надежность хранения этих дан,
ных, обеспечиваемая Single Disk Array, достаточно высока, чтобы
система в целом удовлетворяла требованиям заказчика.
Другой возможностью синхронизации данных является исполь,
зование встроенной функциональности современных систем управ,
ления базами данных (СУБД), позволяющей синхронизацию данных
между базами данных, расположенных на разных серверах (рис. 35).
75
Single disk array
Рис. 34. Пример системы с использованием диска Single Disk Array
СУБД
Рис. 35. Пример системы с использованием синхронизации баз данных,
расположенных на разных серверах
Являясь достаточно очевидным, данный подход требует наличия сре,
ди исполнителей системы инженера с высокой квалификацией в об,
ласти СУБД, что на практике может оказаться сложно выполнимым:
зачастую система реализуется одним,двумя инженерами, основной
областью деятельности которых является доводка базового пакета
системы SCADA под требования заказчика, а не администрирование
баз данных.
76
Примеры графического интерфейса систем управления
Графический интерфейс пользователя системы управления (GUI –
Graphical User Interface, MMI – Man"Machine Interface, HSI – Human"
System Interface) предназначен, в первую очередь, для контроля уп,
равляемой системы оператором. С этой точки зрения интерфейс
пользователя должен быть максимально функционален, обеспечи,
вать эффективное управление системой, обеспечивать быстрый дос,
туп к данным и при этом отвечать требованиям эргономики.
Графический интерфейс систем управления, отвечая требованиям
быстродействия, является одним из самых эффективных интерфей,
сов, созданных для компьютерных систем. В особенности это отно,
сится к интерфейсам систем управления электрическими сетями, ко,
торые используются для отображения большого объема графичес,
кой информации:
– полная топология управляемой сети – например городской, ре,
гиональной или национальной (сотни и даже тысячи линий передач);
– сопутствующая информация о физических параметрах работы
сети – напряжениях, токах и др.;
– информация об ошибках и аварийных состояниях элементов
сети (изображается, например, мигающим квадратом красного цвета);
– наиболее развитые системы позволяют так называемый «zoom
with de"clutter» – при увеличении масштаба изображения SCADA по,
казывает все больше деталей управляемой системы, вплоть до от,
дельных выключателей подстанций.
Все эти данные актуализируются в online,режиме (режиме, мак,
симально близком к режиму реального времени): как указывалось
выше, требование актуальности данных для систем управления элек,
трическими сетями зачастую составляет 2 с с момента возникнове,
ния события до его отображения на экране оператора, а события в
сети происходят постоянно.
Пример интерфейса оператора системы управления распредели,
тельной сетью приведен на рис. 36. На рисунке можно видеть схему
подстанции с выбранным для работы переключателем и соответству,
ющим ему командным диалогом, позволяющим производить опера,
цию с выбранным объектом.
На рис. 37 приведен экран оператора системы управления водо,
снабжением альпийской деревни, питающейся водой из нескольких
резервуаров и горной реки.
На рис. 38 дан пример интерфейса части системы управления на,
гревателем системы горячего водоснабжения.
Как видно из приведенных примеров, системы управления водо, и
теплоснабжением, индустриальными процессами, автоматизацией
77
78
Рис. 36. Пример интерфейса оператора системы управления распределительной сетью
79
Рис. 37. Пример экрана оператора системы управления водоснабжением
80
Рис. 38. Пример интерфейса системы управления нагревателем
зданий дают больший простор для графического творчества, в то вре,
мя как системы управления электрическими сетями используют дос,
таточно простой и функциональный интерфейс, что объясняется, в
первую очередь, величиной, сложностью и динамичностью управля,
емого электрического процесса.
3.5. Коммуникация в системах управления
Система управления, сколь бы сложной и надежной она ни была,
теряет смысл без возможности своевременного получения коррект,
ной информации об управляемом процессе и без возможности переда,
чи команд управляемым устройствам. Задача организации быстрой
и надежной связи решалась с момента возникновения систем управ,
ления в конце 1960,х гг. в различных областях техники по,разному.
Современные системы управления с точки зрения организации связи
с элементами управляемой системы могут быть условно разделены
на две большие группы:
– системы, использующие соединение через систему терминалов
(RTU – Remote Terminal Unit; пример устройства типа RTU,232 фир,
мы АВВ показан на рис. 39);
– системы, соединенные локальной компьютерной сетью или иной
коммуникационной шиной с высокой скоростью связи.
Основные принципы построения и применения обеих систем рас,
смотрены ниже.
Рис. 39. Устройство RTU"232 фирмы АВВ
81
Организация связи на базе RTU
В качестве примера системы с RTU может быть рассмотрена орга,
низация связи в системе управления распределительной электричес,
кой сетью, приведенной на рис. 27.
Связь в подобных системах организуется по схеме, приведенной
на рис. 40, основными измеряемыми величинами которой являются
токи и напряжения в линиях передач, активная и реактивная мощ,
ность генераторов в сети, мощность реальных и эквивалентных на,
грузок, а также информация о положении переключателей, положе,
нии регулировочных трансформаторов и о режимах работы других
элементов сети.
Результаты измерений физических величин или состояний уст,
ройств поступают от датчиков в RTU, которые выполняют следую,
щие функции:
– чтение аналоговых и цифровых сигналов;
– сохранение информации в течение заданного времени (минут,
часов, дней);
– преобразование сигналов к каноническому виду (масштабиро,
вание);
M
7
2927
7
78348979
M
2
7237
68
RTU
RTU
RTU
283
7
2927
Router
123456789
783
498
Рис. 40. Схема организации связи на базе RTU
82
7
4228
678
– первичную обработку данных (усреднение, фильтрация);
– передачу данных в систему управления при наступлении задан,
ного события (временной интервал, изменение данных);
– передачу данных в систему управления по запросу из системы
управления.
При большом количестве источников данных и их географичес,
кой распределенности использование RTU предоставляет существен,
ные преимущества.
Система управления общается с количеством внешних устройств,
которое на один,два порядка ниже количества источников сигнала
(например, требуется сконфигурировать связь с 20 RTU вместо 2000
датчиков или с 500 вместо 50000).
В случае выхода из строя линии связи данные от датчиков не про,
падут, а будут сохранены RTU и могут быть опрошены после восста,
новления связи.
Существенно разгружаются линии связи, так как данные переда,
ются не постоянно, а только при необходимости.
Данные в RTU организовываются и именуются в определенном
порядке и в соответствии с оговоренными правилами, что существен,
но упрощает конфигурацию системы – обычно за аппаратную часть
отвечает одна группа инженеров, а за программную – другая. При
подобном подходе им достаточно иметь один общий документ: лист
сигналов, в котором описываются «аппаратная» информация о сиг,
нале (где находится датчик, какого цвета провод, какое напряжение
сигнала, к какой плате RTU сигнал подведен) и «программная», или
физико,математическая и логическая (физический смысл сигнала,
единицы измерения, шкала изменения, и т. д.). Общим при этом яв,
ляется имя сигнала.
Современные RTU оборудованы процессором и программным обес,
печением, позволяющим им самостоятельно производить определен,
ные действия: например, при достижении одним сигналом опреде,
ленного предела, подать сигнал на другое устройство (при превыше,
нии уровня воды в резервуаре – включить насос). Данный подход
позволяет реализовывать надежную работу частей системы даже при
выходе из строя линий связи или центрального компьютера (особен,
но актуально для небольших систем управления без дублирования
центрального компьютера).
Организация связи на базе локальной
коммуникационной шины
В случае, если управляемые устройства находятся на ограничен,
ной площади (например, территория предприятия) может быть при,
83
7
7
78348979
2927
7
2927
M
2
7237
68
123456789
783
498
Рис. 41. Схема организации связи на базе локальной коммуникационной
шины
менен иной подход: прямое подключение датчиков и управляемых
устройств на коммуникационную шину – communication bus (рис. 41).
При этом предполагается, что конечные устройства поддерживают
ограниченное число протоколов связи (один,два) и зачастую облада,
ют достаточно развитыми собственными возможностями хранения
информации. Подобные системы получили распространение для ав,
томатизации зданий, предприятий, тоннелей и т. д.; при этом в каче,
стве канала связи все чаще используются локальные компьютерные
сети и протоколы на базе TCP/IP (Transmission Control Protocol/
Internet Protocol).
Еще раз хочется подчеркнуть, что оба приведенных подхода пост,
роения коммуникационной части системы управления не являются
антагонистичными, но оптимизированы для различных условий ис,
пользования.
Системы на базе RTU обычно применяются для организации уп,
равления на больших площадях, часто с медленными линиями свя,
зи – от 300 Бод (бит/с) и сравнительно высокой вероятностью выхо,
да отдельных линий из строя.
Системы на базе коммуникационных шин обычно применяются
для систем, в задачу которых входит управление процессами на
сравнительно небольшой территории, хорошо охваченной линия,
ми связи.
На практике, разумеется, могут встречаться комбинации обеих
систем, хотя обычно как подготовка персонала, так и продукты
ориентированы преимущественно на один из подходов: поддержи,
84
ваемые протоколы связи, библиотеки объектов в программах, зна,
ние специфики той или другой архитектуры – все это в определен,
ной степени ограничивает свободу выбора, так как из всех реше,
ний выбирается наиболее финансово целесообразное, а им, как
правило, является решение на основе наиболее знакомой техно,
логии.
Стандартизация протоколов обмена данными
Системы управления, как и многие новые приложения в области
вычислительной техники, создавались на пределе вычислительных,
коммуникационных и графических возможностей техники 60,80 гг.
ХХ века. При этом разработчикам требовалось идти на различные
ухищрения для достижения поставленных задач, и использование
стандартов часто становилось невозможным. Кроме того, системы
управления создавались фирмами, конкурирующими на рынке, либо
работающими на различных рынках: и в том, и в другом случае коор,
динированные совместные разработки были существенно затрудне,
ны, а иногда и нежелательны.
К началу 1990,х гг. ситуация стала меняться: большинство но,
вых рынков оказались освоенными, существующие системы стали
требовать дальнейшего расширения или замены устаревшего обору,
дования. В условиях ограниченного рынка и ухода из бизнеса ряда
фирм,поставщиков оставшиеся фирмы начинают работу с система,
ми бывших конкурентов. Старые системы своих фирм также зачас,
тую являются проблемой, так как аппаратная часть (датчики, вык,
лючатели, реле, RTU) и связанные с ними протоколы связи имеют
срок жизни в три и более раз превышающий срок жизни соответству,
ющих программных систем. При этом новые поколения конечных
устройств и протоколов выпускаются на рынок каждые несколько
лет, так что при замене устаревшей системы управления на новую
поставщик сталкивается с необходимостью поддерживать широкий
спектр как современных, так и устаревших протоколов связи. Из
примера, приведенного на рис. 42, видно, что при замене системы
управления в 2004 г. поставщик столкнется с необходимостью реа,
лизации поддержки семи различных протоколов связи, при этом один
или несколько из них будут 10–15,летней давности. Одновременно с
этим клиенты, стараясь избежать зависимости от одного поставщи,
ка (стремящегося диктовать слишком жесткие условия и высокие
цены), начинают сознательно компоновать даже новые системы из
продуктов различных фирм: программная часть SCADA от одного,
RTU от другого, конечные устройства – от нескольких различных
поставщиков.
85
Рис. 42. Взаимосвязь жизненных циклов систем управления и протоко"
лов связи
Такое развитие событий привело поставщиков систем к необхо,
димости поддержки, наряду с новыми протоколами, устаревших
(legacy) протоколов собственной фирмы и протоколов основных кон,
курентов. При этом ситуация складывается таким образом, что мно,
гие из устаревших систем получили распространение только в преде,
лах одной или нескольких стран, и число этих систем исчисляется
несколькими десятками. Разработка поддержки нового (или старо,
го) протокола требует до 100 и более человеко,дней (стоимость чело,
веко,дня европейского специалиста по состоянию на 2005 г. состав,
ляет около 1000 евро2), а риск необходимости исправления ошибок
на этапе ввода системы в эксплуатацию дополнительно увеличивает
ее стоимость. Таким образом, разработка нового протокола обойдет,
ся фирме в 100–150 тыс. евро. При ориентировочной стоимости про,
екта 300 тыс. евро (малая электрическая SCADA, включая компью,
теры, программное обеспечение, инжиниринг, подключение и ввод в
эксплуатацию, а также руководство проектом) на поддержку нового
протокола может быть выделено всего около 30 тыс. евро. Соответ,
2
Не путать с зарплатой. В стоимость человеко,дня проектного инженера
включены расходы на разработку продуктов и НИОКР, маркетинг, работу про,
давцов, менеджмент, вспомогательные службы, а также запланированная
прибыль 5–10 %.
86
ственно, требуется выиграть около пяти проектов, требующих под,
держки данного протокола, чтобы окупить затраты на его разработ,
ку. В условиях жесткой конкурентной борьбы, ограниченного коли,
чества систем и низких цен, это может оказаться весьма непросто.
Что касается протоколов, то фирмы,разработчики и поставщики
систем управления находятся в следующей ситуации:
– разработка поддержки нового протокола может быть связана с
высокими затратами и, что хуже, с риском еще более высоких затрат
во время или после ввода в эксплуатацию;
– отсутствие поддержки требуемых протоколов исключает фирму
из числа потенциальных поставщиков ряда проектов.
Участие в проекте на условиях реализации поддержки протокола
при условии выигрыша проекта связана с риском задержки сроков
реализации. Подобный проект будет убыточным, так как на него при,
дется 100 % стоимости протокола, из которых только около 20 %
будут оплачены клиентом – в современных условиях руководство
многих фирм категорически запрещает подобные «стратегические
убыточные проекты», так как практика показывает, что большин,
ство из них никогда не окупается. И, наконец, клиент может отка,
заться рассматривать вас в роли поставщика, пока не будет резуль,
татов теста протокола или свидетельства его успешного применения
в других проектах.
Таким образом, налицо проблема стандартов в области протоко,
лов связи между аппаратными и программными частями системы
управления:
– отсутствие единого стандарта обмена данными между устрой,
ствами и системой управления, что вызывает проблемы совместимо,
сти;
– тенденция Центральной Европы и Америки – иметь системы из
компонентов разных поставщиков с целью снижения риска в случае
исчезновения поставщика и снижения стоимости (частичное обнов,
ление).
Выгоды от введения единого стандарта достаточно очевидны.
1. С точки зрения клиента обеспечивается возможность выбора
наиболее подходящих устройств по функциональным или ценовым
критериям без технических ограничений со стороны системы управ,
ления; обеспечивается возможность обновления системы управления
без замены оборудования сбора и передачи информации.
2. С точки зрения разработчиков и поставщиков систем управле,
ния без дополнительных затрат достигается совместимость системы
управления со множеством устройств сбора и передачи информации.
87
3. Разработчики и поставщики нового оборудования без дополни,
тельных затрат получают доступ к ранее закрытым рынкам, так как
теперь их оборудование совместимо со множеством систем управле,
ния.
4. Общим для всех фирм является экономия за счет повышение
универсальности знаний персонала.
5. С точки зрения отдельного инженера улучшаются позиции на
рынке труда за счет возможности перехода с фирмы на фирму без не,
обходимости проходить переобучение на другие протоколы связи.
Совпадение интересов разработчиков и пользователей систем, а
также произошедшая в конце 1990,х – начале 2000,х гг. резкая ак,
тивизация деятельности в области информатики, и, как следствие,
определенная зрелость новых технологий, создали благоприятные
возможности для разработки и внедрения новых стандартов.
Дело в том, что попытки введения стандартов, в частности на ком,
муникационные протоколы, предпринимались и раньше, но их вне,
дрение существенно осложнялось тем, что они предлагались лидера,
ми рынка, очевидно, в первую очередь, с целью укрепления собствен,
ных позиций. По этой причине у решений фирм Siemens, ВВС/АВВ,
General Electric не было реальных шансов на успех в роли общего
стандарта, так как они бойкотировались остальными конкурента,
ми. Подобные стандарты должны были быть созданы независимыми
рабочими группами, и в конце 90,х гг. ХХ века в результате деятель,
ности таких групп – в основном, под эгидой ISO (International
Organisation for Standartisation), IEC (International Electrotechnical
Commission) и IEEE (Institute of Electric and Electronic Engineers) –
был разработан и принят ряд стандартов на коммуникацию устройств
различного уровня как между собой, так и с системой управления:
– связь RTU с системой управления электрической сетью – IEC
60870"5"101, IEC 60870"5"104;
– автоматизация подстанций – IEEE 1525 и IEC 61850;
– связь автоматики защиты с системой управления – IEC 60870"
5"103;
– индустриальные системы автоматизации – Fieldbus (IEC
61158);
– большое количество других стандартов, которые легли в основу
реализации других протоколов связи и форматов данных.
Протокол ОРС как возможный общий стандарт
обмена данными
Особое место в ряду стандартных протоколов занимает протокол
ОРС (OLE for Process Control). Созданный в 1996 г. независимой груп,
88
пой специалистов, в которую входят представители практически всех
значимых фирм, работающих в области автоматизации, протокол
получил широкую поддержку со стороны разработчиков программ,
ного обеспечения и стал де,факто стандартом обмена данными для
систем управления на базе MS Windows. Все новые системы SCADA
под MS Windows совместимы с ОРС или даже полностью базируются
на этом стандарте. Успех стандарта ОРС, очевидно, связан, как это
часто бывает, не с его особенно хорошими техническими характери,
стиками (с самого начала его появления разработчики борются с его
принципиальными недостатками), а с тем, что он полностью базиру,
ется на знакомой программистам технологии СОМ/DCOM фирмы
Microsoft. Удачный выбор базовой технологии позволил создать ин,
тересные программные продукты, сочетающие простоту использова,
ния, гибкость, развитые графические возможности.
Аббревиатура ОРС изначально раскрывалась как «OLE for Process
Control» – «Технология OLE для управления процессом», при этом
OLE является технологией Microsoft для связи источника данных
(сервер) с системой использования данных (клиент). После расшире,
ния протокола ОРС форматом XML (eXtensible Markup Language) и
его распространения на не Windows, ОРС стало также раскрываться
как «Openness, Portability and Connectivity». В момент появления
первой версии MS Office для Windows, технология OLE называлась
DDE (Dynamic Data Exchange) и позволяла представлять диаграмму
из, например, MS Excel в MS Word. В процессе своего развития тех,
нология становилась все более совершенной и достигла высшей точ,
ки развития под названием COM (Component Object Model) и DCOM
(Distributed Component Object Model). Технология COM отвечает за
связь клиента с сервером данных на одном компьютере и имеет весь,
ма ограниченное применение в системах управления. Технология
DCOM, в свою очередь, отвечает за обмен данными между сервером и
клиентом, находящимися на разных компьютерах, при этом уста,
новленная на одном из компьютеров система управления является
клиентом, а датчик или управляемое устройство представляют сер,
вер.
На смену технологии СОМ постепенно приходит технология . NET
(читается «дот,нет»), призванная, в частности, решить основной
недостаток DCOM – стабильность связи между раздельными систе,
мами, а также упростить разработку сетевых приложений.
Связь в ОРС построена по системе клиент,сервер (рис. 43):
ОРС,сервер является программой, переводящей данные из форма,
та контролируемого устройства в формат ОРС (аналог драйвера уст,
89
Данные датчиков
ОРС
Сервер
OPC DA
ОРС
Клиент
Рис. 43. Система клиент"сервер при построении связи средствами ОРС
Рис. 44. Пример организации связи в промышленной автоматизации с
использованием специальных драйверов устройств
ройства): с точки зрения реализации сходен по своей структуре с ба,
зой данных и строится по сходному принципу.
Для того чтобы понять перспективы, открываемые при использо,
вании ОРС, имеет смысл рассмотреть пример из области промышлен,
ной автоматизации (рис. 44).
Менеджмент электростанции хочет контролировать работу тур,
бины с помощью трех приложений («клиенты»):
90
– графической системы визуализации (НMI – Human"Mashine
Interface);
– системы архивации и представления данных;
– системы контроля состояния турбины.
Данные, требуемые для решения поставленной задачи, поступа,
ют из трех источников («серверы»):
– система датчиков, подключенных через PLC (Programmable Logic
Controllers, по многим показателям – аналог RTU) от поставщика А;
– система измерения вибраций от поставщика В;
– расчетный модуль, отвечающий за расчет режима работы турбины.
Для связи каждого из серверов с каждым из клиентов требуется
адаптер, преобразующий протокол сервера в протокол клиента (в об,
щей сложности 9 адаптеров). Даже если предположить, что каждый
из клиентов поддерживает по одному из требуемых протоколов, все
равно требуется реализовать или купить еще 6 недостающих адапте,
ров. В случае использования единого стандарта ОРС проблема адап,
теров отпадает, так как все модули уже поддерживают единый про,
токол (рис. 45).
Кроме того, каждый адаптер – это программа, исполняемая на
компьютере (как правило, клиенте). Девять адаптеров, работающих
Рис. 45. Пример организации связи с использованием стандартного про"
токола связи (ОРС)
91
одновременно, создают потенциально намного более высокий риск
нестабильности или взаимной интерференции, чем три при исполь,
зования стандарта ОРС. Большим преимуществом ОРС в дальней,
шем использовании системы является возможность достаточно про,
стой замены ОРС,совместимых модулей на модули новой версии или
даже другого потребителя в соответствии с меняющимися потреб,
ностями пользователя (на данный момент число систем, поддержи,
вающих ОРС исчисляется многими сотнями).
В случае использования большинства других протоколов пользо,
ватель обладает подобной гибкостью только в пределах очень огра,
ниченного ряда систем, как правило, от одного поставщика, что прин,
ципиально ведет к компромиссам в функциональности, так как де,
лает невозможным или нерентабельным создание системы из
наилучших компонентов, доступных на рынке.
Типы данных в системе SCADA и их реализация
в стандарте ОРС
Даже не вдаваясь глубоко в специфику систем управления и осно,
вываясь на базовом представлении об их функциональности, можно
выделить три группы данных.
1. Данные процесса:
– данные измерений датчиков (аналоговые или дискретные/булевы);
– результаты расчета;
– команды пользователя (выраженные обычно в численных вели,
чинах, например, 1 – закрыть, 0 – открыть);
– режимы работы, заданные пользователем (обычно аналоговые
величины, например, установить скорость двигателя 1200 об/мин
или уровень воды 3 м).
2. Данные о состоянии системы и событиях в ней:
– информация о переходе контролируемого процесса или самой
системы из одного состояния в другое (например, из нормального в
аварийное или наоборот);
– информация о действиях, произведенных системой;
– информация о запуске или остановке модулей системы;
– информация о действиях, произведенных пользователями сис,
темы (операторами, обслуживающим персоналом);
– информация о входе пользователя в систему или выходе из нее;
– информация об изменении процесса (включение насоса, измене,
ние режима работы турбины – использование сообщений для этой
цели не очень распространено);
– действия по изменению системы управления (остановка моду,
ля, изменение цикла опроса данных, начало архивации данных).
92
3. Архивированные данные:
– архив физических величин;
– архив состояний и событий.
Соответственно, существуют три стандарта протоколов обмена
данными, стандартизованных в рамках консорциума ОРС.
OPC Data Access (OPC DA) – стандарт протокола обмена данными
процесса между сервером данных (как правило – датчиком, другим
конечным устройством) и клиентом (например, системой управле,
ния); при построении многоуровневой системы управления, система
управления низшего уровня может выступать в роли сервера данных
для системы более высокого уровня.
OPC Alarms and Events (OPC A/E) – стандарт протокола обмена
сообщениями о событиях и ошибках между сервером событий (как
правило, программа, анализирующая данные процесса, например,
температуру, и создающая при выходе данных за предусмотренные
пределы соответствующее сообщение) и соответствующим клиентом
(как правило – списком событий и ошибок: Alarms"Events List).
Некоторые из реализованных типов ошибок данных процесса:
– аналоговые величины – верхний и нижний аварийные пределы
(HiHi и LoLо); обычно используются в сочетании с Hi и Lo, соответ,
ствующим предупреждению о выходе за допустимые пределы диапа,
зона;
– двоичные или цифровые (digital) сигналы: смена состояния
(с 1 на 0, или наоборот);
– скорость изменения параметра процесса (например, температу,
ра растет быстрее, чем предусмотрено);
– различие двух сигналов на величину, большую заданной (на,
пример, разность потенциалов на двух поверхностях).
OPC Historical Data Access (OPC HDA) – стандарт протокола
обмена архивированной информацией (временными рядами дан,
ных) между сервером архивации (обычно, на основе базы данных)
и клиентом представления (например, программа построения гра,
фиков).
Разумно предположить, что программно модуль сервера собы,
тий OPC A/E является также и клиентом OPC DA, так как через
этот протокол он будет получать данные процесса. То же можно
сказать и о модуле архивации данных, читающем данные процесса
через OPC DA, сохраняющем их в базе данных и предоставляющем
для чтения клиентами через протокол OPC HDА.
На рис. 46 приведена диаграмма основных спецификаций ОРС,
взятая с сервера www.opc.org и представляющая состояние стандар,
та ОРС на 2005 г.
93
Рис. 46. Диаграмма основных спецификаций ОРС
Достоинства и недостатки ОРС DCOM, ОРС XML
Поскольку инженерная практика не знает идеальных решений,
имеется ряд факторов, говорящих как в пользу, так и против ис,
пользования связи на базе ОРС DCOM.
К достоинствам коммуникации на базе ОРС DCOM относятся:
– скорость передачи информации;
– встроенные механизмы защиты данных (средствами DCOM).
К недостаткам можно отнести следующее:
– отсутствие информации о контакте «клиент,сервер» в реальном
времени; весьма серьезный недостаток, который может привести к
потере данных на интервале вплоть до двух минут (системное время
тайм,аута);
– непроходимость через Firewall (DCOM – это поток двоичных дан,
ных, рассматриваемый системами Firewall как потенциально опас,
ный и блокируемый ими);
– недостаточная защищенность самого протокола DCOM, нали,
чие вирусов, использующих DCOM и парализующих связь между си,
стемами;
– DCOM поддерживается только операционными системами
Microsoft Windows (несмотря на теоретическую возможность реали,
зации поддержки DCOM на других операционных системах, подоб,
ные решения не получили развития).
Весь комплекс вышеперечисленных недостатков ОРС DCOM по,
будил искать решение, которое было найдено в виде реализации ОРС
на базе XML (eXtended Marcup Language). Подобно HTML, XML мо,
жет передаваться по обычным каналам связи Интернета. Для под,
держки формата XML в качестве средства передачи ОРС,данных ис,
пользуется технология SOAP (Simple Object Access Protocol).
94
Рис. 47. Комбинированное использование протоколов ОРС и ОРС XML
К достоинствам коммуникации на базе ОРС XML относятся:
– базируется на протоколе НТТР, отслеживающем контакт «кли,
ент,сервер» в режиме, близком к реальному времени;
– проходимость через Firewall (XML – это текстовые данные, дос,
таточно свободно проходящие через системы защиты, включая
Firewall);
– протокол создан на основе стандартов Интернета и не является
зависимым ни от какой операционной системы или аппаратной плат,
формы.
Недостатком решения на базе XML является сравнительно низ,
кая скорость передачи данных (в 100 и более раз медленнее ОРС
DCOM).
Существующее сочетание достоинств и недостатков обоих прото,
колов определяет форму их использования в большинстве проектов:
ОРС DCOM используется для обмена данными внутри корпоратив,
ной сети, а ОРС XML – для обмена данными с внешними клиентами и
сетями (рис. 47).
95
4. СПЕЦИАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ – GRID
COMPUTING
Использование параллельных вычислений в научных исследова,
ниях является в настоящее время чрезвычайно распространенным.
Начало ему было положено в конце 1980,х гг., когда исследователи
и программисты заметили, что ряд используемых математических
алгоритмов, например метод Монте,Карло, являются параллельны,
ми, т. е. не требуют (или требуют очень малого) взаимообмена инфор,
мацией между отдельными расчетными процессами и могут быть эф,
фективно реализованы при распределении расчетов между компью,
терами, связанными даже маломощными сетями, к каким относится
и Интернет. В результате достаточно быстро появилась и развилась
идея использования географически разнесенных компьютеров для
проведения расчетных исследований. Концепция Grid Computing
возникла в середине 1990,х гг., когда для решения сложных науч,
ных и технических задач был реализован проект объединения 17 гео,
графически удаленных суперкомпьютеров в Северной Америке. Клас,
сическая схема Grid Computing основана на использовании распреде,
ленных процессорных мощностей и распределенных систем
хранения, что позволяет эффективно задействовать вычислительные
ресурсы, которые могут быть разбросаны по всему миру. Технология
Grid Computing должна позволить доступ к вычислительным ресур,
сам аналогично доступу к электрической энергии – путем простого
включения потребителя в сеть. Отсюда и название (от Electrical Grid –
электрическая сеть).
Первые системы, построенные на принципах Grid Computing, со,
здаются внутри предприятий – в основном, по соображениям безо,
пасности. Создание столь широкомасштабной инфраструктуры тре,
бует определения и принятия стандартных протоколов и сервисов
(аналогичных TCP/IP для Internet). Процесса разработки и приня,
тия необходимых стандартов для этой технологии сегодня не суще,
ствует, хотя Grid Forum и ведет работы в данном направлении. Боль,
шинство существующих в настоящее время Grid,проектов построе,
ны на протоколах и сервисах Global Toolkit, разработанных группой,
возглавляемой Яном Фостером (Ian Foster) при Аргонской Нацио,
нальной лаборатории (США). Первым приложением подобного рода,
ставшим известным широкой общественности, является реализо,
ванный в рамках проекта SETI@home скринсейвер для персональ,
ных компьютеров, загружающий и обрабатывающий данные радио,
телескопа в Аресибо. На настоящий момент проект SETI@home
объединяет более 5 млн участников и послужил толчком к использо,
96
ванию распределенных вычислительных ресурсов в ряде других про,
ектов.
К ним относятся следующие проекты.
1. Проект по взламыванию 64,битного кода. Задание было вы,
полнено 14 июля 2002 г., после 1757 дн. расчета с использованием
более чем 300 тыс. распределенных компьютеров.
2. Проект Стенфордского университета по разработке новых ле,
карственных формул (http://folding.stanford.edu).
3. Проект ClimatePrediction.net Оксфордского университета, ис,
пользующий распределенные компьютерные вычисления для пред,
сказания погоды в нынешнем столетии.
4. Проект ATLAS (Швейцария) – один из ведущих европейских
проектов по внедрению Grid Computing, является одним из пяти (на
2005 г.) проектов, использующих технологию LHC Computing Grid
(LCG, http://lcg.web.cern.ch/lcg). Это наряду с другой – NorduGrid
ARC (www.nordugrid.org) – самая распространенная технология ре,
ализации Grid Computing. В рамках этого проекта, проводимого с
участием Бернского и Женевского университетов, объединены в об,
щую Computer Grid один Linux,кластер университета Женевы и два –
университета Берна, всего – около 110 процессоров и 2,3 терабайта
оперативной памяти. Основными задачами проекта являются симу,
ляционный расчет столкновений протонов в исследовательской сис,
теме ATLAS и обработка результатов эксперимента (около 100 Мбайт
данных измерения в секунду).
Мотивация к развитию и использованию Grid Computing основы,
вается на ряде ограничений, свойственных другим, более распрост,
раненным решениям:
Существует ряд задач, решение которых не под силу даже совре,
менным суперкомпьютерам.
При довольно высокой цене предлагаемые архитектуры суперком,
пьютеров обладают ограниченной масштабируемостью, а их разви,
тие отстает от развития элементной базы.
Современные Internet,технологии направлены на коммуникации
и обмен информацией между компьютерами, но не обеспечивают ин,
тегрированного подхода к координированному использованию ресур,
сов на множестве сайтов (серверов) для выполнения вычислений.
Технология business"to"business (В2В) сосредоточивается на раз,
делении и распределении информации (часто с помощью централизо,
ванных серверов).
Технологии корпоративных распределенных вычислений, такие
как CORBA и Enterprise Java, позволяют разделять ресурсы, но только
в пределах одной организации.
97
Возможности и ресурсы, предоставляемые провайдерами услуг по
аренде приложений (Application Service Provider) и дискового про,
странства (Storage Service Provider), весьма ограничены.
Техническими предпосылками создания систем распределенных
вычислений являются не только требование получения наибольшей
доступной вычислительной мощности системы, но и связанное с ним
требование масштабируемости системы, а также повышения ее на,
дежности за счет параллельного использования вычислительных
ресурсов.
В качестве основных сложностей на пути реализации технологии
Grid Computing можно назвать следующие.
Гетерогенность. Технология Grid Computing подразумевает вза,
имодействие множества ресурсов, гетерогенных по своей природе и
расположенных в многочисленных и географически удаленных ад,
министративных доменах.
Расширяемость. В пул объединяемых ресурсов может входить от
единиц до нескольких тысяч элементов. При этом возникает потен,
циальная возможность снижения производительности по мере уве,
личения пула. Следовательно, приложения, которые требуют для
своего решения объединения большого числа географически удален,
ных ресурсов, должны разрабатываться таким образом, чтобы быть
минимально чувствительными к времени задержки.
Динамичность и адаптивность. При объединении большого ко,
личества ресурсов отказы элементов являются не исключением, а
правилом. Поэтому управление ресурсами или приложениями долж,
но осуществляться динамически, чтобы извлечь максимум произво,
дительности из доступных в данное время ресурсов и сервисов.
Категории Grid"сетей
Sun Microsystems, являясь одним из лидеров Grid Computing, раз,
личает три основные категории Grid,сетей (рис. 48):
– Cluster Grid – относительно простая вычислительная сеть, пре,
доставляющая ресурсы пользователям одной рабочей группы, одно,
го департамента, одного проекта;
– Enterprise Grid – вычислительная сеть корпоративного уровня,
охватывающая несколько групп, работающих над различными про,
ектами;
– Global Grid – сеть, в которой участвуют несколько независимых
организаций, предоставляющих друг другу свои ресурсы (эти орга,
низации установили правила обмена ресурсами и согласовали прото,
колы взаимодействия).
98
Рис. 48. Категории Grid"сетей
Несмотря на то, что Computer Grid и Интернет обладают суще,
ственными, если не сказать, принципиальными отличиями в реали,
зации, зачастую трудно сразу понять различие между ними. Сравне,
ние обеих технологий приведено в табл. 2.
Проект EGEE
Разработка и создание компьютерной системы по обеспечению со,
хранения и обработки данных, полученных в результате экспери,
ментов на ускорителе LHC (Large Hadron Collider), была начата в
Таблица 2. Сравнение Computer Grid и Интернета
Интернет
Computer Grid
Обмен информации сравнительно
небольшого объема (мегабайты)
со сравнительно небольшой ско,
ростью
Интернет является единственной
сетью
Обмен большими объемами информа,
ции с высокими скоростями (распре,
деленные процессы вычислений, раз,
деление вычислительной мощности)
Существует множество как стандар,
тов сетей типа Grid, так и самих этих
сетей
Пользоваться сетью может любой Grid обладает системой селективного
допуска
Отсутствует встроенная поддерж, Grid поддерживает надежную и безо,
ка безопасности и надежности
пасную передачу данных
Отсутствует защита от несанкци, Встроенные сертификация, проверка
онированного использования
на подлинность и т. д.
99
2002 г. Ускоритель элементарных частиц LHC – самый большой на,
учный инструмент, созданный человеком (по состоянию на 2006 г.),
расположен рядом с Женевой (Швейцария), на глубине более 100 м.
Он представляет собой размещенную в 27,километровом круговом
туннеле систему создания двух встречных потоков элементарных
частиц, которые столкнувшись, должны привести к выбросу боль,
шого количества субатомарных элементарных частиц, многие из ко,
торых еще не известны современной науке. Предполагается, что ис,
следование этих частиц должно дать мощный толчок для понимания
фундаментальных законов появления и развития Вселенной. Для
того чтобы эти надежды оправдались, ученые должны иметь возмож,
ность работать со всеми данными, собранными в результате экспери,
мента. Объем этих данных оценивается в 15 млн гигабайт (15 пета,
байт, Пб) в год – или 40 000 гигабайт (Гб) в день, или 28 гигабайт в
минуту.
Первой проблемой, которую требуется решить, является сохра"
нение данных, получаемых в процессе эксперимента. Предлагаемые
промышленностью решения для сохранения сопоставимых объемов
данных чрезвычайно дороги. Так, например, стоимость пустого (без
дисков) шкафа дискового массива StorageWorks Enterprise Virtual
Arrays 5000 фирмы Hewlett"Packard (рис. 49), составляет по состоя,
нию на сентябрь 2006 г. около 320 тыс. USD, стоимость одного диска
300 GB – 2 тыс. USD (в данном устройстве могут использоваться
только указанные диски). Нетрудно подсчитать, что полностью за,
полненный шкаф на 112 дисков, имея дисковое пространство 33,5
терабайт (Тб) стоит около 550 тыс. USD. Этого объема не хватит даже
Рис. 49. Дисковый массив StorageWorks Enterprise Virtual Arrays 5000
фирмы Hewlett"Packard
100
для сохранения данных экспериментов одного дня. Таким образом,
только стоимость оборудования для хранения данных, полученных
в течение одного года, может составить порядка 250 млн USD! При
этом все еще не будут учтены требования дублирования данных, ре,
зервного копирования и т. д. Стоимость обычного диска емкостью
300 Гб составляет в 2006 г. около 100 USD, стоимость дискового
пространства в 33,5 терабайт, находящегося на персональных ком,
пьютерах грид,сети составит всего около 11200 USD, или в 50 раз
меньше «традиционного промышленного решения».
Вторая задача состоит в решении технических задач по обеспе"
чению обработки собранных данных.
Огромные объемы собираемых в процессе проекта LHC данных
представляют из себя только «сырые» данные измерений, из кото,
рых в процессе последующей обработки предполагается получить
интересующие ученых результаты. Организация быстрой обработки
данных возможна с использованием суперкомпьютеров. Список наи,
более быстрых суперкомпьютеров по состоянию на 30 июня 2006 г.
приведен в табл. 3, полный актуальный список 500 лучших супер,
компьютеров может быть найден по адресу www.top500.org.
Стоимость самого быстрого на момент написания пособия супер,
компьютера BlueGene/L, IBM, составляет 2 млн USD за шкаф, содер,
жащий 1024 сдвоенных процессора (на рис. 50 показаны три шкафа
из 64 возможных). Это дает ориентировочную стоимость системы в
128 млн USD 3.
Находящийся на седьмом месте суперкомпьютер TSUBAME яв,
ляется кластером (системой) из 648 компьютеров типа Sun Fire x4600
(65000 USD каждый, общая стоимость компьютеров составляет около
40 млн USD). Стоимость рекордсмена 2003 г. (10,е место по итогам
2006 г.) – японского суперкомпьютера Earth Simulator (5120 про,
цессоров) составляет по различным оценкам от 300 до 400 млн USD –
т. е. почти на порядок больше аналогичного по мощности кластер,
ного решения TSUBAME.
Кластер – это разновидность параллельной или распределенной
системы, которая состоит из нескольких связанных между собой ком,
пьютеров и используется как единый компьютерный ресурс.
Иными словами, кластер представляет собой несколько объеди,
ненных компьютеров, управляемых и используемых как единое це,
лое. Они называются узлами и могут быть одно, или мультипроцес,
3
Число шкафов: 131072 процессора / 2048 = 64 шкафа; 2048, так как каж,
дый из 1024 сдвоенных процессоров считается за 2,64 шкафа по 2 млн USD
дают 128 млн USD.
101
102
Межведомственный супер,
70 компьютерный Центр РАН,
Россия, www.jscc.ru
…
10
9
8
7
6
5
4
3 DOE/NNSA/LLNL, США
МВС – 15000BM, PowerPC 2.2 GHz), IBM,
самая мощная российская суперЭВМ в
гражданской сфере
ASC Purple – eServer pSeries p5 575 1.9 GHz,
IBM
NASA/Ames Research
Columbia – SGI Altix 1.5 GHz, Voltaire
Center/NAS, США
Infiniband, SGI
Commissariat a l'Energie
Tera,10 – NovaScale 5160, Itanium2 1.6 GHz,
Atomique (CEA), Франция
Quadrics, Bull SA
Sandia National Laboratories, Thunderbird – Power Edge 1850, 3.6 GHz,
США
Infiniband, Dell
GSIC Center, Tokyo Institute TSUBAME Grid Cluster – Sun Fire X64 Cluster,
of Technology, Япония
Opteron 2.6 GHz,NEC/Sun
Forschungszentrum Juelich
JUBL – eServer Blue Gene Solution, IBM
(FZJ), Германия
Sandia National Laboratories, Red Storm Cray XT3, 2.0 GHz, Cray Inc.
США
The Earth Simulator Center, Earth – Simulator NEC
Япония
BGW – eServer Blue Gene Solution, IBM
. Watson
2 IBMeaTrhcohmCaesnJ
ter, США
Res
Тип компьютера, фирма,производитель
BlueGene/L – eServer Blue Gene Solution, IBM
Место установки
1 DOE/NNSA/LLNL, США
Ранг
Год
2002
5120
2006
2005
10880
1148
2006
16384
2006
10368
6645
35860
36190
37330
38180
38270
42900
2006
2006
51870
75760
91290
280600
Максимальное
реальное
быстродействие,
Тфлоп/с
2004
2006
2005
9024
8704
10160
12208
40960
131072 2005
Число
процессо,
ров
Таблица 3. Список самых быстрых суперкомпьютеров по состоянию на 30 июня 2006 г.
Рис. 50. Суперкомпьютер BlueGene/L, IBM
сорными. Обычно различают следующие основные виды кластеров:
отказоустойчивые кластеры (High"availability clusters, HA); класте,
ры с балансировкой нагрузки (Load balancing clusters); вычислитель,
ные кластеры (High"performance clusters, HPC).
Основное отличие кластера от грид,сети заключается в организа,
ции связи между компьютерами – в случае кластера, находящегося в
пределах одного вычислительного центра, возможна организация
более высокоскоростной связи, чем для географически распределен,
ной грид,сети. Платформы обмена данными в европейской грид,сети
EGEE – высокоскоростной Интернет и Ceant2 – оптоволоконная си,
стема связи, объединяющая университетские вычислительные цент,
ры 34 европейских стран и соединенная с аналогичными академичес,
кими сетями во всем мире. Вычислительная мощность ряда супер,
компьютеров в настоящее время превышает мощность сети EGEE,
однако данная ситуация может измениться, например, в результате
объединения грид,сетей. Так, уже начаты работы по объединению
европейской, американской и японской грид,сетей. Важным, одна,
ко, является понимание, что само по себе объединение в одну систему
огромной вычислительной мощности еще не в состоянии заменить
суперкомпьютер, являющийся системой, изначально оптимизиро,
ванной для произведения определенного типа вычислений (как пра,
вило, научного назначения).
103
В то же время техническая грань между кластерами и суперкомпь,
ютерами стирается, так как по методу исполнения многие суперком,
пьютеры несущественно отличаются от кластеров (и те, и другие пред,
ставляют собой большое количество шкафов, объединенных быст,
рой коммуникационной шиной; различие заключается в количестве
процессоров на модуль: 2–8 у элемента кластера и, например, 1024 –
у элемента суперкомпьютера IBM). Кроме того, элемент кластера пред,
ставляет собой, как правило, компьютер классической конструкции,
содержащий в себе элементы памяти, контроллеры внешних и внут,
ренних устройств и т. д., в то время как суперкомпьютер обычно со,
здается по оригинальной схеме, с разделенными функциональными
блоками (отдельно шкафы с процессорами, отдельно шкафы с жест,
кими дисками, отдельно блоки питания).
С увеличением скорости обмена данными через распределенные
компьютерные сети снижается и разница между грид,сетями и клас,
терами, хотя различие в скорости еще весьма высоко.
Третьей задачей станет обеспечение совместного участия в об"
работке данных научных коллективов стран"участниц проекта.
Именно необходимость решения данных задач и привела к началу
проекта, известного под названием LHC Computing Grid (2002 г.) и
объединившего около 110 процессоров нескольких университетских
сетей. В связи с постоянно растущей популярностью проекта и с же,
ланием все большего числа стран и организаций участвовать в нем
при финансовой поддержке Евросоюза был начат проект EGEE
(Enabling Grids for E"sciencE, http://www.eu,egee.org/). По состоя,
нию на июль 2006 г. проект объединял 21500 ЦПУ и обеспечивал
возможность сохранения 5 Пб данных – 24 ч в сут., 7 дн. в неделю.
Участниками проекта являются около 200 вычислительных цент,
ров в 39 странах мира – практически все страны Европы, Россия,
Китай, Япония, США и др.
Согласно мнению организаторов проекта, целью EGEE является
создание грид,инфраструктуры промышленного качества в европей,
ской исследовательской зоне и вне ее. Исследователи в академичес,
ком мире и разных областях экономики уже убедились в преимуще,
ствах работы в инфраструктуре EGEE, одновременно поддерживаю,
щей множество приложений в самых разных научных дисциплинах
и обширные ресурсы общего пользования независимо от их геогра,
фического расположения. Основные средства хранения данных, про,
ведения вычислений и сетевой работы доступны в инфраструктуре
EGEE круглосуточно. Проект EGEE,II значительно расширит и уси,
лит эту инфраструктуру, объединяющую национальные, региональ,
ные и тематические грид,разработки и взаимодействующую с други,
104
ми гридами во всем мире. В результате появится исключительно вы,
сокопроизводительная всемирная инфраструктура, намного превос,
ходящая по своим возможностям локальные кластеры и отдельные
центры. Инфраструктура EGEE уже стала повседневным рабочим
средством для нескольких больших и малых исследовательских со,
обществ. В ней работают приложения для физики высоких энергий,
биологических наук и смежных дисциплин, наук о Земле (включая
промышленное приложение EGEODE), астрофизики и вычислитель,
ной химии. На следующей стадии проекта этот список пополнится
физикой термоядерного синтеза и другими научными дисциплинами.
В консорциум EGEE входят свыше 90 участников из 32 стран.
Они объединены в 12 федераций и представляют почти все основные
европейские международные и национальные грид,проекты, а также
проекты в США и Азии. Кроме того, в рамках нескольких родствен,
ных проектов планируется распространить грид,инфраструктуру на
Средиземноморье, Балтику, Латинскую Америку и Китай. Расши,
ренный консорциум заинтересованных и активных участников и
большое разнообразие родственных проектов позволят проекту EGEE
в еще большей мере развить грид,инфраструктуру, сделав ее поисти,
не всемирной платформой е,науки.
Grid Сomputing в электротехнике
Grid Сomputing может сыграть существенную роль практически
во всех областях электротехники, в частности, можно рассмотреть
его возможные применения в электроэнергетике. Тенденция совре,
менной электроэнергетики проявляется в предоставлении права рав,
ного доступа к сети производителей энергии любой мощности, вплоть
до сверхмалой. В приводимых ниже примерах использования Grid,
технологии в энергетике предполагается, что каждый электрогене,
ратор оснащен системой вычисления и связи – данное условие явля,
ется необходимым для успешной координации большого количества
генераторов в реальном времени. Примеры использования:
– мониторинг и контроль (применяемые в настоящее время техно,
логии управления генераторами в сети не могут быть распростране,
ны на большое число генераторов);
– рыночная активность фирм,участников производства и прода,
жи энергии, а также обслуживающих и контролирующих структур;
– планирование передающих и распределительных электросетей;
– оптимизация режимов работы крупных сетей (вплоть до объеди,
ненных межнациональных сетей).;
– координация работы объединенных энергосетей в масштабах
континента.
105
Система Grid Computing теоретически может быть применена при
любых вычислениях, для которых разработаны алгоритмы парал,
лельного расчета. Одной из интересных областей является расчет
электромагнитных полей методом конечных элементов, параллель,
ная реализация которого с помощью Grid Computing обсуждается в [24].
106
Библиографический список
1. Волков Э. П., Баринов В. А., Маневич А. С. Проблемы и перспективы
развития электроэнергетики России. М.:Энергоатомиздат, 2001.
2. Сайт организации UCTE – www.ucte.org
3. Сайт организации Nordel – www.nordel.org
4. Сайт организации РАО ЕЭС – www.rao,ees.ru
5. Silvester Peter P., Ferrari Ronald L. Конечные элементы для инжене,
ров,электриков: Finite Elements for Electrical Engineers, Cambridge
University Press, 1996.
6. Бессонов Л. А., Теоретические основы электротехники. Электромаг,
нитное поле, 2001.
7. Брынский Е. А., Данилевич Я. Б., Яковлев В. И., Электромагнитные
поля в электрических машинах. Л.: Энергия, 1979.
8. Bianchi Nicola, Electrical Machine Analysis Using Finite Elements
(Power Electronics and Applications). CRC Press, 2005.
9. Tirupathi R. Chandrupatla, T. R. Chandrupatla, Ashok D. Belegundu.
Introduction to Finite Elements in Engineering. Prentice Hall, 2002.
10. Tchoubraev D. V. Development of a system of computer,aided modeling
and engineering of electromechanical devices, Zürich, ETH, 1997.
11. Topper Jürgen. Применение метода конечных элементов в экономи,
ке и финансах//Financial Engineering with Finite Elements. John Wiley &
Sons, 2005.
12. Интернет,ресурсы метода конечных элементов: Internet Finite
Element Resources, http://www.engr.usask.ca/~macphed/finite/
fe_resources/fe_resources.html
13. Интернет,ресурсы метода конечных элементов: Finite Element
Analysis/Method Resources, http://www.steelynx.net/fea.html
14. OpenFEM (бесплатная реализация метода для MATLAB и SCILAB),
http://www,rocq.inria.fr/OpenFEM/
15. Stuart A. Boyer. Scada: Supervisory Control and Data Acquisition, ISA
International (Instrument Society of America), 1999.
16. Gordon Clarke, Deon Reynders. Practical Modern Scada Protocols:
Dnp3, 60870.5 and Related Systems (IDC Technology (Paperback)). Newnes,
2004.
17. Wiebe Michael. Guide to Utility Automation: Amr, Scada, and It Systems
for Electric Power. Pennwell Books, 2000.
18. Prozessvisualisierung unter Windows: Überwachung und Steuerung
technischer Prozesse (SCADA), Vieweg Verlagsgesellschaft, 1999.
19. Организация ОРС – OPC Foundation, www.opc.org
20. Примеры и мультимедиа презентации по ОРС: http://
www.matrikonopc.com/resources/opc,tutorials.aspx#html
21. Krutz, Ronald L. Securing SCADA Systems. Hungry Minds Inc,U.S.,
2005.
22. Iwanitz Frank. Softing. XML,DA opens windows beyond the firewall,
published in the Industrial Ethernet Book, http://ethernet.industrial,
networking.com/
23. Luth Jim. ICONICS, OPC brings XML,DA to the factory floor, http://
www.iconics.com/news/feature_display.asp?Article=ConSol,0702.htm
24. Topping B. H. V., Khan A. I. Parallel Finite Elements Computations.
Saxe,Coburg Publications, 1996.
107
Учебное издание
Чубраев Дмитрий Валерьевич
ИНФОРМАЦИОННЫЕ
ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ
В ЭЛЕКТРОМЕХАНИКЕ
И ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКЕ
Учебное пособие
Редактор А. В. Семенчук
Верстальщик С. Б. Мацапура
Сдано в набор 29.01.07. Подписано к печати 10.05.07.
Формат 60х84 1/16. Бумага офсетная. Печать офсетная. Усл. печ. л. 6,1.
Уч.,изд. л. 6,5. Тираж 200 экз. Заказ № 269
Редакционно,издательский центр ГУАП
190000, Санкт,Петербург, Б. Морская ул., 67
108
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
24
Размер файла
2 031 Кб
Теги
chubraev, tekhnol, energy, sist, mekh, informat
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа