Sa – отдельные элементы; Sb – малые группы; Sc – большие группы; Q – эффективность восприятия; F – число фиксаций глаза при разных стратегиях восприятия

Правило инвариантности интегральной эффективности системы: при постоянном составе компонентов и их активности интегральная эффективность системы при всех ее возможных структурах‑стратегиях постоянна:

т.е. площади под кривыми S_a, S_b, S_c с учетом дисперсии равны.

Четвертый закон (закон трансформаций) утверждает, что трансформация одной структуры‑стратегии системы в другую может происходить только через общее для обеих структур‑стратегий состояние системы.

При рассмотрении закона трансформаций следует учесть, что состав компонентов системы при изменении ее структуры сохраняется. Новая структура возникает только на базе предыдущей путем ее частичной дезадаптации. Такая декомпозиция должна быть достаточной для получения дополнительных, необходимых для постройки новой структуры степеней свободы компонентов системы. При этом сохраняется достигнутая при прежней структуре взаимная адаптация части компонентов, соответствующая новой структуре.

Пятый закон (закон базовых дивергентных структур‑стратегий) отражает способность живой системы формировать и реализовывать базовую дивергентную структуру‑стратегию для сохранения жизнеспособности и подготовки к значительным трансформациям своей конвергентной структуры‑стратегии в неадекватно возникших условиях.

В искусственных системах подобные структуры могут быть выполнены как модульные, агрегатные и блочные конструкции, а также гибкие автоматизированные производственные системы, перестраивающиеся через базовые дивиргентные к новым специализированным структурам.

По определению Международной эргономической ассоциации человеческий фактор есть комплекс психофизических, психологических и физиологических особенностей поведения человека в производственной среде (в частности, в системе управления).

Наиболее распространенная причина ошибок операторов – неадекватное обеспечение их информацией: сигналов поступает либо слишком мало, либо слишком много. При этом оператор теряется в них, не может сосредоточиться на главном, т.е. оказывается перегруженным информацией. Таким образом, необходимы регулирование, оптимизация интенсивности потока сигналов, поступающих к оператору, с целью индивидуальной адаптации их числа к реальным возможностям конкретного человека.

Задача комплексного управления энергосистемой в том, чтобы не только в нормальном, но и в аварийном состоянии принимались рациональные методы и алгоритмы управления, обеспечивающие заданное качество электроэнергии при минимальном ущербе у потребителей. При этом особое значение имеет применение компьютерных моделей для исследования и прогнозирования динамики технико‑экономических показателей работы энергетических объектов и систем в широком спектре условий при качественном изменении технологических параметров. Компьютерные модели важно использовать и при модернизации оборудования и систем автоматического управления, и при обучении и переподготовке оперативного персонала.

Определение необходимого специалисту запаса стратегий деятельности для успешной работы во всем диапазоне динамики управляемых процессов, а также реверсивных (обратных) трансформаций этих стратегий при смене режимов работы оборудования (в том числе при возникновении и ликвидации аварийных ситуаций) – важное условие создания фундаментальной теории и практических методов ускоренного и качественного обучения операторов.

В связи с этим особое значение приобретает поиск путей повышения эффективности тренажно‑моделирующих комплексов (в частности, путем более точного воспроизведения на них динамики состояний энергообъектов, параметров реальной физической среды, оперативных задач, условий и процессов взаимодействия операторов между собой, с ЭВМ, другими автоматическими устройствами и системами).

Безопасность энергетических объектов и их технико‑экономическая эффективность в значительной степени зависят от учета эргономических и психологических факторов управления на всех стадиях проектирования, создания и освоения технологического оборудования и объекта в целом (включая средства автоматизации, информационное обеспечение операторов, конструирование и применение тренажеров и других технических средств обучения персонала).

Безопасность человеко‑машинных систем снижается при качественной структурной трансформации управляемых объектов и процессов, если операторы не успевают синхронно с динамикой объекта трансформировать свое состояние и структуру деятельности, своевременно перейти от нормальной стратегии управления к аварийной.

Для обеспечения оператора информацией по объекту управления (ОУ) в номинальных и аварийных режимах реализованы системы поддержки принятия решения (СППР) оператором объекта. Наиболее эффективны экспертные СППР, отличающиеся от традиционных систем обработки информации тем следующим:

они ориентированы на классы задач, для решения которых известные математические методы и модели трудноприменимы или неприменимы вообще;

строятся в условиях, когда алгоритм поиска решений в каждом из определенных классов задач может быть заранее неизвестен; имеют возможность накапливать знания в процессе обучения;

обладают способностью анализировать найденные решения и объяснять ход их получения;

обеспечивают «дружественный», как правило, естественно‑языковый интерфейс с пользователем.

Особенность экспертных СППР заключается в том, что они имеют механизм включения в модель проблемной области различных способов решения задач. Эти способы решения экспертная СППР получает от различных специалистов в области управления (экспертов), обобщает их и учится применять для решения задач в оперативном режиме функционирования.

Типовая архитектура экспертной СППР (рис. 5.14) включает в себя ядро экспертной системы, а также подсистемы приобретения знаний, подсистемы объяснения и подсистемы взаимодействия с пользователем и объектом. В ядро экспертной системы входят базы данных и знаний, а также решатель, который на основе информации из базы данных и базы знаний осуществляет поиск решения. Подсистема приобретения знаний используется при настройке экспертной системы на решение задач в конкретной проблемной области, а также при корректировке базы знаний. Подсистема объяснения поясняет по требованию пользователя, каким образом экспертная система получила решение. Подсистема организации взаимодействия с пользователем включает в себя один или несколько лингвистических процессов, предназначенных для организации диалогового взаимодействия с различными категориями пользователей (экспертом, оперативным персоналом) на привычном для них языке. Важное требование к этой подсистеме – поддержание диалога в режиме реального времени. В задачу этой подсистемы входит и получение информации непосредственно от объекта.

^{Рис. 5.14. Типовая архитектура экспертной СППР}

В отечественной энергетике нашли применение и успешно используются в диспетчерском управлении энергосистемами так называемые интеллектуальные системы поддержания принятия решения, построенные на базе разработанной во ВНИИЭ (Ю.Я. Любарский) инструментальной системы малой информационной модели интеллектуальных решений. Успешно эксплуатируются интеллектуальные системы для краткосрочного планирования ремонтов, интеллектуальные тренажерные системы, интеллектуальные системы для оперативной работы с инструктивно‑справочной информацией. Прорабатываются возможности использования интеллектуальных систем для задач долгосрочного планирования баланса активной мощности энергообъединения. Разработана экспертная система СПРИНТ, помогающая диспетчеру в решении задач, связанных с управлением текущим режимом работы энергосистемы.