Введение
1 Управление режимами СЭС промышленных предприятий 10
1.1 Особенности управления режимами СЭС 10
1.2 АСКУЭ как информационная основа для управления режимами СЭС 13
1.3 Современные проблемы управления режимами СЭС 16
1.4 Принцип ситуационного управления и методы искусственного интеллекта в задачах управления режимами СЭС 21
1.5 Теория нечетких множеств как математический аппарат для ситуационного управления режимами СЭС 26
1.6 Выводы 32
2 Ситуационное управление состояниями СЭС 34
2.1 Принцип ситуационного управления состояниями СЭС 34
2.2 Идентификация состояний 38
2.2.1 Постановка задачи 38
2.2.2 Методика нейро-нечеткой идентификации состояний СЭС 39
2.3 Оптимизация состояний 49
2.3.1 Постановка задачи 49
2.3.2 Генетические алгоритмы оптимизации 51
2.4 Классификация состояний 60
2.4.1 Постановка задачи 60
2.4.2 Алгоритм решения задачи нечеткой кластеризации методом нечетких с-средних 65
2.4.3 Алгоритм решения задачи определения числа кластеров методом субтрактивной кластеризации 68
2.5 Распознавание состояний 70
2.6 Выводы . 73
3 Экспериментальные исследования состояний СЭС АГК 74
3.1 Идентификация состояний СЭС АГК 74
3.2 Оптимизация состояний СЭС АГК 81
3.3 Классификация состояний СЭС АГК 95
3.4 Распознавание состояний СЭС АГК 104
3.5 Выводы 106
4 Программная реализация идентификации, оптимизации, классификации и распознавания состояний СЭС в среде MATLAB 107
4.1 Обоснование использования системы MATLAB для программной реализации идентификации, оптимизации, классификации и распознавания состояний СЭС 107
4.2 Моделирование нейро-нечеткой идентификации состояний СЭС ... 109
4.3 Моделирование генетической оптимизации состояний СЭС 118
4.4 Моделирование классификации состояний СЭС на основе нечеткой и субтрактивной кластеризации 123
4.5 Моделирование распознавания состояний СЭС 127
4.6 Выводы 129
Заключение 130
Библиографический список
