inteligentni ekspertni sustavi elektroenergetika
TRANSCRIPT
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 1/536
INTELIGENTNI I EKSPERTNI
SUSTAVI
U ELEKTROENERGETICI
Zdenko Balaž i Krešimir Meštrović
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 2/536
PRIRUČNICI TEHNIČKOG VELEUČILIŠTA U ZAGREBU
MANUALIA POLYTECHNICI STUDIORUM ZAGRABIENSIS
ZDENKO BALAŽ
KREŠIMIR MEŠTROVIĆ
INTELIGENTNI I EKSPERTNI SUSTAVIU ELEKTROENERGETICI
ZAGREB, 2015.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 3/536
Nakladnik
Tehničko veleučilište u Zagrebu
Elektrotehnički odjel
Autori
Mr.sc. Zdenko Balaž, predavač
Dr.sc. Krešimir Meštrović, prof. v. šk.
Recenzenti
Prof.dr.sc. Slavko Vujević
Prof.dr.sc. Dinko Vukadinović
Objavljivanje je odobrilo Stručno vijeće Tehničkog veleučilišta u Zagrebu,
odlukom broj: 1841-1-6/15 od 17. ožujka 2015. godine.
Udžbenik
ISBN 978-953-7048-51-8
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 4/536
Za naš u djecu
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 5/536
O KNJIZI I KNJIGAMA
...nisam siguran da li se netko u svojoj knjizi usudio citirati velikog
Leonarda da Vincija. On je izjavu da su knjige (...) tijela bez duše
pojasnio s pet zagonetnih izreka koje u okvir slike pamćenja knjige
spajaju materiju s utisnutim znakovima sjećanja i nematerijalnost onoga
što je očuvano i što valja očuvati:
Pet zagonetnih izreka Leonarda da Vincija o knjizi
1. „Odvojene će se stvari spojiti i steći takvu unutarnju snagu da će
ljudima vratiti izgubljeno pamćenje...“
2. „Što se više bude govorilo s kožom ruhom osjeta, to će se više
mudrosti steći...“
3. „Obožavat će se i cijeniti i sa strahopoštovanjem i ljubavlju slušati
učenja onoga tko prvi bijaše rastrgan, oskvrnut, mučen...“
4. „Pera će ljude poput ptica uzdići put neba...“
5. „Tijela bez duše dat će nam svojim izrekama korisne poučke za valjano
umiranje“
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 6/536
Što to kazuje Leonardo da Vinci u svojim izrekama:
1.-...u početku se pisalo po papirusnim svicima koji su načinjeni ododvojenih vlakana napisana su sačuvanja sjećanja na najveće ljudske
stvari i djela...
2.-...pisalo se i na koži životinja koje čuvaju smisao svega onoga što na
njima stoji zapisano...
3.-...pisalo se i na krpenom papiru, platnu načinjenom od lana koje je
rastrgano još više vrijedilo...
4.-...naime pisalo se s ptičjim perima a pisanjem se uzdiže...
5.-...o knjigama koje pružaju pouku: „Tijela bez duše dat će nam svojimizrekama korisne poučke za valjano umiranje“...
Kad Leonardo s jedne strane inzistira na materijalu, procesu
proizvodnje površine za pisanje, s druge strane, govoreći o patnji materije
kao sugovornice, istovremeno pridaje i metaforičku kvalitetu koja dovodi
u vezu materiju skladišta i ne materiju uskladištenoga te razotkr iva
dvojništvo knjiga. Načinjena od biljaka i životinja, ispisana ptičjim
perom, knjiga čuva ono znanje o svijetu koje u njoj osluškuje potomstvo,
a pamćenje o njoj ostaje nasljedno.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 7/536
ZAHVALE AUTORA
Da je potrebno prirediti udžbenik iz predmetne problematike bilo je
jasno kada je odlukom Stručnog vijeća Tehničkog veleučilišta u Zagrebu,
(TVZ), kolegij prebačen na temeljni dio specijalističkog studija, čime je
pružena prilika studentima svih modula - usmjerenja Elektrotehničkog
odjela, (ELO). Kolegij koji je uveden pod nazivom Ekspertni sustavi u
elektroenergetici, 2012./13. g. naziv je promijenio u Umjetna inteligencija
– Ekspertni sustavi, 2013./14.g. da bi naposljetku dobio naziv Inteligentni
sustavi, 2014./15. Pod tim nazivom samo puno kompleksnijeg sadržaja,
kolegij, kao izborni kolegij predaje na Poslijediplomskom doktorskom
studiju na Fakultetu elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje, (FESB) u
Splitu, prof. dr. Darko Stipaničev, pod čijim je velikim utjecajem
predmetna problematika bila izazov i odluka za dublje proučavanje.
Svojim stilom predavanja i sadržajem obrađene problematike, pa napose i
seminarskim radovima, zaslužan je za izdavanje ovog materijala, te mu se
na samom početku zahvaljujem. Zahvaljujem se recenzentima, prof. dr.
Slavku Vujeviću i prof.dr. Dinku Vukadinoviću.
Esencijalna potreba za pripremom knjige bila je spoznaja kako se iz
umjetne inteligencije može jako puno naučiti o potrebi poticanja
«mentalne higijene». Naš mozak kao pokretački mehanizam u usvajanju
znanja upravlja nizom procesa, a i omogućuje nam niz tehnika i rutina
kojima možemo do znanja doći, tim znanjem lakše vladati, koristiti ga i
njime profitirati. Iz tog je razloga jedno cijelo poglavlje posvećeno mozgu
kao samoregulirajućem entitetu. Sretnim okolnostima ELO se 2014.
godine uključio, a 2015. tradicionalno nastavio sudjelovati na «Tjednu
mozga» koji se u Hrvatskoj provodi pod pokroviteljstvom Hrvatskog
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 8/536
instituta za istraživanje mozga, (HIIM) i Hrvatskog društva za
neuroznanost, (HDN). Za uključivanje ELO TVZ-a posebnu podršku dala
je prof. dr. Svjetlana Kalanj-Bognar, i akademik Ivica Kostović, kojima sei ovom prilikom zahvaljujem. Zahvaljujem se i doktoricama Ruži Frntić,
dr. med. i Mariji Petrovčić, dr. med. koje su na tim manifestacijama
aktivno sudjelovale kao eksperti specijalisti medicine u provedbi
radionica i javnih predavanja. Zahvaljujem se i mladoj doktorici Ivi
Topalušić, dr. med. koja je pozorno pročitala materijal prikupljen za
poglavlje o mozgu i svojim savjetima učinila ga stručno utemeljenim.Za poglavlje o ekspertnim sustavima u elektroenergetici zahvaljujem
se koautoru prof. dr. Krešimiru Meštroviću, Pročelniku ELO TVZ-a.
Zahvaljujem mu se što mi je uopće pružio priliku da svoju ideju o
promociji umjetne inteligencije, inteligentnih i ekspertnih sustava
pokrenem kroz navedene kolegije na Specijalističkom diplomskom
studiju elektrotehnike, i zahvaljujem mu se za sve podrške oko mojihinicijativa u opremanju praktikuma i objavi stručnih i znanstvenih radova
iz tog područja.
Najveći dio materijala u ovoj knjizi, sintetiziran je iz mojih objavljenih
stručnih i znanstvenih radova, samostalnih ili uz koautorstvo, a koji su
rezultat mojeg rada na doktorskoj disertaciji. To je sada prilika da se
posebno još jednom
zahvalim mojem Mentoru prof. dr. Slavku Vujeviću
kod kojeg sam puno toga naučio i koji mi je dao podršku i priliku da
budem članom tima na znanstvenom projektu ministarstva pri FESB-u u
Splitu. Zahvaljujem mu se i kao recenzentu svih mojih radova s
problematikom iz domene doktorske disertacije, koja nosi naslov:
«Elektromagnetski model za izračun raspodjele struje zemljospoja».
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 9/536
Područje izučavanja inteligentnih sustava i umjetne inteligencije, već
nakon prve godine uvođenja izišlo je i izvan okvira kolegija TVZ-a, pa je
bilo logično da se kroz programe cjeloživotnog obrazovanja ponudespecijalističke edukacije, vezane za tu temu. Iz tih su razloga uvedeni
Programi AERO TVZ za osposobljavanje specijalista održavanja
aerodromskih sustava u funkciji sigurnosti zračne plovidbe, uz odobrenje
Hrvatske agencije za civilno zrakoplovstvo, (CCAA), prvo preko Net
Akademije TVZ-a, a potom i preko Instituta iTVZ-a. Iskustva proistekla
iz tih programa pretočena su u interesantne praktičke primjere koji suknjizi dali epitet priručnik a, pa koristim priliku da se zahvalim zaslužnima
Inspektorima iz CCAA, za taj doprinos i u sponzorstvu.
Zahvaljujem se dipl. ing. Jošku Tadinu, koji je prvi potaknuo izradu
aplikativnog specijalističkog programa za zaposlenike Zračne luke Split. I
zahvaljujem se, tvrtkama EL-TIM d.o.o. iz Zadra, Elektro-energetika
d.o.o. i TEB Inženjering d.d. iz Zagreba, na podrškama i sponzorstvu zaodržavanje prvih seminara i radionica.
Posebno se zahvaljujem svom prijatelju Vladimiru Drabeku, direktoru
tvrtke Transcon iz Češke na donaciji opreme kojom je opremljen
praktikum, kojim se služe i studenti ELO i specijalisti programa AERO
TVZ. To je bio i dodatni motiv da se uz udžbenik pridruže i koncepti
vježbi koje se provode uz predavanja. Za uređenje slika i pažljivoiščitavanje rukopisa zahvaljujem se našoj asistentici Martini Vučićević.
Zahvaljujem se prof. dr. Stanislavu Pavlinu koji je dao svoj stručni
obol poglavlju o aerodromskim sustavima i prof. dr. Zvonku Benčiću koji
je prvi bio spreman preuzeti objavu knjige.
Autor Z.B.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 10/536
UMJESTO PREDGOVORA
...kada sam u rujnu prošle godine u svom omiljenom restoranu čekao
prijatelja s kojim sam se dogovorio za marendu, promatrao sam nasuprot
mojeg stola, mladi par koji je završavao s objedom. Bili su zaokupljeni
svojim tabletima iz kojih su crpili informacije i međusobno ih
razmjenjivali. Pokazivali su jedno drugome, blještavi zaslon gurajući ga
ispred očiju, koji je kod njih izazivao reakcije divljenja, čuđenja, pa čak iizbezumljenosti.
Prepoznao sam to po njihovim izrazima na licu, povodeći se spoznajama
o znakovnom jeziku. Pomislio sam:
„..koje li prednosti od umjetne inteligencije !“
....Mladić je rukom dao znak konobaru da želi platiti. I dalje su jednodrugome pred lice stavljali napravu koja je sve više ličila na duha iz boce,
sve dok konobar nije došao s računom. Pogledajući račun mladić, kavalir,
za mene iznenađujuće, pustio je glas, krupan, muški, odrešit:...“zar
toliko?“ i djevojka je pogledala u papirić i također progovorila: ..
“sramota!“. Prilikom plaćanja konobar im je uljudno pokušao pojasniti
detalje njihove narudžbe, no oni su žurno i u svom stilu ponovno nijemoizišli iz restorana. Ja sam ostao zbunjen i izustio:
...“umjetna inteligencija – a joj !?“
Nedugo za tim stigao je moj prijatelj na marendu.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 11/536
10
SADRŽAJ
O KNJIZI I KNJIGAMA
ZAHVALE AUTORA
UMJESTO PREDGOVORA
UVOD ........................................................................................................ 20
1. OPĆENITO O INTELIGENCIJI ILI ONO ŠTO U STVARI
JESMO .................................................................................................. 22
1.1. Inteligencija biološkog i fiziološkog okružja ................................ 22
1.2. Formalna definicija inteligencije .................................................. 23
1.3. Gadamerova teorija inteligencije .................................................. 24
1.4. Steinbergova teorija inteligencije.................................................. 25
1.5. Inteligencija Allena Newella i Herberta Simona .......................... 26
1.6. Različita gledišta na inteligenciju ................................................. 26
2. UMJETNA INTELIGENCIJA .............................................................. 29
2.1. Rađanje umjetne inteligencije ....................................................... 29
2.2. Antropologijski pristup umjetnoj inteligenciji .............................. 31
2.2.1.Odnos između biologije i kulture ........................................ 32
2.2.2.Veza između prošlosti i sadašnjosti ..................................... 32
2.2.3. Jedinstvo ljudi i raznolikost oblika ...................................... 32
2.3. Ontologijski pristup i kaptologije umjetne inteligencije ................ 33
3. UMJETNOM INTELIGENCIJOM DO ZNANJA ............................... 35
3.1. Znanje i prikaz znanja ................................................................... 36
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 12/536
11
3.1.1. Opasnost od simulacije i simulakruma znanja .................... 38
3.1.2. Svijest i samosvijest u funkciji znanja ................................. 40
3.1.3.Tehnike pamćenja u funkciji očuvanja znanja .................... 41
3.2. Učenje i poučavanje iz umjetne inteligencije ............................... 42
3.2.1.Baze znanja i baze podataka za poučavanje ........................ 42
3.2.2.Poučavanjem do znanja ....................................................... 43
3.2.3. Razumijevanje ..................................................................... 45
3.2.4. Prezentacijsko djelo ............................................................. 47
3.2.4. 1. Tekst – napisane riječi ..................................................... 47
3.2.4. 2. Slika koju vidimo............................................................. 48
3.2.5.Rezultati i potvrde istraživanja-retorička situacija .............. 49
3.2.6. Komponentna podteorija ljudske inteligencije .................... 50
3.2.7.Komentar o provedenom istraživanju.................................. 52
3.3. Umjetna inteligencija u poučavanju i donošenju odluka .............. 53
3.3.1.Opis provedenog istraživanja .............................................. 53
3.3.2. Um i umjetna inteligencija .................................................. 55
3.3.2.1. Početak s dvodomnim umom ........................................... 55
3.3.2.2. Dva sustava u ekonomskom umu .................................... 55
3.3.3.Kognitivno i bihevioralno inženjerstvo u donošenjuodluka .................................................................................. 58
3.3.4.Rezultati istraživanja ........................................................... 63
3.3.5. Komentar ............................................................................. 66
4. MOZAK FLEKSIBILNI SAMOREGULIRAJUĆI ENTITET ............. 67
4.1. Mozak i sustav živaca ................................................................... 68
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 13/536
12
4.2. Neuroni.......................................................................................... 71
4.3. Sinapsa .......................................................................................... 73
4.4. Učeći mozak .................................................................................. 74
4.5. Tehnike učenja .............................................................................. 76
4.6. Mozak i pozornost ......................................................................... 79
4.7. Emocije i mozak............................................................................ 81
4.8. Utjecaji okoline na mozak ............................................................. 82
4.9. Sposobnost učenja mozga ............................................................. 83
4.10. Veze u ponašanju mozga i spoznaje umjetne inteligencije ........... 90
4.10.1. Konformnost i konformizam ............................................. 91
4.10.2. Aschova paradigma ........................................................... 93
4.10.3. Model konflikta – „Santa leda“ ......................................... 94
4.10.4. Popuštanje ......................................................................... 96
4.10.5. Polarizacija grupe .............................................................. 96
4.10.6. Pokoravanje autoritetu ...................................................... 98
4.10.7. F-skala ............................................................................. 100
4.10.8. Cocktail party efekt ......................................................... 102
4.11. Komentar .................................................................................... 105
5. INTELIGENTNI I EKSPERTNI SUSTAVI ....................................... 106
5.1. Što je to inteligentni a što ekspertni sustav? ............................... 106
5.2. Heuristika, ontologije i hermeneutika ......................................... 111
5.3. Kibernetika .................................................................................. 113
5.4. Inženjeri znanja i algoritmi ......................................................... 115
5.5. Ekspertni sustav – Str učni sustav ................................................ 137
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 14/536
13
5.5.1.Razvoj stručnih sustava kroz ažuriranje ............................ 137
5.5.2. Nedostatak određenih parametara sustava ......................... 138
5.5.3. Nadmodel ekspertnog sustava ........................................... 139
5.5.4. Opseg integracije u kreaciji nadmodela ............................. 141
5.5.4.1. Prikaz nadmodela tablicama sistemskog dijagrama....... 143
5.5.4.2. Nedostaci nadmodela ..................................................... 146
5.5.4.3. Implementiranje nadmodela radom u oblacima ............. 147
5.5.5. Skladištenje parametara .................................................... 149
5.5.6. Podsustavi za dodatne informacije .................................... 150
5.5.7. Korisničko sučelje ............................................................. 151
5.5.8. Podloge za izgradnju ekspertnih sustava .......................... 152
5.5.9. Ekspertni sustav – Ekspert ................................................ 157
5.5.10. Grupa eksperata – Delfi metoda...................................... 158
5.5.11. Primjer ekspertnog sustava za pronalaženje mjesta
kvara u distribucijskom sustavu elektroenergetskog
napajanja ........................................................................ 160
5.5.12. Pregled članaka o ekspertnim sustavima u
elektroenergetici ............................................................. 175
6. INTELIGENTNI SUSTAVI I LEGISLATIVA .................................. 178
6.1. Osvrt na legislativu mjerenja elektromagnetskih polja i
svjetlosnih karakteristika............................................................. 179
6.2. Iskustva s mjerenjima niskofrekventnih elektromagnetskih
polja ............................................................................................ 179
6.2.1.Proračuni i mjerenja elektromagnetskih polja
elektroenergetskih sustava ................................................. 181
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 15/536
14
6.3. Legislativa mjerenja svjetlotehničkih karakteristika ..................... 186
6.3.1.Sv jetlotehničke karakteristike i zahtjevi na
aerodromsku rasvjetu ......................................................... 186
6.3.2. Terenska mjerenja intenziteta rasvjete vizualnih
sredstava ............................................................................ 191
6.3.3. Laboratorijska i radionička mjerenja rasvjete vizualnih
sredstava .......................................................................... 196
6.4. Komentar .................................................................................... 197
7. PRIMJERI INTELIGENTNIH I EKSPERTNIH SUSTAVA............ 198
7.1. Inteligentni sustavi cestovnih tunela .......................................... 199
7.1.1. Opis primjera ..................................................................... 200
7.1.2.Opis i način rješenja .......................................................... 200
7.1.3. Opremljenost autoceste sigurnosnim sustavima ................ 201
7.1.4. Sustav videonadzora autoceste .......................................... 2037.1.5. Sustav videodetekcije ........................................................ 204
7.1.6. Sustav rasvjete ................................................................... 205
7.1.7. Inteligentni sustav upravljanja rasvjetom autoceste .......... 208
7.1.8. Projektiranje inteligentnog sustava .................................... 209
7.1.9. Arhitektura inteligentnog sustava ...................................... 212
7.1.10. Scenariji rada inteligentnog sustava ................................ 213
7.1.11. Razvoj inteligentnog sustava .......................................... 215
7.1.11.1. Teorijska razrada za regulaciju rasvjete tunela ............ 216
7.1.11.2. Ekvivalentna luminancija prekrivanja ......................... 219
7.1.11.3. Ekvivalentna luminancija prilagodbe ........................... 220
7.1.11.4. Nove tehnologije u rasvjeti tunela ............................... 222
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 16/536
15
7.1.11.5. Rasvjetna tijela u LED tehnologiji ............................... 223
7.1.11.6. Koncept napajanja serijskim strujnim krugovima ....... 223
7.1.12. Upravljanje tunelskom rasvjetom učenjem iz
ekspertnog sustava ......................................................... 224
7.1.13. Novi utjecajni parametri na rasvjetu tunela .................... 227
7.1.13.1. Ekliptički parametri...................................................... 227
7.1.13.2. Klimatski parametri...................................................... 229
7.1.13.3. Parametri doba dana ..................................................... 229
7.1.14. Manipulacija parametrima .............................................. 231
7.1.15. Mehanizmi zaključivanja - upravljanje rasvjetom .......... 233
7.1.16. Učenje iz inteligentnog sustava ....................................... 235
7.1.17. Rezultati .......................................................................... 235
7.1.18. Zaključak ......................................................................... 236
7.1.19. Dodatci poglavlju ........................................................... 237
7.2. Inteligentni sustav na aerodromima ............................................ 245
7.2.1. Inteligentni sustav AERO TVZ ......................................... 246
7.2.2.Održavanje aerodromskih sustava i opreme ...................... 247
7.2.3.Održavanje sustava svjetlosne signalizacije ...................... 249
7.2.4. Otpor izolacije serijskih strujnih krugova ......................... 249
7.2.5. Mjerenje otpora izolacije ................................................... 251
7.2.6. Mjerna oprema za mjerenje otpora izolacije ..................... 252
7.2.7. Ugradni moduli za mjerenje otpora izolacije .................... 253
7.2.8. Analiza iz baza podataka ................................................... 254
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 17/536
16
7.2.9. Sustavi i podsustavi aerodromske rasvjete ........................ 257
7.2.10. Regulator konstantne struje ............................................. 260
7.2.10.1. Princip rada serijskog strujnog kruga........................... 264
7.2.10.2. Određivanje snage regulatora ....................................... 265
7.2.10.3. Dimenzioniranje opreme regulatora............................. 266
7.2.10.4. Konstrukcija ormara regulatora ................................... 266
7.2.10.5. Opis komponenti i modula regulatora .......................... 270
7.2.10.6. Opis upravljačke jedinice regulatora ............................ 271
7.2.10.7. Pomoćni moduli regulatora – opis i rukovanje ............ 273
7.2.11. Prikaz podataka na upravljačkoj jedinici ........................ 289
7.2.12. Uputa za ugradnju i pogon regulatora ............................. 300
7.2.12.1. Montaža i postavljanje ormara regulatora .................... 300
7.2.12.2. Priključak na NN mrežno napajanje ............................ 301
7.2.12.3. Zaštita od prenapona .................................................... 302
7.2.12.4. Ugađanje radnih parametara ........................................ 302
7.2.12.5. Provjera osnovnih funkcija .......................................... 303
7.2.13. Primjer kalibriranja modula ............................................ 307
7.2.14. Uvjeti operabilnosti modula ............................................ 308
7.2.15. Opis funkcija u procesu kalibracije modula .................... 308
7.2.16. Atipične kalibracije ......................................................... 310
7.2.17. Definicije i pojmovi aerodromske opreme ...................... 314
7.2.18. Prepoznavanje komponenti inteligentnih
aerodromskih sustava ...................................................... 316
7.3. Inteligentni i ekspertni sustavi u elektroenergetici ..................... 338
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 18/536
17
7.3.1. Visokonaponski SF6 prekidači ........................................... 339
7.3.1.1. Princip rada visokonaponskog SF6 prekidača ................ 340
7.3.1.2. Konstrukcija ................................................................... 345
7.3.1.3. Pogonski mehanizam ..................................................... 347
7.3.1.4. Upravljački i kontrolni krugovi...................................... 353
7.3.2. Održavanje visokonaponskih SF6 prekidača ..................... 356
7.3.3. Dijagnostika i monitoring visokonaponskih SF6
prekidača .......................................................................... 362
7.3.3.1 Dijagnostika visokonaponskih SF6 prekidača ................ 364
7.3.3.2 Monitoring visokonaponskih SF6 prekidača ................ 367
7.3.4. Moderne metode održavanje elektroenergetskih
postrojenja ........................................................................ 374
7.3.4.1. Dijagnostička ispitivanja ................................................ 374
7.3.4.2. Nadzor u realnom vremenu - monitoring ....................... 376
7.3.5. Ekspertni sustavi za nadzor i upravljanje
elektroenergetskim postrojenjima ...................................... 380
7.3.6. Razvoj aplikativnih ekspertnih sustava za elektroenergetska
postrojenja – simulacijski model visokonaponskog
prekidača ............................................................................ 383
7.3.6.1. Struktura simulacijskog modela visokonaponskog SF6
prekidača ........................................................................ 383
7.3.6.2. Rezultati ispitivanja i simulacije na prekidaču .............. 391
8. MODELIRANJE ZA EKSPERTNE SUSTAVE ............................... 404
8.1. Pojam računalnog i matematičkog modeliranja .......................... 405
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 19/536
18
8.2. Općenito o modeliranju ............................................................... 406
8.3. Postupak modeliranja .................................................................. 407
8.4. Simulacije u postupku modeliranja ............................................. 409
8.5. Karakter modelskog vremena ..................................................... 410
8.6. Elektromagnetski modeli elektroenergetskih sustava ................. 411
8.6.1. Modeliranje cilindričnih segmenata vodiča ...................... 411
8.6.1.1. Aproksimacija struja segmenata vodiča ..................... 412
8.6.1.2. Aproksimacija potencijala segmenata vodiča ............... 414
8.6.1.3. Jednadžbe potencijala harmonijskog
elektromagnetskog modela ........................................... 415
8.6.1.4. Model sredstva ............................................................... 416
8.6.2. Skalarni električni potencijal segmenata vodiča ............... 420
8.6.2.1. Cilindrični segmenti vodiča u tlu ................................... 420
8.6.2.2. Cilindrični segmenti vodiča u zraku .............................. 423
8.6.2.3. Modeliranje uzemljivača pločom ................................... 425
8.6.2.3.1. Skalarni potencijal ekvipotencijalne ploče ................. 425
8.6.2.3.2. Poprečna impedancija kružne metalne ploče .............. 429
8.6.2.3.3. Poprečna impedancija u dvoslojnom sredstvu ........... 434
8.6.3. Primjer modela iz prakse................................................... 438
8.6.4. Elektromagnetska kompatibilnost i modeliranje
ekspertnim sustavom ........................................................ 441
8.6.4.1. Elektromagnetska kompatibilnost u
elektroenergetskim postrojenjima .................................. 441
8.6.4.2. Prenaponi u elektroenergetskim postrojenjima .............. 443
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 20/536
19
8.6.4.3. Matematičko modeliranje i simulacija tranzijenata ....... 444
8.6.4.4. Primjer ispitivanja i modeliranje prijelaznih pojava u
elektroenergetskom sustavu Tunela sv. Rok .................. 445
8.6.4.5. Mjerenje sklopnih prenapona u trafostanici TS
35/20(10)kV Obrovac .................................................... 446
8.6.4.6. Rezultati mjerenja .......................................................... 448
8.6.4.7. Izračun faktora prenapona .............................................. 449
8.6.4.8. Usporedba rezultata simulacije i ispitivanja .................. 450
8.6.4.9. Tablice i sheme uz provedena ispitivanja ...................... 452
8.7. Specijalistički programi za ekspertne sustave ...................... 462
8.8. Zaključak .............................................................................. 473
PRILOZI ................................................................................................... 475
PRILOG 1 – Vježbe iz kolegija Inteligentni sustavi-TVZ ....................... 475
PRILOG 2 – Vježbe za učenje razumijevanja i mnemotehnike ............... 502
ZAKLJUČAK .......................................................................................... 509
LITERATURA ......................................................................................... 512
KAZALO POJMOVA .............................................................................. 528
ŽIVOTOPISI AUTORA
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 21/536
20
UVOD
U današnje vrijeme svjedočimo prebrzom razvoju tehnologije koja se
svake godine doima sve uzbudljivijom zbog toga što se neprestanootvaraju nova područja djelovanja, stvaraju nove tehnologije i noveindustrije o kojima svijet nije ni sanjao. Samim tim otvaraju se i nove
mogućnosti i nova tržišta.
Kamo će tehnologija poći i kako će se razvijati teško je danas
predvidjeti. Ipak, niz institucija i kompanija bavi se baš takvim predviđanjima, koje tek mogu pretpostaviti ono što će se doista dogoditi jer u tehnološkom razvoju niz stvari može poći u sasvim drugom smjeru.
Iskustveno je dokazano da računalna i nove tehnologije budućnost vide nasasvim drugačiji način.
U svijetu u kojem živimo danas se neke istine mijenjaju u intervalimaod nekoliko dana, a ne godinama, ili desecima godina, kako je to, nekada
bilo. Nove tehnologije su omogućile informacijskim znanostima da je ta
činjenica toliko istinita da je postala jedna od glavnih asocijacija na kojese pomisli u razgovoru o bilo kojem području ove znanosti.
Današnje vrijeme se može proglasiti vremenom informatičkerevolucije koja se između ostalog oslanja i na umjetnu inteligenciju,
znanstvenu granu u znanstvenom polju računarstva u području tehničkihznanosti. Eksponencijalnim rastom brzine širenja informacijainformacijske tehnologije su podigle ljestvicu na informacijsko
komunikacijske tehnologije i tako informacije podvele pod znanje.
Dostupnost i količina informacija kada se njima spretno manipulira, prikrivaju se mnogoznalaštvom. Po Heraklitu mnogoznalaštvo je preduvjet za filozofiju, ali samo po sebi nije dovoljno i zato je dobro da je
mudrost spoznavanje onoga što upravlja stvarima.
Inteligentni i ekspertni sustavi pa tako i u elektroenergetici, postaju
„svjesni“ svojih ciljeva i kreću k stvaranju novih strojnih tvorevina
sposobnih za rješavanje zadataka za čije je rješenje potrebna inteligencija.
Svojom umjetnom, strojnom inteligencijom, strojevi se približavaju
djelovanju i to prvenstveno misaonom djelovanju čovjeka i uzroku bića.U tim se nastojanjima ponovno približavamo Aristotelovoj definiciji da postoji nekakvo počelo, te da uzroci bićâ nisu beskonačni, niti u izravnu
slijedu niti prema vrsti. Iako je ova tvrdnja u moderno doba široko
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 22/536
21
osporavana, niz filozofa tragalo je za uvjerljivijim utemeljenjem na vrlo
različite načine. Ako se povijest može periodizirati po velikim misliocimakoji su pokušali dati sigurne, neporecive temelje spoznaje, onda će ona u
budućnosti biti pod velom tajne znanja inteligentnih sustava koji će na tu temu ostaviti samo ideje.
Ako se vratimo na antičko učenje o idejama, …“one su jedina pravazbilja, a svijet osjetilnih stvari samo je slika svijeta ideja. Ideje su vječne inepromjenljive, a osjetna bića su promjenljiva i nesavršena te postojesamo po sudjelovanju u idejama. Među idejama postoji hijerarhijski red.Svaka ideja postoji i ima mjesto na hijerarhijskoj ljestvici po većem ilimanjem sudjelovanju u ideji dobra. Nasuprot svijetu ideja stoji materija,
koja također, kao kaotična, nesređena masa, postoji od vječnosti. Svijetnastaje tako da demijurg oblikuje materiju po uzoru na ideje. Čovjek pripada po duši svijetu ideja, a po tijelu prolaznom svijetu materije.Budući da je duša postojala i prije ovog života u tijelu, kamo je došla pokazni, spoznaja je tek sjećanje, koje je to uspješnije što se dušakrjeposnim životom više oslobađa utjecaja tijela. Nakon smrti tijela, onanastavlja živjeti u svijetu ideja“...
U našem, današnjem svijetu, ideja je plan djelovanja i vrijedi toliko
koliko je korisna. Vrijednost neke ideje ovisi o njenom učinku. Kad seideje slažu sa stvarnošću, znači da nam pomažu da se snalazimo u
stvarnosti.
Idejama prethode vizije, one koje posjeduju vizionari, oni koji imaju
dalekosežnu zamisao o željenom i predvidljivom razvoju događaja ili pothvata. Svjedočimo svakodnevno pothvatima i velikim uspjesimavizionara novih tehnologija, inteligentnih, informacijskih i
komunikacijskih sustava zato je dobro znati da se do njih dolazi preko
vizija. Čovjek prvo mora imati viziju, viziju pretvara u ideju a idejomostvaruje svoj pothvat.
Tako je u ovoj knjizi pothvat ostvarenih ideja kroz inteligentne i
ekspertne sustave u elektroenergetici, bio imperativ prezentnosti kao trag
i poticaj svima koji će se uputiti tim slijedom. Želja da se osvrne naumjetnu inteligenciju morala je biti prigušena opaskom meritornih zaizdavanje pa je ostala nova ideja za nastavkom.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 23/536
22
1. OPĆENITO O INTELIGENCIJI
Grčka filozofija započinje zaključcima i mudrim savjetima sedmorice Grka koji
su se sastajali u DELFIMA i raspravljali o raznim temama. U svojim su gradovima bili poznati i cijenjeni savjetnici vladara ili i sami zakonodavci i
vladari. Najčešće se među njima ubrajaju: SOLON iz Atene, HILON iz Sparte,
TALES iz Mileta, BIANT iz Prijene, KLEUBIL iz Linda, PITAK iz Militene i
PERIANDAR iz Korinta.
Uvod u prvo poglavlje
___________________________________________________________
U Klaićevom novom rječniku stranih riječi i Filipovićevomfilozofijskom rječniku, za inteligenciju imamo najviše opisnih pojmova.
Kao npr. Intelekt, (lat. intellectus, intellectualis), intelektualni, um
razumijevanje, moć shvaćanja, poimanje, svijest, misaone, mislilačkesposobnosti čovjeka, od (lat. intellegere), razumjeti, razabrati, sposobnost
pronalaženja novih prilagođenih reakcija u novim prilikama, navikavještina znanja. Ili po Aristotelovom učenje o nusu, (grč. nus), um, duh,
po Anaksagori, začetnik kretanja i oblikovanja materije), koje imaizvanredno složenu i kompliciranu pojmovnu povijest. Ili od (lat.
intellectus agens possibilis), ili zbiljski i mogući um,… To još nijedovoljno da si stvarno predstavimo što je to inteligencija, pa će u ovom poglavlju biti prezentiran prikupljen i obrađen materijal s više različitihaspekata.
1.1. Inteligencija biološkog i filozofskog okružja
Inteligencija odnosno promatrano inteligentno ponašanje zaključeno je prvotno, kroz interakcije velikog broja jedinki u biološkom okruženju, po principima suradnje (kooperacije) ili suparništva (kompeticije). Za
sveobuhvatnije shvaćanje inteligencije potrebno je esencijalne spoznaježivota u biološkom smislu koji ima tendenciju razvitka, održavanja iunapređenja, upotpuniti saznanjima o specifičnosti čovjeka kaodruštvenog i kulturnog bića.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 24/536
23
Kao što je u pozivu opisa u uvodu rečeno, inteligencija je sposobnost
pronalaženja novih prilagođenih reakcija u novim prilikama bilo koje
vrste. Za razliku od nagonskih reakcija inteligentne su reakcije plastične a
ne stereotipne. Od stečenih oblika prilagodbe (navika, vještina i znanje)razlikuju se inteligentne reakcije po tome što one nisu naučene i štodolaze do izražaja u novim situacijama. Inteligencija je sposobnost koja
se osniva na misaonom zahvaćanju bitnih odnosa podacima problemnesituacije i u reorganiziranju tih podataka u obliku zadataka koje nameće problemna situacija. Kao opća intelektualna sposobnost, inteligencija
značajno određuje razinu uspjeha čovjeka u čitavom nizu djelatnosti,
osobito onih koje zahtijevaju razumijevanje, inventivnost i kritičnost.Inteligencija sudjeluje u procesu učenja i stjecanja iskustva, a osobito u
uporabi stečenog znanja.Inteligencija je sposobnost koja se razvija u prvom razdoblju života,
od rođenja do približno 18. godine života. Tada doseže svojumaksimalnu, relativno stabilnu razinu na kojoj se održava do starosti.
Okolne prilike, u kojima se pojedinac razvija i živi, mogu djelovati narazvoj inteligencije osobito u razdoblju između njegove treće i sedmegodine života.
1.2. Formalna definicija inteligencije
Formalnu definiciju inteligencije potpisala je prije dvadeset godina,
(1994.) grupa od 52 znanstvenika koji su kazali: ''Inteligencija je vrlo
općenita mentalna sposobnost, koja između ostalog, uključuje sposobnost
zaključivanja, planiranja, rješavanja problema, apstraktno mišljenje,razumijevanje kompleksnih ideja, brzo učenje i učenje na temelju
iskustva. Ona ne obuhvaća samo učenje iz knjiga, usku akademsku
vještinu ili elegantno rješavanje testova. Prije od toga ona reflektira širu idublju sposobnost razumijevanja našeg okružja – opažanja, shvaćanja
smisla u stvarima ili odlučivanja o tome što napraviti.''
Odmah nedugo poslije toga, 1995. grupa od 11 istraživača
imenovanih od strane Američke udruge psihologa u svom je izvješćuspomenula kako je dvadesetak eminentnih teoretičara i istraživača na
pitanje definiranja inteligencije dalo dvadesetak različitih odgovora.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 25/536
24
Danas prihvaćene okvire teorije o inteligenciji postavila su dvojica
psihologa, Howard Gardner , (Harvard University, 1983.) i Robert
Steinberg , (Tufts University, 1985.)
1.3. Gardnerova teorija inteligencije
Gardnerova teorija inteligencije je teorija višestruke inteligencije
koja je nastala na temelju psiholoških istraživanja razvoja inteligencije
kod djece, nadarenih pojedinaca, ali i osoba s oštećenjima mozga. On je
najprije predložio sedam osnovnih tipova inteligencije koje je kasnije
proširio za još dva dodatna. Sve su ove inteligencije prema Gar dneru
osnovni tipovi:
1. Lingvistička inteligencija – vezana je uz napisane ili izgovorene
riječi. Iskazuje sposobnost objašnjavanja, govorenja, podučavanja.
2. Logičko – matematička inteligencija – vezana je uz logiku,
apstrakciju, induktivno i deduktivno zaključivanje i baratanje
brojevima.
3. Prostorna inteligencija – vezana je prije svega uz osjet vida,
orijentaciju, prosuđivanja i apstrakciju prostora.
4. Tjelesno – kineziološka inteligencija – vezana je uz pokret i rad.
Ovdje bi spadala prije spomenuta motorička inteligencija.
5. Muzička inteligencija – vezana je uz ritam, muziku i osjet sluha.
6. Prirodoslovna inteligencija – vezana je s prirodom, prehranom i
klasifikacijom. Jedna od dvije naknadno dodane kategorije, ali je i dan-
danas kritičari osporavaju smatraju
ći da više iskazuje interese negosamu inteligenciju.
7. Interpersonalna inteligencija – vezana je uz interakcije s ostalim
ljudima i komunikaciju s njima , a iskazuje sposobnost empatije, prepoznavanja tuđih osjećaja. Za ljude kod kojih prevladava kažemoda su ekstrovertirani.
8. Intrapersonalna inteligencija – vezana je s nama samima. Ljudi kod
kojih prevladava ovaj tip inteligencije su introvertirani, okrenuti sebi,
svjesni su sebe, svojih stanja i emocija, ali i ciljeva i motivacija.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 26/536
25
9. Egzistencijalna inteligencija – ili kako je Gardner naziva
''inteligencija velikih pitanja'', također je jedna od naknadno dodanih
inteligencija vezana uz filozofska pitanja poput pitanja pojma vremena,života, smrti. Velika pitanja o kojima malo ljudi može razmišljati, a jošmanje raspravljati.
1.4. Steinbergova teorija inteligencije
Steinbergova teorija inteligencije je tr ierarhij ska teori ja in teli gencije
koja razlikuje tri osnovna tipa inteligencije:
analitičku,
kreativnu i
praktičnu
i vezana je prije svega uz način kako se čovjek prilagođava promjenama u
svom okružju. Steinberg kaže da je inteligencija ''…mentalna aktivnost
usmjerena prema namjernim, svrsishodnim promjenama, odabiru i
oblikovanju realnog okružja bitnog za život jedinke…''
1. Analitička ili komponentna inteligencija uključuje procese koji se
koriste kod rješavanja problema (složenih zadataka) i donošenjaodluka. Steinberg ih zove meta-komponente. Drugi dio su komponente
djelovanja, procesi koji provode akcije koje meta-komponente
kreiraju. Uključuju sve ono na temelju čega mi djelujemo kao što jeuočavanje problema, uočavanje odnosa između objekata i
preslikavanje ovih relacija na druge skupove pojmova. Treći dio
analitičke inteligencije su komponente prikupljanja znanja koje
koristimo kada prikupljamo nove informacije. Uključuju selektiranje bitnih od nebitnih informacija, ali i kombiniranje informacija
dobivenih na primjer različitim osjetilima.
2. Kreativna ili iskustvena (empirijska) inteligencija vezana je uz vještinu provođenja određenih zadataka u odnosu na stupanj njihovog
poznavanja. Razlikuje se nova situacija koju pojedinac nikada do sada
nije iskusio i situacija za koju možemo kazati da u njenom rješavanjukoristimo automatizaciju, što znači da smo je do sada ponovili puno
puta pa je možemo izvesti bez puno razmišljanja (na primjer kada
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 27/536
26
naučimo voziti bicikl). Čovjek koji posjeduje određenu automatiziranu
vještinu ne mora biti uspješan kod snalaženja u novim situacijama.
3. Praktična ili kontekstualna inteligencija je najuže vezana uz ljudskookruženje i sposobnost prilagodbe tom okružju. Uključuje procese
prilagodbe, promjene i odabira, a cilj joj je omogućiti uklapanje
jedinke u okruženje.
1.5. Inteligencija Allena Newella i Herberta Simona
Očevi umjetne inteligencije Allen Newell i Herbert Simon svojim
programom Logički teoretičar , (LT), su pokazali da mogu dokazivatimatematičke teoreme. Program je polazio od otkrivanja dokaza zateoreme u simboličkoj logici, održavajući i selektivno primjenjujući nizaksioma i prethodno dokazanih teorema za novostvorene logičke izraze.Program je koristio elementarne strategije rastavljanja problema na
ciljeve i podjele ciljeva na podciljeve. U programu je veličina prostorarješenja i vremena potrebnog za rješavanje bitno smanjena primjenom
heuristike i pravila zdravog razuma po principu rada unatr ag od željenogcilja ili rastavljanja većih problema na manje.
Kako bi stekli uvid u ljudski način rješavanja problema, upotrijebilisu tehniku „analize protokola“. Protokol je bilješka o ljudskojverbalizaciji misli pri rješavanju problema. Tom su metodom otkrivana
postupanja ispitanika, što misle, što traže i zašto izvode određene radnje.Primi jenjenu heuristiku u protokolima ispitanika uključivali su u program,a potom su ih proučavali i uspoređivali s rezultatima operacija, što je ustvari srž poznate „Delfi metode“. O njoj će biti više riječi u petom poglavlju.
Newellova i Simonova analiza procesa rješavanja problema u ljudi i
računala omogućila im je razvoj novih sve obuhvatnijih programa koji
oponašaju ljudsku misao. Pa je tako s njihovom umjetnom inteligencijom
dostignuta razina uspješnog rješavanja zagonetki i igranje šaha. Nanjihovim se radovima moglo dosta toga naučiti iz proučavanja rješavanja problema, što je bitan element inteligencije.
1.6. Različita gledišta na inteligenciju
Zanimljivo je kako je u kontekstu nekih teorija inteligencije
promatran razvoj društva kroz transformaciju od poljoprivrednog
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 28/536
27
(agrarnog), preko industrijskog do informacijskog društva. U
poljoprivrednom društvu čovjek je koristio pretežno prirodoslovnu
inteligenciju. Bio je koncentriran na proizvodnju hrane koju su
proizvodili radnici poljoprivrednici, koristeći vještinu proizašlu iz tjelesno – kineziološke inteligencije. Pojavom poljoprivredne mehanizacije znatno je smanjena potreba za
ovakvim tipom rada, pa je društvo polako, preko određenih prijelaznih
faza prešlo u industrijsko društvo. Industrijsko se društvo temeljilo na
prostornoj inteligenciji i bilo je koncentrirano na proizvodnju fizičkih
umjetnih tvorevina (artefakta) koji su proizvodili radnici koristeći svoju
tjelesno – kineziološku inteligenciju. Pojavom industrijskih strojeva iautomatizacije, znatno je smanjena potreba za ovakvim tipom rada.
Sljedeća faza u kojoj se sada nalazimo je informacijsko društvo koje
se temelji na logičko – matematičkoj inteligenciji. Koncentrirano je na
proizvodnju reprezentacijskih umjetnih tvorevina, koje stvaraju radnici
koristeći svoju tjelesno – kineziološku inteligenciju. Reprezentacijskiartefakti informacijskog društva prodaju se kao proizvod (raznekomunikacijske usluge, produkti industrije zabave, usluge i mnoge druge)
ili služe u proizvodnji različitih fizičkih proizvoda (tehnologije, procesa
ili postupaka proizvodnje, i drugo).
Na tim se osnovama pojavljuju različita gledišta o inteligenciji, međukojima su najznačajnija razvojna gledišta. Tu je potrebno samo nabrojatikako je prethodnik biheviorizma, Ivan Pavlov, pokazao da je postupkom
uvjetovanja, pse moguće naučiti da na zvuk zvona izlučuju slinu.
Sigmund Freud, osnivač psihoanalize, pokazao je da se nesvjesneželje, kao npr. želja za moći odražavaju u svakodnevnim snovima iliomaškama u govoru.
Jean Piaget, najznačajniji istraživač intelektualnog razvoja, pokazao je da mala djeca nisu sposobna shvatiti, (konzervirati), različite količine. Njegova su istraživanja bila usmjerena na dvije različite znanstvenediscipline i zalazila su u dva područja: biološke izvore ponašanja, telogičke opise ustroja tih ponašanja.
On je iznio tezu o prolazu kroz četiri glavne faze, (stupnja),intelektualnog razvoja, što je do danas ostao najambiciozniji pokušajopisivanja razvoja inteligencije kod sve djece.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 29/536
28
To su:
Prvi stupanj ili senzomotoričko razdoblje, koje ima šest podstupnjeva:
- Prvi podstupanj: Uporaba refleksa
- Drugi podstupanj: Stečene adaptacije i primarne cirkularne
reakcije
- Treći podstupanj: Postupci kojima se produžava trajanjezanimljivih prizora
- Četvrti podstupanj: Usklađivanje sekundarnih akcija
- Peti podstupanj: Tercijarne cirkularne reakcije – nova sredstva
eksperimentiranjem
-
Šesti podstupanj: Izum novih sredstava mentalnim kombiniranjem
Drugi stupanj:
- Predoperacijsko semiotičko (simboličko) razdoblje
Treći stupanj:
- Konkretne operacije
Četvrti stupanj:
- Formalne operacije
Ova različita gledišta na esencijalnu ljudsku inteligenciju i njen
razvoj, ukazuju na odnose i utjecaj odraslih, u prvom redu roditelja iz
djetetovog okruženja i njegovog snalaženja, koje nove tehnologije i
umjetna inteligencija u današnje vrijeme, iz korijena mijenjaju. Taj dio
problematike bit će obrađivan uslje
dećim poglavljima.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 30/536
29
2. UMJETNA INTELIGENCIJA
Kad su proročicu Pitiju upitali tko je najmudriji od svih ljudi, kažu da jeodgovorila: „Mudar je SOFOKLO, mudriji EURIPID, a najmudriji je od
svih ljudi SOKRAT.“ Pitali su zatim Sokrata zašto je on najmudriji od
svih, a on im je odgovorio: „Znam da ništa ne znam.“
Uvod u drugo poglavlje
___________________________________________________________
Umjetna inteligencija je usko vezana s pojmom znanja, njegovog
prikupljanja, pohrane u posebnim strukturama nazvanim baze znanja i
pr imjene tog znanja pri rješavanju složenih zadataka. U sustavimaumjetne inteligencije znanje je skoro uvijek stalno prisutno i izdvojeno od
mehanizma pomoću kojega se ono primjenjuje pri rješavanju zadataka.
2.1. Rađanje umjetne inteligencije
Rađanje umjetne inteligencije, kao posebne znanstvene discipline
dogodilo se još "davne" 1956. godine kada je organizirana dvomjesečna
radionica na kojoj je skup 10 ljudi koji su se bavili teorijom automata,
neuronskim/živčevim mrežama i istraživanjem inteligencije prihvatio
prijedlog da se novo područje istraživanja nazove umjetna inteligencijaiako su smatrali da bi naziv ''računska racionalnost" možda boljeodgovarao.
Cijela povijest umjetne inteligencije nakon prihvaćanja njenedefinicije, dijeli se u četiri faze.
1. Faza ranog entuzijazma i velikih očekivanja (1952. – 1969.)
2. Faza realnosti (1966. – 1973.)
3. Faza sustava temeljenih na znanju (1969. – 1979.)
4. Faza primjene (počinje 1980. i razvija se još i danas)
Četvrta faza (faza primjene) promatra se kroz četiri perioda:
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 31/536
30
- Period ulaska umjetne inteligencije u industriju, (1980. – do danas)
- Period kojim je omogućena primjena povratkom neuronskih mreža,
(1986. – do danas)- Period kojim se umjetna inteligencija nametnula i prihvatila u znanosti,
(1987. – do danas)
- Period razvoja kojim dominiraju inteligentni agenti (1995. – do danas)
Svak a se nebiološka inteligencija često naziva i klasična ili
uobičajena umjetna inteligencija, ponekad se koriste i nazivi simbolička,
čista ili logička umjetna inteligencija. Postupci klasične umjetneinteligencije uglavnom se koriste kod stručnih (ekspertnih) sustava kod
kojih se na temelju upita, baze znanja i procesa zaključivanja donosi
odgovor, zaključak.
Distribuirana umjetna inteligencija svoju inspiraciju nalazi u
biološkim sustavima kolektivne inteligencije u kojoj se polazi od
hipoteze, ekološke teorije postavljene 1960. po kojoj sva živa bića na
zemlji čine jedinstveni kolektivni organizam, a završava s idejom o
socijalnom inteligentnom super-organizmu. Kasnije su se na ovu teorijunadovezali brojni autori a osnovna je ideja da se inteligentno ponašanjemože pojaviti kao rezultat interakcije velikog broja jedinki po principimasuradnje (kooperacije) ili suparništva (kompeticije). Pri tome pojedine
jedinke nemaju nikakva posebna svojstva inteligencije.
Školski primjeri ovakvih sustava su kolonije mrava ili rojevi pčela.
Poznato je da je primjerice u termitnjacima sistem prirodnog
provjetravanja toliko savršeno izveden da se ima dojam da ga je''projektiralo'' neko super-inteligentno biće, a u biti je nastao kao rezultat
kolektivnog rada vrlo primitivnih jedinki.
To je i temeljno polazište distribuirane umjetne inteligencije kodkojeg jedinke realiziraju, stvaraju, bilo kao programski moduli bilo kao
robotski sustavi. Ponekad se ovaj tip inteligencije naziva i inteligencija
gomile (mnoštva). U posljednje se vrijeme distribuirana umjetna
inteligencija naslanja i na područ je agentskih i multi-agentskih sustava. U
samoj osnovi agentski je sustav vezan uz neko konkretno okruženje,(ograničeno područje). Tri su osnovna smjera istraživanja unutardistribuirane umjetne inteligencije:
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 32/536
31
Rješavanje zadataka s ciljem prilagodbe koncepata razvijenih unutarumjetne inteligencije, (multi-procesorski sustavi i klasteri računala).
Rješavanje zadataka kada se pojedini dijelovi zadatka daju nezavisnimentitetima koji ih samostalno rješavaju, a sva pojedinačna rješenjadoprinose globalnom rješenju, (agentska koncepcija rješenja).
Simulacije kod kojih se ne modeliraju skupine već pojedine jedinke,
predstavljene jednim entitetom (agentom) a cijeli se model temelji na
interakciji mnoštva takvih entiteta (multi – agentske simulacije).
Distribuirana umjetna inteligencija, (UI), ima poseban odnos prema
znanju jer ono nije nigdje posebno izdvojeno i pohranjeno kao kodsustava klasične umjetne inteligencije, niti je na temelju njega f ormirana
nekakva struktura kao kod računske inteligencije. Kod distribuirane UI, je
znanje sakriveno u zakonima interakcije između pojedinih jedinki.
Posebno područ je distribuirane inteligencije su kolektiviteti inteligentnih
jedinki (inteligentni multi – agentski sustavi) koji kao svoju prirodnu
inspiraciju imaju civilizaciju. Civilizacija nastaje kao rezultat kolektivnog
rada inteligentnih jedinki, (ljudi). U ovom slučaju znanje je pohranjeno i u
svakoj pojedinoj jedinki ali i skriveno u interakcijama između tih
inteligentnih jedinki.
2.2. Antropologijski pristup umjetnoj inteligenciji
Umjetne inteligencije u svojem baznom poimanju uključujuantropologijski pristup, (grč. antropos) čovjek ili onaj koji gleda premagore). Antropologija je disciplina koja proučava ljudski život i kulturu, tesličnosti i razlike među ljudima: kako ljudi žive, što rade, što misle i kako
se odnose prema okolini. Osim toga, antropologija proučava kako serazvijala ljudska vrsta, te kako su nastajala i nestajala ljudska društva,
okrenuta je i sadašnjosti i budućnosti ljudskog roda. Iako se predmetantropologije svodi na jedno pitanje: što to znači biti čovjek ?
Odgovor se kreće po tri osi:
odnosa između prirode i kulture,
veze između prošlosti i sadašnjosti i
jedinstva ljudskog roda unatoč raznolikosti njegovih oblika.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 33/536
32
2.2.1. Odnos između biologije i kulture
Čovjek ima dvostruku narav. Antropologija smatra da su priroda i
kultura isprepletene u čovjeku i definiraju razvoj ljudskog roda krozspecijalizaciju mozga, točnije, moždane kore. Moždana kora namomogućuje da shvaćamo, komuniciramo i učimo. Čovjek uči kako setreba ponašati, i to u mjeri koja je daleko ispred svih drugih do sada nama
poznatih vrsta, a naučeni se sadržaj naziva kulturom.
Kultura je temeljni pojam antropologije. Ona ima mnogo definicija,
ali možemo reći da kultura čini skup ponašanja koja ljudi uče i zajedničkidijele u određenom razdoblju i prirodnom i društvenom okolišu. S
obzirom na to da antropologija tvrdi kako se ljudska kultura treba uzeti
kao biološka činjenica (jer moždane radnje prevodi u društvene pojave iizmeđu ostaloga se javlja unutar prilagodbe okolišu), ona ne suprotstavlja biologiju i kulturu, nego ih smatra nerazdvojnim vidovima ljudske
prirode.
2.2.2.
Veza između prošlosti i sadašnjosti
Antropologija kaže da se ljudska evolucija ne razlikuje od evolucije
drugih bića jer slijedi ista prir odna pravila, ali ljudima je usadila
izvanrednu sposobnost učenja. Prenošenje znanja iz generacije ugeneraciju ubrzalo je kulturnu evoluciju koja je postala brža od biološke.
Ljudi se ne razlikuju samo u pogledu anatomije i fiziologije, nego i u
pogledu kulturnih navika. Dapače, kulturno se toliko razlikuju da se višegotovo i ne vidi duboko jedinstvo ljudskog roda. Rasizam i
etnocentrizam, koji teže izolaciji, podižu zidove između tjelesnih ikulturnih razlika, dok antropologija stalno iznosi dokaze o jedinstvu svih
ljudi.
2.2.3. Jedinstvo ljudi i raznolikost oblika
Antropologija kaže da se ljudi razlikuju zbog različitog biološkog idruštvenog razvitka. Biološki se razlikuju zbog prilagodbe različitihskupina različitom okolišu. Društveno se razlikuju jer su uspostavili vrlo
velik broj različitih društvenih ustroja.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 34/536
33
Antropologijski razlike u načinu života ne postoje samo u različitimvremenima i prostorima, nego i unutar istog društva. Današnje države
imaju regionalne posebnosti zasnovane na gospodarstvu i različitim
životnim uvjetima. Čak i unutar istog grada postoje razlike u načinuživota određenih zajednica. To ne vrijedi samo za doseljenike, nego i za
razlike među spolovima, seksualne navike, te etničke, dobne i klasneskupine.
Odgovori koje nudi antropologija na njeno smisaono pitanje, koriste
se za razumijevanje, kreaciju i inspiraciju umjetne inteligencije.
2.3. Ontologijski pristup i kaptologije umjetne inteligencije
U proučavanju i shvaćanju umjetne inteligencije potrebno je uključitii ontologijski pristup. Ontologija (grč. όντος ), znači biti i (grč. λόγος ),
znači kao riječ, pojam, iako tradicionalna strogo filozofska disciplina kaosredišnja grana metafizike proučava biće kao takvo, tj. ako ono jest biće.Moderna analitička ontologija je prije svega teorija općih kategorija kao
što su predmet, osobina, događaj itd. Ontologija, je istraživanje o vrstamastvari koje nalazimo u našem okruženju, u svijetu, i koje odnose imaju
stvari među sobom. Uz to je vezano postojanje, predmetstvo kao svojstvo
stvari, prostor, vrijeme, kauzalnost i mogućnost koje iz svega toga
proizlaze.
Uz navedene pristupe umjetna inteligencija svoju svrhovitost
posebno pronalazi u industrijskoj ekologiji, interdisciplinarnom
znanstvenom polju u nastajanju. To je proces koji se razvija
kombiniranjem prirodnih, tehničkih i društvenih znanosti u jedinstveni
sustav od globalne do lokalne razine. Osnova tog koncepta se bazira na
analogijama između procesa u prirodi (biosferi) i procesa u društvu(tehnosferi).
Pojam biosfere, njeni zakoni i principi koji se odnose na tanki sloj
života oko planeta, suma je zemaljskog života kao jedne cjeline u kojoj se
odigrava transformacija kozmičke energije, prije svega solarne ikozmičke radijacije. Ljudi utječu na biosferu mijenjajući je u značajnojmjeri. Ljudi čak i narušavaju njen prirodni poredak tako da setransformira u nove faze, i kako kaže Pierre Teilhard de Chardin,
očekujući da završi s fazom noosfere.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 35/536
34
Tehnosfera je umjetna sfera tehnologije svih vrsta širom planeta. To
su strojevi, automobili, kompjutor i i sva tehnička i tehnološka pomagala,tvorevine i sustavi u vlastitim funkcijama umjetnog vremena u koje smo
uronjeni, koje smo sami stvorili i koja raste vrlo brzo, eksponencijalno, unepredvidivo. Živimo posljednjih 400 godina zatočeni u tehnosferu, koja je otpočela industrijsk om revolucijom, trenutkom uvođenja tehnologijestroja, mehaničkog sata i gregorijanskog kalendara.
Iako tehnosferu koja polako počinje opustošivati biosferu promatramo kao sferu uma planeta, ili tzv. fazu globalizacije ljudskoga
uma, taj mentalni omotač planeta, iznad, nije u kontinuitetu s biosferom.
Konačan razvoj umjetnih inteligencija i primjena inteligentnih iekspertnih sustava u strogo uskim znanstvenim i stručnim krugovimadoživljava se kao posljednja faza tehnosfere opisana kao planetarni sustav
inteligencije koji je plod tehnologije. Tu fazu već danas čine internet,mobilne komunikacije, nosiva elektronika, aplikacije i virtualna beživotnastruktura tehnološke simulacije svjesnosti koja kao misao nijematerijalistička misao.
Od nas samih ovisi hoće li u jednom trenutku ta faza postati svjesna,
tako da evolucija života na Zemlji može ići samo u mentalnom iduhovnom pravcu. Za to je potrebna potpuna promjena svih društvenihformi, načina mišljenja i načina života i upravljanja poslovima na našem planetu kako bi se postiglo stanje planetizacije svjesnosti koja je temelj
kozmičke civilizacije i koja se ne odnosi na psihički čin promatranja,nego na prijelaz iz mogućeg u zbiljsko. Ona mora postati ontologija
zbiljskih događaja, onako kako je prethodno rečeno i kako je opisao
Werner Heisenberg. Samo tako bit će moguće odoljeti kaptologiji umjetne
inteligencije, (lat. capticus) znači njen himben, lažan, lukav i dodvorljiv
identitet. Danas rastući broj povezanih uređaja – pametnih telefona, prijenosne elektronike i mehatronike u kombinaciji s integriranim
programskim podrškama podacima ne samo da otkrivaju tko smo već nasi određuju oružjem dvosmislenosti i anksioznosti jer smo uhvaćeni umrežu kognitivnih predrasuda, oružjem uvjeravanja, produktivneinertnosti i utomljenog odlučivanja.
Iz tih se razloga ne smije smetnuti s uma i persuadirani učinakumjetne inteligencije.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 36/536
35
3. UMJETNOM INTELIGENCIJOM DO ZNANJA
U Aristotelovom djelu "Peri mnemes kai anamneseos - O pamćenju i sjećanju"
upitanost se nad onim "kako" sjećanja na štogod odsutno razrješuje naputkom
na sliku koja konotira živu prisutnost i reprezentira sličnost. U toj je funkciji
slika prikladna za rad pamćenja, ("mnemoneuma"). Prisjećanje se odvija
stalnim promatranjem slike kao slične čemu odsutnome. U Ciceronovu djelu "De
oratore II", pamćenje zaht ijeva nacrt unutarnje slike.
Uvod u treće poglavlje ___________________________________________________________
U ovom poglavlju bit će riječi o znanju i rezultatima do kojih se
došlo pretraživanjima baza znanja, pomoću ekspertnih sustava. Osim
samog znanja to su stavovi, mišljenja i ekspertiza o znanju i naukovanju,od vremena prosvjetiteljstva do f rankfurtske škole, koji su jednakoaktualni i danas. Hermeneutičko promišljanje je svjesno da je uvjetovanoonim što ga ograničava, te dopušta izmak tog uvjeta za poučavatelja i
poučavanog. Rezultati provedenih istraživanja su korišteni kao baza predavanja u izbornom kolegiju Umjetna inteligencija – Ekspertni sustavi
na TVZ-u, III. semestar akademske godine 2013./14. A potom i kao
materijal objavljen u izdanjima str učnog časopisa P & D tijekom 2014.godine.
Spoznaje o umjetnoj inteligenciji kroz razvoj ekspertnih sustava osim
aplikativne primjene, imaju i usputni pozitivan učinak jer težište stavljaju
na izučavanje s ciljem boljeg razumijevanja ljudske inteligencije i
olak šavanja komunikacije ljudi sa strojem.
Klasična umjetna inteligencija, usko je vezana s pojmom znanja,
njegovog prikupljanja, pohrane i primjene pri rješavanju složenihzadataka. Istraživanja provedena uz pomoć umjetne inteligencije, nad
domenama znanja kroz kognitivne složenosti i kontekst znanja, ukazujuna aktualnost svevremenskih spoznaja o poučavanju, i kad se radi o
multimedijalnim prezentacijama.
Također su prezentirani rezultati istraživanja svjetskih eksperata provedenih na području ekonomskih znanosti za koje Švedska banka
dodjeljuje nagradu u čast Alfreda Nobela. Provedena istraživanja koja
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 37/536
36
obiluju nizom konkretnih praktičnih primjera autori su preklapali svlastitim istraživanjima primjenom baza podataka i baza znanja, uz
pomoć ekspertnih sustava. Potvrđeno je da se na mišljenje o stavovima i
donošenju odluka može utjecati. Poučavanjem mišljenja hermeneutičk im pristupom vrlo je korisno. Dolazi se do spoznaja o manipulacijama
kojima je izloženo naše mišljenje, a što može biti vrlo pogubno ako pod
tim utjecajem donosimo odluke. Naučiti misliti pomaže svjesnom
promišljanju koje nije uvjetovano prisutnim nesvjesnim ograničavanjima.
Zbog svoje esencijalne povezanosti sa znanjem umjetna se
inteligencija u novije vrijeme sve češće koristi i u područjima društvenihznanosti. Prikupljanje, pohrana i primjena znanja osim u rješavanjusloženih zadataka koristi se u poučavanju mišljenja i donošenju odluka.
Istraživanja provedena uz pomoć umjetne inteligencije, nad domenamaznanja kroz kognitivne složenosti i kontekst znanja, rezultirala su
spoznajama o poučavanju mišljenja kojim se može utjecati na donošenjeodluka i približavanju pluri-perspektivnosti.
3.1. Znanje i prikaz znanja
Znanje (njem. Das Wissen), rezultat spoznaje objektivno zasnovana
uvjerenost u istinitost nekog suda ili sudova: također: sud ili skup sudovau čiju je istinitost netko s pravom uvjeren. Neki filozofi ne razlikujuspoznaju i znanje, a neki ističu da je spoznaja djelatnost ili proces, a
znanje rezultat tog procesa. Također neki filozofi ne prave razliku (ili čakdirektno tvrde da se ne može praviti razlika) između znanja i istine. Onikoji provode tu razliku ističu da o znanju ne govorimo uvijek kad netkonešto istinito tvrdi, nego samo onda kad je onaj koji tvrdi siguran u
istinitost toga što tvrdi i kad ujedno ima pravo da bude siguran u to.Platon znanje vidi kao presjek skupova vjerovanja i istine. Einstein znanje
promatra preko neznanja, i postavlja slikovito izračun preko površine iopsega kruga. Lav Vigotski znanje promatra kroz angažman edukatoraimajući na umu da je on presudan za napredovanje educiranog. Gadamer
problem u znanju i razumijevanju postavlja kao središnje pitanje ukupnog
ljudskog iskustva svi jeta i prakse života. Od Platona do danas profilirale
su se teorije iz kojih je potrebno utvrditi kako se pojam znanja
suprotstavlja ne samo pojmu „neznanja“ nego i pojmovima „vjerovanja“ i„mnijenja“.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 38/536
37
Znanje: rezultat spoznaje objektivno zasnovana uvjerenost uistinitost nekog suda i objektivno je dovoljno zasnovana.
Vjerovanje: subjektivna uvjerenost ali nije objektivno zasnovana.
Mnijenje: mišljenje u koje nismo subjektivno potpuno uvjereni ikoje nije dovoljno objektivno zasnovano.
Također bitno je uočiti razliku između znanja i saznanja. Saznanjese pojašnjava spoznajom. Spoznaja, jedan od osnovnih oblika čovjekova bivstvovanja, djelatnost kojom otkrivamo istinu; također: rezultat tedjelatnosti, isto je što i znanje. Spoznaja je za razliku od drugih duševnih
doživljaja (npr. zamjećivanja i predočivanja), nošena unutrašnjomintencijom da otkrije nešto, što i neovisno od subjektivne doživljajnostiobjektivno važi. Kolika je važnost različitih problema spoznaje potvrđujefilozofska disciplina – Spoznajna teorija, koja proučava mogućnost,granice, objektivnu vrijednost, porijeklo i predmet spoznaje. Prema
Descartesu, osnovni programski zahtjev, proučavanje naših spoznaja trebada prethodi svakom drugom proučavanju. J. Locke, (smatra se osnivačemspoznajne teorije), u svom „Ogledu o ljudskom razumu“ istraživao je„porijeklo, izvjesnost i opseg ljudskog znanja, kao i osnove i stupnjeva
vjerovanja, mnijenja i suglašavanja.“ Nastavljajući na Lockea intenzivnosu se bavili spoznajnom teorijom G. Berkelay, D. Hume i G.H. Leibniz, a
naročito I. Kant. Aristotel ukazuje kako znanje koristimo za odlučivanje:... ”u
svakom donošenju odluka u ljudskom djelovanju treba uzeti u obzir na jednoj strani racionalnost, koja se sastoji u pronalaženju pravih sredstava
za zadanu svrhu, a na drugoj strani nalaženje, osvješćivanje i zadržavanjesame svrhe, odnosno racionalnost u izboru svrhe”..., što je u umjetnojinteligenciji od posebne važnosti.
Znanje se u umjetnoj inteligenciji prikazuje vrlo jednostavno:
a) Logičkim shemama - temeljene na matematičkoj logici
b) Mrežnim, semantičkim shemama - temeljene na mrežnim prikazimasimbolima
c) Proceduralnim shemama - daju i procedure za korištenje toga znanja
d) Okvirima za prikaz znanja - čine na neki način fuziju svih shema
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 39/536
38
Činjenica jest kako je u umjetnoj inteligenciji, na raspolaganju, odnosnosastavni dio svakog ekspertnog sustava, baza znanja. Ali još je bitnije daiz umjetne inteligencije naučimo prepoznati znanje i iz baza podatak a. Da
je znanje moguće prepoznati iz baza podataka potvrđuju primjeri unastavku. No potrebno je biti oprezan kako ne bismo informaciju odmah
proglasili znanjem.
3.1.1. Opasnost od simulacije i simulakruma znanja
Bez sumnje jedan od najkontroverznijih mislioca našeg doba, sociolog
i filozof, Jean Baudrillard u svojem najznačajnijem djelu «Simulakrumi isimulacije» pokušava prikazati današnji svijet satkan od bezbrojnih proizvoda, kao jednu golemu svjetsku mega-simulaciju u kojoj se
stvarnost i imaginarno skrivaju iza nečeg trećeg, po njemu: hiperstvarnosti.
„Prevelik broj informacija i znakova poništavaju sami sebe, i ono što je na početku tehnološkog buma bila eksplozija smisla (nagla dostupnostinformacija svima, masovna primjena novo izniklih tehnologija, moda i
zabavna industrija, uvećani standard…), sad je implozija onog što je
nekada bio smisao, negacija esencije koja je pokretala tada novu erusvijeta. Nevjerojatan broj trendova koji se više ne mogu niti nazivatitrendovima, jer upravo zbog postojanja tolikog broja njih, sam termin
«trend» više ništa ne određuje. Svaka pojava više ništa konkretno negovori, poništava se u stalnim sudarima s drugim pojavama, takođeršupljim i bez ikakvog «stvarnog» sadržaja Naši produkti kao da prekrivaju samu stvarnost, ili još «bolje»: usisavaju ju. Ta postavkavrijedi na svim poljima života: u umjetnosti, u povijesti, tehnologiji,sociologiji, i naravno, samoj filozofiji i zrači vrlo određeno eksplikaciju
koja govori, kako je sve otišlo u nepovrat, i nema više smisla zanositi seidealiziranju čovječanstva i njegovom humaniziranju. Možda iza našegoponašanja i stvarnog i imaginarnog, stoji neko treće...“
Definicija simulakruma sama po sebi upućuje na kopiju koja nemaizvornik ili nije utemeljena u stvarnome svijetu. Istovrijednice, (engl. i lat.
– simulacrum, simulakre), nisu fizički već eterični objekti, objekti koji suizvedeni entiteti, sekundarni u odnosu na fizički original, oni su paralelnaslika neke vrste virtualne realnosti.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 40/536
39
Naziv se vrlo često upotrebljava u kritici postmoderne kulture u kojojnestaje jasna granica između stvarnosti i njezinih kopija, tj. reprezentacijai obuhvaća različite pojave, od zabavnih parkova preko povijesnih
rekonstrukcija do umjetnoga života.
Kao što Baudrillard navodi, simulakrum dolazi u tri kronološki smjenjivaoblika:
simulakrum krivotvorine,
simulakrum proizvodnje i
simulakrum simulacije.
Zadnji oblik, simulakrum simulacije je proizvod s kraja dvadesetogstoljeća, a prva dva oblika traju puno duže. Poveznice sa simulakrumomsu neizostavne hiper informacije odnosno podaci koje tijelo prima iz
vanjskih izvora, kao što su elektromagnetski valovi, vrtložni ili zvučni energetski valovi, ili podaci koji se stvaraju kroz vlastite električne ili
kemijske podražaje, kao npr: manipulacije, koje kao metode za
korištenje nečujnog oružja i pridobivanja kontrole mogu držati javnost bez znanja o osnovnim načelima sustava s jedne strane, a istovremeno ih
zbunjivati, dezorganizirati i ometati stvarima bez prave vrijednosti s
druge strane. To se postiže:
Svijetom zabave i pretjeranog posla – sabotiranim mentalnim
aktivnostima,
Kontinuiranim mijenjanjem obrazovnih programa
Raščlambom sustava društva i ekonomije
Destimulacijom tehničke kreativnosti.
Zaokupljanjem emocija i poticanjem ugađanja vlastitim strastimakroz medije
Odvraćanjem pozornosti javnosti od pravih društvenih problema Nametanjem pravila kako se u zbrci skriva profit; što je veća
zbrka, i profit je veći Stvaranjem problema, za koje se naknadno ponudi rješenje
Za simulakrum kao proizvod neki teoretičari okrivljuju umjetnuinteligenciju. Složiti se s njima mogu mnogi koji hiper proizvodnju,
(dostupnost) informacija ne mogu selektirati i tako izbjeći manipulacije.
Ali zato postoji bihevioralno inženjerstvo koje baš uz pomoć naučenog iz
umjetne inteligencije tome može priskočiti u pomoć.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 41/536
40
3.1.2. Svijest i samosvijest u funkciji stjecanja znanja
Svijest, (lat. conscientia, grč. sinesis) osim kao fundamentalna ontološka
kategorija može se promatrati kao posebna doživljajna udešenost prematoku vlastitog doživljavanja, koja taj tok prati kao znanje o njemu. Svijestu tom značenju, kao superponirani doživljaj, može se doživljavati u jednoj jedinoj razini ili se retrospektivno tek naknadno u pamćenjuotkriva.
Samosvijest, je definirana kao svijest o samom sebi, znanje o vlastitim
psihičkim stanjima i procesima kao promjenjivim svojstvima imanifestacijama jednog jedinstvenog i postojanog (identičnog) subjekta
„ja“. U običnom govoru to je svijest o vlastitoj vrijednosti, držanje kojeafirmira vlastitu ličnost. Prema Hegelu samosvijest je proces
„pronalaženja sebe u drugom“ čiji je cilj posvemašnje pretvaranje „tuđeg“u „svoje“, bitka u svijest. Iskustveno se samosvijest posebno doživljava ufazama težnje prema samoostvarenju, (samoaktualizaciji), kako jedefinirao Abraham Maslow u svojoj piramidi motivacijskih potreba.
Razina prije samoaktualizacije je razina poštivanja i samopoštovanja.Samopoštovanje se postiže poštivanjem drugih.
Navedeni pojmovi su detalji o kojima spoznaje o mentalnim procesima
inženjera znanja opisuju njihovu djelatnost u svojoj stručnoj i znanstvenojangažiranosti, koja je u neprestanom ciklusu učenja i stjecanja znan jakako je u sljedećem potpoglavlju prikazano u poveznici kognitivnog i
bihevioralnog inženjerstva. To prepoznavanje ili rekognicija, (lat. recognitio), akt je svijesti
pomoću kojeg inženjeri znanja spoznaju da je sadržaj neke nove predodžbe identičan sa sadržajem jedne prijašnje predodžbe. Rekognicija je funkcija važna ne samo po sebi, nego igra važnu ulogu i u proizvođenjusvih kompliciranih sadržaja predodžbe, jer svijest pritom mora biti
sigurna da su svi sastavni dijelovi te predodžbe identični s predodžbamakoje su se prije toga razvile.
Rekognicija je bitna za shvaćanje, aprehenziju, (lat. apprehensio),
intelektualni akt pomoću kojeg se shvaća relativno jednostavan objektkako bi u konačnici moglo biti shvaćeno mnoštvo i mnogolikost kao jedno i cjelovitost na način da bude obuhvaćeno, (lat. comprehensio).
Izazov i test u prethodno izloženom možemo provesti kroz najvećuaktivnu i nama dostupnu baza podataka, (Eurostatdata base - New
Cronos) u kojoj pogledajmo Područje 9: Znanost i tehnologija –
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 42/536
41
Informacije o istraživanju, razvoju, inovacijama i zapošljavanjima usektorima naprednih tehnologija. U njoj su sadržani:
Pokazatelji za vrednovanje nacionalnih istraživačkih politika
Istraživanje i razvoj u zemljama kandidatima i Ruskoj Federaciji Zapošljavanje u sektorima visoke tehnologije
Ljudski resursi u znanosti i tehnologiji (HRST)
Istraživanje o inovacijama u EU poduzećima
Istraživanje i razvoj, budžetska sredstva, izdaci, rashodi i osoblje
Europski i američki patentni sustavi
Ključni pokazatelji o znanosti i tehnologijama
Teško će biti razdvojiti znanje, svjesnost i simulakrum u toj bazi. Pristup za koji se možemo odlučiti može u tome pomoći, pa će primjerikoji slijede o tome svjedočiti.
3.1.3.Tehnike pamćenja u funkciji očuvanja znanja
Kako je prethodno navedeno, tehnika prepoznavanja pomoću kojeginženjeri znanja spoznaju da je sadržaj neke nove predodžbe identičan sasadržajem jedne prijašnje predodžbe nedvojbeno asocira na pamćenje.
Mnemotehnika, dolazi od, (grč. mnéme = sjećanje, pamćenje) je
postupak koji ima svrhu da olakša pamćenje sadržaja manje unutarnjesmislene povezanosti. Sastoji se u asocijativnom povezivanju elemenata
sadržaja manje smislenosti sa smislenim ili već poznatim elementima .
Mnemizam je učenje koje je zasnovao fiziolog Ewald Hering, i po kojem
je pamćenje ne samo sjećanje kao svjesno pamćenje, osnovna biološkafunkcija svakog organskog života. Ono se očituje kao posljedica svega pređašnjega iskustva u promjenama organske supstance koja se ondanasljeđuju.
Postupci i metode pamćenja su se u novije vrijeme po jašnjavalinaučenim ili oslonjenim na umjetnu inteligenciju, no pravi začetak ,možemo čak reći teorije pamćenja, i te kako je interesantan i zato
zaslužuje mjesto baš u ovom poglavlju. Antičku mnemotehniku opisalisu, kao gramatiku postupaka koja omogućuje njezino postavljanje u
retoriku i poeziju, ali i uz retorički rad nesvjesnoga, noviji radovi Bluma i
Huttona. Stefan Goldmann polazi od toga da je utemeljitelj
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 43/536
42
mnemotehnike grčki liričar Simonid iz Melika opisan u legendi koju
prenose Ciceron i Kvintilijan.
"Priča se da je Simonida, pozvao Skopas, bogati i ugledni ali škrt
čovjek iz Kranona u Tesaliji, da za novac opjeva pjesmu u njegovu čast.U pjesmi su na ukrašeni pjesnički način opširno opjevana i djela Kastora iPoluksa, pa je Skopas rekao Simonidu da će mu isplatiti samo polovinudogovorene sume a da drugu polovinu plate drugi opjevani u pjesmi.
Ubrzo potom, priča se, dva su mladića pozvala Simonida da iziđe van.Kada je on izišao van nije vidio nikoga, ali se u isti tren srušio strop te prostorije u kojoj je bio, a rušenje je donijelo smrt i Skopasu i svimnjegovim gostima koji su ostali zatrpani. Otrpavajući ih nikako nisu moglirazlikovati jedne od drugih pa su pozvali Simonida koji se mogao sjetiti
gdje je tko sjedio te tako mogao dati upute za pokop svakog pojedinca.
Ovaj mu je slučaj ukazao na to da poredak najviše pridonosi prosvjetljenju sjećanja. Tko vježba tu stranu svoga duha mora tražitiodređena mjesta, stvari koje želi zadržati u pamćenju, predočiti u fantazijii smjestiti na za njih određena mjesta. Tako će slijed tih mjesta zadržati poredak materijala, a slike stvari obilježavati same te stvari."
Primjer autentičnog čina sjećanja, kojim se okončava drama katastrofe
i uvodi drama pogreba, neposredno prethodi činu refleksije kojispontanost sjećanja, onoga što se prisjeća legitimira kao očevica.
Ciceronova verzija markira točku na kojoj mnemotehnika prelazi u službu praktičke retorike. Upravo na ovim osnovama povučene su paralele sumjetnom inteligencijom.
Na temelju iskustava u poučavanju sve prisutnija pojava umanjenjasposobnosti pamćenja, posljedica je pretjeranog forsiranja i nametanjamogućnosti informacijskih tehnologija u metode poučavanja, pa je unastavku prezentiran rad u kojem se takav pristup dokazuje manje
učinkovit.
3.2. Učenje i poučavanje iz umjetne inteligencije
3.2.1. Baze znanja i baze podataka za poučavanje
Iskustva u izgradnji ekspertnih sustava, (ES), ukazala su na brojne
mogućnosti stjecanja novih znanja iz raspoloživih dijelova ES, baza
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 44/536
43
znanja i baza podataka. Toj aktivnosti je potrebno posvetiti posebnu
pažnju, kako bi točno definirane potrebe u startu izrade aplikacija,
osigurale njihovu konačnu primjenu. U ovom primjeru pristupa se
pretraživanju baza znanja o znanju i kreaciji podloga za poučavanje.Koriste se iskustva učećih agenata, koji djeluju u okružju koje je u
početku nepoznato ali dostupno - internet, a kako stječu više znanja tako je i njihovo djelovanje bolje i sigurnije. Tijekom procesa pretraga koriste
se elementi za učenje, izvedbeni elementi i generator zadatka.
Model za prikupljanje podataka, koji u samom početku još nisuznanje, omogućava nadogradnju u skladu s potrebama. Analizira se
mogućnost primjene stečenog znanja u poučavanju. Korištena su iskustva
za mogućnosti primjene relacija i korisničkih formi, kako za unos i pregled podataka u bazi, tako i za oblike izvješća. Spoznaje su
primjenjivane u provjerama za validacije koje su provedene na temelju
dobivenih povratnih reakcija poučavanih.
U pripremi, a naročito tijekom primjene baza podataka, korištena suiskustva ES za koje je u multidisciplinarnom pristupu bio angažiran velik broj sudionika: eksperti, inženjeri specijalisti - inženjeri znanja, korisnici,osoblje na prikupljanju i obradi podataka.
Obrazac podataka koristi i za predstavljanje koncepta. Tako sukorišteni koncepti kao na primjer: predmet, osobina, i događaj. I todogađaj kao događanje, prijelaz iz mogućeg u zbiljsko - ontologija
zbiljskih događaja, odnosno ontologijsko istraživanje o vrstama stvarikoje su u svijetu i koje odnose imaju među sobom, postojanje,
predmetstvo, svojstvo, prostor i vrijeme.
U istraživanju se oslanjalo na konceptualno modeliranje koristeći seklasičnim relacijskim modelom, a čije su osnove struktura, ograničenja iskup operacija, kako bi se moglo primijeniti na poučavanje.
3.2.2. Poučavanjem do znanja
Predmet istraživanja kao cilj spoznaje o znanju iz baza znanja,usmjeren je na konkretnu procjenu efikasnosti prezentacije u
poučavanju. Moderne teorije, kako prezentirati, bez izuzetaka razrađuju inude uz pomoć informacijsko komunikacijskih tehnologija, izradu
multimedijalnih prezentacija, s dodavanjem efekata, slika, zvukova i
poveznica. Rabe se kao sredstvo pomoći u predavanjima i
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 45/536
44
predstavljanjima nekih problema, proizvoda ili usluga. No pravo je
pitanje, koliko je i koja prezentacija stvarno pomagalo u poučavanju?
Lako je preko interneta danas doći do podataka o uspješnosti
pojedinaca koji su se izvještili u prezentacijama. Također su dostupne podloge i upute kako najuspješnije pripremiti materijale za prezentaciju.
Tim modelima i formama pribjegava svatko od koga se danas očekuje daiziđe ispred onih kojima je potrebno prenijeti poruku, znanje iliinformaciju. Ali koji je to sadržaj izlaganja i što sve kao prezentacijski
materijal koristiti, čime je moguće predstaviti i usvojiti znanje, naročitokada je u pitanju neka ciljana skupina?
Odgovore na ova pitanja, pokušalo se dati kroz provedeno
istraživanje kojim se usmjerilo na raščlambu i spoznaje koje se mogu
primijeniti na prezentacijsko sredstvo kojim se služi poučavatelj i kojimse želi doprijeti do povratne reakcije poučavanih. Od poučavanih,
pretpostavlja se i očekuje napredovanje u razumijevanju stručnjačkog
rješavanja problema i postizanju stručnosti na razini ekspertize.
Pretpostavilo se, za stjecanje znanja oslanjati se na kognitivne
sposobnosti i kontekst, onako kako je prikazano u literaturi Slika 3.4.
Neka podloga slike predstavlja određenu domenu znan ja, onog
specijalističkog komu teže poučavani.
Slika 3.4. Prikaz stjecanja znanja kognitivnim sposobnostima i
kontekstom
Kontekst, (lat. contextus = povezanost, sklad), vrlo je kompleksan jer
može sadržavati motivaciju, ličnost, školovanje, povijesno razdoblje i
okruženje. Komponente obrade informacija koje se mogu dobiti
prezentacijom, iskustvom i kontekstom rezultat su naučenog tijekom
istraživanja, koje je prikazano u Tablici 3.1.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 46/536
45
Tablica 3.1. Pregled provedenih istraživanja u pet nezavisnih eduk acija
Poučavani:-specijalisti Spi
-studenti St
Povratne informacije:
- od poučavanih V1 i
- od nezavisnog nadzora V2
Prema literaturi iz koje je kreirana slika, kognitivna sposobnost je
složena i pojmovi koji se koriste, rezultat su velikog broja psihometrijskihistraživanja i teor ijskih razrada.
3.2.3. Razumijevanje
Istraživanje je provedeno na ciljanim skupinama, Sp i St, od I do V,
Tablica 3.1. U četiri slučaja radilo se o jednodnevnoj edukaciji trajanja odosam sati, za specijaliste - stručnjake koji već posjeduju specijalističkaznanja. U jednom slučaju radilo se o stjecanju specijalističkih znanja kroz jednosemestralni kolegij na veleučilištu, za studente, nove, budućestručnjake. Od stručnjaka se očekuje stručnjačko rješavanje problema na
razini ekspertize, a za to je neophodno razumijevanje.
Za potvrdu razumijevanja korištene su dobivene baze podataka -
rezultati pretrage, provjere i upitnika tijekom provedbe edukacija. Pred
prezentacijski materijal, korišten u edukacijama Sp-1 do Sp-3, postavljeni
su zahtjevi. "Otkriva li on mogućnosti razumijevanja koje nije nemislivo
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 47/536
46
unaprijed? Stoga tko želi uhvatiti njegove pojavne forme umjesto da ga
shvati kao poprište i poticaj razumijevanja, ništa ne dobiva natrag".
Poslužilo se poznatom podlogom o percepciji iz komunikacijskih
uloga, Tablica 3.2, kako bi se zaključilo da je ona poveznicahermeneutičkog akta razumijevanja, Slika 3.5, dobiveno iz pretraženih baza znanja.
Tablica 3. 2. Percepcija komunikacijskih komponenti
Problem razumijevanja u pretraženim bazama znanja postavljen je
kao središnje pitanje ukupnog ljudskog iskustva svijeta i prakse života. Iz
tog razloga je i opravdana smisao istraživanja i primjene umjetneinteligencije u pretragama i stvaranjima novih baza znanja, budući da se
radi o poučavanim stručnjacima od kojih se očekuje stručnjačkorješavanje problema na razini ekspertize, te se tako učilo iz umjetneinteligencije.
Slika 3.5. Hermeneutički akt razumijevanja kao podloga komunikacijskih
komponenti
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 48/536
47
3.2.4. Prezentacijsko djelo
Ako promatramo prezentacijski materijal kojim se poučava kao
prezentacijsko djelo, ono može sadržavati govor, tekst, slike, simbole,
poveznice pa čak i zvučni ili glazbeni efekt. Svaka od komponenti uistraživanjima bila je podvrgnuta analizi i dozvoljen je odabir bilo kojeg
od pojašnjenja neovisno od epohe kojoj pripada.
Za odabir epohe načinjena je selekcija koja je uključila francusko prosvjetiteljstvo i f rankfurtsku školu. Razlozi tome su ležali u velikom
broju francuskih poučavatelja jedne epohe, a frankfurtski krug jeinteresantan jer uključuje gotovo tri generacije gdje poučavani nasljeđuju
svoje poučavatelje. U pretragama njihovih naslijeđa za opis referentnih
djela odabrane su baze podataka koje su sadržavale relevantne pojmove,
dijelove prezentacijskog materijala, poučavanje kao prijenos znanja,
razumijevanje do razine eksperta, oko kojeg je uslijedila sinteza.
Sintetizirane su njegove kvalifikacije iz pretraga i uspoređivane premaliteraturi.
Ekspert je stručnjak odnosno specijalist koji se mora takođereducirati, ali on prvenstveno educira, i bez njega ne bi bilo ES. Njega se
promatra i s pozicije vr snog poučavatelja i cilja kojem teže poučavani. Ukonačno dosegnutom statusu on ne predstavlja nadmoćnu instituciju,instancu za posljednje odluke. U korijenu riječi, (lat. experienti adocet =
iskustvo poučava), skupljanje i posjedovanje iskustva, nije zvanje. Ali
zvanjem postaje kada posreduje između znanstvene kulture moderne injezinih društvenih učinaka u životnoj praksi.
Očekuje se, da se uloga odlikuje izrazom expertus, što seosamostalilo iz čitave velike rijeke iskustava i prikaza koje protječu pokraj čovječanstva. Ekspert se nalazi između znanosti, u kojoj mora posjedovati kompetencije i društvene politike prakse. Kada se to ima naumu s oprezom se pristupa raščlambi sredstva – prezentacijskogmaterijala, koji bi trebao biti njegovo djelo.
3.2.4.1. Tekst – napisane riječi
Osnovna komunikacijska komponenta, prezentacije teksta, kako ga
objašnjavaju Heidegger, Figal, Adorno i Gadamer, kao R eferentni
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 49/536
48
Predstavnici Baza Znanja, (RPBZ), ne služi samo privremenom fiksiranjunekoga govora, već stoji s normativnim zahtjevom nasuprot svekolikom
razumijevanju. On prethodi svekolikom novom poticanju govora.
Razumijevanje teksta ostaje ovisno o komunikacijskim uvjetima koji kaotakvi sežu izvan pukog fiksiranja smislenog sadržaja, onoga što je rečeno.
Ako karakter prisutnosti nekog teksta slabi, tekst očevidno gubi i svojfakticitet prema razumijevajućemu i razboritu čitanju. Tekstovi sami posebi, mogu biti prezentni i u svojim figurama i oblicima, u svojim
pojmovima i slikama. Izgovorene riječi teksta istom oslobađaju i nosedogađanje sporazumijevanja, koje tek kasnije postaje razumijevanje.
Pri razumijevanju uvijek preostaje iskustvo da se sve što jeartikulirano moglo kazati i drukčije. Svaki je put jedan od puno mogućih,
sve dok tekst nije opterećen nekom slikom, znakom ili poveznicom. Toj
degradaciji teksta pribjegava poučavatelj kako bi se dodvorio
promatračima, prezentirajući to na duhovit način. Iz tog razloga akcent sestavlja na bit “eminentnog teksta“. U Gadamerovim razmatranjima tekst je podloga mišljenja u smislu rehabilitacije prezentnosti koju ne možemomisliti unaprijed.
Prezentnost ne znači „prisutnost postojećeg“, dakle ne znači zbiljukoja se može objektivirati, već „uputu“: jezik i pismo a to vrijedi i ondakada ono što se predmnijeva, nije nigdje drugdje osim u riječi koja se pojavljuje i koja otvara. Otvaranje je moguće kada postoji slušateljstvokoje mora na ovaj ili onaj način naučiti slušati. Slušateljstvo se uvijek
suočava s vlastitom sputanošću samima sobom, dok teži uhvatiti u vlastitu
volju i nagon potvrđivanje tog poticaja.
Potvrđivanje riječi što se izgovori s katedre, treba težiti onoj potvrdikoja se javno zabilježi u velikom procesu multiplikacije kao na primjeru
tvorbe javnog mnijenja.
3.2.4.2. Slika koju vidimo
Kao i tekst, objašnjen prethodno, prema RPBZ, i bilo koju sliku
moguće je iskusiti kada postane prezentna u svojoj mogućnosti. Ako je
slika ona s prezentacijskog materijala, čim se doista iskusi, na njenoj
mogućnosti stvara se mutni premaz vremena. Promatranje slike, to je
činjenica, promatranje jest nešto zbiljsko, a što može predstojati jest
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 50/536
49
moguća zbilja koja će se tada pretvoriti u činjenicu. To vrijedi samo kada
se ima dovoljno vremena za promatranje.
Slika se u prezentaciji ne promatra kao likovna forma i privid u
smislu opsjene, jer ona prestaje to biti kad je opisana, a što se upravodogađa prilikom prezentacije. Stoga je problem znati pročitati pojavuslike, a naročito kako tu pojavu koristiti kao građu za znanje. Kako u preobrazbi dešifrirati to sama slika ne kazuje, pa stoga niti razumjeti
prikazivački smisao. Tak ve refleksije nisu pojave na kojima je mogućezastati, kao niti nad letećim tekstom uz nju, već ostaju objektivacijama ukretanju izraza.
Budući da nije moguće zastati, pojavljuje se problem, nema se
dovoljno vremena da se ponuđeno kvalitetno arhivira, a samim tim niti
kasnije reproducira. Iz tih razloga se upozorava i ukazuje na nepostojanje prikazane prezentnosti i oduzetu samu razumljivost.
Ako ove činjenice usporedimo s prethodno definiranom
mnemotehnikom koja ima svrhu da olakša pamćenje sadržaja manjeunutarnje smislene povezanosti, onda nam se implicira zaključak da je ponuđena slika eliminirala svrhu mnemotehnike.
U prilog tome je izreka: "Da bih mogao razumjeti novu sliku, moram
se riješiti stare koja mi je ostala u svijesti", (S. Šereševskij – A.N. Lurije).
3.2.5. Rezultati i potvrde istraživanja - retorička situacija
Istraživanja efikasnosti prezentacija provedenih za pet navedenih
primjera, obuhvatila su analizu njihovih efikasnosti, kroz povratne
informacije za validaciju na tri načina. Prvi testovima s trik pitanjima koja
su se odnosila na prezentiranu materiju a kao takova nisu mogla biti
prepoznata. Drugi s upitnikom o komponentama iz konkretnog
prezentacijskog djelai treći ocjenom prisutnog nezavisnog nadzora
.
Sve ukazuje na nužnost "retoričk e situacije" potvrđene spoznajom iz baza i činjenica prema RPBZ. Ta nužnost uključuje početak "okvirnog
razgovora". Takav razgovor je podloga, nakon koje mora uslijediti i"dijalog koji bi trebao završiti nenasilnom silom boljeg argumenta". To su
otvorena komunikacijska djelovanja, na temelju kojih se "razumom
obilježenih formi postiže pouzdanost zora umjesto logičkog uvida".
Tako tek razgovor proizvodi “ono drugo zrcaljenje kao pojedinačnu prispodobu ili primjer“ kojim je moguće razumjeti prikazivački smisao ili
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 51/536
50
dati mišljenje o njemu, kao što je bio primjer Ciceronove interpretacijelegende. Refleksije slika ili letećeg teksta, nisu pojave na kojima možemozastati, već se moraju loviti kako bi ostale objektivacijama u kretanju
izraza. A inscenacija nezaboravljenog konflikta, ili u Ciceronovu slučajuemotivnog priziva je efikasnija od bilo kojeg prezentacijskog materijala
za pohranu znanja sličnog onom u emocionalnom pamćenju.
Na gotovo isti način, prema RPBZ potvrđena je teorija „drugeepohe“, one koju je još u svoje vrijeme, (1743.-1794.) Markiz Condorcet,
postavio analizirajući intelektualni razvoj čovjeka, kroz razvoj njegova
duha, čovjekove svijesti i spoznaje. Oblikovanje je podijelio u 10 epoha,
od kojih je njegova deseta epoha – vizija budućnosti, vrijeme u kojoj mi
danas živimo.Od njegovog vremena do danas, a posebno od epoha osnivanja,
ukidanja te ponovnog uspostavljanja institucija filozofskih razmišljanjasve poveznice pretraga baza podataka o stjecanju znanja, potvrđuju prezentiranu dominantnost retoričkih situacija. One se nisu promijenileunatoč pritisku današnjih novih sve prisutnih i svugdje raspoloživihračunalnih i informacijsko-komunikacijskih tehnologija.
Štoviše Renate Lachmann se poziva na pripovijesti Jorgea Luisa
Borgesa i Aleksandra Lurija, za koje se ne može ni pretpostaviti da jeikojem od autora bio poznat pothvat onog drugog i zaključuje kako setekstovi mogu čitati kao različite interpretacije mnemoničkih kriza okojima izvješćuju, pri čemu se ne daju zanemariti frapantne sličnosti uobostranom predstavljanju prekomjernih kapaciteta pamćenja.
3.2.6. Komponentna podteorija ljudske inteligencije
Kako je u prethodnim poglavljima potvrđeno, poučavanje i stjecanjeznanja povezano je s inteligencijom i kognitivnim procesima.
K omponentna podteorija najrazrađenija je od tri poznate podteorije,
(druge dvije su da podsjetimo: iskustvena podteorija i kontekstualna
podteorija), Trijarhičke teorije ljudske inteligencije. Ona se temelji naopsežnom istraživanju obrade informacija, pa kako se ne bi zadržalo samona tekstu i slici iz prezentacijskog materijala, tom podteorijom korisno je
u razmatranje uzeti još i različite vrste komponenti koje ljudi koriste priusvajanju znanja i rješavanju problema.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 52/536
51
Neke od kategorija komponenata sa svojim funkcijama, trijarhičketeorije ljudske inteligencije prikazuje Slika 3.6.
Slika 3.6. Odnosi između komponenti tri jarhičke teorije
Svaka od prikazanih komponenti sa slike ima svoju ulogu:
1. Metakomponente imaju upravljačk u ulogu: planiraju, kontroliraju,
motre i procjenjuju2. Izvedbene komponente provode strategiju rješavanja koje odrede
metakomponente
3. Komponente stjecanja znanja, bitne su u poučavanju jer selektivno
bilježe, kombiniraju i uspoređuju informacije tijekom usvajanja
znanja i rješavanja problema
Komponente stjecanja znanja, biološka poveznica sa živčevimvezama u mozgu, su temelj za kreaciju i učenje iz umjetnih neuronskih
mreža, koje su jedan od pristupa postavljenih u kognitivnim znanostima.
To je poznati poveznički, odnosno konekcionistički, uz simbolički,dinamički i hibridni pristup. Stoga je bitno uočiti interaktivnost koju smetakomponentama ostvaruju komponente stjecanja znanja i izvedbene
komponente.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 53/536
52
3.2.7. Komentar o provedenom istraživanju
Provedeno istraživanje povezano je s prezentacijama koje se r abe kao
sredstvo pomoći u predavanjima, odnosno prijenosu znanja. Na pet nezavisnih skupina poučavanja, u zadnje dvije godine, u četirislučaja radilo se o jednodnevnim edukacijama, trajanja osam sati, i
jednom slučaju kolegij jednog semestra u ukupnom trajanju od 80 sati.Tri su edukacije bile s dominantnim udjelom prezentacijskog materijala,
dok je u dvije edukacije prezentacijski materijal bio minoran.
Svi su poučavani za stručnjačko rješavanje problema, za koje je
neophodno razumijevanje. Za potvrdu razumijevanja korištene su
provjere, testovi i upitnici s ontologijskim i hermeneutičkim osnovama sosvrtom, na tekst i sliku. Rezultati su od samog početka uspoređivani steorijama iz pretraga baza znanja i baza podataka i korišteni su zavalidaciju. Svaki sljedeći edukacijski slučaj je bio sa sve manjim udjelom prezentacijskog materijala. Nakon validacije rezultati su uspoređivani s povratnim informacijama iz upitnika.
Bez izuzetka prezentacijski materijal je u provedenim slučajevimaedukacije bio u sjeni retoričke situacije, što su potvrdile i ankete iz
upitnika. Uspješnost prenesenog znanja i razumijevanje u zadnjemedukacijskom slučaju, s minornim udjelom prezentacijskog materijala, postignuta je 100%, i u odnosu na isti slučaj od prije godinu dana sdominantnim udjelom prezentacijskog materijala povećana je za cca 10%.
Poučavanjem kroz kolegij Umjetna inteligencija - Ekspertni sustavi,
u interakciji sa studentima, potvrđeno je da tek razgovor proizvodi “onodrugo zrcaljenje kao pojedinačnu prispodobu ili primjer“ i da retoričkerefleksije nisu samo pojave na kojima možemo zastati, već ostajuobjektivacijama u kretanju izraza. Za pohranu znanja
, za pamćenje, kao u
Ciceronovu tumačenju, inscenacija nezaboravljenog događaja je
efikasnija od bilo kojeg prezentacijskog materijala.
Tijekom retoričke renesanse u šezdesetim godinama Roland Barthes je zacrtao presudne smjernice. U svojem tumačenju povijesne i društveneuloge retorike on predlaže funkcionalnu definiciju koja diferencira poznata određenja retorike i tjera na daljnja razmišljanja. On definiraretoriku kao tehnik u, što znači kao "umijeće" u klasičnom smislu ali i kaoumijeće poučavanja, koje podrazumijeva živahan odnos retora i učenika,ali shvaća retoriku i kao moral.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 54/536
53
Važnost je Barthesova diferencirajućeg pristupa u funkcionalnomsređivanju retorike koja se može daljnjim razmišljanjima kako preciziratitako i modificirati. Stoga se predlaže lučenje retorike kao discipline od
retoričkoga kao govorničkog djelovanja, gdje se za određivanje statusaizdvaja četiri aspekta retorike:
- kao umjetnost persuazivnog govora,
- kao učenje u smislu institucije,
- kao deskriptivna institucija i
- kao normativna institucija
od kojih deskriptivni i normativni dopuštaju da se ona shvati kao vrstasekundarne korektivne gramatike.
3.3. Umjetna inteligencija u poučavanju i donošenju odluka
3.3.1. Opis provedenog istraživanja
Istraživanja koja su prethodila ovom radu, i koja su još u tijekuoslonjena su između ostalog na pretraživanja baza znanja, uz pomoćekspertnog sustava, usmjereno i na hermeneutičk u edukaciju
promišljanja. Provedenim pretraživanjima baza znanja za kreaciju
podloga o poučavanju, korištena su iskustva učećih agenata, koji djeluju u
okružju koje je u početku nepoznato, a stjecanjem znanja njihovo
djelovanje postaje sve pouzdanije. U procesu pretraga korišteni su
elementi za učenje, izvedbeni elementi, generator zadatk a s postavljenim
ocjenjivačem. Iskustvima moderne analitičke ontologije koristi se
predstavljanje koncepta osobinei događaj
a,klasičnim relacijskimmodelom.
Model za prikupljanje podataka omogućava nadogradnju u skladu s
potrebama i iskustvima za uporabe relacija i korisničkih formi. Spoznaje
su primjenjivane u provjerama za validacije koje su provedene navelikom broju ispitivanja.
Eks pertni sustav, (ES) temeljen na umjetnoj inteligenciji, (UI) možese promatrati kao jedan od tipova informacijskih sustava, (IS). Trenutno
postoji intenzivna diskusija oko toga što je uopće informacijski sustav.Profesori Lee, Thomas i Baskerville, u nedavnom su članku pod nazivom
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 55/536
54
(engl. «Going Back to Basics in Design: From the IT Artifact to the IS
Artifact»), ponudili istraživačkoj zajednici novi smjer istraživanja udisciplini IS – IS artefakt. U članku je kritizirano pridavanje velikog
značaja IT artef aktima, te nedovoljan fokus prema ostalim artefaktimakoji su isto važni u dizajnu IS. Henver i njegovi suradnici u jednom odnajcitiranijih radova trenutno vezanih za IS su jasno naveli da oni ne
uključuju ljude, elemente organizacije i proces evolucije IS u njihovu
definiciju. Takvom definicijom se ne može biti zadovoljan. Sužena je perspektiva gledanja na IS isključivo kao na mehaničke tehnološkesustave, koji se nisu u stanju prilagođavati potrebama korisnika ilinovonastalim realnostima u kojima ti sustavi operiraju. Profesor Lee i
suradnici u navedenom članku predlažu koncept u kojem se IS artefakt
sastoji od tri artefakta; informacijskog, tehnološkog i socijalnog, gdje jecijelo više nego suma dijelova (odnosno tri podsustava IS-a).
Istovremeno Orlikowski i Scott u svojoj analizi 2027 akademskih
članaka koji se bave tematikom organizacije dolaze do podatka da sesvega 4,9% članaka direktno adresira na ulogu i utjecaj tehnologije naorganizaciju. Analiza je provedena za članke u periodu od siječnja 1997.
do prosinca 2006. u vodećim svjetskim časopisima, a taj period jevjerojatno jedan od najbitnijih u povijesti čovječanstva ako govorimo o
utjecaju tehnologije na to kako organiziramo aktivnosti. U istom članku je predložen novi termin – (engl. sociomateriality), koji postavlja inherentnu
neodvojivost između tehnologije i društva. Odnosno, entiteti (bilotehnološki bilo ljudski) nemaju svojstvene osobine, nego stječu formu,atribute i sposobnosti kroz njihove interpretacije.
Tako fokus istraživanja se pomiče prema razvoju načina razmišljanjao društvenom i materijalnom svijetu kao nerazdvojivom, te odnosi i
granice između ljudi i tehnologija nastaju u praksi. Stoga se nameće
istraživačko pitanje kako nastaju obrasci pojedinih praksi. Tvrdi se daobrasci nastaju korištenjem i procesuir anjem informacija, kako od strane
IS, tako i od strane korisnika, te se mijenjaju sukladno promjenama u
okruženju sustava koji je predmet promatranja.
IS se moraju moći adaptirati sukladno korištenju, a to je jedno odosnovnih svojstava ES, dok korisnik sustava sukladno razini svjesnosti o
okruženju doprinosi performansama takvog ekspertnog sustava koji jegledan iz socio-tehnološke perspektive. Ropohl ukazuje kako istraživački
program socio-tehnoloških sustava ima za svrhu razumjeti kompleksnostrealnih situacija a ne provoditi analizu separiranih aspekata.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 56/536
55
Cilj prezentiranog rada bio je sintetizirati ekonomska promišljanjakoja se bave procesom donošenja odluka s postojećim istraživanjimaautora te nekim od osnovnih kibernetičkih i inženjerskih pretpostavki
kako bi u rezultatu dobili jasniju predodž bu o svijesti kao svojstvuinženjera znanja koja utječu na performanse ekspertnih sustava gledane iznedjeljive socio-tehnološke perspektive.
3.3.2. Um i umjetna inteligencija
3.3.2.1. Početak s dvodomnim umom
Dvodomni um, (engl. bicameral mind ) , analiziran iz starogrčkih, perzijskih, babilonskih, južnoameričkih i drugih izvora, stavljen je ukontekst teorije da ljudi u to vrijeme nisu bili svjesni u istom smislu kao
mi danas. Iako su imali u potpunosti razvijen jezik, nisu imali dovoljno
razvijenu svijest o njemu. U jednom dijelu svog uma ljudi su u to vrijeme
čuli glasove koji su posebno dolazili do izražaja kada bi se osoba nalazilau stresnoj situaciji. Na temeljima umjetne inteligencije tako definirana
svijest, je konceptualni alat koji nije dobiven uz hardver. To je paket
softvera koji je morao biti izmišljen. Prijelazna faza prema tom novom
mentalitetu dogodila se između 1000. i 500. godine prije Krista, u doba izkojeg su analizirani dostupni tekstualni izvori, (Biblija, Ilijada,
Odiseja,…).
Umjetna je inteligencija, (UI), s tih polazišta prešla na dva sustava umozgu, a psihometrijom je potvrđeno da je u stvari riječ o amigdalnom ianalitičkom mozgu. No ono što je predmet svih daljnjih istraživanja nasvim poljima znanosti je objašnjenje njihovog funkcioniranja u ne
dvojnosti, odnosno promatranja mozga kao entiteta,.
3.3.2.2. Dva sustava u ekonomskom umu
Uvođenjem integralnih teorija „svega“, koje su ponudile integraciju psihologije i duhovnosti, konvencionalnog i kontemplativnog, unijelo se
više pometnje nego spoznaje. No kada se u kontekstu mišljenja donosećineke odluke u liberalnom kapitalizmu, vremenu u kojem živimo, prištediili investiranjem dobro zaradi, a to mogu najbolje prezentirati ekonomisti,
onda je to podloga i za nagrade kao što je to ona za ekonomske znanosti,
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 57/536
56
koju dodjeljuje Švedska banka u čast Alfreda Nobela. Istraživanjem suobuhvaćeni primjeri koji svoje porijeklo vuku iz objavljenih ineobjavljenih radova dvojice dobitnika te nagrade a koji su se oslanjali na
UI i postavili teoriju o dva sustava razmišljanja.
Prije 40-tak godina, Amos Tversky i Daniel Kahneman, objavili su
članak u kojem su opisane tri heurističke metode prosuđivanja, koje su sekoristile u procjeni vjerojatnosti i određivanju vrijednosti. Bile su to:
1. reprezentativnost,
2. dostupnost i
3. prilagodba
U to vrijeme radilo se o istraživanju koje je proveo Institut zaistraživanja američke savezne države Oregon za potrebe Ministarstva
obrane Sjedinjenih američkih država, a uz potporu Hebrejskog sveučilištau Jeruzalemu. Metode su prezentirane s utvrđenim kognitivnim pogreškama, čija je empirijska analiza uzrokovala niz implikacija nateorijsku i primijenjenu ulogu utvrđenih vrijednosti. Tako je pokazano dase ljudi, kada moraju procijeniti složenije zadatke, oslanjaju uz
ograničenu količinu heurističkih načela, na reducirane i jednostavnijeoperacije mišljenja.
Isti dvojac, deset godina nakon objavljenog članka, objavljuje novi
članak, u kojem sada uzima u obzir kognitivne i psihofizičkedeterminante koje se povezuju s vrijednostima odluka i iskustava. To je
bila podloga za niz radova na temelju kojih 2002. godine Daniel
Kahneman dobiva spomenutu „ Nobelovu nagradu za ekonomske
znanosti“ zasluženu na temelju definirane k ognitivne lakoće kojom
donosimo ispravne odluke. Ona je bazirana na tome da nema prijetnji,nema većih novosti, nema potrebe za preusmjeravanjem pozornosti iliulaganjem dodatnih napora, na temelju čega su definirani ulazni parametri:
- Ponovljeno iskustvo/Osjećaj bliskosti
- Jasan prikaz/Osjećaj istinitosti
- Pripremljena ideja/Dobar osjećaj
- Dobro raspoloženje/Osjećaj ne napornosti
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 58/536
57
To je sve 2011. godine objavljeno u njegovoj knjizi, koja obiluje
primjerima za koje se tvrdi da su empirijski temelji tzv. „ bihevioralne
ekonomije“, i tzv. studija „heuristika i pristranosti“. Područje primjene provedenih eksperimenata proširilo se na raznolika područja života, pa su
u knjizi navedeni primjeri iz politike, obrazovanja, privrede, medicine i
prava. U svim primjerima pokazano je kako se odluke donose tako, da
korisna ili povoljna opcija postane dostupnija, lakša, ili tako danedjelovanje (ljudska lijenost) dovede do nje.
To ukazuje da se treba dovesti u stanje prožeto dobrim osjećajima teneopterećenosti kako bi se mogle donijeti ispravne odluke, a do tog stanja
se može doći i dizajnom ES koji će podržavati to stanje korisnika. Dotoga možemo doći tako da sustav prezentira informacije i znanje izsustava, jasno, brzo i prilagodljivo sukladno kako ga korisnik koristi (tako
kreirajući osjećaj bliskosti i dobrog raspoloženja).Jednostavan i konzistentan pristup informacijama i znanju u sustavu
kreira osjećaj istinitosti. Način na koji sustav sintetizira ideje te ih
predstavlja korisniku će imati utjecaj na to koliko je osjećaj vezan zakorištenje sustava dobar ili nije. Može se potvrditi kako dizajn ES ima
direktan utjecaj na proces donošenja odluke od strane korisnika takvog
sustava.
Istraživanjem akademske genealogije potvrđena je suradnjomHerberta Alexandera Simona i Allena Newella, (Škola za računalneznanosti, Tepper School of Business Carnegie Mellon University Rand
Corporation), ali 60 godina prije, točnije 1954. godine. Njihovom
zaslugom i uz njihov angažman, postavljeni su temelji razumijevanja
stručnosti, proučavanje procesa znanstvenog otkrića, uvođenje bihevioralne ekonomije i kognitivnih znanost. Njihova zamisao i ideja
pokrenuta prije više od šest decenija, bila je proučavanje
rješavanja problema simuliranjem s računalnim programima.Računalna simulacija ljudske spoznaje postala je glavni istraživački
interes, od samog početka utemeljenja područja istraživanja UI.
Herbert Alexander Simon dobitnik je iste one nagrade Švedske bankeza ekonomske znanosti kao i Daniel Kahneman, samo 25 godina prije,
točnije, 1978. godine.
Preklapanjem radova, njihovih zaključaka, kao i doprinosa, oba paranavedenih istraživača, može se zaključiti da se Danijel Kahneman pozivana Herberta Alexandera Simona u svojoj knjizi u poglavlju koje govori o
intuicijama stručnjaka i kada im možemo vjerovati.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 59/536
58
S vrlo skromnim naglaskom konstatira kako ga sva „plemena iklanovi u istraživanju odlučivanja priznaju i poštuju kao utemeljiteljaUI“. Slučajno ili namjerno prešućena je činjenica Simonovog doprinosa u
razvoju i primjeni UI i IS, što je bio izazov obojici autora da se odluče pozabaviti detaljima poučavanja mišljenja kako bi ponudili vlastitemodele.
3.3.3. Kognitivno i bihevioralno inženjerstvo u donošenju odluka
Kognitivno, (lat. cognitio = spoznaja), predstavlja mentalne procese za
koje se pretpostavlja da ističu ponašanje, ono pokriva i široki raspon
područja istraživanja o djelovanju pamćenja, pozornosti, percepciji, predstavljanju znanja, mišljenju, kreativnosti i rješavanju problema.
Kognitivno inženjerstvo je disciplina koja obuhvaća psihologiju iračunarstvo, te ima za cilj saznati kako potaknuti i njegovati
komunikaciju između ljudi koja je bazirana na tehnologiji, ili ljudi itehnologija u direktnoj interakciji.
Da bi se to moglo ostvariti predlažu se sljedeći principi: stvaratiznanost dizajna kojem je glavni cilj korisnik, shvatiti ozbiljno sučelje,odvojiti dizajn sučelja od dizajna sustava, te prilikom dizajna sustava
potrebno je krenuti od potreba korisnika.
Biheviorizam,(eng. behaviour = ponašanje), pristup je preuzet iz psihologije koji ima za cilj otkrivanje zakonitosti ponašanja u određenimsituacijama.
Inženjer koji se bavi bihevioralnim inženjerstvom mora determiniratia) koje točno ponašanje želi da se dogodi, b) kojim poticajima ga želikontrolirati, te c) koje metode ima na raspolaganju, uključujućikontingenciju, (lat. contigentia, contigere = dotaći se, mogućnost,eventualnost, Slika 3.1.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 60/536
59
Slika 3.1. Odnos između trostrukog pojma kontingencije i bihevioralnog
inž enjerstva
Ono što je zajedničko kognitivnom i bihevioralnom inženjerstvu jesu
obrasci koji nastaju prilikom ponašanja (koje je neposredno u direktnojvezi s komunikacijom). Za razliku od ponašanja koje je kvalitativno i usebi nosi subjektivne karakteristike, ono što je bitno kada govorimo oračunarstvu su obrasci koji se javljaju kao objektivne i kvantitativne
refleksije određenog ponašanja, te kao takvi mogu biti prepoznati odstrane ES. Prilikom dizajniranja sustava prepoznavanje novih obrazaca
omogućuje da se prepozna novo ponašanje korisnika, te sukladno tomesustav i adaptira prema novom ponašanju korisnika. To može biti u svrsiregulacije ako govorimo o konceptu bihevioralnog inženjerstva ili u svrsi
unapređenja samog sučelja kroz izgled ili podatke koje sučelje prezentira.
Kada u području UI promatramo proces razvoja, izgradnje,operabilnosti i održavanja ES, onda je nerazdvojivo iskustvo i znanje kojese stječe vremenom trajanja tog procesa. Iz baza znanja, baza podataka imehanizama zaključivanja, a što su osnovni dijelovi ES inženjeri znanjakontinuirano uče i to najviše kroz spoznaje o ponašanju, Slika 3.2.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 61/536
60
Slika 3.2. Kognitivno i bihevioralno inženjerstvo stjecanja znanja iz
umjetne inteligencije izgradnjom ES
Proučavanje kognicije kao znanosti, kako bi se ona mogla tumačiti kaoinženjerska tehnika – kognitivno inženjerstvo, moguće je u prvom redu natemelju poznatih pristupa o njenom ob jašnjenju. Odluka za primjenu
kognitivnog inženjerstva leži u definiranju analitičkih razina na kojima se
mozak i um mogu proučavati, a potom i koristiti.Prvotne jednostavne analogije kognicije i računarstva koristile su za
opisivanje razine analize uspoređivanje mozga i računala. Fizikalnu
razinu bi predstavljao procesor računala, bihevioralna razina predstavljala
bi računalni izlaz na monitor ili pisač a funkcionalna razina bi bilaračunalni operativni sustav koji omogućava procesoru i perifernim jedinicama da komuniciraju. Umjesto analogije, istraživanja sklonosti i
mentalnih fenomena, primjenu kognitivnih komponenti uporabe znanja,
inženjeri znanja su proveli u praksi izradom baza znanja, kojima se služi
mehanizam zaključivanja u ES.
Biheviorizam je u 20. stoljeću kao pravac pretpostavljao da seznanstvene metode mogu primjenjivati samo na ona ponašanja koja semogu opažati i mjeriti. Utjecaj na istraživanje klasično je uvjetovanje,
odbacilo još s kraja 19. stoljeća, introspektivnim metodama tražećiograničavanje psihologije na eksperimentalne laboratorijske metode. U21. stoljeću psihometrijska ispitivanja bihevioralnom inženjerstvu suotvorile nove putove u potvrdama zakonitosti ponašanja. Proces stvaranja
navika može se istraživati, za razliku od instinkta koji je dio genetske
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 62/536
61
osnove, što je potvrđeno ispitivanjem na primatima. Iz tih razloga potvrđen je dominantni utjecaj okoline. Odbacujući koncepcije nasljednihsposobnosti, talenata, mogućnosti, sklonosti i vokacije, biheviorizam i
dalje obećava promjenu svijeta. Oslobođeni prošlosti, ljudi bi mogli bitiuvjetovani da se ponašaju na prihvatljiv način, što se u konačnici uspjelo sinteligentnim sustavima.
Danas se ES koriste gotovo u svim područjima i rade sve ono za što sesmatra da čini čovjekovu inteligenciju. Komponente ekspertnog sustavageneriraju:
Pohranu i prezentaciju velikih količina znanja problemskog
područja Aktiviranje uporabe znanja za rješavanje problema
Pružanje odgovora na korisnička pitanja
Pri radu se koriste kontrolne strategije, koje odlučuju u kom trenutkutreba primijeniti neko od pravila iz baze znanja na nove činjenicedobivene tijekom konzultacija s korisnikom. Na ovaj način se simuliraljudsko razmišljanje.
U današnje vrijeme bez tehnologije i postojećih društvenih strukturateško je ostvariti bilo koji cilj, stoga je moguće i poželjno promatratiopisani proces kao proces socio-tehničkog sustava. Inženjer znanja kaoljudsko biće razaznaje razliku između sustava i svrhe ostvarenja unaprijedzadanih ciljeva. ES baziran na UI može samo r i ješiti predefinirane ciljeve,
ali ES baziran na UI s inženjerima znanja može i r i ješiti ciljeve koje po
prvi put nastaju kao posljedica interakcije s okruženjem. Odnosno samosocio-tehnički sustav može r i ješiti cilj koji je nastao zbog interakcije sastvarnošću koja se po prvi puta pojavila, te samim time je i nepoznata ES-
u. Bitno je da sustav bude svjestan da se nešto novo i nepoznato dogodilou stvarnosti. Ako svjesnost pokreće uspješnost socio-tehničkog sustavaovisi o svjesnosti istog.
Međutim svjesnost po Wieneru definira sredstvo za kontrolu stroja
UI koja se bazira na stvarnoj performansi a ne na očekivanoj. Bezsvjesnosti o stvarnim performansama ne mogu se donositi odluke
(odnosno upravljati sustavom) bazirane na stvarnosti, a na predviđanjimakoja ako nisu dovoljno empirijski osnovana postaju spekulativna.
Svjesnost o događajima u stvarnosti omogućuje da se prilagodi buduće
ponašanje sukladno proizašlim akcijama. Svjesnost da se nešto dogodilo,
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 63/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 64/536
63
različita scenarija, a ono što ih čini različitim je svjesnost o stvarnosti tesvojstvima sustava.
3.3.4. Rezultati istraživanja
Odluke o akciji ES bazirane na UI pomažu pri poučavanju mišljenja idonošenju odluka bazirano na događajima u kojima je sustav biointeraktivan s inženjerom znanja, zato što ponavljanje procesa
prepoznavanja, shvaćanja i obuhvaćanja, uz utjecaj svjesnosti kao
nezavisne varijable generira dovoljno informacija ne samo za regulaciju
sustava već i za njegovo učenje.U provedenim istraživanjima empirijski okviri i modeli koji se
koriste u procesu donošenja odluke povezuju se i sintetiziraju sistraživanjima područja UI u cilju generiranja teor ijskih osnova za izradu
algoritama koji s razine ES mogu potpomagati procesu donošenja odluke.
Komentari na rezultate istraživanja poslije analiza i sinteza, posljedicasu i vlastitih iskustava autora o poučavanju mišljenja, profiliranih iz:
a) Integralnog metodološkog pluralizma, u kojem nema dominantne
paradigme, nema najvažnijeg i b)
Integralne post metafizike koja uključuje nužnost noosfernog.
Tako postavljena teorija kompatibilna je s metodološkim -
epistemološko i ontološkim pristupom zbiljnosti, a koji se temelji na trima
glavnim principima:
1. Ne isključivosti, 2. Razotkrivanju i
3. Ozakonjenju,.
Analizirajući IS, odnosno preciznije za svrhu ovog rada aplikacijskitunelski ES baziran na UI, koji se temelje na učećim agentima, moguće jeutvrditi da je uz hardverski pristup dizajnu potrebno razvijati metode kojeće podržavati organski pristup. Može se zaključiti da analiza odvojenihkomponenata socio-tehničkih sustava, tehnologije i ljudi, ne možedonijeti željene rezultate u svrhu poboljšanja performansi sustava za
potrebe rješavanja kompleksnih situacija. Bitno je prepoznatimeđuodnose tehnologije i inženjera znanja, te kako oni utječu na performanse ES. Kada su identificirani međuodnosi, onda je potrebno s
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 65/536
64
inženjerske perspektive te odnose poboljšati. Ono što je bitno u nastavkuistraživanja je prepoznavanje obrazaca korištenih u sustavu od stranesamog sustava, kao i dohvat informacija i znanja koji se javljaju kao
izlazni parametri ES od strane korisnika. Povezivanje obrazaca s performansama stvara bolju osnovu za učenje ES, koje kasnije sustavmože koristiti da prepozna novo ponašanje korisnika. Rezultat promjenerealnosti rezultira promjenom ponašanja inženjera znanja. Na ovaj načinES prepoznaje novo ponašanje inženjera znanja, odnosno ako znamo da je
ono rezultat novonastale stvarnosti socio-tehničkog sustava, možemotvrditi da na ovaj način ES uspješno prepoznaje promjene u stvarnosti.Ovaj pristup u inženjerskom smislu omogućuje da se postojećimsustavima dodaju svojstva koja omogućuju organski r azvoj, te je taj
proces temeljen na ES i čovjeku, koji zajedno uočavaju promjene urealnosti.
Kao primjer može se uzeti senzor u automobilu koji reagira na prisutnost alkoholnih para u unutrašnjosti zaključujući da je vozač podutjecajem alkohola. U sluča j kada je u automobilu razbijena boca s
alkoholom senzor će blokirati pokretanje vozila, što je kriva odlukasustava jer ne odgovara realnosti. Ako pak sustav umjesto senzora koristi
podatke o ponašanju vozača, vrlo lako može kvantitativno kreirati obrasce
koje ES prepoznaje te preko njih uči kroz vrijeme uporabe. Budući da je
rješenje temeljeno na obrascima softverskog jeftinije je i lakše zaimplementaciju od onog senzorskog odnosno hardverskog.
Iz gore navedenog primjera uviđamo da je svjesnost temelj za
donošenje odluke, te sukladno modelu iz slike 3, čini temeljnu sastavnicuorganskog procesa korištenja ES koji da bi dao performanse koje moguodgovoriti na promjene u okruženju, odnosno realnosti, mora uključivati itehnološku i ljudsku komponentu.
Rezultat svake odluke socio-tehničkim sustavom kojeg čine inženjerznanja i ES s UI se reflektira na postojeće znanje sustava, stvarajući novo
znanje koje se pohranjuje u sustav. Bitno je napomenuti da to znanje ovisi
o kontekstu u kojem je nastalo. Za nove odluke potrebna je svjesnost o
kontekstu u kojem je postojeće znanje nastalo ali i novom kontekstu izkojeg nastaje potreba za novom odlukom. Na taj se način eliminira pojavljivanje percepcija koje su zamijenjene perspektivama. U
hermeneutici se percepcije ne mogu shvatiti kao stvarno iskustvo nego
apstrakcija oslonjena na nešto što se dogodilo. Trist, jedan od
utemeljitelja socio-tehničkog koncepta, predlaže analizu dvije vrsteokruženja, jedna je kontekstualna, odnosno bavi se širim okruženjem, dok
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 66/536
65
je druga transakcijska, odnosno bavi se užim okruženjem. Percepcijumožemo povezati s transakcijskim, odnosno užim okruženjem, dok perspektive možemo shvatiti kao šire okruženje. Zamjenjujući percepcije
perspektivama u procesu donošenja odluka stvaramo temelj za kvalitetniju analizu prilikom donošenja odluka.Stoga je potvrda postavljene hipoteze izbjegavanje određenih zamki u
predloženom modelu poučavanja mišljenja, kao što su:
1. Izbjegavanje privida da razumijemo prošlost čime izbjegavamo poticanje prekomjerne pouzdanosti u sposobnost predviđanja budućnosti
2. Izbjegavanje prevlasti asimetrije rizika, (pozitivan je ishod
dvostruko poželjniji)3. Izbjegavanje procjenjivanja posljedica trenutačne razine uloženognapora i prisutnosti nezadovoljenih zahtjeva i
4. Odustajanje od rješenja složenog pitanja izgradnjom pojednostavljujućih pitanja tako da u sjećanje prizivamo nekerecentnije ili istaknutije događanje koje vežemo uzreprezentativnost uzorka ili najdostupniju informaciju.
Jurić objašnjava pluri-perspektivnost kao koncept koji se referira na
inkorporaciju i posredovanje kroz dijalog ne samo znanstvenih, nego i ne-znanstvenih (tj kulturnih) kontri bucija, uključujući i različite načine
razmišljanja, različite tradicije mišljenja i kulture, odnosno različitim pogledima koji počivaju na kulturnim, spolnim, vjerskim, političkim idrugim specifičnostima. To je potpuna analogija s hermeneutičkim pristupom ontologije ES
Ako se promatra kapacitet ES kroz tehnološke mogućnosti povezivanja inženjera znanja sa širim brojem ljudi za potrebe dijaloga, usvrhu donošenja kvalitetne odluke, može se primijetiti mogućnost
refleksije individualne percepcije s različitim perspektivama.Kao platforma koja omogućuje pluri- perspektivne procese može senavesti primjer Amazon Mechanical Turk platforme, za distribuciju
zadataka velikom broju osoba, odnosno agenata, čija se onda subjektivnainterpretacija, odnosno percepcija pretvara u pluri-perspektivu koja jetemeljena na intersubjektivnom dogovoru.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 67/536
66
3.3.5. Komentar
U obrađenom radu su u prvom dijelu prezentirana publicirana
provedena istraživanja o donošenju odluka koje su proglašene uspješnim prema mjerilima ekonomskih znanosti. Uz pomoć umjetne inteligencije pretraživanja su ukazala kako se radi o dva gotovo identična primjera svremenskom odstupnicom od 30-tak godina koja su uporabljena kao
podloga poučavanja. Osnova poučavanja je povezana s inženjerimaznanja - novom profilu stručnjaka umjetne inteligencije koji kognitivnim i
bihevioralnim inženjerstvom proširuju mogućnost poučavanja iz umjetneinteligencije. U drugom dijelu rada su prezentirana originalna istraživanjaobojice autora koji rezultira prepoznavanjem originalnog koncepta
donošenja odluka koji se profilirao iz obrađenog istraživanja umjetneinteligencije i koji se potvrdio na velikom broju primjera iz prakse čak i u provjeravanim obrnutim redoslijedima. Odluka je rezultat misli i čuvstva.
Odluka kao svjesni akt volje, odnosno čin izbora kojim završavastadij "odlučivanja" (deliberacije, osvještavanja, ocjene i borbe motiva),smišljen je i izabran oblik aktivnosti objektiviziranja koje se promeće ustvarnost.
Misao je doživljaj kojim se utvrđuje postojanje različitih pojava,određuju svojstva i otkriva "stanje stvari".
Čuvstvo je psihički proces koji odražava subjektivan odnos čovjeka prema objektivnom zbivanju u njegovoj okolini.
Svjesnost je sposobnost razmišljanja i rasuđivanja o stvarnosti ko janas okružuje.
Proces svjesnost, čuvstvo, misao i odluka je osnova naše interakcije srealnošću, te nam je želja u daljnjim istraživanjima sagledati taj proces izsocio-tehničke perspektive, kroz nedualistički pristup, koji gleda socio i
tehno kao kompleksan entitet koji je zavisna varijabla od promjena u
okruženju.Iz perspektive socio-tehničkih sustava obrađene u ovom radu moguće
je zaključiti da je svjesnost kao svojstvo neophodna pri donošenju odluka.U ovom stadiju tehnološkog razvitka ljudsko biće može imati svjesnost prema okruženju, međutim informacijsko-komunikacijske tehnologije
mogu uz „svjesnost“ o promjenama u realnosti kroz prepoznavanje promjena obrascima koristiti znanja koja nudi ES. Tako moguće je ponuditi korisniku nove funkcionalnosti ili nova znanja potrebna za
rješavanje izazova koje pruža novonastala realnost, zahtijevajućimišljenje i odluke.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 68/536
67
4. MOZAK FLEKSIBILNI SAMOREGULIRAJUĆIENTITET
Kenneth Earl Wilber II. (rođen 31. 1. 1949.), zbog svojih mentalnih
sposobnosti, ali i zbog činjenice da je svake godine kako u osnovnoj tako i
u srednjoj školi bio jedan od najboljih učenika, odlikovan mnoštvom
nagrada i priznanja - dobiva nadimak: MOZAK. Iako postaje magistar
biokemije, u potpunosti napušta znanost te se posvećuje autodidaktici i
duhovnoj praksi, usmjerava jući se k pluriperspektivnosti.
Svoj put najbolje opisuje riječima: „Uvijek sam bio zahvalan svojim
stupnjevima u znanosti. Uzmite nešto poput Schroedingerove valne jednadžbe ili integralnog računa. Kad ih jednom naučite, tada možete čitati
Buddhu ili Shakespearea. Ali ako ste stekli svoj fakultetski stupanj na
Shakespeareu te pokušate naučiti integralni račun, to se vjerojatno neće
dogoditi.“
Istraživanja funkcija mozga čovjeka, biološke osnove svijesti postavljaju
nove prioritete za znanost u 21. stoljeću (proglašenom i Stoljećem uma),
pokrenula je svjetsku inicijativu s ciljem promocije znanja o mozgu - Dana
All iance for Brain Initiative . Ta inicijativa je dobila široke razmjer e iz
nekoliko razloga. Na prvom mjestu je spoznaja da je nemoguće naći ijedno pitanje vezano uz funkcioniranje ljudskog društva koje ne bi zahtijevalo
biološki utemeljeno znanje o psihologiji, ponašanju i svijesti čovjeka,
odnosima i komunikaciji među ljudima u društvu, kao i evolucijski
utemeljeno znanje o tome što nas čini ljudima te kada i kako su nastala ta
specifično ljudska obilježja. Tjedna mozga u Hrvatskoj obilježava se i na Elektrotehničkom odjelu TVZ -a.
Moto „Tjedna mozga“ na ELO TVZ-u, 2014. godine:
„Ljudi bi trebali znati da u mozgu, i samo u mozgu, nastaju naša radost,veselje, smijeh i šala, kao i naša tuga, bol, žalost i strah. On nam
omogućuje da čujemo i razlikujemo ružno od prelijepog, dobro od lošeg,
ugodno od neugodnog“
Moto „Tjedna mozga“ na ELO TVZ-u, 2015. godine:
„Ljudi bi trebali znati da je tajna uspješne komunikacije otkrivena onda
kada priznamo razliku između onoga što kažemo i onoga što misli naš
mozak! “
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 69/536
68
Uvod u četvrto poglavlje
___________________________________________________________
Neuroznanost predstavlja jedno od najuzbudljivijih područjasuvremene znanosti. Zahvaljujući brojnim novim tehnikama snimanjamožemo "pogledati" u sam mozak i vidjeti kako on funkcionira. Takva promatranja znatno su proširila čak i naše razumijevanje učenja. I premdase već mnogo toga zna, tek smo na početku razumijevanja golemekompleksnosti mozga, a to znači i na početku mogućnosti primjeneneuroznanstvenih spoznaja u obrazovanju.
Ovo što se danas zna ili pretpostavlja ima ogromno značenje za praksu
jer te spoznaje mogu povećati efikasnosti učenja primjenom strategija poučavanja koje će biti bolje usklađene s načinom funkcioniranja mozga. Nova istraživanja mozga pokazuju da se mozak neprestano mijenja, tzv.
moždana plastičnost. Neuroznanstvenici duhovito kažu: "Samo se za nekefunkcije "prozori" za ulaz utjecaja počinju zatvarati u vrlo ranoj dobi), noza druge se oni tek počinju otvarati". Umjesto prijašnje usporedbe mozga skompjutorom, danas istraživači gledaju na mozak kao na mnogofleksibilniji, samo- prilagođavajući entitet - živi, jedinstveni, organizamkoji se stalno mijenja, raste i preoblikuje prema izazovima, s elementima
koji nestaju ako se ne koriste.
4.1. Mozak i sustav živaca
Mozak se sastoji od živčanih stanica (neurona) i potpornih stanica(glija). Neuroni su građeni od tijela neurona, aksona (prenose signale
drugim neuronima) i dendrita (koji primaju signale od drugih neurona).
Glija stanice sačinjavaju većinu moždane mase. Njihova uloga još nije potpuno istražena, ne prenose signale, ali je sve više dokaza da imaju važnuulogu u razvoju živčanog sustava, imunološku ulogu, ulogu u održavanjukrvno moždane barijere. Svaka je anatomska podjela ljudskog mozga
relativna. Ona koja je danas općeprihvaćena dijeli mozak na moždanodeblo (truncus cerebri), mali (cerebellum), srednji (diencephalon, u kojem
se nalazi i limbički sustav) i veliki mozak (telencephalon). Model ljudskog
mozga prikazuje Slika 4.1.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 70/536
69
Slika 4.1. Model ljudsk og mozga, središnji presjek mozga
Moždano deblo regulira osnovne životne funkcije poput disanja, malimozak kontrolira izvođenje tjelesnih pokreta, održavanje ravnoteže pri pokretima, srednji je mozak sjedište kontrole žlijezda sa unutarnjimizlučivanjem, a kemijski spojevi koje izlučuju žlijezde srednjeg mozga podešavaju aktivnost viših moždanih središta, ali i aktivnost perifernih
žlijezda, a time posljedično svih organa u tijelu. Veliki se mozak sastoji od
dvije polutke (lijeve i desne); kora velikog mozga podijeljena je na polja s
određenim funkcijama poput vida, sluha, njuha i osjeta dodira, te upravljavišim funkcijama poput govora, mišljenja i pamćenja.
Najvažniji dio mozga koji se odnosi na djelovanje samo razvojnih
tehnika je prednji dio kore velikog mozga, frontalni korteks. Funkcije
frontalnog korteksa u najširem smislu su planiranja, predviđanja,apstraktnih ideja o Bogu i univerzumu, maštanja, intuicije i stvaralaštva,
socijalnog ponašanja, prilagodba emotivnih nagona zahtjevima okoline.
Sve što smo stvorili, prvenstveno je zasluga razvijenog frontalnogkorteksa, prednjeg dijela kore velikog mozga, smještenog iza čela. Svaki pojedinac poznaje promjene koje se svakodnevno događaju u njegovojsvijesti. Ono što kontrolira naše emocije jest limbički sustav, smještenizmeđu korteksa i moždanog debla. U sredini limbičkog područja, iza našihočiju, su dvije amigdale. Položaj amigdala prikazuje Slika 4.2.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 71/536
70
Slika 4.2. Položaj amigdala
Neuroznastvenici su otkrili da ta dva organa nalik bademima primaju i
šalju sve emocionalne poruke. Naravno, u mozgu se ništa ne događaizolirano, amgidala stalno komunicira s korteksom gdje obavljamo
analitičke i verbalne zadatke i gdje obitava naša radna memorija.
Emocionalni mozak promatra sve što nam se događa iz trenutka utrenutak, uočava je li to što nam se upravo događa nalik nečemu što nas jeu prošlosti ražalostilo ili razbjesnilo. Ako uoči sličnost, amigdala “dižealarm” - objavljuje opasnost i u djeliću sekunde mobilizira nas na akciju.Može to učiniti mnogo brže nego što «misleći» mozak shvatiti što se uopćedogađa. To je razlog zašto mnogi ljudi pobjesne i učine nešto neprimjereno prije nego što stignu promisliti da li to doista žele učiniti. Naše je analitičkomišljenje uvijek pod utjecajem emocija. Ako uspostavimo zrelu, zdravu
vezu između moždanih dijelova, možemo kontrolirati svoje odgovore naamigdaline poruke. Korteks nam može reći da odustanemo od neposrednereakcije "napadom”. Emocije se stalno mijenjaju, a s njima mijenjamo i
odnos prema sebi.
Sustav živaca ponaša se u osnovi kao kibernetički (integracijski) sustav.Karakterizira ga prijam, prijenos, pohranjivanje, očitavanje i interpretiranjeinformacija te reagira na primljene podražaje ili obavlja misaonu radnju.Sustav se sastoji od središnjeg i perifernog dijela. Središnji živčani sustav
čine mozak i kralježnička moždina. Smješteni su u lubanji i kralježničkom
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 72/536
71
kanalu. Periferni sustav čine živci koji povezuju periferne dijelove tijela isredišnji živčani sustav u oba smjera.
Živčani sustav dijeli se na voljni (moždano kralježnički) i autonomni(vegetativni - simpatički i parasimpatički). Prema tipu, živčana se vlaknadijele na osjetna, motorička, i specijalna (primjerice okusna,
parasimpatička). Čitav sustav živaca građen je od živčevih stanica -
neurona.
4.2. Neuroni
Neuroni se sastoje od tijela stanice s kojeg se pruža veći broj kraćihživčevih vlakana - dendrita i po jedno duže živčevo vlakno - akson ili
neurit . Dendriti su obično dobro razgranati poput krošnje stabla. Slično jerazgranat i završni dio aksona te ima izgled korijenja biljke. Veza izmeđudva neurona naziva se sinapsom, a prostor u kojem dolazi do prijenosa
električkog signala, sinaptičkom pukotinom, Slika 4.3. i 4.4.
Slika 4.3. Snimak neurona i sinaptičke veze između dvaju neurona
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 73/536
72
Slika 4.4. Shematski prikaz sinaptičke veze dvaju neurona (a) i
neuromišićne veze (b)
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 74/536
73
Aksoni se udružuju u živčana vlakna, a snop živčanih vlakana čini živac. Specifičnost za živčeve stanice je nemogućnost diobe nakonzavršetka zametnog razvoja. Neposredno prije rođenja živčeve stanice
gube centrosom. Centrosom se sastoji od dvaju centriola smještenih u blizini jezgre. Uloga je centriola u diobi stanica (mitozi) stvaranje teznih
niti dio benog vretena s pomoću kojih se razmiču udvojeni kromosomi unovonastale stanice.
4.3. Sinapsa
Prijenos podražaja u sinapsi odvija se kroz sinaptičku pukotinu. Naime,
dva neurona se fizički nikada ne dodiruju, već između dva neurona postoji
sinaptička pukotina (150 do 300 nm). Prijenos podražaja stoga se neostvaruje izravno, nego kemijskim podraživanjem sljedećeg neurona i to s pomoću neurohormona (neurotransmitera) npr. acetil-kolina,
noradrenalina. Određene molekule neurohormona neprestano sesintetiziraju u tijelu (somi) neurona i pohranjuju u završnim nožicama presinaptičkih završetaka. Kada bioelektrični potencijal, nastao na prijamnom dijelu receptora stigne do kraja neurona, uzrokuje naglo
oslobađanje molekula neurohormona iz završnih nožica u sinaptičku pukotinu. Molekule neurohormona se tada vežu na specifične membranske
neurohormonske receptore sljedećeg neurona. Posljedica toga su promjeneslične onima u samom prijamnom dijelu prethodnog neurona. Otvaraju seionski kanali za natrij, ioni natrija difundiraju iz izvan stanične tekućine u post sinaptički neuron. Nastupa depolarizacija novo odraženog neurona, a
električni podražaj se širi dalje do nove sinapse.
Da neurohormoni ne bi predugo podraživali post sinaptički neuron,
nakon što se vežu za neurohormonske receptore, oslobađa se iz tog neuronaodređena količina enzima za njegovu brzu razgradnju. Specifični enzim za
razgradnju acetil kolina je acetil-kolin esteraza, (ACE), a za noradrenalinmono-amino oksidaza, (MAO). Ti enzimi razgradit će molekuleneurohormona vezanih za neurohormonske receptore i time omogućitizatvaranje natrijskih ionskih kanala i prekid prijenosa podražaja.Repolarizacija podraženih stanica ostvaruje se izbacivanjem viška ionanatrija u okolinu, koji su ušli u stanicu tijekom podraživanja(depolarizacije). Za proces repolarizacije odgovorna je natrij/kalij, (Na/K)
crpka. To je proces aktivnog transporta uz utrošak energije iz zalihaadenozin-trifosfata, (ATP).
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 75/536
74
4.4. Učeći mozak
Naš mozak je pravo čudo. Mozak istražuje, proučava sam sebe.
Neuroznanost predstavlja jedno od najuzbudljivijih područja suvremeneznanosti. Zahvaljujući brojnim novim tehnikama snimanja? možemo"pogledati" u sam mozak i vidjeti kako on funkcionira. Takva promatranja
znatno su proširila čak i naše razumijevanje učenja. I premda se već mnogotoga zna, stručnjaci smatraju kako smo tek na početku razumijevanjagoleme kompleksnosti mozga, a to znači i na početku mogućnosti primjeneneuroznanstvenih spoznaja u obrazovanju. No, već i ovo što se danas znaili pretpostavlja ima ogromno značenje za praksu u razredu jer te spoznajemogu povećati efikasnosti učenja primjenom strategija poučavanja koje će
biti bolje usklađene s načinom funkcioniranja mozga.Kako saznajemo više o mozgu i o tome kako on uči, tako moramo pronalaziti okruženja za učenje koja su prilagođena tim spoznajama.Učitelji ne moraju biti eksperti u znanosti o mozgu, ali je itekako važno dashvate i uvažavaju sve one njegove karakteristike i način funkcioniranja,
koje su bitne za proces učenja i poučavanja učenika. Još prije dvadesetak godina znanstvenici su vjerovali kako je strukturanašeg mozga unaprijed određena nasljeđem (geni), te da ta nepromjenjivastruktura određuje kako se umno razvijamo i kako ostvar ujemo među
utjecaj s okolinom. Nove tehnike snimanja mozga, međutim, pokazuju da nasljeđe određujetek broj moždanih stanica s kojim se djeca rađaju i njihov početni raspored,dakle samo osnovni okvir.
Mozak djeluje putem tzv. neuralnih ili komunikacijsk ih mreža kojeobuhvaćaju milijarde živčanih stanica, neurona, i nekoliko stotina tisućamilijardi veza, sinapsi, među njima. Tipično je za njegov razvoj stvaranjeogromnog broja tih veza među neuronima, jer se nakon rođenja samineuroni više ne stvaraju.
Fizička struktura mozga, mreža povezanih neurona, mijenja se kaorezultat iskustva, učenja. To svojstvo mozga naziva se njegovom plastičnošću. Broj veza između neurona u mozgu dojenčeta više je nego20-struko veći od njihovog broja u mozgu odraslog čovjek a. Tijekom
djetinjstva sve do adolescencije sinapse se umnožavaju u prekomjernom broju ali isto tako i «brišu» vrlo velikom brzinom. Tako naše iskustvooblikuje naš mozak a zatim on oblikuje naše iskustvo.
Preživljavaju one sinapse koje se tijekom iskustva (učenja)upotrebljavaju, dok druge, koje se ne upotrebljavaju, nestaju. "Mozak se
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 76/536
75
danas mnogo manje doima kao gotova kamena skulptura, a mnogo više kaodjelo u stalnom nastajanju” (Wright, 1997). Iskustvo, naravno, može bitivrlo različito. Npr. snažni su dokazi da prvo djetetovo iskustvo, iskustvo s
roditeljima, osobito snažno oblikuje dijelove mozga koji su uključeni uemocije, ličnost i ponašanje. Neke studije pokazuju da jačina vezivanjadjeteta uz one koji brinu o njemu može povećati njegovu sposobnost da učii suočava se sa stresom. Druge pokazuju da zlostavljanje i zanemarivanjedjece može mozak za cijeli život «napuniti» neprikladnom agresijom irastresenom pažnjom. To objašnjava model razvoja mozga koji smatra da“primitivna”, filogenetski najstarija područja mozga sazrijevaju prva.
Naime, u prve tri godine života ona područja u kori velikog mozga koja
upravljaju našim senzornim i motornim vještinama doživljavajunajdramatičniji preustroj i ti perceptivni centri zajedno s nagonskimcentrima, kakav je limbički sustav, bit će pod snažnim utjecajem iskustvau ranom djetinjstvu. Nasuprot tome, noviji, frontalni dijelovi o korteksa,
koji upravljaju planiranjem i donošenjem nisu "umreženi" prije pete dosedme godine života.
Drugo veliko restruktur iranje mozga zbiva se između devete i jedanaestegodine. Usporedba elektroencefalograma, (EEG) adolescenata i odraslih
pokazuje da se od rođenja do smrti pojedinca otprilike svake dvije godine
događa izvjesna moždana reorganizacija. Pretpostavlja da su tereorganizacije posljedica dvogodišnjih ciklusa, valova, razvojnih promjena moždanih hemisfera, pri čemu se obnavlja jedna petinasinaptičkih veza u mozgu. Ideja o razvojnim valovima još nije potvrđena,ali sve više znanstvenika su njene pristalice.
Dak le, nova istraživanja mozga pokazuju da se on ne prestaje mijenjatinakon treće godine, kako se to dosad pretpostavljalo. NeuroznanstvenicaMegan Gunnar duhovito kaže: "Samo se za neke funkcije "prozori" za ulazutjecaja počinju zatvarati u vrlo ranoj dobi (kritična razdoblja), no za drugese oni tek počinju otvarati" (Wright, 1997).
Umjesto prijašnje usporedbe mozga s kompjutorom, danas istraživačigledaju na mozak kao na mnogo fleksibilniji, samo- prilagođavajući entitet,živi, jedinstveni, organizam koji se stalno mijenja, raste i preoblikuje prema
izazovima, s elementima koji nestaju ako se ne koriste.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 77/536
76
4.5. Tehnike učenja
Učenje započinje na mikroskopskoj staničnoj razini. Mozak ima
nekoliko vrsta stanica koje su uključene u proces učenja, a najviše suizučeni neuroni. Znanstvenici drže da su neuroni stvarno žarište aktivnosti:stalno prenose, integriraju i stvaraju informacije (Jesen, 1998). Najbrojnije
su pak moždane stanice tzv. galija stanice, čija je funkcija hranjenjeneurona. Što mozak više neurona koristi, to više galija stanica treba.
Einsteinov je mozak bio prosječne veličine, ali je sadržavao daleko višegalija stanica od normalnog mozga. Učenje je upravo ono što mozaknajbolje radi. Učenje zapravo mijenja strukturu mozga.
Znanstvenici nisu još posve sigurni kako se to događa, ali imaju idejuo tome što se događa. Proces započinje podraživanjem mozga. Ti podražajimogu biti unutrašnji (npr. “oluja ideja”) ili mogu biti neko novo iskustvokao rješavanje nekog problema. Jednom kad je podražaj primljen, svakamoždana stanica radi kao mala električna baterija. Informacije putuju krozneurone u obliku električnih signala, koje primaju ulazni izdanci, dendriti,
a dalje ih predaju izlazni izdanci, aksoni. Kemijske tvari, neurotransmiteri,
prenose električne impulse kroz sinaptički prostor do dendrita sljedećegneurona. Što se češće stimuliraju, neuroni razvijaju bogatiju mrežu dendrita
a time i jače sinapse, pa tako postaju prjemljiviji za poruke. Potom se ti podražaji razvrstavaju i obrađuju u mozgu na nekoliko razina.Ako ponavljamo zadatak ili aktivnost koju učimo, živčani putevi
kojima se to odvija postaju sve ef ikasniji. Istraživači H. Van Mier i S.Peterson s Medicinskog fakulteta Sveučilišta Washington otkrili susnimajući PET tehnikom (tomografija pozitronske emisije) da se pri početnom učenju “pale” tj. aktivna su mnoga područja mozga, a što suzadaci bolje naučeni to je manje takvih aktivnih područja.
Psihometrijska istraživanja – potvrđuju da aktivnost pojedinihdijelova mozga (snimak pozitronskim emisionim tomografom – PET), koji
su trenutno aktivni odnosno podraženi, su topliji od susjednih područjazbog povećanog metabolizma, Slika 4.5. Na taj su način otkrivene glavneaktivnosti dijelova mozga, Slika 4.6.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 78/536
77
Slika 4.5. Aktivnosti dijelova mozga snimljene pozitronskim emisionim
tomografom – PET
Slika 4.6. Aktivnosti pojedinih dijelova mozga potvr đene istraživanjima
Prof. Nielsa Birbaumera na institutu u T übingenu
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 79/536
78
Jednostavno rečeno, početnici moraju koristiti veća područja mozga,dok iskusni koriste manje područje, ali zato efikasnije.
Poticanje mozga na razvoj obično se zbiva kad činimo nešto novo –
rješavamo novi problem, posjećujemo novo mjesto, gledamo novi film,upoznajemo novu osobu. Novost mentalnog ili motoričkog poticaja stvaraveću blagotvornu eklektičnu energiju nego kad je u pitanju već poznato.
Mada je zanimljivo znati što se prilikom učenja zbiva na staničnoj razinimozga, ipak, jasno je da se stanično učenje i ponašanje pojedinca znatnorazlikuju. Možemo iz knjiga dobro naučiti kako omogućiti dobar procesučenja, a da pri tom u učenika ne proizvedemo nikakve vanjske znakove prihvaćanja i primjene naučenoga.
Promjena ponašanja koja je rezultat učenja ovisi o mnogobrojnim
činiteljima: od emocionalnih stanja, prijašnjih znanja, dnevnih oscilacija ukemizmu mozga, količini hormona – peptida. Krajnji rezultat učenja jestljudska inteligencija. Mozak je ono što posjedujemo (struktura), a um onošto mozak radi (funkcija). Um je proces. Znamo danas da je mozak
sposoban za neprestano stvaranje novih veza, za povećavanje umaučenjem. Kapacitet mozga za učenje je ogroman i on je stvoren za mnogo
zahtjevnije intelektualne aktivnosti od onih u koje je obično uključen.Znanstvenici su utvrdili kako reagiraju određeni dijelovi mozga pa senajčešće spominju aktivnosti lijeve i desne hemisfere mozga, Tablica 4.1.
Tablica 4.1.Reakcije hemisfera mozga
DESNA HEMISFERA LIJEVA HEMISFERA
- reagira na pokazane upute- intuitivno obrađuje probleme
- uočava sličnosti - spontana je i povezuje sličnosti - voli maglovitu i maštovitu informaciju - uočava crtež i pokretne slike - voli otvorena pitanja- teži slobodi u emocijama - teži suradničkoj strukturi - vidi povezanost- vidi analogiju i strukturnu sličnost
- reagira na verbalne upute- logički obraduje probleme
- uočava različitosti - planira i kombinira- voli jasnu informaciju- uočava govor i pisanje- bira u jasnom izboru- kontrolira osjećaje - teži autoritarnoj strukturi - vidi podijeljenost- vidi uzrok i posljedicu
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 80/536
79
Pojednostavljenim pristupima i inzistiranjem na “pravim” odgovorimatipičan školski razred mnogo više sužava taj kapacitet nego što ga širi.Zanemaruje se činjenica da je ljudski rod napredovao zahvaljujući upravo
nepresušnoj želji da isprobava i mijenja, a ne želji da uvijek slijedi samo“pouzdane i istinite” odgovore.
4.6. Mozak i pozornost
Neuroznanost je bolje rasvijetlila i ulogu bioloških faktora u pažnji iučenju. Nemamo jedan “centar” za pažnju, sustavi koji su uključeni u pažnju locirani su u različitim dijelovima mozga. Mozak uvijek na neštoobraća pažnju jer od toga ovisi naše preživljavanje. Većinu naše pažnje
"okupiraju" kontrasti u pokretima, zvukovima i emocijama, prema tomekontrast, promjena, novost najefikasnije su sredstvo za izazivanje nečije pažnje. Osjetljivost mozga da obraća pažnju jako je pod utjecajem uputa.Vjerojatnije je da ćemo na nešto paziti ako nam je rečeno da to činimo.Selektivna pažnja ovisi o učenju obuzdavanja nevažnih i pojačavanjuvažnih podataka. Neuroznanstvenici naglašavaju ulogu kemijskih tvari u pažnji, tj. važnostneurotransmitera, hormona i peptida. Svatko od nas zna kako tijekom dana
ima razdoblja budnije i razdoblja slabije pažnje. Ta različita moždana
“prijemljivost” za podražaje utjecat će na to koliko će dobro mozak primatii obrađivati podatke i obavijesti. Čak je moguće prepoznati stanja duha kroz
aktivnosti mozga, kao što su: koncentracija, meditacija, kontemplacija,
adoracija, egzercicija, …, Slika 4.7. i 4.8.
Slika 4.7. Aktivnosti dijelova mozga u uobičajenom mentalnom stanju
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 81/536
80
Slika 4.8. Aktivnosti dijelova mozga u stanju meditacije
Zato istraživanja pokazuju da se tijekom edukacije, postižu slabiji
rezultati ako se ispitivanja provode u "krivo" vrijeme ispitanika. To je još jedan dokaz u prilog opravdanosti da se u procesu učenja i ocjenjivanjaomogućavaju izbori.
Tri su razloga zašto je konstantna pažnja kontraproduktivna:
mnogo toga što učimo ne može se obrađivati (procesirati) svjesno,
jer se događa prebrzo a obrada (procesiranje) traži vremena
kako bismo stvorili novo značenje trebamo neko svoje, unutrašnje
vrijeme; značenje se uvijek stvara iznutra, ne izvana
nakon svakog novog učenja trebamo vremena da se učenje"utisne"; sinapse jačaju kad im se da vremena da se neuralno
povezivanje učvrsti.
Ljudska su bića prirodno usmjerena na traganje za značenjem, no
konačni rezultat toga traganja ne postiže se automatski. Budući da seznačenje postiže unutarnjim procesima, novi podražaji sukobljavaju se sunutarnjim procesima osmišljavanja onoga što se upravo uči. Zato
možemo ostvariti punu pažnju učenika ili možemo postići da otkrivaju
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 82/536
81
značenje onoga što uče, no nikad ne postižemo oboje u isto vrijeme (Jensen,1998). Tražiti od učenika konstantnu pažnju (a to najčešće značiusmjerenost na učiteljevo predavanje!) jest prema tome nemoguće (visoka
i konstantna pažnja može se održati samo kratko vrijeme, oko 10 minuta!). Neuroznanstvenici smatraju da se periodi usredotočene pažnje u učenjusmjenjuju s periodima "raspršenog " vremena kad se obrađuje (procesira)ono što se učilo. Nakon svakog novog učenja mora slijediti period
razmišljanja o tome što se učilo, kako bi se stvorile veze s otprije poznatim,stekao dublji uvid i uočile dodatne mogućnosti skrivene u već postojećemiskustvu.
Taj oblik učenja zovemo aktivnom obradom (procesiranjem).Učenicima obično nedostaje i vještina i potrebna svjesnost da tragaju za
značenjem i učitelji im tu mogu pomoći. Pisanje dnevnika o učenju ilidiskusija u paru ili maloj grupi neke su od mogućnosti za aktivnu obradu, jer pomažu razvrstavanje novih informacija, postavljanje pitanja za
razjašnjavanje, razvijanje "što-ako" scenarija itd.
Pretrpavanje sadržajima, stalno pretrčavanje s jedne vrste sadržaja nadruge proizvest će malo sadržaja koji će biti stvarno (s razumijevanjem!)naučeni. Mnogi problemi discipline u školi proizlaze iz ignoriranja
činjenice da mozak ne može biti pažljiv neprekidno (non-stop).
4.7. Emocije i mozak
Ono što kontrolira naše emocije jest limbički mozak, smješten izmeđukorteksa i moždanog debla.Prvi prioritet za naš mozak je uvijek preživljavanje Kad smo sretni, tužni,zaplašeni ili osjećamo bilo koju drugu emociju, naše tijelo oslobađa u
krvotok razne kemijske tvari koje tome pomažu. Npr. kad smo prestrašenioslobađa se noradrenalin koji nas pri prema za reakciju bijega ili borbe. Kad
percipiramo prijetnju izlučuje se mnogo kortizola u tijelo uzrokujući da višimisaoni procesi ustupaju mjesto automatskom funkcioniranju koje nam
pomaže da preživimo. Budući da ti hormoni utječu na mozak, znači da jeon podložan snažnom utjecaju promjena u našem raspoloženju. Negativneemocije smanjuju kapacitet mozga za razumijevanje, uočavanje značenja, pamćenje i više misaone procese.
Istraživanja mozga osobito naglašavaju upravo potrebu eliminiranja prijetnje iz okoline za učenje. Stresna i prijeteća okolna klima dramatičnooštećuje učenje. Stres koji prati doživljaj prijetnje posebno aktivira limbičkisustav. Dolazi do automatskog sužavanja pažnje učenika, te oni gubemnogo od kapaciteta za racionalno i kreativno razmišljanje. Učenici mogu
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 83/536
82
osjetiti prijetnju i strah ako izgube odobravanje, osjete bespomoćnost,kritiku, neuspjeh. Zaplašeni, zbunjeni učenici ne mogu jasno razmišljati!
Drugim riječima, učenje nije samo mentalna funkcija, na njega snažnoutječu emocije. Kad se ne uzimaju u obzir neugodni osjećaji učenika usituaciji učenja, oni će ugroziti čitav proces učenja. S druge strane, dobriosjećaji stvaraju ugodno uzbuđenje i čine učenje privlačnim. Emocijeodređuju zašto učimo i imamo li samopouzdanja i sigurnosti u rezultat
učenja. Naš mozak daje prioritet svim emotivno vođenim informacijama.
4.8. Utjecaji okoline na mozak
Neuroznastvenica M. Diamond utvrdila je da mozak doslovno raste kadse poticajima iz okoline stvaraju nove veze. Ona kaže: "Kad obogaćujemookolinu, razvija se mozak s debljim korteksom, razgranatijim dendritima i
većim staničnim tijelima" (Jensen, 1998). Neuroznastvenik B. Jacobsutvrdio je 40% više neuralnih mreža u mozgovima obrazovanih ljudi negou osoba koje su napustile školovanje. Prema tome, očito je da okolina, kaoi osobno iskustvo, može snažno utjecati na razvoj mozga. Stoga je pitanje
kako obogatiti okolinu u kojoj se uči od prvorazrednog značenja zaobrazovanje. Obogaćena okolina je ona koja pruža dovoljno podražaja dase potaknu strukturne promjene u mozgu.
Kako mozak najbrže i najlakše uči u prvim godinama života i ranimškolskim godinama, to je vrijeme kad se poticanjem polažu temelji kasnijegučenja. Vanjski svijet je neizmjerno bogata hrana rastućem mozgu. Mirisi, boje, zvukovi, dodiri, okusi, riječi, osjećaji - sve su to poticaji za
uspostavljanje bogatih neuralnih mreža. Ukratko: bogatu okolinu za učenječine izazovi i povratne informacije, Tablica 4.2.
Tablica 4.2. Baza učenja u mozgu – parovi izazova i povratnih
informacija IZAZOV POVRATNA INFORMACIJA
rješavanje problema specifična
kritičko mišljenje dana na različite načine
značajni projekti pravovremena
složene aktivnosti kontrolirana
Budući da nešto što je izazov za jednog učenika ne mora biti izazov zadrugog, učenicima valja dati mogućnosti izbora u procesu učenja: izboratempa učenja, razine složenosti zadatka, izbora partnera, kako će sjediti, na
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 84/536
83
kojem dijelu projekta će raditi, iz bora oblika krajnjeg rezultata rada.
Učitelji koji nastoje poticati razvoj mozga svojih učenika nastoje da ih, bezobzira što učenici izabrali, izlože širokom rasponu različitih postupaka.
Tradicionalni razredi u kojima je tako često dosadno, u kojima se takočesto pažnja nastoji zadobiti prijetnjama (ocjenjivanje!) morali bi što prije postati prošlost! Sporiji, linearniji put tradicionalnog školskog učenjazapravo nedovoljno stimulira mozak. Učitelj govori ( predaje gradivo) a
učenici ga trebaju memorirati kako bi u situaciji «ustani i reci» pokazali štoznaju. Mozak je kod takve vrste učenja koja se oslanja na učenje iz predavanja i udžbenika preslabo iskorišten.
Ako uzmemo da su djeca u školi oko 6 sati dnevno 175 dana u godini,
to znači da su tijekom osnovnog školovanja izložena određenoj okolini oko8400 sati. Smije li nam biti svejedno hoće li ta okolina njegovati i razvijatimozak ili će pak doslovno sužavati granice njegovih potencijala?
Naš mozak istovremeno radi na više razina, procesirajući od jednom
svijet riječi, boja, pokreta, emocija, oblika, zvukova, okusa, težina i mnogo,mnogo toga drugoga. On povezuje sve te podatke, komponirajući značenjei razvrstavajući ono što je dnevno životno iskustvo iz svega onog čime jeokružen.
Taj fantastični multi-procesor u tradicionalnim razredima uglavnom je
gladan ulaznih podataka. Zašto? On je sposoban procesirati mnogo višeinformacija, iskustava i podražaja nego ih obično može naći u školi. Najbolje se uči kad se uči na više razina odjednom, najviše se uči onda kad je onaj koji uči uključen u bogatu, multi-senzornu realnu životnu situaciju.
Iz tih razloga najbolji razred je onaj vani, na dobro osmišljenom tematskomizletu, ekskurziji ili u razredu s posebnim događajima, npr. projektima.Obogaćena okolina koja uključuje sve osjete učenika, stalnu povratnuinformaciju od učitelja i vršnjaka pomaže hraniti ogroman apetit mozga za poticanjem.
4.9. Sposobnost učenja mozga
Mozak uči jer je to njegova prirodna funkcija, njegov kapacitet za učenje je stvarno neiscrpan. Po nekim svojim svojstvima on je posve izuzetan, a
to su:
sposobnost da uočava obrasce i čini aproksimacije
izuzetan kapacitet za različite vrste pamćenja
sposobnost za samo korekciju i učenje iz iskustva
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 85/536
84
analiziranje vanjskih podataka promišljanjem
neiscrpni kapacitet za stvaranje
Jedan bitan razlog jest da još nismo shvatili kompleksnost i elegancijunačina na koji mozak uči, osobito kad funkcionira optimalno. Kad shvatimoi mogućnosti i raspoložive procese, tad možemo procijeniti golemi potencijal ljudskog mozga i u stvarnom smislu unaprijediti procese
edukacije.
Psiho metrijskim ispitivanjima potvrđene su razlike u reakcijama ifunkcioniranju mozga kod muškaraca i žena, Slike 4.9. i 4.10.
Slika 4.9. Aktivnosti pojedinih dijelova mozga kod muškaraca
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 86/536
85
Slika 4.10. Aktivnosti pojedinih dijelova mozga kod žene
Mnogi i danas smatraju da se učenje odvija kroz pamćenječinjenica i specifičnih vještina. Pritom se zanemaruje ogroman kapacitetmozga da upija neposredno životno iskustvo, da traga za smislom tj.značenjem iskustva, za obrascima i vezama. Primjerice, djeca poznaju
paralelne crte mnogo prije nego dođu u školu. Prije nego što o njima uči ugeometriji, prosječan učenik vidio je tisuće paralelnih crta u ogradama, prozorima, slikama, mehaničkim igračkama, itd. Umjesto da podsjete nasve te primjere, većina će učitelja nacrtati paralelne crte na ploču i datidefiniciju. Učenici poslušno preslikaju "novu" informaciju u svoju bilježnicu kako bi je proučili i zapamtili za odgovaranje ili test. Paralelnecrte odjednom postaju nova, apstraktna informacija pohranjena u mozak
kao odvojena činjenica.
Neuroznastvenici i psiholozi govore o gladi mozga za značenjem.Mozak koji uči traži strukture koje imaju neko značenje i opire se besmislenima. Zapamtit će, doduše, i izolirane ili sasvim različiteinformacije, ali je i pak najefikasniji u pamćenju onih koje su važan dio nekesmislene cjeline. Naš mozak stalno teži povezivanju dijelova u cjelinu, panajviše i najbolje učimo kad povezujemo nešto novo s nečim što većznamo, razumijemo. Neuroznanost ističe jedinstvenost ljudskog mozga, iz
čega proizlazi da efikasno učenje može biti samo ono koje pruža mnoštvo povoljnih prilika za različite učenike (mozgove!) kako bi se osigurala
smislenost onoga što se uči. Planirajući povezivanje novog s već poznatim
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 87/536
86
moramo imati na umu da će biti učenika za koje će to "novo" biti već davno poznato!
Stvaranje mnoštva prilika za učenike u kojima će novo znanje povezivati
sa starim jest trodijelni zadatak za onoga koji poučava:
najprije, moraju jasno identificirati bitne pojmove, principe i
v ještine u predmetima koje poučavaju, potom
dobro upoznati obrazovne potrebe svojih učenika, i na kraju
na temelju obrazovnih potreba svojih učenika stvarati prilike za
učenje u kojima će učenici konstruirati razumijevanje
povezivanjem onoga što već znaju s bitnim podacima o onome što pokušavaju naučiti.
U skladu s time i kurikulum mora uznastojati oko razvijanja značenja,smisla, mora biti organiziran oko kategorija, pojmova i vodećih principa.Za smisleni kurikulum je karakteristično postizanje velike zainteresiranosti
i velike primjerenosti, te zadiranje u osjećaje i iskustvo onih koji uče.Želimo li da učenici zadrže, razumiju i koriste ideje, informacije i
vještine, moramo im pružiti dovoljno prilika da otkriju njihov smisao, učineih "svojima" kroz uključivanje u složene situacije učenja.
Istraživanja razvoja i funkcioniranja mozga potvrdila su mnogeintuitivne i iskustvene spoznaje o efikasnom učenju i poučavanju i stavila pod kritičku lupu uobičajenu praksu u školi. Na mnoga pitanja, osobito onaoko vrlo specifičnih problema još čekamo jasne odgovore.
No, već i primjena onoga što se zna može znatno unaprijediti naše
učenje. Tako bi sastavnice učenja i poučavanja koje je usklađeno sosobinama funkcioniranja mozga i koje potiču njegov razvoj bile sljedeće:
Sadržaji koji imaju značenje za učenike
Odsustvo prijetnje
Mogućnosti izbora
Odgovarajuće vrijeme (dovoljno vremena!)
Okolina bogata poticajima
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 88/536
87
Suradnja
Neposredna povratna informacija
Ovladavanje gradivom (stjecanje kompetencije)
Mnogi znanstveni istraživački projekti danas istražuju fenomenespiritualnih iskustava. Zapravo, čudno je da se znanost nije i ranije bavilaistraživanjem, ovog polja imajući u vidu da je još Froud objavio svoje pronalaske u vezi nižeg nesvjesnog uma i da su geniji i sveci tokom vjekova
pokazali sposobnosti viših stanja svijesti. Kroz sva psihološka shvaćanja čovjek je promatran izolirano od svoje
okoline i svega ostalog što utječe na njegovo biće, kao što su spiritualni
aspekti čovjekovog postojanja. Na taj način psihologija nikada nijeuspijevala dati ništa što je približno razumnom objašnjenju čovjeka. Kaorezultat svih ovih psiholoških teorija uslijedile su psihološke terapije kojenisu bile previše uspješne. One su možda i pomagale čovjeku na neki način,ali ne dovoljno da bi ga dovele do sreće i evolucije njegovog bića.
Jung je bio psiholog koji je vjerojatno najviše pomogao psihologiji dausvoji holistički, odnosno potpun stav prema ljudskom postojanju.Međutim, ostali psiholozi su tek nedavno ozbiljno shvatili njegove ideje.
Dijelom iz njegovog učenja, indirektno ili direktno, razvile su se raznemoderne škole misli, npr. psihologija rasta, geštalt psihologija,organizmička psihologija itd. Sve one vide čovjeka kao multidimenzijalno biće. One shvaćaju da bilo koje razumijevanje čovjeka mora imati u vidusve aspekte postojanja, i objektivne i subjektivne. Ako se izostavi bilo koji
dio postojanja, na primjer spiritualni aspekt, steći će se samo djelomičnaslika o čovjeku. Svi moderni oblici psihologije tiču se razvoja potencijala
u svakom pojedincu.
O ovome se govori kao samo aktualizaciji. To je progresivno razvijanje
unutarnjih kapaciteta svake osobe. U modernoj psihologiji samoaktualizirana osoba je isto takav čovjek - osoba koja je izrazila sve svoje
latentne potencijale, unutarnje sposobnosti i više ne reagira u suprotnostisa svojom osobnošću i sredinom, jer je usklađena sa svim vanjskim iunutarnjim. Za sva ova istraživanja suvremene psihologije je bitna
cjelokupna priroda pojedinca. Ovo podrazumijeva fizički, mentalni,emocionalni, psihički i spiritualni aspekt čovjeka. To je prava spiritualnastaza gdje su integrirani svi aspekti kako bi čovjek postao cjelokupno biće.
Sve to što psihologija istražuje, govori o samo realizaciji u svim
sferama bića, ili svjesnosti o unutrašnjoj prirodi i načinima njenog
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 89/536
88
izražavanja. Konačni cilj je samo realizacija sa kojom se manifestiraju svi
čovjekovi potencijali do maksimuma i čovjek ostvaruje savršenu harmoniju
sa svojim unutrašnjim bićem i vanjskom sredinom. Konačni cilj je
jedinstvo s postojanjem, s Bogom, s vrhovnom sviješću, psiholozi to jošnisu proglasili kao krajnji cilj, ali tko zna, možda će do toga doći u bliskoj budućnosti.
U prošlosti je psihologija težila stavu da je čovjek psihološki vezanfiksnom porivima i motivima. Na osnovi toga se smatralo da čovjek trebaispunjavati ove nazovi porive, ponavljajući ih beskrajno. Međutim, iakoneophodno, ovo neprekidno zadovoljavanje osnovnih potreba, otklanja
tenzije i frustracije samo za kratko vrijeme. Time se ne mogu ni na koji
način otkloniti osnovne tenzije u životu. Suvremena psihologija naglašava
važnost transcendiranja sveobuhvatnog razvoja čovjeka, tako da on neostane u istom životnom okviru. Čovjek treba neprekidno tragati za višimoblicima ispunjenja, jer viša težnja donosi veće zadovoljstvo. Na ovaj način pojedinac u razvoju napušta niži oblik poriva, jer ga manje zadovoljava.Drugim riječima, ljudi su indoktrinirani da su stvari dobre/loše, ljudi
crni/bijeli, kršćani/muslimani/hindusi, pametni/glupi itd. Mi volimo ilimrzimo. Potpuno smo uključeni u kategorizaciju koja nas sprječava davidimo svijet kakav zapravo jest. Ljudi postaju automatizirani. Mnogi
psiholozi su izjavili da bi jedan od najvažnijih ciljeva psihologije trebao
biti de automatizacija čovjeka jer ovaj brz i takmičarski život može imatištetan utjecaj na um. I zaista, istina je da svaka osoba mora imati um koji je u stanju suočiti se sa bombardiranjem koje vrše intenzivne vanjske
aktivnosti.
Mnogi su shvatili da svaki čovjek treba postati svoj psihološkisavjetnik. To je univerzalni način za uklanjanje ili sprječavanje suvišnih briga, konflikata i stresova. Također, to je siguran put do pozitivnog iispunjenog života. Naša s posobnost da obavljamo svakodnevni posao i da
se zabavljamo zavisi isključivo od našeg unutarnjeg bića. Ako našeunutarnje biće nije u harmoniji, onda ni odnos s vanjskom sredinom nemože biti harmoničan. Meditacija je sigurna metoda za suprotstavljanje pesimizmu, depresiji, napetosti i sličnim stanjima uma koji su mnogi prihvatili kao normalan dio života.
Upravo su suvremeni progresivni psiholozi ti koji snažno podržavajuovu ideju. Oni danas vjeruju da normalno stanje čovjeka treba bitineprekidan izraz radosti, da bi kontrolirali raspoloženje, isključili negativnastanja i zamijenili ih blagostanjem.
Jedan od najvećih problema čovjeka je njegova nesposobnost da se prilagodi promjeni. Prije nekoliko stotina godina i ranije, pa čak i danas u
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 90/536
89
zemljama gdje nema tehnološkog razvoja ovo nije pojednostavilo problem, jer promjena nije bilo godinama, a kamoli iz dana u dan. Tehnološkadruštva su međutim u stalnoj promjeni. Rezultat toga su mentalni problemi,
u manjem ili većem obimu, u ovisnosti od osobe.Binauralna tehnologija je način na koji se mozak stimulira na sinkroni
rad uz primjenu zvučnih signala koji se odvojeno dovode slušalicama dooba uha. To je posebno pripremljen tonski sadržaj koji se pretežno nalaziispod praga čujnosti, dakle nečujan je, a maskira se zvukom kiše ili morskihvalova. Ti zvukovi također imaju svoju ulogu, oni vežu svjesnu pažnju nanešto čiji sadržaj mozak ne treba posebno obrađivati, pa ta monotonijadodatno djeluje smirujuće.
Zvukovi koji dolaze na lijevo i desno uho razlikuju se po frekvencijamatako, da mozak stvara kombiniranu zvučnu sliku koja predstavlja razlikulijeve i desne frekvencije. Iznos te diferencijalne frekvencije je upravo
takav da se mozak s lakoćom sinkronizira na njih, jer su to frekvencije alfa,theta i delta valova u kojima se mozak nalazi u vrijeme spavanja, Tablica
4.3.
Tablica 4.3. Uzročna stanja i frekvencije valova iz vanjskih izvora
Valovi Vlakno Debljina Frekvencija Stanjeoznaka μm Hz
1 β h A-vlakno 6-13 20-40 STRES
2 β A-vlakno 6-13 12-20 BUDNOST-puna koncentracija
3 α A-vlakno 13-20 7-12 OPU TENOST -uoči sna
4 γ B-vlakno 3-8 4-7 REM -faza sna, sanjanje
5 δ C-vlakno 1-5 0,1-4 DUBOKI SAN- bez snova
6 c C-vlakno 0,5-1
Ta pojava otkrivena je još 1973. godine, a otkrivač je američki liječnikdr. Gerald Oster. Od tada traju istraživanja o korisnosti primjene tonskestimulacije na rad mozga u čemu posebna zasluga pripada RobertuMonroe-u
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 91/536
90
4.10. Veze u ponašanju mozga i spoznaje umjetne inteligencije
Kao mogućnost produciranja, procesuiranja i uređenja prikazainformacija po uzoru na biološke neurone, koriste se umjetne neuronske
mreže. Međusobne veze unutar mreže omogućuju ponavljanje testiranjakoje se koristi za učenje. Na taj način mreža može rješavati problema kaošto su prepoznavanje, predviđanje, optimizacija, asocijativna memorija,kontrola i razumijevanje.
Umjetne neuronske mreže su oslonjene na NEURON - specijalnu
biološku ćeliju u ljudskom mozgu, zacementirale su perceptorsku stranu
ES.
Umjetnom inteligencijom se pokušava prodrijeti do čovjeka koji je tijekomsvog života podložan različitim utjecajima. Pokušavaju se simulirati imodelirati utjecaji koji bi se približili čovjekovom načinu mišljenja,osjećanja i djelovanja. Naročito je u istraživanjima važno prodrijeti dospoznaje socijalne interakcije kojom se u životu pokušava djelovati nadruge kako bi njihovo mišljenje, osjećanje i ponašanje prilagodio svojemu.
Važnost intelektualnog okruženja na funkcionalni razvoj mozga pokazuju brojni primjeri naročito kod jednojajčanih blizanaca. Iako
blizanci imaju istu početnu građu mozga, jer su genski potpuno identični, bolje intelektualne sposobnosti (IQ) u odraslo doba ima onaj blizanac koji
je proveo djetinjstvo u bogatijem intelektualnom okruženju. Već iz tihnekoliko primjera vidljivo je da se mozak razvija korištenjem, tj."bombardiranjem" informacijama. Naime, neko dijete može imati idealnustrukturu pojedine regije mozga, ali ako se taj dio mozga ne stimulira (dakle
čuva) neće se neuroni umrežiti, a tek umrežen veći broj neurona moći će
funkcionalno zadovoljiti potrebe te regije. Pojedini nepovezani neuroni, bez obzira na njihov broj i gustoću ne mogu obavljati složeniji rad.
Zbog uloge hormona rasta i faktora rasta neurona na umrežavanjevažno je mozak bombardirati informacijama u mlađoj dobi. Nekiznanstvenici su mišljenja da je najpovoljnije doba za funkcionalni iintelektualni razvoj mozga dob od četvrte do osme godine života.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 92/536
91
4.10.1. Komfornost i konformizam
Kako intelektualno okruženje tako i promjene u ponašanja ili uvjerenju
prema grupi imaju posljedice stvarnog ili zamišljenog pritiska.Konformizam se definira kao ˝situacija koja utječe na pojedinca da činiodređeni akt tako što vidi drugoga ili druge osobe da se na isti način ponašaju˝.
Konformizam se može definirati i kao društvena prilagodljivost, prihvaćanje zajedničkog vrijednosnog sistema i normi ponašanja, osnovazajedničke egzistencije, međusobnih odnosa u društvu, međusobnog poštovanja i tolerancije. Konformizam u užem smislu znači promjenu
stava, uvjerenja ili ponašanja u smjeru prilagođavanja grupi izazvanugrupnim pritiskom. Ukoliko je konformizam odraz osobnog prihvaćanja,tj. stvarne promjene tada se naziva pravim odnosno istinskim.
Od popuštanja se razlikuje jer uključuje promjenu ponašanja premagrupi ili društvenoj normi te uključuje pritisak grupe ljudi, a ne pojedincakonformiranje prema očekivanjima jedne grupe može biti devijantno pomjerilima neke druge grupe. Na pritisak gru pe moguće su tri reakcije:
antikonformizam (pojedinac namjerno djeluje suprotno odočekivanja grupe ),
neovisnost ( pojedinac čini ono što bi i inače) i
konformizam (pojedinac se bezuvjetno prilagođava grupi).
Društveni uvjeti konformizma su urbanizacija, sredstva masovnogkomuniciranja, nagle promjene kulturnih obrazaca (brze promjene
vrijednosnih sustava, političke konfrontacije i ideologizacija političkihodnosa. Antikonformizam često generira konflikt. Zajednički život temeđusobna ovisnost ljudi dovodi do niza socijalnih procesa koji određujusadržaj, oblik i način djelovanja pojedinaca i grupe u društvenim procesimakoji su strani računalnim programima, ali se neki algoritmi koji se oslanjaju baš na te procese mogu razviti i koristiti. Između ostalog Komfornost s
grupama, normama, suradnja među pripadnicima grupe i odgovornost zazajedničke ciljeve osnovni su rezultat socijalne interakcije. Ti obliciinterakcije su esencijalni za društvenu egzistenciju, svako društvo teži da
ih institucionalizira kao kulturne vrijednosti i da kroz proces socijalizacije
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 93/536
92
formira pojedinca koji je u osnovi konformist, kooperativan i socijalno
odgovoran. Svaki pojedinac živi u društvu u okviru zajedničke kulture,konformira se s osnovnim ulogama kulture i društva.
Postojanje društva podrazumijeva minimalni stupanj društveneintegracije i određen stupanj konformizma prema društvenim normama.Pojedinac se često nalazi u konfliktnoj situaciji zadržavanja vlastitogosjećaja identiteta dok istovremeno se od njega očekuje da popusti željamadrugih, povlađujući normama i standardima. Neslaganje s društvenomzajednicom izlaže pojedinca sankcijama (u rasponu od izopćenja dozatvora), dok neuspjeh postizanja i održavanja osjećaja identiteta možedovesti do niskog samopoštovanja i samopouzdanja ili u krajnjim
slučajevima do apatije i depresije. Osoba može svjesno ili nesvjesno prihvatiti društveni utjecaj, ili mu nerado popusti ili mu se opire.
Osim normativnog i informacijskog pritiska varija ble koje utječu nakonformizam su:
privlačnost grupe za pojedinca (veća privlačnost rezultira većim
konformizmom)
referenične grupe (grupe koje volimo i s kojima se uspoređujemosu vrlo snažni izvori društvenog utjecaja)
samopoštovanje (što je veće samopoštovanje, konformizam je
manji).
Varijabla značajna za stupanj konformizma je i veličina grupe.Eksperimentima je pokazano da ako grupu čini jedan suradnik
eksperimentatora i jedan pravi ispitanik, taj ispitanik ostaje nepodložankonformizmu. Ako grupu čine dva suradnika eksperimentatora, ispitanikov postotak konformističkog ponašanja raste na 14%. Uvođenjem trećegsuradnika postotak konformizma prelazi 30%. Daljnje uvođenje suradnikau grupu vrši minimalan utjecaj na postotak konformizma.
Konformizam se u velikoj mjeri reducira uvođenjem ispitanikovog partnera u eksperiment (prisustvo jedne osobe koja je suglasna s
ispitanikom uvelike učvršćuje ispitanikov otpor prema konformizmu.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 94/536
93
Konformizam se također može smanjiti tako što ispitanik svoju odluku neiznosi javno (već je na primjer napiše).
Nekonformisti su ljudi sa višom inteligencijom, većom snagom ega,sposobnošću vođenja i visokim stupnjem zrelosti u socijalnim odnosima.Ti su ljudi uspješni, jaki, aktivni, puni samopouzdanja, širokih pogleda.Potvrđeno je eksperimentom da se muškarci i žene ne razlikuju porazinama konformizma kod neutralnih čestica u zadacima, ali da su semuškarci konformirali više od žene na femininim, a žene više od muškaracana maskulinim česticama.
Konformizam je najveći kad su ispitanici nagrađeni za slaganje s
netočnom većinom. Za objašnjenje konformizma koristi se teorija socijalneusporedbe. L judi oko nas pružaju nam sredstvo samo evaluacije, s njima se
uspoređujemo – konformizam s njima trebao bi rezultirati pozitivnom samo
evaluacijom koja onda povećava naše samopoštovanje. Primjer pravog
konformizma poznata je Aschova paradigma - Aschov konformizam.
4.10.2. Aschova paradigma
Aschova paradigma je eksperimentalni postupak ispitivanja
konformizma. Ispitaniku se pokaže standardna linija i tri linije zausporedbu (zadatak je lagan tj. nedvosmislen a glasi odrediti najsličnijuliniju dužinom standardnoj s tim da je ispitanik posljednji koji (javno)izražava svoje mišljenje, nakon što čuje prosudbe ostalih u istoj prostoriji(eksperimentatorovih suradnika). Postoji znatan utjecaj jednoglasne,
netočne većine na (naivnog) ispitanika koji popušta tome utjecaju.Prosječno ispitanici se konformiraju u 4 - 5 od 12 kritičnih prosudbi, akonformizam se povećava što je veća jednoglasna većina u grupi.
Zaključak eksperimenta bio je da što je zadatak dvosmisleniji i teži ljudi su
skloniji konformiranju.
Primjena (repliciranje) Aschovog eksperimentima na studentima u
osamdesetima je doživjelo neuspjeh. To je pripisano činjenici da jeAschova paradigma previše poznata studentskoj populaciji, promjenikulturne klime u kojoj se konformizam sada promatra kao manje pozitivan
fenomen.
Razvijene su i eksperimentalne tehnike slične Aschovoj paradigmi s
tom razlikom da ispitanik svoju prosudbu izriče pr ivatno (u svojoj kabini)
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 95/536
94
i omogućuje istovremeno testiranje više ispitanika. Stupanj konformizma unjihovim eksperimentima je manji što se objašnjava razlikovanjem javnog popuštanja (osoba se konformira s grupnim normama, ali privatno
zadržava drugačije mišljenje) pod normativnim pritiskom od privatnog prihvaćanja – internalizacije (osoba uistinu mijenja svoje mišljenje, vjerujeu ispravnost mišljenja grupe) pod informacijskim pritiskom (drugi ljudi
pružaju informacije o prikladnom ili očekivanom ponašanju ).
Asch je ispitivanjem jednoglasne većine pokazao važnost podrške jedne osobe ispitaniku kao bitan faktor otpora društvenom pritisku. Kasnijaistraživanja pokazala su da utjecaj ima i vremenski raspored i kvaliteta.
Ako se suradnik čije je mišljenje točno, nasuprot mišljenju većine javi
nakon većine i ako je visoke vjerodostojnosti, tada najviše pomažeodupiranju grupnom pritisku. No pokazano je i da je bilo kakva podrška bolja od nikakve jer uvjetuje veće odupiranje pritisku grupe. Dolazi se do
zaključka o konformizmu kao načinu izbjegavanja sukoba u grupi, štonameće dvije stvari – sklad u grupi je poželjan, a razlike u mišljenju ne. Iztoga implicira zaključak kako je ugađanje drugima važnije od točnih prosudbi, što je jedan od načina kako se svidjeti drugim ljudima.
4.10.3. Model konflikta – Model "Santa leda"
Dinamika konflikta često se uspoređuje sa santom leda. Slika 4.11,
sante leda ukazuje na to da je vidljiv samo jedan mali dio onoga štoodređuje i izaziva konflikt. Šest sedmina ukupne mase neke sante leda je
pod vodom i nevidljivo je za promatrača, ali tih šest sedmina određujeveličinu i ponašanje sante leda. Baš taj model se upotrebljava da bi se pokazalo kako su nam neposredno vidljivi samo mali dijelovi događanja i
dinamike konflikta. Do ostalih dijelova moramo doći pomnimistraživanjem.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 96/536
95
Slika 4.11. Model konflikta – santa leda
Konflikti se uvijek događaju na dvije razine - na razini djelovanja i na
psiho-socijalnoj razini. Veoma je važno poznavati obje razine, uvidjeti nakoji način i u kolikoj mjeri utječu jedna na drugu, a istodobno držatirazdvojenim njihovo djelovanje.
Razina djelovanja - to su formulirane teme konflikta, vidljivo ponašanjestrana u konfliktu, činjenice, odnosno vrh sante leda. Psiho-socijalna razina
- to su strahovi, nesigurnosti, želje, osjećaji, tabu-teme itd., odnosno sve
ono što ne vidimo, ali što je u velikoj mjeri prisutno. Sve to ostaje skriveno,ali djeluje na ponašanje strana u konfliktu
U velikom broju slučajeva psiho-socijalna razina određuje djelovanjekonflikta. Što konflikt više eskalira, to je veće značenje i značaj psiho-
socijalne razine. Zato je vrlo važno shvatiti i prepoznati psiho-socijalnu
razinu kako bi se konflikt u potpunosti razumio. Biti svjestan psiho-
socijalne razine konflikta, a time i skrivene dinamike, znači učiniti stvarnirazlog konflikta vidljivim, odnosno omogućiti da se taj stvarni razlog prevlada.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 97/536
96
4.10.4. Popuštanje
Popuštanje je «reakcija jedne osobe na direktan pokušaj utjecaja
nekoga tko pomoću zahtjeva bez uporabe autoriteta i zapovijedanja»eksplicitno traži nešto od te osobe. Utvrđene su četiri značajne varijablekoje imaju utjecaj na popuštanje:
-uzajamnost – utvrđeno je veće popuštanje kod ljudi kojima je prethodnoučinjena neka usluga, nego kod kontrolne skupine kojoj nije učinjenanikakva usluga.
-samopoštovanje - do smanjenja samopoštovanja i velikih razina
popuštanja došlo je u Apslerovom eksperimentu kao rezultat prethodnognavođenja ljudi da učine «budalaste» stvari zbog kojih će im kasnije bitineugodno.
- prekršaji - utvrđeno je da ljudi koji su «uhvaćeni» na djelu u nečem pogrešnom popuštaju više od kontrolne skupine koja nije «uhvaćena» uistim radnjama. Ljudi kojima je prethodno učinjena usluga su, skloniji popuštanjima nego što su to ljudi u kontrolnoj skupini.
- tehnika ˝nogom u vratima˝ - ljudi kojima je najprije postavljen manjizahtjev kojemu su popustili, imaju višu razinu popuštanja većem zahtjevukoji slijedi, nego osobe kojima je odmah postavljen veći zahtjev.Učinkovitost te tehnike objašnjava se time da ljudi postavljanjem velikog
zahtjeva nakon malog, njihovom željom da budu dosljedni svojem imidžu pomoći˝. Slična tehnika gdje se ljudima najprije postave nerazumno velikizahtjevi, a tek nakon toga se postavlja pravi, razumniji zahtjev pokazala se
podjednako uspješnom.
4.10.5. Polarizacija grupe
Istraživanja su do ranih šezdesetih tvrdila da su grupe oprezne ikonzervativne u usporedbi s pojedincima, ali grupe donose rizičnije odlukeod prosječnog člana grupe što je poznato kao učinak ˝pomaka premarizičnosti˝. Neovisno o spolu pojedinca i veličini grupe, grupna odlukanakon rasprave je smjelija i sklonija rizičnijim izborima od prosjeka ili
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 98/536
97
srednjih vrijednosti individualnih odluka članova. I odluke pojedinacanakon grupne rasprave su rizičnije nego prije rasprave.
Kasnijim istraživanjima (1969.) je utvrđeno da grupna raspravarezultira pomacima prema ekstremima skale za mjerenje stavova pojedinca
i grupe. Za to je predložena hipoteza polarizacije grupe. Polarizacija,međutim, nije ekstremizacija. Ekstremizacija je jednostavno pomak prema
polu koji se i prije preferirao. Polarizacija se događa samo kad se već postojeće stajalište pojačava. Terenskim istraživanjima pronađeni su učinciuprosjećivanja što je objašnjeno time da se polarizacija ne može očekivatikod već postojećih, djelatnih grupa, jer one već imaju grupne norme iočekivanja, za razliku od ljudi koji se prvi put susretnu kao skupina. Iz
činjenice da razvoj grupnih normi ide zajedno sa tendencijom smanjivanja polarizacije grupe slijedi da je polarizacija oblik društvenog utjecaja.
Fenomen pomaka prema rizičnosti ima nekoliko objašnjenja. Difuzija
odgovornosti kao jedno od objašnjenja ukazuje da pojedinac zbog mogućihloših posljedica ne želi sam prihvatiti odgovornost donošenja rizičneodluke (kojoj rezultat može biti neuspjeh). U grupi odgovornost nije samona jednoj osobi, on se raspodjeljuje na sve članove pa se smatra prihvatljivim prihvaćanje većeg rizika. Zapadno društvo pozitivno
vrednuje rizik kao poželjan put do uspjeha. Grupna rasprava djeluje kao proces socijalne usporedbe u kojemu pojedinci uspoređuju svoju ispremnost drugih članova grupe na rizik. Usporedba s drugima im pokazujeda su oprezniji nego što su mislili, da je njihov nivo preuzimanja rizikaispod prosjeka pa povećavaju svoju spremnost na rizik. Postojanje
dosljednih pomaka prema opreznosti dovodi u pitanje teoriju difuzije i
njezina objašnjenja. Unaprijed se ne može sa sigurnošću predvidjeti kojedileme će dovesti do pomaka prema riziku , a koje prema opreznosti .
Društveni utjecaj kao uzrok polarizacije sugerira o normativnom iinformacijskom utjecaju većine. Informacijski utjecaj podrazumijevautjecaj uvjeravajućih argumenata koji podupiru već preferirani smjer, anormativno se djeluje na manjinu u grupi, koja se drži suprotstavljenih i
neutralnih stajališta.
Konformizam manjine s mišljenjem većine je mješavina javnog popuštanja i privatnog prihvaćanja. Razlog tome je što se nakon raspravekod pojedinca javlja recidivizam, a prema količini recidivizma određuje se
stupanj javnog popuštanja.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 99/536
98
4.10.6. Pokoravanje autoritetu
Pokoravanje autoritetu je (u smislu društvenog utjecaja) pokoravanje
pojedinca ili grupe izravnim zapovijedima, pismima ili naredbamaautoriteta (osobe ili institucije). Da bi se ljudi pokorili autoritetu, njegove
zahtjeve moraju percipirati kao legitimne. Pokoravanje može biti benignoi konstruktivno, ali isto tako može biti destruktivno (posljedica slijepog pokoravanja, ali može i izazvati konflikt).
S. Milgram šezdesetih godina provodi kontroverzne eksperimente o
pokoravanju autoritetu. Ispitanicima je rečeno da se eksperiment baviučenjem. Namješten je tako da je ispitanik uvijek igrao ulogu učitelja, a
suradnici učenika. Na učenika su pred učiteljem postavljene elektrode iučenik se zatim požalio na slabo srce. Učenik je za svaki naredni kriviodgovor ˝dobivao˝ sve veći elektrošok (jačine od 15 do 450 volti).˝Učitelju˝ je prije eksperimenta dat uzorak šoka kao demonstracija.Milgrama je zanimalo u kojem će trenutku ispitanici prestati davati šokove.Za vrijeme eksperimenta pokraj ispitanika stajao je Milgramov suradnik i
poticao ga na daljnje davanje šokova. Prije provođenja eksperimentaMilgram je proveo istraživanje među studentima, psihijatrima i odraslimaiz srednje klase kojima je opisao eksperiment i pitao ih do koje jačine šoka
bi išli prije odbijanja davanja jačih. Ispitane grupe složile su se da ne bi išledalje od 255 - 300 volti. Praktični rezultati pokazali su da je 65% ispitanikanastavilo davati šokove sve do maksimalnog intenziteta.
Pokušavajući objasniti rezultate eksperiment je nastavljen s ciljemotkrivanja situacijskih i društvenih čimbenika koji imaju utjecaj na pokoravanje autoritetu. Promatrao je legitimnost autoriteta, udaljenost
˝učenika˝ od ˝učitelja˝ , blizinu osobe autoriteta, proturječnost autoriteta ispol ispitanika. Kad je autoritet imao sumnjiv legitimitet, ako je ˝učenik˝
bio u blizini, ili su se kolege pobunile, pokoravanje se znatno smanjilo. Teksu proturječne naredbe rezultirale time da su svi ispitanici odbili daljedavati elektrošokove. U zaključku se može reći da autoritet snažno utječena svakoga i da se destruktivno ponašanje, iako se ne može eliminirati,može smanjiti utjecajem određenih čimbenika.
Kritika je eksperimentima zamjerila ne etičnost (obmana ispitanika),
nanošenje boli, stresa i tjeskobe ispitanicima, dok su drugi kritičari tvrdilida ispitanici nisu bili uvjereni u to da ozljeđuju ˝učenika˝ ( post
eksperimentalni razgovori su to opovrgnuli). Treća kritika odnosi se namogućnost poopćavanja eksperimenata u stvarnom svijetu. Uloga učitelja
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 100/536
99
podrazumijeva potiskivanje osobnog identiteta i osobne odgovornosti na
drugo mjesto, te također podrazumijeva određeno kažnjavanje učenika (alise treba podrazumijevati sklad težine prekršaja i kazne).
Društveni utjecaj često djeluje kad neka osoba preuzme ulogu (roditelj,
učenik), a s njom i norme, određena očekivana ponašanja. Pri preuzimanjuuloge javlja se pojava zamjenjivanja individualnog identiteta grupnim.
Osobu to dovodi do anonimnosti čiji mogući rezultat jedezindividualizacija (slabljenje socijalnih i moralnih ograničenja ponašanja) , što je zorno opisao eksperiment u Stanford zatvoru.
Podrum sveučilišne zgrade Stanford, (Sveučilište Stanford - engl.
Stanford University, puni službeni naziv Leland Stanford JuniorUniversity) privatno je i istraživački orijentirano Sveučilište u Stanfordu,
Kalifornija, SAD. Osnovao ga je 1885. Kalifornijski guverner i senator
Stanford Leland i njegova supruga Jane Lathrop Stanford kao spomen na
svog sina, Lelani Stanford Jr. , koji je umro u Europi od tifusa nekoliko
tjedana prije svog šesnaestog rođendana), preuređen je u ˝zatvor˝ u kojimasu dobrovoljci (zrele, tjelesno i mentalno zdrave osobe, natprosječneinteligencije, nepovezane sa asocijalnim ponašanjem) slučajnim odabiromdodijeljene uloge zatvorenika i čuvara. Prvima je rečeno da će im biti
uskraćena neka građanska prava, ali da neće biti tjelesnog zlostavljanja, aod čuvara je zatraženo da zadrže red u zatvoru zbog njegovog normalnogfunkcioniranja. Eksperiment je prekinut nakon šest dana jer se situacija u˝zatvoru˝ izmakla kontroli istraživača, odnosno i zatvorenici i čuvari su preuzeli stereotipno ponašanje i značajke ličnosti karakteristične njihovimulogama (agresivnost, sadizam, dehumanizacija). ˝Normalne˝ osobe postale su pod utjecajem dezindividualizacije patološke i asocijalne u manje od tjedan dana. Zimbardo tvrdi da su ˝zatvorenici˝ sklonijikonformiranju bili sposobniji prilagoditi se zatvorskoj okolini (iako je
Zimbardov uzorak u tom eksperimentu samo deset osoba – vrlo malen).
Postoje dokazi koji podupiru teoriju konformističke ličnosti, koja tvrdida ljudi koji postižu visoke rezultate na „F-skali“ i osobe koje imaju potrebu za društvenim odobravanjem, ljudi s niskim samopoštovanjem itjeskobni ljudi su oni koji teže većem konformiranju. Osobine za koje sesmatra da osobu čine podložnijom društvenim utjecajima su osobineautoritarne ličnosti (nekritički, submisivan stav prema autoritetu i rigidnoslijeđenje konvencionalnih vrijednosti) iako ta povezanost nije utemeljena
na dovoljno pouzdanim dokazima. Smatra se da je ličnost faktor koji
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 101/536
100
najviše doprinosi konformizmu, ali ga snažne situacijske sile čestonadjačaju.
4.10.7. F-skala
F-skala (kratica za fašizam razmjera, također u Kaliforniji F-scale) je
upitnik namijenjen za snimanje tipičnih stavova i osobine autoritarne
ličnosti. Upitnik je razvijao Theodor Adorno (1903-1969), tijekom
emigracije iz Njemačke u SAD, (1944.-1949.), ali i poslije razvijan u
znanstvenom radu ideja o autoritarnoj osobnošću (teorija autoritarne
ličnosti) - devet različitih razmišljanja karakterističnih za implicitne
antidemokratske trendove i potencijalni fašizma, može se opisati kao anti-
demokratsko i profašističko. F Skala sadrži devet područja ( tzv. pod- skale, psihičke karakteristike), Slika 4.12.:
9
1 2 3 4 . . .
Slika 4.12. Devet pod skala osobina autoritarne ličnosti, (Theodor
Wiesengrund Adorno)
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 102/536
101
1. Anti in tracepcij a - Averzija prema senzualnosti, estetičnosti i
usmjerenost materijalnom.
2. Autori tarna agresivnost - Nekritičko pokoravanje vlasti tendencijaosuđivanja.
3. Destruktivnost i cin izam - Općenita neprijateljstva , ocrnjivanje
čovjeka.
4. Konvencional izam - Rigidno prihvaćanje konvencionalnih vrijednosti
srednje klase
5. Moć i Snaga - taktika jake ruke -Pretjerano iskazivanje snage ičvrstoće.
6. Praznovjer je i Stereotipi - Mistično vjerovanje u odredbu nad svojom
sudbinom
7. Projektivnost - Sklonost da se vlastita efektivna stanja projiciraju u
vanjsku okolinu
8. Spolnost - Pretjerani problemi sa seksualnim "događanjima "
9. Submisivnost - Nekritično podvrgavanje moralnim autoritetima i
njihovim načelima.
Iako je utjecaj većine u popuštanju, konformizmu, polarizaciji grupe i
pokoravanju, on smanjuje sukob među pojedincima ili grupama. No i
manjina ljudi ili jedna osoba katkada vrši snažan utjecaj na grupu. Postojedva socijalno psihološka procesa kojima se objašnjava učinkovit utjecajmanjine, odnosno pojedinca. To su:
- status i moć i
- stil ponašanja .
Osobe visokog statusa i moći ili mogu izvršiti utjecaj na druge
koristeći te izvore kako bi svoje manjinsko mišljenje učinili mišljenjemvećine. Pretpostavlja se da je najveći problem osobe s manjinskim
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 103/536
102
mišljenjem kako steći status quo i pokazivanju kompetentnosti u općim područjima odnosno ˝zaslugama za idiosinkratičnost˝. Što više zaslugaosoba na taj način stekne, grupa će joj tolerirati više devijantnih, izvornih
i/ili inovativnih ideja. Osobe visokog i niskog statusa u grupi se najmanjekonformiraju s grupnim normama s tim da grupa ne tolerira dugo ljude
visokog statusa ako devijantno mišljenje spriječi ostvarenje grupnog cilja.
Ako ne postoji status i moć, stil ponašanja manjine može uspješnodjelovati na većinu. Istraživanja provedena 1974. su pretpostavila da
članovi manjine mijenjaju društvene norme svojim stilom ponašanja kojiima četiri glavne komponente: dosljednost, sigurnost u ispravnost ideja i
mišljenja koje predlažu. Zaključilo se da se objektivni i nepristrani, odupiru
društvenom pritisku i zloporabi. Manjina češće stvara sukob nego što gaizbjegava ili smanjuje, njezina dosljednost čini da ljudi posumnjaju uvlastite pretpostavke. Dosljednost mišljenja nije sama po sebi uzrokutjecaja manjine, nego je potrebno postojanje dosljednosti mišljenja kodmanjine od strane drugih, koji onda manjini atributiraju povjerenje,
autonomiju ličnosti i različitost.
Empirijski je dokazan utjecaj dosljedne manjine koji postoji i u
kasnijoj nenazočnosti manjine (eksperiment s plavo – zelenim
dijapozitivima u kojem je većina tvrdila da su isti zeleni). Dogmatska inefleksibilna dosljednost može i smanjiti utjecaj manjine. Važno je damanjina svoj stil ublaži određenom dozom fleksibilnosti, određenihustupaka većini, jer inače je moguće potpuno izopćenje manjine od ostatkagrupe.
4.10.8. Cocktail party efekt
Cocktail party efekt interesantan je primjer u učenju iz neuronskihmreža. Kao mogućnost, odnosno sposobnost eliminacije utjecaja višegovornika, i odabir jednog željenog možemo razmatrati i kao problemeliminacije koji se u ekspertnim sustavima veže uz sposobnost izdvajanjan signala iz n senzora različitih ulaznih podataka, Slika 4.13.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 104/536
103
Slika 4.13. Tipičan prikaz - Cocktail party druženja
Zajednički život, međusobna ovisnost ljudi dovodi do niza socijalnih procesa koji određuju sadržaj, oblik i način djelovanja pojedinca i grupa udruštvenim procesima. Komfornost s grupama, normama, suradnja među pripadnicima grupe i odgovornost za zajedničke ciljeve osnovni su rezultat
socijalne interakcije. Budući da su ti oblici interakcije esencijalni zadruštvenu egzistenciju, svako društvo ih teži institucionalizirati kao
kulturne vrijednosti i da procesom socijalizacije formira pojedinca koji jeu osnovi konformist, kooperativan i socijalno odgovoran. Svaki pojedinac
živi u društvu u okviru zajedničke kulture, konformira se s osnovnimulogama kulture i društva. Društva, odnosno društava u kojima je često pojedinac prisutan ali i u situaciji kada postoji ili se ignor ira društvenoočekivanje ili određeni oblik ponašanja, kao prikrivena individualna potreba, odnosno kontrolirana želja.
Na naše životno iskustvo snažno utječu drugi ljudi. Naše ponašanje
često je određeno društvenim situacijama i normama, percepcijom, onimešto mi mislimo o sebi, ali i o onome što drugi misle o nama. Tijekom svojegživota čovjek je (svjesno ili nesvjesno) podložan društvenim utjecajima.Odnos pojedinca i socijalne okoline ovisi o društvenim odnosima, sadržajugrupnih normi, vrednovanju pojedinih oblika ponašanja te individualnimodnosom prema grupi, njegovoj osposobljenosti. Društveni uvjeti suurbanizacija, sredstva masovnog komuniciranja, nagle promjene kulturnih
obrazaca (brze promjene vrijednosnih sistema, političke konfrontacije iideologizacija političkih odnosa.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 105/536
104
U analizi ponašanja za pojedinca bitna su dva aspekta:
prvi se odnosi neposredno na njegov doživljaj sebe, pokušaj
doživljavanja sebe kao konzistentne osobe koja ima izgrađen odnos prema okolini i dosljedna je u ponašanju i
drugi koji se odnosi na interakciju pojedinca i grupe.
U Cocktail party efektu, ili algoritmu, ponašanje pojedinca se nezasniva na osjećaju zajedništva i pripadnosti grupi u kojoj se nalazi , većstvaranju procjeniteljskog odnosa na potencijalne vrijednosti koje se mogu
pohraniti i kasnije uporabiti.
Prethodno izloženo nužno je povezati s Abrahamom HaroldomMaslowom (New York, 1. travnja 1908. – 8. lipnja 1970.), američkim psihologom, teoretičarem pokreta za ljudske potencijale. On je osnivačškole unutar suvremene psihologije koja je poznata pod imenom
humanistička psihologija. Njegova teorija ličnosti predstavlja jedan odtemelja te škole pa se stoga može nazvati humanističkom teorijom ličnosti. Poznata je njegova hijerarhijska teorija motivacije, prikazana piramidom
motivacijskih potreba, Slika 4.14.
Slika 4.14. Piramida motivacijskih potreba, (Abraham Harold Maslow)
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 106/536
105
Teorija koju je postavio još 1954. godine, služi i danas. Iz nje se razvijaju
različiti koncepti teorije vrijednosti, smješteni u teoriju vjerovanja po kojoj postoje tri tipa vjerovanja:
- deskriptivna ili egzistencijalna, (karakterizirana istinitošću ilineistinitošću)
- evaluativna, (karakterizirana evaluacijom objekta kao dobrog ili lošeg) i
- proskriptivna, (karakteristično je da se objekt ocjenjuje kao poželjan ilinepoželjan)
Vjerovanja imaju:
kognitivnu,
afektivnu i
ponašajnu komponentu
a na njihovim temeljima razvijena teorija vrijednosti koja se dijeli na:
TERMINALNA STANJA, (ona koja se odnose na poželjnakrajnja) i
INSTRUMENTALNA PONAŠANJA, ( poželjna idealizirana),
Procjenjuje se da terminalnih vrijednosti nema više od ljudskih potreba.
4.11. Komentar
I kao što je na početku rečeno: "Samo se za neke funkcije mozga"prozori" za ulaz utjecaja počinju zatvarati u vrlo ranoj dobi, no za drugese oni tek počinju otvarati". Umjesto prijašnje usporedbe mozga skompjutorom, danas istraživači gledaju na mozak k ao na mnogo
fleksibilniji, samo prilagođavajući entitet. On je živi, jedinstveni,organizam koji se stalno mijenja, raste i preoblikuje prema izazovima, s
elementima koji nestaju ako se ne koriste.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 107/536
106
5. INTELIGENTNI I EKSPERTNI SUSTAVI
Pojam KALOKAGATHIA označuje grčki ideal u vrijeme procvata atenske
demokracije. Svaki je razborit čovjek težio da odgojem postane lijep, snažan iobrazovan u politici i filozofiji. Grci su smatrali da se vježbom tijela i duha postiže
taj ideal. Učeći od starih uzora iz junačkih vremena opisanih u HOMEROVIM
djelima, vježbajući tijelo od najranije mladosti u PALESTRAMA i vježbalištima
te razgovarajući sa starijim učiteljima filozofije, trudili su se postati „lijepi i
dobri“.
Uvod u peto poglavlje
___________________________________________________________
Hipoteza, postavljena 1960. po kojoj sva živa bića na zemlji čine jedinstveni kolektivni organizam završava s idejom o socijalnominteligentnom super-organizmu za kojeg se ne zna kako nastaje. Iako
pojedine jedinke ne moraju posjedovat svojstva inteligencije, cjelokupno
inteligentno ponašanja može rezultirati interakcijama velikog broja jedinki
nepoznatih motiva. Tri su osnovna smjera istraživanja i razvojainteligentnih sustava koji su entiteti distribuirane umjetne inteligencije:
Rješavanje zadataka sa ciljem prilagodbe koncepata,
Rješavanje zadataka nezavisnim entitetima i
Simulacije kod kojih se modeliraju pojedini entiteti a cijeli se model
temelji na interak ciji mnoštva entiteta
5.1. Što je to inteligentni a što ekspertni sustav?
Inteligentni sustav, (IS), Prema R. Reddyu, je svaki sustav koji pokazuje
sljedeća svojstva:
Ponaša se kao prilagodljiv i usmjeren cilju (engl. goal-
oriented behavior ) - željeni cilj ili ciljeve se predočuju podciljevima za koje se rabi znanje o operacijama i postupcima
kojima se približava željenom cilju u slijedu akcija. Ako nekiod podciljeva nisu ostvarivi, traži se alternativnim putovima
doći prema konačnom cilju.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 108/536
107
Modificira se na temelju iskustva - sustav ima algoritme zaautomatsku modifikaciju strukture i funkcija na temelju
iskustva koja stiče u radu. Podrazumijeva se da sustav može
prikupljati, prikazivati i upotrebljavati stečena iskustva.
Koristi se velikim količinama znanja - količina znanja
pohranjena u sustavu mora biti slična količini znanja koju posjeduje čovjek da bi riješio sličan problem.
Pokazuje svojstva svjesnosti - sustav ima sposobnost
objašnjavanja svojeg ponašanja, nadgledanja i dijagnoze stanja,te korekcije u slučaju pogreške.
Komunicira sa čovjekom prirodnim jezikom i govorom -
sustav može komunicirati sa čovjekom i drugim inteligentnimsustavima na prijateljski način, prirodnim jezikom i govorom.
Tolerira pogreške i nejasnoće u komunikaciji - takva
komunikacija podrazumijeva dvosmislenost i gramatičkuneispravnost u rečenicama.
Operabilan je i odgovara u stvarnom vremenu
Osim navedenih svojstava, inteligentni sustav ima i sljedeće funkcije:
Prikuplja i obrađuje informacije
Interaktivan je s vanjskim svijetom i radnom okolinom
Razmjenjuje informacije i znanja s čovjekom i /ili s
drugim inteligentnim sustavima Prikuplja znanja učenjem
Manipulira i uporabljuje znanje
Primjenjuje i zaključiva znanjem
Planira i predviđa
Stupanj inteligentnosti sustava procjenjuje se na temelju dominacije
umjetne inteligencije u njemu, pa može biti:
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 109/536
108
Jako intel igentn i sustav - u tolikoj je mjeri razvijen da može razmišljati naistoj razini kao i čovjek. Za prepoznavanje takva oblika inteligencije, već je A. M. Turing razvio test prema kojemu je računalo inteligentno ako više
od 30% osoba koje s njim neizravno komuniciraju nije sposobno odrediti je li riječ o čovjeku ili stroju.
Slabo intel igentni sustav - jest onaj kojem se mogu pripisati tek neka
inteligentna svojstva, npr. mogućnost prepoznavanja govora.
Ekspertni sustavi, (ES), kao najzastupljenije područje umjetne
inteligencije, (UI), definiraju se na različite načine. Jedna od
najjednostavnijih definicija je: (Jožef Štefan, Ljubljana), Ekspertni sustavi
su sustavi koji oponašaju znanje eksperta. To mogu biti i računalni programi koji sadrže određena specifična znanja iz jednog ili višeodređenih područja znanosti. Ovakvi programi su komercijalizirani kroz80-e godine prošlog stoljeća, a razvili su ih znanstvenici u područjuumjetne inteligencije u 60-im i 70-im.
Najčešći oblik ES sastoji se od seta pravila po kojima se analiziraju
informacije (koje su najčešće pružene od strane korisnika) o specifičnojvrsti problema, ali i pružanja matematičke analize problema. Ovisno o
njihovom dizajnu tj. izvedbi, pružaju korisniku određene povratneinformacije koje je potrebno poduzeti da bi se riješio zadani problem. ES
su od najveće pomoći za organizacije koje imaju visok nivo iskustva iznanja u direktnom i pravilnom rješavanju problema koje je teško prenijetina druge članove te iste organizacije ili na nekog trećeg.
Takvi su sustavi dizajnirani za lakše „prenošenje inteligencije“, znanja
i informacija koje posjeduju stručnjaci prema drugim članovimaorganizacije u svrhu rješavanja problema. ES su inteligentni programi na
računalima koji koriste znanja i postupke zaključivanja, kako bi se riješiliteški zadatci, kad oni zahtijevaju znatnu ljudsku stručnost. Kao modelznanja nužnog za tu razinu može se zamisliti sveukupno stručno znanjenajboljih praktičara na nekom polju rada, (Lujić, 1993.).
Osnovne komponente ES su:
komunikacijski među sklopovi mehanizam, (modul) zaključivanja
baza podataka i baza znanja
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 110/536
109
Danas se ES koriste gotovo u svim područjima i rade sve ono za što sesmatra da čini čovjekovu inteligenciju. Komponente ES generiraju tri
glavna zadatka inženjerstva znanja:
Prezentacija i pohrana velikih količina znanja problemskog područja
Aktivir anje uporabe znanja za rješavanje problema
Pružanje odgovora na korisnička pitanja
U proces izgradnje ES uključeni su: eksperti, inženjer znanja i korisnici.Za Eksperta se zna da je osoba s reputacijom u svom području zbog stručnihsposobnosti kvalitetnog rješavanja problema. On koristi svoje znanje,
sposobnosti i vještine, (kompetencije), stečene kroz bogato iskustvo daskrati proces pronalaženja rješenja. Znanje eksperta je nadgradnja znanjakoje se može dobiti čitanjem knjiga. On ne može uvijek da objasni razloge
svoje odluke, ne zato što ne želi da ih objašnjava, već zato što se oslanja na
intuicije. On vjerojatno zna mnogo više nego što je svjestan. ES treba da
obuhvati i objedini te sposobnosti, vještine i iskustvo jednog ili višeeksperata.
Inženjer znanja je osoba koja poznaje područje računalnih znanosti, UIi zna kako se izgrađuju ES. On poznaje u svom području izgradnje ES sve
njegove dijelove: baze znanja i baze podataka, mehanizam zaključivanja ikorisničko sučelje. Baza znanja, (BZ), (engl.. knowledge base), baza je činjenica i heuristika
u području za koje je namijenjen ekspertni sustav, pridruženih problemu.Ona uključuje činjenice, relacije između činjenica i moguće metode zarješavanje problema u obrađivanom području.
Mehanizam zaključivanja, (MZ), (engl.. inference engine) je softver
sposoban da sredi infor macije iz baze znanja i da na osnovi toga izvučezaključke, tako što činjenice iz baze znanja kombinira s informacijama
dobivenim od korisnika u cilju izvođenja specifičnih zaključaka. Pri raduse koriste kontrolne strategije, koje odlučuju u kom trenutku treba
primijeniti neko od pravila iz baze znanja na nove činjenice dobivenetokom konzultacija s korisnikom. Na ovaj način se simulira ljudskorazmišljanje.
Moduli zaključivanja izvršavaju algoritme za rješavanje zadataka takoda pozivaju neko od svojstava iz baze ili tako da pronađu nova svojstva izsvojstava koja su pohranjena u bazi znanja. Komunikacijski među sklopovi
omogućavaju korisniku sve udobnosti rada sa sustavom na interaktivan
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 111/536
110
način, a ujedno mu pružaju uvid u tijek donošenja zaključka. Može semodule zaključivanja i komunikacijski među sklop podrazumijevati i kao jedinstveni modul koji se tada naziva ljuska ekspertnog sustava ili samo
ljuska. Potrebno je naglasiti da jedna specifična ljuska daje na raspolaganjesamo ograničeni broj metoda za reprezentaciju znanja i zaključivanja.
BZ u ekspertnim sustavima su apstraktni prikaz radne okoline ili svijeta
u kojem sustav treba rješavati zadatke. Mogu biti iz problemske domene ilinačin kako se problem rješava. U bazama je znanje: sve što je poznato,stvari koje su znane, rezultati dobiveni percepcijom. Ili jednostavnije
rečeno znanje je spoj spoznaje i logike. Spoznaja uključuje ne propozicijsko razumijevanje kao što su percepcija, pamćenje, refleks, ali i
propozicijsko razumijevanje te razumijevanje sudova o ne propozicijskomrazumijevanju. Logika je znanost koja proučava načela koja vode doispravnih zaključaka.
BZ sadrži:
objekte i relacije među njima
činjenice i nesigurne tvrdnje
pravila svijeta i dezicijska, (željena) pravila
opise motivacije, cilja i stanja sustava
metode rješavanja problema i heuristiku
opis ponašanja
hipoteze
opise tipičnih situacija
procese
ograničenja meta znanje
Jedan od središnjih problema na području umjetne inteligencije jest
razvoj dovoljno precizne i djelotvorne notacije za prikaz znanja u
ekspertnom sustavu – sheme za prikaz znanja.
Sheme za prikaz znanja moraju ispunjavati sljedeće uvjete:
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 112/536
111
primjerenost prikaza – sposobnost prikaza svih vrsta znanja koja su
potrebna za određeno područje.
primjerenost zaključivanja – sposobnost baratanja prikazanim
strukturama na takav način da se izvode nove strukture kojeodgovaraju novom znanju dobivenom zaključivanjem na temeljustarog znanja.
djelotvornost zaključivanja – mogućnost ugradnje dodatneinformacije u strukturu znanja, koja se može koristiti zausmjeravanje pažnje mehanizma zaključivanja premaobećavajućim smjerovima.
djelotvornost učenja – sposobnost lakog prikupljanja znanja.
Osnova svakog IS i ES je umjetna inteligencija (UI), (engl. Artificial
Intelligence), (AI). To je dio područja tehničkih znanosti, tehničkog poljaračunalnih znanosti, (informatike) koje se bavi razvojem sposobnosti
računala da obavljaju zadaće za koje je potreban neki oblik inteligencije.
Od računala se očekuje da se mogu snalaziti u novim prilikama, učiti novekoncepte, donositi zaključke, razumjeti prirodni jezik, raspoznavati prizorei dr. Naziv se također rabi za označivanje svojstva svakoga neživog sustavakoji pokazuje inteligenciju, obično su to računalni sustavi, dok se izrazkatkad neutemeljeno primjenjuje na robote, koji nisu nužno inteligentni.
UI je podvrsta računalne znanosti posvećena kreiranju računalnog programa i tehničke izvedbe s mogućnosti imitacije ljudskog mišljenja.Inteligencija nam omogućuje stjecanje znanja i olakšava mogućnostnjegove primjene u praksi. UI daje računalu dodatnu mogućnost procjenemogućega kapaciteta koji se ogleda u inteligentnom ponašanju a to je jedanod osnovnih ciljeva UI. Iako računalo ne može učiti i stjecati iskustvo kaoljudsko biće, ipak može upotrebljavati znanje i iskustvo pojedinaca i takoga spojiti u kvalitetne računalne programe.
5.2. Heuristika, ontologije i hermeneutika
Heuristika, (grč. heuriskin = otkriće, heurisko = pronašao sam),Arhimedova anegdota vezana uz Arhimedov zakon predstavlja poseban
način rješavanja problema.
Pomoć u izgradnji inteligentnih sustava je upravo heurističko
iskustveno pravilo tj. tehnika prosuđivanja koja može osigurati
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 113/536
112
pronalaženje cilja. To je sredstvo koje daje opću strategiju za rješavanje problema ili za dolaženje do odluke. Iako heuristička informacija nijeeksplicitno dokaziva, ona je informacija o naravi stanja, prijelazu iz
jednog stanja u drugo, o osobinama stanja, što je u kreaciji UI vrlo bitno.Izuzetno važna mogućnost u primjeni umjetne inteligenci je je ta da se
tvrdnja izvede iz činjenica koje su istinite i poznate i to primjenomneizrazite logika koja ima više stupnjeva istinitosti – ona je više-valjana.
Ideja neizrazite logike uvedena je 1965. godine na University of
California, Berkly kroz uvođenje pojma neizrazitih skupova razmatrajući problem računanja u situacijama neodređenosti. Heisenbergov princip
neodređenost je klica neizrazite logike koja je u inteligentnim sustavima
omogućila kreaciju senzorske strane. Umjetne neuronske mreže suoslonjene na neuron - specijalnu biološku ćeliju u ljudskom mozgu,
zacementirale su perceptorsku stranu ES.
Ontologija, ( grč. όντος znači biti i λόγος kao riječ, pojam ).
Ontologija, je istraživanje o vrstama stvari koje su u svijetu i koje odnoseimaju među sobom, postojanje, predmetstvo, svojstvo, prostor, vrijeme i
mogućnost u izgradnji i primjeni ES. U pripremi a kasnije i u primjeni,
(unapređenju) IS, angažiran je velik broj sudionika: eksperti, inženjeri
specijalisti - inženjeri znanja, korisnici, osoblje na prikupljanju i obradi podataka. Multidisciplinarni pristup umjetnoj inteligenciji postiže se krozontologije. Moderna analitička ontologija je prije svega teorija općihkategorija, obrazac podatka koji se koristi za predstavljanje koncepta.
Predmet, osobina, događaj i to događaj, (događanje), koje se ne odnosi na psihički čin promatranja, nego na prijelaz iz mogućeg u zbiljsko -
ontologija zbiljskih događaja, onako kako ih opisuje Heisenberg.
Kao mogućnost produciranja, procesuiranja i uređenja prikaza
informacija po uzoru na biološke neurone, koriste se umjetne neuronske
mreže. Međusobne veze unutar mreže omogućuju ponavljanje testiranjakoje se koristi za učenje. Na taj način mreža može rješavati problema kaošto su prepoznavanje, predviđanje, optimizacija, asocijativna memorija,kontrola i razumijevanje.
Hermeneutika, (grč. hermeneuo = tumačim razlažem). Za
učinkovitost, moderne analitičke ontologije, u području UI i IS služisuvremena hermeneutika, koja kao način poučavanja, ona nije tek puko
sredstvo, to je određena vrsta znanja koje u sebi nosi normativni smisao.To je vještina, nauka o pravilima i sredstvima tumačenja i dokazivanja u
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 114/536
113
znanosti. Ona upozorava da svako razumijevanje uvodi svoje
pretpostavke, svoje podrazumijevanje.
Ontologije i hermeneutika, uključuju mogućnost prepoznavanja idefiniranja svojstva sustava UI:
– pristupačnost (prepoznaju svoju okolinu i odgovaraju na
promjene u njoj)
– aktivnost (djeluju usmjereno prema ostvarivanju cilja kroz
preuzimanje inicijative)
– društvenost (djeluju zajedno s drugim sustavima i ljudima u
svrhu ostvarivanja svojih ciljeva i u svrhu pomoći drugima uostvarivanju njihovih ciljeva),
–
mobilnost (mogu djelovati u bilo kojoj okolini), –
sposobnost učenja na temelju razumijevanja ljudskeinteligencije i komunikacije sa strojem, čime se postiže njihovaizuzetna raspoloživost.
5.3. Kibernetika
Kroz prepoznavanje navedenih svojstava, u cilju definiranja pojma
sustava, (bilo inteligentnog ili ekspertnog), potrebno je usmjeriti
promatranje preko teorijskog, tehničkog i organizacijskog stajališta.
Teorijsko stajalište predstavlja utvrđivanje logičke strukturehipoteza, spoznaja, otkrića, znanstvenih činjenica, teorija i zakona.
Tehničko stajalište o buhvaća promatranje, prikupljanje, mjerenje isređivanje podataka, te eksperimentiranje s podacima, čime se osiguravajuoptimalni uvjeti pod kojima se može doći do uporabljivih podataka,informacija i spoznaja.
Organizacijsko stajalište treba osigurati racionalnu tehnologiju
nami jenjenu za daljnje istraživanje u svim bitnim elementima.
Elementi i komponente inteligentnog ili ekspertnog sustava promatraju
se preko međusobnog povezivanja, funkcionalnim i fizičkim vezama, kojikao cjelina obavlja def iniranu funkciju. Element može biti bilo kojakomponenta, funkcionalna jedinica, podsustav ili cijeli sustav koji se možesagledati kao jedinka. Komponenta je element sustava koji se općenito
smatra dovoljnim za provođenje određene funkcije, a u širem se smislumože smatrati samostalnom fizičkom cjelinom. Sve tehničke tvorevine,
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 115/536
114
bez obzira na njihovu složenost, mogu se smatrati tehničkim sustavima.Teorija sustava je nastala u okviru kibernetike kao znanosti o upravljanju i
informacijama. Za teoriju sustava kao znanstvenu metodu svojstveno je da
ona preferira izučavanje cjeline:
- formulirane na odnosima među elementima i
- formulirane na odnosima elemenata i sustava.
Teorija sustava kao znanstvena metoda može se primjenjivati usvim znanstvenim područjima. Teorija sustava kao samostalna znanstvena
metoda ili u kombinaciji s drugim znanstvenim metodama, istražuje,
otkriva i prezentira rezultate istraživanja koji su interakcijski povezani sistovrsnim i sličnim rezultatima homogeno strukturiranih ili sličnih sustava
i podsustava.
Kibernetika, (grč. kybernetike tehne = kormilarska vještina). Već jePlaton toj riječi, polazeći od njena osnovna značenja kao vještineupravljanja brodovima, dao opće značenje u smislu umijeća upravljanja.Osnivačem kibernetike u današnjem smislu smatra se Norbert Winer koji je još 1948. godine, shvativši žive organizme i strojeve kao sustave,
istraživao njihove analogne karakteristike u njihovu ponašanju ifunkcioniranju. je znanost o općim zakonitostima procesa upravljanja,reguliranja, dobivanja, pohranjivanja, pretvorbe i prijenosa informacija kod
živih bića i tehničkih sustava.
Kibernetika kao znanstvena disciplina istražuje „dinamičke samo
regulirajuće i samoorganizirajući sustave. Sastavna ili granična područja su joj:
- teorija sustava,
- teorija upravljanja,
- teorija informacija,
- teorija kodiranja,
- teorija formalnih jezika i gramatika,
- teorija igara,
- matematička logika,
- teorija algoritama i programiranja,
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 116/536
115
- robotika...
Na tim osnovama egzistiraju četiri vrste kibernetike:
1. Teorijska ili opća kibernetika, 2. Primijenjena ili aplikativna kibernetika,
3. Tehničko-tehnološka kibernetika i4. Ekonomska kibernetika.
Najvažnija obilježja kibernetskih sustava su:
1. velika složenost, 2. stohastičnost, 3. autoregulacija
5.4. Inženjeri znanja i algoritmi
Inženjeri znanja, (fr. ingenieur , iz staro lat. ingenarius, prema lat.
ingenium = talent, inteligencija), kao što je već prethodno rečeno, vezani
su uz ES, dio UI, koja pripada području tehničkih znanosti u znanstvenom polju računarstva. ES i IS su povezani uz pohranu i manipulaciju znanjem,
pa se iz njih može učiti, stjecati nova i drugačija znanja. Tumačenje prirode ljudskog znanja započeli su filozofi stare Grčke,
(Platon, Aristotel,…). U 17. i 18. stoljeću znanje je promatrano kroz ideje
da su tijelo i um dva odvojena entiteta, (Descartes, Kant,…). U 19. st.
proučavanje ljudskog znanja premješteno je u područje eksperimentalne
psihologije koja se oslanjala na kognitivnost, (Wilhelm Wundt).
U ranom 20. st. popularna ideja uma je bila promijenjena
biheviorističkim pristupom, kojim svijest nije bila prikladna za znanstvenoistraživanje nego se proučavalo motrivo ponašanje, (John B. Watson). U
50-ima prošlog stoljeća, znanstvenici su postavljali teorije uma temeljene
na procedurama, složenim i mentalnim reprezentacijama prema kojima sekomadići informacija kodiraju i dekodiraju u umu, (George A. Miller), i to
u istom razdoblju kada su inženjeri uspostavili znanstveno polje umjetne
inteligencije, (John McArthy, Marvin Minsky, Allen Newell, Herbert
Simon,…). U 70-ima prošlog stoljeća pristup preko kognitivne znanosti
proučava um i inteligenciju interdisciplinarno iz relevantnih polja psihologije, neuroznanosti, lingvistike, antropologije, računarstva i
biologije, (Christopher Longuet-Higgins, Ulric Neisser ,…). U tomkontekstu razvija se praksa kognitivnog i bihevioralnog inženjerstva koje
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 117/536
116
je svoju potvrdu dobilo naučenim iz UI, čime su i inženjeri znanja dobilisvoje adekvatno mjesto.
Proučavanje kognicije kao znanosti, kako bi se ona mogla tumačiti kaoinženjerska tehnika – kognitivno inženjerstvo, moguće je u prvom redu natemelju poznatih pristupa o njenom objašnjenju. Ti se pristupi općenitosvrstavaju u sustave:
Simbolički sustavi objašnjavaju kogniciju uporabom operacija
simbolima putem eksplicitnih računalnih teorija i modela mentalnih
procesa analognima radu digitalnog računala.
Poveznički (konekcionistički) sustavi objašnjavaju kogniciju
modeliranjem uz pomoć umjetnih neuronskih mreža na razinifizikalnih moždanih svojstava.
Dinamički sustavi objašnjavaju kogniciju pomoću dinamičkogsustava u kojemu su svi elementi međusobno povezani i pokretljivi.
Hibridni sustavi objašnjavaju kogniciju modeliranjem zajedničkimkorištenjem povezničkih i simboličkih sustava uz pomoć ostalihračunalnih tehnika.
Odluka za primjenu kognitivnog inženjerstva leži u definiranjuanalitičkih razina na kojim se mozak i um mogu proučavati, a po tom ikoristiti. Mentalni fenomeni su najbolje proučavani na višestrukim
razinama apstrakcije, koje su podijeljene u tri grupe:
Fizikalna razina opisuje fizikalni supstrat od kojeg se mozak i
neuroni sastoje (promatrano kao sustav)
Funkcionalna (algoritamska) razina opisuje obrađenu informacijukoja će biti spremna proizvesti nekakav učinak.
Bihevioralna razina opisuje direktno promotrivi izlaz (ili
ponašanje) sustava.
Prvotne jednostavne analogije kognicije i računarstva koristile su zaopisivanje razine analize uspoređivanje mozga i računala. Fizikalnu razinu
bi predstavljao procesor računala, bihevioralna razina predstavlja biračunalni izlaz na monitor ili pisač a funkcionalna razina bi bila računalnioperativni sustav koji omogućava procesoru i perifernim jedinicama da
komuniciraju. Umjesto analogije, istraživanja sklonost i mentalnih
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 118/536
117
fenomena, primjenu kognitivnih komponenti uporabe znanja, inženjeriznanja su proveli u praksi izradom baza znanja, kojima se služi mehanizamzaključivanja u ES.
Kognitivno, ( lat. cognitio = spoznaja), predstavlja mentalne procese
za koje se pretpostavlja da ističu ponašanje, ono pokriva široki r aspon
područja istraživanja o djelovanju pamćenja, pozornosti, percepciji,
predstavljanju znanja, mišljenju, kreativnosti i rješavanju problema.
Biheviorizam, (engl.. behaviour = ponašanje), pristup je preuzet iz psihologije koji ima za cilj otkrivanje zakonitosti ponašanja u određenimsituacijama.
Kada u području UI promatramo proces razvoja, izgradnje,
operabilnosti i održavanja ES, onda je nerazdvojivo iskustvo i znanje kojese stječe vremenom trajanja tog procesa, od onog potrebnog i uloženog nasamom početku. Iz baza znanja, baza podataka i mehanizamazaključivanja, dijelova ES inženjeri znanja kontinuirano uče.
Proučavanje kognicije kao znanosti, kako bi se ona mogla tumačiti kaoinženjerska tehnika – kognitivno inženjerstvo, moguće je u prvom redu na
temelju poznatih pristupa o njenom objašnjenju. Ti se pristupi općenitosvrstavaju u sustave:
Simbolički sustavi objašnjavaju kogniciju uporabom operacija
simbolima putem eksplicitnih računalnih teorija i modela mentalnih
procesa analognima radu digitalnog računala.
Poveznički (konekcionistički) sustavi objašnjavaju kogniciju
modeliranjem uz pomoć umjetnih neuronskih mreža na razini
fizikalnih moždanih svojstava.
Dinamički sustavi objašnjavaju kogniciju pomoću dinamičkog
sustava u kojemu su svi elementi međusobno povezani i pokretljivi.
Hibridni sustavi objašnjavaju kogniciju modeliranjem zajedničkimkorištenjem povezničkih i simboličkih sustava uz pomoć ostalihračunalnih tehnika.
Odluka za primjenu kognitivnog inženjerstva leži u definiranjuanalitičkih razina na kojim se mozak i um mogu proučavati, a po tom i
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 119/536
118
koristiti. Mentalni fenomeni su najbolje proučavani na višestrukim
razinama apstrakcije, koje su podijeljene u tri grupe:
Fizikalna razina opisuje fizikalni supstrat od kojeg se mozak ineuroni sastoje promatrano kao sustav
Funkcionalna (algoritamska) razina opisuje obrađenu informacijukoja će biti spremna proizvesti nekakav učinak.
Bihevioralna razina opisuje direktno promotrivi izlaz ili ponašanjesustava.
Prvotne jednostavne analogije kognicije i računarstva koristile su zaopisivanje razine analize uspoređivanje mozga i računala. Fizikalnu razinu
bi predstavljao procesor računala, bihevioralna razina predstavlja biračunalni izlaz na monitor ili pisač a funkcionalna razina bi bila računalnioperativni sustav koji omogućava procesoru i perifernim jedinicama dakomuniciraju. Umjesto analogije, istraživanja sklonost i mentalnihfenomena, primjenu kognitivnih komponenti uporabe znanja, inženjeriznanja su proveli u praksi izradom baza znanja, kojima se služi mehanizamzaključivanja u ES.
Biheviorizam je u 20. stoljeću kao pravac pretpostavljao da se
znanstvene metode mogu primjenjivati samo na ona ponašanja koja semogu opažati i mjeriti. Utjecaj na istraživanje klasično je uvjetovanje,
odbacilo još s kraja 19. stoljeća, introspektivnim metodama tražećiograničavanje psihologije na eksperimentalne laboratorijske metode, (John
B. Watson (1878.-1958.). U 21. stoljeću psiho metrijska ispitivanja
bihevioralnom inženjerstvu su otvorile nove putove u potvrdamazakonitosti ponašanja.
Zbog različitih pristupa zauzimaju se gledišta koja svoje polje
proučavanja nazivaju bihevioralnom analizom ili bihevioralnom znanošćušto rezultira klasifikacijama biheviorizma:
Klasični, (Watsonov) biheviorizam - objektivno proučava ponašanja, bez mentalnog života, bez unutarnjih stanja pri čemu jemisao definirana kao prikriven govor.
Metodološki biheviorizam - objektivno proučava ponašanja trećeosobe kod koje psihološki podaci moraju biti među predmetno
provjerivi i bez teoretskih propisa.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 120/536
119
Radikalni, (Skinnerski) biheviorizam - uključuje bihevioralni
pristup mentalnom životu, nemehanistički, kod kojeg unutarnjastanja nisu dozvoljena
Uz ovu osnovnu klasifikaciju postoji još i Teleološki i Teoretski, kaoPost-Skinnerski, te Moralni, Filozofski, Politički, Molarni, Molekularni idr. biheviorizmi. Poznato je kako je u biheviorizmu još od 1924. prevlastnavike potpuna i nadjačala je pojam instinkta. Mnoga ponašanja koja suranije opisivana kao instinkti su zapravo stečene navike. Proces stvaranjanavika može se istraživati, za razliku od instinkta k oji je dio genetske
osnove, što je potvrđeno ispitivanjem na primatima. Zbog tih razloga danas je utjecaj okoline sve dominantniji. Odbacujući koncepcije nasljednih
sposobnosti, talenata, mogućnosti, sklonosti i vokacije, biheviorizam jeobećavao promijenjeni svijet, oslobođen prošlosti, u kojem bi ljudi mogli biti uvjetovani da se ponašaju na prihvatljiv način, što se u konačniciuspjelo s inteligentnim sustavima.
U 80-tim godinama prošlog stoljeća opis ponašanja kao što je prikazanou članku "Odabir prema posljedicama" (engl. Selection by Consequences),
upliće razumijevanje povijesnog odabira kroz tri razine: 1) biologija(prirodni odabir), 2) povijest (potkrijepljeno poviješću), i 3) kultura
(kulturni običaji društvenih grupa). Takav je cijeli organizam u interakcijisa svojom okolinom i pokazuje prilično jasno da je razumijevanje realnedinamike operantnog ponašanja umreženi proces i u kratkom i u dugo
vremenskom opsegu. Iako ovako definiran u tehničkom smislu izgledaneizvediv u području umjetne inteligencije, fuzionirajući podatke iinformacije, inženjeri znanja su povezivanjem kroz multidisciplinarne pristupe riješili važna područja preklapanja, (Ludwig Wittgenstein). Slika
5.1.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 121/536
120
Slika 5.1. Multidisciplinarni pristup kognitivnog inženjerstva u kreaciji sustava
UI podacima i informacijama
Inženjer znanja kroz pitanja i razgovore s ekspertom od njega prikuplja
znanje, organizira ga, odlučuje kako će ono biti prikazano u sustavu i uz
pomoć ekipe programera koristi alate za izgradnju ES. Pod alatom se podrazumijevaju svi uslužni programi i specijalizirani alati koji su naraspolaganju i razvijeni za izgradnju, a koji se razlikuju od konvencionalnih
programskih jezika po tome što osiguravaju odgovarajuće načine za predstavljanje složenih koncepata i elemenata znanja, polazeći u prvomredu od klasifikacije i identifikacije, Slika 5.2.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 122/536
121
Slika 5.2. Tehnike, modeli i metode u klasifikaciji i identifikaciji znanja
inteligentnih sustava
Sveukupnost izgradnje, uporabe i održavanja ekspertnog sustavaobuhvaća skup metoda i postupaka koje se odnose na prikupljanje,računalno predstavljanje i memoriranje, kao i uporabu ljudskog znanja urješavanju složenih problemskih situacija. Taj proces uključuje posebnuvrstu interakcije između graditelja ES i eksperata iz određenog problemskog područja. Inženjer znanja s ekspertima provodi ekstrakcijuznanja, njihovih procedura, strategija i postupaka za rješavanje problema i
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 123/536
122
ugrađuje to znanje u ekspertni sustav. Rezultat procesa je skup programakoji rješavaju probleme u određenom području na način kako to radičovjek -ekspert, da bi u konačnici to radio ES. Manifestacija u određenom
području jest njegov kontakt prema okruženju, sa svojstvima (lat. sensibilis- osjećajan) i reakcije na zamjedbu, (lat. perceptibilis - zamjetljiv), Slika
5.3.
Slika 5.3. Prikupljanje znanja , inteligentna obrada, djelovanje i analogija
eksperta i ekspertnog sustava
Ekspertiza predstavlja najbolja razmišljanja vrhunskih eksperata uodređenom području, sakupljena i ugrađena u program tako da u postupkurješavanja problema mogu dovesti do preciznih i efikasnih rješenja u koja je uključena svjesnost eksperta.
Svijest, (lat. conscientia, grč. sinesis) osim kao fundamentalna
ontološka kategorija može se promatrati kao posebna doživljajna udešenost
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 124/536
123
prema toku vlastitog doživljavanja, koja taj tok prati kao znanje o njemu.Svijest u tom značenju, kao superponirani doživljaj, može se doživljavati u jednoj jedinoj razini ili se retrospektivno tek naknadno u pamćenju otkriva.
Otkrivanjem se dolazi do svijesti o samom sebi - samosvijesti. Samosvijest je znanje o vlastitim psihičkim stanjima i procesima kao promjenjivim
svojstvima. Ona je manifestacija jednog jedinstvenog i postojanog, što predstavlja analogiju inženjerstva znanja u UI, u kojoj se teži u mentalnojinterakciji dostići pretvaranje bitka u svijest.
Imajući na umu spoznaje o djelovanju inženjera znanja, navode se za
primjer dva ES u funkciji sigurnosti prometa. To su aplikativni IS,
aerodromski, Slika 5.4, i tunelski, Slika 5.5. ES raspolažu informacijama i podacima, koriste znanje i postupke zaključivanja u procesu rješavanja
problema za čije je rješavanje potreban visok stupanj stručnosti i iskustva.ES imaju svoje faze od razvoja, implementacije, operabilnosti pa sve do
održavanja. Svrha im je da uz interakciju s inženjerima znanja, zaključuju, prosuđuju, odlučuju na osnovi nekad čak i nepouzdanih i nepotpunih
informacija, te omogućavaju savjetovanje o problemu između sustava ikorisnika.
a) b) c)
Slika 5.4. Komponente ekspertnih aerodromski sustava svjetlosne signalizacije –
a) prilaz i USS, b) kontrolni toranj, c) nadzorno-upravljačka jedinica
a) b)
Slika 5.5. Ekspertni tunelski sustav u centru za održavanje i kontrolu prometa-a)
i oprema u tunelu-b)
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 125/536
124
Učenjem iz ES, prikupljanjem baza znanja i baza podataka specijalistički prometni sustavi, kao što su navedeni tunelski i aerodromski sustav,
inženjeri znanja ukazuju na karakteristike, efikasnosti pojedine opreme i
pridonose unapređenju i racionalizaciji radnih procesa, kao i otklanjanjunedostataka, odnosno osiguranju sustava kvalitete. To je novo podr učje okojem se nije spominjalo u navedenoj literaturi koja obrađuje podr učjedjelovanja inženjera znanja.
Gospodarenje sustavom kvalitete, (QMS), (engl. Quality Management
System), sustav je za osiguranje kvalitete u zamisli, razvoju, proizvodnji,
ugradnji i održavanju. On znači da su procesi i poslovanje, najčešće uglobalnom smislu promatrano unutar tvrtke, organizirani i dokumentirani
a po tom i provjereni i potvrđeni, što je upravo odlika i garancija uspješnosti
svakog ES i iz njega je to naučeno. Lako se može potvrditi kako su promatrani modeli, alati, metode i procedure QMS-a kao što su:
- 8D (Problem Solving Procedure)
- FMEA (Failure Models & Effects Analysis)
- 6-Sigma
- 6M-Ishikava
- PDCA (Plan, Do, Check, Act)
- 3A (Planning and Documenting Method),…
područje inženjerstva znanja. U ovom radu tom se segmentu daje posebna pozornost jer je povezan s jednim konkretnim primjerom iz prakse. Stečenaiskustva su potvrđena na specijalističkom programu edukacije,osposobljavanja i upoznavanja s navedenim metodama QMS, renomiranog
svjetskog proizvođača sigurnosnih i zaštitnih sustava - komponenti
ekspertnog tunelskog sustava.
Završetak edukacije bila je elaboracija o mogućnosti primjene ES kaoQuality Expert Proces, Slika 5.6. što je prezentirano kao mogućnostglobalnog razvoja QMS, Slika 5.7,
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 126/536
125
Slika 5.6. Koncept ekspertnog sustava kvalitete transformiran u ekspertni proces sustava kvalitete
Slika 5.7. Koncept globalnog razvoja ekspertnog sustava kvalitete
Specijalistički programi obrazovanja inženjera znanja, podloga su zastručnjake od kojih se očekuje stručnjačko rješavanje problema na raziniekspertize, a za što je neophodno razumijevanje. Za potvrdu razumijevanja
koriste se iskustva raspoloživih baza i stvarni eksploatacijski parametri. Na
taj način specijalisti kao budućim eksperti stječu nove mogućnosti
Koncept razvoja ekspertnog sustava kvalitete
PROCEDURE
BAZE PODATAKA
ANALIZE
METODE
O N T O L O G I J E
BAZE ZNANJA
8D
FMEA 6-Sigma
6M-Ishikava
PDCA 3A
MS
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 127/536
126
razumijevanja. Upoznavanje s djelovanjem eksperta, promatrajući ga s pozicije vrsnog poučavatelja, ukazuju na cilj kojem teže poučavani, prolazeći fazu mentorstva. Potvrda koncipiranog edukacijskog programa
AERO TVZ dobivena je u okviru provedbe edukacije instruktora, premakojoj je stručnost i specijalizacija isprepletena sa sustavom kvalitete. Takav pristup moguć je samo u slučaju kada se razvoj započinje kao
vizija, a kroz sveukupnost implementacije dosegne status kulture razvoja,
Slika 5.8.
Slika 5.8. Proces napredovanja inženjera znanja od mentora do eksperta
U konačno dosegnutom statusu izobrazbe skupljanje i posjedovanjeiskustva, nije zvanje, ali zvanjem postaje kada posreduje svojim znanjem u
stručnoj praksi. U okviru edukacijskih programa kako za specijalističkazvanja tako i za napredovanje vrlo se jasno prepoznaje uloga inženjeraznanja osim u održavanju ekspertnih sustava, tako i u sustavu kvalitete odsamog početka razvoja, Slika 5.9.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 128/536
127
Slika 5.9. Ekspertnost kvalitete projekta kao sustava - koncept, razvoj realizacija
i održavanje
Algoritam je termin načinjen prema imenu perzijskog matematičara,(Mohamed Ibn Musa Al-Hawarizmi/ Alchwarzimi/ Alchwarizoni – iz grada
Horezma), koji je početkom IX. st. objavio računski priručnik. U latinskom prijevodu, (slat. algorithmus, algorismus), njegovo je ime pretvoreno u
Agorithmi. Tim su se imenom kasnije počeli nazivati računski priručnici iračunska umijeća. Na posljetku to je bio naziv za sva umijeća da seelementarne aritmetičke operacije izvode pomoću arapskog sustavaoznačavanja brojeva.
Škola ALGORITMIČARA, koja se zalagala za ovaj način računanjanastaje je u XII. stoljeću i odnijela je pobjedu nad školom ABACISTA,(prema abacus – računalo s pomičnim kuglicama). Kasnije je riječalgoritam dobila u matematici šire značenje upotrebljavajući se za metodu
ili proces računanja sa simbolima prema fiksiranim pravilima. „Logičkim
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 129/536
128
algoritmom“ ili „algoritmičkom logikom“ neki nazivaju algebru logike aneki i čitavu simboličku logiku. ALGORITAM, (točnije algorizam) je skupsimbola i općeniti postupak za sustavno rješavanje određene klase
matematičkih problema. Kako bi računala bila u mogućnosti u kratkom vremenu egzaktno riješitizadani problem, (postoje problemi koji današnjim metodama nisu rješivi ustvarnom vremenu, kao i mnogi kombinatorni problemi, poput problema
trgovačkog putnika i problem zadovoljenja Booleove funkcije koji u sebeuključuje složene računske operacije), uz neophodnu tehnologiju inapredak postignut u računarskoj znanosti, razrađuju se algoritmi zarješavanje. Pojedini problemi se ne mogu poznatim algoritmima riješitimilijardama godina, pa se u tu svrhu koriste iskustvene metode čija
je učinkovitost eksperimentalno potvrđena. Neke od tih metoda surazrađene pomoću heuristike, o čemu je bilo riječi prethodno. Heuristikom razrađeni algoritmi zapravo su algoritmi nastali
eksperimentiranjem u svrhu dobivanja zadovoljavajućeg rješenja. Bitnosvojstvo heurističkih algoritama je da mogu približno (dovoljno dobro)riješiti probleme eksponencijalne i faktorijelne složenosti. Pojedini dijelovi
heurističkih algoritama se razlikuju ovisno o situaciji u kojoj se koriste iuglavnom su funkcije cilja – transformacije, i njihovo definiranje znatno
utječe na efikasnost algoritma. U nastavku se daje pregled podjele i opisa
algoritama koji se koriste, Tablice 5.1 do 5.6.
Tablica 5.1 Podjela algoritama
ALGORITMI
EGZAKTNI ALGORITMI
HEURISTIČKIALGORITMI
HEURISTIKESPECIFIČNIHPROBLEMA
METAHEURISTIKE
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 130/536
129
Tablica 5.2. Algoritamski uvjeti za pronalaženje globalnog optimuma
Algoritamski uvjetiza pronalaženjeglobalnogoptimuma
uvjet stabilnosti(stabilizaciju u globalnom optimumu)
uvjet oslobađanja iz lokalnog optimuma(bijeg iz lokalnog optimuma).
Tablica 5.3. Podjela heuristike specifičnih problema
Heuristikespecifičnihproblema
Algoritmi namijenjeni za rješavanje točno određenihproblema
Funkcije procjene, (Funkcije heuristike)
Tablica 5.4. Grupe algoritama
Grupe algoritama
1.
Pohlepni algoritam
2.
Lokalno pretraživanje
3.
Algoritam simuliranog kaljenja
4. Tabu pretraživanje
5.
Pretraživanje promjenjivom okolinom6.
Stohastičko difuzno pretraživanje
7. Optimizacija mravljom kolonijom
8. Optimizacija rojem čestica
9. Evolucijski algoritmi.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 131/536
130
Tablica 5.5. Podjele metaheurističkih algoritama
Metaheuristički
algoritmi
1 Prirodom-inspirirani algoritmi
Algoritmi koji nisu prirodom inspirirani2 Algoritmi koji imaju dinamičku funkciju objekta
Algoritmi koji imaju statičku funkciju objekta 3 Algoritmi koji koriste jednu strukturu okoline
Algoritmi koji koriste skup struktura okoline4 Algoritmi koji imaju mogućnost pamćenja
prethodnih rješenja
Algoritmi koji nemaju mogućnost pamćenjaprethodnih rješenja
5 Konstruktivni algoritmiPoboljšavajući algoritmi Hibridni algoritmi
6 Algoritmi bazirani na populaciji rješenja
Algoritmi putanje
Tablica 5.6. Pregled poznatijih algoritama
Red.br.
Naziv/Oznakaalgoritma
(HR)/(ENGL)
Opis
1 Pretraživanjenajboljim prvimBest-first search (BFS)
algoritam koji optimizira pretraživanje po širini (Breadth-first search).
2 Dijkstrin algoritam Dijkstra'salgorithm (DA)
služe za pronalaženje najkraćeg puta između dvajuvrhova u grafu, uvijek dovode do optimalnog rješenjaako ono postoji, (završni algoritam)
3 Algoritampenjanja uzbrdoHill Climbing(HC)
po optimiziranja pripada familiji algoritama lokalnogpretraživanja, temeljen na logici uspona počinje odnekog rješenja i ukoliko postoji susjed koji boljeoptimizira funkciju, novo rješenje postaje taj susjed
4 Jednostavni HCalgoritam SimpleHC (SHC)
zbog veliki problem HC-a zapinjanja u lokalnomoptimumu koristi se inačica algoritma
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 132/536
131
5 Stohastičko-restartiran HCalgoritam
Random-RestartHC (RRHC)
bolja inačica HC-a u svakoj iteraciji slučajno odabirepočetno rješenje i nad njime provodi SHC, za svojerješenje odabire najbolje rješenje iz svih iteracija
6 PonavljajućapohlepaIterated Greedy
(IG)
uzastopnim iteracijama provodi pohlepnu destrukcijui konstrukciju postojećeg rješenja, u svakoj iteraciji senovostvoreno rješenje prihvaća u ovisnosti o kriterijuprihvaćanja
7 Pohlepni slučajni adaptivnipostupak pretrage
The GreedyRandomized Adaptive SearchProcedure(GRASP)
kombinacija konstruktivne heuristike i lokalnogpr etraživanja, rješenje se sastavlja korak po korakuzimajući u svakoj iteraciji, slučajnim odabirom,
komponentu rješenja iz ograničene liste kandidatakoja se sastoji od α najboljih elemenata rangiranihprema vrijednosti pohlepne funkcije, ukoliko je α
jednak jedinici dobivamo osnovni pohlepni algoritam,a ukoliko je α jednak broju komponenata dobivamoslučajno pretraživanje
8 Popravni pohlepni
Greedy Squeaky
Wheel (GSW)
gradi rješenje pomoću pohlepnog algoritma, aelementima rješenja koja uzrokuju pogreškupridjeljuje kaznene bodove, koji služe da bi se
popravio prethodno odabran poredak elemenatarješenja, pri čemu se elementi sa više kaznenihbodova guraju naprijed
9 Usmjerenolokalnopretraživanje GuidedLocalSearch (GLS)
mijenja funkciju cilja da bi izbjegao upadanje u lokalnioptimum, koristi lokalno pretraživanje koje čestomože dati suboptimalno rješenje, ne mijenja okolinupoput da bi što bolje pretražilo prostor rješenja, već točini mijenjanjem funkcije koju optimizira (funkcijaobjekta)
10 Iterativno lokalnopretraživanje
IteratedLokalSearch (ILS)
kroz niz iteracija koristi lokalno pretraživanje i početnorješenje kreće na različitim mjestima, u svakoj iteracijise najprije odredi početno rješenje za lokalnopretraživanje tako da se poremeti najbolje pronađenorješenje, u nekim slučajevima je u prednosti nadnačinom optimiziranja koje odabire početno rješenje ineprestano ga poboljšava, (brzina)
11Kvantno
kaljenje
nadograđuje simulirano kaljenje, velike prednosti imanad funkcijama koje imaju velike, ali uske barijere,
ima veću mogućnost zapinjanja u lokalnom
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 133/536
132
Quantum Annealing
(QA)
optimumu, tj. teži bijeg iz lokalnog optimuma zbogvisine barijere, uvodi pojam neodređenosti po uzoruna valna svojstvo kvantnog svijeta i ima mogućnost
tuneliranja kroz takve barijere
12 Pretraživanjepromjenjivomširinom Variable DepthSearch (VDS)
generalizira lokalno pretraživanje, osnovna je idejapromijeniti veličinu okoline po kojoj se pretražuje tako da algoritam može učinkovito pretraživati složeneprobleme u razumnom vremenu
13 Lin-Kernighanovalgoritam
Lin-Kernighan Algorithm (LKA)
varijanta je VDS pretraživanja
14 VišerazinskooplemenjivanjeMultilevelRefinement (MR)
rekurzivno aproksimira problem kroz niz razina, usvakoj razini se prvo uzima projekcija rješenjapodređene razine, zatim se upotrijebi jedna odmetoda jednostavnih pretraživanja da se oplemeniprojekcija niže razine
15 Ekstremnaoptimizacija
Extremaloptimization(EO)
vuče inspiraciju iz modela samo-organiziranekritičnosti iz područja statističke fizike, optimizira
probleme koji se mogu rastaviti na komponente ineovisno procjenjivati, evolucijom pojedinihkomponenti rješenja -komponente se mijenjaju,početno rješenje se odabire nasumično
16 Harmonijskopretraživanje
Harmonysearch
(HS)
oponaša skupinu glazbenika u potrazi za savršenomharmonijom, četiri su osnovna koraka u HS-a: 1.inicijalizacija parametara i harmonijske memorije, 2.improviziranje nove memorije, 3. obnavljanjeharmonijske memorije i 4. provjera zaustavnog
kriterija. 2-4 korak pripadaju iterativnom postupku17 BakteriološkialgoritmiBacteriologic
Algorithms (BA)
algoritmi inspirirani evolucijskom ekologijom, tj.adaptacijom bakterija na okolinu u kojoj obitavaju abitno svojstvo koje uzima u obzir je nemogućnostprilagodbe populacije bakterija na sve uvjete okoline
18 Memetički AlgoritamMemetic
Algorithm (MA)
Kombinirani algoritam s lokalnim pretraživanjem,naziv je dobio po kulturološkom genu mem kojiprenosi informacije iz jednog uma u drugi
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 134/536
133
19 Razbacanopretraživanje Scatter Search
(SS)
omogućuje opće principe za rekombinaciju rješenjazasnovanih na konstrukciji puta u Euklidovomprostoru, koristi male populacije čijom kombinacijom
nastaju nova rješenja.20 Nanovo vezivanjeputaPath relinking(PR)
Jedinke se prikazuju kao točke u Euklidovom prostorui njihovom linearnom kombinacijom nastaju rješenjasljedeće generacije
21 ProcjenadistribucijskihalgoritamaEstimation of
Distribution Algorithms (EDA)
skupina algoritama koji imaju podlogu u teorijivjerojatnosti, ali koriste i populaciju koja se razvijakroz proces pretrage , procjena distribucije se vrši usvakoj iteraciji na temelju postojećih rješenja
22 Metoda ukršteneentropije
Cross-EntropyMethod (CEM)
područje simulacije rijetkih događaja, simulacijarijetkih događaja i uzorkovanje po važnosti ima dvijefaze: 1. generiranje slučajnih uzoraka rješenja premaodređenom mehanizmu i 2. obnavljanje parametaramehanizma u svrhu dobivanja boljih uzoraka
23 Diferencijskaevolucija
Differentialevolution (DE)
koristi se za optimizaciju funkcija više varijabli i imaveliku vjerojatnost pronalaska globalnog optimuma,
diferencijska evolucija se od drugih evolucijskihstrategija najviše razlikuje u fazi mutacije
24 Grupirajućigenetski algoritamGruping Genetic
Algorithm (GGA)
optimizira uz pomoć grupe jedinki koje se razdvajajuu disjunktne , ovakav način optimizacije zahtijevapromjenjive veličine kromosoma pojedinih grupa
jedinki i posebne operatore manipulacije nadgrupama jedinki
25 Interaktivnigenetski algoritmi
Interactve genetcagorithms (IGA)
skupina algoritama koji uključuju ljudsku procjenu,koriste se u područjima gdje funkciju dobrote nije lako
pronaći - umjetnost
26 Stohastičkodifuznopretraživanje
StohasticDiffusion Search
(SDS)
bazira se na populaciji rješenja sa ciljem pronalaženjanajboljeg odgovarajućeg uzorka, spada u grupuinteligencije roja, a glavna mu je karakteristika dakoristi direktnu komunikaciju između agenata,oponašajući mehanizam komunikacije mravlje vrstepoznate kao Leptothorax Acervorum, spada umultiagentne sustave i koristi se u problemima kada
se funkcija cilja može rastaviti na komponente koje se
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 135/536
134
mogu zasebno procijeniti, kako bi se pronašlooptimalno rješenje, upošljava se roj od nekolikoagenata od kojih svaki ima pretpostavku o globalnom
optimumu, brzo, bez iscrpnog pretraživanja,procjenjuje se trenutna pretpostavka jer pri traženjurješenja roj agenata obavlja posao paralelno ,istodobno i sinkronizirano
27
Optimizacijumravljomkolonijom
Ant ColonyOptimization
(ACO)
inspiraciju vuče iz ponašanja argentinske vrste mravaIridomyrmex humilis, pokusi u kojima je mravljegnijezdo spojeno sa izvorom hranom pomoću dvamosta čija se relativna duljina mijenjala, nakon nekogvremena većina mrava prolaziti kraćim putem, zbog
posrednog načina komunikacije - feromon kojegmravi ostavljaju za sobom i donose odluku na temeljukoličine feromona, kako se feromoni više osjećaju nakraćem putu (zbog njihove veće gustoće), većinamrava će nakon nekog vremena prolaziti kraćimputem, također treba uzeti u obzir i učinakisparavanje feromona, koji je bitna karika algoritmakoji oponaša mrave, koristi se za pronalaženjenajkraćeg puta, najkraćeg Hamiltonovskog ciklusa -
Problem trgovačkog putnika (Travelling salesman problem, TSP ),
28
Optimizacija rojem
čestica
Particle swarmoptimization
(PSO)
Baziran je na populaciji rješenja, inspiriranponašanjem jata ptica i roja insekata pa se osnovneideje algoritma mogu opisati na takvom ponašanju,
jato galebova svakodnevno traga za hranom, ukoliko jedan galeb osjeti dobar izvor hrane vrlo je vjerojatnoda će ga ostali članovi jata slijediti, da bi se omogućilapotraga i za boljim hranilištem, svaki galeb u sebi ima
i instinkt za bolje hranilište, time je omogućenokratkotrajno odvajanje od jata -lete nad prostoromrješenja u potrazi za globalnim optimumom, svakojčestici je potrebno pridružiti vektor brzine i vektorpoložaja u hiperprostoru Rn, ponekad su potrebnedimenzije prostora veće od tri da bi se problemefikasno riješio, svaka čestica pamti dvije vrsterješenja: svoje najbolje i globalno najbolje rješenje,često se, umjesto globalno najboljeg rješenja, pamtinajbolje rješenje susjedne okoline kojim boljeistražuje prostor rješenja, manja je vjerojatnost
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 136/536
135
upadanja u lokalni optimum, ali je konvergencijasporija
29
Evolucijskialgoritmi
Evolutionaryalgorithms
(EA)
inspiraciju vuku iz Darwinove evolucijske teorije koja
tumači da u prirodi vlada neprestana borba zaopstanak, teče proces prilagođavanja vrsta okolini ukojoj žive, a sve sa ciljem da se uspije u toj okoliniopstati, u određenoj populaciji neke vrste, dobrasvojstva nastoje očuvati, a loša svojstva nastojezamijeniti boljim, uvjeti u prirodi određuju koje će
jedinke opstati selekcijom i razmnožavanjemspašavaju od izumiranja, jedinke koje nastajurazmnožavanjem u pravilu nasljeđuju svojstva
roditelja, ali zbog mutacija neka od tih svojstava mogubiti promijenjena i nastajanje novih svojstava ključ suprilagodbe vrsta novim uvjetima
30
Evolucijskestrategije
EvolutionaryStrategies
(ES)
koriste realni vektor za prikaz jedinke, a mutacija iselekcija su glavne tehnike pretrage prostora,mutacijom se svakoj komponenti vektora dodajeslučajna vrijednost distribuirana po Gaussovojrazdiobi, pri čemu algoritam posjeduje svojstvo samo-adaptacije standardne devijacije u svakoj iteraciji,
odabir roditelja je slučajan, tj. po uniformnoj razdiobi,selekcija je deterministička i mogu se razabrati dvijeosnovne strategije (λ, μ)-ES strategija izabire zasljedeću generaciju μ najboljih jedinki od λ stvorenedjece (μ+λ)-ES strategija izabire za sljedećugeneraciju μ najboljih jedinki iz λ stvorene djece i μnajboljih jedinki roditelja, algoritam se uglavnomkoristi pri manjim populacijama, a prednost mu jebrzina i činjenica da dobro optimizira probleme koji se
svode na funkcije realnih varijabli31Evolucijskoprogramiranje
EvolutionaryPrograming
(EP)
nastalo na ideji da se simulirajući evoluciju kaoproces učenja pokuša stvoriti umjetnu inteligenciju,pri čemu se koriste konačni automati stanja -numerička optimizacija, nema točno utvrđenstandard, nema križanja među jedinkama, pa jemutacija glavni operator promjene, mogu se koristitirazličiti načini prikaza jedinke i različiti načiniostvarivanja mutacije, istovjetni s onima iz ES-a,
selekcija se vrši po (μ+ μ)-strategiji
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 137/536
136
32
Genetski
algoritmi
Genetic Algorithms
(GA)
koriste se prilikom diskretnih optimizacijskih problemai onih koji se na to mogu svesti, na širok skupproblema, koristi binarni vektor (niz bitova) za prikaz
jedinke i uniformno križanje, mutacija se svodi napromjenu bitova na nekim pozicijama, pri čemu jevjerojatnost promjene pojedinog bita konstantna, uselekciji se jednostavno svi roditelji zamjene sdjecom, složenije verzije GA imaju izmijenjene načinekrižanja, mutacije i selekcije ali ipak, većina funkcija ualgoritmu i dalje ostaje stohastička što održavapopulaciju raznolikom i sprječava prebrzukonvergenciju k suboptimalnom rješenju
33 Genetskoprogramiranje
GeneticPrograming
(GP)
rješenje nekog problema pokušava pronaći tako dastvara program koji će ga riješiti, za to je potrebnavelika populacija, a rješavanje problema je relativnosporo, za prikaz jedinki je pogodno upotrijebitistrukturu grafa, a mutacijama se mijenja strukturagrafa (promjena čvorova), dok se križanjemizmjenjuju podstabla, primjenjuje se u područjimastrojnog učenja
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 138/536
137
5.5. Ekspertni sustavi - Stručni sustavi
Ekspertne odnosno stručne sustave najčešće poistovjećuju sračunalnim programima koji obuhvaćaju znanje eksperata pojedinogstručnog područja. Kako se ES u pravilu sastoji od baze podataka i znanja,
dijela za procesiranje znanja, te korisničkog sučelja, kako je prethodno
opisano, dakle od svog hardvera i softvera, možemo ga smatratiaplikativnom tehničkom cjelinom namijenjenom konkretnoj stručnojuporabi koja se u velikoj mjeri oslanja na znan je. Korisničko sučelje imafunkciju punjenja baze znanja novim faktima, te funkciju korištenja ES od
strane ne-eksperta.
Da bi se razvio jedan kvalitetan ES i koristio se u stručne svrhe, kaostručni sustav (SS), potrebno je jako puno rada i vremena. To je proces koji
traje godinama. Jedan od razloga zašto se u razvoju stručnih sustava
pojavljuju ozbiljni problemi je proces mijenjanje, (ažuriranja) činjenicaodnosno znanja. Dinamična okolina unutar koje stručni sustav mora
funkcionirati nameće na njega dva zahtjeva: ažur iranje i prilagodljivost
pojedinom stručnom korisniku.
5.5. 1. Razvoj stručnih sustava kroz ažuriranje
U početnim fazama razvoja, prikuplja se znanje na osnovi kojeg će ESraditi. U kasnijim fazama to se znanje usavršava, nadopunjava i kontrolira
za potrebe stručnog sustava. Zbog ovih činjenica može se dogoditi da ES
više ne odgovara stvarnim potrebama korisnika ili daje loše rezultate (kojisu tijekom razvoja bili dobri ili povoljni). Već se događalo da su se gotoviES bacali u vodu jer su kroz razdoblje razvoja postali beskorisni kao što su primjeri brojnih sustava vojnog karaktera. Drugi vid ažur iranja je
nadograđivanje ES u uporabi. Kako bi se ekspertni sustav ažur irao, potrebna su nova saznanja na polju djelovanja. Osim dogradnje u postojeći
sustav ponekad je neophodno i mijenjati po potrebi određenje dijelove, podsustave ili njihove relacije. Također može se ukazati potreba za
uspostavom novih odnosa između novih saznanja i postojećeg znanja ES
za određeno polje struke.
Najčešće je nemoguće napraviti ES koji će u potpunosti odgovarati
svim potrebama struke. Z bog različitih preferencija, znanja, potreba,
sklonosti i sposobnosti korisnika, i uz najbolji trud razvojnog tima ES daga naprave što prihvatljivijim što širem krugu korisnika, često se pojavljuju
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 139/536
138
zahtjevi korisnika za koje je potrebno izraditi posebnu verziju. Takvi su ES,
personalizirani stručni sustavi. Izrada takvih posebnih verzija normalno
iziskuje dodatno vrijeme i troškove razvoja. U takvim se slučajevima
nastoji trošak procesa personalizacije ekspertnog sustava prebaciti nasamoga korisnika.
Poznavajući funkcioniranje ekspertnog sustava moguće je klasificiratizahtjeve korisnika. Korisnik preko sučelja ekspertnog sustava pokrećemehanizam zaključivanja koji koristi bazu znanja u procesu zaključivanjai daje određene (ekspertne) odgovore. Baze znanja su modeli realnog
sustava opisanog parametrima i odnosima među tim parametrima.
Mehanizam zaključivanja selekcionira potrebne parametre, izvlači ih iz
baze znanja a pri tom može od korisnika ili na druge načine pribavitivrijednosti tih parametara. Parametri se, obrađuju i s obzirom na njihove
odnose i po ugrađenim metodama obrade dolazi se do rezultata. Najčešći problemi koji se mogu pojaviti u nekom ekspertnom sustavu su:
nedostatak određenih parametara (recimo podaci o novom
specifičnom otporu tla unutar ekspertnog sustava za nadzor stanjauzemljenja)
neadekvatni odnosi ili utjecaji parametara na krajnji rezultat
(recimo padanje kiše je jako bitno za podatak o otporu uzemljenja) nepostojanje nekih “među rezultata” tj. pomoćnih informacija
(recimo gdje su upotrijebljeni preparati za kemijsko poboljšanjestanja otpora tla).
5.5.2. Nedostatak određenih parametara sustava
Korisniku mogu biti važni neki parametri sustava koji nisu važnidrugim korisnicima ili su pak, neki parametri pri razvoju ES bili previđeni.Za primjer uzimamo stručni sustav za određivanje pogodnosti lokacije zaizgradnju transformatorske stanice koji bi trebao biti izrađen kao demo
model za implementaciju nad modela.
Kvaliteta lokacije je neovisna o ljepoti prirode ili postojanju
arheoloških iskopina u njenoj blizini. Međutim, ako uistinu u blizini postojeneki arheološki artefakti i posto ji u blizini hotelski kompleks koji želi za
svoje potrebe uključiti u svoju turističku ponudu obilazak istih njemu je
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 140/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 141/536
140
prilagođavanjem ES korisniku zapravo identični zahtjevi. Prema razlici po
stupnju primjene – ažur iranje se provodi za sve korisnike, dok se
prilagođavanje provodi samo za ciljane ili pojedine skupine korisnika.
Moguće je zaključiti da se ustvari teži postavljaju univerzalnog nad
modela ES sa sljedećim ciljevima:
omogućiti lako mijenjanje utjecaja postojećih parametara,
lako oduzimanje i dodavanje novih parametara i
lako dodavanje i oduzimanje znanja o odnosima među parametrima
pomoću kojih se dolazi do pomoćnih informacija.
Za takav nad model s obzirom na generalni model expertnog sustava
(baza znanja, baza podataka, mehanizam zaključivanja i korisničko sučelje)se postavljaju zahtjevi neovisno o postojećim rješenjima pojedinih dijelovaili cijelih zahtjeva. Za ispunjenje tih zahtjeva, rješenja predstavljaju
implementacijsku razinu nad modela mapirajući ga, na generalni model zaciljnu tehnologiju.
Postavljeni ciljevi trebali bi omogućiti da se izmjene izvode uz štomanje zahvata u postojeći ekspertni sustav (ako se radi o preinaci postojećeg) i da su same izmjene jednostavne za shvatiti i izvesti. To značida ekspertni sustav mora biti fleksibilan. Promjene ne smiju utjecati na
ispravnost zaključivanja sustava na osnovi postojećih parametara i odnosa,
osim ako se mijenjaju upravo postojeći parametri i odnosi u kojem slučajusustav mora postati točniji ili prilagođeniji.
Fleksibilnost je moguće postići modularnim ekspertnim sustavom. To
je koncept kojim se postiže razdvajanje unutar samog ekspertnog sustavana:
parametre,
odnose među parametrima,
sustav za glavne informacije i
sustav za dodatne informacije.
Modularnost ne prestaje na ovoj razini. Ona se, ovisno o kompleksnosti
ekspertnog sustava (a time i realnog sustava), može upotrijebiti i unutar
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 142/536
141
svakog od ovih dijelova. Tako se dolazi do: grupiranja parametara,
klasificiranja odnosa među njima, modularnog sustava za glavneinformacije koji rješava glavni problem i podsustava za dodatne
informacije koji dolazi do pomoćnih informacija, savjeta i rješenja korisnihza korisnika.
Iako logička podjela ne mora biti i fizički tako ostvarena u ekspertnomsustavu. Parametri i odnosi među parametrima, mogu biti jedan sustav. Dio
parametara i relacija među njima može biti na fizičkoj razini integriranunutar sustava za glavne informacije. U takvim se postavkama kreiraju
određeni podsustavi s različitim razinama integracije.
5.5.4. Opseg integracije u kreaciji nad modela
Odabir integracije pojedinih sustava ili njihovih dijelova, podsustava,
u druge sustave ovisi o tome koliko se pretpostavlja ili zna da se ti
podsustavi ili njihovi dijelovi neće mijenjati u budućnosti i koliko je sustavza glavne informacije ovisan o njima. Ovaj problem je analogan problemu
centralizacije i decentralizacije upravljanja i odlučivanja u managementu.Tako se između dijela parametri i dijela odnosi među parametrima samimgrupiranjem stvaraju novi odnosi među njima.
Dio za koji će se omogućiti korisniku promjena zahtijeva ulaganje
dodatnih napora kako bi se razvila sučelja koja će korisnicima omogućitilako upravljanje ovim dijelovima. Time se povećava i vrijeme učenja radasa sustavom, a to za sobom povlači pitanje spremnosti korisnika da utrošidodatno vrijeme za učenje korištenja ‘napredne’ mogućnosti sustava tako
da je potrebno i to uzeti u obzir pri razmatranju opsega kontrole nad
pojedinim dijelovima sustava koja se daje korisniku, a to pak utječe naopseg integracije odnosno povezivanja dijelova ekspertnog sustava.
Da bi se dijelovi ES povezali potrebno je ustanoviti koje su veze među pojedinim dijelovima potrebne. Tablica 5.7. pokazuje postojanje veza
među pojedinim dijelovima ES.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 143/536
142
Tablica 5.7. Dijelovi ekspertnog sustava i odnosi među parametrima
Odnosi među
parametrima
Sustav za glavne
informacije
Sustav za dodatne
informacijeParametri Odnosi među parametrima
Opisi veza među dijelovima:
Dio odnosi među parametrima treba vezu prema dijelu parametri
kako bi znao nad čime definira odnose,
Sustav za glavne informacije treba veze na odnose među
parametrima i parametre jer na osnovi njih zaključuje i Sustav za dodatne informacije treba veze na odnose među
parametrima i parametre jer na osnovi njih zaključuje.
Poznato je da ekspertni sustav zaključuje na osnovi parametara i odnosa
među njima, međutim, unošenje vrijednosti parametara zahtjeva jedan mali
podsustav koji traži njihove vrijednosti od korisnika. Uloga ovog dijela
ekspertnog sustava je saznavanje vrijednosti, ne izračunavanje.Izračunavanje je uloga sustava za informacije. Međutim mora biti jasno dato ne sprječava implementaciju izračunavanja nekih parametara u ovomdijelu, a ni unos vrijednosti u sustavu za glavne informacije.
Nad model se može implementirati na razne načine, tako da pojedinekonce ptualne cjeline mogu biti fizički implementirane djelomičnom ili potpuno, i to u više drugih konceptualnih cjelina. Sustav za glavneinformacije koristi parametre s pridruženim vrijednostima za izračunavanjevrijednosti ostalih parametara preko definiranih odnosa među parametrimai dolazi do glavnih informacija. Nusproizvod ovog procesa su parametri s
pridruženim vrijednostima. One mogu biti unošene od strane korisnika ili
izračunati od strane nekog podsustava, koji kao nusproizvode koristi sustav
za dodatne informacije za svoja zaključivanja. Sustav za dodatneinformacije može zahtijevati i vrijednosti parametara koji nisu unošeni kroz prijašnji proces. Rješenje je omogućavanje pristupa do dijela za unosvrijednosti parametara pa se veza među dijelovima ekspertnog sustava
prikazuje odnosima, Tablica 5.8.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 144/536
143
Tablica 5.8. Veze među dijelovima ekspertnog sustava, odnos među
parametrima i unosi
Odnosi međuparametrima Unosvrijednostiparametara
Sustav za glavneinformacije Sustav zadodatneinformacije
Parametri Odnosi međuparametrima
Unos vrijednostiparametara
5.5.4.1. Prikaz nad modela tablicama sistemskog dijagrama
Nad model ES, bez dijelova kojima se prilagođava može se prikazatitablicom iz sistemskog dijagrama, Tablica 5.9.
Tablica 5.9. Veze i odnosi među dijelovima ekspertnog sustava
Parametri Odnosiparametara
Skladište Sustav zaglavneinformacije
Sustav zadodatneinformacije
Unosvrijednostiparametara
-P1 -O1 -S1 -G1 -D1 -U2-P2 +P2 +G1 -G2 +P1 +G1
-P3 -O2 +I1 +P1 +S1 +I1
+U2 +O1 +P3
+O2
Opis veza u sustavu:
P1 – sustavi za glavne i dodatne informacije koriste parametre i njihove
odnose kako bi došli do informacija,
P2 – korištenje parametara kako bi se definirali odnosi među njima,
P3 – korištenje parametara kako bi se unosile njihove vrijednosti,
O1 – odnosi među parametrima P1,
S1 – sustav za glavne i dodatne informacije uzima iz skladišta parametre,
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 145/536
144
G1 – sustav za glavne informacije preko dijela za unos vrijednosti
parametara dobiva tražene vrijednosti
G2 – sustav za glavne informacije sprema u skladište sve promijenjene iizračunate vrijednosti,
I1 i I1 – analogno G1 i G2,
Parametri, odnosi među njima, pa čak i skladište mogu biti potpunonerazdvojiva cjelina. Primjer takvog modela je prikazan u Tablici 5.10.
Tablica 5.10. Veze i odnosi među dijelovima ekspertnog sustava u kojem su
parametri i odnosi među njima nerazdvojive cjeline
Parametri sodnosima i
vrijednostima
Sustav zaglavne
informacije
Sustav zadodatne
informacije
Unosvrijednostiparametara
-P1 -G1 -D1 -U2
-P2 -G2 -D2 +G1
+G1 +P1 +P1 +D1
+D1 +P1
+U1
U tablici naveden sustav za dodatne informacije skup je neovisnih
podsustava koji svaki za sebe dolazi do informacija za koje su razvijeni i
svaki za sebe pristupa ostalim dijelovima ekspertnog sustava.
Termin neovisni podsustav je oksimoron po definiciji sustava i
podsustava, ali to je upravo ono što se postiže ovim modelom – podsustavi
mogu koristiti izlaze drugih podsustava, ali u slučaju da ti izlazi ne postoje
ili čak drugi podsustavi ne postoje, mogu sami doći do potrebnih ulaza. Način pristupa ostalim dijelovima ekspertnog sustava je identičan za sve podsustave što znači da se može uniformirati.
Uniformizacija pristupa ovih podsustava ostalim dijelovima ekspertnog
sustava vodi do jedinstvenog sučelja za komunikaciju između ove dvijestrane. Ovakav koncept prikazuje Tablica 5.11.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 146/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 147/536
146
M1 – preko modula za management parametara upravlja parametrima,
M2 – preko modula za management odnosa među parametara upravlja
odnosima, (u slučaju da su parametri i odnosi jedna cjelina, i ovi modulisu jedna cjelina),
M3 – preko modula za management sustava za dodatne informacije,
upravlja podsustavima za dodatne informacije,
M4, M5 – pokreću sustava za glavne i dodatne informacije.
5.5.4.2. Nedostaci nad modela
Razvoj nad modela zahtijeva slijedeće:
rastavljanje ekspertnog sustava na podsustave,
definiranje prilagodljivih i ne prilagodljivih dijelova sustava,
definiranje opsega kontrole i ugrađivanje te kontrole nadekspertnim sustavom,
definiranje načina povezivanja ovih dijelova,
razvoj sučelja za komunikaciju,
izradu algoritama za potrebne konverzije i dr.
Iako su se troškovi održavanja ekspertnog sustava i njegovenadogradnje smanjili, izgradnja (pogotovo početne faze kao definiran je problema, studija izvedivosti, dizajn) je postala vremenski zahtjevnija i
traži više truda, stoga su se i ukupni troškovi i vrijeme izgradnje povećali.Zato je prije odabiranja ovog problema potrebno razmotriti njegovu
isplativost s obzirom na ekspertni sustav koji se namjerava razviti:
ako će biti malo korisnika, tj. manja je financijska korist od njega,ne isplati se uvoditi mogućnosti prilagođavanja korisniku;
je li korisnik spreman čekati dodatno vrijeme za razvoj ekspertnogsustava po ovom modelu – možda je moguće razviti ekspertnisustav s tek djelomičnom implementacijom ovog modela, a kasnije,
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 148/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 149/536
148
parametara i njihovih odnosa preko interneta ili da se oni automatski
objavljuju na internetu i postaju dostupni drugima. Postoje već ekspertni
sustavi za koje je moguće nek e njihove dijelove koristiti uslugom preko
interneta i to kao izvor informacija. Na primjer dio za unos vrijednosti parametara može se za neke ili sve vrijednosti spajati na internet i iz nekih
internet baza, dobivati relevantne podatke. Postojanje takvih baza mogu
održavati razvojni timovi i one se nalaze unutar njegova vlasništva. Postoji
više baza koje su u vlasništvu onih koji ih pune, odnosno stvaraju.
Vrijednosti parametara se nalaze unutar njihovih internet prostora. Primjeri
takvih baza su npr.: statističke i trenutne atmosferske prilike, praćenjesustava za zaštitu od atmosferskih pražnjenja, karakteristikeelektrotehničkih materijala, podaci o nuklearnim elektroenergetskim
objektima na svijetu i dr.
Udaljeni podsustav za dodatne informacije, izvedeni su tako da korisnik
pošalje globalnoj bazi podsustava za dodatne informacije svoje parametre,
odnose među njima i vrijednosti. Nakon izvođenja odabranih podsustavaglobalnog sustava, dodatne informacije se šalju korisniku.
Primjer takvog globalnog sustava postoje kao razni oblici savjetovanja
za praćenje razvo ja globalnih sustava koji između ostalog ovise i o
trenutnom stanju za njihovim potrebama.
Internet pruža ogromne mogućnosti širenja sposobnosti ekspertnogsustava gledano sa strane ažurnosti, prilagodljivosti, kvalitete i kvantitete
informacija koje daje, pa i same primjene.
U daljnjem razvoju razmatranja i opsega korištenja interneta u
ekspertnom sustavu pazi se na sljedeće:
je li internet dostupan korisnicima (ili koliko korisnika ga ima,koliko bi korisnici koji ga ne bi imali bili oštećeni zbognemogućnosti korištenja pojedinih dijelova ekspertnog sustava),
je li moguće automatizirati pristup ekspertnog sustava navedenim bazama,
vrijeme odziva koliko treba čekati dok se skinu vrijednosti
parametara, dodatne informacije i dr. ako je ekspertni sustav koji
mora djelovati u realnom vremenu, onda mora i saznavati
informacije u realnom vremenu,
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 150/536
149
koliko to košta korisnika da li korisnik mora dodatno plaćatiodržavanje baza, kako plaća pristup internetu,
sigurnost i privatnost informacija koje se šalju i primaju.
Razvoj nad modela s primjenom za rad „u oblacima“ usmjeren je nanjegovu općenitost kao i neovisnost o implementacijskim modelima i
implementacijskim jezicima. Svrha mu je da bude lako iskoristiv u praksi,
a da pri tom udovoljava danas uvelike traženim potrebama ažuriranja i prilagođavanja, kako bi na pozornici informacijske znanosti odigrao ne jednu ili nekoliko predstava, već se nadograđivanjem i prilagođavanjem po potrebama, održao duže vrijeme na repertoaru i usluzi onima kojima je potreban.
Izrade demo ekspertnih sustava učestalije su nego serijskih pa tako provjerom izvedivosti u praksi, potvrđuje se ispravnost nad modela. Težise da početno postavljenim zahtjevima o potrebi reflektiranja trenutnestvarnosti tj. izbjegavanja eventualnog zastarijevanja korištenog znanja, atime i izbjegavanja donošenja pogrešnih ili nepotpunih informacija.Također je postignuta mogućnost pružanja dodatnih informacija, odnosnosavjeta na temelju unijetih i izračunatih parametara koji npr. stvaraju podlogu za procese odlučivanja koji će uslijediti nakon eventualnog
provođenja odluke proizašle iz rezultata sustava za glavne informacije.
5.5.5. Skladištenje parametara
Vidljivo je da među dijelovima ekspertnog sustava najviše kolaju parametri s pridruženim vrijednostima stoga je vrlo korisno definirati pohranu vrijednosti parametara. Za njih je potrebno pronaći adekvatno
skladište.
Korisnika skladišta ima više. Prvi je podsustav za unos vrijednosti
parametara koji ga inicijalno puni. Sustav za glavne informacije ga može pozivati, kako bi saznao vrijednosti nekih parametara, ali ga može i preuzimati, dodavati nove parametre i mijenjati postojeće. Također gamože preuzimati sustav za dodatne informacije i koristiti postojeće kojima
može dodavati nove parametre s vrijednostima ili koristeći dio za unosvrijednosti parametara izračunavati ih.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 151/536
150
Odlaganje vrijednosti parametara u skladište može biti izvedeno na
razne načine pa je potrebno odrediti kriterije za odabiranje optimalnog
načina. Kriteriji ovise o izvedbi sustava za glavne i dodatne informacije. U
slučaju da dijelovi ekspertnog sustava traže različite izvedbe skladišta a tosu okviri zapisa parametara s pridruženim vrijednostima – formati. Za to je
potrebno osigurati konverziju. Skladište može biti izvedeno tako da jeintegrirano u parametre kao relacijska baza podataka ili kao samostalan niz
naziva parametara s pridruženim vrijednostima u obliku činjenica. Jezici
specijalizirani za izradu ekspertnih sustava imaju oblik zapisa znanja
standardan, i za njih nisu potrebne preinake. Potrebno je samo razviti
mogućnost pristupa do zapisanog znanja i iz drugih dijelova ekspertnogsustava ili napraviti rutine za importiranje i eksportiranje u druge dijelove
ekspertnog sustava.
5.5.6. Podsustavi za dodatne informacije
Sustav za dodatne informacije se dijeli na podsustave različitih
informacija. Podjela je tako provedena da su podsustavi međusobno potpuno nezavisni, osim u slučaju preoblikovanja postojećeg ekspertnog
sustava što ne znači da pojedini podsustavi ne mogu koristiti vrijednosti parametara koje su izračunate ili unošene već, da ih podsustavi i sami mogu
izračunati ili dobiti preko dijela za unos vrijednosti parametara. Na ovaj
način se postiže potrebna fleksibilnost cijelog sustava.
Sustav za dodatne informacije se može izvesti kao skraćeni i prilagođeni postojeći skriptni jezik ili samostalno razvijeni na način da može
podržavati:
dohvat vrijednosti parametara osnovnih informacija pomoću kojihse dolazi do dodatnih informacija,
osnovne operacije nad vrijednostima svi tipovi vrijednosti
parametara koji se mogu pojaviti i operacije koje se mogu nad njima
izvesti,
slanje pronađenih informacija natrag korisniku jer se sustav zadodatne informacije baviti pronalaženjem.
Poželjno je da sustav za dodatne informacije može pozivati druge
aplikacija, kao podsustave za dodatne informacije zbog brzine izvođenja,
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 152/536
151
većih mogućnosti, postojanja već nekih gotovih modula koji se mogukoristiti za izgradnju podsustava i koristiti za spajanje podsustava za
dodatne informacije s ostalim dijelovima.
U slučaju da podsustav za dodatne informacije treba izvoditi složene idugotrajne operacije nad podacima koji zahtijevaju dosta računalnihresursa podsustav se može razviti kao ljuska koja s vanjske stranekomunicira s ostalim dijelovima sustava tehnologijom interfacea. Takav
sustav ljuske može poslužiti i za implementaciju sustava za glavne
informacije.
5.5.7. Korisničko sučelje
Korisničk im sučeljem korisnik pristupa pojedinim dijelovima
ekspertnog sustava i konfigurira ga. Stoga ono mora omogućiti lak irazumljiv pristup upotrebi i prilagođavanju dijelova ekspertnog sustava ne
ulazeći pri tom, u samu kompleksnost ekspertnog sustava. Danas se to
postiže korištenjem multimedijalne sposobnosti računalnih sustava. To se
postiže kroz tehnologiju aktivnih dokumenata koji omogućuju spajanjemultimedijalnih sadržaja, koji opisuju neki koncept i upravljaju njime.
Moguća su i rješenja korištenjem tehnologije inteligentnih sučelja, koje su
i same oblik umjetne inteligencije kao i ekspertni sustavi. Njih je težerazviti, ali već postoje na tržištu standardizirana inteligentna sučelja kojauvelike olakšavaju posao jer ih je potrebno samo prilagoditi ili popuniti
podacima.
Među takva sučelja ubrajamo sve računalne „Agente“ koje poznajemo
kao „Alate“, a što su zapravo zasebne komponente koja se mogu koristiti u
svojim aplikacijama, pa tako i u ekspertnom sustavu. Navedene tehnologije
navode korisnika kroz proces prilagođavanja ili ažuriranja objašnjavajući
svaki korak u procesu.
Pored zahvata u korisničkom sučelju, moguće je javljanje potrebe zaizmjenom drugih dijelova ekspertnog sustava poput parametara i odnosa
među parametrima. Atributi koje parametri mogu imati prilagođavaju se
ekvivalentima koji se koriste u svakodnevnom govoru, pa se na taj načinmogu unositi vrijednosti varijabli jednostavnog izgleda i strukture, koliko
to dopušta ozbiljnost ekspertnog sustava.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 153/536
152
Osim upravljanja parametrima i njihovim odnosima korisniku je
potrebno olakšati i upravljanje podsustavima za dodatne informacije, a touključuje konfiguriranje koji podsustavi će se koristiti nakon izvođenja
sustava za glavne informacije, dodavanje novih, brisanje i zamjenu postojećih podsustava.
Postoji još jedna stvar na koju je potrebno misliti prilikom izgradnje i prilagođavanja, a to je sposobnost i spremnost prosječnog korisnika da
koristi ponuđene mu opcije. Ovo je ključno za određivanje rasponakontrole nad pojedinim dijelovima ekspertnog sustava koji će se datikorisniku, odnosno određenje kontrole koja će ipak biti ostavljena urukama razvojnog tima ne gubeći pri tom prvotne ciljeve.
5.5.8. Podloge za izgradnju ekspertnih sustava
Izgradnja ekspertnog sustava započinje analizom i specifikacijomzahtjeva za bazu znanja (engl. knowledge base) i bazu podataka (engl. date
base). Ovoj aktivnosti potrebno je posvetiti posebnu pažnju, kako bi točno
definirane potrebe u startu izrade aplikacija i baza podataka i baza znanjaosigurale njihovu konačnu primjenu. Odabirom učećeg agenta, postavljen je cilj na ekspertni sustav da djeluje u okružju koje je njemu na početkunepoznato, pa kako stječe više znanja tako je i njegovo djelovanje bolje isigurnije, a za to su potrebni elementi za učenje (engl. learning element),
izvedbeni elementi (engl. performance element), ocjenjivač (engl. critic) i
generator zadatka (engl. problem generator).
Model podataka potrebno je napraviti u važećim dijagramskimstandardima takvim da se može nadograđivati u skladu s potrebama
korisnika. Također u fizičkom modelu, tj. na propisanoj platformi predvidjeti mogućnost nadograđivanja baze podataka, kako njenih relacijatako i korisničkih sučelja (formi).
Potrebno je napraviti konceptualni, logički i fizički model baze podataka. Također je potrebno definirati forme za unos i pregled podatakau bazi, kao i oblike izvješća imajući na umu jednostavnost korisničkogasučelja, koje je potrebno projektirati uz validacije unosa podataka.
Konceptualno modeliranje polazi od specifikacije zahtjeva a
rezultira izrađenim konceptualnim modelom koji opisuje strukturu:
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 154/536
153
- entitet,
- veza,
- atribut entiteta i
- ograničenje.
Relacijski model podataka opisuje isključivo logičke aspekte podataka, a ne bavi se problemom fizičkog smještaja podataka u bazi. Uizradi baze podataka najčešće se koristi klasični relacijski model, koji jenajzastupljeniji a čiji su osnovni koncepti:
- struktura,
- ograničenja,
- skup operacija
Kako se baza znanja sastoji od znanja iz problemskog područjakoje je potrebno za uspješno djelovanje ekspertnog sustava, njenaizgradnja počinje već u prvoj fazi.
Znanje će biti iskazano:
- Činjenicama (neospornim tvrdnjama i sigurnim podacima)
- Postupkovnim pravilima (hipotezama, vjerojatnim tvrdnjama i ne bašsigurnim podacima)
- Heurističkim pravilima (dobrim procjenama kad nema niti činjenica niti podataka)
•
Činjenice su izjave iz problemskog područja, koje opisuju znanjeaksiomatskog tipa.
Primjer: Tunel je dvosmjeran, orijentacija tunela je «sjever –jug», portal
tunela je u usjeku,...i one su već djelomično raspoložive, te ih je potrebnonastaviti prikupljati i formirati bazu podataka (ta je baza bitna za kasnije
projektiranje).
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 155/536
154
• Postupkovna (proceduralna) pravila su djelomično postavljena kao pravila koja opisuju osnovne dijelove radnji operatera – opisano u
«postupnicima operatera».
Primjer: Provjeriti stanje rasvjete za program održavanja, pokreni
postupak prediktivnog održavanja,...
• Heuristička pravila, ili heuristika, su pravila prihvaćena kaosugestije jer ih se ne može dovoljno čvrsto obrazložiti, a ekspert(projektant, stručnjak iz određenog područja) ih stječe svojimvišegodišnjim iskustvom. Primjenjuju se u svim slučajevima kadazbog nepouzdanih informacija nemamo odgovarajućih
postupkovnih pravila.
Korisničko sučelje, (engl. user interface)tj. forme za unos, pregled i
izmjenu podataka te forme izvješća moraju biti definirane tako da čuvajuintegritet baze podataka, preko validacije i programskih ograničenjaoperacija s bazom podataka ali i da omoguće jednostavan rad korisniku.
Forma korisničkog sučelja neke baze za unos podataka padajućimmenijima pomaže lakšem unosu novih podataka i njihovoj validaciji na
način da se koriste izvedeni programski filtri. Npr. za odabrano područje u padajućem izborniku se dobivaju objekti samo iz tog područja.
Glavne značajke tako formiranog ekspertnog sustava su:
jednostavno dodavanje nekih novih znanja
fleksibilna strategija rješavanja problema
visoki stupanj rješavanja problema
mogućnost objašnjenja što je napravljeno i zašto je napravljeno
Kroz interpretaciju znanja i logičke procedure, odvija seautomatsko zaključivanje u ekspertnim sustavima te je moguće mijenjativeć postojeću bazu znanja. Za svaki model zaključivanja postojiodgovarajuća strategija kojom se kontroliraju i usklađuju procesi pretraživanja baze znanja i zaključivanja.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 156/536
155
Baze znanja mogu prikazivati znanja kao:
predikate – formalna logika (engl. formal logic) je tehnika koja
predstavlja informacije na način da je lako provjeriti je liinformacija točna ili nije.
semantičk e mreže – grafove koji predstavlja objekte (događaji iliakcije) i sadrži realna značenja o objektima.
okvire znanja (engl. frames) – simbolički predstavljaju znanje.
sadrže pretince (engl. slots) koji sadrže informacije, a pretinci
sadrže pokazivače na druge pretince ostalih okvira i tako se znanje povezuje u smislenu cjelinu.
pravila (engl. rules) – predstavljaju znanje prema kondicionalnom
modelu "if-than"
ES mogu biti temeljeni na pravilima (engl. rule based systems) i sustavi
koji se temelje na učenju (engl. inductive learning systems). Mogući su i
mješoviti sustavi koji dio znanja stječu putem dobivenih pravila, a dio
putem pravila koja sami izvode učeći na primjerima.
Sustavi koji se temelje na pravilima, pravilo povezuje dvije ili višečinjenica na određeni način. AKO (premisa) ONDA (zaključak ili akcija)
Primjer: AKO se promet kroz tunel odvija po danu, ONDA treba biti
uključen dnevni režim rasvjete tunela.
Postavi li se pravilo u obliku: AKO (uzrok) ONDA (posljedica)
potrebno je uvesti termine kojima će uzrok povezati s posljedicom, nekomneizrazitošću
Primjer: AKO je u danu nastupila vrlo jaka naoblaka, ONDA rasvjetu
tunela treba biti korigirana na 80%.
To zapravo navodi na potrebu primjene više vrijednosne (neizrazite)logike (engl. fuzzy logic). Z a potrebe regulacije rasvjete preko fuzzy
regulatora.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 157/536
156
Kada se sustavi temelje na učenju primjera, za takav sustav potrebno jeimati dva skupa primjera: jedan skup iz kojih se uči i drugi skup primjerana kojima će se ispitivati kvaliteta naučenog odnosno kvaliteta znanja.
Rezultat učenja na primjerima može biti skup pravila izraženihgrafički pomoću stabla koje se može formirati potpuno automatski ili uzintervenciju eksperta. Najinformativniji atribut se pojavljuje kao prva točkastabla, drugi po redu kao druga točka i tako redom. Tako stablo završiklasama i to je rješenje koje se i trebalo dobiti. Postupkom određivanjanajinformativnijih atributa i odbacivanjem neinformativnih atributa dobije
se stablo odlučivanja.U svrhu izgradnje baze znanja i baze podataka, već u prvoj fazi se
predviđa:
-
Intervju i prikupljanje iskustvenih podataka projektanata i eksperata
- Intervju i prikupljanje iskustvenih podataka operatera tijekom pogona
- Prikupljanje i obrada klimatskih podataka mikro lokacije tunela
- Prikupljanje i obrada iskustvenih podataka i postupaka operatera
prilikom promjene klimatskih uvjeta za mikro lokaciju tunela i utjecaj
ekliptike na svjetlo tehnički proračun.
Paralelno s tim slijedi projektiranje strujnih krugova i rješavanjesustava regulacije, osjetila, izvršnih upravljačkih i regulacijskih
elemenata:
- Fotoosjetljivi senzorski sklop (ugađanje na upravljačke elementekrugova rasvjete)
- Fotoosjetljivi senzorski sklop (postavljanje referentnih veličina zaugađanje)
-
Izvršni upravljački elementi za regulaciju rasvjete - Izvršni upravljački sklopovi za upravljanje
Dizajniranje sustava temeljenih na znanju vrlo se uspješno provodimetodologijom CommonKADS, koja se po prirodi i sadržaju približavaspiralnom modelu koji osigurava poboljšavanje i nadzor nad samimsustavom. Kako postoji dobra dokumentacija za CommonKADS
metodologiju, moguće je definirati parametre važne za unapređenje iiskoristiti ih u daljem radu.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 158/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 159/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 160/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 161/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 162/536
161
Većina do danas razvijenih ekspertnih sustava za dijagnozu kvarakoriste se informacijama iz sklopne opreme, prekidača i releja. Ti elementi
su prikladni za procjenu i sekcioniranje kvara na prijenosnom sustavu ili nadistribucijskim vodovima. Za kvarove koji se događaju na dijeludistribucijskog sustava između primarnih grana i potrošača informacije će biti izbrisane na osiguraču glavnog čvora napojnog voda.
Prekidač strujnog kruga na glavnom čvoru primarnog voda nećefunkcionirati za kvarove koji se događaju na bočnim granama, pod
granama, distribucijskim transformatorima i pridruženim uređajima. Uovom slučaju nisu dostupne informacije prekidača strujnog kruga, kao nilokacija ispalog osigurača. Kvarovi na ovom dijelu sustava uzrokovati će
prekid usluge manjem broju potrošača u odnosu na one na primarnomvodu. Međutim oni se događaju češće od kvarova na primarnom vodu. Osim toga ovaj dio sustava sadrži veliki broj široko rasprostranjenihuređaja na velikoj zemljopisnoj površini.
Kako u dispečerskom centru postoji limitirani broj servisera i ekipa uslužbi, za dispečera je bitno ispravno identificirati moguće lokacije kvarai na najvjero jatnija mjesta poslati limitirani broj servisera da pronađu pokvareni uređaj i poprave štete. Ako serviseri ne uspiju pronaći pokvareni
uređaj blizu specificirane lokacije, dispečer mora napraviti novu prosudbute poslati servisere na drugo mjesto.
U centr alnom dijelu prometnih gradova kao što je Taipei, serviserimatreba više od 30 minuta da stignu do mjesta koje je udaljeno svega 1 milju.Zbog gradskog prometa i limitiranog broja servisnih ekipa, dijagnoza kvara
veliki je izazov za dispečere.
Jedina informacija dostupna TPC dispečerima su, od telefonskih
operatera u službi za kupce, snimljeni pozivi za servis koji se dostavljaju udispečerski centar.
Dispečeri tada koriste adresu poziva za servis i svoje prethodnoiskustvo za identificiranje lokacije kvara.
Kako u trenutnoj bazi podataka ne postoje podaci o lokaciji i
povezanosti komponenata distribucijskog sustava, kao što su sekcijekabela, distribucijski transformatori, sklopke i sl., nemoguće je točnoidentificirati iz kojeg distribucijskog transformatora dobiva napajanje
kupac u kvaru.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 163/536
162
U većini slučajeva dispečer će pregledati konfiguracijske dijagrame imape napojnih krugova i pokušati odrediti distribucijske transformatore u
blizini adrese kupca koji je zahti jevao servis. S tako određenim distribucijskim transformatorima, temeljem njihove povezanosti s ostalim
uređajima u distribucijskoj mreži, dispečer identificira nekoliko mogućihlokacija kvara.
U procesu donošenja odluke, važnu ulogu imaju heurističkadispečerska pravila stečene prethodnim operativnim iskustvom.
ES oponaša ponašanje iskusnog dispečera u dijagnosticiranju kvarova
distribucijskog sustava.
Da bi se dispečeri oslobodili od mučnog pregledavanja mapa inapajačkih dijagrama, u bazu podataka ekspertnog sustava spremaju selokacija i karakteristike svakog uređaja. Konfiguracija sustava spremljena je korištenjem kazala, koje za svaki uređaj pokazuje njegovog prethodnika.Kroz diskusiju s iskusnim dispečerima iz TPC ureda okruga Taipei Citysakupljen je skup heurističkih pravila. Ta su pravila kodirana u računalni program korištenjem Prologa - jezika umjetne inteligencije i spremljena u
bazu pravila ekspertnog sustava.
Sklop za logičko zaključivanje, koji za pronalaženje mjesta kvara,izvodi deduktivno rasuđivanje na pravilima iz baze, sastoji se od tri glavna
dijela: dinamičke metode pretraživanja, algoritama za potragu unatrag ioperacija nad presjekom skupova. Ekspertni sustav instaliran je u osobno
računalo i testiran na distribucijskom sustavu unutar servisnog područjaTPC ureda okruga Taipei City. Rezultati testiranja pokazali su da je
ekspertni sustav sposoban na vrlo efikasan način identificirati greške udistribucijskom sustavu.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 164/536
163
Slika 5.12. Struktura ES za identifikaciju greške u distribucijskom sustavu
Iz slike 5.12. je vidljivo da se ekspertni sustav sastoji od baze znanja,
logičke jedinice i okruženja čovjek – stroj. Baza znanja sastoji se od dva
glavna dijela: baze podataka i baze pravila.
U bazu podataka pohranjeni su lokacija i karakteristike komponenti, te
uređaj koji joj prethodi u topološkom dijagramu. Ti podaci potrebni sulogičkoj jedinici za konfiguriranje distribucijskog sustava u procesuodređivanja mjesta kvara. Logička jedinica jezgra je ekspertnog sustava.Preko okruženja čovjek -stroj, logička jedinica zaprima adrese korisnika
koji su u kvaru. Koristeći te adrese, podatke o distribucijskom sustavu iz baze podataka i heuristička pravila iz baze pravila, logičkim rasuđivanjem,
logička jedinica identificira mjesta kvara. Ukoliko je potrebno, logička jedinica od korisnika može tražiti da nešto uradi (npr. da nazove nekoga)ili da joj da druge podatke korisne za proces zaključivanja.
Okruženje čovjek – stroj služi kao sredstvo komunikacije izmeđukorisnika i ekspertnog sustava. Pomoću tog okruženja, korisnik zahtjeva od
ekspertnog sustava da odredi mjesto kvara. Isto tako korisnik moženadograditi podatke i pravila u bazi znanja.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 165/536
164
S druge strane, preko tog okruženja, ekspertni sustav snabdijevakorisnike s informacijama o mjestima kvara i zahtjeva od njih da neštourade.
Dizajniranje ekspertnog sustava započinje sa sakupljanjem podataka odistribucijskom sustavu i spremanjem tih podataka u bazu podataka. Nakon
toga, da bi se dobila heuristička pravila (pravila dobivena iz prakse) zaidentificiranje m jesta kvara vođen je razgovor sa iskusnim dispečerima.Završni korak u dizajnu ekspertnog sustava je kodiranje pravila i izgradnjalogičke jedinice sposobne za izvođenje logičkog rasuđivanja nad pravilimau svrhu procjene mjesta kvara.
Detalji i prikaz baze podataka, baze pravila i logičke jedinice opisuje se prema podlogama kreacije ekspertnog sustava.
BAZA PODATAKA
Sadrži:
1. Podatke o komponentama sustava
serijski broj, adresa i pozicija svakog čvora
komponente svakog čvora (sklopke, osigurači,
transformatori)
2. Konfiguracijski dijagrami napojnih krugova
3. Podatke o ključnim kupcima (bolnice, hoteli, i sl.)
adrese i telefonski brojevi ključnih kupaca
4. Podatke o distribucijskim trafostanicama koje su često
preopterećene
5. Sekcije kabela i distribucijskih trafostanica koje su često u kvaru
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 166/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 167/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 168/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 169/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 170/536
169
Slika 5.13. Dijagram toka pr ocedura logičke jedinice ES za pronalazak i ispis
područja greške u distribucijskom sustavu
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 171/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 172/536
171
Slika 5.14. Procedura utvrđivanja čvorova napajanja
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 173/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 174/536
173
X, određuje se unutar 'Bloka 1' (kvadrat dimenzija 100x100m sa čvorom7 u središtu ). Oko njega se nalaze čvorovi 4, 5, i, 10, 11. Zaključuje se da
je vrlo vjerojatno da je potrošač X napajan iz jednog od tih čvorova. Na
sličan način može se zaključiti da je vrlo vjerojatno da je potrošač Ynapajan iz čvorova 6, 8 i 14 koji se nalaze unutar ' Bloka 2 '
Sada kada su pronađeni potencijalni čvorove iz kojih su napajani potrošačiX i Y, izvodi se 5. blok u dijagramu toka logičke jedinice.
Od svakog obližnjeg čvora provodi se potraga unatrag i dobivaju se dva
skupa mogućih područja k vara:
Skup 1 = ( 1-3-4-5 ), ( 1-3-4-7 ), ( 2-9-10-11 )
Skup 2 = ( 1-3-4-5-6 ), ( 1-3-4-7-8 ), ( 12-13-14 )
Npr. u Skupu 1, područje kvara ( 1-3-4-5 ) ukazuje da u kvaru mogu biti
čvorovi 3, 4 i 5 i kabelske sekcije 1-3, 3-4 i 4-5
U 6. bloku dijagrama toka logičke jedinice, da bi odredili zajednička područja dva skupa, izvodi se operacija presjeka i kao rezultat dobiva se:
Područje 1: ( 1-3-4-5 )
Područje 2: ( 1-3-4-7 )
Razlog provođenja operacije presjeka baziran je na pretpostavci da se u bilo
kojem trenutku događa samo jedan kvar u sustavu.
U 7. bloku dijagrama toka logičke jedinice, ekspertni sustav nastoji još višesuziti dobivena Područja 1 i 2, te provjerava listu ključnih potrošača u bazi podataka da bi ustanovio da li u tim područjima postoji neki ključni potrošač.
Zadatak započinje s upitom za čvor najbliži izvoru. U navedenom primjeru
to je čvor 3. Ekspertni sustav provjerava da li se sa čvora 3 napaja nekiključni potrošač. Ako je odgovor pozitivan, ES ispisuje njegovu adresu i
broj telefona, te zahtjeva od korisnika da telefonski kontaktira ključnog potrošača i ustanovi da li je u kvaru. Ako je ključni potrošač u kvaru tada je područje kvara reducirano na (1-3).
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 175/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 176/536
175
Nakon telefonskog kontakta ključnih potrošača dobivena je informacijada je samo ključni potrošač na čvoru 20 u kvaru. Dobivanjem te
informacije, ekspertni sustav zaključuje da su čvorovi 17 i 20 i sekcije
kabela 16-17 i 17-20 moguća područja kvara i na terminalu se ispisujunjihove adrese i povezanost. Na te adrese šalju se servisne ekipe da pregledaju specificirane uređaje, locira ju i otklone kvar.
Za vrijeme testiranja u periodu od 12 mjeseci dogodilo se 19 slučajevakvarova. Svi slučajevi analizirani su od strane ES. U 17 slučaja uspješno jelocirano područje kvara.
ZAKLJUČAK
Primjer odabranog ES dokazao se u praksi kao operativna pomoćdispečerima za lociranje kvara u distribucijskom sustavu. Obzirom da su u
bazu podataka ekspertnog sustava spremljeni adresa, pozicija i povezanost
svakog uređaja, u procesu pronalaženja mjesta kvara, dispečeri ne trebaju pregledavati konfiguracijske mape napojnih krugova.
U bazu pravila ugrađena su heuristička pravila dobivena od iskusnihdispečera temeljem njihovog operativnog iskustva. Baza podataka i pravila
predstavlja temelj za deduktivno rasuđivanje koje izvodi logička jedinica usvrhu lociranja kvara. Logička jedinica obuhvaća tri glavna algoritma:dinamičku metodu pretraživanja,algoritam za potragu unatrag te
operaciju presjeka skupova.
Za olakšavanje komunikacije između ekspertnog sustava i korisnika,dizajniran je za korisnika prikladan ulazno/izlazni sustav. Efikasnost
dizajniranog ekspertnog sustava demonstrirana je kod pronalaženjakvarova na distribucijskom sustavu unutar servisnog područja koje pokrivaTPC ured okruga Taipei City.
5.5.12. Pregled članaka o ekspertnim sustavima u elektroenergetici
Navedeni primjer ES za potrebe stručnog rješavanja elektrotehničke problematike, jedan je od odabranih koji su poslužili u stručnimedukacijskim obradama iz Tablice 5.13.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 177/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 178/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 179/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 180/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 181/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 182/536
181
Slika 6.3. Trafostanice 35/15/10/6,3kV uz koju se nalazi stan, Hrvatska
6.2.1. Proračuni i mjerenja elektromagnetskih polja
elektroenergetskih sustava
Opis elektromagnetskog polja preko Maxwellovih diferencijalnih
jednadžbi započinje izrazima (6.1)-(6.3) a kompletan postupak do
skalarnog električnog i vektorskog magnetskog potencijala dat je u
sedmom poglavlju.
sJEJH
(6.1)
B jE
(6.2)
0B
(6.3)
gdje je:
J
- fazor vektora gustoće ukupne struje,
sJ
- fazor vektora gustoće ukupne struje vanjskih (nezavisnih) izvora, - kompleksna specifična električna vodljivost sredstva, - kružna frekvencija,H
- fazor vektora jakosti magnetskog polja,
E
- fazor vektora jakosti električnog polja,
B
- fazor vektora magnetske indukcije,
- Hamiltonov operator,
j - imaginarna jedinica.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 183/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 184/536
183
Slika 6.5. Prikaz usporedbe proračunskih i izmjerenih vrijednosti
magnetske indukcije ispod 400kV dalekovoda
Za razliku od aplikativne Studije, elaboratima, koji se izrađuju premazahtjevima nadležnih institucija, na temelju propisane legislative, za zaštituod električnih i magnetskih polja, za kabelske i zračne vodove,(po jedinačne ili rasplete), redovito se potvrđuje i zaključuje kako su
projektirana tehnička rješenja zadovoljavajuća i da će emitirana električnai magnetska polja biti vrijednosti niže od propisanih dozvoljenih graničnihvrijednosti. Elaboratima se redovito, bez izuzetaka zaključuje da su proračuni na strani sigurnosti i da će očekivane jakosti električnog imagnetskog polja, u normalnom pogonu biti manje od graničnih, preuzetoiz projektne dokumentacije, literature dostupne autoru, Slike 6.6 i 6.7.
Slika 6.6. Razdioba električnog i magnetskog polja uzduž 35kV
dalekovoda
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 185/536
184
Slika 6.7. Razdioba električnog i magnetskog polja presjeku ukopanog
35kV kabela
U elaboratima za proračune maksimalnih vrijednosti jakosti električnihi magnetskih polja za transformatorske stanice, rezultati se prikazuju kao
trodimenzionalna ili dvodimenzionalna raspodjela gustoće magnetskogtoka i jakosti električnog polja pomoću izolinija, Slike 6.8 i 6.9.
Slika 6.8. Trodimenzionalni prikaz razdiobe magnetskih i električnih
polja svih postrojenja i objekata trafostanice
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 186/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 187/536
186
unosi veliku zabunu zbog različitih tumačenja ili nepoznavanja same svrhe
provedbe zaštite i mjerenja elektromagnetskih polja. Način na koji se možeracionalizirati trošak odabire u prvom redu investitor, ali, moguće je da
struka izgubi bitku u birokratskim pristupima, nadležnih institucija kojenisu u kompetenciji struke.
Ono što je važno za problematiku mjerenja elektromagnetskih polja suučestale medijske insinuacije o štetnosti, malte ne katastrofičnosti EEO kojisu u blizini urbanih ili u naseljenim mjestima. Demantiranje tih
dezinformacija su svakako primjer trafostanice 35/15/10/6,3kV u
Hrvatskoj uz koju se nalazi stan, i primjer trafostanice u 225/20kV
Francuskoj koja se nalazi u centru grada.
6.3. Legislativa mjerenja svjetlo tehničkih karakteristika
Po pitanju obrade legislative mjerenja svjetlo tehničkih karakteristika
akcent je stavljen na aerodromske sustave svjetlosne signalizacije, (engl.
Airfield Lighting System-ALS ili Graund Lighting System - GLS). Osim
aerodromskih sustava, aktualna je i legislativa specijalističkih sustavasvjetlosne signalizacije vezane uz autoceste, velike tunele kao i javna
rasvjeta. Taj dio legislative mora biti poseban predmet obrade koji ćeuključiti i legislativu povezanih područja svjetlosnog onečišćenja,
certifikacije i energetske učinkovitosti, obnovljive izvore energije i novetehnologije u funkciji rasvjete, kao na primjer LED tehnologije, (engl. -
Light Emiting Diode), a u ovom poglavlju je samo spomenut.
6.3.1. Svjetlo tehničke karakteristike i zahtjevi na aerodromsku
rasvjetu
Pravilnik o aerodromima, u poglavlju Vizualna sredstva, stavke 1) do
12) obvezuje Operatora aerodroma da provodi učinkovito održavanje
vizualnih sredstava i to kroz Sustav preventivnog održavanja, koji se primjenjuje za uzletno-sletne staze, (USS), (engl. Runway - RWY),
opremljene sustavom instrumentalnog preciznog prilaza kategorije II ili III,
(engl. Category-CAT II/III ). Između ostalog održavanje mora sadržavativizualni pregled i terensko mjerenje intenziteta, širenja snopa i orijentacije jediničnih izvora svjetla sustava prilazne rasvjete i rasvjete USS. Kod
terenskih mjerenja intenziteta, širenja snopa i orijentacije jediničnih izvorasvjetla sustava prilazne rasvjete i rasvjete USS opremljene sustavom za
instrumentalni precizni prilaz CAT II/III, mjerenju treba podvrgnuti sve
jedinične izvore svjetla, u mjeri u kojoj je to moguće, kako bi se osiguralanjihova sukladnost s primjenjivim vrijednostima. Intenzitet, širenje snopa i
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 188/536
187
orijentaciju jediničnih izvora svjetla sustava prilazne rasvjete i rasvjete
USS opremljene sustavom za instrumentalni precizni prilaz CAT II/III
mora se mjeriti pomoću pokretne mjerne jedinice dovoljne preciznosti da
se mogu zasebno mjeriti karakteristike pojedinih izvora svjetla. Učestalostmjerenja intenziteta, širenja snopa i orijentacije jediničnih izvora svjetlasustava rasvjete USS opremljene sustavom za instrumentalni precizni
prilaz CAT II/III, mora se temeljiti na gustoći prometa, razini lokalnogzagađenja, pouzdanosti instalirane rasvjetne opreme i stalnom ocjenjivanju
rezultata terenskih mjerenja, i to:
a) dva puta godišnje za jedinične izvore svjetla ugrađene ukolničku konstrukciju, te
b) jednom godišnje za sve ostale jedinične izvore svjetla.
Cilj sustava preventivnog održavanja za USS opremljene sustavom zainstrumentalni precizni prilaz CAT II/III jest osigurati da tijekom bilo kojeg
razdoblja operacija zrakoplova utemeljenih na CAT II/III, svi jediničniizvori svjetla sustava prilazne rasvjete i rasvjete USS budu ispravni.
Nadalje stavke 13) do 20) također definiraju Sustav preventivnogodržavanja primijenjen za uzletno-sletne staze opremljene sustavom za
instrumentalni precizni prilaz kategorije I, (CAT I) , mjerenje intenziteta,
širenje snopa i orijentaciju jediničnih izvora svjetla sustava prilaznerasvjete i rasvjete uzletno-sletne staze opremljene sustavom za
instrumentalni precizni prilaz kategorije također pomoću pokretne mjerne jedinice dovoljne preciznosti da se mogu zasebno mjeriti karakteristike
pojedinih izvora svjetla. Učestalost mjerenja intenziteta, širenja snopa iorijentacije
jediničnih izvora svjetla sustava rasvjete USS opremljene sustavom zainstrumentalni precizni prilaz CAT I, mora se temeljiti na gustoći prometa,
razini lokalnog zagađenja, pouzdanosti instalirane rasvjetne opreme i
stalnom ocjenjivanju rezultata terenskih mjerenja, također:
a) dva puta godišnje za jedinične izvore svjetla ugrađene u kolničkukonstrukciju, te
b) jednom godišnje za sve ostale jedinične izvore svjetla.
U zrakoplovnoj terminologiji kategorija zračne luke, (CAT I, II ili III)najčešće se u području elektrostruke povezuje uz ALS, kroz aerodromsku
službu Elektro održavanja, (engl. Airport Electrical Maintenance-AEM )
ali ona predstavlja ukupnu razinu tehničke i tehnološke opremljenosti štouz stroge procedure i osposobljene, (licencirane) djelatnike, garantira
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 189/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 190/536
189
Slika 6.10. a) Točke mreže za izračun prosječne jakosti svjetala sustava
prilazne rasvjete i rasvjete uzletno-sletne staze
Slika 6.10. b)Točke mreže za izračun prosječne jakosti svjetala središnje
crte staze za vožnju i svjetala zaustavne prečke
Kvaliteta ALS u cjelini promatra se preko svake pojedinačnekomponente koja mora biti usklađena prema referentnoj. Svako
pojedinačno svjetlo, ima svoju prosječnu jakosti. Prosječna jakost unutarelipse koja definira glavni snop tipičnog novog svjetla za pojedine dijelove
ALS uspoređuju se s prosječnom jakošću svjetla glavnog snopa novoga jediničnog izvora sustava rubnih svjetala USS, (engl. Runway Edge Light
– REDL). Omjer tih prosječnih jakosti mora biti unutar definiranih granica,kako prikazuje Tablica 6.1.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 191/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 192/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 193/536
192
Slika 6.11. Mobilne jedinice mjerne oprema za terenska ispitivanja
aerodromskih sustava svjetlosne signalizacije
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 194/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 195/536
194
uvid u stanje kvalitete sustava svjetlosne signalizacije preko izlaznih
protokola, Slika 6.14. i 6.15.
Slika 6.13. Komponente mjerne opreme povezane na vozilo za terenska
ispitivanja
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 196/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 197/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 198/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 199/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 200/536
199
razrađuje algoritam dinamičke regulacije u realnom vremenu i realnim
klimatskim uvjetima. Primjer je obrađen za Tunel Mala Kapela.
Da bi se to ostvarilo, koriste se razvojni projekti ekspertnog sustava kojimora biti učeći, tako da na temelju stečenog znanja može tijekom projektiranja ponuditi u tehničkom smislu kvalitetno parametriranje. Takav
pristup u projektiranju koristi stvorene baze podataka koje su dovoljno
kvalitetno jer uzimaju u obzir sve utjecajne faktore iz kojih prepoznaju
najvažnije polazne točke vizualne prilagodbe. Ostvarenje predloženog koncepta uključujući i razvoj do konačne faze
primjene bit će moguće unaprijediti opremom nove generacije. Za novi
koncept napajanja serijskim strujnim krugovima i svjetiljkama u LED
izvedbi. To podrazumijeva podizanje razine sigurnosti prometa ali predloženi koncept pridonosi i energetskoj učinkovitosti i očuvanjuokoliša.
7.1. Inteligentni sustavi cestovnih tunela
Tuneli su važan dio prometne mreže autocesta bez koje se ne možezamisliti sigurno i ugodno putovanje. Iz tih razloga se opremaju sustavima
koji ugodnost i sigurnost putovanja podižu na zadovoljavajuću razinu.
Sustave kojim se opremaju tuneli, možemo podijeliti u dva funkcionalnasloja. Jedan su oprema i kontrolni uređaja koji se nalaze na prometnici prema i u tunelu, a drugi su upravljački uređaji i računala koja se nalaze ucentru za održavanje i kontrolu prometa, (COKP), koja je smještena uztunel.
Ta dva sloja povezuje komunikacijska mreža za prijenos podataka.Sigurnost prometa (putnika) kroz tunele, postiže se modernom i pouzdanom opremom, te implementacijom integracije sustava koja ćeomogućiti dobro uvježbanom timu ljudi da proces upravljanja tunelom
provode na optimalan način.
Maksimalno iskorištenje upotrijebljene tehnologije i sigurnost korisnikatunela unapređuje se primjenom inteligentnih sustava koji u mnogočemunadmašuju rad i najuvježbanijih operatera. U ovim primjeru predložena je primjena inteligentnih sustava, (IS), (engl. I ntelligence S ystem), koji osim
navedenih prednosti pridonose i racionalizaciji i sigurnosti prometa na
izgrađenoj autocesti A1, Zagreb - Split - Dubrovnik.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 201/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 202/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 203/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 204/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 205/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 206/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 207/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 208/536
207
1. PRILAZNA ZONA2. ZONA ULAZA
3. ZONA PRAGA
4. ZONA PRIJELAZA5. UNUTARNJA ZONA
6. ZONA IZLAZA
7. ODLAZNA ZONA
Slika 7.6. b) Zone tunelske rasvjete
Jedna od metoda za proračun vizualne prilagodbe je tzv. „ L20 metoda".
Ona uspoređuje prosječnu luminanciju okoline, neba i prometnice uvizualnom konusu pod kutom od 20° koji je centriran na vizualnoj liniji
vozača na samome početku pristupne zone. Vizualna prilagodba između visoke i niske luminancije prilikom vožnjenije trenutačna pojava. Uzrok tomu su prostorna i vremenska prilagodba.U slučaju prostorne prilagodbe velika razlika luminancije izmeđuunutrašnjosti i vanjskog prostora tunela uvjetovat će vozačevu vidljivost ,Slika 7.7. Pojava efekta „crne točke“ prouzročit će kod vozača osjećajnelagode i nesigurnosti. Kod vremenske prilagodbe važno je to što jeljudskom oku potrebno više vremena da se navikne prilikom promjene izsvjetlijeg u tamno nego li u obrnutom slučaju. Vrijeme potrebno da se sama
prilagodba izvrši tretirano je kao kritičan čimbenik.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 209/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 210/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 211/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 212/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 213/536
212
Osnovni je zadatak inteligentnog sustava, njegovo samostalno
djelovanje prenijeti tehničkoj napravi, (najčešće uključuje i računalo) koja bi mogla samostalno rješavati zadatke i probleme i postizati ciljeve koji
zahtijevaju inteligenciju. Na tim osnovama definiran je agentski sustav,(agentska platforma) kao pro aktivni, vise agentski, učeći, čija su:
• OSJETILA – kamere, brojači prometa, fotoćelije i foto osjetila
• AKCIJE – upravljanje prometom, parametriranje i upravljanje rasvjetom
• CILJEVI – sigurnost i ugodnost vožnje, optimalno korištenje energije
• OKRUŽJA – dionica autoceste s tunelima, vozila na cesti i putnici
7. 1. 9. Arhitektura inteligentnog sustava
Kako je navedeno IS za prvu fazu koristi ugrađene module prometnihcentrala (PC) i lokalnih uređaja (LU) na obrađivanoj dionici autoceste, kojisu povezani sa središnjim dijelom nadzorno upravljačkog sustavasmještenog u COKP-i. Koriste se moduli, video nadzora, video detekcije i
prometne centrale sa svojim senzorima i signalima prema izvršnimelementima sustava prometne signalizacije i rasvjete.
Moduli kao senzorske cjeline su raspoređeni po prometnicama na
način da dobro pokrivaju nadziranu dionicu autoceste i prosljeđuju podatkekoja prikupljaju iz okoline o broju i brzini kretanja vozila, te klimatskim
uvjetima. Ti podaci su heterogene prirode, te svaki podatak može i ne mora biti ovisan o nekom drugom. Kamera prikuplja podatke o stanju putem
vidljivog dijela spektra svjetlosti, te kao rezultat vraća niz slika svojeokoline u realnom vremenu. Kamer a te slike prosljeđuje video serveru.Video server je lokalna računalna jedinica za analizu tih slika, njihovo prosljeđivanje, kao i informacije koja nastaje iz analize tih slika. Videoserver, ne služi samo za posluživanje slika već i za njihovu analizu.
Prema tome hardverski je realiziran kao računalo dovoljno snažno da urealnom vremenu vrši analizu slike. Sama analiza slike je proces koji sesvodi na sljedeće zadatke:
• Utvrđivanje mikroklimatskih uvjeta• Klasifikacija stanja i • Detektiranje stanja
Na temelju utvrđenog stanja prenose se naredbe izvršnim komponentama
sustava na koje se djeluje putem aktuatora.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 214/536
213
7.1.10. Scenariji rada inteligentnog sustava
IS funkcionira tako da na određena stanja okoline reagira na osnovi
svojih algoritama. U poglavlju 2. je opisana opremljenost autoceste imogućnosti koje proizlaze po pitanju predloženih unapređenja iracionalizacije. Svojim osjetilima (senzorima) IS detektira stanje okoline i
donosi odluku kako reagirati. Reagira putem aktuatora a za primjer se
obrađuju tri scenarija po kojima se postupa. Primjer kada nema ulaska ilinailaska vozila u nadzirano područje od prvog čvora autoceste do tunela,(za smjer od juga prema sjeveru to je čvor Maslenica, a od sjevera prema jugu to je čvor Sv. Rok), nadziru kamere i induktivne petlje) prikazan je
dijagramom toka zatvaranja autocesta kao podloga za dizajniranje u
Prilogu br.3.Situacija se promatra kao cjelina koja se sastoji od dvije domene. Jedna
domena su senzorski moduli, a druga je domena centralnog nadzorno
upravljačkog sustava COKP-e. Senzorski moduli detektiraju stanje kada
više nema ulazaka vozila u promatrano područje i tu informaciju kao slikus kamere šalju u COKP, a brojačem preko induktivne petlje urezane ukolnik prosljeđuju izvršnom upravljačkom elementu. U slučaju da se radio situaciji da nema više ulazaka vozila na promatranu dionicu autoceste ida je zadnje vozilo prošlo kroz zadnji tunel onda se zatvara dionica za
promet i isključuje rasvjeta u svim tunelima na temelju potvrde da se nigdjena zatvorenoj dionici ne predviđaju nikakvi radovi na održavanju.
Zatvaranje dionice autoceste može biti izvanredno, uvjetovanoklimatskim uvjetima kao što su nevrijeme i jak vjetar ili uzrokovanonesrećom. Zatvaranje dionice autoceste može biti i planirano za potrebeodržavanja. Kada klimatski uvjeti uzrokuju zatvaranje tunela povoljno jedonošenje odluke o provođenju održavanja. Za razumijevanje scenarija pokojima će raditi IS uvodi se terminologija vezana na granične uvjete.Zadovoljavajuća protočnost vozila kroz tunel, ima referentnu vrijednost:
O ptimalan Broj Vozila (OBV) u dva režima za
Dvosmjerni Jedno C jevni Promet (DJCP) i
Jednosmjerni Dvo C jevni Promet (JDCP).
Promjenu režima prometa uzrokuje
K ritičan Broj Vozila (KBV).
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 215/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 216/536
215
rasvjete u svim tunelima na dionici ili algoritmom održavanja za koji je
potrebna rasvjeta kako je naprijed navedeno. Prestanak Scenarija br. 3
povezan je na odluku primjene ili Scenarija br. 2 ili Scenarija br. 1
Specifičnosti primjene scenarija br. 1, 2 i 3, razrađivane su premastatističkim podacima optimizacije realnog stanja prometa kroz hrvatske
tunele, na temelju višegodišnje eksploatacije.
7.1.11. Razvoj inteligentnog sustava
Složenost izgradnje inteligentnih sustava opterećena je visokom
cijenom i dosta dugim rokovima razvoja koji prolazi kroz određena stanja,Slika 7.10.
SISTEMSKA ANALIZA
DIZAJN SUSTAVA
KODIRANJE
TESTIRANJE
IMPLEMENTACIJA
POSTIMPLEMENTACIJA
Slika 7.10. Prikaz stanja razvoja inteligentnih sustava
Predviđen je razvoj inteligentnog sustava za racionalizaciju rasvjete u tri
faze. U svakoj fazi inteligentni sustav ne prolazi kroz sva navedena stanja
razvoja, već će neka stanja biti vezana sa ciklusima trajanja prikazanim naSlici 7.9.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 217/536
216
Prva faza, kako je prethodno razrađeno relativno će biti jednostavna za
izvedbu jer koristi u najvećem dijelu postojeću arhitekturu s definiranimPEAS-om. Sustav je dizajniran i ima već ugrađene senzore i aktuatore te s
jednostavnijom prilagodbom programske podrške i manjim zahvatima nasučelju omogućit će izvjesnu racionalizaciju u potrošnji električne energijena račun upravljanja tunelskom rasvjetom koja će biti vođena prometom iklimatskim uvjetima. Konačni cilj je da se u vrijeme kada je dionica a/czatvorena za promet, rasvjeta u tunelima isključi, Prilog br.4.
Druga faza je izgradnja ekspertnog sustava (Expert System) (ES) za
parametriranje i precizno upravljanje rasvjetom tunela. Odluka da se ide na
ES leži u mogućnosti da se u budućnosti primjeni na sve tunele, i one u
pogonu i sve buduće koji će se projektirati i izgraditi. Stvaranjem baze podataka i baze znanja omogućit će se učenje a stečena znanja ponudit ćenove modele i novi pristup u projektiranju. Izgradnja ES se temelji prema
poznatoj blok shemi sa svojim sastavnim cjelinama prikazanim u Prilogu.
7.1.11.1. Parametriranje i regulacija rasvjete tunela
Prema teorijskoj razradi o projektiranju ES u prethodnom poglavlju
potrebno je postaviti osnovne smjernice za aplikaciju po pitanju svjetlo
tehničkih zahtjeva. Završetkom prve faze projektiranja IS koja je u stvariimplementacija u postojeći nadzorno upravljački sustav COKP-e započinjedruga faza a to je izgradnja (ES) koji će služiti za parametriranje, regulacijui upravljanje rasvjetom tunela.
U toj fazi bitno je usmjeriti se na definiranje i dijagnostiku referentnih
veličina za ugađanje rasvjete. U ekspertnom sustavu bitno je prikupiti svaraspoloživa znanja i specifičnosti svjetlo tehnike kako bi se mogli prenijetina konkretan primjer postavljanja novog koncepta regulacije rasvjete. U
nastavku se navodi najvažniji segment svjetlo tehnike, a to je vidljivost i
luminancija (gustoća jakosti svjetlosti u točno određenom smjeru promatranja) u projektiranju rasvjete tunela.
Vizualna prilagodba između visoke i niske luminacije prilikomvožnje nije trenutačna pojava. Uzrok tomu su :
1. PROSTORNA PRILAGODBA – velika razlika iluminacije izmeđuunutrašnjosti i vanjskog prostora tunela uvjetovat će vozačevu vidljivost utočki A – prilagodbe, Slika 7.11.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 218/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 219/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 220/536
219
iluminacijom. Pri završetku ulazne zone, razina potrebne iluminacije morase u kratkom vremenskom periodu dovesti na vrijednost od 40% početnevrijednosti.
Prostorom tranzicijske zone postepeno se smanjuje vrijednost
iluminacije do razine koja je potrebna u unutarnjoj zoni (engl. Interior
Zone). Faze smanjenja ne smiju biti veće od omjera 1:3 te moraju biti povezane s mogućnošću ljudskog oka da se prilagodi okolini u realnomvremenu.
Kraj tranzicijske zone označava da je dostignuta vrijednost iluminacije jednaka trostrukoj razini unutrašnjosti. Unutarnja zona je prostor između
tranzicijske i izlazne zone, a ujedno je i najduža sekcija tunela. Razineiluminacije povezane su s brzinom kretanja motornih vozila gustoćom prometa i klimatskim (atmosferskim) prilikama. Iz tih razloga vrlo je bitno
omogućiti zapažanje zapreke pri približavanju ulazu u tunel kako je
prikazano na Slikama 7.11. i 7.12. što je baza novog pristupa projektiranju
rasvjete tunela.
7.1.11.2. Ekvivalentna luminancija prekrivanja
Osim iz svog centralnog vidnog polja, na čiji je sadržaj pretežnousmjerena njegova cjelokupna pažnja, vozač pri nailasku na tunel primadojmove i iz svog vanjskog vidnog polja.
Svjetlosnim dojmovima bitnim za sigurno zapažanje superponiraju se isvjetlosni dojmovi određenog svjetlosnog zastora, uzrokovanograspršivanjem sunčeve svjetlosti i parazitskim izvorima svjetlosti tijekomsunčanog dana, a svjetlosni bljesak i prilazna rasvjeta tijekom noći.
Taj se zastor naziva ekvivalentna luminancija prekrivanja, i može se
izračunati empirijskim Stiles-Hollidayevim izrazom, a efekt u oku prikazuje Slika 7.13. prema E. Široli.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 221/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 222/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 223/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 224/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 225/536
224
Analize potvrđuju opravdanost primjene i u opremanju dugačkih cestovnihtunela. Budući je u izradi nova nacionalna legislativa to je moguće uvestikao standard. Način proračuna strujnih krugova prema predloženoj
koncepciji prikazan je u Poglavlju 7.2.
Slika 7.16. Blok dijagram koncepta napajanja rasvjete s konstantnim izvorom struje CCR
7.1.12.
Upravljanje tunelskom rasvjetom učenjem iz ekspertnogsustava
Moguća racionalizacija svakog projekta rasvjete tunela počiva nanjegovim utvrđenim eksploatacijskim parametrima. Obradom parametara rasvjete s pozicije ekspertnih sustava, naročitodugačkih tunela, ukazuje da su moguće značajne uštede kako u potrošnjielektrične energije tako i u održavanju.
Raspoložive baze podataka i baze znanja, te manipulacija znanjem
tijekom višegodišnje eksploatacije tunelskih rasvjeta rezultirale sukreacijom inteligentnog sustava za upravljanje tunelskom rasvjetom na
načindrugačiji od uniformno prihvaćenog i oslonjenog na dosadašnjelegislative.
Tunelska je rasvjeta kao sustav sačinjena od više međusobno povezanih izavisnih dijelova rasvjete. Ona u prvom redu pridonosi sigurnosti prometa
kroz tunel i stoga je bitno voditi računa o problematici prilagodbe iakceptiranja svih relevantnih parametara luminancije.
Inteligentni je sustav zadužen da upravlja rasvjetom, na način da vodiračuna o vizualnoj prilagodbi ali uzimajući u obzir prosječnu luminanciju
okoline, samog tunela, pred portalnih građevina i prometnice, kao i
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 226/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 227/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 228/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 229/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 230/536
229
9:40h do 16:10h. Radi visokog kuta upada sunčeve svjetlosti na površinu,refleksija sunca u tunelske cijevi manja je nego u zimskim mjesecima kada
se sunce nalazi nisko na azimutu. Dodatnu refleksiju stvara refleksija od
snježnih oborina koji se u području Like zadržava u prosjeku 40 dana. Malikut upada sunca na zemljinu površinu i gotovo 85% refleksije od snježnog pokrivača stvara dodatno zasljepljenje uz veoma hladnu temperaturusvijetla koja se uvelike razlikuje od temperature svijetla tunelske rasvjete.
Kretanje sunca po nebu, Sunčev dijagram, prikazuje se u cilindričnim ili polarnim koordinatama. Podaci su dostupni i od izuzetne su važnosti uistraživanjima za foto naponsko iskorištavanje sunčeve energije. Rezultati
tih istraživanja su korišteni za slaganje algoritama prema kojima
funkcioniraju mjerni članova za utvrđivanje trenutnih, ekliptičnih
parametara dnevnog svjetla sunca odabranih i u IS. Prema njima su sesimulirale matrice potrebnih intenziteta rasvjete ulazne odnosno izlazne
zone tunela kako bi bile najbliže trenutnom dominantnom dnevnom svjetlu.
Promjenu dnevnog svjetla prati promjena scenarija prema kojem se
odabire referentna veličina za upravljanje intenzitetom rasvjete prekoagentskog sustava.
7.1.13.2. Klimatski parametri
U svim ekliptičnim stanjima luminiscencija Sunca na nebu kao izvor
dnevnog svjetla podložna je klimatskim utjecajima, magla, kiša, oblaci isnijeg. Analizirani su eksploatacijski podaci i sintetizirani s rezultatima
dobivenim mjerenjem koja su simulirala određene uvjete. Mjerenja su sedosta vjerno približavala simuliranim rezultatima, što je omogućilokorištenje istih ulaznih parametara za generiranje referentne veličine kao ikod ekliptičnih parametara samo uvođenjem određenih prigušnih faktora,fpm, fpk, fpo i fps.
7.1.13.3. Parametri doba dana
Za analizu dnevnih parametara korišteni su rezultati istraživanja FAA,
(Savezna uprava za civilno zrakoplovstvo - agencija američkogMinistarstva prometa nadležna za reguliranje i nadziranje svih aspekatacivilnog zračnog prometa u SAD-u). To je institucija koja između ostalog predlaže i amandmane na aktualnu legislativu. Tako je bio slučaj s dijelom
sustava svjetlosne signalizacije u funkciji sigurnosti zračnog prometa za
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 231/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 232/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 233/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 234/536
233
Slika 7.23. Prijelazna zona tunelske rasvjete francuskog tunela
7.1.15. Mehanizmi zaključivanja - upravljanje rasvjetom
U razvoju ES su uzete u obzir sve specifičnosti koje unosi odabrani tiprasvjetnih tijela ovisno, o tome kako je tunelska rasvjeta projektirana. Na
tim saznanjima vrlo jednostavno su utvrđene evidentne razlike uočljiveizmeđu Slika 7.19. i 7.20. To je posebna baza podataka iz koje se razvija
baza znanja koje je u konačnici znanje eksperata potvrđeno u eksploataciji.Razradu za provedbu algoritama i scenarija IS za upravljanje rasvjetom
prikazuje dijagram, Slika 7.24.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 235/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 236/536
235
7.1.16. Učenje iz inteligentnog sustava
Kreacija baza znanja i baza podataka u IS je posebno interesantna s
aspekta planiranja održavanja. Ti podaci i znanja mogu se koristiti odmah, jer djeluju na korekcije ili potvrde odabranih scenarija, čime se direktnomože utjecati na racionalizaciju, što je i cilj razvoja inteligentnog sustava.Gledano kroz eksploataciju tunela moguće je vrlo jednostavno sumu troškaza održavanje, (ΣT), promatrati kao zbroj troškove preventivnog iinterventnog održavanja, (Tπιο), i troškova za utrošenu električnu energiju,(Tελ),
ΣT = Tπιο x Tελ (7.3)
U troškovima plaćene električne energije za pogon tunela dominantna je stavka, rasvjeta. Kao što je eksploatacijskom kreacijom baza znanja i baza podataka ES uočeno, postoji više mogućnosti utjecaja na upravljanjerasvjetom tunela. Mogućnosti pružaju prvenstveno nove tehnologije iaktualna legislativa, ali i empirijska i heuristička znanja eksperata.
Spoznaja da je ekspert stručnjak odnosno specijalist postavlja ga u pozicijuvrsnog poučavatelja koji ne predstavlja nadmoćnu instituciju, instancu za posljednje odluke. Već kao što u korijenu riječi stoji, (lat. experientia docet
– iskustvo poučava) , skupljanje i posjedovanje iskustva, nije zvanje, ali
pohranjeno u ES posreduje u praksi i na taj način ES zamjenjuje eksperta.
7.1.17. Rezultati istraživanja
Odabrani parametri još do sada kako je poznato tijekom istraživanja, nisu valorizirani u scenarijima upravljanja na način kako je razrađeno.Rasvjeta u pogonu hrvatskih tunela u velikom broju slučajeva, snimljena iizmjerena na licu mjesta bila je i za 50 % veća od one koju bi angažirao
inteligentni sustav, a koja se u 80% slučajeva poklapala sa snimljenomrasvjetom nekih europskih tunela u Francuskoj, Italiji, Njemačkoj iŠvicarskoj. Najveća odstupanja u luminiscenciji, (zatečena – generirana od
IS), uočena su prilikom obrade dnevnih parametara, DP-1, (svitanje/zora) i
DP-3, (pred večer/suton). Ti su se rezultati poklapali sa stanjem koje je bilo
posljedica primjene prigušnih faktora, fpm, fpk, fpo i fps. Faktori
prigušenja zbog magle, fpm, kao i zbog snijega, fps, nisu utjecali naluminiscenciju kao što je utjecao faktor prigušenja dnevne svjetlosti zbog
naoblake, fpo, čiji je efekt najbliži parametru DP-3. Dobiveni su rezultati
korišteni za simulaciju novog upravljanja tunelske rasvjete i izračunati su
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 237/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 238/536
237
znanja iz baza kao i kompetencije koje studenti stječu mogu pomoći ukreiranju planova održavanja.
7.1.19. Dodatci poglavlju
DODATAK 1- Linijski prikaz autoceste A1, dionica Sv.Rok -Maslenica
DODATAK 2- Prostorni prikaz autoceste A1, dionica Sv.Rok -Maslenica
DODATAK 3- Hrvatski naziv skraćenica koje se pojavljuju u tekstu
DODATAK 4- Nazivi engleskih skraćenica koje se pojavljuju u tekstu
DODATAK 5- Podloga za dizajniranje procedure zatvaranja autocesta
DODATAK 6- Dijagram stanja i aktivnosti scenarija zatvaranja autoceste
DODATAK 7- Modeliranje i dizajniranje učenja u ekspertnom sustavu
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 239/536
238
DODATAK 1- Linijski prikaz autoceste A1, dionica Sv.Rok – Maslenica
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 240/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 241/536
240
DODATAK 3 - Hrvatski naziv skraćenica koje se pojavljuju u tekstu
Naziv u hrvatskom jeziku Skraćenica
autocesta a/c (A/C)prometni informacijski sustav PIS
prometni informacijski sustav PIS
informacijski sustavi IS
sustav daljinskog vođenja SDV
komunikacijski sustavi KS
informacijsko-komunikacijski sustavi IKS
glavna prometna centrala GPC
područna prometna centrala PPC
lokalna prometna centrala LPC
prometna centrala PCcestovna prometna stanica CPS
cestovna prometna pod stanica CPPS
krajnji uređaj KU
lokalni uređaj LU
stanica sustava video detekcije VD
meteorološka mjerna stanica MS
induktivne petlje MQ
semafor S
rampa R
znakovi s unutrašnjom rasvjetom ZUR
signali prometnog traka SPT
promjenljivi prometni znakovi PPZ
opto-električki pretvarač O/E
elektro-optički pretvarač E/O
multi modno optičko vlakno MMF
jedno modno optičko vlakno SMF
videorekorder VCR
multipleksor MUX
demultipleksor DEMUX
centar održavanja i kontrole prometa COKP
zatvoreni sustav video nadzora kamerama CCTVoptimalan broj vozila OBV
kritičan broj vozila KBV
Dvosmjerni Jednocjevni Promet DJCP
Jednosmjerni Dvocijevni Promet JDCP
Hitna pomoć HP
Vatrogasna postrojba VP
Ministarstvo unutarnjih poslova (policija) MUP
Hrvatski auto klub HAK
Hrvatske autoceste HAC
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 242/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 243/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 244/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 245/536
244
DODATAK 7- Modeliranje i dizajniranje učenja u ekspertnom sustavu
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 246/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 247/536
246
Sustav svjetlosne signalizacije, (engl. Airfield Lighting System -ALS),
koncipiran je serijskim strujnim krugovima koji su napajani iz izvora
konstantne struje, regulatora konstantne struje (engl. Constant Current
Regulator - CCR). Svako rasvjetno tijelo, svjetiljka ili svjetlosna oznaka, u
serijskom strujnom krugu je priključeno preko svog izolacijskogtransformatora. Primarni krug je sastavljen od CCR-a, primarnih kabelskih
vodova s primarnim konektorima i izolacijskim strujnim transformatorima.
Krug je opremljen senzorima, perceptorima i aktuatorima u modularnoj
izvedbe. Komponente sustava se ugrađuju u ormar CCR i na operativne
površine. Sve je integrirano operabilnim softverom.
7.2.1. Inteligentni sustav AERO TVZ
IS AERO TVZ je predstavljen računalom s aplikacijskom programskom podrškom - mehanizmom zaključivanja, bazom znanja i bazom podataka.
Procesuiranje ulaznih podataka i modeliranje problema, kroz IS koristi se za
učenje, znanstveno istraživački rad i programe edukacije na Tehničkomveleučilištu Zagreb, (TVZ), i to:
Kroz teorijska predavanja izbornog kolegija Umjetna inteligencija, – Ekspertni sustavi, studenti se uvode u problematiku IS, te krozinteraktivni rad otkrivaju i pronalaze mogućnosti djelovanja. Kroz
spoznaje o UI i razvoj ES, studenti osim aplikativne primjene, stječu iusputne pozitivne učinke jer se kroz kolegij težište stavlja na izučavanjes ciljem boljeg razumijevanja ljudske inteligencije i olak šavanje komunikacije ljudi sa strojem. Klasična UI, usko je vezana s pojmomznanja, njegovog prikupljanja, pohrane i primjene pri rješavanju složenihzadataka. Zbog tih se razloga kroz kolegij potiču razmišljanja o UI našestvarnosti, odnosno konkretnih praktičnih problema primjera iz prakse,o domenama znanja koje se usvaja kroz kognitivne složenosti i kontekstznanja.
Kroz laboratorijske vježbe izbornog kolegija UI-ES, sintetiziraju se
spoznaje do kojih se dolazi pretraživanjima baza znanja, uz pomoć ES. Na taj se način profiliraju stavovi, mišljenja i ekspertiza o znanju inaukovanju i potiče hermeneutičko promišljanje na način da se svjesnodopušta izmak uvjeta njegove ograničenosti kako za poučavatelja tako iza poučavanog.
Kroz specijalističke programe cjeloživotnog obrazovanja AERO TVZ.Specijalistička znanja su podloga za stručnjake od kojih se očekujestručnjačko rješavanje problema na razini ekspertize, a za što jeneophodno razumijevanje. Za potvrdu razumijevanja koriste su
raspoložive baze podataka, stvarni eksploatacijski rezultati te uspoređuju
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 248/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 249/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 250/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 251/536
250
Slika 7.2.3. Primarni, serijski strujni krug sustava svjetlosne signalizacije sa
svojim elementima
Izolacijski strujni transformatori u serijskom strujnom krugu bez obzira na
pogonsko stanje sekundara, a koje može biti prazni hod, kratki spoj ili radnotrošilo – žarulja, ne utječu na stanje otpora izolacije primarnog strujnog kruga.Iz tih razloga utvrđivanje stanje otpora izolacije primarnih strujnih krugova
svodi se samo na ispitivanje kruga koji je sastavljen od primarnih kabela,Slika7.2.4., primara izolacijskih strujnih transformatora, Slika 7.2.5. i primarnih
konektora, Slika 7.2.6.
Slika 7.2.4.Primarni kabel serijskog strujnog kruga
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 252/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 253/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 254/536
253
5000V. Preciznost mjerenja u početku nije bila propisana a danas uporabna pogreška mjerila, za mjerno područje ili mjerna područja koja je odredio proizvođač i za nazivne propisane uporabne zahtjeve ne smije biti veća od ±30%. Za mjerila je potrebno provodi tipska ispitivanja koja se provode na
osnovi dokumentacije i/ili rezultata laboratorijskih ispitivanja.
Prema usvojenoj legislativi u Hrvatskoj je na snazi propis koji striktno
definira način mjerenja otpora izolacije svih primarnih strujnih krugova
sustava rasvjete operativnih površina i prilazne rasvjete. Otpor izolacije kabela
nove i postojeće instalacije mora biti najmanje 50 MΩ, prema Tablici I., četvrtakolona nije definirana zavisnost o dužini primarnog kruga. Legislativa navodi,ako se prilikom kontrole mjerenja pokaže da otpor izolacije pada, provjeruotpora izolacije potrebno je obavljati češće s utvrđivanjem uzroka pada. Zaispitni napon se preporuča vrijednost od pet kV. Odstupanje od propisanog
minimuma otpora izolacije je dozvoljeno do vrijednosti dobivene izračunomotpora izolacije za svaki strujni krug. Minimalni dozvoljeni otpor izolacije
izražen u MΩ može se izračunati na temelju napona ispitivanja i dozvoljenestruje odvoda.Proračun otpora izolacije i mjerenje izoliranosti kabela zanapajanje električnom energijom i kabelima za signalizaciju i upravljanje provode se u skladu s legislativom.
7.2.7. Ugradni moduli za mjerenje otpora izolacije
Spoznaje o postupcima mjerenja kao i procedure ispitivanja otpora izolacije
pridonijele su razvoju i primjeni uređaji za kontinuirano praćenje stanja otporaizolacije serijskih strujnih krugova, koji se kao standardna oprema SSK
ugrađuje uz CCR opremu ALS jer se pokazalo kako kontinuirani ispitni napon
narinut na primarne krugove pridonosi poboljšanju narušenog otpora izolacijezbog vlage, jer se izolacija suši i poboljšava.
Poznato je da prijenosna mjerila otpora izolacije, zbog primjene visokih
mjernih napona moraju imati takva konstrukcijska svojstva koja će omogućiti
da se njima rukuje sigurno. Također uz svako mjerilo mora biti na raspolaganjuodgovarajući visokonaponski kabel koji je za to namijenjen. Ako se k tomedoda i nužna obučenost rukovatelja kao i periodično ispitivanje mjerila,
prednosti stacionarnih uređaja, kao standardne opreme za kontinuirano praćenje stanja otpora izolacije SSK, i te kako su opravdane.
Analizirani rezultati ispitivanja otpora izolacije nekih karakterističnih SSK prikupljeni u bazi podataka IS, poslužili su za algoritme održavanja, Tablica7.2.2.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 255/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 256/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 257/536
256
Analizirani kvarovi i mogući uzroci – teorijske podloge:
- atmosferskog pražnjenja i velikih oborina na lokaciji operativnih površina
- podizanja nivoa podzemnih voda na lokaciji kabelske kanalizacije ALS- radova na sanaciji ALS od strane vanjskog izvođača
- radova na građevinskom održavanju zdenaca ALS
- građevinske sanacije manevarskih površina, opreme i instalacija ALS
Opis dijagnosticiranih kvarova prema Tablici 7.2.3.
1. Udar groma i prolazak prenaponskog vala na instalaciju serijskog strujnogkruga
2. Najviše mogućih uzroka, (a mogući su i na svim drugim komponentamaserijskog strujnog kruga)
- Moguće tvorničke greške - greške u serijskoj proizvodnji s tipskimispitivanjem
- Hodanje po kabelima postavljenim u i na metalne police u objektima
ili zdencima- Neprimjereno uvlačenje i navlačenje kabela, novi se uvlači, stari se
izvlači
- Kritičan polumjer savijanja primarnih kabela prilikom uvlačenja,
- Kod lampi s loncem unutar kojeg je transformator, šlinga kabela, i
- Vrsta kabela koja se uopće može polagati u lonce,
- Pr ve tehnologije finožičanih kabela bez ekrana
3. Neadekvatan alat kojim se preša, (moguća greška u debljini pinakonektora)
4. Greška dimenzije skinute izolacije, (neuredno uvijen snop žila vodiča, problem promjera prim. kabela 10/6)
5. Oštećenje izolacije konektora prilikom nestručne izrade konektora
6. Konektori koji se nakon nekog vremena odvoje, (nečistoća, vakuum,dimenzije M/F dijelova konektora)
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 258/536
257
Obrada navedenih primjera za koje su korišteni arhivirani podaci službeodržavanja s određenih aerodroma, eliminirani su slučajevi u kojima su greškei kvarovi na serijskim strujnim krugovima bili posljedica serijske greške u proizvodnji kod određenog proizvođača. Također su eliminirani kvarovi igreške za koje je nakon reklamacije proizvođač priznao svoj propust ieliminirani su kvarovi nekih prototipova opreme koji su bili tretirani kao
razvojni projekti. Također su eliminirani i kvarovi koji su bili posljedicanestručnog postupanja - neposjedovanje radne rutine i rad needuciranog
osoblja za određene radne postupke, kao i propusti koji su kasnije bili pripisani
proizvođaču opreme koji je tijekom eksploatacijskih spoznaja promijenio svoj pristup u proizvodnji i izdanim uputama.
Svi navedeni kvarovi obrađeni u Tablici broj 1. direktno ili indirektno suutjecali na stanje otpora izolacije serijskih strujnih krugova. Iako je tema
Radionice mjerenje odnosno utvrđivanje stanja otpora izolacije, izloženespoznaje su pomoć aerodromskim stručnim službama. Naime u postupcimaodržavanja sa stečenim spoznajama moguće je kvalitetnije i kompetentnije
održavanje odnosno održavanje kontinuirane funkcionalnosti što je direktnizahtjev vezan uz sigurnost zračne plovidbe.
"Korisnik instalacija, opreme ili uređaja najbolje poznaje njihovostanje"...konstatacija s kojom dvi je od pet legislativnih podloga o održavanjuzapočinju koncept kojim se definira plan održavanja. Kada se radi o planovima
održavanja vezanim uz aerodromske specijalističke sustave, korisno jenapomenuti kako su već više od tri desetljeća radne stanice službi zaodržavanje opremljene dijelovima ekspertnog sustava - Bazama podataka. U
početku su se one nazivale "Arhive" i služile su za "arhiviranje podataka".
To je značilo da se utvrđeni podaci mogu arhivirati odnosno spremiti.Danas, odnosno u novije vrijeme, razvojem ekspertnih sustava uz baze
podataka korisnici uređuju i grade vlastite baze znanja pa se s podacima možemanipulirati u cilju zaključivanja i stjecanja novih znanja, kao što je navedenou prethodnom primjeru. O brađena problematika stanja otpora izolacije
serijskih strujnih krugova kako je prezentirano prema prikupljenim podacima,odnosno njihovim parametrimakoji su ustvari mjera kvalitete, postupak za
utvrđivanje ili podloga za održavanje.
7.2.9. Sustavi i podsustavi aerodromske rasvjete
Za potrebe izučavanja područja struke Kolegija Umjetna inteligencija -
Ekspertni sustavi, koriste se sustavi iz prakse kako bi se studenti što bolje
približili tom dijelu stručne problematike. Područja prometnih sustava u
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 259/536
258
Hrvatskoj su u zadnjih desetak godina dobila svoj zamah, naročito krozizgradnju autocesta i opremanja zračnih luka. Iz tog je razloga u ovo poglavlju
za područje struke, aerodromski sustavi svjetlosne signalizacije, (engl. Airfield
Lighting System - ALS ), Slika 7.2.8. i 7.2.9. prezentiran i opisan detaljnim
podacima i informacijama, a sam uređaj regulatora konstantne struje obrađen je sa svojim uputama od projektiranja do ugradnje puštanja u pogon i parametriranja pa tako ovaj dio udžbenika može poslužiti kao Priručnik.
Slika 7.2.8. Pogled sa zemlje na sustav svjetala prilaza i uzletno-sletne
staze kategorije III
Slika 7.2.9. Pogled iz zraka na sustav svjetala prilaza i uzletno-sletne
staze kategorije III
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 260/536
259
Kada zamislimo zračnu luku - aerodrom, sigurno nam pomisao krene na
vizuru ili pogled iz zraka jer se na taj način može cjelovito shvatiti veličinamanevarskih površina, koje su i najveće građevinske površine, odnosno
građevine svake zračne luke, Slika 7.2.10. i Slika 7.2.11.
Slika 7.2.10. Pogled iz zraka na zračnu luku s tri uzletno-sletne staze
Na njima je i najveća množina opreme sustava svjetlosne signalizacije, dioelektrotehničkih sustava koje promatramo kao podsustav ekspertnog sustava.
Svi su podsustavimeđusobno povezani, (periferni – rasvjetna tijela) i (centralni
nadzorno upravljački – računalni). Svi dijelovi, komponente sustava svjetlosne
signalizacije, mogu se upravljati, može ih se nadzirati i manipulirati s
aktualnim, obrađenim i arhiviranim podacima.
Slika 7.2.11. Pogled iz zraka na zračnu luku s jednom uzletno sletnom
stazom
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 261/536
260
Aerodromski sustav svjetlosne signalizacije zajedno sa sustavom sigurnog
napajanja električnom energijom, (engl. Power Supply System - PSS ) i
upravljačko nadzornim sustavom, (engl. Control Monitoring System - CMS )
čini cjelinu. Množina opreme instalirana je u elektroenergetske objekte,
transformatorske i diesel-agregatske stanice i čini posebnu distribucijskumrežu. Aerodromski sustav sigurnog napajanja električnom energijom sastojise od primarnog, mrežnog i sekundarnog sustava, diesel-agregati ili uređaja besprekidnog napajanja.
Kada se ekspertni sustav gradi s više povezanih podsustava, i kada neki od podsustava rade u svom okruženju, za njih se kaže da su to agentski sustavi.Agentski sustavi komuniciraju i povezani su svojim perceptorima i
aktuatorima. Kod aerodromskih sustava pojedine komponente se može promatrati kroz energetski dio - krug napajanja i komunikacijski dio - krugovi
nadzora i upravljanja.Povezivanje komponenti sustava svjetlosne signalizacije izvedeno je za
nadzor, upravljanje i komunikaciju te za energetsko povezivanje ostvareno
preko serijskog strujnog kruga. Da bi se serijski strujni krug promatrao kao
krug s konstantnim izvorom struje, za razliku od svih instalacijskih krugova
koji su paralelni strujni krugovi, mora se prvo upustiti u analizu njegovog
izvora napajanja a to je regulatora konstantne struje.
7.2.10. Regulator konstantne struje
Osnovna shema serijskog strujnog kruga s regulatorom konstantne struje
tipa TCR.2.04-30.XXX prikazuje Slika 7.2.12.
Slika 7.2.12. Shema spoja CCR u serijskom strujnom krugu ALS s
prikazom ulaznih i izlaznih električnih veličina (napona i struja)
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 262/536
261
Oznake sa slike su:
CCR – regulator konstantne struje
US1, US2 – učinski tiristoriPTR – izlazni učinski transformator
T1 – T(N) – izolacijski transformatori u krugu, (ukupno N transformatora)
U0 – mrežni napon regulatora
U1 – napon na primarnom namotaju učinskog transformatora
U2 – napon na sekundarnom namotaju učinskog transformatora
I1 – struja u krugu učinskihantiparalelnih tiristora – struja napajanja
I2 – struja u sekundarnom krugu učinskog transformatora – strujni izvor
serijskog strujnog kruga
Regulatori konstantne struje serijskog strujnog kruga priključuju se na jednofazni ili dvofazni izvor napona 400 V ili 230 V, frekvencije 50 Hz ili 60
Hz. Harmonik ulaznog napon u0
i struje i1
s trenutnim vrijednostima periode
2π prikazan je na Slici br. 7.2.13.
Slika br. 7.2.13. Harmonik ulaznog napon u0
i struje i1 s trenutnim
vrijednostima periode 2π
Princip regulacije struje u serijskom strujnom krugu postiže seupravljanjem tiristora US
1
i US2
, koji se nalaze u primarnom namotaju
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 263/536
262
učinskogtransformatora PRT, u antiparalelnom spoju. Kut upravljanjatiristorima (α) regulira izlaznu struju u serijskom strujnom krugu za odabrani
stupanj svjetlosnog intenziteta. Vremenska promjena napona (U1) u
primarnom namotaju transformatora i primarna struja (I1) prikazani su na Slici7.2.14.
Slika 7.2.14. Promjena napona (U 1 ) i ulazne struje (I
1 ) u primarnom
namotaju transformatora
Vrijednosti struje za pojedine stupnjeve svjetlosnog intenziteta odabrane su
prema propisanim zahtjevima i memoriraju se u upravljačkoj jedinici. Struja uizlaznom krugu se stalno mjeri radi analize eventualnih havarijskih stanja
(razlik a između tražene i ostvarene vrijednosti struje, pojava više struje odtražene vrijednosti, pojava prenapona...). U slučaju aktiviranja neke od zaštita,dolazi do blokade rada CCR i automatski prekidač isključuje napajanjeučinskog transformatora.
Prikazani naponsko - strujni odnosi vrijede za omski teret, i neznatno se
razlikuju od stvarnih tokova u serijskom strujnom krugu. Apsolutne vrijednosti
napona u sekundarnom namotaju učinskog transformatora (U2) i struja u
serijskom strujnom krugu (I1), sa Slike 7.2.13,. u ovisnosti su s prijenosnim
omjerom učinskog transformatora, i uz zanemarivanje gubitaka, vrijede izrazi:
U1 / U2 = N1 / N2 (7.2.1)
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 264/536
263
N1 / N2 = p (7.2.2)
gdje je:
p – prijenosni omjer transformatora N1 – broj primarnih namotaja
N2 – broj sekundarnih namotaja
Slično za odnose primarne i sekundarne struje vrijedi izraz:
I2 / I1 = N1 / N2 (7.2.3.)
Prema navedenim relacijama proizlazi da primarna struja CCR, u krugu sučinskim transformatorom koji ima konstantan omjer N
1/N
2i konstantnu
sekundarnu struju I2
ne zavisi od opterećenja u strujnom krugu (broj
priključenih trošila). To znači da CCR pri radu neovisno o teretu ima istuvrijednost primarne struje (struja napajanja CCR). Ovisno o kutu upravljanja
tiristorima mijenjaju se napon i struje u ovisnosti s opterećenjem, a tu razlikukod struje i napona određuje omjer maksimalne (vršne) i efektivne vrijednosti,opisane izrazom (7.2.4.).
cF
= Um
/ Uef
(7.2.4.)
gdje je:
cF – faktor (Crest faktor)
Um – maksimalna vrijednost napona
Uef – stvarna efektivna vrijednost napona
Za sinusoidni oblik
cF
= √2 = 1,4142 (7.2.5.)
U Tablici 7.2.3. su prikazane orijentacijske, vrijednosti faktora cF
za
različite vrijednosti kuta prorade tiristora.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 265/536
264
Tablica br. 7.2.3. Ovisnost faktora cF i kuta prorade tiristora
Kut prorade tiristora cF
0° (*) 1,4145° 1,48
90° 2,00
135° 3,32
Za ispravan radni režim je neophodno da se provede optimalizacija prijenosnog omjera učinskog transformatora. Optimalizacijom se postiženajmanja moguća struju, strujnog izvora napajanja u serijskom strujnom krugu,čime se minimaliziraju gubici i smanjuje pojava viših harmonika. To je važno
za dimenzioniranje opreme i sklopnog postrojenja na koje se priključuje CCR.Između ostalog i snage rezervnih izvora napajanja (diesel električni agregati iliUPS).
Mjerenja parametara u CCR (mjerenja struje i napona) zahtijeva da se
koriste instrumenti koji s traženom točnošću mjere stvarnu efektivnu vrijednost
struje i napona (engl. Root Mean Square - RMS).
7.2.10.1. Princip rada serijskog strujnog kruga
Osnovnu shemu serijskog strujnog kruga zajedno s regulatorom konstantne
struje prikazuje Slika 7.2.15.
Slika 7.2.15. Osnovna shema spoja CCR u serijskom strujnom krugu
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 266/536
265
Oznake sa slike:
1 – regulator konstantne struje 5 – sekundarni kabl
2 – izolacijski transformator 6 – primarni konektor
3 – svjetiljka, (svjetlosna oznaka) 7 – sekundarni konektori
4 – primarní kabel
Na Slici 7.2.15. su prikazana trošila i instalacija serijskog strujnog kruga,napajani preko regulatora konstantne struje. Serijsko povezivanje je izvedeno
pomoću jednožilnog primarnog kabla i izolacijskih strujnih transformatora, nakoje su priključena pojedina trošila. Spajanje sekundarnih krugova izvedeno je preko sekundarnih konektora sekundarnim kabelima. Neprekidnost pogona serijskog strujnog kruga, odnosno njegova
funkcionalnost čak i pri pregaranju neke od trošila osigurana je galvanskim
odvajanjem preko izolacijskog strujnog transformatora.
U trenutku pregaranja rasvjetnog tijela dolazi do zasićenja pripadajućegizolacionog transformatora, te on bez obzira na otvoren sekundar ostaje u
primarnoj strani neprekidno u funkciji. Porast pada napona u zasićenomtransformatoru se kompenzira povećanjem izlaznog napona na izlazuregulatora, pri čemu vrijednost struje u serijskom strujnom krugu ostaje ista.
Serijski strujni krug je u normalnom režimu rada izoliran sustav, a stanje otporaizolacije se trajno nadzire.
7.2.10.2. Određivanje snage regulatora
Odabir potrebne snage CCR ovisi o parametrima serijskog strujnog kruga.
Izraz (7.2.6.) se koristi za aproksimativno određivanje vrijednosti instaliranesnage serijskog strujnog kruga, kao i za izbor tipske snage CCR.
S = N x (PL
+ PS) / cos θ + L x P
P(7.2.6.)
gdje je:
PL
– snaga trošila (izolacijskog transformatora) rasvjetnog tijela [W]
PS
– gubici u sekundarnom kabelu jedne svjetiljke [W/m]
- za kabel presjeka 2,5 mm2 uzima se vrijednost [0,72 W/m]
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 267/536
266
- za kabel presjeka 4 mm2
uzima se vrijednost [0,44 W/m]
PP
– gubici u primarnom kabelu za dužinu 1 km [VA]
- za kabel presjeka 6 mm2
uzima se vrijednost 150 [VA/km]
N – broj svjetiljki (izolacionih transformatora) [-]
L – ukupna dužina primarnog kabla [km]
cos θ – faktor koji uzima u obzir efikasnost izolacijskih strujnih
transformatora [cos θ = 0,85]
S – instalirana snaga SSK [VA]
7.2.10.3. Dimenzioniranje opreme regulatora
Presjeci kabela za napajanje CCR, prema snazi navedeni su u Tablici br.
7.2.4 .
Tablica br. 7.2.4. Odabir presjeka napojnog kabela u ovisnosti o snazi
CCR
Snaga CCR(kVA) Nazivnastruja(A)
Presjekkabela(sqrmm)
Strujaosigurača (A)
Tip CCR
4 15 6 25 TCR
10 35 10 50
20 70 35 100
30 105 35 125
Za napajanje CCR, potrebno je koristiti jednožilne kabele, jer su lakši za
montažu. Dimenzioniranje napojnih kabela za različite načine polaganja,(kabelski kanal, dupli pod, kabelski rovu zemlji,...) potrebno je uskladiti
primjenom odgovarajućih koeficijenta.
7.2.10.4. Konstrukcija ormara regulatora
Konstrukcija regulatora konstantne struje, CCR, Slika 7.2.16. odgovara
propisima FAA Advisory Circular AC 150/5345-10F.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 268/536
267
Slika 7. 2.16. Ormar regulatora konstantne struje Tip TCR.2.04-30
TRANSCON- donirani laboratorijski model na ELO TVZ
Osnovna specifikacija
• Tiristorska regulacija
• Transformator 4–30 kVA sa zračnim hlađenjem
• Multiprocesorski sustav upr avljanja
• Digitalni način ubacivanja i prikazivanja podataka
• Strujni standard 6,6 A ili 8,3A
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 269/536
268
• Regulacija u 3, 5 ili 7 stupnjeva intenziteta
• Prekostrujna i prenaponska zaštita sa signalizacijom
• Daljinsko i lokalno upravljanje
• Mogućnost daljinskog upravljanja s jednom paricom
• Svi dijelovi i priključci su pristupačni s prednje strane
• Elektronski moduli se lako zamjenjuju
Tehnički podaci
• Napon priključka 400 V ili 230V
• Tolerancija napona +10 % / -15 %
• Frekvencija 50 / 60 Hz
• Sustav (max. izlazna struja) 6,6 A ili 8,3 A
• Tolerancija izlazne struje ±0,1A
• Regulacija struje 3/5/7 stupnjeva intenziteta
• Postavljanje nazivne vrijednosti struje 2 ÷ 4 s
• Prekostrujna zaštita ( Imax = 6,6 A ) 6,95 A
• Prekostrujna zaštita ( Imax = 8,3 A ) 8,75 A
• Izlazna snaga
TCR 04 =4 kVA
TCR 10 10kVA
TCR 20 20kVA
TCR 30 30kVA
• Stupanj korisnosti min 95 % kod nazivne snage
• Prenaponska zaštita (snage) 110 % nazivne snage
• Aktiviranje prenaponske zaštite max do 2 s poslije pr ekida izlaznog kola
• Zaštita od opasnog napona dodira
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 270/536
269
Mehanički parametri
• IP zaštita IP 21
• Temperaturni opseg -25 ÷ 55 °C• Temperatura skladištenja -40 ÷ 60 °C
• Relativna vlaga 10 ÷ 95 %
• Nadmorska visina 0 ÷ 2000 m.n.m.
• Radna sredina -osnovna - (zaštićen od direktnog utjecaja atmosfere,agresivnih isparavanja, bez potresa i vibracija)
• Dimenzije 575 x 540 x 1330 mm
• Površinska zaštita sivo lakiranje• Boja RAL 7035
• Boja RAL 7030
• Masa
TCR.2.04 126 kg
TCR.2.04+04 195 kg
TCR.2.10 173 kg
TCR.2.20 225 kg
TCR.2.30 268 kg
Izlazni parametri
Tablica br. 7.2.5. Izlazni parametri za različite snage CCR
Nazivna snaga(kVA)
Maksimalnasnaga (kVA)
Napon uz strujno opterećenje6,6A (V)
4 4,4 606
10 11 1.515
20 22 3.030
30 33 4.545
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 271/536
270
Opis ormara regulatora konstantne struje
Osnovni ormar, (kućište) CCR oznaka RCK ili RACK napravljen je od
aluminijskih profila - konstrukcija i limova - kućište. Transformator snage je
smješten na osnovnom postolju, koje je učvršćeno u konstrukciji stalka. Udonjem dijelu ormara nalaze se priključne stezaljke za dovod napojnog
energetskog kabela, izlaz primarnih kabela serijskog strujnog kruga i daljinsko
upravljanje. Desno iznad transformatora nalaze se dovodni automatski
prekidač i ulazni filtar.
Na kućištu transformatora snage smješten je modul s mjernimtransformatorom struje i krugovima mjernog uređaja za kontrolu stanja otporaizolacije. Kod CCR snage 20 i 30 kVA u prostoru iznad transformatora nalazi
se blok energetske elektronike. Na panelu u zadnjem gornjem dijelu ormara
nalazi se modul s prekidačima za konfiguraciju parametara rada CCR.
7.2.10.5. Opis komponenti i modula regulatora
PTR (POWER TRANSFORMER) je transformator snage, koji je
namijenjen za izlazne struje standardnih veličina 6,6 i 8,3 A. Izbor sustava je
postavljen tvornički, ugađanjem prekidača modula IDK i izboromodgovarajućeg sekundarnog izvoda transformatora.
PMF (POWER MAINS FILTER) je ulazni filtar za uklanjanje smetnji,nepoželjnog utjecaja CCR u distributivnu mrežu a koji istovremeno smanjujeutjecaj mreže na rad CCR. Filtar se nalazi desno od transformatora snage.
IDK (ID KEY) je identifikacijski ključ - samostalna ploča, koja se nalaziunutar kućišta CCR a koja je namijenjena za formiranje adrese u sustavu
daljinskog upravljanja, za namještanje izvoda transformatora snage i za
identifikaciju CCR (snaga, broj stupnjeva intenziteta, max. struja CCR,…).Povezivanje je moguće preko konektora XA2. Ploča IDK je pristupačna nakon
izvlačenje jedinice modula iz kućišta CCR i nalazi se u zadnjem dijelu, poredkonektora XA2.
TRM (MEASURE TRANSFORMER) je modul mjernog transformatora
nalazi se u neposrednoj blizini izvoda transformatora snage. Sastoji se od
strujnog transformatora za mjerenje struje u serijskom strujnom krugu i kruga
za odvajanje uređaja za mjerenje otpora izolacije. Modul je priključen s dvavisokonaponska kabela na izlaz (C9) i izlaze (C5 ili C6). Povezivanje s
elektronskim dijelom upravljanja RJS izvedeno je pomoću konektora XT1.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 272/536
271
PWM (POWER MODULE) je modul energetike smješten iznadtransformatora i sastoji se od sklopnika, energetskog tiristora s hladnjakom i
modula konektora upravljačkih kruga s osiguračima.
7.2.10.6. Opis upravljačk e jedinice regulatora
Upravljačka jedinica CCR tipa TCR sastoji se od više samostalnih irelativno nezavisnih modula, koji se lako mijenjaju a prikazani su na Slici
7.2.17.
Slika 7. 2.17 . Prednja strana upravljačke jedinice regulatora konstantne
struje Tip TCR TRANSCON
Opis komponenti upravljačke jedinice regulatora
BAS (BASIC UNIT) Osnovna 19“ konstrukcija kućišta, sadrži module, tiristore snage s hladnjakom,sklopnik (CCR TCR.2.04 i TCR.2.10) i dva konektora za priključenje opremesmještene u stalku CCR. Konektor XA1 služi za spajanje krugova snage(napajanje, transformator snage, strujni transformator, krugove mjerenja
otpora izolacije). Preko konektora XA2 priključena je komunikacijska linijadaljinskog upravljanja, dijagnostička linija RS-232 i identifikacijska pločaCCR namijenjena formiranju adrese CCR u sustavu transfera podataka
upravljanja i informacija o konkretnom stanju CCR. Verzija BAS. 2.10
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 273/536
272
namijenjena je za CCR snaga 4 i 10 kVA, dok je verzija BAS. 2.30 namijenjena
za CCR snaga 20 i 30 kVA.
PWR (POWER SUPPLY)
Sadrži izvor napajanja za sve module (+24 V DC), mjerne naponsketransformatore i upravljačke krugove energetskih tiristora i sklopnika. Modulsadrži glavni prekidač (nalazi se na prednjoj strani), cjevaste osigurače primarnog i sekundarnog namotaja transformatora (2 x T160 mA + 1 x T2,5
A), primarnog namotaja naponskih mjernih transformatora (4 x T63 mA) i
krug namota sklopnika u modula BAS (1 x T1A).
DSP (CONTROL PANEL - DISPLAY) Glavni modul upravljačke jedinice CCR. Sadrži alfanumerički LCD displej s
detaljnim informacijama o CCR, segmentni dvobojni LED displej koji prikazuje aktualni stupanj intenziteta i tipk e za upravljanje CCR u ručnomrežimu rada (namještanje stupnja intenziteta, režim upravljanja CCR i tipke za
izbor traženih informacija koje se prikazuju na LCD displeju).
REG (REGULATOR) Modul s upravljačkim blokom CCR. Osigurava funkcije regulacije struje ukrugu. Mjeri napon, struje, vrednuje havarijska stanja i generira komande za
sklopnik i tiristore snage.
EFD (EARTH FAULT DETECTOR) Modul je namijenjen za mjerenje otpora izolacije u serijskom strujnom krugu.
Modul sadrži pomoćni, galvanski odvojeni izvor + 500 V DC. Izolacijski otporu strujnom krugu vrednuje se kao gubitak napona u pomoćnim otpornicima.Odvajanje izlazne petlje osigurano je otpornici 5,5Mohma, smještenim u blokutransformatora snage (modul TRM).
LFD (LAMP FAULT DETECTOR) Modul je namijenjen za indikaciju broja neispravnih sijalica u serijskom
strujnom krugu. Modul određuje broj neispravnih sijalica na osnovi mjerenja ivrednovanja izmjerenog faznog kuta prvih harmonika napona i struje u
serijskom strujnom krugu. Funkcija modulu zavisi od parametara kruga, broja
i snage pojedinih sijalica, tipa izolacionih transformatora, dužini kabla ustrujnom krugu i zbog toga je neophodno da se po priključenju strujnog kruga provede kalibracija.
COM (COMMUNICATION UNIT) Modul za komunikaciju, koja se obavlja posredstvom modula COM-DAP
(upravljanje i monitoringsustavom DAP 128TC) ili modula COM-RSC
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 274/536
273
(upravljanje i monitoringsustavom RS-485) i COM-BIN (upravljanje i nadzor
posebnim kontaktima releja). Fiksiranje modula u kućište BAS osigurano je posebnim osiguračem, koji onemogućava njegovo pomicanje ili ubacivanje udrugu poziciju. Ovo rješenje osigurava maksimalnu jednostavnost pri zamjeni pojedinih modula. U zadnjem dijelu sabirnice upravljačke jedinice (poredhladnjaka tiristorskog bloka) je instaliran termički senzor (TEMP T1), podatakse prikazuje na LCD displeju. Osnovna konstrukcija BAS.2.30 za CCR snage
20 i 30 kVA opremljena je s dva odvojena ventilatora, koji su namijenjeni za
poboljšanja hlađenja kod problematičnih klimatskim uvjeta.
7.2.10.7. Pomoćni moduli - opis i rukovanje
PWT (POWER TERMINAL MODULE) - pomoćni modul, koji se nalazi nakućištu modula PWM, a koji je opremljen konektorima i osiguračimaupravljačkih krugova CCR (4 x T4A).
SCR (SILICON CONTROLLED RECTIFIER) - pomoćni modul stransformatorom pobude i zaštitom energetskih tiristora. Modul se nalazi natijelu bloka hladnjaka tiristora u osnovnoj konstrukciji BAS.2.10 ili na tijelu
modula PWM.2.20 – 30.
LCS (LAMP CIRCUIT SELECTOR UNIT), kao u pravljački elektronskimodul DRT-24 namijenjen je za podršku tri tipa jedinicasklopnika.
Alternativna izvedba sklopnika, jedinica, uključuje samo jedan od maksimalno pet priključenih strujnih k rugova (svaki strujni krug s maksimalnom snagom,
koja odgovara nazivnoj snazi CCR). Ova modifikacija je pogodna za primjenu
kod prilaznih svjetlosnih cjelina (PAPI, ALS).
Selektivna izvedba omogućava uključivanje bilo koje kombinacije
strujnih krugova, čiji ukupna snaga mora da odgovara nazivnoj snazi CCR.Ova izvedba ima dvije modifikacije koje različito reagiraju u slučaju pojavekvara na rasklopnim uređajima snage LCS. U prvoj modifikaciji se automatskiisključuju svjetalau strujnom krugu (pogodno za rulne staze – TAXI WAYS),
dok druga modifikacija automatski uključuje svjetalau strujnom krugu
(pogodno kod zaustavnih prečki – STOP BARS).
Komanda sklopnika u strujnim krugovima dobiva se posredno preko osam
releja elektronskog modula DRT-24. Pet ulaza je iskorišteno za režim lokalne
(ručne) komande sklopnika strujnih krugova, pri čemu se koriste tipke
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 275/536
274
smještene na upravljačkom panelu s prednje strane CCR. Daljinski nadzor iupravljanje stanja sklopnika ostvaren je preko modula COM CCR, s kojim
elektronski modul DRT-24 komunicira posredovanjem linije za komunikaciju
sustava CCR TCR.2.04-10.
Nadzor nad stanjem sklopnika strujnih krugova dobiva se posredovanjem petulaza. Pri upotrebi naredbe RESET aktivira se posljednje stanje prije te
naredbe (stanje se nalazi u EPROM). Za ulaganje u EPROM je potrebno da
sklopnik bude u tom stanju barem 3 sekunde. Lokalno upravljanje je implicitno
i traje od uspostavljanja veze s nadređenim, (masterom modulom DSP).
Upravljanje sklopnicima u simultanoj izvedbi je moguće u dva sljedećarežima:
1. Shutdown- svaka promjena uklopnog stanja sklopnika obavlja se pri
blokiranju rada CCR (nulto opterećenje). Upravljanje sklopnikom ualternativnoj izvedbi provodi se uvijek u režimu „Shutdown“.
2. Powerdown- do uključivanja sijalica u strujnom krugu dolazi pri aktualnojstruji CCR, isključenje se provodi pri smanjenoj struji. Smanjena struja
isključenja u režimu „Powerdown“ namješta se preko modula DSP (vrijednost
se postavlja u elektronskom modulu DRT-24). Kod istovremenog rada s višeizlaza, prijelaz s jednog uklopnog stanja u drugi provodi se postupno. Svici
sklopnika dobivaju, radi smanjenja utjecaja strujnog opterećenja, komandu
postupno u odnosu prema maksimalnom vremenu reakcija. U režimu„Powerdown“ je vremenska zadrška duža, jer je to neophodno radi stabilizacijestruje opterećenja prije uključenja sljedećeg sklopnika.
Elementi upravljanja i nadzora kod modula LCS
Moduli upravljačk e jedinice LCS prikazani su na Slikama 7.2.18.a), b) i c)
Slika 7.2.18.a) Moduli upravljačke jedinice izgrađeni iz ormara
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 276/536
275
Slika 7.2.18. b) Prednja strana upravljačke jedinice s modulima u ormaru
Slika 7.2.18.c) Prednja strana shematski prikaz signalizacije modula
Signalizacija pojedinih modula ima slijedeće značenje:
1 - Zelena signalizacija (ON) iznad svakog modula označava ispravno stanje ustrujnim krugovima. Uključena signalizacija odgovara stanju rasvjetnih tijela
u strujnom krugu.
2 - Tipkalo za ručno upravljanje serijskim strujnim krugovima -jedan CCR.
3 - Postojana crvena signalizacija (STATUS) daje informaciju o kvaru, koji je
uočen elektronskim modulom DRT-24 kod automatskog testiranja pri startu
(poslije uključenja napajanja) ili kod prekida komunikacije s upravljačk immodulom (DSP).
4 - Zelena signalizacija (STATUS OK) znači redovno pogonsko stanje modulaLCS.
5 - Postojana crvena signalizacija (ERROR) daje informaciju da modul LCS
nije u režimu daljinskog upravljanja dobio podatke od upravljačkog sustava.
Trepćuće svjetlo ove signalne lampice znači razliku među traženog i aktualnogstanja u upravljanom strujnom krugu (npr. pri pregorjelom osiguraču usupravljačkom krugu sklopnika) ili identificira kvar modula LCS, eventualno
DSP ili REG.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 277/536
276
LCD displej -prikazpodataka
Podaci na LCD zaslonu modula DSP prikazuju aktualne informacije o
stanju i aktiviranju modula LCS. Za rukovanje su namijenjene tipke "MENU",
"ENTER ", "UP" (strelica prema gore) a "DOWN" (strelica prema dolje).Kod svake tipke je napravljena razlika između kratkog pritiska kod
redovnog rukovanja (pritisak kraći od 1 sekunde) i dugog pritiska (pritisak
duži od 3 sekunde). Ukoliko je pored simbola tipke naveden simbol "(3s)", radi
se o korištenju dugog pritiska na tipka. U svim ostalim slučajevima koristi sekratak pritisak.
Opis pojedinih grupa, koje se prikazuju na LCD zaslonu opisan je posebno
za svaki modul kako slijedi.
EFD modul -mjerenje otpora izolacije
CCR tip TCR je opremljen modulom EFD koji je namijenjen za mjerenje
otpora izolacije u strujnom krugu. Modul EFD mjeri na osnovi vrijednosti
struje pomoćnog izvora + 500 V. Prema izmjerenoj vrijednosti otpora utvrđujese gradijent stanja, pada ili porasta otpora izolacije u pojedinim krugovima.
• Opseg mjerenja: 0,1 – 100 M.
• Točnost mjerenja: ± 10 %
• Prikaz mjerenja: LCD zaslona na modulu DSP
• Broj razina: 2
• Signalizacija prekoračenja:
- lokalno LED diode na panelu modula EFD
- daljinski pomoću modula COM
• Vrijednost pada otpora: svak a se razina može pojedinačnono namjestiti u
granicama 0,1 – 95 MΩ.
• Tvorničko namještanje: - EF – L1 5 MΩ. - EF – L2 2 MΩ.
LFD modul - indikacija broja neispravnih rasvjetnih tijela u krugu
CCR tip TCR može biti opremljen LFD modulom koji je namijenjen za
procjenu i indikaciju broja neispravnih sijalica u strujnom krugu. Modul LFD
mjeri fazni kut između napona i struje - na osnovi struje u strujnom krugu a
prema izmjerenim podacima o kalibraciji određuje se broj neispravnih sijalica,
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 278/536
277
a informacija se pojavljuju u dvije veličine. Modul je aktivan samo kada je
CCR uključen na stupnju većem od 0. Princip detekcije neispravnih sijalicafunkcionira na osnovi promjena karakteristike impedancije strujnog kruga.
Stoga sijalice u svjetiljkama ne smiju biti opremljene uređajem za kratko
spajanje za slučaj serijskog spajanja sijalica na jednom izolacijskomtransformatoru. Potrebno je također da sve sijalice i izolacijski transformatori budu s istom nazivnom snagom.
Parametri modula LFD su definirani samo prema maksimalnom stupnju
intenziteta CCR i za opterećenje, koje je > 50 % njegove nazivne snage. Udrugim stupnjevima intenziteta točnost mjerenja je neznatno manja.
• Opseg rada: 0 – 30 neispravnih sijalica
• Vrijeme odziva: < 8 s
• Točnost: 2 % nazivnog opterećenja CCR do isključenja 20 % stvarnogopterećenja
• Način prikazivanja broja sijalica: LCD displej na modulu DSP
• Broj nivoa: 2
• Signalizacija prekoračenja
- lokalno LED diode na panelu modula LFD
- daljinski pomoću modula COM
• Vrijednost nivoa neispravnih sijalica: svaki nivo se može individualno podešavati u granicama 1-3
• Tvorničko namještanje:
- LF – L1 3 sijalice
- LF – L2 6 sijalica
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 279/536
278
PWR modul - opis signalizacija i rukovanja
Modul PWR (POWER SUPPLY) - njegova prednja strana panela prikazana je
na Slici 7.2.19. a oznake sa slike prikazuju:
Slika 7.2.19. Prednja strana modula PWR (POWER SUPPLY)
1 - ON - zelena signalizaciju za uključenja CCR (prisutan napon 24 V DC).
2 - STANDBY - crvena signalizaciju za prisutnost napona na stezaljkama uz
isključen glavni prekidač na modulu PWR.
3 - 0/1 Glavni prekidač CCR. Ovaj prekidač je namijenjen samo za isključenjeelektronskih krugova upravljačke jedinice. Energetski dio CCR ostaje podnaponom.
Ako je isključen glavni prekidač, svijetli samo crvena signalna lampicaSTANDBY - elektronika pojedinih modula je isključena, napon je na ulaznimstezaljkama i u nekim energetskim dijelovima.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 280/536
279
DSP modul - opis signalizacija i rukovanja
Modul DSP (CONTROL PANEL - DISPLAY) - njegova prednja strana panela
prikazana je na Slici 7.2.20. a oznake sa slike prikazuju:
Slika 7.2.20. Prednja strana modula DSP (CONTROL PANEL -
DISPLAY)
1 - Alfanumerički LCD displej 2x20 znakova za prikazivanje detaljnihinformacija o stanju i funkcioniranju CCR (vrijednosti struje, napona, snage,
radnih sati, otpora izolacije petlje,…). Osvjetljenje LCD displeja aktivira seautomatski pritiskom na neki od tipki "MENU", "ENTER", "UP" ili "DOWN".
Poslije određenog vremena bez funkcije tipki dolazi do automatskog gašenjaLCD displeja.
2 - Sedmo-segmentni dvobojni LED displej namijenjen je za prikazivanje
aktualnog stupnja intenziteta. Na njemu se pojavljuju brojevi "0"-"5" (odnosno
brojevi broje stupanj intenziteta). Pri proradi neke od zaštita CCR ili kvara u
CCR prikazuje se oznaka "-". U režimu lokalnog odnosno ručnog upravljanja(LU) broj je prikazan crvenom bojom, u daljinskom režimu rada (DU) broj je
zelene boje.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 281/536
280
3 - Tipka "+" upotrebljava se pri povećavanju stupanja intenziteta u lokalnomrežimu rada.
4 - Tipk om "REM" prebacuje se režim lokalnog i daljinskog upravljanja(lokalni režim - crvena boja, daljinski režim - zelena boja), istovremeno seuključuje signalna lampica REMOTE na modula DSP. Ako je CCR udaljinskom režimu rada funkcija tipki "+", "-" i "OFF" je blokirana.
5 - Tipka "-" se upotrebljava pri smanjivanju stupnja intenziteta u lokalnom
režimu rada. Postupnim ponavljanjem pritiska na tipka dolazi do isključenja CCR (prelazak u stupanjintenziteta "0").
6 - Tipka "OFF" isključuje CCR (prelazak u stupanj intenziteta "0") u lokalnomrežimu rada. CCR seisključuje bez obzira u kom stupnju intenziteta radi.
7 - Tipka "IZBORNIK" je namijenjen za pozivanje osnovnog menija na
alfanumeričkom LCD displeju.Pritiskom na tipka, u bilo kom trenutku, na displeju se pojavljuje osnovni
izbornik.
8 - Tipka "UP" (strelica nagore) prebacuje prikazivanje podataka u svakomizbornik.
9 - Tipka "ENTER" prebacuje prikazivanje podataka u pojedinim
podizbornicima na LCD displeju.
10 - Tipka "DOWN" (strelica na dolje) prebacuje prikazivanje podataka u
svakom podizbornik (grupi).
11 - Signalna lampica REMOTE emitira postojanu zelenu boju pri uključenjuCCR u redovan režim daljinskog upravljanja. Crvena postojana boja dajesignalizaciju o kvaru CCR (po pravilu istovremeno svijetli signalna lampica
LINK ili ERROR na modulu COM). Crveno trepćuće svjetlo ove signalne
lampice najavljuje kvar komunikacionog modula (COM) - u jedinici je došlodo prekida u komunikaciji između modulima DSP i COM (isto se dešavaukoliko modul COM nije postavljen). Zelenim trepćućim svjetlom signalnalampica signalizira grešku pri podešavanju stupnja intenziteta u režimu DU,kada se kod CCR traži stupanj, koji nije instaliran. CCR u tom slučajuautomatski postavi najveći stupanj intenziteta. Kada je CCR u režimu LU
(upravljanje tipkom "REM"), ova signalna lampica ne svijetli.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 282/536
281
12 - Signalna lampica STATUS daje informacije o stanju modula DSP.
Postojano crveno svjetlo daje informaciju o prekidu interne komunikacije sa
modulom CCR (REG). Crveno trepćuće svjetlo daje signalizaciju o ozbiljnomkvaru modula DSP. Postojano zeleno svjetlo označava redovan rad modulaDSP.
Poslije uključenja glavnog prekidača signalna lampica STATUS kratko crvenotrepne i pređe u postojano zeleno svjetlo. Ako su treptaji crvenog svjetla duži,radi se o kvaru modula, koji se mora zamijeniti.
REG modul - opis signalizacija i rukovanja
Modul REG (REGULATOR) - njegova prednja strana panela prikazana je naSlici 7.2.21. a oznake sa slike prikazuju:
Slika 7.2.21. Prednja strana modula REG (REGULATOR)
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 283/536
282
1 - Signalna lampica OVC (Over-current) daje crvenim postojanim svjetlom
informaciju o kvaru modula CCR - zaštita je utvrdila pojavu prekostrujnogstanja u izlaznoj petlji. Pri aktiviranju zaštite dolazi do blokade rada CCR isklopnici se otvaraju. Istovremeno sa lampicom OVC uključuje se također isignalna lampica ERROR. Funkcije CCR se obnavljaju postavljanjem stupanja"0" (U režimu LU tipkom "OFF") i ponovljenim postavljanjem zahtijevanog
stupanja intenziteta (u režimu LU tipkama "+" i "-").
2 - Signalna lampica OPC (Open-circuit) daje postojanim crvenim svjetlom
signalizaciju kvara CCR - zaštita je utvrdila otvaranje petlje (preopterećenjeCCR). Aktiviranjem zaštite blokira se rad CCR i otvaraju se sklopnici.Istovremeno sa lampicom OPC svijetli i signalna lampica ERROR. Funkcije
CCR se obnavljaju postavljanjem stupanja "0" (U režimu LU tipkom "OFF")
i ponovljenim postavljanjem zahtijevanog stupanja intenziteta (u režimu LUtipkama "+" i "-").
3 - Signalna lampica ERROR postojanim crvenim svjetlom daje informaciju o
općem kvaru CCR. Također, ona svijetli i ukoliko se aktiviraju zaštite OVC iliOPC (svijetli istovremeno kada i lampice OVC ili OPC). Ukoliko svijetli samo
signalna lampica ERROR, radi se o općem kvaru regulacije (zahtijevana istvarna vrijednost struje u strujnom krugu nisu usuglašene, do čega može doćinpr. pregaranjem sijalica. U ovom slučaju ne mora doći do blokade rada CCR.
Signalizacija se uklanja postavljanjem stupnja "0". (U režimu LU tipkom"OFF") i ponovljenim postavljanjem zahtijevanog stupnja intenziteta (u
režimu LU tipkama "+" i "-").
4 - Signalna lampica STATUS daje stanje modula REG. Crveno postojano
svjetlo daje informaciju o
prekidu interne komunikacije unutar upravljačke jedinice CCR (prekidkomunikacije sa modulom DSP). Crveno treptajuće svjetlo daje informaciju oozbiljnom kvaru modula REG. Postojano zeleno svjetlo označava redovan radmodula REG.
Poslije uključenja glavnog prekidača signalna lampica STATUS kratko crvenotrepne i pređe u postojano zeleno svjetlo. Ako su treptaji crvenog svjetla duži, radi se o kvarumodula koji mora biti
zamijenjen. Signalne lampice OVC, OPC i ERROR daju bliže informacije ovrsti kvara. U redovnom radu signalne lampice ne svijetle. Signalizacija se
uklanja postavljanjem stupanja "0" (U režimu LU tipkom "OFF") i
ponovljenim postavljanjem zahtijevanog stupnja intenziteta (u režimu LU
tipkama "+" i "-").
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 284/536
283
EFD modul - opis signalizacija i rukovanja
Modul EFD (EARTH FAULT DETECTOR) - njegova prednja strana panela
prikazana je na Slici 7.2.22. a oznake sa slike prikazuju:
Slika 7.2.22. Prednja strana modula EFD (EARTH FAULT DETECTOR)
1 - Signalna lampica EF-L1 daje postojanim crvenim svjetlom informaciju osmanjenju otpora izolacije ispod 1. udešene granice (Level 1). Kada se
vrijednost poveća, signalna lampica se automatski gasi.2 - Signalna lampica EF-L2 daje postojanim crvenim svjetlom informaciju o
smanjenju otpora izolacije ispod 2. udešene granice (Level 2). Kada se
vrijednost poveća, signalna lampica se automatski gasi.
3 - Signalna lampica STATUS prikazuje stanje modula EFD. Crveno postojano
svjetlo daje informaciju o prekidu interne komunikacije unutar upravljačke jedinice CCR (prekid komunikacije sa modulom DSP). Crveno trepćuće
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 285/536
284
svjetlo daje informaciju o ozbiljnom kvaru modula EFD. Postojano zeleno
svjetlo označava redovan rad modula EFD.Poslije uključenja glavnog prekidača signalna lampica STATUS kratko crvenotrepne i pređe u postojano zeleno svjetlo. Ako su treptaji crvenog svjetla duži,radi se o kvaru modula, koji mora biti zamijenjen.
Signalne lampice EF-L1 i EF-L2 daju informaciju o smanjenju otpora izolacije
ispod udešene granice. Vrijednost prve granice (Level_1) je veća od druge(Level_2) - Level_1 > Level_2. Pri smanjenju vrijednosti otpora izolacije prvo
se uključuje signalna lampica EF-L1, ako se vrijednost i dalje smanjuje,
uključuje se također i EF-L2. Granične vrijednosti otpora izolacije mogu se podesiti pomoću dijagnostičke linije RS 232 CCR ili direktno s panelaupravljanja CCR (poseban prilog).
LFD modul - opis signalizacija i rukovanja
Modul LFD (LAMP FAULT DETECTOR) - njegova prednja strana panela
prikazana je na Slici 7.2.23. a oznake sa slike prikazuju:
Slika 7.2.23. Prednja strana modula LFD (LAMP FAULT DETECTOR)
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 286/536
285
1 - Signalizacija LF-L1 postojanim crvenim svjetlom daje informaciju o broju
neispravnih sijalica, koji odgovara 1. udešenoj granici (Level 1).
2 - Signalizacija LF-L2 postojanim crvenim svjetlom daje informaciju o broju
neispravnih sijalica, koji odgovara 2. udešenoj granici (Level 2).
3 - Signalizacija CALIB trepćućim crvenim svjetlom daje signalizaciju o neodgovarajućoj kalibraciji modula LFD. Znači da modul još nije bio kalibriranili je kalibracija nevažeća zbog zamjene nekog važnog dijela (modula) CCR(CCR i njegov ID nisu u korelaciji). Stvaran razlog može da se utvrdi prema podacima na LCD displeju modula DSP. Trajno crveno svjetlo se pojavljuje u
toku kalibracije modula LFD.
4 - Signalizacija INVALID daje postojanim crvenim svjetlom signalizaciju dasu podaci u modulu LFD nevažeći i da su onda nevažeći i podaci na displejuLSD.
Do aktiviranja lampice dolazi u trenutku promjena parametara ulazne napojne
petlje, lampica svijetli sve dok se stanje ne stabilizira. Kod promjene stupnja
intenziteta na CCR lampica može da trepne na nekoliko sekundi, poslije čegaće se ugasiti. Postojano svjetlo daje informaciju o pojavi smetnje u izlaznomstrujnom krugu ili o kvaru mjernih krugova modula LFD.
5 - Signalizacija STATUS daje informaciju o stanju modula LFD. Crveno postojano svjetlo znači ispad interne među modulske komunikacijeupravljačke jedinice CCR (prekid komunikacije sa modulom DSP). Crvenotrepćuće svjetlo znači ozbiljan kvar modula LFD, do čije identifikacije došlo utoku autonomnog testiranja modula poslije uključenja upravljačke jedinice.Posto jano zeleno svjetlo značiredovan rad modula LFD. Poslije uključenja prekidača modula PWRsignalizacija STATUS kratko crveno trepne i pređe u postojano zeleno svjetlo.Ako su treptaji crvenog svjetla duži, radi se o kvaru modula, koji mora da sezamjeni. Ukoliko svijetli trajnim crvenim svjetlom, treba postupiti prema uputi
o popravku.
Signalne lampice LF-L1 i LF-L2 daju informaciju o broju pregorjelih sijalica
iznad udešene granice. Vrijednost prve granice (Level_1) manja je od druge
(Level_2) - Level_ 1 <Level_2. Pri povećanju broja pregorjelih sijalica prvo seuključuje signalna lampica LF-L1, ako se vrijednost i dalje povećava,uključuje se također i LF-L2. Granične vrijednosti broja pregorjelih sijalicamogu se podesiti s radne stanice pomoću dijagnostičke linije RS 232 CCR ili
direktno s panela upravljanja CCR (poseban prilog).
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 287/536
286
COM modul - - opis signalizacija i rukovanja
Modul COM -DAP (COMMUNICATION UNIT) - njegova prednja strana
panela prikazana je na Slici 7.2.24. a oznake sa slike prikazuju:
Slika 7.2.24. Prednja strana modul COM -DAP (COMMUNICATION UNIT)
1 - Signalizacija LINK daje stanja komunikacije (DAP 128TC). Crvena
postojana signalizacija znači prekid u liniji ili kvar u sustavu DAP 128TC.
Trepćuće znači pogrešan polaritet komunikacije ili kvar u sustavu.
2 – Crvena postojana signalizacija, ERROR daje informaciju da je došlo do prekida prijenosa podataka između CCR , centralne jedinice sustava DAP
128TC i sustava DNU. Trepćuća signalizacija znači pogrešku podataka za
CCR ili pogr ešne adrese na modulima IDK u CCR.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 288/536
287
3 – Stanje modula COM-DAP pokazuje signalizacija STATUS. Crveno
postojano svjetlo daje informaciju o ispadu interne komunikacije međumodulima u upravljačkoj jedinici CCR (ispad komunikacije sa modulomDSP). Crveno trepćuće svjetlo daje signalizaciju o ozbiljnom kvaru modulaCOM, koji je bio identificiran u toku autonomnog testa modula poslijeuključenja upravljačke jedinice. Redovan rad modula COM pokazuje postojano zeleno svjetlo. Poslije uključenja glavnog prekidača signalna
lampica STATUS kratko crveno trepne i pređe u postojano zeleno svjetlo. Akotreperi crveno, radi se o kvaru modula, koji mora da se zamijeni. Signalne
lampice LINK i ERROR daju informaciju o stanju u liniji komunikacija
daljinskog upravljanja. U redovnom radu ove signalne lampice ne svijetle.
Modul COM - - opis signalizacija i rukovanja
Modul COM - RSC (COMMUNICATION UNIT) njegova prednja strana
panela prikazana je na Slici 7.2.25. a oznake sa slike prikazuju:
Slika 7.2.25. Prednja strana modula COM-RSC (COMMUNICATION UNIT)
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 289/536
288
1 - Signalizacija LINK daje signalizaciju stanja u liniji komunikacija (RS-485).
Crveno postojano svjetlo označava prekid u liniji ili kvar u centralnoj jedinicisustava za komunikaciju RS-485.
2 – Signalizacija ERROR daje signalizaciju o stanju prijenosa podataka u linijiza komunikaciju RS-485. Crveno postojano svjetlo obavještava o greškama utransferu podataka za CCR.
3 – Stanje modula COM-RCS pokazuje Signalizacija STATUS. Crveno
postojano svjetlo daje signalizaciju o ispadu interne komunikacije izmeđumodula u upr avljačkoj jedinici CCR (ispad komunikacije sa modulom DSP).Crveno trepćuće svjetlo daje signalizaciju o ozbiljnom kvaru modula COM.Redovan rad modula COM pokazuje postojano zeleno svjetlo.
Poslije uključenja glavnog prekidača signalna lampica STATUS kr atko crveno
trepne i prijeđe u postojano zeleno svjetlo. Ako treperi crveno, radi se o kvaru
modula, koji mora da se zamijeni. Signalizacija LINK i ERROR daju
informaciju o stanju u liniji komunikacija daljinskog upravljanja. U redovnom
radu ove signalne lampice ne svijetle.
Modul COM - - opis signalizacija i rukovanja
Modul COM - BIN (COMMUNICATION UNIT), njegova prednja strana panela prikazana je na Slici 7.2.26. a oznake sa slike prikazuju:
Slika 7.2.26. Prednja strana modul COM-BIN (COMMUNICATION UNIT)
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 290/536
289
1 - Signalizacija LINK obilježava stanje na pomoćnom ulazu nadzora prekokonektora daljinskog upravljanja. Crveno postojano svjetlo označava ispad, acrveno trepćuće svjetlo nagovještava pojavu pulsirajućeg napona na ulazu.
2 - Crveno postojano svjetlo signalizacije ERROR obavještava o pojavinedozvoljene kombinacije na upravljačkim ulazima modula COM-BIN.
3 - Signalizacija STATUS daje informacije o stanju modula COM-BIN.
Crveno postojano svjetlo lampice obavještava o prekidu interne komunikacijeizmeđu upravljačke jedinice CCR (prekid komunikacije sa modulom DSP).
Crveno treptajuće svjetlo označava ozbiljan kvar modula COM, koji je bioidentificiran u toku autonomnog testa modula poslije uključenja upravljačke jedinice. Redovan rad modula COM pokazuje postojano zeleno svjetlo.
XF1 – Konektor XF1 namijenjen je za priključenje binarnih signala daljinskogupravljanja i nadzora. Modul je opremljen konektorom tipa CENTRONICS
24F. Poslije uključenja glavnog prekidača na modulu PWR signalizacija
STATUS kratko crveno trepne i prijeđe u postojano zeleno svjetlo. Ako treperi
crveno, radi se o kvaru modula, koji se mora zamijeniti. Ako je crveno svjetlo
postojano, treba postupiti prema uputi za popravak. Signalizacija LINK i
ERROR daju informaciju o stanju u liniji komunikacija daljinskog upravljanja.
U redovnom radu ove signalne lampice ne svijetle. Detaljni opis funkcioniranja
modula COM-BIN, načina priključenja,obrade signala nadzora i upravljanjakao i opis pojedinih djelovanja, naveden je u posebnom prilogu dokumentacije
CCR TCR.2.04 – 30.
7.2.11. Prikaz podataka na upravljačkoj jedinici
Podaci na LCD displeju modula DSP daju aktualne informacije o radu CCR uz
dopunske dijagnostičke podatke. Za rad sa displejom namijenjeni su izbornici"MENU", "ENTER", "UP" i "DOWN". Tipke razlikuju normalni pritiska
(kraći od 1 sekundi) i dugi pritiska (pritisak duži od 3 sekunde). Opis rada sdisplejom i tipkama – broj "(3s)" naveden kod simbola tipka određuje dug pritisak, u ostalim slučajevima se koristi normalan, kratak pritisak.
1.1 Informacije o osnovnoj konfiguraciji CCR. Pokazuje se samo pri
uključenju CCR, pritiskom na "MENU" prelazi se u ostale informacije. Prvired prikazuje tipsku snagu (4/10/20/30 kVA), strujni sustav (6,6/8,3A), broj
stupanja intenziteta (3/5/7/1=U1/2=U2) i vezu na transformatoru snage (0-7).
Ovi podaci su dati na osnovi konfiguracije CCR u identifikacijskom modulu
IDK. Drugi red prikazuje, heksadecimalni oblik, vrijednost prekidača za
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 291/536
290
konfiguraciju modula IDK (ID), a heksadecimalni oblik vrijednosti veza F1 – F8 u modulu DSP (F). Podaci su namijenjeni za servisiranje. U slučajuneslaganja u podešavanju strujnog sustava kod modula REG i DSP (kvarmodula IDK ili u njegovim krugovima) ili namještanja konfiguracije na
izvodima 6 i 7 kod strujnog sustava 8,3 A, pojavljuje se natpis "ID-KEYSETUP ERROR". Ako je namještanje zadatih struja (U1/U2) pogrešno, pojavljuje se natpis "USER CURRENT ERROR".
2.1 Prvi red prikazuje vrijednost aktualne struje u izlaznoj petlji. Drugi red
prikazuje orijentacijsku vrijednost snage CCR.
2.2 Prvi red prikazuje maksimalnu snagu CCR. Vrijednost je izvedena od
namještanja upotrijebljenog izvoda na modula IDK. Drugi red prikazuje
orijentacijsko iskorištenje maksimalne snage CCR u postocima. Na osnoviovog podatka može se provesti optimizacija namještanja veza izvoda
transformatora snage. U slučaju promjene izvoda transformatora mora seudesiti prekidač za konfiguraciju B9– B11 u modulu IDK!
2.3 Prvi red prikazuje stvarnu efektivnu vrijednost napona primarnog namotaja
transformatora snage. Drugi red prikazuje orijentacionu vrijednost primarne
struje (stvarna vrijednost se ne mjeri, prikazani podatak je izveden na osnovi
prijenosnog omjera transformatora).
2.4 Prvi red prikazuje orijentacionu efektivnu vrijednost napona u
sekundarnom namotaju transformatora (stvarna vrijednost se ne mjeri,
prikazani podatak je izveden na osnovi prijenosnog odnosa transformatora).
Drugi red prikazuje stvarnu efektivnu vrijednost sekundarne struje (podatak se
podudara sa prvim redom informacije.
2.5 Ova informacija prikazuje aktualno stanje modula CCR (REG) - Regulator
Status. Svi natpisi su navedeni u prilogu.
3.1 Ova informacija prikazuje ukupan broj radnih sati CCR. Ukupno vrijemerada (TOTAL) se zbraja uvijek kada je CCR uključen (na bilo koji stupanjintenziteta). Podatak o radnim satima se nalazi u memoriji EEPROM u modulu
BAS (osnovna konstrukcija upravljačke jedinice). Pri zamjeni modula BASnovim, ovaj podatak se gubi.
3.2 Radni sati CCR uključenog u prvi stupanj intenziteta. Ostale informacije
prikazuju radne sate CCR uključenog u sljedeće stupanje intenziteta.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 292/536
291
4.1 Osnovna informacija mjerača otpora izolacije u izlaznoj strujnoj petlji. Priinstaliranju modula EFD, informacija prikazuje aktualnu vrijednost otpora
izolacije u strujnom krugu. Ako modul nije instaliran, pojavljuje se
informacija: NOT INSTALLED.
4.2 Informacija prikazuje udešenu vrijednost za smanjenje otpora izolacije u
strujnom krugu ispod prve granice, uključuje se signalna lampica EF-L1 na
modulu EFD.
4.3 Informacija prikazuje udešenu vrijednost za smanjenje otpora izolacije u
strujnom krugu ispod druge granice, uključuje se signalna lampica EF-L2 na
modulu EFD. Standardno namještanje prikazivanja smanjenja otpora izolacije
prvo je na EF-L1 i poslije na EF-L2, tj. namještanje vrijednosti je u smislu EF-
L1 > EF-L2.
4.4 Grupa informacija namijenjena da prikazuje cjelokupno aktualno stanje
modula EFD u sljedećim oblicima:
SETUP - inicijalizacija modula EFD poslije uključenja CCR
OK - redovno stanje, otpor izolacije u strujnom krugu u redu
ERROR - u toku rada CCR došlo je do kvara modula EFDEF-L1 - otpor izolacije ispod granice EF-L1
EF-L2 - otpor izolacije ispod granice EF-L2
NO-CAL, ERR-CAL, UM-HIGH, UM-LOW, AD-OVF1, AD-OVF2 – su
podaci za dijagnostiku i servis. Ako se pojavi neki od navedenih podataka,
mora da se zamjeni modul EFD novim a postojeći treba poslati proizvođaču na popravku.
4.5 Informacija o graničnoj vrijednosti EF-L1. U ovaj Meni se može ući izmenija [4.2] dugim pritiskom na tipka "ENTER". Vrijednost se može podesitiu opsegu od 0,1 – 95 M. tipkama "UP" ili "DOWN". Vrijednost je u ovom
režimu obilježena dodatnim znakom "*". Nova vrijednost je ubačena umemoriju EEPROM poslije pritiska na tipku "ENTER", poslije čega se opet prelazi u izbornik. Pritiskom na tipku "MENU" prelazimo u prikazivanje
informacija bez ubacivanja nove vrijednosti u EEPROM – poslije uključenjaCCR važeće su postojeće granice EF-L1.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 293/536
292
4.6 Informacija o graničnoj vrijednosti EF-L2. U ovaj Meni se može ući izmenija [4.2] dugim pritiskom na tipka "ENTER". Vrijednost se može podesitiu opsegu 0,1 – 95 M. tipkama "UP" a "DOWN". Vrijednost je u ovom režimuobilježena dodatnim znakom "*". Nova vrijednost je ubačena u memorijuEEPROM poslije pritiska na tipka "ENTER", poslije čega se opet prelazi u izbornik. Pritiskom na tipka "MENU" prelazimo u prikazivanje informacija
bez ubacivanja nove vrijednosti u EEPROM – poslije uključenja CCR vrijedi
postojeća granica EF-L2.
5.1 Osnovi rada modula indikacija broja pregorjelih sijalica u izlaznom
strujnom krugu. Ako je modul LFD instaliran i ako je CCR uključen na jedanod stupanja intenziteta, prikazuje se aktualna vrijednost broja pregorjelih
sijalica u strujnom krugu. Ako CCR nije uključen (stupanj "0") ili ako još nije
došlo do stabilizacije i određivanja točnih podataka, pojavljuju se 3 znaka"???". Znakovi "???" se također pojavljuju, ako modul LFD nije bio kalibriranili ako je kalibracija nevažeća. Ako modul LFD nije instaliran, u drugom reduse pojavljuje natpis: NOT INSTALLED.
5.2 Sustav prikazuje udešenu vrijednost prve granice za analizu broja pregorjelih sijalica. Na osnovi ove vrijednosti analizira se povećanje broja pregorjelih sijalica u strujnom krugu i počinje da svijetli lampica LF-L1 u
modulu LFD (odnosi sa samo na CCR sa ugrađenim modulom).
5.3 Sustav prikazuje udešenu vrijednost druge granice za analizu broja
pregorjelih sijalica. Na osnovi ove vrijednosti analizira se povećanje broja pregorjelih sijalica u strujnom krugu i počinje da svijetli lampica LF-L2 u
modulu LFD (odnosi sa samo na CCR sa ugrađenim modulom). Standardnonamještanje pretpostavlja da se pri porastu broja pregorjelih sijalica prvo
pojavi signalizacija LF-L1 i poslije sljedećeg porasta LF-L2, tj. namještanje
LF-L1 < LF-L2. Ova grupa se prikazuje samo ako je instaliran modul LFD.
5.4 Grupa informacija namijenjena za prikazivanje ukupnog aktualnog stanja
modula LFD u tekstualnom obliku:
OK - osnovno pogonsko stanje, broj pregorjelih sijalica je ispod granice LF-
L1
ERROR - u toku rada CCR došlo je do kvara modula LFD
LF-L1 - broj pregorjelih sijalica u strujnom krugu je iznad granice LF-L1
LF-L2 - broj pregorjelih sijalica u strujnom krugu je iznad granice LF-L2
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 294/536
293
NO-CAL - modul LFD nije bio kalibriran, podaci nisu važeći
INV-CAL - modul LFD nema važeću kalibr aciju, podaci TCR-ID su u
raskoraku, podaci nisu važeći
CALIBRT - modul LFD se nalazi u režimu kalibracije
ZEROERR - pronađena je greška u detekciji u smislu prolaska kroz nultuvrijednost, vjerojatan kvar osigurača u modulu PWR ili kvar modula LFD
POSTERR - u toku inicijalnog testa LFD došlo je do identifikacije kvara kodmodula LFD, vjerojatan kvar modula LFD, modul mora biti zamijenjen. Modul
sa kvarom predati proizvođaču radi popravke.
Ova Grupa informacija namijenjena za se pojavljuje samo ukoliko je instaliran
modul LFD. Kalibracija broja pregorjelih sijalica u strujnom krugu provodi se
isključivanjem sijalica u tom krugu.
5.5 Grupa informacija namijenjena za kalibraciju modula LFD. Kalibracija
modula LFD počinje dugim pritiskom tipke "ENTER" (min. 3 sekunde).
Namještanje se provodi uz pomoć grupe informacija - u toj grupi se ubacuje
prvi podatak odnosno formira se prvi korak kalibracije (broj pregorjelih sijalicau strujnom krugu). Postupak kalibracije je opisan u posebnom poglavlju i
grafičk i je prikazan na shemi upravljanja u prilogu.
5.6 Grupa informacija namijenjena za namještanje granične vrijednosti LF-L1.
U ovu grupu se prelazi iz grupe dugim pritiskom na tipka "ENTER". Tipkama
"UP" i "DOWN" može se podesiti opseg između 1– 30 sijalica. Radi bolje
uočljivosti se u ovom režimu namještanja prije podatka o broju sijalica nalazi
oznaka "*". Nova vrijednost se ubacuje u memoriju EEPROM pritiskom na
tipka "ENTER", poslije čega se prelazi u prvobitnu grupu.
5.7 Grupa informacija namijenjena za namještanje granične vrijednosti LF-L2.
U ovu grupu se prelazi iz grupe dugim pritiskom na tipka "ENTER". Tipkama
"UP" i "DOWN" može se podesiti opseg između 1– 30 sijalica. Radi bolje
uočljivosti se u ovom režimu namještanja prije podatka o broju sijalica nalazi
oznaka "*". Nova vrijednost se ubacuje u memoriju EEPROM pritiskom na
tipka "ENTER", poslije čega se prelazi u prvobitnu grupu.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 295/536
294
5.8 Osnovna grupa informacija namijenjena za određivanje broja pregorjelihsijalica prvog koraka kalibracije. Broj u prvom redu iza simbola "#" označavakorak kalibracije. Kalibracija počinje korakom 1 i neophodno je da se izvršemin. 2 koraka kalibracije (maksimalno 32 koraka kalibracije). Namještanje
broja isključenih sijalica provodi se pritiskom na tipke "UP" i "DOWN". Brojodabranih sijalica mora se potvrditi tipkom "ENTER" i prelaskom u grupu .
Postupnim pritiskom na tipka "DOWN" prelazi se u grupu, kada se umjesto
broja isključenih sijalica pojavi tekst CANCEL, poslije pritiska na tipku
"ENTER" postupak kalibraci je se može prekinuti.
5.9 Grupa informacija namijenjena za potvrđivanje odabranog brojaisključenih sijalica u određenom koraku kalibracije. U prvom redu grupe prikazan je udešeni broj isključenih sijalica u tom koraku kalibracije.
Sljedećim pritiskom na tipka "ENTER" potvrđuje se odabrani broj pregorjelih sijalica sa prijelazom u grupu, u kojoj se prikazuje tok koraka kalibracije.
Pritiskom na tipka "MENU" aktivnost se prekida sa povratkom u osnovnu
grupu informacija za utvrđivanje broja isključenih sijalica.
5.10 Grupa informacija namijenjena za prikazivanje prvog koraka kalibracije.
U prvom redu se nalazi broj koraka i iza kose crte je prikazan podataka o
odabranom broju isključenih sijalica. Sedmo segmentni displej na modulu DSP prikazuje stupanj intenziteta u kome se provodi mjerenje. Drugi red je
rezerviran za tekst za čekanje. Poslije automatskog obavljanja kalibracijskihmjerenja u svakom stupnju intenziteta, automatski dolazi do prelaska u grupu
informacija za odabiranje broja isključenih sijalica za sljedeći korakkalibracije.
5.11 Alternativna Grupa informacija namijenjena za odabiranje broja
isključenih sijalica u narednom koraku kalibracije. U ovu Grupu se prelazi ponovljenim pritiskom na tipka "DOWN" u osnovnoj Grupi [5.8], kada se
umjesto broja isključenih sijalica pojavi tekst CANCEL, što omogućava prekid postupka prije svakog koraka kalibracije bez upisivanja izmjerenih podataka u
memoriju EEPROM. Poslije pritiska na tipka "ENTER" slijedi prijelaz uGrupu.
5.12 Grupa informacija namijenjena za provedbu potvrde zahtjeva za prekid
kalibracije modula LFD (CANCEL). Ponovljenim pritiskom na tipka
"ENTER" potvrđuje se zahtjev za prekid kalibracije modula LFD bezupisivanja izmjerenih podataka u memoriju EEPROM i sa prelaskom u Grupu
[5.13]. Pritiskom na tipka "MENU" aktivnost se prekida i slijedi povratak u
osnovnu grupu odabiranja broja isključenih sijalica.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 296/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 297/536
296
5.19 Grupa informacija namijenjena za prikaz stanja prekida postupka
kalibracije, koji je bio potvrđen u grupi [5.18]. Poslije pritiska na tipka
"ENTER" slijedi prelazak u osnovnu grupu kalibracije modula LFD [5.5].
5.20 Alternativna Grupa informacija namijenjena za odabiranje brojaisključenih sijalica sljedećeg koraka kalibracije. Namještanje broja isključenihsijalica provodi se pritiskom na tipke "UP" i "DOWN". Potvrda odabranog
broja sijalica provodi se pritiskom na tipka "ENTER" sa prelaskom u Grupu
[5.21].
5.21 Grupa informacija namijenjena za potvrdu odabranog broja isključenihsijalica u sljedećem koraku kalibracije. U prvom redu u grupi nalazi seodabrani broj isključenih sijalica u tom koraku. Ponovljenim pritiskom na tipka
"ENTER" potvrđen je odabrani broj pregorjelih sijalica sa prelaskom u grupu[5.22], gdje se prikazuje tok postupka. Pritiskom na tipka "MENU" aktivnost
se prekida i slijedi povratak u osnovnu Grupu odabiranja broja isključenihsijalica [5.20].
5.23 Alternativna Grupa informacija namijenjena za odabiranje broja
isključenih sijalica aktualnog koraka kalibracije. U ovu grupu se ulazi
ponovljenim pritiskom na tipka "DOWN" iz osnovne grupe [5.20], kada se
umjesto broja isključenih sijalica pojavi tekst FINISH, što omogućava
završetak postupka kalibracije sa upisivanjem izmjerenih podataka u memorijuEEPROM. Postupak kalibracije se može provoditi poslije barem dva koraka,
kada se u prvom redu ispred broja koraka kalibracije nalazi simbol "*". Poslije
pritiska na tipka "ENTER" slijedi prijelaz u grupu [5.24].
5.24 Grupa informacija namijen jena za potvrdu zahtjeva za završetak postupkakalibracije modula LFD (FINISH). U prvom redu u grupi nalazi se odabrani
broj isključenih sijalica u tom koraku. Ponovljenim pritiskom na tipka
"ENTER" potvrđen je zahtjev za završetak postupka kalibracije modula LFD
sa upisivanjem podataka u memoriju EEPROM i prelaskom u grupu [5.25].
Pritiskom na tipka "MENU" aktivnost se prekida i slijedi povratak u osnovnuGrupu odabiranja broja isključenih sijalica [5.23].
5.25 Grupa informacija namijenjena za prikazivan je završetka kalibracije.Prikaz se završava uspješnim upisivanjem podataka u memoriju EEPROMmodula LFD (STATUS: OK) ili informacijom o grešci (STATUS: FAILED).Greška u kalibraciji može biti prouzrokovana ometanjem u strujnom krugu ilikvarom modula LFD. Poslije pritiska na tipka "ENTER" slijedi prelazak u
osnovnu grupu "Kalibracija modula LFD" [5.5].
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 298/536
297
5.26 Alternativna Grupa informacija namijenjena za odabiranje broja
isključenih sijalica odabranog koraka kalibracije. U ovu grupu se ulazi ponovljenim pritiskom na tipka "DOWN" iz grupe [5.23], kada se umjesto
broja isključenih sijalica pojavi tekst CANCEL, što omogućava prekidanje postupka kalibracije bez upisivanja izmjerenih podataka u memorijuEEPROM. Poslije pritiska na tipka "ENTER" slijedi prijelaz u Grupu [5.27].
5.27 Grupa informacija namijenjena za potvrdu zahtjeva za prekid postupka
kalibracije modula LFD (CANCEL). Ponovnim pritiskom na tipka "ENTER"
potvrđen je zahtjev za prekid postupka kalibracije modula LFD bez upisivanja podataka u memoriju EEPROM sa prelaskom u grupu [5.28]. Pritiskom na
tipka "MENU" aktivnost se prekida i slijedi povratak u osnovnu grupu za
odabiranje broja isključenih sijalica [5.26].
6.1 Informacije modula za prebacivanje strujnih krugova nalaze se u glavnom
izborniku.
7.1 Osnovne informacije modula komunikacija COM su te da on daje oznaku
modula, koji je instaliran (DAP 128TC / RS-485). Drugi red pokazuje naziv
adrese i moda komunikacije postavljene na modul IDK. Ako modul nije
instaliran pojavljuje se obavještenje: NOT INSTALLED.
8.1 Informacija o radnoj temperaturi TEMP T1 u upravljačkoj jedinici (modulBAS) CCR. Senzor je smješten u blizini hladnjak tiristora. U drugom redugrupe prikazana su stanja dopunskih ventilatora (ako su instalirani):
NONE - ventilatori nisu instalirani (TCR.2.04 i TCR.2.10)
OFF - ventilatori su isključeni (nije prekoračena granična temperatura)
DEFECT - kvar funkcije jednog ventilatora
FAULT - kvar funkcije oba ventilatora
FAN-OVC - preopterećenje kola upravljanja ventilatora (kvar ventilatora ili
modula DSP)
FAN-ERR - kvar upravljanja ventilatora (kvar ventilatora ili modula DSP)
5.22 Grupa informacija namijenjena za prikazivanje toka aktualnog koraka
kalibracije. U prvom redu se nalazi broj koraka kalibracije, dok je iza kose crte
prikazan podatak o odabranom broju isključenih sijalica. Sedmo segmentni
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 299/536
298
displej na modulu DSP prikazuje stupanj intenziteta, u kome se upravo provodi
mjerenje. Drugi red je rezerviran za tekst za čekanje. Poslije automatskogobavljanja kalibracijskih mjerenja u svakom stupnju intenziteta, automatski
dolazi do prelaska u grupu informacija za odabiranje broja isključenih sijalicaza sljedeći korak kalibracije [5.20].
5.28 Grupa informacija namijenjena za prikaz stanja prekida postupka
kalibracije, koji je bio potvrđen u grupi [5.27]. Poslije pritiska na tipka
"ENTER" slijedi prelazak u osnovnu grupu "Kalibracija modula LFD" [5.5].
ON - ventilatori su uključeni (granična temperatura je prekoračena)
Dugim pritiskom na tipku "ENTER" u ovoj grupi ventilatori se mogu ručno
uključiti u neprekidan rad (tekst, kojim se daje informacija o radu ventilatora,dopunjena je simbolom "#"). Isključenje ventilatora i prelazak u automatskirežim provodi se ponovljenim dugim pritiskom na tipka "ENTER". Ova
funkcija je namijenjena za testiranje funkcije ventilatora.
8.3 Ova Grupa informacija namijenjena je za prikazivanje sati rada ventilatora.
Podaci o satima rada nalaze se u memoriji EEPROM u modulu BAS (osnovna
upravljačka jedinica).
8.4 Grupa informacija namijenjena za namještanje termičke granice određeneza uključenje ventilatora. U ovu grupu se prijelazi iz grupe [8.2] dugim pritiskom na tipka "ENTER". Tipka "UP" i "DOWN" su namijenjeni za
namještanje ove vrijednosti u opsegu 10 –50 °C (standardno udešeno na 30 °C).Radi pravljenja razlike vrijednosti u ovom režimu ispred podataka otemperaturi se nalazi simbol "*". Nova vrijednost se upisuje u memoriju
EEPROM poslije pritiska na tipka "ENTER", pri čemu se prelazi nazad ugrupu [8.2].
8.2 Grupa informacija namijenjena za prikazivanje vrijednosti termičkegranice određene za uključenje ventilatora. Upravljanje radom ventilatora postavljenih u upravljačkoj jedinici BAS provodi se na osnovi uspoređenjevrijednosti termičke granice TEMP T1. Ova Grupa informacija namijenjena za
obavještavanje i u slučaju, da ventilatori nisu u tom tipu CCR instalirani(TCR.2.04 i TCR.2.10).
IDK modul - opis konfiguracije
Modul IDK namijenjen je za namještanje osnovnih radnih parametara CCR
tipa TCR.2.04 – 30. Modul je opremljen s ukupno šesnaest prekidača B1– B16,
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 300/536
299
kojim se podešavaju pojedini parametri CCR. Na Slici 7. 2.27. prikazan je
modul IDK CCR tipa TCR.2.10.
Slika 7.2.27. Prednja strana panela modul IDK CCR tipa TCR.2.10.
Modul IDK je pristupačan poslije vađenja upravljačke jedinice CCR (BAS) i
nalazi se u zadnjem dijelu pored konektora XA2. Prebacivanje polugica prekidača može se provoditi pomoću pogodnog alata (npr. izvijača). Donji položaj svakog prekidača obilježen je simbolom "0", gornji simbolom "1".
Prekidači su podijeljeni u dvije logične grupe. Prekidači B1– B8 (REMOTE
CONTROL) su namijenjeni za formiranje adrese za komunikaciju i za režimmodula u daljinskom upravljanju i nadzoru. Prekidači B9– B16
(REGULATOR) namijenjeni su za namještanje konfiguracije izvoda
transformatora snage i režima namještanja stupanja intenziteta (tablice izlaznih
struja).
Izbor sustava struje serijskog strujnog kruga 6,6 A ili 8,3 A provodi se
zamjenom modula IDK, koji je sastavni dio CCR. Podaci o strujnom sustavu
navedeni su na pločici modula IDK. Modul IDK je pristupačan poslije vađenjaupravljačke jedinice CCR (BAS). Prvo je potrebno skinuti konektor modulaIDK, i poslije skidanja 4 zavrtnja M3 modul može da se skine. Montažamodula provodi se obrnutim redom. Poslije montaže novog modula potrebno
je da se prekidači B1–B16 ispravno postave. Prekidači B1– B4 namijenjeni su
udešavanju adrese za komunikaciju sustava daljinskog upravljanja i nadzora
(COM-DAP – DAP 128TC, COM-RSC – RS-485).
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 301/536
300
Prekidač B5 namijenjen je udešavanju moda za analizu primljenih podataka
prema kojima se CCR ponaša u slučaju gubitka u sustavu komunikacije. Ako
je udešen za režim "Memory", u slučaju ispada komunikacije, ostaju sačuvani posljednji primljeni podaci i CCR radi u odabranom stupnju intenziteta. Urežimu "Normal", u slučaju ispada dolazi do isključenja CCR (stupnjuintenziteta je "0").
Prekidači B6–B8 namijenjeni su podešavanju režima analize primljenih podataka od sustava za komunikaciju. Konkretan značaj zavisi od tipa moduladaljinskog nadzora i upravljanja (COM-DAP / COM-RSC / COM-BIN) i
naveden je u dodatku dokumentacije, koji se odnosi na instaliran tip modula.
Prekidači B9– B11 namijenjeni su za namještanje konfiguracije izvoda satransformatora snage. Izmjene u konfiguraciji vrše se uvijek kada je
opterećenje strujnog kruga manje od nazivne snage CCR. Optimalnimnamještanjem izvoda utiče se na namještanje funkcije CCR, smanjenje
vrijednosti struje u strujnom krugu napajanja i poboljšanju faktora snage.Konfiguracija izvoda 6 i 7 koristi se samo u sustavu 6,6 A. Kod sustava 8,3 A,
ova konfiguracija se ne smije upotrijebiti. U slučaju namještanja ove
konfiguracije, poslije uključenja, na LCD displeju se pojavljuje sljedeći natpis"ID-KEY SETUP ERROR".
Prekidači B12– B13 namijenjeni su za biranje režima namještanja stupnja
intenziteta (tablice izlaznih struja). Pomoću tablica odabiranih struja može seodređivati maksimalni stupanj intenziteta CCR i istovremeno odabrati struje,koje odgovaraju pojedinim stupnjevima.
7.2.12. Uputa za ugradnju i pogon regulatora konstantne struje
7.2.12.1. Montaža i postavljanje ormara regulatora
Regulatori tipa TCR.2.04 – 30, Slika 7.2.29. postavljaju se u suhim i zatvorenim
prostorijama na vodoravnoj podlozi s maksimalnim nagibom do 5° u odnosuna horizontalnu ravan. CCR se mogu postavljati linijski - jedan do drugog.
Minimalno rastojanje zadnje strane CCR od zida mora biti 150 mm radi
dovoljne cirkulacije zraka i hlađenja CCR. Neophodno je da s prednje strane bude osiguran dovoljan prostor (min. 1200 mm) za rukovanje i pristup
elementima u unutrašnjem dijelu kućišta (poslije skidanja prednjeg poklopca).Kod CCR otvori za ventilaciju ne smiju biti pokriveni, jer pogoršani uvjeti
cirkulacije zraka mogu da dovedu do pregrijavanja pojedinih elemenata CCR.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 302/536
301
Radi dobre mani pulacije, CCR je opremljen kotačima; poslije postavljanjaCCR na poziciju potrebno je fiksirati ga pomoću 4 vijka (ključ 19).
Slika 7.2.28. Ormar CCR tipa TCR.2.04 – 30
7.2.12.2. Priključak na NN mrežno napajanje
Svi radovi na povezivanju CCR na elektr ičnu mrežu moraju se izvoditiubeznaponskom stanju - isključen napona. Radove može izvoditi samo osoba
s odgovarajućom kvalifikacijom.
Nakon skidanja prednjeg poklopca, mjesta priključaka su pristupačna sa prednje strane. Za električni priključak namijen jene su stezaljke XC,
upravljanje i nadzor priključeni su na konektor XD, kabeli serijskog strujnog
kruga priključuju se na priključke C0 i C9 (vijci M8). S lijeve donje strane
nalazi se zajednički vijak uzemljenja (M8).
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 303/536
302
Regulatori konstantne struje (CCR) serije TCR.2.04 –30 priključuju se natrofaznu mrežu sa međufaznim naponom 400 V i u skladu s opisom priključnihstezaljki (L1, L2 i PE) bez upotrebe vodiča (N) - to znači da su strujni krugovi,
namota sklopnika snage i krugova napajanja elektronike upravljanja priključena samo na međufazni napon.
S obzirom na upotrijebljeni ulazni filtar, čiji su kondenzatori dvofazno priključeni (L1, L2) i zaštitni vodič (PE), potrebno je osigurati spoj, priključak ,zaštitnog vodiča (PE) sa zajedničkim uzemljenjem objekta (vrijednost struje
filtra > 25 mA).
7.2.12.3. Zaštita od prenapona
Stalan (neprekidan) rad CCR tipa TCR bez kvarova, osiguran je upotrebom
odgovarajuće zaštite od prenapona u distributivnoj mreži ili liniji daljinskogupravljanja, kao i u serijskom strujnom krugu. Primjenjuje se standard
koordinacije izolacije niskonaponskih električnih uređaja, zračni razmaci i puzne staze. Zaštita od prenapona iz distributivne mreže mora biti riješenakompleksno u okviru trafostanice. Sam CCR tipa TCR.2 sadrži treći stupanj
zaštite od prenapona (klasa D), dok se prvi i drugi stupanj rješava u okvirurazvodnih ormara (klasa B i C). Zaštita linija komunikacije mora se rješavatikao dvostupanjska u odnosu prema tipu korištenog sustava. Zaštita serijskogstrujnog kruga rješava se upotrebom katodnih odvodnika prenapona sodgovarajućim radnim naponima i strujom odvoda.
7.2.12.4. Ugađanje radnih parametara
Optimalni radni uvjeti CCR tipa TCR dobivaju se optimizacijom opterećenjačime se smanjuje strujno opterećenje priključka iz distributivne mreže 400 V,
i ograničavaju negativni utjecaji prema mreži. Namještanje konfiguracijeizvodi se prespajanjem izvoda učinskog transformatora.
Aktualna vrijednost opterećenja CCR prikazuju se na LCD displeju modulaDSP, pri uključenju maksimalnog stupnja intenziteta (3, 5 ili 7 stupnjeva),
biranjem grupe podataka 2.2 "Opis podataka prikazivanih na LCD displeju".
Radni parametri CCR podešavaju se pomoću prekidača na modulu IDK, koji je dostupan poslije izvlačenja upravljačke jedinice BAS iz kućišta. Osnovni parametri CCR (tipska snaga, sustavstruje, broj stupnjeva intenziteta,…),
podešavaju se prilikom proizvodnje i ne mogu se mijenjati. U toku montaže
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 304/536
303
neophodno je da se izvodi izmjena konfiguracija izvoda transformatora i
usklađivanje položaja prekidača na modulu IDK. U slučaju da je montiranmodul daljinskog upravljanja, potrebno je da se udesi adresa za komunikaciju,
što se radi prema korištenom sustavu daljinskog upravljanja. Adresa se
određuje u projektu daljinskog upravljanja.
U slučaju mjerenja otpora izolacije primarnih kabela serijskog strujnog kruga
pomoću mjernog instrumenta, kabeli moraju biti isključeni (skinuti sa stezaljkiizvoda transformatora ili katodnih odvodnika prenapona). Maksimalan
dozvoljeni vanjski istosmjerni napon koji se smije pojaviti na izlaznim
stezaljkama CCR je 500 V DC (visina napona je određena na osnovikonstrukcije krugova uređaja za mjerenje otpora izolacije) na modulu TRM,koji se nalazi na konstrukciji transformatora snage. Prije stavljanja CCR u rad
mora se provjeriti osnovna kontrola funkcija CCR.
7.2.12.5. Provjere osnovnih funkcija
Kontrole i provjere mogu izvoditi samo ovlaštene osobe, koje su upoznate saktualnim propisima i legislativom, posebice, sigurnost na radu pri rukovanju
s električnim uređajima.
U sljedećim navodima opisan je postupak u koracima za provedbu kontrole pojedinih funkcija CCR.
1. Kontrola učvršćenja, pregled - vizualna kontrola povezivanja svih kabela
(napojni kabel, primarni kabeli i kabeli daljinskog upravljanja). Provjeriti
oznaku odabranog sustava struje, (6,6 ili 8,3A - pločica lijevo gore).
2. Provjeriti pritezanje priključaka, provjeriti neprekidnost primarnih kablovaserijskog strujnog kruga, provjeriti udešenost konfiguracije izvoda prema
instaliranom opterećenju i strujnom sustavu.
3. Provjeriti položaj prekidača na modulu IDK - usklađenost s vezama naizvodima transformatora snage, namještanje adrese i moda sustava za
komunikaciju daljinskog upravljanja.
4. Uključiti automatski osigurač, prekidač na modulu PWR nalazi se u položaju"0" (isključeno). Na modulu PWR mora da svijetli samo crvena signalnalampica STANDBY koja obilježava prisutnost napona na CCR, upravljačka jedinica CCR je isključena.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 305/536
304
5. Prekidač na modulu PWR prebaciti u položaj "I" (uključeno). Signalnalampica STANDBY na modulu PWR se gasi i počinje da svijetli zelenasignalna lampica ON, koja označava prisutnost napona 24 V na modulimaupravljačke jedinice.
6. Poslije uključenja napajanja na svim modulima automatski se provodi
autonomno testiranje. Ako je testiranje svih modula uspješno završeno, svesignalne lampice STATUS svijetle postojanim zelenim svjetlom. Ako neka ili
sve signalne lampica STATUS ostane da svijetli crveno ili ako neka treperi,
potrebno je pristupiti identifikaciji kvara.
7. Funkcija modula DSP prikazana je na svjetlećem LCD displeju, na ko jem
se poslije uključenja pojavljuje tip i identifikacija CCR. U tom slučaju
sedmosegmentni LED displej mora svijetliti i pokazivati aktualan stupanjintenziteta (ako je CCR povezan sa sustavom daljinskog upravljanja i ako je u
tom režimu rada). Ako je CCR, prije posljednjeg isključenja, bio udešen da
radi s određenim stupnjem intenziteta, odmah poslije uključenja prekidača namodulu PWR dolazi do uključenja CCR i do njegovog nam ještanja na
posljednji odabrani stupanj intenziteta.
8. Sljedeća kontrola se provodi u režimu ručnog upravljanja. Ako je u CCR poslije uključenja glavnog prekidača u režimu daljinskog upravljanja
(sedmosegmentni LED displej svijetli zeleno i signalna lampica REMOTEsvijetli postojano zeleno). U slučajudaCCRtreba prebaciti u režim ručnog(lokalnog) upravljanja (sedmosegmentni LED displej svijetli crveno i signalna
lampica REMOTE se gasi. Za taj režim treba pritisnuti tipka "REM" i prebaciti
upravljanje. Pri prebacivanju CCR iz daljinskog u lokalno upravljanje dolazi
do isključenja CCR (na LED displeju svijetli crvena "0"). Ako je CCR poslijeuključenja glavnog prekidača u režimu lokalnog upravljanja i ako automatskidođe do uključenja nekog stupanja intenziteta, isključimo CCR tipkom "OFF"
(na displeju LED se pojavi crvena "0"). Ako se na LED displeju umjesto
oznake "0" pojavi oznaka "-", vjerojatno se radi o kvaru modula REG i
potrebno je pristupiti identifikaciji kvara.
10. Namještanjem maksimalnog stupnja intenziteta k ontroliramo opterećenjeCCR (vrijednost opterećenja u postotcima očitamo na LCD displeju modulaDSP u grupi [2.2]).
11. Provjera zaštite otvorenog strujnog kruga (OPC) - Tipkaom "+" namješta
se maksimalni stupanj intenziteta i čeka se više od 5 sekundi da bi jedinica
upravljanja zapamtila ovo stanje. Poslije toga isključi se prekidač na modulu
PWR i prekidač, (automatski osigurač), napajanja u RT - CCR – provjeri se da
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 306/536
305
li se na modulu PWR ugasila signalna lampica "STANDBY". Poslije toga uz
pomoć zaštitnih sredstava, (oprema HTZ), otvori se strujni krug tako da se
osiguraju primarni kabeli od direktnog dodira. Uključivanjem CCR,
automatski prelazi u posljednje radno stanje, tj. uključuje se maksimalni
stupanj intenziteta. Kvar otvorenog strujnog kruga (prenapon) mora bitiindiciran u vremenu do 3 sekunde.
9. Provedba kontrole, da li na modulu REG svijetli zelena signalna lampica
STATUS i da li su signalne lampice OVC, OPC i ERROR ostale ugašene.Pomoću tipki "+" i "-" postupno udešavamo pojedine stupnjeve intenziteta (1-
5 ili 1-7 - prema broju instaliranih stupanja) i provjeravamo funkcije CCR.
Namještanje svakog stupanja intenziteta ostavljamo min. 5 sekundi i
provjeravamo da li dolazi do pojave signalizacije kvara (uključena signalna
lampica OVC, OPC, ERROR na modulu REG ili oznaka "-" na LED displeju).U slučaju kvara postupa se prema uputama za popravku. Kada dolazi do
isključenja CCR , indikacija se manifestira zajedničkim crvenim svjetlomsignalnih lampica OPC i ERROR na modulu REG i oznakom "-" na LED
displeju. Tipkom "OFF" deblokiramo zaštitu i CCR se vraća u stanje "0", pri
čemu se ugase signalizacije OPC i ERROR. Minimalno 5 sekundi je potrebno
da bi CCR zapamtio stanje "0". Ponovo isključimo CCR prekidačem namodulu PWR i glavnim prekidačem i vratimo nazad, uz sve mjere osiguranja,kabele primarnog strujnog kruga. CCR uključimo i ispitamo rad u bilo kojem
stupnju. Kod ove provjere, na otvorenom strujnom krugu, privremeno se pojavivisoki napon uslijed potpunog otvaranja tiristora. Zbog toga je neophodno da
se postupa maksimalno oprezno, da ne bi došlo do problema uslijed djelovanja
električne struje!
12. Ako je postavljen modul EFD (mjerenje otpora izolacije strujnog kruga),
na LCD displeju modula DSP mora se provesti kontrola udešavanja graničnihvrijednosti EF-L1 i EF-L2. Postupak pozivanja grupe EF-L1 i EF-L2 naveden
je u posebnom poglavlju. Provodi se kontrola da li na modulima EFD svijetli
zelena signalizacija STATUS. Isključivanjem prekidača modula PWR na
upravljačkoj jedinici CCR, isključuje se napajanje na RT (prekidač iliautomatski osigurač), pri čemu se može ugasiti signalizacija "STANDBY" na
modulu PWR. Poslije se isključuju oba kraja primarnih kabela serijskog
strujnog kruga. Uključivanje napona na CCR provodi se pomoću prekidača namodulu PWR. Signalizacije EF-L1 ili EF-L2 ne svijetle. Potrebna je provjera
da li je CCR u ručnom režimu rada i na stupnju "0" (na LED displeju svijetliCRVENI BROJ "0") - samo u tim uvjetima moguće je nastaviti rad. Poslije
toga je potrebno napraviti kratki spoj pomoću izoliranog vodiča između izvodaC0 ili C9 i stezaljke uzemljenja CCR, pri čemu se moraju uključiti obje
signalizacije EF-L1 i EF-L2. Iako se na izlaznim stezaljkama CCR pojavljuje
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 307/536
306
istosmjerni mjerni napon 500 V, sa sigurnom strujom 1 mA zabranjen je svaki
dodir izlaznih stezaljki ili vodiča kratkog spajanja. Upotreba izolacijskih
rukavica je obvezna.
14. Ako je postoji modul LFD (indikacija broja pregorjelih sijalica) potrebno je provesti kontrolu udešavanja graničnih vrijednosti za prikazivanje LF-L1 i
LF-L2 na LCD displeju modula DSP. Postupak odabiranja grupe na kojoj se
prikazuju LF-L1 i LF-L2 je opisan u posebnom poglavlju. Provodi se kontrola,
da li na modulu LFD svijetli zelena signalizacije STATUS.
15. Kalibracija se provodi ako je postavljen modul LFD i ako još nije kalibriransa svojim strujnim krugom, ili ako treperi signalizacije CALIB na modulu LFD
(nevažeća kalibracija). Postupak kalibracije je opisan u posebnom poglavlju.
Poslije završetka kalibracije gasi se signalizacija CALIB.
16. Ako je postavljen modul COM (modul za komunikaciju u sustavu
daljinskog upravljanja) treba provjeriti da li na modulu svijetli zelena
signalizacija STATUS. Ni jedna od signalizacija (LINK, ERROR) na modulu
COM ne smije biti uključena. Ako neka od navedenih signalizacija svijetle radi
se o kvaru komunikacije sa sustavom daljinskog upravljanja. Značajsignalizacije na modulu COM zavisi od tipa modula komunikacije.
17. Ako je postavljen modul COM, prebacivanje CCR u režim daljinskogupravljanja provodi se pomoću tipke "REM" (LED displej daje zeleno
signalizaciju REMOTE na modulu DSP, CCR je spreman za rad u režimudaljinskog upravljanja. Na CCR se trenutno prikazuje stupanja intenziteta koji
zahtjeva sustav daljinskog upravljanja. Ako signalizacija REMOTE svijetli
crveno ili ako treperi, radi se o kvaru komunikacije sa sustavom daljinskog
upravljanja - istovremeno su aktivne signalizacije LINK ili ERROR na modulu
COM, koje označava ju da je modul COM u kvaru.
18. Ako je priključen sustav daljinskog nadzora i upravljanja, provodi se
kontrola rada CCR u režimu daljinskog upravljanja. Kontrola funkcija CCR provodi se davanjem pojedinih komandi preko sustava daljinskog upravljanja.
7.2.13. Primjer kalibriranja modula
Modul LFD (Lamp Fault Detector) osigurava signalizaciju broja pregorjelih
sijalica u strujnom krugu priključenog na CCR tipa TCR. LFD je poseban
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 308/536
307
modul, koji se može postaviti u osnovnoj jedinici BAS.2.10 ili BAS.2.30 usvim CCR tipa TCR.2.04 – 30.
Funkcija modula LFD bazira se na mjerenju faznog pomaka između prvihharmonika napona i struje u strujnom krugu. Kontrola napona uzima se prekomjernog transformatora na primarnoj strani transformatora snage, a struja se
prati na mjernom strujnom transformatoru. Promjene se filtrira ju pomoćufiltra, koji osiguravaju prolazak samo prvih harmonika. Detektor faza analizira
fazni pomak uključujući i status (induktivni ili kapacitivni karakter tereta). Ako
dođe do pregaranja sijalici u strujnom krugu, mijenja se karakter opterećenja idolazi do pomicanja faznog kuta između napona i struje. Ovu promjenu pratimikroprocesor, koji na osnovi podataka o izvršenoj kalibraciji, daje podatke o broju pregorjelih sijalica u strujnom krugu.
Kalibracija se bazira na mjerenju parametara strujnog kruga za unaprijed
definiran broj pregorjelih sijalica. Broj kalibracijskih koraka (točaka) zavisi od parametara strujnog kruga, broja sijalica u strujnom krugu i od zahtijevane
točnosti vrednovanja broja pregorjelih sijalica u strujnom krugu. Preporučljivo je da se kalibracija provodi minimalno u tri do četiri koraka za proračun pregorjelih sijalica. Pri kalibraciji se postupno iz strujnog kruga isključujeodabrani broj sijalica, ovaj broj se prikazuje na displeju CCR tipa TCR i prelazi
se u sljedeći korak kalibracije.
U toku kalibracije su stanja CCR pod kontrolom modula LFD, pri čemu jeisključeno ručno upravljanje CCR. Pojedini stupanj intenziteta CCR se postupno automatski uključuju i u toku ovog vremena modul LFD mjeri parametre u strujnom krugu. Mjerenje se postupno provodi u svim stupnjevima
intenziteta poslije čega slijedi isključenje CCR. Slijedi isključivanje sljedećihsijalica i provodi se kalibracija u narednom koraku. Ova aktivnost se provodi
u svim odabranim koracima kalibracije i postupak se zavr šava odabiranjemkomande FINISH. Tada su od strane modula LFD završena mjerenja svih parametara upisanih u memoriju EEPROM modula LFD (unošenje podatakaosigurava njihovu postojanost i u slučaju ispada mrežnog napona).
Modul LFD nije tvornički kalibriran, što znači da je potrebno da se prijeupotrebe provede inicijalna kalibracija (u grupi [5.4] na LCD displeju se
pokazuje tekst NO-CAL - kalibracija nije izvršena).
7.2.14. Uvjeti operabilnosti modula
Ispravna aktivnost modula LFD uvjetovana je ispravnim funkcioniranjem
CCR tipa TCR. Izbor odgovarajuće konfiguracije izvoda na transformatoru
snage mora biti takav da opterećenje CCR bude minimalno 50 % pri
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 309/536
308
maksimalnom stupnju intenziteta, što je uslov za stabilan rad CCR. Isto tako,neophodno je osigurati da sve sijalice i njihovi izolacijski transformatori budu
identičnog tipa (proizvođača) i identične nazivne snage. Prije početkakalibracije neophodno je da se provede vizualna kontrola ispravnosti svih
sijalica u strujnom krugu.
Navedene vrijednosti definirane su za maksimalan stupanj intenziteta CCR.
Kod nižih stupnjeva intenziteta točnost neznatno pada i nije definirana.
Funkcija modula LFD uvjetovana je kako osnovnim parametrima u serijskom
strujnom krugu, tako i parametrima konkretnog CCR tipa TCR. Zbog toga je
kalibracija modula LFD namijenjena konkretnom CCR tipa TCR, koji je
interno identificiran pomoću koda TCR -ID. Ovaj kod je u toku kalibracija
upisan u memoriju EEPROM modula LFD i u toku rada CCR dolazi do trajne provjere. Ukoliko dođe do zamjene CCR, zamjene jedinice BAS, zamjene
modula REG ili do zamjene identifikacijskog broja (IDK), dolazi također doizmjene identifikacijskog koda TCR-ID, a time i do ukidanje važnostikalibracije (u grupi [5.4] se na LCD displeju pojavi tekstualna poruka INV-
CAL - kalibracija nije važeća).
7.2.15. Opis funkcija u procesu kalibracije modula
U ovom poglavlju opisan je postupak kalibracije modula LFD, korak po korak.
Postupak kalibracije je identičan u slučaju prve (inicijalne) kalibracije novogmodula LFD i u slučaju ponovljenih kalibracija (rekalibracija) modula uslučaju zamjene modula BAS, PWR, REG ili transformatora snage CCR tipaTCR. Postupak kalibracije opisan je prema pojedinim grupama informacija,
koje se pojavljuju na LCD displeju modula DSP, brojevi odgovaraju shemi u
prilogu. Značaj i opis pojedinih grupa opisan je u posebnom poglavlju „Opis podataka prikazanih na LCD displeju“.
1. Potrebno je provesti kontrolu priključaka strujnog kruga, konfiguracijeizvoda transformatora snage i položaja izbornih prekidača na modulu IDK.Provjeriti rad CCR kod pojedinih stupanja intenziteta i maksimalno
opterećenje CCR na maksimalnom stupnju intenziteta (min. 50 %).
2. Potrebno je provesti kontrolu svih sijalica u strujnom krugu i odrediti broj
isključenih (pregorjelih) sijalica u prvom koraku kalibracije. Za kalibraciju nije
neophodno da sve sijalice već na prvom koraku kalibracije budu u redu, već je potrebno znati točan broj pregorjelih sijalica. Broj koraka kalibracije određuje
se prema zahtjevu na točnost i preciznost dobivanja podataka o pregorjelim
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 310/536
309
sijalicama u strujnom krugu - preporučljivo je uraditi bar 4 koraka. Ukoliko touslovi dozvoljavaju preporučuje se da se za svaku isključenu sijalicu uradi posebno mjerenje (poseban korak kalibracije).
3. Pritiskom na tipka "MENU", 3 x tipka "ENTER" a 4 x tipka "UP" (strelicagore) prelazi se u grupu [5.5] na LCD displeju modula DSP (grupa informacija
za početak kalibracije modulu LFD). Dugim pritiskom na tipka "ENTER"
(min. 3 sekundi) započinje kalibracija modulu LFD. Poslije tog pritiska
pojavljuje se grupa [5.8] namijenjena za ubacivanje broja isključenih sijalica prvog koraka kalibracije.
4. Ponovljenim pritiskom na tipka "UP" (strelica gore) / "DOWN" (strelica
dole) odaberemo brojku koja označava broj isključenih sijalica u tom koraku
kalibracije. Pritiskom na tipka "ENTER" potvrdimo odabrani podatak i prelazimo u grupu [5.9].
5. Drugim pritiskom na tipka "ENTER" potvrđuje se odabir broja isključenihsijalica i aktiviramo automatsko mjerenje parametara strujnog kruga u tom
koraku kalibracije. U tom dijelu namještanja, radom CCR upravlja samo
modul LFD i isključeno je manualno upravljanje regulatorom i on seautomatski postupno uključuje na pojedine stupnjeve intenziteta, pri čemumodul LFD mjeri parametre u serijskom strujnom krugu. Mjerenje se postupno
provodi u svim stupnjevima intenziteta, poslije čega se CCR automatskiisključuje. Trajanje ove faze (koraka) je oko 2,5 minuta - u toku ove faze
prikazuje se grupa informacija [5.10], koja bilježi tok mjer enja u ovom koraku
kalibracije. Pritiskom na tipka "MENU" umjesto na tipka "ENTER" vraća seu prvobitnu grupu [5.8] za određivanje (odabiranje) broja isključenih sijalica bez završetka mjerenja u tom koraku. Međutim ako je mjerenje u pojedinimstupnjevima u toku, prekidanje kalibracije pomoću tipki nije moguće. Ako jeneophodno da se postupak kalibracije prekine, to može da se u tom slučajuuradi samo isključenjem i ponovnim uključenjem CCR pomoću prekidača namodulu PWR. U tom slučaju dolazi do gubitka podatak iz prethodnim mjerenja
i cijela kalibracija se mora ponoviti.
6. Na kraju mjerenja sustav automatski prelazi u grupu [5.14] namijenjenu za
odabiranje sljedećeg broja isključenih sijalica u narednom koraku kalibracije.U slučaju da još nisu bili izvršeni svi koraci kalibracije, isključimo svakusijalicu (sijalice) u strujnom krugu i nastavljamo u svemu prema stavu (4.). U
ovoj fazi moguće je pomoću tipke "+" i "-" uključiti CCR (sijalice svijetle),čime je pojednostavljena identifikacija i isključivan je (izdvajanje) sijalica u
strujnom krugu.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 311/536
310
7. Poslije završetka svih koraka kalibracije ponovljenim pritiskom na tipka
"DOWN" u grupi [5.20] odaberemo tekst "FINISH" (na mjestu brojke, koja
odgovara broju isključenih (izdvojeni) sijalica - grupa [5.23]) i pritiskom na
tipka "ENTER" potvrdimo zahtjev za završetak kalibracije i upisivanjeizmjerenih podataka u memoriji EEPROM. Po pritisku na tipka "ENTER"slijedi prelazak u grupu [5.24]. Drugim pritiskom na tipka "ENTER" potvrđujese zahtjev za završetak kalibracije.
8. Uspješan završetak kalibracije i smještaj podataka o kalibraciji u memorijuEEPROM potvrđeni su prikazom teksta "OK" u grupi [5.25]. Poslije sljedećeg pritiska na tipka "ENTER" slijedi prelazak u početnu grupu [5.5] i završetak postupka kalibracije modula LFD.
Ako se zahtjeva maksimalna točnost dobivanja informacija o pregorjelimsijalicama, preporučuje se da se provjera kalibracije modula LFD obavlja uredovnim vremenskim periodima uz eventualnu rekalibraciju.
7.2.16. Atipične kalibraci je
U ovom poglavlju navedeni su podaci koji vrijede za CCR s izvan standardnim
namještanjem izlaznih struja, (npr. - Ruska Federacija). CCR opremljeni
prema standardima ICAO i FAA sa 5 i 7 stupnjeva intenziteta ne podliježuovim podešavanjima. Pomoću tabelarnog kompleta podataka sa vrijednostima
izlaznih struja moguće je da se posebno definira maksimalna vrijednost stupnjaintenziteta CCR i da se istovremeno odrede struje za ostale stupnjeve. Za svaki
strujni sustav (6,6 A / 8,3 A) mogu se formirati dvije odvojene tabele
vrijednosti struja (U1 = USER 1 / U2 = USER 2) - ukupno su definirane 4
tabele. Izbor aktualne tabele vrijednosti provodi se pomoću izbornih prekidačana modulu IDK. Značaj pojedinih izbornih prekidača naveden je u sljedećojtabeli. Izbor strujnog sustava 6,6 A ili 8,3 A provodi se zamjenom modula IDK
i istovremeno sa njegovom zamjenom već su udešene vrijednosti izlaznih
struja. Vrijednost struja, navedenih u pojedinim korisničkim tabelama suupisane u memoriji tipa EEPROM, koja se nalazi u osnovnoj upravljačkoj jedinici CCR (BAS). Ova memorija garantiraju čuvanje udešenih vrijednosti i
u slučaju ispada napona za napajanje CCR. Namještanje stupnjeva intenziteta i vrijednosti izlaznih struja potpuno je
izdvojen od standardnog menija modula DSP i aktivira se uključenjem CCRuz pritisnut tipka MENU na modulu DSP. Prekidačem na modulu PWRisključimo CCR, pritisnemo tipka MENU, CCR ponovo uključimo i tipka
MENU oslobodimo pritiska. Na LCD displeju treba se pojaviti tekst "USER
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 312/536
311
CONFIG MODE". Kratkim pritiskom na tipka MENU prelazimo u grupe
informacija namijenjenih za namještanje izlaznih struja.
Pritiskom na tipka ENTER odabira se odgovarajući komplet podataka oizlaznim strujama (6,6 A/U1, 6,6 A/U2, 8,3 A/U1 a 8,3 A/U2). U prvoj grupisvakog tabelarnog kompleta uvijek treba odabrati ukupan broj stupnjeva
intenziteta i u sljedećem koraku vrijednosti izlazne struje, koja odgovara tomstupnju intenziteta. Povratak u redovan režim rada provodi se isključenjem i ponovnim uključenjem CCR prekidačem na modulu PWR.
Za potrebe unosa i prikazivanja vrijednosti struja namijenjene su tipke
"MENU", "ENTER", "UP" (strelica gore) i "DOWN" (strelica dolje). Kod
svaketipke vrijedi primjena kratkog pritiska (kraći od 1 sekundi) i dugačkog
pritiska (pritisak duži od 3 sekundi). Pregled prikazivanih podataka i načinnjihovog aktiviranja je prethodno obrađen kao i prelazak između pojedinihgrupa. Kod svake grupe je navedeno obilježavanje koda, koji je naveden.Ukoliko je pored simbola tipke navedeno "(3 s)", radi se o dužini pritiska(dugačak pritisak) na tipku, u svim ostalim slučajevima se radi o normalnom(kratkom) pritisku.
U nastavku je dat opis pojedinih grupa na LCD displeju, njihov prikaz i
uspostavljanje komunikacije i prijelaza između grupa za modifikaciju.
1. Osnovna grupa za modifikaciju tabelarnog kompleta USER 1 za strujni
sustav 6,6 A. Grupa prikazuje i omogućava modifikacije svih stupanjaintenziteta u tabelarnom pregledu. Pritiskom na tipka "ENTER" prelazimo u
osnovnu grupu za namještanje slijedećeg tabelarnog pregleda.
2. U prvom redu date su informacije o strujnom sustavu (6,6 A), oznaka
tabelarnog kompleta (U1=USER 1) i prvi stupanj intenziteta (LVL 1). Drugi
red prikazuje udešenu vrijednost izlazne struje koja odgovara prvom stupnju
intenziteta.
3. Alternativna grupa za namještanje vrijednosti struje slijedećeg stupnjaintenziteta. U prvom redu se nalazi informacija o strujnom sustavu (6,6 A),
oznaka tabelarnog kompleta (U1=USER 1) i broj aktualnog stupanja
intenziteta (LVL Y). Drugi red prikazuje udešenu vrijednost izlazne struje,
koja odgovara prvom stupnju intenziteta.
4. Alternativna grupa za namještanje vrijednosti struje stupnja za temperiranje.
U prvom redu se nalazi informacija o strujnom sustavu (6,6 A), oznaka
tabelarnog kompleta (U1=USER 1) i broj stupnja intenziteta temperiranja
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 313/536
312
(LVL T). Drugi red prikazuje udešenu vrijednost izlazne struje, koja odgovara
stupnju intenziteta za temperiranje.
5. Grupa za namještanje aktualne vrijednosti izlazne struje. U ovaj nivo se ulazi
iz grupe [12.2] dugim pritiskom na tipka "ENTER". Tipkom "UP" i "DOWN"mogu se podesiti vrijednosti između 1,0 – 6,6 A. Da bi se uočila razlika u raduu ovom režimu namještanja dodaje se, ispred broja stupanja intenziteta, simbol
"*". Nova vrijednost se unosi u memoriju EEPROM poslije pritiska na tipka
"ENTER", poslije čega se prelazi nazad u grupu [12.2].
6. Alternativna grupa za namještanje aktualne vrijednosti izlazne struje stupnja
temperiranja. U ovu grupu se prelazi dugim pritiskom na tipka "ENTER".
Tipkom "UP" (mogu se podesiti vrijednosti između 1,0 – 6,6 A). Da bi se
primijetila razlika u radu u ovom režimu namještanja dodaje se, ispred brojastupnja intenziteta, simbol "*". Nova vrijednost se unosi u memoriju EEPROM
poslije pritiska na tipka "ENTER", poslije čega se prelazi nazad u polaznugrupu.
7. Osnovna grupa za modifikaciju tabelarnog kompleta USER 2 za strujni
sustav 6,6 A. Grupa prikazuje i omogućava modifikacije svih stupanjaintenziteta u tabelarnom pregledu. Pritiskom na tipka "ENTER" prelazi se u
osnovnu grupu za namještanje slijedećeg tabelarnog pregleda. Prikazivanje
vrijednosti izlaznih struja i njihova modifikacija se provodi slično kao utabelarnom kompletu 6,6A/USER1 (Postupak se ponavlja analogno grupama
[12.2] – [12.8]).
8. Osnovna grupa za modifikaciju tabelarnog kompleta USER 1 strujnog
sustava 8,3 A. Grupa prikazuje i omogućava modifikacije svih stupanjaintenziteta u tabelarnom pregledu. Pritiskom na tipka "ENTER" prelazi se u
osnovnu grupu za namještanje slijedećeg tabelarnog pregleda. Prikazivanje
vrijednosti izlaznih struja i njihova modifikacija provodi se slično kao utabelarnom kompletu 6,6 A / USER1 (Postupak se ponavlja analogno grupama
[12.2] – [12.8]).
9. Osnovna grupa za modifikaciju tabelarnog kompleta USER 2 strujnog
sustava 8,3 A. Grupa prikazuje i omogućava modifikacije svih stupanjaintenziteta u tabelarnom pregledu. Pritiskom na tipka "ENTER" prelazi se u
osnovnu grupu za namještanje slijedećeg tabelarnog pregleda.
10. Informacije o osnovnoj konfiguraciji CCR sa zahtjevom za modifikaciju
tabelarnih kompleta odabiranih struja, pojavljuju se poslije uključenja CCR s
izbornikom "MENU". Ponovnim pritiskom na tipka "MENU" prelazi se u
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 314/536
313
prikazivanje slijedećih grupa. Prvi red prikazuje tipsku snagu CCR (4 / 10 / 20/ 30 kVA), strujni sustav (6,6 / 8,3 A), broj stupanja intenziteta (5 / 7 / 1=U1 /
2=U2) i udešenu konfiguraciju izvoda na transformatoru snage (0 – 7). Ovi
podaci su uzeti prema udešenoj konfiguraciji CCR na identifikacijskom
modulu IDK. Drugi red prikazuje tekst "USER CONFIG MODE", kojiodgovara prelasku u izbornik za modifikaciju tabelarnog kompleta struja.
11. Grupa za namještanje ukupnog broja svih stupnjeva intenziteta u
tabelarnom kompletu, prelazi iz statusa opisanog u [12.1] dugim pritiskom na
"ENTER". Tipkaima "UP" i "DOWN" može se provoditi korekcija vrijednosti
1-7. Da bi se primijetila razlika u radu u ovom režimu namještanja dodaje se,
ispred broja stupanja intenziteta, simbol "*". Nova vrijednost se unosi u
memoriju EEPROM poslije pritiska na tipka "ENTER", poslije čega se prelazi
nazad u grupu [12.1].
12. Alternativna grupa za namještanje aktualne vrijednosti izlazne struje
slijedećeg stupnja intenziteta. U ovu grupu se prelazi iz dugim pritiskom natipka "ENTER". Tipkaima "UP" i "DOWN" vrijednosti struje se mogu podesiti
između 1,0– 6,6 A. Da bi se primijetila razlika u radu u ovom režimunamještanja dodaje se, ispred broja stupanja intenziteta, simbol "*". Nova
vrijednost se unosi u memoriju EEPROM poslije pritiska na tipka "ENTER",
poslije čega se prelazi nazad u polaznu grupu. Prikazivanje vrijednosti izlaznih
struja i njihova modifikacija provodi se slično kao u tabelarnom kompletu 6,6A / USER1.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 315/536
314
7.2.17. Definicije i pojmovi aerodromske opreme
Serijski strujni krug
Serijski strujni krug, (engl. Series Circuit - SC), električni je strujni krugnamijenjen za napajanje ALS, a koji se sastoji od Regulatora konstantne struje,
kabela spojenih s komponentama serijski u krug, razdjelnih - izolacijskih
transformatora, rasvjetnih ili drugih ur eđaja serijski priključenih u krug prekoizolacijskih transformatora.
Strujni sustav
Strujni sustav, (engl. Current System - CS), nazivna je struja serijskog strujnog
kruga ALS, čija je standardna vrijednost: 6,6 A, 8,3 A ili 20 A.
Regulator konstantne struje
Regulator konstantne struje, CCR , predstavlja izvor struje, za napajanje trošilau SC strujom regulirane vrijednosti u opsegu od 0 do 6,6 A, (8,3)A ili (20)A.
L1: Specifikaciji L-829, propisa FAA AdvisoryCircular AC 150/5345 - 10 E.
Izolacijski strujni transformator
Izolacijski strujni transformator, potpuno galvanski odvaja trošila priključenana svoj sekundar od serijskog strujnog kruga u kojem je serijski priključen primar transformatora. Prijenosni omjer je 6,6 A/6,6 A, L2: Specifikacija uskladu sa propisima FAA AdvisoryCircular AC 150/5345 - 47 A.
Rasvjetna tijela, svjetiljka ALS
Svjetiljke, odnosno rasvjetna tijela su izvori ALS rasvjete, čije sukarakteristike precizno utvrđene u propisu ICAO, Dodatku 14 Konvenciji o
međunarodnom civilnom zrakoplovstvu.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 316/536
315
Kabeli serijskih strujnih krugova
Za napajanje trošila serijskog strujnog kruga ALS, koriste se su primarni isekundarni kabeli. Za kabele vrijedi specifikacija, L4: L - 824 propisa FAA
Advisory Circular AC 150/5345 - 7 D.
Primarni kabl je energetski jednožilni kabl, koji serijski povezuje primarnenamotaja izolacijskih strujnih transformatora. Kabeli mogu biti s ekranom,
(metalnim zaštitnim opletom, ekranom).
Sekundarni kabel povezuje paralelno sekundarni namotaj izolacijskog
stru jnog transformatora i trošilo (svjetiljku, svjetlosnu oznaka i sl.).
Konektori
Konektori služe za rastavljanje spoja povezanih primarnih kabela i primarnognamotaja izolacijskih strujnih transformatora i sekundarnog spoja trošila priključenih u sekundar izolacijskog serijskog strujnog transformatora. Po
mjestu gdje su ugrađeni mogu biti primarni i sekundarni. L6:, za konektorese primjenjuje specifikacija L - 823 propisa FAA AdvisoryCircular AC
150/5345 - 26 B.
Primarni konektor
Spaja i rastavlja primarne kabele i primarne namotaje izolacijskih strujnih
transformatora. Sastoje se od dva utikača i dvije utičnice za svaki spoj primarnog namotaja izolacijskog strujnog transformatora.
Sekundarni konektor
Spaja i rastavlja sekundarne kabele i sekundarne namotaje izolacijskih strujnih
transformatora i trošila (svjetiljke, rasvjetna tijela i svjetleće oznaka ALS).Sastoje se najčešće od dvopolnog utikača i dvopolne utičnice za svaki pojedinačni spoj trošila na sekundar izolacijskog strujnog transformator a.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 317/536
316
7.2.18. Prepoznavanje komponenti inteligentnih aerodromskih sustava
Najveći broj zrakoplovnih inteligentnih sustava vezan je uz globalni pozicijski
sustav, (engl. Global Positioning System - GPS). Sustav omogućuje pouzdano pozicioniranje, navigaciju i vremenske usluge korisnicima širom svijeta nakontinuiranoj osnovi u svim vremenskim uvjetima, danju i noću, svugdje naZemlji ili blizu nje, ondje gdje postoji neometan kontakt s četirima ili višesatelita GPS-a, koji se od 1978. godine lansiraju u zemljinu orbitu, Tablica
7.2.6.
Tablica 7.2.6. Pregled lansiranja i operabilnosti GPS satelita
Blok Periodlansiranja
Uspjelo/Neuspjelo
Upripremi
Planirana Trenutačno u orbiti ifunkciji
I 1978 –1985 10/1 0 0 0 II 1989 –1990 9 0 0 0
IIA 1990 –1997 19 0 0 11 od 19
IIR 1997 –2004 12/1 0 0 12 od 13
IIR-M 2005 –2009 8 0 0 7 od 8
IIF od 2010 0 10 0 0
IIIA 2014 –? 12IIIB 8
IIIC 16
Ukupno 58/2 10 36 30
Tako je korisno navesti neke od inteligentnih sustava u funkciji sigurnosto
zračne plovidbe. Jedan od njih je napredni visualni sustav za navođenje pristajanja zrakoplova na parkirnu poziciju na stajanci, (engl. Visual Docking
Guidance Systems - VDGS). On funkcionira po principu AGNIS/PAPA, (engl.
Azimuth Guidance for Nose-In Stand/ Parallax Aircraf Parking Aid). Touključuje navođenje nosa zrakoplova zapoziciju po azimutu. Azimut je
vodoravni kut koji zatvara pravac sjevera s točkom promatranja, a mjeri se usmjeru kretanja kazaljk e na satu. Označava se grčkim slovomω, a iskazuje se
kutnom udaljenošću od najbliže strane svijeta (npr. ω = S18° ili ω = S+18°) ilikutnom udaljenošću od sjevera u pravcu kazaljke na satu (npr. ω = 18°).
Nešto napredniji je A-VDGS, (engl. Advanced Visual Docking Guidance
Systems). Način funkcioniranja prikazan je na slikama 7.2.29. do 7.2.31. a
preciznost informacija o odmaku zrakoplova prikazuje Tabela 7.2.7.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 318/536
317
Slika 7.2.29. Princip navođenja tipova zrakoplova i prikaz signalizacije
sustava za navođenje na parkirnu poziciju stajanke
Slika 7.2.30. Komponente sustav za navođenje zrakoplova na parkirnu
poziciju stajanke, (kamere i zasloni)
Slika 7.2.31. Princip prikaza tipa zrakoplova i navođenja prema parkirnoj
poziciji s udaljenostima u metrima, (do 3m)
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 319/536
318
Slika 7.2.31. Princip navođenja prema parkirnoj poziciji s udaljenostima u
metrima, (manje od 3m)
Inteligentni sustavi za navođenje zrakoplova do stajanke i na parkirnu poziciju velike su preciznosti. Navođenje nosa zrakoplova na poziciju poazimutu koji zatvara pravac sjevera s točkom promatranja, a mjeri se u smjeru
kretanja kazaljke na satu u veličinama prikazuje Tablica 7.2.7.
Tablica 7.2.7. Najmanja preciznost informacija o odmaku zrakoplova
po sustavu A-VDGS
INFORMACIJE O NAVOĐENJU AZIMUT UDALJENOST
Maksimalno odstupanje naparkirališnommjestu (zaustavljanje)
+/- 250 mm +/-500 mm
Maksimalno odstupanje naudaljenostiod 9 m od parkirališnogmjesta(zaustavljanje)
+/-340 mm +/-1.000 mm
Maksimalno odstupanje naudaljenostiod 15 m od parkirališnogmjesta(zaustavljanje)
+/-400 mm +/-1.300 mm
Maksimalno odstupanje naudaljenostiod 25 m od parkirališnogmjesta(zaustavljanje)
+
/-500 mm Nije definirano
U istu grupu inteligentnih sustava ubrajaju se i sustavi za navođenjezrakoplova koji su integrirani u sustav svjetlosne signalizacije, Slike 7.2.32. i
7.2.33.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 320/536
319
Slika 7.2.32. Dio nadzorno upravljačkog sustava za vođenje zrakoplova do
stajanke
Slika 7.2.33. Periferne komponente sustav za upravljanje kretanjem po
stazama za vožnju
Princip rada inteligentnog sustava za vođenje zrakoplova sa stajanke do
USS na polijetanje isti je kao i sustav za vođenje zrakoplova do stajanke .
Sustav je integriran u aerodromski sustav svjetlosne signalizacije, Slike 7.2.34.
do 7.2.39.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 321/536
320
Slika 7.2.34. Komponente inteligentnog sustav za vođenje zrakoplova po
stazama za vožnju ( A-senzor, B-nadzirani zrakoplov, C- područje nadzora
USS, D-konvertor, E-integrator u SSK, F-upravljačko mjesto na tornju)
Slika 7.2.35. Periferna jedinica inteligentnog sustav za vođenje zrakoplova
po stazama za vožnju – ugradno svjetlo ili senzor
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 322/536
321
Slika 7.2.36. Princip integracije svih komponenti inteligentnog sustav za
vođenje zrakoplova po stazama za vožnju
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 323/536
322
a) b)
Slika 7.2.37. V ođenje zrakoplova inteligentnim sustavom na polijetanje
a) zrakoplov pred STOP-BAR-om na čekanju , b) izlazi na USS
c) d)
Slika 7.2.38. Vođenje zr akoplova inteligentnim sustavom na polijetanje
c)zrakoplov prolazi STOP-BAR, d) ulazi u zaštitnu zonu USS)
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 324/536
323
e) f)
Slika 7.2.39. Vođenje zrakoplova inteligentnim sustavom na polijetanje
e)zrakoplov prolazi zaštitnu zonu USS, f) ulazi u zonu USS na polijetanje)
U istu grupu inteligentnih sustava ubrajaju se i sustav za navođenje
aviomosta na vrata zrakoplova za izlaz putnika iz parkiranog zrakoplova nastajanci, koji je integriran u sustav opsluživanja zrakoplova, Slika 7.2.40.
Slika 7.2.40. N avođenje aviomosta za izlaz iz zrakoplova
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 325/536
324
Inteligentnim podsustavima za opsluživanje zrakoplova po dolasku na
stajanku upravlja aerodromski prometni centar, Slika 7.2.41. i 7.2.42.
Slika 7.2.41. Aerodromski prometni centar iz kojeg se upravlja operacijama
na stajanci preko inteligentnih podsustava
Slika 7.2.42. Prikaz dijela opreme u aerodromskom prometnom centru iz
kojeg se upravlja operacijama na stajanci
Inteligentnim podsustavima za upravljanje kretanjem zrakoplova po
stazama za vožnju do dolaska na stajanku, kao i slijetanjem i polijetanjem
zrakoplova upravljaju kontrolori s kontrolnog tornja, Slika 7.2.43. i 7.2.44.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 326/536
325
Slika 7.2.43. Aerodromska kontrola koja upravlja slijetanjem i polijetanjem
zrakoplova
Slika 7.2.44. Aerodromski kontrolni toranj s kojeg se upravlja kretanjem
zrakoplova sve do dolaska na stajanku
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 327/536
326
Nadzorno upravljački dijelovi inteligentnih podsustava koji su vezani na
sustav svjetlosne signalizacije, nalaze se na lokacijama, u prostorijama,
prometnog centra i kontrolnog tornja. Upravljanje kretanjem zrakoplova po
stazama za vožnju dok se zrakoplov kreće prema stajanci ili odlazi sa stajankeupravljaju kontrolori. Po dolasku na stajanku upravljanje opsluživanjemzrakoplova preuzima prometni centar.
Mrežu aerodromskih inteligentnih tehničkih sustava i sustava zagospodarenje prikazuju slike 7.2.45. i 7.2.46.
Sustav svjetlosne signalizacije integriran s inteligentnim podsustavima za
upravljanje kretanjem zrakoplova po stazama za vožnju prikazuju slike 7.2.47.
do 7.2.49. Opremu i povezivanje inteligentnih sustava u podstanicama za
sustave kategorije III, prikazuju slike 7.2.50. do 7.2.52.
Slika 7.2.45. Mreža povezivanja aerodromskih inteligentnih sustava
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 328/536
327
Slika 7.2.46. Konfiguracija povezivanja aerodromskih inteligentnih sustava
Slika 7.2.47. Oprema i povezivanje inteligentnog sustava na tornju
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 329/536
328
Slika 7.2.48. Zaslon upravljanja i nadzora inteligentnim sustavom na tornju
Slika 7.2.49. Sustav svjetlosne signalizacije uzletno-sletne staze CAT III
Slika 7.2.50. Oprema i povezivanje inteligentnog sustava u podstanici
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 330/536
329
Slika 7.2.51. Prikaz nadzora stanja inteligentnog sustava u podstanici
Slika 7.2.52. Aerodr omski sustavi rasvjete operativnih površina
Integraciju aerodromskih inteligentnih podsustava i sustav svjetlosne
signalizacije, s komponentaqma inteligentnih podsustava za upravljanje
kretanjem zrakoplova po stazama za vožnju prikazuje slika 7.2.53.Pr egled i značenje oznaka aerodromskih sustava i opreme prikazuje Tablica
7.2.8. a globalnu podjelu aerodromskih sustava svjetlosne signalizacije
prikazuje Tablica 7.2.9.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 331/536
330
Slika 7.2.53. Prikaz integracije dijelova inteligentnih podsustava za
upravljanje kretanjem zrakoplova po stazama za vožnju
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 332/536
331
Tablica 7.2.8. Pregled i značenje oznaka aerodromskih sustava i opreme
Red.
br.
Oznaka Engleski naziv Hrvatski naziv
AGL Airfield Ground Lighting zemaljski svjetlosnisustav
ALS Airfield Lighting System sustav svjetlosnesignalizacije
AMS Airport Monitoring Systems aerodromski nadzornisustav
AFTN Aviation Fixed TelecommunicationNetwork
zrakoplovna stacionarnatelekomunikacijska
mreža ATIS Airtraffic Information System informacijski sustav
zračnog prometa zračnog prometa
ATS Airtraffic Services služba kontrole zračnogprometa
ACN Aircraft Classification Number klasifikacijski brojzrakoplova
CCR ConstantCurrentRegulators regulator konstantne
strujeEPS Electric Power Systems sustav elektro opskrbe
LCU Lighting Monitoring System –ControlUnit
svjetlosni nadzornisustav
LOC Localizer usmjerivač
LLC Lighting Monitoring System –LightingController
svjetlosni nadzornisustav – svjetlosnikontroleri
LMC Lighting Monitoring System –MediaConvertor
svjetlosni nadzornisustav –prijenosnipretvarači
LMS Lighting Monitoring System svjetlosni nadzornisustav
LTP Testing and Programming device forthe modules LLC and LMC
Uređaj za ispitivanje iprogramiranje modulasvjetlosnog nadzornogsustava
IFR Instrument Flight Rules pravila instrumentalnog
letenja
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 333/536
332
ILS Instrument Landing System sustav za instrumentalnoslijetanje
IMC Instrument MeteorologicalConditions
meteorološki uvjeti zainstrumentalni let
MLS Microwave Landing System mikrovalni sustav zainstrumentalnoslijetanje
ME Meteorological Equipment meteorološka oprema
MM Middle Marker srednji marker
OCA/H Obstacle Clearance Altitude/Height visina nadvišenja prepreka/visina
OFZ Obstacle Free Zone zona bez prepreka
OM Outer Marker vanjski marker
PAPI Precision Approach Path Indicator pokazivač letne
putanjepreciznogprilaženja
RCLL Runway Centre Line Light središnje crteuzletnosletnestaze
REDL Runway Edge Light svjetla ruba uzletno-sletne staze
RNE Radio Navigation EquipmentandSystems
radio-navigacijskaoprema i sustavi
RENL Runway EndLight svjetla kraja uzletno-sletne staze (USS)
RVR Runway Visual Range vidljivost uzduž uzletno-sletne staze
STOP-BAR
Stop Bar zaustavna prečka
TDZ Touchdown Zone zona dodira
THR Threshold prag
TWR Aerodrome Control Tower aerodromski kontrolni
toranjTWY Taxiway staza za vožnju
VFR Visual Flight Rules pravila vizualni let
VMC Visual Meteorological Conditions meteorološki uvjeti zavizualno letenje
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 334/536
333
Tablica 7.2.9. Globalna podjela aerodromskih sustava svjetlosne
signalizacije
AERODROMSKI SUSTAVI SVJETLOSNE SIGNALIZACIJE
SUSTAVI RASVJETE PRILAZNIHSVJETALA
SUSTAVI RASVJETE OPERATIVNIHPOVRŠINA AERODROMA
SUSTAVIRASVJETE
MANEVARISKIHPOVRŠINA
SUSTAVIRASVJETESTAJANKE
Inteligentni sustavi instalirani su na aerodromskim lokalitetima:
OBJEKTIMA,
OPERATIVNIM POVRŠINAMA i
POVRŠINAMA PRILAZNIH SVJETALA
Inteligentni sustavisadrže veze između:
INSTALACIJA i
UREĐAJA
Koji su funkcionalne cjeline sustava svjetlosne signalizacije i pripadaju:
SUSTAVU RASVJETE PRILAZNIH SVJETALA I
SUSTAVU RASVJETE OPERATIVNIH POVRŠINAAERODROMA
Sustavi prilaznih svjetala i sustavi rasvjete operativnih površina aerodromaimaju svoje dijelove:
Sustav svjetala za kružno navođenje
Sustavi prilazne rasvjete
Sustavi svjetlosnih pokazivača nagiba prilaza
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 335/536
334
Svjetlosni sustavi za uvođenje zrakoplova na USS
Svjetlosni sustavi za identifikaciju praga USS-e
Sustavi svjetala praga USS-e i krilnih prečki
Sustav rubnih svjetala USS-e
Sustavi svjetala središnje crteUSS-e
Sustav svjetala područja dodirana USS-i
Svjetla kraja (završetka) USS-e
Sustavi svjetala okretišta USS-e
Sustav svjetala izlaska s površine za uklanjanje i sprječavanjestvaranja leda
Sustav sigurnosnih svjetala USS-e
Svjetlosni sustav za navođenje zrakoplova na poziciju s aviomostom
Napredni svjetlosni sustav navođenja zrakoplova na aviomost
Sustav svjetala za navođenje zrakoplova na poziciju
Sustav svjetala zaustavne prečke
Sustav svjetala staze za zaustavljanje
Sustav svjetala središnje crte staze za vožnju
Svjetlosni pokazivači brzih izlaznih staza za vožnju
Sustav rubnih svjetala staze za vožnju
Rubna svjetla stajanke
Svjetlosni znakovi naredbi
Informativni svjetlosni znakovi
Rasvjeta za slučaj događaja koji ugrožava sigurnost
Rasvjeta pokazivača smjera vjetra
Aerodromski svjetlosni far
Svjetlosni identifikacijski far
Sustav rasvjete stajanke
Svjetla i rasvjeta za označavanje prepreka
Sustavi rasvjete na zatvorenoj USS i stazi za vožnju
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 336/536
335
Osnovni dijelovi sustava prilaznih svjetala i sustava rasvjete operativnih
površina aerodroma su svjetla i znakovi koji su priključeni na sustave sigurnognapajanja električnom energijom, za sustave zrakoplovne navigacijeuključujući sustave za vođenje i kontrolu površinskog kretanja.
Dijelovi instalacije i uređaji koji čine funkcionalnu elektrotehničku cjelinusustava prilaznih svjetala i sustava rasvjete operativnih površina aerodroma, priključeni na sustave sigurnog napajanja električnom energijom su:
I N S T A L A C I J E:
Primarni strujni krugovi kabelskih vodova sustava svjetlosnesignalizacije
Sekundarni strujni krugovi kabelskih vodova sustava svjetlosne
signalizacije
Električni strujni krugovi osim primarnih i sekundarnih za napajanjeostale rasvjete
Instalacije komunikacijskih i informacijsko prijenosnih veza za sustave
signalizacije
Primarni konektori i spojnice za kabelske vodove sustava svjetlosne
signalizacije
Sekundarni konektori za kabelske vodove sustava svjetlosne
signalizacije
U R E Đ A J I/S U S T A V I:
Izolacijski transformatori strujnih krugova sustava svjetlosne
signalizacije
Regulatori konstantne struje za napajanje primarnih strujnih krugova
Moduli mjerenja, nadzora i upravljanja povezani na sustave rasvjete i
sustave sigurnog napajanja električnom energijom
Sustav za nadzor i upravljanje sustavom svjetlosne signalizacije na
kontrolnom tornju
Sustav za nadzor sustavom svjetlosne signalizacije u centru održavanja
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 337/536
336
Sustav za nadzor i upravljanja sustavima sigurnog napajanja za potrebe
sustava svjetlosne signalizacije u EEO i centru održavanja
Objekti i operativne površine funkcionalnih cjelina instalacija i uređaja sustavasvjetlosne signalizacije, rasvjete operativnih površina aerodroma i sustavasigurnog napajanja električnom energijom su:
O B J E K T I:
Transformatorske stanice
Sklopna, razvodna i razdjelna postrojenja
Agregatske stanice
Akumulatorske stanice
Stanice uređaja besprekidnog i rezervnog napajanja
Centri upravljanja, nadzora i veza elektroenergetskih postrojenja
Centri održavanja
Kontrolni toranj
Prometni centar
O P E R A T I V N E P O V R Š I N E:
Uzletno-sletna staza
Okretišta
Sigurnosna površina kraja uzletno-sletne staze
Staza za zaustavljanje
Staza za vožnju
Površine i pozicije za čekanje
Stajanka
P O V R Š I N E P R I L A Z N I H S V J E T A L A
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 338/536
337
Površina prilaznih svjetala aerodroma uređene opremom za kategorije
CATI, II ili III (IIIA, IIIB, i IIIC)
Površina prilaznih svjetala aerodroma skraćenog prilaza
Površine prečk i prilaznih svjetala
Površina prilaznog bljeskajućeg slijednog svjetla
Površina bljeskajućeg rubnog svjetla USS
Slika 7.2.48. Pogled iz zraka na aerodromsku zgradu i operativne površine
Slika 7.2.49. Pogled na kretanje zrakoplova po stazama za vožnju
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 339/536
338
7.3 Inteligentni i ekspertni sustavi u elektroenergetici
U elektroenergetskom sustavu, jedan od ključnih elemenata surasklopna postrojenja. U svakom od njih ima više polja, koja u sebi imajuviše tipova visokonaponske opreme, koja ovisno o tipu i namjeni polja
može biti raspoređena u različitim kombinacijama. Tako u njima imamo prekidače, rastavljače, zemljospojnike, strujne i naponske mjernetransformatore i odvodnike prenapona.
Pravilno funkcioniranje svih ovih uređaja koji se mogu naći u jednom polju znači siguran rad svih uređaja koji su spojeni na to polje, a među
njima su i kapitalni objekti generatori i transformatori.
Tradicionalne metode održavanja opreme u elektroenergetskim postrojenjima zahtijevaju značajna financijska sredstva i zaposlenik e s
velikom količinom znanja koji se znaju snaći u slučaju poremećaja radasustava. Međutim, pojedine nepravilnosti u radu i u stanju opreme se čakniti na ovaj način ne mogu uvidjeti, prvenstveno stoga što se one mogudogoditi u razdoblju između dva intervala inspekcija opreme. Na ovaj načinse u postrojenju ipak može dogoditi kvar.
Sustavi monitoringa stanja opreme predstavljaju značajan napredak u pouzdanosti i ekonomskoj učinkovitosti energetskih sustava. U sklopuuvođenja naprednih energetskih mreža i digitalizacije elektroenergetskog
sustava, sustavi monitoringa se ističu kao jedna od osnovnih komponentinovog energetskog doba. Korištenje ovakvih sustava čini opskrbuelektričnom energijom sigurnijom, pouzdanijom i kvalitetnijom. Glavnicilj korištenja sustava monitoringa je predvidjeti kvar prije nego do njega
dođe te na vrijeme alarmirati korisnike.
Sustavom monitoringa rasklopnih postrojenja kontinuirano se pratistanje prekidača, rastavljača, mjernih transformatora i zemljospojnika, te
se omogućava uvid u stvarno stanje svakog pojedinog elementa. Glavna
karakteristika sustava je njegova modularna struktura te nije nužno trajno provoditi nadzor svih navedenih elemenata, već samo nekih od njih. Sustav je moguće povezati sa sustavom monitoringa transfor matora i generatora
čime se dobije integrirani sustav monitoringa. Podacima takvog sustava
pristupa se putem web korisničkog sučelja.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 340/536
339
Prednosti sustava monitoringa rasklopnog postrojenja su:
• predviđanje i prevencija kvara,
• povećanje pouzdanosti i raspoloživosti opreme,• smanjenje troškova održavanja, i • održavanje prema stanju opreme.
7.3.1 Visokonaponski SF6 prekidači
Najvažniji i najskuplji element visokonaponskog rasklopnog postrojenja je prekidač. Iako postoje različiti mediji za gašenje električnogluka (ulje, komprimirani zrak, vakuum, plin sumporni heksafluorid – SF6),
danas na visokom naponu suvereno vlada plin SF6.Visokonaponski SF6 prekidači za vanjsku montažu gase električni luku plinu sumpornom heksafluoridu - SF6, koji se nalazi pod malim tlakom u
polovima prekidača, a kom primira se tijekom isklapanja. Za
komprimiranje plina i pokretanje kontakata koristi se elektrohidraulički iliopružni pogon. Upravljanje može biti daljinski, jednopolno ili tropolno.
Svaki pol prekidača opremljen je odgovarajućim brojem prekidnihkomora i potpornih izolatora. Prekidači s više od jedne komore prema polu,u pravilu, imaju i visokonaponske kondenzatore za postizanje jednolike
raspodjele povratnog napona prema komori. „Starije“ izvedbe prekidača uSvijetu imale su i uklopne otpornike za ograničavanje prenapona tijekomuklapanja dalekovoda.
Prva generacija SF6 prekidača su dvotlačni prekidači u slučaju kojihse plin SF6 „nalazi” u visokotlačnom spremniku pod tlakom 1 do 1.6 MPa.Tijekom gašenja električnog luka plin SF6 „struji“ iz visokotlačnogspremnika u prekidnu komoru u kojoj je niski tlak. Glavni nedostatak ovih
prekidača je što se pri tlaku od 1 do 1.6 MPa potrebnom za uspješno gašenje
električnog luka plin SF6
ukapljuje pri temperaturi i iznad00 C. Upravo zbog toga predmetni prekidači zahtijevaju intenzivnogrijanje!
Druga generacija SF6 prekidača su jednotlačni, kompresijski prekidači. Tlak plina SF6 u prekidaču iznosi 0.5 do 0.8 MPa. Visoki tlak potreban za gašenje električnog luka stvara se samo tijekom procesa prekidanja struje na taj način da pomični kompresijski cilindar tlači plin u prekidnoj komori. Bitni nedostatak ovih prekidača je taj što pogonskimehanizam treba osigurati energiju i za gibanje kontakta i za realiziranje
visokog tlaka potrebnog za gašenje električnog luka. Upravo zbog toga su
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 341/536
340
pogonski mehanizmi izuzetno složeni i snažni, a reakcijske sile su na postolju bitno uočljive.
Treća generacija SF6 prekidača su jednotlačni, auto kompresijski
prekidači koji u fazi prekidanja struje koriste toplinsku energiju električnogluka za postizanje visokog tlaka u prekidnoj komori neophodnog zauspješno gašenje. Pogonski mehanizam koristi se samo za osiguravanjeenergije potrebne za gibanje kontakta, te je poradi bitnog smanjenja potrebne pogonske energije omogućena upotreba malih, pouzdanihopružnih mehanizama.
7.3.1.1 Princip rada visokonaponskog SF6 prekidača
Kompresijski princip
Na slici 7.1. predočena je prekidna komora visokonaponskog SF6
prekidača koji „koristi“ kompresijski princip za gašenje električnog luka.
Potreban tlak plina za gašenje električnog luka nastaje unutarkompresijskog cilindra (1) smještenog u prekidnoj komori. Tijekomisklapanja pomiču se kompresijski cilindar (1) i pomični kontaktni prsti (2) prema nepomičnom klipu (4) i na taj način tlače obuhvaćeni plin SF6,
slika 7.1. b. Razdvajanjem kontakata, pomična vodilica (5), koja jednakovremeno djeluje kao zasun, oslobađa strujanje stlačenog plina SF6,
slika 7.1. c. Električni luk, koji u početku gori između sapnice i pomičnogkontakta, uslijed struje plina i elektrodinamičkih sila električnog luka zanekoliko milisekundi potiskuje se u sapnice, slika 7.1. c i gasi se 5 do 15
milisekundi nakon galvanskog razdvajanja kontakata. Kompresijskicilindar pri tome obuhvaća prostor za gašenje i čini komoru pod tlakom.Komprimirani plin struji najkraćim putem, radijalno na rastavno mjesto, iodvodi se aksijalno kroz sapnice. Nakon prekida struje, pomični kontakt sedalje giba do svog krajnjeg isklopljenog položaja, slika 7.1. d.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 342/536
341
a) b) c) d)
1 kompresijski cilindar 4 nepomični klip
2 kontaktni prst 5 pomična vodilica
3 metalna sapnica
Slika 7.1. Kompr esijski princip gašenja električnog luka u slučajuvisokonaponskih SF 6 prekidača s dvije metalne sapnice
Na slici 7.2. predočena je komora koja ima jednu izoliranu sapnicu,glavne i lučne kontakte. Pomični kontakti (4 i 6), sapnica (2) i kompresijskicilindar (8) čine jedan pomični sklo p. Gibanjem ovog sklopa, slika 7.2. b,
dolazi do tlačenja plina SF6 unutar kompresijskog volumena (7). Prvotno
se razdvajaju glavni kontakti (5 i 6), a zatim lučni (3 i 4). U trenutk urazdvajanja kontakata, slika 7.2. c, pali se električni luk, a u trenutku prolaza struje kroz nulu električni luk se gasi i stlačeni plin počinje strujati
iz kompresijskog volumena kroz sapnicu, slika 7.2. d.
1
2
3
4
5
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 343/536
342
a) b) c) d) e)
1 gornji strujni vodič 7 kompresijski volumen
2 sapnica 8 kompresijski cilindar
3 nepomični lučni kontakt 9 ventil za punjenje
4 pomični lučni kontakt 10 nepomični klip
5 nepomični glavni kontakt 11 doljnji strujni vodič
6 pomični glavni kontakt
Slika 7.2. Kompresijski princip gašenja električnog luka kodvisokonaponskih SF 6 prekidača s jednom izoliranom sapnicom
Auto kompresijski princip
Na slici 7.3. predočena je prekidna komora visokonaponskog SF6
prekidača koji koristi auto kompresijski princip, odnosno toplinsku
energiju električnog luka u fazi gašenja.
U trenutku razdvajanja kontakata između njih se pali električni luk kojiintenzivno zagrijava okolni plin SF6. U slučaju prekidanja malih struja,toplinska energija električnog luka nije dostatna za stvaranje visokog tlaka
kao niti za zatvaranje auto kompresijskog ventila (8) u auto kompresijskom
cilindru (7). Zbog toga se potreban visoki tlak stvara uslijed tlačenja plinaizmeđu kompresijskog cilindra (10) i nepomičnog klipa (13) u
kompresijskom volumenu (9), slika 7.3. b i c. U trenutku prolaza struje kroz
nulu gasi se električni luk i oslobađa prolaz kroz sapnice (2) k roz koji plin
struji u prostor glavnog fiksnog kontakta (5) i deionizira među kontaktni prostor, slika 7.3. d.
1 2
3
4
5
6
7 8
9
10
11
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 344/536
343
1 2
3
4
5
6
7 8
910
1112
13 14
a) b) c) d) e)
1 gornji strujni vodič 8 auto kompresijski ventil
2 sapnica 9 kompresijski volumen
3 nepomični lučni kontakt 10 kompresijski cilindar
4 pomični lučni kontakt 11 ventil za ponovno punjenje
5 nepomični glavni kontakt 12 ventil za oslobađanje nad tlaka
6 pomični glavni kontakt 13 nepomični klip
7 auto kompresijski volumen 14 doljnji strujni vodič
Slika 7.3. Auto kompresijski princip rada visokonaponskog SF 6
prekidača – prekidanje malih struja
Na slici 7.4. predočeno je prekidanje struje kratkog spoja. Tijekomgorenja električnog luka, zbog visoke temperature, raste tlak ukompresijskom (9) i auto kompresijskom volumenu (7), slika 7.4. b. Pri
dovoljno visokom tlaku zatvara se auto kompresijski ventil (8), slika 7.4.
c. Jednakovremeno otvara se tlačni ventil (11) i propušta višak stlačenog plina iz kompresijskog volumena (9). U trenutku prolaza struje kroz nulugasi se električni luk i oslobađa prolaz kroz sapnice (2). Plin SF6 počinjestrujati iz prostora s višim tlakom (7) kroz sapnice (2) u prostor s nižimtlakom (1) i na taj način vrlo brzo deionizira prostor između kontakata,slika 7.4. d. Visoki tlak plina u prekidnoj komori stvoren je isključivokor ištenjem toplinske energije električnog luka, a pogonski mehanizamsluži samo za osiguravanje energije potrebne za gibanje kontakata. Zbogznačajnog smanjenja potrebne energije ovaj prekidač koristi mali opružnimehanizam.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 345/536
344
a) b) c) d) e)
Slika 7.4. Auto kompresijski princip rada visokonaponskog SF 6
prekidača – prekidanje struje kratkog spoja
Princip dvostrukog gibanja kontakata
Na slici 7.5. predočena je komora visokonaponskog SF6 prekidača kojiosim auto kompresijskog principa koristi i princip dvostrukog gibanja
kontakata.
Energija pogonskog mehanizma proporcionalna je kvadratu brzine,
E = ½ mv
2
. Gibanjem oba kontaktna sustava brzina je smanjena za 50 %, ada se nisu promijenili ostali tehnički parametri (vrijeme uklopa i isklopa).Zahvaljujući principu dvostrukog pomičnog kontaktnog sustava, energija pogonskog mehanizma smanjena je za 65 %.
78
2
1
119
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 346/536
345
1 doljnji pomični kontakt 2 gornji pomični kontakt
3 auto kompresijski volumen 4 kompresijski volumen
5 kompresijski stap
Slika 7.5. Princip rada visokonaponskog SF 6 prekidača s dvostrukim pomičnim kontaktnim sustavom
7.3.1.2 Konstrukcija
Prekidači napona 72.5 - 170 kV izvode se s jednom, okomito
postavljenom standardnom prekidnom komorom, i jednim potpornim
izolatorom. Prekidači 245 - 420 kV izvode se s dvije horizontalno postavljene standardne prekidne komore i dva ili tri potporna izolatora,ovisno o nazivnom naponu. Također, postoji i izvedba prekidača 245 kV s jednom okomito postavljenom posebnom prekidnom komorom (tzv.
„bačvastog“ oblika) i dva potporna izolatora.
5
4
3
2
1
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 347/536
346
1 prekidna komora 2 potporni izolator 3 pogonski mehanizam
Slika 7.6. Glavni konstrukcijski sklopovi visokonaponskog SF 6 prekidača
a) b)
1 prekidna komora 2 potporni izolator 3 pogonski mehanizam
Slika 7.7. Izvedbe pogona visokonaponskih SF 6 prekidača
a) tropolni pogon
b) jednopolni pogon
PREKIDNA KOMORA
POTPORNI IZOLATOR
POGONSKI MEHANIZAM
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 348/536
347
7.3.1.3 Pogonski mehanizam
Elektrohidraulički pogon
Elektrohidraulički pogonski sustav sastoji se od:
- elektromotora,
- uljne crpke,
- hidrauličkog pogona, - hidrauličkog spremnika, - uljnog spremnika,
- okidačkog bloka i - signalne sklopke.
Okidački blok sadrži ventile potre bne za upravljanje. Neposredno na
okidački blok pričvršćeni su uklopni i isklopni elektromagnet.
Princip rada elektrohidrauličkog pogonskog sustava visokonaponskogSF6 prekidača predočen je na slici 7.8.
Iz zajedničkog hidrauličkog spremnika (1), kroz cijevi koje su trajno
pod tlakom, ulje dolazi do pogonskog cilindra svakog pola. „Isklopna“
strana pogonskog stapa (2) trajno je pod tlakom, a „uklopna“ strana dolazi pod tlak ovisno o smjeru prolaza ulja kroz glavni razvodni ventil (4). Sila
potrebna za uklapanje jednaka je razlici sila koje djeluju na suprotnim
stranama pogonskog stapa (dakle razlici površina). Površina „isklopne“strane stapa je za površinu stapne motke manja od površine „uklopne“strane.
Pogonski stap je u oba krajnja položaja fiksiran hidrauličkom silom, anešto prije postizanja ovih položaja gibanje se hidraulički prigušuje.
Ventili ventilskog bloka konstruirani su tako da osiguravaju ispravno
i pouzdano otvaranje i zatvaranje tijekom faza sklapanja. Pri nestanku
upravljačkog napona i padu tlaka hidraulike ventili „ostaju“ u njihovomtrenutnom krajnjem položaju.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 349/536
348
Slika 7.8. Shematsko predočenje elektrohidrauličkog pogonskog sustava
prekidača
Uklapanje
Uzbudom svitka (5) uklopnog elektromagneta otvara se upravljačkiventil (3), a time preko nepovratnog ventila (11) i glavni ventil (4), koji
zbog samoodržanja ostaje otvoren. Gibanjem klipa u glavnom ventilu jednakovremeno se zatvara veza sa spremnikom ul ja (7) i otvara tlačni prostor prema „uklopnoj“ strani pogonskog klipa i pogon uklapa prekidač.
1 Hidraulički spremnik 2 Pogonski stap
3 Upravljački ventil 4 Glavni razvodni ventil
5 Uklopni svitak
6 Isklopni svitak
7 Uljni spremnik
8 Uljna crpka
9 Električki motor 10 Filter
11 Nepovratni ventil
12 Tlačni kompenzacijski ventil 13 Sigurnosni ventil
14 Manometar
15 Tlačni releji 16 Kompaktni hidraulički pogon
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 350/536
349
Isklapanje
Uzbudom svitka (6) isklopnog elektromagneta zatvara se upravljački
ventil (3). Glavni razvodni ventil (4) gubi samoodržanje, budući da ulje iztlačnog prostora „odlazi“ u spremnik ulja (7), te taj prostor ostaje bez tlaka.Gibanjem stapa u glavnom ventilu jednakovremeno se „uklopnoj“ stranistapa otvara veza sa spremnikom ulja i zatvara dotok stlačenog ulja iztlačnog prostora. Budući da je „isklopna“ strana stapa trajno pod tlakom,a pod „uklopnom“ se na opisani način tlak smanjuje, pogon isklapa prekidač.
Elektrohidraulički pogonski sustav u elektroenergetskim
postrojenjima HEP-a imaju prekidači proizvodnje KONČAR i SIEMENS.
Motorno opružni pogon
Motorno opružni pogonski sustav sastoji se od:
- Električkog motora, - uklopne opruge (spiralna ili cilindrična tlačna) i - isklopne opruge (cilindrična tlačna opruga)
1 isklopna zaporka 7 pogonska poluga
2 pogonska poluga 8 univerzalni električki motor 3 uklopna poluga 9 krajnja sklopka
4 uklopna zaporka 11 amortizer
5 glavna osovina A isklopna opruga
6 uklopna opruga (spiralna)
Slika 7.9. Motorno opružni pogon – spiralna i cilindrična opruga
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 351/536
350
Slika 7.10. Motorno opružni pogon – isklop
U normalnom pogonskom stanju kontakti prekidača su zatvoreni, aisklopna i uklopna opruga su napete.
Isklapanje
Uzbudom svitka isklopnog elektromagneta otpušta se isklopnazaporka (1), slika 7.10., i isklopna opruga (A) izvede isklop prekidača.
Gibanje kontaktnog sustava prekidača prigušeno je djelovanjem amortizera(11).
a) b)
Slika 7.11. Motorno opružni pogon – uklop
a) uklop
b) napinjanje uklopne opruge
11
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 352/536
351
Uklapanje
Uzbudom svitka uklopnog elektromagneta otpušta se uklopna zaporka
(4), slika 7.11. a). Pogonska poluga (2) dovodi uklopnu polugu (3) uzatvoreni položaj. Jednakovremeno napinje se i isklopna opruga (A). Utrenutku kada kontakti prekidača „dođu“ u zatvoreni položaj, uklopna poluga (3) se blokira isklopnom zaporkom (1), a pogonska poluga (2) seoslobađa i nastavlja gibanje do neutralnog položaja. Prekidač je uklopljeni strujni krug motora se zatvara preko krajnje sklopke (8), a motor (7) starta
i napinje uklopnu oprugu (6) slika 7.11 b). Kada je uklopna opruga napeta,
krajnja sklopka (8) otvara krug motora.
Ovakav opružni pogonski sustav u elektroenergetskim postrojenjimaHEP-a imaju prekidači proizvodnje KONČAR, ABB i AREVA.
Sličan princip rada ima i opružni pogon s dvije cilindrične tlačneopruge, slika 7.12. Na slici je predočen mehanizam s napetom uklopnomoprugom (7), odnosno u položaju za uklop.
Uklapanje
Uzbudom uklopnog svitka (1) otpušta se uklopna zaporka i „prazni“uklopna opruga (7). Uklopna opruga pokreće uklopnu kulisu (2) kojadjeluje na isklopnu kulisu (11). Isklopna kulisa „gura“ pogonsku motku (4)i preko kutne poluge (3) uklapa prekidač. Jednakovremeno pogonzapočinje nadopunjavanje napetosti uklopne opruge (7), a isklopna kulisa(11), preko pogonske osovine (13), napinje isklopnu oprugu (17) do
krajnjeg položaja i prekidač je spreman za isklop.
Isklapanje
Uzbudom isklopnog svitka (15) otpušta se isklopna zaporka i „prazni“isklopna opruga (17). Isklopna opruga preko motke isklopne opruge (6) i
pogonske motke (4) zakreće kutnu polugu (3) i isklapa prekidač.
Ovakav opružni pogonski sustav u elektroenergetskim postrojenjimaHEP-a imaju prekidači proizvodnje SIEMENS.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 353/536
352
1 uklopni svitak
2 uklopna kulisa
3 kutna poluga
4 pogonska motka5 motka za uklopnu oprugu
6 motka za isklopnu oprugu
7 uklopna opruga
8 pogon
9 mehanizam za napinjanje
10 motka za napinjanje
11 isklopna kulisa
12 uklopni prigušnik
13 pogonska osovina14 isklopni prigušnik 15 isklopni svitak
16 kućište mehanizma
17 isklopna opruga
UKLOP
ISKLOP
Slika 7.12. Motorno opružni pogon – dvije cilindrične tlačne opruge
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 354/536
353
Elektromotorni pogon
Elektromotorni pogon je jedno od najnovijih rješenje pogonskog mehanizma,i za sada ga predlaže samo firma ABB pod imenom „ Motor Drive“, slika 7.13.
Riječ je o digitalnom sustavu sa servomotorom koji neposredno zakreće kontakte prekidača. Jedini pokretni dio pogona je osovina motora. Pogonska energija potrebna za rad motora akumulirana je u kondenzatorskoj bateriji, a upravljanje
se obavlja s pomoću digitalne I/O tehnologije i senzora položaja.
Slika 7.13. Elektromotorni pogon – „Motor Drive“
Temeljne su prednosti predmetnog pogona nepostojanje tzv. klasičnogmehanizma, odnosno minimalan broj mehaničkih (pokretnih) dijelova kao i povratna veza koja omogućava da I/O upravljački sustav kontinuirano
„obavještava“ korisnika o položaju, stanju motora i punjenju i pražnjenjukondenzatorske baterije. Pored toga predmetni pogon ima i funkciju samo-
testiranja tzv. „ Micro motion“ s kojom unaprijed programiranom učestalošću, čaki kada je prekidač u pogonu, s malim pomacima (< 1mm) pogonske motke
(kontakata) provjerava funkcionalnost prekidača.
7.3.1.4 Upravljački i kontrolni krugovi
Upravljački i kontrolni krugovi imaju funkciju upravljanja radom prekidača.Isklapanje ili uklapanje prekidača, u osnovi započinje vanjskim nalogom (ili sreleja ili od operatera) koji aktivira pogonski mehanizam poradi promjene
položaja glavnih kontakata. Jednakovremeno nadzorni sustav prekidača treba
ustanoviti dali je prekidač spreman izvršiti traženu „operaciju“ ili nije. U tu svrhu
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 355/536
354
14. Daljinski nadzor i pokazivači
13. Uređaj za isključivanje napajanja
nadziranog kruga
12.Sklopka za upravljanje (lokalno / daljinski)14. Lokalni nadzori pokazivači
11. Krajnja sklopka (startanje motora - nadopunjavanje pogonske energije)
10. Blokada
pumpanja
9. Kontakti kontrolnika gustoće
8. Signalna sklopka
4. Kontrolnik
gustoće
15. Nesimetrija polova6. Isklopni
svitak 1
5. Uklopni
svitak
7. Isklopni
svitak 2
1. Glavni kontakti
prekidača
2. Pogonski mehanizam
3. Električni
motor M
upravljački napon AC / DCDC 2DC 1
mehanička veza
električna veza
nadzorni sustav prekidača konstantno motri nekoliko pogonskih veličina, npr.stanje pogonske energije, gustoću plina, položaj glavnih kontakata i na temeljudobivenih informacija dopušta da prekidač izvrši sklopnu „operaciju“ ili blokira
rad prekidača. Postoji velik broj različitih shema kontrolnih i upravljačkihkrugova visokonaponskih prekidača, međutim, sama logika rada je uvijek jednaka, a predočena je na slici 7.14.
Slika 7.14. Kontrolni i upravljački krug visokonaponskog prekidača
1. Glavni kontakti prekidača (nisu dio nadzornog kruga) mehanički su vezani preko sklopne motke na pogonski mehanizam.
2. Pogonski mehanizam (nije dio nadzornog kruga) osigurava potrebnu
energiju za isklapanje i uklapanje glavnih kontakata.
3. Električki motor (nije dio nadzornog kruga) koristi se za nadopunjavanjehidrauličkog spremnika, odnosno „napinjanje“ pogonske opruge.
4. Kontrolnik gustoće (temperaturno kompenzirana tlačna sklopka)kontinuirano nadzire gustoću plina SF6.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 356/536
355
5. Uklopni svitak . Stavljanjem ovog svitka pod napon pokreće se pogonskimehanizam za uklop glavnih kontakata prekidača. Kada glavni kontakti prekidača dođu u uklopljeni položaj, kontakti signalne sklopke („b“) uuklopnom strujnom krugu se otvaraju i na uklopnom svitku nestaje napon.
6. Isklopni svitak . Stavljanjem ovog svitka pod napon pokreće se pogonskimehanizam za isklop glavnih kontakata prekidača. Kada glavni kontakti prekidača dođu u isklopljeni položaj, kontakti signalne sklopke („a“) uisklopnom strujnom krugu se otvaraju i na isklopnom svitku nestaje napon.
7. Isklopni svitak 2. Obično postoje dva isklopna svitka, svaki na posebnomupravljačkom naponu kako bi se izbjeglo zatajenje prekidača u slučajunestanka upravljačkog napona.
8. Signalna sklopka koristi se prije svega za prekidanje napajanja uklopnog i
isklopnog svitka kada završi sklopna „operacija“. Koristi se i za monitoring
stanja prekidača, odnosno i za monitoring ostalih funkcija. Obično ima 6normalno otvorenih kontakata (NO) i 6 normalno zatvorenih kontakata
(NC). Često korisnici traže i puno veći broj kontakata. 9. Kontakti kontrolnika gustoće u slučaju gubitka plina, koji detektira
kontrolnik gustoće (4), prvo daju alarm „gubitak plina“, a u slučaju da plin„padne“ ispod dozvoljene vrijednosti blokiraju rad prekidača.
10. Blokada pumpanja koristi se za sprječavanje ponovnog uklopa ako je
slučajno ostala aktivna komanda „uklop“, a prekidač dobije nalog za isklop. Na taj se način sprječava višestruko uzastopno uklapanje i isklapanje
prekidača. Uklopna komanda stavlja pod napon anti-pumpni relej prekokontakta „a“ signalne sklopke. Jedan kontakt ovog releja prekida isklopnistrujni krug, a drugi kontakt služi za samodržanje releja sve dok ne nestanekomanda za isklop.
11. Krajnja sklopka služi za aktiviranje i zaustavljanje električkog motora kojisluži za nadopunjavanje hidrauličkog spremnika, odnosno za napinjanje pogonske opruge.
12. Sklopka za lokalno/daljinsko upravljanje omogućuje operateru biranjenačina upravljanja prekidačem.
13. Uređaj za isključivanje napajanja kontrolnog kruga služi za isključivanje snapona tijekom radova održavanja.
14. Kontrola i pokazivači služe za pokazivanje položaja prekidača, odnosnostatusa lokalna/daljinska kontrola.
15. Nesimetrija polova. U slučaju prekidača s jednopolnim pogonom može sedogoditi da sva tri pola prekidača nisu u istom položaju. Ukoliko se todogodi, vremenski relej se stavlja pod napon preko kontakata „a i b“signalne sklopke i nakon određenog vremenskog kašnjenja (1.5 do 5 s) daje prekidaču nalog za isklop, kako bi sva tri pola bila u otvorenom položaju.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 357/536
356
7.3.2 Održavanje visokonaponskih prekidača
Održavanje (engl. maintenance) visokonaponskih prekidača je skup
tehničkih i administrativnih djelatnosti, sa ciljem da se prekidač održi ili ponovo„vrati“ u stanje u kojem može obavljati namijenjenu mu funkciju. Takove
djelatnosti može se podijeliti na dijagnostiku i na radove, slika 7.15.
Slika 7.15. Djelatnosti održavanja visokonaponskih prekidača
Dijagnostika (engl. dijagnostici) visokonaponskih prekidača je
pravovremeno ili periodičko određivanje stanja prekidača (i njegovih sastavnih
dijelova) sa ciljem procjene pouzdanosti daljnjeg pogona i/ili predlaganja načinai opsega servisiranja.
Pregled i provjere (engl. inspection) obuhvaćaju periodička vizualna
ispitivanja temeljnih osobina prekidača, te provjera funkcionalnosti, podešenostii točnosti. Provode se tijekom pogona, bez otvaranja prekidača. Predmetneaktivnosti obično se odnose na provjeru: tlakova, razina pogonskih tekućina,nepropusnosti, položaja releja, zagađenosti izolacijskih dijelova, ali i na radovekoji se mogu obavljati tijekom normalnog pogona, kao što su podmazivanje,čišćenje, pranje i sl.
Monitoring (engl. monitoring, supervision) obuhvaća aktivnosti koje se provode ručno ili automatski (očitavanjem mjernih instrumenata i signalizacije),
a u cilju promatranja stanja prekidača. Monitoring se provodi dok je prekidač u pogonu. Ukoliko se provodi kontinuirano osmatranje mjernih instrumenata riječ je o kontinuiranom motrenju (engl. continuos monitoring ).
Dijagnostička ispitivanja (engl. diagnostic tests) su usporedbena ispitivanja
bitnih parametara prekidača kako bi se potvrdila njihova funkcionalnost.
Izmjerene veličine uspoređuju se sa specificiranim ili prethodno izmjerenim
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 358/536
357
veličinama (npr. veličinama izmjerenim tijekom tzv. rutinskih ispitivanja, iliispitivanja tijekom puštanja u pogon). Dijagnostička ispitivanja obično se provodena prekidaču izvan pogona (engl. off-line tests), međutim, postoji mogućnost dase stanovita ispitivanja provode i tijekom pogona (engl. on-line tests).
Radovi na prekidaču mogu se obavljati tijekom pogona ( pregled i provjere),
odnosno kada je prekidač izvan pogona (revizije, remont i popravci).
Revizija (engl. examination) sadrži radove koji se obavljaju na prekidaču prema unaprijed definiranom redoslijedu i terminu. Uz pregled i provjere koje se
ne mogu obaviti tijekom pogona, provode se mjerenja i tzv. ne razorna ispitivanja,
na djelomično otvorenom prekidaču, kako bi se pouzdano odredilo njegovo stanje,te se pr ovodi čišćenje, podmazivanje i zamjena istrošenih dijelova.
Remont (engl. overhaul ) sadrži složenije radove na prekidaču u svrhu popravka ili zamjene elemenata za koje je pregledom, ispitivanjem ili mjerenjem
pokazano da odstupaju od uobičajenih vrijednosti.
Popravak se poduzima nakon kvara prekidača, a u svrhu ponovnoguspostavljanja njegovih normalnih funkcionalnih svojstava.
Veličine koje imaju utjecaj na stanje visokonaponskog SF6 prekidača su: - vođenje i sklapanje nazivne struje, - dielektrična naprezanja (pogonski napon, povišeni napon, atmosferski
i sklopni udarni prenaponi),
- mehanička naprezanja i utjecaj okoline, i
- vođenje i sklapanje struje kratkog spoja.
Postupci radova održavanja predočeni su u tablici 7.1.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 359/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 360/536
359
Postoje četiri temeljna principa održavanja visokonaponskih prekidača:
vremenski temeljeno održavanje TBM (engl. Time Based Maintenance),
održavanje temeljeno na stanju prekidača CBM (engl.Condition Based
Maintenance),
održavanje temeljeno na pouzdanosti RBM (engl. Realibility Based
Maintenance), i
izlazak na kvar.
- Čujna kontrolasklapanja;
PRILIKOM
SKLAPANJA
- Zamjena svih dotrajalih
brtvi i gumenih brtvi
starijih od 5 godina
- Pregled vanjskih
metalnih površina, čišćenjei bojanje prema potrebi
- Pregled, provjera i
podešavanje elemenata pomoćnih strujnih krugovana pr. grijača, presostata,signalnih i krajnjih sklopki
itd.
- Podešavanje meh. sustavaaparata, u skladu s
uputama proizvođača
- Provjera vremena odziva
i/ili brzine kontakata.
PREKIDNA
I
UKLOPNAMOĆ
- Vizualna:
stanje krute
izolacije i
ostalih bitnih
dijelova lučne
i/ili prekidnekomore.
TIJEKOM
REVIZIJE
ILI REMONTA
- RADOVI NA IZOLACIJI
I NA MEHANIČKOMSUSTAVU (kako je
prethodno navedeno)
- Čišćenje manje nagorenihlučnih kontakata i/iliizolacijskih dijelova lučnekomore, kao na pr. sapnica
i slično
- Zamjena „jače“
nagorenih lučnih kontakatai kont. opruga i/ili zamjena
jače nagorenih izolacijskihdijelova lučne komore, kaona pr. sapnica i slično
- RADOVI
PODEŠAVANJA ISNIMANJA VREMENA
ODZIVA (kako je
prethodno navedeno)
- Zamjena svih dijelova
prekidnog elementa koji su
oštećeni pr i kvaru, ili
zamjena kompletnog
prekidnog elementa
- RADOVI
PODEŠAVANJA ISNIMANJA VREMENA
ODZIVA KAO U
SVOJSTVU (kako je
prethodno navedeno).
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 361/536
360
Vremenski temeljeno održavanje je održavanje u svezi starosti prekidača.Pregledi, dijagnostička ispitivanja i intervali između revizija su unaprijedodređeni, na osnovi proizvođačevih i/ili korisničkih iskustava. Održavanje se provodi u definiranim vremenskim intervalima ili nakon određenog brojasklapanja. Datoteka s podacima o provedenim održavanjima daje mogućnost promjene unaprijed određenih intervala, te je tada riječ o tzv. adaptivnom TBM.
Održavanje temeljeno na stanju prekidača je održavanje temeljeno narealnom stanju prekidača. Mjeri se (prati) stanje prekidača s pomoću podatakadobivenih uporabom pregleda, dijagnostičkih ispitivanja i sustava monitoringa.
Kada se stanje promjeni ili prelazi utvrđenu granicu, primjenjuju se mjere potrebne da se element „vrati“ u prihvatljivo pogonsko stanje. Održavanje se planira i provodi kada se ustanovi da je stanje prekidača postalo kritično. Može
se primijeniti monitoring (engl. monitoring ) prekidača pod naponom (engl. on-line) ili monitoring prekidača kad nije pod naponom (engl. off-line).
Održavanje temeljeno na pouzdanosti održavanje je koje se temelji na posljedicama kvara. Prvi put primijenjeno je u zrakoplovnoj industriji, a temelji
se na procesu od 7 koraka:
1. Izbor sustava 2. Definiranje rubnih uvjeta 3. Opis sustava 4.
Funkcioniranje sustava i funkcijske pogreške 5. Analiza kvara i njegovih učinaka- FMEA (engl. Failure Mode and Effects Analyses) 6. Analiza logičkih prioriteta
7. Odabir primjenljivih i ekonomski opravdanih mjera.Potrebna je povratna veza statistik e, pregleda, dijagnostičkih ispitivanja,monitoringa i iskustava iz održavanja kako bi se odredilo kada i koje mjere treba primijeniti.
Na stanje prekidača ima utjecaj njegov rad, ali i uvjeti okoline. Za prekidačekoji su u normalnom kontinuiranom pogonu, i koji se sklapaju u pravilnim
vremenskim intervalima vremenski temeljeno održavanje je dostatno. Međutim,za prekidače koji se koriste za višestruka sklapanja (npr. prigušnica ilikondenzatorskih baterija i koji relativno brzo načine tisuće „operacija“), odnosno
za prekidače koji se rijetko sklapaju (npr. u dalekovodnom polju koje se sklapadva tri puta godišnje) održavanje temeljeno prema stanju prekidača je pouzdanijei ekonomičnije.
Bolja procjena dobiva se uporabom održavanja temeljenog na pouzdanosti budući da se u obzir uzimaju i posljedice kvara, a stvarno potrebni radoviodržavanja za točno određene prekidače su u „pravom“ trenutku.
U Hrvatskoj elektroprivredi bitna, a moglo bi se reći i jedina metodaodržavanja je još uvijek vremenski temeljeno održavanje u skladu s preporukama proizvođača opreme.
Radovi održavanja, na primjer SF6 prekidača proizvodnje KONČAR dijele
se u tri grupe:
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 362/536
361
1. „Rutinska“ kontrola svake 4 godine
Predmetna kontrola uključuje radove koje je moguće provesti na prekidaču u pogonu. Ispuštanje plina SF6 nije potrebno.
2. Mala revizija
Provodi se nakon svakih 1500 sklapanja ili nakon 10 godina pogona.
3. Velika revizija (remont)
Provodi se nakon svakih 3000 sklapanja ili nakon 20 godina pogona.
Trajnost kontakata odgovara uobičajenoj životnoj dobi prekidača, međutimkada broj sklapanja struje kratkog spoja naraste iznad dozvoljenog prema slici
7.16. treba provesti kontrolu kontakata.
n - broj isklopa
I - struja koja se prekida
IA - nazivna prekidna moć
Slika 7.16. Dozvoljen broj sklapanja u ovisnosti o struji kratkog spoja
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 363/536
362
7.3.3 Dijagnostika i monitoring visokonaponskih prekidača
Uporaba dijagnostičkih tehnika i tehnika monitoringa ima smisla samo ako
je i ekonomski opravdana. Naravno, primjena tehnika monitoringa u slučajustarijih prekidača je preskupa, odnosno ograničena samo na specijalne slučajeve.Suprotno k tome periodička primjena dijagnostičkih tehnika na cijelu„populaciju“ prekidača i te kako je korisna i ekonomski opravdana. Jednako takocijena suvremenih sustava monitoringa koji se ugrađuju u nove prekidače je,relativno, mala zahvaljujući brzom razvoju na području senzora i mikroprocesorakoji se i tako već koriste za kontrolne i upravljačke sustave. Jedan od najtežih problema dijagnostičkih tehnika je kak o odrediti pravi trenutak kada je potrebno
zamijeniti dio ili čak cijeli prekidač. U tablici 7.2. predočeni su danas najčešćekorišteni parametri u dijagnostičkim tehnikama i tehnikama monitoringa koji se
koriste za pravovremeno otkrivanje oštećenja i kvarova, odnosno trošenja i tzv.degradacije.
Tablica 7.2. Parametri dijagnostičkih tehnika i tehnika monitoringa
IZOLACIJSKI MEDIJ MEDIJ ZA GAŠENJEELEKTRIČNOG LUKA
Tlak plina M Tlak plina M
Gustoća plina M Gustoća plina M
Količina plina D Količina plina D
Vlažnost D Vlažnost D
Produkti raspada P Produkti raspada P
Faktor gubitaka u ulju D Promjena tlaka D
Dielektrična čvrstoća ulja D Porast tlaka u tlačnom cilindru D
Razina ulja P Razina ulja P
Sadržaj vode u ulju D
Otpor izolacije D IZOLACIJSKI MATERIJAL
Kapacitet izolacije D Stanje površine izolatora P
Curenje ulja P Masa P
Odvodne struje M Parcijalna izbijanja D
Curenje plina SF6 D Faktor gubitaka D
Broj ponovnih proboja M
GLAVNI KONTAKTI
Položaj kontakata DM KINEMATIČKI LANCI
Položaj kontakata u odnosu namehanizam
DM Trenje D
Čistoća kontakata P Lom P
Temperatura kontakata D Prekomjeran rad P
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 364/536
363
Otpor kontakata D Čvrstoća P
Podmazivanje P korozija P
Nagaranje, oznake gorenja el.
luka
P
LUČNI KONTAKTI KONTROLNI/POMOĆNI
KRUGOVI
Stanje, trošenje P Uklopni i isklopni svitci DM
Dužina D Sklopna vremena D
Koordinacija s glavnim
kontaktima
DP Isključenje M
Udarac DM Stavljanje pod napon PM
Brzina DM Grijanje PM
Akceleracija DM Električni kontinuitet svitaka DM
Lučna vremena D Upravljački ventili uhidrauličkom sustavu
D
Zbroj prekinute struje M Pomoćni kontakti PM
Zbroj I 2t D Napon upravljanja svitaka DM
Napon motora DM
Tlak kompresorskog sustava D
Struja motora D
POGONSKI MEHANIZAM
Udarac, put DM
Brzina DM
Akceleracija DM
Sila D OSTALO
Prigušenje D Ne sinkronizam polova M
Razina ulja PM Temperatura najtoplije točke D
Dinamički pad tlaka D Pretjerana korozija P
Tlak plina u akumulatoru DM Neadekvatno podmazivanje P
Broj sklopnih ciklusa M Zagađenje P
Vrijeme ponovnog punjenja DM Boja P
Ukupno vrijeme rada M Znaci pretjeranog zagrijavanja P
Broj „operacija“ motora M Znaci gorenja el. Luka P
Položaj napete opruge PM Pukotine u porculanu P
Curenje ulja P Postolje P
Status svitka za isklop P Znaci vibracija D
P pregled
D dijagnostika
M monitoring
7.3.3.1 Dijagnostika visokonaponskih SF6 prekidača
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 365/536
364
Tablica 7.3. Dijagnostičke tehnike za visokonaponske prekidače
SVOJSTVO
DIJAGNOSTIČKE AKTIVNOSTI
NADZOR PREGLED I
PROVJERA
ISPITIVANJE
MJERENJE EKSPERTIZA
VOĐENJE
NAZIVNESTRUJE I
STRUJE
KRATKOG
SPOJA
- Kontrola iznosa
struje;- Kontrola
temperature
okoline (1);
- Kontrola nad
temperatura
kontakata (ako
postoji
kontinuirano
mjerenje).
SVAKI DAN,
KONTINUIRANO
- Vizualni
regled;
POVREMENO
- Termovizija.
2 x godišnje
- Vizualna
kontrola
kontakata.
TIJEKOM
REVIZIJE
ILI REMONTA
(2)
- Pad napona
(ili otpor)glavnog
strujnog
kruga.
PRIJE
REVIZIJE
ILI
REMONTA
(2)
NAKON
REVIZIJE,
REMONTA
ILI
POPRAVKA
(2)
- Samo u slučaju
ako se ne može postićideklarirani otpor.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 366/536
365
NAPONSKE
ZNAČAJKE
- Kontrola tlaka ili
gustoće medija; - Kontrola razine
tekućinskogmedija;
SVAKI DAN,
KONTINUIRANO
- Osjetilna:
vidom – strani
talozi,
sluhom – jaka
pramenasta
izbijanja;
SVAKIH 3 DO
6 MJESECI
- Vizualno – stanje krute
izolacije.
TIJEKOM
REVIZIJE ILI
REMONTA (2)
-
Dielek trična
čvrstoćamedija;
-
Dielek trična
čvrstoćakrute
izolacije
(megerom ili
ispit.
naponom 50
Hz)
- Ispitivanje
pomoćnihstrujnih
krugova,2000 V,
50 Hz.
PRIJE
(I NAKON)
REVIZIJE,
REMONTA
ILI
POPRAVKA
(2)
- Parcijalna
izbijanja prema
potrebi (starog ili
obnovljenog
prekid.);
- Ispitivanje
vanjske krute
izolacije u
slanoj komori
(samo u
pecijalnim
slučajevima).
MEHANIČKA FUNKCIO-
NALNOST
I UTJECAJ
OKOLINE
- Kontrola tlaka u
akumulatoruenergije;
- Kontrola stanja
uklopne opruge;
- Kontrola sklopnog
stanja prekidača,
SVAKI DAN,
KONTINUIRANO
- Vizualna
kontrola meh.sustava
prekidača, posebno
mehanizma ili
pogona;
- Podmazivanje
i čišćenje prema potrebi.
JEDNOM
GODIŠNJE
- Čujna kontrolasklapanja.
PRILIKOM
SKLAPANJA
- Mjerenje
vremenaodziva i/ili
brzine
kontakata i
sinkronizma.
NAKON I
MOGUĆEPRIJE
REMONTA
(2) (3)
- Ekspertiza je
potrebna, samoako se ne mogu
postićideklarirana
vremena,
brzine kontakata
i/ili sinkronizam.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 367/536
366
PREKIDNA
I
UKLOPNA
MOĆ
- Kontrola dojave
stanja
trošenja kontaktaili I 2t ako postoji.
KONTINUIRANO
ILI NAKON
PREKIDANJA
JAČEGKRATKOG SPOJA
PRILIKOM
PREKIDANJA
(2)
- Vizualna:
stanje krute
izolacije i
ostalih bitnih
dijelova lučnei/ili prekidne
komore.
TIJEKOM
REVIZIJE ILI
REMONTA (2)
(4)
- Mjerenje
sklopnih
vremena i
sinkronizma
polova.
- Mjerenje
produkata
raspada
plina SF6
- Mjerenje
sadržajavlage u
plinu.
PRIJE (I
NAKON)
REVIZIJE,
REMONTAILI
POPRAVKA
(2)
- Ekspertiza se
provodi samo u
slučajuneuspješnog
prekidanja ili
nenormalnog
vladanja
prekidača kod prekidanja (na pr.
ako se stvaraju
preveliki
prenaponi ili
slično).
Visokonaponski SF6 prekidači trebaju podnijeti određena električna,toplinska i mehanička naprezanja koja se na njih postavljaju pri različitim radnimrežimima pogona, što znači da trebaju imati određena svojstva odnosno tehničkesposobnosti.
Napomene:
(1) Pod „okolinom“ smatra se zrak u blizini prekidača. (2) Rokovi revizije i remonta prema uputama proizvođača. Orijentacijski rok
revizije ili remonta: – svake 4 god.
(3) Orijentacijski broj sklapanja prije revizije ili remonta: 500 sklapanja.
(4) Orijentacijski broj prekidanja „pune“ struje kratkog spoja prije revizije ili
remonta: 10 do 30 prekidanja
Prva četiri svojstva ili minimalno neka od njih obično imaju svi električki
strojevi, uređaji i oprema, dok je prekidna i uklopna „moć“ specifičnost prekidača, a proizlazi iz njihove temeljne namjene.
Na sličan način grupirana su ispitivanja koja obrađuju međunarodne IECnorme za sklopne aparate, te je taj način prikladan i za praćenje stanja idijagnostiku visokonaponskih prekidača u pogonu, Tablica 7.3.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 368/536
367
7.3.3.2 Monitoring visokonaponskih SF6 prekidača
Kao pomoć pri dijagnosticiranju stanja prekidača i predviđanja mogućihkvarova, korisnik bi trebao provoditi monitoring potrebnih karakteristika i
funkcija prekidača. Dijagnostika stanja prekidača može pomoći korisniku pri određivanju stanja
pojedinih dijelova prekidača i produljivanju intervala između revizija. Prekidači mogu imati uređaje za monitoring ugrađene u isto kućište s
energetskim dijelom. Također, moguće je takove uređaje priključiti izvan na prekidač. Veličina i složenost dodatnih uređaja ovisi o tipu i nazivnim
vrijednostima prekidača, ulozi prekidača u sustavu i potrebama korisnika.
Monitoring (nadgledanje) prekidača zahtijeva sljedeće postupke od strane
korisnika:a) Periodičku vizualnu kontrolu mnogih pokazatelja, oznaka, mjernih
instrumenata, svjetlosnih signala, itd. na prekidaču, bez rastavljanja iliisključivanja prekidača, ali uz otvaranje ormarića s mehanizmom, ako je to potrebno.
b) Periodičku vizualnu kontrolu mnogih indikatora, mjernih instrumenata, naudaljenim lokacijama, bez rastavljanja ili isključivanja prekidača. To možezahtijevati kontinuirani priključak s pomoćnih kontakata, itd.
c) Vizualnu kontrolu raznih indikatora, mjernih instrumenata, te uređaja
privremeno spojenih na prekidač, kao što su npr. manometri. d) Kontinuirano ili periodičko automatsko bilježenje rada prekidačaupotrebom oscilografa, registratora redoslijeda događaja, registratorakvarova, itd. Navedeni postupci mogu zahtijevati isključivanje prekidača smreže i djelomično stavljanje izvan funkcije prekidača.
e) Stavljanje u pogon složenijih sustava dijagnostike koji su kontinuirano ili povremeno spojeni na prekidač.
f) Vanjska dijagnostička ispitivanja, kao što su kontrola sklopnih vremena,mjerenje kontaktnog otpora, izolacije, faktora snage, kao postupci mogu
zahtijevati isključivanje prekidača sa mreže i djelomično otvaranje prekidača, a mogu biti provedeni i tijekom pogonu.
g) Prema potrebi, pregled isključenog ili djelomično otvorenog prekidača,dopunjen potrebnim mjerenjima, ne razornim ispitivanjima, itd.
h) Kontrola podešenja i rada tlačnih sklopki. Prethodni postupci moguzahtijevati isključivanje prekidača s mreže.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 369/536
368
U tablicama 7.4. do 7.9. date su neke od značajki i funkcija prekidača koje jemoguće kontinuirano ili periodički nadgledati. Tablice uključuju sljedeće:
a) značajk e koje treba nadgledati,
b) radno stanje prekidača (u pogonu/izvan pogona) tijekom monitoringa,
c) parametri koje treba mjeriti i dobivene informacije,
d) procjena stanja prekidača na osnovi sakupljenih informacija i e) odnos dobivene koristi prema sredstvima uloženim u sustav monitoringa.
Stanovite značajke besprekidno se motre preko mjernih instrumenata,mehaničkih indikatora ili releja, itd. spojenih na kontrolni (upravljački) sustav prekidača. Za ostale značajke prekidač je potrebno isključiti i izolirati ili čakdjelomično otvoriti.
Značajke s obzirom na faktor snage, otpor, itd. traže od korisnika da pravovaljano registriraju podatke i promatraju porast ili pad pojedinih veličinakako bi se pouzdano procijenilo stanje prekidača.
Uložena sredstva u sustav monitoringa predstavljaju troškove potrebnogmaterijala, projektiranja i izvođenja i troškove rada i održavanja sustava, te oviseo nekoliko faktora kao što su tip prekidača, složenost sustava za monitoring, broj prekidača koje sustav obuhvaća i njihova lokacija. Zbog toga različiti korisniciimaju različite visine uloženih sredstava. Uložena sredstva u sustav monitoringa
definiraju se kao mala ukoliko se sustav može izvesti bez većih izdataka za projektiranje i rad, bilo od strane proizvođača, bilo od strane korisnika. Uloženasredstva u sustav monitoringa definiraju se kao srednja kada su troškovi projektiranja i rada između malih i velikih. Uložena sredstva u sustav monitoringa
definiraju se kao velika kad postavljanje sustava zahtijeva značajne troškove projektiranja i rada ili ukoliko je prekidač potrebno isključivati ili djelomičnorastavljati prilikom monitoringa. Visoke troškove, također, predstavljaju iinformacije o stanje prekidača koje se posredno mogu dobiti uz znatno manjetroškove. Uložena sredstva u sustav monitoringa definiraju se kao ekstremno
velika kad prekidač treba premjestiti na drugu lokaciju radi ispitivanja ili kad treba provesti značajnu pripremu terena.
Korist od monitoringa definira se kao mala kada dobivene informacije koriste
samo za statistiku ili određivanje i promatranje trenda porasta ili pada pojedinihveličina. Korisnost je mala i ukoliko detektirano stanje prekidača ne zahtijeva brzoi neposredno djelovanje. Korist od monitoringa definira se kao srednja ukoliko je
važnost dobivenih informacija između male i velike. Korist od monitoringa
definira se kao velika kada dobivene informacije ukazuju na stanje koje, ukoliko
se ne korigira, može dovesti do većeg kvara prekidača.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 370/536
369
Korisnik sam treba provesti analizu s kojom će odrediti do koje mjere trebaju prekidači biti opremljeni uređajima za monitoring. Proizvođač može dati preporuke s obzirom na mjerene parametre. Poznavanje kvarova koji su se većdogodili na prekidaču i važnost samog prekidača u sustavu od velike su pomoćikorisniku pri određivanju omjera uloženih sredstava i dobivene koristi za sustavmonitoringa koji smatra potrebnim.
Tablica 7.4. Monitoring mehaničkih karakteristika
Karakteris
tike koje
treba
nadgledati
Stanje
prekid
ača
Mjereni parametri
i dobivene
informacije
Procjena
Dobivena
korist /
Uloženasredstva
Statusindikatora u
ovisnosti od
položajamehanizma
I
Usporedba statusaindikatora (otvoren-
zatvoren) u odnosu
na položajmehanizma
Integritet mehanizma,spojeva, blokada i
indikatora da pomakne
glavne kontakte u status
ukl./iskl. i pravilno
indicira položaj
V/M
Status
glavnog
kontakta u
ovisnosti od
naloga za
uklop
0
Vrijeme od
uključenja douklapanja ili
isklapanja glavnihkontakata
Rad mehanizma pri
uklapanju i isklapanju V/V
Pozicija
kontakata u
ovisnosti o
vremenu
0Položaj kontakata uovisnosti o vremenu
Snaga sustava s
pohranjenom energijom;
pravilno podmazivanje,
rad amortizera,
odskakivanje kontakata,
trenje mehanizma
V/V
Podešavanje kontakata 0
Dimenzije ili položaj
kontakata ili spojnihdijelova
Pravilan rad kontakata V/V
Status
pomoćnihkontakata u
ovisnosti od
naloga za
uklop
I
Vrijeme od
uključenja douklapanja ili
isklapanja pomoćnihkontakata
Rad mehanizma pri
uklapanju i isklapanju V/M
I - prekidač uključen i u pogonu; 0 – pr ekidač isključen i uzemljen; M – mala;
S – srednja; V – velika; EV – ekstra velika
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 371/536
370
Tablica 7.5. Monitoring električnih karakteristika
Karakteris
tike koje
trebanadgledati
Stanje
prekid
ača
Mjereni
parametri i
dobiveneinformacije
Procjene
Dobivena
korist /
Uloženasredstva
Kontaktni
otpor0
Otpor kontakata i
drugih dijelova
strujnog puta u
Cjelovitost spojne
površine kontakata i primijenjene sile
V/V
Temperatur
a kontakata
i vodiča uovisnosti o
struji
0Porast temperature
kontakata i vodiča
Stanje kontakata i
vodiča
Stanje medija za
prijenos topline
V/V
Temperatur
a krajeva
provodnog
izolatora
I
Relativna
temperatura
krajeva provodnog
izolatora
Temperatura krajeva
provodnog izolatora
unutar dozvoljenih
granica
Stanje krajeva
provodnog izolatora
V/M
I - prekidač uključen i u pogonu; 0 – prekidač isključen i uzemljen; M – mala;
S – srednja; V – velika; EV – ekstra velika
Tablica 7.6. Monitoring izolacijskih karakteristika
Karakteris
tike koje
treba
nadgledati
Stanje
prekid
ača
Mjereni
parametri i
dobivene
informacije
Procjene
Dobivena
korist /
Uloženasredstva
Podnosivi
naponizolacije
0
Podnosivi napon ili
probojni napon većiod specificiranog
Onečišćena ili na drugi
način oslabljena izolacijameđu fazama i od faze prema zemlji
V/EV
Podnosivi
napon
prekidne
komore
0
Podnosivi napon ili
probojni napon većiod specificiranog
Onečišćena izolacija prekidne komore i
visokonaponski
kondenzatori
V/EV
Klizna
struja
izolatora
0 Klizna strujaOnečišćeni ili popucali
izolatoriV/V
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 372/536
371
Buka I Neobična buka,
vibracije, korona
Pojava el. luka na
izolaciji, slabo
pričvršćeni provodniizolatori
S/M
Ispitivanje
prisutnosti
vanjske ili
unutarnje
korone
0 Prisutnost korone
Slabljenje izolacije
Kontakti oštećeni ili sene dodiruju
M/EV
Provodni
izolatori0
Kapacitet, faktor
snage
Sposobnost provodnog
izolatora da izdržispecificirani napon
Kvaliteta provodnih
izolatora
V/V
Indeks
gubitaka
prekidača(kućišta)
0
Faktor snage
čitavog prekidačaod svih primarnih
krajeva do zemlje
Neprekinutost svih
izolacijskih sustava od
faze prema zemlji
V/V
I - prekidač uključen i u pogonu; 0 – prekidač isključen i uzemljen; M – mala;
S – srednja; V – velika; EV – ekstra velika
Tablica 7.7. Monitoring karakteristika sklapanja
Karakteris
tike koje
treba
nadgledati
Stanje
prekid
ača
Mjereni
parametri i
dobivene
informacije
Procjene
Dobivena
korist /
Uloženasredstva
Karakteristi
ke prekidne
komore
0
Struja, napon luka,
prijelazni povratni
napon i put
kontakata pri
sklapanju
Cjelovitost prekidne
komore, spojeva i
mehanizma pri
prekidanju struje i
otvaranju strujnog kruga
V/EV
Upotreba
prekidne
komore
0
Akumulirana
energija luka ili
erodiranost
kontakata
I 2t
Protekla ili preostala
životna dob prekidnekomore
V/V
I - prekidač uključen i u pogonu; 0 – prekidač isključen i uzemljen; M – mala;
S – srednja; V – velika; EV – ekstra velika
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 373/536
372
Tablica 7.8. Monitoring karakteristika pomoćnih i kontrolnih krugova
Karakteris
tike koje
trebanadgledati
Stanje
prekid
ača
Mjereni
parametri i
dobiveneinformacije
Procjene
Dobivena
korist /
Uloženasredstva
Izvor za
uklapanje,
izvor za
okidanje,
izvor za
nabijanje,
izvor za
grijanje
I Napon izvora
Odgovarajući izvori zaosiguranje potrebne
energije za uklapanje i
okidanje, nabijanje
(pneumatika, hidraulika
opruga) i grijače
V/M
Rad
okidačkog iuklopnog
svitka
0, IOblik i amplituda
struje namota
Cjelovitost namota,
kontakata pomoćnihsklopki i ožičenja,
krutost izvora
V/S za 0
V/V za I
Rad motora I
Struja grijača koju„vuče“ iz izvora u
radu
Cjelovitost motora,
kontakata pomoćnihsk lopki i ožičenja,
krutost izvora
V/S
Rad grijača IStruja koju grijač„vuče“ iz izvora
prilikom rada
Cjelovitost grijača,kontakata pomoćnihsklopki i ožičenja,
krutost izvora
V/M
Rad
daljinske
kontrole
0, I
Daje li daljinska
kontrola željenerezultate
Cjelovitost i pozicija
lokalne i daljinske
kontrole, ožičenja ikomunikacijskih kanala
V/S za I
V/V za 0
Funkcionira
nje
kontrolnihkrugova
0
Utvrditi da li
kontrolni krugovi
funkcioniraju na predviđen način
Pravilan rad kontrolnih
krugova V/S
Stanje
okidačkih iuklopnih
blokada/svit
aka
0
Odrediti minimalni
napon potreban za
pravilan rad
okidačkih iuklopnih
namota/blokada
Energija uložena za radokidačkih ili uklopnih blokada ukazuje na
stanje sustava blokada
S/S
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 374/536
373
Tablica 7.9. Monitoring posebnih karakteristika jednotlačnih SF 6 prekidača
Karakteris
tike koje
trebanadgledati
Stanje
prekid
ača
Mjereni
parametri i
dobiveneinformacije
Procjene
Dobivena
korist /
Uloženasredstva
Razina
plina SF6 I
Tlak,
Gustoća (tlak itemperatura)
Procjena sposobnosti
podnošenjaspecificiranog napona,
te vođenja i prekidanjastruje
V/M
Rad
prekidne
komore
0
Promjene tlaka u
vremenu prilikom
sklapanja
Procjena rada
kompresijskog stapa,
sapnice i kontakata
V/EV
Vlaga u SF6 I
Mjerenje količinevodenih para u SF6
u milijuntinkama
Procjena razine H2O u
SF6 koji može utjecatina razinu podnosivog
napona, sposobnost
prekidanja
V/M
Otpornici
zauklapanje i
isklapanje
(ukoliko
postoje)
0 Otpor u
Utvrditi je li otpor
unutar predviđenihtolerancija
V/V
0Vrijeme umetanja
u ms
Odrediti je li vrijeme
umetanja izmeđuuklapanja (isklapanja)
otporske sklopke i
uklapanja (isklapanja)
glavnih kontakata
unutar dozvoljenih
granica
V/V
Visokonapo
nski
kondenzatori (ako
postoje)
0 Kapacitet u pF
Utvrditi je li kapacitet
unutar predviđenihtolerancija
V/V
Kondenzato
ri izmeđufaze i
zemlje (ako
postoje)
0 Kapacitet u pF
Utvrditi je li kapacitet
unutar predviđenihtolerancija
V/V
Grijač IStruja grijača
Otpor grijača
Utvrditi stanje plina
SF6 i brtvi V/M
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 375/536
374
7.3.4 Moderne metode održavanja elektroenergetskih postrojenja
7.3.4.1 Dijagnostička ispitivanja
Dijagnostička ispitivanja visokonaponskih prekidača čine prvi korak u promjeni strategije održavanja, od vremenski temeljenog održavanja naodržavanje prema stvarnom stanju prekidača. Na taj se način postižu pouzdaniji iekonomičniji rad prekidača, pouzdanija eksploatacija cijelog elektroenergetskog postrojenja, kao i značajne uštede pri održavanju prekidača. Rezultatidijagnostičkih ispitivanja koja je KONČAR – Institut za elektrotehniku proveo
2004., 2005. i 2006. godine na visokonaponskim prekidačima uelektroenergetskim postrojenjima HEP-a predočeni su u tablici 7.10. i 7.11.
Tablica 7.10. Rezultati dijagnostičkih ispitivanja visokonaponskih prekidača
Dijagnostička ispitivanja
Broj komada /
ukupno ispitanoNađena neispravnost
Redovito 82 / 110 30
Referentno
(nakon montaže ili
remonta)
23 / 110 1
Ostalo
(havarije postrojenja,
studije)
5 / 110 2
Tablica 7.11. Najčešći uzroci neispravnosti uočeni dijagnostičkim ispitivanjima
Najčešći uzrocineispravnosti
Nađeno na brojuod 15 prekidača
Sklopnici, tlačne sklopke, manometri,grijači
10
Povećani pad napona 4
Sklopna vremena 4
Sniženi tlak / gustoća plina 1
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 376/536
375
Iz tablice 7.10. uočava se da je tijekom dijagnostičkih ispitivanja otkrivena
nepravilnost u radu približno 30 % prekidača koji su redovito održavani u skladus preporukama proizvođača i u skladu s HEP-ovim Pravilnikom o održavanjuvisokonaponske opreme. Upravo zbog toga kao dodatak redovitom održavanju prekidača trebalo bi uključiti i dijagnostička ispitivanja i mjerenja, i to na prekidačima u generatorskim i transformatorskim poljima jednom godišnje, a na prekidačima u ostalim poljima svake dvije godine. Dijagnostička ispitivanja imjerenja provode se na prek idaču izoliranom od mreže i na jednom kraju kratkospojenom i uzemljenom, a prema shemi predočenoj na slici 7.17.
Predmetna ispitivanja moguće je podijeliti u slijedeće grupe ispitivanja: 1. mjerenje sklopnih vremena i brzina,
2. provjera zagrijanja prek idača,
3. provjera prisutnosti produkata raspada i sadržaja zraka u plinu SF6,4. provjera točke rosišta / relativne vlažnosti plina,5. provjera gustoće plina, 6. provjera curenja plina SF6 i
7. provjera djelovanja blokada i vremena recirkulacije.
Slika 7.17. Dijagnostička ispitivanja SF 6 visokonaponskog prekidača
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 377/536
376
7.3.4.2 Nadzor u realnom vremenu - monitoring
Sustav monitoringa visokonaponskog polja elektroenergetskih postrojenja
razvijen je kako bi se moglo u svakom trenutku ocijeniti stanje nadziranih aparata
i uređaja, te na temelju istog donijeti valjanu odluku o potrebnoj aktivnosti usmislu održavanja i daljnje eksploatacije.
Predmetni sustav (slika 7.18.) koncipiran je na osnovi programibilnog
kontrolera Compact RIO (engl Programmable Automation Controller ), koji
prikuplja rezultate mjerenja sa senzora ugrađenih na opremi, te ih prosljeđuje doračunala servera.
Rezultati mjerenja obrađuju se na računalu u programu Lab VIEW , koji je
konfiguriran prema konkretnom visokonaponskom polju. Podaci dobiveni
obradom slažu se i spremaju u bazu te se prezentiraju kroz grafičko sučelje na
računalu (slika 7.19.), a kojem je moguće pristupiti i daljinski (lokalna mreža iliinternet).
Prednji rub sustava čine slobodni signalni kontakti i senzori koji se ugrađujuna motrenu opremu. Koriste se standardni senzori za industrijsku primjenu, i to:
- strujni mjerni transformatori,
- shuntovi,
- senzori tlaka,
- PT-100 sonde za mjerenje temperature,
- analogni i digitalni encoderi za snimanje puta i brzina,- senzori za točku rosišta plina i - senzori za gustoću plina i ostalo.
Centralni dio sustava je programibilni kontroler Compact RIO, proizvodnje
National Instruments, u kojeg se, ovisno o željenom broju i tipu motrenih veličinaugrađuje module za potrebne funkcije. Jedan kontroler može primiti do osamrazličitih modula, i može pokriti broj signala za potrebe do dva polja. Kontroler
ili više njih se povezuje sa serverom preko optičkog kabela, preko kojeg prosljeđuje signale, a koji se zatim obrađuju i spremaju na serveru.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 378/536
377
Slika 7.18. Sustav monitoringa VN rasklopnog postrojenja
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 379/536
378
Na ovaj način dobiven je relativno otvoreni sustav, koji dozvoljava prikupljanje velikog broja različitih signala i veličina, a spomenut će se samo nekeza SF6 prekidač:
Dinamičke pojave pri jednostavnijim i složenijim sklopnim„operacijama“ prekidača:
- struja glavnog strujnog kruga,
- struje upravljačkih svitaka, - brzine i hodovi kontakata i/ili mehanizma,
- promjena hidrauličkog tlaka,
- sklopna vremena u krugu glavnih kontakata i pomoćnih kontakatasignalnih sklopki, i
- promjene pomoćnog napona.
Pojave u svezi s radom motora:
- struja i vrijeme rada i
- učestalost prorade ovisno o sklopnom stanju prekidača.
Statusne veličine u svezi stanja prekidača: - stanja kao što su sklopno stanje glavnog i pomoćnih strujnih krugova,
napetosti opruge, prisutnosti i veličine pomoćnih napona, rad grijača, - prorada blokada prekidača,
- tlak, točka rosišta, temperatura i gustoća SF6 plina, i- temperatura upravljačkog ormarića i okoline i ostalo.
Trendovi vezani uz dinamiku i smjer promjena izmjerenih veličina naprekidaču:
- promjene hodova i kumulativ ( I 2 t ) isklopne struje (trošenje kontakata), - gubitak plina,
- „prelijevanje” ulja u hidrauličkom pogonu, i
- promjene sklopnih vremena, oblika struje upravljačkih svitaka, krivulje puta.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 380/536
379
Slika 7.19. Grafičko sučelje sustava monitoringa VN rasklopnog postrojenja
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 381/536
380
7.3.5 Ekspertni sustav za nadzor i upravljanje elektroenergetskim
postrojenjima
Ekspertni sustav za nadzor i upravljanje elektroenergetskih postrojenja
predstavlja suvremeni način kontrole rada primarne opreme u
elektroenergetskom postrojenju. Navedenim sustavom može se npr. većinakvarova visokonaponskih prekidača (približno 80 %) otkriti, identificirati(približno 67 %) pa čak i predvidjeti, također troškovi održavanja bitno sesmanjuju, a pouzdanost rada prekidača i elektroenergetskog postrojenja ucijelosti se povećava.
Lista senzora koji su potrebni za detektiranje, identificiranje odnosno
predviđanje očekivanih kvarova na visokonaponskom prekidaču dana jetablica 7.12. Iz tablice 7.12. uočljivo je da se većina kvarova može otkriti
monitoringom veličina koje se odnose na akumulator energije i mehanički prijenos pogonskog mehanizma. Poradi svoje složenosti pogonski mehanizamzahtjeva i najveći broj senzora. Međutim, to ujedno znači i da će najveći brojsenzora biti na potencijalu zemlje, te nije potrebna dodatna visokonaponska
izolacija, nego su dostatne uobičajene mjere za postizanje elektromagnetskekompatibilnosti - EMC.
Kako bi sustav „došao" do cjelovitog izražaja, odnosno kako bi se poredotkrivanja kvara koristio i za njegovo identificiranje i predviđanje, potrebno jeu sustav uključiti i funkcionalni računalni model visokonaponskog prekidača
(poglavlje 7.5.) koji može dovoljno točno simulirati rad sustava u normalnomi nenormalnom pogonskom stanju.
Model koristi tehničke parametre prekidača, kao i vanjske pogonskeuvjete. Uz odgovarajuće ulazne podatke i veličine model bi trebao kao izlazneveličine davati veličine koje mjere senzori sustava trajnog monitoringa prekidača uz jednake pogonske uvjete.
Tablica 7.12. Senzori za detekciju kvarova prekidača
SENZOR za
obvezatno
otkriva kvar
dodatno
otkrivakvar
ukupno
Pogonski napon 20 6 26
Pogonska struja 21 23 44
Put kontakata 47 7 54
Signalna sklopka 33 21 54
Tlak/gustoća plina 38 1 39
Vlažnost plina 4 0 4
Akumulirana pogonska energija 106 19 125
Upravljački napon 46 14 60
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 382/536
381
Upravljačka struja 20 12 32
Neprekinutost upravljačkog svitka 7 26 33
Napon motora 117 5 122
Struja motora 16 104 120
Napon grijača 6 3 9
Struja grijača 7 2 9
Temperatura okoline 0 24 24
Temperatura pogonskog mehanizma 3 5 8
Temperatura plina u prekidnoj komori 4 34 38
Blokada rada zbog nedostatka pogonske
energije
20 92 112
Blokada rada zbog gubitka plina SF6 38 0 38
UKUPNO RAZLIČITIH KVAROVA 553 398 951
Proces postavljanja realnog uvida sastoji se od tri temeljna procesa:
1. utvrđivanje bitnih elemenata (odstupanje između promatranog inormalnog vladanja),
2. postavljanje stava (pretpostavka koja kom ponenta može bitiuzrok kvara),
3. provjera svake komponente (za koju se procjeni da je sukladna
s opažanjem).
Broj mogućih dijagnostičkih hipoteza N, raste eksponencijalno s brojem
komponenata sustava k :
N ≥ 2k (7.1)
U osnovi tri temeljne metode koje se koriste u ekspertnim sustavima za
dijagnostiku stanja su:
1. dijagnoza koja se temelji na odgovarajućim pravilima,
2. dijagnoza koja se temelji na matematičkom modelu i 3. dijagnoza koja se temelji na tzv. problemu „slučaj".
U slučaju br. 1 koriste se ekspertna znanja i iskustva na osnovi kojih se postavljaju odgovarajuća pravila o postupanju u slučaju nepravilnosti pri radu prekidača. Predmetnom metodom nemoguće je „pokriti" nepredviđenedogađaje.
Primjenom metode br. 2 koristi se simulacijski matematički model prekidača za otkrivanje nestandardnog vladanja bilo koje njegove komponente.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 383/536
382
Budući da model simulira vladanje prekidača u realno mogućim pogonskimstanjima posebna ekspertna iskustva nisu potrebna. Za navedenu metodu
potrebna je jasnije poznavati vladanje prekidača i u okviru elektroenergetskogsustava.
U slučaju br. 3 koristi se baza podataka o realnim kvarovima na prekidačutijekom pogona i njihovim uzrocima kako bi se na osnovi toga postigla
najbolja moguća rješenja u slučaju nastanka novonastalih tzv. problematičnih pogonskih stanja. U slučaju predmetne metode potrebno je imati prikupljenovećinu podataka o kvarovima na prekidaču prije kao i o načinu njihovogrješavanja.
Predlaže se kombinacija dviju dijagnostičkih metoda: metode koja ima
uporište na matematičkom modelu i metode koja se temelji prema slučaju.
Matematički model koristi se za otkrivanje nestandardnog vladanja nekog
od elementa prekidača, dok se baza podataka o realnim kvarovima i njihovimuzrocima u prošlosti koristi kako bi se pronašlo rješenje problema.
Korištenjem simulacijskog modela, predočenog u poglavlju 7.5.
simuliraju se realno moguća pogonska stanja visokonaponskog prekidača, arezultati simulacije pohranjuju se u bazu podataka. Predmetna baza podataka
koristi se za utvrđivanje stanja prekidača kada se ustanovi odstupanje odreferentnih vrijednosti.
Simulacijski model visokonaponskog SF6 prekidača predočen u poglavlju7.5. predstavlja osnovu za izradu ekspertnog sustava monitoringa prekidača, isvakako bi ga trebalo doraditi i ugraditi u sustav trajnog monitoringa
visokonaponskih prekidača.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 384/536
383
7.3.6 Razvoj aplikativnih ekspertnih sustava za elektroenergetska
postrojenja – simulacijski model visokonaponskog prekidača
U svrhu teorijskih istraživanja vladanja visokonaponskih SF6 prekidačatijekom pogona korisnim se čini zasnovati i njihov odgovarajući matematičkiodnosno računalno podržan simulacijski model. Da bi se takav model razvio
nužno je poznavati fizikalno matematičke, mehaničke te ostale podloge kojesu imanentne prekidačima kakovi su SF6 prekidači. Da bi se teorijskaistraživanja fizikalno potvrdila bitna su i istraživanja određenih stanja
prekidača u realnom pogonu, temeljem kojih se može potvrditi pouzdanostzasnovanog matematičkog modela.
7.3.6.1 Struktura simulacijskog modela visokonaponskog SF6 prekidača
Kako bi se omogućilo što bolje poimanje, a tako i predviđanje mehanizma
kvara pojedinih konstrukcijskih elemenata visokonaponskog prekidača,zasnovan je SIMULINK model visokonaponskog SF6 prekidača. SIMULINK
je grafički simulacijski alat koji koristi tzv. matematičku ljusku MATLAB-a
kako bi se provela dinamička analiza nekog sustava. Kao temelj iskorišten jeSIMULINK model visokonaponskog prekidača ABB s opružnim pogonom,
koji je dopunjen i prilagođen visokonaponskom SF6 prekidaču 123 kV selektro hidrauličkim pogonom.
Model ima 46 ulaznih i 27 izlazna parametara koji se mogu pratiti u
realnom vremenu tijekom simulacije. Radi lakšeg prilagođavanjasimulacijskog modela drugim tipovima visokonaponskih prekidača, model jenormaliziran, odnosno normalna vrijednost svih ulaznih i izlaznih parametara
je 1.
Prekidač je predočen s tri temeljne funkcijske cjeline: kontrolni iupravljački krug, pogonski mehanizam i prekidna komora (slika 7.20.). Svakaod ovih cjelina modelirana je nezavisno i sastoji se od više različitih pod
sklopova koji se posebno modeliraju. Svi pod sklopovi spojeni su preko
odgovarajućih ulaznih i izlaznih podatkovnih veza u cjeloviti model prekidača.Razvijeni model može simulirati rad prekidača kao i rad svake njegovekomponente, što je vrlo bitno za dijagnostiku nepravilnosti pri radu prekidača.Parametri modela podešavaju se ručno kako bi se što bolje opisao prekidač kojise nadzire. Model se koristi da se simuliraju svi realno mogući kvarovi na prekidaču, a rezultati se spremaju u bazu podataka. Baza se može koristiti u
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 385/536
384
sustavu trajnog monitoringa prek idača, kako bi se, u slučaju odstupanja rada prekidača od normalnog pogona, što bolje dijagnosticirao kvar.
Najveći broj kvarova visokonaponskih prekidača je mehaničke naravi,odnosno utvrđeni su u pogonskom mehanizmu. Upravo zbog toga posebna pozornost data je modeliranju pogonskog mehanizma, te je predmetni pod
sklop i najsloženiji dio simulacijskog modela.
Kontrolni i upravljački krug simuliran je sa 6 pod sklopova: kontrolni
krug, isklopni svitak, uklopni svitak, pomoćni kontakt A, pomoćni kontakt B i mehanička veza pomoćnih kontakata.
Upravljački napon se „prosljeđuje“ uklopnom, odnosno isklopnomsvitku samo ako postoji kontrolni signal, ako je odgovarajući pomoćni kontaktzatvoren i ako je pomoćni sklopnik uklopljen.
Izlazni parametri su: napon isklopnog svitka, napon uklopnog svitka,
struja svitka, mehanička sila na glavni razvodni ventil, položaj mehaničkeveze, stanje kontakata.
Pogonski mehanizam simuliran je sa 8 pod sklopova: radni hidrauličkicilindar, glavni razvodni ventil, visokotlačni volumen, radni spremnik
(akumulator), uljna crpka, mehanički prijenos crpke, električki motor i krajnjasklopka.
Kad se pokrene električki motor, isti preko uljne crpke „tjera“ ulje i tlači plin N2 u radnom spremniku. Kada se postigne najveći radni tlak, električkimotor se zaustavlja. Uklapanje se izvodi električkim ili ručnim aktiviranjemuklopnog svitka koji djeluje na glavni razvodni ventil.
Glavni razvodni ventil se podiže i zatvara spoj prema uljnom spremniku,a otvara visokotlačni volumen na uklopnoj strani stapa u radnom spremniku.
Radni stap u radnom cilindru preko sklopne motke zatvara glavne kontakte
prekidača. Isklapanje se izvodi električkim ili ručnim aktiviranjem isklopnogsvitka koji djeluje na glavni razvodni ventil. Glavni razvodni ventil zatvara
spoj prema visokotlačnom volumenu, zbog čega se rasterećuje uklopna strana pogonskog cilindra prema uljnom spremniku. Radni stap, zbog prisustva tlaka
u prostoru pogonskog cilindra, preko sklopne motke otvara glavne kontakte
prekidača.
Izlazni parametri su: gubitak ulja, položaj stapa, položaj glavnograzvodnog ventila, količina ulja na ulazu visokotlačnog volumena, položajakumulatora, hidraulički tlak generiran akumulatorom, mehaničko opterećenje polužja, mehaničko opterećenje motora, brzina vrtnje motora i struja motora.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 386/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 387/536
386
2
put stapa
1
gubitak ulja
1.5
ubrzanje
u(1)*u(2)
tlak na strani ventil a
u
stacionarno stanje
sila na
strani ventila
sila na
strani motke1
sxo
put
70
prigusenje
1
povrsina stapa
(strana ventil a)
0.68
povrsina stapa
(strana motke)
0.02
masa motke
tanh(200*u)
krivulja puta
granicno prigusenje
granicni uvjeti
efektivna sila
efektivna povrsina
1
s
brzina
Scope
-0.5
3
-K-
1
10
hidraulicko prigusenje
9
prigusenje O
8
prigusenje C
7
limit O
6
limit C
5
poc.pozicija
4
meh.prigusenje
3
masa pokr.sistema
2
pozicija ventila
1
hidrulicki tlak
Kao što je već prethodno navedeno, zbog važnosti pogonskog mehanizma
na funkcionalnost prekidača, pojedini pod sklopovi modelirani su vrlo složeno. Na slici 7.21. predočen je detaljno model jednog pod sklopa pogonskog
mehanizma – radni (hidraulički) cilindar .
Slika 7.21. SIMULINK pod sklop - radni (hidraulički) cilindar
U radnom cilindru nalazi se stap, koji je preko sklopne motke povezans glavnim kontaktima prekidača.
Za isklapanje kontakata potrebno je dovesti hidraulički tlak samo na površinu stapa na strani sklopne motke (isklopna strana), pri čemu se isti pomiče u isklopni položaj.
Za uklapanje kontakata, hidraulički tlak se dovodi s obje strane stapa, iovisno o razlici površine stapa na isklopnoj strani i površine stapa na straniglavnog razvodnog ventila (uklopna strana) stap se pomiče u uklopni položaj,
odnosno preko sklopne motke dolazi do zatvaranja kontakata. Sila potrebna za
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 388/536
387
uklapanje jednaka je razlici sila koje djeluju na suprotnim stranama pogonskog
stapa, odnosno razlici površina isklopne i uklopne strane stapa. Površinaisklopne strane stapa je za površinu sklopne motke manja od površine uklopnestrane stapa.
Prekidna komora je simulirana s 3 komponente: sklopna motka, glavni
kontakti i pokazivač položaja.
Gibanje hidrauličkog stapa prenosi se pomoću sklopne motke na glavne
kontakte. U trenutku kada se kontakti približe na probojni razmak, odnosnokada napon između kontakata premaši dielektričnu čvrstoću počinje teći struja.
Prilikom razdvajanja kontakata između njih se pali električni luk.
Električni luk se gasi pri prolazu struje kroz nul točku ukoliko se kontaktinalaze u krajnje otvorenom položaju.
Izlazni parametri su: tlak plina SF6, položaj sklopne motke, naponelektričnog luka, električni otpor kontakata, stanje kontakata, masa kontaktnog
sustava, efektivno prigušenje, položaj kontakata, napon izvora, napon tereta i pogonska struja.
Simulirano je samo prekidanje pogonskih struja, budući da je prekidanje
struje kratkog spoja vrlo rijetko.
Međutim, da bi se razumjelo i proces prekidanja struje kratkog spoja,
odnosno djelovanje prekidne komore, u pod sklop „glavni kontakti” moguće je ukomponirati i model električnog luka, npr. Mayrov model (7.2), slika 7.22.
Riječ je o matematičkom modelu koji opisuje električne veličine električnogluka, odnosno opisuje električno vladanje prekidača, a ne simulira složenefizikalne procese unutar prekidača.
1
1
d
dln
d
d1
P
ui
t
g
t
g
g (7.2)
g vodljivost električnog luka (S), u napon električnog luka (V), i struja električnog luka (A), vremenska konstanta elek tričnog luka (s) i P snaga hlađenja (W).
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 389/536
388
Mayrov
model el. luka
1signal
struja el. luka
razdvajanje
kontakata
+-
v
napon
el. luka
detekcija nul-tocke
Mayrov model el. luka
DEE
editor diferencijalne
jednadzbe
1
Dok su kontakti zatvoreni, vrijedi slijedeća diferencijalna jednadžba:
t
g
d
dln0 (7.3)
Zbog toga se model električnog luka vlada kao vodič s vodljivošću g (0).
Od trenutka razdvajanja kontakata rješava se Mayrova jednadžba:
1
1
d
dln 2
P
gu
t
g
(7.4)
Početni parametri: g (0), , P i trenutak razdvajanja kontakata trebaju se
zadati prije početka simulacije.
Slika 7.22. Model električnog luka
Na slici 7.23. predočene su ulazne i izlazne veličine simulacijskog modelavisokonaponskog SF6 prekidača. Ulazne veličine dobivene su na temelju podataka proizvođača, kao i na temelju dijagnostičkih mjerenja i ispitivanja provedenih na SF6 prekidaču 123 kV. Nazivne vrijednosti ulaznih veličina zanormalan pogon predočene su također na slici 7.23. Svaka ulazna veličinamože se mijenjati zasebno, kako bi se simulirala greška, odnosno kvar na
pojedinom konstrukcijskom sklopu prekidača.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 390/536
389
Postoji 15 izlaznih veličina, pri čemu prvih 9 odgovara senzorima koji su postavljeni na SF6 prekidač 123 kV:
1. tlak plina SF6,
2. hidraulički tlak, 3. put mehanizma,
4. struja glavnog strujnog kruga,
5. struja motora,
6. struja isklopnog svitka,
7. struja uklopnog svitka,
8. pomoćni napon (isklop), 9. pomoćni napon (uklop),
10. napon izvora,11. napon tereta,
12. napon na isklopnom svitku,
13. napon na uklopnom svitku,
14. stanje motora (uključen/isključen) i 15. stanje akumulatora (prazan/pun).
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 391/536
390
1
0.01
tlak SF6
struja ukl.svitka
struja motora
struja iskl.svitka
struja gl .str.kruga
1
1
1
stanje motora
stanje akumul atora
0
1
put
mehanizma
1
1
1
pomocni napon (uklop)
pomocni napon (isklop)
1
0
1
1
1
napon uklop.svitka
napon tereta
napon izvora
napon iskl.svitka
1
0
0
0
1
1
hidraulicki tlak
1e-6
1
0.2
0.05
1
1
1
1
1
komanda uklop
komanda isklop
pocetna poz. GRV
uprav lj. napon
otpor ukl.sv .
ubrzanje GRV
ST omjer
kolicina curenja ulja
limit puta GRV_C
limit puta GRV_O
status ukl. sklopke
pocetni pol.stapa
status iskl. sklopke
limit puta uklop
limit puta isklop
kraj prigusenja C
kraj prigusenja O
hidr.prigus.stapa
trenje motke
skl.motka OK
tlak plina
trosenje kont.
el.otpor kont.
masa kont.
1/ L tereta
status v eze pom.kont.
podesenje pom.kont. B
podesenje pom.kont. A
napon motora
podesenje krajnje sklopke
NT omjer - T
status prijenosa pumpe
pocet poz.akum.
gor.gran.aku.
dolj.gran.aku.
snaga motora
trenje prijenosa pumpe
motor ST omjer
NT omjer - I
el.vodljivost motora
pocetna brzina motora
dotok ulja
otpor isk.sv it.
status pokazivaca polozaja
prisustv o izvora
max trajanje simulacije
stanje akumulatora
struja gl.str. kruga
pomocni napon uk lop
pomocni napon isklop
napon ukl.sv it.
struja ukl.sv it.
napon iskl.s v it.
napon tereta
stanje motora
struja motora
napon izv ora
put mehanizma
struja isk.sv it.
hidraulicki tlak
tlak SF6
SF6 prekidac 7F1
0.26
0
0.93
1
1
10e-6
1
1
1
0.5
1
0
1
1
0
100
Slika 7.23.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 392/536
391
7.3.6.2 Rezultati ispitivanja i simulacije na prekidaču u pogonu
7.3.6.2.1 Sustav za monitoring visokonaponskih prekidača u realnomvremenu
Sustav za monitoring visokonaponskih prekidača u realnom vremenusastoji se od nekoliko dijelova. Početni dio, vezan uz stvarne fizikalne veličine, predstavljaju senzori koji daju vrijednosti o pojedinim parametrima koji se
trajno motre sustavom.
a) b)
Slika 7.24. Senzor puta (a) i senzor hidrauličkog tlaka (b)
Signali se sa senzora dovode na ulaze mikrokontrolerske jedinice OLM-2
čiju jezgru čini „ DSP+PLC " arhitektura (digitalni procesor signala +
programibilni logički kontroler), oko koje je integriran niz I/O (ulaz/izlaz)
priključaka na koje se preko zaštitne logike spajaju željeni signali. Zadaćaovog modula je mjerenje, akvizicija, analiza i spremanje podataka o prekidačuu internu flash memoriju. OLM-2 jedinice se mogu iskonfigurirati za trajno
monitoring različitih signala i parametara s prekidača, ovisno o potrebama iželjama korisnika. Pojedini OLM-2 uređaji se povezuju korištenjem OLM-bus
sabirnice, koja je zapravo modificirana RS 485 sabirnica, te se na jednusabirnicu može priključiti do 31 uređaj. Svi se OLM-2 uređaji priključeni na jednoj OLM-bus sabirnici centralno povezuju na osobno računalo smješteno uzgradi unutar postrojenja. Komunikacijski kanal između računala i pojedinih prekidača lako je ostvariti optičkim kabelima preko dva standardna pretvornika RS 232 i optika. Računalom se svaki od OLM-2 uređaja može iskonfiguriratii s n jega se u računalo mogu „povlačiti“ podaci prikupljeni s prekidača. Iz prikupljenih podataka automatski se izračunavaju određeni parametri za kojese pri instalaciji sustava odredi potreba trajnog monitoringa. Ti podaci se zatim
spremaju u bazu podataka te se posebnim programom mogu raditi složene
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 393/536
392
analize i prikazi. Također, mogu se načiniti i podešenja graničnih vrijednosti pojedinih parametara, te podešenja graničnih vrijednosti za trendove kododređenih parametara.
Sustav prikuplja podatke sa sljedećim oznakama:
statusi (signali se prikupljaju u pravilnim i od strane
korisnika zadanim vremenskim razmacima),
uklop (engl. close),
isklop (engl. open),
uklop-isklop (engl. close-open) i
rad motora.
U slučaju sklopnih „operacija“ prekidača, sustav na osnovi prepoznavanja
jednog ili više okidača (engl. trigger ) u snimljenom intervalu pojave (250 ms
je čvrsta vrijednost trajanja zapisa u sustavu, frekvencija uzorkovanja 2 kHz)
automatski određuje koji je tip sklopne „operacije“ bio i kao takovog ga spremau bazu. Okidači za sklopne „operacije“ mogu biti digitalni i analogni (iznosstruje kroz svitak uklopa/isklopa iznad jedne čvrste vrijednosti). Kod sklopnih„operacija“, sustav bilježi struje triju faza glavnog strujnog kruga, strujeuklopnih i/ili isklopnih svitaka i put mehanizma.
Pri proradi motora, sustav bilježi struju motora s ukupno 200 točaka i s podesivim trajanjem od 20 do 160 s, te hod opruge (u slučaju opružnog pogona) ili porast tlaka dušika u visokotlačnom spremniku (u slučajuhidrauličkog pogona).
Temeljna jedinica sustava za monitoring visokonaponskih prekidača urealnom vremenu je OLM-2 jedinica (slika 7.25.) kompaktnih dimenzija
(220 x 210 x 50 mm), smještena u aluminijsko kućište koje daje otpornost na
elektromagnetske smetnje. Sustav se može ugraditi u svojem vlastitomormariću koji se postavlja neposredno na visokonaponski prekidač, te sekabelima kroz kabelske uvodnice povezuje sa senzorima i kontaktima na
prekidaču.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 394/536
393
INTERNET
1
5
6
1
2 2
3 3
4
Slika 7.25. OLM - Ugradnja OLM-2 sustava u ormarić polja
Princip rada sustava dijagnostike prekidača u realnom vremenu predočen je na slici 7.26.
1.Prekidač
2.Senzori
3.OLM-2
4.Server
5.Računalo u mreži
6.Udaljeno računalo
Slika 7.26. Princip rada sustava dijagnostike prekidača u realnom vremenu
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 395/536
394
Signali se s prekidača dovode na ulaze OLM-2 uređaj, te se nakon obrade prosljeđuju preko optičkog kabela u kontr olnu sobu transformatorske stanice.
Programski dio sustava za monitoring visokonaponskih prekidača urealnom vremenu sastoji se od tri programa koji rade zajedno:
- OLM Installer postavlja podešenja, kalibracije i usklađivanja rada pojedinih OLM-2 jedinica koje su ugrađene u ormarić sustava, a iznjega se mogu uočiti neki temeljni prikazi pojedinih „operacija“. Unjemu se, također, mogu dobiti i trenutna očitanja veličina na ulazu pojedinih kanala u stvarnom vremenu, te na taj način provjeravatiispravnost ožičenja pri ugradnji sustava,
- OLM Server provodi kontinuiranu vezu između OLM-2 jedinica i
računala servera, odnosno „zadužen“ je za kontinuirano prikupljanje podataka i
- OLM Explorer daje složene algoritme za analizu prikupljenih podataka, podešenja programa za rad s bazama podataka, podešenja pojedinih parametara, alarmnih razina za pojedine parametre i trendove.
Predočenje jednog prozora iz OLM Explorera s nekima od spremljenih
parametara pri jednoj sklopnoj „operaciji“ isklopa struje predočen je na
slici 7.27.
Također, predočeni su sljedeći parametri: krivulja puta, struja krozisklopni svitak, signal za isklop, prekidna struja, uklopni i isklopni kontakti
signalne sklopke. Uklopni kontakt signalne sklopke (NO – normalno otvoren)
je otvor en kad su glavni kontakti prekidača otvoreni, a zatvoren kad su kontakti prekidača zatvoreni. Isklopni kontakt signalne sklopke (NC – normalno
zatvoren) je otvoren kad su glavni kontakti prekidača zatvoreni, a zatvoren kadsu glavni kontakti otvoreni.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 396/536
395
Slika 7.27. Predočenje zapisa jedne „operacije“ isklopa struje
Popis parametara nadziranih na prekidaču:
Fizički nadzirane veličine: Digitalni signali
o prekidač uklopljen, o prekidač isklopljen, o signal blokada pumpanja,
o uklopni kontakti signalnih sklopki (sve tri faze) i
o isklopni kontakti signalnih sklopki (sve tri faze).
Analogni signali
o struje uklopnih svitaka (sve tri zajedno - zbroj),
o struje isklopnih svitaka (sve tri zajedno - zbroj) – isklop 1,
o struja motora,
o struje glavnog strujnog kruga (sve tri faze),
o putovi mehanizma prekidača (2 pola – A i C),
o tlak ulja u hidrauličkom spremniku pogona prekidača,
krivulja puta
struja kroz svitak
prekidna struja
ukl. kontakt A
iskl. kontakt A
ukl. kontakt B
iskl. kontakt B
ukl. kontakt C
iskl. kontakt Csignal za isklop
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 397/536
396
o gustoća plina SF6,
o tlak plina SF6,
o temperatura plina SF6,
o temperatura u upravljačkom ormariću prekidača, o pomoćni napon 220 VDC,
o pomoćni napon 24 VDC i
o napon 230 VAC – napajanje OLM -2.
Računski izvedene veličine: o ukupan broj „operacija“ prekidača (zajedno O, C i O-C),
o ukupan broj O „operacija“, o ukupan broj C „operacija“, o ukupan broj C-O „operacija“, o broj „operacija“ motora, o vrijeme između pojedinih „operacija“ prekidača, o vrijeme između pojedinih „operacija“ motora, o razina curenja plina SF6 (kg/m3 dan),
o gustoća plina preračunata na 20 °C, o maksimalna struja uklopnih i isklopnih svitaka kod
sklopne „operacije“, o trajanje sklopne „operacije“, o
lučno vrijeme, o vrijeme gibanja kontakata,
o vrijeme usporavanja kontakata,
o brzina kontakata,
o akceleracija kontakata,
o mjera erozije kontakata ( I 2 t ) – za svaku sklopnu
„operaciju“ posebno i ukupno, o trajanje rada motora (za svaku proradu posebno i ukupno),i
o maksimalna (potezna) struja motora.
7.3.6.2.2 Rezultati dijagnostičkih ispitivanja
U slučaju SF6 prekidača 123 kV, u spojnom polju transformatorske stanice
uočeni su problemi s vremenom uklopa kad prekidač duže stoji bezmanipulacija, a također, sumnjalo se i na rasipanje vremena sklapanja
signalnih sklopki. Tijekom dijagnostike u realnom vremenu prekidač je obavio26 uklopa, 26 isklopa i 10 C-O (uklop-isklop) „operacije“. Ova sklapanja su
uglavnom bila u bez naponskom stanju. U istom vremenu statusne veličine su
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 398/536
397
zapisane 3520 puta (približno broj sati u pogonu), odnosno motor je proradio2611 puta.
Na prekidaču je proveden i skraćeni programa dijagnostičkog ispitivanjakako bi se provjerili rezultati dobiveni u okviru monitoringa u realnom
vremenu.
Provedenim dijagnostičkim ispitivanjem potvrđen je problem koji jeuočen u okviru monitoringa u realnom vremenu, odnosno da nakon duljegstajanja prekidača (bez sklopnih „operacija“), vremena uklopa odstupaju i do40 ms. Ovaj problem nije izražen kod isklopa. Sljedeći problem bio jeodstupanje vremena pomoćnih kontakata u polu A, koji je, također, potvrđenispitivanjem.
Glavni razlog ovom vremenskom odstupanju treba tražiti u promjenamakoje se događaju u uljnom spremniku što je i potvrđeno simulacijom.
Na slikama 7.28. do 7.31. predočeni su oscilogrami monitoringa prekidačau realnom vremenu (uređajem OLM - 2) i oscilogrami dijagnostičkihispitivanja (uređajem TM -1800).
Slika 7.28. Uklop (normalni) (OLM-2)
krivulja puta
struja kroz svitak
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 399/536
398
Slika 7.29. Uklop (normalni) (TM-1800)
Slika 7.30. Uklop nakon stajanja prekidača (OLM -2)
struja kroz svitak
krivulja puta
92,9 ms
91,5 ms
93,0 ms
100,8 ms
90,1 ms
95,6 ms
krivulja puta
struja kroz svitak
pomoćni kontakti
glavni kontakti
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 400/536
399
Slika 7.31. Uklop nakon stajanja prekidača (TM -1800)
7.3.6.2.2 Rezultati simulacija normalnog i nenormalnog rada
prekidača
Na slikama 7.32. i 7.33. predočena je simulacija normalnog pogona SF6
prekidača 123 kV, isklapanje i uklapanje struje 400 Aeff . Rezultati simulacije
pokazali su vrlo dobro slaganje s rezultatima dobivenim na prekidaču tijekomdijagnostičkih ispitivanja, slika 7.34. i 7.35.
115,6 ms
103,6 ms
124,8 ms
131,0 ms
102,2 ms
118,6 ms
struja kroz svitak
krivulja puta
glavni kontakti
pomoćni kontakti uklopni
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 401/536
400
Slika 7.32. Simulacija normalnog pogona prekidača – isklop pogonske struje
Slika 7.33. Rezultati dijagnostičkog ispitivanja – isklop pogonske struje
pogonska struja
krivulja puta
krivulja puta
pogonska struja
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 402/536
401
Slika 7.34. Simulacija normalno g pogona prekidača – uklop pogonske struje
Slika 7.35. Rezultati dijagnostičkog ispitivanja – uklop pogonske struje
krivulja puta
pogonska struja
krivulja puta
pogonska struja
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 403/536
402
prvi uklop
normalni uklop
krivulja puta
Na slici 7.36. predočena je simulacija nenormalnog pogona SF6 prekidača123 kV, a na slici 7.37. rezultati dobiveni na prekidaču tijekom dijagnostičkihispitivanja.
Simulacija je načinjena s pretpostavkom da je došlo do značajnog prigušenja u hidrauličkom spremniku. U slučaju ispitivanog prekidača uljnispremnik se nalazi niže od hidrauličkog spremnika, tako da se tijekom dužegstajanja prekidača bez sklapanja, ulje iscijedi iz hidrauličkog spremnika u uljnispremnik, a u cijevima hidrauličkog spremnika najvjerojatnije zaostaje zrak.Upravo ovaj „zračni čep“ u cijevima hidrauličkog spremnika uzrokujeznačajno prigušenje. Nakon odzračivanja ulja, ova pojava se ne primjećuje.Očito je da je riječ o konstrukcijskoj grešci ovog tipa prekidača, i njenootklanjanje zahtijeva detaljniju analizu i opsežna ispitivanja rada hidrauličkog
pogona.
Napominje se da se pojava pojavlju je samo kod prekidača koji se duljevrijeme ne sklapaju.
Slika 7.36. Razlika prvog i slijedećeg, normalnog uklopa (SIMULINK)
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 404/536
403
Slika 7.37. Razlika prvog i slijedećeg, normalnog uklopa (TM-1800)
Rezultati simulacije normalnog pogona visokonaponskog prekidača nasimulacijskom modelu pokazuju zadovoljavajuće slaganje s rezultatimadijagnostičkih ispitivanja i rezultatima dobivenim tijekom monitoringa urealnom vremenu SF6 prekidača 123 kV.
Simulacijski model visokonaponskog prekidača predočen u ovom poglavlju predstavlja dobru osnovu za istraživanje vladanja visokonaponskih
prekidača, odnosno osnovu za izradu “ekspertnog” sustava monitoringavisokonaponskog rasklopnog postrojenja.
Najbolji rezultati pokazuju se pri analizi procesa koji uzrokuju značajnaodstupanja i promjene, pa će model svakako trebati nadopuniti odgovarajućimalgoritmima za analizu tzv. sporo mijenjajućih stanja, kao što je npr. curenje plina SF6.
Simulacijskim modelom prekidača treba najprije simulirati najčešćemoguće greške i kvarove, te tako dobivene rezultate spremiti u bazu podataka.
Nakon toga baza podataka koristi se u realnom vremenu za pronalaženjenajbolje dijagnoze kada se uoči odstupanje od normalnog pogona. Naravno da pri tome treba koristiti i znanje i pogonska iskustva osoblja u rasklopnom
postrojenju, i to znanje ugraditi u ekspertni sustav.
Ekspertni sustav trebao bi pomoći osoblju u identificiranju problemaanalizom motrenih veličina na praktički jednaki način kao što to radi čovjek.Jedino na taj način smanjit će se ispadi postrojenja i spriječiti razvoj velikihkvarova ukazivanjem na pojavu problema prije nego što isti postanu kritični.
24 ms
krivulja puta
struja kroz svitak
prvi uklop
normalni uklop
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 405/536
404
8. MODELIRANJA ZA EKSPERTNE SUSTAVE
PARIPATETIČKU ŠKOLU osnovao je ARISTOTEL. Taj naziv škola je dobila prema grčkom glagolu šetati. Kažu naime da su filozofi općenito, a Aristotel posebno, voljeli šetati dok su poučavali svoje mlade slušatelje.
Uvod osmom poglavlju
___________________________________________________________
Ovo poglavlje u uvodu sadrži kratki opis matematičkog modeliranja idva primjera modeliranja za potrebe razvoja elektromagnetskog modela za
izračun raspodjele struje zemljospoja cjelovitom elektromagnetskom
spregom. Sprega uključuje sve sastavnice, dijelova elektroenergetskogsustava, (EES) i njihove međusobne utjecaje, (konduktivne, kapacitivne i
induktivne). Proračuni provedeni razvijenim originalnim programomrezultiraju zaključcima koji upućuju na univerzalne primjene u EES za koje je moguće donijeti odluke o pogonu rješavanjem sličnih problema.Opažanja i razumijevanja predmetne problematike oslonjena su naekspertne računalne sustave, (razvijene za potrebe utvrđivanja stanjaelektromagnetske kompatibilnosti, (EMC) i elektromagnetskog
modeliranja, (EMM), a koji se može promatrati kao projektantsko
pomagala.
Iako projektiranje nije izum a niti otkriće, prezentirani procesmodeliranja potvrđen eksperimentalnim ispitivanjem, koji je shvaćen kao projektiranje s konkretnim rezultatima originalno je djelo, jer je pristup u
teorijskoj razradi originalan i znanstveno potvrđen. Dokazana jeuniverzalnost primjene modela ekspertnog sustava, (ExSyS) jer njima
može biti modeliran bilo koji novi ili postojeći elektroenergetski objekt, alii njihova elektromagnetska stanja u cijelom sustavu. Modeliranje se možesmatrati projektiranjem sustava koji se svodi na prototip kada se u sustav
ubacuju realne ili simulirane elektroenergetske komponente za bilo koji
režim rada. Kao takav izvrstan je alat za testiranje, planiranje ili održavanjena velikim sustavima koji su provjeravani EMPT programima.
Unatoč odličnim rezultatima i prezentiranim stečenim iskustvima idalje su otvorena pitanja novih smjernica legislative i intelektualnog
vlasništva nad ovakvim ekspertnim računalnim procesima - projektantskim
pomagalima. Prezentacijski materijal obrade, kada se grafički prikažezorno projicira konkretna pogonska stanja, a njegova je baza podataka
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 406/536
405
raspoloživa za sve druge obrade koje uključuju analize i sinteze sličnih primjera EES jer se parametri mogu po volji mijenjati.
8.1. Pojam računalnog i matematičkog modeliranja
Svi tehnički proračuni temelje se na matematičkim formulacijama
uzročno- posljedičnih veza koje su značajne s obzirom na svrhu proračuna.Skup matematičkih objekata koji apstraktno reproduciraju učinke nekeuzročno- posljedične veze može se smatrati njenim matematičkimmodelom. Područje valjanosti modela i točnosti modela unutar tog
područja ovisi o pretpostavkama i o aproksimacijama uz koje je model
izveden:
Pretpostavke određuju uvjete pod kojima matematički model vjernoodražava svojstva modelirane uzročno- posljedične veze.
Aproksimacije su pojednostavljenja koja se pri izvođenju modelauvode sa svrhom da model na željenoj razini točnosti bude što jednostavniji i pogodniji za korištenje, ali često i zbog nepotpunog poznavanja pojedinosti modelirane uzročno- posljedične veze.
Prihvaćanjem pretpostavki i aproksimacija tijekom izrade modelafizikalnu se realnost u većoj ili manjoj mjeri idealizira, pa se može smatratida izvedeni matematički model točno reproducira uzročno- posljedičneveze u nekom idealiziranom apstraktnom stanju.
Istu se fizikalnu realnost može modelirati vrlo različitim modelima, anjihova upotrebljivost bitno ovisi o točnosti kojom reproduciraju oneuzročno- posljedične veze koje su značajne s obzirom na svrhu modeliranja.Matematički se model najčešće odnosi na dinamičke sustave. Sustav je
dinamički ako udovoljava princip kauzaliteta, odnosno ako uzročno- posljedične veze između uzroka i posljedice unutar sustava sadržespremnike u kojima se u ne stacionarnim uvjetima odvijaju procesi
akumulacije. S obzirom na relativno značenje pojmova „sustav“ i„komponenta“ kako je prethodno pojašnjeno u petom poglavlju, dinamičkisustav može biti neka prepoznatljiva cjelina ili samo dio takve cjeline.Stanje dinamičkog sustava u svakom je trenutku vremena određenostupnjem ispunjenosti svih njegovih spremnika veličinama koje se u njima
akumuliraju i za koje vrijedi zakon očuvanja.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 407/536
406
Veličine koje neposredno ili posredno ovise o stanju sustava a značajnesu s obzirom na svrhu modeliranja nazivaju se izlaznim veličinama,odnosno izlazima modeliranog sustava, pa tako u izračunima dobivamo
izlazne podatke.
Veličine koje svojim djelovanjem na sustav uzrokuju promjenenjegova stanja, a time i promjene izlaza, nazivaju se ulaznim veličinama,odnosno ulazima sustava pa tako za pripremu izračunima kreiramo ulazne podatke.
Broj ulaza i izlaza ovisi o prirodi promatranog sustava, o njegovoj
ulozi kao komponente nekog složenog sustava, kao i o svrsi njegova
modeliranja. Navedeni primjeri dio su cjelovitog rada i tu problematikuzorno opisuju
Temeljni oblik iskazivanja svojstava sustava je oblik promjene izlaza
tijekom vremena, a taj ovisi o:
obliku promjene ulaza
početnom stanju sustava
svojstvima samog sustava
Dobivanje modela je postupak matematičkog modeliranja, tj.
matematičko formuliranje uzročno- posljedičnih veza iz ko jih proizlazi
ovisnost izlaza sustava o njegovim ulazima.
8.2. Općenito o modeliranju
Modeliranje obuhvaća:
1. Odabir pretpostavki i aproksimacija koje će rezultirati što jednostavnijim, ali dovoljno točnim modelom s obzirom na svrhumodeliranja
2. Razlaganje sustava na sastavnice u skladu s polaznim
pretpostavkama i aproksimacijama
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 408/536
407
3. Matematičko formuliranje uzročnih veza između ulaza i izlaza, teformuliranje interakcija između njih.
Za matematičko modeliranje polazi se od osnovnih pretpostavki:
a) da su uzročne veze između uzroka i posljedica determinističke, tj.
da isti uzroci uvijek izazivaju iste posljedice i
b) da je ispunjeno svojstvo kontinuuma, tj. da su zadržana fizikalnasvojstva unutar infinitezimalno malog volumena
Osim osnovnih pretpostavki, (koje se najčešće podrazumijevaju), prilikom matematičkog modeliranja u svakom se pojedinačnom slučajuuvodi i niz drugih pretpostavki i aproksimacija kojima se ostvaruje
kompromis između točnosti i složenosti modela.
8.3. Postupak modeliranja
Da bi postupak modeliranja rezultirao matematičkim ili nekim drugim,kao u ovim slučajevima elektromagnetskim modelom, koji je primjerensvrsi modeliranja, uputno ga je provoditi u slijedećim koracima:
1. Definiranje svrhe modela
Dobar model na najjednostavniji način, ali dovoljno točno reproduciraona svojstva uzročnih veza između ulaza i izlaza sustava koja su značajnaza svrhu primjene modela.
2. Intuitivna analiza zbivanja u sustavu
Usvajanjem pretpostavki i aproksimacija pri modeliranju potrebno je
zadržati sve pojave o kojima ovisi uporabljivost modela za zadanu svrhuali istovremeno ne pretjeranom težnjom za što vjernijom reprodukcijomsvih pojava u sustavu. Izvedba takvog modela bez potrebe otežava njegovokorištenje, naročito u različite svrhe.
3. Razlaganje modeliranog sustava na elementarne komponente
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 409/536
408
Razlaganjem sustava na komponente moguće je neposredno opisivanjeodgovarajućim matematičkim formulacijama. Rezultat razlaganja prikazangrafički u obliku blok dijagrama omogućuje jednostavnu provjeru polaznih
predodžbi o uzročnim vezama u sustavu.
4. Definiranje pretpostavki i aproksimacija
Definiranjem odnosno izričitim nabrajanjem pretpostavki iaproksimacija uz koje se model izvodi izbjegava se opasnost da se od
modela prilikom njegova korištenja očekuje da reproducira pojave koje suiz njega isključene nekim pretpostavkama i aproksimacijama. O usvajanjuključnih pretpostavki – onih koje određuju temeljnu razinu idealizacije
fizikalne realnosti modeliranog sustava – odlučuje se prije izvođenjamodela, a neke se pretpostavke prihvaćaju i tijekom tog postupka.
5. Kreacija modela
Kreacija odnosno izvođenje modela obuhvaća ispisivanje svih potrebnih jednadžbi i funkcija u skladu s prihvaćenim pretpostavkama, tenjihovo preoblikovanje do konačnog oblika modela.
6. Definiranje stacionarnog stanja sustava u modelu
Pri simulaciji ne stacionarnih (tranzijentnih) pojava u sustavu najčešćese polazi iz stacionarnog početnog stanja sustava jer je u tom slučajuintuitivna ocjena rezultata simulacije najjednostavnija. Kada se procesi
izjednačavanja ulaznih i izlaznih tokova unutar neke komponente odvijajuneusporedivo brže nego li u ostalim komponentama sustava, takvu sekomponentu može promatrati kao statički sustav, a uzročnu vezu izmeđunjenih ulaza i izlaza kao kvazi stacionarni proces. Kvazi stacionarnim se
naziva jer se ulazi tijekom vremena mijenjaju pa nisu stacionarni, ali
trenutnim vrijednostima ulaza u svakom trenutku vremena odgovaraju one
vrijednosti izlaza koje u tom trenutku zadovoljavaju matematičkeformulacije (algebarske jednadžbe).
7. Provjera kreiranog modela
Pouzdaniju provjeru modela omogućuje njegova simulacija uz uvjete
koji omogućuju dovoljno pouzdanu intuitivnu procjenu ponašanjamodeliranog sustava. Usporedba rezultata takvih simulacija s očekivanim ponašanjem modeliranog sustava u istim okolnostima često otkriva
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 410/536
409
pogreške modela. Konačnu, vjerodostojnu provjeru modela, omogućuje teknjegova usporedba s ponašanjem modeliranog sustava u uvjetima koji surelevantni s obzirom na svrhu modeliranja.
Nezadovoljavajuća točnost modela može imati svoje uzroke na dvijerazine. Na prvoj su moguće pogreške u postupku izvođenja modela, a nadrugoj su moguće krive procjene utjecaja prihvaćenih pretpostavki iaproksimacija na točnost reprodukcije relevantnih svojstava uzročnih vezaizmeđu ulaza i izlaza sustava.
8.4. Simulacije u postupku modeliranja
Pod simulacijom se podrazumijeva mehanizirano rješavanje modelasustava sa svrhom oponašanja njegova odziva na zadanu pobudu. Kao pobuda mogu djelovati promjene ulaznih veličina, ali i neravnotežno početno stanje sustava. za odziv sustava promatraju se promjene odabranih
veličina koje su ili neke od varijabli stanja sustava ili su funkcije tihvarijabli.
Temeljna zadaća simulacije svodi se stoga na nalaženje funkcija po
kojima se mijenjaju varijable stanja sustava od svojih početnih vrijednosti pa nadalje, ako se ulazne varijable sustava od početnog trenutka mijenjajuna zadani način.
Simulaciju sustava može demonstrirati model u obliku sustava
diferencijalnih jednadžbi. U temelju tog modela su jednadžbe - modeli
procesa pa funkcije predstavljaju tokove koji ovise o trenutnom stanju i o
stanjima vanjskih ulaza.
Pogled na fizikalni sustav kao sredstvo koje „rješava“ svoj vlastitimatematički model omogućila je simulacija modela jednog dinamičkogsustav pomoću nekog drugog dinamičkog sustava, uz uvjet da su immatematički modeli isti. Na temelju te ideje prvo je sredinom dvadesetogstoljeća razvijeno analogno računalo, a danas se za to rasprostranjeno rabedigitalna računala, koja su gotovo i jedini način izvođenja simulacije utehničkim primjenama. Atribut digitalno najčešće je izostavljen.Simulacijom stvarni modelirani sustav postaje fizikalna realizacija
njegovog matematičkog modela, odnosno računalo integrira svoj vlastitimodel.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 411/536
410
Premda je računalo (digitalno) samo po sebi fizikalni sustav, njegovafunkcija kao sredstva za simulaciju ne ostvaruje se neposredno fizikalnim
procesom kao u simuliranom ili njemu analognom fizikalnom sustavu, već
algoritmom koji je u računalo implementiran odgovarajućim računalnim programom. Temeljna zadaća svakog algoritma u slučaju simulacije jerješavanje matematičkog modela numeričkim metodama. U matematičkomsmislu ta se zadaća svodi na nalaženje funkcija koje uz promjenu ulaznihvarijabli po proizvoljno zadanim funkcijama zadovoljavaju:
- sustav jednadžbi i
- zadane početne uvjete
Numeričko rješavanje sustava jednadžbi moguće je postupcimanumeričke integracije, kao što je u navedenom primjeru posebno istaknuto.
8.5. Karakter modelskog vremena
Potrebno je uočiti razlike između karaktera modelskog vremena umodelu izraženom diferencijalnim jednadžbama i modelskog vremena udigitalnoj simulaciji tog modela:
Modelsko vrijeme u modelu, slično kao i vrijeme u fizikalnojrealnosti je kontinuirana varijabla – vrijednost modelskog vremena
monotono raste od početne vrijednosti t =0 do proizvoljno zadane
granične vrijednosti tmax
Modelsko vrijeme u digitalnoj simulaciji definirano je nizomdiskretnih vrijednosti izraženih brojkama s konačnim brojemdecimalnih mjesta.
Ta razlika u karakteru modelskog vremena kao nezavisne varijable
odražava se i na sve njene funkcije pa tako i na zadane promjene ulazneveličine i na traženo rješenje modela.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 412/536
411
8. 6. Elektromagnetski modeli elektroenergetskih sustava
8.6.1. Modeliranje cilindričnih segmenata vodiča
Za točniji izračun raspodjele struje zemljospoja potrebno je uzeti u računmnoštvo utjecajnih čimbenika. Prilikom sakupljanja i obrade literatureutvrđeno je kako su autori u mnogim stručnim i znanstvenim radovima pribjegli drastičnom pojednostavljenju modeliranja zanemarujućielektromagnetsku spregu između vodljivih dijelova koji sudjeluju uraspodjeli struje zemljospoja. Najčešće su razvijane metode koje uzimajuu račun samo induktivnu spregu. Slična je situacija i s aktualnom
legislativom.U normi IEEE Std. 80-2000, preporuča se da se raspodjela strujezemljospoja vrlo grubo procijeni korištenjem grafova koji su dobiveninumeričkim izračunom.
U normativnim dokumentima HRN HD i EN, na koji ukazuje Pravilnik
o tehničkim zahtjevima za elektroenergetska postrojenja nazivnih
izmjeničnih napona iznad 1 kV raspodjela struje zemljospoja računa se približno korištenjem jednostavnih analitičkih izraza, koji daju vrlo grubu procjenu. Isto vrijedi i za direktivu ITU-T 270-9.
U širom svijeta korištenom programskom paketu CDEGS, raspodjelastruje zemljospoja računa se pomoću modula SPLITS. Teorijska podloga programskog modula SPLITS nastala je nadogradnjom metoda koje koriste
redukcijske faktore nadzemnih vodova te se na taj način približno uzima uračun i induktivna sprega.
Induktivna se sprega često računa korištenjem Carsonovih formula, gdjese trostruka nulta struja po fazi nadzemnog voda koristi kao ulazni podatak
dobiven proračunom kratkog spoja. O komercijalnim programskim
podrškama bit će opširnije prezentirano na kraju ovog poglavlja.
Svi navedeni pristupi bili su podloga da se odluči cjelovito riješiti tavažna problematika u elektroenergetskim sustavima postavljajući hipotezudoktorske disertacije o univerzalnom rješavanju primjenomelektromagnetskog modela, kojem je prethodio hibridni model.
Obrada problematike je obuhvatila inženjerske pristupe modeliranjatehnikom konačnih elemenata provjerenih na uzemljivačima, s posebnom
pozornošću na modela metalne ploče ukopane u homogeno tlo.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 413/536
412
8.6.1.1. Aprok simacija struja segmenata vodiča
Da bi se modelirao cilindrični segment vodiča koriste se sljedeće
pretpostavke: Duljina segmenta vodiča ( ) je mnogo veća od njegovog polumjera ( 0r ),
Vanjski polumjer vodiča je mnogo manji od valne duljine,
Pojedini segment može biti šupalj ili pun, Struja unutar segmenta ima samo uzdužnu komponentu, Uzdužna struja je koncentrirana u osi i teče od početne prema
krajnjoj točki segmenta , Segment sa svog plašta jednoliko ispušta poprečnu struju u
okolno sredstvo,
Kod izračuna raspodjele potencijala, segment iz svoje osi jednoliko ispušta poprečnu struju,
Potencijal je konstantan po poprečnom presjeku segmentavodiča,
Uzdužni potencijal ( kod uzdužnog sustava jednadžbi) linearnose mijenja duž osi vodiča,
Poprečni potencijal segmenta (potencijal segmenta kod poprečnog sustava jednadžbi) aproksimira se po metodisrednjeg potencijala.
Ako se modeliraju bilo kakvi vodiči iz nekog elektroenergetskogsustava, (EES), koji sudjeluju na primjer u raspodjeli struje zemljospoja
aproksimiraju se skupom cilindričnih segmenata, Slika 8.1.
Slika 8.1. Matematički modeliran cilindrični ks-ti segment vodičatankožičanom aproksimacijom
Iz pretpostavke da segment jednoliko ispušta poprečnu struju u okolnosredstvo, slijedi da se uzdužna struja mijenja linearno duž osi segmenta, ata uzdužna struja je po pretpostavci konstantna duž osi segmenta. Linearno
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 414/536
413
promjenjiva uzdužna struja aproksimira se svojom srednjom vrijednošću,Slika 8.2.
Slika 8.2. Aproksimacija uzdužne i poprečne struje ks-tog segmentavodiča
Iz pretpostavke da je uzdužna struja segmenta aproksimirana srednjomvrijednošću linearno promjenjive uzdužne struje, slijedi da segment učvorovima (lokalni čvorovi segmenta; P- početna i K -krajnja točkasegmenta) predaje točno 1/2 poprečne struje koja se jednoliko ispušta uokolno sredstvo. Drugim riječima, poprečna struja segmenta koja se ispuštaduž plašta segmenta dijeli se na dva jednaka dijela koji se smještaju u
lokalne čvorove segmenta.U daljnjem razmatranju, za potrebe tehnike konačnih elemenata, sustav
uzdužnih struja može se odvojiti od sustava poprečnih struja, Slika 8.3. To je grafički ilustriran princip prelaska s uzdužne i poprečne struje ks-tog
segmenta na uzdužne i poprečne struje dvaju lokalnih čvorova ks-tog
segmenta.
Slika 8.3. Uzdužne i poprečne struje ks-tog segmenta i njegovi pripadni
lokalni čvorovi
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 415/536
414
Struje prikazane na Slikama 8.2 i 8.3 imaju sljedeće značenje:
uksI - uzdužna struja ks-tog segmenta,
pksI - poprečna struja ks-tog segmenta,
ucPksI - uzdužna struja početnog čvora Pks ks-tog segmenta,
ucKksI - uzdužna struja krajnjeg čvora K ks ks-tog segmenta,
pcPksI - poprečna struja početnog čvora Pks ks-tog segmenta,
pcKksI - poprečna struja krajnjeg čvora K ks ks-tog segmenta,
cPksI - ukupna struja početnog čvora Pks ks-tog segmenta,
cKksI - ukupna struja krajnjeg čvora K ks ks-tog segmenta.
U skladu s oznakama i prikazanom orijentacijom struja na Slici 8.2, za
uzdužne i poprečne struje lokalnih čvorova ks-tog segmenta vrijede
sljedeći izrazi:
uks
ucPks II
(8.1)
uks
ucKks II
(8.2)
pks
upKks
upPks I
2
1II
(8.3)
pcPks
ucPks
cPks III
(8.4)
pc
Kks
uc
Kks
c
Kks
III
(8.5)
8.6.1.2. Aproksimacija potencijala segmenata vodiča
Segment cilindričnog vodiča u tlu može biti segment golog vodiča ili pak segment izoliranog vodiča, a takav vodič može biti: vodič mrežastoguzemljivača središnje transformatorske stanice, (TS), koji se aproksimiramrežom cilindričnih vodiča, goli vodič ukopan iznad kabelskih vodova,
goli vodič ukopan između uzemljivača stupova nadzemnih vodova, metalni
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 416/536
415
ekran energetskog kabela, fazni vodič energetskog kabela te vanjski
metalni plašt energetskog kabela. Cilindrični segment vodiča u zraku, u pravilu, nema dodatne izolacije, a takav vodič može biti: zaštitno uže
nadzemnog voda, fazni vodič nadzemnog voda ili vodič kojim se modelirastup nadzemnog voda.
8.6.1.3. Jednadžbe potencijala harmonijskog elektromagnetskog
modela
Maxwellove diferencijalne jednadžbe za izmjenično harmonijski promjenjivo elektromagnetsko polje u nepokretnom vodljivom sredstvu
mogu se napisati u sljedećem obliku:
sJEJH
(8.6)
B jE
(8.7)
0B
(8.8)
gdje je:
J
- fazor vektora gustoće ukupne struje,
sJ
- fazor vektora gustoće ukupne struje vanjskih (nezavisnih) izvora,
- kompleksna provodnost (specifična električna vodljivost) sredstva,
- kružna frekvencija,
H
- fazor vektora jakosti magnetskog polja,
E
- fazor vektora jakosti električnog polja,
B
- fazor vektora magnetske indukcije,
- Hamiltonov operator,
j - imaginarna jedinica.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 417/536
416
8.6.1.4. Model sredstva
Za modeliranje sredstva svaki se neograničeni prostor može podijeliti
na dva linearna homogena izotropna poluprostora, od kojih jedan ispunjavazrak, dok drugi ispunjava homogeno tlo, Slika 8.4.
Slika 8.4. Dvoslojni model sredstva
Značajke sredstva (zraka i tla) su provodnost, dielektričnost i permeabilnost. Može se uzeti da je provodnost zraka jednaka nuli.Otpornost tla (recipročna vrijednost provodnosti tla) poprima vrijednosti
od nekoliko Ωm do nekoliko tisuća Ωm. Iznos provodnosti za jednu vrstutla se znatno mijenja s vlažnošću zbog ovisnosti o rastopljivosti prisutnih
soli. Što je vlažnost tla veća, otpornost je manja i obratno. Na iznos provodnosti tla utječe temperatura. Kad temperatura padne značajno ispodnule, tlo se ledi do nekih dubina, pri čemu se provodnost naglo smanjuje,odnosno otpornost tla poprima visoke vrijednosti.
Redovito se uzima da su dielektričnost i permeabilnost zraka jednakekao i u slučaju vakuuma. Dielektričnost tla ovisi o vrsti tla i količini prisutne vlage. Ona se povećava s prisutnošću vlage u tlu. Dielektričnost
tla varira u daleko manjem rasponu no provodnost tla.Može se uzeti da je magnetska permeabilnost tla jednaka magnetskoj
permeabilnosti zraka, odnosno da je njihova relativna magnetska
permeabilnost 1r .
U Maxwellovim diferencijalnim jednadžbama za izmjeničnoharmonijski promjenjivo elektromagnetsko polje u nepokretnom
vodljivom sredstvu neka su moduli fazora efektivne vrijednosti pripadnih
veličina. Kružna je frekvencija opisana izrazom:
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 418/536
417
f 2 (8.9)
gdje je f frekvencija.
Neka je sredstvo linearno i izotropno. Kompleksna provodnost takvog
sredstva opisana je izrazom:
j (8.10)
gdje je vodljivost sredstva, a dielektričnost sredstva. Vrijedi da je
dielektričnost sredstva:
r 0
(8.11)
gdje je1210854,80
F/m dielektričnost zraka, dok je r relativna
dielektričnost sredstva.
Iz Maxwellovih jednadžbi (8.6) – (8.8), dobiju se Helmholtzove
nehomogene diferencijalne jednadžbe potencijala:
s2 J
(8.12)
s2 JAA 0
(8.13)
gdje je:
A
- fazor vektorskog magnetskog potencijala,
- fazor skalarnog električnog potencijala,
- valna konstanta sredstva,
Δ - Laplaceov diferencijalni operator.
0 H/m – permeabilnost razmatranog sredstva
71040
za zrak ili tlo
Valna konstanta razmatranog sredstva opisana je izrazom:
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 419/536
418
0 j (8.14)
U linearnom homogenom izotropnom neograničenom sredstvu
volumena V, rješenje jednadžbe skalarnog električnog potencijala (8.12)glasi:
dVR
eJ
4
1 R
V
s
(8.15)
dok rješenje jednadžbe vektorskog magnetskog potencijala (4.8) glasi:
dVR
eJ
4A
R
V
s0
(8.16)
gdje je R udaljenost između točke izvora i točke promatranja.
Jednadžba (8.15) jest partikularno rješenje Helmholtzove jednadžbe
(8.12), a jednadžba (16) partikularno rješenje Helmholtzove jednadžbe
(8.13).
Prema prethodno prezentiranoj teoriji, u linearnom homogenom
izotropnom neograničenom sredstvu, rješenje Helmholtzove jednadžbeskalarnog električnog potencijala (8.12) opisano je izrazom (8.15). Za
cilindrični ks-ti segment vodiča, Slika 8.5, podvrgnut tankožičanojaproksimaciji vrijedi da je:
Slika 8.5. Cilindrični segment vodiča u homogenom neograničenom sredstvu
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 420/536
419
ksks
pks
ksks
uks
s dI
dI
dVJ
(8.17)
gdje je:
p
ksI - poprečna struja ks-tog segmenta,
u
ksI - uzdužna struja ks-tog segmenta,
ks - duljina ks-tog segmenta.
Nakon što se izraz (8.17) uvrsti u izraz (8.15) dobije se da je raspodjela potencijala oko ks-tog segmenta u linearnom homogenom izotropnom
neograničenom sredstvu opisana izrazom:
ks
ks
R
ks
pks d
R
eI
4
1
(8.18)
gdje je R udaljenost između točke izvora na osi segmenta i točke
promatranja. Krivulja integracije ks poklapa se s osi promatranog ks-tog
segmenta. Valna konstanta sredstva opisana je izrazom (8.14).
Izraz (8.18) aproksimira se tako da je raspodjela potencijala oko ks-tog
segmenta u linearnom homogenom izotropnom neograničenom sredstvu
opisana izrazom:
ks
Cksks
ks
pksR
dR
1I
4
1e
(8.19)
gdje je R Cks udaljenost između središnje točke segmenta i točke
promatranja. Izraz (8.19) lako se može prevesti u novi oblik:
ksks
pks
ks FI
4
1f
(8.20)
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 421/536
420
gdje je:
CksR ks ef
(8.21)
prigušno-fazni faktor koji aproksimira prigušenje potencijala i zakretanje
njegove faze.
8.6.2. Skalarni električni potencijala segmenata vodiča
8.6.2.1. Cilindrični segment vodiča u tlu
Neka se segment vodiča nalazi u tlu dvoslojnog sredstva, Slika 8.6. Utom slučaju treba definirati izraze za raspodjelu potencijala kojeg stvara poprečna struja razmatranog ks-tog segmenta u tlu i u zraku. Koristi se
metoda odslikavanja tako da se odslika kvazistatički izvor struje u odnosuna površinu tla, a gušenje i fazno zakretanje potencijala aproksimira sekorištenjem tzv. prigušno-faznog faktora. Zasebno se razmatraju raspodjela
potencijala u tlu i raspodjela potencijala u zraku.
Raspodjeli potencijala u tlu doprinose poprečna struja razmatranog
segmenta i poprečna struja kvazistatičke slike tog segmenta Slika 8.6. paizraz koji opisuje raspodjelu potencijala u tlu glasi:
iks1r ks
ks
pks
1ks Fk F
I
4
1f
(8.22)
gdje je u ovom slučaju prigušno-fazni faktor opisan izrazom:
11R ks 0Cks1 j;ef
(8.23)
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 422/536
421
Slika 8.6. Cilindrični segment vodiča u homogenom tlu
dok je faktor kvazistatičke refleksije opisan izrazom:
01
011r k
(8.24)
Veličina Fks iiksF navedene u izrazu (22) opisane su kao:
2u
2uv
2
u
2
uv
lnR
dF
ks2
ks2
ks2
ks2
ksks
ks
(8.25)
iks
i
ksiks
R
dF
(8.26)
gdje je
i
R udaljenost između točke izvora na osi slike segmenta i točke promatranja. Sukladno tome, krivulja integracije
iks nalazi se u osi slike
promatranog ks-tog segmenta, kojem je pridružen i izraz (8.26) sa Slike8.7.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 423/536
422
Slika 8.7. Cilindrični segment vodiča i njegova kvazistatička slika kojidoprinose raspodjeli potencijala u tlu
Raspodjelu potencijala u zraku uzrokuje poprečna struja kvazistatičke
slike razmatranog segmenta, koja se preklapa sa stvarnim segmentom Slika
8.8, pa izraz koji opisuje raspodjelu potencijala u zraku glasi:
ks1tks
pks
ks Fk
I
4
1
f 0
(8.27)
gdje je u ovom slučaju prigušno-fazni faktor opisan izrazom:
0000
0011 ;; 11
j je f CksCks R R
ks (8.28)
dok je faktor kvazistatičke transmisije opisan izrazom:
01
01r 1t
2k 1k
(8.29)
Veličina Fks navedena u izrazu (8.27) opisana je izrazom (8.25) jer se,
u ovom slučaju, slika segmenta preklapa sa stvarnim segmentom pa se preklapaju i krivulje integracije.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 424/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 425/536
424
dok je faktor kvazistatičke refleksije opisan izrazom:
0
00
1
11r r k k
(8.32)
U izrazu (8.30), veličina Fks opisana je izrazom (8.25), dok je istovrsna
veličina iksF koja je pridružena slici ks-tog segmenta opisana izrazom
(8.26).
Slika 8.9. Cilindrični segment vodiča u zraku
Slika 8.10. Cilindrični segment vodiča i njegova kvazistatička slika koji
doprinose raspodjeli potencijala u zraku
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 426/536
425
Raspodjelu potencijala u tlu uzrokuje poprečna struja kvazistatičke slike
razmatranog segmenta, Slika 8.11, koja se preklapa sa stvarnim
segmentom, pa izraz koji opisuje raspodjelu potencijala u tlu glasi:
kstks
pks
ks Fk I
4
1f 0
1
(8.33)
gdje je u ovom slučaju prigušno-fazni faktor ksf opisan izrazom (828), dok
je faktor kvazistatičke transmisije opisan izrazom:
01
10r 0t
2k 1k
(8.34)
Slika 8.11. Kvazistatička slika cilindričnog segmenta vodiča kojauzrokuje potencijal u tlu
8.6.2.3. Modeliranje uzemljivača pločom
8.6.2.3.1. Skalarni potencijal ekvipotencijalne metalne ploče
Skalarni električni potencijal ekvipotencijalne metalne ploče u
homogenom neograničenom linearnom izotropnom sredstvu, Slika 8.12,
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 427/536
426
Slika 8.12. Presjek ekvipotencijalna kružna metalna ploča u homogenomneograničenom sredstvu
opisan je izrazom:
a jza jzr
a jza jzr n
a8 j
If
22
22
gdje je I fazor jakosti struje koju ploča ispušta u okolno sredstvo, a je polumjer ploče, je kompleksna provodnost sredstva, dok su r i z
koordinate cilindričnog koordinatnog sustava. Izvorni izraz zakvazistatičku raspodjelu potencijala nadopunjen je prigušno-faznim
faktorom koji se u ovom slučaju može aproksimirati izrazom:
C22
R zr eef
(8.36)
gdje je R C udaljenost između centra metalne ploče i točke promatranja.
Izraz (8.35) može se preinačiti u jednostavniji oblik:
|z|tan
a4
If
atan
a4
If 11
(8.37)
gdje je:
2
za4AAz,r ,a
222 (8.38)
2
za4AAz,r ,a
222 (8.39)
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 428/536
427
222 azr A (8.40)
U posebnom slučaju za r = 0 raspodjela potencijala duž osi z opisana je
izrazom:
|z|
atan
a4
If z 1
(8.41)
dok je u slučaju z = 0, r a raspodjela potencijala duž osi r opisana
izrazom:
r a1sinκ aπ4
If 2a2r
a1tanκ aπ4
If (r)
(8.42)
Ako je metalna ploča ukopana u homogeno tlo paralelno površini tla nadubinu h, Slika 8.13, izrazi za raspodjelu potencijala u tlu i u zraku mogu
se dobiti pomoću metode odslikavanja.
Slika 8.13. Presjek kružne metalne ploče ukopane u homogeno tlo paralelno površini tla
Za metalnu ploču ukopana u homogeno tlo, raspodjeli potencijala u tludoprinose struja koju ploča ispušta u tlo i struja kvazistatičke slike ploče,Slika 8.14.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 429/536
428
Slika 8.14. Presjek kružne metalne ploče i njene kvazistatičke slike za
raspodjelu potencijala u tlu
Tada izraz koji opisuje raspodjelu potencijala u tlu glasi:
hz,r ,a
atank
hz,r ,a
atan
a4
If
11r
1
1
(8.43)
gdje je koeficijent kvazistatičke refleksije 1r k , a prigušno-fazni faktor ,f u ovom slučaju, opisan je izrazom:
C22
R hzr eef
(8.44)
Raspodjelu potencijala u zraku uzrokuje struja kvazistatičke slikerazmatrane metalne ploče, koja se preklapa sa stvarnom pločom Slika 8.15,
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 430/536
429
Slika 8.15. Kvazistatička slika kružne metalne ploče koja uzrokuje potencijal u zraku
pa izraz koji opisuje raspodjelu potencijala u zraku glasi:
hz,r ,a
atank
a4
If 1
1t0
(8.45)
gdje je faktor kvazistatičke transmisije 1tk , dok je, u ovom slučaju,
prigušno-fazni faktor opisan izrazom:
0000
0011 ;; 11
j je f C C R R
(8.46)
Prema dosad uvedenim pretpostavka, metalne ploče kojenadomještaju uzemljivače transformatorskih stanica jesu ekvipotencijalne,
a to znači da one nemaju uzdužne komponente struje. To znači daekvipotencijalne metalne ploče ne stvaraju vektorski magnetski potencijal,već samo skalarni električni potencijal.
8.6.2.3.2. Poprečna impedancija kružne metalne ploče
Vlastita poprečna impedancija p-te ekvipotencijalne kružne metalne ploče, polumjera pa u homogenom neograničenom sredstvu kompleksne provodnosti , Slika 8.16. opisana je izrazom:
p
p p, p
qn p p, p
n
a8
1ZZ
(8.47)
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 431/536
430
Slika 8.16. Ekvipotencijalna kružna metalna ploča u homogenomneograničenom sredstvu kompleksne provodnosti
Gustoća struje koju ploča s obje strane ispušta u okolno homogeno ineograničeno sredstvo opisana je izrazom:
I Nr aa2
IJ
22
(8.48)
gdje je, prema nazivlju metode konačnih elemenata za ploču postavljenu ucilindrični koordinatni sustav oblikovna funkcija:
22 r aa2
1 N
(8.49)
Neka su dvije kružne međusobno paralelne metalne ploče p i q,različitih polumjera pa i ,aq smještene u homogenom i neograničenom
sredstvu kompleksne provodnosti , čiji su centri horizontalno udaljeniza R C i vertikalno udaljeni za cz
Slika 8.17.
Slika 8.17. Presjek paralelno ukopanih kružnih metalnih ploča uhomogenom neograničenom sredstvu
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 432/536
431
Lako se dobije da je međusobna impedancija ploča u homogenomneograničenom sredstvu po Galjerkin-Bubnovovoj metodi opisana
izrazom:
p p,q
n
S
cqq, p p
q, pqn
q, p p
q, pn ZdS),z,r ,a(P Nf Zf Z
p
(8.50)
gdje je:
z,a,r a
tana4
1,z,r ,aP 1
(8.51)
dok je veličina opisana izrazom (4), N izrazom (15), a prigušno-fazni
faktor opisuje izraz:
C2c
2c R γzr γ
q p, eef
(8.52)
gdje je R C udaljenost između središta razmatranih ploča.
Za potrebe 2D numeričko-analitičke integracije po površini p-te ploče površine S p, polovica p-te ploče podijeljena je na 25 dijelova u polarnomkoordinatnom sustavu (, ), a svakom od tih dijelova pridružena je po jedna integracijska točka tako da duž osi i osi ima po 5 integracijskih
točaka. Dakle, integracijske točke su ji , i = 1, 2, ..., 5; j = 1, 2, ...,
5 Slika 8.18.
Slika 8.18. Podjela p-te ploče za potrebe 2D numeričko-analitičkeintegracije
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 433/536
432
Vrijedi da je:
ii ua (8.53)
j j u (8.54)
gdje su ui i u j , i = 1, 2, ..., 5; j = 1, 2, ..., 5 koordinate Gaussovih
integracijskih točaka u lokalnom 1D koordinatnom sustavu, (tablica 1). Horizontalna udaljenost pojedine integracijske točke ji , ploče p
od središta ploče q Slika 8.19. opisana je izrazom:
jci2c2iij cosr 2r r (8.55)
gdje je r c horizontalna udaljenost središta ploča.
Slika 8.19. Horizontalna udaljenost integracijske točke p-te ploče od središta q-te ploče
Korištenjem numeričko-analitičke integracije, izraz (16) poprima oblik:
p p,q
n5
1i
5
1 j
i jcijqq, p p
q, pqn
q, p p
q, pn ZWH),z,r ,a(Pf Zf Z
8.56)
gdje je P opisan izrazom (8.51.), dok je:
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 434/536
433
2
p
ei
2
p
sii
a1
a1d2 NW
ei
si
(8.57)
gdje su granice integrala:
k
i
1k pei Ha
(8.58)
i peisi Ha (8.59)
Analitičkom integracijom izraza (8.56.) dobije se sljedeći izraz:
p
ei
2
p
si
2
ia
1a
1W (8.60)
Dane su koordinate Gaussovih integracijskih točaka ju i njima
pripadne težinske funkcije jH za j =1, 2, …, 5 za lokalni 1D koordinatni
sustav, Tablica 8.1.
Tablica 8.1. Koordinate Gaussovih integracijskih točaka i njima pripadnetežinske funkcije
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 435/536
434
Prema izrazu (8.57), kvazistatička međusobna impedancija kružnihmetalnih ploča u homogenom i neograničenom sredstvu opisana jeizrazom:
p p,q
qn5
1i
5
1 j
i jcijq p
q, pqn
ZWH),z,r ,a(PZ
(8.61)
8.6.2.3.3. Poprečna impedancija u dvoslojnom sredstvu
Neka je p-ta ekvipotencijalna kružna metalna ploča polumjera a p
ukopana u tlo na dubini h p , Slika 8.20.
Slika 8.20. Ekvipotencijalna kružna metalna ploča ukopana u tlodvoslojnog sredstva
Ako se primijeni metoda kvazistatičkog odslikavanja, Slika 8.21,
vlastita poprečna impedancija p-te ploče koja se nalazi u tlu dvoslojnog
sredstva opisana je izrazom:
p
p, p
qn1r
p p, p
qn p p, p r Zk ZZ (8.62)
gdje je:
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 436/536
435
p p, p
qnZ - kvazistatička vlastita poprečna impedancija p-te ploče u
homogenom neograničenom sredstvu kompleksne
provodnosti tla 1 , p
p, p
qnr Z - kvazistatička međusobna poprečna impedancija p-te
ploče i njene refleksijske slike u homogenom
neograničenom sredstvu kompleksne provodnosti tla 1 ,
1r k - faktor kvazistatičke refleksije.
S lika 8.21. Ekvipotencijalna kružna metalna ploča ukopana u tlodvoslojnog sredstva i njezina kvazistatička refleksijska slika
Međutim, u ovom slučaju, zbog simetričnog položaja slike ploče, u
odnosu na ploču, vrijedi jednostavniji izraz za međusobnu kvazistatičku
poprečnu impedanciju ploče i njene refleksijske slike:
5
1 j
j p j p p, p
qn W),h2,r ,a(PZ r
(8.63)
gdje je:
aur j j
(8.64)
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 437/536
436
a
ejr 2
1a
sjr 2
1
r
r
dr r π2 NW
ej
sj
j (8.65)
k
j
1k ej Har
(8.66)
jejsj Har r (8.67)
I u ovom su slučaju, koordinate Gaussovih integracijskih točaka ju i
njima pripadne težinske funkcije jH (tablica 1). Neka su dvije metalne ploče ukopane u homogeno tlo te neka su ploče
paralelne u odnosu na površinu tla, Slika 8.22.
Slika 8.22. Kružne metalne ploče ukopane u homogenom tlu
Neka je pC centar (središte) ploče p, a qC centar (središte) ploče q:
p p p p z,y,xC (8.68)
qqqq z,y,xC (8.69)
Međusobna impedancija ploča u homogenom tlu lako se dobije izizraza za međusobnu impedanciju dviju ploča u homogenom ineograničenom sredstvu, uz korištenje metode odslikavanja, Slika 8.23.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 438/536
437
Slika 8.23. Odslikavanje q-te kružne metalne ploče ukopane uhomogenom tlu
Konačni izraz za međusobnu impedanciju ploča u homogenom tlu glasi:
r q, p
qn1r q, p
qnq, pq, p
n Zk Zf Z (8.70)
gdje je:
q, pqnZ - kvazistatička međusobna impedancija kružnih metalnih ploča
u homogenom i neograničenom sredstvu
r q, pqnZ - kvazistatička međusobna impedancija p-te kružne metalne
ploče i refleksijske slike q-te metalne ploče u homogenom ineograničenom sredstvu
1r k - faktor kvazistatičke refleksije.
Prigušno-fazni faktor opisan je izrazom
c1 R q, p ef
(8.71)
gdje je:
2q p2
q p2
q p2c
2cc hhyyxxzr R
(8.72)
međusobna udaljenost između središta ploča.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 439/536
438
8.6.3. Primjer modela iz prakse
Model je razvijen tako da se koriste za uzemljivače trafostanica i
stupova kružni pločasti uzemljivači. Za kabele, segmenti jednožilnihkabela. Vodiči dalekovoda kao i zaštitnu užad, modeliraju se segmentimanadzemnih cilindričnih vodiča. Uzemljivačka užad se modelirajusegmentima ukopanih cilindričnih vodiča.
Ovisno o veličini modela uvode se nadomjesne jednočvorneimpedancije, te trofazni naponski izvori i zadani nulti potencijali.
Navedene sastavnice predstavljaju ulazne podatke za razvijeni programski
alat u pripremljenoj doktorskoj disertaciji kojim je obrađeno distribucijsko područje uz transformatorsku stanicu TS 110/35/10(20) kV Drniš, koje je
načelnim prikazom svedeno na jednopolnu shemu s ucrtanim kružnimmetalnim pločama Slika 8.24.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 440/536
439
Slika 8.24. Načelni prikaz sastavnica elektromagnetskog modela TS110/35/10(20) kV Drniš za proračun raspodjele struje zemljospoja
Ovaj elektromagnetski model je izgrađen s 1957 sastavnica i ima 868globalnih čvorova i isto toliko linearnih jednadžbi. Sve skupa ima zadanih8001 ulazni podatak.
Elektromagnetski model nadomješta, (predstavlja u stvarnosti), 560elektroenergetskih objekata, na području jednog dijela Operatoradistribucijskog sustava HEP-a, čija je površina 3.031 kvadratni kilometar i
ima oko 83.368 kupaca. Nakon izračuna za tu namjenu originalno
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 441/536
440
razvijenim računalnim programom, dobiveno je ukupno 3136 izlaznih
podataka, što je prezentirano u doktorskoj disertaciji autora.Elektromagnetski model, provjeren je prethodno i drugim računalnim
programom u studiji za potrebe Operatora prijenosnog sustava HEP-a, gdje je obrađen 231 primjer pogonskih stanja, kvarova i radova na 35kV, 110kVi 220kV zračnim vodovima, kabelskim vodovima i podmorskim kabelima.
Prezentiran je primjer razvijenog elektromagnetskog modela za izračunraspodjele struje zemljospoja cjelovitom elektromagnetskom spregom,
(konduktivna, kapacitivna i induktivna), svih dijelova elektroenergetskog
sustava, (EES). Proračuni provedeni razvijenim originalnim programomrezultiraju zaključcima koji upućuju na primjene u EES za koje je moguće
donijeti odluke o pogonu rješavanjem sličnih problema.Opažanja i razumijevanja predmetne problematike oslonjena su naekspertni računalni sustav, (sadrži mehanizam zaključivanja, bazu podataka i bazu znanja), a koji se može promatrati kao projektantsko
pomagala. Prezentacijski materijal obrade, kada se izrazi grafički prikazujezorno konkretna pogonska stanja, ali njegova je baza podataka raspoloživaza sve druge obrade koje uključuju analize i sinteze sličnih primjera jer se parametri mogu mijenjati.
Iako projektiranje nije izum a niti otkriće, prezentirani proces
modeliranja koji se shvaćen kao projektiranje s konkretnim rezultatimaoriginalno je djelo. Dokazana je univerzalnost primjene jer može bitimodeliran bilo koji novi ili postojeći elektroenergetski objekt, ali se mogu promatrati i njihova elektromagnetska stanja u cijelom sustavu.
Modeliranje se može smatrati projektiranjem sustava koji se svodi na prototip kada se u sustav ubacuju realne ili simulirane elektroenergetske
komponente za bilo koji režim rada. Kao takav izvrstan je alat za testiranjeili planiranje održavanja na velikim sustavima.
Unatoč odličnim rezultatima i prezentiranim stečenim iskustvima idalje su otvorena pitanja novih smjernica legislative i intelektualnog
vlasništva nad ovakvim ekspertnim računalnim procesima - projektantskim
pomagalima.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 442/536
441
8.6.4. Elektromagnetska kompatibilnost i modeliranje ekspertnim
sustavom
8.6.4.1. Elektromagnetska kompatibilnost u elektroenergetskimpostrojenjima
Elektromagnetska kompatibilnost, , (engl. electromagnetic
compability), EMC je značajka elektrotehničkih uređaja ili sustava da radeu svom elektromagnetskom okruženju tako da ne izazivaju nedopuštenudegradaciju funkcije drugih uređaja ili sustava u istom okruženju ili da
sami ne bude ometani do te mjere da se poremete njihove osnovne funkcije.
Nažalost u praksi postoji čitav niz elektromagnetskih utjecaja izraženih
kroz tranzijente (prijelazne pojave) u elektroenergetskim postrojenjima. Neki od njih za posljedicu imaju pojavu prenapona. Razvoj
ekspertnih sustava i modeliranje programske podrške za rješavanje problema EMC-a, započeo je 90-tih godina prošlog stoljeća. Primjena
kojom se analiziraju i simuliraju različita prijelazna stanja, uslijedila jenedugo za tim.
Sustav koji se obrađuje u EMC ExSys-u u osnovi koristi
programsku podršku, (engl. electromagnetic transient program), EMTP
za simulaciju, a alate i okvire kao što su na primjer:
CLIPS, (engl. C Language Integrated Production System)
TBES, (engl. A Tool for Building Expert Systems)
OPS5, (engl. VAX official Production System Version 5)
PROLOG, (engl. Programing Logic),
ARTIM,(engl. Automated Reasoning Tool for Information Management)
Dio ekspertnog sustava za podršku simulacije tranzijenata razrađuje podatke i rezultate simulacije kroz tri stadija: selekcija iz baze podataka,
verifikacija podataka pomoću pravila i evaluaciju simuliranih rezultata pomoću programa EMPT, Slika 8.25. Modeliranje sustava podrazumijeva
primjenu analitičkih i numeričkih metoda, te provjeru postavljenih pravila
za vođenje ekspertnog sustava.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 443/536
442
Slika 8.25. Prikaz strukture podsustava za podršku simulacijetranzijenata pomoću EMPT programskog alata
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 444/536
443
8.6.4.2. Prenaponi u elektroenergetskim postrojenjima
Utjecajni parametri na tranzijente koji su odabrani iz navedenog
ekspertnog sustava (sklopne prenapone) svrstani su u tri grupe: -parametrisa strane mreže, parametri komponenti sklopnog postrojenja i parametri sastrane izvora napajanja. Od ukupno 24 parametra najjači utjecaj imajudužina vodova, stupanj kompenzacije, karakteristike kratkospojnogotpornika kontakta i operacija sklopke, snaga kratkog spoja i karakter
mreže. Prema utjecaju tih parametara složena je tablica rezultata u ovisnostio kreiranom stanju ispitivanja, Slika 8.26.
Slika 8.26. Prikaz utjecajnih faktora na iznos prenapona u zadanom
sustavu
Provedena je evaluacija od ukupno 286 ponavljanja skombinacijama utjecajnih faktora u kojima su promatrane maksimalne,
srednje i minimalne vrijednosti prenapona. Najveća vrijednost faktora prenapona iznosila je (kp= 3,7), i odnosila se na kraj voda, za manipulaciju
otvaranja prekidača bez kratkospojnog otpornika u kontaktima prekidačaza induktivno opterećenje mreže s kompenzacijskom prigušnicom manjomod 50%.
U navedenom ekspertnom sustavu korišteni su podaci konkretnog345kV dalekovoda Jaguara – Taquaril, Brazilske tvrtke CEMIG, Slika 8.27.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 445/536
444
Slika 8.27. Nadomjesna shema obrade u ekspertnom sustavu s
parametrima konkretnog dalekovoda
8.6.4.3. Matematičko modeliranje i simulacija tranzi jenata
Matematičko modeliranje u razmatranom ekspertnom sustavuobuhvatilo je primjenu Bergeronove metode za vod bez gubitaka. Za
konkretni dalekovod provedeno je ispitivanje i usporedba rezultata na
različitim modelima. Provedena je analiza i sinteza za vod s nadomjesnomΠ shemom, novim numeričkim modelom, za dalekovode, za kratkevodove, za konkretne vodove s uređajima energetske elektronike, kabelskevodove itd. Računski rezultati i rezultati dobiveni simulacijom analitički inumerički, su uspoređivani, Slike 8.28 i 8.29.
Slika 8.28. Grafički prikaz prenapona u ekspertnom sustavu dobivenog
simulacijom
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 446/536
445
Slika 8.29. Numerički i analitički grafički prikaz podudaranja naponskihveličina u ekspertnom sustavu
Potvrđena je univerzalna primjena ES u elektroenergetskim sustavima i
to za: nadzor, upravljanje, razvoj, edukaciju, uvježbavanje i analizu. Njegova uspješnost je istaknuta u integraciji s programima za simulaciju prijelaznih pojava u čijim su kreacijama posebno korištena heuristička
znanja eks perata iz tog područja. Rezultat je i kvalitetna baza znanja u kojojsu pohranjeni svi rezultati, alati i ljuske.
8.6.4.4. Primjer ispitivanja i modeliranje prijelaznih pojava u
elektroenergetskom sustavu Tunela sv. Rok
Izgradnja elektroenergetskih postrojenja za napajanje potrošačadionica autoceste oko Tunela sv. Rok, obuhvatila je sljedeće:
Rekonstrukciju pojne točke sa sjeverne strane Tunela - postojećeTS 110 / 35 kV Gračac,
Rekonstrukciju pojne točke s južne strane Tunela - postojeće TS110 / 35 kV Obrovac,
Rekonstrukciju postojeće TS 35 / 10 kV Ličko Cerje u TS35 / 10 (20) kV Ličko Cerje (sjeverna strana Tunela),
Izgradnju nove trafostanice TS 35 / 20 kV na sjevernoj strani Tunelasv. Rok s dvostrukim 35 kV priključkom iz TS 110 / 35 kV Gračac:
jedan direktni 35 kV kabelski vod i jedan 35 kV kabelski vod do
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 447/536
446
Čvora sv. Rok te dalje spoj nadzemnim vodom na TS 35 / 10 (20)
kV Ličko Cerje, koja je postojećim 35 kV zračnim vodom vezanado pojne TS 110 / 35 kV Gračac,
Rekonstrukciju zračnog voda 35 kV od TS 110 / 35 kV Gračac preko TS 35 / 10 kV Ličko Cerje do Čvora Sveti Rok te polaganje35 kV kabelskog voda od Čvora sv. Rok do TS 35 / 20 kV Sveti
Rok,
Polaganje novog 35 kV kabelskog voda između TS 35 / 20 (10) kVObrovac i TS 35 / 20 kV Sveti Rok,
Izgradnju ukupno 14 transformatorskih stanica nazivnog omjera
transformacije 20 / 0,4 kV: unutar samog tunela ukupno 6
trafostanica (svaka 2 x 630 kVA), te izvan tunela sa sjeverne strane
ukupno 3 trafostanice i izvan tunela s južne strane ukupno 5trafostanica.
Napa janje potrošača Tunela sv. Rok, moguće je iz distribucijskihmreža:
- HEP ODS Elektra Zadar
- HEP ODS Elektro Lika Gospić.
Nakon otvorenja Tunela u jesen za vrijeme olujnog nevremena s
grmljavinom u trafostanici Obrovac dogodila se havarija. Tunel je morao biti neko vrijeme izvan funkcije dok se nije osposobilo privremeno
napajanje potrošača. Nakon improvizacije napajanja pristupilo se sanaciji
i obnovi postrojenja TS 35 / 20 (10) kV Obrovac.
8.6.4.5. Mjerenje sklopnih prenapona u trafostanici TS 35/20kV
Obrovac
Po završetku obnove postrojenja u kojem se dogodila havarija, pristupilo se ispitivanju s ciljem utvrđivanja uzroka havar ije. Ispitivane su
zaštite i prijelazna stanja izazvana sklopnim operacijama (uklapanje iisklapanje prekidača) u 35 kV postrojenju trafostanice TS 35 / 20 (10) kV
Obrovac.
Prema utvrđenom programu provedena su ispitivanja prijelaznih stanja,
ispitno mjernom konfiguracijom, Slika 8.30.
Cilj provedenog mjerenja bilo je utvrđivanje iznosa prenapona koji se javljaju kod sklapanja prekidača u 35 kV postrojenju u realnim pogonskim
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 448/536
447
uvjetima, odnosno kod realnog konzuma kojeg je tijekom mjerenja bilo
moguće ostvariti.
Slika 8.30. Ispitno mjerna konfiguracija u 35 kV postrojenju
trafostanice TS 35 / 20 (10) kV Obrovac
Najveći konzum Tunela sv. Rok napajan iz trafostanice TS 35 / 20 (10)
kV Obrovac predstavljaju motor-ventilatorske grupe. Kod uključenja svih88 ventilatora postignuta je maksimalna snaga od 2,83 MW, Slika 8.31.
Slika 8.31. Maksimalno opterećenje Tunela sv. Rok
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 449/536
448
8.6.4.6. Rezultati mjerenja
Grafički prikaz rezultata ispitivanja prijelaznih stanja, sklopnih
prenapona u trafostanici TS 35 / 20 (10) kV Obrovac kod sklapanja prekidača u 35 kV postrojenju u realnim pogonskim uvjetima, Slika 8.32.
a) - f).
a) b)
c) d)
e) f)
Slika 8.32. Oblik izmjerenih sklopnih prenapona u 35kV postrojenju
trafostanice TS 35 / 20 (10) kV Obrovac
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 450/536
449
8.6.4.7. Izračun faktora prenapona
Sklopni 35 kV blokovi postrojenja u TS Obrovac su tip BVK 38-630,
proizvođača Končar. Njihov stupanj izolacije jest 38 Si 70 / 170. To značida najveća efektivna vrijednost linijskog napona, nazivne frekvencije,
sklopnih 35 kV blokova u stacionarnom pogonu iznosi 38 kV. Efektivna
vrijednost nazivnog kratkotrajnog (60 s) podnosivog izmjeničnog napona,nazivne frekvencije, iznosi 70 kV, dok nazivna vršna vrijednost podnosivog atmosferskog napon oblika 1,2/50 s iznosi 170 kV.
Faktor prenapona opisuje slijedeći izraz:
m
s
m
s
p U
U
225,1
3
U2
U
k
(8.73) (1)
gdje je sU vršna vrijednost izmjerenog faznog sklopnog prenapona, dok je
kV38Um najveća efektivna vrijednost linijskog pogonskog napona
pripadne opreme.
Prema prethodno navedenim podacima sklopnih 35 kV blokova,koeficijent dopustivog prenapona iznosi:
19,3
3
38
70
3
U
U k
m
w pd
(8.74) (2)
gdje je kV70Uw efektivna vrijednost nazivnog podnosivog
izmjeničnog napona opreme, nazivne frekvencije (50 Hz), trajanja 60 s.Prenaponi su mjereni na 35 kV sabirnicama za 10 različitih
konfiguracija, odnosno za 8 različitih pogonskih stanja elektroenergetskognapajanja i konzuma. Ukupno je provedeno 204 manipulacije prekidača isnimljeno 36 isklopa i 168 uklopa prekidača. Ukupan broj konfiguracija je
za dva veći od ukupnog broja pogonskih stanja zato što su u dva navratakorištena oba 35 kV prekidača (=H2 i =H6) tijekom manipulacija. Tijekommjerenja sklapani su 35 kV prekidači u poljima =H1, =H2, =H5 i =H6 ,TS35 / 20 (10) kV Obrovac te 35 kV prekadač u polju RHE Vele bit u TS
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 451/536
450
110 / 35 kV Obrovac, a maksimalna vrijednost faznog napona mrežeiznosila je 29,6 kV.
Najveći prenaponi su izmjereni prilikom sklapanja prekidača u poljima
=H2 i =H6 na 35 kV vodu prema TS 110 / 35 kV Obrovac i to kod izrazitokapacitivnog opterećenja. Najveća vršna vrijednost faznog prenaponaiznosa 138 kV izmjerena je prilikom uklopa prekidača u jednoj od faza polja =H2 kod kapacitivnog opterećenja u iznosu od 0,94 MVAr po fazi,uz faktor snage 0,3 kap. (Tablica 8.2.). U tom najnepovoljnijem slučaju,faktor prenapona izračunat prema izrazu (1) iznosi:
45,4
38
138225,1
U
U225,1k
m
s p
(8.75) (3)
što je znatno veći iznos od dopustivog faktora prenapona 19,3k pd
izračunatog prema izrazu (2). To znači da je prilikom najnepovoljnijeguklopa 35 kV prekidača u polju =H2 izmjerena vrijednost prenapona koja je za 39,5 % veća od dopustivog iznosa prenapona.
Slika 8.33. Vršni izmjereni sklopni prenaponi u 35kV postrojenju
trafostanice TS 35 / 20 (10) kV Obrovac
8.6.4.8. Usporedba rezultata simulacije i ispitivanja
U prethodnim cjelinama prezentirani su dobiveni rezultati. Jedni su
dobiveni simulacijom jednog konkretnog ekspertnog sustava, a drugi su
eksperimentalni rezultati dobivenih pokusom. Odnose se na problem
pojave sklopnih prenapona ali u različitim uvjetima različitih postrojenja.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 452/536
451
Podudaranje rezultata ukazuje na uniformnost tranzijenata kao teorijsku
potvrdu zakonitosti elektromagnetske kompatibilnosti (mjere stanja
elektroenergetskog sustava u svom elektromagnetskom okruženju). I jedni
i drugi rezultati su potvrdili pojavu utjecajnih faktora. Ekspertnimsustavom moguće je rješavanje problema započeti analitičkim inumeričkim modeliranjem, a zatim programskom podrškom simulirati, provjeriti i zaključiti na stvarno stanje. Sve to dakako ne utječući na pogonk onkretnog elektroenergetskog sustava koji je predmet istraživanja, budućise koriste samo njegovi parametri.
Nasuprot toj metodi, za provođenje pokusa bilo je potrebno osloboditielektroenergetski sustav i to na način da se stavi izvan pogona, a po tom u
tim ispitnim uvjetima ostvariti odnosno postići približavanje stvarnim pogonskim stanjima.
Kako je bila riječ o konkretnom elektroenergetskom sustavu u funkcijinapajanja potrošača autoceste, tijekom ispitivanja ona je morala biti izvan prometa. Elektroenergetsko postrojenje trebalo je pripremiti za pokus, a
angažirani su morali bili stručnjaci specijalističkih profila vezani nakonkretan elektroenergetski sustav. To potvrđuje da je ta metoda punoskuplja, a sam pokus nerijetko može ponovno ostaviti posljedice na
postrojenje, prouzročiti novu havariju.Ekspertni sustavi nalaze svoju značajnu primjenu u elektroenergetici.
Od razvoja i izgradnje do puštanja u rad treba dosta vremena, a to potvrđujenjegovu složenost pa samim tim i cijenu. No kada je jedan takav sustav
stvoren sigurno može biti upotrijebljen i za rješavanje problema koji susličnog karaktera, a izvan domene koju pokriva. Postoji u svjetskoj stručnoj praksi veliki broj ekspertnih sustava o čijim se mogućnostima možemouvjeriti. Postoje raspoloživi mnogi korisnici i kreatori ekspertnih sustava,
inženjeri znanja i specijalisti.
Većinu ekspertnih sustava izgradili su stručnjaci i eksperti orijentiranina sveučilišta pa je to polazna osnova i za buduće namjere. Budući su tosustavi koji služi i za učenje, oni zahtijevaju kontinuiranu obnovu i dopunuznanja, tako da mogu naći svoju nezaobilaznu primjenu u
znanstvenoistraživačkim radovima.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 453/536
452
8.6.4.9. Tablice i sheme uz provedena ispitivanja
Tablica 8.2. Prvi dio ispitivanja u Trafostanici 110/35/20(10)kV Obrovac
Red.br.
Max napon(kV)
% Komentar s brojem sklopnih operacija
1 42,1 1424x faza "0" – uklop: H6 – TS 110/35 kVObrovac prazni hod transformatora T2
2 73,9 250 4x faza "4" – uklop
3 39,9 135 4x faza "8" – uklop
4 42,3 1435x faza "0" – uklop H2 – TS 35/20 kV Sv.
Rok prazni hod voda TS 35/20 kV Sv. Rok 5 67,9 230 5x faza "4" – uklop
6 <38 <130 5x faza "8" – uklop
7 <38 <130 3x faza; "0" faza; "4"; faza "8"-
8 <38 <130
4x faza "0" – uklop H6 – TS 110/35 kVObrovac- prazni hod 20 kV-ni vodovaTS Marune i Tunel Sv. Rok napajanihpreko transformatora T2 - prazni hod 35kV voda TS 35/20 kV, Sv. Rok
9 72,2 244 4x faza "4" – uklop10 44,4 150 4x faza "8" – uklop
11 44,7 151
5x faza "0" – uklop: H2 – TS 110/35 kVObrovac- prazni hod 20 kV-ni vodovaTS Marune i Tunel Sv. Rok napajanihpreko transformatora T2- prazni hod 35 kVvoda TS 35/20 kV, Sv. Rok
12 57,9 196 5x faza "4" – uklop
13 38,9 131 5x faza "8" – uklop
14 46,5 157
15x faza "0" – uklop: H1 – TS 35/20 kVSveti Rok- prazni hod voda TS 35/20 kVSveti Rok, (u praznom hodu su bili i 20 kV-ni vodovi TS Marune i Tunel Sv. Roknapajani preko transformatora T2)
15 55,8 189 15x faza "4" – uklop
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 454/536
453
Tablica 8.3. Drugi dio ispitivanja u Trafostanici 110/35/20(10)kV
Obrovac
Red.br. Max napon(kV) % Komentar s brojem sklopnih operacija
16 48,4 164 15x faza "8" – uklop
17 <38 <1302x faza; "0" faza; "4"; faza "8"- RHEVelebit u TS 110/35 kV Obrovac("stara" TS) prazni hod
18 <38 <130 5xfaza; "0" faza; "4"; faza "8"-
19 116 3925x faza "0" – uklop S=0,99 MVA /vršnavrijednost po fazi, Q=0,94 MVAr (kap.)
P=-0,30 MW 20 138 466 5x faza "4" – uklop
21 83 282 5xfaza "8" – uklop
22 <38 <1305x faza; "0" faza; "4"; faza "8" – H6 – TS110/35 kV Obrovac ("stara" TS)
23 90,3 305
4x faza "0" – uklop 4 H6 – TS 110/35 kVObrovac ("stara" TS) S=1,01 MVA /vršnavrijednost po fazi, Q=0,97 MVAr (kap.)P=-0,30 MW
24 95,4 322 4x faza "4" – uklop25 87,3 295 4x faza "8" – uklop
26 <38 <130 2x faza "0" ;faza "4" ;faza "8"
27 <38 <130
3x faza; "0" faza; "4"; faza "8" – uklop H5 – transformator 35/20 kV, S=0,38 MVA/vršna vrijednost po fazi, Q=0,37 MVAr(kap.), P=0,09 MW
28 52,8 1789x faza "0" – uklop 9 H1 – TS 35/20 kV Sv.Rok, S=0,55 MVA /vršna vrijednost po fazi
Q=0,55 MVAr (kap.) 29 47,3 159 9x faza "4" – uklop 9
30 47,4 1609x faza "8" – uklop 9
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 455/536
454
Tablica 8.4. Tablica manipulacija, broj uklopa i isklopa sklopkama u
Trafostanici 110/35/20(10)kV Obrovac
Uklop/Isklop Br.operacija Polje Teret
U 12 H6 P.H. T2
U 15 H2 P.H. TS 35
I 9
U 12 H6 P.H. 20kV
U 15 H2 P.H. 20kV
U 45 H1 P.H. 35 kV
U 6 RHE P.H.
I 6U 15 H6 S=0,99 MVA
I 15
U 12 H6 S=1,01 MVA
I 6
U 9 H5 S=0,38 MVA
U 27 H1 S=0,55 MVA
Uklopa-UKUPNO
168
Isklopa-UKUPNO
36
SVEUKUPNOoperacija
204
Sheme napajanja Tunela sv. Rok – konfiguracije s prikazom pada
napona duž kabelske trase prikazuju Slike 8.34. - 8.40.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 456/536
455
Slika 8.34. Konfiguracija napajanja polovine Tunela sv. Rok iz TS35/20
kV Obrovac, s prikazom proračunskog pada napona
Slika 8.35. Konfiguracija napajanja polovine Tunela sv. Rok iz TS 35/20
kV Sv. Rok, s prikazom proračunskog pada napona
35 kV 20 kV
TS OBROVAC
TS 6TS 8 TS 7 TS 5
Un
+5 %
+10 %
-5 %
8 MVA
35 kV 35 kV20 kV
TS SV. ROK TS GRACAC
TS 4 TS 3 TS 2 TS 1
8 MVA 20 MVA
110 kV
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 457/536
456
Slika 8.36. Izvanredni pogon napajanje Tunela sv. Rok samo iz TS
110/35/20 kV Gračac preko TS Ličko Cerje s prikazom pada napona
Slika 8.37. Izvanredni pogon – napajanje Tunela sv. Rok samo iz TS
110/35/20 kV Obrovac s prikazom pada napona
35 kV 35 kV20 kV
TS SV. ROK TS GRACAC
TS 6TS 8 TS 7 TS 5 TS 4 TS 3 TS 2 TS 1 TS L.CERJE
8 MVA 20 MVA
110 kV
35 kV 20 kV
TS OBROVAC
TS 6TS 8 TS 7 TS 5 TS 4 TS 3 TS 2 TS 1
Un
+5 %
+10 %
-5 %
8 MVA
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 458/536
457
Slika 8.38. Izvanredni pogon – napajanje Tunela sv. Rok samo iz TS
110/35/20 kV Gračac s prikazom pada napona
Slika 8.39. Normalni pogon – napajanje polovine Tunela sv. Rok iz TS
110/35/20 kV Gračac preko TS Ličko Cerje s prikazom pada napona
35 kV 35 kV20 kV
TS SV. ROK TS GRACAC
TS 6TS 8 TS 7 TS 5 TS 4 TS 3 TS 2 TS 1
8 MVA 20 MVA
110 kV
35 kV35 kV20 kV
TS SV. ROK TS GRACAC
TS 4 TS 3 TS 2 TS 1 TS L.CERJE
8 MVA 20 MVA
110 kV
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 459/536
458
Slika 8.40. Normalni pogon – napajanje polovine Tunela sv. Rok iz TS
35/20 kV Obrovac s prikazom pada napona
35 kV 20 kV
TS OBROVAC
TS 6TS 8 TS 7 TS 5
Un
+5 %
+10 %
-5 %
8 MVA
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 460/536
459
Slika 8.39. Shematski prikaz kompletnog napajanja Tunela sv. Rok iz TS
110/35/20(10) kV Obrovac TS 110/35/20 kV Gračac i TS35/20(10) kV Ličko Cerje
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 461/536
460
Slika 8.40. Shematski prikaz nadležnih HEP ODS područja za napajanjeTunela sv. Rok
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 462/536
461
Tablica 8.5. Tablica s popisom i značenjem kratica u EMC Ekspertnom sustavu
Kratica Engleski naziv Hrvatski nazivAI Artificial Intelligence umjetne inteligencije
EMC Electro MagneticCompatibility
elektromagnetska kompatibilnost
ES Expert System ekspertni sustav
EMTP ElectromagneticTransients Program
program za simulaciju EMC
KB Knowledge Base baza znanja
FIPA Foundation for Intelligent
Physical Agents
organizacija za standardizaciju
agentskih porukaFL Fuzzy Logic neizrazita logika
AC Agent Containers spremnik agenta
AHS Adaptive HypermediaSystem
prilagodljivi hipermedijski sustavi
ITS Intelligent TutoringSystem
inteligentni tutorski sustav
ICAI Intelligent Computer Aided Instruction
učenja pomoću računala
DSS Decision Support System sustav za potporu odlučivanju TEx-S Tutor-Expert System tutorski ekspertni sustav
ACO Ant Colony Optimization optimizacija mravljom kolonijom
PSO Particle SwarmOptimization
optimizacija rojem čestica
EA Evolutionary Algorithms evolucijski algoritam
GA Genetic Algorithms genetski algoritam
KA Knowledge Acquisition prikupljanje znanja
TBES A Tool for Building Expert
Systems
alat za izgradnju ekspertnih
sustavaCLIPS C Language Integrated
Production SystemC-programski jezik baziran napravilima za izgradnju ES
OPS5 VAX Official ProductionSystem Version 5
generacija 5 alat za izgradnju ES
ART Automated ReasoningTool for InformationManagement
alat za autonomno zaključivanjevođenjem informacija
ATP AlternativeTransientsProgram
alternativni program zasimulaciju EMC
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 463/536
462
8.7. Specijalističk i programi za ekspertne sustave
Eksperti u svojim područjima djelovanja koriste programske rutine ialgoritme za svoja specijalistička rješavanja problema implementirane uvlastite programe. Na taj se način zahtjevne i složene numeričke proračuneznatno pojednostavljuje. Uz prilagodbu odgovarajućeg razvojnog okružjadobivene programske podrške su postale sigurne i pouzdane u smislustabilnosti numeričkog proračuna i kao takove su samostalne i posveneovisne, te prenosive s računala na računalo. U Tablici 8.6, prikazan je pregled nekih specijalističkih programa s opisom namjene i svrhe.
Tablica 8.6. Originalno razvijeni programski paketi
Red.
br.
Naziv Opis programa
1.Groza
Ver. 2.0
Programski paket za analizu gromobranske zaštiteVN postrojenja na otvorenom prostoru.
2.
EarthCAD
Ver. 1.0
Programski paket za analizu složenih uzemljivačkihsustava u homogenom ili dvoslojnom tlu,uključuje proračun raspodjele struje jednopolnoga
kratkog spoja u pasivnim dijelovima EE vodova teproračun faktora redukcije kabelskih vodova,sastavljenih od jednožilnih kabela.
3.
AutoLISP:
getc_points
Posebno razvijena AutoLISP naredba kojaomogućava eksponiranje koordinata linija (početne ikrajnje točke elemenata) iz 3D sustavu programskogpaketa AutoCAD, za potrebe proračuna pasivnihkomponenti uzemljivačkog sustava.
4.EartHGriD
Ver. 1.0
Programski paket za numerički proračun
elektromagnetskog polja složenih uzemljivačkih sustava u horizontalno složenom sredstvu.Omogućuje i proračun električnog i magnetskogpolja duž pravaca i / ili ploha u bilo kojem sloju,uključujući i zrak te površinu tla.
5.PRENAP
Ver. 3.0
Programski paket za numeričku simulacijuprenaponskih stan ja u VN električnim postrojenjima.Namijenjen je za simulaciji rada odvodnikaprenapona, te provjeru učinkovitosti odabrane
prenaponske zaštite.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 464/536
463
6.
CABLES
Ver. 1.1
Programski paket za proračun impedancija sustava jednožilnih kabela, faktora redukcije te proračunraspodjele kružnih struja u njihovim ekranima.
Moguće je tretirati opterećenje u normalnom pogonuili stanje bilo kakvog kvara.
7.PLANTER
Ver. 2.0
Programski paket za numeričko optimiranjeplaniranja terena za vanjsko visokonaponskorasklopno postrojenje. Numerički se optimira potreba/ obim građevinskih (zemljanih) radova na bilokakvom terenu (potrebni iskopi i nasipi) u smislunajmanjih zahvata.
8. KS321Ver. 1.0
Programski paket za proračun kratkih spojeva
(tropolnoga, dvopolnoga i jednopolnoga kratkogspoja) u distributivnoj mreži, orijentiran potrebamarelejne zaštite.
9.FFT – Black
BoxVer. 1.0
Programski paket za brzu i inverznu fourierovutransformaciju (FFT – IFFT) tranzijentnih valnihoblika (atmosferski i sklopni prenaponi)sodgovarajućim grafičkim sučeljem.
10. FAULTCProračun raspodjele struje jednopolnog kratkogspoja s utjecajem konduktivne sprege.
11. FAULTCBSProračun raspodjele struje jednopolnog kratkogspoja bez utjecaja konduktivne sprege.
12. RMOTN
Program za izračun vlastitih i međusobnih otporasegmenata uzemljivača po metodi srednjegpotencijala.
13. UZEM
Program za analizu raspodjele trostrukih nultih struja jednopolnog kratkog spoja u složenim uzemljivačkimsustavima VN postrojenja.
14. ETAP PS® Programski paket za potrebe projektiranja,simulacije, upravljanja, optimizacije i analizesloženih elektroenergetskih mreža.
U okviru ovog pod poglavlja korisno je još jednom istaknuti kvalitetnoobrađenu problematiku prijelaznih stanja na vodovima u „Studijama“ kojesu izišle uglavnom u okrilju Hermanna Dommela i njegovih suradnika sa
sveučilišta British Columbia iz Vancouvera u Kanadi. U svojim radovimaoni primjenjuju već prethodno spomenuti program za proučavanjeelektromagnetskih tranzijenata, (EMTP).
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 465/536
464
Izvorna metoda proračuna u tom programu bazirana je na rješavanjuvalne jednadžbe za idealni vod prema D’Alembert-ovom općem principu.Parametri idealnog prijenosnog voda su jedinični induktivitet L i kapacitet
C, dok su gubici zanemareni (R=G=0). Matematički model za vod bezgubitaka temelji se na Bergeronovoj metodi. Tom metodom može se riješiti bilo koja mreža koja se sastoji od djelatnih otpora, induktiviteta, kapacitetai prijenosnih vodova s raspodijeljenim parametrima.
U svijetu djeluju skupine za razvoj, tako da su danas njegove
mogućnosti proširene na rješavanje brojnih raznovrsnih problema, i program se kontinuirano višestruko testira i provjerava. Do danas ne prestaje ekspanzija razvoja pa je ATP-EMTP najčešće korišteni programza digitalnu simulaciju elektromagnetskih i elektromehaničkih prijelaznih
pojava i ima velike mogućnosti modeliranja. Na University of Wisconsinin Madison, U.S.A., EMTP je prihvaćen kao svjetski standard za analizutranzijenata u EES još 1998. godine, kada započinje i u znanstvenom,kadrovskom i popularizacijskom smislu restrukturiranje aktivnosti oko
EMTP, usmjerenjem na još bolju primjenu, od kada su na raspolaganjuaktualne internetske baze podataka i korisnički servis.
ATP Control Center je verzija ATP-EMTP-a u kojoj se mogu koristiti
razni pomoćni programi, ali i razne verzije istih programa kao što su na primjer, rad sa dvije različite verzije istovremeno - Salford ATP i Watcom
ATP omogućuje: jednostavno aktiviranje svakog od programa unutar ATPCC-a
rad s bilo kojim editorom koji je od njih podržan
pozivanje i u njemu izvršavanje do 10 vanjskih programa
zapisivanje izvršenih naredbi u posebne okvire
ponovno izvršavanje naredbi koje su zapisane
Osim prijelaznih pojava EMTP programom mogu se računati istacionarne prilike kao provjera ispravnosti zadane nadomjesne sheme
električnog kruga. Prijelazne pojave se mogu računati za sve konfiguracijekoncentriranih parametara, a električna mreža može sadržavati sve realnekonfiguracije, kao što su prepleteni ili ne prepleteni prijenosni vodove,nadomještene raspodijeljenim parametrima. Gubitke u njima moguće jeuzeti u obzir pomoću koncentriranog otpora. Postoji mogućnost uzimanjau obzir frekvencijske zavisnosti parametara prijenosnog voda. Također se
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 466/536
465
može modelirati nelinearne otpornike (odvodnike prenapona), te
nelinearne prigušnice sa zasićenjem.Otvaranjem ili zatvaranjem sklopke mogu se simulirati manipulacije s
prekidačima, kao i iskrišta. Naponski ili strujni izvori odabiru se izmeđusinusoidnih, impulsnih ili step funkcija. Izvor može predstavljati i funkcija proizvoljnog oblika, koja se zadaje pojedinačnim točkama. Može se uzetio obzir utjecaj zaostalog naboja na prijenosnom vodu. U okviru EMTP
programa postoje programski moduli, za modeliranje pojedinih
komponenti, poput prijenosnih vodova, kabela, odvodnika prenapona,
energetskih transformatora koji se mogu spremati u arhivu za budućakorištenja.
Programi se konstantno razvijaju, a nove mogućnosti kao i problemi i
greške na koje korisnici nailaze dostupni su u člancima koje izdajeeuropska skupina korisnika EMTP - EEUG. Prednost je u tome što je zadetaljno proučavanje i sagledavanje svih mogućnosti programskih paketa
dostupna na korištenje literature, ali i svi aktualni stručni i znanstveni člancio konkretnoj primjeni.
Osim simulacijskog dijela na raspolaganju je nekoliko pomoćnih programa kao što su npr. programi za proračun parametara vodova ili programi za određivanje spregnutih RL matrica za simulaciju višefaznih,višenamotnih transformatora u vremenskoj domeni. U Tablici 8.7. su
navedeni potprogrami i njihove međusobne veze koji se koriste.
Tablica 8.7. Potprogrami u vezi s EMPT
Red.br.
Nazivprograma
Opis programa
1. ATPDrawProgram za kreiranje i editiranje modelaelektrične mreže koji se biti simulira programom
ATP.
2. LINECONSTANTS
Program za proračun električnih parametarazračnih vodova u frekvencijskoj domeni.
3. SEMLYN SETUP
Program za generiranje podataka za frekventnoovisne modele zračnih vodova i kabela,(modeliranje nesimetričnih zračnih vodova uvremenskoj domeni).
4. JMARTI SETUP
Program za prikaz frekventno ovisnog modelazračnog voda (zasnovan na aproksimacijiracionalnom funkcijom višeg reda, nije prikladan
za modeliranje kabela).
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 467/536
466
5.CABLECONSTANTS
Program za proračun električnih parametaraenergetskih kabela s dodatnim mogućnostima.
6.
CABLE
PARAMETERS
Noviji program od programa CABLE
CONSTANTS za proračun električnih parametaraenergetskih kabela s dodatnim mogućnostima.
7. BCTRAN
Program za dobivanje linearnih matrica za jednofazne i trofazne transformatore, (dolazi dorješenja na osnovi pokusa praznog hoda i pokusakratkog spoja kod razmatrane frekvencije, a uproračunu se transformator može promatrati ulinearnom ili zasićenom dijelu krivuljemagnetiziranja).
8. XFORMERNiža varijanta programa BCTRAN također sekoristi za linearno predstavljanje jednofaznihdvonamotnih ili tronamotnih transformatora prekoRL spregnutih grana.
9. SATURA
Program za određivanje krivulja zasićenja, dajeovisnost efektivnih vrijednosti napona o struje,(karakteristike ovisnosti ulančenog magnetskogtoka o struji). U ATPDraw-u ovaj program jeuključen u model pod imenom Saturable 3- phase
transformer.
10. ZNO FITTER
Program za prikaz nelinearne naponsko-strujnekarakteristike cink-oksidnog odvodnikaprenapona (type 92) aproksimirane podacimaproizvođača serijom eksponencijalnih funkcija.
11.DATA BASEMODULE
Program za razbijanje dionica mreže na module.Svaki modul može sadržavati nekoliko elemenatakruga. Parametri, kao što su imena i numeričkipodaci mogu imati fiksne vrijednosti unutar
modula.
12. SPY
Program za interaktivno izvođenje, nadzor iupravljanje (izvodi se dok korisnik čeka, a korisnikmože vidjeti što se događa za vrijemeinteraktivnog rada i može izmijeniti postupakizvođenja).
13.TACS
Simulacijski modul za vremenski ovisnu analizukontrolnih sustava (za ulazne podatke prihvaćaju:napon i struju izvora, napon čvora, struju sklopke,
stanje sklopke, vremenski ovisni otpor).
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 468/536
467
14.MODELS
Višenamjenski opisni jezik za opću uporabupodržan širokom paletom simulacijskih alata zapredstavljanje i analizu vremenski promjenjivih
sustava. Može biti upotrijebljen za obradurezultata simulacije u frekvencijskoj ili vremenskojdomeni.
U tablici navedeni višenamjenski modul kao opisni jezik (MODELS)za opću uporabu podržan je širokom paletom simulacijskih alata za predstavljanje i analizu vremenski promjenjivih sustava i ima sljedećeznačajke:
može se koristiti slobodni format mogu se davati proizvoljni nazivi za modele
mogu se pisati komentari
može proizvoljno definirati kontrole i komponente električnogkruga
omogućuje povezivanje razvijenih modela s programom ATP
može se koristiti za obradu simulacije u frekvencijskoj ilivremenskoj domeni
Simulacijski modul za vremenski ovisnu analizu kontrolnih sustava
TACS, (engl. T ransient Analysis of C ontrol S istems) se koriste za:
visokonaponske istosmjerne pretvarače
uzbudne sustave sinkronih strojeva
energetske elektronike i motora
električne lukove (prekidači i iskrišta).
Veza između električne mreže i TACS modela se ostvaruje izmjenomsignala. Ulazne veličine su napon i struju izvora, napon čvora, strujusklopke, stanje sklopke, vremenski ovisni otpor, izlazni podaci mogu biti:
naponski i strujni TACS izvori i naredbe za upravljanje TACS sklopkama.
Verzija EMTP-RV, (engl. R estructured V ersion) restrukturirana
verzija koristila se u obradi navedenih primjera elektromagnetskih
problema u kabelskim vodovima hrvatskih autocesta. Verzija ima grafičko,
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 469/536
468
objektu orijentirano sučelje EMTPWorks GUI, (engl. G raphical-U ser-
I nterface), i novi izlazni procesor za simulaciju i vizualizaciju rezultata – ScopeView, koji koristi novu formulaciju baziranu na modificiranoj
proširenoj čvornoj analizi za različite simulacijske opcije za područjetranzijenata s utjecajem opterećenja u vremenskom i frekvencijskom području.
Postoji veliki broj renomiranih proizvođača programskih paketa koji sedetaljno bave elektromagnetskom problematikom. Jedan od njih je SES
(engl. S afe E ngineering S ervices & Tecnologies Ltd .), tvrtka iz Montreala,
Canada, koja je počela s razvojem poznatog CDEGS programa, (engl.
C urrent D istribution, E lectromagnetic Fields, G rounding and S oil
Structure Analysis). To je paket na tržištu prisutan preko 30 godina koji seneprestano razvija i usavršava. Sastavljen je od osam inženjerskih modula:
RESAP
MALT
MALZ
TRALIN
SPLITS
HIFREQ
FCDIST
FFTSES
i niza specijaliziranih programa raspoloživih za: analize uzemljenja(engl. Grounding /Earthing Analysis – Auto Ground Design,…),elektromagnetske utjecaje (engl. Electromagnetic Interference Analysis
MultiFields+, SESTLC ,…), električno okruženje (engl. Electrical
Environmental Impact Assessment- SESEnviro,…), analizu sklopnih i
atmosferskih tranzijenata (engl. Switching and Lightning Surge Transient
Analysis – MiltiLines+,…) izračuna parametara vodova i kabela, (engl.
Line & Cable Parameter Computations- Right-of-Way,…) i čitavog nizauslužnih programa. SES zasluženo ima međunarodnu reputaciju jednog odvodećih proizvođača programa za analizu tla, uzemljenja,elektromagnetske i konduktivne sprege s obližnjim instalacijama
(plinovod, naftovod i sl.) kao i programa za analizu prijenosnih idistributivnih električnih mreža.
Za primjer je korisno navesti mogućnosti programskog paketaMultiFields+, odnosno inženjerske i uslužne module koje on sadrži.MultiFields+ se najčešće koristi za: analizu kvalitete uzemljenja isigurnosti, proračune konstanti voda i pojavu indukcije na objektima koji
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 470/536
469
se nalaze u blizini vodova, analizu elektromagnetskih polja u vremenskoj i
frekvencijskoj domeni u okolini trafostanica, prijenosnih i distributivnih
vodova, industrijskih postrojenja, itd.
MultiFields+ je programski paket kojim se rješava bilo kojielektromagnetski problem mreže nadzemnih i podzemnih vodiča napajanih preko jednog ili više naponskih ili strujnih izvora. To je programsk i paket
koji nudi točna rješenje za probleme (kao što su udar munje, sklopni prenaponi i svaki drugi oblik prenapona, u energetskoj mreži iuzemljivačkim sustavima), u prijelaznim i stacionarnim stanjima ufrekvencijskom rasponu od 0 Hz pa čak do nekoliko GHz.
Ovaj programski paket računa skalarni potencijal, električno imagnetsko polje oko mreže vodiča kao i raspodjelu struje po pojedinim
vodičima. Program računa elektromagnetski utjecaj na cjevovode,telekomunikacijske vodove, itd. Istovremeno računa induktivnu,
konduktivnu i kapacitivnu spregu, analizira problematiku katodne zaštitete određuje optimalne lokacije duž trase. Pregled, funkcije i sadržaj SES programskih paketa prikazuje Tablica 8.8. i 8.9.
Tablica 8.8. SES programski paketi
Red.br.
Naziv
programa Opis programa
1. CDEGSProgramski paket za analizu problema uzemljenje,elektromagnetska polja i međudjelovanja.
2. AutoGroundProgramski paket za analizu uzemljenja za dvoslojnimodul tla.
3. MultiGroundProgramski paket za analizu uzemljenja i konduktivnesprege.
4. MultFields
Programski paket za analizu složenih mreža ukopanih
vodiča i elektromagnetskih problema.
5. MultiLinesProgramski paket za računanje konstanti voda inajsloženijih sustava vodiča.
6. Right-Of-WayProgram za analizu elektromagnetskih međudjelovanjaizmeđu energetskih vodova i obližnjih instalacija.
7. AutoGridPro
Program za analizu uzemljenja koji kombinira kvaliteteprograma RESAP, MALT i FCDIST s jednostavnim ivelikim automatiziranim sučeljem.
Tablica 8.9. Pregled inženjerskih modula SES programskih paketa
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 471/536
470
Red.
br.
Naziv
programa Opis programa
1. AutoGroundRESAP, MALT i FCDIST (bez modula za analizu
uzemljenja)
2. MultiGround RESAP, MALT i FCDIST
3. MultiGround+ RESAP, MALT, TRALIN, FCDIST i SPLITS
4. MultiLines TRALIN i FCDIST
5. MultiLines+ TRALIN, FCDIST i SPLITS
6. MultiFields MALZ, HIFREQ i FFTSES
7. MultiFields+MALZ, HIFREQ, FFTSES, TRALIN, FCDIST i
SPLITS
8. CDEGSRESAP, MALT, MALZ, HIFREQ, FFTSES,
TRALIN, FCDIST i SPLITS
Primjer program FCDIST (engl. F ault C urrent DIST ribution) koji
služi za analizu raspodjele struje kvara u distributivnim i prijenosnimelektričnim mrežama sastavni je dio CDEGS-a. Program sadrži numeričkimodel električne mreže s jednom fazom (koja može predstavljati bilo koji broj faza), i s jednim neutralnim vodičem (koji predstavlja jedan ili višezaštitnih vodiča). Pretpostavka je da su parametri prijenosnog voda isti usvim dijelovima i u svim granama mreže i da je impedancija tla jednaka usvim granama. S ovakvim pretpostavkama radi se proračun kratkog spo ja
između faznog i nultog vodiča. Napon dodira i napon koraka su proporcionalni amplitudi struje koja
kroz uzemljivač ide u tlo. Za razliku od programa TRALIN i SPLITS, s programom FCDIST je mnogo lakše za neku mrežu izračunati struju kojase preko uzemljivača odvede u tlo, tako da je vrijeme pripreme znatnokraće. Osim struje mogu se računati i vlastite impedancije neutralnih(zaštitnih) vodiča kao i međusobne impedancije između faznih i neutralnihvodiča. Primarni zadatak programa FCDIST je ipak računanje razdiobe
struje kvara između zaštitnih vodiča i uzemljivača na mjestu kvara.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 472/536
471
Cjelokupni se postupak provodi modeliranjem strujnog kruga čime se priprema elektromagnetski problem za obradu.
FCDIST numerički model električne mreže pretpostavlja da su
parametri prijenosnog voda isti u svim dijelovima i u svim granama mrežei da je impedancija tla jednaka u svim granama. S ovakvim pretpostavkama
radi se proračun kratkog spoja između faznog i nultog vodiča.Model strujnog kruga sastoji se od tri temeljna dijela: 1. pojno čvorište
- to je čvor koji povezuje sve grane mreže, 2. potrošačko čvorište – može biti najmanje jedno, a moguće je i da ih bude više unutar jednog FCDISTmodela i 3. prijenosni vodovi - spajaju pojno i potrošačko čvorište.Potrošačko čvorište predstavljeno je impedancijom prema zemlji koja predstavlja impedanciju uzemljenja i strujnim izvorom koji napaja
prijenosni vod.Svaki prijenosni vod u modelu sastavljen je od dijelova iste duljine.
Svaki dio jedne grupe zaštitnih vodiča ima vlastitu impedanciju i
međusobnu impedanciju koja se odnosi na fazu u kvaru. Za potpunoopisivanje prijenosne mreže, potrebno je definirati električne karakteristike(otpornost i permeabilnost) tla na kojem se mreža nalazi i frekvencijusustava.
Rezultati proračuna se prikazuju u tekstualnom i grafičkom obliku i to:
Struje zdravih faza i faze u kvaru,
Struje koja se zatvara kroz zemlju,
Porast potencijala uzemljivača na mjestu kvara (GPR),
Tekstualne datoteke koja sadrže sve važne informacije.
Sve stavke se prikazuju kao funkcija određenog dijela (sekcije) mrežei tako raspoložive mogu se upotrebljavati za sve zahtjeve.
Svi programski paketi koji imaju oznaku + (plus) sadrže programRight-Of-Way koji je namijenjen za probleme s induktivnom spregom.
Među SES specijaliziranim programima, izdvaja ju se:AutoGroundDesign, SESEnviro i SESTLC. Popis funkcija uslužnih programa i pomoćnih alata prikazuje Tablici 8.10. i 8.11.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 473/536
472
Tablica 8.10. Popis funkcija uslužnih programa i pomoćnih alata
Red.br.
Nazivprograma
Opis programa
1.AutoGroundDesign
Program za modeliranje tla i proračun uzemljivačkog sustava ukopanih neizoliranih vodiča koji je dovoljnomalen da se može smatrati ekvipotencijalnim. Programkoji će nam omogućiti brzo i efikasno dizajniranjesigurne instalacije uzemljenja.
2. SESEnviro
Ovaj program služi za analizu nadzemnih istosmjernih i
izmjeničnih prijenosnih vodova. Računa parametrevoda, audio i radio smetnje, električno polje, magnetskopolje, skalarni potencijal i ostale parametre koji sunastali zbog elektromagnetske sprege prijenosnih idistributivnih vodova s bilo kojom vrstom i bilo kojimbrojem zračnih vodiča.
3. SESTLC
Ovaj program se koristi za analizu prijenosnih idistributivnih vodova, analizu stacionarnih stanja iinduktivne sprege vodova i kabela s ostalim metalnim
dijelovima kao što su plinovodi, tračnice, itd.
Tablica 8.11. Popis uslužnih programa i pomoćnih alata
Red.br.
Nazivprograma
Opis programa
1. AmpacityUslužni program koji računa: minimalni presjekvodiča, maksimalni iznos struje kvara i porasttemperature tijekom kvara.
2. SESCAD
Uslužni program za crtanje, modificiranje i pregledsloženih mrežastih uzemljivača i metalnih stupova ustvarnoj veličini, (služi za izradu mreže vodiča koji sekoriste u programima MALZ i HIFREQ.
3. GRAREPUslužni program koji prikazuje i ispisuje grafove itekstualne datoteke.
4. CETU
Uslužni program koji pojednostavljuje prijenosizlaznih podataka iz programa Right-Of-Way iSPLITS u program MALZ, za računanje konduktivnesprege kod harmonijskih struja.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 474/536
473
5. TransposIT
Alat za analizu preplitanja voda. Da bismo osiguralida nesimetričnost napona bude u granicama normalemoramo odrediti optimalan broj preplitanja i njihove
lokacije.6. GRSPLITS
Uslužni program koji crta strujne krugove iz ulaznihpodataka programa SPLITS ili FCDIST.
7. SESGSE
Uslužni program za izračun otpor rasprostiranja jednostavnih uzemljivača u homogenom tlu ( šipke,vodiči, ploče,…) Računa dimenzije uzemljivača da biotpor uzemljenja bio zadovoljavajući.
8. SESBatch Alat koji nam omogućuje da odjednom radimo s višeprograma u različitim direktorijima.
9. SESPLOT Služi za jednostavno crtanje na temelju podataka uobliku tekstualne datoteke.
10. FFT21DataPomoćni program koji vadi podatke iz izlazne bazepodataka programa FFTSES (File21) u formatukompatibilnom s programom SESPLOT.
11. SESScriptProgramski jezik koji proizvodi ulazne parametre zaračunanje.
12. WMFPrintProgram koji prikazuje i ispisuje WMF datoteke(Windows Metafiles) proizvedene pomoću programa
CDEGS ili bilo kojeg drugog programa.
8.8. Zaključak
Razvoj umjetne inteligencije omogućio je primjenu ekspertnih sustavana određena znanstvena područja ali i u konkretne privredne projekte.Prezentiranim načinom utvrđeni su konkretni problemi iz područja EMC-a
u elektroenergetskom sustavu. Usporedbe klasičnim eksperimentalnim
metodama – pokusom (kakav je proveden prilikom utvrđivanja uzrokahavarije i ponovnog puštanja u pogon trafostanice TS 35/20(10)kVObrovac), te zaključivanjem na temelju razvijenog ekspertnog sustava, potvrdili su iste rezultate. Mogućnost primjene ES i u različitimslučajevima potvrđuju razvijene univerzalne metode. Unaprijeđenomdijagnostikom raspoloživim ekspertnim sustavom prijelazne pojave, kao na primjer problemi vezani uz elektromagnetsku kompatibilnost, u
konkretnom slučaju, pojave sklopnih prenapona, mogu biti brzo i
učinkovito utvrđene.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 475/536
474
Nastavak istraživanja i razvoja na temelju utvrđenih spoznaja usmjeren je na optimizaciju EES Hrvatskih autocesta d.o.o.
Uz izgradnju novih dionica autocesta izgrađeni su i novielektroenergetski objekti (EEO) koji služe za napajanje trošila u funkcijisigurnosti prometa. Iako se EEO hrvatskih autocesta, na lokaciji na kojoj
su izgrađeni inkorporiraju u domicilne distribucijske mreže HEP-a i postaju
njihov sastavni dio, s aspekta optimizacije mogu se promatrati kao
specifičan elektroenergetski sustav.
Desetgodišnje iskustvo projektiranja, građenja, puštanja u pogon iodržavanja EEO za potrebe HAC-a bilo je dovoljno da se nastojanja, i
realizirani zahvati na optimizaciji elektroenergetike usmjere u globalnikoncept izgradnje ekspertnog sustava, (ES). ES kao dio umjetne
inteligencije, potpomognut računalom obuhvaća specijalističko znanje iz pojedinog područja, te modelira inteligentne elemente čovjekovogrješavanja problema: zaključivanje, prosudbu, odlučivanje na osnovinekada čak nepouzdanih i nepotpunih informacija, te kontrolu i tumačenjeodluka. Prva faza razvoja usmjerava se na kreaciju baza podataka i baza
znanja kao važnih dijelove ES. U bazama se automatsko zaključivanjeodvija kroz interpretaciju znanja (uključujući i nove spoznaje) i logičke
procedure. Promjene baze znanja na temelju novo izvedenih zaključaka zaEES HAC uključuju mogućnost modeliranja:
- optimizacije budućeg projektiranja i izgradnje,
- uređenje odnosa i primopredaje EEO između HEP-a i HAC-a,
- pripremu HAC-a za liberalizaciju europskog tržišta energije ikorištenje OIE,
- optimizaciju troškova pogona, osiguranja i održavanja,...
Za svaki model potrebno je razraditi adekvatnu strategiju kojom se
kontroliraju i usklađuju procesi pretraživanja i manipulacija iz baze znanja,te na njihovim osnovama provodi zaključivanje.
Jedan od primjera je relativno jednostavan heuristički algoritam zaoptimizaciju vršnog opterećenja tunela, koji je u praksi našao svoju primjenu s racionalizacijom u potrošnji električne energije za pogon tunela.
Godišnja ušteda u plačenim računima za električnu energiju primjenom
tog algoritma je cca 1 mil. kuna.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 476/536
475
PRILOZI
PRILOG 1 - VJEŽE iz kolegija Inteligentni sustavi
«Konačno su suvremena sredstva za priopćavanje i promet dovršila proces
proširenja tehničke civilizacije koji je bez sumnje iz temelja izmijenio
životne uvjete na Zemlji. Stoga odobravamo li ga ili ne, nazivamo li ga
napretkom ili opasnošću – moramo biti na čistu s tim da je on odavno
prerastao kontrolu uz pomoć ljudskih sila»
W. Heisenberg, 1932. Nobelova nagrada za fiziku
Napomena uz Prilog 1
___________________________________________________________
Potreba da se uz predavanja kolegija Inteligentni sustavi provode i
laboratorijske vježbe generirala je sadržaj pet interesantnih vježbi koje
studentima proširuju spoznaje o specijalističkim aerodromskim sustavimasvjetlosne signalizacije. Iz praktičnih razloga, budući knjiga služi i kao
prir učnik i kao udžbenik u dijelu priloga nalaze se podloge pripremljenih
pet vježbi na serijskim strujnim krugovima i demo modelu regulatora
konstantne struje koji predstavlja dio ekspertnog sustava. Vježbe koje su
priređene za provedbu su:
1. Infrastruktura serijskih strujnih krugova kao dio ekspertnog sustava
2. Upravljanje serijskim strujnim krugom iz ekspertnog sustava
3. Mjerenja na serijskim strujnim krugovima za baze podataka
4. Proračun na izlaznom transformatoru serijskog strujnog kruga
5. Naponi i struje u serijskom strujnom krugu
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 477/536
476
TEHNIČKO VELEUČILIŠTE U ZAGREBU
Specijalistički stručni studij elektrotehnike; 2. semestar
Izborni kolegij: Inteligentni sustavi
Laboratorijske vježbe
VJEŽBA 1.
OSOBNI PODACI STUDENTA
Ime i prezime:
Datum i mjesto održavanja vježbe: Vrijeme trajanja vježbe, (od - do):
EVIDENCIJA I PROCEDURA IZ NASTAVNOG PLANA ZA VJEŽBE Naziv tematske cjeline:
Naziv, broj vježbe i predviđeno trajanje: Ekspertni zrakoplovni sustav
svjetlosne signalizacije - VJEŽBA 1.(predviđeno 3 školska sata)
Veza s predavanjemInfrastruktura serijskih strujnih krugova
- dio ekspertnog sustava
Veza na literaturu ili PP-prezentaciju: PP 1 i 2; (aktuatori i perceptori)
Uvod u vježbu: Student potvrđuje (+) ili zahtjeva
dodatna pojašnjenja (?) 1. Korak - općenite informacije o vježbi 2. Korak - opis potrebnih pomagala
3. Korak - opis postupka izvođenja
4. Korak - potrebna oprema/instrumenti
5. Korak - priprema mjesta za vježbu
6. Korak - utvrđivanje uvjete za vježbu*
*- klimatski uvjeti, (vanjski) i temperatura zraka
NASTAVNI LIST VJEŽBE Br.:1/1
Priprema studenta za vježbu OPASKA - PRIPREMA ZA VJEŽBU!
za provedbu vježbe studentima će od koristi biti prisjećanje na prethodno usvojena znanja:-ENERGETSKA ELEKTRONIKA, (tiristori, anti paralelni spoj-upravljanje i strujni izvor)-SKLOPNA POSTROJENJA/INSTALACIJE, (dimenzioniranje opreme, strujnitransformator, distribucija i konfiguracije krugova - serijski i paralelni,...)-LEGISLATIVA, (Pravilnik o sigurnosti i zdravlju pri radu s električnom energijom,( NN88/12), El. postrojenja nazivnih izmjeničnih napona iznad 1 kV, (HRN HD 637 S1),...
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 478/536
477
Sadržaj vježbe: - primarni strujni krug aerodromskog sustava svjetlosne signalizacije- regulator konstantne struje strujni izvor- moduli kao perceptori i aktuatori- strujni transformator kao izolacijski transformator u KS, PH i opterećenje
Literatura: [1] Priručnik za VJEŽBU 1, raspoloživ u praktikumu ExSys[2] Preporučena literatura, zrakoplovna legislativa POA-CCAA[3] Dodatna literatura ICAO, Annex 14
Opis slika uz vježbu i praktički zadatak:
Slika 1.1. Prednja strana upravljačke jedinice regulatora konstantne struje Tip TCR TRANSCON
Slika 1.2. LFD (LAMP FAULT DETECTOR). Modul je namijenjen za indikaciju broja neispravnihsijalica u serijskom strujnom krugu. Modul određuje broj neispravnih sijalica na osnovimjerenja i vrednovanjaizmjerenog faznog kuta prvih harmonika napona i struje u serijskom strujnom krugu.Funkcija modulu zavisi od parametara kruga, broja i snage pojedinih sijalica, tipa
izolacionih transformatora, dužini kabla u strujnom krugu i zbog toga je neophodno da sepo priključenju strujnog kruga izvrši kalibracija.
Slika 1.3. EFD (EARTH FAULT DETECTOR). Modul je namijenjen za mjerenje otpora izolacije userijskom strujnom krugu. Modul sadrži pomoćni, galvanski odvojeni izvor + 500 V DC.Izolacijski otpor u strujnom krugu vrednuje se kao gubitak napona u pomoćnimotpornicima. Odvajanje izlazne petlje osigurano je otpornici 5,5 Mohma, smještenim ubloku transformatora snage (modul TRM).
Slika 1.4. Serijski strujni krug
Slika 1.5. ES/aktuatori/perceptori
Praktički zadatak uz vježbu - U ormaru regulatora dijagnosticirati modul! TRM (MEASURE TRANSFORMER) Modul mjernog transformatora nalazi se uneposrednoj blizini izvoda transformatora snage. Sastoji se od strujnog transformatora zamjerenje struje u serijskom strujnom krugu i kruga za odvajanje uređaja za mjerenje otporaizolacije. Modul je priključen s dva visokonaponska kabela na izlaz (C9) i izlaze (C5 ili C6).
Povezivanje s elektronskim dijelom upravljanja RJS izvedeno je pomoću konektora XT1
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 479/536
478
NASTAVNI LIST VJEŽBE Br.:1/2 Slika prednje strane modula i sheme spajanja za koncept vježbe
Slika 1.1.
Slika 1.2. Slika 1.3.
Slika 1.4.
Slika 1.5.
ES
SENZORI
AKTUATORI
PERCEPTORI
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 480/536
479
NASTAVNI LIST VJEŽBE Br.:1/3 Student motri reakcije modula aktuatora i mjerne instrumente
Podaci o modulima i mjernoj opremi u priručnoj literaturi. Provjera
konfiguracije na demo modelu u Praktikumu. Akceptirati upute nastavnika:
Moduli: EFD, LFD, TRM - REAKCIJE SUSTAVA:
- Promjena broja ispravnih/neispravnih rasvjetnih tijela - Promjene stanja otpora izolacije serijskog strujnog kruga - Izlazne električne veličine u serijskom strujnom krugu
1. Upoznavanje sa standardnim nazivnim vrijednostima izlazne struje, (max 20A) 2. Komentirati izlaznu struju prema stupnjevima intenziteta (uočiti omjer %/A)-Izračun
3. Komentirati stupanj intenziteta "TEMP" 4. Komentirati ponašanje aktuatora, veličine koje se promatraju i reakcije perceptora 5. Moguće nadogradnje senzora u serijskom strujnom krugu – interaktivna vježba
NASTAVNI LIST VJEŽBE Br.:1/4 Upoznavanje i komentiranje reakcije sustava provedene vježbe - izračuni
Stupanj Izlazna struja Izračun % vrijednosti
intenziteta I2max = 6,6 A I2max = 8,3 A I2max = 6,6 (%); I2max = 8,3 (%)
TEMP 1,3 A 1,6 A
1 2,8 A 4,3 A
2 3,4 A 4,9 A
3 4,1 A 5,7 A
4 5,2 A 6,8 A
5 6,6 A 8,3 A
Stupanj Izlazna struja Izračun vrijednosti u (A) intenziteta I
2max= 6,6 A I
2max= 8,3 A I
2max= 20 A
TEMP 1,3 A 1,6 A
1 2,2 A 3,5 A
2 2,8 A 4,3 A
3 3,4 A 4,9 A
4 4,1 A 5,7 A
5 5,2 A 6,8 A
6 6,4 A 7,8 A
7 6,6 A 8,3 A
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 481/536
480
NASTAVNI LIST VJEŽBE Br.:1/5 Rasprava o provedenoj vježbi - veza na nastavni plan
ZAPISI O OPAŽANJIMA:
Student zahtjeva ponavljanja ili popravnu radnju vježbe: Nastavnik prihvaća ili predlaže korektivnu radnju:
OCJENA I KOMENTAR USPJE NOSTI PROVEDENE VJE BE
Ocjena:
Komentar studenta o uspješnosti: OCJENJUJE NASTAVNIK
Ocjena za zalaganje:
Ocjena za znanje:
Ocjena za vještine: Konačna ocjena:
_______________________
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 482/536
481
TEHNIČKO VELEUČILIŠTE U ZAGREBU
Specijalistički stručni studij elektrotehnike; 2. semestar
Izborni kolegij: Inteligentni sustavi
Laboratorijske vježbe
VJEŽBA 2.
OSOBNI PODACI STUDENTA
Ime i prezime:
Datum i mjesto održavanja vježbe: Vrijeme trajanja vježbe, (od - do):
EVIDENCIJA I PROCEDURA IZ NASTAVNOG PLANA ZA VJEŽBE Naziv tematske cjeline:
Naziv, broj vježbe i predviđeno trajanje: Upravljački modul kao korisničkosučelje - VJEŽBA 2. (predviđeno 3
školska sata)
Veza s predavanjemUpravljanje serijskim strujnim krugom
simulacijom iz ekspertnog sustava
Veza na literaturu ili PP-prezentaciju: PP 3 i 4; (aktuatori i perceptori)
Uvod u vježbu: Student potvrđuje (+) ili zahtjeva
dodatna pojašnjenja (?) 1. Korak - općenite informacije o vježbi 2. Korak - opis potrebnih pomagala
3. Korak - opis postupka izvođenja
4. Korak - potrebna oprema/instrumenti
5. Korak - priprema mjesta za vježbu
6. Korak - utvrđivanje uvjete za vježbu*
*- klimatski uvjeti, (vanjski) i temperatura zraka
NASTAVNI LIST VJEŽBE Br.:2/1
Priprema studenta za vježbu OPASKA - PRIPREMA ZA VJEŽBU!
za provedbu vježbe studentima će od koristi biti prisjećanje na prethodno usvojena znanja i kompetencije stečene tijekom VJEŽBE 1.: -ENERGETSKA ELEKTRONIKA, (tiristori, anti paralelni spoj-upravljanje i strujni izvor)-SKLOPNA POSTROJENJA/INSTALACIJE, (dimenzioniranje opreme, strujni transformator,distribucija i konfiguracije krugova - serijski i paralelni,...)-LEGISLATIVA, (Pravilnik o sigurnosti i zdravlju pri radu s električnom energijom,( NN88/12), El. postrojenja nazivnih izmjeničnih napona iznad 1 kV, (HRN HD 637 S1),...
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 483/536
482
Sadržaj vježbe: - rad s "korisničkim sučeljem" - kao dio ES prepoznat u vježbi- glavni modul upravljačke jedinice regulatora konstantne struje
Literatura: [1] Priručnik za VJEŽBU 2, raspoloživ u praktikumu ExSys
Opis korisničkog sučelja za vježbu:
1 - Zelena signalna lampica (ON) iznad svakog tipkala označava realno stanje u strujnimkrugovima. Uključena signalna lampica odgovara stanju sijalica u strujnom krugu (svijetli /gasi se tek poslije izvršenja komande).
2 - Tipka za ručno upravljanje serijskim strujnim krugom vezanim za jedan CCR.
3 - Postojano svjetlo crvene signalne lampice (STATUS) daje informaciju o kvaru, koji jeuočen elektronskim modulom DRT-24 kod automatskog testiranja pri startu (poslije uključenjanapajanja) ili kod prekida komunikacije s komandnim modulom (DSP).
4 - Zelena signalna lampica (STATUS OK) znači redovno pogonsko stanje modula LCS.
5 - Postojano svjetlo crvene signalne lampice (ERROR) daje informaciju da modul LCSnije u režimu daljinskog upravljanja dobio podatke od komandnog sustava. Trepćuće svjetlo
ove signalne lampice znači razliku među traženog i aktualnog stanja u upravljanom strujnomkrugu (npr. pri pregorjelom osiguraču u komandnom krugu sklopnika) ili identificira kvarmodula LCS, eventualno DSP ili REG.
Opis slika uz vježbu i praktički zadatak:
Slika 2.1. Principijelna shema CCR i serijski strujni krugSlika 2.2. Pogled na zatvoreni i otvoreni CCRSlika 2.3. Glavni modul upravljačke jedinice Slika 2.4. Izlazni transformator - veza s VJEŽBOM 5.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 484/536
483
NASTAVNI LIST VJEŽBE Br.:2/2 Slika sheme spajanja i modula za koncept vježbe
Slika 2.1. Principijelna shema CCR i serijski strujni krug
Slika 2.2. Pogled na zatvoreni i otvoreni CCR Slika 2.3. Glavni modul upravljačke jedinice
Slika 2.4. Izlazni transformator - veza s VJEŽBOM 5
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 485/536
484
NASTAVNI LIST VJEŽBE Br.:2/3 Student motri reakcije modula aktuatora i pokazivanja displeja
Rad s korisničkim sučeljem za vježbu:
1 - Alfanumerički displej 2x20 znakova prikaz informacija o stanju i funkcijama CCR
2 - Sedmo-segmentni dvobojni displej prikazuje aktualno stanje intenziteta (broj stupanjintenziteta), Ručno upravljanje crvena, daljinski režim - zeleno
3 i 5- Taster "+" "-" upotrebljava se pri povećavanju/smanjivanju stupanja intenziteta ulokalnom režimu rada.
4 - Tasterom "REM" prebacuje se režim lokalnog i daljinskog upravljanja
6 - Taster "OFF" isključuje CCR (prelazak u stupanj intenziteta "0") u lokalnom režimurada. CCR se isključuje bez obzira u kom stupnju intenziteta radi.
7 - Taster "IZBORNIK" je namijenjen za pozivanje osnovnog menija na alfanumeričkomLCD displeju.
8 - Taster "UP" (strelica nagore) prebacuje prikazivanje podataka u svakom izbornik.9 - Taster "ENTER" prebacuje prikazivanje podataka u pojedinim podizbornicima na LCDdispleju.
10 - Taster "DOWN" (strelica na dolje) prebacuje prikazivanje podataka u svakompodizbornik (grupi).
11 - Signalna lampica REMOTE emitira postojanu zelenu boju pri uključenju CCR uredovan režim daljinskog upravljanja. Crvena postojana boja daje signalizaciju o kvaru CCR(po pravilu istovremeno svijetli signalna lampica LINK ili ERROR na modulu COM). Crvenotrepćuće svjetlo ove signalne lampice najavljuje kvar komunikacionog modula (COM) - u
jedinici je došlo do prekida u komunikaciji između modulima DSP i COM (isto se događaukoliko modul COM nije postavljen). Zelenim trepćućim svjetlom signalna lampicasignalizira grešku pri podešavanju stupnja intenziteta u režimu DU, kada se kod CCR tražistupanj, koji nije instaliran. CCR u tom slučaju automatski postavi najveći stupanjintenziteta. Kada je CCR u režimu LU (tasterom "REM"), ova signalna lampica ne svijetli.
12 - Signalna lampica STATUS daje informacije o stanju modula DSP. Postojano crvenosvjetlo daje informaciju o prekidu interne komunikacije sa modulom CCR (REG). Crvenotrepćuće svjetlo daje signalizaciju o ozbiljnom kvaru modula DSP. Postojano zeleno svjetloznači redovan rad modula DSP.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 486/536
485
NASTAVNI LIST VJEŽBE Br.:2/4 Upoznavanje s ugađanjem sustava za provedbu vježbe – priprema za izračun
Tablica 2.1. Izlazni transformator ugađanje - veza s VJEŽBOM 5, slika 2.4.
TipCCR
TCR.2.04.400
Izvodtransformatora
VrijednostIDK B11 B10
B9
Naz.snagaRKS
Max.izlazninapon
C1 – C5 C4 – C8 4,0 kVA 13,9 A 606 V
C1 – C5 C3/C8 – C4/C7 3,6 kVA 12,5 A 545 V
C1 – C5 C3 – C7 3,2 kVA 11,1 A 485 V
C1 – C5 C2/C7 – C3/C6 2,8 kVA 9,7 A 424 V
C1 – C5 C2 – C6 2,4 kVA 8,4 A 364 V
C1 – C5 C1/C8 – C4/C5 2,0 kVA 7,0 A 303 VC1 – C5 C1/C7 – C3/C5 1,6 kVA 5,6 A 242 V
C1 – C5 C2/C5 – C1/C6 1,2 kVA 4,2 A 182 V
NASTAVNI LIST VJEŽBE Br.:2/5 Rasprava o provedenoj vježbi - veza na nastavni plan
ZAPISI O OPAŽANJIMA:
Student zahtjeva ponavljanja ili popravnu radnju vježbe: Nastavnik prihvaća ili predlaže korektivnu radnju:
OCJENA I KOMENTAR USPJE NOSTI PROVEDENE VJE BE
Ocjena:
Komentar studenta o uspješnosti: OCJENJUJE NASTAVNIK
Ocjena za zalaganje:
Ocjena za znanje:
Ocjena za vještine: Konačna ocjena:
______________________
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 487/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 488/536
487
Sadržaj vježbe: - primarni, serijski strujni krug, (SSK) aerodromskog sustava svjetlosnesignalizacije- primarni kabeli, konektori i strujni transformator u SSK- ispitivanje stanja otpora izolacije, utjecaj stanja sekundara
Literatura: [1] Priručna literatura za VJEŽBU 3, praktikum ExSys - prorada i uporaba [2] Preporučena literatura POA-CCAA[3] Dodatna literatura "Transformatori", Tehnologija elektromaterijala[4] Dodatna literatura "ICAO -FAA" El. Systems
Podsjetnik za vježbu:
Otpor izolacije se mjeri u načelu U-I metodom s istosmjernim naponom. Priključkomistosmjernog izvora na izolaciju u prvom trenutku poteče velika struja nabijanja koja brzo opadne, dalje se održava polarizacijska struja koja također opada alisporije te tek nakon nekoliko minuta ostane samo struja odvoda kroz izolaciju kojaodređuje istosmjerni statički otpor izolacije, slika 3.3. Zato se prilikom mjerenja sočitanjem čeka toliko dugo dok se struja kroz izolaciju ne stacionira, tj. dok se neustali pokazivanje instrumenta koji pokazuje otpor izolacije.
Dobro je kod podatka za mjerenu vrijednost otpora izolacije navesti vrijeme očitanjanakon priključka. Često se daju vrijednosti 1-minutnog i 10-min otpora izolacije.Omjer 10-minutnog i 1-minutnog otpora izolacije naziva se polarizacijski indeks.
Treba navesti i s kolikim istosmjernim naponom je provedeno mjerenje te kolika jebila temperatura jer o tome bitno ovisi vrijednost izmjerenog izolacijskog otpora. Natemelju mjerenja otpora izolacije može se procijeniti stanje izolacije. Naročito, akose mjerenje otpora izolacije provodi u određenim vremenskim intervalima. Može sena temelju kretanja vrijednosti otpora izolacije dobro zaključivati o stanju izolacije i
očekivanim promjenama jer je za takvu ocjenu često važnije praćenje vremenskerelativne promjene otpora izolacije nego apsolutni iznos otpora izolacije
Potrebno je razlikovati ispitivanje dijelova SSK, Slike 3.5., 3.6. i 3.7.:- nove izolacije,- stare izolacije i- oštećene izolacije
Opis slika uz vježbu i praktički zadatak:
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 489/536
488
Slika 3.1. Principijelna shema CCR i serijski strujni krugSlika 3.2. Shema koncepta provedbe ispitivanjaSlika 3.3. Dijagram struja kod mjerenja otpora izolacije
Slika 3.4. Ispitni instrument
NASTAVNI LIST VJEŽBE Br.:3/2 Slika podloga, sheme spajanja i opreme za koncept vježbe
AB C
Slika 3.1. Slika 3.2.
Slika 3.3. Slika 3.4.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 490/536
489
NASTAVNI LIST VJEŽBE Br.:3/3 Studenti pripremaju opremu i mjerne instrumente za provedbu vježbe
Komponente za vježbu – ispitivanje otpora izolacije:
Slika 3.5. Slika 3.6. Slika 3.7.
Naponska ispitivanja transformatora - DODATAK UZ VJEŽBU
Izdržljivost izolacije ispituje se podvrgavanjem izolacije transformatorapovišenom naponu. Ispitivanje se vrši općenito u tri smjera: a) ispitivanje glavne izolacije, provjerava izolaciju između namota i jezgre, b) ispitivanje unutarnje izolacije ,izolacije između zavoja i slojeva namota) sevrši induciranim naponom, c ) ispitivanje udarnim naponom koje provjerava izdržljivost izolacije premavisokim ali kratkotrajnim naponskim valovima.
Slika 8. Shema spoja ispitivanja glavne izolacije transformatoraIspituje se: A ) Izolacija između gn-namota i ostalih namota spojenih na masu, jezgru).B) Izolacija između dn-namota i ostalih namota spojenih na masu, jezgru).Prilikom uklapanja napon ne smije biti viši od 50 % konačne vrijednosti, a daljepodizanje mora ići postupno ,u stupnjevima od 5 % i u vremenu od najmanje10 sekundi). Puni ispitni napon se mora zadržati 1 min.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 491/536
490
NASTAVNI LIST VJEŽBE Br.:3/4 Upoznavanje s ugađanjem sustava za provedbu vježbe – priprema za izračun
Tablica 3.1. Priprema za ispitivanje prema slici 3.1.
T=Transformer 6,6A/6,6A; L= Lamp S1 P(W)
T1 T 45W + L-EL 225 REH base plate A-T1 45W
T2 T 45W + L- ML 122 TWY + base plate B-T2 45W
T3 T 100W + L- RGL-02 + base plate T1-T5 2x45W
T4 T 100W + L- ML 121 APP + base plate T2-T6 100W
T5 T 45W + L- IL 258 + substructures 8" T3-C 45W
T6 Test T ---W + Test L--- C-T4 45W
C-T4 100W C-T4 150W
C-T4 200W
NASTAVNI LIST VJEŽBE Br.:3/5Rasprava o provedenoj vježbi - veza na nastavni plan
Tablica 3.2. Upisati rezultate mjerenje prema slici 3.1.
(MΩ) (MΩ) (MΩ)
Mjereno S1 selektivno Mjereno (A-B) +C Mjereno (A-B) +bez C
T1
T2
T3
T4
T5 T6
ZAPAMTITI -izračunata i izmjerena vrijednost otpora izolacije serijskih strujnih krugova :
VEZA NA LEGISLATIVU_________________________________________________
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 492/536
491
NASTAVNI LIST VJEŽBE Br.:3/6 Rasprava o provedenoj vježbi - veza na nastavni plan
ZAPISI O OPAŽANJIMA:
Student zahtjeva ponavljanja ili popravnu radnju vježbe: Nastavnik prihvaća ili predlaže korektivnu radnju:
OCJENA I KOMENTAR USPJE NOSTI PROVEDENE VJE BE
Ocjena:
Komentar studenta o uspješnosti: OCJENJUJE NASTAVNIK
Ocjena za zalaganje:
Ocjena za znanje:
Ocjena za vještine: Konačna ocjena:
______________________
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 493/536
492
TEHNIČKO VELEUČILIŠTE U ZAGREBU
Specijalistički stručni studij elektrotehnike; 2. semestar
Izborni kolegij: Inteligentni sustavi
Laboratorijske vježbe
VJEŽBA 4.
OSOBNI PODACI STUDENTA
Ime i prezime:
Datum i mjesto održavanja vježbe: Vrijeme trajanja vježbe, (od - do):
EVIDENCIJA I PROCEDURA IZ NASTAVNOG PLANA ZA VJEŽBE Naziv tematske cjeline:
Naziv, broj vježbe i predviđeno trajanje: Ugađanje izlaznog stupnja
regulatora - VJEŽBA 4.(predviđeno 3 školska sata)
Veza s predavanjemProračun na izlaznom transformatoru
serijskog strujnog kruga
Veza na literaturu ili PP-prezentaciju: PP 7 i 8; (izlazni trafo CCR)
Uvod u vježbu: Student potvrđuje (+) ili zahtjeva
dodatna pojašnjenja (?) 1. Korak - općenite informacije o vježbi 2. Korak - opis potrebnih pomagala
3. Korak - opis postupka izvođenja
4. Korak - potrebna oprema/instrumenti
5. Korak - priprema mjesta za vježbu
6. Korak - utvrđivanje uvjete za vježbu*
*- klimatski uvjeti, (vanjski) i temperatura zraka
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 494/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 495/536
494
NASTAVNI LIST VJEŽBE Br.:4/2 Slika podloga, sheme spajanja i opreme za koncept vježbe
Tablica 4.1. Skica namota izlaznog stupnja transformatora
a
1 250V 2 b
S1 S2 S3 S4 S5 S6 c
d
20 40 80 160 220 520 e
5 6.1 6.2 7 8 9.1 9.2 10 11 12.1 12.2 13 f
Ispuni tablice vrijednosti napona sekundara izlaznog stupnja transformatora za
- ostvaren samo jedan izvod (označen crveno)
Primjer broj Stezaljke Napon 1 5 - 6.1
2 6.2 - 7
3 8 - 9.1
4 9.2 - 10 5 11 - 12.1
6 12.2 - 13
- ostvaren samo jedan među spoj (označen crveno)
Primjer broj Stezaljke Među spoj Napon 7 5 - 7 6.1 - 6.2
8 8 - 10 9.1 - 9.2
9 11 - 13 12.1 - 12.2
10 5 - 10 6.1 - 9.2
11 5 - 13 6.1 - 12.2
12 8 - 13 9.1 - 12.2
13 5 - 8 6.1 - 9.1
14 5 - 11 6.1 - 12.1
15 10 - 13 9.2 - 12.2
16 7 - 13 6.2 - 12.2
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 496/536
495
NASTAVNI LIST VJEŽBE Br.:4/3 Studenti pripremaju opremu i mjerne instrumente za provedbu vježbe
- ostvarena dva među spoja i jedan spoj stezaljki (označeni crveno)
Primjerbroj
Stezaljke Među spoj Među spoj Spoj stezaljki Napon
17 5 - 10 6.1 - 6.2 9.1 - 9.2 7 - 8
18 8 - 13 9.1 - 9.2 12.1 - 12.2 10 - 11
19 5 - 13 6.1 - 6.2 12.1 - 12.2 7 - 11
- ostvarena tri među spoja i dva spoja stezaljki (označeni crveno),- nastavi još mogućih kombinacija
Prim.Br.
Stezaljke Međuspoj
Međuspoj
Među spoj Spojstezaljki
Napon
20. 5 - 13 6.1 - 6.2 9.1 - 9.2 12.1 -12.2 7- 8 i 10-11
21.
22.
23.
24.
25.
26.
27.
28.
29.
30.
31.
32.
33.
34. 35.
36.
37.
38.
39.
40.
41.
42.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 497/536
496
NASTAVNI LIST VJEŽBE Br.:4/5 Rasprava o provedenoj vježbi - veza na nastavni plan
ZAPISI O OPAŽANJIMA:
Student zahtjeva ponavljanja ili popravnu radnju vježbe: Nastavnik prihvaća ili predlaže korektivnu radnju:
OCJENA I KOMENTAR USPJE NOSTI PROVEDENE VJE BE
Ocjena:Komentar studenta o uspješnosti: OCJENJUJE NASTAVNIK
Ocjena za zalaganje:
Ocjena za znanje:
Ocjena za vještine: Konačna ocjena:
______________________
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 498/536
497
TEHNIČKO VELEUČILIŠTE U ZAGREBU
Specijalistički stručni studij elektrotehnike; 2. semestar
Izborni kolegij: Inteligentni sustavi
Laboratorijske vježbe
VJEŽBA 5.
OSOBNI PODACI STUDENTA
Ime i prezime:
Datum i mjesto održavanja vježbe: Vrijeme trajanja vježbe, (od - do):
EVIDENCIJA I PROCEDURA IZ NASTAVNOG PLANA ZA VJEŽBE Naziv tematske cjeline:
Naziv, broj vježbe i predviđeno trajanje: Naponsko strujni odnosi u CCR-u
VJEŽBA 5.(predviđeno 3 školska sata)
Veza s predavanjemNaponi i struje u serijskom strujnom
krugu
Veza na literaturu ili PP-prezentaciju: PP 9 i 10; (U/I- CCR)
Uvod u vježbu: Student potvrđuje (+) ili zahtjeva
dodatna pojašnjenja (?) 1. Korak - općenite informacije o vježbi 2. Korak - opis potrebnih pomagala
3. Korak - opis postupka izvođenja
4. Korak - potrebna oprema/instrumenti
5. Korak - priprema mjesta za vježbu
6. Korak - utvrđivanje uvjete za vježbu*
*- klimatski uvjeti, (vanjski) i temperatura zraka
NASTAVNI LIST VJEŽBE Br.:5/1
Priprema studenta za vježbu OPASKA - PRIPREMA ZA VJEŽBU! za provedbu vježbe studentima će od koristi biti prisjećanje naprethodnousvojena znanja:-ENERGETSKA ELEKTRONIKA, (tiristori, anti paralelni spoj-upravljanje istrujni izvor)-SKLOPNA POSTROJENJA/INSTALACIJE, (dimenzioniranje opreme,strujni transformator, distribucija i konfiguracije krugova - serijski iparalelni,...)
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 499/536
498
Sadržaj vježbe: - primarni strujni krug aerodromskog sustava svjetlosne signalizacije
- regulatora konstantne struje strujni izvor naponsko -strujni odnosi- upravljanje anti paralelno spojenim tiristorima
Literatura:[1] Priručna literatura za VJEŽBU 1, u praktikumu ExSys - prorada i uporaba[2] Preporučena literatura Priručnik za vježbu - CCAA[3] Dodatna literatura "Transcon priručnik -CCR"
Naponsko-strujni valni oblici tiristorskog sklopa, upravljanjetiristorima – podloga za provedbu vježbe
Slika 5.1.
Slika 5.2.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 500/536
499
NASTAVNI LIST VJEŽBE Br.:5/2 Slika sheme spajanja i opis za koncept vježbe
Slika 5.3.
Slika 5.4.
Oznake sa slike 5.3. i 5.4. su:
CCR – regulator konstantne strujeUS1, US2 – učinski tiristoriPTR – izlazni učinski transformatorT1 –T(N) – izolacijski transformatori u krugu, (ukupno N transformatora)U0 – mrežni napon regulatoraU1 – napon na primarnom namotaju učinskog transformatoraU2 – napon na sekundarnom namotaju učinskog transformatoraI1 – struja u krugu učinskih anti paralelnih tiristora – struja napajanjaI2 – struja u sekundarnom krugu učinskog transformatora – strujni izvor serijskog
strujnog kruga
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 501/536
500
NASTAVNI LIST VJEŽBE Br.:5/3 Studenti pripremaju opremu i mjerne instrumente za provedbu vježbe
Tablica 5.1. Ovisnost faktora cF i kuta prorade tiristora
Kut prorade tiristora cF
0° (*) 1,41
45° 1,48
90° 2,00
135° 3,32
cF
= Um
/ Uef
Za sinusoidni oblik: cF= √2 = 1,4142
gdje je:
cF – faktor (Crest faktor)
Um – maksimalna vrijednost napona
Uef – stvarna efektivna vrijednost napona
Stupanj Izlazna struja Uočiti poveznicu Iznos/cF
intenziteta I2max
= 6,6 A I2max
= 8,3 A
TEMP 1,3 A 1,6 A
1 2,2 A 3,5 A
2 2,8 A 4,3 A
3 3,4 A 4,9 A
4 4,1 A 5,7 A
5 5,2 A 6,8 A
6 6,4 A 7,8 A
7 6,6 A 8,3 A
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 502/536
501
NASTAVNI LIST VJEŽBE Br.:5/4 Rasprava o provedenoj vježbi - veza na nastavni plan
ZAPISI O OPAŽANJIMA:
Komentirati izlaznu struju prema stupnjevima intenziteta (uočiti omjere za: cF /%/A)
Komentirati stupanj intenziteta "TEMP"
Komentirati promjene veličina - prorade tiristora
Student zahtjeva ponavljanja ili popravnu radnju vježbe: Nastavnik prihvaća ili predlaže korektivnu radnju:
OCJENA I KOMENTAR USPJE NOSTI PROVEDENE VJE BE
Ocjena:Komentar studenta o uspješnosti: OCJENJUJE NASTAVNIK
Ocjena za zalaganje:
Ocjena za znanje:
Ocjena za vještine: Konačna ocjena:
______________________
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 503/536
502
PRILOZI
PRILOG 2 - VJEŽE za učenje razumijevanja i mnemotehnike
Neka od proročanstava Proročice Pitije iz Delfa mogu se koristiti za vježbe
mnemotehnike:
Proročanstvo Krezu, lidskom kralju, prije rata s Kretom, perzijskim kraljem:
„Ako budeš zaratio na Perzijance, veliko ćeš kraljevstvo uništiti.“
Odgovor na pitanje roditelja o spolu djeteta:
„Muško, ne žensko.“ ≠ „Muško ne, žensko.“
Prije odlaska u rat:
„Ići ćeš, vratit se nećeš , poginut ćeš u ratu“ ≠ „Ići ćeš vratit se , nećeš poginuti u ratu“
Napomena uz Prilog 2
___________________________________________________________
Po analogiji zdravlja tijela, može se metaforički govoriti ozdravstvenom stanju uma, odnosno mentalnom zdravlju, ili mentalnoj
higijeni, o čemu je bilo riječi u petom poglavl ju. Jedna od definicija
mentalnog zdravlja može se sažeti kao emocionalno i psihološko stanje ukojem je pojedinac u mogućnosti koristiti svoj kognitivne i emocionalne
sposobnosti, funkcionirajući u društvu, te odolijevati izazovima
svakodnevnog života. O mentalnoj higijeni možemo razmišljati na načinda pozorno promatramo kako učinkovito i uspješno osoba funkcionira.
Uspješnost funkcioniranja osobe osjećaj je i doživljaj posjedovanjaodređenih sposobnosti i kompetencija. One su potrebne kako bi bilomoguće podnositi normalne razine stresa, održavati zadovoljavajućerelacije u različitim komunikacijskim ulogama i voditi nezavisni život.
Potrebno je iznaći mogućnosti "izdići se", ili se oporaviti od neke teškesituacije. Težina neke situacije varira od intenziteta pamćenja o njoj ili prisjećanja na nju. Naš mozak puno lakše pamti i prisjeća se "težih"životnih situacija pa je onda potrebno vježbati i iznalaziti mogućnosti
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 504/536
503
boljeg razumijevanja, pamtiti i prisjećati se životne ljepote. Najbolje
pamtimo tekstom opisane slike.
O uspješnosti razumijevanja teksta, Gadamer zaključuje razmatranje oeminentnim tekstovima:
„Eminentni tekstovi karakteristični su po svojoj "samoprezentnosti". Unjima riječ ne čini "prezentnim ono što je kazano, već i sebe samu u svojoj pojavnoj zvukovnoj zbilji". Tekstovi su eminentni ako ne služe samo
privremenom fiksiranju nekog govora, već "stoje u normativnom zahtjevunasuprot svekolikom razumijevanju i (prethode) svekolikome novom
poticanju govora". Nadalje, Gadamer razlikuje "zvukovnu zbilju"
eminentnog teksta, a to je književnost, posebice lirika. Kada se ne radi o
zvukovnoj zbilji, (jezična gesta), tekst to više postaje "usputnim produktom" kao "faza u događanju sporazumijevanja" na koju sekoncentriramo samo da bismo je mogli vr atiti u živi ispunjeni smisaogovora. Razumijevanje teksta ostaje ovisno o komunikacijskim uvjetima
koji kao takvi sežu izvan pukoga fiksiranog smisaonog sadržaja onoga što je rečeno.
Tekstovi mogu biti prezentni i u svojim figurama i oblicima, u svojim
po jmovima i slikama koji istom oslobađaju i nose događanjesporazumijevanja koji mu daje obzor i stoga se nikada ne mogu pretvoriti
u događanje sporazumijevanja. Formula hermeneutike fakticiteta se potvrđuje kao upućivanje na uzajamnuigru prezentnosti i is punjenja smisla, pri kojoj bi prezentnost bila poprištekoje daje na razumijevanje, poprište pripadna razumijevanja, koje uvijekiznova odgovara i vremenski se ispunjava.
U hermeneutici fakticiteta odigrava se su pripadnost bitka kao prezentnosti
i vremena.
Kako pri razumijevanju uvijek preostaje iskustvo, uporabilo se poprište
mišljenja koje se može upuštati u razumijevanje, čime se dobiva nešto našto valja odgovoriti i na što u čitanju i mišljenju uvijek i odgovaramo. Bit
eminentnog teksta bila su mišljenja u smislu rehabilitacije prezentnosti
k oju ne možemo misliti unaprijed, promašeno je sumnjati u ideju prezentnosti kao metaforičku ideju koja je postala upitnom“.
Ruski psiholog Aleksandar Romanović Lurije proučavao je funkcionalne
zone mozga. Razlikovao je one o prijemu, pohranjivanju i obradi
informacija. Analizirao je aktivnosti mnemotehnika pa je 1968. godine
objavio pripovijest, Malen'kaja knižka o bol'šoj pamjati, (Mali portret
velikog pamćenja). Na istu temu Jorge Luis Borges, objavljuje 1942. pripovijest, Funes el memorioso, (Funes pamtitelj).
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 505/536
504
Oba djela imaju zajedničku poveznicu s temom hipertrofije pamćenja
čiji su protagonisti Solomon Šereševski, ruski Židov Ireneo Funes, iurugvajski poluindijanac. No ne može se pretpostaviti da je ikojemu od
autora bio poznat pothvat onog drugog. Tekstovi su povezani jer ih se možečitati kao različite interpretacije mnemoničkih kriza o kojima izvješćuju, pri čemu se ne daju zanemariti frapantne sličnosti u obostranom predstavljanju prekomjernih kapaciteta pamćenja.
U ovom prilogu na temelju Gadamerovog razmatranja o razumijevanju
pamćenja, složen je opisni algoritam koji služi za pojašnjenje i ubačeno je
par primjera uspješnog pamćenja.
Potvrda definiranog objašnjenja podudara se radovima, o semantici
pisma u proznim tekstovima 19. stoljeća, (Susi Kotzinger, Gabrijele Ripl i Norbert Bolz, 1993.-1994.): …grafofilija posljednjih godina dokumentirainteres koji, s obzirom na najavljenu propast „Gutenbergove galaksije“ ,
nije motiviran tek nostalgijom već posvjedočuje protu povijest o
uskraćenom ekonomiziranju pisanog znaka te njegovu bijegu od prisilelinearnog bilježenja. Slova su štoviše multireferencijalni znakovi koji
ukazuju na poretke, ona se odnose na sintaksu alfabeta drukčiju odmanifestne, slijede logike kombinacija i permutacije koje u riječi i tekstuizlažu kriptosemantičke tragove, stječu vizualni profil u svom tumačenju isamodovoljnom znakovnom obličju. Na taj način njihovim građenjem,upisana u poretke smisla, utvrđuju doslovnu manifestaciju sačuvanogteksta koji nosi konkretno značenje. Pamćenjem je sačuvana medijalnost,komunikativnost, transparencija i jednoznačnost znakova...
Slovima je dana moć ispunjavanja zadaće da u pamćenju ponavljaju ono
što je napismeno fiksirano, zajamčeno i neu pitno. Slova pohranjena uunaprijed zadani prostor poretka identična su Ciceronovoj verziji legendeo Simonidu u kojoj inspiciranje slikovnih deponija dopušta njihovo ponovno pojavljivanje, čini ih raspoznatljivim. Tehnika koju je preporučioCiceron tiče se memoriranja tekstova, (spominjanje izuma mnemotehnike
zbiva se u njegovu govoru De oratore). Radi se o memoriranju sadržaja itijeka govora, ali govora o kojemu valja misliti, čega se treba sjetiti.Ciceronova verzija markira točku na kojoj mnemotehnika prelazi u službu praktične retorike čime se ponovo pronalaze zapamćeni elementi.
Autentičnu činu sjećanja neposredno slijedi čin refleksije koji spontanostsjećanja čini proračunatim.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 506/536
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 507/536
506
PRIMJER 1.
Kako Šereševskij narativno semantizira fiktivne matematičke formule?
vx xd x N
852
OPIS POSTUPKA:
Matematički izraz opisuju se kompleksnom asocijacijom kojom se tekst prilagođava svakom znaku.
Neiman /N) iziđe i zabode štap u zemlju (·);
Oslobodio se štapa (x);
Pogleda u smjeru visokog drveta koje je podsjećalo na znak kvadratnogkorijena, (√);
Pomisli u sebi: "Nikakvo čudo, drvo se suši i počinje otkrivati korijenje;
Osim toga, ovdje sam sagradio dvije kuće" (d²);
Uzima štap ponovo u ruku;
Po tom još jednom zabode štap u zemlju (·);
Onda reče: "Kuće su stare moram ih se otarasiti (x);
"Prodaja će mi donijeti nešto novca";
U početku je u njih investirano 85 000, (85);
Onda vidim da se krov odvojio (÷) dok sam gledao kako neki čovjek sviraviolinu (vx);
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 508/536
507
PRIMJER 2.
Kako Šereševski j transponira tekst koji se sastoji od riječi što ih nerazumije? (Radi se o prva četiri stiha Božanske komedije na talijanskom)
„Nel mezzo del cammin di nostra vitami ritrovai per una selva oscura“
OPIS POSTUPKA:
Nepoznate riječi opisuju se kompleksnom asocijacijom kojom se nepoznati
tekst prilagođava poticanjem presađivanja, napola narativna napolasemantička.
(Nel) - upravo sam se spremao platiti godišnju pretplatu na blagajnikazališta kada sam u hodniku ugledao balerinu " Nel -sku"
(mezzo) - uz nju sam predočio čovjeka skupa "vmeste" s Nelskom koji sviraviolinu
(del)- pored kutiju "Deli" cigareta
(cammin) - pored toga zamislio sam "kamin"
(di) - onda sam vidio ruku koja pokazuje na vrata - "dver"
(nos) - vidim "nos", netko je gurnuo nos kroz vrata i zaglavio se
(tra) - on podiže nogu preko "praga", tamo naime leži dijete, znak života -
(vita)
(Mi) - predstavljam si jednog židova koji kaže "My"...
(ritrovai) - rastavlja (ri) - (tro) - (vai) -…
…
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 509/536
508
PRIMJER 3.
Kako Šereševskij grafičkom obličju pridodaje slike? (Radi se o arapskom
pisanju brojeva)
1 2 3 4 5 6 7 8 9
OPIS POSTUPKA:
Znamenke koje opaža grafički prerađuje u figure.
Dodjeljivanje figura znamenkama
Znamenka Opis dodijeljene figure0
1 Ponosni uspravni muškarac
2 Dobro raspoložena žena 3 Mrzovoljan muškarac
4 Vojnik koji salutira
5 Pogrbljeni starac6 Čovjek s natečenim stopalima 7 Čovjek s brkovima
8 Vrlo korpulentna žena, kao vreća u vreći 9 Žena u raskošnoj haljini sa šeširom
Primjer dvoznamenkastog broja:
Broj Opis dodijeljenih figura87 Korpulentna žena i muškarac koji zavrće brk
Mišljenje koje je svjesno da je uvjetovano onim što ga ograničava, i kojene bi htjelo dopustiti da mu izmakne taj uvjet možemo nazvati"hermeneutičkim". Ono dovodi do jezika ono što mu kao njegov povodizmiče i što istodobno nosi njegove artikulacije. U mišljenju koje spoznajevlastiti prikazbeni karakter ostaje očuvan trag kroz tehničke i uopćefunkcionalne forme mišljenja.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 510/536
509
ZAKLJUČAK
Izborni kolegij Inteligentni sustavi na Specijalističkom studiju,
Elektrotehničkom odjelu Tehničkog veleučilišta u Zagrebu ima za ciljapostrofirati potrebu popularizacije ove problematike koja je strogo
aplikativna i kao takova prezentirana kroz prikupljeni materijal,
konkretnim primjerima iz elektrotehničke struke u tehničkoj znanstvenoj
grani elektroenergetike, povezane i implementirane u sofisticirane
prometne sustave, (zrakoplovne i tunelske). Osim namjere da se u
znanstvenom polju računalstva, umjetna inteligencija kao njena znanstvena
grana, kroz ovako prikupljeni materijal demistificira i prezentira njegova
svrhovitost, ukazano je i na involviranost umjetne inteligencije u život na
Zemlji. Iz tih razloga uvodno poglavlje ukazuje na nužnost spoznaje o našojinteligenciji i mogućnostima njenog razvoja.
Iako je još Werner Heisenberg s početka prošlog stoljeća ukazivao na
dominaciju prometne i informacijske povezanosti i njihov nezaustavljiv
utjecaj, Charden je to promatrao kroz povezivanje tehno sfere i biosfere.
Po njemu je to planetarni četvoro dimenzionalni mentalni organ kojim se
otvaramo novoj etapi planetizacije svjesnosti, sa spoznajom da smo jedan
narod koji živi u jednom svijetu i dijeli jednu istu sudbinu. Poslije njega se
shvatilo da je to ustvari današnja globalizacija. Teoriju noosfernog PierraChardina, zasjenjuje nova teorija simulakruma Baudrillarda, kada se shvati
da je ona varijanta socijalnog konstruktivizma, koji se predstavlja kao
kulturna reprodukcija, a u stvari nije ništa drugo do li oblikovanje
ponašanja i atributa stanovništva novim tehnološkim sredstvima.
O blikovanje ponašanja rezultat je informatičke revolucije koja
neumoljivo napreduje u tandemu sa snagom računala i ono što ju prati sve
manje je stvaranje novih ideja i tehnologija, već eksponencijalan rast brzine
širenja informacija. Iz tog se razloga danas smatra uspjehom iskorištavanjeinformacija skoro trenutno, dok je neuspjeh skoro sigurna sudbina onih koji
pokušavaju spekulirati s idejama ili ih skrivati.
Promptno iskorištavanje ideja kako se ne bi izgubile, ili ih iskoristio
netko drugi, pritisak je na našu budućnost koja se već započela fokusirati
na izgradnju uma i usavršavanju mentalnih sposobnosti, a što je rezultiralo
razvojem i primjenom ekspertnih i inteligentnih sustava uz pomoć umjetne
inteligencije.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 511/536
510
Inteligentni se sustavi poistovjećuju s umjetnom inteligencijom koja je
povezana s pojmom znanja, njegovog prikupljanja, pohrane i primjene pri
rješavanju složenih zadataka. Kao takova, nazvana klasičnom umjetnom
inteligencijom, razlikuje se od distribuirane umjetna inteligencije kojasvoju inspiraciju nalazi u biološkim sustavima kolektivne inteligencije za
koju je poznato da jedinke ne moraju biti nužno inteligentna. Distribuirana
umjetna inteligencija nametnuta je novim tehnologijama koje se kao
implantati integriraju u naš um. Iz tih razloga poruka o potrebi mentalne
higijene koja se proteže kroz četvrto poglavlje mora čitateljima ostati prava
poruka koja je potvrđena uključenjem Elektrotehničkog odjela u
obilježavanje manifestacije Tjedna mozga u Hrvatskoj.
Iako je u većini poglavlja dominantna tema inteligentnih i ekspertnihsustava njihova primjena i poveznica sa znanjem, ubačene su i cjeline o
učenju iz umjetne inteligencije kao i poveznice u donošenju odluka u
područjima ekonomije, a uz što se nezaobilazno mora pozvati i na
mnemotehnike.
Prikupljeni i prezentirani materijal je po sadržaju dominantne
elektroenergetske materije koja je najvećim dijelom rezultat istraživanja i
objavljivanja stručnih i znanstvenih radova, obogaćen je i materijalima
dobivenim pretragama baza podataka. Iz tog ga razloga promatramo kaoknjigu, udžbenik i priručnik.
Knjiga postaje kad, kako kaže Leonardo da Vinci, čitatelj joj udahne
dušu – pročita je od početka do kraja. A i ako se to ne dogodi u uvodu
svakom poglavlju prisutni su duhovi grčke antike, koji to čine.
Udžbenik će postati kada studenti Elektrotehničkog odjela TVZ-a, a
možda i neki drugi studenti ili zainteresirani pojedinci, materijale budu
koristili u svojim edukacijama i stjecanjima formalnog, neformalnog iinformalnog znanja.
Priručnik će postati kada ga specijalisti Programa AERO iTVZ, budu
koristili na svojim specijalističkim osposobljavanjima za stjecanje
kompetencija i licenciranih znanja. U svojstvu priručnika biti će i za sve
one koji se budu odlučili kroz poveznice s imenima znanstvenika,
mislilaca, filozofa,... potražiti dodatne spoznaje i steći neka nova iskustva
kroz dopunsku literaturu.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 512/536
511
POSLIJE ZAKLJUČKA
...odluku da svoj prvi posao, koji sam započeo u Končarevom
elektrotehničkom institutu, promijenim, donio sam nakon četiri i polgodine radnog staža. Drugo radno mjesto na Aerodromu Zagreb odlučio
sam promijeniti nakon devet i pol godina radnog staža te sam osnovao
vlastitu tvrtku Aeroing d.o.o. Moj prijatelj, imenjak, koji je u to vrijeme
napunio 15 godina radnog staža u svojoj prvoj i jedinoj firmi za što je dobio
jubilarnu nagradu, zamijetio je:
...“ pa ti takvim nerazboritim otkazima i promjenama radnih mjesta, nikada
nećeš dobiti jubilarnu nagradu - zlatni sat od firme za obljetnicu rada?“
Firma u kojoj sam napokon dočekao obljetnicu rada, donijela je odluku da
se ukida dodjela jubilarnih nagrada zaposlenicima?!
Z.B.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 513/536
512
LITERATURA
[1] Adorno, T., W.: Ästetische Theorie, R. Tiedemann, GesammelteSchriften, Frankfurt am Main, 1970. -1973.
[2] Anderson, M.: Intelligence and development: A cognitive theory,
Black-well; Oxford, 1988.
[3] Anis, W., R., I., Morcos, M., M., Kreiss, D. G.: An adaptive neuro-
fuzzy intelligent tool and expert system for power quality analysis,
Part I, An introduction, in Proces, IEEE Power Eng. Soc. Summer
Meeting, Vol. 1, pp. 493 – 498, Edmonton, Alberta, Canada, 1999.
[4] Ashby, W., R.: An introduction to cybernetics, Chapman & Hall;
Vol. 2, pp. 25, London, 1956.[5] Balaž, Z., Ferlak, B.: Informacije o razvoju energetske elektronike,Br. 32, Beskontaktni sistemi uzbude, ETI Končar, Zavod zaenergetsku elektroniku, Zagreb svibnja 1987.
[6] Balaž, Z.: Informacije o razvoju elektroenergetike, Br. 1, Izvori
rezervnog napajanja, Zračna luka Zagreb, Tehnika i razvoj, Sektorelektroenergetike, Zagreb, studeni 1993.
[7] Balaž, Z.: Primjena računala u procesu održavanja manevarskih površina zračne luke – Programi za građevinsko i elektro
održavanje, Stručni skup ISEP 98, Elektrotehnička zveza Slovenije,1998.
[8] Balaž, Z.: Primjena strane legislative u rješenjima napajanjaelektričnom energijom Tunela Sveti Rok", I. Međunarodnisimpozij – Ceste put u Europu, Poreč, 2003.
[9] Balaž, Z.: Inteligentni sustav regulacije rasvjete Tunela sv. Rok,Seminarski rad, FESB, Poslijediplomski doktorski studij
elektrotehnike i informacijske tehnologije, Split, 2009.
[10] Balaž, Z.: Razvoj inteligentnog sustava za racionalizaciju potrošnje
električne energije regulacijom rasvjete, Elaborat Br. 700-006,HAC- Sektor za projektiranje i razvoj, Zagreb, 2009.
[11] Balaž, Z.: Inteligentni sustav regulacije rasvjete Tunela sv. Rok,
Seminarski rad, FESB, Poslijediplomski doktorski studij
elektrotehnike i informacijske tehnologije, Split, 2009.
[12] Balaž, Z.: Seminarski rad - Organizacija i metode znanstveno-istraživačkog rada, Online baze podataka – Priručnik za pretraživanje, FESB, Doktorski studij elektrotehnike i
informacijske tehnologije; Split, 2009.
[13] Balaž, Z.: Odabrana poglavlja predavanja i vježbi, Kolegij Umjetna
inteligencija – Ekspertni sustavi, TVZ-Tehničko veleučilište u
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 514/536
513
Zagrebu, Elektrotehnički odjel Specijalistički diplomski studij, III.Semestar, Zagreb, rujan - prosinac 2013.
[14] Balaž, Z.: Inteligencija, emocionalna i deklarativna pamćenja,
Odabrana poglavlja kolegij Umjetna inteligencija - Ekspertnisustavi, III. Semestar, Elektrotehnički odjel, TVZ, Specijalističkidiplomski studij, Zagreb, rujan - prosinac 2013.
[15] Balaž, Z.: Priručnik za osposobljavanje djelatnika koji na zračnimlukama obavljaju specijalistička održavanja, Odobrenje CCAA,
TVZ, Centar cjeloživotnog obrazovanja, Zagreb, 2013. [16] Balaž, Z.: Troškovi mjerenja NF elektromagnetskih polja, u
el.energetskim sustavima, Stručni rad prezentiran na skupu
CIGRE- 2013, Sekcija B5-20, Cavtat, studeni 2013.
[17] Balaž, Z., Meštrović, K., Jandrlić, P., Čaržavec, M.: Inteligentnisustav upravljanja tunelskom rasvjetom, MIPRO 2014 – 37th
International Convention, CIS – Intelligent Systems, Opatija, 2014.
[18] Balaž, Z.: Uloga inženjera znanja u održavanju aerodromskih itunelskih ekspertnih sustava, TVZ - Tehničko veleučilište uZagrebu, Zbornik ETO TVZ, Vol. 1, No.1, pp 101 -116, ISSN
1849-5621, prosinac 2014.
[19] Balaž, Z., Meštrović, K.: Učenje i poučavanje iz umjetneinteligencije, TVZ - Tehničko veleučilište u Zagrebu, Polytechnic
& Design, Vol. 2, No 1, pp 9-14, ISSN 1849-1995, Zagreb, 2014.[20] Balaž, Z.: Elektromagnetski model za izračun raspodjele strujezemljospoja, Sveučilište u Splitu, Fakultet elektrotehnike,
strojarstva i brodogradnje - FESB Split, Doktorski studij
elektrotehnike i informacijsk e tehnologije, Doktorska disertacija
predložena za obranu, ocijenjena, 11. studenog 2014.
[21] Balaž, Z.: Elektromagnetski model za izračun raspodjele struje
zemljospoja, Tehničko veleučilište u Zagrebu, Zbornik radova
Elektrotehničkog odjela TVZ-a, God.1, br.1, pp. 135-150, ISSN
1849-5621, prosinac 2014.[22] Balaž, Z.: Inženjersko modeliranje uzemljivača kružnom metalnom pločom, Polytechnic & Design, Tehničko veleučilište u Zagrebu,
Vol.2, No.2., pp 196 – 203, ISSN 1849-1995, Zagreb, studeni 2014.
[23] Balaž, Z.: Education, Factory Visit & Elaboration Protocol,
Siemens, IC-BT, Control Products & Systems, Quality Business
Segment – Fire Safety, QMS . Cours, Zug, Switzerland, 2014.
[24] Balaž, Z.: Mozak – fleksibilni samoregulirajući entitet, Javno
predavanje i radionica povodom 13. Tjedna mozga u Hrvatskoj,
Elektrotehnički odjel, TVZ, Kolegij Umjetna inteligencija – Ekspertni sustavi, 13. veljače 2014.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 515/536
514
[25] Balaž, Z., Meštrović, K., Bjelić, G.: Inteligentni sustav održavanjaaerodromskog sustava svjetlosne signalizacije, MIPRO 2014 – 37th International Convention, CIS – Intelligent Systems, Opatija,
2014.[26] Balaž, Z.: Priručnik za r adionicu/Workshop AERO TVZ-Iso Prog,
Training for Insulation Resistance Measurementson, Serial
Circuits – Airfield Lighting Systems”, Zračna luka Rijeka- Airport
Rijeka, Krk, 28.05. 2014.
[27] Balaž, Z. : Prir učnik za r adionicu /Workshop AERO TVZ-Iso Prog,
Training for Insulation Resistance Measurementson, Serial
Circuits – Airfield Lighting Systems”, Zračna luka Pula- Airport
Pula, Pula, 06.10. 2014.
[28] Balaž, Z., Meštrović, K.: Studija unapređenja sustava svjetlosnesignalizacije operativnih površina Aerodroma Brač, iTVZ d.o.o. – Zagreb, Studija, Br. 024/3-14, studeni 2014.
[29] Balaž, Z., Puhalović, I., Bjelić, G.: Nadogradnja inteligentnog
sustava aerodromskog održavanja serijskih strujnih krugova“,Pripremljen stručni rad za MIPRO 2015. Elektrotehnički odjel,Tehničko veleučilište Zagreb i Hrvatska agencija za civilnozrakoplovstvo, Odjel aerodroma, Zagreb, siječanj 2015.
[30] Balaž, Z.: Mozak – komunikacija retorikom i umjetnom
inteligencijom, Javno predavanje i radionica povodom 14. Tjednamozga u Hrvatskoj, Elektrotehnički odjel, TVZ, K olegij
Inteligentni sustavi, 19. ožujak 2015.
[31] Belarbi, K., Titel, F.: Genetic algorithm for the design of a class of
fuzzy controllers, An alternative approach, IEEE Trans. Fuzzy
Syst., Vol. 8, pp. 398 – 405, 2000.
[32] Benčić, Z., Plenković, Z.: Energetska elektronika, I dio,
Poluvodički ventili, Tisak Grafički zavod Hrvatske, Školska knjiga, Zagreb 1978.
[33]
B jelić, G.: Mjerenje i obrada otpora izolacije aerodromskihserijskih strujnih krugova inteligentnim sustavom, TVZ,Specijalistički stručni studij elektrotehnike, Elektrotehnički odjel,Diplomski rad br. E392 – predan za obranu, Mentor: Zdenko Balaž,ožujak 2015.
[34] Blum, C., Roli, A.: Metaheuristics in Combinatorial Optimization:
Overview and Conceptual Comparison, ACM Computing Surveys
(CSUR), 3. izdanje, 2003., 268-308 str.
[35] Borš, V.: Integralna teorija Kena Wilbera; Filozofski fakultet u
Zagrebu; FF press; ISBN 978-953-175-385-2; pp109; Zagreb,
2012.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 516/536
515
[36] Bose, B., K.: Expert system, fuzzy logic, and neural network
applications in power electronics and motion control, Proc. IEEE,
Vol. 82, pp. 1303 – 1323, 1994.
[37] Brown, T., E., Jr. : Circuit Interruption – Theory and Techniques,Marcel Dekker Inc., New York, 1984.
[38] Bubner, R.: Izvornik, Aestetische Erfahrung, Suhrkamp Verlag,
Frankfurt am Main, 1989. Prijevod, Estetsko iskustvo, Tihomir
Engler, MH, Urednica Jelena Hekman, Biblioteka PARNAS, Tisak
Targa, ISBN 978-953-150-076-0, Zagreb, 1997.
[39] Buhrmester, M., Kwang, T., Gosling, S., D.: Amazon's
Mechanical Turk a news our ceofin expensive, yethigh-quality,
data?, Perspectives on Psychological Science, No. 6; Vol.1, pp 3-
5, 2011.[40] Buzan, T.: The power of creative intelligence, Prijevod, Moćkreativne inteligencije, Marina Leustek, Veble commerce,
Urednica Svjetlana Veble, ISBN 953-6458-84-5, Logo, Zagreb,
2004.
[41] Buzan, T.: Minds Maps for Kids, Prijevod, Mentalne mape, Vesna
Valenčić, Veble commerce, Urednica Svjetlana Veble, ISBN 978-
953-6458-88-2, Kaligraf, Zagreb, 2005.
[42] Caine, R., N., Caine, G.: Making connections: Teaching and the
human brain. Menlo Park, Calif., Adison-Wesley, 1994.[43] Cipra, M.: Temelji ontologije, MH, Urednica Jelena Hekman,
Biblioteka PARNAS, Tisak Tehnički centar NZMH, ISBN 978-
953-150-563-5, Zagreb, 2003.
[44] Clerc, M.: Discrete Particle Swarm Optimization: A Fuuzy
Combinatorial Black Box, 2004.
[45] Cook, A., P., Gee, W.: Intelligent Systems – Fusion, Tracking and
Control, Control Systeme Centre, UMIST, UK & National
Laboratories of Singapur, Press Ltd, Baldock, Hertfordshire, UK,
2003.[46] Collins, J., J., Hurley, W., G., McHale, T., P., Nolan, P., J.,:
Classification of power quality problems using neural networks and
expert systems approaches, 28th Universyti Power Engineering
Conference, pp. 506 – 509, 1993.
[47] Common KADS, Introduction to Knowledge Engineering
[48] Cvitaš, LJ., Žigman, D., Meštrović, K.: Utjecaj sjenila na foto strujeoptičkih senzora, Polytechnic and Design, Vol. I, No. I, Tehničkoveleučilište Zagreb, 2013.
[49] Čerić, V., Varga, M.: Informacijska tehnologija u poslovanju,
Element, Zagreb, 2004.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 517/536
516
[50] Dash, P., K., Jena, R., K., Salama, M., M., A.: Power quality
monitoring using an integrated Fourier linear combiner and fuzzy
expert system, Int. J. Elect. Power Energy Systems, Vol. 21, No. 7,
pp. 497 – 506, 1999.[51] Dash, P., K., Mishra, S. ,Salama, M., M., A., Liew, A., C.:
Classification of power system disturbance using a fuzzy expert
system and a Fourier linear combiner,” IEEE Trans. Power
Delivery, Vol. 15, pp. 472 – 477, Apr. 2000.
[52] EASA – European Aviation Safety Agency — Rulemaking
Directorate, Notice of Proposed Amendment 2013-08 (A),
Acceptable Means of Compliance and Guidance Materials, 2013.
[53] EASA - Airport Design and Certification, Consolidated version of
Aerodromes Implementing Rules and related Acceptable Means ofCompliance and Guidance Material, and Certification
Specifications and their related Guidance Material, Issued March
2014, ADR, Requirements and administrative procedures related to
aerodromes, Commission Regulation (EU) No 139/2014, including
AMC and GM to ADR rules, ED Decision 2014/012/R and
Certification Specifications (CS) and Guidance Material (GM) for
Aerodromes Design CS-ADR-DSN, ED Decision 2014/013/R,
2014.
[54] Eiben, A., Smith, J.: An introduction to Evolutionary Computing,1. izdanje, Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co.,
2003.
[55] Eiben, A., Smith J.: Introduction to Evolutionary
Computing, 2007.
[56] El-Sharkawi, M.: Particle Swarm Optimization, 2007.
[57] FAA, Department of the Army Maintenanca, FM 3-04.300,
Washington, D.C., 12 August 2008.
[58] Figal, G.: Izvornik, Der Sinndes Verstehens, Beiträge zur
hermeneutischen Philosophie, Philipp Reclam jun., Stuttgard, 1996.Prijevod, Smisao razumijevanja, Darija Domić, MH, UrednicaJelena Hekman, Biblioteka PARNAS, Tisak Targa, Zagreb, 1997.
[59] Fink, E.: Izvornik, Einleitung in die Philosophie, Herausgegeben
von Franz-A. Schwarz, Wuirzburg, 1985. Prijevod, Uvod u
filozofiju, Božica Zenko, MH, Urednica Jelena Hekman, Biblioteka
PARNAS, Tisak Targa, ISBN 978-953-150-084-5, Zagreb, 1998.
[60] Filipović, V., i grupa autora: Filozofijski rječnik , Treće dopunjenoizdanje – NZMH, NIŠPRO Vjesnik, Zagreb, 1989.
[61] Flurscheim, C., H.: Power Circuit Breaker – Theory and Design,
Peter Peregrinus Ltd., 1982.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 518/536
517
[62] Gadamer, H., G.: Izvornik, Das Erbe Europas, Suhrkamp Verlag,
Frankfurt am Main, 1989. Prijevod, Nasljeđe Europe, Kiril
Miladinov, MH, Urednica Jelena Hekman, Biblioteka PARNAS,
Tisak Targa, ISBN 953-150-055-X, Zagreb, 1997.[63] Gardner, H.: Frams of Minde: The Theory of Multiple
Intelligences, New York, Basic Books, 1983.
[64] Gardner, H., Kornhaber, M., L., Wake, W., K.: Intelligence:
Multiple Perspectives, Hercourt Brace College Publishers, Fort
Worth, Philadelphia, San Diego, New York, Orlando, Austin, San
Antonio, Toronto, Montreal, London, Sydney, Tokyo, 1996.
Prijevod, Inteligencija različita gledišta, Gordana Keresteš, VlastaVizek Vidović, Naklada slap, Urednik Krunoslav Matešić,
Biblioteka PARNAS, Tisak Naklada slap, ISBN 953-191-094-4,Zagreb, 1999.
[65] Garzon, R., D.: High Voltage Circuit Breakers, Marcel Dekker
Inc., New York, 2002.
[66] Gazivoda, S., Rožanković, S., Nujić, S.: Mjerenje sklopnih prenapona u TS 35 / 20 (10) kV Obrovac, Končar, Visokonaponskilaboratorij, Zagreb, veljača 2005.
[67] Giarratano, J.: Expert Systems, Principles and Programming,
PWS Publishing Company, Boston, 1998.
[68] Gigerenzer, G.: Ljepota heurističke znanosti, dostupno naInternetu, Prijevod sažetaka eksperimentalnih istraživačkihradova, C. M. Planck, Berlin,1970.
[69] Golub, M.: Genetski algoritmi – Prvi dio, Fakultet elektrotehnike i
računarstva, dostupno na Internetu, 2007.
[70] Hopgood, A., A.: Intelligent Systems for Engineers and Scientists,
ISBN 0-8493-0456-3 Raton London, New York, Washington,
USA, 2001.
[71] Homme, L., Baca, P., C.: Cottingham L.: What behavioral
engineering is, The Psychological Record, 1968.[72] Heidegger, M.: Ontologie (Hermeneutik der Faktizität), Bröcker -Oltmanns; Frankfurt a. M., 1988.
[73] Heidegger, M.: Izvornik, Das Rektorat, Vittorio Klostermann
GmbH, Frankfurt a. M., 1983. Prijevod, Rektorski govor, Dunja
Melčić, MH, Urednica Jelena Hekman, Biblioteka PARNAS, Tisak
Targa, ISBN 978-953-150-056-8, Zagreb, 1999.
[74] Heisenberg, K., W.: Fizika i filozofija, Prijevod Stipe Kutleša,Kruzak, Tisak S. Brusina – Donja Lomnica, ISBN 953-96477-3-8,
Zagreb, 1997.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 519/536
518
[75] Heisenberg, K., W.: Promjene u osnovama prirodne znanosti, Šest predavanja, Prijevod Mladen Klepac, Kruzak, Tisak Librikon,
ISBN 953-6463-16-4, Zagreb, 1998.
[76] Heisenberg, K., W.: The Development of Quantum Mechanics, Nobel Lecture, 1933.
[77] Heisenberg, K., W.: The Physical Principles of the Quantum
Theory, Dover Publications Inc, New York, 1967.
[78] Hevner, A., R., March, S., T., Park, J., Ram, S.: Design science in
information systems research. MIS Quarterly, No 28(1), pp 75-105,
2004.
[79] Hong, H.,W., Sun, C., T., Mesa, V., M.: Protective Device
Coordination Expert System, IEEE 0885-8977, pp 359-365, Pacific
G & E Co.,San Francisco, 1990.[80] Hoesle, V.: Izvornik, Philosophie der oekologischen Krise, Verlag
C. H. Beck, Muinchen, 1991. Prijevod, Filozofija ekološke krize,Darija Domić, MH, Urednica Jelena Hekman, BibliotekaPARNAS, Tisak Targa, ISBN 978-953-150-051-7, Zagreb, 1996.
[81] Hubing, T., H., Doren, T., V., Kashyap, N.: An Expert System
Approach to EMC Modeling, IEEE 0-7803-3207-5, pp 200-203,
EMC Laboratory, University of Missouri – Rolla, 1997.
[82] Hubing, T.: EMC Expert Systems for Evaluating Automotive
Designs, IEEE 4244-0293, pp 840-841, University of Missouri – Rolla, 2006.
[83] Ibrahim, A., I.: An Intelligent Support System for the Analysis of
Power System Transients, Disertation, The University of British
Columbia, Vancouver, 2000.
[84] ICAO - International Civil Aviation Organization, Annex 14,
Volume I, “Aerodrome design and operations”, 6th Edition,
Montreal, 2013.
[85] ICAO - International Civil Aviation Organization, Doc 9157,
Aerodrome Design Manual, Part 4, Visual Aids, 4
th
Edition,Montreal, 2004.
[86] Ignizio, J., P.: Introduction to Expert Systems — The Development
and implementation of Rule-Based Expert Systems, NewYork, Mc
Graw-Hill, 1991.
[87] Jang, J.,S., R.: ANFIS, Adaptive-network-based fuzzy inference
system, IEEE Trans. Syst., Man, Cybern., Vol. 23, pp. 665 – 685,
1993.
[88] Jang, J.,S., R., Sun, C.,T.: Neuro-fuzzy modeling and control,
IEEE, Proc. Vol. 83, pp. 378 – 406, 1995.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 520/536
519
[89] Jang, J.,S., R., Sun, C.,T., Mizutani, E.: Neuro-Fuzzy and Soft
Computing - A Computational Approach to Learning and Machine
Intelligence, Englewood Cliffs, NJ, Prentice-Hall, 1997.
[90] Jensen, E.: The Brain Store, Super teaching, San Diego,California, Inc. 1998.
[91] Jensen, E.: Teaching with the brain in mind, Alexandria, VA:
ASCD, 1998.
[92] Järvinen, P.: On mechanistics self-steering views of human being
in information systems theory vs. practice – available, 2006.
[93] Jurić, H.: Multi-Disciplinarity, Pluri-Perspectivity and Integrativity
in the Science and the Education, The Holistic Approach to
Environment, No 2/13, pp 85-90; ISSN 1848-0071, 2012.
[94] Jurič, B., M., Tamar, D, Rozman, I., Heričko, M. : The Role ofScripting Languages in component based software development
approach, Zbornik radova 9. Međunarodne konferencije ‘Intelligentand Information Systems’, pp 37-44, Fakultet organizacije i
informatike, Varaždin, 1998.
[95] Kahneman, D., Tverski, A.: Kako donosimo zaključke i odluke uuvjetima neizvjesnosti, Prijevod istraživačkog rada, Internet, 1970.
[96] Kahneman, D., Tversky, A.: Prospect Theory: An Analysis of
Decision under Risk, Econometrica, Vol. 47, pp 263-291, 1979.
[97] Kahneman, D., Tversky, A.: The Framing of Decision andPsychology of Choice, Science, Vol. 211, pp 453-458, 1981.
[98] Kahneman, D.: Misliti, brzo i sporo; Prijevod Zvonko Pavić,
ISBN 978-953-14-1483-8, CIP 857332, Mozaik knjiga, Zagreb,
2013.
[99] Kahneman, D., Tversky, A.: Kako donosimo zaključke i odluke uuvjetima neizvijesnosti , Prijevod istraživačkog rada, Internet,1970.
[100] Kalin, B.: Povijest filozofije, 28. Prerađeno izdanje, Školska knjiga,
d.d.,Urednica Maja Uzelac, Tisak Grafički zavod Hrvatske, d.o.o.,ISBN 953-0-20486-8, Zagreb, 2004.
[101] Kapetanović, M. : Visokonaponski prekidači, Elektrotehničkifakultet u Sarajevu, 2002.
[102] Kazibwe, W., E., Sendaula, H., M.: Expert system targets power
quality issues, IEEE Comput. Appl. Power, Vol. 5, pp. 29 – 33, 1992.
[103] Kim, J., C., Russell, B., D.: Classification of Faults and Switching
Events by Inductive Resoning and Expert System Methodology,
IEEE 0885-8977, pp 1631-1637, Texas A & M University, 1989.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 521/536
520
[104] Klaić, B.: Novi rječnik stranih riječi, Školska knjiga, Urednica
Anuška Nakić, Tisak Grafički zavod Hrvatske, d.o.o., ISBN 978-
953-0-4939-2, Zagreb, 2012.
[105] Kreiss, D., G.: Analyzing voltage disturbances using a fuzzy logic based expert system, Proc. EPRI PQA Conf., Power Quality
Assessment, End-Use Appl. Perspectives, Vol. 1, Paper A-2.02,
1994.
[106] KONČAR, Tehnički priručnik, Četvrto izdanje, Urednici V.Plavec, V.,Jurjević, Birografika Subotica, kolovoz 1980.
[107] Lachmann, R.: Phantasia/Memoria/Rhetorica, Prijevod, Davor
Beganović, MH, Urednica Jelena Hekman, Biblioteka PARNAS,
ISBN 953-150-560-8, Tehnički servis NZMH, Zagreb, 2002.
[108] Lakatos, I.: Znanstvene polemike, Heuristika i kritika izvora:Proofs and Refutations, The British Journal for the Philosophy of
Science, London, Internet, 1963.
[109] Lee, A,, S., Thomas, M., A., Baskerville, R., L.: GoingBack to
Basics in Design: From the IT Artifact to the IS Artifact, 2013.
[110] Lee, H., J., Ahn, B., S., Park, Y., M.: A Fault Diagnosis Expert
System for Distribution Substations, IEEE 0885-8977, pp 92-97,
Seoul National University, 2000.
[111] Levitin, G., Kalyuzhny, A., Shenkman, A., Chertkov, M.: Optimal
capacitor allocation in distribution systems using genetic algorithmand a fast energy loss computation technique, IEEE Trans. Power
Delivery, Vol. 15, pp. 623 – 628, Apr. 2000.
[112] Lončar, J.: Osnovi elektrotehnike, Pretisak četvrtog izdanja prveknjige iz 1956. i četvrtog izdanja druge knjige iz 1958. godine,Urednik Prof. dr. sc. Zvonko Benčić, Graphis, Zagreb 2006.
[113] Macinko, J., Starfield, B., Shi, L.: The contribution of primary
care systems to health outcomes within OECD countries, HSR,
2003, 38(3): 831-865, 1970.-1998.
[114]
Maller, V., N., Naidu, M., S. :Advances in High Voltage Insulationand Arc Interruptionin SF6 and Vacuum, Pergamon Press, Oxford,
1981.
[115] Manger, R., Marušić, M.: Strukture podataka i algoritmi, dostupno
na Internetu, siječanj 2007.[116] Manfrin, M.: Ant Colony Optimization for The Vehicle Routing
Problem, 2004.
[117] Martinčić-Jerčić, Z., Matković, D.: Prometej, Školska knjiga,Urednica Jadranka Hađur, ISBN 953-0-20911-8, Tisak Grafičkizavod Hrvatske d.o.o., Zagreb, 2003.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 522/536
521
[118] Matulić, T.: Metamorfoze culture, Tertium mullenium, ISBN
9789-5324-1161-14, CIP 686343, Zagreb, 2009.
[119] Meštrović, K. : Sklopni aparati srednjeg i visokog napona, Graphis,
Zagreb, 2007.[120] Meštrović, K. : Postupci određivanja pokazatelja pouzdanostivisokonaponskih SF6 prekidača, Doktorska disertacija, Sveučilišteu Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2008.
[121] Meštrović, K. Poljak, M., Vidović, M., Furčić, M., Lončar, M.,Maras, I., Mik, A.: New concept of highvoltage switchgear on-line
monitoring system, 16th Internationa, Symposium on high-voltage
engineering – ISH 2009, South Africa, Cape Town, pp 24-28,
August 2009.
[122] Maras, I., Dropulić, T., Meštrović, K., Mladen Vidović, M.: Razvojsustava motrenja rasklopnog postrojenja, 8. Savjetovanje HRO
CIGRE, 2007.
[123] Meštrović, K., Žigman, D., Malčić, G.: Prvi rezultati
međunarodne ankete CIGRE o pouzdanosti visokonaponskeopreme, 7. Savjetovanje HRO CIGRE, Cavtat, 2005.
[124] Meštrović, K.: Dijagnostičke tehnike za visokonaponske prekidače, Zbornik radova šestog savjetovanja hrvatskog komitetaCIGRÉ, Cavtat, 2003., RA3-02
[125] Meštrović, K.: Dijagnostika stanja visokonaponskih SF6 prekidača, ENERGIJA 3, 1995.
[126] Meystel, A., M., Albus, J.,S.: Intelligent Systems: Arhitecture,
Design and Control, Wiley-Interscience, 2002
[127] Michalewicz, Z., Fogel, D.: How to Solve It: Modern Heuristics ,
2. izdanje, Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. K,
2004.
[128] Milošević, R. : Mehanizmi električnih sklopnih aparata – osnove
teorije i praksa, Graphis, Zagreb, 2004.
[129]
Morcos, M., M., Anis, I., W., R.,: Electric power quality andartificial intelligence, Overview and applicability, IEEE Power
Eng. Rev., Vol. 19, pp. 5 – 10, 1999.
[130] Nakić, A.: Heuristički algoritmi za 0-1 problem naprtnjače,
Hrvatski matematički elektronski časopis br. 4, 2007. [131] Newell, A., Simon, H., A.: Theleologic theory machine, IRE
Transactions on Information Theory – IT; Vol.2(3), pp 61-79; 1956.
[132] Newell, A., Shaw, J., C., Simon, H., A.: Chess-playing programs
and the problem of complexity, IBM Journal of Research and
Development, Vol.2, pp 320-335, 1958.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 523/536
522
[133] Newell, A., Shaw, J., C., Simon, H., A.: Elementsof a theory of
human problem solving, Psychological Review Vol. 65; pp 151-
166, 1958.
[134] Newell, A., Simon, H., A.:GPS: A program that simulates humanthought, In H. Billings (Ed.) , pp. 109-124, Munchen, R.
Oldenbourg, 1961.
[135] Newell, A., Simon,H., A.: GPS: Computers in psychology, In Luce
R. D., Busch R.R., Galanter E. (Eds.), Handbook of matematical
psychology, Vol.1, pp. 361-428, New York, Wiley, 1963.
[136] Newell, A., Simon, H., A.: Human Problem Solving. Englewood
Cliffs, NJ: Prentice-Hall. 1972.
[137] Newell, A., Simon, H., A.: Computer science as empirical inquiry:
Symbols and search, Communications of the Association forComputing Machinery, Vol. 19(3), pp. 113-126, ACM Turing
Award Lecture, 1976.
[138] Nikolovski, S., Fekete, K. :Primjena računala u elektroenergetici,Elektrotehnički fakultet, Sveučilišta Osijek, Prezentacijski
materijal – Power World Corporation / Simulator, Osijek 2007.
[139] Norman, D., A.: Cognitive engineering, User centered system
design, pp. 31-61, 1986.
[140] N.N., RH,: Pravilnik o stručnom osposobljavanju zaposlenika i
drugih ugovornih djelatnika aerodroma, pružatelja zemaljskihusluga i korisnika usluga aerodroma koji samostalno obavljaju
zemaljske usluge, NN br. 7/13, Zagreb, 2013.
[141] Orlikowski, W., J., Scott, S., V.: 10 Sociomateriality: Challenging
the Separation of Technology, Work and Organization. The
academy ofmanagement annals, No2(1), pp 433-474, 2008.
[142] O'Connor, J., J., Robertson, E., F.: Falsification and the
Methodology of Scientific Research Programes, London School of
Economics, London, Internet, 1970.
[143]
Popper, K., Kuhn, M.: Prijevod istraživačkih radova i polemikafalsifikacionizma i teorije znanstvenih paradigmi, London School
of Economics, London, Internet, 1960-74.
[144] Radanović, G.: Pregled heurističkih algoritama, Seminarski rad,voditelj Golub, M., FER, Zagreb, Internet, 2007.
[145] Palya, G.: Prijevodi poglavlja iz knjige, How to solve it, 1948.,članak Internet.
[146] Patterson, J., W., Jr.: FAA – Federal Aviation Administration, US
Department of Transportation: „Evaluation of Runway Gard Light
Configurations at North Las Vegas Airport“, DOT/FAA/AR -
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 524/536
523
TN06/19, National Technical Information Service (NTIS),
Springfield, Virginia 22161, January 2007.
[147] Pavčević, M.: Uvod u teoriju grafova, izdanje, Element, Zagreb,
2006.[148] Pennigton, D., C.: Osnove socijalne psihologije, Naklada Slap,
Jastrebarsko, 1997.
[149] Petrović, G.: Logika, 25. Izdanje, Neven Elezović, MH, Urednica
Jelena Hekman, Biblioteka PARNAS, Tisak Spiridon Brusina,
Donja Lomnica, ISBN 953-6098-15-6, Zagreb, 1996.
[150] Petz, B., i suradnici : Psihologijski rječnik, Prosvjeta, Zagreb,1992.
[151] Popper, K., Kuhn, M.: Prijevod istraživačkih radova i polemika
falsifikacionizma i teorije znanstvenih paradigmi, London Schoolof Economics, London,1960-74.
[152] Ragaller, K. : Current Interruptionin High – Voltage Networks,
Plenum Press, New York, 1978.
[153] Reza, A., Farideh, D., Edalat, I. Al, S.: IT Service Improvement
Through Total Quality Management, Int. Journal of Informations
and Computer Science, Vol. 2, Iussue 7, 2013.
[154] Ryan, H., M., Jones, G., R. : SF6 Switchgear, Peter Peregrinus Ltd.,
London, 1989.
[155] Roeper, R. : Short – Circuit Currents in Three Phase Systems, JohnWileyand Sons, Great Britain, 1985.
[156] Ropohl, G.: Philosophy of Socio-Technical Systems. Techné:Research in Philosophy and Technology, No 4(3), pp 186-194,
1999.
[157] Russel, J., S., Norvig, P.: Artificial Intelligence: A Modern
Approach, ISBN 0-13-103805-2, Prentice Hall, Englewood Cliffs,
New Jersey, USA 1995.
[158] Sanderson, M., Penelope, D., Mc Neese, M., Zaff, S., B.: Handling
complex real-world data with two cognitive engineering tools:COGENET and Mac SHAPA, Behavior Research Methods,
Instruments, & Computers 26, No 2, pp. 117-124, 1994.
[159] Sarajčev, I., Vujević, S., Lucić, R.: Program ispitivanja prijelaznihstanja u postrojenju 35 kV u TS 35 / 20 (10) kV Obrovac,Sveučilište u Splitu, FESB, Zavod za elektroenergetiku, Split, 2004.
[160] Schlabbach, J.: Expert system measures harmonics and EMC, IEEE
Comput. Appl. Power, Vol. 7, pp. 26 – 29, 1994.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 525/536
524
[161] Shapiro, L., E.: How to Raise a Child with a High EQ, Prijevod,
Dar ija Cindrić- Lovrić, Mozaik knjiga, Urednica Ivanka Borovac,
ISBN 953-173-859-9, Tisak Zrinski d.d., Čakovec, 1998.
[162] Shipp, D., D., Vilcheck, W., Swartz, M., E., Woodley, N., H.:Expert system for analysis of electric power system harmonics,
IEEE Annu. Pulp Paper Industry Technical Conference, pp. 12 – 19, 1993.
[163] Sluis, L.: Transients in Power Systems, John Wiley & Sons, Ltd.
West Sussex, England, 2001.
[164] Simon, H., A., Newell, A.: Heuristic Problem Solving, Operation
Research, 1958., članak internet. [165] Simon, H., A., Newell, A.,: Information processing in computer
and man, American Scientist, Vol. 52, pp 281-300, 1964.[166] Simon, H., A.: Experimentswith a heuristic compiler, Journal of
the Association for Computing Machinery, Vol. 10, pp 493-506,
1963.
[167] Simon, H., A.: Motivational and Emotional Controls of Cognition,
Psychological Review, Vol. 74, No 1, pp 29-39, 1967.
[168] Simon, H., A.:The structure of structured problems, Artificial
Intelligence, Vol. 4, pp 181-202, 1973.
[169] Simon, H., A.:The design of large computing systems as an
organisational problem; Organisation, pp. 163-180, 1976.[170] Simon, H., A.: Artificial intelligence systems that understand.
Proceedings of the Fifth International Joint Conference on
Artificial Intelligence, Vol. 2, pp 1059-1073, 1977.
[171] Simon, H., A.:Search and reasoning in problem solving. Artificial
Intelligence, Vol. 21, pp 7-29, 1983.
[172] Simon,H., Newell, A. :Heuristic Problem
Solving,OperationResearch, 1958.
[173] Simon, H., A.,Newell, A.: .Information processing language V on
the IBM 650, Annals of the History of Computing, Vol. 8, pp 47-49, 1986.
[174] Sprenger, M.: Learning and memory - The brain in action.
Alexandria, VA: ASCD, 1999.
[175] Sternberg, R., J.: Beyond IQ: A triarchic theory of human
intelligence, Cambridge University Press, Cambridge, 1985.
[176] Sternberg, R., J.: Thetriarchic mind: A new theory of human
intelligence, Viking, New York, 1992.
[177] Stipaničev, D.: Uvod u umjetnu inteligenciju, KaMIS, FESB, Split,
2006.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 526/536
525
[178] Stipaničev, D., Krstinić, D., Štula, M., Bodrožic, Lj.:
Technological project TP-03/0023-09, System for early forest fire
detection based on cameras in visible spectra', Ministry of science,
education and sport of Republic Croatia, 2006.[179] Starfield, B., Shi, L.: Policy relevant determinants of health: an
international perspective, Health Policy, 60, pp 201-218, 2002.
[180] Stipaničev, D.: Odabrana poglavlja predavanja iz kolegija:
Inteligentni sustavi, Sveučilište u Splitu, FESB - Fakultet
elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje, Doktorski studij
elektrotehnike i informacijske tehnologije, Split, 2010.
[181] Schutte, J.: The Particle Swarm Optimization Algorithm, 2005.
[182] Šiber, I.: Pojedinac i društvo, Centar za kulturnu djelatnost,
Zagreb, 1984.[183] Širola, E.:Cestovna rasvjeta, ESING, Energetika marketing,Zagreb, 1997.
[184] Spieth, C.: Evolutionary Algorithms, dostupno na Internetu, 2004.
Stutzle, T.: Iterated Local Search & Variable Neighborhood Search,
2003.,
[185] Teilhard de Chardin, J., M., P.: L'Energie Humaine, Editions du
Seuil, Pariz, 1962., Prijevod: M. Dobrović, Ljudska snaga, IPT
Naprijed, Zagreb, 1991.kvantnekizbrojiti crne
[186] Tversky, A., Kahnema, D.: Belief int he Law of Small Numbers,Psychological Bulletin, Vol.76, pp 105-110, 1971.
[187] Tversky, A., Kahneman, D.: Availability: A Heuristic for Judging
Frequency and Probability, Cognitive Psychology, Vol.5, pp 207-
232, 1973.
[188] Trist, E.: The evolution of socio-technical systems, Occasional
paper 2, 1981.
[189] Tomlinson, C., A.: The differentiated classroom: Responding to
the needs of all learners. Alexandria, VA: ASCD, 1999.
[190]
TRANSCON, "Electronic Systems, Airport Control andMonitoring Systems & Airfield Lighting Systems - Products
Cataloge", Frydek-Mistek, Czech Republic, 2013.
[191] Thomas, S.: Ant Colony Optimization: an introduction, 2005.
[192] Udovičić, B.: Neodrživost održivog razvoja, Energetski sustav u
globalizaciji i slobodnom tržištu, Kigen, Zagreb, 2004. [193] UN, Vijeće za gospodarstvo i društvena pitanja, povjerenstvo za
gospodarstvo za Europu, Komisija za unutarnji promet, Ad hoc
multidisciplinarna grupa stručnjaka za sigurnost u tunelima:
Završno izviješće grupe stručnjaka za sigurnost u cestovnimtunelima, Prijevod A.C.7/9, 10. prosinca 2001.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 527/536
526
[194] Veljović, A.: Sistemi za podršku odlučivanju (3), CET Čitalište 69,2008.
[195] Voltaire: Rasprava o toleranciji, Prijevod, Bosiljka Brlečić, MH,
Urednica Jelena Hekman, Biblioteka PARNAS, Tisak Targa, ISBN953-150-082-7, Zagreb, 1997.
[196] Vranicki, P.: Filozofija historije, Druga knjiga, Naprijed, Urednik
Srđan Dvornik, Biblioteka Enciklopedija filozofskih disciplina,
Tisak Hrvatska tiskara, ISBN 953-178-012-9, Zagreb, 1994.
[197] Vujević, S.: Istine i zablude o “zračenju” trafostanica ielektroenergetskih vodova, Javno predavanje, FESB, Split, veljača2011.
[198] Vujević, S., Lucić, R., Jurić-Grgić, I., Lovrić, D., Modrić, T., Balaž,
Z.: Izrada pravila i mjera sigurnosti za osiguranje mjesta rada naelektroenergetskim vodovima, FESB Split, Studija, veljače 2013. [199] Vujević, S., Balaž, Z., Lovrić, D.: Ground impedance of
Cylindrical Metal Plate Buried in Homogeneous Earth; ISTET'11,
University of Klagenfurt, Austria, 25.-27. July, 2011.
[200] Vujević, S., Balaž, Z., Modrić, T., Sarajčev, P.: Hybrid Model forAnalysis of Ground Fault Current Distribution, International
Review of Electrical Engineering (IREE), Vol. 7, No. 3, pp. 4035-
4045, 2012.
[201] Vujević, S., Lovrić, D., Balaž, Z., Gaurina, S.: Time-HarmonicModelling of Two-Winding Transformers Using the Finite Element
Technique, International Review on Modelling and Simulations
(IREMOS), No. 66, Part B, pp 1922-1927, 2013.
[202] Vujević, S., Lucić, R., Jurić-Grgić, I., Lovrić, D., Modrić, T.,:Balaž, Z,: Izrada pravila i mjera sigurnosti za osiguranje mjesta radana elektroenergetskim vodovima, Sveučilište u Splitu, Fakultet
elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje - FESB Split, Studija,
veljače 2013.
[203]
Vujević, S., Lovrić, D., Balaž, Z.: Self and mutual groundimpedances of cylindrical metal plates buried in homogeneous
earth; International journal of numerical modelling- electronic
networks devices and fields, Vol 28, No1, pp 33-49, 2015.
[204] Vukelja, T.: Nesjedinljivo znanje, Bohrov doprinos filozofskoj
teoriji spoznaje, KruZak, Zagreb, 2004.
[205] Zhang, Z., Z., Hope, S., ,G., Malik, O., P.: Aknowledge-based
approach to optimize switching in substations, IEEE 0885-8977, pp
103-109, University of Calgary, 1989.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 528/536
527
[206] Zhang, Z., Z., Hope, S., ,G., Malik, O., P.: Expert systems in
electric power systems -A bibliographical survey, IEEE Section
Power System, Vol. 4, pp. 1355 – 1363, July 1989.
[207] Zvonarević, M. : Socijalna psihologija, Školska knjiga, Zagreb,1981.
[208] Yen, J., Langari, R., Zadeh, L., A. : Industrial Application of
Fuzzy Logic and Intelligent Systems, IEEE PRESS, 1995
[209] Weiss, M.: Data structures and algorithm analysis in C, Addison
Wesley, 1996.
[210] Wiener, N.: The human use of human beings: Cybernetics and
society, No. 320, Da Capo Press, pp 24, 1954.
[211] Wilber, K.: Teorija svega: integralna vizija za biznis, politiku,
znanost i duhovnost, Prijevod Diego Sobol, ISBN 953-6391-12-0,UDK 001.92-101.1, Gorin, Rijeka 2004.
[212] Wilber, K.: Kratka povijest svega, Prijevod Diego Sobol,
ISBN 953-6391-13-9, UDK 001.92-101.1, Gorin, Rijeka, 2005.
[213] Wildberger, A., M.: Overview of exploratory research in soft
computing applications to power systems at the Electric Power
Research Institute, IEEE Int. Conference, Man, Cybern., Vol. 3,
Vancouver, Canada, pp. 2007 – 2012, 1995.
[214] Wright, K.: Babies, Bonds and Brains, Discover, pp 75-78,
December, 1997.[215] Wyant, F., J., Nowlen, S., P., Woods, H., W.: Cable Insulation
Resistance Measurements Made During Cable Fire Tests, Sandia
National , Laboratories, Division of Risk Analysis and
Applications, Office of Nuclear Regulatory Research, U.S. Nuclear
Regulatory Commission, Washington, DC 20555-0001, NRC Job
Code Y6037, Manuscript Completed, April 2002, Date Published,
June 2002.
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 529/536
528
INDEKS (KAZALO)
A
abacus, abacist,127
Adorno T.W., 46, 100,
aerodrom(-ski), 123-124, 178-
196, 198, 245-247, 249, 254,
257, 258, 260, 319, 324-331,
334, 337
agenti(-ski), sustavi, 29, 141,150, 193, 208-212
Al-Hawarizmi M., I., M., 127
Alchwarzimi, Alchwarizoni,127
algoritam, algorizam, 127-131,
135, 199, 236
heuristički, 128
metaheuristi(-ke)čki, 128, 130
tablični pregled, 128 -136
egzaktni, 128algoritmička logika, 128
efikasnost, 128
Amazon Mechanical Turk, 65
amigdale, 69, 70
Anaksagora, 22
antropologija, 31
aprehenzija, 40
aproksimacija, 431-441, 492
aplikacija, 34Aristotel, 20, 22, 35, 37, 115,
157, 178, 431
Ashby R., 62
B
Baudrillard J., 38
Barthes, 52
Baskerville, 53
baza podataka, (znanja), 109,
118, 154, 160 – 174, 248, 254,
257,
Bergeron, 467, 490
Berkelay G., 37
Biant, 22
biheviorizam, 27, 58, 60, 106,
bihevioralno inženjerstvo, 39,
59, 116-119 biologija, 32
biosfera, 33
bitak, 123,
Bolz N., 531
Booleove funkcije, 128
Borges J., L., 50, 530
Blum, 41
C
Carson, 438
Chardin P., T., 33
Ciceron, 41, 49, 531
civilizacija, 31
cocktail party efekt, 102, 104
COKP, 62, 198, 199, 201-204,
213Condorcet, 50
CLIPS, (engl. C-Language
Integrated Production System),
467
D
Delfi metoda, 22, 158, 159, 160,
529
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 530/536
529
deliberacija, 66
Demosten, 198
Descartes, 37, 115
digitalno računalo, 118, 436, 437dinamički sustav, 432, 436
dualistički pristup, 66
E
edukacija(e), 247, 248, 254
Einstein A., 36, 76
ekstrovertiran, 24eksperiment, 90, 92-94, 96-98,
102
ekspert, 109, 126, 157, 226
ekspertiza, 35, 122, 246
ekspertni sustav, 36, 42, 52, 58,
59, 63, 64, 66, 78, 82, 85, 102,
106, 108, 123, 137, 147, 148,
154, 157, 174, 179, 180,185, 198,
200, 216, 257-260, 338, 431, 466,467, 469, 471, 476, 477, 487, 488,
500
u elektroenergetici, tablični pregled, 175 – 177
primjeri mreže/kabeli, 160 – 175
nadmodel, 139-149
proces, 124, 125
električna energija, 198, 200,
201, 208, 216, 222-225, 235, 236
240, 338-360
električni agregat, 264,elektoencefalogram, (EEG), 75
el. magnetska kompatibilnost,
(EMC), 431,467,476,500
elektroenergetsko napajanje, 222-
224,
elektroenergetski-sustav-objekt,
178-180, 185, 186, 197, 260, 338-
401, 431, 465, 466, 467, 471,
475-478, 500elektromagnetska polja, 178, 179,
185, 186, 197
emocije, 70, 78
empatija, 24
entitet, 66, 67, 75, 105, 106, 115
Euripid, 29
Europske agencije za
zrakoplovnu sigurnost, (EASA),
179EUROSTAT data base, 40
F
Figal G., 46
Filip Makedonski, 178
filozofija, 36-38, 136
formati, 150 - 177Freud S., 27
F-skala, 100
funkcija(e), 107, 114, 123, 128-
133, 135, 136
fuzzy regulacija, 200,
FMEA- (Failure models &
Effects Analysis), 124
G
Gadamer H., G., 36, 46,530
Gardner H., 24
globalni optimum, 129
gospodarenje sustavom kvalitete,
(QMS), 124
Goldmann S., 41
Gunnar M., 75
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 531/536
530
H
Hegel, 40
Heraklit, 20Heidegger M., 46
Heisenberg W. H., 112
Henver, 54
Hering E., 41
hermeneutika, 36, 46, 52, 53, 64,
65
hermeneutički (akt), 46, 246, 535
heuristički, 57, 112, 128-132,
153, 154hijerarhija upravljanja, 201, 202
Hilon, 22
hipoteza, 65, 106, 110, 113, 153,
438
Homer, 106,
hormoni, 81,
Hrvatska agencija za civilno
zrakoplovstvo, (CCAA), 179
Hrvatske autoceste, 494, 500Hume D., 37
Hutton, 41
I
informacija(e), 38, 39, 44, 50, 52,
54, 57, 63, 64, 70, 78, 81-87, 90,
120, 123teorija informacija, 121
instruktor, 126
informacijsko-komunikacijske
tehnologije, (ICT), 66, 191
inteligencija, 22, 108, 109-116,
119, 133, 135,
analitička/komponentna, 25
egzistencijalna, 24
formalna , 23
distribuirana, 29, 31, 106,
136,
inter-personalna, 24
intra-personalna, 24klasična, 31
kreativna/empirijska, 25
lingvistička inteligencija, 24
logičko – matematička, 24
muzička, 22
prirodoslovna, 24
prostorna, 24
različita gledišta, 26
tjelesno – kineziološka, 24 umjetna, 29, 35, 42, 46, 51,
54, 57, 59- 63, 246, 253,
velikih pitanja, 25
inteligentni agenti, 29
inteligentni sustavi, 29, 35, 42,
54, 58, 63, 106, 108, 137, 193,
198, 199, 209, 254, 338
jako/slabo inteligentni, 108
stupanj inteligentnosti, 107identifikacija znanja, 121
inteligentni razvoj, 27
intenzitet, 249, 262, 268, 270,
272, 277, 279, 280, 282, 285, 289,
290, 292, 294, 295, 298, 300, 303,
304, 308, 309, 312, 313,
internet, 34
introvertiran, 24
inženjeri znanja, 59, 66, 115,117, 123, 126,
Ishikava-6M Method, 124
izvjesnost, 37
J
jakost svjetlosti, 206
jednosmjerni promet, 198, 213,
240
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 532/536
531
Jensen, 81
K
kabeli-(ski vodovi), 248, 253,
255, 257, 265, 267, 270, 301,
303, 305, 314, 315, 335,
Kahneman D., 56
kalokagathia, 106
Kant I., 37, 115
karakteristika(e), 74, 100, 124,
133,Kastor, 41
kaptologiji, 34
kibernetika, 105, 114, 115,
klaster računala, 37
Kleubil, 22
Kotzinger S., 531
kognitivno(a), 50, 58
kognicija, 60, 116, 117, 118
kolonije mrava, 29kooperacija, 31
kompeticija, 31
komprehenzija, 40
komunikacije, 35, 201
konduktivno/a, 431, 466, 489,
495, 499,
koncept, 105, 144, 199, 216,
223-224, 241
konformizam, 92, 93, 94, 97, 100,101,
kontekst, 44
kontingencija, 58
kontribucija, 65
korteks, 67, 70, 75, 81, 82,
korisničko sučelje, 151
kreacija(modela), 435, 471,
Kvintilijan, 41
L
Legislativa, 178 - 197
Lee, 53
Leibniz G.H., 37
licenca, 245, 254,logički teoretičar, (LT), 26
Locke J., 37
Longuet-Higgins C., 115
Lujić, 108
Lurije A. N., 49, 530
luminancija, 207, 216, 218, 219,
220, 222, 224,
M
Maslow A., 40, 104,
materijalistička misao, 34
Maxwell, 181,
McArthy J., 115
Međunarodna komisija za zaštituod neionizirajućeg zračenja,
(ICNIRP), 179mehanizam zaključivanja, 109,Melikaopis, 41
mentalna aktivnost, 24
mentor, 126
meta-komponente, 25
Mier H.V., 75
Miller G.A., 115
Minsky M., 115
mnemotehnika, 41mnijenje, 37
mobilne komunikacije, 34
modeliranje, 431-438, 442, 466,
477, 490-498, 451
mozak, 67-90,105, 118,
moždana kora, 32
multi-agentskih sustav, 30
multidisciplinarni-(o), 112, 115,
120,
multi-procesorski sustavi, 37
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 533/536
532
N
neuron(ske)/živčeve mreže, 68,
71-76, 90, 102, 118,
umjetne, 90,
Neisser U., 115
Newell A., 26, 115
New Cronos, 40
Nobel A., 35, 55
nosiva elektronika, 34
O
ontologija, 33, 112,
moderna analitička, 33
operacije presjeka, 173 - 175
opseg ljudskog znanja, 37
optimizacija, 215
Orlikowski, 54otpor-izolacije, 252-254, 265,
270-272, 276, 283, 284, 291, 305
P
parametri, 138-142, 227-232,
235, 236
Pavlov I., 27Periandar, 22
percep-(tori/cija), 65, 117, 246,
260,
persuadirani, 34
Peterson S., 75
Piaget J., 27
Pitak, 22
Pitija, 29, 529
Platforma, 209, 210, 212,
Platon, 36, 115, 178
pluri-perspektivnosti, 36
Poluks, 41
poučavanje, 36
povijest, 38 pozitronski emisioni tomograf – PET, 76,
predoperacijsko razdoblje, 28
prenapon-ski, 256, 262, 268,
302, 305, 476, 489, 491-495, 500
pretraživanje, 129, 132-134, 174-
176
procedura, 245, 249, 253
program/i, 120, 122, 124-126,135, 136, 431, 437, 438, 467-468,
471-472, 477, 487-500
prolog, 162 - 166, 168, 174, 467
prototip, 431,466
PDCA-(Plan, Do, Check, Act)
Method, 124
PADM-3A, (Planning and
Documenting Method), 124
PSP-8D, (Problem SolvingProcedure), 124
Q
quality management system,
124, 125
quality expert proces, 124, 125,127
R
racionalnost, 37
računalo, 108, 111, 127,računska racionalnost, 29
raspodjela struje/potencijala,
438, 446, 447, 450, 453
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 534/536
533
Reddy R., 106
regulator konstantne struje, 222,
224, 245, 258, 260, 261, 264, 265,
266, 270, 271, 281, 289, 290, 299,300, 302, 309, 314, 331, 335,
rekognicija, 40
reprezentativnost uzorka, 65
robot(i-ka), 111, 115
Ripl G., 531
rojevi -(mravi)/pčela, 29
S
samosvijest, 40, 122, 123
sastavnica(e),433,446,465
Scott, 54
semiotičko, 28
senzomotoričko razdoblje, 28
senzor, 64, 75, 83, 102, 243, 276,
297, 320
serijski strujni krug-(ovi), 199,
265, 270, 272, 275, 277, 299,302, 305, 307-309, 314-315
SF6 prekidači, 339-350, 360, 364,
370, 372, 374, 380, 386-397, 401,
405, 407, 410, 417, 429
signal, 68, 71, 76, 89,102,
Sigma -6S Method, 124
simboličko razdoblje, 28
Simon H.,A., 26, 41, 47, 56, 57,
115Simonid, 41
simulacije svjesnosti, 34
simulakrum, 38, 39
Skopas, 41
skriptni jezik, 150
sociologija, 38,
socio-tehnički sustav, 63, 64
Sofoklo, 29
Skinner, 119
Sokrat, 29, 178
Solon, 22
spoznajne teorije, 37
Stanford, 99
Sternberg J., R., 25Stiles-Hollidayev izraz, 219
stupnjevi vjerovanja, 37
stupanj intenziteta,
suparništvo, 31
suradnja, 31
sustav, 116, 117, 120, 123, 432-
440, 457-458, 460-471, 476, 486-
488, 493, 495, 498, 500
tunelske rasvjete, 198, 205-208,216, 217-236
upravljanja-rasvjetom, 198,
208, 324, 326, 329, 330, 336
prometno-informacijski, 201,
202, 205
videonadzor/detekcije, 202-
205
aerodromska svjetlosna
signalizacija, (ALS), 139, 186,245, 249, 253, 254, 256, 258,
260, 273, 314, 315, 331
svijest, 40, 122, 123
svjesnost, 62, 63, 64, 66
svjetlosna karakteristika, 178,
179, 186, 188, 190, 192, 193,
194, 196, 197
Š
Šereševskij S., 49,531-535
Širola E., 219
T
Tales, 22
tehnika „analize protokola“, 26
tehnologija, 34, 38, 63
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 535/536
534
tehnosfera, 33, 34
teorijom automata, 29
Thomas, 53
Tiristor, 261, 262, 263, 264, 267,271, 272, 297, 305,
transformator, 249, 250, 255,
256, 260, 262, 264, 265, 266, 270,
271, 272, 277, 290, 300, 302,
308, 313, 319, 335, 336,
tranzijenti/ni(o), 435, 489, 494,
trierarhijska teorija inteligencije,
24
Trist, 64tunel(ski), 123, 124, 132, 153,
155, 156, 198, 206, 213, 214, 215,
218, 222, 224,
Turing A. M., 108,
Tversky A., 56
U
učenje, 83, 85, 87, 90, 98, 102,107,
um, 78, 86, 87, 88
umjetnost, 38
V
Vigotski L., 36
virtualna beživotna struktura, 34
visokonaponski, 253, 270, 338-353,
vizualni sustav za navođenje,316-318, 323-334
vjerovanja, 37
Z
Zimbardo, 99znanje, 35, 37, 40-46, 49-55, 58,
prikaz, 111,
pohrana, 129,
zrakoplov-(ni), 245, 314, 316-
337
W
Watson J.B., 115
Wiener, 61, 62
Winer N., 114
Wittgenstein L., 119
Wilber, K. E., 67,
Wundt W., 115
7/25/2019 Inteligentni Ekspertni Sustavi Elektroenergetika
http://slidepdf.com/reader/full/inteligentni-ekspertni-sustavi-elektroenergetika 536/536
ŽIVOTOPISI AUTORA
Zdenko Balaž, r ođen je 20. svibnja 1957. godine uVinkovcima, gdje je završio osnovnu i srednju
tehničku školu, nakon čega upisuje Studij
elektrotehnike na Fakultetu elektrotehnike,
strojarstva i brodogradnje Sveučilišta u Splitu, gdje je
diplomirao 2. veljače 1983. godine na Odjelu zaelektroenergetiku. Od veljače 1983. godine radi u
Končarevom institutu u Zagrebu, na Zavodu za
energetsku elektroniku, u Odjelu za istosmjerna