Details

Title Разработка системы поддержки принятия решений для энергогенерирующей компании: выпускная квалификационная работа магистра: направление 09.04.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.04.04_03 «Машинное обучение в управлении бизнесом»
Creators Рахимова Елена Дамировна
Scientific adviser Ильин Игорь Васильевич
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли
Imprint Санкт-Петербург, 2025
Collection Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Subjects цифровизация ; система поддержки принятия решений ; теплоэлектроцентраль ; газотурбинная установка ; BI-система ; digitalization ; decision support system ; thermal power plant ; gas turbine plant ; BI-system
Document type Master graduation qualification work
File type PDF
Language Russian
Level of education Master
Speciality code (FGOS) 09.04.04
Speciality group (FGOS) 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI 10.18720/SPBPU/3/2025/vr/vr25-2023
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Additionally New arrival
Record key ru\spstu\vkr\35340
Record create date 7/10/2025

Allowed Actions

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet

Цель работы заключается в создании эффективного инструмента для анализа отклонений, зафиксированных в процессе производственной деятельности энергогенерирующей компании. Были решены следующие задачи: ⎯ проведён анализ современных тенденций цифровизации в энергетической отрасли, рассмотрены ключевые направления и перспективы развития цифровых решений в генерирующих компаниях; ⎯ изучены существующие цифровые комплексы и практики применения BI-систем в энергетических компаниях; ⎯ выполнено описание архитектуры BI-системы ПАО «ТГК-1» с разбором её функциональных и технических требований; ⎯ разработан аналитический инструмент в системе «Almaz BI» для анализа дефектов, возникающих на газотурбинных установках (ГТУ) (включающий работу с СУБД, написание SQL-запросов для получения данных о дефектах ГТУ, создание визуального интерфейса с фильтрами и метриками, создание материализованного представления в СУБД для формирования инструмента уведомлений и цветовых индикаторов); ⎯ проведён анализ накопленных данных по отказам оборудования и взаимосвязи пусковых операций с возникновением дефектов и аварий с использованием методов корреляционного анализа и метода тройной причинно-следственной цепочки событий для определения времени наступления триггерного события и своевременного уведомления руководителя о наличии отклонений; ⎯ настроен функционал автоматических уведомлений на электронную почту по фиксировании новых дефектов на ГТУ; ⎯ сформированы предложения по масштабированию разработанного решения в других филиалах ПАО «ТГК-1» и определены этапы дальнейшего развития BI-системы. Актуальность темы обусловлена острой необходимостью эффективного управления техническим состоянием газотурбинных установок (ГТУ). В условиях глобальных экономических санкций и дефицита оборудования, поддержание работоспособности ГТУ становится критически важным для обеспечения стабильности энергоснабжения. Своевременное выявление и устранение неисправностей не только позволяет минимизировать риски аварийных отключений, но и способствует оптимизации затрат на обслуживание и ремонт. В условиях ограниченного доступа к новым ГТУ и высоких цен на ремонтные работы, разработка инструмента аналитики дефектов становится особенно актуальной. Источники информации выступили данные отечественной научно-исследовательской литературы, официальных Интернет-ресурсов, методические указания и руководящие документы. Предложена система поддержки принятия решений для контроля дефектов, возникающих на ГТУ ТЭЦ. Результаты разработки могут быть применены на всех ГТУ ПАО «ТГК-1».

The following tasks have been solved: ⎯ the analysis of modern trends of digitalization in the energy industry is carried out, the key directions and prospects of development of digital solutions in generating companies are considered; ⎯ the existing digital complexes and practices of using BI-systems in energy companies have been studied; ⎯ the architecture of the “TGC-1” BI-system is described, with an analysis of its functional and technical requirements; ⎯ an analytical tool has been developed in the “Almaz BI” system for analyzing defects occurring in gas turbine installations (including working with Database Management System (DBMS), writing SQL queries to obtain data on gas turbine installations defects, creating a visual interface with filters and metrics, creating a materialized representation in the DBMS to generate a notification tool and color indicators); ⎯ the analysis of accumulated data on equipment failures and the relationship of start - up operations with the occurrence of defects and accidents using correlation analysis methods and the triple method is carried out. The relevance of the topic is due to the urgent need for effective management of the technical condition of gas turbine installations. In the context of global economic sanctions and equipment shortages, maintaining the operability of gas turbine installations is becoming critically important to ensure the stability of energy supply. Timely detection and troubleshooting not only minimizes the risks of emergency shutdowns, but also helps optimize maintenance and repair costs. With limited access to new gas turbine installations and high repair costs, the development of a defect analysis tool is becoming particularly relevant. The sources of information were data from domestic scientific research literature, official Internet resources, methodological guidelines and guidance documents. A decision support system for the control of defects occurring in gas turbine installations of thermal power plants is proposed. The results of the development can be applied to all gas turbine plants of “TGC-1”.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read
Internet Authorized users SPbPU
Read
Internet Anonymous

Access count: 0 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics