//Электрика. – 2010. – № 1.– С. 40–46.

 

ОПТИМАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ ТЕХНОЦЕНОЗА МЕТОДАМИ РАНГОВОГО АНАЛИЗА

(опыт Калининградской научной школы)

В. И. Гнатюк, д-р техн. наук, профессор

Калининградский государственный технический университет

 

Калининградской научной школе ценологии уже 14 лет. Зародилась она и успешно функционирует благодаря нашему общему учителю – одному из крупнейших учёных современности – профессору Б. И. Кудрину [1]. Школа работает по двум основным научным направлениям:

1. Разработка основанной на процедурах номенклатурной и параметрической оптимизации техноценозов методологии долгосрочной научно-технической политики, минимизирующей затраты на техническое обеспечение функционирования номенклатурных рядов техники в рамках отраслей национальной экономики и региональных комплексов.

2. Теоретическое обоснование, а также практическое внедрение методологии оптимального управления электропотреблением крупных инфраструктурных объектов (регионов, городов, районов, предприятий, организаций, группировок войск), позволяющей снижать затраты на электроэнергию без существенных капитальных затрат.

В рамках научной школы в настоящее время работают два доктора технических наук, пять кандидатов технических наук и 12 соискателей. В качестве основной теоретической проблемы научной школы рассматривается развитие техноценологических методов анализа и синтеза больших систем на основе аксиоматики устойчивых безгранично делимых Н-распределений.

В общей сложности с 1995 г.:

·                        успешно защищены одна докторская (В. И. Гнатюк) и пять кандидатских диссертаций (С. В. Барабанов, А. Е. Северин, С. Н. Гринкевич, Д. В. Луценко, П. Ю. Дюндик);

·                        опубликовано пять монографий, два учебника, три учебных пособия федерального уровня, 11 научных брошюр и свыше 180 статей (в т. ч. 36 – в журналах по списку ВАК);

·                        подготовлено 18 отчетов по НИР (из них семь – по заказным работам);

·                        получено 18 авторских свидетельств и патентов на изобретения; разработан и внедрён Информационно-аналитический комплекс "Модель оптимального управления электропотреблением";

·                        результаты исследований внедрены на восьми предприятиях (организациях);

·                        проведены с изданием сборников научных трудов две международные научные конференции ("Трансцендентность и трансцендентальность техноценозов и практика Н-моделирования", Калининградский военный институт, 2000 г.; "Энергосбережение. Энергооборудование. Энергопотребление", Калиниградский государственный технический университет, 2006 г.);

·                        создан и постоянно поддерживается Интернет-сайт (Гнатюк В. И. Техника, техносфера, энергосбережение. – М.: 2000–2009. – Адрес в сети Интернет: http://www.gnatukvi.ru);

·                        успешно работает постоянно действующий научный семинар "Закон оптимального построения техноценозов: философское осмысление, математическое описание, практическое приложение" (проведено 27 заседаний);

·                        осуществлено научное руководство 9 студентами (золотая медаль Минобрнауки РФ, авторство в четырёх плановых НИР, пять научных работ на межвузовских конкурсах различного уровня, шесть статей, один патент, три заявки на предполагаемые изобретения);

·                        разработан и реализован в образовательном процессе Тюменского государственного университета и КПИ эксклюзивный учебно-научный проект "VIP-образование", а также учебно-методический комплекс для подготовки адъюнктов по специальной дисциплине.

Коллектив исследователей принял участие в следующих крупных программах:

·                        Разработка нормативно-методических основ системы электроснабжения войск в операции. Закрытая отраслевая программа, 1985–2000 гг.

·                        Разработка нормативно-методических основ научно-технической политики в области оптимального построения систем вооружения и военной техники. Закрытая отраслевая программа, 2000–2008 гг.

·                        Разработка нормативно-методических материалов к Программе энергосбережения Калининградской области на 2001–2005 гг. (Региональный закон Калининградской области от 22.11.2001 г. № 91).

·                        Анализ возможных эффектов энергетической санации и разработка рекомендаций для законодательных органов по развитию стратегических методов, инструментов и механизмов по реализации программы обновления системы энергосбережения в жилищном фонде. Проект BEEN (Прибалтийская сеть энергосбережения в жилищном фонде), 2007 г. Отчёт в сети Интернет – http://gnatukvi.ru/zip_files/analit_obzor.zip.

·                        Разработка и внедрение в Тюменском государственном университете учебно-методического комплекса по дисциплине "Оптимальное управление крупным инфраструктурным объектом (организацией, предприятием, фирмой) методами рангового анализа". Образовательный проект "VIP-образование", 2007 г. Информация – http://gnatukvi.ru/index.files/vipo.htm.

·                        Свободный обмен научно-технической информацией в области философии техники, математического описания больших систем и энергосбережения. Интернет-проект Гнатюк В. И. Техника, техносфера, энергосбережение. 2000–2009. Адрес в сети Интернет – http://www.gnatukvi.ru.

·                        Исследование социальных и экологических последствий, а также перспектив развития ТЭК России. Проект "Балтийский МИОН", 2008–2009 гг. Отчёт в сети Интернет – http://gnatukvi.ru/zip_files/balt_mion.zip.

·                        Разработка подсистемы управления ресурсами, являющейся организационно-программной компонентой ситуационного центра управления предприятием и предназначенной для интервального оценивания, прогнозирования и нормирования процесса расходования ресурсов. Проект "Ситуационный центр VSM Cenose" (программа "Старт 09 Н1", проект № 9045), 2009–2012 гг. Отчёты: http://gnatukvi.ru/zip_files/start_otchet_1.zip (этап 1), http://gnatukvi.ru/zip_files/start_otchet_2.zip (этап 2).

Результаты успешно реализуются в следующих организациях (предприятиях): Министерство обороны РФ, Министерство внутренних дел РФ; Пограничная служба России; Правительство Калининградской области; ОАО "Сургутнефтегаз"; ООО "Уренгойгазпром"; ОАО "Ижмаш-Авто"; ОАО "Якутуголь"; Технопарк Тюменского государственного университета; ОАО "ФСК–ЕЭС" (ПС "Красноярская-500"); BEEN (Прибалтийская сеть энергосбережения в жилищном фонде); ООО "Калининградский инновационный центр «Техноценоз»".

В 1995 г. нами впервые сформулирован закон оптимального построения техноценозов – тем самым внесён существенный вклад в современные представления об эффективности больших систем. В 90-е гг. XX в. разработана теория электроснабжения войск в бою и операции, которая коренным образом меняет представления об оптимизации процессов электроснабжения крупных инфраструктурных объектов. С 2000 г. активно разрабатывается теория оптимального управления электропотреблением региональных электротехнических комплексов, которая позволяет в процессе энергосбережения задействовать новый уровень оперативного и структурного управления, ранее не использовавшийся.

Как прикладное следствие закона оптимального построения техноценозов В. И. Гнатюком совместно с учениками в настоящее время обосновывается теоретически и раскрывается содержательно методология оптимального управления электропотреблением на системном уровне, включающая этапы предварительной статистической обработки информации по электропотреблению, аппроксимации ранговых параметрических распределений, интервального оценивания, прогнозирования и нормирования. Впервые теоретически обосновывается этап интервального оценивания, опирающийся на особые свойства ципфовых распределений и позволяющий выявить объекты, аномально потребляющие электроэнергию. Вводятся понятия тонких процедур рангового анализа: дифлекс-анализа (на этапе интервального оценивания), GZ-анализа (на этапе прогнозирования) и ASR-анализа (на этапе нормирования)*. По-новому трактуются понятия потенциала энергосбережения и критерия эффективности.

Рассмотрим подробнее достижения последних лет Калининградской научной школы ценологии в рамках второго направления исследований. Основу энергосбережения составляет планомерная реализация широкого комплекса технических и технологических мер, которые должны осуществляться в рамках процедур оптимального управления электропотреблением инфраструктуры на системном уровне. Целью управления является упорядочение электропотребления объектами инфраструктуры, экономия направленных на оплату за потреблённую электроэнергию средств, полученная за счёт организационных мероприятий, а также создание научно обоснованных предпосылок для проведения целенаправленных углублённых энергетических обследований с последующей реализацией технических и технологических мер по энергосбережению. Под инфраструктурой в данном случае понимается техноценоз (регион в целом, город, район, крупное предприятие, фирма, район нефте- и газодобычи, аграрная инфраструктура, группировка войск, сеть магазинов или заправочных станций).

В качестве основного метода решения задач оптимального управления электропотреблением техноценоза выступает ранговый анализ, позволяющий в процессе энергосбережения задействовать системный уровень оперативного и структурного управления, который ранее не использовался. При этом в реальном масштабе времени осуществляются процедуры формирования базы данных по электропотреблению, выявления аномальных объектов, прогнозирования и нормирования. Это даёт возможность техноценозу извлекать из процесса энергосбережения дополнительные конкурентные преимущества и ресурсы экономии. Уже первый (организационный) этап реализации предлагаемой методики позволяет экономить до 10–15 % от объёмов ежегодных выплат за потребляемую электроэнергию без капитальных вложений. Последующее внедрение энергосберегающих технологий и технических решений ещё больше увеличивает экономию. В свою очередь, менеджмент техноценоза получает инструментарий, позволяющий эффективно управлять электротехническим комплексом в условиях развивающейся инфраструктуры.

Методология оптимального управления электропотреблением. Методология исследований в области энергосбережения может быть разделена на три уровня (рис. 1). Первый уровень соответствует исследованиям, нацеленным на конкретные технические и технологические разработки, способствующие снижению объёмов электропотребления (светотехника, арматура, электропривод, электротехнологии). В основе методологии лежит имитационное моделирование, которое базируется на аксиоматике гауссовых распределений. На третьем уровне осуществляются стратегическое планирование и прогнозирование в электроэнергетике (оперативное управление, маневрирование максимумами нагрузки, регулирование потоков реактивной мощности и др.). Здесь находит применение методология исследования операций, которая, в основном, базируется на гауссовых эвристических и алгоритмических процедурах.

Рис. 1. Методологические уровни исследований в области энергосбережения [1–5]

 

Связующим звеном является промежуточный (второй) уровень исследований в области энергосбережения, на котором осуществляется оптимизация электропотребления техноценозов в целом. В качестве методологической основы на этом уровне применяется ранговый анализ. Именно этот уровень является ключевым при построении методологии оптимального управления электропотреблением. Он рассматривается как системный по отношению к уровню исследований, касающихся конкретных технических и технологических решений в области энергосбережения [4].

Оптимизация электропотребления на системном уровне осуществляется в рамках связанной методики, включающей ряд этапов (рис. 2) [4, 6]. На этапе анализа электропотребления техноценоза по специально разработанным формам запроса осуществляется сбор данных о потребителях электроэнергии. Это позволяет получить развёрнутую картину электропотребления (с историей на глубину 5–6 лет и более), выявить объекты, которые обеспечиваются электроэнергией с нарушением существующих организационно-технических требований, подготовить электронную базу данных для многофакторного анализа. Рекомендуется собранные данные представлять в виде информационно-аналитического комплекса [4, 7].

Рис. 2. Методика оптимального управления электропотреблением техноценоза

 

Информационно-аналитический комплекс "Модель оптимального управления электропотреблением техноценоза" представляет собой развитую базу данных по электропотреблению объектов техноценоза, включающую банк и систему управления данными, а также расчётные и графические модули. Комплекс может успешно использоваться при планировании и прогнозировании, а также позволяет оперативно отслеживать информацию о потребителях электроэнергии, обновлять исходные данные для анализа в масштабе реального времени.

На этапе статистического анализа и построения эмпирической модели процесса электропотребления техноценоза осуществляется полномасштабная статистическая обработка данных по электропотреблению, которая включает взаимосвязанные процедуры рангового анализа. Данные процедуры позволяют упорядочивать информацию, выявлять в динамике и наглядно представлять объекты с аномальным электропотреблением, эффективно осуществлять прогнозирование электропотребления отдельными объектами и техноценозом в целом, а также разбивать объекты по группам и осуществлять нормирование электропотребления в каждой группе с подробным статистическим описанием норм.

С целью повышения точности расчётов упомянутые выше процедуры рангового анализа дополняются соответствующими тонкими процедурами: верификацией базы данных, а также дифлекс-, GZ-, ASR-анализом рангового параметрического распределения (рис. 3).

Рис. 3. Тонкие процедуры рангового анализа

 

В основе рангового анализа лежат техноценологический подход и теория безгранично делимых ранговых распределений [1]. Получение ранговых распределений осуществляется по результатам аппроксимации ранжированных экспериментальных данных по электропотреблению объектов техноценоза. При выделении объекта реализации методологии следует обращать внимание на корректность базы данных по электропотреблению, а также её строгое соответствие статистическим критериям Н-распределения [1, 3, 4, 7–9]. Оценка корректности базы данных осуществляется в рамках первой тонкой процедуры рангового анализа – верификации (см. рис. 3).

Как показывает опыт, далеко не всегда исходные данные, используемые для управления электропотреблением техноценоза, оказываются вполне корректными, что значительно снижает достоверность интервального оценивания, прогнозирования и нормирования. Следовательно, требуется предварительная верификация базы данных, которая включает следующие процедуры: 1) устранение нулевых данных; 2) устранение явно ошибочных данных (выбросов); 3) устранение абсолютно равных данных; 4) восстановление утерянных данных; 5) проверка на Н-распределение. Нулевые и абсолютно равные данные являются первым признаком некорректности базы, что очевидно даже с точки зрения физического смысла. Кроме того, подобные данные очень плохо обрабатываются компьютерными программами. Выбросы в данных являются следствием грубых ошибок при фиксации параметров обслуживающим персоналом либо сбоев в работе технических средств измерений*. Наконец, утеря данных может произойти как по вине персонала, так и по причине тяжёлых сбоев в работе серверов, на которых хранятся базы. В ряде случаев требуется просто корректное наращивание базы данных на несколько лет "назад". Необходимо отметить, что верификация не является обязательной процедурой, однако она всегда должна применяться в том случае, если есть хотя бы малейшее сомнение в корректности исходных данных. Подробно верификация базы данных рассмотрена на конкретном примере в [4].

Проверка соответствия данных критериям Н-распределения заключается в проверке совместного выполнения двух гипотез. Во-первых, совокупность данных не подчиняется нормальному закону, во-вторых, данные являются значимо взаимосвязанными. В случае, когда обе гипотезы выполняются, появляется возможность утверждать, что исследуемый объект является техноценозом, и его данные по электропотреблению могут обрабатываться методами рангового анализа. Проверка гипотезы о несоответствии генеральной совокупности данных по электропотреблению нормальному распределению осуществляется при помощи критерия Пирсона, а также методом спрямлённых диаграмм. Исследование взаимосвязанности техноценоза выполняется с помощью коэффициента конкордации, выборочного коэффициента ранговой корреляции Кендалла, а также выборочного коэффициента линейной корреляции. Методика расчётов и интерпретация соответствующих параметров изложены в работах [7–9]. Кроме того, подробно данная процедура рассмотрена в [4]. Строго математически каждое ранговое распределение в графической форме представляет собой совокупность точек, получаемых по эмпирическим данным. Точки – результат анализа табулированного рангового распределения объектов техноценоза по исследуемлому параметру, например, электропотреблению. С точки зрения последующей оптимизации, большое значение имеет аппроксимация эмпирических распределений. Её задача заключается в подборе аналитической зависимости стандартной гиперболической формы, наилучшим образом описывающей совокупность точек.

Интервальное оценивание. Ключевой процедурой рангового анализа является интервальное оценивание рангового параметрического распределения по функциональному параметру (в данном случае – электропотреблению) (рис. 4, 5) [4].

Рис. 4. Определение объектов с аномальным электропотреблением

 

 

Рис. 5. К вопросу определения отклонения эмпирического значения электропотребления "аномального" объекта от верхней границы переменного доверительного интервала

 

По общему определению интервальное оценивание – процедура оптимального управления ресурсами техноценоза, заключающаяся в определении точек эмпирического рангового параметрического распределения по исследуемому функциональному параметру, выходящих за пределы гауссового переменного доверительного интервала, построенного относительно аппроксимационной кривой распределения. Точки, выходящие за пределы доверительного интервала, фиксируют объекты техноценоза, аномально потребляющие ресурс. При этом, если точка находится ниже доверительного интервала, то считается, что объект потребляет ресурсы аномально мало, а если выше интервала, то аномально много. В обоих случаях объект нуждается в углублённом обследовании с целью выявления причин его аномального состояния. Очевидно, что целью процедуры интервального оценивания в нашем случае является определение объектов техноценоза, аномально потребляющих электроэнергию.

Ранговое параметрическое распределение разбивается на ряд участков с таким расчётом, чтобы, во-первых, на каждом участке было не менее 10–12 точек, а во-вторых, отклонения значений экспериментальных параметров от соответствующих теоретических значений, определяемых аппроксимационной кривой, были распределены внутри участка по нормальному закону. Для каждого участка можно записать уравнение [6–8]:

(1)

где  – ширина доверительного интервала в одну сторону от аппроксимационной кривой;  – среднеквадратичное отклонение экспериментальных точек от теоретической кривой (в расчётах принимается стандарт);  – обратная функция Лапласа; рd – априорно принимаемая доверительная вероятность.

В (1) применяется стандартная функция Лапласа:

(2)

Решение уравнения (1) позволяет определить ширину доверительного интервала на каждом из участков разбиения. Последующая аппроксимация значений на границах участков даёт переменный доверительный интервал распределения. Учитывая принятые выше допущения относительно экспериментальных точек, выходящих за пределы доверительного интервала, можно сделать следующие выводы. Если точка входит в доверительный интервал, то в пределах гауссового разброса параметров можно судить, что данный объект потребляет электроэнергию нормально для своего участка разбиения рангового распределения; если точка ниже доверительного интервала, это, как правило, свидетельствует о нарушении нормального технологического процесса электропотребления на данном объекте (частые отключения электроэнергии, неплатежи, избыточная экономия и др.); если точка выше интервала, то на соответствующем объекте имеет место аномально большое потребление электроэнергии. Именно на эти объекты в первую очередь должно нацеливаться углублённое энергетическое обследование (энергоаудит). Последовательная (на протяжении ряда лет) реализация данной методологии совместно с оцениванием жизнеспособности объектов по электропотреблению [5, 6] позволит каждый раз целенаправленно воздействовать на наиболее "слабые" объекты, при этом средства, нацеленные на проведение энергетических обследований, будут расходоваться наиболее эффективно, а общее электропотребление техноценоза будет постоянно снижаться.

Окончание следует.

Список литературы

            1.     Кудрин Б. И. Введение в технетику. Томск: ТГУ, 1993. 552 с.

            2.     Гнатюк В. И. Моделирование и оптимизация в электроснабжении войск. – Вып. 4. "Ценологические исследования". М.: Центр системных исследований, 1997. 216 с.

            3.     Гнатюк В. И. Оптимальное построение техноценозов. Теория и практика. Вып. 9. "Ценологические исследования". М.: Центр системных исследований, 1999. 272 с.

            4.     Гнатюк В. И. Закон оптимального построения техноценозов. Компьютерная версия, перераб. и доп. М.: Изд-во ТГУ – Центр системных исследований, 2005–2009. – http://gnatukvi.ru/ind.html.

            5.     Гнатюк В. И., Лагуткин О. Е. Ранговый анализ техноценозов. Калининград: БНЦ РАЕН – КВИ ФПС РФ, 2000. 86 с.

            6.     Гнатюк В. И., Северин А. Е. Ранговый анализ и энергосбережение. Калининград: КВИ ФПС РФ, 2003. 120 с.

            7.     Гнатюк В. И. и др. // Электрика. 2003. №№ 2–6; 2004. № 7; 2005. № 2; 2006. №№ 1, 7, 12; 2007. №№ 2, 3, 7, 8, 11, 12; 2008. №№ 4, 8. – Цикл статей научной школы.

            8.     Гнатюк В. И. Оптимальное управление электропотреблением регионального электротехнического комплекса: Экономические проблемы энергетического комплекса. М.: ИНП РАН, 2006. 147 с.

            9.     Гнатюк В. И. Закон оптимального построения техноценозов. Вып. 29. "Ценологические исследования". М.: Изд-во ТГУ – Центр системных исследований, 2005. 384 с.



* Будет 2-3 строчки

* будет 2-3 строчки