CC BY
30
УДК 004.42 + 004.6]: 622.33
ИНФОРМАЦИОННО-ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЙ РАЗВИТИЯ УГОЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ РОССИИ
Л.В. Массель1, Л.Н. Такайшвили2, Чинь Куанг Чунг3
1,3Национальный исследовательский Иркутский государственный технический университет,
664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.
2Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН,
664033, Иркутск, ул. Лермонтова, 130.
Рассмотрена реализация современного ИПК «Уголь», выполненная на основе анализа предметной области для исследования развития угольной промышленности, с учетом опыта создания программных комплексов для системных исследований энергетики. ИПК «Уголь» включает: базу данных «Перспектива», компоненты импорта и экспорта данных, расчета показателей, формирования компьютерных моделей, обработки результатов расчетов, имитационные модели. Ил. 5. Библиогр. 6 назв.
Ключевые слова: угольная промышленность; программный комплекс; база данных; импорт данных; экспорт данных; имитационные модели.
INFORMATION AND SOFTWARE COMPLEX TO STUDY RUSSIAN COAL INDUSTRY DEVELOPMENT L.V. Massel, L.N. Takaishvili, Chinh Quang Chung
National Research Irkutsk State Technical University, 83, Lermontov St., Irkutsk, 664074.
Institute of Energy Systems named after L.A. Melentiev SB RAS, 130, Lermontov St., Irkutsk, 664033.
The article deals with the implementation of the modern information and software complex "Coal", performed on the basis of the object domain analysis for studying the development of coal industry, taking into account the experience of creating software complexes for power engineering system studies. The information and software complex "Coal" includes a database "Perspective", components of data import and export, calculation of indicators, formation of computer models, processings of calculation results, and simulation models. 5 figures. 6 sources.
Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева (ИСЭМ) СО РАН традиционно занимается прогнозированием развития угольной промышленности (УП) России и ее регионов. Для решения задач прогнозирования развития добычи и потребления углей в ИСЭМ СО РАН до последнего времени использовался модельно-программный комплекс (МПК) «Уголь», включающий модели и инструментальные средства: программы, базу данных, имитационные модели [1]. Этот МПК реализован в электронных таблицах Excel. Такая реализация имеет свои положительные и отрицательные стороны.
С одной стороны, Excel - привычный и удобный для исследователей инструмент. Поскольку задачи слабо структурируемые и сложно формализуемые, реализация в электронных таблицах Excel позволяет легко перенастраивать и модифицировать модели для конкретных исследований. Таким образом, для каждого исследования создается своя модель на основе
предыдущих версий.
С другой стороны, реализация в электронных таблицах Excel вызывает сложности эксплуатации, так как:
- в модели для расчетов используется большой объем различных технико-экономических показателей;
- ошибки, которые возникают при перенастройке формул, сложно контролировать;
- использование программ, созданных на специализированном для таблиц Excel языке VBA (интерпретатор), требует изменения текстов программ при переходе от использовавшейся версии MS Office к следующей его версии;
- все данные находятся в разных таблицах Excel, что вызывает трудности при нахождении нужных данных.
Выполнение вычислительного эксперимента связано с некоторыми сложностями, обусловленными свойствами УП как объекта исследования. Для задач
1Массель Людмила Васильевна, доктор технических наук, профессор, зав. кафедрой автоматизированных систем факультета кибернетики, тел.:(3952) 429619, e-mail:massel@isem.sei.irk.ru
Massel Lyudmila, Doctor of technical sciences, Professor of the Faculty of Cybernetics, Head of the Department of Automated Systems, tel.: (3952) 429619, e-mail: massel@isem.sei.irk.ru
2Такайшвили Людмила Николаевна, кандидат технических наук, старший научный сотрудник ИСЭМ СО РАН, тел.: (3952) 423534, e-mail: luci@isem.sei.irk.ru
Takaishvili Ludmila, Candidate of technical sciences, Senior research worker of the Institute of Energy Systems named after
L.A. Melentiev SB RAS, tel.: (3952) 423534, e-mail: luci@isem.sei.irk.ru
3Чинь Куанг Чунг, аспирант, тел.: 89642156789, е-mail: 09531002@yahoo.com.tw
Chinh Quang Chung, Postgraduate, tel.: 89642156789, e-mail: 09531002@yahoo.com.tw
исследования развития УП характерны определенные особенности: неформализуемость отдельных процессов и связей, большая размерность, многокритери-альность, многозадачность.
Авторами предложено использовать современные технологии для создания информационно-программного комплекса (ИПК) «Уголь», включающего следующие компоненты: базу данных (БД) «Перспектива»; компоненты импорта и экспорта данных, расчета показателей, формирования компьютерных моделей, обработки результатов расчетов; имитационные модели.
На рис. 1 представлена общая схема ИПК «Уголь».
БД «Перспектива». Проведение исследований с помощью экономико-математических моделей связано с обработкой большого количества показателей (порядка нескольких тысяч). Эта обработка необходима как для построения непосредственно экономико-математических моделей, включая расчет показателей, не содержащихся в первичной информации, так и для содержательной интерпретации результатов расчетов.
Для удобства сохранения и получения данных разработана БД «Перспектива», в которой хранятся основные показатели для построения моделей и результаты расчетов по моделям. Разработка БД «Перспектива» является первым этапом при построении ИПК «Уголь».
В результате анализа предметной области для исследования развития угольной промышленности, с учетом опыта создания БД в системных исследованиях энергетики [2], реализована БД «Перспектива», состав которой определяется потребностью в инфор-
мации для построения моделей и обработки результатов решения, а также доступностью информации.
БД «Перспектива» содержит следующие данные:
• субъекты федерации;
• предприятия, добывающие угли;
• обогатительные фабрики;
• прогноз объема потребления;
• прогноз объема ресурсов;
• прогноз объема обязательных поставок углей, обусловленных технологическими причинами;
• межрегиональные связи (сложившаяся система возможных поставок: поставщик-потребитель);
• расстояния от места добычи до районов потребления;
• прогноз цены на уголь на месте добычи;
• прогноз цены на уголь на месте потребления;
• качественные показатели;
• перспективные данные по добыче и поставкам углей.
Такие показатели, как цены на уголь на месте потребления, могут быть как расчетными, так и непосредственно вводиться в БД.
Импорт данных. Для исследования развития УП в ИСЭМ СОРАН используются данные из различных документов: форм статистической отчетности, спра вочников, статистических сборников, а также периодических изданий, содержащих обобщенные данные.
Получение необходимых для работы данных из форм статистической отчетности - процесс достаточно трудоемкий и плохо формализуемый. Для работы исследователя необходимы не сами формы полностью, а выбранные из этих форм отдельные показатели. Формы статистической отчетности и статистические сборники содержат обычно избыточный набор
Хранилище документов
БД
«Перспектива»
Компоненты ПК
Импорт данных ^—
Экспорт данных
©
Формирование
Расчет
показателей компьютерных
моделей
Модель ЛП
Имитационные модели
Результаты расчетов и прогнозов по моделям
Рис. 1. Общая схема ИПК «Уголь»
показателей и только за один период (год). Эксперту же необходимо видеть свой набор показателей в динамике за несколько лет.
Процесс подготовки данных для исследования развития УП значительно облегчается при наличии БД развития угольной промышленности в перспективе, содержащей соответствующие показатели, как расчетные, так и взятые непосредственно из источников, в том числе и варианты несовпадающих прогнозных данных.
Для уменьшения времени на обработку показателей и их внесение в БД ИПК «Уголь» разработан компонент, который позволяет автоматически извлекать данные из различных файлов и помещать их в БД.
Таблицы MS Excel являются удобным инструментом для реализации слабоформализуемых процедур проверки корректности данных, поэтому в качестве промежуточного носителя данных до загрузки в БД используется система MS Excel (рис. 2). Если данные находятся в виде файлов MS Word или на бумажных носителях, то сначала требуется перевести файлы в MS Excel, далее ПК выполняет процесс «Проверка и корректировка данных», после чего данные загружаются в БД.
Расчет показателей. Расчет транспортного тарифа. Для расчета транспортного тарифа используется методика расчета железнодорожного тарифа [3]. Эта методика время от времени меняется, и оформление расчетов в качестве отдельного компонента позволяет модифицировать его по мере необходимости.
Расчет цены у потребителей в руб./т и в руб./т у.т._Цены используются при формировании компьютерной модели и для анализа конкурентоспособности разных углей в регионе. Для расчета цен в руб./т используются также межрегиональные связи (сложившаяся система возможных поставок: поставщик-потребитель) и качественные показатели углей для расчета цен в руб./т у.т. (тонна условного топлива).
Очевидно, что цены угля у потребителей зависят от транспортного тарифа, но эта величина иногда устанавливается по определенным соглашениям и может не соответствовать расчетным, в этом случае цены можно внести в исходные данные вручную. На рис. 6. представлен процесс расчета транспортного тарифа и цены угля в руб./т и в руб./т у.т. в зависимости от некоторых исходных показателей. Процесс рас-
чета транспортного тарифа и цены угля у потребителя представлен на рис. 3.
Расчет объемов добычи и ресурсов. В задачах исследований развития угольной промышленности в рамках топливно-энергетического комплекса приходится оперировать такими понятиями, как уголь, ресурсы угля, потребность в угле. Они имеют единицы измерения и вовлечены в процессы добычи, переработки, транспортировки, потребления. Угли добываются, перерабатываются и транспортируются, ресурсы угля рассчитываются для соизмеримости с потребностью в угле. Расчеты этих показателей представлены авторами в [4].
Формирование компьютерных моделей. Модель оптимизации добычи и поставок угля для цели энергетики (Модель ОПД). Модель ОПД предназначена для прогнозирования структуры и объемов межрегиональных поставок углей при изменении цен, транспортных тарифов, потребности в угле и возможных ограничениях объемов поставок. В результате формируется оптимальный вариант для добычи и переработки угля для каждого субъекта федерации (СФ) или каждого федерального округа (ФО), далее решается задача линейного программирования (ЛП). Минимизируются затраты потребителей на приобретение и транспортировку угля при заданной потребности в угле по СФ и прогнозируемых уровнях добычи угля, а также с учетом технологически сложившихся обязательных поставок отдельных углей в определенные регионы [5].
Модель «Балансы». Является имитационной, ее использование позволяет на основе данных о потенциальных возможностях добычи углей и потребностей в углях по субъектам федерации получить прогноз поставок углей по субъектам федерации, балансы углей и диаграммы, иллюстрирующие этот прогноз [6].
Представление результатов решения с использованием вышеперечисленных моделей.
Процесс принятия решений о корректировке стратегии развития УП России основывается на анализе и сравнении результатов многовариантных расчетов. Для облегчения процесса анализа результатов расчетов и решения по модели в ИПК «Уголь» реализован компонент представления результатов решения, основной задачей которого является построение различных табличных отчетов, содержащих интересующие исследователя результаты вычислительного эксперимента. Компонент предоставляет возможность
Исходные данные: MS Excel, MS Word файлы;
Внесение данных в файлы MS Excel
Исходные данные: файлы MS Excel
Проверка и корректировка данных
Внесение данных в
БД
БД
Рис. 2. Процесс автоматического внесения данных в БД
Рис. 3. Процесс расчета транспортного тарифа и цены угля у потребителя
как агрегированного анализа расчетов, так и более детального, а также наглядного сравнения нескольких вариантов расчетов.
Реализованный компонент обеспечивает:
• представление информационных моделей в графическом виде для облегчения анализа;
• отображение результатов расчетов на диаграммах;
• сохранение вариантов расчетов и диаграмм;
• возможность эффективного сравнения различных вариантов расчетов.
Реализация ИПК «Уголь». ИПК «Уголь» реализован с использованием языка программирования высо-
кого уровня Java и СУБД Firebird 2.0. Интерфейс ИПК «Уголь» и его основных компонентов представлены на рис. 4, 5.
На основе анализа предметной области для исследования развития угольной промышленности с учетом опыта создания программных комплексов для системных исследований энергетики реализован современный ИПК «Уголь», включающий БД «Перспектива», компоненты импорта и экспорта данных, расчета показателей, формирования компьютерных моделей, обработки результатов расчетов, имитационные модели.
И Информационная система УП
Файл Настройка Расчет Системы модели Справка
13ЙЖ1
ЁЭ Исходные данные | Федеральные I- Субъекты федс
> Уголь - Цена I- Калорийный Э1
> Предприятия в Обогатите льне » Расстояние | Инвестиции то I- Обязательные
> Прогноз потреб » Прогноз ресурс
3 -(г Рассчеты
(Э -Р^ Ресурсы эне Ресурсы кок
• [ТТ^Т^Г
* Расчет день Результаты прогн
а1г°п Федеральный >Й-"1г"Т> Субъект федер Ш (О Предприятий
П Цена за Т у потребителя (руб/т)
Е0В
1
а
Субъект .., Уголь Связь Расстояние Скидка Цена на ... Железно... Цена за Т(у потребителя)
Архангел... Воркутин... + 1970 0.14 80.0 198.47 278.47 -
Архангел... Ингинский + 1700 0.13 81.0 176.56 257.56
Архангел... Арктичес... 0 0.1 90.0 0.0 0.0
Архангел... Подмоско... 1362 0.11 100.0 0.0 0.0
Архангел... Донецкий 2191 0.15 162.0 0.0 0.0
Архангел... Кизеловс... 1640 0.12 177.0 0.0 0.0
Архангел... Ч елябннс... 2278 0.15 210.0 0.0 0.0
Архангел... Свердлов... 2016 0.14 112.0 0.0 0.0
Архангел... Башкирок... 2456 0.16 30.0 0.0 0.0
Архангел... Кузнецкий 3937 0.24 160.0 329.51 489.51
Архангел... Тувинский 0 0.1 78.0 0.0 0.0
Архангел... Хакасски... 4500 0.27 140.0 358.SS 498.88
Архангел... ЕСанско-А... 4128 0.25 51.0 0.0 0.0
Архангел... Тунгусский 0 0.1 51.0 0.0 0.0
Архангел... Норильский 0 0.1 90.0 0.0 0.0
Архангел... Черемхов. . 5270 0.3 120.0 0.0 0.0
Архангел... Азейсиш 5010 0.3 91.0 0.0 0.0
Архангел... Гусннооз... 6014 0.3 80.0 0.0 0.0 -
1 Атгангртт- Тчлчлгт-пли [6П±Л- П 5 1 ,п п п п п п
j Экспорт Ж/т | ( Импорт Ж/Т ^ Сохранить " Рассчитать Ж/Т Рассчитать цену (руб/т) т!^ Экспорт в Excel...
Формула «™т.ц.ны а Т
ко = kl = К2 = кз =
S,
Дефлятор 110,8
Железнодорожный транспорт
Рис. 4. Компонент расчета цены угля у потребителя
II- ill- ill- ill..
Рис. 5. Компонент представления результатов расчетов
Реализация выполнена с использованием языка программирования высокого уровня Java и СУБД Firebird 2.0. Подход, предложенный авторами для реализации ИПК, позволил создать программный комплекс, интегрирующий привычные для исследователя (Excel) и современные информационные технологии.
Проект выполнен при частичной финансовой поддержке РФФИ (гранты № 10-07-00264, № 11-07-00192) и гранта Программы Президиума РАН № 2.29.
Проект выполнен при частичной финансовой поддержке РФФИ (гранты № 10-07-00264, № 11-0700192) и гранта Программы Президиума РАН № 2.29.
Библиографический список
1. Соколов А.Д., Такайшвили Л.Н. Инструментальные средства для исследования угольной промышленности // Информационные технологии в науке и образовании: тр. Все-рос. конф. Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2002. С. 116-121.
2. Массель Л.В., Болдырев Е.А., Горнов А.Ю. [и др.]. Технология систем баз данных и их использование в ПК ИНТЭК // Интеграция информационных технологий в системных исследованиях энергетики / под ред. Воропая Н.И. Новосибирск: Наука, 2003. С. 97-128.
3. Соколов А.Д., Такайшвили Л.Н. Влияние железнодорожных тарифов на рынок энергетических углей // Топливно-энергетический комплекс России - современное состояние и взгляд в будущее. Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1999. С. 130-136.
4. Чинь К.Ч., Такайшвили Л.Н. Постановка задачи разработки имитационной модели для прогнозирования развития
угольной промышленности // Информационные и математические технологии в науке и управлении: тр. XIV Байкальской всерос. конф. Т. 3. Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2009. С. 111-118.
5. Чинь К.Ч. Информационная поддержка построения модели оптимизации поставок и добычи угли: тр. X. конф. молодых ученых «Системные исследования в энергетике». Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2010. С. 261-267.
6. Чинь К.Ч. Модели проектирования и процессов функционирования информационной системы «Перспектива развития угольной промышленности»: тр. XV Байкальской всерос. конф. «Информационные и математические технологии в науке и управлении». Т. 3. Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2010. С. 71-78.
