CC BY
8
УДК 658.262; 658.512:005
МЕТОД УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ ОБЪЕКТОВ РЕГИОНАЛЬНОГО ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА НА ОСНОВЕ СИНТЕЗА ПРОЦЕДУР РАНГОВОГО АНАЛИЗА
О. Р. Кивчун
Рассмотрен метод управления электропотреблением объектов регионального электротехнического комплекса на основе синтеза процедур рангового анализа, который представляет собой совокупность новых понятий, сформулированных на основе векторного рангового анализа и позволяющий в полном объёме обосновать и аналитически описать задачу комплексирования процедур рангового анализа, критериальную систему для мониторинга результатов процедур рангового анализа и выбора комплексных алгоритмов для их устранения, а также процедуру снижения электропотребления.
Ключевые слова: управление, региональный электротехнический комплекс, синтез, процедуры рангового анализа, векторный ранговый анализ, комплексирование.
В работах [1-3] подробно рассмотрены основные положения теории векторного рангового анализа, которая составляет основу методологии управления электропотреблением объектов регионального электротехнического комплекса (РЭК). Подробное исследование основных положений теории векторного рангового анализа, а также необходимость повышения эффективности управления электропотреблением позволили разработать впервые метод управления электропотреблением объектов РЭК на основе синтеза процедур рангового анализа, структура которого представлена на рис. 1.
Рис. 1. Структура метода управления электропотреблением на основе синтеза процедур рангового анализа
Основой метода являются теоретические положения, научные методы рангового и векторного анализов, а также теории управления. Их подробное исследование позволило сформировать систему основных понятий, которые дают возможность достаточно полно описать процесс синтеза про-
500
цедур рангового анализа. Ключевые понятия - это С-матрица, С-индикатор, индикаторная функция, комплексный показатель системных свойств и коэффициент управляющего воздействия.
В работах [4-6] подробно представлено описание процедур рангового анализа: интервального оценивания, прогнозирования и нормирования электропотребления, которые составляют основу ранее разработанной методики оптимального управления РЭК. Данная методика позволяет довольно хорошо решать задачи управления электропотреблением на небольших горизонтах прогнозирования, реализуя процедуры рангового анализа по отдельности. Однако она не позволяет осуществлять их комплексное применение. С учётом данного недостатка впервые разработан метод управления электропотреблением объектов РЭК на основе синтеза процедур рангового анализ.
Отличием рассматриваемого метода от других является применение основ теории векторного рангового анализа, которые позволили разработать алгоритмы, позволяющие упростить линейные операции, осуществить мониторинг результатов на наличие ошибок и отклонений, формирование комплексных алгоритмов для их устранения, а также реализовать стратегию снижение электропотребления объектов РЭК на основе управляющего воздействия.
Структурно метод включает в себя следующие этапы: формирование С-матрицы, проверку корреляционной связи векторов С-матрицы, мониторинг С-матрицы на наличие ошибок и отклонений, формирование комплексных алгоритмов для их устранения и снижение электропотребления на основе управляющего воздействия (рис. 2).
На первом этапе метода по результатам процедур рангового анализа формируются три множества: значений дифлекс-параметра , прогнозных значений и норм электропотребления ^^ [1,2].
На втором этапе формируется С-матрица, компонентами которой Б р N
являются векторы wj , wj и , построенные по значениям данных
множеств, принадлежащих векторному ранговому пространству УК. По сути, С-матрица представляет собой прямоугольную матрицу, векторы которой принадлежат УК и отражают результаты процедур интервального оценивания, прогнозирования и нормирования электропотребления [1, 2].
Третий этап метода - процедура проверки корреляционной связи векторов С-матрицы. Результат успешной проверки доказывает взаимосвязанность процедур рангового анализа и даёт основание применять математический аппарат векторного рангового анализа [1, 2, 4].
Четвёртый и пятый этапы метода включают в себя элементы статической модели: мониторинг векторов С-матрицы на наличие ошибок и отклонений и формирование комплексных алгоритмов для их устранения.
На заключительном этапе осуществляется стратегия снижение электропотребления РЭК на основе управляющего воздействия. Следует более подробно пояснить особенности статического моделирования метода.
Представление результатов процедур рангового анализа в виде множеств
Множество значений дифлекс-параметра
"Г
и/^и^.....¡ей
Множество прогнозных значений
«р-К,.,
Множество значений норм электропотребления
«^{«гУ;. ={«?,«;.....«¡Пе*
Формирование С-матрицы и её элементов С-матрица
II II П,ГТ1
["■т1 || (¡>' «|ул=1
Вектор дифлекс-параметра
Вектор прогнозных значений
\Л/Р =(«Р,ИР.....«Р)е№р
ф \ 1' 2' ' ,/ Р
Вектор норм электропотребления
Л с \Л/Ы
Проверка корреляционной связи векторов С-матрицы
Построение ковариационной матрицы
к и = М[(Х| - т.ИХ, - т,)];
с! „ = М[( X , - т ) )2 ], \ = 1,п
Определение коэффициентов корреляции,построение корреляционной С-матрицы
Ху — Х| 1 т
Си=—д—■ С-г=п1СС
Снижение электропотребления на основе управляющего воздействия Расчёт
коэффициента управления
к,=
Е, -0,97 \/\/
Ю
Формирование О-матрицы сниженных значений ЭП
[п.ш] || (I)' <])
1у,=1
Уп
Формирование комплексных алгоритмов
(А1 ifPv = 1; 1(Х)= А2 ¡*Рт =1;
[А3 ^РП=1.
где А1 - алгоритм для значений выше ВГОДЗ; д - алгоритм для значений
2 внутри ОДЗ; д -алгоритм для значений ниже НГ Г "13.
Мониторинг С-матрицы на наличие ошибок и отклонений
Л-1 VI
■II-(I)
12(е^) =
)>0;
io,¡fwf¡ )<0;
>15%;
<15%;
">>15%;
0, ifw 1<15%
Рис. 2. Этапы метода синтеза процедур рангового анализа
D
На рис. 3 показано геометрическое представление векторов Wi , wj
Л
и Wk , и порядок формирования С-матрицы в УЯ.
Электропотребление кВт-ч \ Т
ог
Т¥ * *
ША
Wp WN
у. '■::»•;■)
... ... ...
о- прогнозное значение wJp е W Р О-значение нормы ЭП w£'sEWN • -значение дифлекс-
параметра
м
10 11 12 _
Ранговая топологическая мера
Рис. 3. С-матрицы в векторном ранговом пространстве
Столбец С-матрицы - это отдельное множество, в котором каждое значение имеет свои координаты. Соответственно, для каждого ранга, который на рис. 3 представлен величиной ранговой топологической меры X, формируются точки значений результатов процедур рангового анализа. Для
дифлекс-параметра - ), прогнозных значений - w
Р Р Р
О)(Хр
и
норм электропотребления - wN (xN ;wN
Таким образом, входные данные для моделирования можно описать в виде С-матрицы выражением
п,т
С[п,т ] =
D Р
' о
N к
У,к=1
(1)
На следующем этапе моделирования известными методами осуществляется проверка корреляционной связи векторов С-матрицы. Далее осуществляется мониторинг векторов С-матрицы с помощью С-индикатора. Под С-индикатором понимается функционал Ш р, включающий в себя систему индикаторных функций, определённых на множестве значений, полученных в результате процедур рангового анализа, которые определяют логику принятия решения. Индикаторные функций представляются в виде следующих систем [1, 2]:
11К0 =
1,ш?Л > 0;
0,ш*Л < 0, 1
■з^=
1, > 15%;
1, е?.\ > 15 %;
0, е?Л < 15%,
Ш (2)
'(к)
0, < 15%,
'(к)
где ^(ш^) - индикаторная функция определения аномальных объектов; ^(е^) - индикаторная функция определения прогнозных значений;
■з(ш|к)) - индикаторная функция определения норм.
Индикаторная функция стандартной процедуры интервального оценивания определяет логику принятия события > 0 при обнаружении
объектов, потребляющих электроэнергию аномально много или мало, соответственно, при < 0 событие отклоняется. Логика принятия и отклонения событий для процедуры прогнозирования построена на выявлении средних относительных ошибок. При обнаружении средней относительной ошибки больше 15 % событие
е^) > 15%
принимается, в случае
отсутствия таких ошибок событие
< 15%
отклоняется. Для процедуры
нормирования принятие события индикаторной функцией > 15% осу-
(к)
ществляется при отклонении нормы объекта от нижней границы ОДЗ больше 15 %, отклонение события. - при отклонении нормы объекта от нижней границы ОДЗ меньше 15 % [1, 2, 4].
Для процедуры интервального оценивания мониторинг на наличие ошибок и отклонений заключается в определении с помощью индикаторной функции ^(ш^) объектов, аномально потребляющих электроэнергию. Причём параметром, при котором индикаторная функция ^(ш^)
фиксирует аномальные объекты, является мера ранговой параметрической близости, которая представляет собой разность двух радиус-векторов: зна-
чений вектора дифлекс-параметра
Г<4>
к к 1*4^4
и значений вектора верхней
допустимой границы ОДЗ г^ }
Аналитическое выражение для вычисления меры ранговой параметрической близости для четвёртого ранга имеет следующий вид:
(3)
?4
ч (х4 - *!)2+(«4 - «V)2
где х,4;«к - координаты радиус-вектора значения электропотребления для
V V
четвёртого ранга; Х4 ;«4 - координаты радиус-вектора значения верхней
границы области допустимых значений для четвёртого ранга.
На рис. 4 показано геометрическое представление в векторном ранговом пространстве процедуры определения аномальных объектов. В данном случае с помощью индикаторной функции зафиксировано отклонение значения электропотребления от верхней границы ОДЗ в четвёртом ранге.
При выявлении новых аномальных значений электропотребления в С-индикаторе с помощью индикаторной функции происходит сигнализация и формируется вектор абсолютных дифлекс-параметров, который содержит отклонения от верхней границы ОДЗ.
Рис. 4. Определение аномальных значений электропотребления в векторном ранговом пространстве
Параметром индикаторной функции, с помощью которого осуществляется сигнализация о точности прогноза, является мера ранговой параметрической близости средней относительной ошибки прогноза. В качестве примера она рассчитывается на основе разности двух радиус-векторов четвёртого ранга: прогнозных значений и значений фактически потреблённой электроэнергии по выражению
?4
(*4 - *4)2+к - «к)2,
(4)
где х4;—4 - координаты радиус-вектора электропотребления для четвёртого ранга; хр;—4 - координаты радиус-вектора прогнозных значений для
четвёртого ранга.
Как показано на рис. 5, погрешность прогнозирования электропотребления на год вперёд может составить от 4 до 15 %. В случае, если она превысит 15 %, происходит оповещение о наличии ошибки, что обосновано теоретическими исследованиями [1, 2, 4, 5].
Мониторинг значений вектора норм электропотребления заключается в определении с помощью индикаторной функции ^(-^О значений
мер ранговой параметрической близости (показана в качестве примера также для четвёртого ранга векторного рангового распределения).
Электропотребление W, кВт-ч \ Т
VR{rp,rk,W,e9l}
Мониторинг ошибок вектора прогнозных значений
Индикаторная функция
1, ife^ >15%; О, if вн <15%.
щ1})
4 Норма вектора р \
|p4b\/(X4-*k4)2+(wS-w5)2
Радиус-вектор
rVfx4;wl!
4 I
'9 10 11 12
Ранговая топологическая мера
Рис. 5. Мониторинг ошибок прогноза
Данная мера рассчитывается как разность двух радиус-векторов: значений норм электропотребления rn {x4;w4} и нижнего допустимого
значения ОДЗ r.^ {x^w^}:
Р4| = i(x4 -xNg)2 + (wj - wNg)2, (5)
где x4;w4 - координаты радиус-вектора значения нормы электропотребления; x^ ;У4 - координаты радиус-вектора нижнего значения границы
области допустимых значений.
Если значение нормы превышает нижнее допустимое значение ОДЗ на 15 %, то в С-индикаторе происходит оповещение об отклонении (рис. 6).
Предел 15 % для средней относительной ошибки и отклонения норм выбран на основе проведённых исследований в [1 - 6], в которых доказано, что при превышении данного предела электропотребление считается аномально большим и приводит к нарушению технологического процесса.
Необходимо отметить, что норма должна понуждать объекты к снижению электропотребления, поэтому, чем она ниже, тем лучше. Однако, с другой стороны, норма для объектов [1, 2, 4] не может опускаться ниже величины, соответствующей нижнему допустимому значению ОДЗ.
Рис. 6. Мониторинг отклонения норм электропотребления
В результате мониторинга в УК формируется С-матрица, которая содержит векторы с ошибками и отклонениями:
п,ш
С[п,ш]
Б* Р* К*
(6)
У,к=1
Б
где - вектор значений дифлекс-параметра, содержащий в том числе
Р*
отклонения от верхнего допустимого значения ОДЗ; ^^ - вектор прогнозных значений, содержащий в том числе значения, имеющие среднею ошибку прогноза больше 15 %; - вектор значений норм электропо-
требления, содержащий в том числе значения, имеющие отклонения норм от нижнего допустимого значения ОДЗ больше 15 %.
Далее формируются алгоритмы для устранения ошибок и отклонений с помощью комплексного показателя системных свойств. Комплексный показатель системных свойств - это система логических выражений, благодаря которым производится выбор алгоритмов стандартных и тонких процедур для устранения ошибок и отклонений, выявленных при мониторинге С-матрицы. Комплексные алгоритмы формируются ЛПР.
На рис. 7 представлена схема выбора алгоритма для устранения ошибок и отклонений в комплексном показателе системных свойств. Выбор стратегии осуществляется на основе того, что индикаторные функций 1А1,1А2, 1аз фиксируют в векторном ранговом пространстве значения век-
торов относительно границ ОДЗ. Соответственно форми-
руются три группы значений: выше, внутри и ниже ОДЗ.
506
*
Рис. 7. Выбор комплексного алгоритма Л1
В зависимости от того, какая группа проиндексирована для устранения ошибок и отклонений, создаётся свой комплексный алгоритм, который содержит необходимую комбинацию стандартных и тонких процедур рангового анализа.
Первое состояние определяется, если значение находится выше верхней допустимой границы ОДЗ, средняя относительная ошибка прогноза > 15 % и отклонение нормы электропотребления от нижней допустимой границы > 15%. Такое состояние означает, что в системе
управления самого объекта либо во внешней системе управления имеет место организационный фактор, дестабилизирующий нормальный процесс функционирования. Именно на устранение этого фактора в первую очередь и должны быть направлены меры по энергосбережению. В связи с этим индикаторная случайная величина указывает на необходимость формирования комплексного алгоритма Л1 (рис. 8).
С учётом необходимости более точного и качественного устранения ошибок и отклонений в состав алгоритма включены тонкие процедуры рангового анализа: дифлекс-анализ, 07-анализ и Л8Я-анализ. Реализация каждой тонкой процедуры осуществляется, соответственно, для каждого вектора С-матрицы и выполняется до тех пор, пока значения не будут удовлетворять необходимым индикаторам.
В первую очередь реализуется процедура дифлекс-анализа для аномальных объектов, значения которых выше верхнего значения ОДЗ. По результатам дифлекс-анализа формируется очерёдность обследования объектов для проведения энергоаудита и принятия организационных мер по регулированию управления электропотреблением объектов [1, 2].
В случае если с помощью дифлекс-анализа не удалось достичь требуемого результата, то реализуется следующая тонкая процедура - Л8Я-анализ. В результате более точного нормирования рассчитываются нормы,
которые не превышают отклонение от нижнего допустимого значения ОДЗ больше 15 %. Далее осуществляется прогнозирование значений электропотребления с помощью 07-анализа до тех пор, пока средняя относительная ошибка прогноза не будет меньше 15 % [1, 2].
Рис. 8. Выбор комплексного алгоритма А1
Второе вероятное состояние возникает при индикации значений электропотребления, которые находятся ниже нижней допустимой границы ОДЗ, тогда формируется комплексный алгоритм А3, реализующий стандартные процедуры рангового анализа: интервальное оценивание, прогнозирование и нормирование электропотребления (рис. 9).
При этом следует провести индивидуальное обследование каждого объекта и выявить причины столь низкого электропотребления. Окончательным результатом выполнения алгоритма А3 является отсутствие значений ниже нижнего допустимого значения ОДЗ без ущерба для функционирования нормального технологического процесса.
Третье вероятное состояние определяется, если значения векторов С-матрицы находятся внутри границ ОДЗ. В этом случае осуществляется процедура мониторинга на наличие ошибок и отклонений, по результатам которой формируется комплексный алгоритм А2 (рис. 10).
Электропотребление \Л/, кВт-ч \ Т
Выбор комплексного алгоритма А3
7 8 9 10 11 12 X
Ранговая топологическая мера
Рис. 9. Выбор комплексного алгоритма А3
508
Электропотребление УУ, кВт-ч \ Т
\ЛЛ
\л/
12
Выбор комплексного
алгоритма А2
Индикаторная функция
!.. 1,^=0,
! ^ >1А2=< 1, № е гь ■ (0;15%);
-м*-1 1,^^(0:15%).
; Щ 1
Мониторинг векторов С-матрицы
123456789 10 11 12 X
Ранговая топологическая мера
Рис. 10. Выбор комплексного алгоритма А2
На основе выражений (2) и (7) выбор алгоритмов для устранения ошибок и отклонений, полученных по результатам мониторинга, можно записать в виде системы на основе индикаторной случайной величины
'Аь*Ру = 1;
1(Х) = |А2,1ГРт = 1; (7)
|Аз,^Рп = 1.
где А1 - комплексный алгоритм для значений выше верхней допустимой границы ОДЗ; А2 - комплексный алгоритм для значений внутри границ ОДЗ; Аз - комплексный алгоритм для значений ниже нижней границы ОДЗ.
Таким образом, комплексный показатель системных свойств с помощью индикаторной случайной величины в векторном ранговом пространстве осуществляет распределение значений векторов С-матрицы на три группы (выше верхней допустимой границы, внутри границ и ниже нижней допустимой границы ОДЗ), а также выбор комплексных алгоритмов на основе стандартных и тонких процедур рангового анализа для устранения выявленных в результате мониторинга ошибок и отклонений.
На заключительном этапе метода реализуется стратегия учёта управляющего воздействия по снижению электропотребления [1, 7]. Для этого производится формирование вектора значений относительного дифлекс-параметра (ОДП) для нижнего допустимого значения ОДЗ. ОДП показывает, какую часть от электропотребления составляет отклонение от нижней допустимой границы ОДЗ. С этой в векторном ранговом пространстве с помощью ранговой нормы определяется ОДП. На рис. 11 показан пример определения ранговой нормы относительно нижнего значения ОДЗ для пятого ранга.
Далее на основе полученных ранговых норм дифлекс-параметра для каждого значения вектора парГметра рассчитываются ОДП по выражению
^ос1р " }П=1 =
гк <0
w/odP,r/k е УЯ,
(V (V
(8)
где
те<1>
- ранговая норма 1-го значения дифлекс-параметра относитель-
но нижнего допустимого значения ОДЗ;
4
ранговая норма 1-го значе-
ния радиус-вектора значения электропотребления выше нижнего допустимого значения ОДЗ.
Электропотребление \Л/, кВт-ч \ Т
У^Гид.П.ж.еЯ}
Формирование вектора дифлекс-параметров
•Т5 >
«Я»
Координаты вектора \м ^
W
Чр_
»
(5)" \Х5 "Х59'Уб " Уб9] 'I
Норма вектора ^
Радиус-вектор
10 11 12
Т-5"
Ранговая топологическая мера
Рис. 11. Определение значений дифлекс-параметра для пятого ранга
Обоснование выбора ОДП для расчётов объясняется тем, что процедура снижения реализуется для множества значений параметра. Если бы она реализовалась только для одного значения, то расчёты были бы точнее при использовании абсолютного дифлекс-параметра [1, 7].
Важным параметром для расчёта коэффициента управления снижением электропотребления объектов является среднее прогнозных значений и норм, для расчёта которого необходимо сначала определить ранговые нормы соответствующих векторов. В качестве примера они определяются также для пятого ранга (рис. 12).
Рис. 12. Определение ранговых норм ошибки прогноза для пятого ранга
Тогда выражение для расчёта среднего прогнозных значений и норм можно записать в виде
п
а?', = 0.5 • х
<■) 1=1
г(.)
г(1>
п
(9)
где
в
ранговая норма 1-го радиус-вектора прогнозных значении;
Г(П>
ранговая норма 1-го радиус-вектора значений норм электропотребления; Б8Г - множество среднего прогнозных значений и норм.
Множество Б8Г обеспечивает возможность корректировки управляющего воздействия при снижении электропотребления. При этом корректная реализация управляющего воздействия достигается только путём совместного использования множества значений относительных дифлекс-параметров и множества среднего прогнозных значений и норм [1, 7].
На следующем этапе алгоритма осуществляется снижение электропотребления. Основным инструментом данной операции является коэффициент управления. Он отражает степень воздействия на значения, находящиеся выше нижней допустимой границы ОДЗ. Величина коэффициента управления выступает обобщающим показателем управляющего воздействия Л и предполагает снижение электропотребления за счёт комплексирования векторов С-матрицы. Следует отметить, что величину критерия управляющего воздействия к 2 определяет ЛПР [1]. В данном случае будет рассмотрен пример возникшей необходимости снижения электропотребления на 3 %.
По результатам вычисления выражений (8) и (9) аналитическое выражение для получения значений коэффициента управления снижением электропотребления можно записать в виде
лТ
г л а<1>
Бт - к
2 •
w
ОБР
<1)
+
*<1)
• Б2
w
Б
"(О,
Т
= 0,03,
(10)
где ^^ - вектор фактических значений электропотребления; а?.^ - вектор
среднего прогнозных значений и норм выше нижнего допустимого значения ОДЗ; а?'п - вектор среднего прогнозных значений и норм ниже нижнего допустимого значения ОДЗ; Бт,Б2 - векторы единиц; к2 - коэффициент управления снижением электропотребления; wODP - вектор ОДП для
объектов выше нижней границы ПДИ.
Упростив (10), получим выражение для расчёта коэффициента управления снижением электропотребления в векторной форме:
/ лТ
а?'
к2 =
V
1<1>
У
г Л Т
Б1 + а?'П
V \ / )
( > Т
а У /И, w
V \Ч )
511
Б-
(11)
ОБР
(О
п
На заключительном этапе реализации стратегии производится моделирование исходов операции снижения. Далее осуществляется проверка правильности расчёта коэффициента управления и корректировка электропотребления всего РЭК на заданную величину (в данном случае 3 %), а также формирование матрицы результатов [1, 7]. Такая матрица называется итоговой D-матрицей сниженных значений электропотребления и представляет собой следующий вид:
n,m
, (12)
i,j=1
где w<^ - вектор сниженных значений электропотребления; w^ - вектор кодов сниженных значений электропотребления.
Итоговым результатом стратегии следует считать D-матрицу сниженных значений, которая представляет собой прямоугольную таблицу, включающую в себя векторы сниженных значений электропотребления и их кодов, принадлежащих векторному ранговому пространству.
Таким образом, подробное исследование основных положений теории векторного рангового анализа [1], а также необходимость повышения эффективности управления электропотреблением РЭК позволили впервые разработать метод управления электропотреблением РЭК на основе синтеза процедур рангового анализа.
Метод управления электропотреблением РЭК на основе синтеза процедур рангового анализа представляет собой совокупность новых понятий, позволяющих в полном объёме обосновать и аналитически описать задачу комплексирования процедур рангового анализа, критериальную систему для мониторинга результатов процедур рангового анализа и выбора комплексных алгоритмов для их устранения, а также процедуру снижения электропотребления техноценоза [1].
Разработка данного метода является существенным вкладом в теорию рангового анализа техноценозов, а также позволяет создать научно-методические предпосылки для создания программной среды специализированных программно-аппаратных комплексов и ситуационных центров.
Список литературы
1. Кивчун О.Р. Векторный ранговый анализ: трактат [Электронный ресурс]. URL: http: //gnatukvi.ru/vran.pdf (дата обращения: 10.01.2020).
2. Кивчун О.Р. Метод векторного рангового анализа электропотребления объектов региональной инфраструктуры // Промышленная энергетика. 2018. № 5. С. 36 - 43.
3. Кивчун О.Р. Снижение электропотребления при эксплуатации объектов припортового электротехнического комплекса на основе оценки системного и объектного потенциалов энергосбережения // Морские интеллектуальные технологии. 2017. № 2-4 (38). С. 117 - 121.
512
D[n,m] =
s kod
w<i>'w<j>
4. Гнатюк В.И. Закон оптимального построения техноценозов: монография. [Электронный ресурс]. URL: http://gnatukvi.ru/ind.html (дата обращения: 10.01.2020).
5. Гнатюк В.И., Дорофеев С.А., Кивчун О.Р. Методика управления электропотреблением при эксплуатации объектов регионального электротехнического комплекса калининградской области на основе системных свойств потенциала энергосбережения // Промышленная энергетика. 2017. № 10. С. 58 - 65.
6. Gnatyuk V., Kretinin G. V., Kivchun O. R., Lutsenko D. V. Potential of energy saving as a tool for increasing the stability // International journal of energy economics and policy. 2018. № 8 (1). P. 137 - 143.
7. Дорофеев С.А., Кивчун О.Р. Снижение электропотребления при эксплуатации объектов припортового электротехнического комплекса на основе оценки системного и объектного потенциалов энергосбережения // Морские интеллектуальные технологии. 2017. № 24 (38). С. 117-121.
Кивчун Олег Романович, канд. техн. наук, старший преподаватель, oleg_kivchun@,mail. ru, Россия, Калининград, Филиал Военного учебно-научного центра Военно-морского флота «Военно-морская академия»
METHOD FOR MANAGING POWER CONSUMPTION OF OBJECTS OF THE REGIONAL ELECTROTECHNICAL COMPLEX BASED ON THE SYNTHESIS OF RANK ANALYSIS PROCEDURESMETHOD FOR MANAGING POWER CONSUMPTION OF OBJECTS OF THE REGIONAL ELECTROTECHNICAL COMPLEXBASED ON THE SYNTHESIS
OF RANK ANAL YSIS PROCED URES
O.R. Kivchun
The method of electricity consumption management of objects of the regional elec-trotechnical complex based on the synthesis procedures of ranking analysis, which is a set of new concepts formulated on the basis of the ranking vector analysis and allowing to justify and to describe analytically the problem of aggregation procedures to the ranking analysis, criteria-based system for monitoring of results of the procedures of ranking analysis and selection of complex algorithms for their solution, as well as the procedure for the reduction of power consumption.
Key words: management of regional electrotechnical complex, the synthesis, the procedure of the rank analysis the ranking vector analysis, integration.
Kivchun Oleg Romanovich, candidate of technical sciences, senior lecturer, oleg_kivchun@,mail. ru, Russia, Kaliningrad, Branch of the Military Training and Scientific Center of the Navy «Naval Aka-Demiya»
