CC BY
35
Сложности применения теории расписаний при формировании оптимальных графиков загрузки технологических модулей обусловлены прежде всего, тем, что не представляется возможным в полном объеме учесть такие факторы производства продукции, как возможные остановки технологического оборудования из - за возникновения эксплуатационных отказов, необходимости проведения профилактических, регламентных работ подналадки оборудования, Наряду с этим возникают значительные проблемы при увеличении количества технологических модулей, для которых формируется оптимальное расписание производства заданного объема продукции.
Существующие в настоящее время подходы к решению задач оптимального ОПП основаны на дифференцированном использовании методов математического программирования, в частности, линейного программирования и теории расписаний. Это обусловлено, в первую очередь, структурными различиями самих задач, решения которых могут быть получены с применением этих методов. Так, линейное программирование позволяет только оптимизировать загрузку технологического оборудования в зависимости от выбранного критерия оптимальности с учетом достаточно широкого круга ограничений, характеризующих условия эксплуатации оборудования. Формирование же оптимальных календарных графиков производства заданного объема продукции с использованием линейного программирования достаточно проблематично и поэтому для решения этой задачи чаще всего применяют методы теории расписаний. Вместе с тем, оптимальное оперативно -производственное планирование предполагает выработку согласованных управленческих решений как в части распределения запланированных к производству объемов готовой продукции, так и в части формирования календарных графиков ее выпуска. При этом также необходимо учесть не только изменение эксплуатационных характеристик используемого технологического оборудования, но и специфику непосредственно процесса производства продукции в целом.
Учитывая основные недостатки, выявленные при использовании методов линейного программирования и
теории расписании, а именно, отсутствие учета эксплуатационных ограничений технологических модулей и отклонение показателей качества выпускаемой продукции, предполагается комбинированное использование рассмотренных методов для решения ключевых задач оперативно - производственного планирования.
Библиографический список
L Ашманов С.А. Линейное программирование. - М,: Наука, 1981. - 340 с.
2. Бункин ВА, Курицкий 5.Я. Решение задач оптимизации в управлении машиностроительным производством. - Л: Машиностроение, 1976, - 232 с.
3. Воронин В.Г. Экономико - математические методы и модели планирования и управления в пищевой промышленности. - М.: Агропромиздат, 1986. - 303 с.
4. Еремин И.И. Противоречивые модели оптимального планирования. - М.: Наука, 1988.- 160 с.
5. Конвей Р.В., Максвелл ВЛ, Миллер ЛВ. Теория расписаний. - М.: Наука, 1975. - 360 с.
6. Прущак О.В, Экономико - математические методы и модели в организации., планировании и управлении на предприятиях пищевой промышленности: Учебное пособие. - Саратов. Издат. Центр. Сарат. экон. академ., 1996. - 165 с.
7. Смоляр ЛИ. Оперативно - календарное планирование: Модели и методы. - М.: Экономика, 1979.- 136 с.
8. Смоляр ЛИ. Модели оперативного планирования в машиностроительном производстве. - М.: Наука, 1978. - 214 с.
9. Танаев B.C., Гордон B.C., Шафранский Я.М. Теория расписаний: одностадийные системы. - М.: Наука, 1984. - 381 с.
10. Танаев B.C., Шкурба В.В. Введение в теорию расписаний. - М.: Наука, 1975. - 285 с.
11. Тимковский В.Г. Дискретная математика в мире станков и деталей. - М.: Наука, 1992. - 144 с.
12. Система моделей оптимального планирования/Под ред. Федоренко НД - М.: Наука, 1975. - 376 с.
13. Теория расписаний и вычислительные машины/Под ред. Коффмана Э.Г.. М.: Наука, 1984. - 334 с.
14. Graham R.L., Lawler E.L., Lenstra J.K. Optimization and approximation in deterministic sequencing and scheduling: A survey II Ann. Discrete Math. 1979. Vol. 5. P. 287 - 326,
15. Moor J.M. An u job one machine sequencing algorithm for minimizing the number of late jobs//Manag. Sei. 1968. Vol 15. P. 102 - 109,
А.С.Беляев
Методика оптимизации структуры генерирующих мощностей на основе многокритериальной модели с комплексным учетом надежности
В соответствие с основными направлениями социально-экономического развития РФ на долгосрочную перспективу и энергетической стратегией России ожи-
дается устойчивый рост электропотребления порядка 3% в год. В результате, потребление электроэнергии достигнет в 2020 г. 1545 млрд. кВт.ч. Уровень макси-
Экономика
мольного потребления электроэнергии 1990 г. будет превышен на 6 % уже в 2010 г. Такое увеличение потребления мощности потребует решения ряда задач, основной из которых является рационализация структуры существующих, а также оптимизация вновь вводимых генерирующих мощностей.
Задача оптимизации структуры генерирующих мощностей (СГМ) электроэнергетических систем (ЭЭС) заключается в определении значения суммарных мощностей различных типов электростанций, а также пропускных способностей линий электропередачи, обеспечивающих минимум приведенных затрат по ЭЭС, с учетом существующей структуры сети, динамики роста нагрузок и электропотребления, а также набора возможных к сооружению типов электростанций и их технико-экономических характеристик, состава, объема и стоимостных показателей энергетических и других видов ресурсов,
В настоящее время отечественное оборудование, составляющее техническую основу электроэнергетики, морально устарело, уступает современным требованиям и лучшим мировым изделиям. Наличие в энергосистемах изношенного, выработавшего свой ресурс оборудования, доля которого уже превысила 15 процентов всех мощностей, и отсутствие возможности его восстановления связано с технологическими отказами, авариями и, как следствие, снижением надёжности электроснабжения. Таким образом, становится очевидной необходимость учета не только экономической эффективности функционирования электроэнергетических систем, но также и других целей управления их развитием, частным случаем которых является надежность функционирования ЭЭС,
В настоящее время в практике проектирования применяется субъективный подход, основанный на выборе из нескольких вариантов того, который в наибольшей степени удовлетворяет разнонаправленным условиям надежности и экономичности, Выбор производится на основании оценок команды экспертов, что приводит к субъективизму в принятии решений.
Автором разработана методика оптимизации СГМ на основе комплексного учета единичных свойств надежности с помощью экономических оценок в многокритериальной задаче. Разработанный подход лишен субъективизма и дает более оптимальную структуру генерирующих мощностей энергосистемы с учетом таких целей развития как экономичность и надежность. Был проведен комплексный анализ свойства надежности энергосистемы, Выделены основные цели надежности, необходимые при оптимизации СГМ на долгосрочную перспективу. Также в ходе работы составлены критерии достижения этих целей на основе единичных свойств показателей надежности. Для реализации разработанной методики создан программный комплекс для задач оптимизации структуры генерирующих. С помощью программы удалось провести анализ влияния исходных данных задачи оптимизации СГМ на устойчивость экономических оценок надежности методом планирования многофакторного эксперимента,
Разработанная методика и программное обеспечение направлены на решение задачи развития энергосистемы с учетом надежности. Они могут быть использованы в проектных и исследовательских организациях при разработке стратегии развития электроэнергетической системы,
