CC BY
28Гальперова Е.В., Гальперов В.И. УДК 004.89:338
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОВЕДЕНИЯ АКТИВНОГО ПОТРЕБИТЕЛЯ НА ОСНОВЕ
АГЕНТНОГО ПОДХОДА1 Гальперова Елена Васильевна
К.т.н., доцент, ведущий научный сотрудник отдела «Взаимосвязей энергетики и экономики»,
e-mail: galper@isem.irk.ru Гальперов Василий Ильич К.т.н., м.н.с. отдела «Энергетической безопасности», e-mail: galperov@gmail.com Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН, 664033 г. Иркутск, ул. Лермонтова 130
Аннотация. Актуальность темы определяется важной ролью активных потребителей в концепции интеллектуальных электроэнергетических систем. Моделирование поведения такого рода потребителей необходимо для оценки их влияния на структуру и режимы работы электроэнергетической системы, а также при исследовании конъюнктуры (спроса и цен) на региональных энергетических рынках. Для имитации поведения потребителя используется агентный подход, который позволяет моделировать сложные нелинейные прямые и обратные связи потребителя и энергосистемы. Возможные сценарии взаимодействия потребителя и централизованной энергосистемы описываются в виде событийных моделей с использованием аппарата Joiner-сетей.
Ключевые слова: интеллектуальные сети, активный потребитель, моделирование, агентный подход, Joiner-сеть, спрос на электроэнергию, цена.
Введение. Во всем мире в последние десятилетия получила широкое распространение парадигма интеллектуализации всех сторон жизни. В электроэнергетике ключевой тенденцией развития является переход к инновационному преобразованию отрасли на основе новой концепции, получившей название SmartGrid. SmartGrid рассматривается как концепция полностью интегрированной, саморегулирующейся и самовосстанавливающейся электроэнергетической системы, включающей в себя все генерирующие источники, магистральные и распределительные сети и все виды потребителей электрической энергии, управляемые единой сетью информационно-управляющих устройств и систем в режиме реального времени [14]. В России принят ряд документов [5, 12], направленных на создание интеллектуальной энергетики, как составной части программы модернизации страны, которая должна обеспечить новую, «умную» энергетическую инфраструктуру для «умной» экономики [1]. Активные потребители - важная часть интеллектуальной энергосистемы. Поведение потребителя как равноправного участника рынка электроэнергии будет способствовать снижению пиковых нагрузок и резервных мощностей, оптимизации режимов работы электростанций и электроэнергетической сети, сокращению расходов и потерь топлива [1], а также формированию спроса и цен в энергосистеме. Моделирование
1Результаты получены при частичной финансовой поддержке РФФИ (проекты №16-06-00230-А, №17-06-00102-А, №16-07-00474-А )
поведения активного потребителя является важной и актуальной задачей, решение которой необходимо для исследования его влияния на структуру энергосистемы и конъюнктуру (спрос и цены) на региональных электроэнергетических рынках.
1. Характеристика активного потребителя. Активным может быть любой потребитель (промышленные предприятия, транспорт, предприятия коммерческого сектора, домохозяйства)способный самостоятельно управлять объемом централизованно получаемой электроэнергии на основе информации о ценах, надежности, качестве и других параметрах энергосистемы, а также влиять на них посредствам продажи излишек производимой собственной генерацией электроэнергии [4, 10].
Активный потребитель вправе самостоятельно выбирать [2, 3]:
• режим своего электропотребления в соответствии с необходимостью выполнения своих производственных планов по выпуску продукции или обеспечению энергией домохозяйства, оптимизируя свои затраты на покупку электроэнергии с внешних рынков;
• условия загрузки собственной мощности (при ее наличии), для формирования заявки на участие в покупке/продаже электроэнергии на оптовом и розничном рынках;
• степень своего участия в управлении активными и реактивными нагрузками в системе.
Для того, чтобы потребитель стал активным, нужны определенные условия. Как показывает опыт ведущих зарубежных стран, основными механизмами, «включающими» активного потребителя в функционирование электроэнергетической системы, являются управление спросом и методы экономического стимулирования [8].
Управление спросом - это комплексный подход к взаимодействию с потребителем, основанный на его активном участии в формировании и регулировании нагрузки с применением мер поощрений, на базе управления нагрузкой и динамического ценообразования [13].
Система управления спросом в электроэнергетике включает в себя технологические и экономические (маркетинговые) аспекты, такие, как:
• система учета;
• контроль перетоков;
• система модификации тарифов и цен.
В [5] предусматривается обеспечение возможности для потребителей самостоятельного изменения объема и функциональных свойств получаемой электроэнергии на основании баланса своих потребностей и возможностей энергосистемы. Активные потребители, имеющие собственные источники генерации, создают новые условия конкуренции (в том числе и для традиционных поставщиков) и формирования спроса и ценна энергетическом рынке.
Вопросы создания технических и экономических условий, необходимых для реализации возможности потребителя взаимодействовать с энергосистемой, являются самостоятельной задачей и в данной статье не обсуждаются. Ниже рассматривается лишь принципиальная возможность моделирования поведения абстрактного (условного) потребителя по оптимизации собственного энергопотребления и имитации взаимодействия с централизованной энергосистемой. Для этого используется агентный подход. Выбор подхода
был обоснован гибкостью и универсальностью этой технологии, которая дает возможность моделировать самые сложные нелинейные прямые и обратные связи, использовать любой необходимый уровень детализации и абстракции [9].
2. Моделирование поведения активного потребителя.
А. Описание условного активного потребителя
Предполагается, что условный активный потребитель может управлять своим энергопотреблением, имеет связи с централизованной энергетической системой и обладает собственными генерирующими мощностями. Потребитель имеет комплект из п электропотребляющих устройств (кондиционеры, обогреватели, водонагреватели, печи, и т.д.) г-тых процессов потребления (освещение, отопление, охлаждение, силовые и т.д.), с возможностью снижения либо варьирования их нагрузки во времени. Каждое устройство характеризуется потребляемой мощностью вг и числом часов использования Ъ так, что объем потребности в электроэнергии V КВт.ч определяется как
п
•"( 'Ч ¿=1
Кроме того, в распоряжении потребителя имеется набор генерирующих установок со своими технико-экономическими показателями, как на основе традиционных источников энергии, так и на новых (ВИЭ, топливные элементы и т.д.), а также накопители энергии. Суммарная мощность Жвсех собственных источников генерации ^определяется как
при этом
Мер >у
где Ъср - среднее число часов использования собственных энергопотребляющих устройств.
Задача формулируется следующим образом. В каждый момент времени необходимо найти такое сочетание объемов покупной и/или собственно произведенной энергиидля удовлетворения текущей потребности, стоимость которой не превысит заданной величины затрат.
Б. Многоагентная модель активного потребителя.
Одной из важных составляющих концепции SmartGrid является применение многоагентных технологий для моделирования и управления энергосистемой. В одном из наиболее авторитетных современных трудов по искусственному интеллекту [7] под агентом понимается «любая сущность, которая находится в некоторой среде, воспринимает ее посредством сенсоров, получая данные, которые отражают события, происходящие в среде, интерпретирует эти данные и действует на среду посредством эффекторов». Таким образом, можно представить в виде агента любое устройство генерации и/или потребления электроэнергии, а так же саму региональную электроэнергетическую систему. Каждый из агентов обладает своими собственными характеристиками, параметрами и свойствами.
Для моделирования поведения активного потребителя разрабатывается многоагентная модель, состоящая из набора агентов, каждый из которых описывает возможности функционирования отдельного энергопотребляющего или генерирующего устройства (рис. 1). Контроль за работой каждого устройства-агента и согласование процессов их поведения осуществляет агент-менеджер. В этого агента закладываются описания всех
возможных сценариев взаимосогласованного поведения собственных энергопотребляющих процессов потребителя и возможных его взаимосвязей с централизованной энергосистемой. Агент-менеджер непрерывно осуществляет мониторинг работоспособности всех систем активного потребителя и ситуации в централизованной энергосистеме. В зависимости от складывающейся в каждый момент времени ситуации в централизованной электроэнергетической системе агент-менеджер он посылает управляющие воздействия агентам потребления и генерации для реализации сценария, соответствующего интересам потребителя.
Агенты потребления
Кондиционеры
Обогреватели
Водонагреватели
Печи
Рынок
V
Агент-менеджер
Сценарий 1
Сценарий 2
Сценарий 3
Агенты генерации
ВИЭ
Топливные элементы
Накопители энергии
Рис. 1. Многоагентная модель активного потребителя
В. Возможные сценарии поведения активного потребителя
Сценарии поведения активного потребителя могут меняться в зависимости от важности и приоритетности тех или иных целей и выбора соответствующего управляющего параметра. Ниже представлены лишь два из возможных сценариев.
1) В качестве основного управляющего параметра используется информация о стоимости электроэнергии на региональном энергетическом рынке. В этом случае агент-менеджер действует по следующей схеме. Первоначально он сравнивает цену на рынке с заранее определенной приемлемой для потребителя (задается в виде интервала значений ). Если цена ниже (1), чем заданная как приемлемая, то агент-менеджер осуществляет покупку всего необходимого объема электроэнергии из централизованной системы. Если цена на электроэнергию в системе выше (2), чем приемлемая цена для потребителя, то он, определяет величину этого превышения. Значительное превышение границы приводит к тому, что агент-менеджер дает сообщение в энергосистему о прекращении покупки энергии с рынка и запускает собственные источники генерации. Возможно, что при включении в работу собственных источников возникнет избыток электроэнергии, которую потребитель готов продать энергосистеме по цене даже ниже сложившейся в сети. В случае небольшого превышения стоимости электроэнергии анализируется возможность снижения собственного потребления, при наличии возможности - уменьшает количество покупной энергии. При отсутствии возможности снижения собственного потребления возможен вариант частичной покупки электроэнергии с регионального рынка и частичного производства собственной (3) (рис. 2). Большие ценовые различия между периодами с высоким и низкими ценами на
2 Верхней границей интервала является стоимость собственного производства электроэнергии
региональном рынке могут автоматически вызвать большие изменения в потреблении электроэнергии.
Рис. 2. Схема работы агента-менеджера, когда управляющим параметром является цена
электроэнергии
2) В качестве основного управляющего параметра используется объем потребления электроэнергии активного потребителя. При необходимости повышения объемов расхода электроэнергии потребителем агент-менеджер анализирует возможности как использования собственных источников энергии, так и увеличения покупки ее на рынке. Возможны несколько вариантов развития ситуации: (1) возросший объем спроса на электроэнергию удовлетворяется из сети, (2) спрос удовлетворяется за счет собственных источников, (3) спрос удовлетворяется частично из сети, частично за счет собственной генерации. В последнем случае может возникнуть избыток собственно производимой электроэнергии, агент-менеджер либо перенаправляет ее в накопительные элементы (аккумуляторы), либо в региональную сеть. В ситуации, когда (4) для удовлетворения энергопотребления не хватает ни собственной генерации, ни централизованной, агент-менеджер анализирует возможность снижения или полного отключения некритических потребителей (уровень важности потребителей задается) и передает управляющее воздействие агентам-потребления (рис. 3). Подобное поведение потребителя может повлиять на величину и спроса и стоимости электроэнергии в сети.
Использование многоагентного подхода для моделирования поведения активного потребителя позволяет составлять сколь угодно большое количество разных сценариев. При разных условиях действия активного потребителя будут различны.
Уровень потребления
Используем собственную генерацию, а остатки продаем на рынок
Рис. 3. Схема работы агента-менеджера, когда управляющим параметром является объем
потребления электроэнергии
3. Подход к реализации. В ИСЭМ СО РАН разработан методический подход к построению типовых многоагентных систем (МАС) в энергетике [6]. Данный методический подход включает:
• метод проектирования и реализации типовой МАС;
• метод управления взаимодействием агентов на основе алгебраических сетей;
• событийные модели сценариев взаимодействия агентов (агентных сценариев) и их графического представления с использованием элементов Joiner-сетей;
• алгоритмы взаимодействия и поведения агентов;
• базовые компоненты типовой МАС с гибкой архитектурой.
Разработанная типовая МАС состоит из 3-х основных составляющих главный модуль,
агент-клиент и вычислительные агенты (рис. 4). На основе типовой МАС возможно построение любой конкретной МАС. В типовой МАС реализованы базовые компоненты, предназначенные для разработки агентов-вычислителей и агента-менеджера. Эти базовые компоненты с незначительной доработкой можно использовать при формировании многоагентной системы моделирования активного потребителя.
При адаптации типовой МАС к решению задачи моделирования поведения активного потребителя в роли агента-клиента выступает рынок электроэнергии, основными характеристиками которого в каждый момент времени являются спрос и цена. Роль главного модуля берет на себя агент-менеджер, в котором хранятся все заданные сценарии реагирования потребителя на ту или иную ситуацию на рынке для достижению наилучших собственных результатов. Агенты-вычислители подразделяются на агенты-потребления и агенты-генерации. Первые из них характеризуются минимальным и максимальным уровнями энергопотребления, степенью надежности энергоснабжения и возможностью снижения нагрузки и/или ее полного отключения. Вторые - установленной мощностью, минимальной рабочей мощностью и возможностью определения стоимости производства собственной электроэнергии. В агентах-потребления вычисление требуемого уровня энергопотребления
+
для удовлетворения собственных планов выполняется в каждый момент времени, в то время как в агентах-генерации вычисления осуществляются только по указанию агента-менеджера.
Рис. 4. Архитектура типовой МАС
Взаимодействие между агентами-потребления и агентами-генерации возможно лишь по команде от агента-менеджера при энергоснабжении от собственных источников. Использование типовой многоагентной системы позволяет построить МАС для моделирования активного потребителя с минимальными затратами (рис. 5).
Развитие событий по каждому определенному сценарию описывается в виде событийных моделей с использованием аппарата .Готег-сетей [11] и закладывается в агента-менеджера. На рисунке 6в виде событийной модели представлен сценарий, когда в качестве основного управляющего параметра используется информация о стоимости электроэнергии на региональном энергетическом рынке.
Рис. 5. Архитектура МАС для моделирования поведения активного потребителя
Man
inf
Hself
Hgenl
-J
re3
Self
—J
re2
Gen
re1
Рис. б.Пример событийной модели сценария активного потребителя
На рисунке 6 приняты следующие обозначения: /^/-информация о цене электроэнергии на рынке, Man- агент-менеджер, анализирующий цену электроэнергии, re -управляющие воздействия при разных условиях: reí -потребителя не устраивает цена на рынке, re2 - цена на рынке приемлема, re3 - цена на рынке незначительно выше приемлемой,Gen - процесс полного использования энергии с рынка, Self - процесс полного использования собственной генерации, HSelf - процесс частичного использования собственной генерации, Hgen - процесс частичного использования энергии с рынка.
Достоинством построения событийных моделей агентных сценариев с использованием аппарата Joiner-сетей является возможность самостоятельного внесения изменений в алгоритм работы системы пользователями без участия программистов.
При проектировании многоагентной системы моделирования поведения активного потребителя не требуется создание каких-либо процедур межплатформенного взаимодействия, поскольку в типовой МАС предусмотрены такие алгоритмы поведения и взаимодействия агентов, которые не зависят от того, на каких программных платформах они реализованы. В данной системе реализация агентов производится на платформе .Net с использованием языка C#, а работа с XML-файлами, использующимися для обмена информацией между агентами, осуществляется на языке Linq. Для более простого и быстрого внесения изменений в исходный код за основу структуры ПК берется шаблон проектирования «MVC» (Model-view-controller, «Модель-представление-контроллер»). Разделение модели и интерфейса осуществляется посредством шаблона «наблюдатель».
Заключение. Особенности активного потребителя, такие, как способность управлять использованием электроэнергии, включая возможность ее генерации и сохранения, являются важной частью концепции интеллектуальной энергетики. Предусматриваемые в концепции тарификация и регулирование энергопотребления в режиме реального времени, а также информационный обмен с централизованной системой, позволяют потребителю корректировать объемы получаемой электроэнергии для достижения удовлетворительных собственных результатов и влиять на уровень цены и объемы спроса в системе.
Разрабатываемая на основе типовой МАС многоагентная система моделирования активного потребителя имитирует его поведение в зависимости от разных ситуаций в
энергосистеме, что позволит оценить в первом приближении возможности и силу его влияния на структуру и условия функционирования региональной электроэнергетической системы.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Веселов Ф.В., Федосова АВ. SmartGrid - умный ответ на вызовы "умной" экономики. // Энергорынок. 2011. № 5. С. 52-58.
2. Волкова И.О. Активный потребитель: реалии и прогнозы. НИУ ВШЭ, 2014. https://www.hse.ru/data/2014/09/30/1100422480.pdf (дата обращения 4.04.2017)
3. Волкова И.О., Шувалова Д.Г., Сальникова Е.А.Активный потребитель в интеллектуальной энергетической системе: возможности и перспективы. https://www.hse.ru>pubs/share/direct/document/71899800 (дата обращения 4.04.2017)
4. Кобец Б.Б., Волкова И.О. Инновационное развитие электроэнергетики на базе концепции SMART GRID. М.: ИАЦ Энергия. 2010. 208 с.
5. Концепция интеллектуальной электроэнергетической системы России с активно-адаптивной сетью. / Под ред. ЕВ. Фортова, А.А. Макарова. М.: ОАО «ФСК ЕЭС». 2012. 235 с.
6. Массель Л.В., Гальперов В.И. Разработка многоагентной системы оценивания состояния электроэнергетических систем с использованием событийных моделей // Наука и образование. №9. 2015. М.: МГТУ им. Баумана. Эл. №ФС77-4211. ISSN 1994-0448. DOI: 10.7463/ 0915. 0811180.
7. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд.: Пер. с англ. М.: Издательский дом "Вильямс". 2006. 1408 с.
8. Сальникова Е.А. Стимулирование активного поведения потребителей в электроэнергетике // Вестник ТвГУ. Серия «Экономика и управление». 2013. Выпуск 18. С. 177-188.
9. Сидоренко В.Н. Красносельский А.В. Имитационное моделирование в науке и бизнесе: подходы, инструменты, применение // Бизнес-информатика. 2008. №2 (08). С. 52-57.
10. Стенников В.А. Интегрированные интеллектуальные энергетические системы. http://isem.irk.ru/upload/iblock/cef/cef1938237b98ee723192b6676049d89.pdf (дата обращения 4.04.2017)
11. Столяров Л.Н., Новик К.В. Joiner-сеть для моделирования взаимодействующих параллельных процессов // Моделирование процессов управления: Сб. научных трудов. Моск. физ.-тех. ин-т. М.. 2004. С. 81-97.
12. Технологическая платформа «Интеллектуальная электроэнергетическая система России»
http://rosenergo.gov.ru/regulations and methodologies/tehnologicheskaya platforma tp ies (дата обращения: 5.03.2017)
13. Demand Response: Principles for Regulatory Guidance. Jupiter, Florida: Peak Load Management Alliance. 2002.
14. Smart Power Grids - Talking about a Revolution. IEEE Emerging Technology Portal http://www.ieee.org/portal/site/emergingtech/index.jsp?techId=1220, (дата обращения 12.12.2016).
UDK 004.89:338
MODELING THE ACTIVE CONSUMER BEHAVIOR BASED ON THE AGENT APPROACH Elena V. Gal'perova
Ph.D., AssociateProfessor, LeadingResearcher. Department of Energy-Economy Interactions
e-mail:galper@isem.irk.ru VasiliyI. Gal'perov
Ph.D., research engineer. Department of energy security, e-mail: galperov@ gmail.com
Melentiev Energy Systems Institute Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences 130, Lermontov Str., 664033, Irkutsk, Russia
Abstract. The relevance of the paper is determined by the important role which the active consumers plays in the Smart Grid concept. Modeling the consumer behavior is necessary to assess their impact on the structure and operating modes of the electricity system, including study of regional energy markets. The agent approach is used to simulate consumer behavior and allows to simulate complex nonlinear direct and feedback connections between the consumer and the power system. The algorithm for optimization of the consumer behavior is developed and described. Keywords: Smart Grid, active consumer, modeling, agent approach, energy demand,price.
References
1. Veselov F.V., Fedosova A.V. Smart Grid - umnyj otvet na vyzovy "umnoj" jekonomiki [Smart Grid - smart answer to the challenges of the "smart" economy] // Jenergorynok = The energy market. 2011. No. 5. Pp. 52-58. (in Russian)
2. Volkova I.O. Aktivnyj potrebitel': realiii prognozy [The active consumer: realities and forecasts] // Moskva = Moscow. NIU VShE = HSE. 2014. Available at: https://www.hse.ru/data/2014/09/30/1100422480.pdf (accessed: 5.04.2017) (in Russian)
3. VolkovaI.O., ShuvalovaD.G., Sal'nikovaE.A. Aktivnyj potrebitel' v intellektual'noj jenergeticheskoj sisteme: vozmozhnosti i perspektivy. [The active consumer in intellectual energy system: opportunities and prospects] Available at: https://www.hse.ru>pubs/share/direct/document/71899800 (accessed: 4.04.2017) (in Russian)
4. Kobec B.B., Volkova I.O. Innovacionnoe razvitie jelektrojenergetiki na baze koncepcii SMART GRID [Innovative development of the electric power industry on the basis of the SMART GRID concept] // Moskva = Moscow. Izdatel'skij centr "Jenergija" = Publishing center «Energy». 2010. 208 p. (in Russian)
5. Koncepcija intellektual'noj jelektrojenergeticheskoj sistemy Rossii s aktivno-adaptivnoj set'ju. [The concept of an intelligent electric power system in Russia with an active-adaptive
network] / Pod red. E.V. Fortova, A.A. Makarova // Moskva = Moscow. OAO «FSK EJeS» = JSC FGC UES. 2012. 235 p. (in Russian)
6. Massel' L.V., Gal'perov V.I. Razrabotka mnogoagentnoj sistemy ocenivanija sostojanija jelektrojenergeticheskih sistem s ispol'zovaniem sobytijnyh modelej [Development of a multi-agent system for assessing the state of electric power systems using event models] // Nauka I obrazovanie = Science and Education. №9. 2015. Moskva = Moscow. MGTU im. Baumana = MSTU them. Bauman. Jel. №FS77-4211. ISSN 1994-0448. DOI: 10.7463/ 0915. 0811180 (in Russian)
7. Rassel S., Norvig P. Iskusstvennyj intellekt: sovremennyj podhod [Artificial intelligence: a modern approach]. 2-e izd.: Per. s angl.=2nd ed.: Trans. from English. Moskva = Moscow. Izdatel'skij dom "Vil'jams" = Publishing house "Williams". 2006. 1408 p. (in Russian)
8. Sal'nikova E.A. Stimulirovanie aktivnogo povedenija potrebitelej v jelektrojenergetike [Stimulation of active consumer behavior in the power industry] // Vestnik TvGU. Serija «Jekonomika I upravlenie» = Bulletin of the Tver State University. Series "Economics and Management". 2013. Issue 18. Pp. 177-188 (in Russian)
9. Sidorenko V.N. Krasnosel'skij A.V. Imitacionnoe modelirovanie v nauke I biznese: podhody, instrumenty, primenenie [Simulation modeling in science and business: approaches, tools, application] // Biznes-informatika = Business Informatics. 2008. No 2(08). Pp. 52-57 (in Russian)
10. Stennikov V.A. Integrirovannye intellektual'nye jenergeticheskie sistemy [Integrated Intelligent Power Systems] Available at: http://isem.irk.ru/upload/iblock/cef/cef1938237b98ee723192b6676049d89.pdf (accessed:4.04.2017) (in Russian)
11. Stoljarov L.N., Novik K.V. Joiner-set' dlja modelirovanija vzaimodejstvujushhih parallel'nyh processov [Joiner-network for modeling interacting parallel processes] // Modelirovanie processov upravlenija: Sb. Nauchnyh trudov = Modeling of control processes: Sat. Scientific works. Moskva = Moscow. Mosk. fiz.-teh.. in-t. = Fiz.-tech.in-t. 2004. Pp. 81-97 (in Russian)
12. Tehnologicheskaja platforma «Intellektual'naja jelektrojenergeticheskaja sistema Rossii» [Technological platform "Intellectual Electric Power System of Russia"]. Available at: http://rosenergo.gov.ru/regulations and methodologies/tehnologicheskaya platforma tp ie s(accessed: 5.03.2017) (in Russian)
13. Demand Response: Principles for Regulatory Guidance - Jupiter, Florida: Peak Load Management Alliance. 2002.
14. Smart Power Grids - Talking about a Revolution. IEEE Emerging Technology Portal Available at: http://www.ieee.org/portal/site/emergingtech/index.jsp?techId=1220, (accessed:12.12.2016).
Acknowledgments. The results were obtained with the partial financial support of the Russian Foundation for Basic Research (№. 16-06-00230, №. 17-06-00102, № 16-07-00474).
