Научная статья на тему 'Применение геоинформационных технологий для исследования проблем энергетической безопасности'

Применение геоинформационных технологий для исследования проблем энергетической безопасности Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
366
54
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ЭНЕРГЕТИЧЕСКАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ / ПРОГРАММНО-ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЙ КОМПЛЕКС / ТОПЛИВНО-ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС / МОДЕЛЬ / ГЕОИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА / ENERGY SECURITY / SOFTWARE / FUEL AND ENERGY COMPLEX / MODEL / GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Еделев Алексей Владимирович, Сендеров Сергей Михайлович, Пяткова Наталья Ивановна

Описано применение геоинформационных систем для решения проблем, возникающих при анализе результатов моделирования долгосрочного развития топливно-энергетического комплекса страны. Показана возможность визуальной оценки состояния энергетики страны в анализируемый момент времени на основе набора электронных карт, связанных с системообразующими энергетическими объектами. Предложены принципы отображения системы энергетики на карте как сети распределения энергоресурсов. Разработано программное обеспечение для комплексного анализа структуры и территориально-производственных связей энергетики страны в различных расчётных ситуациях с учётом требований энергетической безопасности.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Еделев Алексей Владимирович, Сендеров Сергей Михайлович, Пяткова Наталья Ивановна

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

The paper describes the use of geographic information system to address the range of issues that arise in the analysis of results of simulation of long-term development of the fuel and energy complex. The feature of visual assessment of a country energy sector condition at a certain moment of time on the basis of a set of maps associated with the energy systems which are the parts of fuel and energy complex is demonstrated. The principles of displaying the Energy system as an energy resource distribution network are proposed. The software for comprehensive analysis of the structure and interregional relations between energy sectors in various scenarios with regard to the requirements of energy security and environmental constraints is developed.

Текст научной работы на тему «Применение геоинформационных технологий для исследования проблем энергетической безопасности»

нформационные технологии в управлении

УДК 620.9.019.3:004.9

ПРИМЕНЕНИЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ИССЛЕДООАНИЯ ПРОБЛЕМ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

A.B. Еделев, С.М. Сендеров, Н.И. Пяткова

Описано применение геоинформационных систем для решения проблем, возникающих при анализе результатов моделирования долгосрочного развития топливно-энергетического комплекса страны. Показана возможность визуальной оценки состояния энергетики страны в анализируемый момент времени на основе набора электронных карт, связанных с системообразующими энергетическими объектами. Предложены принципы отображения системы энергетики на карте как сети распределения энергоресурсов. Разработано программное обеспечение для комплексного анализа структуры и территориально-производственных связей энергетики страны в различных расчетных ситуациях с учетом требований энергетической безопасности.

Ключевые слова: энергетическая безопасность, программно-вычислительный комплекс, топливно-энергетический комплекс, модель, геоинформационная система.

ВВЕДЕНИЕ

Одно из важнейших направлений обеспечения приемлемого уровня жизни общества состоит в обеспечении энергетической безопасности (ЭБ), которую по сути можно характеризовать как состояние защищенности граждан, общества и экономики страны от дефицита в обеспечении их обоснованных потребностей в энергии [1]. Сложность решения проблемы обеспечения ЭБ требует применения различных моделей и математических методов при формировании управляющих решений на всех этапах развития и эксплуатации топливно-энергетического комплекса (ТЭК) и составляющих его систем энергетики. Существенную помощь в таких исследованиях могут оказать геоинформационные системы (ГИС) [2] как средство визуализации информации о работе таких сложных пространственно-распределенных систем, как ТЭК и системы энергетики.

Исследование сценариев развития ТЭК с позиций ЭБ и обоснование мероприятий по ее обеспечению может проводиться по схеме, представленной на рис. 1. В ее основу положено формирование множества сценариев развития ТЭК, отражающих

наиболее представительные или характерные сочетания внешних условий развития и функционирования ТЭК на рассматриваемую перспективу. На этом этапе ГИС могут применяться, например, для определения мест установки и оценки потенциальных возможностей возобновляемых источников энергии [3].

Следующие две задачи — оценка состояния ТЭК, анализ последствий воздействия негативных возмущений, выявление потенциально слабых мест в топливо- и энергоснабжении потребителей и оценка эффективности мероприятий при конкретных сценариях развития ТЭК — рассматриваются на базе анализа балансов топливно-энергетических ресурсов (ТЭР) по опорным годам с разбивкой на территориальные и отраслевые блоки. Для адекватного учета энергетических связей между территориальными единицами и отраслевыми блоками и детализация крупных потребителей ТЭР в балансовой экономико-математической модели ТЭК России представлена необходимая информационная база. Оценка состояния ТЭК наряду с анализом балансов ТЭР включает в себя комплексную проверку соответствия состояния ТЭК (без учета мер по обеспечению ЭБ) требованиям ЭБ, описанным в форме пороговых значений набора индика-

Рис. 1. Взаимосвязь основных задач в общей схеме исследований сценариев развития энергетики с позиций ЭБ

торов ЭБ [4]. На данных этапах ГИС могут использоваться для интерпретации результатов моделирования [5, 6]. На основе исходных данных в ГИС создаются карты расположения объектов энергетики в виде тематических слоев и наборов данных с географической привязкой. Результаты моделирования преобразуется в наборы данных с соответствующей структурой, добавляются к своему тематическому слою и отображаются в виде масштабируемых символов, цветов раскраски геометрических объектов, графиков [7].

Оценка приемлемости и эффективности мероприятий по обеспечению ЭБ при анализе конкретных сценариев развития ТЭК и последующий отбор наиболее эффективных мероприятий на всем множестве сценариев из-за сложности используемых моделей и слабой формализации критериев производятся в рамках соответствующих многоитерационных имитационных процедур при значительной роли эксперта.

На завершающем этапе по результатам исследований принимаются решения о реализации мероприятий по обеспечению ЭБ. Большую роль при формировании таких решений играют экспертные оценки.

1. МОДЕЛЬ ТОПЛИВНО-ЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА

Эффективным инструментом для анализа возможных последствий реализации крупных угроз ЭБ и оценки эффективности некоторых превентивных мероприятий (прежде всего, резервирующих) для преодоления этих угроз показала себя балансовая экономико-математическая модель ТЭК [8, 9]. По принципам построения и приемам описания связей и свойств систем энергетики данная модель похожа на обобщенную сетевую модель систем энергетики США [10], а по своим возможностям она не уступает как модели развития электроэнергетики и теплоснабжения в рамках ТЭК страны EPOS [11] (часть модельно-информацион-ного комплекса SCANER [12]), так и зарубежным моделям MARKAL [13], MESSAGE [14], EFOM [15], TIMES [16]. Данная модель ТЭК позволяет:

— рассматривать энергетику страны как единое целое от производства энергетических ресурсов до потребления конечных энергоносителей в основных отраслях экономики, включая все стадии переработки и преобразования энергоресурсов;

— исследовать процесс развития технологической и территориальной структуры энергетики;

— предусматривать оптимизацию развития энергетики, т. е. поиск лучших с позиций ЭБ вариантов ее развития в рассматриваемой перспективе.

Модель ТЭК включает в себя модели основных систем энергетики: газоснабжения, углеснабжения, нефте- и нефтепродуктоснабжения, электроэнергетики.

В модели наряду с производственным и распределительным (транспортным) блоками присутствует блок потребления, в котором представлены основные потребители продукции отраслей ТЭК страны, ранжированные по соответствующим категориям.

Формализовано ограничения рассматриваемой задачи записываются в виде системы линейных уравнений и неравенств:

SH + AX - £ yt - £ Sh = 0,

t = 1 h = 1

0 < X < D,

0 < yt < Rt,

0 < Skh < Sh,

£ s h < s, h = 1

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

где t — категория потребителей; h — категория запасов; X — искомый вектор, компоненты которого характеризуют интенсивность применения технологических способов функционирования энергетических объектов (добычи, переработки, преобразования и транспорта энергоресурсов); Y * — искомый вектор, компоненты которого характеризуют объемы потребления отдельных видов топлива и энергии отдельными категориями потребителей;

oh

Sk — искомый вектор, компоненты которого характеризуют объемы запасов топлива выделенной категории h на конец рассматриваемого периода; SH — заданный вектор, компоненты которого равны исходным уровням запасов энергоресурсов; A — матрица технологических коэффициентов производства (добычи, переработки, преобразования) и транспорта отдельных видов топлива и энергии (затраты — выпуск); D — вектор, определяющий технически возможные интенсивности применения отдельных технологических и производственных способов; R * — вектор с компонентами, равными объемам заданного потребления отдельных видов топлива и энергии отдельными категориями потребителей; Sh — вектор, компоненты которого отражают нормативный объем запасов категории h; S — вектор с компонентами, равными объемам хранилищ (складов) данного энергоресурса.

Целевая функция при этом имеет вид:

(C, X) + £ (r*, g*) + £ (qh, Sh - Shh) ^ min. (6)

t = 1

h = 1

Первая составляющая такой целевой функции отражает издержки, связанные с функционированием отраслей ТЭК, входящих в него систем и подсистем энергетики. Здесь С — вектор удельных затрат по отдельным технологическим способам функционирования действующих, реконструируемых или модернизируемых, а также вновь сооружаемых энергетических объектов.

Вторая составляющая — ущербы от дефицита по каждому виду топлива и энергии у каждой из выделенных категорий потребителей. Размеры дефицита энергоресурсов g' у потребителей категории ? соответствуют разности Я' — у '. Компо-г

ненты вектора г с некоторой условностью названы "удельными ущербами". Стоимостная оценка реального (полного) ущерба от дефицита, как известно, вызывает определенные трудности из-за многообразия форм проявления последствий от дефицита энергоресурсов, которые не всегда можно выявить и количественно определить. В данном случае эта трудность преодолевается путем введе-

ния шкалы приоритетов в удовлетворении спроса на отдельные виды топлива и энергии потребителей рассматриваемых категорий.

Третья составляющая аналогична второй и соответствует ущербам от ненакопления запасов. Со-

h

отношения компонент векторов q отражают предпочтительность (в смысле будущих возможных условий функционирования ТЭК) в тех или иных запасах по видам топлива и в территориальном разрезе.

2. ПАКЕТ ПРИКЛАДНЫХ ПРОГРАММ «КОРРЕКТИВА»

Первые две задачи схемы исследований развития ТЭК с позиций ЭБ (см. рис. 1) решаются с помощью пакета прикладных программ (ППП) «Корректива» [17], в котором выделим основные программные модули:

— формирования сценариев развития ТЭК (mx),

— создания графа развития ТЭК (m2),

— оценки допустимости состояния ТЭК (m3),

— поддержки экспертного анализа конечного графа развития ТЭК (m4).

Информационно-логические связи объектов предметной области пакета представлены на рис. 2.

Основная задача модуля ml — чтение информации U из базы данных и формирование на ее основе согласно целям исследования одного из конкретных сценариев W развития ТЭК. В качестве исходной информации U принимаются:

— множество допустимых (осуществимых) стратегий развития ТЭК;

— перечень критических ситуаций (сценариев возмущений), которые могут возникнуть в течение периода времени Т вследствие реализации угроз ЭБ;

— заранее сформулированный набор основных индикаторов ЭБ.

База данных работает под управлением системы управления базами данных Firebird [18].

Модуль m2 отвечает за формирование графа развития ТЭК и его обход. Сценарий Wразвития ТЭК W может быть представлен в виде направленного во времени Т графа (рис. 3), узлы 0, 1, 2, ..., N которого соответствуют возможным состояниям ТЭК в опорные годы Tx, T2, T3, ..., TN + r К каждому из узлов 0, 1, 2, ..., N привязываются данные для уравнений (1)—(6), описывающие состояния P0, Pv P2, ..., PN ТЭК опорные годы.

Стратегии развития ТЭК, сценарии возмущений реализуются изменением по определенным законам значений элементов матрицы A и векторов,

Рис. 2. Основные составляющие ППП «Корректива»

входящих в систему уравнений (1)—(6). В простейшем случае это может быть групповая замена значений компонент векторов Б и Я'. Подобным образом модуль т2 создает выходное множество Р, состоящее из возможных состояний Р0, Рр Р2, ..., Рм.

Ядро модуля т2 представляет собой несколько десятков скриптов на интерпретируемом языке программирования Ьиа [19]. Ключевой компонент модуля т2 — генератор моделей [16], который создает новое состояние ТЭК и управляется набором правил, преобразующих исходные данные сценария W развития ТЭК в векторы и матрицу А, входящих в уравнения (1)—(6). Исследователь имеет возможность изменять правила преобразования исходной информации. Модуль т3 оценивает допустимость одного из множества Р состояний ТЭК с помощью многоступенчатой системы ограничений. На первом этапе с помощью решателя 1р_8о1уе [20] находится решение модели (1)—(6) как задачи

Рис. 3. Представление сценария развития ТЭК в виде графа

линейного программирования. Если решение существует, то на втором этапе на основе результатов решения вычисляются значения индикаторов ЭБ и проверяется уровень ЭБ.

Результаты работы системы ограничений модуля т3 вместе с состояниями Р0, Рр Р2, ..., Рм образуют выходное множество О состояний ТЭК О0, О2, ..., с оцененным уровнем ЭБ.

Модуль т4 собирает из множества О конечный граф развития ТЭК и помогает исследователю провести его анализ.

Архитектура ППП «Корректива» проектировалась с учетом его использования в распределенной вычислительной среде [21]. После создания графа развития ТЭК каждый его узел полностью независим от других в смысле проведения расчетов. При большом размере графа можно существенно сократить время вычислений с помощью распределенных вычислений, разбив граф на небольшие части и просчитав их одновременно на узлах распределенной вычислительной среды.

3. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ РАСЧЕТА

Полученное на модели (1)—(6) решение анализируется по так называемым балансовым таблицам, сгруппированным по системам энергетики, входящим в состав ТЭК. В связи со значительны-

ми объемами информации, включающими в себя технологические характеристики около 50 объектов добычи нефти, 30 — газа, 80 — угля, около 700 источников электроэнергии, 32 потребителей сырой нефти, около 80 потребителей газа и столько же потребителей нефтепродуктов, более 2500 дуг транспорта, исследователь испытывает большие сложности с формированием четкой логической схемы работы исследуемых систем энергетики без достаточной степени наглядности. Наиболее сложно в такой ситуации — определить слабые или «узкие» места, сдерживающие возможности удовлетворения потребности отдельных районов или существенно снижающие эффективность функционирования ТЭК (увеличение затрат из-за необходимости использования более дорогих способов производства и транспорта ТЭР).

Проблема усугубляется необходимостью анализа наборов данных для нескольких моментов времени — опорных годов для выбранной перспективы сценария развития.

Основные принципы отображения схем систем энергетики и поиска «узких» мест были выработаны ранее в процессе создания и применения проблемно-ориентированных ГИС для исследований проблем живучести отдельных систем энергетики, в частности, систем газоснабжения, нефте- и неф-тепродуктоснабжения [22, 23].

При исследовании совокупной работы отдельных энергетических систем в рамках единого ТЭК геоинформационные системы применяются для:

— отображения систем энергетики, входящих в состав ТЭК, в виде сетей распределения соответствующих энергоресурсов, причем узел сети соответствует потребителю или источнику ТЭР, а дуги — транспортным связям между ними;

— получения на схеме сети наглядного отображения исходной информации и графической интерпретации информации о работе любого из объектов ТЭК;

— оказания помощи в определении «узких» мест в подсистемах транспорта ТЭР.

Модуль m4 построен на основе ГИС с открытым исходным кодом System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA), которая была выбрана в результате анализа работ [24—26]. Эта система SAGA разработана кафедрой физической географии Геттингемского университета (Германия) как платформа для реализации методов географических исследований и написана на языке программирования С++ с использованием библиотеки wxWidgets [27].

Архитектура SAGA является модульной и основана на прикладном интерфейсе программирования API [28], обеспечивающим объектные модели

данных, основные определения для программирования методов исследований, большое количество вспомогательных классов и функций.

Авторами выполнены работы по встраиванию интерпретатора Lua внутрь SAGA и обеспечению доступа скриптов, написанных на языке Lua, к библиотеке wxWidgets, которые в результате получили возможность полного контроля над этой ГИС.

Схема системы энергетики в SAGA представлена в виде карты, состоящей из трех векторных слоев. Первый слой, представленный точечными объектами в виде небольших кругов, характеризует состояние производителей ТЭР. Второй слой, представленный линиями, позволяет судить о степени загруженности транспортной подсистемы. Третий слой, состоящий из площадных объектов, показывает, полностью ли удовлетворены нужды потребителей ТЭР.

Характеристика текущего режима работы объектов системы энергетики определяется в результате расчета на модели ТЭК (1)—(6) и отображается цветом компонентов векторных слоев. Например, для производителей и транспорта ТЭР черный цвет означает, что объект работает в нормальном режиме с определенным запасом по производственным мощностям, красный — объект полностью загружен (никакого запаса по производственным мощностям нет), синий — объект не был задействован (по разным причинам, определяемым в ходе специального анализа).

В подсистемах транспорта ТЭР возможные «узкие места» определяются с помощью аппарата двойственных оценок. Известно, что двойственные оценки могут служить мерой дефицитности какого-либо ресурса [29]. В данном случае таким ресурсом служит пропускная способность дуг, и соответственно анализируются двойственные переменные, соответствующие ограничению (2) для транспорта. Для «узкого места» значение двойственной переменной будет меньше нуля и по модулю будет близко к значению соответствующей компоненты r. «Узкие места» в транспорте на схеме системы энергетики отображаются в виде линий двойной толщины. Именно с ними в процессе анализа необходимо особенно тщательно работать эксперту.

Карты формируются только для одного момента времени. Переключение между наборами данных, соответствующих различным моментам времени, производится при помощи меню, встроенного в SAGA.

Помимо исследования путей развития ТЭК России с учетом требований ЭБ, ППП «Корректива» был применен авторами для исследования нескольких сценариев устойчивого развития энерге-

Рис. 4. Окно модуля m4 ППП «Корректива»

тики Вьетнама при ограничениях выбросов парниковых газов объектами ТЭК [30]. Это послужило дополнительной проверкой работоспособности и подтверждением адекватности применяемых методов и инструментальных средств.

На рис. 4 показан пример анализа, проводимого с помощью модуля m4 ППП «Корректива». В данном случае анализируется информация о производстве, транспорте и потреблении электроэнергии одного из сценариев развития энергетики Вьетнама в 2020 г.

В левой части главного окна модуля m4 (см. рис. 4) располагается карта, отображающая режим работы объектов электроэнергетической системы Вьетнама, а справа показана такая информация о транспорте электроэнергии из региона South Central Coast в регион South East, как коды начала и конца дуги (параметры SRC и DEST соответственно), толщина линии (параметр WIDTH). Данная дуга окрашена в красный цвет, а полигон, соответствующий региону South East, окрашен в желтый цвет. Это означает, что имеется дефицит электроэнергии в регионе South East, а дуга из South Central Coast в South East полностью загружена.

Количественные характеристики дуги из South Central Coast в South East можно увидеть в окне «Model info» (см. рис. 4), где приводится информация о переменных модели (1)—(6), описывающих функционирование выделенного объекта ТЭК. В столбцах Var, X, UP находятся соответственно код переменной, ее значение, значение ее верхней

границы. Значение двойственной переменной, которая соответствует ограничению (2) для дуги, отображается в столбце dual. Ее значение для дуги из South Central Coast в South East меньше нуля, поэтому эта дуга является «узким местом» и имеет двойную толщину линии.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В исследованиях долгосрочного развития энергетики страны и ее регионов с учетом требований энергетической безопасности актуальна проблема наглядного представления многомерных данных о состоянии ТЭК в различные исследуемые моменты времени. Существующий в настоящее время соответствующий инструментарий в России (SCANER) и за рубежом (TIMES) обычно предлагает проводить анализ данных о состоянии ТЭК в табличной форме. Использование электронных карт для отображения пространственно-распределенных данных ТЭК дает возможность исследователю анализировать состояние ТЭК и систем энергетики на более высоком качественном уровне. Электронные карты помогают исследователю получить целостную оценку состояния ТЭК и систем энергетики, составить список объектов ТЭК, требующих первоочередного внимания, быстро определить «узкие» места, ограничивающие поток ресурсов к потребителям. Поэтому в разработанное авторами программное обеспечение «Корректива», предназначенное для исследований развития ТЭК с учетом требований энергетической безопасности, была интегрирована геоинформационная система SAGA.

В отличие от ранее созданных авторами геоинформационных систем для исследований проблем живучести отдельных систем энергетики в данном случае решалась проблема визуализации параметров работы более сложного по структуре объекта (ТЭК). В частности, появилась возможность отображать на карте состояние не одной, а двух и более систем энергетики, работающих совместно в составе ТЭК.

ЛИТЕРАТУРА

1. Энергетическая безопасность России: проблемы и пути решения / Н.И. Пяткова, В.И. Рабчук, С.М. Сендеров и др. — Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2011. — 198 с.

2. Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии. — М.: Финансы и статистика, 1997. — 290 с.

3. Scholz Y. Renewable Energy Based Electricity Supply At Low Costs — Development of the Remix Model and Application for Europe: PhD Dissertation. — German Aerospace Center, Institute of Technical Thermodynamics, 2012. — P. 181. — URL: http://elib.dlr.de/77976/VREMix_Thesis_YS.pdf (дата обращения: 26.02.15).

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

4. Сендеров С.М. Модельно-индикативный подход к оценке уровня энергетической безопасности страны при различных вариантах развития энергетики // Изв. РАН. Энергетика. - 2005. - № 4. - С. 3-9.

5. Quelhas Alves de Freitas A.M. Economic efficiencies of the energy flows from the primary resource suppliers to the electric load centers: Ph. D. Thesis. — Iowa State University, Ames, Iowa, USA, 2006. - P. 151. URL: http://lib.dr.iastate.edu/ rtd/1555 (дата обращения: 26.02.15).

6. Biberacher M. Fusion in the Global Energy System - GIS and TIMES, Ciemat, Madrid, 2007 URL: www.iea-etsap.org/web/ Docs/Fusglob.pdf (дата обращения: 26.02.15).

7. Quelhas A., McCalley J.D. A multiperiod generalized network flow model of the US integrated energy system: Part II -Simulation results // IEEE Trans. on Power Syst. - 2007. -Vol. 22. - P. 837-844.

8. Voropai N.I., et. al. Comprehensive substantiation of the adaptive development of energy systems in terms of changing external conditions // Intern. Journal of Global Energy Issues. -2003. - Vol. 20, N 4. - P. 416-424.

9. Сендеров С.М, Рабчук В.И., Пяткова Н.И. Анализ выполнения требований энергетической безопасности при реализации различных направлений развития ТЭК страны до 2020 г. // Изв. РАН. Энергетика. - 2009. - № 5. -С. 17-23.

10. Quelhas A, Gil E., McCalley J.D., Ryan S.M. A multiperiod generalized network flow model of the US integrated energy system: Part I - Model description // IEEE Trans. on Power Syst. - 2007. - Vol. 22. - P. 829-836.

11. Веселов Ф.В., Макаров А.А., Малахов В.А. Методы и инструментарий прогнозирования развития электроэнергетики // Изв. РАН. Энергетика. - 2010. - № 4. - С. 82-94.

12. SCANER. Суперкомплекс активной навигации в энергетических исследованиях / А.А. Макаров, Ф.В. Веселов, О.А. Елисеева и др. - М.: ИНЭИ РАН, 2011. - 144 с.

13. Fishbone L G. and Abilock H. MARKAL, a linear-programming model for energy systems analysis: technical description of the BNL version // Intern. Journal of Energy Research. - 1981. -Vol. 5. - P. 353-375.

14. Gerking H. Modeling of multi-stage decision making process in multi-period energy models // European Journal of Operational Research. - 1987. - Vol. 32, N 2. - P. 191-204.

15. Van der Voort E, et. al. Energy Supply Modelling Package, EFOM-12C Mark I, Mathematical Description. - Lou-vain-La-Neuve, 1984. - 429 p.

16. Loulou R., Labriet M. ETSAP-TIAM: the TIMES integrated assessment model Part I: Model structure // Computational Management Science - 2008. - Vol. 5, N 1. - P. 7-40.

17. Программный комплекс "Корректива" для исследований долгосрочного развития топливно-энергетического комплекса Вьетнама / А.В. Еделев, Н.И. Пяткова, А.В. Чеме-зов, Нгуен Xoaй и др. // Программные продукты и системы. - 2014. - № 4. - С. 211-216.

18. Borrie H. The Firebird Book Second Edition. - IBP Publications, 2013. - 1038 p.

19. Roberto Ierusalimschy, Luiz Henrique de Figueiredo, Waldemar Celes Filho. Lua - an extensible extension language // Soft-

ware-Practice & Experience — 1996. — Vol. 26, N 6. — P. 635—652.

20. Mixed Integer Linear Programming (MILP) solver lp_solve. — URL: http://sourceforge.net/projects/lpsolve (дата обращения: 27.06.2014).

21. Еделев А.В. Применение системы X-COM для исследования развития топливно-энергетического комплекса с учетом требований энергетической безопасности. Научный сервис в сети Интернет: решение больших задач // Тр. Всерос. науч. конф. (22—27 сентября 2008 г., г. Новороссийск). — М., 2008. — С. 94—98.

22. Еделев А.В, Еникеева С.М, Сендеров С.М. Информационное обеспечение при исследовании вопросов функционирования больших трубопроводных систем // Вычислительные технологии. — 1999. — Т. 4, № 5. — C. 30—35.

23. Воробьев С.В, Еделев А.В. Методика определения узких мест в работе больших трубопроводных систем // Программные продукты и системы. — 2014. — № 3. — С. 174—177.

24. Steiniger S., Bocher E. An overview on current free and open source desktop GIS developments // Intern. Journal of Geographical Information Science. — 2009. — Vol. 23, N 10. — P. 1345—1370.

25. Steiniger S, Hay G.J. Free and open source geographic information tools for landscape ecology // Ecological Informatics. — Sept. 2009. — Vol. 4, iss. 4. — P. 183—195.

26. Chen D., Shams S, Carmona-Moreno C, Leone A. Assessment of open source GIS software for water resources management in developing countries // Journal of Hydro-environment Research. — Oct. 2010. — Vol. 4, iss. 3. — P. 253—264.

27. wxWidgets: Cross-Platform GUI Library. — URL: http:// www.wxwidgets.org (дата обращения: 27.06.2014).

28. Conrad O. SAGA — program structure and current state of implementation // SAGA — Analysis and Modelling Applications. Gottinger Geographische Abhandlungen. — 2006. — Vol. 115. — P. 39—52.

29. Сакович В.А. Оптимальные решения экономических задач. — Минск: Выш. школа, 1982. — 272 с.

30. Alexei V. Edelev, et. al. Sustainable energy development and green growth strategy for Vietnam: a suitable pathway of power sector ensuring the national energy security // Proc. of the third Intern. Scientific Conf. "Sustainable Energy Development". — Hanoi, Oct. 2013. — P. 21—28.

Статья представлена к публикации руководителем РРС А.А. Ворониным.

Еделев Алексей Владимирович — канд. техн. наук, ст. науч. сотрудник, И flower@isem.sei.irk.ru,

Сендеров Сергей Михайлович — д-р техн. наук, зам. директора, И ssm@isem.sei.irk.ru,

Пяткова Наталья Ивановна — канд. техн. наук, зав. лабораторией, И nata@isem.sei.irk.ru,

Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН, г. Иркутск.

Содержание сборника «Управление большими системами», 2014, вып. 53

Беляева А.В. Учет пространственных факторов в массовой оценке объектов недвижимости: сравнение эффективности различных методов. — С. 6.

Иванов Н.Н. Аналитико-имитационное моделирование обобщенных стохастических сетевых графиков. — С. 27. S Соловьев А.И. Декомпозиция задачи оптимального потребления на дискретном рынке. — С. 45. S Мишкуров П.Н. Повышение точности динамической оптимизации вагонопотоков на основе использования расчётных периодов переменной длительности. — С. 58. S Белов Р.В., Казанин Д.К., Огородников К.О. Методы коррекции инерциальных оценок координат при управлении группой подвижных объектов. — С. 76.

Тексты статей доступны на сайте http://ubs.mtas.ru/

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.