CC BY
23
- проанализировать возможные последствия принятия управленческих решений;
- позволяет оптимизировать планирование учебной деятельности;
- грамотно моделировать стратегическую политику кафедры.
Собранная в процессе мониторинга информация может быть использована, как инструмент обратной связи в целях оценки текущей ситуации, предыдущих удачных или неудачных решений и выработки нового управляющего воздействия, направленного на объект или деятельность.
Новизна работы
Авторы считают, что в данной работе новыми являются интеграция хранилищ данных на базе технологии OLAP и интеллектуальных методов для мониторинга учебной деятельности кафедры вуза.
Литература
1. Акимов А. А., Богатырев В. Е., Финогеев А. Г. Системы поддержки принятия решений на базе беспроводных сенсорных сетей с использованием интеллектуального анализа данных // Сборник статей Международного симпозиума «Надежность и качество». - Пенза, Изд-во Приволжский Дом знаний, 2010. - с. 225-229.
2. Бершадский А. М., Бурукина И. П. Информационная система кафедрального документооборота // Труды XVI Всероссийской научно-методической конференции «Телематика'2009», т. 1. - СПб.: СПбГУ ИТМО, 2009. -с.149-150.
3. Inmon W. H. Building the Data Warehouse. -Willey. - 2005.- 576 p.
4. Kimball R., Ross M. The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional. - Wiley.-2002. -464 p.
5. Drewek K. Data Warehousing: Similarities and Differences of Inmon and Kimball. - URL: http://www.b-eye-network.com/view/743 (дата обращения 25.02.11).
6. Львов В. К. Создание систем поддержки принятия решений на основе хранилищ данных //
Системы управления базами данных, 1997.- №3.- с. 30-40.
7. Бершадский А. М., Бурукина И.П., Акимов А.А. Информационная среда мониторинга деятельности кафедры // Материалы IV Международной научно-практической конференции «Информационная среда вуза XXI века». - Петрозаводск, 2010.- с.47-50.
8. Бершадский А. М. , Бурукина И. П., Акимов А. А Мониторинг деятельности кафедры // Сборник статей V Международной научно-технической конференции «Аналитические и численные методы моделирования естественно-научных и социальных проблем».- Пенза, Изд-во Приволжский Дом знаний, 2010.- с.289-291.
УДК 658.5.011+51-74
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ОБЪЕМОВ ПРОИЗВОДСТВА И ПОСТАВОК ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ С УЧЕТОМ СОСТОЯНИЯ СУБЪЕКТОВ ЭНЕРГОСИСТЕМЫ
С. В. Шевченко, к .т. н., доцент кафедры Автоматизированные системы управления Тел.: (38 057) 70 7 6474, e-mail: shev@kpi.kharkov.ua, sv_shevchenko@mail.ru Национальный технический университет «ХПИ» www.kpi.kharkjov.ua
The article is devoted to studying the formation of production plans and supply of electricity in a power system during the following period of time on the balancing market. The approach for definition of planned volumes of manufacture and deliveries of the electric power on the basis of data concerning demand and dynamics of processes of manufacture and deliveries with the use of mathematical modelling is offered. Keywords: electric power, manufacture, demand, mathematical modelling, planning.
Работа посвящена исследованию процессов формирования планов производства и поставок электроэнергии в энергосистеме на последующий период времени в условиях балансирующего рынка. В работе предлагается подход для определения планируемых объемов производства и поставок электроэнергии на основе данных о спросе и динамике процессов производства и поставок с использованием математического моделирования.
Ключевые слова: электроэнергия, производство, спрос, математическое моделирование, планирование
Keywords: the electric power, manufacture, demand, mathematical modeling, planning
Целью работы является формализация задачи управления процессами распределения производства, поставок и потребления электроэнергии в условиях функционирования оптового рынка электроэнергии на основе положений системного подхода, механизмов и процедур формирования эффективных решений с учетом текущих состояний, ресурсных ограничений и динамических характеристик процессов функционирования и управления.
Суть обсуждаемой проблемы заключается в следующем Для управления производством и поставками электроэнергии Национальной комиссией регулирования электроэнергетики (НКРЭ) Украины в соответствии с практикой Евросоюза и России принята концепция оптового рынка электроэнергии и его участников [1]. По этой концепции в состав системы управления оптового рынка электроэнергии вводится действующее лицо - Оператор рынка, выполняющий прием ценовых заявок на генерацию электроэнергии от производителей и выполняющий формирование текущей цены отпускаемой электроэнергии поставщикам и потребителям с учетом прогнозируемого уровня спроса и состояния электроэнергосистемы. Для этого Оператор рынка формирует график нагрузки для энергоблоков производителей на каждый расчетный период следующих суток на основании данных спроса, текущего и планируемого состояния. Решение этих задач требует учета ряда критериев, факторов, условий и особенностей, обеспечивающих эффективность функционирования системы «производитель - поставщик - потребитель» электроэнергии, включающих ее открытость и взаимодействие с другими аналогичными системами. Одной из основных особенностей и проблем использования электроэнергии как продукта производства являются существенные ограничения на возможности организации ее хранения и накопления, которые оказывают определяющее значение на эффективность функционирования электроэнергетики. В связи с этим основной задачей диспетчерского управления в электроэнергетической системе является поддержка баланса мощности производства и потребления. Для обеспечения решения этой задачи применяются автоматизированные системы диспетчерского управления различных уровней иерархии в сочетании с автоматизированными системами учета производства, поставок и потребления объемов электроэнергии и механизмы т.н. балансирующего рынка, предусматривающие использование процедур организации оперативной реализации имеющихся избытков электроэнергии или определения ее необходимой дополнительной генерации для удовлетворения возникающих потребностей с заключением двухсторонних договоров между производителями и потребителями электроэнергии.
Постановка задачи. В соответствии с решениями о переходе к рыночной экономике электроэнергетика реализует производство электроэнергии, используя рыночные механизмы [2]. Содержание так называемого баллансирующего рынка для согласования объёмов производства и потребления электроэнергии предполагает на основе собранных заявок от потребителя и производителя электроэнергии формирование плана производства электроэнергии на следующие сутки и распределения его между генерирующими и поставляющими компаниями.
Для решения этой задачи должна быть собрана информация о состоянии и возможностях маниврирования объёмами производства всех генерирующих и поставляющих компаний. Учитывая различные динамические возможности указанных компаний, а также их состояние в ходе проведения плановых и не плановых ремонтов, данная задача должна рассматриваться в динамике изменений всех перечисленных факторов и показателей. Решения в такой постановке позволят формировать планы производства и поставок электроэнергии на следующий промежуток времени, которые максимально адекватны реальным обстоятельствам и обладают требуемой эффективностью. Основным критерием при этом следует считать минимальные затраты на обеспечение сбаллансированного спроса экономически рентабельным производством и поставками электроэнергии [3].
Предлагаемые процедуры в составе принятых методик не учитывают динамические особенности источников и производителей потребляемой электроэнергии, использование которых может стать важным фактором для повышения эффективности функционирования всей энергосистемы
Будем считать, что известно множество предприятияй 3, субъектов процессов производства и поставок электроэнергии, обеспечивающих требуемые объемы потребления. Состояние каждого субъекта оценивается в фиксированные моменты времени у е Т планируемого периода (например, следующих суток) и представлено множеством Ку, у е 3 . Для каждого субъекта у е 3 и
состояния к е Ку в момент времени У е Т известно: -В™11, В^ - минимальная и максимальная мощность генерации или поставки электроэнергии; С‘ку - цена генерации или поставки электроэнергии; гку - удельный расход топлива; Яу - запасы топлива у-го предприятия. Будем считать, что момент времени У0 е Т соответствует начальному состоянию энергосистемы. Требуется определить объёмы производства и поставок электроэнергии 2‘ку > 0 для каждого у-го предприятия, у е 3, находящемся в к-м состоянии, к е Ку в момент времени У, у е Т, и необходимые для этого
изменения состояния. Очевидно, в качестве критерия оптимальности принимаемых решений по определению объемов производства и поставок электроэнергии следует выбрать минимум связанных с ними суммарных затрат за весь рассматриваемый период времени Т. Указанные затраты должны включать как затраты, непосредственно связанные с объемами генерации, так и затраты, вызванные необходимостью перехода из одного состояния в другое состояние.
Введем в рассмотрение следующие булевые переменные
1, если у - е предприятие находится в к - м состоянии у‘у = < в момент времени У е Т, к е К у, у е 3, (1)
0 - в противном случае,
отражающие состояния предприятий энергосистемы.
Тогда V=к} - вектор, компоненты которого определяют текущее состояние у-го предприятия в момент времени у е Т, у е 3 . Очевидно, каждое предприятие в любой момент времени может находиться в одном состоянии. Поэтому
X ук=1у е Т, у е 3 ■ (2)
кеКу
Рассмотрим формирование ограничений, которым должны удовлетворять искомые переменные, определяющие искомые объемы электроэнергии. Прежде всего - это ограничения по объемам производства и поставок электроэнергии
ХХ4>О, У е Т, (3)
у кеКу
где О, - требуемый объём потребления электроэнергии на момент времени У е Т .
Объем производства и поставок электроэнергии у-го субъекта зависит от текущего режи-
ма функционирования, который определяется его состоянием к е Ку, у е 3 . В таком случае имеем следующее неравенство
в™п * 4< В“х ■ (4)
С учетом переменных состояния {у'к.} данное неравенство примет вид:
у дтт - у , у дтах /г\
уку • Вку < ^ку < уку • Вку ■ (5)
Рассмотрим ограничения, обеспечивающих связь периодов времени.
Пусть >'•={у - вектор, компоненты которого, определяют начальное состояние энергосистемы для планируемого периода в соответствии с (1). Тогда
X уку = у£, у е 3,, > 1,, е т. (6)
кеКу (Гу-1)
Можно видеть, что система ограничений в виде (6) будет содержать ряд тривиальных ограничений, описывающих связь с начальным состоянием для ,=0 переменных состояния с нулевым
значением верхнего индекса. Подобные ограничения могут быть исключены из рассмотрения при практическом применении данных построений.
Рассмотрим связь состояний системы с учетом времени переходов. Введем в рассмотрение
время перехода из предыдущего состояния в к-е состояние,
к е Ку (У‘') с Ку, у е 3, У е Т ; А'у. - интервал времени между контролируемыми состояниями у—го предприятия между (У -1) -м и / моментами времени, у е 3, У > 1, У е Т .
Для перехода в соответствующее состояние необходимо выполнение условия, в соответствии с которым требуемое время перехода не должно превышать соответствующего интервала времени между состояниями в (У -1) -й и У моменты времени. Имеем
І Т (,) • ук, *Д', і є3, і > l, і є Г.
(7)
кєК, (Г'-1)
Ограничения по запасам топлива для каждого предприятия можно представить следующим образом
і Е3.
(8)
Таким образом, математическая модель оптимизации производства и поставок электроэнергии может быть представлена в следующем виде. Найти
ґ \
$ = 11 1°к • 2 к, + Іак • Ук,
і і
при ограничениях:
ІІ4 >п<, і еТ ,
і кєК,
л.і ршіп ^ _і ^ л.і ршах ук, • вк, * 2к, * ук, • вкі ,
і є З, і > 1, і є Т,
і Укі= у'а):
кєК, (¥]-1)
І Т (У/1) • у, <Д', і Є З, і > 1, і є Г,
кєК, (У,-1)
іі • 2» * Кі, і Є 3,
ієТ кєК,
І ук,=1і є т , і є 3,
кєК,
ук,Є І0,1}, 4 > 0 к є К,, і є 3, і є т.
(9)
(10)
(11)
(12)
(13)
(14)
(15)
(16)
Здесь у° = {у°} = {уу — начальное состояние у—го предприятия при / = 0, у е 3, 0^- — стоимость перехода в к—е состояние из предыдущего состояния для у—го предприятия в момент времени У,
к е К., у е 3, У е Т .
Задача (9) — (16) относится к классу задач частично—целочисленного программирования и для ее решения могут применяться соответствующие методы и алгоритмы, реализованные в пакетах решения оптимизационных задач с булевыми переменными.
Автор считает, что в данной работе новыми являются следующие положения и результаты: выделена задача управления объемами производства и поставок электроэнергии в рыночных условиях с использованием планирования производственных мощностей энергоблоков генерирующих компаний на основе процедур формирования эффективных решений; построена математическая модель рассматриваемой задачи управления; результаты оптимизации решений последовательности задач позволяют получить набор переходов состояний и режимов энергоблоков с учетом обеспечения требуемыми ресурсами, динамики процессов генерации и управления, которые обеспечивают минимальное значение интегрального критерия оптимальности в виде значение затарат на производство, поставку и потребление электроэнергии на протяжении рассматриваемого промежутка времени; полученные результаты позволяют формировать график
нагрузки для энергоблоков генерирующих компаний, график поставок компаний поставщиков и график потребления с системных позиций для учасников энергорынка.
Выводы. Современное состояние производства, распределения, поставок и потребления электроэнергии в условиях перехода к рыночным отношениям требует формирования новых механизмов балансирования спроса и предложений с позиций эффективности составляющих бизнес-процессов всех уровней. Проведенный анализ содержания и взаимодействия рассматриваемых процессов в электроэнергетике позволил выделить критерии и основные ограничения задачи планирования производства, поставок и потребления электроэнергии в рыночных условиях. Результаты решения формализованного представления данной оптимизационной задачи могут быть использованы для формирования графика нагрузки энергоблоков генерирующих компаний с учетом уровня поставок и потребления электроэнергии в рыночных условиях при составлении долгосрочных и краткосрочных контрактов, а также для обеспечения эффективности балансирующего рынка электроэнергии в составе функциональных подсистем управления.
Литература
1. Постанова №1789 Про схвалення Концепції функціонування та розвитку оптового ринку електричної енергії України. - К. : Каб. Мін. України, 2002. - 53 с.
2. Программа экономических реформ Украины на 2010-2014 гг. // Комитет по экономическим реформам при Президенте Украины. - Офиц. изд. - К.: 2010 г. - 99 с.
3. Шевченко С. В., Пивненко А. М. Формирование планов производства электроэнергии с учетом динамики изменения состояния энергосистемы // Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Зб.наук.праць. Тематичний випуск «Системний аналіз, управління та інформаційні технології». - Х.:
НТУ ХПИ. - 2010. - № 67. - С. 196-202.
УДК 012.4.03
СНИЖЕНИЕ СОВОКУПНОЙ СТОИМОСТИ ВЛАДЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМОЙ ЗА СЧЕТ СОЗДАНИЯ СИСТЕМЫ ИНТЕГРАЦИИ ДАННЫХ
К. А. Лычагин, начальник сектора создания и сопровождения подсистем интеграции данных аналитических систем ЗАО «ЕС-лизинг»
Тел.: (495) 319 1945, e-mail: klychagin@ec-leasing.ru
Б.А. Позин, д. т. н, профессор, технический директор ЗАО «ЕС-лизинг»
Тел.: (495) 319 2136, e-mail: bpozin@ec-leasing.ru ЗАО «ЕС-лизинг» http://www.ec-leasing.ru
The paper describes categories of costs which can be included in total cost of ownership (TCO) of information-analytical system and which are connected with the data integration system (DIS). Some problems of creating DIS are described. The streaming architecture of DIS, which helps to solve problems of stability and scalability of DIS and to lower TCO of IAS is proposed.
В статье рассмотрены категории затрат, входящие в расчет совокупной стоимости владения (ССВ) информационно-аналитической системы (ИАС) и связанные с системами интеграции данных (СИД). Сформулированы некоторые проблемы создания систем интеграции данных. Предложена потоковая архитектура системы интеграции данных, позволяющая решить проблемы устойчивости и масштабируемости СИД, и снизить ССВ ИАС.
Ключевые слова: Совокупная стоимость владения, информационно-аналитические системы, интеграция данных.
Keywords: total cost of ownership, data integration, ETL architecture, parallel processing.
