CC BY
18
Оригинальная статья / Original article
УДК 622.33.013:004.416 «311»
DOI: 10.21285/1814-3520-2017-10-138-149
УЧЕТ СИСТЕМНЫХ СВОЙСТВ УГОЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ, КАК СОСТАВЛЯЮЩЕЙ ТОПЛИВНО-ЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ ЕЕ РАЗВИТИЯ
А
© Л.Н. Такайшвили1
Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН (ИСЭМ СО РАН), Российская Федерация, 664033, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 130.
РЕЗЮМЕ. ЦЕЛЬ. Изучалось влияние свойств угольной промышленности на возможность построения адекватных экономико-математических моделей для прогнозирования перспектив развития угольной отрасли как системы топливоснабжения в топливно-энергетическом комплексе. МЕТОДЫ. Использован опыт многолетних исследований перспектив развития угольной промышленности России и ее регионов с применением экономико-математических моделей и теоретических основ системных изысканий в энергетике. РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ. Представлены свойства угольной промышленности как большой системы энергетики и составляющей топливно-энергетического комплекса. Дано описание основных свойств угольной промышленности как объекта исследования, в том числе структурных единиц и угольной продукции. Введено понятие «информационные свойства системы» с целью перехода от объекта моделирования непосредственно к экономико-математическим моделям. Рассмотрены подходы к моделированию перспектив развития отрасли с учетом представленных свойств. Показаны особенности вычислительного эксперимента исследования перспектив угольной промышленности и способы учета этих особенностей. Дано краткое описание реализации информационной базы и системы моделей. На основе анализа ретроспективы выполнения исследований представлены адекватные способы отражения свойств угольной промышленности в системе моделей и схеме вычислительного эксперимента. ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Сложность построения экономико-математических моделей обусловлена нереальностью корректной формальной записи всех условий задачи посредством языковых конструкций одной из имеющихся математических теорий, а также возможным отсутствием полных условий задачи на момент ее постановки. Исследование перспектив развития угольной промышленности должно основываться на использовании системы оптимизационных, имитационных и расчетных моделей - при преобладающей роли эксперта. Недостаточная определенность решений и слабая формализуемость отдельных задач диктует необходимость участия эксперта как при формировании окончательного решения, так и на этапах оценки исходной информации.
Ключевые слова: система энергетики, угольная промышленность, свойства объекта исследования, задачи прогнозирования, моделирование, вычислительный эксперимент.
Формат цитирования: Такайшвили Л.Н. Учет свойств угольной промышленности, как системы топливно-энергетического комплекса при моделировании ее развития // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2017. Т. 21. № 10. С. 138-149. DOI: 10.21285/1814-3520-2017-10-138-149
CONSIDERATION OF SYSTEM FEATURES OF COAL INDUSTRY AS A PART OF FUEL AND ENERGY SECTOR WHEN ITS DEVELOPMENT MODELING L.N. Takaishvili
Melentiev Energy Systems Institute SB RAS,
130, Lermontov St., Irkutsk 664033, Russian Federation.
ABSTRACT. PURPOSE. The article deals with the influence of coal industry features on the possibility to build adequate economic and mathematical models for forecasting development prospects of the coal industry as a coal supply system in the fuel and energy complex. METHODS. The study uses the experience of long-term researches of coal industry development prospects in Russia and its regions with the application of economic and mathematical models and theoretical bases of system researches in the energy sector. RESULTS AND THEIR DISCUSSION. The article presents the features of the coal industry both as a big system of the energy sector and a component of the fuel and energy complex. It describes the main features of the coal industry as an object of research including its structural units and coal products. The concept "information properties of the system" is introduced in order to transfer from the modeling object to econo mic and mathematical models. Consideration is given to the approaches to modeling of industry development prospects with regard to the presented properties. The features of the computational experiment researching coal industry development prospects and the ways of accounting these features are shown. Implementation of the information base and the
1Такайшвили Людмила Николаевна, кандидат технических наук, старший научный сотрудник лаборатории топливо-энергетического комплекса Сибири и Дальнего Востока, e-mail: luci@isem.irk.ru
Lyudmila N. Takaishvili, Candidate of technical sciences, Senior Researcher of the Laboratory of Fuel and Energy Complex of Siberia and the Far East, e-mail: luci@isem.irk.ru
system of models is briefly described. Having analyzed retrospective studies the author proposes adequate methods of coal industry features reflection in the system of models and computational experiment scheme. CONCLUSION. The complexity of building of economic and mathematical models is caused by the fact that it is not possible to provide a correct formal record of all problem settings by means of language structures of one of the available mathematical theories. Moreover, the statements of the problem can be incomplete at the moment of problem setting. The research of coal industry development prospects has to be based on the use of the system of optimization, simulation and computational models, whereas the role of the expert prevails. Ambiguity of decisions and weak formalizability of specific problems makes the participation of the expert obligatory in the formation of the final decision and at the stages of initial information evaluation.
Keywords: energy system, coal industry, features of the object of research, forecasting goals, modeling, computational experiment
For citation: Takaishvili L.N. Consideration of system features of coal industry as a part of fuel and energy sector when its development modeling. Proceedings of Irkutsk State Technical University. 2017, vol. 21, no. 10, pp. 138-149. (In Russian) DOI: 10.21285/1814-3520-2017-10-138-149
Введение
В современном научном представлении угольная промышленность, как система углеснабжения, образует совместно с системами электро- и ядерной энергетики, газо- и нефтеснабжения единый топливно-энергетический комплекс (ТЭК) страны. Системы энергетики, предназначенные для производства особого рода продукции - энергии разных видов, имеют ряд общих свойств для довольно широкого класса человеко-машинных систем, а также специфических признаков, присущих лишь большим системам энергетики. Поэтому при их исследовании используется системный подход [1-6].
Основными характеристиками больших систем энергетики являются: необозримая сложность, активность, динамичность и неопределенность внешних
условий, внутренних параметров и поведения систем. Угольная промышленность обладает как общими с большими системами энергетики, так и специфическими, присущими только ей, свойствами. Для решения задач исследования перспектив развития угольной отрасли страны, регионов, межрегиональных поставок угля и т.п. в ИСЭМ СО РАН разработана система экономико-математических моделей и регулярно выполняется вычислительный эксперимент с использованием этих моделей [7]. В данной статье рассмотрены свойства угольной промышленности как объекта исследования и их влияние на возможность построения адекватных экономико-математических моделей и выполнения вычислительного эксперимента.
Свойства угольной промышленности как объекта исследования
В свойствах больших систем энергетики условно выделяют объектные и управленческие.
Из объектных свойств на структуру и содержание моделей наиболее существенно влияет структурная сложность. В качестве объектов рассматриваются структурные единицы (предприятие, организация); угольная продукция; движение или развитие объектов во времени.
Для структурных единиц наиболее существенными объектными свойствами являются структурная сложность, мас-
штабность, целостность, неоднородность и значимость.
К объектным свойствам угольной продукции относятся неоднородность, слабая взаимозаменяемость, востребованность.
Наиболее важные объектные свойства движения - это активность; адаптация; инерционность; динамичность; непрерывность; ограниченность развития и поддержания угледобычи, объемов поставок и потребления угля; зависимость технологиче-
ская, финансовая, социальная; управляемость; наблюдаемость; прогнозируемость.
Структурная сложность угольной промышленности России обусловливают следующие факторы:
- угольная отрасль России в настоящее время включает в себя около 250 угледобывающих и углеперерабатывающих предприятий в 23 регионах и снабжает коксующимися и энергетическими углями несчетное количество потребителей на всей территории страны и за рубежом;
- ресурсная база отрасли (вторая по величине запасов в мире) расположена в пределах 22 угольных бассейнов и более 140 месторождений, значительно отличающихся по множеству характеристик друг от друга;
- наличие тесных внешних связей с электроэнергетической системой страны, котельными, металлургической промышленностью, транспортными предприятиями, а также с другими отраслями народного хозяйства;
- сложные внутренние связи между предприятиями по добыче и обогащению угля и другими организациями, входящими в состав системообразующих предприятий;
- разобщенность производителей и потребителей и наличие разных направлений использования угля.
Особая масштабность, а поэтому и особая структурная сложность угольной промышленности обусловлена такими факторами, как обширная география угольных месторождений и потребителей угля; ре-сурсоемкость - вовлеченность больших объемов ресурсов (финансовых, трудовых, природных и т.д.). Свойство масштабности относится как к отрасли в целом, так и к отдельным предприятиям и проявляется при моделировании в сложности учета всего множества влияющих на развитие характеристик объекта, связей с потребителями, включая транспортировку продукции.
Условно угольная промышленность может рассматриваться как целостная система как для страны в целом, так и для отдельных регионов, несмотря на структур-
ную сложность и особую масштабность. Целостность отрасли проявляется при взаимодействии с системами ТЭК. Она обусловлена наличием множества связей с потребителями, общей для страны транспортной системой, влиянием на развитие угольной промышленности программных документов как отдельных регионов, так и страны в целом.
Неоднородность, присущая объектам угольной отрасли, проявляется через множество характеристик объектов и широкий спектр значений данных характеристик. Различия значительны не только между характеристиками угольных бассейнов и месторождений, но и между отдельными предприятиями одного бассейна, а также в пределах одного предприятия для разных пластов. Каждый объект уникален по своим характеристикам. Отдельные характеристики представлены в табл. 1.
Учитывая разброс значений показателей, технически возможные объемы добычи определяются проектными организациями индивидуально для каждого предприятия. Значительно отличаются технико-экономические и финансово-экономические показатели: длительность сроков строительства и освоения проектных мощностей, текущие затраты, длительность периода эксплуатации предприятий по добыче и переработке угля и другие показатели. Для новых предприятий существенное значение имеет наличие и развитость социальной и транспортной инфраструктуры в регионе.
Субъекты федерации также не однородны по отношению как к ресурсной базе, так и по потребителям. Неоднородность потребителей угля определяется наличием различных направлений использования продукции, наиболее масштабные из которых - энергетика, коксохимическое производство, экспорт и, в ближайшем будущем, углехимия. Часть добываемых углей (более 40% от объемов добычи) поступает потребителям после переработки. Различные варианты переработки влияют на структуру, размещение и мощности обогатительных фабрик.
Таблица 1
Характеристики угольных бассейнов, месторождений и предприятий
Table 1
_Characteristics of coal basins, deposits, enterprises_
Характеристика, показатель / Characteristic/index Возможные значения / Possible values
Вид угля / Coal type Энергетические (бурый, каменный), коксующийся, антрацит / Steam (brown, bituminous), coking, anthracite
Марка угля / Coal rank Каменные: Д, ДГ, Г, ГС, ГЖС, ГЖО, ГЖ, Ж, ЖВ, КЖ, К, ОК, ОС, КС, КСН, СС, ТС, Т; Бурые: 1 Б, 2Б / bituminous: D, DG, G, GS, GJS, GJO, GJ, J, JV, KJ, K, ОК, ОS, KS, KSN, SS, ТS, Т; Brown: 1B, 2B
Возможные направления использования / Possible application areas Энергетический, коксующийся, углехимия и другие / Steam, coking, coal chemistry and others
Качественные характеристики угля / Qualitative characteristics of coal Набор показателей с широким диапазоном значений: калорийность, содержание серы, золы, летучих, влаги и другие / A set of indices with a wide range of values: calorific value, content of sulfur, ash, volatiles, moisture and others
Способ отработки / Mining method Открытый (разрезы), подземный (шахты) / Open (open casts), underground (mines)
Шахты*/ Mines *
Категория по газу и опасность по выбросам; газообильность и взры-воопасность / Gas category and emission hazard; gas con-tent and explosion hazard; I-IV категории и сверхкатегорийная, не газоопасная / Categories I-IV, super categorical, non gas-hazardous
Метод разработки / Development method Вертикальная, наклонная штольня / Vertical, inclined adit
Вынимаемая мощность пласта, м / Mineable seam thickness, m 1,3-12,3б
Глубина разработки, м / Development depth, m 50-1200
Разрезы* / Open casts *
Коэффициент вскрыши на разрезах, м3/т / Strip ratio at open casts, m3/t В основном: 0,2-15 ; максимальный: 66,9 / Mainly: 0.2-15; maximum: 66.9
Мощность покрывающих пород, м / Depth of cover, m 1-550
Объем вскрыши, тыс. м3 / Overburden, thousand m3 33-51700
*по характеристикам действующих предприятий / by the characteristics of operating enterprises.
Угольная промышленность имеет большую социально-экономическую значимость как в стране в целом, так и в угольных регионах в особенности. Угольные предприятия играют градообразующую роль, при освоении новых месторождений они активно участвуют в формировании
общерегиональной инфраструктуры, стимулируют создание перерабатывающих и других производств. Потребность в трудовых ресурсах здесь выше, чем в других системах энергетики. Отрасль также играет важную роль в формировании экспортного потенциала страны: около половины от по-
ставок российского угля в 2016 г. отправлено на экспорт (164,5 из 331,5 млн т) [8]. Для отдельных регионов экспортная составляющая в объемах добычи составляет от 2 до 90%.
Из свойств движения при моделировании развития угольной промышленности наибольшее значение имеют активность, инерционность, непрерывность процессов, динамичность, ограниченность и зависимость.
Активность угольной промышленности формируется, прежде всего, через систему материальных производственных связей. Ее развитие зависит от функционирования многих отраслей народного хозяйства. Отражением активности является свойство адаптации. В рыночных условиях в большей мере, чем при плановой экономике, проявилось свойство адаптации экономической и структурной и в меньшей мере - технической, в силу инерционности, ограниченности и зависимости от внешних факторов.
Свойства динамичности и инерционности угольной промышленности проявляются в следующем:
- длительности сроков строительства, освоения проектных мощностей добывающих предприятий, сроков реконструкции и закрытия предприятий;
- изменении текущих затрат и других показателей в периоды строительства, эксплуатации, реконструкции и закрытия;
- необходимости капиталовложений в течение каждого из вышеперечисленных периодов;
- ожидаемый эффект от капиталовложений может быть по-разному отдален от момента вложений и требует заблаго-временности в развитии сопряженных отраслей.
Свойства угольной продукции определяются качественными характеристиками товарной продукции, представленной в виде углей, потребляемых в рядовом виде и продуктов переработки. По назначению угли делятся на энергетические и коксующиеся. Отличаются наборы показателей,
характеризующих коксующиеся и энергетические угли и их ресурсы.
Ресурсы энергетических углей складываются из объемов добычи энергетического рядового угля, продуктов переработки энергетического угля, объемов попутной добычи энергетических углей при добыче коксующихся углей и отходов обогащения коксующихся углей за вычетом потерь при переработке.
На угли высокого качества и продукты переработки существует потребность в поставках на экспорт. Угли, малопригодные для нужд энергетики и поставок на экспорт, могут использоваться в углехимии.
Большое различие в качественных характеристиках углей различных месторождений определяет неоднородность угольного продукта и его слабую взаимозаменяемость при востребованности. Этим же объясняются сложные, иногда встречные потоки перевозок угля. Востребованность угля обусловлена большой народнохозяйственной значимостью для внутреннего потребления и для поставок на экспорт.
Управленческие свойства угольной промышленности в рыночных условиях проявляются в основном через управляемость на уровне предприятий и отдельных государственных и региональных программ.
Кроме вышеперечисленных, важным свойством угольной промышленности как большой системы энергетики является ее двойственная природа [5], т.е. наличие долговременных тенденций развития, обусловленных действием объективных законов формирования общества и его производительных сил, и возможность отклонения от этих тенденций под влиянием неопределенных и случайных факторов (событий). Присутствие неопределенных и случайных факторов не дает возможности предвидеть будущее отрасли во всех деталях, что порождает неопределенность развития угольной промышленности.
Представленные свойства учитываются при формировании структуры моделей.
Информационные свойства угольной промышленности как объекта исследования
Для перехода от реального объекта к экономико-математическим моделям нами введено понятие: «информационные свойства объекта». Под информационными свойствами понимаются свойства показателей, используемых для описания и моделирования развития и функционирования объекта и результатов решения.
Информационные свойства угольной промышленности как объекта исследования при моделировании ее развития проявляются через свойства исходной информации или исходных данных, которые представляют информацию об объекте исследования, и результатов решения.
Исходной информации или показателям, используемым для описания и моделирования развития угольной промышленности, присущи следующие свойства: неполнота информации; неопределенность; неполнота представления объектов; целочисленность и агрегируемость.
Неполнота (отсутствие требуемого для исследования набора показателей) информации присутствует:
- в наборе технико-экономических и финансово-экономических показателей;
- в описании возможностей транспортировки;
- в информации об источниках и объемах возможного финансирования как для реконструкции предприятий, так и нового строительства;
- в данных о возможностях смежных отраслей - поставщиков необходимой для функционирования отрасли продукции;
- в данных о наличии трудовых ресурсов.
Неопределенность касается:
- будущих условий развития предприятий угольной промышленности и объектов, от развития которых зависит угольная промышленность;
- некоторой информации о современном состоянии угольной промышленности;
- изменений в законодательной базе;
- изменений в тарифной политике железной дороги и других перевозчиков;
- цен на машины, механизмы, стройматериалы и т.п.
- наличия трудовых и других ресурсов;
- цен на мировом рынке;
- спроса на российские угли на внутреннем и на мировом рынках.
Неполнота представления объектов обусловлена свойствами угольной промышленности как объекта исследования.
Целочисленность (дискретность) определена наличием объектов: предприятия (варианта развития предприятия); средства перевозки угля (вагона железнодорожного и т.п.).
Агрегируемость исходной информации возможна по направлениям использования угля; по территориальным образованиям (субъект федерации, экономический район, страна); по способу добычи, по виду углей и т.п.
Результатам решения свойственны недостаточная определенность решений в силу неопределенности исходной информации; агрегируемость по признакам, необходимым исследователю.
Исходной информации присущи неполнота информации о текущем состоянии отрасли и неопределенность будущих условий развития.
С одной стороны, неполнота информации вытекает из особой масштабности и структурной сложности угольной промышленности, отсутствия возможности отследить все необходимые для исследователя показатели - либо в силу их отсутствия, либо дороговизны статистических сборников. С другой стороны, источники статистической информации часто содержат несогласованные данные. Как следствие неполноты информации и неопределенности проявляется неполнота представления объекта. В зависимости от уровня рассмотрения объектов в постановке задачи возможно наличие агрегированных объектов. Из неполноты и неопределенно-
сти информации об объектах вытекает недостаточная определенность результатов решений.
Агрегируемость результатов решения возможна по признакам, необходимым
исследователю для анализа результатов решения: по способу добычи (подземный, открытый); по статусу предприятия (действующее, реконструируемое, новое) и т.п.
Характеристика задач исследования угольной промышленности
Таким образом, можно охарактеризовать задачи исследования развития отрасли как слабоструктурированные и многокритериальные, частично целочисленные. Под слабоструктурированными понимаются задачи, процесс решения которых, наряду с хорошо изученными, формализуемыми процедурами, содержит также компоненты с присущими факторами неопределенности, неоднородности, препятствующие формализации и по нагрузке на человека (эксперта) близкие к неструктурированным. Для них характерны: неформализуемость отдельных процессов и связей; большая размерность; многокритериаль-ность; многозадачность. В таких задачах предпочтительное решение формируется с участием человека.
Свойство многокритериальности обусловлено наличием иерархии целей и сложностью взаимосвязей как внутренних, так и внешних, и является следствием структурной сложности. При поэтапном решении задач на разных этапах отдельные критерии могут приобретать главенствующее значение, при этом важно, чтобы принятый на данной стадии критерий не обрезал возможности дальнейшего уточнения решения.
Когда в качестве объектов в задаче рассматриваются предприятия - объект либо есть, либо его нет, возникает целочис-ленность. Это относится и к средствам перевозки угля: независимо, насколько заполнен вагон, его стоимость всегда будет как за полностью заполненный углем вагон, и т.п.
Подходы к моделированию развития угольной промышленности
История моделирования развития угольной промышленности в России насчитывает более 70 лет и связана с работами А.С. Астахова, Э.Г. Саратовского, Н.И. Цветкова, А.Г. Аганбегяна, Л.С. Плаки-ткиной и многих других авторов, в том числе и из ИСЭМ СО РАН [7, 9, 10]. Анализ подходов к моделированию развития угольной промышленности показывает, что представленные отдельные свойства угольной промышленности, как объекта моделирования, учитываются в основном через декомпозицию отрасли по различным признакам, систему ограничений, а также определенные допущения.
Декомпозиция угольной промышленности как системы является способом преодоления сложности структуры и связей при моделировании и приводит к созданию иерархии моделей. В условиях рыночной экономики иерархичность угольной про-
мышленности проявляется через иерархию уровней рассмотрения: предприятия, регионов добычи и потребления, группы регионов добычи и потребления (федеральные округа) и страны в целом. Каждому уровню соответствуют свои задачи. Разрабатывались модели: для всех уровней; по направлениям использования (энергетические, коксующиеся угли); страны в целом с учетом всех направлений использования.
При построении экономико-математических моделей вводятся определенные допущения и ограничения:
- выделяются наиболее крупные группы потребителей, потребители агрегируются по направлению использования угля и по территориальному признаку;
- выделяются наиболее существенные связи;
- допускается отсутствие ограничений по пропускной возможности железных
дорог, по возможностям поставки материалов и оборудования и др.;
- вводятся обязательные поставки для углей, которые являются проектным топливом для электростанций;
- считается, что весь уголь поставляется железнодорожным транспортом, поскольку большая часть угля поставляется железнодорожным транспортом (для страны в целом), и нет ограничений по пропускной способности дорог.
Наличие других видов транспортировки при моделировании не рассматривается из-за отсутствия информации и малой их доли в масштабах страны. Но при моделировании развития угольной промышленности отдельных регионов, таких как Республика Саха (Якутия), это допущение не приемлемо.
Объем перевозок угля в структуре перевозок по железным дорогам составляет примерно 20%. Для оценки возможности увеличения перевозок угля железнодорожным транспортом необходимо спрогнозировать прочие 80% перевозок и развитие
железнодорожного транспорта, что является отдельной задачей.
Свойства ограниченности и зависимости угольной промышленности отражаются через систему ограничений, а то, что не формализуемо, отслеживается экспертом.
Информационные свойства угольной промышленности, как объекта исследования, учитываются, в первую очередь, через активное участие эксперта в оценке и формировании исходной информации для построения моделей и формировании окончательного решения. Кроме того, неполноту информации, неопределенность, неполноту представления объектов принято учитывать заданием вариантов развития экономики. Целочисленность для предприятий и вариантов развития задается соответствующими уравнениями, где объект либо выбирается, либо нет. Для средств перевозки - железнодорожных вагонов -стоимость перевозки рассчитывается в соответствии с требуемым количеством вагонов, независимо от загруженности вагонов.
Особенности вычислительного эксперимента исследования перспектив развития угольной промышленности
Приведенные информационные свойства угольной промышленности важны для создания инструмента исследования, для выполнения вычислительного эксперимента, являющегося существенной частью исследования.
Схема исследования включает следующие этапы:
- анализ существующего состояния отрасли и ретроспективы развития;
- предварительные расчеты для анализа существующего состояния отрасли и расчет показателей, необходимых для построения моделей;
- формирование компьютерных вариантов моделей;
- расчет по моделям;
- анализ результатов расчета;
- возвращение на один из предыдущих этапов или формирование окончательного решения.
Источниками информации для первых двух этапов являются формы государственной и отраслевой статистики, статистические сборники, оценки экспертов, предварительный расчет показателей и прогнозные расчеты. Первые два и последний этапы достаточно трудоемки и сла-боформализуемы, что требует от исследователя соответствующей квалификации для выполнения расчетов стандартными программами, если нет возможности формализовать процедуры обработки. Расчеты с использованием математических моделей не могут полностью заменить детальную проработку вариантов экспертами. Этапы формирования компьютерных вариантов моделей и расчета по моделям требуют привлечения квалифицированного программиста для их реализации и для сопровождения и модификации программ в
соответствии с динамично меняющимися потребностями исследователя.
Исходя из рассмотренных свойств угольной промышленности, характеризующих ее как объект исследования, можно сформулировать особенности вычислительного эксперимента, обусловленные свойствами угольной промышленности, и способы учета свойств отрасли (табл. 2).
Сложность построения экономико-математических моделей обусловлена также возможным отсутствием полных условий задачи на момент ее постановки и, в некоторых случаях, невозможностью корректной формальной записи всех условий задачи посредством языковых конструкций одной из имеющихся математических теорий. В этом случае выход в построении имитационных и расчетных моделей при преобладающей роли эксперта.
С учетом особенностей вычислительного эксперимента в ИСЭМ СО РАН разработан информационно-модельный комплекс (ИМК) «УГОЛЬ», включающий информационную систему [7] и систему взаимосвязанных моделей [10]. Информационная система содержит необходимые для анализа существующего состояния отрасли данные в ретроспективе, базирующиеся на данных отраслевой и государственной статистики. Разделы информационной системы содержат в динамике показатели по следующим разделам: добыча и переработка угля; потребление в натуральном и условном исчислении; поставки
углей по регионам; экспорт угля; импорт угля; официальная международную статистика по странам и другие. В информационной системе, кроме показателей развития отрасли, также рекомендованы программные и другие документы. Система моделей представлена взаимосвязанными оптимизационными и имитационными моделями разных уровней иерархии: предприятия, группы предприятий, субъекта федерации, федерального округа, страны в целом. С использованием разработанного в ИСЭМ СО РАН инструментария неоднократно проводились исследования перспектив развития угольной промышленности страны в целом и отдельных регионов.
ИМК «УГОЛЬ» использовался при исследовании перспектив развития угольной промышленности Байкальского региона [11], Восточной Сибири, Дальнего Востока и отдельных регионов РФ (Иркутская область, Республика Бурятия, Забайкальский край и др.) и России в целом. Результаты расчетов по моделям представлены таблицами в разрезах административного деления страны и регионов для разных уровней: прогноз востребованных объемов добычи угля; прогноз балансов углей; прогноз поставок углей; прогноз экспорта угля; прогноз потребности в ресурсах для данного варианта развития экономики. Каждая модель из системы моделей может использоваться как самостоятельно для решения отдельных задач, так и в связке с другими моделями.
Особенность вычислительного эксперимента / Feature of the computational experiment Способы учета свойств угольной промышленности / Methods for considering coal industry features
Сложность изучаемого объекта / Complexity of the object under examination Выбор системы допущений и отсечение аспектов, оказывающих малое влияние на развитие угольной промышленности / Selection of the system of assumptions and cutting off the aspects of little impact on the development of the coal industry
Таблица 2
Особенности вычислительного эксперимента исследования перспектив развития угольной промышленности и способы их учета
Table 2
Features of the computational experiment researching coal industry development prospects and ways of their accounting
Сложность построения экономико-математических моделей / The complexity of building economic and mathematical models Декомпозиция угольной промышленности на компоненты и построение системы взаимосвязанных моделей / Decomposition of the coal industry into components and construction of the system of interrelated models
Невозможность осуществления натурных экспериментов, а также проверки и апробации результатов вычислительного эксперимента на практике / Impossibility of field experiments as well as testing of computational experiment results in practice Анализ ретроспективы развития и анализ существующего состояния отрасли для формирования возможных ограничений на развитие отрасли / Analysis of retrospective development and analysis of the current state of the industry to form possible constraints on industry development
Проблемы информационного обеспечения / Problems of information support: - трудности получения и согласования исходной информации; / difficulties in initial data acquisition and agreement; - сложность представления и отслеживания динамично меняющегося множества объектов угольной промышленности и их характеристик / complexity of representing and tracking of dynamically changing set of coal industry facilities and their characteristics; - трудоемкость формирования компьютерного варианта экономико-математических моделей и обработки результатов расчетов / complexity of forming a computer variant of economic and mathematical models and processing of calculation results Учет возможности того, что большинство показателей в моделях рассчитываются на основе доступных данных, каждый раз, возможно, разных, и в некоторых случаях могут иметь место обратные задачи / Consideration of the possibility that most of the indicators in the models are calculated on the basis of available data (possibly different every time) and inverse problems can occur in some cases: - использование имитационных моделей с гибкой, адаптирующейся к новым условиям структурой / use of simulation models with flexible structure adaptable to new conditions; - создание гибкого инструментария для обработки данных / creation of flexible tools for data processing; - сведение сложных задач к задачам линейного программирования / reduction of complex problems to the linear programming problems
Сложность организации и планирования вычислительного эксперимента / Organizational and planning complexity of the computational experiment Создание системы взаимосвязанных моделей с возможностью использовать отдельные модели самостоятельно в отдельных исследованиях / Creation of the system of interrelated models with the possibility to use individual models independently in certain studies
Слабая формализуемость отдельных этапов вычислительного эксперимента / Poor formalizability of certain stages of the computational experiment Привлечение экспертов / Expert involvement
Необходимость выполнения одноразовых расчетов и процедур обработки больших объемы данных, при том что алгоритм обработки может меняться / The need to perform single-use calculations and procedures for processing large amounts of data with the assumption that the processing algorithm can vary Исследователь должен на хорошем уровне уметь использовать стандартные программы / The researcher should be able to use standard programs at a good level
Выводы
Анализ свойств и особенностей угольной промышленности, как объекта исследования, и их влияние на возможность построения адекватных экономико-математических моделей позволил выявить особенности вычислительного эксперимента при исследовании развития угольной промышленности. На основе анализа ретроспективы выполнения исследований представлены способы отражения свойств угольной промышленности в системе моделей и схеме вычислительного эксперимента.
Недостаточная определенность решений и слабая формализуемость отдельных задач диктует необходимость участия эксперта в вычислительном эксперименте на всех его этапах, особенно при оценке исходной информации и формировании окончательного решения.
Из проведенного анализа следует, что для успешного выполнения прогнозных
исследований необходимы информационная база, отражающая существующее состояние отрасли и ретроспективу ее развития, поддерживаемая в актуальном состоянии; система взаимосвязанных моделей; гибкая схема исследования и наличие эксперта.
Угольная промышленность рассмотрена как система топливоснабжения в составе ТЭК. Остальные направления использования угля, кроме коксохимических заводов, на развитие угольной промышленности влияют незначительно. В дальнейшем эта тенденция может измениться в связи с планами широкомасштабного развития углехимии и газификацией объектов энергетики. При этом рассмотренные способы учета свойств угольной промышленности при исследовании развития угольной промышленности станут еще более актуальными.
Библиографический список
1. Системные исследования в энергетике в новых социально-экономических условиях. Новосибирск: Наука, 1995. 189 с.
2. Гамм А.З., Макаров А.А., Санеев Б.Г. Теоретические основы системных исследований в энергетике. Новосибирск: Наука, 1986. 334 с.
3. Мелентьев Л.А. Системные исследования в энергетике. М.: Наука, 1983. 455 с.
4. Макаров А.А., Мелентьев Л.А. Методы исследования и оптимизации энергетического хозяйства. Новосибирск: Наука, 1973. 274 с.
5. Мелентьев Л.А. Оптимизация развития и управления больших систем энергетики. М.: Высшая школа, 1975. 336 с.
6. Макаров А.А. Системные исследования энергетики: 50-летие надежд и 20 лет в тени // Известия Академии Наук. Энергетика. 2014. № 2. С. 3-15.
7. Агафонов Г.В., Соколов А.Д., Такайшвили Л.Н. Моделирование развития угольной промышленно-
сти // Известия РАН. Энергетика. 2011. № 6. С. 159-165.
8. Тарзанов И.Г. Итоги работы угольной промышленности России за 2016 год // Уголь. 2017. № 3. С. 36-51.
9. Агафонов Г.В., Орехова Л.Н., Санеев Б.Г., Соколов А.Д. Методы и модели оптимизации развития систем угольной промышленности. Новосибирск: Наука, 1987. С. 330-350.
10. Соколов А.Д., Такайшвили Л.Н. Информационно-модельный комплекс для исследования перспектив развития угольной промышленности // «VII Ме-лентьевские чтения». М: ИНЭИ РАН, 2013. С. 99-106.
11. Энергетика Байкальского региона: современное состояние, стратегия развития, механизмы реализации. Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2011. 103 с.
References
1. Sistemnye issledovaniya v energetike v novykh socialno-ekonomicheskikh usloviyakh [System researches in energy sector in new social and economic conditions]. Novosibirsk: Nauka Publ., 1995, 189 p. (In Russian).
2. Gamm A.Z., Makarov A.A., Saneev B.G. Teoretich-eskie osnovy sistemnykh issledovaniy v energetike [Theoretical bases of system researches in energy sector]. Novosibirsk: Nauka Publ., 1986, 334 p. (In Russian).
3. Melentev L.A. Sistemnye issledovaniya v ener-getike [System researches in energy sector]. Moscow: Nauka Publ., 1983, 455 p. (In Russian).
4. Makarov A.A, Melentev L.A. Metody issledovaniya i optimizacii energeticheskogo khozyaystva [Methods of energy economy research and optimization]. Novosibirsk: Nauka Publ., 1973, 274 p. (In Russian).
5. Melentev L.A. Optimizaciya razvitiya i upravleniya bolshikh sistem energetiki [Optimization of large energy systems development and management]. Moscow: Vysshaya shkola Publ., 1975, 336 p. (In Russian).
6. Makarov A.A. System researches in power engineering: the 50th anniversary of hope and 20 years in the shadow. Izvestiya Akademii Nauk. Energetika [Proceedings of the Russian Academy of Sciences. Power Engineering]. 2014, no. 2, pp. 3-15. (In Russian).
7. Agafonov G.V., Sokolov A.D., Takayshvili L.N. Modeling of coal industry development. Izvestiya Akademii Nauk. Energetika [Proceedings of the Russian Academy of Sciences. Power Engineering]. 2011, no. 6, pp. 159-165. (In Russian).
Критерии авторства
Такайшвили Л.Н. самостоятельно получены и оформлены научные результаты, она также несет ответственность за плагиат.
Конфликт интересов
Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.
Статья поступила 30.08.2017 г.
8. Tarzanov I.G. Russia's coal industry performance for January - December, 2016. Ugol' [Coal]. 2017, no. 3, pp. 36-51. (In Russian).
9. Agafonov G.V., Orekhova L.N., Saneev B.G., Sokolov A.D. Metody i modeli optimizacii razvitiya sistem ugolnoy promyshlennosti [Methods and models of coal industry systems development optimization]. Novosibirsk: Nauka Publ., 1987, pp. 330-350. (In Russian).
10. Sokolov A.D., Takayshvili L.N. Information and model complex to research coal industry development prospects. VII Melentevskie chteniya [The VIIth Melen-tiev's Readings]. Moscow: INEI RAN Publ., 2013, pp. 99-106. (In Russian)
11. Energetika Baykalskogo regiona: sovremennoe sostoyanie, strategiya razvitiya, mekhanizmy realizacii [Energy sector of the Baikal region: current state, development strategy, implementation mechanisms]. Irkutsk: ISEM SO RAN Publ., 2011, 103 p. (In Russian).
Authorship criteria
Takaishvili L.N. has independently obtained and formalized the scientific results, bears the responsibility for plagiarism.
Conflict of interests
The author declares that there is no conflict of interests regarding the publication of this article.
The article was received 30 August 2017
