CC BY
74
Список литературы
1. Ценологическое определение параметров электропотребления многономенклатурных производств. / Б.И. Кудрин [и др.] Тула: Приокское книжное изд-во, 1994. 122 с.
2. Кудрин Б.И., Лагуткин О.Е., Ошурков М.Г. Ценологический ранговый анализ в электрике / М.: Технетика, 2008. 116 с.
Лагуткин Олег Евгеньевич, канд. техн. наук, доц., [email protected], Россия, Новомосковск, НИ (ф) РХТУ им. Д.И. Менделеева
FORECASTING ENERGY CONSUMPTION PARAMETERS IN CONDITIONS
OF INSTABILITY
O.E. Lagutkin
The problem of prediction of energy consumption parameters in the conditions of instability. The methodology of forecasting put an original approach developed by the author using cenology electrical properties economy.
Key words: power facilities, forecasting energy consumption parameters, cenology properties.
Lagutkin Oleg Evgenyevich, candidate of technical science, docent [email protected], Russia, Novomoskovsk, The Novomoskovsk’s Institute (subdivision) of the Mendeleyev Russian Chemical-Technological University
УДК 621.319
ВЫЯВЛЕНИЕ СВЯЗИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ИДЕАЛЬНЫХ Н-РАСПРЕДЕЛЕНИЙ С ПАРАМЕТРАМИ ТЕХНОЦЕНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ НА ПРИМЕРЕ ЭКСПОРТА ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ РФ
Б.В. Жилин
Выполнен техноценологический анализ структуры производства электроэнергии в Российской Федерации с использованием И-г-распределения. Показана связь показателей И-г-распределения с экспортом электроэнергии РФ.
Ключевые слова: структура, техноценоз, Н-распределение, производство электроэнергии, экспорт электроэнергии.
Техноценологический подход к исследованию структуры технических систем по сравнению с традиционными статистическими методами достаточно молод. Сам термин ввел в начале 70-х годов 20 века профессор МЭИ Борис Иванович Кудрин [1], который указал критерии, объяснил существование общности в структуре систем законом информационного отбора (также впервые предложенным), аналогичным естественному отбору в живой природе (биоценозы). На этой основе обосновал выделение среди сообществ объектов, описываемых универсальным термином «сис-
209
тема» то, что теперь получило практически общепризнанное название техноценоз. Многочисленными исследованиями установлено, что на структуру системы-ценоза решающее влияние оказывают внешние воздействия. Но если идти дальше, то следует принять, что и собственно система, проявляя ценологические свойства, не является простым отражением внешнего воздействия, а имеет существенную самостоятельную составляющую в своем поведении во времени. Отсюда многочисленные примеры трудностей управления техноценозами, прогнозирования их поведения, особенно в нестабильных внешних условиях.
С другой стороны данное положение подразумевает, что среди показателей и параметров структуры техноценоза существуют такие, которые несут информацию о разнообразных аспектах существования ценоза. В том числе о таких, которые напрямую "не участвуют" в указанных воздействиях. Другими словами наличие ценологической структуры исследуемого объекта позволяет использовать максимум имеющейся информации о системе, невостребованной другими методами.
Данная работа базируется на исследовании ряда ценологических структур и для иллюстрации на конкретном примере показаны результаты расчетов, подтверждающие сделанные утверждения. Так же выдвигаются иные предположения, которые, безусловно, нуждаются в проверке и на других объектах. Успешность подходов и методов, использованных в данной работе, для прогнозирования структуры иных объектов-ценозов, будет основанием для принятия высказанных предположений в качестве объективно существующих закономерностей в развитии ценозов.
Предметом исследования в данном случае является система генерации ЭЭ субъектами РФ с разбивкой по годам за период с 1970 по 2012 годы. Ранее было показано, что структура система генерации ЭЭ субъектами РФ показывает хорошее совпадение констант разнообразия структуры, что является определяющим признаком ценоза [2]. С другой стороны, система генерации за этот период не является стабильно развивающимся техноценозом, а напротив претерпела существенные изменения, вызванные внешними воздействиями, связанными с отказом от плановой экономики, выделением самостоятельных государств и соответственно разделом единой энергосистемы, экономическим спадом и т.п.
Полученные результаты основываются на использовании понятия идеального Н-распределения. Кратко напомним используемую терминологию и подходы. Одна из возможных форм записи Н-распределения Кудрина Б.И. (ранговое по параметру) - показательная функция
жг=т г=1...^ , (1)
г ь
где г - целочисленное значение ранга (ранг - номер по порядку при расположении объектов в порядке уменьшения параметра), 'г - ранжированные относительные значения непрерывного параметра, в нашем примере про-
изводство электроэнергии (ЭЭ) субъектом федерации, отнесенное к суммарному производству ЭЭ РФ; '1, в, Б - относительное значение параметра, соответствующее первому рангу (максимальное), вычисляемый показатель степени, общее количество рангов - константы распределения.
Константы (1), полученные ранее предложенными способами, использующие только суммарные значения параметров 'г, приводят к так называемым идеальным Н-распределениям, или Н-ьраспределениям [2]. В отличие от "традиционных" способов получения констант с использованием метода наименьших квадратов (МНК), которые приводят к эмпирическому Н-распределению.
Продолжаются дискуссии об объективности существования рангового по параметру распределения, т.к. в принципе любая ранжированная последовательность параметров может более или менее успешно описываться (1). Основное возражение оппонентов состоит в том, что распределенные в порядке убывания параметры объективно ничем не связаны между собой, а выбор для их описания Н-распределения, достаточно субъективен. В данном изложении мы используем Н-ьраспределения, которые помимо практических преимуществ, позволяют объективно (численно) отделять ценозы от остальных объектов, отслеживать динамику развития ценозов по показателям Н-ьраспределения.
Введем еще один показатель, характеризующий структуру систем-ценозов - это критерий (индекс) разнообразия Шеннона:
Н = - £ ('г ■ 1о§2 'г) (2)
г
Заметим, что если в качестве параметра выступает относительная численность объектов (например, количество электродвигателей одного типа в системе электроснабжения), то уместно говорить о вероятности "встретить" такой объект в ценозе, и в этом случае (2) - это статистическая энтропия. В рамках данного изложения будем придерживаться именно этой терминологии. Можно использовать любой основание логарифма 2,
10, е , в данной работе использовался логарифм с основание 10 - "десятич-
ный". (Заметим также, случайное совпадение общепринятых обозначений энтропии "Н" и идеального Н-распределения).
Для получения двух констант (1) необходимо два уравнения. В рамках данной работы будем рассматривать следующие модели Н-ь распределения [3, 4]. Первая модель - модель компенсации отклонений структуры суммой начальных рангов (индекс м - модельное значение, полученной из Н-ьраспределения, ф - фактическое значение): НЕМ= НЕФ - условие получения первой константы- это равенство энтропий модельного
Зо Зо
распределения и фактических значений; £ 'гМ= £ 'гФ - условие получе-
г г
ния второй константы- равенство суммы параметров начальных рангов Б0 < Б модельного распределения и фактических значений.
211
Вторая модель: Н2М=Н£Ф - условие получения первой константы-равенство модельной энтропии фактической (как и в предыдущей моде-
Бо Бо
ли); £ НгМ= £ НгФ - условие получения второй константы - равенство эн-
гг
тропии начальных Б0 рангов (Б0 < Б) модельного распределения и фактических значений.
Преимущество предлагаемых моделей состоит в том, что отклонение «идеальной» структуры от фактической можно характеризовать разностью суммарного производства ЭЭ фактического и получаемого из «идеальной» структуры (модельного) - что является еще одним показателем:
Д'Е = ф - м (3)
где Ф - сумма фактических параметров всех рангов, т.е. для рассматриваемого ценоза фактическое суммарное производство ЭЭ; М - сумма параметров всех рангов модельного Н-ьраспределения. Это удобно тем, что Д'е имеет ту же размерность, что и фактические значения рангов и поэтому отдельный интерес вызывает корректная интерпретация этой величины, которая представляет собой разность суммарного ресурса, имеющегося в распоряжении существующего ценоза и предоставляемого идеальной структуре. Другими словами, если мы исследуем реальный ценоз, то фактическая сумма параметров всех рангов может быть меньше (или больше - зависит от знака) суммы «идеального» распределения на величину Д'е. То есть Д'е , применимо к производству-потреблению ЭЭ, характеризует «недостающую» (или «лишнюю») ЭЭ до идеальной структуры. Например, если рассматривать систему-ценоз потребления ЭЭ, то Д'е логично интерпретировать, как резерв энергосбережения: то есть «идеальная» структура электропотребления характеризуется меньшим суммарным расходом ЭЭ на величину Д'^. Такие исследования сейчас ведутся, а здесь покажем интерпретацию Д'^ для системы-ценоза производства ЭЭ. В данном расчете появляется еще одна константа Б0, которая характеризует особенности структуры конкретной системы-ценоза, и отклонение фактической структуры от «идеальной» может быть зафиксировано этой константой. (Если фактическая структура будет близка к «идеальной», то при определении констант можно использовать любое значение Б0, это не повлияет на результат). Близкая модель была использована ранее для создания метода идентификации по начальным рангам, использующегося для прогнозирования электропотребления (точнее для определения электропотребления на предпроектных стадиях) крупного предприятия [5]. Проведенные исследования показали, что величина Б0 стабильна для конкретного предприятия, то есть не изменяется с течением времени притом, что структура электропотребления претерпевала значительные изменения.
В данной статье речь идет о исследовании системы производства электроэнергии по субъектам Российской Федерации. Рассматривался
временной интервал 1970-2012 гг. В рамках данного исследования отыскание величины Б0 выполнялось следующим образом. В рассматриваемой отчетности кроме указанных данных о производстве ЭЭ субъектами РФ, содержится информации о количестве экспортируемой ЭЭ (обозначим 'Э). Поэтому дальнейший анализ был направлен на поиск взаимосвязи величин Б0 , Д'2 и 'Э: подбиралось такое значение Б0, при котором Д'2 было близко к 'Э. В принципе, такое значение единое значение Б0 не обязательно должно существовать, но расчеты показали противоположенный результат. Результаты расчетов по первой модели показали близкое значение Д'£ к 'Э при Б0 =12, результаты расчетов для второй модели -близкое значение Д'£ к 'Э наблюдается при Б0 =8.
Проанализируем результаты расчетов по каждой модели. Первая модель: изменение величин Д'^ и 'Э имеют одинаковый характер и они достаточно близки притом, что диапазон изменения этих величин достаточно большой около 40 ТВтч (максимальное отклонение - 9.9 ТВтч, а среднее - 3.8 ТВтч, или относительное среднее отклонение менее 19%). Надо признать, что обе эти величины связаны с общим производством ЭЭ в РФ '2, но тем не менее 'Э несколько сильнее связано с модельным Д'2, чем с фактическим '2: коэффициенты корреляции ККОРР('2 ; 'Э)=
0.749, Ккорр (Д'е ; 'э)= 0.854.
Вторая модель: изменение величин Д'^ и 'Э не только имеют одинаковый характер, но они достаточно близки по абсолютным значениям: среднее отклонение Д'^ от 'Э - 12.5 % (что соответствует - 0,36% от производства). Причем расчетное Д'^ не связано с суммарным производством, как это можно было предполагать: начиная с 1999 года, наблюдается устойчивый рост производства ЭЭ, в то время как ее экспорт 'Э и расчетное Д'2 согласованно уменьшаются. Стоит так же отметить, что коэффициент корреляции Д'2 и 'Э составил около 0.9, в то время коэффициент корреляции Д'2 и '2Ф составил 0.749.
Таким образом, величину Д'2 можно в данном случае интерпретировать как «лишнюю» ЭЭ произведенную в системе-ценозе. Заметим, что не один из традиционных методов не сможет оценить количество экспортируемой ЭЭ при использовании данных только о производстве ЭЭ. Более того, такая постановка задачи для традиционных методов кажется вообще абсурдной. Однако с точки зрения ценологического подхода в структуре системы-ценоза, в константах и показателях Н-ьраспределений содержится информация, скрытая для других подходов.
Заметим, что величины Б0 = 8; 12 фиксирует особенности рассматриваемого ценоза, его отличие от идеальной структуры, является его «характерным» числом на любом временном интервале. Проанализировав полученные результаты 2-х моделей можно видеть, что сходство Д'2 и фактического 'Э наступает при различных Б0 (в первом случае Б0 = 12, во втором случае Б0 = 8), и второй вариант оказался более точным. Данное
различие обосновано различными способами задания начальных рангов. То есть при равенстве энтропии начальных Б0 рангов модельного распределения и фактических значений рангов получились более точные значения, чем при равенстве суммы параметров начальных рангов модельного распределения и фактических значений.
Выводы
1. Предложенные модели Н-ьраспределения, в рамках которых вводится еще одна константа распределения Б0, однозначно характеризует особенности рассматриваемого ценоза. Оценка отклонения от «идеальной» структуры может производиться по разности суммарных ресурсов: имеющегося в распоряжении существующего ценоза и предоставляемого идеальной структуре.
2. Модели Н-ьраспределения примененные для системы-ценоза производства ЭЭ в субъектах РФ показали: за рассматриваемый период существует единое значение Б0, которое характеризует особенности конкретного ценоза; разность суммарных ресурсов (фактического и модельного распределений) хорошо интерпретируется, как «лишний» ресурс - в данном случае количество экспортируемой ЭЭ.
3. В данной работе на примере ценоза - производство ЭЭ субъектами РФ - показано, что использование Н-ьраспределений позволяет получать дополнительную информацию о ценозе "скрытую" в константах и показателях таких распределений недоступную традиционным методам. Такая информация позволяет идентифицировать события, происходящие в системе, и на этой основе дает возможность разрабатывать конструктивные методы прогноза и управления ценозом.
Список литературы
1. Кудрин Б.И. Исследования технических систем как сообществ изделий - техноценозов Системные исследования. Методологические проблемы. Ежегодник 1980. М.: Наука, 1981. С.236
2. Жилин Б.В., Кобулов В. А. Анализ информативности констант и показателей описания структуры техноценозов на примере производства электроэнергии в Российской Федерации // Изв. ТулГУ. Технические науки. Вып 12. Ч. 3. Тула: Изд-во ТулГУ, 2012. С. 99-108.
3. Жилин Б.В., Кобулов В.А. Модель компенсации отклонений структуры суммой начальных рангов с использованием Н-ьраспределения. Ценологическое моделирование: теоретические основания и практические результаты. Материалы XV конференции по философии техники и техне-тике и семинара по ценологии (Москва, 19 ноября 2010 г.) . Вып. 47. «Ценологические исследования». М.: Технетика, 2011. С.130-135.
4. Жилин Б.В., Нестеренко Д. А., Петроченков А.В. Анализ использования моделей Н-распределения на примере производства электроэнергии субъектами РФ. Ценологическое моделирование: теоретические осно-
вания и практические результаты. Материалы XV конференции по философии техники и технетике и семинара по ценологии (Москва, 19 ноября 2010 г.). Вып. 47. «Ценологические исследования». М.: Технетика, 2011. С. 135-140.
5. Жилин Б.В. Проблемы расчета электрических нагрузок (по материалам дискуссии по комплексному методу Б.И.Кудрина). Тула: Приок-ское книжное издательство, 1996. 129 с.
Жилин Борис Владимирович. 2lnbv@,mail.ru. д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой, Россия, Новомосковск, НИ (ф) РХТУ им. Д.И. Менделеева
IDENTIFICA TION OF THE RELA TIONSHIPINDICA TORS IDEAL N-DISTRIB UTIONS WITH PARAMETERS TECHNOCENOSE SYSTEMS ON THE EXAMPLE OF EXPORT OF POWER OF THE RUSSIAN FEDERATION
B. V. Zhilin
Completed tehnocenose analysis of the structure of production electrical power in the Russian Federation with the H-i-distribution. Shows the relationship of indicators of H-i-distribution ofpower exports of the Russian Federation.
Key words: structure, техноценоз, H-distribution, electricity production, electricity
exports.
Boris Vladimirovich Zhilin, doctor of technical sciences, professor, the head of a chair, Russia, Novomoskovsk, The Novomoskovsk’s Institute (subdivision) of the Mendeleyev Russian Chemical-Technological University
УДК 621.311
ТЕРМИНОЛОГИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ И ОРГАНИЗАЦИИ ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЯ ПО РЕГИОНАМ
М.Г. Ошурков
Предлагается понятийный и терминологический минимум ценологического подхода к прогнозированию регионального электропотребления и выявлению резервов энергосбережения, опирающегося на структурную устойчивость техноценозов и предполагающего создание региональных банков данных по электропотреблению и применение новой математики Н-распределений.
Ключевые слова: прогнозирование, электропотребление, энергосбережение, Н-распределение, структурная устойчивость.
Федеральные законы «Об энергосбережении» и «Об электроэнергетике» задают основные принципы энергосберегающей политики государства, определив приоритет эффективного использования энергетических ресурсов. В современных условиях необходим государственный надзор за
