автореферат диссертации по энергетике, 05.14.02, диссертация на тему:Многоцелевая оптимизация управления качеством электроснабжения в электроэнергетических системах

На правах рукописи

ПОДДУБНЫХ Леонид Федорович

МНОГОЦЕЛЕВАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ В ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

Специальность 05 14 02 - Электрические станции и электроэнергетические

системы

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

□03066133

Красноярск 2007

003066133

Работа выполнена в Политехническом институте ФГОУ ВПО «Сибирский федеральный университет»

Научный консультант: доктор технических наук, профессор

Пантелеев Василий Иванович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Секретарёв Юрий Анатольевич

Доктор технических наук, профессор, Заслуженный деятель науки и техники РФ Ушаков Василий Яковлевич

доктор технических наук, профессор Христинич Роман Мирославович

Ведущее предприятие: ФГОУ ВПО Алтайский

государственный технический университет (г.Барнаул)

л 00

Защита состоится 18 октября 2007 года в 14 " на заседании диссертационного совета Д 212 099 07 при ФГОУ ВПО «Сибирский федеральный университет» по адресу ул Академика Киренского, 26, Красноярск, 660074, ауд Д 501

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Политехнического института ФГОУ ВПО «Сибирский федеральный университет»

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью учреждения, просим направлять по адресу 660074 г Красноярск, ул Академика Киренского, 26, ПИ СФУ, Ученому секретарю диссертационного совета Д 212 099 07

факс (3912) 43-06-92 (для кафедры ТЭС), e-mail boiko@,krgtu ru

Автореферат разослан « /7 » 2007г

Ученый секретарь диссертационного совета к т н , доцент

б

хОлЛ1^

Е А Бойко

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Непрерывный процесс усложнения всех сторон жизни общества, и особенно его материальной сферы, требует постоянного совершенствования форм и методов управления В программных документах долгосрочного развития электроэнергетики России, обусловленных новыми условиями хозяйствования, указывается, что ключевой стратегической задачей повышения эффективности функционирования отрасли является создание эффективной системы управления субъектами хозяйствования, обеспечивающей снижение затрат на развитие электроэнергетических объектов, производства, транспорт и распределение электрической энергии

Исследование проблемы управления электроэнергетическими системами (ЭЭС) неразрывно связано с возрастанием роли управления процессами функционирования и развития этих систем Прогресс в решении общей задачи управления ЭЭС, сформулированной как обеспечение качественного и надежного электроснабжения потребителей с наибольшим экономическим эффектом, обеспечивается развитием научных методов управления, в основе которых лежит теория принятия решений в сложных иерархических системах Для расчетов больших систем разрабатываются специальные методы, использующие принципы эквивалентирования, диакоптики, кибернетического моделирования Эти методы образуют специальный инструмент для определения управляющих воздействий или прогнозирования поведения системы При возрастании роли управления действует основной принцип кибернетики, утверждающий, что сложность системы управления должна возрастать быстрее, чем сложность управляемой системы

Повышение эффективности функционирования электроэнергетики страны в значительной мере достигается совершенствованием диспетчерского и технологического управления режимами ЭЭС на базе новых информационных технологий и вычислительных средств Важной и неотъемлемой частью технологического управления ЭЭС является управление качеством электроснабжения (УКЭС), в котором понятие «качество электроснабжения» объединяет в себе две обширные проблемы обеспечения электромагнитной совместимости и бесперебойности (надежности) электроснабжения потребителей Качество электроснабжения включает в себя также понятие «коммерческое качество», т е качество взаимоотношений с потребителем и удовлетворение его требований

Процессы принятия решений в звеньях иерархической системы УКЭС обладают рядом специфических особенностей, которые обосновывают использование методологии многоцелевой оптимизации (МО) для комплексного решения проблемы

во-первых, большинство решений УКЭС принимается в ситуациях, ранее не встречавшихся, поскольку совпадение ситуаций технической, технологической, коммерческой и других областей является событием маловероятным, что указывает на противоречивость целей управления,

во-вторых, выбор вариантов решений УКЭС происходит, как правило, в условиях высокой степени неопределенности, т е при недостаточных знаниях

о текущей ситуации и тенденциях ее развития и неясных представлениях о всех последствиях принимаемого решения,

в-третьих, решения УКЭС часто принимаются в условиях жестко ограниченного времени,

в-четвертых, на содержание решений существенное влияние оказывают личные качества и интересы лиц, принимающих решение, кроме того, интересы различных звеньев в иерархии УКЭС, как правило, не совпадают, а часто являются противоположными Из сказанного следует, что решения УКЭС являются слабоструктурированными и зависят от степени исходной неопределенности решаемой задачи

Актуальность исследуемой проблемы в теоретическом плане заключается в необходимости развития методологии МО и создания на этой основе сложных алгоритмических моделей УКЭС в составе технологических автоматизированных систем управления (АСУ) ЭЭС (АСДУ, АСУ КЭ, АСКУЭ и др) Разработка адаптивных моделей УКЭС в составе технологических АСУ ЭЭС нуждается в развитии теории проектирования сложных системных объектов с использованием искусственного интеллекта в виде специализированных систем общения, экспертных систем, различных программных и аппаратных средств Создание эффективных алгоритмов УКЭС с учетом кибернетических свойств ЭЭС (управляемости, иерархичности, динамичности, адаптивности, неопределенности, многокритериальности, эффективности, устойчивости) нуждается в развитии методологии аппроксимационного моделирования структуры предпочтений лица, принимающего решения (ЛПР), в части разработки процедур, повышающих объективность информации в области равнооптимальных решений Достижению необходимого качества управления способствует развитие методологии системного прогнозирования динамического состояния объекта управления (ОУ) в условиях различных видов прогнозной информации, включая нечеткую информацию Необходимость преодоления свойства неопределенности коммерческого управления способствует развитию теории оптимизации информационных процессов УКЭС и созданию на этой основе гибридных моделей, агрегирующих в себе разные принципы оптимальности Необходимость обеспечения адекватности сложных моделей принятия решений заданному ОУ нуждается в развитии методологии анализа устойчивости приближенных решений гибридных моделей УКЭС на основе теории устойчивости принципов оптимальности многокритериальных задач

Актуальность исследуемой проблемы в прикладной области заключается в необходимости решения научной проблемы структурного проектирования информационно-технологической подсистемы МО УКЭС в составе технологической АСУ ЭЭС

Существенный вклад в становление и развитие теории систем и системного анализа в области энергетики внесли Арзамасцев Д А, Беляев Л С , Берко-вич М А , Валдма М X , Веников В А , Воропай Н И , Гамм А 3 , Гусейнов Ф Г, Долгов П П , Идельчик В И , Константинов Б А, Крумм Л А , Макаров

А А , Манусов В 3 , Мелентьев Jï А , Окороков В Р , Руденко Ю H , Совалов С А , Щавелев Д С и другие ученые

Комплексному решению проблемы качества электроснабжения (качество электроэнергии, надежность, эффективность ЭЭС и систем электроснабжения) посвящены исследования представленные в трудах Вагина Г Я , Гордее-ва В И , Гука Ю Б , Доброжанова В И, Жежеленко И В , Железко Ю С , Зорина В В , Карташева И И , Кудрина Б И , Куренного Э Г, Кучумова JI А , Мамедярова О С , Праховника А В , Трошина В А , Фокина Ю А , Хронусова Г С , Шидловского А К и других авторов

Работа выполнялась в рамках научно-исследовательских работ (НИР), включенных в комплексную целевую научно-техническую программу (КЦНТП) Минэнерго СССР «Экономия электроэнергии» по направлению «Разработка методов и средств экономии электроэнергии в электрических системах» (приказ MB и ССО № 703 от 14 06 82) 1) НИР А81 - 1Д II Этапа «Компенсация реактивной мощности и регулирование напряжения в системе электроснабжения ПО «Абаканвагонмаш», 2) НИР 81/83 «Оптимизация компенсации реактивной мощности в распределительных сетях ПО «Карпатпрес-смаш», а также договоров о научно-техническом сотрудничестве договор о сотрудничестве между Ивано-Франковским институтом нефти и газа (ИФИНГ) и Ивано-Франковским областным предприятием электрических сетей (ОПЭС) (номер гос регистрации 01840087784), договор о сотрудничестве между Хакасским техническим институтом Красноярского государственного технического университета (ХТИ КГТУ) и ООО Управления пуско-наладочных работ «Элкосервис»

Объект исследований - сверхсложный системный объект, включающий в себя иерархически структурированную ЭЭС (ОУ) и управляющий орган принятия решений МО УКЭС в составе технологической АСУ ЭЭС

Предмет исследований - методология МО для решения задач МО УКЭС с учетом кибернетических свойств электроэнергетической системы

Цель работы состоит в развитии методологии МО иерархически структурированных ЭЭС и создании на этой основе комплекса взаимоувязанных проектных, прогнозных и управляющих алгоритмических моделей обеспечения качества электроснабжения в составе технологических АСУ ЭЭС

Исходя из поставленной цели, в работе решаются следующие научные задачи

1 Структурное проектирование управляющего органа МО УКЭС в составе технологической АСУ ЭЭС

2 Аппроксимационное моделирование структуры предпочтений ЛПР, как функции выбора в задачах МО УКЭС

3 Разработка методов и моделей системного прогнозирования компромиссных параметров УКЭС

4 Разработка алгоритма МО коммерческого УКЭС

5 Разработка методов анализа устойчивости приближенных решений в моделях МО УКЭС

6 Разработка комплекса специфического обеспечения по указанию направления работ и перечня задач, связанных с практическим внедрением подсистемы МО УКЭС в составе технологической АСУ ЭЭС

7 Разработка моделей и алгоритмов решения задачи компенсации реактивной мощности (КРМ) с учетом кибернетических свойств ЭЭС

Методы исследований. Общая теория систем, теория прогнозирования систем (прогностика), информационная теория систем, теория нечетких множеств, многокритериальная оптимизация, теория игр, динамическое программирование, информационные процессы принятия решений, марковские процессы принятия решений, теория устойчивости многокритериальных задач, методология статистической идентификации динамических объектов, методы статистического анализа

Научная новизна:

1 Разработана структурная системологическая модель автоматизированного проектирования информационно-технологической подсистемы МО УКЭС на основе структуралистского системного подхода по Дж Клиру, позволяющая создавать адаптивные управляющие структуры, обеспечивающие алгоритмический учет кибернетических свойств ЭЭС (управляемости, иерархичности, динамичности, адаптивности, неопределенности, многокритериально-сти, эффективности, устойчивости) в направленной последовательности решения задач МО УКЭС в составе заданной технологической АСУ ЭЭС

2 Разработан декомпозиционный алгоритм МО (ДАМО) на примере решения комплексной задачи КРМ, позволяющий определять компромиссные параметры управления в полученной области равнооптимальных решений исходного множества альтернатив (ИМА) с учетом кибернетических свойств заданного ОУ

3 Разработаны методы и модели системного прогнозирования параметров МО УКЭС, рассчитанных с помощью ДАМО, позволяющие обеспечивать компромиссное управление при возможных изменениях состояния развития ОУ и среды его функционирования

4 Разработана с использованием ДАМО сложная алгоритмическая модель коммерческого УКЭС, позволяющая в рамках сформулированного обобщенного критерия коммерческого управления обеспечивать межсистемную координацию управления по поддержанию межсистемного компромиссного баланса качества

5 Разработаны методы расчетов устойчивости приближенных решений МО УКЭС, позволяющие произвести оценку степени адекватности используемых алгоритмов и моделей МО УКЭС заданному ОУ

6 Разработан комплекс специфического обеспечения (технического, информационного, организационного, нормативно-правового), определяющий направление работ и перечень задач по практическому внедрению информационно-технологической подсистемы МО УКЭС в составе технологической АСУ ЭЭС

7 Разработаны модели и алгоритмы решения задачи МО КРМ в распределительных электрических сетях и системах электроснабжения, позволяющие

произвести алгоритмический учет кибернетических свойств ОУ (иерархичности, динамичности, многокритериальное™, неопределенности, эффективности)

Достоверность научных положений и адекватность математических моделей и алгоритмов МО УКЭС обеспечивается применением методов теории сравнения и измерения систем Сравнение адаптивных управляющих структур информационно-технологической подсистемы МО УКЭС основывается на принципе измерения, при котором о качестве функционирования системы можно судить только с точки зрения системы более высокого порядка В структуралистском системном подходе по Дж Клиру принята энтропийная мера количества информации статистической теории информации по К Э Шеннону Сравнение компромиссного решения ДАМО с другими решениями исходного множества альтернатив (ИМА) производится с помощью процедуры скаляризации векторных решений на «обратном ходе» алгоритма путем определения весовых коэффициентов критериев в скалярной модели через отклонение решений ИМА относительно полученного решения МО Оценка достоверности и точности или обоснованности прогноза (верификация прогноза) параметров МО УКЭС, полученных с помощью моделей системного прогнозирования, достигается выполнением ряда требований (необходимостью оценки информационного качества описания объекта и процесса, соблюдением принципа дополнительности описания, определением степени связности объекта с внешней средой, оценкой степени «размытости» описания объекта и др ) Достоверность прогноза при участии ЛПР в процессе принятия решений определяется его полезностью, которая зависит от степени управления ситуацией ЛПР

Практическая ценность. 1 Структурная системологическая модель автоматизированного проектирования информационно-технологической подсистемы МО УКЭС в составе технологической АСУ ЭЭС, разработанная на основе структуролистского системного подхода по Дж Клиру и обеспечивающая структурную оптимизацию управляющего ресурса заданной технологической АСУ, повышает эффективность ее использования путем наиболее полного алгоритмического учета основного комплекса кибернетических свойств ЭЭС в создаваемых методах и моделях УКЭС

2 Автоматизация процесса проектирования подсистемы МО УКЭС позволяет свести все многообразие сведений об объекте к относительно небольшому числу формулировок, что облегчает последующее создание системы программного обеспечения поддержки автоматизированного проектирования (подсистем данных, управляющих программ и др )

3 Использование универсального решателя системных задач (УРСЗ) обеспечивает обозримость процесса проектирования, связь с ограниченным набором подходящих готовых элементов (модулей), оценку эффективности проектных реализаций, последующую взаимосвязь с вопросами надежности, проверяемости и ремонтопригодности

4 ДАМО, разработанный на основе аддитивной и мультипликативной декомпозиций динамического программирования и положений аппроксимаци-

онного моделирования структуры предпочтений ЛПР, как функции выбора, обладает высоким уровнем формализации основных решающих правил, что позволяет использовать его для автоматизированного решения проектных и эксплуатационных задач УКЭС

5 Методы и модели системного прогнозирования параметров МО УКЭС, разработанные на основе дополнительной информации об изменении состояния развития ОУ и среды его функционирования, обеспечивают повышение качества проектирования и управления в задачах САПР МО и АСУ МО

6 Сложная алгоритмическая модель коммерческого УКЭС, разработанная на основе принципов оптимальности по Парето и кратного максимина, может быть использована в технологической АСУ коммерческого учета мощности и энергии (АСКУЭ)

7 Методы расчета устойчивости приближенных решений являются доступными для использования ЭВМ при анализе работоспособности моделей и алгоритмов МО УКЭС

8 Комплекс специфического обеспечения (технического, информационного, организационного, нормативно-правового), унифицирует технические, информационные и другие аспекты разработки, внедрения и использования подсистемы МО УКЭС в составе технологических АСУ ЭЭС

9 Модели и алгоритмы решения задачи МО КРМ характеризуются сравнительной оценкой их экономической эффективности

Реализация результатов работы. Результаты работы внедрены в ПО «Абаканвагонмаш» (г Абакан, республика Хакасия), ПО «Карпатпрессмаш» (г Ивано-Франковск, УССР) - при разработке и внедрении методики и программного обеспечения оптимизации режимов реактивной мощности и напряжения для поэтапного развития системы электроснабжения, в диспетчерской службе Областного предприятия электрических сетей (ОПЭС, Ивано-Франковская область, УССР) - при разработке и внедрении методики расчета многоцелевой оптимизации реактивных нагрузок с учетом развития электрической сети, в Южных электрических сетях АО «Хакасэнерго» (г Абакан, республика Хакасия) — при внедрении результатов контроля и анализа качества электроэнергии в электрических сетях со специфическими нагрузками, в фирме «Элкосервис» ООО Управления пусконаладочных работ (г Минусинск, Красноярский край) - при разработке и внедрении алгоритма и программы расчетов параметров многоцелевой оптимизации качества электрической энергии

Материалы диссертационной работы использованы в учебном пособии «Многоцелевая оптимизация управления качеством электроснабжения», в методических разработках по курсам «Основы научных исследований», «Математические задачи электроэнергетики», при чтении лекций, выполнении курсовых и дипломных проектов по специальности 100400 — «Электроснабжение» в Хакасском техническом институте - филиале Красноярского государственного технического университета (ХТИ - филиал КГТУ)

Основные положения и результаты, выносимые на защиту:

1 Структурная системологическая модель автоматизированного проектирования информационно-технологической подсистемы МО УКЭС в составе технологической АУС ЭЭС, разработанная на основе структуралистского системного подхода по Дж Клиру, обеспечивает алгоритмический учет кибернетических свойств ЭЭС в создаваемых методах и моделях УКЭС

2 Алгоритм МО, разработанный на основе аддитивной и мультипликативной декомпозиций динамического программирования и положений аппрок-симационного моделирования структуры предпочтений ЛПР, как функции выбора, повышает объективность информации в процедурах отыскания глобального оптимума по противоречивым целям

3 Методы и модели системного прогнозирования параметров МО УКЭС, разработанные на основе ДАМО, с использованием дополнительной информации, поступающей из среды ОУ в управляющий орган принятия решений, обеспечивают компромиссное управление при возможных изменениях состояния развития ОУ и среды его функционирования

4 Сложная алгоритмическая модель коммерческого УКЭС, разработанная на основе принципов оптимальности по Парето и кратного максимина. обеспечивает поддержание межсистемного компромиссного баланса качества на рынке мощности и энергии

5 Методы расчета устойчивости приближенных решений УКЭС, сформулированные как функции моделей с заданными принципами оптимальности, обеспечивают адекватность разработанных алгоритмов МО УКЭС заданному ОУ

6 Разработанный комплекс специфического обеспечения (технического, информационного, организационного, нормативно-правового) определяет направление работ и перечень задач, связанных с практическим внедрением подсистемы МО УКЭС в составе технологической АСУ ЭЭС

7 Проектные задачи КРМ, решенные с учетом кибернетических свойств ОУ (динамичности, многокритериальности, неопределенности, эффективности), подтверждают работоспособность разработанных моделей и алгоритмов МО

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на конференциях, научно-технических совещаниях, семинарах, в том числе на Всесоюзной научной конференции «Моделирование электроэнергетических систем» (Баку, 1982), IV Республиканской научно-технической конференции «Современные проблемы энергетики» (Киев, 1985), I Республиканской школе - семинаре молодых ученых и специалистов «Повышение эффективности генерирования, передачи и использования электроэнергии» (ИЭД АН УССР, Алушта, 1985), на Всесоюзном, а затем на Всероссийском научно-техническом семинаре АН СССР, АН России «Кибернетика электрических систем» по тематике «Электроснабжение промышленных предприятий» (Новочеркасск,1985,1986,1995, Абакан, 1989, Гомель, 1991), Всесоюзном научном семинаре по проблемам электроэнергетики «Кибернетика электрических систем» (Москва, 1986), Республиканской научно-практической конференции «Повышение эффективности использования топ-

ливно-энергетических ресурсов в отраслях народного хозяйства УССР» (Киев, 1986), Республиканской научно-практической конференции «Управление развитием и функционированием систем электроснабжения» (Киев, 1986), Республиканской конференции молодых ученых (ИФИНГ, Ивано-Франковск, 1986), научном семинаре кафедры «Автоматизация электроэнергетических систем» Уральского политехнического института (Свердловск, 1986), научном семинаре кафедры «Электроснабжение промышленных предприятий и городов» Киевского политехнического института (Киев, 1986), Республиканском научном семинаре «Технико-экономические проблемы электрических систем» (Минск, 1987), научном семинаре кафедры «Электроснабжение промышленных предприятий и городов» Новочеркасского политехнического института (Новочеркасск, 1987), научном семинаре «Многокритериальное управление энергосберегающими технологиями в электроэнергетике» (Ярем-ча, УССР, 1988), научно-методической конференции с международным участием «Высшее техническое образование в новых социально-экономических условиях» (Красноярск, 1994), XII Международной научной конференции «Эффективность и качество электроснабжения промышленных предприятий» (Мариуполь, Украина, 1984), Региональной научно-практической конференции «Интеллектуальные ресурсы ХТИ - филиала КГТУ - Хакасии» (Абакан, 1997, 1999, 2001), V Международной конференции «Математика, компьютер, образование» (Дубна, Москва, 1998), Всероссийской научно-практической конференции с международным участием (Красноярск, 1999), научном семинаре кафедры ««Электроснабжение и электрический транспорт» Красноярского государственного технического университета (Красноярск, 200!, 2002, 2003, 2004)

Публикации. Основные результаты исследований по теме диссертации опубликованы в 38 печатных работах, из которых 14 - в центральных журналах, 24 - в трудах вузов, всесоюзных и всероссийских научно-технических конференций и семинаров, 3 - депонированные работы

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, семи разделов, заключения и списка использованных источников из 204 наименований Работа изложена на 210 стр основного текста, включая 19 рисунков и 11 таблиц, приложения содержат 64 стр

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении определены основные положения проблемы управления качеством электроснабжения в ЭЭС на основе методологии МО Обоснована актуальность теоретических разработок и практических приложений методологии МО в современных условиях активной разработки и внедрения новых информационных технологий принятия решений (экспертные системы, системы поддержки принятия решений, диалоговые системы), с одной стороны, и необходимости комплексного решения проблемы УКЭС на базе существующих или вновь создаваемых технологических АСУ ЭЭС, с другой стороны Сформулирована цель работы, научная новизна основных результатов и их практическая ценность

В первом разделе произведен анализ проблемы принятия решений в задачах управления сложными иерархическими системами кибернетического типа Представлены эволюционные стадии систем человеко-машинного управления сложными объектами и типы моделей диалоговых систем, характеризующих область управления применительно к ЭЭС Сформулированы дополнительные преимущества алгоритмических моделей управления с использованием как полностью формализуемых методов оптимизации, так и эвристических, интуитивно-логических процедур принятия решений

Отмечено, что задача проектирования сложных логико-аналитических структур управления системными объектами является слабоструктурированной и трудноформализуемой При наличии единства меры, единства функциональной задачи и единства условий, задача проектирования адаптивных управляющих структур классифицируется как задача управления сложностью процесса решения

Рассмотрены новые информационные технологии и средства технического обеспечения решения задач управления в энергосистемах и распределительных электрических сетях

Разработана блок-схема сложной иерархической системы многоцелевого управления качеством электроснабжения Принята методология структуралистского системного подхода для решения задачи проектирования информационно-управляющих технологий обеспечения качества электроснабжения

Рассмотрены методологические аспекты теории и практики оценки уровня качества продукции с учетом современных требований ориентации на интересы потребителя Отмечено, что появление у энергосистемы новых свойств (коммерческая наблюдаемость, коммерческая управляемость) увеличивает неопределенность информации в энергосистеме В связи с этим повышается роль и значимость субъективного выбора при разработке новых принципов и механизмов управления ЭЭС, при создании новых методов и моделей управления

Отмечено, что исследование проблемы МО УКЭС заключается в необходимости разработки методов содержательного и формального системного описания объектов управления, выявления закономерностей их функционирования и развития, построения системной теории и практических методов управления этими объектами

Рассмотрены терминологические аспекты понятия «качество электроснабжения» и его влияние на решение задачи МО УКЭС Так подтверждено, что замена понятия «допустимое качество электроснабжения» на понятие «уровень допустимого качества электроснабжения» облегчает решение задачи МО УКЭС, в части многоцелевого прогнозирования решений, разработки критериев оценки и расчетов эффективности компромиссного управления

Сформулировано, что решение комплексной задачи проектирования и УКЭС на основе методологии МО характеризуется решением двух взаимоувязанных подзадач

1 Для заданного технологического информационно-управляющего ресурса ЭЭС, представленного существующей или вновь создаваемой технологиче-

ской АСУ ЭЭС, спроектировать информационно-управляющую подсистему МО УКЭС, обеспечивающую алгоритмический учет основного комплекса кибернетических свойств объекта управления

2 Для спроектированной структуры подсистемы МО УКЭС разработать функциональные модели, обеспечивающие алгоритмический учет основного комплекса кибернетических свойств объекта управления

Во втором разделе разработана структурная системологическая модель автоматизированного проектирования информационно-управляющих технологий обеспечения качества электроснабжения в составе существующих или вновь создаваемых технологических АСУ ЭЭС

Проектирование осуществляется для сложного системного объекта — подсистемы МО УКЭС, представленной объектом управления (ЭЭС) и управляющим органом принятия решений УКЭС в составе оперативного информационно-управляющего комплекса (ОИУК) АСДУ ЭЭС (рис 1)

Задача формулируется в следующем виде Для заданного объекта управления (ОУ) и среды его функционирования, определяемой динамическим состоянием качества электроснабжения (ДС КЭС), спроектировать на базе типового комплекса задач ОИУК АСДУ управляющий орган принятия решений МО УКЭС, обеспечивающий с помощью среды принятия решений алгоритмический учет основного комплекса кибернетических свойств ОУ

Проектирование выделенного объекта производится на основе структуралистского системного подхода по Дж Клиру с использованием архитектуры экспертной системы, представленной универсальным решателем системных задач (УРСЗ) Подсистема МО УКЭС рассматривается в ортогональной системе координат двух фундаментальных критериев различия а) она базирует-

ся на определенных типах элементов, б) она базируется на определенных типах отношений На дометодологическом этапе исследования объекта принимается, что наиболее полные сведения о нем содержатся в алгоритмической последовательности задач МО УКЭС, синтезированных с типовыми комплексами задач ОИУК АСДУ (сбор, хранение, передача, обработка информации, контроль, анализ состояния и режимов работы ЭЭС и др), укрупнено сформулированными как задачи первичной и вторичной обработки информации АСДУ В соответствии с критерием а) синтезированная алгоритмическая последовательность задач образует элементы (блоки) подсистемы МО УКЭС

Критерий б) характеризуется типами отношений между элементами подсистемы, выраженными через алгоритмическое проявление в них кибернетических свойств ОУ

Синтезированная последовательность задач МО УКЭС в составе ОИУК АСДУ представляется в виде элементов В, баз объекта в, в, - задачи сбора и первичной обработки информации МО УКЭС, в2 - задачи учета, контроля состояния и неэкстремального анализа режимов КЭС, в3 - задачи формирования критериев и целевых условий оптимизации, в4 - задачи расчетов компромиссных параметров МО УКЭС, в5 — задачи расчетов прогнозных компромиссных параметров, в6 - задачи расчетов межсистемных компромиссных параметров МО УКЭС, в7 - задачи оценки эффективности компромиссного управления Отношения элементов подсистемы МО УКЭС характеризуются множествами алгоритмических проявлений А, учитываемых свойств ОУ аь генерируемых средой принятия решений (рис 1) а! - управляемость, а2 - динамичность, а3 - иерархичность, а4 - неопределенность, а5 -многокритериальное^, а^ - адаптивность, а7 - устойчивость, а8 - экономическая эффективность

Моделирование подсистемы МО УКЭС для заданных элементов и их свойств производится по уровням эпистемологической иерархии, которые отличаются друг от друга уровнем знаний по отношению к переменным, представляющим исследуемую исходную систему уровень 0 - исходная система, уровень 1 - система данных, уровень 2 - порождающая система, уровень 3 - структурированная система В системах более высоких уровней используются все знания соответствующих систем более низких уровней иерархии, а также содержатся дополнительные знания, ранее недоступные более низким уровнем иерархии

Исходная система является источником эмпирических данных, т е источником описания на языке УРСЗ абстрактных представлений об объекте Она является также источником интерпретации абстрактных данных, которые определяются пользователем или выводятся с помощью УРСЗ Уравнение исходной системы имеет вид

Б = (<Э,1, I О, О, (1)

где О, I, I — уравнения примитивных систем, 6, С - уравнения отношений между примитивными системами

Уравнение (1) отражает семантические аспекты исходной системы Уравнение примитивных систем и их отношений характеризуются функциями,

связанными с процедурами абстрагирования, конкретизации и разбиения исследуемого объекта моделирования Прагматические аспекты уравнения исходной системы вводятся на дометодологическом уровне формулирования цели исследования и ограничений на определенные действия

Упрощение операций с уравнениями примитивных систем О, I, I достигается тем, что свойствам а, (г е Ып) соответствуют переменные V,, V,, а базам

в} (у е Ыт) соответствуют параметры л\>], лм} Принимается также, что четкий полный канал наблюдения 0 между системой объекта О и общей представляющей системой 1 состоит из отдельных каналов наблюдения, по одному для каждого свойства а, и базы в;

Уравнение (1) описывает нейтральную систему данных с семантикой "О = (Э, ф, где й Ж —» V Преобразование нейтральной системы 5 в направленный аналог 5 производится после введения понятий среды системы, входных и выходных переменных, удовлетворяющих утверждению «если х, то у» Уравнение направленной системы с поведением записывается как

Р,в = (1иМиГ,в), (2)

где М, - маска свойства а„/,в — функция поведения/,в Сч —► {0, 1} Функция поведения задает параметрически инвариантное ограничение на множество переменных уравнения общей представляющей системы

I, = ({V„У,\ге Ып},^,| у е Ми ^ (3)

Система (2) принимает порождающий характер путем представления маски М, в виде порождающей маски направленной системы

л

Мю = (М„ М,е, М,е, Мщ), (4)

где М1е, Мщ,Мщ - подмаски, соответственно среды системы принятия решений, порождаемых и порождающих переменных

Направленная система с поведением (2) преобразуется в порождающую направленную систему с поведением

л л л л

F,GB = (/,, М,С, /,6В), (5)

л _

где /юв Е^О* О—>[0, 1] - порождающая функция поведения, соответ-

л

ствующая структуре маски М

Нормированное значение порождаемой нечеткости, генерируемой заданной средой системы принятия решений и порождающими переменными, определяется по формуле

(С,)

где Н1 - показатель нечеткости порождающей функции поведения

Представление подсистемы МО УКЭС БТ-функциями свойств а, удовлетворяет целевым критериям структурной оптимизации с заданными ограничениями Проектируемая подсистема рассматривается в целом как обобщенная система с поведением Анализ взаимодействия обобщенной системы с множеством БТ-функций сводится к задаче идентификации вариантов множества по некоторому показателю, характерному только для этой обобщенной системы При условии противоречивости обобщенной системы, задача идентификации решается в два этапа 1) формулируется реконструктивное семейство в виде множество всех БТ-функций, 2) производится выбор из реконструктивного семейства такой системной БТ-функции, которая задает в определенном смысле лучшую гипотезу относительно реальной обобщенной системы Размер реконструктивного семейства оценивается показателем

Се Аь

(7)

где f (с)- минимальный элемент реконструктивного семейства из се. А

Реконструктивная нечеткость обобщенной системы равна

U№ = log2 nil + fSF(c)]= J]log2[l + fSF(c)\, (8)

C eA CeA

Коэффициент идентифицируемости систем, сопоставимых с заданным реконструктивным семейством, определяется как

U^,0<ISF< 1, (9)

0<UV

и

Для заданного реконструктивного семейства (табл 1) и множества преобразования входных переменных в выходные |С| = 16 реконструктивная нечету*

кость обобщенной системы иЗР = 2,245, коэффициент идентифицируемости равен 1*8Р - 0,86

Таблица 1

Реконструктивное семейство подсистемы МО УКЭС

f, SF

■VI V2 v3 v4 1 2 3 4 5 6 7 8

С, 0 0 1 1 0,059 0,091 0,182 0,077 0,035 0,083 0,083 0,071

С2 0 1 1 0 0,059 0,182 0,091 0,077 0,035 0,083 0,083 0,071

С3 1 1 0 0 0,176 0,091 0,091 0,077 0,07 0,083 0,083 0,071

с4 0 1 0 1 0,176 0,091 0,182 0,231 0,31 0,166 0,333 0,142

С, 1 0 1 0 0,176 0,091 0,182 0,231 0,172 0,166 0,166 0,071

С6 1 0 0 1 0,176 0,182 0,182 0,231 0,172 0,25 0,166 0,142

С7 0 0 2 1 0,176 0,273 0,091 0,077 0,207 0,166 0,083 0,429

Реконструкция несмещенной системы /к рассматривается как требование определения набора ее свойств а, в заданном реконструктивном семействе Каждый из наборов свойств считается гипотетической реконструкцией обобщенной системы в целом

Близость сопоставимых систем с лучшим набором свойств / и несмещенной реконструкцией определяется мерой потери информации, которая в информационной теории систем формулируется как информационное расстояние Применительно к порождающей направленной системе с поведением информационное расстояние определяется как

= 00)

0<00(/\/к)< 1,

где |С5) = 119 - полное множество состояний выборочных переменных для подсистемы МО УКЭС

Установлено, что наименьшей потерей информации обладает обобщенная система с поведением представленная свойством многокритериальное™, для которой

АД/,/5) = 0,516, и\р= 1,316 <£4=2,245, 4 = 0,917 > 4 = 0,86

Элементная схема направленной структурированной системы свойства а5 изображена на рис 2

Полученная реконструкция обобщенной системы с поведением представляет собой структуру, которая принимается за основу последующей разработки сложных алгоритмических моделей МО УКЭС, адаптированных в составе ОИУК АСДУ к заданному объекту управления

Предложенная модель структурного проектирования обеспечивает управляемость процесса проектирования сложных системных объектов и автоматизацию проектных решений

В третьем разделе разработан алгоритм расчета компромиссных параметров МО УКЭС в блок-схеме рис 1 Принципы декомпозиции и агрегирования заложены в ДАМО как основополагающие при решении проблемы часть -целое на этапах проектирования и исследования ЭЭС Отмечается, что методы МО не находят еще достаточно широкого применения для решения практических задач энергетики Одной из главных причин является трудность в подборе метода МО с учетом специфических особенностей задачи ДАМО разрабатывался применительно к решению комплексной проблемы КРМ, выраженной в необходимости алгоритмического учета в создаваемых методах и моделях оптимизации КРМ основного комплекса кибернетических свойств ЭЭС многокритериальности, динамичности, иерархичности, неопределенности, управляемости, адаптивности, эффективности, устойчивости

Элементы

ЕЕ

Ойьек г\ правлен ця(:?Э С)

Среда ОУ

Динамическое состояние качиства злекiроснабжения

Проектир5 емаясистема

Подсистема МО УКЭС

Среда подсистемыМО УКЭС

Случайные процессы Методечогня МО

Направленная система

Алгоритмические модели МО

Первичная информация УКЭС

Учет, контроль и анализ _режимов ЭЭС_

X, Методология согласования решении МО

Модели Подходы Процедуры

Скалярная Векторная Пол нос ез-тн Игровой Нормализация

т

|р1пжироваиие| - f

чА

Способы формирования н спасения исходного мпоя.ества альтернатив УКЭС

Отбрасывание вариантов решений

HesaBucn-мая оптимизация по критериям

Дополнительная npoi -нозная информация

1 II )

Выход

Оптимизация прогноза

Меж системная координация

Автоматизация расчетов МО Автоматнч }п о ту а вюм а тнч. [Автоматизировав

Рис 2 Структурная схема свойства многокритериальное™

Вычислительные методы МО (Multiple Objective) широко представлены в трудах отечественных и зарубежных авторов С Карлина (1957 г ), Р Л Кини и X Райфы (1981 г ), В В Подиновского и В Д Ногина (1982 г), в обзорах Г Фанделя и Й Вильгельма (1976 г), Б Руа (1978 г), Дж У Эванса (1984 г) и

других авторов Решению задач энергетики посвящена книга ЮБ Клюева, А Н Лаврова, В Р Окорокова «Экономико-математическое моделирование производственных систем энергетики» (1992 г) Методологическая сложность разработки алгоритмов МО заключается в том, что выявить точную функцию выбора в пространстве критериев невозможно Приемлемое решение данной проблемы производится с помощью процедур аппроксимацион-

ного моделирования структуры предпочтений ЛПР, как функции выбора

Расчетные процедуры ДАМО разрабатывались с учетом следующих основных положений аппроксимаци-онного моделирования структуры предпочтений 1) последовательность процедур структуры предпочтений представляется последовательностью комбинаций без четко очерченных границ применимости, 2) степень адекватности разрабатываемой структуры предпочтений истиной структуре контролируется наиболее известными и часто применимыми структурами предпочтений в практике выбора и принятия решений, 3) снижение неопределенности трактовки исходной информации ЛПР достигается дополнительными оптимизационными расчетами, а также другими процедурами, повышающими объективность информации в области равно-оптимальных решений, 4) реализация процедур аппроксимационного моделирования базируется на наиболее разработанной общей теории выбора с учетом теоретико-множественных и комбинаторных позиций, 5) моделирование структуры предпочтений обеспечивается аппроксимацией функции выбора с использованием бинарных отношений в пространстве критериев Блок-схема ДАМО представлена на рис 3

В ДАМО критерии целевых условий КРМ представляются скалярной РисЗ Блок-схема ДАМО моделью сетевой иерархии ЭСО и

ПЭ Независимая оптимизация крите-

риев производится методом динамического программирования, с использованием аддитивной и мультипликативной рекуррентных формул Формирование исходного множества альтернативы (ИМА) и области равнооптимальных решений ДАМО производится с использованием алгоритма динамического программирования, без дополнительных оптимизационных расчетов недиагональных элементов области, поскольку эквивалентные условно-оптимальные характеристики динамического программирования являются естественным результатом пошаговой оптимизации алгоритма Выбор способа нормализации критериев в области равнооптимальных решений порождает проблему устойчивости решений МО, в смысле адекватности рассматриваемой структуры предпочтений реальному ОУ Считается, что критерии нормализованы, если области их изменения совпадают В ДАМО используется формула нормализации разноразмерных критериев в виде

—. 00

Фкбаз

где (рк, (ркбаз - текущее и базисное значения критериев

Объективным и устойчивым показателем ранга критериев в области равнооптимальных решений является информационно-статистический показатель вклада критерия в суммарную дисперсию главных компонент

о

2>

гЫг =акг,Ук -1' =1' (12)

л- *=1

где Ук - показатель вклада критерия в суммарную дисперсию главных компонент, К — число критериев, г—1, , в - количество учитываемых главных компонент

Компонентный анализ критериев позволяет 1) выявить наиболее информативные критерии основных целевых условий, формирующих уравнение компромиссной области (КО) по бинарным функциям двухсторонних компромиссов

= (13)

2) выявить менее информативные критерии и (или) исключить их из последующих расчетов ДАМО, или включить в число целевых условий, определяющих уравнения гиперповерхностей дооптимизации решений в КО

Ь=- тгп (14)

К

Совместное решение уравнений (13) и (14) дает решение МО (рл, которое в общем случае не совпадет ни с одним из дискретных параметров ИМА области равнооптимальных решений (р1х(П1х),к,з - 1,. .,К Критерием принятия решения ДАМО объявляется минимальное значение метрики Минков-ского, полученное относительно решения «идеальной точки»

ж, 5

где Р - константа Минковского (Р=2 — евклидова метрика) Скалярная модель-аналог векторных решений ДАМО, с учетом сетевой иерархии критериев ЭСО {1 = 1, ,п) и ПЭ 0 = Л ,т), имеет вид

п т

3 = £ ) - (16)

<=1 7=1

где р„ р] - удельные стоимостные критериальные показатели, а„ а, - весовые коэффициенты локальных решений

Весовые коэффициенты а„ а, определяются на «обратном ходе» ДАМО по параметрам решений одноцелевой оптимизации (диагональные элементы области равнооптимальных решений) и глобального решения ДАМО

|«1(Й(00)-Рцмо))2 = = аЛК{00)-Рк{ио))2> (17) [а, + а2 +. + аж = 1,

где <Р7[(оо)-<РлШО)' параметры решений одноцелевой и многоцелевой оптимизации

Скалярная модель (16) обеспечивает адекватность параметров(ИМА)т полученной структуре предпочтений ДАМО, что позволяет использовать ее в дальнейшем для процедур оценки экономической эффективности компромиссного управления, а также для решения задач системного прогнозирования параметров управления

В четвертом разделе разработаны методы и модели системного прогнозирования параметров МО УКЭС Внедрение звена прогнозирования в блок МО УКЭС рис 1 производится для обеспечения управления качественной прогнозной информацией требуемого объема, вида, состава и структуры В этом случае цель рассматривается как категория прогностическая, которая при наличии многозначности, противоречивости, изменчивости и неопределенности определяется информационными возможностями, надежностью гипотез развития и качеством прогнозирования Многоцелевой прогноз является частью системы управления, основной задачей которого является упреждение ориентации управления на возможные изменения состояния ОУ и среды его функционирования Прогнозная информация должна подаваться в систему управления (Управляющий орган принятия решений) за время, позволяющее выработать решение и произвести коррективы функционирования ОУ, в соответствии с существующими требованиями (ГОСТы, договоры, инструкции идр)

В блоке решения задач МО УКЭС рассмотрены следующие типы прогнозов 1) целевой прогноз, 2) программный прогноз, 3) проектный прогноз

Целевой прогноз представлен методами и моделями прогноза возможного состояния ОУ в будущем, прогноза совокупности целей, т е состояния которого необходимо достичь

Скалярная модель-аналог векторных решений ДАМО (16) используется для ранжирования параметров (ИМА)Т относительно решения глобального

оптимума Пт Дополнительная прогнозная информация о динамике ОУ изменяет решение глобального оптимума в области равнооптимальных решений и, как следствие, изменяет функцию распределения предпочтительности параметров УКЭС в заданном (ИМА)Т

Разработан энтропийный метод прогноза компромиссных параметров УКЭС В основу метода положена количественная теория ценности информации и утверждение о том, что принципиально возможно информацию данного периода времени, как наиболее ценную, рассматривать в будущем как менее ценную Задача определения ценности будущей информации сводится к нахождению зависимости между приращением ценности информации сЮ(Ф0 и разностью энтропий при переходе динамического объекта Ф4С из одного состояния в другое с1Э = Э2 - Э) Получена формула определения средней ценности прогнозной информации динамического состояния ОУ

01+1=Ки[э{Р^\Р()-Э{Р1)]+01(Ф1), (18)

где Э(Ри1\Р1),Э(Р1)~ энтропия и условная энтропия динамического состояния ОУ, Ки - постоянная, характеризующая интенсивность обновления информации

Если число каналов обновления информации соответствует числу критериев формирования области равнооптимальных решений ДАМО, то прогнозные значения критериев рассчитываются по формуле

ср[(Пк0^(Фы)к (19)

В проектной задаче определения компромиссной траектории УКЭС на оптимальной стратегии развития электрической сети, формула (19) применяется для приведения разноразмерных критериев к одному расчетному этапу, в виде

= (%),+1Яи(Э,+1-Э,) (20)

Использование формулы (19) в области равнооптимальных решений требует последующих согласований ДАМО, что увеличивает размерность задачи МО на число рассматриваемых этапов прогнозирования

Возможность непосредственного воздействия прогнозной информации на структуру весовых коэффициентов скалярного аналога ДАМО обеспечивает автоматический поиск функции распределения предпочтительности параметров УКЭС в заданном (ИМА)Т Разработан метод прогнозирования решений ДАМО основанный на использовании стохастической критериальной информации, аппроксимированной управляемыми цепями Маркова

Рк=\РкЛ Да* =|ЛаЧ, (21)

где а - индекс критериального показателя в момент времени t, в - индекс критериального показателя в момент времени (t+1)

Задача сводится к нахождению оптимальной стратегии суммарных критериальных приростов ДЕд в скалярной модели (16), относительно начального

этапа прогнозирования Задача сформулирована в терминах динамического программирования, обратное рекуррентное уравнение которого имеет вид

Л£? (я) = maxjx Рав [д + Д£*, (в)]|, (22)

к = 1,. ,K;t = 1,. .,Т Решение (22) производится методом полного перебора с проверкой результатов методом итераций по стратегиям Оптимальная структура весовых коэффициентов скалярной модели ДАМО на этапе прогнозирования (t+1) определяется по формуле

а.

а, + АЕ(

'0(i+l)

0«+1)

К

(23)

2Х+А£,<

0(г+1)

М

К

где

к-\

На рис 4 изображена многоцелевая двухуровневая модель автоматизированного УКЭС

= 1

Рис 4 Многоцелевая двухуровневая модель УКЭС

Прогнозная информация модели описывается марковской теорией приема и обработки сигналов, имеющей определенные достоинства по сравнению с гаусовской теорией, в части решения задач АСУ 1) синтез устройств обработки при приеме сигналов в переходном и установившемся режимах работы, 2) получение алгоритмов обработки в виде рекуррентных (а не интегральных) соотношений для более удобной реализации на ЭВМ, 3) реализуемость синтезированных устройств, обеспечивающих минимальные ошибки воспроизведения дискретных и непрерывных показателей, 4) обеспеченность приема и

обработки сигналов в АСУ по мере их поступления в реальном масштабе времени

Программный прогноз представлен экономико-математической моделью обеспечения «стимула» по совместному поддержанию ЭСО (/) и ПЭ (/) компромиссных параметров УКЭС Разработан экономический критерий оценки степени участия ЭСО и ПЭ в агрегированном УКЭС Критерий сформулирован из условий преодоления межсистемных противоречий УКЭС, выраженных через учет кибернетических свойств ОУ 1) юридическое и экономическое равенство сторон в обеспечении требуемого качества и объективная неравноценность критериев ЭСО и ПЭ, в силу свойства иерархии целей ЭЭС (свойство иерархичности), 2) директивное представление экономического критерия «стимула» и обеспечение его адаптивности к конкретному ОУ (свойство адаптивности), 3) экономическое содержание критерия «стимула» и учет разной размерности критериев УКЭС (свойство многокритериальности), 4) детерминированное представление параметров управления и учет неопределенности области равнооптимальных решений (свойство неопределенности), 5) приближенный характер параметров решений МО УКЭС и их адекватность заданному ОУ (свойство устойчивости) Преодоление указанных противоречий достигается применением скалярной модели векторных решений ДАМО (16) в виде

= ) — 3М0(П1М0),

- - (24)

~ (Л/факт ) ~~ З/МО (П^Ю )'

где 3(Пфакт ),Змо(Пмо) - скалярное выражение стоимости фактических

и компромиссных параметров УКЭС

Стимулом к поддержанию параметров компромисса принята накапливающаяся неустойка, характеризующая степень экономического участия ЭСО и ПЭ в агрегированном УКЭС

±Л,=(ДЗ|)(-(ДЗД

^ (25)

±ну = £(±Я),

Свойство управляемости выражается в том, что чем меньше подсистема ЭСО или ПЭ будет внедрять технических средств обеспечения требуемого качества в долгосрочном плане (проектная задача) и менее эффективно использовать их в оперативном (эксплуатационная задача), тем выше должна быть выплачиваемая смежной стороне неустойка за обеспечение требуемого УКЭС

Проектный прогноз представлен методами и моделями проектирования качества электроснабжения на основе которого впоследствии должно развертываться реальное текущее проектирование Проектные модели УКЭС разрабатывались как часть алгоритма динамической оптимизации целевого условия развития электрической сети (ЭС) в двух постановках 1) исходная ин-

формация целевого условия развития (топология сети, нагрузки узлов, источники питания, центры электропотребления) задается в детерминированном виде, 2) исходная информация целевого условия развития ЭС задается в неопределенном виде На рис 5 изображены проектные траектории решений ДАМО УКЭС, найденные на оптимальной стратегии развития ЭС при детерминированной исходной информации

По данным решений ДАМО на этапах * = 1, , Т, после приведения разноразмерных критериев к одному расчетному этапу по формуле (20), находится единственное решение ДАМО УКЭС для всего периода развития Г, аналогично поиску решения ДАМО на этапе г

Решение ^гмо ~ является

идентифицирующим прогнозным показателем УКЭС на оптимальной стратегии развития сети Разработан алгоритм расчета идентифицирующего прогнозного показателя УКЭС в условиях неопределенности развития сети Исследования показали, что при интервальном задании исходной информации о развитии ЭС, оптимизируемый объект имеет информационные границы, в пределах которых варьирование исходными данными не дает существенного снижения неопределенности Формируется устойчивая платежная матрица альтернативных стратегий развития сети

V

Б/, с вариантами исходных данных

(ОАНЬ)г, оцениваемыми значениями лингвистической вероятности реализации «Рг» Лучший вариант стратегии соответствует максимальному значению лингвистической вероятности нечеткого события «Р(2Ь)>>, являющегося частным случаем более общего понятия лингвистического математического ожи-

V

дания Состояние исходных данных лучшей стратегии ^ выбирается по максимальному значению показателя степени недоминируемости сравниваемых альтернатив

Мя А О) =1 - вир|//лО,х) -ря(х,у)\ (26)

где ¡ли - определяет степень выполнения предпочтения «не хуже» Идентифицирующий прогнозный показатель УКЭС в платежной матрице определяется при сформулированном понятии нечеткой цели, представленной в виде лингвистического математического ожидания к-то критерия

ь и

Ь Ь Ь

®

Рис 5 а) оптимальная стратегия развития ЭС, б) траектория ДАМО УКЭС 1 - «идеальная»,

2 -практически реализуемая;

3 - возможная

«М(фк)т» и отождествленной с фиксированным нечетким множеством Размерность проектной задачи УКЭС в нечеткой постановке существенно возрастает, поскольку зависит не только от числа применения ДАМО на последовательных этапах альтернативных стратегий платежной матрицы (Фь , Фт)ь но и от числа принятых уровней а - срезов терм-множеств лингвистических вероятностей

"V=(VP.®VP2® ®vc / рс),, (27)

где v/p - значение функции принадлежности вероятности р субъективной вероятности «Р», © - знак объединения элементов терм-множества

Сравнение идентифицирующих прогнозных показателей УКЭС альтерна-

V

тивных стратегий Sh производителя после операции усреднения подмножества LTh, определенного как нечеткое событие универсального множества \ Операция усреднения выполняется по субъективным вероятностям альтернативных траекторий ДАМО УКЭС при условии выполнения равенства Vjt,, o2h, , vo, для всех представленных терм-множеств Элементы универсального множества \ аппроксимируются значениями

субъективной вероятности

"Ри^ти)"="Ри[М{(рио)т1" (28)

Лучшая стратегия развития ЭС, с учетом КЭС, выбирается по максимальному значению идентифицирующего прогнозного показателя в виде

"Ph(LTh)"~ max (29)

Процедура оценки информационной важности критериев в структуре предпочтений ДАМО дополняется процедурой объективного отбора основных и дополнительных целевых условий в динамической задаче УКЭС Анализ основан на определении коэффициента изменчивости критериального ранга главных компонент Ранговые коэффициенты главных компонент акь на этапах t- 1, , Г перераспределяются относительно граничного (критического) рангового коэффициента акр на три вертикальных подмножества с нечеткими границами между ними Количество горизонтальных подмножеств динамического ряда определяется количеством рассматриваемых критериев Метод прогноза информационной важности критериев сводится к учету пересечений вертикальных {W8) и горизонтальных { W[) подмножеств

vw.mf (Wf) = min\wB (W[),vwr (Wkr)\, (30)

W2Bf]W[> 0,

где v — функция принадлежности горизонтальных подмножеств нечетким подмножествам WB П W[, Wв,W[

Коэффициент изменчивости критериального ранга в динамике развития ОУ Ф„ i = 1, , Г, определяется в виде - на этапе t

и2,если-аш > а ; ^,г{9к)= л (31)

- на периоде Т

Тц Т

(32)

(=1

где Тд - период времени, когда ак1>акр, Т- весь рассматриваемый период

При акр = 0,15 и незначительном коэффициенте изменчивости <0,3

ранг критериев основных и дополнительных целевых условий остается неизменным для всего периода развития ОУ При значительном коэффициенте изменчивости процедура ранжирования ДАМО выполняется на всех этапах развития

Отмечено, что верификация (достоверность) методов и моделей прогноза с участием ЛПР в реальной практике определяется его полезностью, которая зависит от степени управления ситуацией ЛПР

В пятом разделе разработан алгоритм МО коммерческого УКЭС Отмечено, что свойство коммерческой управляемости выражается в том, что системный оператор оптового рынка мощности и энергии может влиять на финансовые результаты работы рынка с помощью планирования режимов и управления ими Поддержание в ЭЭС требуемого качества электроэнергии и надежности электроснабжения является необходимым условием обеспечения коммерческого управления Задающей величиной выполнения договорных параметров режимов принимается диспетчерский график (ДГ) мощности и энергии

Предложенный алгоритм коммерческого УКЭС представляет собой синтез решений ДАМО УКЭС и параметрического обеспечения межсистемного информационно-энергетического баланса УКЭС в функции от заданного ДГ с периодом времени Т (г = 1, ,7) Сформулирован обобщенный критерий межсистемного коммерческого УКЭС в виде

__ М К г , _ _

^(Л/, Л/) = ХЁКГ шах, (33)

т=1 ых

где 5, /- индексы подсистемы ЭСО и ПЭ (»?=£+/), к - индекс критериев и критериальных показателей, у/™т - скалярная функция векторных решений

ДАМО, Л^,Л/- параметры МО технологического УКЭС на периоде времени Т; - межсистемный информационно-энергетический показатель баланса УКЭС на I - ой ступени ДГ, у/,-^- функция обобщенного критерия

коммерческого УКЭС, Л/, Л/ - параметры коммерческого УКЭС

Определены способы оптимальности межсистемной координации УКЭС в виде алгоритмической последовательности отыскания глобального оптимума

обобщенного критерия (33) 1) определение функции свертки - межсистемного скалярного аналога векторных решений ДАМО, 2) последовательная организация управляющих воздействий в составных показателях, связанных между собой едиными представлениями об оптимальности в обобщенном показателе, 3) выполнение условия рекуррентности по отношению к обобщенному показателю в иерархической системе управления Решение п 1 в виде

ЧСт = тах позволяет определить функцию распределения предпочтительности параметров П™ е(ИМА)т области равнооптимальных решений ДАМО Решение п2, представленное компромиссным межсистемным показателем a™t , определяет новое максимальное значение обобщенного критерия lj/t £ и соответствующую этому значению t - ю функцию распределения

предпочтительности параметров УКЭС Решение пЗ предназначается для минимизации снижения обобщенного эффекта в случае индивидуалистского действия одной из подсистем в иерархической системе управления

Межсистемный показатель отображения t - ой ступени ДГ опреде-

ляется в информационно-энергетической области, формируемой по каналам АСУ ЭЭС локальных критериальных систем автоматического управления (САУ) рис 6

Динамические объекты (САУ ЭСО и ПЭ) описываются критериальными информационными процессами

X™, Y™ Показателем динамического состояния УКЭС принимается интегральное значение импульсной переходной функции (ИПФ), определяемой из уравнения Винера-Хопфа

Тз

Rxy(r)= ¡co(0)RjTM)de, (34)

о

где - Rxy(r), Rxx(t, в) - взаимо- и автокорреляционная функции входных и выходных сигналов САУ, со(в) - ИПФ, Тз - время затухания ИПФ ИПФ, рассчитанная методом статистической неопределенности, удовлетворяет следующим условиям решения задачи МО УКЭС в составе технологической АСУ 1) является скаляром (а не вектором), что упрощает расчетные операции принятия решений, 2) технически контролируемая величина измерителем интегрального значения ИПФ (U), 3) знакопеременная величина относительно эталонного значения {U3T), что отвечает условию регулирования, 4) аналитически контролируемая величина через операцию разложения ИПФ в ряд по системе преобразований функций Ла-

тсо

Рис 6 Динамический объект УКЭС

герра (фильтры Лагерра), чем обеспечивается условие идентификации динамических объектов УКЭС

Информационно-энергетическая область коммерческого УКЭС представляется в виде _ _

П" Я/

п$

п/ 5и[->

где 5и"'\5и{-г - собственные функции САУ ЭСО и ПЭ = А £//;

= АН1 ЛТ1* =1Г -И* АП1 =Т/Г -ТТ}

ои1 ■1ли 1 и ¡факт —и1фаш и юг

5и*'Г ,5и['в - перемежающиеся функции САУ ЭСО и ПЭ

зи'/ = и*/ - и;эг,зи{= и," - и!эт

Компромиссное решение области коммерческого УКЭС рассчитывается из условия наихудшего случая противоположных управляющих воздействий подсистем ЭСО и ПЭ в составе обобщенного критерия (33)

5 в

Л=1 5=1

= (36)

5=1

5

Полученные параметры смешанной стратегии СС15, а1 ^ балансовой точки

ди\линейно проецируются на (ИМА)Т области равнооптимальных решений, изменяя скалярную функцию распределения предпочтительности параметров УКЭС Подсистемами управления в (35) принимаются САУ ЭСО и (или) ПЭ дифференцированные а) по к-му критериальному процессу, б) по к-критериальным процессам

Необходимость условия рекуррентности по отношению к обобщенному критерию (33) обосновывается тем, что при дефиците времени принятия решений, ограниченном интервалом времени усреднения мощности ДГ (60, 30, 15, 3 мин), в распоряжении системного оператора должен быть критерий, позволяющий минимизировать отрицательные последствия от несанкционированных действий /-ой подсистемы (т= 1, ,/-!,/,/+!, , М) Если 1-я под-

система отклоняется от своего параметра межсистемного компромисса до величины а'21 (П121) = ах[ (77,1) + А«', то применяется автоматический

критерий гарантированного результата по эффекту

__1 мм

м Ут

Применение критерия (37) позволяет частично скомпенсировать снижение экономического эффекта, достигнутого в результате использования обобщенного критерия (33), а также исключить эффект, достигнутый в результате индивидуалистского действия /-ой подсистемой

В шестом разделе разработаны методы анализа устойчивости приближенных решений МО УКЭС Устойчивость представляется функцией гибридной модели с принципами оптимальности по Парето и кратного максимина Анализ устойчивости возмущений заданных принципов оптимальности производится на этапе непосредственного решения задачи Отмечено, что понятие устойчивости принципа оптимальности в теоретическом плане является обобщением понятий корректности, которые содержат следующие условия для задач частного и полного выбора 1) существование решения, 2) единственность решения, 3) непрерывность решения как функции от исходных данных Устойчивость принципа оптимальности является синонимом корректности задачи Определение устойчивости на множестве приближенных решений, заданных принципом оптимальности, развивает классическое определение устойчивости множества решений на основе непрерывности для точечно-множественных отображений в метрическом и топологическом пространствах

*

Решение ДАМО Ц/т в обобщенном критерии (33) отвечает принципу оптимальности по Парето, поскольку содержит альтернативу Пт е (ИМА)Т для которой не существует в (ИМА)Т доминирующих ее допустимых альтернатив Анализ устойчивости определяется поведением решений скалярной функций векторных решений ДАМО, множествам значений которых соответствуют множества значений (ркт(Пт) и векторных оценок Ькг(Пг) Задача устойчивости формулируется следующим образом Если для множества параметров П] е(ИМА)т заданы значения критериев (ркг ), определяющие множество векторных оценок 1}кт, то можно говорить о множествах ТС -оптимальных альтернатив 71 (П'г) и векторных оценок п 1)кт Для другого множества П^ е (ИМА)Т и значений критериев (рк1 (П2Г ) получается свое множество векторных оценок Ьк1 и соответствующие паретовские множества ТС (77/) и к (ЦсГ) Тогда решение об устойчивости сводится к выявлению

условий при которых из того, что п1л и (р1т (п1) в каком-либо смысле близки к П1Т и (р\г{Пхг), следовало бы, что ж (ПкТ) и к (1?кТ) близки к

К (П1кг) и я (4 )

Параметры невозмущенного множества решений ДАМО принимаются тождественными нулю в Ог (Пг = 0е<77 э (ИМА)т) Задача устойчивости решается при определении, что множество я - оптимальных векторных оценок я Ькт (Пт) будет устойчивым в нуле, если для любого д > 0 можно указать щ> 0, такое, что

р(яЬкТ(Пт), лЬкГ(0)) < <5 при |ЛГ| < щ,

где р - метрика Хаусдорфа в критериальном топологическом пространстве Я" Анализ полунепрерывной сверху функции скалярного аналога векторных

решений ДАМО показал, что возмущенное множество яЬкт, содержащее

возмущенную векторную оценку КкТ(П) ) -- Ккт(П1) + 8к{П\.) не соответствует условию о неустойчивости по Хаусдорфу, согласно которому кривая возмущенного множества должна существенно отличаться от исходного множества при сколь угодно малом значении д

р(7&кТ,7сЬкТ)>11т1-84п>1 (38)

Считается, что система устойчива, если при <5—>0, яЬкГ стягивается к яЬкТ, т е р—>0

*

Решение обобщенного критерия (33) а1 отвечает принципу оптимальности

кратного максимина, в соответствии с которым результат гарантируется тем, что каждая из участвующих в управлении подсистем сначала минимизирует собственную функцию возмущения при несанкционированном действии /-ой

подсистемы Аа£'1, максимизирует перемежающую функцию 6(1^ (я,/ = т

= 1, , М) в межсистемной области (и),, а уже затем максимизирует обобщенный критерий (33)

Анализ устойчивости решений (39) производится с помощью управляемой функции максимина

"[(/> X, max min F{f, s)(x, у) (40)

xeA(X,£) y<aB(Y,e)(x)

Варьирование операторами А, В, F в (40) позволяет получить семейства принципов оптимальности максимина и применить к ним математический аппарат теории устойчивости приближенных решений Получены два семейства принципов оптимальности задачи (39), е - допустимые переменные и

множество приближенности включения функционалов у/„, у/0, у//, что позволяет свести исходную модель (39) к формализации кратного максимина в виде

Л Л

(у/, 6 х Е+ ) , где \(/ определяет понятие ^-оптимальности как

у/(Т,£) = \//й(1,ех) - + ¿ч] <41)

Устойчивость (41) определяется условиями регуляризации функционалов у/„ которые с формальной точки зрения являются обобщениями соответствующих понятий устойчивости принципов оптимальности, а в содержательном смысле понятия регуляризации дополняют понятия устойчивости С учетом варьируемых параметров семейств принципов оптимальности определяются достаточные критерии устойчивости решений в виде верхних и нижних границ функционалов Ф„\ Ф», Ф0~, Ф», которые, в соответствии с определениями устойчивости принципов оптимальности, означают внешнюю устойчивость сверху С, (77Д|, /7({,) и снизу Д (П*, II) , внутреннюю устойчивость сверху Ct (Л*, П/^) и снизу £) (//,Л, П/^ ) на (/,£) при согласовании (/?,£)

С позиции теоретико-игрового моделирования, решение задачи ДАМО УКЭС в составе обобщенного критерия (33) классифицируется как задача определения равновесия игры Понятие равновесия является классическим в определении оптимальности игры и типичным решением как для бескоалиционных игр, так и для общих игр, после соответствующего доопределения Равновесная точка характеризуется смыслом справедливого компромисса, поскольку позволяет игрокам не разыгрывать игру, а на основании общих целей и единых представлениях об оптимальности, найти взаимно приемлемые решения среди совместно достижимых близких показателей Если соглашение в рамках компромиссного варианта единого показателя не достигается, то игроки остаться при тех выигрышах, на которые они могут рассчитывать вне каких-либо соглашений Отсутствие соглашения, или опасения сторон в его нарушении, может привести к потере устойчивости управления, в том смысле, что подсистемы могут увеличить свой выигрыш. Вводится дополнительное свойство безопасности реализации компромиссного исхода, при котором отклонение подсистемы ЭСО или ПЭ от намеченной стратегии поведения может привести к потери лишь части ее выигрыша, что заставит участников игры придерживаться соглашения Рассматривается арбитражная модель обеспечения безопасности реализации компромиссного исхода с использованием множества векторных полезностей Л if"

(42)

Полезность рассчитывается с использованием скалярной модели ДАМО по фактическому и компромиссному состояниям ОУ В случае несогласия игрока с решением арбитра, полученным по критерию гарантированного результата (37), используется вектор полезности (множество точек Status quo), в виде

Д^^Д^ЧЯ,«1),. (43)

Арбитражная задача задается порой векторных полезностей (А Т, А в которой А выпуклое компактное множество, содержащее некоторое АЧ/"> А У™ Под арбитражным решением понимается правило, по которому каждой

задаче (АУ, А¥/?"') ставится в соответствие единственный вектор Ау/™ ВАР,

который удовлетворяет аксиомам Нэша и арбитражному правилу

П(Д^"-Д^Г)= тах П(Д^т~Д^Г)- (44)

(е//

Устойчивость решений арбитражной игры обеспечивается формальным анализом действий игроков на управляющие воздействия, моделируемых в теории кооперативных игр

В седьмом разделе сформулированы положения комплексного подхода к специфическому обеспечению, указывающие на направление работ и перечень задач, связанных с практическим внедрением информационно-технологической подсистемы МО УКЭС в составе технологической АСУ ЭЭС Отмечено, что внедрение подсистемы МО УКЭС в составе технологической АСУ нуждается в специфическом обеспечении (техническом, информационном, организационном, нормативно-правовом и др) на всех уровнях иерархии управления Так, требуется внедрение в повседневную практику единого информационного обеспечения, построенного на основе единой интегрированной базы данных с программными возможностями объединения, адаптации и развития модулей управляющего органа подсистемы МО УКЭС, с предусмотренными возможностями увязки отдельных управляющих органов принятия решений с внешними устройствами систем телемеханики, локальными устройствами повышения качества, базами данных и др

Сформулированы дополнительные задачи исследования оперативно-функционального и аппаратно-информационного модулей подсистемы МО УКЭС 1) идентификация режима качества электроснабжения, 2) диагностика и контроль технических средств и устройств обеспечения МО УКЭС, 3) селективный отбор, хранение, передача, отображение телеинформации МО УКЭС, 4) контроль функций управляющего органа принятия решений

Представлены результаты моделирования проектной задачи КРМ с учетом кибернетических свойств объекта управления

• задача КРМ и регулирования напряжения при поэтапном развитии системы электроснабжения машиностроительного предприятия,

• задача МО КРМ с учетом качества электроэнергии и надежности электроснабжения машиностроительного предприятия,

• задача МО КРМ с учетом динамики и неопределенности развития электрической сети,

• мониторинг качества электроэнергии в питающей сети и решение задачи МО КРМ при наличии специфических (несинусоидальных) нагрузок в сетях потребителя (рис 7)

В динамической задаче КРМ алгоритм МО (рис 3) используется для согласования противоречивых параметров распределения компенсирующих устройств (КУ), рассчитанных по целевым условиям экономичности, надежности и качества электроэнергии На начальном этапе моделирования схема сети принимается неизменной Динамика характеризуется возрастанием нагрузок в узлах потребления по годам развития Независимой оптимизацией по отдельным критериям методом динамического программирования установлено, что параметры распределения КУ различаются как по годам развития, так и по отдельным критериям в пределах каждого года, что приводит к необходимости согласования противоречивых параметров управления с применением ДАМО в два этапа 1) в пределах каждого года развития, 2) по полученным компромиссным параметрам каждого года — в пределах всего расчетного периода развития Рис 7 Расчетная схема электрической сети

Корреляционный анализ области равнооптимальных решений КРМ показал среднюю и слабую связь целевых условий между собой и в динамике развития, что служит основанием для принятия принципа декомпозиции при согласовании противоречивых решений

Разграничение целевых условий на формирующие компромиссную область (КО) и целевые условия дооптимизации в ДАМО производится по информационному вкладу критерия в суммарную дисперсию главных компонент Установлено, что наибольший вклад в суммарную дисперсию вносят критерии целевых условий экономичности фь качества электроэнергии ф4 и надежности электроснабжения ф5, которые принимаются для формирования КО решений Критериями дооптимизации решений в КО приняты критерий дополнительного снижения потерь в питающей сети ф2 и экономический критерий повышения пропускной способности сети (р3 Компонентный анализ динами-

ки информационной важности критериев показал, что наибольшей изменчивости во времени подвержены критерии ф4, фь ф3, а поэтому процедуру определения КО решений в ДАМО следует производить для каждого расчетного года развития Так как на долю первой главной компоненты приходится более 50% суммарной дисперсии, а второй - свыше 20%, то анализ информационной важности критериев и их динамических особенностей следует вести по первой и второй главным компонентам

При определении результирующего компромиссного решения для всего периода развития, по результатам решений каждого года развития, получен вектор параметров распределения КУ, соответствующий четвертому году развития Сравнение решения МО, найденного с помощью ДАМО и решения МО, соответствующего экстремуму одного из критериев области равноопти-мальных решений, производится с помощью скалярной модели - аналога векторных решений ДАМО (16) В динамической задаче КРМ, при сравнении решения ДАМО с решением МО, соответствующим минимуму целевого условия экономичности, определено незначительное преимущество ДАМО (45%) Незначительное расхождение результатов подтверждает адекватность решений одной и той же задачи разными способами, что обосновывает работоспособность предложенного алгоритма Проверка решений на адекватность разными способами объясняется тем, что в настоящее время отсутствуют какие-либо формальные процедуры определения преимуществ одних методов МО перед другими

Моделирование динамики развития электрической сети в задаче МО КРМ производится с помощью целевого условия развития ф6, в котором ДАМО КРМ включен в оптимизационное звено «обратного хода» алгоритма динамического программирования, т е на этапе отыскания оптимальной стратегии развития сети Ф^1*, , Фтор1 Для отыскания решения МО КРМ при неопределенности информации о нагрузках и структуре сети целевого условия <р6, вводится понятие нечеткой цели, которое отождествляется с фиксированным расплывчатым множеством Пт и представляется в виде лингвистического математического ожидания «М(ф,)(» Размерность задачи МО КРМ при согласовании противоречивых решений в пределах расчетных этапов развития существенно возрастает, поскольку определяется не только числом расчетных этапов развития, но и числом уровней а-срезов лингвистических терм-множеств субъективных вероятностей (Рь Рг, , Рщ), описывающих состояния оптимальной стратегии развития сети Если, кроме того, к рассмотрению принимается несколько вариантов стратегий развития сети, то размерность задачи еще более возрастает из-за необходимости введения дополнительного этапа расчетов по согласованию противоречивых решений альтернативных стратегий Высокий уровень формализации основных решающих правил ДАМО позволяет снизить трудоемкость расчетов по сравнению со скалярной оптимизацией и дает возможность многократного применения алгоритма, что определяет его преимущество в решении динамических задач и задач с неоднозначной исходной информацией Данные положения подтверждены практическими расчетами

В приложениях приведены:

1. Метод оптимизации межсистемной надежности по параметру обеспечения качества электроснабжения

2 Метод статистической идентификации динамических объектов качества электроснабжения

3 Программный комплекс ДАМО и пример расчета задачи МО КРМ

4 Документы о внедрении результатов диссертационной работы

Основные научные и практические результаты работы

1 Обоснована необходимость развития методологии МО в современных условиях изменения и появления новых свойств у ЭЭС, вызванных переходом России к рыночной экономике и структурными преобразованиями в электроэнергетике, для решения слабоструктурированных и трудноформали-зуемых задач УКЭС, что позволяет вести разработку комплекса взаимоувязанных проектных, прогнозных и управляющих алгоритмических моделей обеспечения качества электроснабжения в составе технологических АСУ ЭЭС, включая АСУ на рынке мощности и энергии

2 Разработана структурная системологическая модель автоматизированного проектирования информационно-технологической подсистемы МО УКЭС в составе технологической АСУ ЭЭС на основе структуралистского системного подхода по Дж Клиру, включающая формулирование системного объекта исследования, критериев, переменных и параметров проектирования, исследование подсистемы МО УКЭС по уровням эпистемологической иерархии в терминах уравнений примитивных систем с использованием универсального решателя системных задач (УРСЗ), формирование реконструктивного семейства адаптивных управляющих структур обеспечения качества электроснабжения с алгоритмами его идентификации и реконструкции, что дает возможность алгоритмического учета комплекса кибернетических свойств ЭЭС в направленной последовательности решения задач МО УКЭС в составе технологических АСУ ЭЭС

3 Разработан ДАМО на основе аддитивной и мультипликативной декомпозиций динамического программирования и положений аппроксимационно-го моделирования структуры предпочтений ЛПР, как функции выбора, включающий процедуры однокритериальной оптимизации, при формировании области равнооптимальных решений, компонентного анализа, при оценке информационной важности критериев, нормализации критериев, гиперпространственной аппроксимации области компромиссных решений, скаляриза-ции векторных решений и их экономического сравнения, чем обеспечиваются возможности автоматизированного поиска компромиссных параметров УКЭС и последующего алгоритмического учета комплекса кибернетических свойств ЭЭС в разрабатываемых методах и моделях МО УКЭС

4 Разработаны методы и модели системного прогнозирования параметров МО УКЭС, полученных с помощью ДАМО при наличии дополнительной информации, поступающей из среды ОУ в управляющий орган принятия решений 1) энтропийный метод прогноза компромиссных параметров управления, 2) метод оптимального прогноза параметров МО УКЭС на основе управ-

ляемых цепей Маркова, 3) многоцелевая двухуровневая модель УКЭС, 4) программная модель «стимула» компромиссного управления, 5) модели и методы проектных прогнозов компромиссных состояний качества электроснабжения при детерминированной и неопределенной информации о развитии электрической сети, 6) метод оценки изменчивости информационной важности критериев в динамической задаче МО УКЭС, что позволяет обеспечить компромиссное УКЭС при возможных изменениях состояния развития ОУ и среды его функционирования

5 Разработан алгоритм МО коммерческого УКЭС с использованием ДАМО и максиминной модели поддержания межсистемного информационно-энергетического баланса качества, включающий формулирование обобщенного межсистемного критерия коммерческого УКЭС, обоснование способов оптимальности межсистемной координации управления, разработку модели и алгоритма определения показателей информационно-энергетической области коммерческого управления, способа определения функции распределения предпочтительности компромиссных параметров УКЭС в данной области, разработку автоматического критерия обеспечения межсистемного гарантированного результата качества электроснабжения, что позволяет обеспечивать межсистемную координацию управления по поддержанию межсистемного компромиссного баланса качества на рынке мощности и энергии

6 Разработаны методы расчета устойчивости приближенных решений ДАМО и алгоритма МО коммерческого УКЭС, сформулированные как функции моделей с заданными принципами оптимальности по Парето и кратного максимина, получены достаточные критерии устойчивости компромиссных множеств заданных принципов оптимальности, сформулировано арбитражное решение обеспечения безопасности реализации компромиссного исхода, что дает возможность произвести оценку степени адекватности используемых алгоритмов и моделей МО УКЭС заданному ОУ

7 Разработан комплекс специфического обеспечения (технического, информационного, организационного, нормативно-правового), определяющий направление работ и перечень задач по практическому внедрению информационно-технологической подсистемы МО УКЭС в составе технологической АСУ ЭЭС

8 Разработаны модели и алгоритмы решения проектной задачи КРМ в распределительных электрических сетях и системах электроснабжения, основанные на использовании ДАМО, что позволяет произвести алгоритмический учет кибернетических свойств ОУ (динамичности, многокритериальное™, неопределенности, эффективности) при выборе места установки и мощности компенсирующих устройств

Основное содержание диссертации опубликовано в следующих работах

1 Писиголовец, Л.Ф. (Поддубных Л Ф) Моделирование режимов компенсации реактивных нагрузок и напряжения для поэтапного развития системы электроснабжения Абаканского вагоностроительного завода / А А Кир-дякин, Л.Ф. Писиголовец (Поддубных Л Ф), А Т Балганова // Моделирова-

ние электроэнергетических систем сб тез докл Всесоюзной науч конф -Баку АзИНефтехим, 1982 -С 369-370

2 Писиголовец, Л.Ф. (Подцубных Л Ф) Размещение конденсаторных батарей в динамике развития промышленных электрических сетей на основе многоцелевой оптимизации / Р И Борисов, Л Ф. Писиголовец (Подцубных Л Ф) // Современные проблемы энергетики материалы IV Республиканской науч-техн конф - Киев ИЭД АН УССР, 1985 -С 123-124

3 Писиголовец, Л Ф. (Подцубных Л Ф) Многоцелевая оптимизация размещения конденсаторных батарей с учетом динамики их развития / Р И Борисов, Л.Ф. Писиголовец (Подцубных Л Ф) // Промышленная энергетика -1986 -№4 - С 47-49

4 Писиголовец, Л.Ф. (Поддубных Л Ф) Размещение источников реактивной мощности на основе многоцелевой оптимизации / Р И Борисов, Л.Ф. Писиголовец (Поддубных Л Ф) // Изв АН СССР Энергетика и транспорт -1986 — №4 -С 155-158

5 Писиголовец, Л Ф. (Подцубных Л Ф) Оценка параметров решений од-ноцелевой и многоцелевой оптимизации некоторых задач электроэнергетики / РИ Борисов, Л.Ф. Писиголовец (Подцубных ЛФ), ВС Костышин // Экономия электроэнергии в электроэнергетических системах сб науч тр - M Моек энерг ин-т, 1986 -№104 - С 55-60

6 Писиголовец, Л.Ф. (Поддубных Л Ф) Учет лингвистической переменной для целевого условия экономичности задачи развития электрической сети / Р И Борисов, Л.Ф. Писиголовец (Поддубных Л Ф) // Рук деп в Информ-энерго 01 12 86, № 2346 эн - M ЦНТИЭЭ, 1986 - 10 с

7 Писиголовец, Л.Ф. (Поддубных Л Ф) Применение элементов теории нечетких множеств для оценки целевых условий задачи компенсации реактивной мощности / Р И Борисов, Л.Ф Писиголовец (Поддубных Л Ф) // Рук деп в Информэнерго 01 12 86, № 2350 эн - M ЦНТИЭЭ, 1986 - 9 с

8 Писиголовец, Л.Ф. (Поддубных Л Ф) Прогнозирование компенсации реактивной мощности в электрических сетях на основе многоцелевой оптимизации / Р И Борисов, Л.Ф. Писиголовец (Поддубных Л Ф) // Рук деп в Информэнерго 12 01 87, № 2395 эн - M ЦНТИЭЭ, 1987 - 9 с

9 Писиголовец, Л.Ф. (Поддубных Л Ф) Многоцелевая оптимизация управления функционированием и развитием систем электроснабжения нефтяной и газовой промышленности /ВС Костышин, Л.Ф. Писиголовец (Поддубных Л Ф ), Я В Тайлих // Разведка и разработка нефтяных и газовых месторождений сб науч тр - Львов изд «Вища шк » при ЛГУ, 1987 - Вып 24 -С 94-97

10 Писиголовец, Л.Ф. (Поддубных Л Ф) Учет лингвистических переменных в задаче развития системы электроснабжения / Р И Борисов, Л.Ф. Писиголовец (Подцубных Л Ф)//Науч-произв сб - Киев Техника, 1989 -№4 -С 52-54

11 Поддубных, Л.Ф. Информационная оценка динамики критериальных тарифов на качество электроснабжения / Л.Ф. Поддубных // Изв вузов Энергетика - 1991 -№11 -С 42-46

12 Поддубных, Л.Ф. Формулирование задач оперативного управления системой электроснабжения на базе комплекса телемеханики «Гранит» / В И Туркин, Л.Ф. Поддубных, Т А Попова // Кибернетика электрических систем сб тез докл XII сессии Всесоюзного науч семин - Гомель ГПИ, 1991 —С 144

13 Поддубных, Л.Ф. Оптимизация тарифов за компенсацию реактивной мощности и качество электроэнергии / Л.Ф. Поддубных // Кибернетика электрических систем сб тез докл XII сессии Всесоюзного науч семин - Гомель ГПИ, 1991 -С 147-148

14 Поддубных, Л.Ф. О новом подходе к определению скидок и надбавок за компенсацию реактивной мощности и качество электроэнергии / Л.Ф. Поддубных//Промышленная энергетика — 1991 -№12 -С 43-44

15 Поддубных, Л.Ф. Межсистемное управление качесгвом электроснабжения / Л.Ф. Поддубных // Энергосбережение, электропотребление, электрооборудование материалы науч-техн и метод конф (г Новомосковск, 16-18 ноября 1994 г), под общ ред Б И Кудрина - М Электрика, 1994 - С 5354

16 Поддубных, Л.Ф. Комплексный подход к межсистемному автоматизированному управлению качеством электроснабжения / Л.Ф. Поддубных, А С Дулесов, Л В Толстихина // Эффективность и качество электроснабжения промышленных предприятий сб науч тр III Международной науч конф -Мариуполь, Украина ПГТУ, 1994 - С 146-148

17. Поддубных, Л.Ф. Динамический анализ важности критериев качества электроснабжения на основе теории марковских процессов / Л.Ф. Поддубных // Изв вузов и энергетических объединений СНГ Энергетика — 1994, -№5-6 - С 33-38

18 Поддубных, Л Ф. Модель определения скидок и надбавок к тарифу за компенсацию реактивной мощности и качество электроэнергии / Л.Ф. Поддубных//Электричество — 1994 -№6 - С 28-30

19 Поддубных, Л.Ф. Многоцелевая двухуровневая модель автоматизированного управления качеством электроснабжения / Л.Ф. Поддубных // Изв РАН Энергетика - 1995 -№ 5 -С 142-146

20 Поддубных, Л.Ф. Критерии взаимного учета качества электроэнергии между электроснабжающей организацией и машиностроительным предприятием / Л Ф Поддубных, Г Н Чистяков // Электросбережение, электроснабжение, электрооборудование материалы науч -техн и метод конф (Новомосковск Тульский 21-22 ноября 1996 г), под общ ред проф Б И Кудрина -М Электрика, 1996 - С 30

21 Поддубных, Л.Ф. Ситуационное управление идентифицированными устройствами качества электроснабжения / Л.Ф. Поддубных // Изв вузов Электромеханика - 1996 -№3-4 -С 13-18

22 Поддубных, Л.Ф. Игровой подход к межсистемному автоматизированному управлению качеством электроснабжения / Л.Ф. Поддубных // Изв вузов и энергетических объединений СНГ Энергетика - 1996 - № 7-8 - С 50-55

23 Поддубных, Л.Ф. Устойчивость компромиссной модели скидок и надбавок за качество электроснабжения / Л.Ф. Поддубных // Изв РАН Энергетика -1997 -№2 -С 99-105

24 Поддубных, Л.Ф. Управление возмущениями информационного процесса качества электроснабжения при децентрализованном распределении электроэнергии / Л.Ф. Поддубных, Е В Платонова // Электрификация горных и металлургических предприятий Сибири сб тез докл Международной науч-практ конф - Новокузнецк СибГГМА, 1997 - С 19-20

25 Поддубных, Л.Ф. Компонентный анализ критериев качества электроэнергии в сетях со специфическими нагрузками / Л.Ф. Поддубных, Г Н Чистяков, В А Сельнягин // Электрификация горных и металлургических предприятий Сибири сб тез докл Международной науч -практ конф - Новокузнецк СибГГМА, 1997 -С 44

26 Поддубных, Л.Ф. Оценка экономической эффективности автоматизированного управления качеством электроснабжения / Л.Ф. Поддубных // Вестник ХТИ КГТУ - 1998 - № 1 -С 82-95

27 Поддубных, Л.Ф. Математическое моделирование и управление режимами работы сети на универсальном стенде электроснабжения промышленного предприятия / Л.Ф. Поддубных, Г Н Чистяков // Вестник ХТИ КГТУ -1998 - №4 -С 44-48

28 Поддубных, Л.Ф. Обоснование критериев качества электрической энергии в электрической сети со специфическими нагрузками / Л.Ф. Поддубных, Г Н Чистяков // Вестник ХТИ КГТУ - 1998 - № 12 - С 46-57

29 Поддубных, Л.Ф. Модели автоматизированного управления качеством и надежностью электроснабжения при децентрализованном распределении электроэнергии / Л.Ф. Поддубных, Л В Толстихина, Е В Платонова, Г Н Чистяков // Математика, компьютер, образование сб тез докл V Международной конф -Дубна МГУ, 1998 -С 162

30 Поддубных, Л.Ф. Лингвистический анализ матрицы равкооптималь-ных решений качества электрической энергии / Л.Ф. Поддубных, Г Н Чистяков // Изв вузов Электромеханика - 1998 - № 2-3 - С 102

31 Поддубных, Л.Ф. Мониторинг качества электрической энергии в электрических сетях АО «Хакасэнерго» / Л.Ф. Поддубных, Г Н Чистяков // Вестник ХТИ - филиала КГТУ - 1999 - № 6 - С 63-69

32 Поддубных, Л.Ф. Анализ и синтез задач автоматизированного управления качеством электрической энергии в условиях рынка / Л.Ф. Поддубных, Е В Платонова, Г Н Чистяков П Достижения науки и техники - развитию сибирских регионов сб тез докл Всероссийской науч -практ конф с меж-дунар участ - Красноярск КГТУ, 1999 -С 256-257

33 Поддубных, Л.Ф. Об оценке межсистемного учета качества электроэнергии при создании электрометаллургической компании в республике Хакасия / Л.Ф. Поддубных, Г.Н Чистяков // Изв вузов Электромеханика -2000 - № 3 - С 78

34 Поддубных, Л.Ф. Долгосрочное управление качеством электрической энергии на предприятиях электрометаллургической компании / Л.Ф. Под-

дубных, Г H Чистяков // Электрификация металлургических предприятий Сибири -Вып9 - Томск Изд-во Томского ун-та, 2000 - С 177-188

35 Поддубных, Л.Ф. Подсистема автоматизированного управления качеством электрической энергии на основе многоцелевой оптимизации / Л.Ф. Поддубных, Г H Чистяков // Электрификация металлургических предприятий Сибири -Вып9 -Томск Изд-во Томского ун-та, 2000 - С 260-261

36 Поддубных, Л.Ф. Синтез долгосрочного и ситуационного автоматизированного управления качеством электрической энергии / Г H Чистяков, Л.Ф. Поддубных//Вестник ХТИ - филиалаКГТУ -2000 -№7 -С 33-37

37 Поддубных, Л.Ф. Долгосрочное управление качеством электроэнергии на металлургических предприятиях / Л.Ф. Поддубных, Г H Чистяков // Электрика -2001 -№ И -С 5-10

38 Поддубных, Л.Ф. Экономическое стимулирование энергосбережения на основе метода многоцелевой оптимизации / Г H Чистяков, Л.Ф. Поддубных // Проблемы энерго- и ресурсосбережения в промышленном и жилищно-коммунальном комплексах материалы Международного науч -практ семин -Пенза Пенз гос арх-строит акад, 2001 -С 85-86

39 Поддубных, Л.Ф. Системологическое моделирование комплекса задач автоматизированного управления качеством электроснабжения / Л.Ф. Поддубных // Вестник ХТИ - филиала КГТУ - Абакан, 2001 - № 9 - С 107109

40 Поддубных, Л.Ф. Моделирование устойчивости в задачах автоматизированного управления качеством электроснабжения / В И Пантелеев, Л.Ф. Поддубных // Вестник ХТИ - филиала КГТУ. - Абакан, 2002 - № 12 - С 99-102

41 Поддубных, Л.Ф. Системология решения задач автоматизированного управления качеством электроснабжения / В И Пантелеев, Л.Ф. Поддубных // Вестник ХТИ - филиала КГТУ - Абакан, 2002 - № 13 - С 93-98

Поддубных Леонид Федорович Многоцелевая оптимизация управления качеством электроснабжения в электроэнергетических системах Автореф дисс на соискание ученой степени доктора техн наук Подписано в печать 12 09 2007 Заказ № 735 Формат 60x90/16 уел печ л 2 Тираж 100 экз ИПЦ Политехнического института Сибирского федерального университета

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. СТРУКТУРНЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ В ЭНЕРГЕТИКЕ И

СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ

ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ.

1.1. Анализ проблемы принятия решений.

1.2. Анализ информационных технологий обеспечения принятия решений в энергосистемах.

1.3. Развитие информационных технологий принятия решений в распределительных электрических сетях.

1.4. Формулирование комплексной задачи проектирования и управления качеством электроснабжения.

1.5. Выводы.

Глава 2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ

АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ПОДСИСТЕМЫ МНОГОЦЕЛЕВОЙ ОПТИМИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ.

2.1. Задание исходных данных объекта проектирования.

2.1.1. Перечень базовых задач подсистемы.

2.1.2. Кибернетические свойства ЭЭС и их проявления в базовых задачах.

2.2. Проектирование эпистемологических уравнений иерархии подсистемы качества электроснабжения.

2.2.1. Уравнение исходной системы. Переменные и параметры проектирования.

2.2.2. Система данных и среда системы.

2.2.3. Порождающая направленная система с поведением.

2.2.4. Структурированная система.

2.2.5. Идентификация и реконструкция системы.

2.3. Выводы.

Глава 3. РАЗРАБОТКА ДЕКОМПОЗИЦИОННОГО АЛГОРИТМА МНОГОЦЕЛЕВОЙ ОПТИМИЗАЦИИ КАЧЕСТВА

ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ.

3.1. Формулирование и обоснование целевых условий.

3.2. Учет динамики качества электроснабжения.

3.3. Аппроксимационное моделирование структуры предпочтений ЛПР. Блок-схема декомпозиционного алгоритма многоцелевой оптимизации (ДАМО).

3.3.1. Скалярная модель сетевой иерархии критериев.

3.3.2. Формирование исходного множества альтернатив. Однокритериальная оптимизация.

3.3.3. Дискретная оптимизация области равнооптимальных решений.

3.3.4. Оценка информационной важности и ранжирование критериев.

3.3.5. Нормализация области равнооптимальных решений.

3.3.6. Формулирование уравнения компромиссной области.

3.3.7. Формулирование уравнений дооптимизации решений в компромиссной области.

3.3.8. Определение вектора параметров компромиссного управления.

3.3.9. Формулирование скалярного критерия ДАМО.

3.4. Выводы.

Глава 4. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ МНОГОЦЕЛЕВОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВЕКТОРНЫХ РЕШЕНИЙ КАЧЕСТВА ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ.

4.1. Энтропийный метод прогноза компромиссных параметров управления

4.2. Метод оптимального прогноза качества электроснабжения на основе управляемых цепей Маркова.

4.2.1. Многоцелевая двухуровневая модель управления.

4.3. Программная модель «стимула» компромиссного управления.

4.4. Модели и методы проектного прогноза качества электроснабжения.

4.4.1. Динамическая модель оптимального развития электрической сети.

4.4.2. Метод многоцелевого прогноза качества электроснабжения в условиях развития электрической сети.

4.4.3. Неопределенность динамической модели оптимального развития электрической сети.

4.4.4. Метод многоцелевого прогноза качества электроснабжения в условиях неопределенности развития электрической сети.

4.4.5. Метод прогноза информационной важности критериев.

4.5. Выводы.

Глава 5. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА МНОГОЦЕЛЕВОЙ ОПТИМИЗАЦИИ

КОММЕРЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ

ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ.

5.1. Формулирование обобщённого критерия коммерческого управления.

5.2. Обоснование способов оптимальности межсистемной координации управления.

5.3. Формирование информационно-энергетической области коммерческого управления.

5.4. Разработка критерия предпочтительности компромиссных параметров коммерческого управления.

5.5. Разработка автоматического критерия гарантированного результата качества электроснабжения.

5.6. Выводы.

Глава 6. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ АНАЛИЗА УСТОЙЧИВОСТИ

ПРИБЛИЖЕННЫХ РЕШЕНИЙ КАЧЕСТВА ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ.

6.1. Формулирование задачи устойчивости гибридной модели качества электроснабжения.

6.2. Метод анализа устойчивости компромиссных решений ДАМО

6.3. Метод анализа устойчивости максиминной модели управления.

6.4. Безопасность реализации компромиссного управления.

6.5. Выводы.

Глава 7. МНОГОЦЕЛЕВАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ КАЧЕСТВА ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЕТЕЙ.

7.1. Формулирование комплексного подхода к специфическому обеспечению подсистемы качества электроснабжения в составе технологической АСУ ЭЭС.

7.2. Решение задач многоцелевой оптимизации компенсации реактивной мощности и качества электроэнергии.

7.2.1. Компенсация реактивных нагрузок распределительных электрических сетей.

7.2.2. Многоцелевая оптимизация межсистемной компенсации реактивной мощности и качества электроэнергии.

7.3. Математическое моделирование качества электроснабжения на обучающей физической модели системы электроснабжения.

7.4. Выводы.

Актуальность проблемы. Непрерывный процесс усложнения всех сторон жизни общества, и особенно его материальной сферы, требует постоянного совершенствования форм и методов управления. В программных документах долгосрочного развития электроэнергетики России, обусловленных новыми условиями хозяйствования, указывается, что ключевой стратегической задачей повышения эффективности функционирования отрасли является создание эффективной системы управления субъектами хозяйствования, обеспечивающей снижение затрат на развитие электроэнергетических объектов, производства, транспорт и распределение электрической энергии.

Исследование проблемы управления электроэнергетическими системами (ЭЭС) неразрывно связано с возрастанием роли управления процессами функционирования и развития этих систем. Прогресс в решении общей задачи управления ЭЭС, сформулированной как обеспечение качественного и надежного электроснабжения потребителей с наибольшим экономическим эффектом, обеспечивается развитием научных методов управления, в основе которых лежит теория принятия решений в сложных иерархических системах. Для расчетов больших систем разрабатываются специальные методы, использующие принципы эквивалентирования, диакоптики, кибернетического моделирования. Эти методы образуют специальный инструмент для определения управляющих воздействий или прогнозирования поведения системы. При возрастании роли управления действует основной принцип кибернетики, утверждающий, что сложность системы управления должна возрастать быстрее, чем сложность управляемой системы.

Повышение эффективности функционирования электроэнергетики страны в значительной мере достигается совершенствованием диспетчерского и технологического управления режимами ЭЭС на базе новых информационных технологий и вычислительных средств. Важной и неотъемлемой частью технологического управления ЭЭС является управление качеством электроснабжения (УКЭС), в котором понятие «качество электроснабжения» объединяет в себе две обширные проблемы обеспечения электромагнитной совместимости и бесперебойности (надежности) электроснабжения потребителей. Качество электроснабжения включает в себя также понятие «коммерческое качество», т.е. качество взаимоотношений с потребителем и удовлетворение его требований.

Процессы принятия решений в звеньях иерархической системы УКЭС обладают рядом специфических особенностей, которые обосновывают использование методологии многоцелевой оптимизации (МО) для комплексного решения проблемы: во-первых, большинство решений УКЭС принимается в ситуациях, ранее не встречавшихся, поскольку совпадение ситуаций технической, технологической, коммерческой и других областей является событием маловероятным, что указывает на противоречивость целей управления; во-вторых, выбор вариантов решений УКЭС происходит, как правило, в условиях высокой степени неопределенности, т.е. при недостаточных знаниях о текущей ситуации и тенденциях ее развития и неясных представлениях о всех последствиях принимаемого решения; в-третьих, решения УКЭС часто принимаются в условиях жестко ограниченного времени; в-четвертых, на содержание решений существенное влияние оказывают личные качества и интересы лиц, принимающих решение, кроме того, интересы различных звеньев в иерархии УКЭС, как правило, не совпадают, а часто являются противоположными. Из сказанного следует, что решения УКЭС являются слабоструктурированными и зависят от степени исходной неопределенности решаемой задачи.

Актуальность исследуемой проблемы в теоретическом плане заключается в необходимости развития методологии МО и создания на этой основе сложных алгоритмических моделей УКЭС в составе технологических автоматизированных систем управления (АСУ) ЭЭС (АСДУ, АСУ КЭ, АСКУЭ и др.). Разработка адаптивных моделей УКЭС в составе технологических АСУ ЭЭС нуждается в развитии теории проектирования сложных системных объектов с использованием искусственного интеллекта в виде специализированных систем общения, экспертных систем, различных программных и аппаратных средств. Создание эффективных алгоритмов УКЭС с учетом кибернетических свойств ЭЭС (управляемости, иерархичности, динамичности, адаптивности, неопределенности, многокритериальное™, эффективности, устойчивости) нуждается в развитии методологии аппроксимационного моделирования структуры предпочтений лица, принимающего решения (ЛПР), в части разработки процедур, повышающих объективность информации в области равнооптимальных решений. Достижению необходимого качества управления способствует развитие методологии системного прогнозирования динамического состояния объекта управления (ОУ) в условиях различных видов прогнозной информации, включая нечеткую информацию. Необходимость преодоления свойства неопределенности коммерческого управления способствует развитию теории оптимизации информационных процессов УКЭС и созданию на этой основе гибридных моделей, агрегирующих в себе разные принципы оптимальности. Необходимость обеспечения адекватности сложных моделей принятия решений заданному ОУ нуждается в развитии методологии анализа устойчивости приближенных решений гибридных моделей УКЭС на основе теории устойчивости принципов оптимальности многокритериальных задач.

Актуальность исследуемой проблемы в прикладной области заключается в необходимости решения научной проблемы структурного проектирования информационно-технологической подсистемы МО УКЭС в составе технологической АСУ ЭЭС.

Существенный вклад в становление и развитие теории систем и системного анализа в области энергетики внесли Арзамасцев Д.А., Беляев JI.C., Берко-вич М.А., Валдма М.Х., Веников В.А., Воропай Н.И., Гамм А.З., Гусейнов Ф.Г., Долгов П.П., Идельчик В.И., Константинов Б.А., Крумм JI.A., Макаров A.A., Манусов В.З., Мелентьев JI.A., Окороков В.Р., Руденко Ю.Н., Совалов С.А., Щавелев Д.С. и другие ученые.

Комплексному решению проблемы качества электроснабжения (качество электроэнергии, надежность, эффективность ЭЭС и систем электроснабжения) посвящены исследования представленные в трудах Вагина Г.Я., Гордеева В.И., Гука Ю.Б., Доброжанова В.И., Жежеленко И.В., Железко Ю.С., Зорина В.В., Карташева И.И., Кудрина Б.И., Куренного Э.Г., Кучумова J1.A., Мамедярова О.С., Праховника A.B., Трошина В.А., Фокина Ю.А., Хронусова Г.С., Шидлов-ского А.К. и других авторов.

Работа выполнялась в рамках научно-исследовательских работ (НИР), включенных в комплексную целевую научно-техническую программу (КЦНТП) Минэнерго СССР «Экономия электроэнергии» по направлению «Разработка методов и средств экономии электроэнергии в электрических системах» (приказ MB и ССО № 703 от 14.06.82): 1) НИР А81 - 1Д II Этапа «Компенсация реактивной мощности и регулирование напряжения в системе электроснабжения ПО «Абаканвагонмаш»; 2) НИР 81/83 «Оптимизация компенсации реактивной мощности в распределительных сетях ПО «Карпатпрессмаш», а также договоров о научно-техническом сотрудничестве: договор о сотрудничестве между Ивано-Франковским институтом нефти и газа (ИФИНГ) и Ивано-Франковским областным предприятием электрических сетей (ОПЭС) (номер гос. регистрации 01840087784); договор о сотрудничестве между Хакасским техническим институтом Красноярского государственного технического университета (ХТИ КГТУ) и ООО Управления пуско-наладочных работ «Элкосер-вис».

Объект исследований - сверхсложный системный объект, включающий в себя иерархически структурированную ЭЭС (ОУ) и управляющий орган принятия решений МО УКЭС в составе технологической АСУ ЭЭС.

Предмет исследований - методология МО для решения задач МО УКЭС с учетом кибернетических свойств электроэнергетической системы.

Цель работы состоит в развитии методологии МО иерархически структурированных ЭЭС и создании на этой основе комплекса взаимоувязанных проектных, прогнозных и управляющих алгоритмических моделей обеспечения качества электроснабжения в составе технологических АСУ ЭЭС.

Исходя из поставленной цели, в работе решаются следующие научные задачи:

1. Структурное проектирование управляющего органа МО УКЭС в составе технологической АСУ ЭЭС.

2. Аппроксимационное моделирование структуры предпочтений ЛИР, как функции выбора в задачах МО УКЭС.

3. Разработка методов и моделей системного прогнозирования компромиссных параметров УКЭС.

4. Разработка алгоритма МО коммерческого УКЭС.

5. Разработка методов анализа устойчивости приближённых решений в моделях МО УКЭС.

6. Разработка комплекса специфического обеспечения по указанию направления работ и перечня задач, связанных с практическим внедрением подсистемы МО УКЭС в составе технологической АСУ ЭЭС.

7. Разработка моделей и алгоритмов решения задачи компенсации реактивной мощности (КРМ) с учетом кибернетических свойств ЭЭС.

Методы исследований. Общая теория систем, теория прогнозирования систем (прогностика), информационная теория систем, теория нечетких множеств, многокритериальная оптимизация, теория игр, динамическое программирование, информационные процессы принятия решений, марковские процессы принятия решений, теория устойчивости многокритериальных задач, методология статистической идентификации динамических объектов, методы статистического анализа.

Научная новизна:

1. Разработана структурная системологическая модель автоматизированного проектирования информационно-технологической подсистемы МО УКЭС на основе структуралистского системного подхода по Дж.Клиру, позволяющая создавать адаптивные управляющие структуры, обеспечивающие алгоритмический учет кибернетических свойств ЭЭС (управляемости, иерархичности, динамичности, адаптивности, неопределенности, многокритериальности, эффективности, устойчивости) в направленной последовательности решения задач МО УКЭС в составе заданной технологической АСУ ЭЭС.

2. Разработан декомпозиционный алгоритм МО (ДАМО) на примере решения комплексной задачи КРМ, позволяющий определять компромиссные параметры управления в полученной области равнооптимальных решений исходного множества альтернатив (ИМА) с учетом кибернетических свойств заданного ОУ.

3. Разработаны методы и модели системного прогнозирования параметров МО УКЭС, рассчитанных с помощью ДАМО, позволяющие обеспечивать компромиссное управление при возможных изменениях состояния развития ОУ и среды его функционирования.

4. Разработана с использованием ДАМО сложная алгоритмическая модель коммерческого УКЭС, позволяющая в рамках сформулированного обобщенного критерия коммерческого управления обеспечивать межсистемную координацию управления по поддержанию межсистемного компромиссного баланса качества.

5. Разработаны методы расчетов устойчивости приближенных решений МО УКЭС, позволяющие произвести оценку степени адекватности используемых алгоритмов и моделей МО УКЭС заданному ОУ.

6. Разработан комплекс специфического обеспечения (технического, информационного, организационного, нормативно-правового), позволяющий внедрить информационно-технологическую подсистему МО УКЭС в состав технологической АСУ ЭЭС.

7. Разработаны модели и алгоритмы решения задачи МО КРМ в распределительных электрических сетях и системах электроснабжения, позволяющие произвести алгоритмический учет кибернетических свойств ОУ (иерархичности, динамичности, многокритериальности, неопределенности, эффективности).

Достоверность научных положений и адекватность математических моделей и алгоритмов МО УКЭС обеспечивается применением методов теории сравнения и измерения систем. Сравнение адаптивных управляющих структур информационно-технологической подсистемы МО УКЭС основывается на принципе измерения, при котором о качестве функционирования системы можно судить только с точки зрения системы более высокого порядка. В структуралистском системном подходе по Дж. Клиру принята энтропийная мера количества информации статистической теории информации по К.Э.Шеннону. Сравнение компромиссного решения ДАМО с другими решениями исходного множества альтернатив (ИМА) обеспечивается процедурой скаляризации векторных решений на «обратном ходе» алгоритма путем определения весовых коэффициентов критериев в скалярной модели через отклонение решений ИМА относительно полученного решения МО. Оценка достоверности и точности или обоснованности прогноза (верификация прогноза) параметров МО УКЭС, полученных с помощью моделей системного прогнозирования, обеспечивается выполнением ряда требований (необходимостью оценки информационного качества описания объекта и процесса; соблюдением принципа дополнительности описания; определением степени связности объекта с внешней средой; оценкой степени «размытости» описания объекта и др.). Достоверность прогноза при участии ЛПР в процессе принятия решений определяется его полезностью, которая зависит от степени управления ситуацией ЛПР.

Практическая ценность. 1. Структурная системологическая модель автоматизированного проектирования информационно-технологической подсистемы МО УКЭС в составе технологической АСУ ЭЭС, разработанная на основе структуролистского системного подхода по Дж. Клиру и обеспечивающая структурную оптимизацию управляющего ресурса заданной технологической АСУ, повышает эффективность ее использования путем наиболее полного алгоритмического учета основного комплекса кибернетических свойств ЭЭС в создаваемых методах и моделях УКЭС.

2. Автоматизация процесса проектирования подсистемы МО УКЭС позволяет свести все многообразие сведений об объекте к относительно небольшому числу формулировок, что облегчает последующее создание системы программного обеспечения поддержки автоматизированного проектирования (подсистем данных, управляющих программ и др.).

3. Использование универсального решателя системных задач (УРСЗ) обеспечивает обозримость процесса проектирования, связь с ограниченным набором подходящих готовых элементов (модулей), оценку эффективности проектных реализаций, последующую взаимосвязь с вопросами надежности, проверяемости и ремонтопригодности.

4. ДАМО, разработанный на основе аддитивной и мультипликативной декомпозиций динамического программирования и положений аппроксимаци-онного моделирования структуры предпочтений ЛИР, как функции выбора, обладает высоким уровнем формализации основных решающих правил, что позволяет использовать его для автоматизированного решения проектных и эксплуатационных задач УКЭС.

5. Методы и модели системного прогнозирования параметров МО УКЭС, разработанные на основе дополнительной информации об изменении состояния развития ОУ и среды его функционирования, обеспечивают повышение качества проектирования и управления в задачах САПР МО и АСУ МО.

6. Сложная алгоритмическая модель коммерческого УКЭС, разработанная на основе принципов оптимальности по Парето и кратного максимина, может быть использована в технологической АСУ коммерческого учета мощности и энергии (АСКУЭ).

7. Методы расчета устойчивости приближенных решений являются доступными для использования ЭВМ при анализе работоспособности моделей и алгоритмов МО УКЭС.

8. Комплекс специфического обеспечения (технического, информационного, организационного, нормативно-правового), унифицирует технические, информационные и другие аспекты разработки, внедрения и использования подсистемы МО УКЭС в составе технологических АСУ ЭЭС.

9. Модели и алгоритмы решения задачи МО КРМ характеризуются сравнительной оценкой их экономической эффективности.

Реализация результатов работы. Результаты работы внедрены: в ПО «Абаканвагонмаш» (г. Абакан, республика Хакасия), ПО «Карпатпрессмаш» (г. Ивано-Франковск, УССР) - при разработке и внедрении методики и программного обеспечения оптимизации режимов реактивной мощности и напряжения для поэтапного развития системы электроснабжения; в диспетчерской службе Областного предприятия электрических сетей (ОПЭС, Ивано-Франковская область, УССР) - при разработке и внедрении методики расчета многоцелевой оптимизации реактивных нагрузок с учетом развития электрической сети; в Южных электрических сетях АО «Хакасэнерго» (г. Абакан, республика Хакасия) - при внедрении результатов контроля и анализа качества электроэнергии в электрических сетях со специфическими нагрузками; в фирме «Элкосервис» ООО Управления пусконаладочных работ (г. Минусинск, Красноярский край) -при разработке и внедрении алгоритма и программы расчетов параметров многоцелевой оптимизации качества электрической энергии.

Материалы диссертационной работы использованы в учебном пособии «Многоцелевая оптимизация управления качеством электроснабжения», в методических разработках по курсам «Основы научных исследований», «Математические задачи электроэнергетики», при чтении лекций, выполнении курсовых и дипломных проектов по специальности 100400 - «Электроснабжение» в Хакасском техническом институте - филиале Красноярского государственного технического университета (ХТИ - филиал КГТУ).

Основные положения и результаты, выносимые на защиту:

1. Структурная системологическая модель автоматизированного проектирования информационно-технологической подсистемы МО УКЭС в составе технологической АУС ЭЭС, разработанная на основе структуралистского системного подхода по Дж. Клиру, обеспечивает алгоритмический учёт кибернетических свойств ЭЭС в создаваемых методах и моделях УКЭС.

2. Алгоритм МО, разработанный на основе аддитивной и мультипликативной декомпозиций динамического программирования и положений аппрок-симационного моделирования структуры предпочтений ЛПР, как функции выбора, повышает объективность информации в процедурах отыскания глобального оптимума по противоречивым целям.

3. Методы и модели системного прогнозирования параметров МО УКЭС, разработанные на основе ДАМО, с использованием дополнительной информации, поступающей из среды ОУ в управляющий орган принятия решений, обеспечивают компромиссное управление при возможных изменениях состояния развития ОУ и среды его функционирования.

4. Сложная алгоритмическая модель коммерческого УКЭС, разработанная на основе принципов оптимальности по Парето и кратного максимина, обеспечивает поддержание межсистемного компромиссного баланса качества на рынке мощности и энергии.

5. Методы расчета устойчивости приближённых решений УКЭС, сформулированные как функции моделей с заданными принципами оптимальности, обеспечивают адекватность разработанных алгоритмов МО УКЭС заданному ОУ.

6. Разработанный комплекс специфического обеспечения (технического, информационного, организационного, нормативно-правового) определяет направление работ и перечень задач, связанных с практическим внедрением подсистемы МО УКЭС в составе технологической АСУ ЭЭС.

7. Проектные задачи КРМ, решённые с учётом кибернетических свойств ОУ (динамичности, многокритериальное™, неопределенности, эффективности), подтверждают работоспособность разработанных моделей и алгоритмов МО.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на конференциях, научно-технических совещаниях, семинарах, в том числе: на Всесоюзной научной конференции «Моделирование электроэнергетических систем» (Баку, 1982); IV Республиканской научно-технической конференции «Современные проблемы энергетики» (Киев, 1985); I Республиканской школе - семинаре молодых ученых и специалистов «Повышение эффективности генерирования, передачи и использования электроэнергии» (ИЭД АН УССР, Алушта, 1985); на Всесоюзном, а затем на Всероссийском научно-техническом семинаре АН СССР, АН России «Кибернетика электрических систем» по тематике «Электроснабжение промышленных предприятий» (Новочеркасск,1985,1986,1995; Абакан, 1989; Гомель, 1991); Всесоюзном научном семинаре по проблемам электроэнергетики «Кибернетика электрических систем» (Москва, 1986); Республиканской научно-практической конференции «Повышение эффективности использования топливно-энергетических ресурсов в отраслях народного хозяйства УССР» (Киев, 1986); Республиканской научно-практической конференции «Управление развитием и функционированием систем электроснабжения» (Киев, 1986); Республиканской конференции молодых ученых (ИФИНГ, Ивано-Франковск, 1986); научном семинаре кафедры «Автоматизация электроэнергетических систем» Уральского политехнического института (Свердловск, 1986); научном семинаре кафедры «Электроснабжение промышленных предприятий и городов» Киевского политехнического института (Киев, 1986); Республиканском научном семинаре «Технико-экономические проблемы электрических систем» (Минск, 1987); научном семинаре кафедры «Электроснабжение промышленных предприятий и городов» Новочеркасского политехнического института (Новочеркасск, 1987); научном семинаре «Многокритериальное управление энергосберегающими технологиями в электроэнергетике» (Яремча, УССР, 1988); научно-методической конференции с международным участием «Высшее техническое образование в новых социально-экономических условиях» (Красноярск, 1994); XII Международной научной конференции «Эффективность и качество электроснабжения промышленных предприятий» (Мариуполь, Украина, 1984); Региональной научно-практической конференции «Интеллектуальные ресурсы ХТИ - филиала КГТУ

- Хакасии» (Абакан, 1997, 1999, 2001); V Международной конференции «Математика, компьютер, образование» (Дубна, Москва, 1998); Всероссийской научно-практической конференции с международным участием (Красноярск, 1999); научном семинаре кафедры ««Электроснабжение и электрический транспорт» Красноярского государственного технического университета (Красноярск, 2001, 2002, 2003, 2004).

Публикации. Основные результаты исследований по теме диссертации опубликованы в 38 печатных работах, из которых: 14 - в центральных журналах (9 из них опубликованы в журналах по списку ВАК); 24 - в трудах вузов, всесоюзных и всероссийских научно-технических конференций и семинаров. 3 - депонированные работы.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, семи разделов, заключения и списка использованных источников из 204 наименований. Работа изложена на 210 стр. основного текста, включая 19 рисунков и 11 таблиц; приложения содержат 64 стр.

7.4. Выводы

1. Спроектированная информационно-технологическая подсистема МО УКЭС интегрируется в состав технологической АСУ ЭЭС при соблюдении комплекса специфических условий технического, информационного, организационного, нормативно-правового и другого обеспечения.

2. Внедрение технологических АСУ ЭЭС, включая АСУ на рынке мощности и энергии, является базовым условием более широкого использования методологии МО в решении не только проектных, но и практических эксплуатационных задач УКЭС.

3. Внедрение методологии МО в учебный процесс способствует развитию новых информационных технологий принятия решений в сложных энергетических системах.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основные научные и практические результаты работы:

1. Обоснована необходимость развития методологии МО в современных условиях изменения и появления новых свойств у ЭЭС, вызванных переходом России к рыночной экономике и структурными преобразованиями в электроэнергетике, для решения слабоструктурированных и трудноформализуемых задач УКЭС, что позволяет вести разработку комплекса взаимоувязанных проектных, прогнозных и управляющих алгоритмических моделей обеспечения качества электроснабжения в составе технологических АСУ ЭЭС, включая АСУ на рынке мощности и энергии.

2. Разработана структурная системологическая модель автоматизированного проектирования информационно-технологической подсистемы МО УКЭС в составе технологической АСУ ЭЭС на основе структуралистского системного подхода по Дж. Клиру, включающая формулирование системного объекта исследования, критериев, переменных и параметров проектирования, исследование подсистемы МО УКЭС по уровням эпистемологической иерархии в терминах уравнений примитивных систем с использованием универсального решателя системных задач (УРСЗ), формирование реконструктивного семейства адаптивных управляющих структур обеспечения качества электроснабжения с алгоритмами его идентификации и реконструкции, что дает возможность алгоритмического учета комплекса кибернетических свойств ЭЭС в направленной последовательности решения задач МО УКЭС в составе технологических АСУ ЭЭС.

3. Разработан ДАМО на основе аддитивной и мультипликативной декомпозиций динамического программирования и положений аппроксимационного моделирования структуры предпочтений ЛПР, как функции выбора, включающий процедуры: однокритериальной оптимизации, при формировании области равнооптимальных решений, компонентного анализа, при оценке информационной важности критериев, нормализации критериев, гиперпространственной аппроксимации области компромиссных решений, скаляризации векторных решений и их экономического сравнения, чем обеспечиваются возможности автоматизированного поиска компромиссных параметров УКЭС и последующего алгоритмического учёта комплекса кибернетических свойств ЭЭС в разрабатываемых методах и моделях МО УКЭС.

4. Разработаны методы и модели системного прогнозирования параметров МО УКЭС, полученных с помощью ДАМО при наличии дополнительной информации, поступающей из среды ОУ в управляющий орган принятия решений: 1) энтропийный метод прогноза компромиссных параметров управления; 2) метод оптимального прогноза параметров МО УКЭС на основе управляемых цепей Маркова; 3) многоцелевая двухуровневая модель УКЭС; 4) программная модель «стимула» компромиссного управления; 5) модели и методы проектных прогнозов компромиссных состояний качества электроснабжения при детерминированной и неопределенной информации о развитии электрической сети; 6) метод оценки изменчивости информационной важности критериев в динамической задаче МО УКЭС, что позволяет обеспечить компромиссное УКЭС при возможных изменениях состояния развития ОУ и среды его функционирования.

5. Разработан алгоритм МО коммерческого УКЭС с использованием ДАМО и максиминной модели поддержания межсистемного информационно-энергетического баланса качества, включающий формулирование обобщенного межсистемного критерия коммерческого УКЭС, обоснование способов оптимальности межсистемной координации управления, разработку модели и алгоритма определения показателей информационно-энергетической области коммерческого управления, способа определения функции распределения предпочтительности компромиссных параметров УКЭС в данной области, разработку автоматического критерия обеспечения межсистемного гарантированного результата качества электроснабжения, что позволяет обеспечивать межсистемную координацию управления по поддержанию межсистемного компромиссного баланса качества на рынке мощности и энергии.

6. Разработаны методы расчета устойчивости приближенных решений ДАМО и алгоритма МО коммерческого УКЭС, сформулированные как функции моделей с заданными принципами оптимальности по Парето и кратного максимина, получены достаточные критерии устойчивости компромиссных множеств заданных принципов оптимальности, сформулировано арбитражное решение обеспечения безопасности реализации компромиссного исхода, что дает возможность произвести оценку степени адекватности используемых алгоритмов и моделей МО УКЭС заданному ОУ.

7. Разработан комплекс специфического обеспечения (технического, информационного, организационного, нормативно-правового), указывающий на направление работ и перечень задач по созданию АСУ, что позволяет внедрить информационно-технологическую подсистему МО УКЭС в составе технологической АСУ ЭЭС.

8. Разработаны модели и алгоритмы решения проектной задачи КРМ в распределительных электрических сетях и системах электроснабжения, основанные на использовании ДАМО, что позволяет произвести алгоритмический учет кибернетических свойств ОУ (динамичности, многокритериальности, неопределенности, эффективности) при выборе места установки и мощности компенсирующих устройств.

1. Концепция энергетической политики России в новых экономических условиях // Промышленная энергетика. - 1993. - № 3. - С. 2-7.

2. Волков, Э.П. Направления развития электроэнергетики России с учётом долгосрочной перспективы / Э.П. Волков, В.А. Баринов, A.C. Маневич // Промышленная энергетика. 2001. - № 1. — С. 2-8.

3. Яновский, А.Б. Основные направления энергетической стратегии России на период до 2020 года / А.Б. Яновский // Промышленная энергетика. -2003. -№ 12.-С. 2-6.

4. Волькенау, И.М. Проблемы управления развитием и функционированием единой электроэнергетической системы в новых условиях / И.М. Волькенау, Ю.Н. Руденко // Изв. РАН. Энергетика. 1993. - № 1. - С. 12-17.

5. Подковальников, C.B. Обоснование и принятие решений в энергетике в условиях рыночной экономики. Формирование новой парадигмы / C.B. Подковальников // Изв. РАН. Энергетика. 1994. - № 1. - С. 17-19.

6. Макаров, A.A. Новые задачи исследований комплексных проблем энергетики / A.A. Макаров // Изв. РАН. Энергетика. 1995. - № 6. - С. 3-12.

7. Воропай, Н.И. Управление развитием и функционированием электроэнергетических систем в современных условиях: новые подходы и результаты / Н.И. Воропай, А.З. Гамм // Изв. РАН. Энергетика. 1996. - № 3. - С. 50-59.

8. Лазебник, А.И. Характеристика схем и моделей организации функционирования рынка электроэнергетики за рубежом / А.И. Лазебник, П.А. Малкин, Л.Д. Хабачёв // Электрические станции. 1994. - № 6. - С. 20-23.

9. Хабачёв, Л.Д. Об опыте оптимального регулирования деятельности электроэнергетических компаний в США и Англии / Л.Д. Хабачёв // Электрические станции. 1994. - № 6. - С. 24-28.

10. Кушнарёв, Ф.А. IRP национальные и региональные особенности / Ф.А. Кушнарёв, Ф.А. Дьяков, Э.В. Подгорный, Г.С. Федорченко // Изв. вузов. Электромеханика. - 1996. - № 3-4. - С. 3-8.

11. Перспективы развития ТЭК страны. Проблемы принятия решений. Дискуссия // Изв. РАН. Энергетика. 1993. - № 1. 144 с.

12. Воропай, Н.И. Методы управления физико-техническими системами энергетики в новых условиях / Н.И. Воропай, А.З. Гамм, Е.В. Сеннова. Новосибирск: Наука, 1995. - 355 с.

13. Тюхтин, B.C. Отражение системы, кибернетика / B.C. Тюхтин. М.: Наука, 1972. - 253 с.

14. Веников, В.А. Суханов O.A. Кибернетические модели электрических систем / В.А. Веников, О.А.Суханов. М.: Энергоатомиздат, 1982. - 328 с.

15. Дьяков, А.Ф. Повышение надёжности оперативно-диспетчерского управления энергосистемами в аварийных режимах / А.Ф. Дьяков, Г.В. Меркурьев // Электрические станции. 1995. - № 1. — С. 50-54.

16. Кузьмин, В.В. Федеральная электроэнергетическая система: правовое регулирование отношений / В.В. Кузьмин, В.И. Эдельман // Электрические станции. 1996. - № 12. - С. 2-8.

17. Мелентьев, JI.A. Системные исследования в энергетике / JI.A. Ме-лентьев. М.: Наука, 1979. - 415 с.

18. Веников, В.А. Оптимизация режимов электростанций энергосистем / В.А. Веников, В.Г. Журавлёв, Т.А. Филиппова. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Энергоатомиздат, 1990. - 352 с.

19. Клюев, Ю.Б. Экономико-математическое моделирование производственных систем энергетики / Ю.Б. Клюев, А.Н. Лавров, В.Р. Окороков. М.: Высш. школа, 1992. - 430 с.

20. Арзамасцев, Д.А. Введение в многоцелевую оптимизацию энергосистем / Д.А. Арзамасцев. Свердловск: Изд. УПИ им. С.М. Кирова, 1984. - 88 с.

21. Гук, Ю.Б. Комплексный анализ эффективности технических решений в энергетике / Ю.Б. Гук, П.П. Долгов, В.Р. Окороков и др.; под ред. В.Р. Окорокова и Д.С. Щавелева. Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1985. - 176 с.

22. Самсонов, B.C. Автоматизированные системы управления в энергетике / B.C. Самсонов. М.: Высш. школа, 1990. - 208 с.

23. Цыгичко, В.Н. Руководителю о принятии решений / В.Н. Цыгич-ко. - М.: ИНФА-М, 1996. - 272 с.

24. Башлыков, A.A. Проектирование систем принятия решений в энергетике / A.A. Башлыков. М.: Энергоатомиздат, 1986. - 318 с.

25. Макаров, И.М. Теория выбора и принятия решений / И.М. Макаров, Т.М. Виноградская, A.A. Рубчинский и др. М.: Наука, 1982. - 327 с.

26. Дубов, Ю.А. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем / Ю.А. Дубов, С.И. Травкин, В.Н. Якимец. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. - 296 с.

27. Вилкас, Э.Й. Многоцелевая оптимизация / Э.Й. Вилкас // Математические методы в социальных науках. Вып. 7. - Вильнюс, 1976. - С. 16-67.

28. Айзерман, М.А. Выбор вариантов: основы теории / М.А. Айзерман, Ф.Т. Алексеров. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990. - 240 с.

29. Молодцов, Д.А. Устойчивость принципов оптимальности / Д.А. Молодцов. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990. - 240 с.

30. Месарович, М. Теория иерархических многоуровневых систем / М. Месарович, Д. Мако, Я. Такахара. М.: Мир, 1973. - 344 с.

31. Берталанфн, JI. Фон. Общая теория систем обзор проблем и результатов / JI. Фон. Берталанфн // Системные исследования. - М.: Наука, 1969. -С. 30-54.

32. Вильсон, А. Дж. Энтропийные методы моделирования сложных систем / А. Дж. Вильсон. М.: Наука, 1978. - 246 с.

33. Эшби, У. Росс. Конструкция мозга. Происхождение адаптивного поведения / У. Росс. Эшби. М.: Изд. иностр. лит., 1962. - 398 с.

34. Клир, Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач / Дж. Клир. М.: Радио и связь, 1990. - 544 с.

35. Орнов, В.Г. Задачи оперативного и автоматического управления энергосистемами / В.Г. Орнов, М.А. Рабинович. М.: Энергоатомиздат, 1988. -223 с.

36. Шавров, A.B. Многокритериальное управление в условиях статистической неопределённости / A.B. Шавров, В.В. Солдатов. М.: Машиностроение, 1990.-160 с.

37. Валдма, М.Х. О комплексной оптимизации мгновенных режимов по активной и реактивной мощностям в условиях неполной информации / М.Х. Валдма. // Тр. Таллиннского полит, ин-та, 1980, № 490. С. 13-25.

38. Манусов, В.З. Моделирование режимов систем электроснабжения в условиях неполной информации / В.З. Манусов, С.М. Моисеев, И.А. Озёрных. Новосибирск: НЭТИ, 1985. - 75 с.

39. Горелова, B.JI. Основы прогнозирования систем / В.Л. Горелова, E.H. Мельникова. М.: Высш. школа, 1986. - 287 с.

40. Теория прогнозирования и принятия решения / Под ред. С.А. Саркисяна. М.: Высш. школа, 1977. - 350 с.

41. Баевский, P.M. Прогнозирование состояний на грани нормы и патологии / P.M. Баевский. М.: Медицина, 1976. - 295 с.

42. Пиковский, A.A. Технико-экономические расчёты в энергетике в условиях неопределённости / A.A. Пиковский, В.А. Таратин. Л.: Изд. Ленингр. ун-та, 1981.-196 с.

43. Багиев, Г.Л. Маркетинговая концепция взаимоотношений между энергосистемой и потребителями электрической энергии / Г.Л. Багиев, Г.В. Шнеерова, В.А. Таратин и др. // Промышленная энергетика. 1998. - № 8. - С. 4-9.

44. Лазарев, И.А. Композиционное проектирование сложных агрегатив-ных систем / И.А. Лазарев. М.: Радио и связь, 1986. - 314 с.

45. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы. / Под. ред. Э.В. Попова. М.: Радио и связь, 1990. - 464 с.

46. Бурденков, Г.В. Автоматика, телемеханика и передача данных в энергосистемах / Г.В. Бурденков, А.И. Малышев, Я.В. Лурье. М.: Энергоатомиз-дат, 1988.-336 с.

47. Митюшкин, К.Г. Телеконтроль и телеуправление в энергосистемах / К.Г. Митюшкин. -М.: Энергоатомиздат, 1990. -288 с.

48. Шайдуров, Г.Я. Автоматизированные системы телемеханики для управления распределительными энергетическими объектами / Г.Я. Шайдуров // Наука производству. 2000. - № 3. - С. 31 -33.

49. Любарский, Ю.Я. Отечественные оперативно-информационные комплексы АСДУ энергосистемами / Ю.Я. Любарский, Ю.И. Моржин // Электрические станции. 2001. - № 12. - С. 27-31.

50. Дьяков, А.Ф. Надёжная работа персонала в энергетике / А.Ф. Дьяков. М.: Изд.-во МЭИ, 1991.-224 с.

51. Мозгалёв, B.C. Информационное обеспечение автоматизированных систем управления распределительными электрическими сетями / B.C. Мозгалёв, С.Н. Тодирка, В.А. Богданов и др. // Электрические станции. 2001. - № 10.-С. 13-19.

52. Управление надёжностью энергосистем: Обзор зарубежных материалов / Сост. Ю.Н. Руденко, В.А. Семёнов. М.: Энергоатомиздат, 1985. - 136 с.

53. Семёнов, В.А. Автоматизированные системы диспетчерского управления / В.А. Семёнов // Итоги науки и техники. Серия: Энергетические системы и их автоматизация, Т.З. - М.: ВИНИТИ, 1985. - 99 с.

54. Осика, JI.К. Информационные технологии диспетчерского управления в условиях функционирования оптового рынка электроэнергии и мощности / Л.К. Осика // Электрические станции. 2003. - № 3. - С. 2-8.

55. Дементьев, Ю.А. Применение управляемых статических компенсирующих устройств в электрических сетях / Ю.А. Дементьев, В.И. Кочкин, А.Г. Мельников // Электричество. 2003. - № 9. - С. 2-10.

56. Горюнов, И.Т. Основные принципы построения системы контроля, анализа и управления качеством электроэнергии. / И.Т. Горюнов, B.C. Мозга-лёв, И.С. Понамаренко и др. // Электрические станции. 1998. - № 12. - С. 2-5.

57. Барсуков, И.В. Опыт сбора и анализа информации об аварийных нарушениях по записям РАС / И.В. Барсуков, A.B. Миронов // Электрические станции. 2002. - № 1. - С. 37-39.

58. Искусственный интеллект: Модели и методы / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. - 304 с.

59. Гогичишвили, Г.Г. Автоматизация принятия решений в системах управления / Г.Г. Гогичишвили. Тбилиси: Мецниереба, 1985. - 163 с.

60. Экспертные системы. Принципы работы и примеры / Под ред. Р. Форсайта. М.: Радио и связь, 1987. - 220 с.

61. Любарский, Ю.Я. Диалоговые системы в диспетчерском управлении энергообъединениями / Ю.Я. Любарский, В.Г. Орлов. М.: Энергоатомиздат, 1987.- 151 с.

62. Электрические системы. Кибернетика электрических систем / Под ред. В.А. Веникова. М.: Высш. школа, 1974. - 247 с.

63. Нечёткие множества в моделях управления и искусственного интелек-та / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. - 312 с.

64. Шибанов, Г.П. Количественная оценка деятельности человека в системах человек-техника / Г.П. Шибанов. М.: Машиностроение, 1983. - 263 с.

65. Шендрик, М.Г. Об одном подходе к диалоговому решению задач многокритериальной оптимизации с лингвистическим моделированием предпочтения / М.Г. Шендрик, Б.Г. Тамм // Изв АН Лат. ССР. Автоматика и вычислительная техника. 1985. - № 6. - С. 3-9.

66. Мельников, H.A. Принципы автоматического регулирования напряжения и реактивной мощности в питающих сетях / H.A. Мельников, Л.В. Рос-ман // Электричество. 1971. - № 8. - С. 14-19.

67. Гусейнов, Ф.Г. Оценка параметров и характеристик энергосистем / Ф.Г. Гусейнов, Н.Р. Рахманов. М.: Энергоатомиздат, 1988. - 224 с.

68. Маркушевич, Н.С. Автоматизированная система диспетчерского управления. Из опыта Латвийской энергосистемы / Н.С. Маркушевич. М.: Энергоатомиздат, 1986. - 136 с.

69. Энергосберегающая технология электроснабжения народного хозяйства: В 5 кн. / Под ред. В.А. Веникова. Кн.З. Надёжность и эффективность сетей электрических систем / Ю.А. Фокин. М.: Высш. школа, 1989. - 151 с.

70. Понамаренко, Н.С. Функциональные требования к приборам для комплексного анализа параметров режимов распределительных электрических сетей / И.С. Понамаренко // Электрические станции. 2003. - № 8. - С. 32-36.

71. Шубенко, В.А. Регулирование напряжения в электрических системах / В.А. Шубенко. Красноярск: Изд. КПИ, 1974. - 71 с.

72. Веников, В.А. Регулирование напряжения в электроэнергетических системах. / В.А. Веников, В.И. Идельчик, М.С. Лисеев. М.: Энергоатомиздат, 1985.-216 с.

73. Поддубных, Л.Ф. Комплексный подход к межсистемному автоматизированному управлению качеством электроснабжения / Л.Ф. Поддубных,

74. A.C. Дулесов, Л.В. Толстихина // Эффективность и качество электроснабжения промышленных предприятий: сб. тр. III Международной науч. конф. Мариуполь, Украина: ПГТУ, 1994. - С. 146-148.

75. Пантелеев, В.И. Актуальность и современные проблемы моделирования задач автоматизированного управления качеством электроснабжения /

76. B.И. Пантелеев, Л.Ф. Поддубных // Интеллектуальные ресурсы ХТИ филиала КГТУ - Хакасии: сб. докл. и тез. докл. 3-й Региональной науч.- практ. конф. -Абакан, 2001.-С. 25-27.

77. Минин, Б.А. Уровень качества. Социально-экономические вопросы оценки качества и защита потребителя / Б.А. Минин. М.: Издательство стандартов, 1989.- 184 с.

78. Москалёв, А.Г. Надёжность, качество энергии и экономичность функционирования энергетического предприятия / А.Г. Москалёв // Электричество. 1974.-№5.-С. 31-38.

79. Кудрин, Б.И. Качество электроэнергии и надёжность электроснабжения / Б.И. Кудрин, Э.А. Лосев // Изв. вузов СССР. Энергетика. 1983. - № 5.1. C. 15-18.

80. Карташёв, И.И. Качество электроснабжения в распределительных системах (По материалам 17-й Международной научн. конф. по распределению электроэнергии, Барселона, 2003 г.) / И.И. Карташёв // Электричество. 2003. -№ 12.-С. 65-69.

81. Поддубных, Л.Ф. Системологическое моделирование комплекса задач автоматизированного управления качеством электроснабжения / Л.Ф. Поддубных //Вестник ХТИ филиала КГТУ. - 2001.-№ 9.-С. 107-109.

82. Борисов, Р.И. Многоцелевая оптимизация решений проектирования и управления режимами электрических сетей / Р.И. Борисов. Томск: Изд. ТПИ, 1979.-87 с.

83. Пантелеев, В.И. Системология решения задач автоматизированного управления качеством электроснабжения / В.И. Пантелеев, Л.Ф. Поддубных // Вестник ХТИ филиала КГТУ. - 2002, - № 13. - С. 93-98.

84. Веников, В.А. Электроэнергетика как большая система кибернетического типа / В.А. Веников // Изв. АН СССР. Энергетика и транспорт. 1985. -№ 5. - С. 85-92.

85. Веников, В.А. Системный подход к проблемам электроэнергетических систем / В.А. Веников // Электричество. 1985. - № 6. - С. 1-4.

86. Арзамасцев, Д.А. Введение в АСУ энергосистем / Д.А. Арзамасцев, П.И. Бартоломей, A.M. Холян. Свердловск: Изд. УПИ им. С.М. Кирова, 1978. - 72 с.

87. Арзамасцев, Д.А. Модели и методы оптимизации и развития энергосистем / Д.А. Арзамасцев, А.В. Липес, А.Л. Мызин. Свердловск: УПИ, 1976. -148 с.

88. Баркан, Я.Д. Автоматизация энергосистем / Я.Д. Баркан, Л.А. Орехов. М.: Высш. школа, 1981.-271 с.

89. Пантелеев, В.И. Моделирование устойчивости в задачах автоматизированного управления качеством электроснабжения / В.И. Пантелеев, Л.Ф. Поддубных // Вестник ХТИ филиала КГТУ. - 2002. - № 12. - С. 99-102.

90. Косенко, Г.Г. Критерии информативности при различении сигналов / Г.Г. Косенко. М.: Радио и связь, 1982. - 216 с.

91. Поддубных, Л.Ф. Информационная оценка динамики критериальных тарифов на качество электроснабжения / Л.Ф. Поддубных // Изв. вузов. Энергетика. 1991. - № 11. - С. 42-46.

92. Поддубных, Л.Ф. Об оценке межсистемного учёта качества электроэнергии при создании электрометаллургической компании в республике Хакасия / Л.Ф. Поддубных, Г.Н. Чистяков // Изв. вузов. Электромеханика. 2000. -№ 3. - С. 78.

93. Поддубных, Л.Ф. Игровой подход к межсистемному автоматизированному управлению качеством электроснабжения / Л.Ф. Поддубных // Изв. вузов, и энерг. объединений СНГ. Энергетика. 1996. - № 7-8. - С. 50-55.

94. Де Грот, М. Оптимальные статистические решения / М. Де Грот. -М.: Мир, 1974.-491 с.

95. Фокин, Ю.А. Исследование случайных процессов изменения нагрузки городских сетей / Ю.А. Фокин // Изв. АН СССР. Энергетика и транспорт. -1970.-№5.-С. 147-153.

96. Веников, В.А. Задачи информационной теории управления электроэнергетическими системами / В.А. Веников, В.К. Соколов // Электричество. -1986.-№ 1.-С. 1-5.

97. Статистические модели и многокритериальные задачи принятия решений: сб. статей / Под ред. И.Ф. Шахнова. М.: Статистика, 1979. - 184 с.

98. Бешелев, С.Д. Математико-статистические методы экспертных оценок / С.Д. Бешелев, Ф.Г. Гурвич. М.: Статистика, 1980. - 263 с.

99. Гительсон, С.М. Оптимальное распределение конденсаторов на промышленных предприятиях / С.М. Гительсон. М.: Энергия, 1967. - 153 с.

100. Мельников, H.A. О выборе компенсирующих устройств / H.A. Мельников, Л.А. Солдаткина // Электрические станции. 1968. - № 9. - С. 4347.1 по

101. Мельников, H.A. Реактивная мощность в электрических сетях / Мельников H.A. М.: Энергия, 1975. - 128 с.

102. Железко, Ю.С. Компенсация реактивной мощности в сложных электрических системах / Ю.С. Железко. М.: Энергоатомиздат, 1981. - 200 с.

103. Поспелов, Г.Е. Компенсирующие и регулирующие устройства в электрических системах / Г.Е. Поспелов, Н.М. Сыч, В.Т. Федин. JL: Энергоатомиздат. Ленингр. отд., 1983. - 112 с.

104. Мамедяров, О.С. Оптимизация выбора и места установки регулирующих и компенсирующих устройств в электрических сетях методом экспертных оценок и факторного планирования эксперимента / О.С. Мамедяров // Изв. вузов СССР. Энергетика. 1983. - № 3. - С. 3-7.

105. Оптимизация выбора источников реактивной мощности в электроэнергетических системах: Итоги науки и техники. Серия: Энергетические системы и их автоматизация, т.1 / Сост. В.Д. Арион, В.Г. Журавлёв, А.Н. Став-ровский. - М.: ВИНИТИ, 1984. - 64 с.

106. Ковалёв, И.Н. Выбор компенсирующих устройств при проектировании электрических сетей / И.Н. Ковалёв. М.: Энергоатомиздат, 1990. - 200 с.

107. Поддубных, Л.Ф. Обоснование критериев качества электрической энергии в электрической сети со специфическими нагрузками / Л.Ф. Поддубных, Г.Н. Чистяков // Вестник ХТИ КГТУ. 1998. - № 12. - С. 46-57.

108. Борисов, Р.И. Многоцелевая оптимизация размещения конденсаторных батарей с учётом динамики их развития / Р.И. Борисов, Л.Ф. Писиголовец (Поддубных Л.Ф.) // Промышленная энергетика. 1986. - № 4. - С. 47-49.

109. Борисов, Р.И. Применение теории нечётких множеств для оценки целевых условий задачи компенсации реактивной мощности / Р.И. Борисов, Л.Ф. Писиголовец (Поддубных Л.Ф.) // Рук. деп. в Информэнерго 01.12.86, № 2350 эн. М.: ЦНТИЭЭ, 1986. - 9 с.

110. Молодцов, B.C. Учёт фактора времени в задаче компенсации реактивных нагрузок сложной электрической сети / B.C. Молодцов // Электричество. 1980.-№ 11.-С. 55-58.

111. Парходанов, М.М. Учёт динамики роста нагрузки при выборе мощности и размещении конденсаторных батарей / М.М. Парходанов // Изв. АН СССР. Энергетика и транспорт. 1984. - № 1. - С. 134-137.

112. Борисов, Р.И. Учёт лингвистических переменных в задаче развития системы электроснабжения / Р.И. Борисов, Л.Ф. Писиголовец (Поддубных Л.Ф.) // Энергетика и электрификация: Науч.-произв. сб. Киев: Техника, 1989. -№ 4. -С. 52-54.

113. Кини, Р.Л. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения / Р.Л. Кини, X. Райфа. М.: Радио и связь, 1981. - 560 с.

114. Подиновский, В.В. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач / В.В. Подиновский, В.Д. Ногин. М.: Наука, 1982. - 320 с.

115. Гусейнов, Ф.Г. Экономичность режимов электрических сетей / Ф.Г. Гусейнов, О.С. Мамедяров. М.: Энергоатомиздат, 1984. - 120 с.

116. Гук, Ю.Б. Анализ надёжности электроэнергетических установок / Ю.Б. Гук. Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1988. - 224 с.

117. Поддубных, Л.Ф. О новом подходе к определению скидок и надбавок за компенсацию реактивной мощности и качество электроэнергии / Л.Ф. Поддубных // Промышленная энергетика. 1991. - № 12. - С. 43-44.

118. Холмский, В.Г. Основы расчёта оптимального распределения реактивной мощности в электрических сетях с помощью ЭЦВМ / В.Г. Холмский, Ю.В. Щербина // Изв. вузов СССР. Энергетика. 1962. - № 4. - С. 1-8.

119. Кочин, Д.А. Использование поперечной компенсации для регулирования напряжения в распределительных сетях / Д.А. Кочин // Диссертация на соиск. уч. ст. канд. техн. наук. М.: МЭИ, 1969. - 215 с.

120. Ковалёв, И.Н. Два метода расчёта компенсации реактивных нагрузок в электрических сетях / И.Н. Ковалёв // Электричество. 1973. - № 10. -С. 10-13.

121. Арзамасцев, Д.А. Расчёт оптимального распределения реактивной мощности методом последовательного эквивалентирования / Д.А. Арзамасцев, В.А. Игуменцев // Электричество. 1976. - № 1. — С. 70-73.

122. О направлениях исследований в области компенсации реактивной мощности. Дискуссия // Электричество. 1983. - № 5. - С. 58-73.

123. Дубов, A.M. Обработка статистических данных методом главных компонент / A.M. Дубов. М.: Статистика, 1978. - 135 с.

124. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности / Под ред. С.А. Айвазяна. М.: Финансы и статистика, 1989. - 607 с.

125. Борисов, Р.И. Размещение источников реактивной мощности на основе многоцелевой оптимизации / Р.И. Борисов, Л.Ф. Писиголовец (Поддубных Л.Ф.) // Изв. АН СССР. Энергетика и транспорт. 1986. - № 4. - С. 155159.

126. Вопросы анализа и процедуры принятия решений: сборник переводов / Под ред. И.Ф. Шахнова. М.: Мир, 1976. - 228 с.

127. Гафт, М.Г. Принятие решений при многих критериях / М.Г. Гафт. -М.: Знание, 1979. 64 с.

128. Борисов, Р.И. Формализация правил многоцелевой оптимизации управления электроэнергетическими системами / Р.И. Борисов // Электричество.- 1986.-№ 1.-С. 5-8.

129. Стратонович, Р.Л. Ценность информации при невозможности прямого наблюдения оцениваемой величины / Р.Л. Стратонович // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1965. - № 5. - С. 3-12.

130. Василяускас, A.A. О количественной оценке свойств экономической информации / A.A. Василяускас // Экономика и мат. методы. 1985. - т. XXI, вып. 1.-С. 97-109.

131. Терёхина, А.Ю. Анализ данных методом многомерного шкалирования / А.Ю. Терёхина. М.: Наука, 1986. - 168 с.

132. Поддубных, Л.Ф. Динамический анализ важности критериев качества электроснабжения на основе теории марковских процессов / Л.Ф. Поддубных // Изв. вузов и энергетических объединений СНГ. Энергетика. 1994. - № 5-6.-С. 33-38.

133. Поддубных, Л.Ф. Модель определения скидок и надбавок к тарифу за компенсацию реактивной мощности и качество электроэнергии / Л.Ф. Поддубных // Электричество. 1994. - № 6. - С. 28-30.

134. Борисов, Р.И. Прогнозирование компенсации реактивной мощности в электрической сети на основе многоцелевой оптимизации / Р.И. Борисов, Л.Ф. Писиголовец (Поддубных Л.Ф.) // Рук. деп. в Информэнерго 12.01.87, № 2395 эн. М.: ЦНТИЭЭ, 1987. - 9 с.

135. Поддубных, Л.Ф. Многоцелевая двухуровневая модель автоматизи-роваванного управления качеством электроснабжения / Л.Ф. Поддубных // Изв. РАН. Энергетика. 1995. - № 5. - С. 142-146.

136. Борисов, Р.И. Учёт лингвистической переменной для целевого условия экономичности задачи развития электрической сети / Р.И. Борисов, Л.Ф. Писиголовец (Поддубных Л.Ф.) // Рук. деп. в Информэнерго 01.12.86, № 2346 эн. М.: ЦНТИЭЭ, 1986. - 10 с.

137. Шилейко, A.B. Введение в информационную теорию систем / A.B. Шилейко, В.Ф. Кочнев, Ф.Ф. Химушин; под ред. A.B. Шилейко. М.: Радио и связь, 1985.-280 с.

138. Стратонович, Р.Л. Условные марковские процессы и их применение к теории оптимального управления / Р.Л. Стратонович. М.: МГУ, 1966. - 320 с.

139. Майн, X. Марковские процессы принятия решений / X. Майн, С. Осаки. М.: Наука, 1977. - 176 с.

140. Ховарц, P.A. Динамическое программирование и марковские процессы / P.A. Ховарц. М.: Сов. радио, 1964. - 189 с.

141. Железко, Ю.С. Договорные условия электроснабжения и правила присоединения потребителей к электрическим сетям в части качества электроэнергии / Ю.С. Железко // Электрические станции. 2003. - № 9. - С. 27-34.

142. Аввакумов В.Г. Постановка и решение электроэнергетических задач исследования операций / В.Г. Авакумов. Киев: Вища школа. Головн. изд-во, 1983.-240 с.

143. Заде, JI. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближённых решений / JI. Заде. М.: Мир, 1976. - 166 с.

144. Орловский, С.А. Проблемы принятия решений при нечёткой исходной информации / С.А. Орловский. М.: Наука, 1981. - 208 с.

145. Кофман, А. Введение в теорию нечётких множеств / А. Кофман. -М.: Радио и связь, 1982. 432 с.

146. Кузьмин, Я.Ф. Применение теории расплывчатых множеств при решении задач перспективного развития электрических систем / Я.Ф. Кузьмин, Ю.Я. Луне, А.Э. Армус // Изв. АН СССР. Физ. и техн. науки. 1981. — С. 111114.

147. Поддубных, Л.Ф. Лингвистический анализ матрицы равноопти-мальных решений качества электрической энергии / Л.Ф. Поддубных, Г.Н. Чистяков // Изв. вузов. Электромеханика. 1998. - № 2-3. - С.102.

148. Поддубных, Л.Ф. Ситуационное управление идентифицированными устройствами качества электроснабжения / Л.Ф. Поддубных // Изв. вузов. Электромеханика. 1996. - № 3-4. - С. 13-18.

149. Оуэн, Г. Теория игр / Г. Оуэн. М.: Мир, 1971. - 230 с.

150. Демьянов, В.Ф. Введение в минимакс / В.Ф. Демьянов, В.Н. Мало-земов. М.: Наука, 1972. - 273 с.

151. Вилкас, Э.И. Оптимальность в играх и решениях / Э.И. Вилкас. -М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990. 256 с.

152. Валдма, М.Х. Об оптимизации режима электроэнергетической системы по минимаксным критериям / М.Х. Валдма, Т.А. Вийра // Изв. АН СССР. Энергетика и транспорт. 1972. - № 3. - С. 24-34.

153. Бессонов, A.A. Методы и средства идентификации динамических объектов / A.A. Бессонов, Ю.В. Загашвили, A.C. Маркелов. JL: Энергоатомиздат. Ленингр. Отд.-ние, 1989. - 280 с.

154. Поддубных, Л.Ф. Оценка экономической эффективности автоматизированного управления качеством электроснабжения / Л.Ф. Поддубных // Вестник ХТИ КГТУ. 1998. - № 1. - С. 82-95.

155. Первачёв, C.B. Адаптивная фильтрация сообщений / C.B. Перва-чёв, А.И. Перов. М.: Радио и связь, 1991. - 160 с.

156. Опойцев, В.И. Равновесие и устойчивость в моделях коллективного поведения / В.И. Опойцев. М.: Наука, 1977. - 235 с.

157. Орлов, А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях / А.И. Орлов. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1979. - 296 с.

158. Поддубных, Л.Ф. Устойчивость компромиссной модели скидок и надбавок за качество электроснабжения / Л.Ф. Поддубных // Изв. РАН. Энергетика. 1997. - № 2. - С. 99-105.

159. Андриевский, E.H. Диспетчерский пункт распределительных сетей / E.H. Андриевский. М.: Энергоатомиздат, 1987. - 112 с.

160. Новак, В.П. «АСУ-электро» Кузметкомбината / В.П. Новак // Элек-рификация горных и металлургических предприятий Сибири: сб. тез. докл. Международной науч.-практ. конф. Новокузнецк: Сиб ГГМА, 1997. - С. 3031.

161. Поддубных, Л.Ф. Мониторинг качества электрической энергии в электрических сетях АО «Хакасэнерго» / Л.Ф. Поддубных, Г.Н. Чистяков // Вестник ХТИ филиала КГТУ. - 1999. - № 6. - С. 63-69.

162. Поддубных, Л.Ф. Долгосрочное управление качеством электроэнергии на металлургических предприятиях / Л.Ф. Поддубных, Г.Н. Чистяков // Электрика.-2001.-№ 11.-С. 5-10.

163. Чистяков, Г.Н. Синтез долгосрочного и ситуационного автоматизированного управления качеством электрической энергии / Г.Н. Чистяков, Л.Ф. Поддубных // Вестник ХТИ филиала КГТУ. - 2000. - № 7. - С. 33-37.

164. Поддубных, Л.Ф. Математическое моделирование и управление режимами работы сети на универсальном стенде электроснабжения промышленного предприятия / Л.Ф. Поддубных, Г.Н. Чистяков // Вестник ХТИ КГТУ. -1998.-№4. -С. 44-48.

165. Борисов, Р.И. Многоцелевая оптимизация управления качеством электроснабжения / Р.И. Борисов, Л.Ф. Поддубных // Учебное пособие. Красноярск: Изд. КГТУ, 1996. - 93 с.

166. Надёжность при проектировании и эксплуатации систем энергетики // Методические вопросы исследования больших систем энергетики: Труды АН СССР. Вып.8, 1975. 264 с.

167. Капур, К. Надёжность и проектирование систем / К. Капур, Л. Лам-берсон. М.: Мир, 1980. - 598 с.

168. Steuer, R.E. An interactive multiple objective linear programming appo-rach to a problem in forest management / R.E. Steuer, A.T. Schuler // Operations Research. 1978, vol.26. - № 2. - P. 254-269.

169. Wallenius, J. Comparative evaluation of some interactive apparaches tu multieriterion optimization / J. Wallenius // Managament Science. 1975, vol.21. -№21.-P. 1387-1396.

170. Evans, G.W. An overview of technics for solving multiobjective mathematical programs / G.W. Evans // Managament Science. 1984. - № 11. - P. 12681282.

171. Muller, J. Software Technologie: Erfarungen bei oler Entwicklung einis Prozessinformationssystems fur Kernkraftwerke / J. Muller, G. Schirt // Siemens E-nerg. Autom. 1986, vol.8. - № 3. - S. 168-171.

172. Ginzberg, M.J. Decision support systema: issuesand perspectives / M.J. Ginzberg, E.A. Stahr // In Decision Support systems: Amsterdam: North-Holland, 1982.-P. 9-31.

173. Malmguist, L.G. Microcomputer-based substation control eguipment / L.G. Malmguist // Asea Journal. 1983, vol.56. - № 3. - P. 35-37.

174. Zaborszky, J. Control of reactive power and voltage in emergencies / J. Zaborszky, G. Huang, S. Y. Lin. Symposium CIGRE-IFAC, Florence, 1983, 20801.6 p.

175. Covallo, R.E. A conceptual foundation for systems problem solving / R.E. Covallo, G.J. Klir // International Journal of Systems Sciense. 1978, vol.2. -№9.-P. 219-236.