автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.12, диссертация на тему:Модели и методы организации информационной поддержки принятия решений в сфере энергетики

На правах рукописи

РАХМАНОВА ИРИНА ДМИТРИЕВНА

МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ОРГАНИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СФЕРЕ ЭНЕРГЕТИКИ

Специальности 05 13 12- «Системы автоматизации проектирования

(электротехника, энергетика)» 05 13 01 - «Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)»

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

ии3064601

Иваново 2007

003064601

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Ивановский государственный энергетический университет имени В И. Ленина» (ИГЭУ)

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор Фомин Борис Федорович доктор технических наук, профессор Костров Алексей Владимирович доктор технических наук, профессор Колганов Алексей Руфимович

Ведущая организация- ОАО «Зарубежэнергопроект», г Иваново

Защита диссертации состоится 28 сентября 2007 года в 11 часов на заседании диссертационного совета Д 212 064 02 при ИГЭУ по адресу г Иваново, ул Рабфаковская, 34, Б-301

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ИГЭУ

Автореферат разослан

Ученый секретарь диссертационного совета

В В Тютиков

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы

Продолжительность жизненного цикла (ЖЦ) крупных систем энергетики (федеральных и региональных компаний, региональных энергетических комплексов, энергетических корпораций) значительна и измеряется десятилетиями Эти системы постоянно эволюционируют В течение всего жизненного цикла возникают и решаются задачи управ ления развитием систем, включая задачи проектирования При этом формирование эффективных и обоснованных решений, направленных на совершенствование и развитие систем энер1егики, затрудняется их многоуровневой иерархической структурой, территориальной распределенностью, большой размерностью, а также многоаспектностью решаемых задач, многосвязанностыо исследуемых объектов, нечеткостью и неоднозначностью критериев, неполнотой исходной информации Такое положение наряду с ограниченностью формализованных подходов к управлению обусловливает необходимость и значимость организации информационной поддержки принятия решений на основе мониторинга и оценки состояния в рамках систем поддержки принятия решений (СГГПР)

Мониторинг и оценка состояния систем открывают перспективы выполнения предпроектных и предынвестиционных исследований в целях поиска обоснованного решения задач, направленных на совершенствование систем энергетики Актуальными среди них являются задачи оценки угроз энергетической безопасности территориальных образований, проведения политики энергоресурсосбережения, планирования энергопотребления, организации технического контроллинга (внугреннего аудита) производственной деятельности и ряд других

Интеграция САПР в общую архитектуру проектно-производственной среда крупных систем энергетики может быть обеспечена посредством организации информационного взаимодействия с системой поддержки принятия решений При этом определяется информация для формирования технического задания на развитие и реконструкцию системы Кроме того, многоаспектный анализ информации в рамках СППР обеспечивает формирование шаблонов новых знаний для использования в экспертных компонентах САПР

Современный подход к автоматизации поддержки принятия решений основан на использовании концепции хранилищ данных (ХД) корпоративных информационно-аналитических систем (ИАС), развитой зарубежными учеными 3 Коддом, У Инмоном, К Дейтом, Р Кимбаллом, Э Спирли Арсенал средств СППР включает средства администрирования хранилища данных, средства интеграции данных

(англ Extract Transformation Load, ETL), инструменты генерации запросов и отчетов, средства оперативной аналитической обработки данных (англ On-Line Anahtical Processing, OLAP), средства интеллектуального анализа данных (ИАД) (англ Data Mining)

В настоящий момент на рынке платформ для построения СППР имеется несколько десятков продуктов (SAS Institute, SAP, Microsoft, Oracle. Hyperion Solutions, Cognos, Business Objects и др ) Однако существует ряд проблем, ограничивающих применение большинства появившихся за рубежом инструментальных программных средств в условиях нашей страны Прежде всего, большинство средств предназначено для решения задач управления торгово-промышленными корпорациями, а не для задач отраслевого и регионального управления Кроме того, зарубежные платформы СППР дороги, не русифицированы, в основном ориентированы на конкретный сервер баз данных (IBM, Microsoft, Oracle) Важными являются проблемы обеспечения национальной безопасности В связи с этим потребность в разработке корпоративных информационно-аналитических систем, предназначенных для информационной поддержки принятия решений и удовлетворяющих требованиям задач управления и проектирования в крупных отраслевых и региональных системах, и в частности в энергетической сфере, представляется актуальной

Методологической основой исследования послужили труды отечественных ученых В В Александрова, Ю Б Бородулина, В А Кострова, И П Норенкова, В H Нуждина, Э В Попова, Д А Поспелова, И В Прангишвили, В И Скурихина, Б Ф. Фомина, H В Чичварина, H А Ярмоша идр Вклад в решение научной проблемы автоматизации поддержки принятия решений в сфере энергетики внесли А А Башлыков, В H Вагин, А Г Вакулко, А Ф.Дьяков, А П Еремеев, Е Л Ерофеев, А В Клименко, Ю Я Любарский, Ю И Моржин, В К Паули, Г В Попов, В А Семенов, А И Эрлих и др При этом следует отметить, что основное внимание преимущественно уделялось вопросам создания интеллектуальных информационных систем, основанных на представлении знаний Вместе с тем вопросы организации информационной поддержки принятия решений, основанные на консолидации отраслевой информации и ее многоаспектной аналитической обработке в целях подготовки информации для принятия решений, а также извлечения шаблонов новых знаний, исследованы недостаточно Несмотря на глубокую теоретическую проработку концепций хранения и анализа корпоративных данных и наличие платформ для построения СППР, их реализация не имеет в настоящее время комплексного решения, совмещающего гибкость

информационных моделей хранилища данных, удобство манипулирования данными при использовании адекватных методов анализа, развитые средства извлечения данных из разнородных источников с учетом информационных потребностей создаваемой СППР в сфере энергетики

Масштаб и сложность исследуемых систем, а также длительность их жизненного цикла требуют совершенствования средств автоматизированного проектирования СППР Необходима разработка развитых инструментальных средств, обеспечивающих проектирование информационно-аналитических систем и их последующий реинжиниринг с учетом изменений в исследуемой предметной области для удовлетворения расширяющихся информационных потребностей лиц, принимающих решения

Цель и задачи работы

Разработка моделей и методов организации информационной поддержки принятия решений по совершенствованию и развитию систем энергетики в рамках корпоративных информационно-аналитических систем, обеспечивающих интеграцию данных и их многоаспектную аналитическую обработку

Достижение указанной цели предполагает решение следующих задач

1 Типизация ориентированных на эффективную поддержку принятия решений в сфере энергетики задач интеграции данных

2 Анализ существующих подходов к автоматизации информационной поддержки принятия решений и функциональных возможностей распространенных платформ СППР

3 Разработка проблемно-ориентированной информационно-аналитической модели хранилища, составляющей основу функционирования операционного окружения СППР

4 Разработка методов организации информационного наполнения хранилища данных, обеспечивающих взаимодействие с определенными видами поставщиков информационных ресурсов и извлечение данных в контексте задач их последующей обработки

5 Унификация и разработка методов организации интеллектуального анализа в сфере агрегированных и детализированных данных с построением библиотеки аналитических модулей для применения в сфере энергетики

6 Разработка методики автоматизированного проектирования корпоративных информационно-аналитических систем

7 Разработка отраслевых решений - корпоративных информационно-аналитических систем, ориентированных на применение в энергетической сфере

Объект исследования

Технический контроллинг в системах энергетики, а также предпро-ектные и предынвестиционные исследования систем, направленные на их совершенствование и развитие

Предмет исследования

Интеграция корпоративных данных и организация комплексной аналитической обработки накопленной информации в целях информационной поддержки принятия решений в сфере энергетики

Методы исследования

При решении поставленных задач в диссертационной работе использованы теория и методы автоматизированного проектирования систем, методы системного анализа, теория баз данных, теория построения информационных систем, методы искусственного интеллекта, теория множеств, теория графов, методы прикладной статистики, методы объектно-ориентированного проектирования

Научная новизна

В диссертации предложены научно обоснованные технологические решения, практическое использование которых вносит значительный вклад в решение проблемы поддержания эффективного жизненного цикла систем энергетики

Получены следующие основные результаты, обладающие научной новизной

1 Определены и методически обоснованы типы задач интеграции данных для автоматизации информационной поддержки принятия решений в сфере энергетики, включая задачи технического контроллинга, индуктивного обучения и систематизации ведомственного учета

2 Предложена метауровневая архитектура хранилища данных корпоративной ИАС, основанная на взаимодействии согласованных слоев метаданных, определяющих информационно-аналитическую модель СППР и операционное окружение, построенное на ее основе

3. С учетом особенностей исследуемых систем разработана оригинальная информационно-аналитическая модель СППР, расширяющая семантику модельного представления хранилища и обеспечивающая унифицированный доступ средств операционного окружения (средств интеграции данных и их комплексной аналитической обработки)

4 Предложена концепция двухуровневого процесса интеграции данных, включающая уровень извлечения с учетом определенных

видов поставщиков информационных ресурсов и уровень загрузки с унификацией форматов представления структуры электронных источников

5 Разработаны методы организации информационного наполнения хранилища, поддерживающие взаимодействие с различными видами поставщиков информационных ресурсов и обеспечивающие масштабирование среды информационного наполнения

6 Разработаны методы организации интеллектуального анализа данных, основанные на унификации форматов информационных взаимодействий с проблемно-ориентированными аналитическими модулями

7 Разработана методика автоматизированного проектирования корпоративных информационно-аналитических систем, позволяющая создавать и поддерживать их в процессе жизненного цикла

Теоретическая значимость работы заключается в развитии методологии организации информационной поддержки принятия решений в рамках корпоративных информационно-аналитических систем, поддерживающих мониторинг и оценку состояния крупных систем энергетики в целях их совершенствования и развития в процессе длительного жизненного цикла

Практическая ценность результатов работы

1. Разработанная информационная технология автоматизации проектирования корпоративных ИАС позволяет существенно снизить временные и финансовые затраты на их проектирование и реинжиниринг с учетом изменений в исследуемой предметной области и расширяющихся информационных потребностей

2 Реализованные на уровне типовых решений ИАС контроллинга качества состояния и'условий эксплуатации электросетевого оборудования, ведения топливно-энергетического баланса региона, регионального центра энергосбережения, социально-экономического положения региона повышают надежность и эффективность функционирования систем энергетики

3. Формируемые в процессе комплексной аналитической обработки накопленной информации корпоративные справочники, методики экспертной оценки состояния оборудования и энергетических объектов, аналитические доклады, системы отчетов, планы организационно-технических мероприятий ит д составляют важный информационный ресурс отраслевого масштаба, поддерживающий принятие решений при проведении технической, бюджетной, инвестиционной и тарифной политики

Реализация результатов работы

Диссертационная работа выполнялась в рамках ряда комплексных целевых программ Министерства образования РФ «Научное, научно-методическое, материально-техническое и информационное обеспечение системы образования» (подраздел «Кадастровая оценка территорий и земель, закрепленных за образовательными учреждениями», 2000 г, подраздел «Разработка нормативно-правового обеспечения в сфере энергосбережения», 2001 г, подраздел «Создание распределенной информационно-аналитической системы повышения эффективности управления сферой образования», 2002 г), «Разработка структуры автоматизированной системы управления качеством вуза», 2003 г

Разработанные модели и методы, а также реализующие их программные средства внедрены в следующих организациях

1 ОАО «ФСК ЕЭС» РАО ЕЭС России - «Информационно-аналитическая система по оценке состояния и условий эксплуатации электросетевого оборудования»

2 ОАО «Ивэнерго» - «Методика экспертной оценки технического состояния и условий эксплуатации силовых трансформаторов класса напряжения 35 - 110 кВ».

3 Департамент экономического развития и торговли администрации Ивановской области - «Автоматизированная информационная система ведения топливно-энергетического баланса»

4. Региональная служба по тарифам Костромской области - «Автоматизированная информационная система ведения топливно-энергетического баланса»

5 Центр энергосбережения системы образования при ИГЭУ -«Информационно-аналитическая система по мониторингу и оценке ре-сурсоэффективности образовательных учреждений»

6 Администрации Ивановской и Костромской областей - «Информационно-аналитическая система по социально-экономическому развитию региона»

7. ООО РСК «ТЭР» г Ярославль - «Программный комплекс расчета нормативов на производство и передачу тепловой энергии»

Информационно-аналитическая система по оценке состояния и условий эксплуатации сетевого оборудования (уровень филиалов ОАО «ФСК ЕЭС» (ПМЭС)) зарегистрирована в Реестре программ для ЭВМ (свидетельство № 2005610442)

Информационно-аналитическая система по оценке состояния и условий эксплуатации сетевого оборудования (уровень ОАО «ФСК ЕЭС») зарегистрирована в Реестре программ для ЭВМ (свидетельство №2004611547)

Информационно-аналитическая система по оценке состояния и условий эксплуатации воздушных ЛЭП зарегистрирована в отраслевом фонде алгоритмов и программ (свидетельство № 4762).

Разработанные методы и инструментальные средства внедрены в учебный процесс ИГЭУ на кафедре «Программное обеспечение компьютерных систем» в курсах лекций «Базы данных» и «Системы искусственного интеллекта», которые разработаны автором и читаются на протяжении многих лет Подготовлены и изданы учебные пособия и методические указания

Апробация работы

Материалы диссертации представлены на международных, всероссийских, региональных конференциях и семинарах

- Международная научно-техническая конференция "Состояние и перспективы развития электротехнологии", Иваново, 1997, 2001, 2003,2005 гг,

- Научно-практический семинар "Новые информационные технологии", Москва, 1998 г,

- Всероссийская научно-техническая конференция «Компьютерные технологии в науке, проектировании и производстве», Нижний Новгород, 1999 г,

- Всероссийская конференция «Интеллектуальные технологии в системах поддержки принятия решений», Ярославль, 2000 г,

- Научно-практическая конференция «Региональное устойчивое развитие новое видение проблем», Иваново, 2000, 2006 гг,

- Научно-техническая конференция «Актуальные проблемы электроэнергетики», Нижний Новгород, 2000 г.,

- Всероссийская конференция «Региональные проблемы энергосбережения и пути их решения», Нижний Новгород, 2002 г,

- Всероссийская научно-техническая конференция "Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий", Улан-Удэ, 2003 г,

- Международная конференция молодых ученых и студентов «Актуальные проблемы современной науки», Самара, 2003 г,

- Международная научно-техническая конференция "Информационная среда вуза", Иваново, 2003 г,

- Международный научно-практический семинар «Стратегия развития высшей школы и управление качеством образования», Иваново, 2003 г,

- Научный семинар с международным участием «Международная интеграция в энергетике как фактор экономической безопасности государства», Киев, 2004 г,

- Международный научный семинар «Методические вопросы исследования надежности больших систем энергетики» Минск, 2004 г,

- Научно-технический семинар «Современные методы оценки технического состояния и способы повышения надежности оборудования подстанций», Москва, 2004 г,

- Международный семинар «Мониторинг состояния воздушных ЛЭП методы прогнозирования срока службы, повышение их надежности», Москва, 2005 г,

- Всероссийская научно-техническая конференция «Информационные технологии», Воронеж, 2005 г,

- Международная специализированная выставка и семинар «Электрические сети России», Москва, 2005, 2006 гг

Публикации

По теме диссертации опубликована 51 печатная работа, включая монографию, два учебных пособия, 24 статьи, 18 публикаций тезисов докладов в трудах всероссийских и международных конференций, три свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ Основные результаты работы опубликованы в 12 статьях в журналах и сборниках трудов, входящих в перечень периодических научных изданий, рекомендуемых ВАК Минобрнауки России

Структура и объем диссертации

Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка, включающего 214 наименований, и трех приложений Работа изложена на 330 листах машинописного текста, содержит 56 рисунков и 6 таблиц

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, показаны ее научная новизна и практическая ценность, сформулированы цель и задачи работы.

В первой главе рассмотрены вопросы информационной поддержки решения ряда важнейших задач в сфере энергетики Отмечается возрастающая роль организации мониторинга и оценки состояния исследуемых систем в рамках СППР с точки зрения энергетической безопасности, проведения эффективной политики энергосбережения, тарифной и инвестиционной политики, а также повышения надежности функционирования оборудования Выделен ряд характерных задач интеграции данных, актуальных для применения в сфере энергетики Это, прежде всего, задача технического контроллинга, основанная на мониторинге и оценке состояния энергетических объектов и техноло-

гических процессов в целях формирования обоснованных мероприятий, направленных на их постоянное совершенствование и улучшение. Определена также задача индуктивного обучения, ориентированная на формирование шаблонов знаний из ретроспективы ведомственной статистики Сформированные шаблоны знаний могут быть использованы в качестве моделей выбора альтернативных решений в экспертных компонентах САПР (задачи структурно-параметрического синтеза), классификационных и прогностических моделей, моделей лучших аналогов (задачи поддержания технического уровня проектируемых изделий, бенчмаркинга в управлении качеством), экспертных компонентов технического контроллинга и др Важной является задача сис-тематизаиии ведомственного учета (ведение ведомственных реестров), поддерживающая количественный (структурный) анализ процессов (тенденций, аномалий), событийно связанных с субъектами реестра Основой обработки является поддержание в хранилище историчности регистрационных сведений объектов

К характерным чертам корпоративных И АС, применяемых в энергетике, можно отнести пересечение множества предметных областей (вертикалей), масштабность и сложность решаемых задач, территориальную распределенность, наличие нескольких иерархических уровней, ориентацию на аналитическую обработку данных С учетом особенностей исследуемой области применения, анализа зарубежного опыта в сфере СППР, современных тенденций развития корпоративных информационных систем, а также принципов системного подхода сформулированы требования к организации СППР в сфере энергетики

Определены базовые элементы организации СППР структура метаданных хранилища, организация его информационного наполнения, организация аналитической обработки накопленной информации, подготовка информации для принятия решений (рис 1)

Отмечается, что в основу СППР должна быть положена модельная архитектура (англ Model-Driven Architecture), которая поддерживается на уровне согласованных слоев метаданных хранилища Рассмотрены стандартизованные нотации форматов обмена метаданными, модели репозиториев в рамках соответствующих платформ СППР крупных фирм-разработчиков Определена базовая структура метаданных хранилища Обоснована необходимость разработки структуры метаданных, положенных в основу инструментальных средств, для организации информационной поддержки принятия решений в энергетической сфере

Проблема организации информационного наполнения хранилищ данных рассмотрена с позиции системного взгляда на аспекты интеграции в корпоративных информационных системах интеграции дан-

ных на основе программного обеспечения для извлечения, трансформации и загрузки данных (англ Extract, Transform and Load, ETL), интеграции корпоративных приложений (англ Enterprise Application Integration, EAI) и интеграции корпоративной информации (англ Enterprise Information Integration, Ell) Отмечается, что в современных платформах построения СППР средства интеграции данных реализуют ETL-процесс по принципу «от источника», в котором структура и содержание предоставляемой информации контролируется самим поставщиком. Это обусловливает сложные процедуры согласования и очистки данных

Рис 1 Укрупненная структура корпоративной информационно-аналитической системы

Учитывая наметившиеся тенденции к открытости источников данных (в частности, унификацию форматов информационных взаимодействий на отраслевом уровне, подходы к виртуальной интеграции) предлагается расширить ЕТЬ-процесс дополнительным уровнем извлечения, в задачи которого входит организация информационных взаимодействий в соответствии с особенностями поставщиков и представление данных в виде электронных источников, структура которых учитывает целевые концепции хранения и анализа данных в СППР

Принято, что многомерный аналитический интерфейс является основой организации доступа к накопленной в хранилище данных информации посредством генерации отчетов, интеллектуального анализа данных, специализированных модулей обработки данных Обусловлена необходимость разработки специализированных аналитических моделей, составляющих основу ОЬАР-интерфейса СППР Установлено, что прикладные аналитические модели в исследуемых предметных

приложениях преимущественно гиперкубические, построены на основе совокупности таблиц фактов, объединяют показатели разных видов, с разными правилами получения значений при изменении уровней обобщения В свою очередь, коммерческие ОЬАР-продукты при учете отмеченных особенностей выходят на поликубическую модель, что усложняет организацию ведения хранилища данных и аналитическую обработку накопленной информации

Проведена классификация задач ИАД и соответствующих технологических методов Определено соотношение концепций ИАД и оперативной аналитической обработки данных Показано, что целесообразна разработка унифицированных способов организации интеллектуального анализа данных в среде оперативной аналитической обработки Вторая глава диссертационной работы посвящена моделированию хранилища данных Отмечается, что модель хранилища должна, с одной стороны, наиболее естественно отражать предметную область, описывая сложную структуру данных и их взаимосвязь, а с другой — быть достаточно просто организованной, чтобы обеспечить быстрый и надежный доступ к данным Таким образом, проблема проектирования хранилища данных состоит, прежде всего, в соединении структуры данных и семантики предметной области, которая поддерживается на уровне метаданных

Рассматриваются варианты структур данных, включая агрегированные данные - звездообразные структуры, изначально ориентированные на организацию оперативной аналитической обработки данных, а также детализированные данные - структуры для регистрации событий и для ведения ведомственных реестров Предложены подходы к организации историчности регистрационных сведений и аналитической обработки накопленных данных.

В целях расширения семантики модельного представления хранилища и организации унифицированного доступа к детализированным и агрегированным данным разработана комплексная информационно-аналитическая модель СППР, состоящая из совокупности аналитических и навигационных моделей Информационно-аналитическая модель лежит в основе функционирования операционного окружения среды поддержки принятия решений, организации информационного наполнения хранилища, многомерного анализа накопленной информации, представления информации конечным пользователям Описание информационно-аналитической модели выполняется на основе концептуальной модели хранилища (модели «сущность - связь»), представленной совокупностью сущностей Vе, атрибутов иА и связей между ними I!1>

В исследуемой сфере применения целесообразно использовать технику многомерного моделирования данных Структура хранилища включает определенную совокупность звездообразных структур данных, согласованных посредством общих справочников измерений, среди которых используются ведомственные (корпоративные) реестры В связи с этим комплексную информационно-аналитическую модель СППР можно представить тройкой

1АМ = (МС ,МТ ,Ма), (1)

где

Мс - множество аналитических моделей, Мт - множество навигационных моделей, Мп - множество связей между моделями для обеспечения навигации по многоуровневым справочникам измерений в процессе многомерного анализа

Предложенная структура аналитической модели позволяет учесть основные особенности, характерные для рассматриваемых приложений В отличие от коммерческих ОЬАР-продуктов, ориентированных в данном случае на поддержание поликубических моделей, реализованная гиперкубическая аналитическая модель (рис 2) представляется множеством областей получения однородных значений показателей с соответствующими правилами агрегации данных Каждая область определяется совокупностью правил извлечения значений показателей по группам однородных значений, соответствующих определенным уровням обобщения данных Каждому уровню обобщения соответствуют непересекающиеся подмножества, составляющие множество групп однородных значений уровня обобщения Таким образом, многомерная аналитическая модель имеет вид

С = (Л,1,ДГ), (2)

где

А =\а,, ,ап (1 < г < Щ) - множество атрибутов (элементар-

ных измерений) многомерной модели, в базисе которых находятся ячейки численных показателей, ¿ = |г1, ,/,, (1< ] ^ ¡¿¡) - множество уровней обобщения данных по атрибутам многомерной моде-

и

ли, Уа,еА ЗЬ,ф0, [^Ь,=Ь, V/, (1</,,/2 <|Л|) Ь,х ГН,2 =0,

1=1

с каждым /. связано множество экземпляров этого уровня обобщения В) — Ь,,,...,Ь.|,( (точек на координатной оси

уровня обобщения); О — (1 < к < |/?|)

- множество со-

ответствий правил извлечения значений показателей в ячейках гиперкуба группам однородных значений уровней обобщения;

= .....ну-,} (1<"<И

- множество ооластеи получения

значения показателей многомерной аналитическом модели.

ПОСТАВЩИК Иьанжкан область ~г

Вичугэ

Иваново

•

МПЖХ г. Иваново -ООО "Иаановйсиликат" -ОАО Кйановоптазочаб"-

Кинешма—

ИСТОЧНИК ДАННЫХ с тр-эций

ВИД ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

3'

ГКО .¿¿г жкх

РСТ З^Аала.-!

■■'■■' ■ ..К- "ю.ю.2 ОТРАСЛЬ

_^р, -1 о. 3 , '

^ ^рочышйенность Транспорт,, -ПЕРИОД

В'

" 1 кв.

"г,3."6!' Г"

-год

' 20Ю 2004 200, 2006

Р^снаднаСНичюросгзк^й, тыс й™ ^'Отгусквднеч^ыгшрйнтелйи гьс " Тепловая энергии Природный ПОКАЗАТЕЛЬ

Рис 2 Пример гиперкуба лля анализа топ л ннио-эн^ргетического баланса региона

Принято, что методы получения значений показателей, ячейки которые имеют и качестве координат пи некоторому уровню обобщения /, разные его экземпляры, могут отличаться. С учетом этого предусмотрена возможность разделения множества экземпляров В< уровня обобщения 11 на непересекающиеся подмножества Н)Ь, составляющие множество групп однородных значений уровня обобщения I,:

^ = 2?,, V кх * Ь (1 < А, А 5 В;А| П Вм = 0

Это необходимо для возможности задания отдельных правил получения значений в ячейках гиперкуба, координатами которых по рассматриваемому измерению являются экземпляры справочника, относящиеся к разным группам однородных значений уровня обобщения

В случае сложной топологии модели, когда несколько измерений имеют разделение по группам получения значений, могут возникать ситуации, требующие определения альтернативных правил получения значений показателей для одной группы уровня обобщения Таким образом, каждой группе однородных значений может соответствовать непустое множество альтернативных правил получения значений показателей

В связи с этим на подмножестве экземпляров е С!/ определяется непустое множество 0/Л, задающее альтернативные правила извлечения значений показателей ячеек многомерной информационной модели, имеющих в качестве координаты по оси уровня обобщения

Каждый экземпляр с1к е В)к описывается группой однородных значений - подмножеством экземпляров В]к е 6", соответствующего уровня обобщения I! и конкретным правилом извлечения значений показателей гиперкуба дк

Основой многомерной информационной модели является множество областей \¥ Каждая область является фрагментом гиперкуба, проекциями которого на каждое измерение являются множества экземпляров, принадлежащие к одной группе однородных значений уровня обобщения Этот фрагмент может быть описан как вектор ком-

любой экземпляр Ь]1 е В^

н=I

(4)

бинации групп однородных значений, компоненты которого соответствуют атрибутам многомерной модели Введение понятия области

м>п (1 < и < позволяет поставить в соответствие каждому вектору

комбинации правил извлечения значений показателей по группам однородных значений соответствующих уровней обобщения одно правило получения значений принадлежащих им ячеек (рп) При этом

ъ„={А„,0„,р„), (5)

где

Ап с А - подмножество атрибутов многомерной модели, выбор которых в запросе обязателен для существования непустых значений в ячейках описываемой области получения однородных значений; В„ с О - подмножество правил извлечения значений показателей, такое что любая ячейка многомерной информационной модели \

и

■"> ч-

может быть отнесена к области м>„ только

тогда, когда V а, е А Э&к еВп, йк е О, ^ , 6 ( рп - прави-

ло получения значений показателей рассматриваемых ячеек, по которому должен быть построен SQL-запрос к реляционной базе данных хранилища

Во избежание возникновения двусмысленностей при построении БрЬ-запросов на получение значений показателей ячеек многомерной информационной модели в ней должны выполняться следующие ограничения целостности

1 Для каждой ячейки многомерной информационной модели в базисе любого подмножества атрибутов Ас А, представленных любыми возможными для них уровнями обобщения ¿с1, может существовать не более чем одна область получения значений показателей

гу

п

2 Для каждой области и>„ подмножество правил получения значений в ячейках гиперкуба не должно включать более одного правила, заданного на любой одной группе однородных значений В/Л

При проектировании многомерной аналитической модели формируется ее каркас, который может быть представлен множеством V комбинаций групп однородных значений в базисе атрибутов А и яв-

ляется прямым произведением объединений множеств групп однородных значений соответствующих уровней обобщения, связанных с каждым из атрибутов.

1)°> (б)

Аналитическая модель предназначена для трансляции запросов эксперта-аналитика, сформированных посредством интерфейса оперативной аналитической обработки данных, в серию БС^Ь-запросов к хранилищу Запрос включает

- подмножество атрибутов аналитической модели Ас А,

- подмножество уровней обобщения Ь с Ь , задающее для атрибута я, е А уровень обобщения извлекаемых по нему значений,

подмножество экземпляров для каждого выбранного в запросе уровня обобщения

Предложен алгоритм трансляции аналитических запросов в серию БрЬ-запросов к базе данных хранилища

Применение навигационных моделей позволяет организовать нерег-ламентированный поиск в многоуровневых иерархических структурах хранилища (справочниках измерений, ведомственных реестрах, системах паспортизации оборудования и пр ), характерных для исследуемой сферы. Навигационная модель, оставаясь в рамках реляционной платформы, позволяет воспользоваться преимуществами иерархического подхода в процессе семантического моделирования структуры хранилища данных для организации нерегламентированного доступа к детализированным данным

В основу навигации предлагается положить иерархическую модель данных как наиболее интуитивно понятную для пользователя С этой целью адаптирована к особенностям реляционной модели хранилища теория информационных объектов, развитая Ю Н Ивановым в рамках проекта отечественной иерархической СУБД ИНЭС Для поддержания структуры «исходный - порожденный», составляющей основу иерархической модели, в дополнение к исходным переменным информационных объектов вводятся конструкционные векторы с аргументами, а также конструкционные множественные векторные переменные

При описании навигационной модели соответствующая объектная область (совокупность сущностей) концептуальной модели хранилища си1''), представляющая собой в общем случае сетевой граф (сущности - вершины, а связи между ними - дуги), развязывается иерархией (деревом) смысловых атрибутов Принято послойное описа-

ние атрибутов с определением функциональных зависимостей от соответствующих аргументов (так называемых характеризующих атрибутов) Кроме того, предлагается наделить классическое описание иерархической структуры дополнительными свойствами с учетом ссылочной целостности реляционной модели хранилища, в которой смысловые атрибуты логически связаны друг с другом отношениями

Навигационная модель представляется неориентированным деревом смысловых атрибутов (рис 3)

Т = {4, ,Ак, (1<А<|г|) (7)

Атрибут Ак еТ, принадлежащий сущности , определяется вектором

Л к ~ (А' Рк > У к' > Л > Л" fnode > hdlm > fidlm ' *reflm»freí 1 от' ¡idml' fidml'

А <8>

trefill> frefml>mkX 4t e U, ,

где

A, - вышестоящий атрибут в иерархии (ЗМ0 € Т \а'0=® , где © -неопределенное значение, атрибут А0 есть корень иерархии), рк -наименование атрибута; ук - тип атрибута, /, - таблица атрибута в реляционной базе данных, fk - поле атрибута в реляционной базе данных, 4" ~ атрибут, являющийся первичным ключом сущности Е,, Ак, А"в L\a и VAk е üf существует один и тот же ключевой атрибут, fnode ~ поле ссылки на родительский атрибут, если сущность - дерево, hdim ~ таблица атрибута (1 М, М N), f,dXm - поле идентификатора атрибута (1 М, М N), trefl№ - таблица (1 М) или таблица развязки (М N),

fref\m~ поле ссылки (1 М) или поле ссылки таблицы развязки (MN),

t¡dml - таблица атрибута (М 1, М N), f¡dnA -- поле идентификатора атрибута (М 1, M'N), trefnú - таблица (Ml) или таблица развязки (М N),

írefill" поле ссылки (М ') или поле ссылки таблицы развязки (М N),

тк - вектор булевых переменных, описывающих возможности манипулирования атрибутом

Атрибут А, е uf является характеризующим атрибутом сущности Е1, если УАк е Uf выполняется равенство А] = А, При этом атрибу-

ты Ак и А, связаны отношением 1 1, и в общей иерархии модели А, возглавляет поддерево атрибутов, содержащее Ак С позиции теории информационных объектов характеризующий атрибут является аргументом конструкционного вектора, положенного в основу множественной векторной переменной структуры «исходный - порожденный»

Рис 3 Пример иерархии атрибутов для навигации по реестру организаций ТЭК

Показано, что из одного основного дерева аргументов может быть порождено множество альтернативных деревьев (иерархий)

выбрать другую корневую вершину Для перехода от дерева Тк[ с корневой вершиной А^ к дереву Ткг с корневой вершиной Ак, где

тк1,\ € МГ , тк ф \, Акх,\ 6иА (кьк2 е{1, ,1 иА !}), необходи-

мо изменить направление дуг, принадлежащих цепи, соединяющей корневые вершины этих деревьев Такое преобразование в терминах описываемой модели называется «выворачиванием иерархии» относительно новой корневой вершины. При смене направления дуги дерева тип связи инвертируется Тем самым достигается множественность возможных точек входа в модель, то есть полииерархический взгляд на соответствующую предметную область хранилища данных

Навигационная информационная модель хранилища предназначена для трансляции запросов эксперта-аналитика, сформированных по-

Органиэация ТЭК

м7 = {Тр. ,тк,..,т (1 <к<мг)

(9)

Любое дерево е Мт может быть отображено в е Мт ,если

средством информационно-поискового интерфейса, в серию SQL-запросов к реляционной базе данных хранилища Запрос включает

- выбранный пользователем корневой атрибут Ак е UA, определяющий дерево Тк, относительно которого будет строиться запрос на поиск информации,

- подмножество заданных пользователем результирующих атрибутов, являющихся вершинами дерева с корневым атрибутом Ак ,

- множество определяемых пользователем критериев поиска информации, накладываемых на соответствующие атрибуты дерева

Предложен алгоритм трансляции навигационных запросов в серию SQL-запросов к базе данных хранилища, который анализирует пути между атрибутами, участвующими в запросе, и корневой вершиной

Информационно-аналитическая модель СППР хранится на уровне метаданных хранилища и является основой функционирования операционного окружения СППР. Формирование каждой модели осуществляется на выделенной объектной области (англ subject area) — совокупности связанных сущностей концептуальной модели хранилища

В третьей главе рассмотрены методы организации информационного наполнения хранилища данных, функционирующие на базе информационно-аналитической модели СППР Определено, что основными задачами организации информационного наполнения являются поддержка и расширение доступных форматов электронных источников с учетом развития информационных технологий, организация извлечения данных в «интересах» хранилища, охват значительного количества источников в рамках глобальных информационных взаимодействий

Предложено рассматривать информационное наполнение хранилища данных как двухуровневый процесс, включающий на внешнем уровне (уровне извлечения) организацию информационного взаимодействия с учетом определенных видов поставщиков и представление данных в виде электронных источников, на внутреннем (уровне загрузки) - классический ETL-процесс интеграции данных электронных источников в целевое хранилище (рис 4) Дополнительный (внешний) уровень извлечения обеспечивает представление информации различных видов поставщиков в контексте ее последующей обработки Это достигается посредством использования метаданных хранилища, учета различных видов поставщиков, унификации формата представления структуры электронных источников

Целесообразно выделить три вида поставщиков информации поставщик-клиент, поставщик-открытая система и поставщик-закрытая

система. При этом организация процесса извлечения данных на стороне поставщика с учетом целевых структур хранилища (в случае организации поставщика-клиента или взаимодействия с открытой системой) позволяет упростить процедуры трансформации и загрузки блоков данных

ЭЯфуШ! {ану1ршш)

Рис 4 Двухуровневая структура ETL-процесса В основу организации информационного наполнения хранилища положен ряд методов, функционирующих на базе информационно-аналитической модели СППР Посредством данных методов обеспечивается масштабирование среды информационного наполнения хранилища данных, основанное на унификации формата представления структуры данных электронного источника, унификации запроса хранилища данных в целях переформулирования в языковую среду манипулирования данными системы хранения источника, унификации шаблонов форм для сбора детализированных и агрегированных данных на основе информационно-аналитических модели СППР

Предложен метод загрузки данных разнородных электронных источников в хранилище, обеспечивающий синтез сценария загрузки посредством иерархического формата представления источников В основу метода положены концепция потокового представления электронного документа, событийный механизм обработки данных, а также теория семантических значений (англ semantic values), разработанная зарубежными учеными Э Сциори, М Сигелом, А Розенталем

Принято, что поставщики информации связаны с хранилищем каналами (потоками) данных Каждому потоку соответствует определенный сценарий загрузки данных, представленный последовательностью шагов трансформации (рис 5)

Ю = {сЬх,Мх, ,Ж„М„~ (1<г<и), (Ю)

где

ск, - структура данных электронного источника для г -го шага трансформации, М, - карта привязки, задающая сценарий преобразования данных электронного источника в реляционные структуры хранилища; и - количество шагов трансформации.

Рис 5 Функциональная диаграмма процедуры проектирования шага трансформации

сценария загрузки

Формат описания электронного источника ds, представляется совокупностью элементов структуры Elm,, задаваемых вектором

Elm, = {parent,, if, nf, Af, condf, ), (II)

где

parent, - родительский элемент, if - смысловое название элемента, используемое при проектировании, nf - структурная метка элемента, Af - множество атрибутов элемента (может быть пустым); condf -ограничения на значения атрибутов, Н, — множество дочерних элементов

Иерархическая структура электронного источника автоматически преобразуется в набор элементов, снабженных структурными метками,

называемыми шаблонами трасс значений В процессе трассировки формируется множество Р шаблонов трасс элементарных структур источника.

В основе сценария загрузки лежит соответствие шаблонов трасс целевым структурам хранилища в терминах его концептуальной модели Данная операция носит название привязки шаблонов трасс При этом возможно использование функциональных соответствий, включая приведение типов, форматирование, слияние, согласование Функциональные соответствия задаются картой привязки

м = (г,и*), (12)

где

2 - множество соответствий структур источника целевым атрибутам сущностей хранилища, и1: - промежуточная область, используемая для выполнения трансформации данных

Множество соответствий 2 = [г,, ,гк, , гщ ] (1 < < |2|) определяет структурные привязки в виде

гк=(рк,А[^), (13)

где

рк - элемент структуры данных источника (задается шаблоном трассы), - множество атрибутов сущностей хранилища, которые

соответствуют заданной структуре данных источника, - множе-

ство функций предобработки значений для целевых атрибутов множества Ак

Процесс привязки можно изобразить двудольным однонаправленным графом (рис 6) В результате установления соответствий формируется множество сущностей, атрибуты которых связаны с шаблонами трасс и в которые предполагается загрузка по карте М При этом

формируется промежуточная область IIе , используемая в процессе трансформации данных Элементом промежуточной области служит табличный кэш:

Ё,~{Е,,р!',ас1} (14)

где

Е1 - целевая сущность хранилища, - структура данных

источника, описывающая логическую запись (задается шаблоном трассы), ас1 — режим добавления записи исходных данных в таблицу целевой сущности Е, (безусловная вставка, условная вставка, условное обновление, вставка-обновление)

р

Рис 6 Операция привязки шаблонов трасс

Обработка разнородных электронных источников по спроектированному сценарию загрузки основана на событийном механизме, подобном модели SAX (англ Simple API for XML) Основой унификации является единый для всех форматов электронных источников компонент обработки событий, называемый менеджером загрузки, использующий в процессе функционирования спроектированную карту привязки Обработка электронных документов различных форматов выполняется соответствующими компонентами чтения, которые представляют данные источников в едином формате (трассами значений) Трасса значений однозначно определяет смысловую нагрузку элемента, что позволяет установить соответствие элементов данных источника атрибутам целевых сущностей хранилища Компоненты чтения реализуются соответствующими программными компонентами, объединенными по принципу «plug-in»

В отличие от решений распространенных ETL-средств, использующих реляционную модель представления структуры источников, реализованный метод поддерживает модель иерархии классов и позволяет расширять форматы информационных взаимодействий Для каждого формата электронного источника поддерживается свой компонент чтения Сформированные сценарии загрузки хранятся в ре-позитории хранилища на уровне операционных метаданных загрузки

Разработан метод автоматического извлечения данных поставщи-ков-открытых систем, обеспечивающий формирование унифицированного запроса хранилища, который переформулируется специальным

модулем-агентом в языковое средство манипулирования данными целевой системы хранения поставщика (например, SQL-запрос для реляционных СУБД, XQuery-запрос для XML-native СУБД) При этом методология виртуальной интеграции, развиваемая учеными Дж. Ульманом, Г Вейдерхольдом, Д Кальванесом, M Лензерини, адаптирована к организации процесса информационного наполнения хранилища данных Для открытых систем-поставщиков технология «вытягивания данных» (англ draw) позволяет организовать извлечение данных в «интересах» хранилища для последующей интеграции

Основой системы виртуальной интеграции является концепция медиатора (англ mediator посредник), поддерживающего оптимизацию гетерогенных запросов к разнородным системам хранения данных Предлагается создание специализированного медиатора, названного «агентом», поддерживающего основные языки манипулирования данными для соответствующего переформулирования запроса хранилища в форму языкового средства манипулирования данными целевой системы хранения источника

Построение унифицированного запроса основано на использовании навигационной модели источника, представленной неориентированным деревом смысловых атрибутов (7) Расширяя функциональность ETL-средств, рассмотренный метод организует наполнение хранилища данными в соответствии с информационными потребностями СППР Сформированные шаблоны запросов к структурам источников хранятся в репозитории хранилища на уровне операционных метаданных извлечения

Инструментальный подход к организации сбора статистических и регистрационных сведений обеспечивается разработанными методами информационного взаимодействия с поставщиками-клиентами При этом выполняется проектирование шаблонов форм ввода на основе метаданных хранилища с унификацией моделей агрегированных и детализированных данных.

Метод автоматизации сбора детализированных данных поставщика-клиента обеспечивает сбор регистрационных сведений в процессе ведомственного учета Для этого используются формы, спроектированные на основе соответствующей навигационной модели хранилища Выполняется представление дерева атрибутов навигационной модели в виде шаблонов форм ввода таким образом, чтобы обеспечить функциональность информационно-поисковой системы Шаблоны форм ввода хранятся в репозитории хранилища на уровне операционных метаданных извлечения Интерпретатор шаблонов форм ввода организует клиентское место для первоначальной загрузки информации,

а также ее актуализации с возможностью поддержания историчности регистрационных сведений

Метод автоматизации сбора агрегированных данных поставщика-клиента обеспечивает массовый сбор статистической отчетности посредством форм, выложенных в корпоративном портале На основе выполненной типизации структур аналитических моделей хранилища, ориентированных на многомерный анализ ведомственной и корпоративной статистики в исследуемой сфере, разработан унифицированный шаблон средств сбора агрегированных данных

Таким образом, в отличие от существующих средств, основанных на частных решениях, реализована возможность организации клиентских мест с учетом целевых концепций хранения, что упрощает процедуры согласования данных, а также обеспечивает возможность массового сбора данных из множества распределенных источников в среде глобальных информационных взаимодействий

Четвертая глава посвящена организации аналитической обработки данных Принято, что в основе доступа к накопленной в хранилище информации лежит интерфейс оперативной аналитической обработки (ОЬАР-интерфейс) Механизм построения многомерных запросов с помощью информационно-аналитической модели СППР обеспечивает комплексный анализ данных посредством систем отчетов, интеллектуального анализа данных, настраиваемого ядра информационно-поисковой системы, специализированных приложений Показано, что реализация унифицированных методов проецирования сформированного по результатам запроса гиперкуба позволяет развивать библиотеку прикладных аналитических модулей для применения в сфере энергетики

В целях подключения соответствующих методов аналитической обработки данных разработаны методы проецирования, «объект -свойство», «показатель - время», «многомерный факт» В отличие от традиционного интерфейса с пакетами прикладных программ, основанного на «плоских» файлах, оперативное формирование анализируемых проекций многомерного гиперкуба дает возможность наглядно проследить изменение ситуации в анализируемой предметной области при переходе от одной проекции к другой Отмечается, что повышение эффективности анализа связано также с возможностью совместного использования реализованных методов

Рассмотренный метод проецирования гиперкуба в виде матрицы «объект - свойство» используется, в частности, для проведения

кластер-анализа, снижения размерности признакового пространства, корреляционно-регрессионного анализа пространственной выборки, а также вертикального структурного и сравнительного пространственного анализа при генерации отчетов Метод базируется на специализированной многомерной модели, которая может быть представлена вектором-

Р' = (лх ,Ьх ,Гх ,Ас ,Ьс (15)

где

Ах = ^,ах\ - упорядоченное подмножество атрибутов аналитической модели (/Iх с а] (2), служащее основой для формирования

матрицы исходных данных (матрицы «объект - свойство»), ах - атрибут, содержащий экземпляры некоторого уровня обобщения, которые выбраны в качестве анализируемых объектов, ах - атрибут, содержащий экземпляры некоторого уровня обобщения, выбранные в качестве характеризующих объекты признаков, Iх = | Ц' Лг / - упорядоченное подмножество уровней обобщения атрибутов Ах , Рх -множество экземпляров уровней обобщения Iх, Ас - подмножество атрибутов аналитической модели (ас<=а) АС = А\АХ

| = - 2], по которым осуществляется формирование плоских

проекций многомерного гиперкуба для интеллектуального анализа, // - подмножество уровней обобщения атрибутов Ас , Р( - множество экземпляров уровней обобщения Ьс

Показано, что для обеспечения непротиворечивости предложенной модели необходимо, чтобы экземпляры уровней обобщения, соответствующие атрибутам множества Ах, были одной степени общности (однородны)

Рассмотренный в работе метод проецирования гиперкуба в виде матрицы «показатель - время» используется для организации анализа временных рядов, корреляционно-регрессионного анализа многомерных временных рядов, аппроксимации тенденций динамики (получение трендов), а также горизонтального временного анализа для исследования тенденций динамики (темпов изменения) при генерации отчетов

В свою очередь, метод проецирования гиперкуба в виде матрицы «многомерный факт» используется для организации анализа детализированных данных, включая построение деревьев решений, индукцию правил, нейросетевое моделирование В основе метода лежит

специализированная многомерная модель, отличающаяся от аналитической модели (2) исключением множеств, определяющих группы и области получения однородных значений Многомерный факт описывается вектором

Р'" = (А",Ав,1р)I (16)

где

Ам - множество атрибутов, соответствующих количественным характеристикам исследуемого многомерного факта, А- — множество атрибутов, соответствующих качественным характеристикам многомерного факта, I? - множество уровней обобщения данных, соответствующих качественным характеристикам многомерного факта, каждому атрибуту а® е ставится в соответствие непустое подмножество уровней обобщения

Организация доступа к детализированным данным хранилища осуществляется посредством трансляции сформированного в терминах описанного многомерного факта запроса эксперта-аналитика в SQL-запрос к реляционной базе данных хранилища Поддерживается локализация характеристик исследуемого многомерного факта посредством ограничения полного (потенциально возможного) его описания с определением желаемого уровня обобщения качественных атрибутов и области их значений

Рассмотренные методы являются основой унифицированного компонентного взаимодействия с развивающейся библиотекой аналитических модулей, которая построена в соответствии с типовыми задачами информационной поддержки принятия решений в сфере энергетики

- Предынвестиционные исследования систем Выявление типологии энергопотребления методами кластер анализа позволяет выполнить анализ сущности дифференциации потребления По найденным значениям характеризующих типообразующих признаков конкретные объекты относятся к определенному типу потребления в процессах аудита, технического контроллинга, а также использования найденных аналогов для организации бенчмаркинга при управлении качеством исследуемых систем

- Прогнозирование потребления энергоресурсов Статистическое исследование структуры и параметров взаимосвязей, существующих между анализируемыми количественными показателями выполняется методами корреляционно-регрессионного анализа, анализа временных рядов (корреляция рядов динамики), нейросетевог о моделирования Выявление причинных связей между объясняющими переменными

и результирующими показателями с возможностью управления значениями последних путем регулирования величин объясняющих переменных обеспечивает прогнозирование значений исследуемых показателей

- Контроллинг качества функционирования систем (технический контроллинг) Снижение размерности исследуемого признакового пространства в целях лаконичного объяснения природы анализируемых данных (методами главных компонент, факторного анализа) обеспечивает наглядное представление (визуализацию) исходных многомерных данных, выявление дефектных зон, ранжирование объектов в базисе выделенных компонент. Методы экспертной оценки технического состояния энергетических объектов и технологических процессов поддерживают планирование организационно-технических мероприятий, направленных на повышение эффективности и результативности производственной деятельности

- Формирование шаблонов знаний в сфере диагностики и оценки технического состояния Поиск скрытых логических закономерностей в статистических наблюдениях исследуемых систем методами логической индукции поддерживает формирование шаблонов знаний в формате деревьев решений или наборов неиерархических перекрывающихся символьных правил для использования в экспертных компонентах САПР и технического контроллинга

- Анализ топливно-энергетического баланса Статистическое изучение структуры совокупности данных и ее изменений поддерживает исследование оборотов определенных энергетических ресурсов, структурных сдвигов, монополизации ресурсов и пр

Пятая глава диссертационной работы посвящена описанию методики автоматизированного проектирования корпоративных информационно-аналитических систем и ее апробации в реальных корпоративных проектах В основу положена метауровневая архитектура хранилища данных, базирующаяся на взаимодействии согласованных слоев метаданных, определяющих информационную модель СППР и соответствующее операционное окружение, построенное на ее основе К метаданным относятся системные метаданные СУБД, концептуальная модель хранилища «сущность - связь», комплексная информационно-аналитическая модель СППР, операционные метаданные извлечения и загрузки данных (сценарии загрузки, запросы на извлечение данных открытых источников, шаблоны форм ввода), операционные метаданные оценки (шаблоны отчетов, шаблоны новых знаний)

Метау р ое не в ая архитектура хранилигда данных реализована r базовой версии комплекса инструментальных средств автоматизации поддержки принятия решений ИнфоВизор, а также в ряде созданных исследовательских инструментальных средств. Концептуально весь набор программных продуктов можно разделить на средства администрирования ХД, средства его информационного наполнения и средства комплексной аналитической обработки накопленных данных (рис. 7). В процессе проектирования, реализации и реинжиниринга корпоративной ИАС на основе CASE-срецсти (дизайнеров) выполняется формирование соответствующих метаданных, а в процессе эксплуатации ИАС - их интерпретация.

Разработанная методика автоматизированного проектирования корпоративных ИАС позволяет создавать и поддерживать их в процессе жизненного цикла.

Приня.тнх1 powwivil Информационном ' ■ "■' ' рукжюттвлн

Методика предполагает выполнение следующих этапов.

!. Информационное обследование сферы применения с формированием диаграммы внешних бизнес-прецедентов ИАС, Определение цели II назначения автоматизации информационной поддержки принятия решений. Определение задач интеграции данных, круга интегрируемых предметных областей.

2 Разработка принципов консолидации информационных ресурсов для достижения основных задач интеграции данных Моделирование бизнес-процессов, происходящих в исследуемой сфере, выделение основных информационных потоков и поставщиков данных Определение базовых бизнес-понятий и бизнес-событий

3 Проектирование и создание хранилища данных с формированием системных метаданных СУБД и концептуальной модели хранилища

4 Проектирование комплексной информационно-аналитической модели СППР с формированием навигационных и аналитических метаданных

5 Организация информационного наполнения хранилища данных на основе информационно-аналитической модели с учетом определенного круга поставщиков информационных ресурсов Формирование операционных метаданных извлечения и загрузки (сценариев, запросов, шаблонов форм ввода)

6 Проектирование средств интеллектуального анализа данных с адаптацией соответствующих методов к использованию в среде поддержки принятия решений

7 Создание информационной системы руководителя с формированием шаблонов регламентированных отчетов

8 Реализация ИАС в виде совокупности клиентских приложений, основанных на метаданных хранилища, включая информационно-поисковую систему, систему оперативной аналитической обработки, систему регламентированной отчетности, систему интеллектуального анализа данных

9 Сопровождение ИАС в процессе жизненного цикла с возможностью ее реинжиниринга на основе созданных средств автоматизированного проектирования и с учетом изменений в исследуемой предметной области для удовлетворения расширяющихся информационных потребностей

Функциональная диаграмма системы автоматизированного проектирования ИАС представлена на рис 8

В работе подробно рассмотрены базовые этапы проектирования ИАС, связанные с реализацией процессов проектирования структуры хранилища, комплексной информационно-аналитической модели СППР, средств информационного наполнения хранилища, а также средств аналитической обработки накопленной информации

Корпоративная ИАС оформляется в виде набора клиентских приложений (рис 9) Пользователями созданных средств являются

специалисты региональных департаментов топливно-энергетических комплексов, региональных служб по тарифам центров энергосбережения, федеральных и региональных энергетических компаний, подразделений Ростехнадзора, экономических департаментов органов государственной власти и управления.

Системный аналитик

Системный анализ предметной области (ВРуип)_

Диаграмма бизнес-процессов

Ц Проектирование хранилища Ч данных [ (ЕЯ-Дизайнер)_

Модель хранилища данных

Проектирование средств информационно-поисковои системы (ЕЯ-Дизайнер)

Навигационные метаданные

Системным интегратор

Проектирование средств оперативной аналитической

(01АР-Дизайнер)

Проектирование средств интеллектуального анализа данных <01-АР-Дизайнер)

Проектирование средств

информационного наполнения хранилища (ОЬДизайнер)

Проектирование средств информационной системы

руководителя _ (Репортер)

Аналитические метаданные

Сценарии загрузки и формы ввода

Шаблоны и сценарии отчетов

Рис 8 Функциональная диаграмма автоматизированного проектирования И АС

Реализованные на уровне типовых решений ИАС контроллинга качества состояния и условий эксплуатации электросетевого оборудования, ведения топливно-энергетического баланса региона, регионального центра энергосбережения, социально-экономического положения территориального образования повышают надежность и эффективность функционирования систем энергетики Установлено, что разработанные методы и средства автоматизации проектирования корпоративных ИАС позволяют существенно снизить временные и финансовые затраты на их проектирование и реинжиниринг в процессе жизненного цикла с учетом изменений в исследуемой предметной области и расширяющихся информационных потребностей лиц принимающих решения

Рис 9 Функциональная диаграмма реализации НАС

Рассматриваемая в работе автоматизированная информационно-аналитическая система ведения топливно-энергетического баланса региона (АИС ТЭБ) ориентирована на систематизацию и интеграцию информации по производству, покупке, распределению и потреблению топливно-энергетических ресурсов Поддерживается единое информационное пространство на основе ресурсов ряда ведомственных вертикалей (Росстата, РАО «ЕЭС России», ОАО «Газпром», ФСТ, ЖКХ), а также сведений, собранных непосредственно из организаций топливного комплекса региона АИС ТЭБ обеспечивает информационную поддержку принятия решений при проведении государственной политики в сфере управления ТЭК К основным направлениям использования системы относятся следующие (рис 10)

- построение прогнозного топливно-энергетического баланса на основе комплексного прогнозирования спроса и предложения на энергоресурсы с учетом тенденций развития ТЭК и показателей социально-экономического развития региона,

- оценка энергетической безопасности региона в целом и отдельных территориальных образований в целях определения основных направлений стратегического развития ТЭК,

- информационное сопровождение тарифной политики в регионе, функционирование в рамках АИС ТЭБ аналитического блока расчета нормативных тарифов в целях выявления непроизводительных затрат и внутренних резервов энергоснабжающих организаций, повышения объективности в принятии решений регулирующими органами по установлению тарифов;

- информационная поддержка инвестиционной политики в сфере ТЭК, выявление типологии энергоресурсопотребления, определение эталонных зон для информационной поддержки предынвестиционных исследований, технического аудита, оценка эффективности инновационных проектов в сфере энергоснабжения,

- информационная поддержка энергосбережения в регионе, оценка потенциала энергосбережения в сфере ТЭК, оценка эффективности региональной политики в сфере энергосбережения, функционирование в рамках АИС ТЭБ аналитического блока для оценки результатов энергоаудита организаций с формированием планов мероприятий по энергосбережению;

- информационная поддержка процесса бюджетирования в разрезе расходов, связанных с энергетическими ресурсами

Ряс 10 Диаграмма внешних бизнес-прецедентов АИС ТЭБ

В системе реализована оригинальная информационно-аналитическая модель хранилища данных, позволяющая поддерживать единое информационное пространство по показателям ТЭК региона Доказана эффективность методов сбора информации от поставщиков-клиентов в среде глобальных информационных взаимодействий Накопленная информация использована при разработке региональных стратегических программ развития ТЭК, при разработке программ развития систем теплоснабжения муниципальных образований, при планировании энергопотребления, при проведении экспертизы энерго-снабжающих организаций и т д

В главе также рассмотрена методология организации технического контроллинга в среде СППР, которая положена в основу корпоративной информационно-аналитической системы по оценке состояния и условий эксплуатации электросетевого оборудования Целью создания системы является повышение надежности электросетевого оборудования за счет объективной оценки его состояния и условий эксплуатации и принятия решений по планированию соответствующих организационно-технических мероприятий Решение может быть использовано на различных иерархических уровнях управления сетевыми объектами, включая федеральную сетевую компанию, межрегиональную распределительную сетевую компанию, региональную сетевую компанию

Оценка состояния и условий эксплуатации электросетевого оборудования выполняется на основе консолидации сведений по экспертным оценкам качества технического обслуживания и ремонтов оборудования (внутренний аудит), по статистике аварийности, по эксплуатационной статистике, включая ретроспективу показателей технического состояния оборудования, а также сведений по проведенным организационно-техническим мероприятиям на основе их структурного анализа Установлено, что использование агента для извлечения данных из корпоративных систем паспортизации оборудования и учета технологических нарушений позволяет повысить объективность оценки и сократить время ее проведения

Проведенные исследования корреляционных зависимостей между экспертными оценками состояния и условий эксплуатации электросетевого оборудования, объемами выполненных организационно-технических мероприятий и показателями удельной аварийности свидетельствуют об эффективности предлагаемой методологии организации технического контроллинга

Предложенный подход к организации технического контроллинга в рамках СППР нашел также применение при оценке качества организации теплоснабжения региона, при оценке энергоэффективности учреждений в сфере образования и др

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Совершенствование и развитие крупных систем энергетики в процессе их жизненного цикла невозможно без организации полноценной информационной поддержки принятия решений на основе мониторинга и оценки их состояния в рамках СППР Разработана методология организации информационной поддержки принятия решений в рамках корпоративных информационно-аналитических систем В основу положена метауровневая архитектура хранилища данных, базирующаяся на взаимодействии согласованных слоев метаданных, определяющих информационно-аналитическую модель СППР и соответствующее операционное окружение для извлечения, загрузки и оценки данных

Рассматриваемая как совокупность аналитических и навигационных метаданных информационно-аналитическая модель СППР расширяет семантику модельного представления хранилища и поддерживает унифицированный доступ средств операционного окружения СППР Структура многомерной аналитической модели, представленной множеством областей однородных значений показателей с соответствующими правилами извлечения значений, дает возможность учесть особенности, характерные для приложений в сфере энергетики Применение реализованных навигационных моделей позволяет организовать нерегламентированный поиск в многоуровневых иерархических структурах хранилища (справочниках измерений, ведомственных реестрах и пр), характерных для исследуемой сферы

Предложено организовать информационное наполнение хранилища как двухуровневый процесс, включающий уровень извлечения с учетом различных видов поставщиков информационных ресурсов и уровень загрузки с унификацией формата представления структуры данных электронных источников В отличие от ЕТЪ-средств, поддерживающих интеграцию по принципу «от источника», рассматриваемый подход позволяет решить проблему неоднородности источников информации и обеспечить представление полученных данных в контексте их последующей обработки (интеграция по принципу «от хранилища») Разработанные методы организации информационного наполнения хранилища поддерживают взаимодействие с различными видами поставщиков информационных ресурсов (поставщик-клиент,

поставщик-открытая система, поставщик-закрытая система) и обеспечивают масштабирование среды информационного наполнения

Реализованный механизм построения многомерных запросов на основе информационно-аналитической модели СППР обеспечивает комплексный анализ данных посредством систем отчетов, интеллектуального анализа данных, специализированных приложений Унификация методов проецирования сформированного по результатам запроса гиперкуба позволила развивать библиотеку прикладных аналитических модулей для применения в сфере энергетики Решаются задачи выявления типологии энергопотребления, прогнозирования потребления энергоресурсов, определения дефектных зон, анализа балансовых структур, экспертной оценки состояния объектов, поиска логических закономерностей в ретроспективе ведомственной статистики и др

Разработанная методика автоматизированного проектирования корпоративных ИАС позволяет создавать и поддерживать их в процессе жизненного цикла Реализованные на уровне типовых решений ИАС контроллинга качества состояния и условий эксплуатации электросетевого оборудования, ведения топливно-энергетического баланса региона, регионального центра энергосбережения, социально-экономического положения территориального образования позволяют принимать решения по повышению надежности и эффективности функционирования систем энергетики

Степень решения поставленных задач и уровень полученных результатов, определяющих развитие методологии организации информационной поддержки принятия решений в рамках корпоративных информационных систем, поддерживающих мониторинг и оценку состояния систем энергетики в целях их совершенствования и развития, свидетельствуют о достижении цели диссертационной работы В диссертации предложены научно обоснованные технологические решения, практическое использование которых вносит значительный вклад в разрешение проблемы поддержания эффективного жизненного цикла крупных систем энергетики

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1 Решение проблемы комплексного оперативного анализа информации хранилищ данных / С Д Коровкин, И А Левенец, И.Д Ратманова, В А. Старых, Л В Щавелев // СУБД - 1997 -№5-6 - С. 47-51

2 Полииерархическая модель представления реляционной структуры хранилищ данных / И А Левенец, И Д Ратманова, Л В Щавелев // Новые информационные технологии материалы науч -практ семинара - М МИЭМ, 1998 - С 49-56.

3 Ратманова, И. Д Методология интеграции информации при создании автоматизированных систем поддержки принятия управленческих решений /ИД Ратманова // Актуальные проблемы современной науки тр междунар конф - Самара, 2003. - Ч 17 - С 106-112

4 Ратманова, И Д Методика автоматизированного проектирования корпоративных информационно-аналитических систем в сфере энергетики /ИД Ратманова // Вестн ИГЭУ - 2004 - № 5 -С 108-113

5 Ратманова, И Д К вопросу интеграции корпоративных информационных ресурсов /ИД Ратманова //Информационные технологии материалы Всерос науч -техн конф - Воронеж Научная книга, 2005 -С 102-104

6 Ратманова, И Д Подход к организации средств интеграции данных в корпоративных информационно-аналитических системах / И Д Ратманова, М Н Павлов // Информационные технологии -2006 - № 6. - С 2-17

7 Программный комплекс ИнфоВизор как среда поддержания жизненного цикла корпоративных информационных систем / С Д. Коровкин, И А Левенец, И Д Ратманова, Л В Щавелев // Вестн ИГЭУ.-2004 -Вып 3-С 71-79

8 Интеллектуализация анализа режимов электрических сетей / С М Ратманов, И Д Ратманова, И А Левенец // Повышение эффективности работы ТЭС и энергосистем тр ИГЭУ - Иваново, 1997 -Вып 1 -С 159-162

9 Ратманова, И Д Интеллектуальный анализ данных, ориентированный на применение в сфере энергетики /ИД Ратманова // Вестн ИГЭУ -2004 -Вып. 4 -С 124-130

10 Ратманова, И Д Подход к организации информационной поддержки принятия решений в сфере энергетики /ИД Ратманова // Вестн ИГЭУ -2006.-Вып 3-С 85-88

11 Ратманова, И Д Организация контроллинга качества в среде поддержки принятия решений /ИД Ратманова // Вестн ИГЭУ -2005 -Вып 4 -С 52-60

12 Ратманова, И Д Корпоративная информационная система ОАО «ФСК ЕЭС» для анализа технического состояния и уровня эксплуатации электросетевого оборудования /ИД Ратманова, В А Савельев, М И Чичинский // Методические вопросы исследования надежности больших систем энергетики Методические и практические задачи надежности систем энергетики - Иркутск ИСЭМ СО РАН, 2005 -Вып 55 -С 190-199

13 Ратманова, ИДО создании корпоративной информационно-аналитической системы по оценке технического состояния и условий эксплуатации электросетевого оборудования ОАО «ФСК ЕЭС» / И Д Ратманова, В А Савельев // Вестн ИГЭУ - 2003 - № 5 -С 90-93

14 Информационно-аналитическая система по оценке состояния и условий эксплуатации электросетевого оборудования (уровень филиалов ОАО «ФСК ЕЭС») (ИАС ПМЭС) / И Д Ратманова [и др ] // Свидетельство об официальной регистрации программы на ЭВМ №2005610442 - М ,2005

15 Информационно-аначитическая система по оценке технического состояния и условий эксплуатации электросетевого оборудования (уровень ОАО «ФСК ЕЭС») (ИАС ФСК) / И Д Ратманова [и др ] // Свидетельство об официальной регистрации программы на ЭВМ №2004611547 -М,2004

16 Информационно-аналитическая система по оценке технического состояния и уровня эксплуатации воздушных линий электропередачи /МИ Чичинский, В А Савельев, И Д Ратманова // Мониторинг состояния воздушных ЛЭП ' методы прогнозирования срока службы, повышение их надежности материалы междунар семинара свидетельство об отраслевой регистрации разработки № 4762 - М, 2005

17 Система ведения топливно-энергетического баланса как среда для поддержки принятия решений по управлению топливно-энергетическим комплексом региона / С Д Коровкин, И Д Ратманова. Л В Щавелев, И А Левенец // Вестн ИГЭУ - 2005 - Вып 4 -С 60-63

18 Ратманова, И Д Функциональное моделирование в задаче топливно-энергетического баланса /ИД Ратманова, И А Левенец // Вестн ИГЭУ -2003 -Вып 6 -С 83 - 86

19 Ратманова, И Д Интеграция информации по показателям топливно-энергетического баланса региона /ИД Ратманова, Л В Ща-велев // Повышение эффективности работы энергосистем тр ИГЭУ -М . Энергоатомиздат, 2003 - Вып 6 - С 460-467

20. Ратманова, И Д Подход к организации информационной поддержки государственной политики в сфере управления топливно-энергетическим комплексом региона /ИД Ратманова, Н В Железняк //Вестн ИГЭУ -2006 -Вып 4 - С 57-61

21 Ратманова, И Д Автоматизация поддержки принятия решений по управлению региональным топливно-энергетическим комплексом /ИД Ратманова, Б. А Староверов, А Г Худяков // Вестн Костромского государственного университета им Н А Некрасова Системный анализ Теория и практика -2006 - Вып 1 —С 49-51

22 Региональные информационно-аналитические системы по управлению ресурсами Ивановской области / С Д Коровкин, И Д Ратманова, И Б Игнатьева, И А Левенец, Л В Щавелев // Региональное устойчивое развитие новое видение проблем материалы науч -практ конф - Иваново, 2000 - С 86-96

23 Региональная собственность (Учет Оценка Управление) / Н И Дорогов [и др ] -Иваново, 1998 - 198 с

24 Система мониторинга и анализа социально-экономического положения региона / С Д Коровкин, И Д Ратманова, Л В Щавелев, И А Левенец, М А Козырев // Информационные технологии — 2004 -№3 -С 53-59

25. Ратманова, И Д Подход к построению интегрированной автоматизированной системы управления образовательным учреждением/И Д Ратманова // Теоретические и прикладные вопросы современных информационнь1х технологий материалы Всерос науч -техн конф - Улан Удэ Изд-во ВСГТУ, 2003 - С 245-248

26 Информационно-аналитический портал в энергосбережении опыт разработки и эксплуатации /СБ Дунаев, С Д Коровкин, М Н Павлов, И Д Ратманова // Региональные проблемы энергосбережения и пути их решения тез докл конф - Н Новгород Изд-во НГТУ, 2002 -С 47-48

27 Ратманова, И Д Информационно-аналитическая система по мониторингу и оценке энергоэффективности образовательных учреждений /ИД Ратманова, М А. Козырев // Повышение эффективности работы энергосистем тр ИГЭУ - М Энергоатомиздат, 2003 — Вып 5 -С 127-135

28 Рахманова, И Д Подход к организации информационной поддержки управления энергопотреблением системы образования / И Д Ратманова, М А. Козырев, М Н Павлов // Повышение эффективности работы энергосистем тр ИГЭУ - М Энергоатомиздат, 2003 -Вып 6 - С 443-448

29 Ратманова, И Д Базы данных курс лекций /ИД Ратманова, Федеральное агентство по образованию, ГОУВПО «Ивановский государственный энергетический университет имени В И Ленина» -Иваново, 2005 - 132 с

30 Ратманова, И Д Интеллектуальный анализ данных метод указания к выполнению лаб практикума /И Д Ратманова, М А Козырев, Федеральное агентство по образованию, ГОУВПО «Ивановский государственный энергетический университет имени В И Ленина» -Иваново, 2003 - 56 с

31 Ратманова, И Д Методология организации информационной поддержки принятия решений в сфере энергетики /ИД Ратманова, Федеральное агентство по образованию, ГОУВПО «Ивановский государственный энергетический университет имени В И Ленина» -Иваново, 2006 - 224 с

Лицензия ИД № 05285 от 4 июля 2001 г Подписано в печать Формат 60x84 1/16

Бумага писчая Печать офсетная Уел печ л 2,55 Тираж ЮОэкз Закач /] ГОУВПО «Ивановский государственный энергетический университет имени В И Ленина» 153003, г Иваново, ул Рабфаковская, 34 Отпечатано в РИО ИГЭУ

Оглавление.

Введение.

Глава 1. Автоматизация информационной поддержки принятия решений.

1.1. Информационная поддержка решения ряда важнейших задач в сфере энергетики.

1.2. Системы информационной поддержки принятия решений.

1.3. Концепция хранилищ данных - основа среды поддержки принятия решений.

1.4. Интеграция данных в рамках СГТПР.

1.4.1. Технология интеграции корпоративных приложений.

1.4.2. Технология интеграции корпоративной информации.

1.4.3. Технология интеграции корпоративных данных.

1.5. Системы регламентированной отчетности.

1.6. Оперативная аналитическая обработка данных.

1.7. Интеллектуальный анализ данных.

1.7.1. Типы закономерностей, выявляемых методами ИАД.

1.7.2. Соотношение концепций интеллектуального анализа и оперативной аналитической обработки данных.

1.7.3. Классификация технологических методов ИАД.

Выводы

Глава 2. Организация хранилища данных.

2.1. Модель базы данных.

2.2. Концептуальная модель «сущность - связь».

2.3. Моделирование структуры хранилища данных.

2.3.1. Модели агрегированных данных.

2.3.2. Модели детализированных данных.

2.4. Виды хранилищ данных.

2.4.1. Централизованное хранилище данных.

2.4.2. Логическое (виртуальное) хранилище.

2.4.3. Витрина данных.

2.4.4. Операционный склад данных.

2.5. Комплексная информационно-аналитическая модель СППР.

2.5.1. Многомерная аналитическая модель.

2.5.2. Навигационная модель хранилища.

Выводы

Глава 3. Организация информационного наполнения хранилища данных

3.1. Виды поставщиков информационных ресурсов.

3.2. Метод загрузки данных разнородных электронных источников.

3.3. Метод извлечения данных открытых систем-поставщиков.

3.4. Методы сбора данных поставщиков-клиентов.

3.4.1. Метод автоматизации сбора агрегированных данных.

3.4.2. Метод организации сбора детализированных данных.

Выводы

Глава 4. Методы организации аналитической обработки данных.

4.1. Метод проецирования гиперкуба в виде матрицы объект - свойство».

4.2. Метод проецирования гиперкуба в виде матрицы показатель - время».

4.3. Метод проецирования гиперкуба в виде матрицы многомерный факт».

4.4. Адаптация методов интеллектуального анализа данных к применению в среде поддержки принятия решений.

4.4.1. Снижение размерности анализируемых многомерных признаков и построение интегральных показателей.

4.4.2. Классификация: распознавание образов и типологизация объектов.

4.4.3. Статистическое исследование зависимостей (корреляционно-регрессионный анализ).

4.4.4. Анализ временных рядов (статистическое исследование динамики).

4.4.5. Построение деревьев решений.

Выводы

Глава 5. Реализация моделей и методов организации информационной поддержки принятия решений.

5.1. Методика автоматизированного проектирования корпоративных информационно-аналитических систем.

5.1.1. Проектирование и создание хранилища данных.

5.1.2. Организация информационного наполнения хранилища данных.

5.1.3. Организация интеллектуального анализа данных.

5.1.4. Реализация корпоративной ИАС.

5.2. Информационно-аналитическая система ведения топливно-энергетического баланса региона.

5.2.1. Общее описание.

5.2.2. Информационное обследование предметной области.

5.2.3. Хранилище данных АИС ТЭБ.

5.2.4. Организация информационного наполнения хранилища данных.

5.2.5. Примеры аналитической обработки информации.

5.3. Информационно-аналитическая система по оценке состояния и условий эксплуатации электросетевого оборудования.

5.3.1. Механизм организации технического контроллинга.

5.3.2. Общее описание системы.

5.3.3. Формирование системы оценочных показателей.

5.3.4. Разработка модели методики оценки.

5.3.5. Создание хранилища данных.

5.3.6. Организация сбора и загрузки данных.

5.3.7. Организация интеллектуального анализа данных.

5.3.8. Формирование шаблонов регламентированных отчетов. Создание информационной системы руководителя.

5.3.9. Совершенствование методики оценки.

Выводы

Актуальность темы

Продолжительность жизненного цикла (ЖЦ) крупных систем энергетики (федеральных и региональных компаний, региональных энергетических комплексов, энергетических корпораций) значительна и измеряется десятилетиями. Эти системы постоянно эволюционируют. В течение всего жизненного цикла возникают и решаются задачи управления развитием систем, включая задачи проектирования. При этом формирование эффективных и обоснованных решений, направленных на совершенствование и развитие систем энергетики, затрудняется их многоуровневой иерархической структурой, территориальной распределенностью, большой размерностью, а также многоаспектностью решаемых задач, многосвязанностью исследуемых объектов, нечеткостью и неоднозначностью критериев, неполнотой исходной информации. Такое положение наряду с ограниченностью формализованных подходов к управлению обусловливает необходимость и значимость организации информационной поддержки принятия решений на основе мониторинга и оценки состояния в рамках систем поддержки принятия решений (СППР).

Мониторинг и оценка состояния систем открывают перспективы выполнения предпроектных и предынвестиционных исследований в целях поиска обоснованного решения задач, направленных на совершенствование систем энергетики. Актуальными среди них являются задачи оценки угроз энергетической безопасности территориальных образований, проведения политики энергоресурсосбережения, планирования энергопотребления, организации технического контроллинга (внутреннего аудита) производственной деятельности и ряд других.

Интеграция САПР в общую архитектуру проектно-производственной среды крупных систем энергетики может быть обеспечена посредством организации информационного взаимодействия с системой поддержки принятия 6 решений. При этом определяется информация для формирования технического задания на развитие и реконструкцию системы. Кроме того, многоаспектный анализ информации в рамках СППР обеспечивает формирование шаблонов новых знаний для использования в экспертных компонентах САПР.

Современный подход к автоматизации поддержки принятия решений основан на использовании концепции хранилищ данных (ХД) корпоративных информационно-аналитических систем (ИАС), развитой зарубежными учеными Э. Коддом, У. Инмоном, К. Дейтом, Р. Кимбаллом, Э. Спирли [16, 77, 105, 124, 130]. Арсенал средств СППР включает средства администрирования хранилищ данных, средства интеграции данных (англ. Extract Transformation Load, ETL), инструменты генерации запросов и отчетов, средства оперативной аналитической обработки данных (англ. On-Line Analitical Processing, OLAP), средства интеллектуального анализа данных (ИАД) (англ. Data Mining).

В настоящий момент на рынке платформ для построения СППР имеется несколько десятков продуктов (SAS Institute, SAP, Microsoft, Oracle, Hyperion Solutions, Cognos, Business Objects и др.). Однако существует ряд проблем, ограничивающих применение большинства появившихся за рубежом инструментальных программных средств в условиях нашей страны. Прежде всего, большинство средств предназначено для решения задач управления торгово-промышленными корпорациями, а не для задач отраслевого и регионального управления. Кроме того, зарубежные платформы СППР дороги, не русифицированы, в основном ориентированы на конкретный сервер баз данных (IBM, Microsoft, Oracle). Важными являются проблемы обеспечения национальной безопасности. В связи с этим потребность в разработке корпоративных информационно-аналитических систем, предназначенных для информационной поддержки принятия решений и удовлетворяющих требованиям задач управления и проектирования в крупных отраслевых и региональных системах, и в частности в энергетической сфере, представляется актуальной.

Методологической основой исследования послужили труды отечественных ученых В. В. Александрова, Ю. Б. Бородулина, В. А. Кострова, И. П. Норенкова, В. Н. Нуждина, Э. В. Попова, Д. А. Поспелова, И. В. Пран-гишвили, В. И. Скурихина, Б. Ф. Фомина, Н. В. Чичварина, Н. А. Ярмоша и др. [10, 25, 26, 27, 28, 35, 36, 53, 54, 66, 78, 84, 91, 97]. Вклад в решение научной проблемы автоматизации поддержки принятия решений в сфере энергетики внесли А. А. Башлыков, В. Н. Вагин, А. Г. Вакулко, А. Ф. Дьяков, А. П. Еремеев, Е. JI. Ерофеев, А. В. Клименко, Ю. Я. Любарский, Ю. И. Моржин, В. К. Паули, Г. В. Попов, В. А. Семенов, А. И. Эрлих и др. При этом следует отметить, что основное внимание преимущественно уделялось вопросам создания интеллектуальных информационных систем, основанных на представлении знаний. Вместе с тем вопросы организации информационной поддержки принятия решений, основанные на консолидации отраслевой информации и ее многоаспектной аналитической обработке в целях подготовки информации для принятия решений, а также извлечения шаблонов новых знаний, исследованы недостаточно. Несмотря на глубокую теоретическую проработку концепций хранения и анализа корпоративных данных и наличие платформ для построения СППР, их реализация не имеет в настоящее время комплексного решения, совмещающего гибкость информационных моделей хранилища данных, удобство манипулирования данными при использовании адекватных методов анализа, развитые средства извлечения данных из разнородных источников с учетом информационных потребностей создаваемой СППР в сфере энергетики.

Масштаб и сложность исследуемых систем, а также длительность их жизненного цикла требуют совершенствования средств автоматизированного проектирования СППР. Необходима разработка развитых инструментальных средств, обеспечивающих проектирование информационно-аналитических систем и их последующий реинжиниринг с учетом изменений в исследуемой предметной области для удовлетворения расширяющихся информационных потребностей лиц, принимающих решения.

Цель и задачи работы

Разработка моделей и методов организации информационной поддержки принятия решений по совершенствованию и развитию систем энергетики в рамках корпоративных информационно-аналитических систем, обеспечивающих интеграцию данных и их многоаспектную аналитическую обработку.

Достижение указанной цели предполагает решение следующих задач.

1. Типизация ориентированных на эффективную поддержку принятия решений в сфере энергетики задач интеграции данных.

2. Анализ существующих подходов к автоматизации информационной поддержки принятия решений и функциональных возможностей распространенных платформ СППР.

3. Разработка проблемно-ориентированной информационно-аналитической модели хранилища, составляющей основу функционирования операционного окружения СППР.

4. Разработка методов организации информационного наполнения хранилища данных, обеспечивающих взаимодействие с определенными видами поставщиков информационных ресурсов и извлечение данных в контексте задач их последующей обработки.

5. Унификация и разработка методов организации интеллектуального анализа в сфере агрегированных и детализированных данных с построением библиотеки аналитических модулей для применения в сфере энергетики.

6. Разработка методики автоматизированного проектирования корпоративных информационно-аналитических систем.

7. Разработка отраслевых решений - корпоративных информационно-аналитических систем, ориентированных на применение в энергетической сфере.

Объект исследования

Технический контроллинг в системах энергетики, а также предпро-ектные и прединвестиционные исследования систем, направленные на их совершенствование и развитие.

Предмет исследования

Интеграция корпоративных данных и организация комплексной аналитической обработки накопленной информации в целях информационной поддержки принятия решений в сфере энергетики.

Методы исследования

При решении поставленных задач в диссертационной работе использованы теория и методы автоматизированного проектирования систем, методы системного анализа, теория баз данных, теория построения информационных систем, методы искусственного интеллекта, теория множеств, теория графов, методы прикладной статистики, методы объектно-ориентированного проектирования.

Научная новизна

В диссертации предложены научно обоснованные технологические решения, практическое использование которых вносит значительный вклад в решение проблемы поддержания эффективного жизненного цикла систем энергетики.

Получены следующие основные результаты, обладающие научной новизной:

1. Определены и методически обоснованы типы задач интеграции данных для автоматизации информационной поддержки принятия решений в сфере энергетики, включая задачи технического контроллинга, индуктивного обучения и систематизации ведомственного учета.

2. Предложена метауровневая архитектура хранилища данных корпоративной ИАС, основанная на взаимодействии согласованных слоев метаданных, определяющих информационно-аналитическую модель СППР и операционное окружение, построенное на ее основе.

3. С учетом особенностей исследуемых систем разработана оригинальная информационно-аналитическая модель СППР, расширяющая семантику модельного представления хранилища и обеспечивающая унифицированный доступ средств операционного окружения (средств интеграции данных и их комплексной аналитической обработки).

10

4. Предложена концепция двухуровневого процесса интеграции данных, включающая уровень извлечения с учетом определенных видов поставщиков информационных ресурсов и уровень загрузки с унификацией форматов представления структуры электронных источников.

5. Разработаны методы организации информационного наполнения хранилища, поддерживающие взаимодействие с различными видами поставщиков информационных ресурсов и обеспечивающие масштабирование среды информационного наполнения.

6. Разработаны методы организации интеллектуального анализа данных, основанные на унификации форматов информационных взаимодействий с проблемно-ориентированными аналитическими модулями.

7. Разработана методика автоматизированного проектирования корпоративных информационно-аналитических систем, позволяющая создавать и поддерживать их в процессе жизненного цикла.

Теоретическая значимость работы заключается в развитии методологии организации информационной поддержки принятия решений в рамках корпоративных информационно-аналитических систем, поддерживающих мониторинг и оценку состояния крупных систем энергетики в целях их совершенствования и развития в процессе длительного жизненного цикла.

Практическая ценность результатов работы

1. Разработанная информационная технология автоматизации проектирования корпоративных ИАС позволяет существенно снизить временные и финансовые затраты на их проектирование и реинжиниринг с учетом изменений в исследуемой предметной области и расширяющихся информационных потребностей.

2. Реализованные на уровне типовых решений ИАС контроллинга качества состояния и условий эксплуатации электросетевого оборудования, ведения топливно-энергетического баланса региона, регионального центра энергосбережения, социально-экономического положения региона повышают надежность и эффективность функционирования систем энергетики.

11

3. Формируемые в процессе комплексной аналитической обработки накопленной информации корпоративные справочники, методики экспертной оценки состояния оборудования и энергетических объектов, аналитические доклады, системы отчетов, планы организационно-технических мероприятий и т. д. составляют важный информационный ресурс отраслевого масштаба, поддерживающий принятие решений при проведении технической, бюджетной, инвестиционной и тарифной политики.

Реализация результатов работы

Диссертационная работа выполнялась в рамках ряда комплексных целевых программ Минобразования РФ: «Научное, научно-методическое, материально-техническое и информационное обеспечение системы образования» (подраздел «Кадастровая оценка территорий и земель, закрепленных за образовательными учреждениями», 2000 г.; подраздел «Разработка нормативно-правового обеспечения в сфере энергосбережения», 2001 г.; подраздел «Создание распределенной информационно-аналитической системы повышения эффективности управления сферой образования», 2002 г.), «Разработка структуры автоматизированной системы управления качеством вуза», 2003 г.

Разработанные модели и методы, а также реализующие их программные средства внедрены в следующих организациях.

1. ОАО «ФСК ЕЭС» РАО ЕЭС России - «Информационно-аналитическая система по оценке состояния и условий эксплуатации электросетевого оборудования».

2. ОАО «Ивэнерго» - «Методика экспертной оценки технического состояния и условий эксплуатации силовых трансформаторов класса напряжения 35-110 кВ».

3. Департамент экономического развития и торговли администрации Ивановской области - «Автоматизированная информационная система ведения топливно-энергетического баланса».

4. Региональная служба по тарифам Костромской области - «Автоматизированная информационная система ведения топливно-энергетического баланса».

5. Центр энергосбережения системы образования при ИГЭУ - «Информационно-аналитическая система по мониторингу и оценке ресурсоэф-фективности образовательных учреждений».

6. Администрации Ивановской и Костромской областей - «Информационно-аналитическая система по социально-экономическому развитию региона».

7. ООО РСК «ТЭР» г. Ярославль - «Программный комплекс расчета нормативов на производство и передачу тепловой энергии».

Информационно-аналитическая система по оценке состояния и условий эксплуатации сетевого оборудования (уровень филиалов ОАО «ФСК ЕЭС» (ПМЭС)) зарегистрирована в Реестре программ для ЭВМ (свидетельство № 2005610442).

Информационно-аналитическая система по оценке состояния и условий эксплуатации сетевого оборудования (уровень ОАО «ФСК ЕЭС») зарегистрирована в Реестре программ для ЭВМ (свидетельство №2004611547).

Информационно-аналитическая система по оценке состояния и условий эксплуатации воздушных ЛЭА зарегистрирована в отраслевом фонде алгоритмов и программ (свидетельство № 4762).

Разработанные методы и инструментальные средства внедрены в учебный процесс в ИГЭУ на кафедре «Программное обеспечение компьютерных систем» в курсах лекций «Базы данных» и «Системы искусственного интеллекта», которые разработаны автором и читаются на протяжение многих лет. Разработаны и изданы учебные пособия и методические указания.

Апробация работы

Материалы диссертации представлены на международных, всероссийских, региональных конференциях и семинарах.

- Международная научно-техническая конференция "Состояние и перспективы развития электротехнологии", Иваново, 1997, 2001, 2003, 2005 гг.

- Научно-практический семинар "Новые информационные технологии", Москва, 1998 г.;

- Всероссийская научно-техническая конференция «Компьютерные технологии в науке, проектировании и производстве», Нижний Новгород, 1999 г.;

- Всероссийская конференция «Интеллектуальные технологии в системах поддержки принятия решений», Ярославль, 2000 г.;

- Научно-практическая конференция «Региональное устойчивое развитие: новое видение проблем», Иваново, 2000 г.;

- Научно-техническая конференция «Актуальные проблемы электроэнергетики», Нижний Новгород, 2000 г.;

- Всероссийская конференция «Региональные проблемы энергосбережения и пути их решения», Нижний Новгород, 2002 г.;

- Всероссийская научно-техническая конференция "Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий", Улан-Удэ, 2003 г.;

- Международная конференция молодых ученых и студентов «Актуальные проблемы современной науки», Самара, 2003 г.;

- Международная научно-техническая конференция "Информаци-онноя среда вуза", Иваново, 2003 г.;

- Международный научно-практический семинар «Стратегия развития высшей школы и управление качеством образования», Иваново, 2003 г.;

- Научный семинар с международным участием «Международная интеграция в энергетике как фактор экономической безопасности государства», Киев, 2004 г.;

- Международный научный семинар «Методические вопросы исследования надежности больших систем энергетики», Минск, 2004 г.;

- Научно-технический семинар «Современные методы оценки технического состояния и способы повышения надежности оборудования подстанций», Москва, 2004 г.;

- Международный семинар «Мониторинг состояния воздушных ЛЭП: методы прогнозирования срока службы, повышение их надежности», Москва, 2005 г.;

- Всероссийская научно-техническая конференция «Информационные технологии», Воронеж, 2005 г.;

- Международная специализированная выставка «Электрические сети России», Москва, 2005, 2006 гг.

Публикации

По теме диссертации опубликована 51 печатная работа, включая монографию, два учебных пособия, 24 статьи, 18 публикаций тезисов докладов в трудах всероссийских и международных конференций, три свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ. Основные результаты работы опубликованы в 12 статьях в журналах и сборниках трудов, входящих в перечень периодических научных изданий, рекомендуемых ВАК Минобр-науки России.

Структура и объем диссертации

Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав и заключения, библиографического списка, включающего 214 наименований, и трех приложений. Работа изложена на 330 листах машинописного текста, содержит 56 рисунков и 6 таблиц.

ВЫВОДЫ

1. Разработанные методы и средства автоматизации проектирования корпоративных ИАС позволяет существенно снизить временные и финансовые затраты на их проектирование и реинжиниринг в процессе жизненного цикла с учетом изменений в исследуемой предметной области и расширяющихся информационных потребностей. В основу положена метауровневая архитектура хранилища данных, основанная на взаимодействии согласованных слоев метаданных: системных метаданных СУБД, концептуальной модели «сущность-связь», комплексной информационно-аналитической модели СППР, операционных метаданных извлечения и загрузки, операционных метаданных оценки накопленной информации.

2. Метауровневая архитектура хранилища данных реализована в базовой версии комплекса инструментальных средств ИнфоВизор, а также в ряде созданных исследовательских инструментальных средств. Концептуально весь набор программных продуктов можно разделить на средства администрирования (проектирования) ХД, средства его информационного наполнения и средства комплексной аналитической обработки накопленных данных. В процессе проектирования, реализации и реинжиниринга корпоративной ИАС на основе СА8Е-средств (дизайнеров) выполняется формирование соответствующих метаданных, а в процессе эксплуатации ИАС - их интерпретация.

3. Разработанная методика автоматизированного проектирования корпоративных ИАС позволяет создавать и поддерживать их в процессе

257 длительного жизненного цикла. Реализованные на уровне типовых решений ИАС контроллинга качества состояния и условий эксплуатации электросетевого оборудования, ведения топливно-энергетического баланса региона, регионального центра энергосбережения, социально-экономического положения территориального образования повышают надежность и эффективность функционирования систем энергетики.

4. Пользователями созданных средств являются специалисты региональных департаментов топливно-энергетических комплексов, региональных служб по тарифам, центров энергосбережения, федеральных и региональных энергетических компаний, подразделений Ростехнадзора, экономических департаментов органов государственной власти и управления. Корпоративная ИАС оформляется в виде набора клиентских приложений: функционального ядра, поддерживающего интерфейс информационно-поисковой системы (Навигатор); функционального ядра, поддерживающего многомерный аналитический интерфейс (Аналитик); информационной системы руководителя (Генератор отчетов); сервисов интеллектуального анализа данных; сервисов интеграции и сбора данных.

5. Типовая автоматизированная информационно-аналитическая система ведения топливно-энергетического баланса региона ориентирована на систематизацию и интеграцию информации по производству, покупке, распределению и потреблению топливно-энергетических ресурсов. Основные задачи использования АИС ТЭБ - энергоресурсосбережение, формирование обоснованных тарифов, планирование потребления, энергетическая безопасность региона, информационная поддержка инвестиционной политики в сфере ТЭК, эффективная организация тепло- и электроснабжения, контроль использования бюджетных средств и др. АИС ТЭБ обеспечивает информационную поддержку принятия решений при проведении государственной политики в сфере управления топливно-энергетическим комплексом региона.

6. В целях совершенствовании и развития исследуемых систем разработана методология организации технического контроллинга в среде поддержки принятия решений. Контроллинг, как способ управления «от данных», включает организацию мониторинга и оценки состояния объекта управления с формированием по результатам оценки соответствующего набора организационно-технических мероприятий. Финансовое обоснование сформированных по результатам оценки планов мероприятий позволяет определить экономический эффект и сроки окупаемости инвестиционных проектов.

7. Типовая информационно-аналитическая система по оценке состояния и условий эксплуатации электросетевого оборудования позволяет организовать планирование организационно-технических мероприятий (технического обслуживания, ремонтов, контрольно-измерительных и др.), направленных на повышение надежности оборудования. Решение может быть использовано на различных иерархических уровнях управления сетевыми объектами, включая федеральную сетевую компанию (ФСК ЕЭС), межрегиональную распределительную сетевую компанию (МРСК) и отдельную региональную сетевую компанию.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Совершенствование и развитие крупных систем энергетики невозможно без организации полноценной информационной поддержки принятия решений на основе мониторинга и оценки их состояния в рамках СППР. Актуальными являются задачи оценки угроз энергетической безопасности территориальных образований, проведения политики энергосбережения, планирования энергопотребления, оценки состояния и условий эксплуатации оборудования с разработкой соответствующих мероприятий, направленных на повышение эффективности и надежности его работы, систематизации ведомственного учета в целях извлечения шаблонов новых знаний для выполнения предпроектных и предынвестиционных исследований систем и др.

Несмотря на глубокую теоретическую проработку концепций хранения и анализа корпоративных данных, их реализация в сфере энергетики не имеет в настоящее время комплексного решения, совмещающего гибкость информационных моделей хранилища данных, удобство манипулирования данными при использовании адекватных поставленным задачам методов анализа, развитые средства извлечения данных из разнородных источников. В связи с этим разработана методология организации информационной поддержки принятия решений в рамках корпоративных информационно-аналитических систем. В основу положена метауровневая архитектура хранилища данных, базирующаяся на взаимодействии согласованных слоев метаданных, определяющих информационно-аналитическую модель СППР и соответствующее операционное окружение для извлечения, загрузки и оценки данных.

Рассматриваемая как совокупность аналитических и навигационных метаданных информационно-аналитическая модель СППР расширяет семантику модельного представления хранилища и поддерживает унифицированный доступ средств операционного окружения СППР, что позволяет учесть особенности исследуемых систем, и в первую очередь многоаспектность решаемых задач, иерархичность структуры, территориальную распределенность, сложность и большую размерность. В отличие от коммерческих ОЬАР-продуктов, ориентированных на поддержание поликубических моделей, реализованные аналитические модели в исследуемых предметных приложениях преимущественно гиперкубические, построенные на основе совокупности таблиц фактов, объединяют показатели разных видов с определенными правилами получения значений при изменении уровней обобщения.

Структура созданной многомерной аналитической модели, представленной множеством областей однородных значений показателей с соответствующими правилами извлечения значений, дает возможность учесть все основные особенности, характерные для приложений в сфере энергетики. Применение реализованных навигационных моделей позволяет организовать не-регламентированный поиск в многоуровневых иерархических структурах хранилища (справочниках измерений, ведомственных реестрах и пр.), характерных для исследуемой сферы.

Предлагается организовать информационное наполнение хранилища как двухуровневый процесс, включающий уровень извлечения с учетом различных видов поставщиков информационных ресурсов и уровень загрузки с унификацией формата представления структуры данных электронных источников. В отличие от ЕТЬ-средств, поддерживающих интеграцию по принципу «от источника», рассматриваемый подход позволяет решить проблему неоднородности источников информации и обеспечить представление полученных данных в контексте их последующей обработки (интеграция по принципу «от хранилища»). Разработанные методы организации информационного наполнения хранилища поддерживают взаимодействие с различными видами поставщиков информационных ресурсов (поставщик-клиент, поставщик-открытая система, поставщик-закрытая система) и обеспечивают масштабирование среды информационного наполнения.

Механизм построения многомерных запросов на основе информационно-аналитической модели СППР обеспечивает комплексный анализ

261 данных посредством систем отчетов, интеллектуального анализа данных, специализированных приложений. Реализация унифицированных методов проецирования сформированного по результатам запроса гиперкуба позволяет развивать библиотеку прикладных аналитических модулей для применения в сфере энергетики. Решаются задачи выявления типологии энергопотребления, прогнозирования потребления энергоресурсов, определения дефектных зон, анализа балансовых структур, экспертной оценки состояния, поиска логических закономерностей в ретроспективе ведомственной статистики и др.

Разработанные модели и методы положены в основу инструментальных средств, обеспечивающих проектирование ИАС и их последующий реинжиниринг с учетом изменений в исследуемой предметной области и расширяющихся информационных потребностей лиц принимающих решения. Предложенная методика автоматизированного проектирования корпоративных ИАС позволяет создавать и поддерживать их в процессе жизненного цикла. При этом характерными чертами создаваемых корпоративных ИАС являются: пересечение множества предметных областей (вертикалей), масштабность и сложность решаемых задач, территориальная распределенность, наличие нескольких уровней иерархии управления, ориентация на аналитическую обработку данных.

Реализованные на уровне типовых решений ИАС контроллинга качества состояния и условий эксплуатации электросетевого оборудования, ведения топливно-энергетического баланса региона, регионального центра энергосбережения, социально-экономического положения территориального образования повышают надежность и эффективность функционирования систем энергетики. Пользователями созданных ИАС являются специалисты региональных департаментов топливно-энергетических комплексов, региональных служб по тарифам, центров энергосбережения, федеральных и региональных энергетических компаний, подразделений Ростехнадзора, экономических департаментов органов государственной власти и управления.

Степень решения поставленных задач и уровень полученных результатов, определяющих развитие методологии организации информационной поддержки принятия решений в рамках корпоративных информационных систем, поддерживающих мониторинг и оценку состояния систем энергетики в целях их совершенствования и развития, свидетельствуют о достижении цели диссертационной работы. В диссертации предложены научно обоснованные технологические решения, практическое использование которых вносит значительный вклад в разрешение проблемы поддержания эффективного жизненного цикла крупных систем энергетики.

1. Аджиев, В. MineSet визуальный инструмент аналитика / В. Аджиев // Открытые системы. - 1997. - № 3. С. 72-77.

2. Айвазян, С. А. Прикладная статистика в задачах и упражнениях : учеб. для вузов / С. А. Айвазян, В. С. Мхитарян. М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2001. -270 с.

3. Анфилатов, В. С. Системный анализ в управлении : учеб. пособие /

4. B. С. Анфилатов, А. А. Емельянов, А. А. Кукушкин ; под ред. А. А. Емельянова. М. : Финансы и статистика, 2002. - 368 с.

5. Артемьев, В. Что такое Business Intelligence? / В. Артемьев //Открытые системы. 2003. - № 4. - С. 20-26.

6. Архипенков, С. Я. Хранилища данных. От концепции до внедрения /

7. C. Архипенков, Д. Голубев, О. Максименко. М. : Диалог-МИФИ, 2002. -528 с.

8. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации / В. Корнеев и др.. М.: Нолидж, 2001. - 496 с.

9. Башлыков, А. А. Проектирование систем принятия решений в энергетике / А. А. Башлыков. М. : Энергоатомиздат, 1986. - 120 с.

10. Башлыков, А. А. Экспертные системы поддержки принятия решений в энергетике / А. А. Башлыков, А. П. Еремеев; под. ред. А.Ф. Дьякова. М. : Изд-во МЭИ, 1994.-216 с.

11. Бородулин, Ю. Б. Автоматизированное проектирование силовых трансформаторов / Ю. Б. Бородулин, В. А. Гусев, Г. В. Попов. М. : Энергоатомиздат, 1987. - 264 с.

12. Буч, Г. Язык UML. Руководство пользователя / Г. Буч, Д. Рамбо, А. Дже-кобсон. М. : ДМК, 2000. - 432 с.

13. Винокуров, JL JI. Обработчик запросов Espérant в технологии Data Warehouse / Л. JL Винокуров, Д. В. Леонтьев // СУБД. 1996. - № 5-6. -С. 108-118.

14. Волков, И. Архитектура современной информационно-аналитической системы / И. Волков, И. Галахов Электронный ресурс. // Директор ИС. -2002. № 3. - Режим доступа: http://www.osp.ru/cio/2002/03/015.htm.

15. Грофф, Дж. P. SQL: полное руководство : пер. с англ. / Д. Р. Грофф, П. Н. Вайнберг. 2-е изд. перераб. и доп. - Киев : BHV, 1998. - 630 с.

16. Данные опроса «Какие OLAP-инструменты использует ваша компания?» Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.olap.ru/vote/voteresults.asp, свободный. - Яз. рус.

17. Дейт, К. Дж. Введение в системы баз данных / К. Дж. Дейт. СПб. : Издательский дом «Вильяме», 2000. - 848 с.

18. Дейт, К. Дж. Руководство по реляционной СУБД DB2 / К. Дж. Дейт. -M : Финансы и статистика, 1988. 320 с.

19. Дрибас, В. П. Реляционные модели баз данных / В. П. Дрибас. Минск : Изд-во БГУ им. В. И. Ленина, 1982. - 192 с.

20. Дюк, В. Data Mining: учеб. курс / В. Дюк, А. Самойленко. СПб : Питер, 2001.-368 с.

21. Елисеева, И. И. Общая теория статистики: учеб. / И. И. Елисеева, M. М. Юзбашев; под ред. И.И. Елисеевой. М. : Финансы и статистика, 2004. - 656 с.

22. Емельянов, H. Е. Введение в СУБД ИНЭС / H. Е. Емельянов. М. : Наука, 1988.- 256 с.

23. Ерофеев, Е. JI. Ситуационный центр РЭК как инструмент тарифной политики в регионе / Е. Л. Ерофеев, А. А. Лукьянец, А. Г. Чернов // Вестн. ФЭК России. 2004. - № 1. - С. 170-177.

24. Иванов, Ю. H. Теория информационных объектов и системы управления базами данных / Ю. Н. Иванов. М. : Наука, 1988. - 232 с.

25. Интеграция корпоративных приложений: основные понятия Электронный ресурс. / Intersoft Lab. Электрон, дан. - 2004. - Режим доступа: http://citcity.ru/11132, свободный. - Яз. рус.

26. Информационное обеспечение интегрированных производственных комплексов/ В. В. Александров и др.. JI. : Машиностроение, 1986. - 264 с.

27. Искусственный интеллект. В 3 т. Т. 1. Системы общения и экспертные системы : справ. / под ред. Э. В. Попова. М. : Радио и связь, 1990. - 464 с.

28. Искусственный интеллект. В 3 т. Т. 2. Модели и методы : справ. / под ред. Д. А. Поспелова. М. : Радио и связь, 1990. - 304 с.

29. Искусственный интеллект. В 3 т. Т. 3. Программные и аппаратные средства : справ. / под ред. В. Н. Захарова, В. Ф. Хорошевского. М. : Радио и связь, 1990. - 368 с.

30. Каплан, Р. С. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию / Р. С. Каплан, Д. П. Нортон. М. : ЗАО «Олимп-Бизнес», 2005. -320 с.

31. Киселев, М. Средства добычи знаний в бизнесе и финансах / М. Киселев, Е. Соломатин // Открытые системы. 1997. - № 4. - С. 41-44.

32. Кодд, Э. Ф. Расширение реляционной модели для лучшего отражения семантики / Э. Ф. Кодд // СУБД. 1996. - № 5-6. - С. 163-192.

33. Козырев М. А. Автоматизация проектирования систем интеллектуального анализа данных (в сфере энергетики и регионального управления): авто-реф. дис. . канд. техн. наук / Козырев Михаил Александрович. Иваново, 2004. - 17 е.: ил. - Библиогр.: с. 16-17.

34. Комафорд, К. Корпоративная отчетность. Серверная архитектура для распределенного доступа к информации / К. Комафорд Электронный ресурс. // Открытые системы. 1999. - № 2. - С. 41-44.

35. Конноли, Т. Базы данных: проектирование, реализация и сопровождение.

36. Теория и практика : пер. с англ. / Т. Конноли, К. Бегг, А. Страган . М. : Издательский дом «Вильяме», 2001. - 1120 с.

37. Костров, А. В. Основы информационного менеджмента : учеб. пособие / А. В. Костров.- М. : Финансы и статистика, 2004. 336 с.

38. Кочанова, Т. П. Реконструктивный анализ поведения сложных систем по эмпирическим данным / Т. П. Кочанова, Б. Ф. Фомин. СПб. : СПбГЭТУ, 1997.-68 с.

39. Кузнецов, М. MDA новая концепция интеграции приложений / М. Кузнецов Электронный ресурс. // Открытые системы. - 2003. - № 9. - Режим доступа: http://www.osp.ru/os/2003/09/183391/.

40. Лешек, А. М. Анализ требований и проектирование систем. Разработка информационных систем с использованием UML : пер. с англ. / А. М. Лешек.- М. : Издательский дом «Вильяме», 2002. 432 с.

41. Лисянский, К. Архитектурные решения и моделирование хранилищ и витрин данных / К. Лисянский Электронный ресурс. // Директор ИС. 2002.- № 3. Режим доступа: http://www.osp.m/cio/2002/03/005.htm.

42. Львов, В. Создание систем поддержки принятия решений на основе хранилищ данных / В. Львов // СУБД. 1997. - № 3. - С. 30-40.

43. Любарский, Ю. Я. Интеллектуальные информационные системы / Ю. Я. Любарский. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1980. - 232 с.

44. Людке, Д. Медленно меняющиеся размерности / Д. Людке Электронный ресурс. // Windows IT Pro. 2000. - № 3. - Режим доступа: http://www.osp.rU/win2Q00/sql/2000/03/310.htm.

45. Маклаков, С. В. Bpwin и Erwin. CASE-средства разработки информационных систем / С. В. Маклаков. М. : ДИАЛОГ-МИФИ, 2001. - 304 с.

46. Мандель, И. Д. Кластерный анализ / И. Д. Мандель. М. : Финансы и статистика, 1988.- 176 с.

47. Мартин, Дж. Вычислительные сети и распределенная обработка данных : в 2 т. / Дж. Мартин ; пер. с англ. Т. А. Шаргиной, В. С. Штаркмана; под ред. В. С. Штаркмана. М.: Финансы и статистика, 1988. - 256 с.

48. Мартин, Дж. Планирование развития автоматизированных систем : пер. с англ. / Дж. Мартин. М. : Финансы и статистика, 1984. - 196 с.

49. Мелентьев, JI. А. Энергетический баланс. Терминология / JI. А. Мелен-тьев. М. : Наука, 1973. - 32 с.

50. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining/ А. А. Барсегян и др.. СПб. : БХВ-Петербург, 2004. - 336 с.

51. Мюллер, Р. Дж. Базы данных и UML. Проектирование / Р. Дж. Мюллер. -М. : ЛОРИ, 2002.-420 с.

52. Научно-практическая конференция по единой системе классификации и кодирования в электроэнергетике ЕСКК-2006 Электронный ресурс. / ВНИИЭ. Режим доступа: http://vniie.ru/esk/esk.htm.

53. Нейбург, Э. Д. Проектирование баз данных с помощью UML : пер. с англ. / Э. Д. Нейбург, Р. А. Максимчук. М. : Издательский дом «Вильяме», 2002. - 288 с.

54. Норенков, И. П. Основы автоматизированного проектирования : учеб. для вузов / И.П. Норенков. 2-е изд. перераб. и доп. - М. : Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. - 336 с.

55. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности : учеб. / под ред. О. Э. Башиной, А. А. Спирина. -М. : Финансы и статистика, 2001. 440 с.268

56. Оперативная интеграция данных на основе XML: системная архитектура BizQuery Электронный ресурс. / Тр. Института системного программирования РАН. Электрон. дан. - Режим доступа: http://www.citforum.ru/internet/xml/bizquery, свободный. - Яз. рус.

57. Оперативно-производственная информация в энергетике / под ред. В. А. Семенова. М. : Энергоатомиздат, 1987. - 160 с.

58. Орнов, В. Г. Развитие оперативно-информационных комплексов автоматизированных систем диспетчерского управления в России / В. Г. Орнов, Ю. И. Моржин // Электр, станции. 2005. - № 1. - С. 49-59.

59. Официальный сайт ОАО «ФСК ЕЭС» Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.fsk-ees.ru/.

60. Официальный сайт ОАО РАО «ЕЭС России» Электронный ресурс. -Режим доступа: http://www.rao-ees.ru/.

61. Папков, Б. В. Терминология современной электроэнергетики / Б. В. Пап-ков ; Нижегородский государственный технический университет. Н. Новгород: Изд-во Волго-Вятской академии гос. службы, 2006. - 92 с.

62. Педерсен, Т. Б. Технология многомерных баз данных / Т. Б. Педерсен, К. Йенсен // Открытые системы. 2002. - № 1. - С. 45-50.

63. Питц-Моултис, Н. XML : пер. с англ. / Н. Питц-Моултис, Ч. Кирк. -СПб. : БХВ-Петербург, 2001. 736 с.

64. Прангишвили, И. В. Системный подход и общесистемные закономерности / И. В. Прангишвили. М. : СИНТЕГ, 2000. - 528 с.

65. Пржиялковский, В. В. Сложный анализ данных большого объема: новые перспективы компьютеризации / В. В. Пржиялковский // СУБД. 1996. -№4.-С. 71-83.

66. Прикладная статистика. Основы эконометрики : учеб. для вузов. В 2 т. Т. 1. Теория вероятностей и прикладная статистика / С. А. Айвазян, В. С. Мхитарян. 2-е изд., испр. - М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 656 с.

67. Прикладная статистика. Основы эконометрики : учеб. для вузов. В 2 т. Т. 2. Основы эконометрики / С. А. Айвазян. 2-е изд., испр. - М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2001.-432 с.

68. РД 153-34.3-20.524-00. Положение об экспертной системе контроля и оценки состояния и условий эксплуатации воздушных линий электропередачи 110 кВ и выше. Утв. 2000-03-30. - М. : РАО «ЕЭС России», 2000.

69. РД 153-34.3-46.304-00. Положение об экспертной системе контроля и оценки состояния и условий эксплуатации силовых трансформаторов, шунтирующих реакторов, измерительных трансформаторов тока и напряжения. -Утв. 2000-01-14. М. : РАО «ЕЭС России», 2000.

70. РД 34.20.801-2000. Инструкция по расследованию и учету технологических нарушений в работе энерегосистем, электростанций, котельных, электрических и тепловых сетей. Утв. 2000-12-29. -М. : Изд-во НЦ ЭНАС, 2003.-23 с.

71. Савельев, В. А. Методика энергетической безопасности регионов на примере Ивановской области / В. А. Савельев // Повышение эффективностиработы энергосистем: тр. ИГЭУ. М. : Энергоатомиздат, 2002. - Вып. 5. -С. 54-66.

72. Сахаров А. А. Принципы проектирования и использования многомерных баз данных (на примере Oracle Express Server) // СУБД. 1996. - № 3. -С. 44-59.

73. Сахаров, А. А. Концепция построения и реализации информационных систем, ориентированных на анализ данных / А. А. Сахаров // СУБД. 1996. - № 4. - С. 55-70.

74. Спирли, Э. Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка, реализация : пер. с англ. Т. 1. / Э. Спирли. М. : Издательский дом «Вильяме», 2001. - 400 с.

75. Справочник по САПР / под ред. В. И. Скурихина. Киев : Техника, 1988 .-375 с.

76. Туо, Д. Инструменты для анализа информации на настольных ПК / Д. Туо // ComputerWeek-Москва. 1996. - № 38. - С 34-35, 46.

77. Уоссермен, Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика / Ф. Уос-сермен. М. : Мир, 1992. - 240 с.

78. Федоров, А. Введение в базы данных: средства Business Intelligence / А. Федоров, Н. Елманова // КомпьютерПресс. 2001. - № 3. - С. 127- 132.

79. Федоров, В. Стандарты обмена данными в электроэнергетике / В. Федоров Электронный ресурс. // Открытые системы. 2005. - № 9. - Режим доступа: http://www.osp.ru/os/2005/09/380385/.

80. Федотов, А. Введение в OLAP. Ч. 1. Основы OLAP / А. Федотов, Н. Елманова // КомпьютерПресс. 2001. - № 4. - С. 145-148.

81. Фомин, Б. Ф. Моделирование производственных систем : учеб. пособие для вузов / Б. Ф. Фомин, В. Б. Яковлев. Киев : Выща школа, 1992. - 191 с.

82. Хан, Д. Планирование и контроль: концепция контроллинга : пер. с нем. / Д. Хан ; под ред. и с предисл. А. А. Турчака, Л. Г. Головача, М. Л. Лукашевича. М. : Финансы и статистика, 1997. - 800 с.

83. Харрингтон, Д. Проектирование объектно-ориентированных баз данных: пер. с англ. / Д. Харрингтон. М. : ДМК Пресс, 2001. - 272 с. (Серия «Для программистов»).

84. Цикритзис, Д. Модели данных : пер. с англ. / Д. Цикритзис, Ф. Лоховски. М.: Финансы и статистика, 1985. - 344 с.

85. Чаудхури, С. Технология баз данных в системах поддержки принятия решений / С. Чаудхури, У. Дайал, В. Ганти Электронный ресурс. // Открытые системы. 2002. - № 1. - Режим доступа: http://www.osp.ru/os/2002/01/180955/.

86. Чен, П. Модель "сущность-связь" шаг к единому представлению данных / П. Чен // СУБД. - 1995. - № 3. - С. 137-157.

87. Черемных С. В. Структурный анализ систем : IDEF-технологии / С. В. Черемных, И. О. Семенов, В. С. Ручкин. М. : Финансы и статистика, 2001.-208 с.

88. Чичварин, Н. В. Экспертные компоненты САПР / Н. В. Чичварин. М. : Машиностроение, 1991. - 240 с.

89. Шапот, М. Интеллектуальный анализ данных в системах поддержки принятия решений/ М. Шапот // Открытые системы. 1998. - № 1. - С. 30-35.

90. Щавелев, Л. В. Способы аналитической обработки данных для поддержки принятия решений / Л. В. Щавелев // СУБД. 1998. - № 4-5.

91. Энергетическая безопасность. Термины и определения / под. ред. Н. И. Воропай. М. : ИАЦ Энергия, 2005. - 60 с.

92. Энергоаудит и нормирование расходов энергоресурсов : сб. метод, материалов / НГТУ, НИЦЭ. Н. Новгород, 1998. - 260 с.

93. Ярмош, Н. А. Информационное обеспечение процессов проектирования/ Н. А. Ярмош ; под ред. Ю. М. Шамаева. Минск : Наука и техника, 1975. -262 с.

94. Alalouf, С. Hybrid OLAP. St. Laurent, Canada : Speedware Corporation Inc., 1997.

95. Batini, C. A Comparative Analysis of Methodologies for Database Schema Integration / C. Batini, M. Lenzerini, S. Navathe // ACM Computer Surveys. 1986. -№18(4).- P. 323-364.

96. Berkeley DB XML Электронный ресурс. / www.sleepycat.com. -Электрон, дан. [Б.м.]: SleepyCat Software. - Режим доступа: http://www.sleepycat.com/products/bdbxml.html, свободный. - Яз.англ.

97. Brand, Е. Decision Trees / Е. Brand, R. Gerritsen // DBMS. 1998. - № 7.

98. Buntine, W. L. A Theory of Learning Classification Rules Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.citeseer,ni.nec.com/buntine92theory.html, свободный. - Яз. англ.

99. Business Objects Электронный ресурс. / www.businessobjects.com. -Электрон, дан. [Б.м.] : BusinessObjects SA. - Режим доступа: www.businessobiects.com/products/, свободный. - Яз. англ.

100. Carey, М. XPERANTO: Middleware for Publishing Object-Relational Data as XML Documents / M. Carey // WebDB Workshop. 2000. - May.

101. Codd, E. F. Providing OLAP (On-Line Analytical Processing) to User-Analysts : An IT Mandate / E. F. Codd, S. B. Codd, С. T. Salley // S. 1. : E. F. Codd & Associates. 1993.

102. Cognos Электронный ресурс. / www.cognos.com. -Электрон, дан. -[Б.м.]: Cognos. Режим доступа: http:// www.cognos.com/products /, свободный. - Яз. англ.

103. Collins, D. Designing Object-Oriented User Interface / D. Collins. S.I. : Cummings Publ, 1995. - 590 p.

104. Data Cube: A Relational Aggregation Operator Generalizing Group-By, Cross-Tab and Sub-Totals / J. Gray et al. // Data Mining and Knowledge Discovery. 1997. - № 1. - P. 29-53.

105. Davlin, B. Data Warehouse: From Architecture to Implementation / B. Davlin. New York : Addison-Wesley, 1996.

106. Demarest, M. Building the Data Mart / M. Demarest // DBMS. 1994. -№7 (July).-P. 44-50.

107. Deutsch, A. Storing Semistructured Data with STORED / A. Deutsch, M. Fernandez, D. Suciu // ACM SIGMOD. Philadephia : PA, 1998. - June. -P. 431-142.

108. Exist Электронный ресурс. / exist-db.org. Электрон, дан. - [Б.м.] : Exist Work Group. - Режим доступа: http://exist-db.org, свободный. - Яз. англ.

109. Extensible Markup Language (XML) 1.0, W3C Recommendation, 2nd edition Электронный ресурс. / World Wide Web Consortium. Электрон, дан.- Режим доступа: http://www.w3.org/TR/2000/REC-xml-20001006, свободный.- Яз. англ.

110. Finkelstein, С. The Enterprise: Service-Oriented Architecture (SOA) / С. Finkelstein // DM Review. 2005. - January.

111. Firestone, J. Dimentional Modeling and E-R Modeling in the Data Warehouse / J. Firestone // White Paper. 1988. - № 8. - June 22.

112. From XML Schema to Relations : A Cost-Based Approach to XML Storage / P. Bohannon, J. Freire, P. Roy, J. Simeon // IEEE ICDE. San Jose, CA. -2000. - Feburary. - P. 64-75.

113. Halpin, T. Using Object Role Modeling to Design Relational Databases: Interview / T. Halpin // DBMS. 1995. - Vol. 8. - № 9. - September. - P. 38.

114. Han, J. OLAP Mining: An Integration of OLAP with Data Mining / J. Han // Proc. IFIP Conf. Data Semantics, Chapman & Hall. CRC, Boca Raton : Fla. - 1997.

115. Hao, He. What is Service-Oriented Architecture? Электронный ресурс. / webservices.xml.com. Электрон, дан. - [Б.м.] : xml.com. - Режим доступа: http://webservices.xml.eom/pub/a/ws/2003/09/30/soa.html, свободный. - Яз. англ.

116. Harinarayan, V. Implementing Data Cubes Efficiently / V. Harinarayan, A. Rajaraman, J. D. Ullman // SIGMOD Conference. Montreal: CA. - 1996.

117. Hurwitz, J. The Evolution of Metadata / J. Hurwitz // DBMS. 1997. -Vol. 10.- №8.- P. 12-15.

118. Hyperios Электронный ресурс. / www.hvperion.com. Электрон, дан.274

119. Б.м. : Hyperion. Режим доступа: http://www.hyperion.com/products/, свободный. -Яз. англ.

120. Imhoff, С. Intelligent Solutions: Understanding the Three E's of Integration EAI, EII and ETL / C. Imhoff// DM Review. 2005. - April.

121. Inmon, W. H. Building The Data Warehouse (Second Edition) / W. H. Inmon. NY : John Wiley. - 1993.

122. Kelkar, B. Exploiting Symbiosis between Data Mining and OLAP for Business Insights / B. Kelkar // DM Direct. 2001. - December.

123. Kimball, R. A Dimentional Modeling Manifesto / R. Kimball // DBMS. -1997. Vol. 10. - № 9. - September. - P. 59-72.

124. Kimball, R. Features for Query Tools / R. Kimball // DBMS. 1997. -Vol. 10. - № 2. - February. - P. 4-7.

125. Kimball, R. Meta Meta Data Data / R. Kimball // DBMS. 1998. - Vol. 11. - № 3. - March. - P. 18-21.

126. Kimball, R. Turbocharge Your Query Tools // DBMS. 1997. - Vol. 10. -№ 10.-October.-P. 14-17.

127. Kimball, R. The Data Warehouse Lifecycle Toolkit: Expert Methods for Designing, Developing and Deploying Data Warehouses / R. Kimball. S.I. : John Wiley & Sons, Inc, 1998.

128. Levy, A. The Information Manifold approach to data integration / A. Levy // IEEE Intelligent Systems. 1988. - August. - P. 12-16.

129. Mancuso, G. Data Integration: The Advent of E3 / G. Mancuso, A. Moreno // DM Review. 2005. - March.

130. Mapping DTDs to Databases Электронный ресурс. / www.rpbourret.com. Электрон, дан. - [Б.м.] : Ronald Bourret. - Режим доступа: http://www.rpbourret.com/xml/DTDToDatabase.htm , свободный. - Яз. англ.

131. Olsen, D. R. Developing User Interfaces / D. R. Olsen // Morgan Kaufmann Publ. 1998.-P. 414.

132. OMG Model Driven Architecture Электронный ресурс. / www.omg.org.- Электрон, дан. Б.м.: Object Management Group. - Режим доступа: http://www.omg.org/mda, свободный. - Яз. англ.

133. Oracle 10g Электронный ресурс. / www.oracle.com. Электрон, дан. -[Б.м.] : Oracle. - Режим доступа: http:// www.oracle.com/ technology/ products/warehouse/, свободный. - Яз. англ.

134. Parsaye, К. A Characterization of Data Mining Technologies and Processes / K. Parsaye // The Journal of Data Warehousing. 1998. - № 1.

135. Parsaye, K. OLAP and Data Mining: Bridging the Gap / K. Parsaye // Database Programming and Design. 1997. - № 2.

136. Parsaye, K. Surveying Decision Support: New Realms of Analysis / K. Parsaye // Database Programming & Design. 1996. - № 4.

137. Pattern-Oriented Software Architecture. A System of Patterns / F. Buschmann et al.. [S.I.] : John Wiley & Sons. - 1996. - 458 p.

138. Quinlan, J. R. Induction of decision trees / J. R. Quinlan // Machine Learning. 1986. -№ 1. - P. 81-106.

139. Ramasubbu, R. The Power of Meta Data / R. Ramasubbu // DM Review.- 1999. № 2. - February.

140. SAP BW Электронный ресурс. / www.sap.com. Электрон, дан. -[Б.м.] : SAP. - Режим доступа: http://www.sap.com/solutions/netweaver/ busi-nessintelligence/index.epx, свободный. - Яз. англ.

141. Sciore, E. Using Semantic Values to Facilitate Interoperability Among Heterogeneous Information Systems / E. Sciore, M. Siegel, A. Rosenthal // ACM Transactions on Database Systems. 1994. - Vol. 19. - № 2. - June. - P. 254290.

142. Sheth, A. Federated Database Systems for Managing Distributed, Heterogeneous, and Autonomous Databases / A. Sheth, J. Larson // ACM Computing Surveys. 1990. -№ 22(3).-P. 183-236.

143. Shimura, T. Storage and Retrieval of XML Documents using Object-Relational Databases / T. Shimura, M. Yoshikawa, S. Uemura // In Int'l Conf. on Database and Expert Systems Applications (DEXA). Florence, Italy. - 1999. -August.-P. 206-217.

144. SoftwareAG Tomino Электронный ресурс. / www 1 .softwareag.com. Электрон, дан. - [Б.м.] : SoftwareAG. - Режим доступа: http://wwwl.softwareag.com/Corporate/products/tamino/default.asp , свободный. - Яз. англ.

145. SQL Server 2000 Электронный ресурс. / www.microsoft.com. -Электрон. дан. [Б.м.] : Microsoft. - Режим доступа: http://www.microsoft.com/products/, свободный. - Яз. англ.

146. Taylor, J. Thoughts from the Integration Consortium: Enterprise Information Integration: A New Definition / J. Taylor // DM Review. 2004. - September.

147. The Data Warehousing Institute (TDWI) Электронный ресурс. / 101 communications. Электрон, дан. - Режим доступа: http://www.tdwi.org, свободный. - Яз. англ.

148. The OLAP Survey 5 Электронный ресурс. / Survey.com. Электрон, дан. - Режим доступа: http://www.survey.com/products/olap5/index.html, свободный. - Яз. англ.

149. The TSIMMIS Project: Integration of Heterogeneous Information Sources / S. Chawathe, H. Garcia-Molina, J. Hammer, K. Ireland, Y. Papakonstantinou, J. Ullman, J. Widom // IPSJ. 1994. - P. 7-18.

150. The Tukwila Data Integration System Электронный ресурс. / University of Washington. Электрон, дан. - 1998. - Режим доступа: http://data.cs.washington.edu/integration/tukwila , свободный. - Яз. англ.

151. Ullman, J. Information integration using logical views / J. Ullman // In Proc. of the 6th Int. Conf. on Database Theory (ICDT-97). 1997. - P. 19 - 40.

152. Westerman J. SOA Today: Introduction to Service-Oriented Architecture / G. Wiederhold // DM Review. 2004. - January.

153. Wiederhold, G. Intelligent Integration of Information / G. Wiederhold // Proceedings of the ACM Conference on Management of Data. 1993. - P. 434437.

154. Wiederhold, G. Mediators in the Architecture of Future Information Systems / G. Wiederhold // IEEE Computer. 1992. - March. - P. 38^19.

155. XForms 1.0 Электронный ресурс. / w3.org. Электрон, дан. - [Б.м.] : World Wide Web Consortium. - Режим доступа: http://www.w3 .org/TR/xforms , свободный. - Яз. англ.

156. XML Path Language (XPath) 1.0 Электронный ресурс. / World Wide Web Consortium. Электрон. дан. - Режим доступа: http://www.w3 .org/TR/xpath, свободный. - Яз. англ.

157. XQuery 1.0: An XML Query Language Электронный ресурс. / World Wide Web Consortium. Электрон, дан. - Режим доступа: http://www.w3.org/TR/2002/WD-xquery-20021115, свободный. - Яз. англ.

158. XSL Transformations (XSLT) 2.0 Электронный ресурс. / World Wide Web Consortium. Электрон. дан. - Режим доступа: http://www.w3.org/TR/2002/WD-xslt20-20Q21115, свободный. - Яз. англ.

159. Бородулин, Ю. Б. Банки данных в электротехнике / Ю. Б. Бородулин, И. Д. Ратманова, В. Д. Добров. М. : Информэлектро, 1988. - 44 с. - (Электротехническая промышленность. Общеотраслевые вопросы электропромышленности ; вып. 112).

160. Интеллектуализация анализа режимов электрических сетей / С. М. Ратманов, И. Д. Ратманова, И. А. Левенец // Повышение эффективности работы ТЭС и энергосистем : тр. ИГЭУ. Иваново, 1997. - Вып. 1. -С.159-162.

161. К вопросу организации экспертной помощи при автоматизированном проектировании трансформаторов / Г. В. Попов, И. Д. Ратманова, Е. Б. Игнатьев // Изв. вузов. Энергетика. 1990. - № 11. - С. 33-37.

162. Организация информационного обеспечения систем автоматизированного проектирования электрических машин / Ю. Б. Бородулин, И. Д. Ратманова // Управляющие системы и машины. 1986. - № 5. - С. 65-69.

163. Полииерархическая модель представления реляционной структуры хранилищ данных / И. А. Левенец, И. Д. Ратманова, Л. В. Щавелев // Новые информационные технологии : материалы науч.-практ. семинара. М. : МИЭМ, 1998. - С. 49-56.

164. Программный комплекс ИнфоВизор как среда поддержания жизненного цикла корпоративных информационных систем / С. Д. Коровкин, И. А. Левенец, И. Д. Ратманова, Л. В. Щавелев // Вестн. ИГЭУ. 2004. - Вып. 3.-С. 71-79.

165. Ратманова, И. Д. Интеграция информации по показателям топливно-энергетического баланса региона / И. Д. Ратманова, Л. В. Щавелев // Повышение эффективности работы энергосистем : тр. ИГЭУ. М. : Энергоатомиз-дат, 2003. - Вып. 6. - С. 460^167.

166. Ратманова, И. Д. Интеллектуальный анализ данных, ориентированный на применение в сфере энергетики / И. Д. Ратманова // Вестн. ИГЭУ. -2004. Вып. 4. - С. 124-130.

167. Ратманова, И. Д. Информационно-аналитическая система по мониторингу и оценке энергоэффективности образовательных учреждений /281

168. И. Д. Ратманова, М. А. Козырев // Повышение эффективности работы энергосистем : тр. ИГЭУ. -М.: Энергоатомиздат, 2003. Вып. 5. - С. 127-135.

169. Ратманова, И. Д. К вопросу интеграции корпоративных информационных ресурсов / И. Д. Ратманова //Информационные технологии: материалы Всерос. науч.-техн. конф. Воронеж : Научная книга, 2005. - С. 102-104.

170. Ратманова, И. Д. К вопросу создания автоматизированной системы поддержки принятия решений в вузе / И. Д. Ратманова, М. А. Козырев // Информационная среда вуза : тез. докл. междунар. науч.-техн. конф. / ИГАСА. -Иваново, 2003. С. 10-13.

171. Ратманова, И. Д. Методика автоматизированного проектирования корпоративных информационно-аналитических систем в сфере энергетики / И. Д. Ратманова // Вестн. ИГЭУ. 2004. - № 5. - С. 108-113.

172. Ратманова, И. Д. Методология интеграции информации при создании автоматизированных систем поддержки принятия управленческих решений / И. Д. Ратманова // Актуальные проблемы современной науки : тр. междунар. конф. Самара, 2003. - Ч. 17. - С. 106-112.

173. Ратманова, И. Д. Методы и средства интеграции данных в САПР силовых трансформаторов : автореф. дис. . канд. техн. наук / Ратманова Ирина Дмитриевна. Иваново, 1989. - 16 е.: ил. - Библиогр. : с. 15-16.

174. Ратманова, И. Д. О создании корпоративной информационно-аналитической системы по оценке технического состояния и условий эксплуатации электросетевого оборудования ОАО «ФСК ЕЭС» / И. Д. Ратманова, В. А. Савельев // Вестн. ИГЭУ. 2003. - № 5. - С.90-93.

175. Ратманова, И. Д. Организация контроллинга качества в среде поддержки принятия решений / И. Д. Ратманова // Вестн. ИГЭУ. 2005. -Вып. 4.-С. 52-60.

176. Ратманова, И. Д. Организация нормативно-технических данных в САПР / И. Д. Ратманова // Технология проектирования тепловых электростанций и способы ее компьютеризации / под ред. В.И. Нуждина, A.B. Мош-карина. М. : Энергоатомиздат, 1997. - С. 36 -42.

177. Ратманова, И. Д. Подход к организации информационной поддержки государственной политики в сфере управления топливно-энергетическим комплексом региона / И. Д. Ратманова, Н. В. Железняк // Вестн. ИГЭУ. -2006.-Вып. 4.-С. 57-61.

178. Ратманова, И. Д. Подход к организации информационной поддержки принятия решений в сфере энергетики / И. Д. Ратманова // Вестн. ИГЭУ. -2006.-Вып. З.-С. 85-88.

179. Ратманова, И. Д. Подход к организации средств интеграции данных в корпоративных информационно-аналитических системах / И. Д. Ратманова, М. Н. Павлов // Информационные технологии. 2006. - № 6. - С. 2-17.

180. Ратманова, И. Д. Представление знаний в интегрированной САПР силовых трансформаторов / И. Д. Ратманова // Изв. вузов. Электромеханика. -1989.-№9.-С. 29-35.

181. Ратманова, И. Д. Функциональное моделирование в задаче топливно-энергетического баланса / И. Д. Ратманова, И. А. Левенец // Вестн. ИГЭУ. -2003.-Вып. 6.-С. 83-86.

182. Ратманова, И. Д. Базы данных : курс лекций / И. Д. Ратманова ; Федеральное агентство по образованию, ГОУВПО «Ивановский государственный энергетический университет имени В. И. Ленина». Иваново, 2005. -132 с.

183. Региональная собственность (Учет. Оценка. Управление) / Н. И. До-рогов и др.. Иваново, 1998. - 198 с.

184. Решение проблемы комплексного оперативного анализа информации хранилищ данных / С. Д. Коровкин, И. А. Левенец, И. Д. Ратманова, В. А. Старых, Л. В. Щавелёв // СУБД. 1997. - № 5-6. - С. 47-51.

185. Система мониторинга и анализа социально-экономического положения региона / С. Д. Коровкин, И. Д. Ратманова, Л. В. Щавелев, И. А. Левенец, М. А. Козырев // Информационные технологии. 2004. - № 3. - С. 53-59.

186. Баланс тепловой энергии за 2005 год (территориальный разрез)

187. Стоимость топлива для муниципальных предприятий и котельных, тыс. руб.

188. Территория Природный газ Мазут Каменный уголь Дизельное топливо Торф Дрова Итого

189. Иваново 73767,798 0,000 1069,034 4701,541 0,000 0,000 79538,373

190. Зичуга 38057,820 734,268 101,031 0,000 0,000 0,000 38893,119

191. Синешма 70556,982 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 70556,982

192. Гейково 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,00011уя 32024,374 1425,550 2694,418 1620,090 0,000 0,000 37764,432

193. Сохма 700,279 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 700,279

194. Зерхнеландеховский район 0,000 1866,228 2581,582 0,000 0,000 21,729 4469,539

195. Зичугский район 5677,307 0,000 1703,486 0,000 0,000 0,000 7380,793аврилово-Посадский район 616,236 2117,089 3536,438 48,276 0,000 0,000 6318,039аволжский район 0,000 30000,730 14581,817 0,000 0,000 45,012 44627,559

196. Ивановский район 7560,895 0,000 5185,227 0,000 0,000 0,000 12746,122

197. Ильинский район 44,767 0,000 467,607 0,000 0,000 109,505 621,879

198. Синешемский район 11111,942 3081,986 1923,351 0,000 0,000 36,152 16153,431омсомольский район 4390,159 0,000 6347,059 0,000 4094,000 0,000 14831,2171ежневский район 1120,023 0,000 2877,529 0,000 0,000 59,789 4057,341

199. Пухский район 0,000 0,000 3975,636 0,000 0,000 262,652 4238,288

200. Палехский район 3348,230 4138,686 5627,072 0,000 0,000 197,329 13311,3181естяковский район 0,000 5063,517 4288,704 0,000 0,000 0,000 9352,221

201. Приволжский район 1789,966 30127,251 4183,574 0,000 0,000 9,060 36109,852

202. Пучежский район 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000эодниковский район 4433,527 0,000 5569,571 0,000 0,000 0,000 10003,098

203. Свинский район 5703,221 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 5703,221

204. Гейковский район 0,000 10640,097 2610,957 0,000 0,000 6,211 13257,264

205. Гурманов и Фурмановский район 3358,768 1761,702 2349,410 279,034 0,000 0,398 7749,31411уйский район 3178,290 0,000 5439,243 0,000 0,000 4,962 8622,495

206. Ожский район 10572,366 0,000 1300,354 0,000 3422,118 100,150 15394,988

207. Орьевецкий район 0,000 17712,869 12091,809 54,158 0,000 4,060 29862,896

208. Расход топлива на производство тепловой энергии за 2005 год

209. Расход мазута на производство электрической энергии, т.у; В Расход мазута на производство тепловой энергии, т.у.т. В Расход мазута на технологию, т.у.т. ЕЗ Расход мазута на нужды населения, т.у.т.1. Баланс мазута за 2005 год

210. Остаток мазута на начало года, т.у.т. 85262,519

211. Поступление мазута из-за пределов области, т.у.т. 86061,1

212. Поступление мазута в пределах области, т.у.т. 123615,381

213. Расход мазута, т.у.т. 187923,24в том числе:

214. Расход мазута на производство электрической энергии, т.у.т. 843

215. Расход мазута на производство тепловой энергии, т.у.т. 165338,44

216. Расход мазута на технологию, т.у.т. 21622

217. Расход мазута на нужды населения, т.у.т.

218. Отпуск мазута в пределах области, т.у.т. 38179,46

219. Отпуск мазута за пределы области, т.у.т.

220. Остаток мазута на конец года, т.у.т. 68838,1

221. Оценка индикаторов энергетической безопасности Ивановской областип/п Индикатор энергетической безопасности Оценка по балансу 2005 года Пороговое критическое или предельно допустимое значение

222. Доля собственных источников в балансе электроэнергии, % 39 60-70

223. Доля промышленных потребителей в структуре электропотребления региона, % 57

224. Доля ЭСО, занимающихся передачей и распределением электрической энергии в отпуске электрической энергии, % 58

225. Относительные потери электрической энергии в сетях, % 13,95

226. Душевое потребление электроэнергии региона, кВт ч 3468 6082

227. Доля мощности наиболее крупной электростанции в суммарной установленной мощности станций региона, % 48,3 15-20

228. Удельный расход условного топлива на производство электроэнергии, г.у.т./кВт ч 303,28

229. Отпуск электрической энергии на душу населения, кВт ч 649,47

230. Доля покрытия потребности в тепловой энергии от централизованных источников теплоснабжения в суммарном потреблении, % 28 60-70

231. Относительные потери тепловой энергии в сетях, % 13,32

232. И. Отпуск тепловой энергии на душу населения, Гкал 2,641

233. Душевое потребление тепловой энергии региона, Гкал 7,437 (1990 г. -12,77)

234. Изменение фактического душевого потребления тепловой энергии по сравнению с 1990 г. -58% Критическое сокращение тепловых нагрузок 3040%

235. Доля доминирующего топливного ресурса (газа) в потреблении региона, % 86 50-60

236. Удельный расход топлива на производство тепловой энергии, кг.у.т./Гкал 163,56 180-190

237. Душевое потребление всех видов топлива региона, т.у.т. 2,46 (1990 г.-3,79)

238. Основные показатели развития ТЭК

239. Энергоресурсы 1990 2004 2005

240. Электроэнергия, тыс, кВт ч

241. Производство 2671000 1665680 1804142

242. Получение извне 4932000 2956129 2825014

243. Потери в сетях 561000 591066 539711

244. Выдача 906000 487045 547113

245. Потребление 6136000 3312942 33223431. Тепловая энергия, Гкал

246. Производство 17174000 9932549 10067867

247. Потери в сетях 657000 1262905 1274395

248. Потребление 16517000 8277468 82911211. Природный газ, т.у.т.

249. Поступление 2909000 2424710 2426198

250. Расход 2770000 2362017 23727131. Лазут, т.ул*.

251. Ввоз 1333000 170890 860611. Вывоз 524000

252. Расход 762000 192948 187923аменный уголь, т.у.т. 1. Ввоз 848000 78767 136509

253. Производство ТЭР т.у.т. 3942000 2253944 2320981100,00 57,17 58,87

254. Звоз ТЭР т.у.т. 7042000 3636349 3567986100,00 51,64 50,67

255. Вывоз ТЭР т.у.т. 819000 158290 177812100,00 19,32 21,71

256. Потребление ТЭР т.у.т. 9734000 5237075 5255923100,00 53,80 54,001. Эправочно:

257. Потери ЭЭ т.у.т. 72701 66384100 91,31

258. Потери ТЭ т.у.т. 180595 182238100 100,91