автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Моделирование процессов принятия решений в автоматизированной системе управления региональным газораспределительным предприятием

На правах рукописи

ПТИЦЫН Сергей Вячеславович

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ РЕГИОНАЛЬНЫМ ГАЗОРАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫМ ПРЕДПРИЯТИЕМ

Специальности 05 13 18- Математическое моделирование,

численные методы и комплексы программ

05 13 Об - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Воронеж-2007 ООЗ176425

003176425

Работа выполнена в Воронежском государственном техническом университете

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Бурковский Виктор Леонидович

Официальные оппоненты доктор технических наук, профессор

Чопоров Олег Николаевич, Воронежский государственный технический университет,

кандидат технических наук Назаров Виктор Николаевич, Региональное диспетчерское управление энергосистемами Воронежской области

Ведущая организация ДОАО «Газпроектинжиниринг»,

г Воронеж

Защита состоится 6 декабря 2007 г в Ю00 часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета Д 212 037 01 Воронежского государственного технического университета по адресу 394026, г Воронеж, Московский просп , 14

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Воронежского государственного технического университета

Автореферат разослан «6» ноября 2007 г

Ученый секретарь ^

диссертационного совета /л Питолин В М

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Природный газ — универсальный источник энергии, значение которого с каждым годом все более возрастает В настоящее время он составляет основу энергетики, являясь источником для производства более 40 % всей электроэнергии страны

Управление сложными объектами газовой отрасли связано с оперативным решением разнообразных трудноформулируемых задач Эти задачи характеризуются высокими требованиями к обеспечению пожаровзрывобезопасно-сти, наличием большого числа факторов неопределенности, необходимостью учета множества ограничений, накладываемых установленным регламентом транспортировки газопродуктов

Интегрированные системы газоснабжения различного уровня относятся к классу распределенных объектов управления, что необходимо учитывать при разработке комплекса средств информационного и аппаратно-программного обеспечения автоматизированных систем управления Это нашло свое выражение, в частности, в разработке интегрированных автоматизированных систем управления газопотреблением (АСУГ)

В условиях активного взаимодействия региональных газовых систем высокую актуальность приобретает проблема рационального планирования (прогнозирования) сезонного газопотребления, обеспечивающего минимальные потери в ходе его реализации

Таким образом, актуальность диссертационной работы продиктована необходимостью дальнейшего повышения эффективности функционирования автоматизированных систем управления региональным газоснабжением за счет совершенствования математических средств моделирования процессов принятия решений

Тематика диссертационной работы соответствует одному из научных направлений Воронежского государственного технического университета «Вычислительные системы и программно-аппаратные комплексы»

Цель и задачи работы. Целью диссертационной работы является разработка моделей процессов принятия решений в рамках автоматизированной системы управления региональным газораспределительным предприятием, в том числе моделей прогноза колебаний сезонного газопотребления, моделей принятия решений при наличии дефицита планируемых объемов газа, моделей оптимального распределения ресурсов в условиях неопределенности, а также системы аппаратно-программных средств, обеспечивающих оперативный режим управления

Для достижения поставленной цели в работе определены следующие задачи исследования

системный анализ проблематики автоматизированного управления региональными системами газоснабжения и определение основных задач, решение которых существенно влияет на эффективность работы АСУГ,

разработка структуры автоматизированной системы управления региональным газопотреблением, а также эффективных средств аппаратно-информационного обеспечения моделей принятия решений,

исследование факторов, оказывающих максимальное влияние на режимы газопотребления, и построение на этой основе формализованного описания процессов принятия решений,

разработка моделей анализа потребительских нагрузок в системе газоснабжения, обеспечивающих интегральный прогноз сезонного газопотребления,

разработка оптимизационных моделей принятия решений в условиях дефицита планируемых объемов газа, а также в условиях неопределенности, разработка программного обеспечения моделей анализа и принятия решений

Методы исследования. В основу диссертационного исследования положены методы теории математического моделирования, теории автоматического управления, теории массового обслуживания, математической статистики, математического программирования, объектно-ориентированного программирования

Научная новизна. В работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной

- модели комплексного прогноза сезонных колебаний уровня газопотребления, отличающиеся реализацией методов аппроксимации статистических данных,

- модель принятия решений в условиях дефицита планируемых объемов газа, отличающаяся реализацией процедуры оптимального распределения ограниченных газовых ресурсов,

- модель оптимального распределения ограниченных газовых ресурсов, позволяющая учитывать факторы неопределенности в процессе принятия решения,

- многоуровневая модель процесса принятия решений в региональном газораспределительном предприятии, отличающаяся направленным анализом локальной проблемной ситуации, группы проблемных ситуаций и интенсивного потока проблем,

- алгоритм выбора программно-аппаратных средств управления АСУГ, отличающийся использованием метода трансформации при решении задачи дискретной оптимизации,

- элементы аппаратно-программного обеспечения системы управления региональным газораспределительным предприятием, обеспечивающие высокий уровень качества и оперативности принятия решений

Практическая значимость работы Предложенные в работе модели принятия решений по прогнозированию и управлению региональным газопотреблением, а также средства их информационной поддержки реализованы в составе специального алгоритмического и аппаратно-программного обеспечения, ориентированного на использование в рамках АСУГ

Использование результатов работы для решения прикладных задач оперативного управления региональным газопотреблением позволяет получить экономический эффект за счет рационального использования газового ресурса и минимизации отключения потенциальных потребителей

Реализация и внедрение результатов работы. Основные теоретические и практические результаты работы реализованы в виде моделей анализа и принятия решений, интегрированных в рамках комплекса средств аппаратно-информационного обеспечения автоматизированной системы управления газопотреблением в ООО «Воронежрегионгаз» Разработанный в рамках диссертационной работы программный продукт реализован в рамках подсистемы принятия решений по планированию и оперативному управлению газовыми ресурсами с ожидаемым экономическим эффектом Эффект достигается за счет повышения качества и оперативности принятия управленческих решений Результаты диссертационной работы используются также в учебном процессе Воронежского государственного технического университета в дисциплинах «Моделирование систем управления», «Диагностика и идентификация систем управления»

Апробация работы Основные положения диссертационной работы докладывались на следующих конференциях, семинарах и совещаниях Всероссийской научно-технической конференции "Информационные технологии" (Воронеж, 2005), Всероссийской конференции "Интеллектуальные информационные системы" (Воронеж, 2005), Всероссийской конференции "Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве" (Воронеж, 2005), V региональной научно-методической конференции "Информатика проблемы, методология, технологии" (Воронеж, 2005), Международной школе-конференции "Высокие технологии энергосбережения" (Воронеж, 2005), Всероссийской конференции "Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве" (Воронеж, 2006), Всероссийской конференции "Интеллектуальные информационные системы" (Воронеж, 2006), а также на научных семинарах кафедры автоматики и информатики в технических системах Воронежского государственного технического университета

Публикации. Основные результаты исследования опубликованы в 13 научных работах, в том числе 3 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателем предложены [5, 6] - модели комплексного прогноза сезонных колебаний уровня газопотребления, отличающиеся обеспечением высокого уровня точности аппроксимации статистических данных, [7] - оптимизационная мо-

дель принятия решений в условиях дефицита планируемых объемов газа, [3, 9, 12] - модель оптимального распределения ограниченных газовых ресурсов, позволяющая учитывать факторы неопределенности в процессе принятия решения, [4, \3] — формальные модели процессов принятия решений в региональном газораспределительном предприятии, учитывающие специфику одной проблемной ситуации, группы проблемных ситуаций и интенсивного потока проблем, [1, 7, 8] - структура автоматизированной системы управления региональным газоснабжением на основе ЕИР-технологий, [2, 10] - элементы системы управления региональным газоснабжением и алгоритмы оптимизации выбора программно-аппаратной базы системы управления

Структура и объем работы Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 137 наименований Основная часть работы изложена на 167 страницах, содержит 41 рисунок, 14 таблиц

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении показана актуальность работы, сформулированы цели и задачи исследования, представлены основные научные результаты, определены их научная новизна и практическая значимость, приведено краткое содержание работы по главам

В первой главе проведен анализ проблематики автоматизированного управления региональными системами газоснабжения, подробно рассмотрены средства их информационного обеспечения Определены основные проблемы, решение которых дает возможность существенно повысить эффективность функционирования АСУГ

Задачи принятия управленческих решений на предприятиях газовой отрасли отличаются большим разнообразием Проблемные ситуации, требующие решения, классифицируются по различным признакам В целом классификация проблемных ситуаций представлена на схеме (рис 1)

Анализ возникающих проблемных ситуаций в условиях реальной эксплуатации объектов газового хозяйства позволяет выделить ряд особенностей, которые должны найти отражение в выработке эффективных решений Укрупненные схемы процессов принятия решений рассмотрены на рис 2

Проблему и соответствующую задачу принятия решения будем относить к первому классу, если они рассматриваются отдельно от других проблем и задач принятия решений Укрупненная схема процесса принятия решения для данного случая приведена на рис 2 а) Здесь {к, / = 1,л} - множество альтернативных вариантов, V* - наиболее оптимальный вариант

Рис 1 Классификация проблемных ситуаций

Второй класс задач - класс принятия решений по группе проблемных ситуаций - характеризуется необходимостью принятия решений по группе проблем {п„1 = 1,и} в жестко ограниченное время Результатом решения является Г, *, представляющий собой кортеж < С, *,!', *, , К, *> из решений по отдельным проблемам {п 1 ,/ = 1д} Схема процесса принятия решения этого класса проблем изображена на рис 2 б)

Здесь Уп- 1-й вариант при решении проблемы П], 1-й вариант решения мультипроблемы, число вариантов решения Пг п- число вариантов, рассматриваемых при решении задач принятия решений по группе проблем

Задачи принятия решений третьего класса связаны с рассмотрением потока проблем, аналогичного потоку заявок в системах массового обслуживания В качестве событий могут выступать как проблемы первого класса, так и второго Схема принятия метарешения приведена на рис 2 в)

Через {Л(/,),; е Т„}, {/7(/ДуеТ„} обозначены потоки проблем и групп проблем соответственно, , г( - моменты их возникновения, т„, Т„ - множество

упорядоченных моментов времени для , соответственно. Обычно метапроб-лема П является сложной и разбивается на ряд частных проблем.

Постановка задачи принятия решения

Проблемная ситуация

:т

_______*_____

Постановка ЗПР по П1 :

j ""Л.

Постановка ЗПР по П2

V1.1

i Vl.n

Постановка ЗПР по Пк

-H:SMp, I -¡ffinr, ^i&ip,

V2.1 . V2.n2: Vk, 1

Потоки проблем и мультилроблем

. . i.

Постановка мульт!

и принятая реше»

____I-.,

> Vm.2 •

Vm.rt ;

L

! Иде нгификация метапроблемы | Постановка ЗПР по металроблеме

Решение задачи

. J-.

| V ;

а)'

Решение МЗРП

V"m=<V*1, V*2, , Vk>

V1 V2

Vn

Решение мета за дачи

б) В)

Рис. 2. Схема процессов принятия решения

Во второй главе предложены модели оперативного и краткосрочного прогноза регионального газопотребления и формальные модели процессов принятия решений в региональном газораспределительном предприятии.

Проанализированы основные методы прогнозирования потребления и принятия решений в системах газоснабжения.

Для компенсации случайных выбросов и получения математического описания сезонной компоненты в модели используется параболическая регрессия, представленная в виде ортогонального многочлена Чебышева.

В общем виде прогноз уровня регионального газопотребления i-го часа на день t (R365) определяется следующим образом:

£(,,/) = ¿а ■ {ф- m)+U,,Ju - т) + /[ЯГ(( - т)]}. (1)

где L(i,t-m) - фактический уровень газопотребления в день t-m; т - интервал упреждения прогноза; AP,hc(ij - т) - приращение сезонной кривой на интервале t-m и /; f\XT{t - т)] - составляющая, корректирующая уровень регионального газопотребления на разность метеоусловий дней t-m и I (функция f определяется в виде степенного полинома); XT{t-m) - разность метеоусловий дней t-k и т в отклонениях от сезонных кривых; L - число однотипных суток (понедельник, рабочий день, пятница, суббота, воскресенье), L = 4 - 16 зависит от интервала упреждения; а - весовой коэффициент.

Выражение (1) используется при краткосрочном (сутки, неделя) и долгосрочном (месяц, год) прогнозировании уровня регионального газопотребления При оперативном прогнозировании с упреждением от 10 минут до нескольких часов дополнительно к (1) производится оценка остаточной составляющей

,£(,.,)= I(,,7)-Z(,,7), (2)

где L{i,j) - прогноз уровня газопотребления, сделанный накануне, yt(i,j) - описывается стохастической моделью авторегрессии скользящего среднего

Предложенный подход позволяет обеспечить необходимую точность и надежность краткосрочных и оперативных прогнозов уровня регионального газопотребления

В условиях неконтролируемых источников случайных возмущений имеют место ситуации, при которых в данный период времени возникает дефицит газоресурсов, что обусловливает необходимость в оперативном формировании управленческих решений по его компенсации

Ниже приведены формализованное описание и оптимизационная модель задачи принятия решений по компенсации дефицита объемов газа Необходимо определить

minV(x) = X. + ¿6, (3)

при следующих ограничениях

(4)

(5)

/=1

у;:; s ^ < т™-(6)

х, > 0,{х,} - целые, х, = \,п, (7)

Д0 = ¿0— V, + £&Г" + е*., (8)

j.i

где п - число типов потенциальных объектов газопотребления, которые могут быть отключены в соответствии с установленной системой приоритетов,

a,,(j = 1,п) — потери, имеющие место в результате отклонения одного объекта /-го типа, т - число источников резервных газовых ресурсов, b;,(j = \,т)— потери, связанные с включением в систему дополнительных газовых ресурсов, в течение интервала времени [th t2], определенные в стоимостном выражении,

x,,(i = 1 ,п) - количество отключаемых объектов /-го типа, yjy(j = \,т) - количество подключаемых резервов у-го типа, 0,™"" - объем высвобождаемого газа, в результате отключения одного объекта /-го типа, 0f"'" - объем резервных источников газау-го типа, - некоторый объем газа, который возможно допол-

нительно закупить в ГАЗПРОМе, ч^ - требуемый для этого объем средств, т п> тах - соответственно минимальный и максимальный уровень запланированных для компенсации А в денежных средств, хтах - максимальное число объектов газопотребления, которые потенциально могут быть выведены из системы, утах - максимально число резервных источников газа, которые потенциально могут быть введены в систему газоснабжения, У(х) - суммарные потери, связанные с компенсацией А 0

Рассмотренная оптимизационная модель реализует задачу принятия решений, которая с точки зрения теории математического программирования сведена к частично целочисленной задаче линейного программирования со смешанной системой ограничений и аддитивной целевой функцией

Реализация детерминированного подхода к задаче определения оптимального распределения нагрузки дает возможность найти ее решение при однозначно заданной информации о целевой функции и векторе параметров системы При наличии неопределенности прогнозной и плановой информации наиболее полное объединение указанных этапов может быть достигнуто в рамках некоторых агрегативных стохастических моделей

Ниже приведены формализованное описание и оптимизационная модель задачи принятия решений в условиях неопределенности Требуется определить

Ф{Х,Я,т) = шах/"

(9)

>од6А:, (Ю)

¿е>,(Д,<У),<е/, (11)

(12)

х,>0 (13)

Здесь а— элементарное событие некоторого вероятностного пространства, /', -ограничения по плановым заданиям, X — детерминированный вектор интенсивности использования программных способов, К - вектор резервов производственных мощностей, а также набора каких-либо других управляемых параметров, подлежащих априорному установлению, вектор х = х(со) - результат корректировки плана после наблюдения реализации условий развития, Рк (<и) > 0

для всех ю, /"() = -—/(), где /() - скалярная функция-свертка, р^Х) и

фХКа>) устанавливают пределы (возможности) маневрирования газовыми ресурсами — компонентами вектора X

Представленная выше модель реализует задачу распределения ресурсов в условиях неопределенности, которая с точки зрения теории математического

программирования может быть решена методами нелинейного программирования

Для различных классов задач и на разных этапах жизненного цикла принятия управленческих решений используется большое число разнообразных моделей, которые предлагается структурировать в рамках многоуровневой модели

Формальная модель принятия решения по локальной проблеме на первом уровне описывается кортежем

<Jп,X,Y,U,<P,r>, (14)

где А = {х}- множество вариантов, У = {у} - состояния среды, и = {«}- множество возможных исходов, <р X* У ->£/, 3„ - информация о проблеме, у ./,, -> Л'

Выработка решения по мультипроблеме на втором уровне включает как принятие решений по каждой частной проблеме в отдельности, так и согласование этих решений на выполнение ограничений, общих для всей группы

< {./„,, А",,Г,,С/,,?,,у, }ЛГ,Л,>, (15)

где N - множество различных проблем, Я - множество значений ресурсов, р -оператор ранжирования, е - оператор решения задачи ресурсов и выполнения временных ограничений

В моделях третьего уровня предметом анализа является поток проблемных ситуаций Выделим элементарные потоки различных категорий А, В, С, О Модель элементарного потока а <= \л,В,С) содержит вероятностное описание ряда случайных величин - времени между наступлением соседних событий г", времени решения задачи принятия решения по проблеме т„р", времени ожидания очереди на принятие решения г„°, числа проблемных ситуаций у", возникающих на временном интервале Т Модель суммарного потока Б

<Р(т'), Р(т„р•), Р(то,' ), Р[у' / Г), Е > , (16)

где г"- время между событиями, тпр" - время принятия решения, г„ " - время ожидания очереди, V" - число ситуаций на временном промежутке Т Модель потока проблем категории Э

<Js,Jcp,Uч,л,5,co>, (17)

где Js - информация об изменении параметров 8, ич- метарешение, л- оценки параметров потока 5- идентификация времени 0 возникновения метапроб-лемы, со - идентификация времени О выработки метарешения

Рассмотренные модели в общем виде отражают структуру трех уровней задач принятия решений и могут быть использованы для решения задач управления процессами принятия решений, и, прежде всего, метарешений в рамках системы управления региональным газоснабжением

В третьей главе рассмотрена структура и предложены алгоритмы выбора программно аппаратной базы автоматизированной системы управления региональным газопотреблением на основе принципов ЕЯР-систем

В развитии ЕЯР-систем важную роль играют создание и внедрение систем поддержки принятия решений (СГТПР) на газораспределительных станциях, пунктах и участках газораспределительных трубопроводов

Области применения, находящиеся в разработке и эксплуатации СППР на газораспределительных трубопроводах, приведены на схеме (рис 3)

Джэтетмериэация и _управление

Анализ и информационное

4

Диагностика г а зо потребления

обслуживание_[ Диагностика и проверка эксплуатационной

готовности средств» контроля и управления

Оптимизация проектов

Анализ вариантов автоматизации

Анализ вариантов трубопроводных магистралей

Прогнозирование

» ситуации

Рис 3 Области применения СППР

Выбор программно-аппаратных средств управления в рамках автоматизированной системы газоснабжения предлагается осуществлять исходя из потенциальных возможностей средств, объема их загрузки, учета критериев и ограничений для оценки и выбора оборудования в реальных условиях Алгоритм поиска оптимального решения данной задачи дискретной оптимизации с использованием метода трансформации включает выполнение следующих шагов Шаг 0 Начальные условия задачи дискретной оптимизации Постановка

_ iol —

задачи вида f(x) = '^clxl ->max, = UQ,, xi =|j Y>J = Если

A(D{X)) - задача максимизации функции на конечном множестве X , то отсев вариантов для задачи Л' (D(l/(,,~'>)) имеет следующий вид

-о - -- ■ Wf, Zа>л =ь, -Z )>' =Q

»«у

Шаг 1 Выполнение преобразования трансформации к виду шах/(4~\у)\ £р(х) X ь-> У При неоднократном трансформировании множество вариантов в пределе будет одномерным и полностью совпадет с множеством значений В этом случае проверка метода последовательного анализа будет представлять собой поиск оптимального решения методом прямого перебора

Шаг 2. Вводим ограничения на целевую функцию =/(у*(У)),Р~ = /(у~(У)), к = 0 в соответствии с формулами У (У) = (у; {У).-,У'(Ц = аг§тах/Ы, \/у е У с У,/(у'(У)) < /(у);

уЧУ) = (у:(П-,уЧУ)) = агётт/(у), УувУ сУ, /(у* (Г)) > /(у);

Шаг 3. Вводим дополнительное ограничение на целевую функцию Р*=(Р- + Р')12

Шаг 4. Композиция отображений после р трансформаций. Если

/(Г' ((уЧУ)Ху, О')})) < г *, то У> = У, х У7. О» = =

Шаг 5. Если Г = 0,где р. область допустимых решений, то

У = 7, Г" = , и переходим на шаг 3.

Шаг 6. Если |Я = |к|, то к = к + 1, иначе переходим на шаг 8.

Шаг 7. Если к > К, то выполняем трансформацию У,Я(У),С(х) = С(у)°Ср~'(х).р = р + 1, переходим на шаг 1.

Шаг 8. Если |к| > М, то X = X, и переходим на шаг 2, иначе находим оптимальное решение у0 прямым перебором вариантов в ^■■■" =í * О'о). Величина М определяет значение мощности множества вариантов, при котором вычислительные средства допускают применение прямого перебора

Изложенный выше алгоритм реализован при выборе аппаратных средств телеметрии и запорной арматуры для автоматизированной системы управления региональным газоснабжением.

В четвертой главе описан комплекс программного обеспечения автоматизированной системы управления региональным газораспределительным предприятием, структура которого изображена на рис. 4.

Представленный комплекс полностью реализует прогностические и оптимизационные модели, разработанные в диссертационной работе.

Рис. 4. Структура программного обеспечения системы принятия решений На рис. 5 представлен элемент интерфейса программного комплекса.

г №<р>*»

: Время суток- | Месяцы! Год «я Аиомапии | •

Климатические условия Стандартные

• Климат......

С" Хопоа»«й

Давление

Выборочные

Определение климата вручную Минимальная те^ература

Умеренна

Максимальная твчперэтдаа влияния температдо

Минимальное давление

Максимальное давление Коэч>. в)

Рис. 5. Элемент пользовательского интерфейса На рис. 6 изображен сводный график зафиксированного и спрогнозиро-

Рис. 6. Элемент пользовательского интерфейса

Комплекс программного обеспечения прошел апробацию в составе авто матизированной системы управления региональным газоснабжением Воронеж ской области, что свидетельствует об эффективности и работоспособности раз работанных моделей и алгоритмов принятия решений.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Проведен анализ проблематики автоматизированного управления ре гиональными системами газоснабжения, проведена классификация возникаю щих проблем и предложен обобщенный алгоритм процедуры выработки управ ленческого решения.

2 Осуществлен анализ динамики климатических факторов, оказывающих наибольшее влияние на уровень газопотребления При этом основное влияние на величину энергопотребления оказывают температура окружающего воздуха, облачность и время суток

3 Предложены модели оперативного и краткосрочного прогнозирования уровня газопотребления региона

4 Разработана оптимизационная модель принятия решений в условиях дефицита планируемых газовых ресурсов, позволяющая минимизировать материальные затраты при отключении потребителей

5 Разработана модель оптимального распределения ограниченных газовых ресурсов, позволяющая учитывать факторы неопределенности в процессе принятия решения

6 Разработана многоуровневая модель принятия решений в системе управления региональным газораспределительным предприятием, реализующая аппарат нечетких множеств

7 Разработана структура автоматизированной системы управления региональным газораспределительным предприятием, реализующая принципы БИР-систем Предложена программно-аппаратная база ее реализации и алгоритм оптимального выбора ее компонентов на базе метода трансформации

8 Разработан комплекс программного обеспечения, реализующий модели принятия решений в системе управления региональным газопотреблением

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1 Птицын С В , Бурковский В Л , Платонов Б А Модели принятия решений в системах управления региональным газораспределительным предприятием // Вестник Воронежского государственного технического университета 2006 Т 2 №5 С 37-42

2 Птицын С В , Платонов Б А , Бурковский В Л Алгоритм решения задачи дискретной оптимизации на основе реализации метода трансформации // Вестник Воронежского государственного технического университета 2007 Т 3 № 1 С 74-77

3 Птицын С В , Платонов Б А , Стохастическая модель принятия управленческих решений в региональном газораспределительном предприятии // Вестник Воронежского государственного технического университета 2007 Т 3 № 5 С 20-22

Статьи и материалы конференций

4 Кан Р Н , Бурковский В Л , Птицын С В Автоматизация управления региональным газопотреблением на базе ЕЯР-систем // Информационные технологии материалы всерос науч-техн конф Воронеж, 2005 С 186-187

5 Давыдов А А , Бурковский В Л , Птицын С В Моделирование процессов принятия решений в автоматизированной системе управления региональным газопотреблением // Информационные технологии материалы всерос науч-техн конф Воронеж, 2005 С 314-315

6 Давыдов А А , Бурковский В Л , Птицын С В Моделирование динамики сезонных колебаний уровня регионального газопотребления // Интеллектуальные информационные системы материалы всерос конф Воронеж, 2005 С 140-141

7 Кан Р Н , Бурковский В Л , Птицын С В Реализация ЕЯР-технологий при построении системы управления региональным газопотреблением // Электротехнические комплексы и системы управления межвуз сб науч тр Воронеж ВГТУ, 2005 С 86-91

8 Птицын С В , Бурковский В Л Алгоритмизация принятия решений в интегрированной системе управления региональным газопотреблением // Информатика проблемы, методология, технологии материалы V регион науч -метод конф Воронеж, 2005 Ч 2 С 79-80

9 Птицын С В , Бурковский В Л Сбалансированное обеспечение природным газом потребителей Воронежской области - элемент экологической, социальной и экономической безопасности региона // Энергия - XXI век ежеквартальный науч -практ вестник Воронеж, 2005 № 3-4 (57-58) С 127-136

10 Платонов Б А , Птицын С В , Бурковский В Л Модели прогнозирования регионального газопотребления на основе кривых сезонных колебаний // Высокие технологии энергосбережения труды междунар школы-конф Воронеж, 2005 С 73-74

11 Птицын С В , Платонов Б А , Бурковский В Л Средства оперативного контроля потерь энергоресурсов в региональной системе газоснабжения на основе БИР-технологий// Высокие технологии энергосбережения труды междунар школы-конф Воронеж, 2005 С 78-79

12 Платонов Б А , Птицын С В , Бурковский В Л Моделирование процессов принятия решений в автоматизированной системе управления региональным газораспределительным предприятием // Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве труды всерос конф Воронеж, 2006 Ч 2 С 25-27

13 Платонов Б А, Птицын СВ, Бурковский В Л Алгоритм выработки корректируемых решений в региональном газораспределительном предприятии // Интеллектуальные информационные системы труды всерос конф Воронеж, 2006 Ч 1 С 135-136

Подписано в печать 01 11 2007 Формат 60x84/16 Бумага для множительных аппаратов Уел печ л 1,0 Тираж 100 экз Заказ №

ГОУВПО «Воронежский государственный технический университет» 394026 Воронеж, Московский просп , 14

Введение

Глава 1. Анализ средств обеспечения автоматизированного управления региональным газораспределительным предприятием

1.1 Проблематика автоматизированного управления региональными системами газоснабжения

1.2 Особенности выработки управленческих решений по обеспечению эффективного функционирования регионального газораспределительного предприятия

1.3 Анализ методов принятия решения в системе управления региональным газораспределительным предприятием

1.4 Информационные технологии поддержки процессов принятия решений

1.5 Средства технического обеспечение систем управления распределенными системами газоснабжения

1.6 Цели работы и задачи исследования

Глава 2. Математические модели принятия решений в системе управления региональным газораспределительным предприятием

2.1 Математическое моделирования процессов принятия решений в региональном газораспределительном предприятии

2.2 Анализ факторов, влияющих на уровень газопотребления

2.3 Моделирование динамики и прогноз уровня регионального газопотребления

2.4 Оптимизационная модель принятия решений в условиях дефицита планируемых объемов газа

2.5 Модель оптимального распределения ограниченных объемов газа в условиях неопределенности

2.6 Многоуровневая модель принятия решений в системе управления региональным газораспределительным предприятием Выводы

Глава 3. Средства обеспечения автоматизированной системы управления региональным газопотреблением

3.1 Аппаратная реализация моделей принятия решений в системах управления процессами газопотребления

3.2 Алгоритмизация принятия решений в системе управления процессами газораспределения

3.3 Структура системы управления региональным газопотреблением

3.4 Аппаратное обеспечение автоматизированной системы управления региональным газораспределительным предприятием

3.5 Алгоритмизация выбора программно-аппаратных средств управления в региональном газораспределительном предприятии

Выводы

Глава 4. Программное обеспечение моделей принятия решений в системе управления региональным газопотреблением

4.1 Структура программного обеспечения моделей принятия решений

4.2 Пользовательский интерфейс

4.3 Средства формирования статистики и генерации отчетов 146 Заключение 151 Литература

Актуальность темы. Природный газ — универсальный источник энергии, значение которого с каждым годом все более возрастает. В настоящее время он составляет основу энергетики, являясь источником для производства более 40 % всей электроэнергии страны.

Управление сложными объектами газовой отрасли связано с оперативным решением разнообразных трудноформулируемых задач. Эти задачи характеризуются высокими требованиями к обеспечению пожаровзрывобезо-пасности, наличием большого числа факторов неопределенности, необходимостью учета множества ограничений, накладываемых установленным регламентом транспортировки нефтепродуктов.

Интегрированные системы газоснабжения различного уровня относятся к классу распределенных объектов управления, что необходимо учитывать при разработке комплекса средств информационного и аппаратно-программного обеспечения автоматизированных систем управления. При этом система управления должна обеспечивать решение задач производственно-технологического, оперативно-диспетчерского и организационно-экономического характера [84].

Значительные резервы дальнейшего улучшения качества функционирования региональных газораспределительных предприятий, в том числе и в сложившихся экономических условиях, заключены в дальнейшем совершенствовании систем управления на основе применения современных экономико-математических методов и информационных технологий. Это нашло свое выражение, в частности, в разработке интегрированных автоматизированных систем управления газопотреблением (АСУГ).

Кроме того, в условиях активного взаимодействия региональных газовых систем высокую актуальность приобретает проблема рационального планирования (прогнозирования) сезонного газопотребления, обеспечивающего минимальные потери в ходе его реализации, а также вопросы оптимальной компенсации оперативно возникающего дефицита заявленных объемов газа.

Таким образом, актуальность диссертационной работы продиктована необходимостью дальнейшего повышения эффективности функционирования автоматизированных систем управления региональным газоснабжением за счет совершенствования математических средств моделирования процессов принятия решений.

Тематика диссертационной работы соответствует одному из научных направлений Воронежского государственного технического университета «Вычислительные системы и программно-аппаратные комплексы»

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка моделей процессов принятия решений в рамках автоматизированной системы управления региональным газораспределительным предприятием, в том числе моделей прогноза колебаний сезонного газопотребления, моделей принятия решений при наличии дефицита планируемых объемов газа, моделей оптимального распределения ресурсов в условиях неопределенности, а также системы аппаратно-программных средств, обеспечивающих оперативный режим управления.

Для достижения поставленной цели в работе определены следующие задачи исследования: системный анализ проблематики автоматизированного управления региональными системами газоснабжения и определение основных задач, решение которых существенно влияет на эффективность работы АСУГ; разработка структуры автоматизированной системы управления региональным газопотреблением, а также эффективных средств аппаратно-информационного обеспечения моделей принятия решений; исследование факторов, оказывающих максимальное влияние на режимы газопотребления, и построение на этой основе формализованного описания процессов принятия решений; разработка моделей анализа потребительских нагрузок в системе газоснабжения, обеспечивающих интегральный прогноз сезонного газопотребления; разработка оптимизационных моделей принятия решений в условиях дефицита планируемых объемов газа, а также в условиях неопределенности; разработка программного обеспечения моделей анализа и принятия решений.

Методы исследования. В основу диссертационного исследования положены методы теории математического моделирования, теории автоматического управления, теории массового обслуживания, математической статистики, математического програмирования, объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна. В работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

- модели комплексного прогноза сезонных колебаний уровня газопотребления, отличающиеся реализацией методов аппроксимации статистических данных;

- модель принятия решений в условиях дефицита планируемых объемов газа, отличающаяся реализацией процедуры оптимального распределения ограниченных газовых ресурсов;

- модель оптимального распределения ограниченных газовых ресурсов, позволяющая учитывать факторы неопределенности в процессе принятия решения;

- многоуровневая модель процесса принятия решений в региональном газораспределительном предприятии, отличающаяся направленным анализом локальной проблемной ситуации, группы проблемных ситуаций и интенсивного потока проблем;

- алгоритм выбора программно-аппаратных средств управления АСУГ, отличающийся использованием метода трансформации при решении задачи дискретной оптимизации;

- элементы аппаратно-программного обеспечения системы управления региональным газораспределительным предприятием, обеспечивающие высокий уровень качества и оперативности принятия решений.

Практическая ценность. Предложенные в работе модели принятия решений по прогнозированию и управлению региональным газопотреблением, а также средства их информационной поддержки реализованы в составе специального алгоритмического и аппаратно-программного обеспечения, ориентированного на использования в рамках АСУГ.

Использование результатов работы для решения прикладных задач оперативного управления региональным газопотреблением позволяет получить экономический эффект за счет рационального использования газового ресурса и минимизации отключения потенциальных потребителей.

Реализация и внедрение результатов работы. Основные теоретические и практические результаты работы реализованы в виде моделей анализа и принятия решений, интегрированных в рамках комплекса средств аппаратно-информационного обеспечения автоматизированной системы управления газопотреблением в ООО «Воронежрегионгаз». Ожидаемый годовой экономический эффект от внедрения результатов диссертационной работы, достигнутый только за счет рационального прогнозирования уровня сезонного потребления (апрель - сентябрь 2007 г.) составляет тыс. рублей в ценах января 2007 г. Результаты диссертационной работы используются также в учебном процессе Воронежского государственного технического университета в дисциплинах «Моделирование систем управления», «Диагностика и идентификация систем управления».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на следующих конференциях, семинарах и совещаниях: Всероссийской научно-технической конференции "Информационные технологии" (Воронеж, 2005); Всероссийской конференции "Интеллектуальные информационные системы" (Воронеж 2005); Всероссийской конференции "Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве" (Воронеж 2005); Пятой региональной научно-методической конференции "Информатика: проблемы, методология, технологии" (Воронеж 2005); Международной школы-конференции "Высокие технологии энергосбережения"; Всероссийской конференции "Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве" (Воронеж 2006); Всероссийской конференции "Интеллектуальные информационные системы" (Воронеж 2006); а также на научных семинарах кафедры автоматики и информатики в технических системах Воронежского государственного технического университета.

Публикации. Основные результаты исследования опубликованы в 12 печатных работах, из них 2 в изданиях, рекомендованном ВАК. В работах, опубликованных в соавторстве, лично соискателем предложены: [3, 4] - модели комплексного прогноза сезонных колебаний уровня газопотребления, отличающиеся обеспечением высокого уровня точности аппроксимации статистических данных; [6, 10] - оптимизационная модель принятия решений в условиях дефицита планируемых объемов газа; [8, 11] - модель оптимального распределения ограниченных газовых ресурсов, позволяющая учитывать факторы неопределенности в процессе принятия решения; [2, 12] - формальные модели процессов принятия решений в региональном газораспределительном предприятии, учитывающие специфику одной проблемной ситуации, группы проблемных ситуаций и интенсивного потока проблем; [1, 5, 7] - структура автоматизированной системы управления региональным газоснабжением на основе ERP-технологий; [9] - элементы системы управления региональным газоснабжением и алгоритмы оптимизации выбора программно-аппаратной базы системы управления.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списка. Она изложена на 167 страницах машинописного текста, содержит 41 рисунок, 14 таблиц. Библиографический список содержит 137 наименований.

Заключение

Проведенные в рамках диссертационной работы исследования в области моделирования процессов принятия решений и создания средств их аппа-ратно-информационного обеспечения, ориентированных на использование в автоматизированных системах управления региональным газопотреблением, позволили получить следующие основные результаты:

1. Проведен анализ проблематики автоматизированного управления региональными системами газоснабжения, проведена классификация возникающих проблем и предложен обобщенный алгоритм процедуры выработки управленческого решения.

2. Осуществлен анализ динамики климатических факторов, оказывающих наибольшее влияние на уровень газопотребления. При этом основное влияние на величину энергопотребления оказывают температура окружающего воздуха, облачность и время суток.

3. Предложены модели оперативного и краткосрочного прогнозирования уровня газопотребления региона.

4. Разработана оптимизационная модель принятия решений в условиях дефицита планируемых газовых ресурсов, позволяющая минимизировать материальные затраты при отключении потребителей.

5. Разработана модель оптимального распределения ограниченных газовых ресурсов, позволяющая учитывать факторы неопределенности в процессе принятия решения.

6. Разработана многоуровневая модель принятия решений в системе управления региональным газораспределительным предприятием, реализующая аппарат нечетких множеств.

7. Разработана структура автоматизированной системы управления региональным газораспределительным предприятием, реализующая принципы ERP-систем. Предложена программно-аппаратная база ее реализации и алго

152 ритм оптимального выбора ее составляющих на базе метода «ветвей и границ».

8. Разработан комплекс программного обеспечения, реализующий модели принятия решений в системе управления региональным газопотреблением.

9. Основные теоретические и практические результаты работы реализованы в виде моделей анализа и принятия решений, интегрированных в рамках комплекса средств аппаратно-информационного обеспечения автоматизированной системы управления газопотреблением в ООО «Воронежреги-онгаз». Ожидаемый годовой экономический эффект от внедрения результатов диссертационной работы, достигается за счет рационального прогнозирования уровня сезонного потребления и повышения качества и оперативности принимаемых решений.

1. Автоматизация процессов принятия решений в системах управления /В.С.Симанков, Ю.К.Лушников, В.А.Морозов и др.: Аналитический обзор, 1970-1985 гг., № 4087. -М.: ЦНИИТЭИ, 1986. - 42 с.

2. Автоматизированные системы управления в народном хозяйстве /Под ред. В.С.Синяка. М.: Экономика, 1987. - 125 с.

3. Адрющенко В.А. Теория систем автоматического управления. Л.: ЛГУ, 1990.-251 с.

4. Александров Н.И. и др. Моделирование организации и управления решением научно-технических проблем. М., Наука, 1988. - 250 с.

5. Алексеев В.М. и др. Оптимальное управление. М.: Наука, 1979.367 с.

6. Алиев Р.А., Абдикеев Н.М., Шахназаров М.М. Производственные системы с искусственным интеллектом. М: Радио и связь. 1990. - 264 с.

7. Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные системы для поддержки процессов принятия решения: Учеб. пособие. Волгоград: Изд-во ВолгГТУ, 1996.-93 с.

8. Антонюк Б.Д. Информационные системы в управлении. М.: Радио и связь, 1986. - 125 с.

9. Арчибальд Р. Управление высокотехнологичными программами и проектами / Пер. с англ. М.: ДМК Пресс, 2002. - 464 с.

10. Ю.Афанасьев В.Н., Колмановский В.Б., Носов В.Р. Математическая теория конструирования систем управления. М.: Высшая школа, 1989. -447 с.

11. Беллман Р. Динамическое программирование. М.: ИЛ, 1960. - 400с.

12. Бир Ст. Кибернетика и управление производством. М.: Физматгих, 1963.-275 с.

13. Блохин А.Н. Задачи принятия решений при управлении региональными газораспределительными организациями // Вестник Тамбовского государственного технического университета. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. унта, 2005. Т. 11. № 1.С. 37-41.

14. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. (Пер. С англ.) Под ред. В. Ф. Писаренко. М: Мир, 1974. -406 с.

15. Борде С.Б., Магазов С.С., Понькин С.А., Салычев М.В. Недоопреде-ленное календарное планирование //КИИ-94. Национальная конференция с международным участием "Искусственный интеллект-94". Т. 2. Рыбинск, 1994.-С. 377-381.

16. Браверман Э.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. М.: Наука, 1983. - 464 с.

17. Брайсон А., Хо Ю-ши. Прикладная теория оптимального управления. М.: Мир, 1972. - 544 с.

18. Будзуляк Б.В., Осколков Г.Н. Участие ОАО «Газпром» в газификации районов Российской Федерации // Газовая промышленность. 2004. №1. С. 11-12.

19. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978. - 400 с.

20. Бучнев О.А., Трубицин Н.П., Бухаров В.А. Методика определения коммерческой эффективности новой техники в ОАО «Газпром» // Газовая промышленность. 2004. № 2. С. 10-12.

21. Венделин А.Г. Подготовка и принятие управленческого решения. Методологический аспект. М.: Экономика, 1977. - 216 с.

22. Волкович В. JI. Волошин А. Ф. Об одной схеме метода последовательного анализа и отсеивания вариантов // Кибернетика. 1978. № 4. С. 98105.

23. Габасов Р., Кириллова Ф.М. Методы оптимизации. Минск: Изд-во БГУ, 1981.-350 с.

24. Гладких Б.А. и др. Основы системного подхода и их приложение к разработке территориальных автоматизированных систем управления. -Томск: ТГУ, 1976. 130 с.

25. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учебное пособие для вузов. Изд. 6-е, стер. М.: Высшая школа 1998. - 479 с.

26. Гнеденко Б.В., Коваленко И.Н. Введение в теорию массового обслуживания. М.: Наука, 1966. - 432 с.

27. Голубков Е.П. Использование системного анализов принятии плановых решении. -М.: Экономика, 1982. 160с.

28. Горский Ю.М. Информационные аспекты управления и моделирования. М.:Наука,1978. - 132 с.

29. Гранатуров В.М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения: Учеб. пособие М.: Дело и Сервис, 1999. - 112 с.

30. Денисов А.А. Информационные основы управления. JL: Энерго-атомиздат, 1983. - 72 с.

31. Дубров A.M., ЛагошаБ.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе: Учеб. пособие / Под ред. Б.А. Лагоши. М.: Финансы и статистика, 1999. - 176 с.

32. Ермольев Ю.М. Методы стохастического программирования. -М.: Наука, 1976.-400 с.

33. Есин Ю.И., Клищевская В.М., Петров Н.Г., Тутнов И.А. Информационно-измерительная система управления диагностикой и безопасностью ГРС ОАО «Газпром»//Газовая промышленность. 2004. №3. С. 40-43.

34. Жариков О.Н., Королевская В.И., Хохлов С.Н. Системный подход к управлению. Под.ред В.А.Персианова. М: ЮНИТИ, 2001. - 62с.

35. Жуковин В.Е. Многокритериальные модели принятия решений с неопределенностью. М: Мецниереба, Тбилиси, 1983. - 104 с.38.3митрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. -Мн.: НТО-ОО «Тетра-система», 1997. С. 269.

36. Зубов В.И. Теория оптимального управления. Л.: Изд-во ЛГУ, 1966.-352 с.

37. Информационные технологии управления: Учеб. пособие / Под ред. Ю.М. Черкасова. -М.: ИНФРА-М, 2001. 216 с.

38. Искусственный интеллект.- В 3-х кн. Модели и методы: справочник /Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. - 304 с.

39. Каменкова М., Громов А., Ферапонтов М., Шматалюк А. Моделирование бизнеса. Методология ARIS. Практическое руководство. Москва, 2001.-327 с.

40. Кан Р. Н. Бурковский В. Л. Птицын С. В. Автоматизация управления региональным газопотреблением на базе ERP-систем // Материалы Всероссийской научно-технической конференции "Информационные технологии". Воронеж, 2005. С. 186-187.

41. Кан Р. Н. Бурковский В. Л. Птицын С. В. Реализация ERP-технологий при построении системы управления региональным газопотреблением // Электротехнические комплексы и системы управления: Межвузовский сборник научных трудов. Воронеж: ВГТУ, 2005. С. 86-91.

42. Каплинский А.И., Руссман И.Б., Умывакин В.М. Моделирование и алгоритмизация слабоформализованных задач выбора наилучших вариантов систем. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1990. - 168 с.

43. Карасевич A.M. Научно-методическое и проектное обеспечение развитие газификации регионов России // Газовая промышленность. 2004. №1. С. 4-7.

44. Карманов В.Г. Математическое программирование. М.: Наука, 1986.-288 с.

45. Кашников О.Ю., Кашников Ю.А., Круглов Ю.В. и др. Информационно-экспертная система эксплуатации участка магистрального газопровода // Газовая промышленность. 2002. № 9. С. 76-78.

46. Кильдишев Г.С., Френкель А.А. Анализ временных рядов и прогнозирование. -М: Статистика, 1973. -103 с.

47. Кимбл Г. Как правильно пользоваться статистикой. М.: Финансы и статистика, 1982. - 293 с.51 .Классификация и кластер /Под ред. Дж.Вэн Райзина. М: Мир, 1980.-389 с.

48. Клейнер Г.Б., Тамбовцев B.JL, Качалов P.M. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегия, безопасность. М.: Экономика, 1997.-288 с.

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

50. Князевский Н.В., Князевская B.C. Принятие рискованных решений в экономике и бизнесе: Учеб. пособие. М.: Контур, 1998. - 160 с.

51. Кудакаев СМ., Аминев Ф.М., Галиакбаров В.Ф., Крорбков Г.Е., Ковшов В.Д. Интеллектуальные системы для обеспечения промышленной и экологической безопасности магистральных газопроводов // Газовая промышленность. 2002. № 5. С. 10-11.

52. Кунц Г., О.Доннел С. Управление: системный и ситуационный анализ управленческих функций /Пер. с англ. М.: Прогресс, 1981. - 495 с.

53. Куропаткин П.В. Оптимальные и адаптивные системы. -М.: Высшая школа, 1980. -270 с.

54. Ларичев О.И., Петровский А.В. Системы поддержки принятия решений. Современное состояние и перспективы их развития. // Итоги науки и техники. Сер.Техническая кибернетика. Т.21. М.: ВИНИТИ, 1987. - С. 3437.

55. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных странах: Учебник. М.: Логос, 2000. - 296 с.

56. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 736 с.

57. Ли Э.Б., Маркус Л. Основы теории оптимального управления. М.: Наука, 1972. - 574 с.

58. Макаров И.М. Теория выбора и принятия решений. М.: Наука, 1987.-350 с.

59. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973. - 312 с.

60. Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем: Математические основы /Пер. с англ. под ред. С.В. Емельянова. М.: Мир, 1987 - 311 с.

61. Мильнер Б.З. и др. Системный подход к организации управления. -М.: Экономика, 1983. 224 с.

62. Многочлены Чебышева/ Ю. А. Данилов. 2-е изд., стер. - М.: Еди-ториал УРСС, 2003. - 157 е.: ил. -Библиогр.: С. 154-155.

63. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.-488 с.

64. Моделирование процессов обработки информации и управления. -М.: МФТИ, 1990.- 158 с.

65. Модин А.А. Основы разработки и развития АСУ. М.: Наука, 1981. -330 с.

66. Моррис У. Наука об управлении. Байесовский подход. М.: Мир, 1971.-282 с.

67. Орлов А.И. Прикладная теория измерений. В кн.: Прикладной многомерный статистический анализ. М.: Наука, 1978. - С. 68 - 138.

68. Основы теории оптимального управления. (Под ред. Кротова В.Ф.) -М.:ВШ, 1990.-370 с.

69. Петров В.Н. Информационные системы. СПб: Питер, 2003. - 688с.

70. Пикфорд Дж. Управление рисками. М.: ООО «Вершина», 2004.352 с.

71. Понтрягин JI.C. и др. Математическая теория оптимальных процессов. М.: Наука, 1961.-391 с.

72. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М. Наука, 1986. - 288 с.

73. Пряхина И.Д. Концепция создания системы контроля технического состояния газораспределительных сетей // Газ России. 2002. №3. М.: Изд-во ОАО «Росгазификация». С. 13-17

74. Пугачев B.C. Теория вероятностей и математическяа статистика. -М.: Наука, 1979. -495 с.

75. Пупков К.А., Коньков В.Г. Интеллектуальные системы. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э Баумана, 2003. - 348 с.

76. Пфанцагль И. Теория измерений. М.: Мир, 1976. - 248 с.

77. Пшеничный Б.Н., Данилин Ю.М. Численные методы в экстремальных задачах. М.: Наука, 1975. - 370 с.

78. Рабочая книга по прогнозированию /Под ред. И.В.Бестужева-Лада. -М.: Мысль, 1983.-300 с.

79. Радкевич В.В. Системы управления объектами газовой промышленности. Издание 2-е исправленное и дополненное. М., Серебряная нить, 2004. - 440 с.

80. Райков А.Н. Аналитическим службам информационные технологии //Ваш выбор. 1994. - № 4. - С.28-29

81. Раяцкас Р.Л., Плакунов М.К. Количественный анализ в экономике. -М.: Наука, 1987.-391 с.

82. Розен В.В. Математические модели принятия решений в экономике. Учеб. пособие. М.: Книжный дом «Университет», Высшая школа, 2002. -288 с.

83. Рыбина Г.В. Технология проектирования прикладных экспертных систем. М.: МИФИ, 1991. - 104 с.

84. Седых А.Д., Гриценко А.И., Одишария Г.Э. и др. Анализ риска эксплуатации объектов газовой промышленности // Газовая промышленность. 2000. № 8. С. 14.

85. Северцев Н. А. Дивеев А. И. Оптимальный выбор варианта технического изделия // Проблемы машиностроения и надежности машин / РАН. 1995. № 5. С. 3—8.

86. Теория прогнозирования и принятия решений /Под ред. С.А.Саркисяна. М.: Высшая школа, 1977. -220 с.

87. Техника управления /Под ред. Г.Х. Попова и Ю.И. Кракополса. -М.: МГУ, 1977.-370 с.

88. Уемов А. И. Системный подхода и общая теория систем. М.: Мысль. 1978.-272 с.

89. Уинстон П. Искусственный интеллект /Пер. с англ. М.: Мир, 1980.-520 с.

90. Устюжанин Г.С. Роль газификации в энергетической стратегии России // Газовая промышленность. 2004. №1. С. 19-20.

91. Флеминг У., Ришел Р. Оптимальное управление детерминированными и стохастическими системами. М.: Мир, 1978. - 316 с.

92. Чейз Р.Б., Эквилайн Н.Дж., Якобе Р.Ф. Производственный и операционный менеджмент / Пер. с англ. М.: Издательский дом "Вильяме", 2001.-704 с.

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

94. Черняк Ю.И. Системный анализ в управлении экономикой. М.: экономика, 1975. - 191 с.

95. Чуев Ю. В., Михайлов Ю. Б., Кузьмин В. И. Прогнозирование количественных характеристик процессов. М: Советское радио, 1975. - 398 с.

96. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры. М.: Финансы и статистика, 1987. - 191 с.

97. Юдин Д.Б. Математические методы управления в условиях неполной информации. -М.: Советское радио, 1974. 120 с.

98. Alter S. L. Decision support systems : current practice and continuing challenges. Reading, Mass.: Addison-Wesley Pub., 1980.

99. Dempster A.P. A generalization of Bayesian inference. Journal of the Royal Statistical Society, 30 (Series B): 1-38, 1968.

100. Edwards J.S. Expert Systems in Management and Administration -Are they really different from Decision Support Systems? // European Journal of Operational Research, 1992. Vol. 61. -pp. 114-121.

101. Eom H., Lee S. Decision Support Systems Applications Research: A Bibliography (1971-1988) // European Journal of Operational Research, 1990. N 46.-pp. 333-342.

102. Golden В., Hevner A., Power D.J. Decision Insight Systems: A Critical Evaluation // Computers and Operations Research, 1986. v. 13. -N2/3. - p. 287-300.

103. Haettenschwiler P. Neues anwenderfreundliches Konzept der Ent-scheidungs-unterstutzung. Gutes Entscheiden in Wirtschaft, Politik und Gesell-schaft. Zurich: Hochschulverlag AG, 1999. S. 189-208.

104. Keen P.G.W. Decision Support Systems: The next decades // Decision Support Systems, 1987. v. 3. - pp. 253-265.

105. Little I.D.C. Models and Managers: The Concept of a Decision Calculus // Management Science, 1970. v. 16. - N 8.

106. Marakas G. M. Decision support systems in the twenty-first century. Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall, 1999.

107. Power D. J. "What is a DSS?" // The On-Line Executive Journal for Data-Intensive Decision Support, 1997. v. 1. - N3.

108. Zeigler B.P. Theory of Modelling and Simulation. N.-Y.: John Wiley & Sons, 1976.