автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка информационной системы управления потреблением топливно-энергетических ресурсов

003488286

На правах рукописи

Портнов Игорь Сергеевич

РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПОТРЕБЛЕНИЕМ ТОПЛИВНО-ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ

Специальность: 05.13.01- «Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)»

АВТОРЕФЕРАТ

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 о ЛЕН 2009

Владикавказ 2009

003488286

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Северо-Кавказский горнометаллургический институт (государственный технологический

университет)»

Научный руководитель: доктор технических наук, доцент

Кумаритов Алан Мелитонович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Васильев Игорь Евгеньевич

кандидат технических наук

Кучиев Казбек Эдуардович

Ведущая организация: Южно-Российский государственный технический университет

(Новочеркасский политехнический институт), г. Новочеркасск.

Защита диссертации состоится «28» декабря 2,009 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета Д212.246.01 при ГОУ ВПО «Северо-Кавказский горно-металлургический институт (государственный технологический университет)» по адресу: 362021, г. Владикавказ, ул. Николаева, 44, СКГМИ (ГТУ). Факс: (8672) 407-203. E-mail: info@skgmi-gtu.ru

С диссертацией можно ознакомиться в Научно-технической библиотеке СКГМИ (ГТУ).

Автореферат разослан « 27 » ноября 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, Д 212.246.01 к.т.н., доцент

А. Ю. Аликов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Из анализа данных, приведенных в Энергетической стратегии России до 2020 г., следует, что наша страна располагает огромным потенциалом энергосбережения, который составляет не менее 360-430 млн. тонн условного топлива, что сравнимо с объемом всей экспортируемой из страны нефти и нефтепродуктов. При этом учреждения бюджетной сферы (УБС) являются одними из наиболее энергоемких потребителей в которых наблюдается устойчивая тенденция к снижению эффективности потребления топливно-энергетических ресурсов (ТЭР), определяемая отсутствием эффективных систем управления энергопотреблением.

Следовательно, повышение эффективности управления потреблением ТЭР - одно из условий надёжного функционирования учреждения и как следствие, важнейший метод снижения затрат на энергоресурсы.

Поэтому в настоящее время в России особую актуальность приобретает разработка и применение усовершенствованных информационных систем управления потреблением ТЭР, способных повысить эффективность функционирования инженерно-энергетических систем (ИЭС).

Основные результаты в области построения сложных систем управления содержатся в работах А. А. Емельянова, А. А. Кукушкина, Б. А. Лагоша, В. А. Горбатова, Г. С. Поспелова, Д. А. Поспелова, Л. Л. Растригина, Н. П. Бусленко и других ученых. Совершенствованию управления потреблением энергоресурсов посвящены работы Г. Я. Вагина., А. В. Клименко, Б. В. Жилина, Б. И. Кудрина, В. И. Никишина, В. М. Глушкова, В. Я. Сорокина, В. П. Туриева, А. М. Кумаритова, И. В. Жежеленко, И. К. Хузмиева и других авторов, в которых рассмотрены вопросы прогнозирования и планирования энергопотребления.

Цель диссертационной работы — исследование и разработка информационной системы потребителей ТЭР, для повышения эффективности управления ИЭС на основе оперативного анализа технико-экономической информации из автоматизиро-

ванных информационно-измерительных систем контроля и учета энергоресурсов (АИИСКУЭ).

Для достижения поставленной цели сформулированы и решены следующие задачи:

1. Анализ инженерно-энергетических систем (ИЭС) потребителей ТЭР и особенностей взаимодействия их субъектов.

2. Определение показателей эффективности управления ИЭС.

3. Разработка и анализ математической модели управления ИЭС.

4. Разработка методов прогнозирования энергопотребления в учреждениях бюджетной сферы (УБС), обеспечивающих необходимую точность прогноза в условиях норм лимитов потребления, ограничений по мощности.

5. Построение способов взаимодействия лица, принимающего решение, с информационной системой управления потреблением ТЭР.

Объект исследований - инженерно-энергетические системы учреждений бюджетной сферы.

Предмет исследований - системы управления ИЭС, а также модели, методы и алгоритмы, обеспечивающие повышение эффективности функционирования этих систем.

Методы исследований. Решение поставленных задач базируется на применении комплекса методов, включающих системный анализ, математическое моделирование с использованием принципов построения автоматического управления, экономико-статистический анализ, оптимального управления, прогнозирования и обработки случайных процессов.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. Предложены методы и алгоритмы определения эффективности управления ИЭС, основанные на показателях использования энергоресурсов и потенциала энергосбережения, влияющие на принятие управленческих решений;

2. Построена математическая модель управления ИЭС, базирующаяся на минимизация рассогласования планируемого и фактического объема энергопотребления;

3. Предложены методы прогнозирования потребления энергоресурсов в учреждениях бюджетной сферы, обеспечивающие

необходимую точность прогноза и работу в режиме реального времени в условиях норм и лимитов потребления.

4. Разработаны алгоритмы решения взаимосвязанного комплекса задач управления и прогнозирования процессов потребления на основе оперативного анализа информации центральным диспетчерским управлением (ЦЦУ) потребителей ТЭР;

Практическая значимость:

• на основе системного анализа особенностей функционирования инженерно-энергетической системы учреждений бюджетной сферы определены критерии эффективности её управления;

• разработано математическое, алгоритмическое и программное обеспечение для информационной подсистемы управления потреблением ТЭР учреждений бюджетной сферы, повышающее эффективность управления инженерно-энергетической системы, с получением значительного экономического эффекта;

• построена структурная модель функционирования информационной системы управления потреблением ТЭР для учреждений бюджетной сферы;

• разработаны методы и алгоритмы управления потреблением ТЭР, принятые к использованию в административно-хозяйственных службах высших учебных заведениях Республики Северная Осетия - Алания, в подразделениях Министерства PCO - Алания по делам молодежи физической культуры и спорта, в подразделениях министерства архитектуры и строительной политики РСО-Алания, в Северо-кавказском отделении ОАО Межрегиональной Распределительной Сетевой Компании, а так же в учебном процессе на кафедрах «Информационные системы в экономике» и «Организации производства и экономики промышленности» ГОУ ВПО СКГМИ (ГТУ);

• результаты проведенных научных исследований легли в основу разработки методических указаний по управлению потреблением ТЭР для высших учебных заведений.

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждается соответствием резуль-

татов теоретических и экспериментальных исследовании и применением разработанной системы управления.

Личный вклад автора. Основные научные положения, выводы и рекомендации, содержащиеся в диссертационной работе, получены автором самостоятельно.

Публикации. По теме диссертации опубликовано самостоятельно и в соавторстве 7 работ, включая публикации в изданиях из перечня ВАК РФ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка использованной литературы, включающего 99 наименований и содержит 143 страницы машинописного текста, 41 рисунок и 14 таблиц.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, поставлена цель исследований, обоснованы и сформулированы задачи исследований, отмечена практическая значимость работы, перечислены положения, выносимые на защиту.

В первой главе проведен анализ современного состояния и выявлены основные проблемы энергопотребления и управления ИЭС на примере федеральных и региональных учреждений ЮФО. Проведен обзор и анализ литературных источников и нормативно-правовой документации по теме исследования в различных регионах РФ. На основе обзора литературы и технико-экономической информации проведен анализ существующей системы управления потреблением в укрупненном виде набора двух модулей: энергетическая служба (ЭС) и объекты потребления (ОП) показанных на рисунке 1.

Выходные параметры Мр(0(гдер = 1,...,Р)

Оплата Вк (к - 1,...,К) С ■• |

Энергетическая служба (ЭС)

Управляющие воздействия У„0)(п = 1,...,К)

Возмущающие воздействия Ъг(/=1,...,р)

V

Входные контролируемые , параметры X} (0 0

Внутренние

Объекты Потребления (ОП)

связи им (где р = /.....С,)

Рисунок 1- Инженерно-энергетическая система потребления ТЭР.

Рассматриваемая система характеризуется:

1. Выходными параметрами Мр (() (где р = 1...Р)-количество параметров, в числе которых данные, необходимые для заключения договора с поставщиками энергоресурсов и т.д

2. Управляющими воздействиями У„ (I) (где п = 1,...,М)-количество параметров, в числе которых: управляющие указания и рекомендации (отключение объектов потребления).

3. Возмущающими воздействиями на объект потребления 2;(где/ = 1,...,!<")- количество параметров: а) неконтролируемые технологические неполадки в работе объектов потребления, энергетических и инженерных систем, климатические изменения, влияющие на объем потребления энергоресурсов; б) контролируемые изменения структуры потребления.

4. Внутренние потоки в системе и„(() (где g = - информационные потоки от контрольно измерительных приборов к энергетической службе.

5. Входные контролируемые параметры Х0 (где} =1,...,!)-данные от вышестоящих управляющих организаций, и от поставщиков энергоресурсов.

6. Финансовые потоки, Вк (() (где к =/, ...,К)~ соответствующая информация возникающая в процессе оплаты энергоресурсов.

Очевидно, что анализируемая система сложна для рассмотрения целиком. Для получения сведений о структуре и характере основных связей рассматриваемой системы необходима ее декомпозиция (рисунок 2). Как установлено при анализе, такие элементы, как АИИСКУЭ дополняются свойством телеизмерений. Это позволяет оперативно направлять информацию, необходимую для принятия управленческих решений. В результате декомпозиции в системе обнаруживаются следующие связи: Ш - входящие информационные потоки. Ш - ежемесячные показания с приборов учета для оплаты энергопотребления; из -управляющие воздействия ЭС на объект потребления через подсистему аварийно-ремонтной службы (при аварийных ситуациях на объекте потребления и т.д.); 114 - внешние возмущения на объект потребления (метеорологические факторы, и т.д.). Ш -

информационные потоки от прибора учета для составления диспетчерского графика потребления (ДГП).

Рисунок 2 - Информационные связи в существующей системе управления потреблением ТЭР при использовании АИИСКУЭ.

В ходе процесса энергопотребления эксплуатационной службой снимаются показания с приборов учета, передаются в энергетическую службу (ЭС), где используются для сверки предъявленного к оплате объема потребления с фактическим. При этом в рассматриваемой системе обратная связь «ЭС - Объект потребления» - нестабильная и слабая (только за счет передачи информации об объекте потребления при авариях).

Анализ показал, что известные системы управления обеспечивают лишь низкий уровень взаимодействия между ЭС и объектом потребления, не влияя на процесс потребления. Это можно считать главной причиной недостаточной эффективности при её управлении. Таким образом, главную задачу сформулируем следующим образом: необходимо добавление объекта потребления в информационную систему управления потреблением ТЭР в качестве одного из основных элементов, с обеспечением его связей с энергетической службой.

Во второй главе в соответствии с поставленной задачей исследования и разработкой информационной системы управления потреблением ТЭР проведены исследования по анализу и выбору соответствующих показателей эффективности управления ИЭС, а также по созданию алгоритма определения эффективности управления ИЭС, изображенного на рисунке 3. Алгоритм

8

основан на показателях использования энергоресурсов и потенциала энергосбережения и позволяет определить обобщенный показатель эффективности управления ИЭС, влияющий на принятие управляющего решения. Выделяются следующие аспекты показателя использования энергоресурсов по каждому ¡-му объекту потребления: 1) фактические объемы потребления Ы?акт\ 2) нормативные (расчетные) объемы потребления Л^,"0'"'"; 3) фактические объемы потерь К?'ак"'; 4) минимально возможные объемы потерь Л/"и"; 5) минимально возможные объемы потребления 1Л//Ш"; 6) планируемые объемы потребления Аг,пм"; 7) прогнозируемые объемы потерь К"р. По показателю потенциала энергосбережения выделяют следующие показатели: 1) Щтах - ранг наиболее современной из существующих энергосберегающих технологий 2) Щ - ранг используемой технологии; 3) Мфакт -фактический объем нагрузки объекта потребления, 4) Муст -объем максимальной нагрузки, 5) ЛМ - объем не полностью нагруженного объекта потребления, 6) Ч0.„. показатель численности обслуживающего ИЭС персонала 7) Чктоп показатель квалифицированности обслуживающего персонала.

Перечисленные показатели представлены в проведенном анализе следующих коэффициентов Кт „б - точности планирования потребления; Кс,оп - снижения объема потребления; Ктп„ -точности прогнозирования потерь; Кс.„ - снижения потерь; Поскольку структура коэффициентов такова, что все они должны стремиться к единице, то локальным показателем эффективности функционирования энергетической системы удобно принять следующий:

К* Кт.пб ' Кс.о.п П.П.П '^С: п

Показатели потенциала энергосбережения Кте>- новизны, технологии; Ки.0.п., - использования объекта потребления; К„,.с -профессионально-квалификационного соответствия должны также стремиться к единице. Локальный показатель эффективности функционирования ИЭС по показателю потенциала энергосбережения К„ э аналогично Ко5 формируется следующим образом:

К-п.э О.П., 'Кп.кс ^

^ Начало ^ Вычисление коэффициенте^ использования энергоресурсов: Р г г

Ввоз параметров КГ" Ч, „ , ЛГ"" ,4""" Л'Г* ЯГ" К,"" АГЛ„ '/».,. К;

Рисунок 3

- Блок-схема алгоритма определения эффективности управления ИЭС.

Для данных показателей сложно однозначно определить важность того или иного коэффициента для оценки эффективности функционирования ИЭС, они приняты равнозначными, и в идеале 3 1.

На рисунке 4 приведена блок-схема организационно-функциональной структуры ИЭС, в состав которой входят следующие функциональные блоки: 1 - управляющий блок; 2 - исполнительный блок; 3 - потребляющий блок; 4 - контрольно-измерительный.

Управляемым объектом в ИЭС является объект потребления (ОП). Информация об истинном значении управляемой величины Хвыхоа измеряется блоком 4. В функции блока входит передача информации в центральное диспетчерское управление (ЦПУ) - управляющий блок. При этом в блоке 1 за счет блока 4 возникает оперативная информация для принятия управляющих решений. В зависимости от величины отклонения истинного значения Хвыхм и заданного значения Х,аа} в системе формируется управляющее воздействие. Предписанное значение передается в блок 3 - исполнительный участок, состоящий из эксплуатационной службы (ЭКС). Функция звена заключается в приеме информации о предписанном значении и в исполнении управляющего воздействия. Помимо звена ЭКС, в представленном блоке выделен элемент - автоматизированное рабочее место коменданта (АРМК) ОП. С его помощью исполняется управляющее воздействие - регулирование объема потребления непосредственно через исполнительные механизмы (ИМ). Заметим, что благодаря наличию элементов направленного воздействия в ИЭС создается замкнутый контур системы с обратной связью передачи воздействий, при помощи которого и осуществляется целенаправленный процесс управления.

Для формализованного описания процесса управления ИЭС используем классический аппарат теории автоматического управления программных систем с замкнутой цепью воздействий (систем с обратной связью). Применяем структурный метод, согласно которому уравнение всей системы получаем на основе алгоритмической схемы системы, рисунок 5.

В данной обобщенной алгоритмической структуре имеется одно задающее воздействие х, и одно возмущающее воздействие ъ. Объект управления представлен двумя передаточными функциями по возмущающему воздействию - и по задающему воздействию -

ИЭС 4 контрольно-измерительный блок 3 потребления ТЭР РУоп

Рисунок 4- Блок-схема организационно-функциональной структуры ИЭС.

Рисунок 5 - Алгоритмическая схема ИЭС.

В соответствии с таким представлением объекта управления величину х можно рассматривать как сумму двух составляющих -.Y-n.Vj,. Составляющая xv создается управляющим воздействием у, a xz обусловлено изменением возмущающего воздействия z.

На входе исполняющего блока с передаточной функцией Wucn действует сигнал рассогласования Up. Этот сигнал образуется в результате алгебраического сравнения двух сигналов Ux-, и Ux пропорциональных соответственно задающему воздействию xz и управляемой величине х. Сигнал Ux, вырабатывается в воспринимающем элементе (датчике АИИСКУЭ), который является безинерционным звеном и обеспечивает обратную связь за счет однонаправленного воздействия. Сигнал UXJ формируется в задающем элементе с передаточной функцией Wy,

Передаточные функции и уравнение динамики всей ИЭС, схема которой изображена на рисунке 5, по задающему воздействию имеет вид:

Фх 3 (р) - lvr/- =—£-, (1)

x-i(p) 1 + (P)Wucn (.P)WU3M(P>'on(p) a по возмущающему воздействию:

Woz(P)

Xjip) =_

*(/>) 1 + Wy(p)Wucn(p)wu3M(p)won(p) '

Отсюда уравнение динамики системы в краткой записи:

х(р) = фхз(р)х3(р) + ф,:(р)г{р). (3)

Или в развернутом виде:

ОКсп {р>изм (Р>оп С/7)

*(р)х =

1 + И' (р)щт (р)ытм (р)Моп (Р)

*Лр)+

^ог(Р)

<Р).

1 + ч/у{р)м!исп(р)у;изм{р)к0„(р) Алгоритм управления потребления показан на рисунке 6.

(4)

Рисунок 6 - Алгоритм управления потреблением энергоресурсов.

Выходным воздействием Хвых является фактическое энергопотребление. В качестве критерия оптимальности в процессе управления принята минимизация рассогласования:

ЬХф - X„.J — min, (5)

где Xmxm - планируемый объем энергопотребления; Хеыхф - фактическое потребление энергоресурсов. Данный критерий более строго можно учитывать в виде минимизации дисперсии (D —> min) или среднеквадратичного отклонения (е = -1Ъ —> min ) параметра АХ.

Следовательно, задача оптимального управления потреблением в целом, сводится к следующему: произвести выбор меняющегося во времени объема потребления энергоресурсов и сформировать на его основе планируемый объем энергопотребления (ПОЭ), обеспечивающий минимизацию затрат на энергоресурсы при условии поддержания определенных соответствующими СанПин, СНиП и ГОСТ норм потребления и действующих договорных ограничений на суммарное потребление энергоресурсов.

В третьей главе изложены результаты исследования прогнозирования потребления энергоресурсов в УБС.

Алгоритм прогнозирования потребления энергоресурсов УБС по целевому назначению делится на три основные составляющие: 1) краткосрочного прогнозирования; 2) долгосрочного прогнозирования; 3) прогнозирования на основе учёта экспертных оценок. Очевидно, что для эффективной работы ЦЦУ наибольший интерес представляют алгоритмы краткосрочного прогнозирования с целью формирования оперативного прогнозного диспетчерского графика потребления (ДГП) т.к. отклонение фактического ДГП от заявленных значений приводит к штрафным санкциям со стороны поставщиков в виде увеличения стоимости тарифа.

В методиках краткосрочного прогнозирования энергопотребления для УБС параметрами, требующими учета, являются следующие: 1). График учебного процесса; 2). Метеорологические условия; 3). Интерактивный режим.

Для краткосрочного прогнозирования используется методика, основанная на выделении регулярной составляющей как

функции времени и прогнозирования остаточной части изменения потребления. Модель недельного потребления представляется в виде функции предыстории, учитывающей недельный цикл и метеорологические компоненты, включая базовую, недельную и температурную составляющие.

Общий вид модели:

Х(Г) = АЦ) + Щ) + 7X0 + 40- (б)

Здесь Х([) - прогнозируемый объем потребление ¡-го дня; А(г) - базовая составляющая предыстории потребления г -го дня; N(1) - составляющая, учитывающая график учебного процесса; Т(Г) - температурная компонента; Л(г) - случайная составляющая. Например, прогнозируется потребление на понедельник (23.08.2008): берутся значения энергопотребления и температуры за предыдущие три понедельника от (16.08.2008), (09.08.2008), (02.08.2008): строится график, на основе которого выстраивается тренд (линейный или полиномиальный) и уравнение, которое описывает функцию базовой составляющей. В качестве неизвестной переменной Х(г) = Ду), подставляемой в уравнение тренда для прогнозирования энергопотребления, выступают значения температуры, передаваемой Гидрометцентром на этот день: у = Г(г). Определяются коэффициенты зависимости энергопотребления от температуры (Ь],Ь2). Следует заметить, что коэффициенты находятся для опорного дня, то есть для расчетов используются А(г), Г(/). При оценке корреляции энергопотребления со среднесуточной температурой используется температурная модель с вышеупомянутыми коэффициентами. В зависимости от достоверности полученного результата применяется: линейная аппроксимация х= Ъу +а, где Ь1га - параметры (коэффициенты) модели; у - среднее значение температуры дня, на который производится прогноз потребления. Коэффициенты уравнения регрессии определяются методом наименьших квадратов. Общий смысл оценки по методу наименьших квадратов заключается в минимизации суммы квадратов отклонений наблюдаемых значений зависимой переменной.

Следует отметить, что в бюджетных учреждениях практика применения краткосрочных прогнозов (на сутки вперед) отсутствует полностью. Для проверки работоспособности методики

прогнозирования и оценки погрешностей были произведены расчеты и составлен график прогноза (рисунок 7), на основе журналов учета энергоресурсов и данных контрольно-измерительных приборов.

Рисунок 7 - Недельный прогноз и совмещенный с ним фактический график потребления электроэнергии Таблица 1 - Результаты прогнозирования__

Л» Число / Прогноз. кВт ч Факт, кВгч. Температура, С" Ошибка прогноза, %

1 25.0S.2008 8417 8387 21,7 -3,5

2 26.08.2008 8370 8358 22,2 -0,14

3 27.08.2008 8234 8208 19,5 0,3

4 28.08.2008 8333 8307,1 18,7 -0,31

5 29.08.2008 8345 8316 19,2 -0,34

6 30.08.2008 8194 8188,3 20,9 -0,06

7 31.08.2008 8040 8004,2 22,3 -0,44

8 Средняя ошибка прогноза в % 0,72

В основе алгоритма долгосрочного прогнозирования лежит представление процесса потребления энергоресурсов в виде суммы трёх составляющих: стратегической РСт, сезонной Pes, и

температурной: Л ■ Pjjq ~ Per + Рсз + Pj. (7)

Стратегическая составляющая РСт - составляющая, отражающая стратегию развития УБС от трёх лет и более. Сезонная составляющая РС1 учитывает годовую цикличность потребления. Температурная составляющая Рт учитывает отклонение среднемесячной температуры от её среднего на интервале предыстории значения. Длина интервала предыстории прогнозируемого про-

17

цесса составляет 6-8 лет. Путем последовательного выделения из поступивших фактических данных и анализа, на промежутке предыстории параметров потребления, определенных в модели (7), получаем фактические данные на интервале предыстории представленные в виде суммы четырёх временных рядов (8), три из которых относятся к модели потребления, а четвертый является ошибкой моделирования.

Рф„ = Рс7<0) + РсЛ0 + Рт(0 + т ...(0 = 1,2, ...72 (8).

Здесь Л(/) - ошибка моделирования. В качестве модели тренда стратегической составляющей Рст выбран полином второго порядка:

Рсг(0 =-0,440'-I)2 +0,2655(1-1)+ 96,352, (9)

где / - номер месяца от 1 до 72,

Параметры модели тренда определяются по фактическим данным методом наименьших квадратов:

На рисунке 8 представлен график фактических данных предыстории и построенный на его основе тренд, о фактическом потреблении энергоресурсов в период с января 2003 по декабрь 2008 года.

Рисунок 8 - График фактических данных предыстории и построенный

тренд.

Математическая модель сезонной составляющей сглаживается экспоненциально и может быть представлена следующим образом:

^сз(0 = «(Рфп(О) - Pci(})) + (1 - а) РсзО- 12), ¡--=61,62... 72(11)

где Рсъ (') - сезонная составляющая; а - определяемый эмпирически параметр сглаживания. В работе а принял значения в диапазоне 0,69 < а < 0,8. В развёрнутом виде модель сезонной составляющей (И) представляется на интервале предыстории в виде следующей системы уравнений:

РСЗ (0 = а(РФ,КО - РсЛО) +Ф- а)(РФП{г - 12) - PC7(i - 12))+ + а( \ - а)\РФП(1 - 24) - Pcl(i - 24))+ + а{\ - а)\РФП{1 - 36) - Р„Ц - 36))+ + а(\ - а)\РФПЦ - 48) - Pa(i - 48))+ + а( 1 - a)\P,M!{i - 60) - P„(i - 60)),

/=61, 62...72

РСЪ (0 = a(P0n(i) - Л(0) + <\- а)(РФП(1 - 12) - P7(i - 12)) + а(1- а)\РФП(1 - 24) - Pci(i - 24)) + а(\ - аУ(РФПЦ - 36) - Pa(i - 36)) + а(1-а)\РФП(1-48)-P„(i-48))

/=49, 50...60

^Сз(') =Рфл(>)-Ра(Г) (12)

/=1,2...12.

Для определения температурной составляющей Рт, из фактических данных вычитаются стратегическая и сезонная составляющие:

РРфп{1) = РФП - Pad) - Pib(0, ¡=1, 2... 72. (13)

Полученный ряд данных /ЗРФП{/) разбивается на две последовательности: одна из которых ¡ЗРфпЦат), (Jom) 1,2,...,36 соответствует месяцам I и IV квартала, отнесённым к отопительному сезону, другая, рРфпЦмт), (Л™)1, 2,..., 36 соответствует месяцам

II и III квартала отнесённым к летним месяцам.

Далее путём наложения, на полученный прогноз тренда сезонной составляющей для последнего 12-месячного периода интервала предыстории и значений температурной составляющей, вычисленных на 12 месяцев вперёд:

Рфп(1) = Pcrii) - Pcß -12) + P,(i), i=73, 74...84 (14)

Рисунок 9. Фактический и прогнозный график электропотребления.

Таблица 2 Результаты прогнозирования электропотребления

1 Прогноз кВт- ч Факт кВт- ч Ошибка в %

Январь 2008 110,98 112,42 - 1,28

Февраль 2008 101,55 108 -5,97

Март 2008 106,96 104 2,84

Апрель 2008 96,46 89 8,38

Май 2008 79,36 77,36 2,57

Июнь 2008 77,54 75,87 2,19

Июль 2008 73,77 75,56 -2,37

Август 2008 76.20 73,76 3,3

Сентябрь 2008 81,97 78,79 4,03

Октябрь 2008 86,34 91,19 -5,32

Ноябрь 2008 105,20 102,26 2.87

Декабрь 2008 124,55 123,03 1,22

Средняя ошибка прогноза в % 1,04

На рисунке 9, приведены результаты прогнозирования потребления энергоресурсов по месяцам 2008 г. Там же для срав-

нения (таблица 2) приведены соответствующие им фактические данные и ошибки прогноза. Как показывают приведённые результаты прогнозирования, разработанный алгоритм и модели позволяет с достаточной для плановых показателей степенью точности предсказывать величину потребления энергоресурсов.

На основе аншшза разработанного способа управления были выделены основные режимы программного обеспечения информационной системы управления ТЭР, которое должно поддерживать:

1)Режим работы с диспетчерским графиком потребления (рисунок 10).

2) Режим работы с БД.

3) Режим прогнозирования.

Вщ э^рюресурса : Объекты тпребленяя мониторинг ' Предноз ЛТП : Щ ; Статистика

19-й * Обиежятме №1 с. | Водопотр^бление £ 01.03^2009

35

за

Рисунок 10 - Экранная форма диалога диспетчера ЦДУ с информационной системой управления ТЭР.

В четвертой главе приведены результаты исследования и разработки программного комплекса (ПК), предназначенного для реализации информационно-управляющей системы потребления энергоресурсов.

Основой организации программного обеспечения системы является принцип модульности. Из системного принципа организации программ следует необходимость использования единой информационной базы (БД). Данные, полученные в ходе разработки, адаптации и эксплуатации информационно-управляющей системы дают возможность провести анализ СУБД в контексте использования их в качестве основной базы данных системы.

В качестве критериев оценки используются: скоростные характеристики работы СУБД, программные и аппаратные требования, простота установки и эксплуатации, сервисные функциональные возможности. Следует отметить, что при разработке информационной системы управления ТЭР использовались только стандартные средства и возможности SQL.

В таблице 3 показаны сравнительные локальные показатели эффективности управления ИЭС до и после использования информационной системы управления потреблением ТЭР в СКГМИ.

Таблица 3 Сравнительные локальные показатели эффективности управления ИЭС

№ пп Коэффициент До После

1 Km.no - точности планирования потребления; 1Д 1

2 Кс о „ - снижения объема потребления 0,85 0,92

3 if,„f - точности прогнозирования потерь 1,68 1,17

4 Кс п - снижения потерь 0,24 0,84

5 Kmexj- коэффициент новизны используемой энергосберегающей технологии 0,52 0,75

6 Kim,.. - использования объекта потребления; 0,8 0,84

7 Кп к с -профессионально-квалификационного соответствия 0,76 0,88

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе получены следующие основные научные и практические результаты.

1. Проведен системный анализ функционирования инженерно-энергетических систем учреждений бюджетной сферы, положенный в основу оптимизации управления потреблением.

2. Предложена методика построения информационной системы управления потреблением ТЭР.

3. Построена организационно-функциональная схема управления ИЭС. Данная схема служит общесистемной основой для разработки специального математического и алгоритмического обеспечения управления инженерно-энергетической системой.

4. Разработаны новые методы прогнозирования энергопотребления для учреждений бюджетной сферы, используемые при построении прогнозных моделей. Предложенные методы обеспечивают требуемую точность прогноза в условиях норм, лимитов и изменений уровней энергопотребления.

5. Предложены рекомендации, с целью:

• уменьшить финансовые затраты учреждений бюджетной сферы;

• повысить точность планируемых показателей при составлении прогнозного объема потребления энергоресурсов;

• повысить эффективность работы энергетических и эксплуатационных служб.

6. Автоматизированы процедуры получения, учета, обработки, хранения и дальнейшего использования информации по потребляемым энергоресурсам с помощью современных информационных технологий, приборов учета и разработанного прикладного программного обеспечения.

7. Разработанные методические указания и пакет прикладных программ по управлению энергопотреблением способствовали повышению качества работы потребителей ТЭР и позволили сэкономить более 1,5 млн. рублей в год на основе данных за период с 2007-2009гг.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в ведущих рецензируемых научных журналах, включенных в перечень БАК

1. Портнов И. С., Кумаритов А. М. Энергосбережение и энергоэффективность как условия устойчивого развития экономики региона// Механизмы активизации использования региональных ресурсов. Москва-Владикавказ: Вольное экономическое общество. Т.79. 2006. С. 233-241.

2. Портнов И. С., Каиров В. М. Энергосбережение в бюджетной сфере// Сборник научных статей по актуальным проблемам экономики. Москва. Вольное экономическое общество. Т.89. 2008. С. 131-139.

3. Портнов И. С. Недостатки энергосберегающей политики в бюджетной сфере // Специальный выпуск, посвященный 70-летию проф. Хузмиева Измаила Каурбековича. Москва-Владикавказ: Вольное экономическое общество России. 2008. С. 217-222.

4. Портнов И. С, Амбалов Р. Б., Романова Н. Г., Паруш-кин В. В., Гасиева О. И. Проблемы функционирования системы управления потреблением энергоресурсов // Вестник воронежского государственного технического университета. 2009г. Том 5, №4. С. 55-59.

5. Портнов Я. С., Кумаритов А. М. Прогнозирование потребления энергоресурсов в учреждениях бюджетной сферы // Вестник воронежского государственного технического университета. Том 5, №10. 2009г. С. 201-203.

Публикации в других изданиях

6. Портнов КС. Повышение энергоэффективности бюджетных организаций путем внедрения АСУПЭ // Труды орловского регионального отделения В.ЭО России. Материалы всероссийской Научно-практической конференции «Устойчивое развитие экономики и социальной сферы отраслей и предприятий народного хозяйства». Орел 2009г. TIC 115-116

7. Портнов И. С. К вопросу о снижении энергопотребления в учреждениях бюджетной сферы // Материалы всероссийской научной конференции Информационные технологий в науке и образовании. 16-17 апреля 2009 г Часть 2.Бийск, С. 73-75.

Подписано в печать 19.11.2009. Формат бумаги 60x84 1/16. Бум. офсетная. Гарнитура «Тайме». Тираж 100 экз. Объем 1,3 усл. п.л. Заказ №362.

Отпечатано в отделе оперативной полиграфии Северо-Кавказского горно-металлургического института (Государственного Технологического Университета). 362021, Владикавказ, ул .Николаева 44.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ОСНОВНЫХ ПРОБЛЕМ ПОТРЕБЛЕНИЯ

ЭНЕРГОРЕСУРСОВ В УБС.

1.1 Особенности потребления энергоресурсов в УБС.

1.2 Описание и анализ функционирования инженерно-энергетической системы.

1.3 Анализ систем управления инженерно-энергетической системой.

1.4 Выводы и постановка задачи исследования.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ОПТИМИЗАЦИИ

УПРАВЛЕНИЯ ПОТРЕБЛЕИЕМ ЭНЕРГОРЕСУРСОВ.

2.1 Показатели эффективности управления инженерно-энергетической системой.

2.2 Построение математической модели управления инженерноэнергетической системой.

2.3 Формализация задачи управления энергопотреблением.

2.4 Выводы по главе.

ГЛАВА 3. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОТРЕБЛЕНИЯ

ЭНЕРГОРЕСУРСОВ В УБС.

3.1 Прогнозирование потребления как метод снижения энергозатрат.

3.2 Алгоритм прогнозирования процессов потребления.

3.3 Прогнозирование потребления энергоресурсов Центральным Диспетчерским Управлением.

3.4 Формирование требования к программному обеспечению ИСУП.

3.5 Выводы по главе.

ГЛАВА 4. ПРИМЕНЕНИЕ И РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПОТРЕБЛЕНИЕМ ТЭР.

4.1 Программная и аппаратная реализация ИСУП.

4.2 СУБД используемые при эксплуатации ИСУП.

4.3 Адаптация программ к технологическим особенностям расчетов в инженерно-энергетической системе.

4.4 Исследование и разработка общей структуры программного комплекса ИСУП.

4.5 Разработка архитектуры программного комплекса ИСУП.

4.6 Разработка информационного обеспечения программного комплекса ИСУП.

4.7 Точность прогнозирования потребления ТЭР.

ВЫВОДЫ.

Актуальность темы. На современном этапе в России наблюдается устойчивая тенденция к снижению эффективности потребления топливно-энергетических ресурсов и воды (ТЭР), которая определяется устаревшими системами жизнеобеспечения, высокой энергоемкостью потребления, отсутствием эффективных систем управления потреблением, энергозатратными технологиями. Из анализа данных, приведенных в Энергетической стратегии России до 2020 г., следует, что наша страна располагает огромным потенциалом энергосбережения, который составляет величину не менее 360-430 млн. тонн условного топлива (ТУТ), что сравнимо с объемом всей экспортируемой из страны нефти и нефтепродуктов^, 72, 84]. При этом учреждения бюджетной сферы (УБС) являются одними из наиболее энергоемких потребителей, в которых наблюдается устойчивая тенденция к снижению эффективности потребления ТЭР, определяемая отсутствием эффективных систем управления энергопотреблением.

Анализ этих факторов, влияющих на эффективность энергопотребления, позволяет обнаружить в каждом из них интенсивные процессы деградации. Эти тенденции в сочетании с экологическими факторами, а так же с ростом стоимости ТЭР, ставят под угрозу стабильное развитие России. Остановить эти тенденции, можно только переосмыслив отношение к энергопотреблению, разработав с учетом особенностей конкретного объекта современные решения, методы и средства повышения управления потреблением ТЭР.

Оптимальное управление энергопотреблением должно стать одним из основных направлений деятельности энергетических служб и подразделений УБС. Учитывая, что принятие управленческих решений основывается на мониторинге и анализе разнородного и большого количества информации, оптимальное управление должно основываться на применение эффективных информационно-управляющих систем. Особую актуальность процессы принятия эффективных управленческих решений имеют для энергоемких потребителей, например, для учреждений бюджетной сферы.

Следовательно, решение задач, связанных с построением информационной системы управления потреблением ТЭР повышающих эффективность использования, надежность снабжения и снижение затрат на оплату ТЭР, является насущной задачей современности. Решению отдельных вопросов важных и актуальных проблем снижения энергоемкости потребления, а также повышения надежности энергоснабжения потребителей, посвящены фундаментальные работы научных школ МЭИ (ТУ), МГГУ (МГИ), МГТУ, НГТУ, ЮРГТУ (НПИ), СамГТУ, СКГМИ (ГТУ) и ряда других научных и высших учебных заведений. Основополагающий вклад в решение вопросов, связанных с теоретическим обоснованием и практической реализацией методов управления энергоснабжением и энергопотреблением внесли такие известные ученые как Арзамасцев Д.А., Бобряков A.B., Бусленко Н.П., Вагин Г.Я., Вакулко А.Г., Варнавский Б.П., Васильев И.Е., Гительман Л. Д., Глушков В.М., Горбатов В.А., Туриев В.П., Железко Ю.С., Жилин Б.В., Клименко A.B., Кумаритов A.M., Хузмиев И.К. и др. Основные результаты в области построения сложных систем управления содержатся в работах А. А. Емельянова, A.A. Кукушкина, Б.А. Лагоша, В.А. Лукас, В.А. Горбатова, Г.С. Поспелова, Д.А. Поспелова, Л.Л. Растригина, Н.П. Бусленко и других ученых.

Своевременность и актуальность решаемых в настоящей работе проблем - повышения эффективности управления энергопотреблением, — заключается в разработке алгоритмов управления в соответствии с современными требованиями к инженерно-энергетическим системам (ИЭС).

Цель диссертационной работы — исследование и разработка информационной системы потребителей ТЭР, для повышения эффективности управления ИЭС на основе оперативного анализа технико-экономической информации из автоматизированных информационно-измерительных систем контроля и учета энергоресурсов (АИИСКУЭ).

Для достижения поставленной цели сформулированы и решены следующие задачи:

1. Анализ инженерно-энергетических систем (ИЭС) потребителей ТЭР и особенностей взаимодействия их субъектов.

2. Определение показателей эффективности управления ИЭС.

3. Разработка и анализ математической модели управления ИЭС.

4. Разработка методов прогнозирования энергопотребления в учреждениях бюджетной сферы (УБС), обеспечивающих необходимую точность прогноза в условиях норм лимитов потребления, ограничений по мощности.

5. Построение способов взаимодействия лица, принимающего решение, с информационной системой управления потреблением ТЭР.

Объект исследований — инженерно-энергетические системы учреждений бюджетной сферы.

Предмет исследований - системы управления ИЭС, а также модели, методы и алгоритмы, обеспечивающие повышение эффективности функционирования этих систем.

Методы исследований. Решение поставленных задач базируется на применении комплекса методов, включающих системный анализ, математическое моделирование с использованием принципов построения автоматического управления, экономико-статистический анализ, оптимального управления, прогнозирования и обработки случайных процессов.

Научная новизна работы состоит в следующем: 1.Предложены методы и алгоритмы определения эффективности управления ИЭС, основанные на показателях использования энергоресурсов и потенциала энергосбережения, влияющие на принятие управленческих решений;

2.Построена математическая модель управления ИЭС, базирующаяся на минимизация рассогласования планируемого и фактического объема энергопотребления;

3.Предложены методы прогнозирования потребления энергоресурсов в учреждениях бюджетной сферы, обеспечивающие необходимую точность прогноза и работу в режиме реального времени в условиях норм и лимитов потребления.

4. Разработаны алгоритмы решения взаимосвязанного комплекса задач управления и прогнозирования процессов потребления на основе оперативного анализа информации центральным диспетчерским управлением, потребителей ТЭР;

Практическая значимость:

• на основе системного анализа особенностей функционирования инженерно-энергетической системы учреждений бюджетной сферы определены критерии эффективности её управления;

• разработано математическое, алгоритмическое и программное обеспечение для информационной подсистемы управления потреблением ТЭР учреждений бюджетной сферы, повышающее эффективность управления инженерно-энергетической системы, с получением значительного экономического эффекта;

• построена структурная модель функционирования информационной системы управления потреблением ТЭР для учреждений бюджетной сферы;

• разработаны методы и алгоритмы управления потреблением ТЭР, приняты к использованию на предприятии деревообрабатывающей промышленности ЗАО «РОКОС», в административно-хозяйственных службах высших учебных заведениях Республики Северная Осетия — Алания, а так же в учебном процессе на кафедрах «Информационные системы в экономике» и «Организации производства и экономики промышленности» ГОУ ВПО СКГМИ (ГТУ);

• результаты проведенных научных исследований легли в основу разработки методических указаний по управлению потреблением ТЭР для высших учебных заведений.

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждается соответствием результатов теоретических и экспериментальных исследований, результатами внедрения разработанной системы управления

Личный вклад автора. Основные научные положения, выводы и рекомендации, содержащиеся в диссертационной работе, получены автором самостоятельно.

Публикации. По теме диссертации опубликовано самостоятельно и в соавторстве 7 работ, включая публикации в изданиях из перечня ВАК РФ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка использованной литературы, включающего 99 наименований и содержит 143 стр. машинописного текста, 41 рисунок и 14 таблиц.

выводы

В главе приведены особенности комплекса технических средств (КТС) и программных средств комплекса ИСУП. Подсистемы комплекса:

1. позволяют автоматизировать процедуры связанные с осуществлением прогнозирования энергопотребления и последующий расчет баланса энергоресурсов на основании общей базы данных телеизмерений комплексов АИИСКУЭ установленных на объектах потребления УБС. Средства объектной базы комплекса позволяют создавать базу объектов и технологического оборудования, информационную структуру балансов, потребляемых объемов энергоресурсов.

2. За счет автоматизации процедур сбора информации по объектам потребления УБС в общей базе данных всегда находится актуальная информация по потребляемым объемам ТЭР. Что дает возможность делать с ЦДУ выборку данных за определенные периоды времени и проводить оперативный расчет диспетчерского графика потребления и баланса энергоресурсов.

3. При внедрении комплекса в энергосистеме применяются SQL-версия системы ИСУП. SQL-версия имеет хорошее быстродействие, предоставляет широкие возможности разграничения доступа и универсальный механизм хранения и доступа к данным, основанный на средствах СУБД Oracle. Рост производительности аппаратных средств позволяет осуществлять применение SQL-версий программ повсеместно на объектах потребления УБС.

4. При применении комплекса и привязке его к комплексам АИИСКУЭ происходит столкновение с большим разнообразием баз данных и программных средств обработки измерений. Подобное разнообразие форматов и способов хранения данных измерений вызывает большие трудности, а иногда и ставят под сомнение саму возможность применения. Структура и глубина архивов некоторых измерительных систем недостаточна для решения задач планирования и управления режимами инженерно-энергетической системы. Вследствие отсутствия унифицированных стандартов данных и программного обеспечения большие затраты труда и средств расходуются на разработку различных программных конверторов, шлюзов, обменных блоков, что приводит к значительной потере времени и большим погрешностям.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертационная работа посвящена решению актуальной научно-технической проблемы разработки информационно-управляющей системы потребителей ТЭР, решение которой направлено на построение эффективных интеллектуальных систем управления инженерно-энергетической системой, обеспечивающих оптимизацию режимов энергопотребления, надежность энергоснабжения, экономию энергоресурсов и как следствие повышение эффективности управления.

Результаты исследований значимы для топливно-энергетической и ЖКХ отраслей, так как их применение способствует повышению надежности обеспечения потребителей энергоресурсами.

В диссертационной работе получены следующие основные научные и практические результаты.

1. Проведен системный анализ функционирования инженерно-энергетических систем учреждений бюджетной сферы, положенный в основу оптимизации управления потреблением.

2. Предложена методика построения информационной системы управления потреблением ТЭР.

3. Построена организационно-функциональная схема управления ИЭС. Данная схема служит общесистемной основой для разработки специального математического и алгоритмического обеспечения управления инженерно-энергетической системой.

4. Разработаны новые методы прогнозирования энергопотребления для учреждений бюджетной сферы, используемые при построении прогнозных моделей. Предложенные методы обеспечивают требуемую точность прогноза в условиях норм, лимитов и изменений уровней энергопотребления.

5. Предложены рекомендации, с целью:

• уменьшить финансовые затраты учреждений бюджетной сферы;

• повысить точность планируемых показателей при составлении прогнозного объема потребления эиергоресурсов;

• повысить эффективность работы энергетических и эксплуатационных служб.

6. Автоматизированы процедуры обработки, хранения и дальнейшего использования информации по потребляемым энергоресурсам с помощью современных информационных технологий, приборов учета и разработанного прикладного программного обеспечения.

7. Разработанные методические указания и пакет прикладных программ по управлению энергопотреблением были приняты в «ЗАО» РОКОС и СКГМИ (ГТУ), что способствовало повышению качества работы объектов потребления ТЭР и позволило сэкономить более 700 тыс. и 1,5 млн. рублей в год соответственно на основе данных за период с 2007-2009гг.

1. Интернет сайт Министерства промышленности и энергетики России, www.mte.gov.ru/docs/32/1773.html.

2. Постановление Правительства РФ № 700 «О введении раздельного учёта затрат по регулируемым видам деятельности в энергетике» от 6.07.1998 г.

3. Постановление Правительства РФ №526 «О реформировании электроэнергетики Российской Федерации» от 11.07.2001 г.

4. Проект Федерального закона «О внесении изменений в федеральный закон «Об энергосбережении»»: принят Государственной Думой ФС РФ 20 марта 2003 г. в редакции предложенной согласительной комиссией.

5. Федеральная Программа «Топливо и энергия», принята Постановлением Правительства РФ №263, 06. 03. 1996 г.

6. Федеральная энергетическая комиссия РФ Электронный ресурс. Кутовой Г. П. Реформирование электроэнергетики: Европейский опыт. М.: ФЭК РФ, 2002 - Режим доступа: http://fekrf.ru - Заголовок с экрана. - Яз. рус.

7. Федеральный закон РФ № 35-Ф3 «Об электроэнергетике» от 26.03.2003 г.

8. Федеральный закон РФ № 37-Ф3 «О внесении изменений и дополнений в часть вторую Гражданского Кодекса Российской Федерации» от 26.03.2003 г.

9. Федеральный закон РФ № 38-Ф3 «О внесении изменений и дополнений в федеральный закон «О государственном регулировании тарифов на электрическую и тепловую энергию в Российской Федерации»» от 26.03.2003 г.

10. Федеральный закон РФ № 39-Ф3 «О внесении изменений и дополнений в федеральный закон «О естественных монополиях»» от 26.03.2003 г.

11. Федеральный справочник «Топливно-энергетический комплекс России». -М.: «Родина Про». 2000.

12. Закон Республики Северная Осетия-Алания "Об энергосбережении" от 17 января 2000 г. N 1-РЗ.14. «Правила лимитирования потребления электрической и тепловой энергии ». Утвержденные министерством топлива энергетики РФ 16 апреля 1998 г.

13. Закон Томской области «Об основах энергосбережения на Территории Томской области» Приложения к решению Государственной Думы Томской области от 28 января 1997 г. №400

14. Закон сахалинской области «Об энергетической политике и энергосбережении на территории Сахалинской области». Принят Сахалинской областной Думой 3 декабря 1998 г.

15. Опыт энергосбережения в городском хозяйстве Санкт-Петербурга// Энергосбережение. 1999. №3 с 32-36.

16. Авдашева С.Б., Розанова Н.М. Теория организации отраслевых рынков. -М.: Экономика, 1998.

17. Анисимов С.П. Функционирование розничного рынка электрической энергии (мощности) в переходном периоде.// Экономика и финансы электроэнергетики. 2003. —№6. - с. 169-176.

18. Арунянц Г.Г., Калинкин А.Д., Хузмиев И.К. Особенности построения программного комплекса расчета и анализа потерь в электрических сетях // Вестник ФЭК РФ М.: 2001 - № 4 - С. 143-148.

19. Арунянц Г.Г., Пагиев К.Х., Текиев В.М., Автоматизированный синтез и анализ многомерных систем управления технологическими объектами, Владикавказ: Иристон, 2000. 268 с.

20. Ахиезер Н.И. Лекции по теории аппроксимации. М: Наука, 1965.

21. Баканов М.И. Теория экономическо1 о анализа: учебное пособие. -М.: Финансы и статистика, 1994 г.

22. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа: учебник. М.: Финансы и статистика МО РФ, 2002. - 412с.

23. Бартоломей П.И., Грудинин И., Пеуймин В.Г. Определение оптимальных и допустимых режимов в задачах оперативного управления ЭЭС // Известия Академии наук СССР. Энергс! пка и транспорт, 1991, №4. с. 62-70.

24. Башмаков И.А. Повышение энергоэ<Ьфективности в организациях бюджетной сферы: возможности для частно-государственного партнерства. ЦЭНЭФ, 2005 fhttp://www.ccncf.ru/info/books/puS list.htm)

25. Бейкер А.Б., Прогнозирование нагрузки для планирования генерации в большой объединенной энергосистеме. М: Энергоатомиздат, 1978. стр.50-51

26. Бокс Дж., Дженкпнс Г. Анализ посменных рядов, прогноз и управление. М.:Мир, 1974.406 с.

27. Большие системы энергетики и структура их системных исследований, К.Х. Пагиев, A.B. Сакиев, Влади' чвказ, НИТНОЭ-2003, 2003г.

28. Булатов В.П. Системные исследования в энергетике в новых социально-экономических условиях. Новосибирск: Наука, 1995. - 189с.

29. Бэнн Д.В., Фармер Е.Д. Сравнительные модели прогнозирования электрической нагрузки. М: Энергоатомиздат, 1978. 200с.

30. Вайцзеккер Э., Ловинс Э., Ловинс Л., Фактор четыре, ACADEMIA, М., 2000.

31. Вентцель Е.С, Овчаров Л.А. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. М: Высш. школа, 2000. 383 с.

32. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. М.: Высшая школа, 2000. - 380с.

33. Голиков А.Н. Переходная экономика. Реалии России и мировой опыт. М.: Москва, 2001.

34. Головченко В.Б. Прогнозирование временного ряда по экспертным высказываниям//Техническая кибернетика, 1991, №3. с. 47 51.

35. Головченко В.Б., Носков С.И. Комбинирование прогнозов с учетом экспертной информации. // Автоматика и телемеханика, 1992. №11 с. 109-117.

36. Головченко В.Б., Носков С.И. Прогнозирование на основе дискретной динамической модели с использованием экспертной информации. // Автоматика и телемеханика, 1991. №4 с. 140-148.

37. Горчаков A.A., Орлова И.В., Половников В.А. Методы экономико-математического моделирования и прогнозирования в новых условиях хозяйствования.-М.: ВЗФЭИ, 1991.

38. Губанов В.А., Захаров В.В., Коваленко А.Н. Введение в системный анализ. — Л.: Издательство Ленинградского университета, 1988, 232 с.

39. Демура A.B., Надтока И.И. Оперативное, краткосрочное и долгосрочное прогнозирование электропотребления в электроэнергосистеме, г. Новочеркасск, 2001г., стр.3

40. Дейт К. Введение в системы баз данных. — СПб.: Вильяме, 1999.

41. Джангиров В.А., Баринов В.А. Принципы совместной работы энергокомпаний в условиях электроэнергетического рынка. // Электричество. 1995.-№3-С.2- 11.

42. Доброжаиов В.И. Прогнозирование электропотребления промышленного предприятия // Известия Вузов. Энергетика, 1989, №6. с. 1822.

43. Егоров В.А., АСКУЭ современного предприятия, М., Энергетик, №12, 2001.

44. Едемский С.Н. Прогнозирование электропотребления нагрузки на основе моделей с самоорганизацией // Известия Вузов. Энергетика, 1990, №2. с. 17-22.

45. Емельянов A.C. Эконометрия и прогнозирование. М.: Экономика, 1985. 225 с.

46. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения: Пер. с англ. /Под ред. И. Ф. Шахнова. М.: Радио и связь, 1981.-560 с.

47. Ковалев В.Г. Об оптимизации энергетических и финансовых потоков в регионе, Вопросы регулирования ТЭК, М., Регионы и Федерация, №3-4, 2000.

48. Комплекс программ анализа прогнозирования электропотребления электроэнергосистем с помощью персональных ЭВМ.//Описание алгоритмов прогнозирования электропотребления.- М.: НЦЭНАСД999.-19 с.

49. Кротов В.Ф., Лагоша Б.А, Лобанов С.М., Данилина Н.И., Сергеев С.И. Основы теории оптимального управления. Под ред. В.Ф. Кротова. М.: Высшая школа. 1990 - 430 с.

50. Кумаритов A.M. Основные проблемы автоматизации функционирования региональных систем «поставщик-потребитель энергоресурсов» и методы их решения// Аудит и финансовый анализ , № 3-4, Москва, 2007.

51. Кумаритов A.M. «Оптимизация управления потреблением энергоресурсов в региональной энергетической системе «поставщик-потребитель»// Издательство Северо-Кавказского научного центра высшей школы, г. Ростов-на-Дону, 2007.

52. Кумаритов A.M., Москаленко И.В., Хузмиева О.И. Оптимизация управления потреблением энергоресурсов на промышленном предприятии// Изд-во «МАВР», Владикавказ, 2006.

53. Кумаритов A.M., Сакиев A.B. К вопросу о прогнозировании потребления электроэнергии// Проблемы энергосбережения и экологии в промышленном и жилищно-коммунальном комплексах: сборник статей VII Международной научно-практической конференции. Пенза,2006.

54. Кумаритов A.M. Методы и алгоритмы решения задачи оптимального потребления энергоресурсов на промышленном предприятии// Труды VII международной научно-практической конференции студентов и молодых ученых «Энергия молодых экономике России». - Томск, 2006.

55. Кумаритов A.M., Сакиев A.B. Алгоритм прогнозирования случайных процессов потребления электрической энергии// Малая энергетика-2005: Материалы международной научно-практической конференции, г. Москва, 2005.

56. Лукас. В.А. Основы теории автоматического управления //, изд-во "Недра" 1977.

57. Математика и кибернетика в экономике. Словарь справочник. Изд. 2-е, перераб. и доп. М., «Экономика», 1975.-700 с.

58. Математическая теория оптимальных процессов // Понтрягин Л.С., Болтянский В.Г., Гамкрелидзе Р.Г. и др., М.: Наука, 1969., 382 с.

59. Меламед A.M. Современные методы анализа и прогнозирования режимов электропотребления в электроэнергетических системах // Итоги науки и техники. Энергетические системы и их автоматизация, 1998, т. 4. с. 4-111.

60. Меламед A.M., Тимченко В.Ф., Сааренд К.А. Моделирование динамики изменений потребления электроэнергии энергосистем при неполной информации // Электричество. 1977. № 4. с. 66-69

61. Парамонов Ф.И. Математические методы расчета многономенклатурных потоков. М.: Машиностроение, 1964., 264 с.

62. Подгорный И.И. Энергосбережение в бюджетной сфере: опыты и предложения по распространению Энергосберегающих технологий М.: ОМННО "Совет Гринпис", 2007. 28 с.

63. Портнов И.С. К вопросу о снижении энергопотребления в учреждениях бюджетной сферы// Бийский технологический институт. Материалы всероссийской научной конференции Информационные технологии в науке и образовании. Часть 2 16-17 апреля 2009 г. С73-75.

64. Портнов И.С, Р.Б Амбалов, Н.Г. Романова, В.В. Парушкин, О.И. Гасиева Проблемы функционирования системы управления потреблением энергоресурсов// Вестник воронежского государственного технического университета Том 5 №4 2009 г. С 55-59.

65. Портнов И.С., Каиров В.М Энергосбережение в бюджетной сфере// Сборник научных статей по актуальным проблемам экономики. Москва: Вольное экономическое общество, Т.89, 2008. С 131-139

66. Портнов И.С. Недостатки энергосберегающей политики в бюджетной сфере // Специальный выпуск, посвященный 70-летию профессора Хузмиева Измаила Каурбековича. Москва-Владикавказ: Вольное экономическое общество России,2008. С217-222

67. Пашковский С. Вычислительные применения многочленов и рядов Чебышева. М.: Наука, 1983.

68. Сакиев A.B. Современное состояние проблем повышения эффективности управлением производственной деятельности региональных электроэнергосистем. // Труды молодых ученых №4. Владикавказский научный центр, г. Владикавказ, 2005.

69. Санеев Б.Г., Гамм А.З., Макаров A.A. Теоретические основы системных исследований в энергетике. «Наука», 1986 г., Новосибирск.

70. Ст. Бир, Кибернетика и управление производством. —М.: Фитматгиз, 1963. 276 с.

71. Терехов JI.JI. Кибернетика для экономистов. М.: Финансы и статистика, 1983.

72. Хузмиев И.К. Об энергетической стратегии России до 2020 г. // Вестник ФЭК РФ.- М.: 2001.- № 1С. 16-21.

73. Хузмиев И.М. Повышение эффективности разработки и использования сложных программных продуктов // Труды молодых ученых, №3, Владикавказский научный центр, г. Владикавказ, 2005 — С. 87-92.

74. Хузмиев И.К., Бакшиев М.Ю., Концепция реформирования электроэнергетики РСО-А, М., Вестник ФЭК РФ, №4, 2001.

75. Хузмиев И.К., К вопросу о реструктуризации РАО «ЕЭС России», Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Вопросы ценовой политики в топливно-энергетическом комплексе» Суздаль 14-15 марта 2001.

76. Шеннон Р., Имитационное моделирование систем: искусство и наука, Мир, М., 1978.

77. Энергетика за рубежом, приложение к журналу Энергетик, выпуск 1,2001.

78. Юревич Е.И. Теория автоматического управления. Энергия, JL, 1969.-375 с.

79. Спирли Э. Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка, реализация. Том. 1. Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. - 400 с.

80. Харрингтон Д. Проектирование объектно-ориентированных баз данных. Пер. с англ. М.: ДМК Пресс, 2001. - 272 с.

81. Энтони Джей, Эффективная презентация, Амалфея, Минск., 1997.

82. А.В. Baker, E.D.Farmer, W.D.Laing, and A.D.N. March (1978).The online demand validation and predication facility at the National Control Centre, OD(S)/R38/78, Central Electricity Generating Board.

83. D.W. Bunn and J.P. Seigal (1983). Television effects on the demand for electricity.' Energy Economics, 5, No. 1, 31-36.

84. E.D. Fanner and MJ. Potton (1968). 'Development of online load-prediction techniques with results from the south-west region of the C.E.G.B.' Proc. IEE, 115, No. 10, 1549-1558.

85. Global Energy Perspectives, Cambridge University Press, 1998. Regional energy conservation, International seminar, Plata d'Aro (Catalonia), Книга докладов, 2-6 October, 1995.