автореферат диссертации по электротехнике, 05.09.03, диссертация на тему:Разработка методики управления перспективным развитием систем электроснабжения потребителей на основе нейро-ценологического прогнозирования электропотребления предприятий и организаций региона

На правах рукописи

Лесниченко Александр Юрьевич

РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ УПРАВЛЕНИЯ ПЕРСПЕКТИВНЫМ РАЗВИТИЕМ СИСТЕМ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ НА ОСНОВЕ НЕЙРО-ЦЕНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ И ОРГАНИЗАЦИЙ

РЕГИОНА

Специальность 05.09.03 - «Электротехнические комплексы и системы»

Автореферат 4842222

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

7 ДПР 2011

Москва-2011

4842222

Работа выполнена на кафедре «Электроснабжение промышленных предприятий» Московского энергетического института (технического университета)

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Кудрин Борис Иванович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Ляхомский Александр Валентинович

кандидат технических наук, доцент Ошурков Михаил Геннадьевич

Ведущая организация: ГОУ ВПО «Российский государственный

университет нефти и газа имени И.М. Губкина», г. Москва

Защита состоится « 22 » апреля 2011 г., в 16-00 часов в аудитории М-611 на заседании диссертационного совета Д 212.157.02 при Московском энергетическом институте (техническом университете) по адресу: 111250, Москва, ул. Красноказарменная, д. 13.

Отзыв на автореферат (в двух экземплярах, заверенных печатью) просим направлять по адресу: 111250, Москва, ул. Красноказарменная 14, Ученый Совет МЭИ (ТУ).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МЭИ (ТУ). Автореферат разослан «21 » марта 2011 г. Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.157.02 к.т.н., доцент

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В условиях ресурсных ограничений и роста электропотребления важное значение приобретает планирование инвестиционных проектов для обеспечения недискриминационного и надежного доступа потребителей к электрической энергии. Это актуализирует необходимость возможно точного прогнозирования потребностей в объемах и мощности электроэнергии. Для выработки концепции развития систем электроснабжения важно изучение системных свойств и связей в структурах установленного электротехнического оборудования. В условиях высокого износа электрооборудования оптимизация технического обслуживания и ремонта позволит повысить надежность электроснабжения. Для этого необходимо создание информационно-методического обеспечения, опираясь на современные научные методы, что предполагает изучение структурного состава потребителей для обоснованного тарифообразования; внедрение компьютерных технологий и счетчиков электроэнергии. Повышение точности учета электрической энергии, позволит снизить потери, создаст информационную основу контроля над энергосбережением и положительно скажется на добросовестных потребителях.

Целью диссертационной работы является создание комплексной методики управления перспективным развитием систем электроснабжения потребителей на основе прогнозирования параметров их электропотребления, с учетом ценологических свойств распределения потребителей и структуры установленного электрооборудования.

Основные задачи работы заключаются в следующем:

1. Проведен анализ особенностей электроснабжения потребителей регионов и специфики учета электроэнергии;

2. Собрана и обработана статистика электропотребления юридических лиц в Белгородской области;

3. Выбран и адаптирован математический аппарат для обеспечения точности и устойчивости прогноза потребления электроэнергии предприятиями и другими юридическими лицами региона;

4. Проанализированы и оценены возможности прогнозирования временных рядов с помощью различных методов: статистических, теории техноцено-зов, искусственных нейронных сетей;

5. Осуществлен сбор данных о структуре установленного электрооборудования в одиннадцати областях центральной части России;

6. Произведено математическое моделирование и анализ структур установленного электрооборудования с помощью моделей простых чисел и гиперболических ранговидовых //-распределений;

7. Рассчитаны корреляционные взаимосвязи между структурами потребителей; установленным оборудованием, служащим для электроснабжения этих потребителей и персоналом, осуществляющим его обслуживание.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе использованы классические вероятносто-статистические методы, ценологические и нейросетевые методы прогнозирования временных рядов, кластерный и корреляционный анализ. Теоретические исследования сопровождались расчетами в специализированных научных программных продуктах, в частности: 81аЙ511са, МаЛсас!.

Научная новизна заключается в следующем:

1. Показана инвариантность структуры установленного оборудования в распределительной системе электроснабжения потребителей региона;

2. Разработан гибридный метод прогнозирования электропотребления предприятиями региона на основе нейронных сетей и теории техноценозов;

3. Предложена архитектура информационно-аналитического центра региона, координирующего сбор, обработку и предоставление информации о работе энергосистемы и потребителей для мониторинга энергоэффективности их деятельности;

4. Доказано, что структура потребителей региона и структура установленного оборудования в системе электроснабжения взаимосвязаны, и могут быть смоделированы гиперболическими //-распределениями;

5. Создана комплексная методика управления перспективным развитием систем электроснабжения потребителей на основе прогнозирования потребностей в электроэнергии с учетом техноценологических свойств установленного оборудования.

Значение для теории состоит в развитии метода прогнозирования параметров помесячного электропотребления предприятий и организаций региона на основе нейронных сетей и ценологической теории; а также в разработке подхода к оценке взаимосвязанности ценозов, опираясь на кластерный и корреляционный анализ.

Достоверность результатов работы обеспечивается корректным применением научных методов; сбором информации об объекте исследований из надежных и компетентных источников; обоснованностью принимаемых допущений; сопоставимостью результатов исследований с существующими, научными положениями.

Практическая ценность работы заключается в создании архитектуры информационно-аналитического центра на основе предложенных и обоснованных методик. Разработанные методы позволяют энергетическим компаниям и крупным потребителям электроэнергии производить анализ потребления электроэнергии и планирования развития электросетевого хозяйства. Представленные в диссертации положения позволяют проводить прогнозирование электропотребления предприятиями и организациями региона и предоставлять контролирующим органам информацию по развивающимся отраслям и эффективности программ энергосбережения.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных и всероссийских конференциях: ХГУ-ой конференции по технетике и общей ценологии с международным уча-

стием (г. Москва, 2009 г.); ХЬ-ой Всероссийской научно-практической конференции (с международным участием) с элементами научной школы для молодежи «Федоровские чтения-2010» (г. Москва, 2010 г.); IV-ой международной научно-практической конференции «Энергетика и энергоэффективные технологии» (г. Липецк, 2010 г.); Девятой международной научно-практической конференции «Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности» (г. Санкт-Петербург, 2010 г.).

Реализация работы. Результаты диссертационной работы опробованы и внедрены филиалами ОАО «Межрегиональная распределительная сетевая компания Центра» - «Белгородэнерго» и «Курскэнерго», что подтверждается соответствующими актами.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 14 печатных работ, из которых: 1 статья из перечня ВАК РФ, 2 статьи в ведущих периодических отраслевых изданиях, 11 статей в сборниках трудов международных и всероссийских научных конференций.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, выводов по работе, заключения, трех приложений и библиографического списка, выполнена на 146 страницах машинописного текста, содержит 15 рисунков, 12 таблиц. Библиографический список использованной литературы включает 128 наименований, из которых 17 публикаций на иностранном языке.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертационной работы, формулируются цели и задачи исследования, приводится научная новизна и практическая значимость полученных результатов работы. Отражены вопросы реализации и апробации научных результатов, дана характеристика публикаций, структуры и объема работы.

В первой главе рассмотрены проблемы электроснабжения потребителей Белгородской области, которую можно рассматривать в качестве энергодефицитного региона. Электроснабжение региональных потребителей рассмотрено с точки зрения третьей научной картины мира на основе техноценологических представлений.

Анализ схем электроснабжения потребителей показал, что в большинстве случаев схемы представимы в виде типовой схемы электроснабжения с шестью уровнями. В работе приведено краткое описание структуры существующих генерирующих мощностей Белгородской области, а также описание использования нетрадиционных и возобновляемых источников энергии в XIX веке в центральных губерниях России в свете современных требований к экологии и надежности электроснабжения.

Для обеспечения надежного электроснабжения потребителей необходимо изучение их структурного состава. Поэтому весь массив потребителей Белгородской области был нами проанализирован с точки зрения классификации по виду деятельности, технологическим процессам, возможностям и особенностям учета электроэнергии. Приведена модель бизнес-процесса сбора данных о параметрах электропотребления потребителей региона.

К особенностям регионального электропотребления мы можем отнести большое количество точек учета, неравномерное распределение по территории потребителей с точки зрения потребляемой мощности, высокий износ оборудования и низкий уровень автоматизации и оснащения средствами связи. На основе требований к автоматизации управления электроснабжением потребителей в работе приведена таблица с типовыми функциями, которые должны выполнять автоматизированные системы технологического управления.

Таким образом, в главе комплексно рассмотрена проблематика информационно-методического обеспечения менеджмента перспективного развития систем электроснабжения региональных потребителей с учетом ценологических свойств крупных инфраструктурных объектов.

Во второй главе приведен обзор классических на основе теории вероятности, ценологических и на основе нейронных сетей методов прогнозирования временных рядов.

Для выявления тенденций электропотребления предприятиями региона проводится анализ структуры потребителей. Исходя из проведенных исследований, можно сделать вывод, что совокупность предприятий региона образует техноценоз. Для моделирования структуры техноценоза используется рангови-довое распределение по параметру:

где В - константа ранговидового Я-распределения; /? - характеристический показатель; г - ранг. Чем больше /?, тем круче гиперболическая кривая и больше разрыв между саранчевыми кастами и уникальными видами.

Прогнозирование с помощью нейронных сетей основывается на модели нейрона рис. 1. Свою силу нейронные сети черпают, во-первых, из распараллеливания обработки информации, во-вторых, из способности самообучаться, т.е. создавать обобщения. Под термином обобщение понимается способность получать обоснованный результат на основании данных, которые не встречались в процессе обучения.

Л (г) = В/г?,

0)

3 с;

го I

Х(1) о-

х(2) >

ф) о

Функция активации

Выходной

/(.) -► сигнал

_ У/

Синаггтические веса

Рис.1 Модель нейрона

Часто для прогнозирования временных рядов используется авторегрессионная модель:

х( = Ь0 + Ьгх(_г + Ь2х^2 + + Ьрх(_р + е£ (£ = 1,2, ...,п), (2) где Ь0,Ьг,... Ьр - некоторые константы; хс - временной ряд случайной величины X; £с - случайная компонента, отражающая влияние не поддающихся учету и регистрации случайных факторов.

При прогнозировании могут использоваться либо только данные по электропотреблению (временной ряд), либо данные по электропотреблению и другим влияющим факторам (выпуск продукции, температура окружающего воздуха, и т.д.). Если требуется выполнить прогноз при достаточно небольшой статистической выборке данных, то необходимо использование дополнительной информации (временных рядов по влияющим факторам, экспертных суждений и т.д).

Для разработки комплексной методики управления перспективным развитием систем электроснабжения необходимо не только точное прогнозирование параметров электропотребления региональных предприятий, но и ценоло-гический анализ установленного оборудования. Каждый объект в ценозе можно охарактеризовать одним ли несколькими параметрами, выраженными численно. Определив параметр, можно упорядочить множество, расположив все объекты по порядку по мере уменьшения параметра, и получить гиперболическое ранговое //-распределение по параметру.

Простые числа образуют дискретный ряд со свойствами, аналогичными ряду частот встречаемости электрооборудования предприятий и цехов. Ряд простых чисел бесконечен и не имеет верхнего предела, поэтому он может использоваться для моделирования сколь угодно больших систем с любым количеством элементом. В качестве особей рассматриваются простые сомножители Р; в разложении N1 (значение числа N в данном случае неважно). При этом количество различных простых чисел определит суммарное число видов Б. А сумма всех простых чисел - число особей V. Также для моделирования струк-

туры установленного оборудования широко используется ранговидовое распределение вида (1).

В третьей главе приведены результаты исследований системных свойств электротехнического комплекса электроснабжения потребителей региона. Для исследований нами использовались статистические данные временных рядов помесячного электропотребления за период с июня 2005 года по декабрь 2009. Таким образом, в исследуемой выборке 55 значений.

Проведенная проверка распределения потребителей Белгородской области по величине помесячного электропотребления показала, что гипотеза о нормальности распределения может быть отвергнута д^абл(12480,3) > ^(7,8). Применив для моделирования совокупности предприятий и организаций региона по величине помесячного электропотребления гиперболическое ранговидовое Я-распределениё нами была рассчитана величина достоверности аппроксимации которая составила от 0,85 до 0,88 для различных месяцев в исследуемой выборке.

Результаты децильного анализа структуры помесячного электропотребления предприятиями региона показали, что предприятия с наибольшим электропотреблением, образующие первый дециль потребляют 96% всего объема электроэнергии. Объем электропотребления вторым децилем намного меньше и составил 2%, третьим - 0,8%, четвертым - 0,4%, пятым - 0,3%, шестым - 0,2%, седьмым - 0,1%, восьмым - 0,1%, девятым - 0,03%, десятым - 0,01% от общего потребления электрической энергии. Отношение объемов электропотребления между первым и последним децилями составило 7800 раз, что вообще говоря, резко противоречит оптимуму ценологической теории. А разница в потреблении самого крупного предприятия к самому мелкому достигло величины в 280 000 000 раз. Следует отметить также, что двадцать самых крупных предприятий Белгородской области потребляют три четверти всей электроэнергии.

Вышеприведенные доводы и рассуждения подтверждают правильность подхода к совокупности юридических лиц - потребителей региона как к регио-

нальному техноценозу. И соответственно для математического описания исследуемой статистики возможно применение рангового и ценологического анализа.

Проводя исследования искусственных нейронных сетей для данной выборки данных и при существующих условиях, был выбран многослойный пер-септрон, состоящий из четырех слоев. Обучение проводилось с помощью алгоритма обратного распространения и спуска по сопряженным градиентам. Останов обучения производился по принципу минимальной ошибки на контрольной выборке. Решение о количестве нейронов в слоях принималось, исходя из основных принципов: принципа минимума ошибки прогнозирования, баланса между ошибкой и сложностью архитектуры, а также учетом того факта, что чем сложнее функция, которую необходимо аппроксимировать, тем больше нейронов должно располагаться в скрытых слоях.

Локальные признаки извлекаются в первом скрытом слое, т.е. некоторые скрытые нейроны первого слоя можно использовать для разделения входного пространства на отдельные области, а остальные нейроны слоя обучать локальным признакам, характеризующим эти области.

В конечном итоге, мы получили сеть с четырьмя входными переменными, 48 входными нейронами, 50 нейронов располагается во втором (скрытом слое), 50 нейронов располагается в третьем (скрытом слое) и четыре нейрона образуют выходной слой. Архитектура сети представлена на рис. 2(а). На вход подается информация о помесячном электропотреблении предприятий и организаций региона; характеристический показатель распределения потребителей региона по величине помесячного электропотребления; количество дней в месяце и количество предприятий в регионе.

Оценить точность результатов прогнозирования можно с помощью показателя МАРЕ (средняя абсолютная процентная ошибка):

= 11 ' 1 ■ 100%, (3)

где ]Л/"рог - спрогаозированноезначениеэяектропотребления, И^ - реалшое значение эяекгропотребления, п-число ретроспективных наблюдший. Для описанного метода прогнозирования сети ошибка прогноза МАРЕ составила

Прогноз элекгропотребленияпредприятиями Белгородской области приведен нарис.2(б),нарис.З приведено сравнениенейро-ценолошчесюго метода прогнозирования с прогнозированием на основе авторегрессии.

Дата, месяц.год

а) б)

Рис.2 а) Архитегаура многослойного персептрона,б) График фактического и спрогнозированного суммарного элекгропотребленияпредприятий и организаций Белгородской области

Разработанный шбридный подход к прогнозированию элекгропотребления предприятий и организаций региона можно считать приемлемым для практического использования. Данный метод использует нейронные сети и данные, полученные в ходе рангового анализа ценоза, образуемого предприятиями региона. Таким образом, можно назвать метод нейро-ценологическим методом прогнозирования элеюропотребления предприятий и организаций региона. К преимуществам описанного метода можно отнести использование в качестве экспертной оценки техноценологических представлений. Введение в качестве дополнительного канала информации данных о характеристическом юэффи-

циенте позволяет увеличить точность прогноза. Это достигается тем, что характеристический коэффициенту? задает системныеограниченияна возможный темп роста или снижения электропотребления.

• Исходные ——Авторегрессия —*-Нейро-ценологический подход

02---

0,0 4--)-----,---,--,--1----1-----,----1

О 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Время, мес.

Рис.3 Сравнениепрогнозированиянейро-ценологическим методом с прогнозированием наоснове авторегрессии

Воспользовавшись базой данных по установленному элегарооборудова-нию, которая была получена в результате проведенной инвентаризации и паспортизации, нами была произвел енапроверкастатистических гипотез.Проверка гипотез о нормальности распределения для нескольких видов оборудования показала, что распределение установленного электрического оборудования в распределительных сетях, снабжающих электроэнергией большинство региональных потребителш, не является нормальным. Так для силовых трансформаторов ооптасно критерию Пирсона: ХнайХ285,9) > х?Д7,8); опор линий электропередач 6-10 кВ ^абл(163,5) > Хкр(7>Ю ; трансформаторов тока xlä,(416,0) > ХкР(7,8); счетчиюв электроэнергии /н2абл(1561,0) > ^(7,8); опор линий электропередач 0,4 kB xLm(808,9) > ХкР(7.8).

Проанализировав структуру установленных трансформаторов тока, приведем нарис.4 результаты моделированиядлятретьей модели простых чисел и

для аппроксимации с помощью ранговидового //-распределения. Характеристический показатель /? для приведенного гиперболического распределения равен 1,58, а величина достоверности аппроксимации К2 = 0,95. Для модели простых чисел величина достоверности аппроксимации составила В2 = 0,52. Таким образом, для моделирования структуры установленного оборудования лучше подходит гиперболическое ранговидовое Я-распределение. « Факт

* Моделирование простыми числами

— Аппроксимация фактических данных ранговидовым Н-распределением

Ранг вида

Рис. 4 Сравнение моделирования структуры установленных трансформаторов тока простыми числами и гиперболическим ранговидовым Я-распределением

Проведенные исследования показали, что структуры установленного электрооборудования предназначенного для электроснабжения потребителей региона соответствуют гиперболическим ранговидовым Я-распределениям (табл. 1).

Очевидна электрическая связь между системами электроснабжения собственно потребителя и системами внешнего электроснабжения субъектов электроэнергетики, которые обеспечивают необходимый транспорт энергии от генерирующей компании. Взаимосвязи между потребителем и энергоснабжающей организацией заключаются в наличии договорных отношений и электрической связью между приемниками потребителя и оборудованием сетевой компании.

Проведенные исследования позволяют оценить взаимосвязь субъектов энергетики как ценологически взаимосвязанных структур.

Для формирования матрицы, для расчета корреляций, интервалы данных были заменены на рассчитанное значение центра кластера. Значения коэффициентов корреляции составили от 0,67 до 0,99 (для различных ценозов), все корреляции значимы на уровне р < 0,05.

Таблица 1

Характеристические показатели Р гиперболических ранговидовых

Н-распределений различных ценозов по исследуемым областям

Распределение / Область Персонал по штатным должностям Потребители по величине элекгропотребления Силовые трансформаторы Оборудование РЗАиПА

Белгородская 1,56 2,02 1,94 1,46

Брянская 1,43 1,99 1,81 1,46

Воронежская 1,47 2,02 1,81 1,64

Костромская 1,37 1,79 1,81 1,39

Курская 1,49 1,99 2,02 1,14

Липецкая 1,49 2,08 1,99 1,48

Орловская 1,32 2,08 1,81 1,59

Смоленская 1,42 1,92 1,93 1,47

Тамбовская 1,37 1,80 1,88 1,47

Тверская 1,48 1,96 1,95 1,34

Ярославская 1,38 2,10 1,86 1,23

В четвертой главе приведены разработанные методики, архитектура и концептуальная модель информационно-аналитического центра.

В результате проведенной работы и практических исследований можно предложить методику прогнозирования электропотребления предприятий и организаций региона, которую можно представить в виде: организации процесса сбора и накопления статистической информации в заданных и спроектированных ракурсах с целью создания единых центров работающих и накапливающих

информацию по ЖКХ региона; описание и внедрение бизнес-процессов анализа и проверки пропущенных или ошибочных данных; моделирование структуры потребителей ресурсов. Расчет коэффициентов аппроксимирующих гиперболических ранговидовых распределений; поиск влияющих факторов на качество прогноза электропотребления и сбор информации по ним; обучение искусственных нейронных сетей с использованием в качестве входных данных временных рядов влияющих факторов с последующим анализом лучших полученных архитектур для принятия решения по результатам работы с прогнозом.

Для обоснования выполнения тех или иных инвестиционных мероприятий по техническому перевооружению можно предложить методику, основанную на достижениях в области нейронных сетей и ценологической теории:

1. Создание информационно-методического обеспечения для управления производственными активами, внедрение и развертывание программного обеспечения для учета оборудования, ввод основных данных;

2. Сбор информации от потребителей и сотрудников (мнения, пожелания, рациональные предложения);

3. Анализ структуры потребителей (приемников);

4. Моделирование ценозов Н-распределениями;

5. Классификация особей в ценозах;

6. Прогнозирование электропотребления потребителей (приемников) или групп потребителей (приемников);

7. Анализ структуры установленного оборудования;

8. Анализ отказавшего оборудования и результатов диагностики;

9. Исследование ассортицы и уровня унификации оборудования;

10. Разработка программы перевооружения для модернизации и унификации установленного оборудования с учетом пунктов 6-9;

11. С учетом полученного прогноза и программы по перевооружению определяются мероприятия и проекты необходимые для надежного электроснабжения потребителей;

12. Выполнение предусмотренных планов;

13. Анализ полученных результатов и поиск причин отклонений от пла-

на;

14. Непрерывное совершенствование подходов и методов к инвестиционному проектированию, техническому обслуживанию и ремонтам.

Собранные данные об электроснабжении региональных потребителей были проанализированы с помощью математического описания техноценозов. География исследований сопоставима по площади с территориями таких стран как Швеция, Испания, по населению - с Нидерландами. Численность населения в этих областях около 14,5 млн. человек. Суммарное количество предприятий около 68000. Численность персонала распределительных сетей около 28000 человек. На рис. 5(а) представлена география проведенных исследований.

°Санкг-Пстгрб\т>г

-Вологда

(V. , Кострома, \/ °Яр6ЙЬ1

¡гцЦ' Иваново

АСКУЭ

оКиров

А

&СА0А

X Л- X "Тула " ' • Бенаруй,

°Влэлнмир ■Москва ^

ОУпЬИНО«*

Саранск. . V опсюа V, 'Лсжгш /0' отамбов -

Липецк/

Другие программы

гис

БАР ЕНР

Аналитические программы (51айа1са)

■ Курск";: Воронеж

X

а)......

САЭ - системы

о Саратов ^

'"V""1 г ч ^азахстан

Отчетные формы

б)

Рис. 5 а) География проведенных исследований; б) Архитектура программных продуктов для анализа и управления перспективным развитием компании

В результате аппроксимации собранных данных в указанных областях гиперболическим ранговидовым Я-распределением получили для персонала по штатным должностям (3= 1,32-1,56; потребители по величине помесячного электропотребления р=1,79-2,10; силовые трансформаторы Р=1,81-2,02; оборудование РЗА и ПА 0=1,23-1,64.

На рис. 5 (б) приведен предлагаемый набор программных средств для анализа надежности электроснабжения потребителей и разработке программ перспективного развития электрического хозяйства.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

В работе получены и защищаются следующие результаты:

1. Произведено структурирование потребителей и установленного электрооборудования, которое обеспечивает электроснабжение предприятий и организаций 11 областей центральной части России, и было установлено, что фактические структуры хорошо описываются гиперболическим //-распределением;

2. Выполнен анализ более 26 выборок по установленному электрооборудованию, в сумме насчитывающих более 2,2 миллионов единиц техники, для выявления значимых групп, определяющих работу систем электроснабжения потребителей;

3. На основе данных о помесячном электропотреблении более 12 тысяч потребителей региона разработан и обоснован нейро-ценологический метод прогнозирования помесячного электропотребления совокупности предприятий региона, что позволяет прогнозировать помесячное потребление с точностью до 5%;

4. Разработан подход к управлению перспективным развитием систем электроснабжения потребителей с учетом структурного состава установленного электрооборудования;

5. Доказана ценологическая взаимосвязь между потребителем и электро-снабжающей организацией с использованием корреляционного и кластерного анализа, и показано, что структуры потребителей, установленного электрооборудования для их электроснабжения и обслуживающего персонала корреляционно взаимосвязаны с коэффициентом корреляции от 0,67 до 0,99 (для различных видов оборудования);

6. Предложена концептуальная модель информационно-аналитического центра для мониторинга обеспечения надежности электроснабжения потребителей региона и выполнения программ по энергосбережению на основе анализа информации для принятия управляющих решений по электрообеспечению потребителей и энергосбережению с использованием современного программного обеспечения и методик, обеспечивающих повышение инвестиционной привлекательности при регулировании тарифов методом регулируемой базы собственных и заемных активов (RAB).

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

В рекомендованных ВАК РФ научных журналах и изданиях:

1. Лесниченко, А.Ю. Ценологические исследования распределительных сетей центральной части России / А.Ю. Лесниченко, Б.И. Кудрин // Промышленная энергетика. - 2011. - №2. - С. 25-30.

Статьи в ведущих отраслевых журналах:

2. Лесниченко, А.Ю. Об устойчивости структуры установленного оборудования в распределительном сетевом комплексе России / А.Ю. Лесниченко // Энергоэксперт. - 2010. - №3. - С. 52-55.

3. Лесниченко, А.Ю. Метод среднесрочного прогнозирования электропотребления предприятий и организаций региона / А.Ю. Лесниченко // Электрика. -2010,-№8.-С. 15-19.

Статьи в сборниках научных конференций:

4. Лесниченко, А.Ю. Об информационном обеспечении регионального энергетического комплекса / А.Ю. Лесниченко, П.Г. Кучин, Ю.В. Марков // Техника и ценология: от теории к практике. Общая и прикладная ценология. Труды ХШ электроценологических чтений с международным участием (Москва, 18-21 ноября 2008 г.), включая молодежную секцию «УМНИК», и XXXV Лю-бищевских биометрических чтений (Москва, 5 апреля 2007 г.). Вып. 35. «Ценологические исследования». - М.: МОИП МГУ - Технетика, 2009. - С. 268-271.

5. Лесниченко, А.Ю. Проблема информационно-методического обеспечения определения параметров электропотребления / А.Ю. Лесниченко // Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: Пятнадцатая Междунар. на-уч.-техн. конф. студентов и аспирантов: Тез. докл. В 3 т. - М.: Издательский дом МЭИ, 2009. - Т. 2. - С. 347-348.

6. Лесниченко, А.Ю. Ценологическое определение структуры техобслуживания и ремонтов в распределительных сетях среднего напряжения / А.Ю. Лесниченко // Высокие технологии, фундаментальные исследования, образование: сборник трудов Седьмой международной научно-практической конференции «Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности». - СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2009. - С. 363-365.

7. Лесниченко, А.Ю. Ценологическое определение структуры установленных опор 0,4 кВ в распределительных сетях / А.Ю. Лесниченко // Проблемы электротехники, электроэнергетики и электротехнологии: сборник трудов Международной научно-технической конференции. Тольятти. В 3-х ч. - Тольятти: ТГУ, 2009. - Ч. 2. - С. 198-202.

8. Лесниченко, А.Ю. Информационные системы и ценология. / А.Ю. Лесниченко, М.С. Лесниченко // Повышение эффективности электрического хозяйства потребителей в условиях ресурсных ограничений. Материалы Всероссийской научно-практической конференции с международным участием (Москва, 16-20 ноября 2009 г.) В 2-х т. - М.: Технетика, 2009. Т. 2. - С. 242-244.

9. Лесниченко, А.Ю. Влияние распределенной генерации с использованием ВИЭ на надежность электроснабжения потребителей / А.Ю. Лесниченко // Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: Шестнадцатая Междунар. на-уч.-техн. конф. студентов и аспирантов: Тез. докл. В 3 т. - М.: Издательский дом МЭИ, 2010. - Т. 2. - С. 370-371.

10. Лесниченко, А.Ю. Прогнозирование электропотребления предприятий региона с помощью нейро-ценологического метода / А.Ю. Лесниченко // Ин-

формационные технологии в электротехнике и электроэнергетике: материалы УП Всерос. науч.-техн. конф. - Чебоксары: Изд-во Чуваш, ун-та, 2010. - С. 50-53.

11. Лесниченко, А.Ю. Об электроснабжении потребителей в будущем -концепция Smart Grid / А.Ю. Лесниченко // Высокие технологии, исследования, промышленность: сборник трудов Девятой международной научно-практической конференции «Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности». - СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2010. - Т. 2. - С. 227-228.

12. Лесниченко, А.Ю. О ценологических взаимосвязях в техногенном обществе (на примере электросетевого хозяйства региона) / А.Ю. Лесниченко // Сборник докладов IV международной научно-практической конференции «Энергетика и энергоэффективные технологии». - Липецк, 2010. - С. 23-25.

13. Лесниченко, А.Ю. Пути совершенствования хозяйственной деятельности по управлению установленным оборудованием / А.Ю. Лесниченко, Б.И. Кудрин // Федоровские чтения-2010. XL Всероссийская научно-практическая конференция (с международным участием) с элементами научной школы для молодежи - М.: Издательский дом МЭИ, 2010. - С. 23-25.

14. Лесниченко, А.Ю. Структура потребителей тепла мегаполиса / А.Ю. Лесниченко, A.B. Иваничев // Междисциплинарность ценологических исследований. Общая и прикладная ценология. Материалы XTV конференции по тех-нетике и общей ценологии с международным участием (Москва, МЭИ, 19 ноября 2009 г.). Вып. 43. «Ценологические исследования». - М.: Технетика, 2010. -С. 224-226.

Подписано в печать: 18.03.11 Тираж: 120 экз. Заказ № 3787 Отпечатано в типографии «Реглет» 119526, г. Москва, ул. Фридриха Энгельса, д. 3/5, стр. 2 (495)661-60-89; www.reglet.ru

ВВЕДЕНИЕ.

1. РАЗВИТИЕ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКИ С УЧЕТОМ ОСОБЕННОСТЕЙ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ РЕГИОНОВ.

1.1. Среднесрочные планы развития электроэнергетики и проблемы электроснабжения потребителей энергодефицитных регионов.

1.2. Классификация потребителей и организация сбора данных о параметрах электропотребления.

1.3. Особенности регионального электропотребления.

1.4. Региональное электрическое хозяйство как объект информационного обеспечения.

1.5. Выводы.

2. МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АППАРАТ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОГО ЦЕНТРА ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО НАДЕЖНОСТИ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ.

2.1. Обоснование методов классического прогнозирования временных рядов.

2.2. Ценологический подход к анализу и прогнозированию электропотребления совокупности потребителей.

2.3. Возможности и принципы использования методов искусственного интеллекта для прогнозирования временных рядов.

2.4. Варианты моделирования состава установленного оборудования в системе электроснабжения потребителей.

3. ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМНЫХ СВОЙСТВ ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ.

3.1. Анализ и проверка гипотез о закономерностях в формировании используемых данных.

3.2. Формализация предлагаемого гибридного метода прогнозирования электропотребления предприятий и организаций региона.

3.3. Результаты моделирования структуры установленного электрооборудования для оптимизации его состава в распределительном электросетевом комплексе.

3.4. Анализ взаимосвязей ценозов различной природы на основе кластерного анализа.

4. РАЗРАБОТКА МЕТОДИК РАБОТЫ РЕГИОНАЛЬНОГО АНАЛИТИЧЕСКОГО ЦЕНТРА.

4.1. Методика прогнозирования электропотребления предприятий и организаций региона.

4.2. Методика управления перспективным развитием электрохозяйства.

4.3. Применимость методик и география проведенных исследований.

4.4. Программное обеспечение аналитического центра принятия решений по надежности электроснабжения потребителей.

4.5. Принцип организации и концептуальная модель информационноаналитического центра региона.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ.

Актуальность работы. В условиях ресурсных ограничений и роста электропотребления важное значение приобретает планирование инвестиционных проектов для обеспечения недискриминационного и надежного доступа потребителей к электрической энергии [1]. Это актуализирует необходимость возможно точного прогнозирования потребностей в объемах электроэнергии и в установленных генерирующих мощностях. Для выработки концепции развития систем электроснабжения важно изучение системных свойств и связей в структурах установленного электротехнического оборудования. В условиях высокого износа электрооборудования оптимизация технического обслуживания и ремонта позволит повысить надежность электроснабжения. Для этого необходимо создание информационно-методического обеспечения, опираясь на современные научные методы, что предполагает изучение структурного состава потребителей для обоснованного тарифооб-разования; внедрение компьютерных технологий и счетчиков электроэнергии. Повышение точности учета электрической энергии позволит снизить потери и положительно скажется на добросовестных потребителях.

В соответствии с принятыми законодательными актами в 2010 г. [2, 3] завершилась реформа РАО ЕЭС России, в результате которой образовалось несколько независимых друг от друга компаний, действующих в рыночной среде. Выделяют: генерирующие компании (ТГК, ОГК, Гидро ОГК, Росэнергоатом), сетевые организации (ФСК, Холдинг МРСК, восемь Межрегиональных сетевых компаний, МОЭСК, Ленэнерго, Тюменьэнерго, Янтарь-энерго), сбытовые компании, муниципальные компании и компании ЖКХ, потребители. В результате процесса изменения структуры отрасли и серьезных достижений в компьютерных технологиях многие организации создают информационные системы для автоматизации своей деятельности и поддержки принятия решений. Эволюционное развитие информационных систем привело к созданию систем класса ERP (Enterprise Resource Planning). Преимущество этого программного обеспечения в том, что оно позволяет описать сквозные бизнес-процессы предприятия [4] и перейти от разобщенных информационных систем к системе, в которой возможно объединение информационных потоков всех служб и партнеров компании. Таким образом, создаётся своего рода электронная модель компании, в которой различные данные накапливаются в базе данных. Для увеличения надежности электроснабжения потребителей; сокращения времени восстановления электроснабжения; улучшения планирования ремонтов, технического обслуживания; оптимизации складских запасов и управления стратегическим развитием потребительских сетей необходимо организовать сбор и анализ разносторонней поступающей информации о региональном электротехническом хозяйстве.

Решение этих задач позволит увеличить инвестиционную привлекательность модернизации отраслей и регионов России. В качестве инструмента менеджмента предлагается создание информационно-аналитического центра мониторинга электроснабжения. Принципиально, что такой центр необходим как предприятиям энергетической отрасли в связке потребитель-субъект электроэнергетики, так и крупным потребителям, для которых, при высокой энергоемкости производства, анализ затрат энергетических ресурсов и их снижение является одним из надежных способов увеличения конкурентоспособности. Многие иностранные энергетические компании используют для описания, оптимизации своих бизнес-процессов CASE-средства, а для автоматизации - ERP системы. В качестве примеров компаний, успешно работающих в этом направлении можно назвать: концерн Е ON (Германия), ESB Networks (Ирландия), Ontario Hydro Fossil Business Unit (Канада). Внедрение современных программных продуктов на основе лучших мировых методик позволит создать необходимое информационное обеспечение региональной энергетики.

В ведущих странах мира в основу энергетической политики положен принцип главенства потребителя, который нашел отражение в принципе та-рифообразования RAB (Regulatory Asset Base — регулируемая база собственных и заемных активов). Для максимального удовлетворения заявок, обращений, жалоб потребителей существует практика регистрации и обработки сообщений в информационной системе. При невыполнении установленных правил электроснабжения энергетические компании штрафуются регулирующим органом.

С целью повышения инвестиционной привлекательности российской энергетики правительством РФ в 2008 году принят новый метод тарифообра-зования — метод доходности инвестированного капитала [5]. При использовании этого метода в тариф на генерацию и передачу энергоресурсов (электро и тепло) включается, установленный ФСТ уровень дохода от инвестированного капитала. Регулирующие органы устанавливают уровень надежности и качества реализуемых товаров (услуг), соответствующий долгосрочным инвестиционным программам организаций, осуществляющих регулируемую деятельность, в соответствии с методическими указаниями по расчету уровня надежности и качества реализуемых товаров (услуг), утверждаемыми Министерством энергетики Российской Федерации по согласованию с Федеральной службой по тарифам. Регулирующие органы контролируют соблюдение уровня надежности и качества реализуемых товаров (услуг) [6-8]. Крупным потребителям необходимо знать методики расчета тарифов, так как от сетей предприятий зачастую осуществляется электроснабжение субабонентов, а также для аргументированного участия в тарифообра-зовании.

В повседневной работе в энергетических компаниях, как правило, используются различные базы данных, поэтому важным направлением совершенствований становится системный и многомерный анализ данных. Практическая значимость работы определяется также и тем, что многие крупные энергетические компании (ФСК ЕЭС, МРСК Центра, MPCIC Юга, МОЭК) и крупные потребители (Западно-Сибирский металлургический комбинат, Магнитогорский металлургический комбинат, Объединенная Металлургическая Компания) внедряют системы управления ресурсами компании класса ERP. Соответственно разработка новых методов анализа накопленной информации позволит поднять уровень управления энергоресурсами на новый уровень.

Целыо диссертационной работы является создание методики управления перспективным развитием систем электроснабжения потребителей на основе прогнозирования параметров их электропотребления, с учетом цено-логических свойств распределения потребителей и структуры установленного электрооборудования.

В соответствии с целями в работе решены следующие задачи:

1. Проведен анализ особенностей электроснабжения потребителей регионов и специфики учета электроэнергии;

2. Собрана и обработана статистика электропотребления юридических лиц в Белгородской области;

3. Выбран и адаптирован математический аппарат для обеспечения точности и устойчивости прогноза потребления электроэнергии предприятиями и организациями области;

4. Проанализированы возможности прогнозирования временных рядов с помощью различных методов: статистических, теории техноценозов, искусственных нейронных сетей;

5. Осуществлен сбор данных о структуре установленного электрооборудования в одиннадцати областях центральной части России;

6. Произведено математическое моделирование и анализ структур установленного электрооборудования с помощью моделей простых чисел, гиперболических ранговидовых //-распределений;

7. Рассчитаны корреляционные взаимосвязи между структурами потребителей; установленным оборудованием, служащим для электроснабжения этих потребителей и персоналом, осуществляющим его обслуживание.

Исходя из поставленных задач, были определены методы исследований. В диссертационной работе использованы: вероятностно-статистические методы анализа, ценологические методы, нейросетевые методы, теория систем, техноценологическая теория, кластерный анализ, интервьюирование специалистов отрасли. Исследования велись с разработкой математических моделей, реализованных в различном специализированном программном обеспечении. При выполнении работы использованы научные труды российских и зарубежных ученых и специалистов, материалы научно-практических и научно-технических конференций и семинаров, а также проанализирован практический опыт работы иностранных и отечественных электротехнических и энергетических компаний.

Научные положения, выводы и рекомендации, приведенные в диссертационной работе, обоснованы математической постановкой задачи, хорошей аппроксимацией теоретическими расчетами эмпирических данных. Достоверность обеспечивается корректным использованием методов исследования.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Показана инвариантность структуры установленного оборудования в распределительной системе электроснабжения потребителей региона;

2. Применен гибридный метод прогнозирования электропотребления предприятиями региона на основе нейронных сетей и теории техноценозов;

3. Разработана архитектура информационно-аналитического центра региона, координирующего сбор, обработку и предоставление информации о работе энергосистемы и потребителей для мониторинга энергоэффективности их деятельности;

4. Доказано, что структура потребителей региона и структура установленного оборудования в системе электроснабжения взаимосвязаны, и могут быть смоделированы гиперболическим //-распределениями;

5. Создана комплексная методика управления перспективным развитием систем электроснабжения потребителей на основе прогнозирования потребностей в электроэнергии и с учетом техноценологических свойств установленного оборудования.

Отличие данной диссертации от работ Фуфаева В.В. заключается в том, что для прогнозирования электропотребления были использованы искусственные нейронные сети, а не линейные уравнения. Существенное отличие от работ Новикова С.С., Мозгалина A.B. состоит в том, что для повышения точности прогнозирования достаточно короткого временного ряда о помесячном электропотреблении предприятиями были дополнительно использованы данные о структуре потребителей (характеристический показатель, количество потребителей). Различие между представленными результатами и разработками Березкиной С.Ю. основывается на том, что в данной диссертации представлен алгоритм прогнозирования с использованием нейронных сетей.

Практическая ценность работы заключается в создании архитектуры информационно-аналитического центра на основе предложенных и обоснованных методик. Разработанные методы позволяют энергетическим компаниям и крупным потребителям электроэнергии производить анализ потребления электроэнергии и планирования развития электросетевого хозяйства. Представленные в диссертации положения позволяют проводить прогнозирование электропотребления предприятиями и организациями региона и предоставлять контролирующим органам информацию по развивающимся отраслям и эффективности программ энергосбережения.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы обсуждались на XV-й Международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» (г. Москва 26-27.02.2009.), Девятой Международной научно-технической конференции «Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности» (г. Санкт-Петербург 22-23.04.2010), 1У-Й международной научно-практической конференции «Энергетика и энергоэффективные технологии» (г. Липецк 28-30.10.2010), а также докладывались на кафедре «Электроснабжение промышленных предприятий» МЭИ (ТУ).

Реализация работы. Результаты работы были рекомендованы к использованию для прогнозирования электропотребления предприятий и организаций региона и для управления инвестиционными проектами Филиалом ОАО «МРСК Центра» - «Белгородэнерго» и Филиалом ОАО «МРСК Центра» - «Курскэнерго» акты о внедрении работы приведены в приложениях 1 и 2.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 14 печатных работ, из которых: одна статья из перечня ВАК РФ, две статьи в периодических отраслевых изданиях, 11 статей в сборниках трудов международных и всероссийских научных конференций.

Структура и объем работы. Диссертационная работа изложена на 146 страницах машинописного текста, содержит 15 рисунков и 12 таблиц. Работа состоит из введения, четырех глав, результатов и выводов, библиографического списка и трех приложений. Библиографический список состоит из 128 наименований использованной литературы, 17 из которых на иностранном языке.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В работе получены и защищаются следующие результаты:

1. Произведено структурирование потребителей и установленного электрооборудования, которое обеспечивает электроснабжение предприятий и организаций 11 областей центральной части России, и было установлено, что фактические структуры хорошо описываются гиперболическим Н-распределением;

2. Выполнен анализ более 26 выборок по установленному электрооборудованию, в сумме насчитывающих более 2,2 миллионов единиц техники, для выявления значимых групп, определяющих работу систем электроснабжения потребителей;

3. На основе данных о помесячном электропотреблении более 12 тысяч потребителей региона разработан и обоснован нейро-ценологический метод прогнозирования помесячного электропотребления совокупности предприятий региона, что позволяет прогнозировать помесячное потребление с точностью до 5%;

4. Разработан подход к управлению перспективным развитием систем электроснабжения потребителей, с учетом структурного состава установленного электрооборудования;

5. Доказана ценологическая взаимосвязь между потребителем и элек-троснабжающей организацией с использованием корреляционного и кластерного анализа, и показано, что структуры потребителей, установленного электрооборудования для их электроснабжения и обслуживающего персонала корреляционно взаимосвязаны с коэффициентом корреляции от 0,67 до 0,99 (для различных видов оборудования);

6. Предложена концептуальная модель информационно-аналитического центра для мониторинга обеспечения надежности электроснабжения потребителей региона и выполнения программ по энергосбережению. Модель позволяет проводить анализ информации для принятия управляющих решений по электрообеспечению потребителей и энергосбережению на основе современного программного обеспечения и методик для повышения инвестиционной привлекательности при регулировании тарифов методом регулируемой базы собственных и заемных активов (ЛАВ).

1. Волков Э.П. Перспективы развития электроэнергетики России в период до 2030 г. / Э.П. Волков, В.А. Баринов // Известия Академии Наук. Энергетика. 2008. - №1. - С. 18-32.

2. Федеральный Закон №35-Ф3. Об электроэнергетике, в ред. от 25.12.2008.

3. Правительство Российской Федерации. Постановление №526 от 11.07.2001. О реформировании электроэнергетики Российской Федерации.

4. Шеер А-В. Бизнес-процессы. Основные понятия. Теория. Методы. -2-е издание. М.: Весть-Мета Технология, 2000. - 171 с.

5. Указ Президента Российской Федерации от 4 июня 2008 г. № 889. О некоторых мерах по повышению энергетической и экологической эффективности российской экономики.

6. Правительство Российской Федерации. Постановление №459 в ред. от 18.06.2008. О Ценообразовании в отношении электрической и тепловой энергии в Российской Федерации.

7. Правительство Российской Федерации. Постановление №459 в ред. от 18.06.2008. Основы ценообразования в отношении электрической и тепловой энергии в Российской Федерации.

8. Правительство Российской Федерации. Постановление №459 в ред. от 18.06.2008. Правила государственного регулирования и применения тарифов на электрическую и тепловую энергию в Российской Федерации.

9. Гранин Д.А. Причуды моей памяти. М. - СПб. : Центрополиграф, 2009. - С. 187.

10. Атаев З.А. Территориальная организация локальной энергетики Центрального экономического региона России: монография / З.А. Атаев ; Ряз. гос. ун-т им. С.А. Есенина. М. ; Рязань : Изд-во МПСИ, 2006. - 344 е., 15 с. ил.

11. Дубинин B.C. Сопоставление систем централизованного и децентрализованного энергоснабжения в современных условиях России (часть 1) // Промышленная энергетика. 2005. - №9. - С.7-11.

12. Ковалев А.П. О живучести объектов энергетики / А.П. Ковалев, В.В. Якимишина // Промышленная энергетика. 2006. - №1. - С. 20-26.

13. Сендеров С.М. Модельно-индикативный подход к оценке уровня энергетической безопасности страны при различных вариантах развития энергетики // Известия Академии Наук. Энергетика. 2005. - №4. - С. 3-9.

14. Dobakhshari A.S. A reliability model of large wind farms for power system adequacy studies /A.S. Dobakhshari, M.Fotuhi // IEEE Transactions on energy conversion. September 2009. - Vol. 24, No. 3, - P. 792-801.

15. Atwa Y. M. Reliability evaluation for distribution system with renewable distributed generation during islanded mode of operation / Y.M. Atwa, E. F. El-Saadany // IEEE Transactions on Power Systems. May 2009. - Vol. 24, No. 2. -P. 572-581.

16. Макаров Е.Ф. Справочник по электрическим сетям 0,4-35 кВ и 1101150 кВ / Под редакцией И.Т. Горюнова, А.А. Любимова. М. : Папирус Про,2005. 640 с.

17. Правила устройства электроустановок . — 7-е изд . М. : Омега-JI,2006.-268 с.

18. Манов Н.А. Новые информационные технологии в задачах оперативного управления электроэнергетическими системами / Н.А. Манов, Ю.Я. Чукреев, М.И.Успенский и др. Екатеринбург : УрО РАН, 2002. - 205 с.

19. Колмогоров А.Н. Математика наука и профессия / Сост. Г.А. Гальнерин. - М. : Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1988. - 288 с.

20. Колмогоров А. Н. Теория информации и теория алгоритмов. М. : Наука, 1987.-304 с.

21. Кудрин Б.И. Классика технических ценозов. Томск : Издательство ТГУ - Центр системных исследований, 2006. - 220 с.

22. Идельчик В.И. Электрические системы и сети: учебник для электроэнергетических специальностей. 2-е изд., стер., перепеч. с изд. 1989 г. -М. : Альянс, 2009. - 592 с.

23. Лыкин A.B. Электрические системы и сети: учебное пособие для вузов. М. : Университетская книга, 2008. - 254 с.

24. Овсейчук В.А. Прогнозирование электрификации региона (технико-экономические проблемы и методы) / В. А. Овсейчук. Под ред. Г. П. Куто-вой, Ин-т повышения квалификации государственных служащих (ИПК-госслужбы). М.: ИПКгосслужбы, 2002 . - 168 с.

25. Кудрин Б.И. Введение в технетику. Томск : Изд-во Томск, гос. унта, 1991.-384 с.

26. Глобалистика. Энциклопедия / Гл. ред. И.И. Мазур, А.Н. Чумаков. -М. : Центр научных и прикладных программ "Диалог". ОАО Издательство "Радуга", 2003.- 1328 с.

27. Кудрин Б.И. Еще раз о третьей научной картине мире. Томск : Издательство Томского государственного университета, 2001. - 76 с.

28. Мозгалин A.B. Информационно-методическое обеспечение прогнозирования часовых объемов электропотребления при выходе предприятия на оптовый рынок электрической энергии: дис. канд. наук. М., 2007. - 133 с.

29. Бир С. Мозг фирмы. / С. Бир. Пер. с англ. профессора М.М. Лопухина. М. : Книжный дом "ЛИБРОКОМ", 2008. - 416 с.

30. Методические указания по расчету регулируемых тарифов и цен на электрическую (тепловую) энергию на розничном (потребительском) рынке, утвержденные приказом Федеральной службы по тарифам от 6 августа 2004года № 20-э/2.

31. Забелло Е.П. Информационное обеспечение коммерческого и технического учета электрической энергии при ее генерации, передаче, распределении и потреблении / Е.П. Забелло, А.Н. Евсеев // Промышленная энергетика. 2007. - №12. - С. 7-12.

32. Цырук С.А. Об энергосбережении и энергоэффективности // Электрика. 2009. - №6. - С. 3-7.

33. Электроэнергетика России 2030: Целевое видение / Под общ. ред. Б.Ф. Вайзихера. М. : Альпина Бизнес Букс, 2008. - 360 с.

34. Кудрин Б.И. Электроснабжение промышленных предприятий: учебник для студентов высших учебных заведений, обучающихся по курсу "Электроснабжение промышленных предприятий". 2-е изд., испр. - М. : Ин-термет Инжиниринг, 2007. - 672 с.

35. Федоров A.A. Основы электроснабжения промышленных предприятий: учебник для вузов / A.A. Федоров, В.В. Каменева. 3-е изд., перераб. и доп. - М. : Энергия, 1979. - 408 с.

36. Костин В.Н. Передача и распределение электроэнергии: учеб. пособие / В.Н. Костин, Е.В. Распопов, Е.А. Родченко СПб. : СЗТУ, 2003. - 147 с.

37. Труфанов В.В. Математическое моделирование нагрузок потребителей электроэнергии при оптимизации развития электроэнергетических систем / В.В. Труфанов, В.В. Ханаев // Электричество. 2008. - №9. - С. 2-9.

38. Осика JI.K. Методические основы разработки учетной политики субъектов оптового и розничного рынков в сфере обращения электрической энергии //Промышленная энергетика. 2004. - №12. - С. 9-15.

39. Пастушенко В.П. Развитие методов учета топливно-энергетических ресурсов в ОАО "Магнитогорский металлургический комбинат" / В.П. Пастушенко, В.Н. Михайловский, Т.И. Королева // Промышленная энергетика. -2006. №2.-С. 6-11.

40. Tweed N.B.Jr. Managing load data at Virginia Power / N.B.Jr.Tweed,

41. B.E. Stites // IEEE Computer Applications in Power. 1992. - January. - P. 25-29.

42. Закон Белгородской области №194 от 12 мая 2005 года. Об утверждении программы экономического и социального развития Белгородской области на период до 2007 года.

43. Антонов Н. Динамика электропотребления в условиях кризиса // Энергорынок. 2009. - №4. - С. 8-10.

44. Матюнина Ю.В. Работа потребителей на рынках электроэнергии: учебное пособие / Ю.В. Матюнина, И.Г. Макаренко. М. : Издательский дом МЭИ, 2008. - 64 с.

45. Матюнина Ю.В. Взаимоотношения потребителей с субъектами электроэнергетики на розничных рынках электроэнергии // Электрика. 2007. - №1. - С. 3-9.

46. Атабеков Г. И. Основы теории цепей : учебник. 3-е изд., стер. -СПб. : Лань, 2009. - 432 с.

47. Бычков Ю.А. Основы теории электрических цепей : учебник для вузов / Ю.А. Бычков, В.М. Золотницкий, Э.П. Чернышев 3-е изд., стереотип. — СПб. : Лань, 2004. - 464 с.

48. Бессонов Л. А. Теоретические основы электротехники: Электрические цепи : учебник для вузов. 9-е изд., перераб. и доп. — М. : Высшая школа, 1996. - 638 с.

49. Жичкин C.B. Краткосрочное прогнозирование электропотребления Нижнетагильского металлургического комбината / C.B. Жичкин, A.B. Мозга-лин // Электрификация металлургических предприятий Сибири. Вып. 12. -Томск : Издательство ТГУ, - 2004. С. 222-238.

50. Кондратьев Н.Д. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения. Избранные труды / Н.Д. Кондратьев: Международный фонд Н.Д. Кондратьева и др.; ред. колл.: Абалкин Л.И. (пред.) и др.; сост. Яковец Ю.В. М. : ЗАО "Издательство Экономика", 2002. - 767 с.

51. Кузык Б.Н. Прогонозирование, стратегическое планирование инациональное программирование: учебник / Б.Н. Кузык, В.И. Кушлин, Ю.В. Яковец. 3-е изд. доп. - М. : ЗАО "Издательство "Экономика", 2009. - 591 с.

52. Морозова Т.Г. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: учеб. пособие для вузов / Т.Г. Морозова, A.B. Пикулькин, В.Ф. Тихонов и др.; под. ред. Т.Г. Морозовой. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. - 318 с.

53. Баронов В.В. Автоматизация управления предприятием / В.В. Баронов, Калянов Г.Н. Попов Ю.И. и др. М. : ИНФРА-М, 2000. - 239 с.

54. Показываем бизнес-процессы / В.В. Кондратьев, М.Н. Кузнецов. -М.: Эксмо, 2007. 352 с. - (Навигатор для профессионала).