автореферат диссертации по энергетике, 05.14.02, диссертация на тему:Разработка методов исследования и анализ показателей безопасности состояния систем энергетики

На правах рукописи

j¡¿¿^m /

ЛИТВИНОВ ВАЛЕРИЙ ГЕННАДЬЕВИЧ

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ИССЛЕДОВАНИЯ И АНАЛИЗ ПОКАЗАТЕЛЕЙ БЕЗОПАСНОСТИ СОСТОЯНИЯ СИСТЕМ

ЭНЕРГЕТИКИ

Специальность 05.14.02 - Электростанции и электроэнергетические

системы

Автореферат диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Екатеринбург, 2004

Работа выполнена в Институте теплофизики Уральского отделения Российской академии наук и на кафедре "Автоматизированные электроэнергетические системы" Уральского государственного технического университета - УПИ

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор Мызин А.Л. Научный консультант - доктор технических наук, профессор Богатырёв Л.Л.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Литвак В.В.

кандидат технических наук Верницкая И.В.

Ведущая организация: Филиал "СО - ЦЦУ ЕЭС" Объединенное диспетчерское управление энергосистемами Урала

Защита состоится "17 " марта 2004 г. в 1415 часов на заседании диссертационного совета Д 212.285.03 при ГОУ ВПО " Уральский государственный технический университет - УПИ " по адресу Екатеринбург, ул. Мира, 19, УГТУ-УПИ, главный корпус, ЭТФ, ауд. Э-406

Отзывы на автореферат с подписью, заверенной гербовой печатью, просим направлять по адресу: 620002, Екатеринбург, ул.Мира, 19, УГТУ-УПИ, учёному секретарю (электронный вариант просьба отправлять по e-mail на адрес И— vinov@basko. ru)

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Уральского государственно -го технического университета

Автореферат разослан "12" февраля 2004 г.

Учёный секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Надёжное функционирование электроэнергетических систем (ЭЭС) как важнейшей составляющей больших систем энергетики (БСЭ) образует одну из основ успешного развития экономики страны в целом. Наличие не только технических, но и экономических аспектов надёжности обуславливает сложность изучения вышеназванных объектов и их взаимодействия с другими составляющими экономики и социальной сферы страны с целью определения эффективных управляющих воздействий для достижения экономического эффекта и поддержания высокой степени готовности энергосистем к преодолению угроз их1 нормальному функционированию, возникающих в периоды экономических, политических кризисов, при катастрофах, бедствиях и т.д.

Впервые проблема энергетической безопасности была осознана в 1973 году в США. Причиной послужили трудности с обеспечением внутреннего спроса на энергоносители из-за проблем их поставок в США из азиатских стран. Тогда эта проблема была решена с помощью выработки стабилизирующих мероприятий экономического порядка. С началом политического, а затем и экономического кризисов в нашей стране также была осознана проблема энергетической безопасности. Задача поддержания энергетической безопасности на высоком уровне ставилась как для страны в целом, так и для территориальных образований различного уровня в частности (экономические районы, федеральные округа, субъекты федерации, энергообъединения, энергосистемы и их районы, муниципальные образования и т.д.). Особую остроту приобрели проблемы, связанные с нарушением ранее сложившихся производственных связей, неплатежами за отпущенные энергоресурсы, социальной и экологической напряжённостью и т.п. В этих условиях огромное значение придаётся вопросам энергетической и экономической безопасности, которые определяют национальную безопасность страны.

Сложная структура ЭЭС обуславливает необходимость разработки адекватных методов определения их состояний, чтобы мероприятия, сформированные на основе проведённого анализа, наиболее оптимальным образом воздействовали на изменение ситуации в положительную сторону.

Данная проблема имеет свои особенности применительно к разным уровням иерархии. Для обеспечения необходимого уровня энергетической безопасности объектов различного уровня необходимо создание научно обоснованной системы. Целью такой системы было бы отслеживание ситуаций в объектах электроэнергетики разного уровня с учётом прямых и обратных связей энергетики и экономики на основе использования специально приспособленного для этих целей математического аппарата.

В конце 1990-х больше внимания в исследованиях стало уделяться стыковке экономических и технических аспектов функционирования систем энергетики. Ценность такого подхода заключается в том, что до сих пор надёжность энергосистем рассматривалась как чисто техническая задача. Но, как оказалось, в условиях рыночной экономики на надёжное функционирование систем энергетики оказывают влияние как технические, так и экономические факторы.

рос. национальная i библиотека i

С.Пет*р6^рг ¡п Л

оэ ыЦусП.О}

Решение такого комплекса задач предъявляет особые требования к методологическому и методическому аппарату для их решения. Поэтому необходимо создание новых методов решения вышеперечисленных задач. Кроме того, наличие различных методов позволяет получать комплексную оценку, так как каждый метод (модель) отражает заложенные в нём (ней) свойства объекта.

Цели работы;

1) выявление наиболее информативных с позиций диагностирования состояния безопасности показателей деятельности систем энергетики на основе разработанного комплекса процедур;

2) построение систем классификации состояний энергосистем по энергетической безопасности на основе дискриминантного анализа и нейронной сети*

3) углубление анализа энергетической безопасности и надёжности энергообъединения (на примере объединённой энергосистемы (ОЭС) Урала) на основе разработанных методических подходов (индикативный анализ и количественная оценка надёжности);

Научная новизна работы:

1) усовершенствована методика индикативного анализа, применяемая для классификации состоянии объектов различного уровня по энергетической безопасности:

2) предложены и апробированы методы классификации состояний территорий по жергегической безопасности на основе дискриминантного и нейросете-вого аналиюв;

3) сформирован комплекс процедур для определения информативности переменных, включаемых в расчёт уровней энергетической безопасности;

4) разработан методический подход к анализу надёжности систем топливо- и энергоснабжения на основе индикативного анализа с использованием интегральных показателей;

5) предложена методика количественной оценки влияния свойств ЭЭС как технико-экономических, объектов на формирование уровня надёжности энергообъединения.

Практическая ценность и использование:

Методические разработки диссертации апробированы в совместных работах ИЭ и ИТФ УрО РАН и УГТУ-УПИ, выполненных по заказу Минэнерго России:

1. Отчёт о НИР: "Разработка методики, системы, мониторинга и оценка жергетической безопасности регионов России". Екатеринбург, 2000 г,

2. О1чёт о НИР: "Оценка живучести систем энергетики, надежности топливо-и жергоснабжения и способности субъектов Российской Федерации обеспечить свои энергетические потребности за счет собственных (местных) жергоресурсов на базе использования интегральных показателей (по состоянию на 2000 г.). Этап 1. Разработка комплексной методики оценки живучее ги систем энергетики, надежности (бесперебойности) топливо- и жергоснабжени5|ГГ,ртап.2; Комплексная оценка по состоянию на 2001 г.

Этап 3. Комплексная оценка по состоянию на 2002 г. Разработка рекомендаций. Екатеринбург, 2001 и 2002 гг.

Результаты выполненных исследований использовались в аналитических докладах, представленных в Совет безопасности РФ в 1999, 2000 и 2002 гг.

В 2003 г. работы выполнялись по гранту РФФИ № 03-06-80079 "Разработка, исследование и реализация методов и моделей безопасности и устойчивого развития систем энергетики регионов России".

Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались:

на V, VI и IX Всероссийских научно-технических конференциях "Энергетика: экология, надёжность, безопасность" (Томск, 1999,2000. 2003): на Всероссийской научно-технической конференции "Энергосистема: управление, качество, безопасность" (Екатеринбург, 2001); на Международной экономической конференции "Человек - общество -окружающая среда" (Екатеринбург, 2001);

на Российском национальном < симпозиуме по энергетике "Методические вопросы исследования надёжности больших систем энергетики" (Казань, 2001);

на Межрегиональной научно-практической конференции "Развитие экономики региона: инновации, инвестиции, менеджмент" (Екатеринбург, 2001); на научно-практическом семинаре "Энергосберегающие техника и технологии" (Екатеринбург, 2002);

на 5-х мелентьевских чтениях "Системные исследования развития энергетики в рыночных условиях" (Звенигород, 2003);

на научно-практическом семинаре "Проблемы и достижения в промышленной энергетике" (Екатеринбург, 2002,2003):

на Международной научно-практической конференции "Экономическая и энергетическая безопасность регионов России" (Пермь, 2003).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 32 печатных работы. Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, библиографического списка и 10 приложений.

Работа содержит 150 страниц основного текста, 16 рисунков и 20 таблиц; 148 литературных источников; 72 страницы приложений.

На защиту выносятся:

1) методика индикативного анализа энергетической безопасности территориальных образований различного уровня;

2) методы классификации состояний «территорий по энергетической безопасности на основе дискриминантного и нейросетевого анализов:

3) комплекс методов для определения информативности переменных, включаемых в расчёт уровней энергетической безопасности;

4) методический подход к оценке надёжности систем энергетики на основе индикативного анализа;

5) методика количественной оценки влияния свойств ЭЭС как технико-зкономических объектов на формирование уровня надёжности энергообъединения.

6) результаты анализа энергетической безопасности территориальных систем энергетики зоны ОЭС Урала;

7) результаты анализа оценки влияния свойств ЭЭС как технико-экономических объектов на формирование уровня надёжности ОЭС Урала.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении в сжатом виде изложена суть проблемы, показана необходимость дальнейших исследований в этой области, определены цели: разработка методов и проведение расчётов.

В первой главе рассматривается комплекс проблем, связанных с энергетической безопасностью (ЭнБ). Основные положения при исследовании проблем энергетической безопасности были предложены в совместных работах Института систем энергетики им, Л.А. Мелентьева СО РАН, Институтов экономики и теплофизики УрО РАН и УГТУ-УПИ в середине 1990-х гг. Были обозначены основные аспекты ЭнБ, её место в составе общенациональной безопасности, основные угрозы ЭнБ; сформирован общий подход к анализу ЭнБ, который заключается в создании системы мониторинга энергетической безопасности; даны рекомендации к построению системы индикативного анализа ЭнБ. Как итог была создана и внедрена система мониторинга ЭнБ в увязке с системой мониторинга экономической безопасности территорий различного уровня, опирающаяся на методику индикативного анализа.

Адаптация методов подразумевает их апробацию на достаточно хорошо изученных объектах, в качестве таковых выбраны энергосистемы, входящие в зону ОЭС Урала. Предварительно производится анализ развития й современного состояния указанных энергосистем. Были изучены как различные источники (отчёты, статьи и др.), так и на основе имеющихся данных сделаны собственные заключения о состоянии изучаемых объектов- энергосистем.

Анализ показал, что ОЭС Урала является мощным энергообъединением пока удовлетворяющим нужды региона в энергии. Однако действие экономических факторов привело к тому, что даже при уменьшении электрической натру жи потребителей на энергосистемы ОЭС возникли трудности с поддержанием условий их нормального и оптимального функционирования. К тому же растущий износ оборудования электростанций является следствием того, что в 70-х, а в основном 80-х гг. не вводились и не реконструировались крупные производственные мощности. Это привело к физическому и моральному износу основных производственных фондов объектов энергетики. Исходя из этого, необходимо проводить более детальный анализ ситуации в энергосистемах, входящих в ОЭС Урала, чтобы дать более обоснованные рекомендации по выводу энергосистем из усугубляющегося кризиса функционирования.

В главе рассмотрен существующий подход к анализу ЭнБ объектов различного уровня (субъекты РФ, федеральные округа) и представлена методика индикативного анализа, которая в настоящее время является наиболее адаптированной и к объектам исследований и к современному состоянию экономики и энергетики страны.

При анализе ЭнБ все индикаторы группируются по индикативным блокам, каждый из которых отражает тот или иной аспект деятельности систем энергетики территорий. В данной работе пересмотрен и изменён состав индикативных показателей (ИП) как показателей особого критериального типа, по значениям которых можно судить о степени действия соответствующих угроз безопасности. В результате появился новый самостоятельный блок (блок 7). Таким образом анализ ЭнБ осуществлялся по семи блокам: 1) блок обеспеченности электрической и тепловой энергией, 2) блок обеспеченности топливом, 3) структурно-режимный блок, 4) блок воспроизводства основных производственных фондов в энергетике, 5) экологический блок, 6) финансово-экономический блок, 7) блок энергосбережения и энергетической эффективности.

Состав ИП по блокам в сокращённой форме может быть представлен следующем виде (первая цифра - номер блока, вторая - номер показателя в блоке): Ы.Душевое потребление электроэнергии в коммунально-бытовом хозяйстве территории. 1.2.Доля собственных источников в балансе электроэнергии на территории...2.1. Доля собственных источников в балансе котельно-печного топлива на территории...3.2. Доля установленной мощности наиболее крупной электростанции на территории...4.1. Степень износа ОПФ по предприятиям электроэнергетики территории...7.5. Относительная величина потерь тепло-энергии в теплосетях территории.

Целью классификации состояний по ЭнБ является установление текущих уровней безопасности последовательно по каждому ИП, индикативному блоку и энергетической безопасности в целом с отнесением состояния к определенному классу по степени тяжести (опасности или риска опасных последствий). Для этой цели введены следующие оценки ситуаций по каждому из ИП ЭнБ: нормальная; предкризисная; кризисная.

При анализе ЭнБ территорий различного уровня необходимо получить оценки состояния, как по отдельным индикаторам безопасности, так и комплексные оценки безопасности для индикативных блоков и ЭнБ в целом. Для получения таких оценок необходимо преобразовать ИП, выраженные в различных единицах измерения, к индексной (нормализованной) форме расчета их значений: X" - нормализованное значение ИП I для территории,/ в анализируемом периоде, измеряемое в о.е. Полученные в итоге ИП сопоставимы между собой и увеличивают свои значения по мере углубления кризиса. Предкризисная и кризисная зоны разделены на три части для более точной идентификации состояний. Значения порогов обозначаются следующим образом:

- соответственно нормализованные

пороговые значения предкризисных (начальный, развивающийся и критический) и кризисных (нестабильный, угрожающий и чрезвычайный) уровней для

ИП i территории7. Оценка ситуации для нормализованных ИП производится по правилам, сведённым втабл 1.

Аналогичным образом производится оценка ситуаций и по блокам ИП. Главным при этом является определение численных значений порогов.

При использовании нормализованных оценок прошел апробацию и показал практическую приемлемость (по результатам работы первой модификации метода) метод формирования пороговых значений для разграничения зон углубления кризиса по уровням:

Получение оценок кризисности по блокам используется средневзвешенная оценка, рассчитываемая как

(2)

где Ckj - нормализованная оценка степени кризисности Jfc-ro индикативного блока энергетической безопасности для территории j\ Nig - количество ИП в

блоке к для территории! j',bj. — вес ИП i в JI-ом индикативном блоке для территории/

Таблица 1

Классификация ситуаций по индикативным показателям

Состояние по энергетической безопасности Обозначение Соотношение нормализованных значений индикаторов и пороговых уровней

1. Нормальное Н.

21 Предкризис 1 (начальный) ПК1 о <х:<хнпкг1,илих]=хпк1г

3. Предкризис 2 (развивающийся) ПК2 У < У" У л roa., -AJ. <-лпкг1,

4. Предкризис 3 ( критический ) ПКЗ

5. Кризис 1 (нестабильный) К1

6. Кризис 2 (угрожающий) - К2

7. Кризис 3 (чрезвычайный) КЗ к ^ х:У1,

После определения кризисности по блокам производится определение уровней ЭнБ территории в целом на основе вышеописанной процедуры для блоков. На основе семи рассмотренных выше блоков по решающим правилам, приведенным выше, были получены комплексные оценки ЭнБ регионов и субъектов РФ. Иллюстрация результатов расчетов ЭнБ в целом по регионам приведена на рис.1.

Результаты расчетов показали, что ситуация по ЭнБ выглядит угрожающе. При этом не было ни одной территории, которая находилась в нормальном со-

стоянии. Проведение диагностики состояния территорий России по ЭнБ по разработанной методике позволяет не только оценить степень опасности ситуации на каждой территории, но и выявить наиболее "узкие места" и установить причины нарушения безопасного состояния.

Метод индикативного анализа ЭнБ привлекает удобством практического использования и возможностью выделения действия специфических угроз безопасности. Однако он имеет также свои недостатки, например, сложность обоснования пороговых уровней кризисности для ИП. Поэтому одной из целей данной работы было исследование альтернативных методов классификации объектов различного уровня по энергетической безопасности.

Рис.1. Пример ранжированного сопоставления регионов РФ по энергетической безопасности

Во второй главе рассмотрены основные методы математической статистики с точки зрения их применимости в задачах ЭнБ, применяемые в задачах классификации: кластерный анализ, расщепление смеси (дискриминантный анализ рассмотрен в гл.З).

Применение процедур кластерного анализа обосновано при неизвестных законах распределения классов (разбиваемых совокупностей). Однако при увеличении выборки можно строить гипотезы (и проверять их) о виде закона распределения наблюдений в классах. Поэтому применение кластерного анализа должно носить вспомогательный характер при решении задачи построения системы классификации (определения правил классификации), что использовалось при изучении структуры классов, и полученные результаты показали большую ошибку распознавания объектов обучающей выборки. В результате было сделано заключение о малой пригодности методов кластерного анализа в задачах ЭнБ. Метод расщепления смеси может быть востребован в задачах анализа ЭнБ при применении статистического подхода к решению задачи диагностирования. Для этого необходимо увеличение объёмов исходной информации об изучаемых объектах и классах.

Применение методов математической статистики к анализу ЭнБ территорий предъявляет определённые требования к качеству исходной информации. Особенно важно использовать ценные с точки зрения информативности интегральные показатели функционирования территориальных систем энергетики. В свя$и с этим необходимо до проведения основных расчётов уровней энергетической безопасности территорий использовать процедуры, которые бы по некоторым критериям оценивали информационную полезность признаков, включаемых в расчёт. Очевидно, что один простой критерий будет недостаточно полно оценивать информативность признаков, т.к. он ориентируется на одну конкретную характеристику полезности информации, заключённой в исследуемых признаках. Поэтому в работе рассматриваются ряд критериев, и окончательный вывод делается на основе мажоритарного принципа.

Исходными данными для расчётов информативности служат показатели деятельности энергосистем, входящих в ОЭС Урала, за период с 1990 по 2000 гг., разбитые по блокам. В расчёт включены и некоторые неэнергетические показатели за тот же период, которые предназначены для учёта влияния внешних условий на энергетику. Сами исходные показатели преобразуются в синтетические, которые сопоставимы между собой для различных энергосистем зоны ОЭС Урала (один и тот же исходный показатель для двух энергосистем может различаться в несколько раз). Предварительно переменные нормализуются (нулевое математическое ожидание и единичное среднеквадратичное отклонение). В работе использовались три метода определения информативности:

1. Метод весовых коэффициентов (Л-критерий), который основан на вычислении собственного веса # соответствующего /-и переменной (дг,)

у^(тл'-тв')2/^Аа2Х1(А)+ ^а2^, (3)

где тА(В)- математическое ожидание переменных из классов А(В), Ыл(1) -мощность множеств А(В) и а 2хцл(в» - дисперсия по /-и переменной дня классов А(В). Для выборки значения тА(В) и 0,2хцл(В)) должны быть заменены их оценками. Увеличение веса переменной соответствует увеличению её информативности.

2. Метод отношения дисперсий (к-критерий), основанный на отношении математического ожидания дисперсии переменной по классам к дисперсии математических ожиданий классов по переменной. Чем меньше это отношение, тем больше информативность переменной.

3. Многомерный метод определения информативности показателей, основанный на отношении внутренней обобщённой дисперсии в классах к общей по выборке обобщённой дисперсии.

Внутренняя обобщённая дисперсия есть определитель внутригрупповой матрицы перекрёстных произведений '(х) для переменных х=(х1, х2,..., х^), и, аналогично, общая обобщённая дисперсия - определитель общей матрицы перекрёстных произведений Т(х) для этих переменных.

Отношение Л(х) = ёе!-'(х) / ёе! Т(х) называется Л - статистикой Уилкса. Оно принимает значения между 0 и 1. Большие значения указывают на слабое

разделение между группами, в то время как малые значения - на хорошее разделение между группами.

По каждой из используемых процедур определены количественные значения информативности и составлены ряды переменных, упорядоченные по убыванию информативности. После проверки согласованности результатов (рассчитывался коэффициент конкордации), полученных разными методами, составлен итоговый ряд информативности переменных.

При решении задач классификации основным критерием является ошибка распознавания при уменьшении числа используемых переменных. Исходя из ошибки идентификации объектов, показанной на рис.2, принято решение об исключении 10-ти наименее информативных переменных из дальнейших расчётов.

Рис.2. Ошибка идентификации наблюдений при изменении количества переменных

В главе также определялась информативность ИП, используемых в методе, описанном в гл.1. Целью расчётов было именно определение информативности (а не минимального множества переменных без потери качества распознавания) переменных. В результате был получен ряд информативности, который показал значительные расхождения в величинах информативностей разных ИП. Эти сведения были использованы при совершенствовании системы показателей рассмотренной методики индикативного анализа.

В третьей главе анализируется возможность применения дискриминантно-го анализа для построения системы классификации состояний объектов по ЭнБ. Преимущества метода дискриминантного анализа для задачи анализа ЭнБ территорий и оценки надёжности систем энергетики по сравнению с другими методами по мнению автора заключаются в следующем:

- модель анализа строится исходя из максимизации различий между выделенными классами;

- модель предусматривает подчинение наблюдений в классах определённому вероятностному закону (требование нормальности может не соблюдаться при применении специальных процедур);

- наряду с факторным анализом заменяет пространство параметров (переменных) пространством факторов (для рассматриваемой задачи - гораздо

меньшей размерности).

Разработанный методический подход заключается в следующем. Перед построением системы классификации производится анализ исходных данных: подчинение нормальному закону распределения переменных, равенство ковариационных матриц классов и др. Исходными данными для производимых далее расчётов являются отобранные в предыдущей главе переменные, характеризующие деятельность объектов (энергоситем и субъектов РФ) и сгруппированные в блоки.

Задача состоит в построении по данным обучающей выборки (с оценкой параметров генеральных совокупностей) моделей образов от*-решающих правил (РГО. на основе которых можно было бы производить распознавание нового объекта o(Xq)

Х0 е mk => Х0 е Хк => а(Х0;е А(Хк),к = н, пк, к. (4)

Решающее правило должно быть таким, чтобы минимизировать математическое ожидание потерь, связанных с неправильной классификацией, то есть

F(u) « c,q,Pj(u) + ся2Р2(и)+ сзЧзР}(и), (5)

где - функции распределения объектов в классах (н, пк и к),

qk - априорные вероятности появления объектов трёх классов; С* - "цены" ошибок отнесения объектов к трём классам.

Решающее правило К, приводящее к минимизации функции F(u) в терминах информантов выглядит следующим образом: объект следует относить к той совокупности, для которой больше её информант, то есть

К, : у,(х) = max [ у,(х), у2(х), у3(х) ] => а(х) е A(Xj), i = 1,2,3. (6)

Классификация наблюдений может проводиться и на основе измерения расстояний между объектом и центроидами классов в пространстве канонических дискриминантных функций. Классический вариант дискриминантного анализа, определяющий канонические направления в пространстве признаков, строится на основе критерия:

"5 _ дисперсия между классами _ тах дисперсия внутри классов '

На основе информации об энергосистемах Урала за 1990-2000 гг. была получена система классификации, которая позволила определить состояние энергосистем в 2001 году, провести диагностирование ситуации в каждом объекте путём исследования включённых в расчёт переменных. Получена также информация о динамике ситуаций разных объектов, что может быть полезным для краткосрочного прогнозирования состояний исследуемых энергосистем.

С развитием компьютерных технологий нейронные сети стали более доступными для массового использования в различных исследованиях. В настоящее время для некоторых отдельных типов задач существуют оптимальные конфигурации. Интерес к нейросетевому анализу обосновывается тем, что, во-первых, слоистые нейронные сети типа многослойного персептрона непосредственно используются в задачах классификации, во-вторых, нейросетевой анализ предъявляет менее жёсткие требования к исходным данным (в отличие от дискриминантного анализа). К тому же результаты, получаемые с использованием нейронных сетей, часто дают более точные результаты по сравнению со статистическими методами, например, справляются с задачей "исключающего или". Исходя из вышесказанного, в данной работе исследовались классификационные нейронные сети применительно к задачам анализа ЭнБ.

Для определения конфигурации сети необходимо прежде определить требуемую ёмкость и гибкость (обучаемость) сети. Синтез нейронной сети это выбор количества слоев и числа элементов в каждом слое. Настройка сети заключается в определении значений весов связей таким образом, что при контрольных просчётах объектов обучающей выборки получалась бы наименьшая ошибка распознавания. Для решения этой задачи использован алгоритм обратного распространения ошибки, суть которого заключается в итерационном приближении к искомому множеству весов. При прямом проходе получается текущий выход сети. При обратном - веса корректируются исходя из разницы между текущим и действительным значением выхода сети.

Число входных нейронов равно числу используемых переменных - восемнадцати (отобранных в предыдущей главе наиболее информативных параметров), а число выходных - числу классов, т.е. трём. Количество скрьных слоев сети и число нейронов в них изменялось в процессе расчётов. Структура сети и качество системы классификации определялись следующим образом:

1. Выбиралась начальная структура сети, и производилось её обучение (сначала выбиралась сеть относительно простой конфигурации).

2. Выполнялись обучение сети и анализ числа ошибок при идентификации контрольной выборки.

3. Производился анализ числа циклов обучения сети, за которое она безошибочно распознавала все объекты обучающей выборки.

В результате выбрана нейронная сеть с одним скрытым слоем с десятью нейронами в нём.

После того как были сформированы системы классификации разными методами, произведена классификация состояний энергосистем ОЭС Урала по ЭнБ за 2001 год. Результаты расчётов сведены в табл.2. Расчёты показали близость результатов, получаемых разными методами, что говорит о хорошем согласовании методов и о практической значимости результатов.

Сопоставление методов привело к следующему выводу. Нейронная сеть применима для классификации состояний объектов, но практически не пригодна для содержательного анализа. Поэтому построение системы распознавания образов на основе нейронной сети перспективно, поскольку существенно увеличит её аналитические свойства, но для построения такой системы необходим гораздо больший объём исходной информации.

На основе полученных результатов сделан анализ состояний энергосистем, прогноз изменения состояний энергосистем и показателей их функционирования (используемых в расчётах) в краткосрочной перспективе и даны рекомендации по улучшению состояний энергосистем.

Таблица 2

Результаты идентификации объектов исследований по энергетической безопас-

ности в 2001 г.

Территория энергосистемы Ситуация по энергетической безопасности

Дискриминантный анализ Нейросетевой анализ

Башкирской предкризис кризис

Кировской кризис кризис

Курганской кризис кризис

Оренбургской кризис кризис

Пермской кризис кризис

Свердловской предкризис предкризис

Удмуртской кризис кризис

Челябинской кризис кризис

Тюменской предкризис предкризис

Использование методов математической статистики позволило сопоставить энергосистемы между собой по синтетическим показателям, что дало дополнительную информацию для анализа. Наличие в ОЭС Урала глубоко кризисных энергосистем (Челябинской, Курганской, Кировской и Удмуртской) компенсируется наличием мощных энергосистем (Тюменской и Свердловской), находящихся в более благополучных ситуациях, но и для последних обозначены факторы, снижающие уровень ЭнБ. Для всех систем выделены специальные аспекты, которые могут повлиять на состояние рассмотренных энергосистем в краткосрочной перспективе.

В четвёртой главе даётся методический подход к анализу надёжности топливо-и энергоснабжения территорий и живучести систем энергетики на основе интегральных показателей их функционирования. К интегральным показателям следует отнести показатели двух типов:

1. Определяемые для рассматриваемой территории как результирующие за некоторый расчетный (годовой, пятилетний и т.д.) период.

2. Характеризующие интегральные свойства системы по отношению к составляющим ее частям (подсистемам, объектам, элементам) и рассчитываемые в виде интегрального (совокупного) действия объектов системы (мощность, выработка и др.).

Анализ надёжности топливо- и энергоснабжения территорий и живучести систем энергетики производится в соответствии с процедурами индикативного метода анализа. Все аспекты надежности и живучести отражаются соответствующими индикативными показателями (ИП), сгруппированным по блокам (группам). Каждый блок ИП характеризуется определенной общностью входящих в него показателей. При классификации состояний по уровням надежности

и живучести приняты четыре основные градации оценок ситуаций по каждому из индикаторов: высокий, приемлемый, недостаточный, низкий.

Формирование индикативных показателей надежности и живучести предлагается осуществлять по шести индикативным блокам, которые включают в себя: I) блок балансовой надёжности систем электроэнергетики; 2) блок балансовой надежности систем топливообеспечения; 3) блок структурной и режимной надежности систем электроэнергетики; 4) блок живучести систем энергетики; 5) блок надежности и работоспособности основных производственных фондов систем энергетики; 6) блок финансово-экономической надежности топливо и энергоснабжения.

Данный методический подход был апробирован при анализе надежности энергоснабжения территорий Уральского федерального округа за период 1999 -2000 гг. Результаты показали, что на сегодняшний день большинство территорий Урала имеют недостаточный или низкий уровень надежности. Отсутствуют территории, которые имеют высокий или приемлемый уровень надежности, отмечаемый по всем показателям. В то же время отмечается высокая дифференциация территорий по отдельным свойствам надежности и живучести. Это говорит о важности разработки системы мониторинга и выполнения оценок надежности тепло- и энергоснабжения регионов и живучести систем энергетики используя различные методы анализа.

При анализе технической надёжности систем энергетики используется подход, основанный на теории графов, где анализируются элементы системы (подсистемы) и их взаимосвязи. Связи между объектами проявляются через выходные переменные, которые характеризуют состояния всей системы. Эти связи действуют через топологию, режимы, структуру системы и пр. В соответствии с этим подходом надёжность системы тем выше, чем больше связей имеется между элементами системы, и потеря надёжности функционирования одного элемента компенсируется за счёт других, сильно связанных с данным. Этот подход использован для анализа влияния свойств энергосистем, входящих в энергообъединение, на формирование его состояния надёжности.

Чтобы изучить связи отдельных подсистем, нужно решить задачу таксономии, когда составляющие систему подсистемы разбиваются на классы, внутри которых связи достаточно сильные, а между классами -слабые. В методике использовался достаточно простой алгоритм таксономии: все параметры, характеризующие эти многочисленные связи, то есть индикативные показатели, представляются в виде комбинаций 0 и 1. Для простоты, пусть каждый параметр представляется в бинарном виде,

| 0 — 6? противном случае,

где - нормированное пороговое значение параметра, величина

которого может быть принята на основе экспертной оценки или по некоторой формализованной методике.

После составления таблицы "объекты - признаки" для каждой пары строк необходимо рассчитать коэффициент "близости" (сходства) объектов и полученные результаты свести в квадратную симметричную матрицу. Для количественной оценки структурной компактности вводится параметр, отражающий "близость" элементов между собой. Близость двух объектов / и у между собой определялся через критерий близости Роджерса-Танимото

r.j=-

Pap

(i = a. j = ß)l

(Ю)

где Рар

таблицы виде; Р„~ и

Рап + Ppß ~ Pap

- число совпадающих единичных признаков для обеих строк /и j "объекты - признаки", когда признаки представлены в бинарном

- общее число единичных признаков в каждой строке,

соответствующей объектам и

После порогового преобразования матрицы "близости" (при выбранном пороге) получим матрицу смежности, единицы в которой показывают наличие связей в графе. Вершины графа это рассматриваемые объекты; рёбра графа характеризуют схожесть объектов.

Надежность энергоснабжения территориальных образований можно оценить как отношение между связями в "полном графе" и в полученном конкретном графе, имеющим п вершин, то есть

2т

(П)

где т и ш« - соответственно число связей в текущем графе и "полном графе" {ха„г = п(п-1)/2).

Была сформирована матрица "близости" Роджерса-Танимото и построены графы, наглядно представляющие влияние свойств энергосистем на состояние надёжности функционирования ОЭС Урала в период с 1990 года по 2001 год. Графы надёжности для 1990-1991, 2000-2001 гг. представлены на рис.3. Энергосистемы обозначены первыми буквами их названий (Курганская обозначена К'). В итоге можно увидеть явные различия в величинах рассчитанных надёж-ностей в объединённой энергосистеме в начале и в конце 1990-х. На рис.3 пунктиром показаны связи от объектов в переходном состоянии.

График рассчитанных значений надёжности, представленный на рис.4, показывает, что наибольшее значение Н, зафиксировано в начале 90-х годов, а именно в 1990 году. В период с 1991 года по 1993 год происходило плавное снижение уровня надёжности с 0,786 до 0,750. С 1993 по 1996 г. наблюдалось обвальное снижение показателя надёжности. Минимальное значение зафиксировано в 1997 году - 0,194. Однако и в 1996, 1998 и 1999 гг. величина На немногим выше. Эти результаты говорят о том, что в последние годы объединённая энергосистема, как впрочем, и большинство энергосистем, имеет низкий уровень надёжности функционирования. Увеличение же в 2000 году численного значения Н, может быть объяснено лишь тем, что много объектов имеют

слабые свя*и, которые незначительно превышают пороговые значения (на рис.3 показаны пунктиром), к тому же по результатам 2001 года уровень надёжности вновь снизился: значительная часть показателей объектов близка, но их величины уже немногим ниже порогов.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Разработан подход к анализу состояний энергосистем для задач мониторинга энергетической безопасности территорий различного уровня. Методы анализа состояний энергосистем позволяют определить степень кризисности территорий (энергосистем) в сфере энергетики на основе интегральных показателей функционирования энергосистем с учётом внешних факторов.

Модернизирован и адаптирован к современному состоянию экономики и энергетики страны метод индикативного анализа

На основе дискриминантного анализа разработан статистический метод, позволяющий построить систему классификации состояний исходя из предположения представительности обучающей выборки. Новое пространство (пространство дискриминантных функций) строится на основе критерия, максимизирующего различия между классами и минимизирующего различия для наблюдений, принадлежащих одному классу. На основе выборочных данных найдены параметры генеральных совокупностей классов и найдены поверхности, разделяющие пространство дискриминантных функций на классы.

Построена и обучена нейронная сеть для задачи классификации состояний ЭнБ территорий. Проведено её изучение и выявлено, что структура и ёмкость сети соответствуют уровню решаемой задачи.

2. Для успешного и достоверного решения задачи классификации необходимо использование значимых показателей, не вносящих искажения в расчёт. Для этого предложены методы определения полезности используемых в расчётах признаков. Анализ информационной полезности признаков проводился с использованием двух одномерных и одного многомерного методов. Исключение "шумящих" и коррелированных с другими переменных из расчёта позволило сократить вычислительные затраты на создание систем классификации и упростило анализ полученных результатов.

3. Предлагаемые методы использованы для построения системы классификации состояний энергосистем ОЭС Урала. Были классифицированы объекты -энергосистемы ОЭС Урала, характеризующиеся показателями 2001, которые не входили в обучающую выборку. Результаты, полученные при использовании различных систем классификации (дискриминантного анализа и нейронной сети), позволяют говорить о практической ценности их совместного использования. На основе проведённых расчётов произведён углублённый анализ состояний энергосистем и предложены мероприятия по улучшению ситуации в них.

4. Разработан подход к анализу надёжности топливо- и энергоснабжения территорий по интегральным показателям работы энергетики с использованием метода индикативного анализа.

Предложен метод количественной оценки влияния свойств ЭЭС как технико-экономических объектов на формирование уровня надёжности энергообъединения (ОЭС Урала). Особенность метода заключается в том, что он реализует идею системного подхода применительно к решаемой задаче, суть которого заключается в том, что состояние объектов верхнего уровня иерархии зависит от состояний объектов его образующих.

Основное содержание диссертационной работы изложено в следующих работах:

1. Взаимодействие экономических и энергетических факторов при диагностике безопасности регионов России / Татаркин А И., Куклин А.А., Мызин А Л , Литвинов В Г. и др. Препринт. Екатеринбург: УрО РАН, 2000. - 105 с.

2. Богатырев Л Л., Бобырева И.Н., Мезенцев П Е., Нидзельский А.Б., Литвинов В.Г. Формирование пороговых значений индикаторов энергетической безо-

пасности // Проблемы развития и функционирования электроэнергетических систем. Екатеринбург: Вестник УГТУ, № 2,2000. - с. 176-179.

3. Оценка влияния экономических факторов на уровни энергетической безопасности территорий России. АЛ. Мызин, А.А. Куклин, К.Б. Кожов, А.Ю. Домников, В.Г. Литвинов // Материалы пятой Всеросс. научно-техн. конф. "Энергетика: экология, надёжность, безопасность". Томск: Изд-во ТПУ, 1999. -с. 143.

4. Мызин А.Л., Кожов К.Б., Мезенцев П.Е., Литвинов В.Г. Статистический подход к оценке влияния энергетических и экономических факторов на энергетическую безопасность регионов // Метастабильные состояния и фазовые переходы: [Сб.науч. трудов. Вып. 4]. Екатеринбург: УрО РАН, 2000. - с. 96102.

5. Результаты исследования состояния и тенденций экономической и энергетической безопасности регионов России А.Л.Мызин, А.В.Калина, П.Е.Мезенцев, В.Г.Литвинов // Человек - общество - окружающая среда: Сб. науч. трудов. Ч. 1 / Под ред. А.И.Татаркина. Екатеринбург: УрО РАН, 2001. - с. 173-175.

6. Сравнительная диагностика экономической и энергетической безопасности Уральского федерального округа и Уральского экономического района / А.И. Татаркин, А.А. Куклин, А.Л. Мызин, А.В. Калина, В.Г. Литвинов и др. Препринт. Екатеринбург: УрО РАН, 2001. - 79 с.

7. Мызин А.Л., Ананичева С.С., Литвинов В.Г. Оценка современного состояния энергетической безопасности регионов России с использованием основных и дополнительных индикативных показателей // Энергосистема: управление, качество, безопасность: Сб. докл. Всеросс. научно-техн. конф. Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2001. - с. 236-238.

8. Богатырёв Л.Л., Мызин А.Л., Литвинов В.Г. Отбор информативных параметров в задачах анализа энергетической безопасности // Материалы докл. Росс. нац. симпозиума по энергетике, т.4. Казань: КГЭУ, 2001. - с. 59-62.

9. Комплексная методика оценки надёжности и живучести топливо- и энергоснабжения территорий / Татаркин А.И., Воропай Н.И., Куклин А.А., Мызин А.Л., Калина А.В., Сендеров СМ., Литвинов В.Г. и др. Екатеринбург: ИЭ УрО РАН, 2002.-150 с.

Ю.Богатырёв Л.Л., Мызин А.Л., Литвинов В.Г. Количественная оценка надёжности функционирования региональных систем энергетики // Энергосберегающие техника и технологии: Сб. докл. научно-практ. семинара. Екатеринбург: Уральские выставки, 2002. - с. 22.

11.Ситуационное состояние надёжности и живучести топливо- энергоснабжения регионов России по итогам 2000 года / Татаркин А.И., Воропай Н.И., Куклин А.А., Мызин А.Л., Калина А.В., Сендеров СМ., Литвинов В.Г. и др. Препринт. Екатеринбург: УрО РАН, 2002. - 82 с.

12. Комплексная методика диагностики энергетической безопасности территориальных образований Российской Федерации (вторая редакция). / Татаркин А.И., Куклин А.А., Мызин А.Л., Калина А.В., Литвинов В.Г. и др. Препринт. Екатеринбург: УрО РАН, 2002. - 80 с.

13.Оценка надёжности топливо- и энергоснабжения регионов России и живучести систем энергетики / Татаркин А.И., Воропай Н.И., Куклин А.А., Мызин

А.Л., Калина А.В., Сендеров СМ., Литвинов В.Г. и др. Препринт. Екатеринбург: УрО РАН, 2002. - 89 с.

14.Литвинов В.Г., Мезенцев П.Е. Методы диагностирования энергетической -безопасности территорий // Проблемы и достижения в промышленной энергетике: Тезисы «докл. 2-го научно-практ. семинара. Екатеринбург: Уральские выставки, 2002. - с. 21.

15.Надёжность топливо- и энергоснабжения и живучесть систем энергетики регионов России / Под науч. ред. Н.И. Воропая, А.И. Татаркина; авторство В.Г. Литвинова в разделах 2.2, 2.4, 3.2, 4.2. - Екатеринбург: Изд-во Урал, ун-та, 2003.-392 с.

16.Классификация состояний безопасности региональных экономических и энергетических систем / Татаркин А.И., Куклин А.А., Мызин А.Л., Богатырёв Л.Л., Литвинов В.Г. и др. Препринт. Екатеринбург: ИЭ УрО РАН, 2003. - 95 с.

П.Богатырёв Л Л., Литвинов В.Г., Ананичева С.С. Дискриминантный анализ энергетической безопасности зоны Уральского энергообъединения: динамика последнего десятилетия. // Проблемы и достижения в промышленной энергетике: Материалы 3-ей научно-практ. конф. Екатеринбург: Уральские выставки 2003.-с. 12-14.

18.АЛ. Мызин, В.Г. Литвинов, С.С. Ананичева. Применение нейронных сетей для диагностирования энергетической безопасности территорий. // Экономическая и энергетическая безопасность регионов России: Материалы международной научно-практической конференции. - Пермь: ПГТУ, 2003. - Ч. II. - с. 27-28.

Подписано в печать 30.01.04 Ризография

Усл.печ.л. 1,2 Формат 60x84/16

Уч.-изд.л. 1,2 Тираж 100 Заказ №68

»-3567

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ХАРАКТЕРИСТИКА ПРОБЛЕМЫ

ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

1.1. Введение в проблему энергетической безопасности

1.2. Краткая характеристика объекта исследования - Объединённой энергосистемы Урала и составляющих её энергосистем

1.3. Методические основы анализа энергетической безопасности 37 Выводы

ГЛАВА 2. ОТБОР ИНФОРМАТИВНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ В ЗАДАЧАХ ДИАГНОСТИКИ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ТЕРРИТОРИЙ

ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ

2.1. Методы математической статистики и оценка возможности их применения в задачах энергетической безопасности

2.2. Методы определения информативности признаков 78 2.2.1 Определение информативности признаков на основе метода весовых коэффициентов - у^метода

2.2.2. Определение информативных признаков на основе метода весовых коэффициентов - к-метода

2.2.3. Метод определеняе информативности показателей с помощью лямбда-статистики Уилкса

2.3. Формирование обучающей выборки для задачи определения информативности переменных и изучение её свойств

2.4. Определение совокупности информативных показателей

Выводы

ГЛАВА 3. ФОРМИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ КЛАССИФИКАЦИИ И ИДЕНТИФИКАЦИЯ СОСТОЯНИЯ ТЕРРИТОРИЙ ЭНЕРГОСИСТЕМ

ЗОНЫ ОЭС УРАЛА ПО ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

3.1. Классификация состояний энергосистем на основе дискриминантного анализа

3.1.1. Анализ показателей функционирования изучаемых энергосистем с точки зрения требований применимости дискриминантного анализа

3.1.2. Формирование системы классификации и оценка её качества

3.1.3. Анализ результатов классификации территорий энергосистем зоны ОЭС Урала

3.2. Нсйросетевой анализ

3.3. Анализ состояния энергетической безопасности территорий энергосистем зоны ОЭС Урала в 2001 году

Выводы

ГЛАВА 4. МЕТОДИЧЕСКИЙ ПОДХОД И ИССЛЕДОВАНИЕ

ПОКАЗАТЕЛЕЙ НАДЁЖНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ТЕРРИТОРИАЛЬНЫХ СИСТЕМ ЭНЕРГЕТИКИ И ИХ ОБЪЕДИНЕНИЙ

4.1. Методический подход к оценке надежности топливо и энергоснабжения территорий регионального уровня на основе интегральных показателей

4.2. Методика количественной оценки влияния свойств ЭЭС как технико-экономических объектов на уровень надёжности энергообъединений

4.3. Количественная оценка надёжности объединённой энергосистемы Урала на основе макроэкономических показателей её работы

4.4. Оценка состояния, ранэ/сирование энергосистем ОЭС Урала по совокупной оценке их энергетической безопасности и надёжности и мероприятия по улучшению состояний энергосистем

Выводы

Актуальность исследований. Надёжное функционирование электроэнергетических систем (ЭЭС) как важнейшей составляющей больших систем энергетики (БСЭ) образует одну из основ успешного развития экономики страны в целом. Наличие не только технических, но и экономических аспектов надёжности предопределяет сложность изучения вышеназванных объектов и их взаимодействия с другими составляющими экономики и социальной сферы с целью определения наилучших управляющих воздействий для достижения экономического эффекта и для поддержания постоянной готовности энергосистем к преодолению угроз их нормальному функционированию, возникающих в периоды экономических, политических кризисов, при катастрофах, бедствиях и т.д.

Сложная структура ЭЭС обуславливает необходимость разработки адекватных методов определения их состояний. Методической базой управления развитием электроэнергетики в увязке с другими системами энергетики, другими сферами экономики, социальной сферой и природной средой является системный подход, современное понимание которого в энергетике сформулировано академиком JI.A. Мелентьевым [55, 58, 59, 109, 110], который ввёл термин большие системы энергетики. Развитие методов системных исследований в энергетике связано с трудами Д.А. Арзамасцева, JI.C. Беляева, В.А. Веникова, Н.И. Воропая, А.З. Гамма, В.В. Ершевича, A.M. Зейлигера, В.Г. Китушина, А.А.Макарова, А.П. Меренкова, Ю.Н. Руденко, Л.Д. Хабачева и других учёных и специалистов. С их участием разработаны теория и методы обоснования и взаимоувязки решений по развитию и эксплуатации систем энергетики, учёта неопределённости информации и других специфических факторов.

С началом политического и последовавшего за ним экономического кризиса в нашей стране была осознана проблема энергетической безопасности как страны в целом, так и территориальных образований различного уровня (экономические районы, федеральные округа, субъекты Федерации, энергообъединения, энергосистемы и их районы, муниципальные образования и т.д.). Впервые проблема энергетической безопасности была осознана в 1973 году в США. Причиной послужили трудности с обеспечением внутреннего спроса на энергоносители из-за проблем их поставок в США из азиатских стран. Тогда эта проблема была решена с помощью выработки стабилизирующих мероприятий экономического порядка. В нашей стране проблема энергетической безопасности стала особенно актуальной в связи с переходом от плановой системы хозяйствования к рыночной экономике. Очевидно, что эта проблема имеет свои особенности применительно к разным уровням иерархии. Для обеспечения необходимого уровня энергетической безопасности объектов различного уровня необходимо создание научно обоснованной системы. Целью такой системы было бы отслеживание ситуаций в объектах энергетики разного уровня с учётом прямых и обратных связей энергетики и экономики с использованием приспособленного для этих целей математического аппарата.

Основные положения при исследовании проблем энергетической безопасности были предложены Институтом систем энергетики им. JI.A. Мелентьева СО РАН (Н.И. Воропай, Г.С. Асланян, С.М. Сендеров, А.Д. Криворуцкий, Г.Б. Славин, С.М. Клименко и др.) [22, 23, 24, 120] в середине 1990-х гг. Были обозначены основные аспекты энергетической безопасности, её место в составе общенациональной безопасности, основные угрозы энергетической безопасности. Далее был сформирован общий подход к анализу энергетической безопасности, который заключается в создании системы мониторинга энергетической безопасности. Также были даны рекомендации к построению системы индикативного анализа энергетической безопасности, являющейся центральным (аналитическим) звеном в системе мониторинга.

Параллельно проблемами энергетической безопасности занимались УГТУ-УПИ, Институт теплофизики и Институт экономики УрО РАН [10, 19]. JI.JI. Богатырёву, А.А. Куклину, Л.И. Мардеру, A.J1. Мызину, А.И. Татаркину и др. принадлежит заслуга в том, что была создана и внедрена система мониторинга энергетической безопасности в увязке с системой мониторинга экономической безопасности территорий различного уровня, опирающаяся на методы индикативного анализа. Результаты индикативного анализа использовались для определения мероприятий по ликвидации угроз энергетической безопасности, начиная от регионального уровня (экономический район, федеральный округ, субъект РФ) и заканчивая федеральным и межгосударственным уровнями [87, 94]. Созданная система обеспечивала увязку подходов при решении задач в смежных областях экономики [43, 74, 101, 102]. Большое внимание проблеме энергетической безопасности, из-за сильной зависимости экономики страны от развития топливно-энергетического комплекса, уделялось Институтом энергетической стратегии (В.В. Бушуев и др.) и Министерством энергетики РФ (A.M. Мастепанов, Ю.К. Шафраник и др.) [57, 115, 121].

В последнее время особую остроту приобрели проблемы, связанные с нарушением ранее сложившихся производственных связей, неплатежами за отпущенные энергоресурсы, социальной и экологической напряжённостью и т.п. В этих условиях огромное значение придаётся вопросам энергетической и экономической безопасности [19, 21, 43, 101, 120], которые определяют национальную безопасность страны.

В конце 1990-х больше внимания в исследованиях стало уделяться стыковке экономических и технических аспектов функционирования систем энергетики [45, 69, 92]. Ценность такого подхода заключается в том, что до сих пор надёжность БСЭ рассматривалась как чисто техническая задача. Но, как оказалось, в условиях рыночной экономики на надёжное функционирование систем энергетики оказывают влияние как технические, так и социальные и экономические факторы.

Учёт этого комплекса факторов предъявляет особые требования к методологическому и методическому аппарату для решения поставленных задач. Поэтому необходимо создание новых методов их анализа. Кроме того, наличие различных методов позволяет получать комплексную оценку, так как каждый метод (модель) отражает определённую совокупность заложенных в нём (ней) свойств объекта.

Постановка задачи. Задачи, решаемые в данной работе, заключаются в создании и исследовании методов формирования и отбора информации для классификации состояний систем энергетики по энергетической безопасности, методов классификации состояний территорий электроэнергетических систем по энергетической безопасности, анализа возможностей энергосистем обеспечивать надёжное энергоснабжение своих территорий. Вообще говоря, оценка уровня энергетической безопасности заключается в анализе состояния территориальных энергосистем, систем топливоснабжения и теплоснабжения как централизованных, так и локальных по интегральным показателям их функционирования. Совместный анализ всех обозначенных систем является сложной задачей, требующей использования апробированных и адаптированных методов её решения. Поэтому объектом исследования в данной работе является не весь комплекс систем энергетики, а только его часть - энергосистемы. По результатам расчётов предлагаемыми методами можно будет дать заключение об их применимости для решения полной задачи анализа энергетической безопасности. Помимо прочего проводимые расчёты имеют и собственную значимость для анализа состояний энергосистем по энергетической безопасности, что позволит дать рекомендации по ликвидации слабых мест в системах энергоснабжения территорий. Энергетическая безопасность (ЭнБ) понимается как безопасность территорий, обслуживаемых исследуемыми энергосистемами1, т.е. насколько промышленность и социальная сфера защищены от различного рода угроз их нормальному снабжению энергоносителями. Кроме того, в работе также исследуется надёжность самих систем энергетики по интегральным показателям, что является "внутренней" задачей по отношению к задаче энергетической безопасности.

Создание методов классификации состояний систем энергетики по энерге

1 Более полное определение энергетической безопасности и надёжности даётся в параграфе 1.1. тической безопасности является многоуровневой задачей. Поскольку система энергетики (классифицируемый объект) представляет собой совокупность технических, экономических и др. подсистем, то число факторов, влияющих на её работу, очень велико. Их изменения зачастую носят случайный характер. Изменение состояния систем энергетики может сопровождаться изменением множества показателей функционирования. К исследованию поведения таких систем эффективно применение методов математической статистики. В то же время, надо иметь в виду, что формальное применение методов математической статистики может дать результаты, которые на самом деле плохо соответствуют действительности. В этом случае полученные результаты будут плохо интерпретироваться, что приведёт к путанице и снижению доверия к используемому методу.

Многоуровневость системы подразумевает то, что классифицирующая система должна быть достаточно сложной. На основании этого для её реализации необходимо применить системный подход: разбиение задач на подзадачи и выявление из всего спектра взаимосвязей наиболее существенных.

Начальным и очень важным этапом для достоверной классификации является обработка исходных данных, над которыми производятся стандартные процедуры. Качество данных должно обеспечиваться включением в расчёт наиболее ценных показателей с точки зрения разделения объектов на классы. Выявление таких показателей - не только формальная статистическая процедура, а ещё и логическая, с постоянным циклом пересмотра состава исходных показателей в целях его оптимизации. Задача состоит в том, чтобы на их основе подготовить данные для расчётов, которые адекватно и полно отражают действительное состояние систем энергетики по энергетической безопасности. Основная трудность состоит в том, что на формирование значений каждого показателя влияют различные факторы (технические, экономические, политические и др).

Отслеживание большого количества показателей при классификации состояний систем энергетики является задачей трудоёмкой, а включение их всех в процесс анализа может оказаться не только неэффективным, но и затрудняющим расчёт вследствие мешающих влияний "шумящих" признаков. Необходимо создание системы, которая могла бы распознавать и классифицировать различные состояния системы, основываясь на изменениях "ключевых" признаков. Причём для каждого изменения состояния системы набор ключевых признаков может быть различен. Речь идёт о том, что для анализа необходимо использовать наиболее связанные с изменением ситуации показатели.

При решении технической задачи применение системного подхода даёт конкретное решение. Изменение состояний систем энергетики по энергетической безопасности вследствие двойственности их природы объясняется, с одной стороны, объективными закономерностями и случайными факторами - с другой.

На основании вышеизложенного необходимо построение системы классификации состояний систем энергетики, которая хорошо адаптирована к используемым типам данных, а также достаточно чётко моделирует процессы изменений в состояниях систем энергетики.

Проведённые исследования были направлены на решение следующих задач:

1) разработка методов классификации состояний территорий энергосистем и их объединений по энергетической безопасности;

2) выработка рекомендаций по формированию показателей (переменных), включаемых в расчёт, которые представляют собой специальным образом обработанные исходные данные;

3) отбор наиболее информативных переменных для решения задачи классификации;

4) применение разработанных методов и проведение исследований по определению текущих состояний уровней ЭнБ территорий и надёжности территорий энергосистем зоны Объединённой энергосистемы Урала.

Научная новизна работы состоит в том, что в ней впервые получены и выносятся на защиту следующие методы и результаты:

1) методика индикативного анализа (в соавторстве), применяемая для классификации состояний объектов различного уровня по ЭнБ;

2) разработаны методы классификации состояний территорий энергетических систем по ЭнБ на основе дискриминантного и нейросетевого анализов;

3) сформирован комплекс процедур для определения информативности переменных, включаемых в расчёт уровней ЭнБ;

4) разработан (в соавторстве) методический подход к анализу надёжности и живучести систем энергетики на основе индикативного анализа;

5) адаптирована методика определения количественной оценки влияния свойств ЭЭС как технико-экономических объектов на формирование уровня надёжности энергообъединения.

Практическая ценность работы состоит в разработке методов, позволяющих: классифицировать объекты (энергосистемы) по уровням энергетической безопасности и оценивать надёжность функционирования связанных групп объектов (энергообъединений).

Реализация результатов. Методические разработки диссертации апробированы в совместных работах УГТУ-УПИ, ИТФ УрО РАН, выполненных для Минэнерго.

Апробация работы. Результаты работы опубликованы в 32 печатных работах, двух отчётах о научно-исследовательской работе и обсуждались: на V, VI и IX Всероссийских научно-технических конференциях "Энергетика: экология, надёжность, безопасность" (Томск, 1999, 2000, 2003); на Всероссийской научно-технической конференции "Энергосистема: управление, качество, безопасность" (Екатеринбург, 2001); на Международной экономической конференции "Человек - общество -окружающая среда" (Екатеринбург, 2001); на Российском национальном симпозиуме по энергетике "Методические вопросы исследования надёжности больших систем энергетики" (Казань, 2001); на Межрегиональной научно-практической конференции "Развитие экономики региона: инновации, инвестиции, менеджмент" (Екатеринбург, 2001); на научно-практическом семинаре "Энергосберегающие техника и технологии" (Екатеринбург, 2002); на 5-х мелентьевских чтениях "Системные исследования развития энергетики в рыночных условиях" (Звенигород, 2003); на научно-практическом семинаре "Проблемы и достижения в промышленной энергетике" (Екатеринбург, 2002, 2003); на Международной научно-практической конференции "Экономическая и энергетическая безопасность регионов России" (Пермь, 2003).

Состав и объём работы. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, библиографического списка и четырёх приложений.

Выводы по главе 4:

1. Предложен метод оценки надёжности функционирования объектов верхнего уровня (например, объединённые энергосистемы) на основании анализа состояний объектов нижнего уровня (его составляющих - энергосистем). Естественно, что состояние сложного объекта может быть оценено на основе его собственных признаков, однако в этом случае теряется информация о состояниях частей его составляющих. Согласно принципам системного подхода сложные объекты необходимо рассматривать комплексно, то есть с учётом всех значащих прямых и обратных связей между подсистемами объекта. Кроме того, должен быть обеспечен необходимый и достаточный уровень "детализации" объекта, который позволил бы выделить значащие и незначащие связи. В связи с этим представляется интересным применение методики количественной оценки надёжности, применявшейся ранее в анализе надёжности технических систем, к анализу влияния свойств энергосистем как технико-экономических объектов на надёжность энергообъединений, которые характеризуются наборами интегральных показателей.

2. Ценность метода заключается в том, что он оценивает надёжность энергообъединения на основе ситуаций в энергосистемах, его составляющих. Данная методика использовалась для анализа надёжности ОЭС Урала. В результате получена оценка надёжности ОЭС Урала за период с 1990 по 2001 гг. Принцип оценки надёжности отличен от принципов построения системы классификации на основе дискриминантного анализа. Для оценки не нужны обучающие выборки. Метод оперирует с изменениями введённых в расчёт показателей. Однако метод позволяет проверить согласованность классификации объектов, попавших в зоны нормы и кризиса в разных методах. На основе проведённых расчётов получены графы надёжности для ОЭ Урала за рассматриваемый период времени.

3. Тенденция изменения ситуации по надёжности в рассматриваемой энергосистеме достаточно близко повторяет получаемые до этого оценки другими методами (индикативный анализ). Однако, благодаря методу, можно сделать обоснованный вывод о том, какие энергосистемы в наибольшей степени влияют на надёжность ОЭС Урала в целом. Это позволяет сосредоточить внимание на ликвидацию, в первую очередь, "слабых" мест.

4. Таким образом, полученные результаты свидетельствуют о применимости данного метода к оценке влияния свойств ЭЭС как технико-экономических объектов на уровень надёжности сложных объектов, каковыми являются энергосистемы и их объединения.

Заключение:

1. В работе решалась задача разработки методов классификации и анализа энергетической безопасности и надёжности функционирования территориальных систем энергетики. В рамках задачи разработан комплексный подход к анализу состояний территориальных систем энергетики для задач мониторинга энергетической безопасности территорий различного уровня. Методы анализа состояний энергосистем позволяют на основе исходных данных определить степень кризисности территорий (энергосистем) в сфере энергетики на основе интегральных показателей функционирования энергосистем с учётом внешних факторов. Аналитической частью метода является индикативный анализ. Суть метода - переход от многомерного пространства переменный к одномерному пространству критериев (скаляризация). Критерии однозначно показывают кризисные явления в той или иной сфере энергетики. Данный подход показал свою эффективность при анализе энергетической безопасности субъектов и Федеральных округов РФ. Актуальность проблемы энергетической безопасности определяет необходимость исследований аналитических методов, способных выявлять новые особенности состояний территориальных систем энергетики. В работе исследовались многомерные подходы к классификации состояний исследуемых объектов: • Статистический метод на основе дискриминантного анализа позволил построить систему классификации состояний, исходя из предположения представительности обучающей выборки. Двумерное пространство дискриминантных функций построено на основе критерия, максимизирующего различия между классами и минимизирующего различия для наблюдений, принадлежащих одному классу. На основе выборочных данных найдены параметры генеральных совокупностей классов и найдены поверхности, разделяющие пространство измерений на классы состояний по энергетической безопасности.

• Исследовались возможности классификационных нейронных сетей для решаемой задачи. Привлекательность нейронных сетей обусловлена мягкостью требований к исходным данным. Исследования показали, что для получения достоверных результатов классификации исследуемых объектов необходим синтез сети требуемой ёмкости и гибкости.

2. Для успешного и достоверного решения задачи классификации необходимо использование полезных показателей, не вносящих искажения в расчёт. Для этого предложены методы определения полезности используемых в расчётах признаков. Анализ информационной полезности признаков проводился с использованием двух одномерных и одного многомерного методов. Исключение "шумящих" и коррелированных с другими переменных из расчёта позволило сократить вычислительные затраты на создание систем классификации и упростило анализ полученных результатов. В итоге количество переменных сократилось с 28 до 18 с незначительным увеличением ошибки классификации (около 5%).

3. Предлагаемые методы использованы для исследования энергетической безопасности территориальных систем энергетики зоны ОЭС Урала, характеризующиеся показателями 2001 года. Исследовалась динамика ситуаций в течение 1990-х гг. Результаты, полученные при использовании различных систем классификации (дискриминантного анализа и нейронной сети) позволяют говорить о практической ценности их совместного использования. На основе проведённых расчётов произведён углублённый анализ состояний энергосистем и предложены мероприятия по улучшению ситуации в них.

4. Предложен комплексный подход к анализу надёжности территориальных систем энергетики на основе интегральных показателей функционирования. Энергетические системы представляются не только как технические объекты, но и экономические. Выделены различные виды показателей, дана их классификация применительно к решаемой задаче. Анализ надёжности основан на изучении критериев, рассчитываемых на основе процедур индикативного анализа. Мероприятия по повышению надёжности направляются на группу управляемых и наиболее эффективных показателей, которые также выделены. В рамках решаемой задачи предложен метод количественной оценки. Ценность метода заключается в том, что он реализует идею системного подхода применительно к решаемой задаче, суть которого заключается в том, что состояние объектов верхнего уровня зависит от состояний объектов его составляющих (нижнего уровня). Он позволил получить информацию о структурных свойствах надёжности Уральского энергообъединения за период с 1990 по 2001 гг., что явилось существенным дополнением к критериальному анализу.

5. Методические разработки и результаты исследований диссертации апробированы в совместных работах ИЭ и ИТФ УрО РАН и УГТУ-УПИ, выполненных по заказу Минэнерго России:

• Отчёт о НИР: "Разработка методики, системы мониторинга и оценка энергетической безопасности регионов России". Екатеринбург, 2000 г.

• Отчёт о НИР: "Оценка живучести систем энергетики, надежности топливо- и энергоснабжения и способности субъектов Российской Федерации обеспечить свои энергетические потребности за счет собственных (местных) энергоресурсов на базе использования интегральных показателей (по состоянию на 2000 г.). Этап I. Разработка комплексной методики оценки живучести систем энергетики, надежности (бесперебойности) топливо- и энергоснабжения".

1. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.: "Статистика", 1974. 240 с.

2. Айвазян С.А., Браверман Э.М., Розоноэр Л.И. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. М.: «Наука», 1970, 384 с.

3. Ахо А.В., Хопкрофт Д., Ульман Д.Д. Структуры данных и алгоритмы.: Пер. с англ.: Уч. пос. М.: Издательский дом "Вильяме", 2000. - 384 е.: ил. - Парал. тит. англ.

4. Бешелёв С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. М.: Статистика, 1974.- 160с.

5. Богатырёв Л.Л. Разработка и применение методов ситуационного управления аварийными режимами энергосистем. Диссертация на соискание учёной степени доктора технических наук. Новосибирск, 1990.-680 с.

6. Богатырёв Л.Л., Литвинов В.Г., Мезенцев П.Е. Качественные исследования надёжности энергосистемы //Энергосистема: управление, качество, безопасность: Сборник докладов Всероссийской научно-технической конференции. Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2001. с. 188192.

7. Богатырёв Л.Л., Мардер Л.И., Мызин А.Л. Исследование энергетической безопасности территорий в условиях нечёткой и неопределённой информации // Методические вопросы исследования больших систем энергетики. Мурманск: КНЦ РАН, 1996. - Вып. 48. -с. 81-87.

8. И. Богатырёв Л.Л., Мызин А.Л., Литвинов В.Г. Количественная оценка надёжности функционирования региональных систем энергетики // Энергосберегающие техника и технологии: Сб. докл. научно-практ. семинара. Екатеринбург: Уральские выставки, 2002. с. 22.

9. Богатырёв Л.Л., Мызин А.Л., Литвинов В.Г. Отбор информативных параметров в задачах анализа энергетической безопасности // Материалы докл. Росс. нац. симпозиума по энергетике, т.4. Казань: КГЭУ, 2001.-с. 59-62.

10. Богатырёв Л.Л., Мызин А.Л., Литвинов В.Г. Отбор информативных параметров в задачах анализа энергетической безопасности // Энергосистема: управление, качество, безопасность: Сб. докл. Всеросс. научно-техн. конф. Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2001. с. 193-194.

11. Борисова И.Н., Воронина С.А., Кретинина Ю.С., Конофонтов М.Ю., Некрасов А.С. Энергоемкость российской экономики // Проблемы прогнозирования 1997. - № 6. - с. 11 - 36.

12. Вержбицкий В.М. Численные методы (линейная алгебра и нелинейные уравнения): Учеб. пособие для вузов. М.: Высш. шк., 2000. - 266 е.: ил.

13. Верховская Л.А. Однородность средних значений и корреляционныхматриц многомерных выборок. Изв. АН СССР. Техническая кибернетика, 1971, №5, с. 171-176.

14. Взаимодействие экономических и энергетических факторов при диагностике безопасности регионов России /Татаркин А.И., Куклин

15. А.А., Литвинов В.Г. и др. Препринт. Екатеринбург: УрО РАН, 2000. -105 с.

16. Влияние энергетического фактора на экономическую безопасность регионов Российской Федерации / Л.Л. Богатырёв, В.В. Бушуев, А.А. Куклин, А.Л. Мызин, А.И. Татаркин и др. Екатеринбург: Изд.Урал.ун-та, 1998.-288с.

17. Воропай Н.И. Теория систем для электроэнергетиков. Новосибирск: Наука, 2000.-272 с.

18. Воропай Н.И., Клименко С.М. Энергетическая безопасность России. -Иркутск, Ротапринт СЭИ СО РАН, 57 с.

19. Воропай Н.И., Клименко С.М., Ковалёв Г.Ф. и др. Основные положения и методология мониторинга и индикативного анализа энергетической безопасности России и её регионов. Иркутск, 1998. - 69 с. - (Препринт / СО РАН. ИСЭМ; № 4).

20. Воропай Н.И., Клименко С.М., Криворуцкий Л. Д. Региональные аспекты энергетической безопасности России. Киев: "Знание", 1997. -59 с.

21. Воропай Н.И., Клименко С.М., Криворуцкий Л.Д. и др. Энергетическая безопасность России (введение в проблему). Иркутск, СЭИ СО РАН № 3, 1997. - 56 с. - (Препринт).

22. Г.Б. Славин, М.Б. Чсльцов. Энергетическая безопасность: термины и определения / Под ред. Н.И. Воропая / ИСЭМ СО РАН. Препр. № 4. -Иркутск, 1999.-31 с.

23. Герберт С. Уилф. Метод коалиций в статистическом дискриминантном анализе. В кн. Статистические методы для ЭВМ. Пер. с англ. / Под ред. М.Б. Малютова. - М.: Наука. Гл.ред. физ.-мат. лит. 1986. -464 с.

24. Горелик A.J1., Скрипкин В.А. Методы распознавания: Учеб. пособие. -2-е изд., перераб. и доп. М.: Высш. шк., 1984. - 208 е., ил.

25. Гофман В.Э., Хомоненко А.Д. Delphi 5. СПб.: БХВ - Санкт-Петербург, 2000. - 800 е.: ил.

26. Д. X. Медоуз, Д. Л. Медоуз и др. "Пределы роста". — М., "Прогресс", 1991.

27. Денисов А.А., Колесников Д.Н. Теория больших систем управления. Ленинград: Энергоиздат. ЛО, 1982.-288 с.

28. Дж. Вэн Райзин. Классификация и кластер. М.: «Мир», 1980. - 389 с.

29. Дубровский С.А. Прикладной многомерный статистический анализ. -М.: Финансы и статистика, 1982. 216 е., ил.

30. Дюк В. Обработка данных на ПК в примерах СПб: Питер, 1997. - 240 е.: ил.

31. Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Группировка, корреляция, распознавание образов (Статистические методы классификации и измерения связей). М.: "Статистика", 1977. - 144 е.: ил. (Математическая статистика для экономистов).

32. Загоруйко Н.Г., Ёлкина В.Н., Лбов Г.С. Алгоритмы обнаружения эмпирических закономерностей. Новосибирск: Наука, 1985. - 110 с.

33. Ивашкин Ю.А. Структурный анализ и синтез человеко-машинных систем управления производством / Приборы и системы управления. 1978, №7.-с. 4.

34. Кильдишев Г.С., Аболенцев Ю.И. Многомерные группировки. М., «Статистика», 1978. 160 с. (Математическая статистика для экономистов)

35. Классификация и кластер. Ред. Дж.Вэн Райзин. пер. П.П. Кольцова под ред. Ю.И. Журавлёва. М.: "Мир", 1980. - 389 с.

36. Классификация состояний безопасности региональных экономических и энергетических систем / Татаркин А.И., Куклин А.А., Мызин А.Л., Богатырёв Л.Л., Литвинов В.Г. и др. Препринт. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2003. 95 с.

37. Кластерный анализ. Пер. с англ. Е.З. Демиденко. Под ред. А.Я. Боярского. Предисловие А.Я. Боярского. -М.: "Статистика", 1977. 128 с. с ил.

38. Колемаев В.А., Калинина В.Н. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник / Под редакцией В.А. Колемаева. — М.: ИНФРА-М, 2000,- 302 с. (Серия "Высшее образование").

39. Комплексная методика оценки надёжности и живучести топливо- и энергоснабжения территорий / Татаркин А.И., Воропай Н.И., Куклин А.А., Мызин A.JI., Калина А.В., Сендеров С.М., Литвинов В.Г. и др. -Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2002. 150 с.

40. Коптюг В.А. Конференция ООН по окружающей среде и развитию (Рио-де-Жанейро, июнь 1992 года). Информац. обзор. Новосибирск: СО РАН, 1992.-62 с.

41. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия - Телеком, 2001. - 382 е.: ил.

42. Л.Л. Богатырёв. Диагностика аварийных состояний электроэнергетических систем. Учебное пособие для специальностей0301,0302 по спецкурсу «Автоматика электроэнергетических систем». -Свердловск: Изд. УПИ им. С.М. Кирова, 1983, 80 с.

43. Литвак В.В. Основы регионального энергосбережения (научно-технические и производственные аспекты). Томск: Изд-во НТЛ, 2002. -300 с.

44. Литвак В.В., Маркман Г.З., Харлов Н.Н. Электроэнергия: экономия, качество. Томск: Изд-во STT, 2001, - 195 с.

45. Литвак В.В., Силич В.А., Яворский М.И. Региональный вектор энергосбережения. Томск: SST, 2001. - 341 с.

46. Литвинов В.Г., Мезенцев П.Е. Методы диагностирования энергетической безопасности территорий // Проблемы и достижения в промышленной энергетике: Тезисы докл. 2-го научно-практ. семинара. Екатеринбург: Уральские выставки, 2002. с. 21.

47. Макаров А.А., Мелентьев Л.А. Методы исследования и оптимизации энергетического хозяйства. Новосибирск: Наука, 1973.

48. Манов Н.А. Влияние особенностей систем энергетики на методические основы исследования и обеспечения их надежности // В кн.: Надежность систем энергетики. Новосибирск: Наука. Сибир. предп. РАН, 1999. с. 56-63.

49. Мастепанов A.M., Саенко В.В., Рыльский В.А., Шафраник Ю.К. Экономика и энергетика регионов Российской Федерации. М.: "Экономика", 2001 -476 с.

50. Мелентьев Л.А. Оптимизация развития и управления больших систем энергетики. Учеб. пособие. -М.: Высшая школа, 1982. -319 с.

51. Мелентьев Л.А. Системные исследования в энергетике. М.: Наука, 1983.-456 с.

52. Методические вопросы исследования надёжности больших систем энергетики. Вып. 49: Надёжность систем энергетики: экономические и информационные аспекты. СПб: ПЭИПК, 1997. - 560 с.

53. Методические вопросы исследования надёжности больших систем энергетики. Вып. 51.- Сыктывкар: Коми НЦ УрО РАН, 2000.

54. Методические вопросы исследования надёжности больших систем энергетики. Вып.49: Надёжность систем энергетики: экономические и информационные аспекты / ИСЭМ СО РАН Иркутск, 1998. - 527 с.

55. Методы определения и контроля надежности больших систем / Под ред. А.А. Червонного. М.: Энергия, 1976.-264 с.

56. Модели оптимизации развития энергосистем: Учеб. для электроэнергет. спец. вузов / Д.А. Арзамасцев, А.В. Липес, А.Л. Мызин / Под ред Д.А. Арзамасцева. М.: Высш. шк., 1987. - 272 е.: ил.

57. Моделирование процесса объединения России и Республики Беларусь / Татаркин А.И., Макаров А.А., Мызин А.Л., Кпоцвог Ф.Н., Калина А.В. Литвинов В.Г. и др. Препринт. Екатеринбург: УрО РАН, 2001. - 59 с.

58. Мызин А.Л., Калина А.В., Литвинов В.Г. Оценка надёжности систем топливо- и энергоснабжения России и Урала // Энергосберегающие техника и технологии: Сб. докл. научно-практ. семинара. Екатеринбург, 2002. с. 8.

59. Надежность систем энергетики: достижения, проблемы, перспективы

60. Г.Ф. Ковалев, Е.В. Сеннова, М.Б. Чельцов и др. / Под ред. Н.И. Воропая. Новосибирск: Наука, Сибирское предприятие РАН, 1999. -434 с.

61. Надёжность обеспечения баланса мощности электроэнергетических систем / В.П. Обоскапов. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2002. -210с.

62. Надёжность систем энергетики и их оборудования / Под. ред. Ю.Н. Руденко. М.: Энергоатомиздат. Том 1. Общие методы анализа и синтеза надёжности, 1994. Том 2. Надёжность электроэнергетических систем, 2000.

63. Надёжность систем энергетики. Терминология: Сб. рекомендуемых терминов. -М.: Наука, 1980. Вып. 95.

64. Надёжность топливо- и энергоснабжения и живучесть систем энергетики регионов России / Под науч. ред. Н.И. Воропая, А.И. Татаркина; JI.J1. Богатырёв, А.В. Бочегов, Н.И. Воропай, А.В. Еделев,

65. A.В. Калина, С.М. Клименко, Г.Ф. Ковалёв, А.А. Козицын, А.А. Куклин,

66. B.Г. Литвинов, A.M. Мастепанов, П.Е. Мезенцев, А.Л. Мызин, Н.И. Пашинцева, Н.И. Пяткова, В.И. Рабчук, С.М. Сендеров, Г.Б. Славин,

67. А.И. Татаркин, М.Б. Чельцов. Екатеринбург: Изд-во Урал, ун-та, 2003. -392 с.

68. Научно-технологическая безопасность регионов России: методические подходы и результаты диагностирования / А.И. Татаркин, Д.С. Львов, А.А. Куклин, А.Л. Мызин, В.Я. Буланов, К.Б. Кожов, А.Ю. Домников. -Екатеринбург: Изд-во Урал, ун-та, 2000. 416 с.

69. Отчёт о НИР: "Проблемы совершенствования топливно-энергетического баланса уральского экономического района с учётом взаимосвязи с топливно-энергетическим балансом страны". Свердловск, ИЭ УНЦ Академии наук СССР, 1980.

70. Отчёт по теме: "Разработка методики, системы мониторинга и оценка энергетической безопасности регионов России". Том. 1. Этап

71. Оценка энергетической безопасности субъектов Российской Федерации (по состоянию на 1999 год). Российская академия наук, Уральское отделение, Институт экономики. Екатеринбург, 2000.

72. Оуэн Д.В. Сборник статистических таблиц, обработка таблиц J1.C. Барк, пер. с англ. J1.H. Большева и Л.Ф. Котельниковой. М.: Вычислительный центр АН СССР, 1973, - 585 с.

73. Оценка надёжности топливо- и энергоснабжения регионов России и живучести систем энергетики / Татаркин А.И., Воропай Н.И., Куклин

74. A.А., Мызин А.Л., Калина А.В., Сендеров С.М., Литвинов В.Г. и др. Препринт. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2002. — 89 с.

75. Печерский Ю.Н. Распознающие системы в природе, науке и технике. Кишинев: Штиинца, 1986.- 154 с.

76. Плюта В. Сравнительный многомерный анализ в экономических исследованиях: Методы таксономии и факторного анализа / Пер. с пол.

77. B.В. Иванова; Науч. ред. В.М. Жуковской. М.: Статистика, 1980. - 151 е., ил.

78. Подлин Ш. Освой самостоятельно программирование для Microsoft Exel за 24 часа.: Пер. с англ.: Уч. пос. М.: Издательский дом "Вильяме", 2000. - 304 е.: ил. - Парал. тит. англ.

79. Проблемы и перспективы объединения экономики России и Республики Беларусь / Татаркин А.И., Макаров А.А., Куклин А.А., Мызин А.Л., Клоцвог Ф.Н., Калина А.В., Литвинов В.Г. и др. Препринт. -Екатеринбург: УрО РАН, 2001. 83 с.

80. Программа развития энергетики уральского экономического района (III этап). / Л.И. Мардер, А.Л. Мызин, К.Б. Кожов и др. Екатеринбург, "УПИ-ЭНЕРГО", 1993.

81. Рао С.Р. Линейные статистические методы и их применение. М.: Наука, 1968.-548 с.

82. Ситуационное состояние надёжности и живучести топливо-энергоснабжения регионов России по итогам 2000 года / Татаркин А.И., Воропай Н.И., Куклин А.А., Мызин А.Л., Калина А.В., Сендеров С.М. и др. Препринт. Екатеринбург: УрО РАН, 2002. - 82 с.

83. Скорняков Л.А. Системы линейных уравнений. М.: Наука. Гл. ред. Физ.-мат. Лит., 1986. - 64 с.

84. Состояние и перспективы развития экономики России и Республики Беларусь в рамках союзного государства / Под науч. ред. А.И. Татаркина, А.А. Куклина. Екатеринбург: Изд. Урал, ун-та, 2001. - 536 с.

85. Сравнительная диагностика экономической и энергетической безопасности Уральского федерального округа и Уральского экономического района / А.И. Татаркин, А.А. Куклин, А.Л. Мызин, А.В.

86. Калина, В.Г. Литвинов и др. Препринт. ЕкатеринбурпУрО РАН, 2001.- 79 с.

87. Статистические выводы и связи. М. Кендалл, А. Стюарт. М.: Главная редакция физико-математической литературы изд-ва "Наука", 1973. -899 с.

88. Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. -Л.: Изддательство ЛГУ имени А. А. Жданова, 1972. -429 с.

89. Т. Андерсон Введение в многомерный статистический анализ. М.: Физматгиз, 1963 г., 500 с. с ил.

90. Татаркин А.И., Куклин А.А., Мызин А.Л. Энергетика и экономическая безопасность регионов России. М.: Изд-во ИНП РАН, 2001 .-38 с.

91. Татаркин А.И., Куклин А.А., Мызин А.Л., Калина А.В. Региональные проблемы экономической и энергетической безопасности России / "Енергетика, економика, технологи, еколопя", № 1, 2000, Киев. - с.14-20.

92. Татаркин А.И., Куклин А.А., Романова О.А., Чуканов В.Н., Яковлев В.И., Козицын А.А. Экономическая безопасность региона: единство теории, методологии исследования и практики. Екатеринбург: Изд-во Урал, ун-та, 1997. - 240 с.

93. Татаркин А.И., Львов Д.С., Куклин А.А., Мызин А.Л., Богатырёв Л.Л., Коробицын Б.А., Яковлев В.И. Моделирование устойчивого развития как условие повышения экономической безопасности территории. -Екатеринбург: Изд-во Урал, ун-та, 1999. 276 с.

94. Тезисы докладов симпозиума "Применение методов математического моделирования в энергетике"/ Ответственный редактор к.т.н. Руденко Ю.Н. Иркутск: Сибирский энергетический институт СО АН СССР, 1966.-215 с.

95. Теоретические основы системных исследований в энергетике / А.З. Гамм, А.А. Макаров и др. Новосибирск: Наука, 1986. - 334 с.

96. Теоретические основы системных исследований в энергетике / А.З. Гамм, А.А. Макаров, Б.Г. Санеев, Н.И. Воропай и др. Новосибирск: Наука, Сиб. Отделение, 1986. - 336 с.

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

98. Топливная политика в электроэнергетике. Материалы совм. заседания НТС РАО "ЕЭС России" и Науч. Совета РАН по проблемам надёжности и безопасности больших систем энергетики. 28 марта 2000 г. Научно-техн. сб. М.: РАО "ЕЭС России", 2000. - 217 с.

99. Топливо и энергетика России. Справочник специалиста топливно-энергетического комплекса / Под. ред. A.M. Мастепанова. М.: МЭ РФ, 2001.

100. Труды симпозиума "Применение методов математического моделирования в энергетике". Иркутск: Изд. СЭИ СО АН СССР, 1966.

101. Труды симпозиума "Иерархия в больших системах энергетики" / Ответственный за выпуск к.э.н. Г.В. Войцеховская. Иркутск: Сибирский энергетический институт СО АН СССР, 1978. - 278 с.

102. Тюменская область в цифрах. Статистический сборник 1976-1980 гг. Свердловск: Средне-Уральское книжное издательство, 1981.

103. Тюменская область в цифрах. Статистический сборник 1981-1985 гг. Свердловск: Средне-Уральское книжное издательство, 1987.

104. ИЗ. Ф. Уоссермен. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика.

105. Перевод на русский язык Ю. А. Зуев, В. А. Точенов. 1992. 184 е.: ил.

106. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: Пер. с англ./Дж.-О. Ким, Ч.У. Мьюллер, У.Р. Клекка и др.; Под ред. И.С. Енюкова. М.: Финансы и статистика, 1989. -215 с.: ил.

107. Шафраник Ю.К., Энергетика как градусник экономики и барометр социальной напряжённости в регионах//"Труд-7", №150(23866), 16-22 августа, 2001, с.6.

108. Экономическая и энергетическая надёжность территорий Уральского федерального округа / Татаркин А.И., Макаров А.А., Куклин А.А., Мызин A.J1., Калина Л.В., Лихачёв В.Л., Литвинов В.Г. и др. Препринт. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2003. 52 с.

109. Электроэнергетика Западно-Сибирского нефтегазового комплекса / Г.А. Давидовский, В.П. Росляков, В.А. Фомин; Под ред.: Л.И. Мардера. М.: Энергоатомиздат, 1989. - 168 е.: ил. - (Курсом ускорения научно-технического прогресса).

110. Энергетика и экология России в XXI веке. М.: ГУ ИЭС, ИГПЭиЭ, 2001.-65 с.

111. Энергетика Урала за 40 лет. Под общей ред. Я.Г. Макушкина, A.M. Маринова, Е.И. Рассадникова. -М.: Государственное энергетическое издательство, 1958. 142 с.

112. Энергетическая безопасность России / В.В. Бушуев, Н.И. Воропай, A.M. Мастепанов, Ю.К. Шафраник и др. Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН, 1998. - 302 с.

113. Энергетическая безопасность России и СНГ. Материалы международного консультативного совещания. / Под общей редакцией Шафраника Ю.К. М.: 1996 - 156 с.

114. Энергия это движение. Главы истории энергетики Урала. / Авт. сост. Горонкова В.В. - Екатеринбург: Сред.-Урал. кн. изд-во, 1998. - 200 е., ил.

115. Ярослав Янко. Математико-статистические таблицы, перевод с чешского А.Ф. Маслова под.ред. A.M. Длина. Госстатиздат ЦСУ СССР, 1961,-243 с.

116. Almeida L. В. 1987. Neural computaters. Proceedings of NATO ARW on Neural Computers, Dusseldorf. Heidelberg: Springer-Verlag.

117. Anderson, T.W. and Darling, D.A. 1954. "A test of goodness-of-fit." J. Amer. Statist. Assoc, Volume 49, pages 765-769.

118. Bartlett, M.S. 1950. "Tests of significance in factor analysis." British Journal of Psychology (Statistical Section), 3, 77-85.

119. Bernard Widrow, Michael A. Lehr, 30 Years of Adaptive NeuralNetworks: Perceptron, Madaline, and Backpropagation //Artificial Neural Networks: Concepts and Theory, IEEE Computer Society Press, 1992, pp.327-354.

120. Box G.E.P. A general distribution theory for a class of likelihood criteria. -Biometrika, 1949, 36. p. 317-346.

121. Day N.E. Estimating the Components of a Mixture of Normal Distributions. -«Biometrika», 56, № 3, 1969.

122. Hartigan, J.A. and Wong, M.A. (1979). A k-means clustering algorithm. Applied Statistics 28, 100-108.

123. Kaufman, L. and Rousseeuw, P.J. (1990). Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis. Wiley, New York.

124. Lachenbruch, P.A. (1975) Discriminant Analisis. New York: Hafher.

125. Lilliefors, H. W. (1967). On the Kolmogorov-Smirnov test for normality with mean and variance unknown. Journal of the American Statistical Association, 64, 399-402.

126. Martinez and Iglewicz. 1981. "A test for departure from normality based on a biweight estimator of scale." Biometrika, 68, 331-333).

127. P.B. Patnaik. The non-central %2 and F-distributions and their applications. Biometrica 39 (1949), p.202-232.

128. Parker D. B. 1987. Second order back propagation: Implementing an optimal 0(n) approximation to Newton's method as an artificial newral network. Manuscript submitted for publication.

129. Pineda F. J. 1988. Generalization of backpropagation to recurrent and higher order networks. In Newral information processing systems, ed. Dana Z. Anderson, pp. 602-11. New York: American Institute of Phisycs.

130. Rumelhart D. E., Hinton G. E., Williams R. J. 1986. Learning internal reprentations by error propagation. In Parallel distributed processing, vol. 1, pp. 318-62. Cambridge, MA: MIT Press.

131. Sejnowski T. J., Rosenberg C. R. 1987. Parallel networks that learn to pronounce English text. Complex Systems 1:145-68.

132. Sepkovski J.J. Quantified coefficients of association and measurement of similarity. «J. Int. Ass. Math.», 1974, v.6, № 2, p.135-152.

133. Shapiro, S.S. and Wilk, M.B. 1965 "An analysis of Variance test for normality." Biometrika, Volume 52, pages 591-611.

134. Stornetta W. S., Huberman B. A. 1987. An improwed three-layer, backpropagation algorithm. In Proceedings of the IEEE First International Conference on Newral Networks, eds. M. Caudill and C. Butler. San Diego, CA: SOS Printing.

135. Tatarkin A.I., Mastepanov A.M., Kuklin A.A., Bogatyrev L.L., Myzin A.L., Kalina A.V., Kozhov K.B., Mezentsev P.E. Ural: problems of economic and energy security / Pacific and Asian Journal of Energy, 9 (2), Dec. 1999. pp. 287-293.

136. Vasicek O.A. Test of Normality Based on Sample Entropy J. Roy. Stat. Soc., 1976, Ser B, vol. 38. p.54-59.

137. Wasserman P. D. 1988a. Combined backpropagation/Cauchy machine. Proceedings of the International Newral Network Society. New York: Pergamon Press.

138. Wasserman P. D. 1988b. Experiments in translating Chinese characters using backpropagation. Proceedings of the Thirty-Third IEEE Computer Society International Conference. Washington, D. C.: Computer Society Press of the IEEE.