автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Система автоматизированного мониторинга нефтепродуктообеспечения транспортного комплекса крупного города

На правах рукописи

МУРНЫК1Ш ДЕНИС ЮРЬЕВИЧ

СИСТЕМА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО МОНИТОРИНГА НЕФТЕПРОД^ТООБЕСПЕЧЕНИЯ ТРАНСПОРТНОГО КОМПЛЕКСА КРУПНОГО ГОРОДА (на примере г. Москвы )

Специальность 05.13.06 - «Автоматизированные системы управления»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

МОСКВА - 1999 г.

Работа выполнена в Московском государственном строительном университете на кафедре Автоматизированные системы управления.

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор A.M. Чавкин

Официальные оппоненты: доктор технических наук,

профессор В.В. Позняков; кандидат технических наук, старший научный сотрудник В.Г. Шапошников.

Ведущая организация: Институт проблем управления РАН.

Защита состоится « » 2000 г. в /^"~часов на заседани

диссертационного совета К 033.07.01 в зале заседаний ОАО ЦНИИпроект г адресу: 117393, Москва, ул. Архитектора Власова, дом 51.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ОАО ЦНИИпроект.

^ __

Автореферат разослан «/¿$ » а^ладря 1999 г.

Ученый секретарь диссертационного совета " ^ S Брюханов О.Н.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ.

АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ. Среди систем жизнеобеспечения крупных городов одной из наиболее важных, определяющих функционирование транспортного комплекса города, является система нефтепродуктообеспечения. Резкое увеличение транспортного парка крупных городов, рост интенсивности дорожного движения ставят задачу надежности нефтепродуктообеспечения в ряд стратегически важных, определяющих функционирование всего региона. В современных условиях 26-ти % темпа роста парка автотранспортных средств в год город Москва является типичным примером крупных мегаполисов, где существенно возрастают требования к надежности нефтепродуктообеспечения транспортного комплекса.

Очевидно, что надежность и эффективность функционирования такого сложного объекта, как система нефтепродуктообеспечения транспортного комплекса г. Москвы, зависит от способности системы управления оперативно оценивать ситуацию и своевременно принимать необходимые решения. Однако, в современных условиях изменения хозяйственно-экономической обстановки, когда поставщики нефтепродуктов приобрели значительную самостоятельность не только в хозяйственной деятельности, но и в определении сферы своих коммерческих интересов, возможности влиять и координировать процессы нефтепродуктообеспечения со стороны городских органов управления существенно уменьшились. В результате, сложилась ситуация, при которой практически утрачены механизмы централизованного контроля и управления процессами нефтепродуктообеспечения города. При практической невозможности планирования поставок нефтепродуктов и выполнения полного набора необходимых управленческих функций со стороны системы управления городом жизненно необходимым является разработка автоматизированной системы непрерывного информационного мониторинга за состоянием нефтепродуктообеспечения на общегородском уровне.

Сложность исследуемой проблемы связана с тем, что рассматриваемая система нефтепродуктообеспечения транспортного комплекса г. Москвы нигде до настоящего времени в литературе не была описана. Отсутствовали четкие представления о структуре и законах ее функционирования, динамике поведения, эффективных способах управления.

Из изложенного следует, что проблема повышения эффективности управления процессами нефтепродуктообеспечения транспортного комплекса города Москвы имеет весьма большую актуальность и серьезное научное содержание.

Диссертационная работа выполнена в рамках реализации проекта создания АИС «Обеспечение города нефтепродуктами», разработанного в соответствии с Постановлениями Правительства Москвы № 146 от 20.02.1996 г. и № 102 от 10.02.1998 г.

ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ. Объектом исследования является система нефтепродуктообеспечения транспортного комплекса г. Москвы.

ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ. Целью диссертационной работы является создание инструментального средства повышения эффективности управления процессами нефтепродуктообеспечения транспортного комплекса г. Москвы -системы автоматизированного мониторинга (САМ).

ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ. Для достижения поставленной дели в диссертационной работе решаются следующие задачи:

1. Разработка концепции построения инструментального средства повышения эффективности управления системой нефтепродуктоооссиечслия транспортного комплекса г. Москвы - системы автоматизированного мониторинга (САМ).

2. Разработка автоматизированной информационной системы сбора, хранения и обработки оперативной информации о движении нефтепродуктов.

3. Разработка методики исследования динамики изменения ситуации с нефтепродуктообсспечением региона, позволяющей комплексно оценивать состояние системы и распознавать наметившиеся тенденции.

4. Разработка принципов построения имитационной динамической модели процессов нефтепродуктообеспечения региона.

5. Разработка алгоритма решения задачи прогнозирования возможного уровня спроса на топливо в регионе.

6. Разработка формализованной производственно-сбытовой модели описания возможных технологических ситуаций в системе нефтепродуктообеспечения региона и протекающих в ней процессов.

7. Разработка алгоритма решения задачи интерактивного экспериментального моделирования процесса нефтепродуктообеспечения региона.

8. Разработка типовых проектных решений и прикладного программного обеспечения функциональных элементов САМ.

9. Реализация полученных результатов в АИС «Обеспечение города нефтепродуктами».

ПРЕДМЕТОМ ИССЛЕДОВАНИЯ являются процессы, протекающие в системе нефтепродуктообеспечения Московского региона.

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ. Проведенные автором исследования и разработки базируются на использовании методологии системного подхода изучения объектов, теории моделирования динамических систем, математической статистики, подходов и методов решения задачи прогнозирования динамических процессов.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА выполненного комплекса работ заключается в следующем:

1. Сформулированы принципы построения системы автоматизированного мониторинга (САМ) процессов нефтепродуктообеспечения региона.

2. Предложена система агрегированных показателей изучения динамики изменения ситуации с нефтепродуктообеспечением региона.

3. Сформулированы принципы построения имитационной динамической модели процессов нефтепродуктообеспечения региона.

4. Выявлены закономерности колебания уровня спроса на топливо внутри недели, подчиненные закону распределения Гаусса-Лапласа. Это позволило рассматривать уровень спроса на топливо как множество реализаций некоторого случайного процесса с семидневным циклом.

5. Выявлены периоды «разладки» квазистационарных режимов колебаний уровня спроса на топливо, сопровождающиеся изменением характера функции плотности распределения.

6. Сформулирована постановка, разработан алгоритм решения задачи прогнозирования возможного уровня спроса на топливо в регионе.

7. Разработана формализованная производственно-сбытовая модель системы нефтепродуктообеспечения региона.

8. Сформулирована постановка, разработан алгоритм решения задачи интерактивного экспериментального моделирования процесса нефтепродуктообеспечения региона на заданный период перспективы.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ работы состоит в следующем:

1. Разработаны проектные решения функциональных элементов системы автоматизированного мониторинга процессов нефтепродуктообеспечения транспортного комплекса г. Москвы;

2. Внедрена в промышленную эксплуатацию автоматизированная интегрированная информационная система САМ;

3. Внедрен в промышленную эксплуатацию инструмент изучения динамики изменения ситуации с нефтепродуктообеспечением региона - комплекс «Анализатор».

ДОСТОВЕРНОСТЬ II ОБОСНОВАННОСТЬ полученных результатов подтверждается их внедрением и практическим использованием в составе АИС «Обеспечение города нефтепродуктами».

РЕАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ диссертационной работы осуществлена в аппарате Управления транспорта и связи Правительства г. Москвы, в Общегородском диспетчерском центре г. Москвы, в отделе АСУП АО «Московский нефтеперерабатывающий завод», в отделе АСУП АО «Мостранснефтепродукт», в отделе АСУП АО «Павельцовское предприятие по обеспечению нефтепродуктами», в управлении информационных систем АО «Московский производственный комбинат автообслуживания».

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ. Основные результаты работы и положения, выполненные автором, были доложены на Научно-практической конференции «Строительство - формирование среды жизнедеятельности» (Москва, МГСУ, 1999 г.), Научно-практической конференции «Информационные системы жизнеобеспечения города и распределенная обработка информации» (Москва, НТОРЭС, 1999 г.), а также на ряде научно-технических советов НИИ ИТ.

1ГУБЛИКАЦИИ. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 5 статьях.

СТРУКТУРА И ОБЪЕМ РАБОТЫ. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и пяти приложений.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ.

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулирована цель исследований, указывается практическая значимость и научная новизна результатов работы.

В первой главе производится общее описание технологии процесса нефтепродуктообеспечения транспортного комплекса г. Москвы и обоснование необходимости создания системы автоматизированного мониторинга на базе проведенного анализа основных проблем существующей системы управления исследуемого объекта.

Центральным звеном процесса нефтепродуктообеспечения транспортного комплекса г. Москвы является система оптовых поставщиков топлива, на долю которых приходится примерно 80-85 % общего объема ежесуточного оборота топлива в регионе, Надежность процесса нефтепродуктообеспечения транспортного комплекса города определяется главным образом надежностью работы системы оптовых поставщиков топлива на московский рынок нефтепродуктов, исследованию которой и посвящена настоящая работа.

Система оптовых поставщиков топлива на уровне объектных подсистем представляет увязанные между собой системой трубопроводов Московский нефтеперерабатывающий завод (МНПЗ), Линейную производственную диспетчерскую станцию (ЛПДС) и четыре нефтеналивные станции (НС).

Процесс нефтепродуктообеспечения представляет собой совокупное противофазное действие контура пополнения запасов топлива в системе и контура расходования имеющегося в наличии запаса топлива. Причем, мощность действия контура пополнения запаса непрерывно настраивается на мощность контура его расходования таким образом, чтобы текущий уровень запасов топлива в системе был не ниже предельно допустимого, обеспечивающего необходимую надежность системы. Надежность системы можно определять, как способность системы удовлетворять возможный уровень спроса на топливо в течение определенного интервала времени только за счет имеющегося в наличии запаса топлива. Процесс регулирования мощностью действия контура пополнения запасов топлива для поддержания его на необходимом уровне и составляет суть проблемы управления системой нефтепродуктообеспечения города.

Анализ функционирования системы нефтепродуктообеспечения показал, что управление системой со стороны органа городского управления -Управления транспорта и связи, крайне затруднено. Очевидно, что основной причиной затруднения управления системой является сложившаяся в условиях

рынка принципиально новая схема организационно-правовых отношений между участниками процесса нефтепродуктообеспечения, приведшая к значительному снижению роли органа управления. В конечном счете произошло разрушение системы централизованного планирования поставок нефтепродуктов и качественное изменение технологии оперативного управления системой, которое заключается в согласовании сфер коммерческих интересов фирм-поставщиков нефтепродуктов и подчинении их интересам городского хозяйства.

Существенный недостаток такой схемы взаимодействия органа управления и поставщиков нефтепродуктов заключается в слабо развитых обратных связях, от четкого функционирования которых зависит надежность и эффективность процесса нефтепродуктообеспечения транспортного комплекса.

Таким образом, сложилась ситуация, когда система, требующая четкого механизма планирования поставок нефтепродуктов, а главное максимально централизованного управления, оказалась неприспособленной к полноценному функционированию в условиях возникновения серьезных производственно-технологических изменений в системе, когда рыночные механизмы не способны обеспечить бесперебойное нефтепродуктообеспечение города.

Более того, управление системой нефтепродуктообеспечения города в настоящее время характеризуется следующим:

- непрерывно растущими объемами информации, которую требуется перерабатывать для принятия управляющего решения;

- большой неопределенностью при выборе стратегии достижения целей в условиях непрерывно меняющихся среды и объекта управления;

- требованием оперативности и синхронизации процесса принятия управляющих решений и процессов, протекающих в реальной системе. Таким образом, в современных условиях ограниченной возможности

влияния со стороны органа управления на хозяйственно-коммерческую деятельность фирм-посгавщиков нефтепродуктов, а также в условиях непрерывного усложнения характера процессов, протекающих в системе, жизненно необходимым является создание инструментальных средств контроля и непрерывного информационного мониторинга за ситуацией с нефтепродуктообеспечением на общегородском уровне.

Центральной идеей в подходе решения исследуемой проблемы стало развитие и совершенствование технологии управления системой нефтепродуктообеспечения транспортного комплекса города путем создания системы автоматизированного мониторинга (САМ), функционирующей в масштабе реального времени.

Разработагагая автором концепция САМ заключалась в создании инструмента, интегрирующего следующие возможности:

- обеспечение регулярности сбора, хранения и обработки оперативной информации о ситуации с нефтепродуктообеспечением;

- обеспечение возможности исследования и распознавания динамики изменения ситуации с нсфтспродуктообсспсчением;

- обеспечение способности предвидеть возможные сценарии развития текущей ситуации с нефтепродуктообеспечением;

- обеспечение открытости системы для дальнейшего развития и совершенствования, предусматривающая возможность включения новых функциональных элементов и наращивания объема решаемых задач. Предложенная автором концепция САМ основала на следующем

утверждении: принятие своевременных и качественных управляющих решений возможно только при условии существования четко налаженного механизма информационного обеспечения органа управления и предоставляемых ему инструментальных средств оценки оперативной, ретроспективной и прогнозной информации о реальной системе.

Особый акцент при разработке САМ был сделан на решение ключевой проблемы процесса управления системой — способности управляющего органа системы нефтспродуктообеспечения города предвидеть возможные сценарии развития текущей ситуации. Способность предсказания развития ситуации с нефтепродуктообеспечением имеет стратегическое значение, т.к. возможны штатные (заблаговременно известные) и нештатные (чрезвычайные) производственно-технологические изменения в системе и необходимо не только определить способность системы удовлетворить потребность транспортного комплекса города в нефтепродуктах, но и оценить возможные последствия принятия того или иного решения при разработке планов мероприятий по стабилизации процесса нефтепродуктообеспечения города.

Во второй главе рассматриваются вопросы создания базового элемента САМ, в разработке которого автор принимал непосредственное участие -автоматизированной интегрированной информационной системы (АИС САМ). Рассматривается назначение и функциональная нагрузка системы, принципы заложенные при ее проектировании, основные этапы создания системы и принципы ее работы.

АИС САМ является автоматизированной системой сбора, хранения, обработки и предоставления органу управления оперативной информации о движении нефтепродуктов в городе.

Кроме решения задачи регулярного обеспечения руководства органа управления оперативной информацией, АИС САМ - это первое созданное инструментальное средство исследования процессов, протекающих в изучаемой системе.

Более чем двухлетний срок эксплуатации АИС САМ позволил автору собрать необходимый статистический материал и решить задачу создания инструментальных средств исследования, распознавания и прогнозирования динамики изменения ситуации с нефтепродуктообеспечением региона. Структурно созданная АИС САМ включает следующие элементы:

- объекты-источники информации: информационные отделы оптовых поставщиков нефтепродуктов;

- объект-пользователь информации: аппарат городского управления;

- общегородской диспетчерский центр (ОГДЦ), осуществляющий контроль за своевременностью и ритмичностью поступления данных от объектов-источников информации;

- оператор связи сети Relcom, предоставляющий услуги муниципальной электронной почты (МЭП).

Данные, ежедневно поступающие от объектов-источников информации в АИС САМ о состоянии нефтепродуктообеспечения, насчитывают около 200 показателей и включают следующие разделы:

- раздел «состояние на МНПЗ»;

- раздел «поступление нефтепродуктов в регион»;

- раздел «движение нефтепродуктов на терминалах»;

- раздел «состояние трубопроводов»;

- раздел «положение на АЗС».

Принципиальная схема современного уровня развития АИС САМ приведена на рис. 1.

Работы, выполненные автором в рамках создания АИС САМ, включают:

- спроектирована реляционная база данных АИС САМ;

- разработаны и отлажены абонентские пункты сети МЭП в составе АРМов, развернутых в АИС САМ;

- в целях обеспечения живучести АИС САМ в ситуации полного выхода из строя почтового сервера сети МЭП разработана резервная схема сбора данных - «точка-точка» (РРР). Основная идея технологии организации резервной схемы сбора данных - это перенос функциональной нагрузки, выполняемой почтовым сервером сети МЭП, на абонентский пункт ОГДЦ;

- в целях интеграции ведомственной ЛВС аппарата городского управления и территориальной вычислительной сети города, а также обеспечения высокоскоростного и надежного доступа к МЭП произведено подключение ЛВС к волоконно-оптической сети «Комкор»;

- в целях обеспечения полностью автоматического режима приема-передачи данных между аппаратом городского управления и почтовым сервером сети МЭП развернут программно-технический комплекс «Коммуникационный сервер».

В третьей главе рассматриваются вопросы создания аналитического комплекса САМ - системы «Анализатор». Данный комплекс непосредственно разработан автором и решает аналитические задачи оценки динамики развития ситуации с нефтепродуктообеспечением региона.

Основная функциональная нагрузка комплекса «Анализатор» - это подготовка аналитических отчетов о динамике изменения ситуации с нефтепродуктообеспечением региона за различные периоды исследования в соответствии с заданным уровнем детализации, оперируя предложенной автором системой показателей, позволяющих комплексно, в агрегированном виде оценивать состояние исследуемой системы и распознавать наметившиеся тенденции.

Моск. обл.

Коммутируемые телефонные ляяня МГГС

---г——| Модем |

Рабочая стянция

АРМ "Топливо -

огдц

Москва

Моск. обл. Моск. обл. Москва

Рис. 1. Принципиальная схема ЛИС САМ.

Создание комплекса «Анализатор» в работе начато с решения задачи перехода от описания множества исходных измеряемых параметров объекта (около 200-т) к комплексному описанию изучаемого процесса меньшим числом главных и обобщенных показателей.

В работе была предложена укрупненная схема «центрального процесса» исследуемой системы, которая демонстрирует ключевые элементы процесса нефтепродуктообеспечения города - «пополнение запаса - уровень запаса -спрос». В основе предложенной схемы лежит главный принцип теории моделирования динамических объектов - любой параметр производственной системы так или иначе задействован в каком-либо одном или нескольких контурах обратной связи. Причем, контуры обратной связи могут быть как положительными, определяющими процессы роста какого-либо параметра системы, так и отрицательными, ограничивающими этот рост. Совокупное действие этих контуров определяет текущее значение некоторого параметра системы.

Формализованно «центральный процесс» можно записать следующим образом:

/ М N Л

по =\ Р гл^+хе/м^-Х/г/м,;

(^ ы ]-1 J

А,

где У(0 - текущий объем запасов топлива в системе, являющийся функцией х\ РО^р) - объем топлива, выработанного МНПЗ, являющийся функцией / и

темпа производства $р\ Ол(и$ч) - объем топлива, поступившего на 1-ый объект системы, являющийся функцией / и темпа поставок извне зу, - объем реализации топлива ]-ым объектом системы, являющийся функцией г и темпа спроса на топливо V

Предложенная автором схема «центрального процесса» системы нефтепродуктообеспечения города позволила выделить следующие разделы исследования:

1. Раздел «Реализация нефтепродуктов», описывающий изменяющуюся во времени мощность действия контура отрицательной обратной связи системы нефтепродуктообеспечения города;

2. Раздел «Выработано МНПЗ», описывающий изменяющуюся во времени мощность действия первой составляющей контура положительной обратной связи системы нефтепродуктообеспечения города;

3. Раздел «Откачено МНПЗ», описывающий изменяющуюся во времени мощность внутрисистемных вливаний топлива;

4. Раздел «Удельный вес поступлений извне», описывающий изменяющуюся во времени мощность действия второй составляющей контура положительной обратной связи системы нефтепродуктообеспечения города;

5. Раздел «Коэффициент накопления системы», описывающий изменяющиеся во времени процессы накопления (расходования) топлива в системе;

б. Раздел «Оценка надежности системы», описывающий изменяющуюся во времени способность системы удовлетворять спрос на топливо за счет имеющегося объема запасов в случае отказа контура положительной обратной связи.

Состав показателей вышеуказанных разделов представлен на рис. 2.

1. Раздел «Реализация нефтепродуктов»

Объем

резлизэции

Изменение объема реализации

Контролируемая доля рынка

Изменение контролируемой доли рынка

Му

\

*юо%

<Т-1)

2. Раздел «Выработано МНПЗ»

1. Объем выработки Л

Изменение объема выработки АР г р(Т-П *100%

3. Доля нефтепродукта в выработке Р ! 1

4. Изменение доли нефтепродукта в выработке ЛиРгЦРт]-иР(]г'')

I.

К

2

3.

4.

3. Раздел «Откачено МНПЗ»

Объем откачки

Изменение объема откачки

Доля откаченного нефтепродукта в выработке

Изменение доли откаченного н/п в )

HJ

АН г

Н'

н(Г~

•100%

" у

Аин ,'инт1-ин4~"

4. Раздел «Удельный вес поступлений извне»

1. Объем поступлений извне

2. Изменение объема постугшений извне ( ег ягЫтг' *100%

3. Удельный вес поступлений извне 0 ио,=—'-г-*т%

4. Изменение удельного веса постугшений извне

3.

4.

5. Раздел «Коэффициент накопления системы»

I. Суммарный объем топлива, входящий в систему Срм)

2. Суммарный объем топлива, исходящий из системы

3. Коэффициент накопления системы *100%

6. Раздел «Оценка надежности системы»

1. Объем запасов У«

2. Изменение объема

запасов л г,г

3. Текущий коэффициент надежности запаса 8ц = ¥1*7/ Е 4 / К^Т-6)

4. Изменение коэффициент надежности запаса 3 у ^ у

Рис. 2. Разделы исследования комплекса «Анализатор».

Где: I - объект исследования (раздельно объекты системы и их сочетание), ] - исследуемый вид топлива (раздельно сорта топлива и их сумма), Г - период исследования (неделя, месяц, квартал, сезон, полугодие, год).

В четвертой главе рассматриваются основные результаты исследования ежедневного уровня спроса на топливо в системе нефтепродуктообеспечения региона и излагается предложенный автором подход и алгоритм решения задачи прогнозирования возможного уровня спроса на топливо в системе.

Предварительный визуальный анализ графических образов (кривых) временного ряда ежедневного уровня спроса на топливо в системе показал, что по характеру протекания он является нестационарным процессом, характеризующимся разного рода колебаниями, напоминающими практически броуновское «блуждание» в определенных пределах. Невозможность применения статистических методов прогнозирования ежедневного уровня спроса на топливо, имеющего нестационарный характер протекания во времени, объясняется следующими причинами.

Во-первых, применение статистических методов прогнозирования предполагает разложение исходного временного ряда на композицию ординарных составляющих, связанное с предварительным его сглаживанием, и дальнейшей заменой на подобранную функцию уравнения тренда или их композицию. В любом случае происходит искажение исходного временного ряда, ведущее к полному элиминированию определенных уровней ряда, и пеучитывающее внутреннюю структуру процесса, изучение которой может оказаться решающим фактором удачного исхода решения задачи предсказания возможного уровня спроса на топливо в системе.

Во-вторых, результаты статистических методов прогнозирования временных рядов, имеющих нестационарную природу развития, обладают существенным недостатком - с течением времени они теряют свою актуальность. В итоге закономерности, установленные на основе данных в прошлом, могут терять в будущем свою значимость, а результаты могут оказаться не только неадекватно описывающими протекающие процессы нефтепродуктообеспечения, но и вредными в случае использования их в качестве достоверных на этапе принятия управляющих решений.

Ключом решения сложившейся «тупиковой» ситуации стало рассмотрение временного ряда, характеризующего ежедневный уровень спроса на топливо в системе как «семейство» реализаций случайного процесса с семидневным циклом. Данный подход рассмотрения исходного нестационарного процесса стал возможным благодаря установленной автором недельной цикличности уровня спроса на топливо. Установлено, что внутри недели уровень спроса по дням колеблется в определенных ритмах, т.е. существует пропорциональное соотношение между уровнями спроса в различные дни недели. Характер данных колебаний подчинен закону распределения Гаусса-Лапласа.

Выявление данного свойства уровня спроса на топливо позволило осуществить обоснованный переход от исходного нестационарного процесса Щт) к рассмотрению «семейства» реализаций случайного процесса Я '(1), имеющего недельный цикл. Данный переход позволил интерпретировать задачу прогнозирования возможного уровня спроса на топливо как задачу оценки значений очередного недельного цикла случайного процесса II'({) в перспективе по известному множеству его реализаций в прошлом.

Такая формулировка задачи предсказания возможного уровня спроса на топливо подразумевает наилучшую аппроксимацию всех значений известного множества недельных циклов, учитывающая возможные корреляционные связи между отдельными значениями уровня спроса внутри недели. Как показали исследования, проведенные автором, случайный процесс характеризуется высокой автокорреляцией уровней спроса в различные дни недели.

Для решения задачи прогнозирования возможного уровня спроса на топливо в вышеизложенной формулировке было предложено использовать метод Фармера Э.Д. Целесообразность использования данного метода при решении задачи предсказания возможного уровня спроса на топливо в рамках создания САМ объясняется двумя его преимуществами. Во-первых, применение данного метода учитывает все значения ансамбля реализаций случайного процесса Я '(О с существующей в нем автокорреляцией, что очень важно, т.к. не происходит искажение исходного временного ряда Л(т). Во-вторых, простота алгоритма данного метода, исключающего какой-либо итерационный поиск наилучшего аналитического выравнивания уровней временного ряда (как правило, требующий вмешательства эксперта-исследователя), позволяет реализовать данный метод в виде программного изделия, что также является очень важным, т.к. концепция построения САМ предполагает использование блока предсказания возможного уровня спроса на топливо в качестве центрального функционального элемента имитационной динамической модели процессов нефтепродуктообеспечения региона.

Ниже приводится постановка задачи и описание метода предсказания случайного процесса, построенного на использовании метода Фармера Э.Д.

Пусть X, - дискретная нестационарная последовательность, описывающая случайный процесс К Х^ - значение т-го члена ансамбля в п-ый момент времени, Х=(Хтп) - матрица, образованная из Хтп.

Первый этап: разложение процесса на характеристические составляющие эквивалентно разложению элементов матрицы Xв виде: К

(Ф.1) х тп Ьг '

где а„л - коэффициенты разложения,

Хк - собственные значения уравнения с1е1(ХТХ- 1Е) = О, Фкп - соответствующие собственные вектора.

Пусть Р - матрица с элементами йг„ц, (? - матрица с элементами Фкп и А -диагональная матрица с элементами Хк, тогда уравнение (Ф.1) принимает вид:

(ф.2) Х-Р^АЯ

Если обозначить ошибку разложения через Ет„, а матрицу, образованную из Етп через 1:=(Епт), то есть записывая:

(Ф.З) Е-Х-РЦй

и отыскивая Р=(атк) и 0~(Фкп) так, чтобы сумма квадратов элементов Е=(Етп) была бы минимальной, получаем:

(Ф.4)

А0Г=&А !

»где ^

БР = РА М

Установлено, что для любой прямоугольной матрицы X наилучшая аппроксимация вида (Ф.2) достигается, когда Ръ.0. удовлетворяют уравнениям (Ф.4).

Второй этап: задача предсказания значения X, - это оценка значений вектора Х„ в области и = Д'Ч7 при известных значениях Х„ в области п = 1,2,...,ИТ :

(Ф-5) Х„ = Т^СкФкп >

к=1

где Фк„-элементы матрицы (), удовлетворяющие (Ф.4);

Ск-коэффициенты, которые находятся из соотношения:

К \ Ы' ] ЛГ'

(Ф-6) £Сг ТФыФк'п\= ИФкпХп .

к'=1(к=1,...К)[п=1 ) п=1

где для К неизвестных коэффициентов с к имеется система К уравнений.

В работе показано, что данный метод в изложенной интерпретации позволяет достаточно просто решить задачу прогнозирования возможного уровня спроса на топливо в системе по ретроспективному ансамблю недельных циклов спроса.

Однако, данный метод оставлял открытыми следующие вопросы:

- какова точность и надежность предсказанного точечного значения уровня

спроса на топливо;

- какова должна быть размерность ансамбля реализаций исследуемого

процесса, по которому будет производиться прогнозирование.

Если вопрос оценки точности предсказанного уровня спроса на топливо был связан с уточнением результата работы метода путем дополнительного расчета доверительного интервала, то вопрос определения размерности ансамбля реализаций, по которому будет производиться прогнозирование, оказался на порядок сложнее и потребовал дополнительных исследований, выполненных в главе IV.

Сложность решения задачи определения оптимальной размерности ансамбля реализаций необходимого для оценки уровня спроса на топливо в будущем заключается в нестационарной природе исследуемого процесса. Нестационарный характер протекания исследуемого процесса предполагает, с одной стороны, увеличение размерности ансамбля до величины, позволяющей

нивелировать случайные возмущения в нем. Здесь вступает в силу закон больших чисел. С другой стороны, тот же нестационарный характер уровня спроса на топливо предполагал уменьшение размерности ансамбля до предельно допустимой величины, которая позволяла бы иметь в качестве базы прогнозирования достаточно актуальный и репрезентативный материал, отражающий текущее состояние процесса нефтеиродуктообеспечения региона.

Ключом к решению данной задачи стало обнаружение способности уровня спроса на топливо в определенные моменты внутри календарного года перенастраиваться с одних вероятностных характеристик на другие, которая сопровождается изменением характера кривой функции плотности распределения.

Сравнительное сопоставление траекторий колебания уровня спроса на топливо позволяет примерно выделить периоды, где как бы происходит «разладка» (смена) одного квазистационарного режима колебаний уровня спроса на другой, аналогичный по природе, но уже имеющий другую траекторию «блуждания». В пользу данного предположения указывает массовый характер проявления данного свойства абсолютно для всех графических образов (графиков) уровня спроса на топливо в системе в различные дни недели.

Предположение о том, что в периоды «разладки» происходит смена одного квазистационарного режима колебаний уровня спроса на другой, окончательно подтвердилось с приемлемой степенью достоверности после исследования статистических функций плотности распределения уровня спроса на топливо в идентичные дни недели за период с апреля 1997 г. по март 1998 г. и аналогичного периода 1998-1999 гг.

Установлено, что периоды «разладки» характеризуются, во-первых, как правило, отличным от нормального типом функции плотности распределения, которые могут иметь либо бимодальный (полимодальный) тип, либо ассиметричный с умеренной или значительной скошенностью, либо практически равномерное распределение, а, во-вторых, абсолютно для всех периодов «разладки» характерна неустойчивость (изменчивость) типа функции плотности, которые она принимала в 1997-1998 гг. и в идентичный период 1998-1999 гг. В противоположность периодам «разладки» квазистационарные периоды характеризуются тем, что уровень спроса на топливо в них подчинен закону распределения Гаусса-Лапласа, а также отсутствием неустойчивости характера функции плотности распределения, который она имела в 1997-1998 гг. и идентичный период 1998-1999 гг.

В работе было выдвинуто предположение о существовании способности уровня спроса на топливо в определенные моменты времени внутри календарного года перестраиваться на новые вероятностные характеристики, сопровождающиеся, как выяснилось, изменением характера функции плотности распределения. Это предположение подтверждено результатами статистических исследований.

Выявленные периоды квазистационарного режима колебаний уровня спроса на топливо и их «разладки» позволили сформулировать подход решения

задачи определения размерности ансамбля реализаций необходимого для оценки уровня спроса в будущем, разрешив тем самым проблему адаптации метода Фармера Э.Д. для решения задачи предсказания возможного уровня спроса на топливо в системе.

Сформулированная автором постановка задачи прогнозирования возможного уровня спроса на топливо в системе выглядит следующим образом.

Пусть известно Ь недельных циклов с N моментами квантования (семь дней) дискретной нестационарной последовательности Л '(>), характеризующей уровень спроса конкретного вида топлива на определенном объекте системы, а также известны ЛГ значений уровня спроса в текущем (Ь+1) недельном цикле.

Требуется построить базу прогнозирования размерности М, учитывающую особенности установленных режимов колебаний уровня спроса на топливо, и произвести прогнозирование возможного спроса на т-шагов перспективы, используя метод Фармера Э.Д.

В зависимости от того какой из установленных режимов колебаний уровня спроса на топливо действует на момент оценки его возможного уровня, формирование базы прогнозирования происходит в соответствии с временной диаграммой, разработанной автором.

Если прогнозирование уровня спроса происходит в момент смены одного режима колебаний уровня спроса на другой, что соответствует следующим календарным неделям:

- 13-я неделя, смена «квазистационарного режима 2» на «режим разладки 1»,

- 22-я неделя, смена «режима разладки 1» на «квазистационарный режим 1»,

- 39-я неделя, смена «квазистационарного режима 1» на «режим разладки 2»,

- 48-я неделя, смена «режима разладки 2» на «квазистационарный режим 2»,

то в качестве базы прогнозирования используются предшествующие моменту смены режима четыре недельных цикла, что позволяет оставаться в рамках принятого правила соотношения ретроспективной базы и периода упреждения

- «четыре к одному». Аналогичным образом, т.е. с использованием последних четырех недельных циклов, определяется база прогнозирования в случае, если предсказание возможного уровня спроса на топливо производится в пределах недельного цикла, отстоящего от последнего момента смены режима колебаний спроса менее, чем на четыре календарных недели. Таким образом, до тех пор, пока разность между текущим недельным циклом и последним моментом смены режима колебаний уровня спроса оказывается меньше, чем четыре календарных недели, происходит «сдвиг» базы прогнозирования, размерность которой постоянна - последние четыре недельных цикла. В случае, если предсказание возможного уровня спроса производится в пределах недельного цикла, отстоящего от последнего момента смены режима колебаний более, чем на четыре календарных недели, в качестве базы прогнозирования используются все недельные циклы, зафиксированные в рамках действующего режима колебаний уровня спроса на топливо, начиная с момента его наступления.

Размерность определяемой таким образом базы прогнозирования в зависимости от заданного периода упреждения (т-шагов перспективы) может составлять от 4-х до 16-ти недельных циклов для квазистационарных режимов и от 4-х до 8-ми - для режимов «разладки».

В пятой главе рассматриваются вопросы создания имитационной динамической модели, которая является центральным функциональным элементом САМ.

Цель создания имитационной динамической модели - это предоставление инструментального средства предварительного экспериментального моделирования процесса нефтепродуктообеспечения региона в будущем с учетом сложившихся производственно-технологических изменений в системе и возможного уровня спроса на топливо. Результаты экспериментального моделирования позволяют оценить эффективность возможных планов мероприятий по обеспечению региона нефтепродуктами в полном объеме.

Проблема разработки инструментального средства, реализующего функцию прогнозирования динамики изменения ситуации с обеспечением региона нефтепродуктами на определенный период перспективы по принципу -«что будет, если», имеет весьма большое практическое значение. Предоставление органу управления инструмента распознавания и «упреждающего прогнозирования» возможных негативных последствий, в случае принятия им «некачественных» решений, позволит исключить их из рассматриваемых вариантов мер по стабилизации текущей ситуации, а значит, существенно повысить качество управления системой.

Предложенная автором концепция создания инструментального средства прогнозирования динамики изменения ситуации с нефтепродуктообеспечением региона на определенный период перспективы заключалась в разработке имитационной динамической модели, обеспечивающей:

1. Возможность регулярного накопления и обработки оперативной информации о ежедневном уровне спроса на топливо в системе.

2. Возможность прогнозирования ежедневного уровня спроса на топливо в системе на заданный период перспективы.

3. Возможность формализованного описания сложившейся производственно-технологической ситуации в системе нефтепродуктообеспечения региона.

4. Возможность интерактивного режима моделирования на заданный период перспективы процесса нефтепродуктообеспечения региона, позволяющего эксперту-исследователю на определенных шагах экспериментального моделирования уточнять ключевые параметры модели.

Возможность накапливать и обрабатывать оперативную информацшо о ежедневном уровне спроса на топливо в системе реализована в АИС САМ.

Сформулированная автором постановка и разработанный алгоритм решения задачи прогнозирования ежедневного уровня спроса на топливо в системе приведены в главе IV.

В рамках реализации возможности формализованного описания сложившейся производственно-технологической ситуации в системе

нефтепродуктообеспечения региона была разработана формализованная производственно-сбытовая модель. Модель сконструирована с использованием принципов формализованного описания сложных производственных систем, предложенных Форрестером Дж.

Структура производственно-сбытовой модели приведена на рис. 3. Принципиальными элементами производственно-сбытовой модели являются:

- уровни (V), характеризующие объемы запасов топлива в трубопроводах и на различных объектах системы;

- источники ресурса, характеризующие возможную мощность пополнения запасов топлива и складывающиеся из объемов выработки и поступлений извне;

- стоки ресурса, характеризующие возможную мощность исчерпания запасов топлива и представляющие собой сегменты рынков соответствующих объектов системы;

- потоки (П), перемещающие топливо из одного уровня в другой;

- вентили (В), регулирующие объем топлива, перемещаемого потоком между уровнями, или запрещающие движение нефтепродуктов;

- концентраторы, аккумулирующие несколько потоков ресурса и являющиеся источниками нескольких потоков ресурса;

- регулятор (Р), задающий направление обхода топлива по трубопроводу «кольцо».

Все возможные способы организации пополнения запасов объектов системы в случае различных вариантов технологического состояния сегментов трубопроводов сведены в формализованную таблицу-дискриптор.

Динамика изменения уровня запасов объектов системы в рамках предложенной формализованной производственно-сбытовой модели выглядит следующим образом:

- для МНПЗ: Vl(Sl7Sl - 1) = П1 - (ПЗ + П4),

- для ЛПДС: V2(S2*/S2 - 1) = (ПЗ + П6 + П7 + П8) - (П11 + П12),

- для НС №3: V3(S3*/S3 -1) = (П28 + П29) - П31,

- для НС №2: V4(S4*/S4 -1) = (П32 + ПЗЗ) - П35,

- для НС №1: V5(S5*/S5 -1) = (П36 + П37 + П38) - П40,

- для НС №4: V6(S6*/S6 -1) = (П41 + П42) - П44,

где S¡ - текущий коэффициент надежности запасов i-го объекта системы, S*¡ - требуемый коэффициент надежности запасов i-го объекта системы.

Процесс нефтепродуктообеспечения региона представляет собой совокупное противофазное действие контура пополнения запасов топлива и контура расходования имеющегося в наличии запаса топлива. Причем, мощность действия контура пополнения запаса должна непрерывно настраиваться на мощность контура его расходования таким образом, чтобы текущий уровень запасов топлива в системе был не ниже предельно допустимого, обеспечивающего необходимую надежность системы.

В8 <Ш) 1> (

дтные об1 сегмент рынка ВС №4 -хюне спроси на НС УН

сегмент рынка НС №3 дам> уроет

^.....г

данные об1 сегмент рынка ИСМ1 уровне спроса

сегмент рынка НС №2 1 данные об уровне спроса на НС ,М2

Рис. 3. Структура производственно-сбытовой модели.

Процесс регулирования мощностью действия контура пополнения запасов системы с целью поддержания его на некотором требуемом уровне и составляет суть проблемы управления нефтепродуктообеспечением региона.

Использование понятия «требуемого уровня запаса» позволило интерпретировать задачу моделирования процесса регулирования текущего уровня запаса системы, как задачу интерактивного выбора экспертом-исследователем следующих стратегий управления запасами:

- повышение или понижение текущего запаса до «требуемого уровня запаса»;

- поддержание текущего запаса на прежнем уровне.

Разработанный автором алгоритм интерактивного экспериментального моделирования процесса нефтепродуктообеспечения региона позволяет эксперту-исследователю на планируемый период времени, используя различные стратегии управления запасами, производить настройку объемов производства нефтепродуктов и объемов поступлений извне на возможный уровень спроса на нефтепродукты.

Реализация возможности интерактивного уточнения экспертом-исследователем в процессе экспериментального моделирования ключевого параметра модели — стратегии управления текущим уровнем запаса системы, позволила обеспечить чувствительность модели к существенным параметрам реальной системы, которые не являются входными сигналами модели, а значит, избежать возникновение проблемы реинжениринга модели.

Сформулированная в главе V постановка задачи экспериментального моделирования процесса обеспечения региона топливом выглядит следующим образом:

Известно:

1. Текущее производственно-технологическое состояние системы обеспечения региона топливом, которое характеризуется:

- технологической исправностью сегментов системы трубопроводов;

- мощностью выработки топлива МНПЗ;

- перекачивающей мощностью ЛПДС;

- мощностью терминалов приема топлива извне на ЛПДС и НС №1;

- мощностью терминалов отпуска топлива но всем объектам системы;

- наличием топлива в резервуарах по всем объектам системы;

- свободным емкостным парком под топливо по всем объектам системы.

2. Семейство ретроспективных недельных циклов уровня спроса на топливо но всем объектам системы, учитывающее особенности установленных режимов квазистационарных колебаний уровня спроса и их «разладки».

3. Возможное значение уровня ажиотажного спроса на топливо в системе.

Требуется на т-шагов перспективы произвести экспериментальное моделирование процесса обеспечения региона топливом с учетом сложившейся производственно-технологической ситуации в системе и возможного уровня спроса на топливо и определить следующие дискретные последовательности:

- планируемый коэффициент запаса топлива по всем объектам системы;

- планируемый уровень запаса топлива по всем объектам системы;

- свободные емкости под топливо по всем объектам системы;

- необходимый объем выработки топлива МНПЗ;

- необходимый объем откачки топлива МНПЗ;

- необходимый объем поступлений извне топлива на ЛПДС и НС №1;

- необходимый объем перекачки топлива на наливные станции системы и способ организации пополнения запаса;

- возможный уровень спроса на топливо по всем объектам системы;

- возможные значения неудовлетворенного спроса на топливо по всем объектам системы;

- удельный вес неудовлетворенного спроса на топливо в общем объеме спроса по всем объектам системы.

Вышеизложенная постановка задачи может быть доведена до задачи оптимального производственного планирования в сетях с ограниченной пропускной способностью, решаемой с использованием алгоритма дефекта.

Для этого необходимо задать значения следующих параметров:

Си - затраты, связанные с перекачкой топлива на 1-ый объект системы из ]-го

источника топлива, Ст - издержки, связанные с хранением запасов топлива, СР - затраты, связанные с выработкой топлива МНПЗ, С'д - затраты, связанные с доставкой топлива извне,

потребовав минимизации суммарных затрат на обеспечение и хранение соответствующих запасов объектов системы за весь период планирования т:

т \ М N

ЦШСуХ^Сз

Ы ¿=1/=1

N

.м

где шаг периода перспективы (1=1,2, ...г),

Хц - объем перекачки топлива на г'-ый объект системы из]-го источника,

У1 — Наличие топлива в резервуарах 1-ого объекта системы,

А - коэффициент ажиотажного спроса на топливо в системе,

/.; - возможный уровень спроса на топливо по \-му объекту системы,

1Ур - объем выработки топлива МНПЗ,

1У(> - объем поступлений топлива извне.

Первое слагаемое в целевой функции представляет собой суммарные затраты, связанные с движением топлива в системе, второе слагаемое соответствует издержкам, связанным с хранением топлива в системе, а третье и четвертое - это затраты, связанные соответственно с выработкой МНПЗ и доставкой топлива извне за весь период планирования.

Кроме того, должны выполняться следующие ограничения:

1. Ежедневный уровень запасов каждого объекта системы не должен быть меньше заданного коэффициента запаса: 5,-> 5 ,1-1,2, ...Л/;

2. Поставки топлива не должны превышать предложения:

м

¿=1

3. Потребность в топливе должна быть удовлетворена в полном объеме:

N

Г^ИХь-ЛЛ^О ' 1=1.2,...м.

/=1

Развитие вышеизложенной постановки задачи позволит обеспечить поиск эптимального варианта нефтепродуктообеспечения региона с целью его дальнейшего сравнения с результатами интерактивного экспериментального моделирования и принятия окончательного управляющего решения.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ СОСТОЯТ В СЛЕДУЮЩЕМ:

1. Разработана концепция построения системы автоматизированного мониторинга (САМ) процессов нефтепродуктообеспечения транспортного комплекса г. Москвы.

2. Разработаны принципы построения автоматизированной информационной системы (АИС) сбора, хранения и обработки оперативной информации о движении нефтепродуктов.

3. Внедрена в промышленную эксплуатацию АИС САМ.

4. Разработана методика исследования динамики изменения ситуации с нефтепродуктообеспечением региона, позволяющая комплексно оценивать состояние системы и распознавать наметившиеся тенденции.

5. Внедрен в промышленную эксплуатацию инструмент изучения динамики изменения ситуации с нефтепродуктообеспечением региона - комплекс «Анализатор».

6. Разработаны принципы построения имитационной динамической модели.

7. Сформулирована постановка, разработан алгоритм решения задачи прогнозирования возможного уровня спроса на топливо в регионе.

8. Разработана формализованная нроизщ^ве1шо-сбьпотг1я_модель описания возможных технологических ситуаций в системёнефтепродуктообеспечення региона и протекающих в ней процессов.

9. Сформулирована постановка, разработан алгоритм решения задачи интерактивного экспериментального моделирования процесса нефтепродуктообеспечения региона на заданный период перспективы.

Основное содержание диссертации изложено в следующих работах:

1. Мурныкин Д.Ю. Проблема создания системы автоматизированного мониторинга процессов обеспечения Московского региона нефтепродуктами // Материалы 2-ой научно-практической конференции МГСУ. Часть 2. - М., МГСУ, 1999.

2. Мурныкин Д.Ю., Дроздов Б.В., Цагарели Д.В. Система автоматизированного мониторинга обеспечения крупного региона нефтепродуктами. // Транспорт и хранение нефтепродуктов. 1999, №11.

3. Мурныкин Д.Ю. Имитационная динамическая модель как инструмент повышения качества управления процессами нефтепродуктообеспечения г. Москвы, // Транспорт и хранение нефтепродуктов. 1999, № 12.

4. Мурныкин Д.Ю. Система автоматизированного мониторинга процессов нефтепродуктообеспечения г. Москвы. // Сб. трудов Научно-практической конференции «Информационные системы жизнеобеспечения города и распределенная обработка информации» Российского НТОРЭС, 1999.

5. Мурныкин Д.Ю. Основные принципы создания имитационной динамической модели процессов нефтепродуктообеспечения г. Москвы. // Сб. трудов Научно-практической конференции «Информационные системы жизнеобеспечения города и распределенная обработка информации» Российского НТОРЭС, 1999.

Общая характеристика работы.

Введение

Глава 1. Описание предметной области исследования - системы нефтепродуктообеспечения транспортного комплекса города Москвы.

1.1. Структура системы нефтепродуктообеспечения транспортного комплекса города Москвы.

1.2. Основные проблемы управления процессами нефтепродуктообеспечения города.

1.3. Система автоматизированного мониторинга -инструмент решения проблемы повышения качества управления процессами нефтепродуктообеспечения транспортного комплекса города".

1.4. Обзор существующих методов и подходов изучения сложных динамических систем.

Глава 2. Принципы и результаты создания автоматизированной интегрированной информационной системы.

2.1. Назначение и цель создания системы.

2.2. Принципы построения системы.

2.3. Этапы и основные итоги создания системы.

Глава 3. Создание аналитического комплекса - системы

Анализатор».

3.1. Назначение и цель создания комплекса.

3.2. Определение состава показателей, позволяющих анализировать динамику изменения состояния исследуемой системы.

3.3. Основные принципы построения аналитического комплекса - системы «Анализатор».

Глава 4. Исследование динамики движения топлива в системе и задача прогнозирования возможного уровня его спроса

4.1. Выявление недельной цикличности уровня спроса на топливо в системе - ключ в подходе его исследования

4.2. Выявление процессов «разладки» в уровне спроса на топливо в системе.

АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ. Среди систем жизнеобеспечения крупных городов одной из наиболее важных, определяющих функционирование транспортного комплекса города является система нефтепродуктообеспечения. Резкое увеличение транспортного парка крупных городов, рост интенсивности дорожного движения ставят задачу надежности нефтепродуктообеспечения в ряд стратегически важных, определяющих функционирование всего региона. В современных условиях 26-ти % темпа роста парка автотранспортных средств в год город Москва является типичным примером крупных мегаполисов, где существенно возрастают требования к надежности нефтепродуктообеспечения транспортного комплекса.

Очевидно, что надежность и эффективность функционирования такого сложного объекта, как система нефтепродуктообеспечения транспортного комплекса г. Москвы, зависит от способности системы управления оперативно оценивать ситуацию и своевременно принимать необходимые решения. Однако, в современных условиях изменения хозяйственно-экономической обстановки, когда поставщики нефтепродуктов приобрели значительную самостоятельность не только в хозяйственной деятельности, но и в определении сферы своих коммерческих интересов, возможности влиять и координировать процессы нефтепродуктообеспечения со стороны городских органов управления существенно уменьшились. В результате, сложилась ситуация, при которой практически утрачены механизмы централизованного контроля и управления процессами нефтепродуктообеспечения города. При практической невозможности планирования поставок нефтепродуктов и выполнения полного набора необходимых управленческих функций со стороны системы управления городом жизненно необходимым является разработка автоматизированной системы непрерывного информационного мониторинга за состоянием нефтепродуктообеспечения на общегородском уровне.

Сложность исследуемой проблемы связана с тем, что рассматриваемая система нефтепродуктообеспечения транспортного комплекса г. Москвы нигде до настоящего времени в литературе не была описана. Отсутствовали четкие представления о структуре и законах ее функционирования, динамике поведения, эффективных способах управления.

Из изложенного следует, что проблема повышения эффективности управления процессами нефтепродуктообеспечения транспортного комплекса города Москвы имеет весьма большую актуальность и серьезное научное содержание.

Диссертационная работа выполнена в рамках реализации проекта создания АИС «Обеспечение города нефтепродуктами», разработанного в соответствии с Постановлениями Правительства Москвы № 146 от 20.02.1996 г. и № 102 от 10.02.1998 г.

ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ. Объектом исследования является система нефтепродуктообеспечения транспортного комплекса г. Москвы.

ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ. Целью диссертационной работы является создание инструментального средства повышения эффективности управления процессами нефтепродуктообеспечения транспортного комплекса г. Москвы -системы автоматизированного мониторинга (САМ).

ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ. Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решаются следующие задачи:

1. Разработка концепции построения инструментального средства повышения эффективности управления системой нефтепродуктообеспечения транспортного комплекса г. Москвы - системы автоматизированного мониторинга (САМ).

2. Разработка автоматизированной информационной системы сбора, хранения и обработки оперативной информации о движении нефтепродуктов.

3. Разработка методики исследования динамики изменения ситуации с нефтепродуктообеспечением региона, позволяющей комплексно оценивать состояние системы и распознавать наметившиеся тенденции.

4. Разработка принципов построения имитационной динамической модели процессов нефтепродуктообеспечения региона.

5. Разработка алгоритма решения задачи прогнозирования возможного уровня спроса на топливо в регионе.

6. Разработка формализованной производственно-сбытовой модели описания возможных технологических ситуаций в системе нефтепродуктообеспечения региона и протекающих в ней процессов.

7. Разработка алгоритма решения задачи интерактивного экспериментального моделирования процесса нефтепродуктообеспечения региона.

8. Разработка типовых проектных решений и прикладного программного обеспечения функциональных элементов САМ.

9. Реализация полученных результатов в АИС «Обеспечение города нефтепродуктами».

ПРЕДМЕТОМ ИССЛЕДОВАНИЯ являются процессы, протекающие в системе нефтепродуктообеспечения Московского региона.

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ. Проведенные автором исследования и разработки базируются на использовании методологии системного подхода изучения объектов, теории моделирования динамических систем, математической статистики, подходов и методов решения задачи прогнозирования динамических процессов.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА выполненного комплекса работ заключается в следующем:

1. Сформулированы принципы построения системы автоматизированного мониторинга (САМ) процессов нефтепродуктообеспечения региона.

2. Предложена система агрегированных показателей изучения динамики изменения ситуации с нефтепродуктообеспечением региона.

3. Сформулированы принципы построения имитационной динамической модели процессов нефтепродуктообеспечения региона.

4. Выявлены закономерности колебания уровня спроса на топливо внутри недели, подчиненные закону распределения Гаусса-Лапласа. Это позволило рассматривать уровень спроса на топливо как множество реализаций некоторого случайного процесса с семидневным циклом.

5. Выявлены периоды «разладки» квазистационарных режимов колебаний уровня спроса на топливо, сопровождающиеся изменением характера функции плотности распределения.

6. Сформулирована постановка, разработан алгоритм решения задачи прогнозирования возможного уровня спроса на топливо в регионе.

7. Разработана формализованная производственно-сбытовая модель системы нефтепродуктообеспечения региона.

8. Сформулирована постановка, разработан алгоритм решения задачи интерактивного экспериментального моделирования процесса нефтепродуктообеспечения региона на заданный период перспективы.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ работы состоит в следующем:

1. Разработаны проектные решения функциональных элементов системы автоматизированного мониторинга процессов нефтепродуктообеспечения транспортного комплекса г. Москвы;

2. Внедрена в промышленную эксплуатацию автоматизированная интегрированная информационная система САМ;

3. Внедрен в промышленную эксплуатацию инструмент изучения динамики изменения ситуации с нефтепродуктообеспечением региона - комплекс «Анализатор».

ДОСТОВЕРНОСТЬ И ОБОСНОВАННОСТЬ полученных результатов подтверждается их внедрением и практическим использованием в составе АИС «Обеспечение города нефтепродуктами».

РЕАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ диссертационной работы осуществлена в аппарате Управления транспорта и связи Правительства г. Москвы, в Общегородском диспетчерском центре г. Москвы, в отделе АСУП АО «Московский нефтеперерабатывающий завод», в отделе АСУП АО «Мостранснефтепродукт», в отделе АСУП АО «Павельцовское предприятие по обеспечению нефтепродуктами», в управлении информационных систем АО «Московский производственный комбинат автообслуживания».

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ. Основные результаты работы и положения, выполненные автором, были доложены на Научно-практической конференции «Строительство - формирование среды жизнедеятельности» (Москва, МГСУ, 1999 г.), Научно-практической конференции «Информационные системы жизнеобеспечения города и распределенная обработка информации» (Москва, НТОРЭС, 1999 г.), а также на ряде научно-технических советов НИИ ИТ.

ПУБЛИКАЦИИ. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 5 статьях.

СТРУКТУРА И ОБЪЕМ РАБОТЫ. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и пяти приложений.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ СОСТОЯТ В СЛЕДУЮЩЕМ:

1. Разработана концепция построения системы автоматизированного мониторинга (САМ) процессов нефтепродуктообеспечения транспортного комплекса г. Москвы.

2. Разработаны принципы построения автоматизированной информационной системы (АИС) сбора, хранения и обработки оперативной информации о движении нефтепродуктов.

3. Внедрена в промышленную эксплуатацию АИС САМ.

4. Разработана методика исследования динамики изменения ситуации с нефтепродуктообеспечением региона, позволяющая комплексно оценивать состояние системы и распознавать наметившиеся тенденции.

5. Внедрен в промышленную эксплуатацию инструмент изучения динамики изменения ситуации с нефтепродуктообеспечением региона - комплекс «Анализатор».

6. Разработаны принципы построения имитационной динамической модели.

7. Сформулирована постановка, разработан алгоритм решения задачи прогнозирования возможного уровня спроса на топливо в регионе.

8. Разработана формализованная производственно-сбытовая модель описания возможных технологических ситуаций в системе нефтепродуктообеспечения региона и протекающих в ней процессов.

9. Сформулирована постановка, разработан алгоритм решения задачи интерактивного экспериментального моделирования процесса нефтепродуктообеспечения региона на заданный период перспективы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

1. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. - М., Мир, 1976.

2. Блауберг И.В. Проблема целостности и системный подход. М., Эдиториал УРСС, 1997.

3. Беляев И.П., Капустян В.М. Системный анализ: прикладной аспект. М., ТОО СИМС, 1999.

4. Бусленко В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. М., Наука, 1977.

5. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М., Наука, 1968.

6. Веденеев Г.И. К вопросу построения системы управления процессом реализации нефти и нефтепродуктов на основе новых информационных технологий. // Транспорт и хранение нефтепродуктов. 1995. № 3-4, с. 11-15.

7. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М., Наука, 1969.

8. Гринвуд П., Жакод Ж., Ширяев А.Н. Найти закономерности случайного, или стохастическое исчисление в теории вероятностей. // Наука и человечество. 1989, с. 348-355.

9. Глиманов В.Д. Стохастическое и имитационное моделирование. М., Изд. Моск. института электронного машиностроения, 1989.

10. Глинский Б.А. Моделирование сложных систем. М., Изд. Моск. горного института, 1978.

11. Давлетьяров Ф.А. Система территориального мониторинга в контуре управления нефтяной компанией. // Транспорт и хранение нефтепродуктов. 1996. № 10-11, с. 2-5.

12. Давлетьяров Ф.А., Зоря Е.И., Цагарели Д.В. Нефтепродуктообеспечение. М., ИЦ Математика, 1998.

13. Давлетьяров Ф.А., Зоря Е.И., Цагарели Д.В., Веденеев Г.И. О концепции построения информационно-управляющей системы нефтяной компании на основе современных информационных технологий. // Транспорт и хранение нефтепродуктов. 1996. № 10-11, с. 6-10.

14. Джексон Г. Проектирование реляционных баз данных. М., Мир, 1991.

15. Дроздов Б.В. Методические рекомендации по системному описанию отраслей городского хозяйства. М., ГлавНИВЦ МГИ, 1973.

16. Дуб Дж. Л. Вероятностные процессы. -М., Изд. Ин. литературы, 1956.

17. Емельянов С.В. Теоретические и прикладные вопросы моделирования. М., 1989.

18. Зыков В.В. Введение в системный анализ: моделирование, управление, информация. Тюмень, Изд. Тюменского государственного ун-та, 1998.

19. Зоря Е.И., Цагарели Д.В., Митрофанова Л.В., Сушко Е.Д. Прогнозирование потребительского спроса в целях ориентации системы нефтепродукто-обеспечения на потребителя. // Транспорт и хранение нефтепродуктов. 1994. № 12, с. 2-7.

20. Ивахненко А.Г., Лапа В.Г. Предсказание случайных процессов. Киев, Изд. Наукова Думка, 1971.

21. Ильин В.А., Позняк Э.Г. Линейная алгебра. -М., Наука, 1984.

22. Искаков Б.И. Статистические методы прогнозирования. М., Изд. Моск. института народного хозяйства, 1979.

23. Каратыгин С.А., Тихонов А.Ф., Тихонова JI.H. Программирование в FoxPro для Windows на примерах. М., Бином, 1995.

24. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. М., Статистика, 1978.

25. Ковригин А.Б. Математический анализ динамических систем. JL, Изд. Ленингр. ун-та, 1980.

26. Ланге О., Банасиньский А. Теория статистики. М., Статистика, 1971.

27. Леви П. Стохастические процессы и броуновское движение. М., Наука, 1972.

28. Лисичкин В.А. Отраслевое научно-техническое прогнозирование. (Вопросы теории и практики). М., Экономика, 1971.

29. Лисичкин В.А. Теория практики и прогностики. Методологические аспекты. -М., Наука, 1972.

30. Лукомский Я.И. Теория корреляции и ее применение к анализу производства М., Госстатиздат, 1958.

31. Мамиконов А.Г. Достоверность, защита и резервирование информации в АСУ. -М., Энергоавтомиздат, 1986.

32. Мамиконов А.Г. Принятие решений и информация. М., Наука, 1983.

33. Мамиконов А.Г. Проектирование АСУ. М., Высшая школа, 1987.

34. Марьянович Т.П. Вопросы моделирования сложных систем. // АН УССР. Научный совет по проблеме «Кибернетика». Киев, 1980.

35. Медоуз Д.Х. Пределы роста. Доклад по проекту римского клуба «Сложное положение человечества». М., Изд. МГУ, 1991.

36. Медоуз Д.Х. За пределами роста. Предотвратить глобальную катастрофу. Обеспечить устойчивое будущее. М., Прогресс, 1994.

37. Мурныкин Д.Ю. Проблема создания системы автоматизированного мониторинга процессов обеспечения Московского региона нефтепродуктами // Материалы 2-ой научно-практической конференции МГСУ. Часть 2. М., МГСУ, 1999.

38. Мурныкин Д.Ю., Дроздов Б.В., Цагарели Д.В. Система автоматизированного мониторинга обеспечения крупного региона нефтепродуктами. // Транспорт и хранение нефтепродуктов. 1999. № 11.

39. Мурныкин Д.Ю. Имитационная динамическая модель как инструмент повышения качества управления процессами нефтепродуктообеспечения г. Москвы. // Транспорт и хранение нефтепродуктов. 1999. № 12.

40. Несговоров A.M., Зашляпин Ю.А., Зоря Е.И., Митрофанова JI.B., Сушко Е.Д. Государственное регулирование нефтепродуктообеспечения в условиях перехода к рыночным отношениям. М., ЦНИИТЭнефтехим, 1993.

41. Попов A.A. Программирование в среде СУБД FoxPro 2.0. Построение систем обработки данных. М., Радио и связь, 1994.

42. Постников М.М. Линейная алгебра. М., Наука, 1986.

43. Уешов А.И. Системный подход и общая теория систем. М., Мысль, 1978.

44. Фадеев П.К., Сторожук O.A. Задачи и методы статистического прогнозирования. М., ЦНИИ Электроника, 1978.

45. Фармер Э.Д. Метод предсказания нестационарных процессов и его применение к задаче оценки нагрузки. Доклад, представленный на 2-й Международный конгресс ИФАК. М., 1963.

46. Филипс Д., Гарсиа-Диас А. Методы анализа сетей. М., Мир, 1984.

47. Фихтенгольц Г.М. Курс дифференциального и интегрального исчисления. т.З.-М., Наука, 1966.

48. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия (индустриальная динамика). М., Прогресс, 1971.

49. Форрестер Дж. Динамика развития города. -М., Прогресс, 1974.

50. Форрестер Дж. Мировая динамика. -М., Прогресс, 1978.

51. Хомяков Д.М., Хомяков П.М. Основы системного анализа. М., Изд. МГУ, 1996.

52. Чавкин A.M. Методы статистического и операционного анализа управления в производственных системах. -М., Изд. МИСИ, 1991.

53. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. М., Статистика, 1977.

54. Ширяев А.Н. Статистический последовательный анализ. Оптимальные правила остановки. М., Наука, 1976.

55. Шрейдер Ю.А., Шаров A.A. Системы и модели. М., Радио и связь, 1982.

56. Шуян Ш. Стохастичность в динамических системах. Дубна, 1986.96