Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Характеристика проблемы энергетической безопасности 13
1.1. Введение в проблему энергетической безопасности 13
1.2. Краткая характеристика объекта исследования - Объединённой энергосистемы Урала и составляющих её энергосистем 25
1.3. Методические основы анализа энергетической безопасности 37
Выводы 59
ГЛАВА 2. Отбор информативных показателей в задачах диагностики энергетической безопасности территорий электроэнергетических систем 62
2.1. Методы математической статистики и оценка возможности их применения в задачах энергетической безопасности 62
2.2. Методы определения информативности признаков 78
2.2.1 Определение информативности признаков на основе метода весовых коэффициентов - метода 79
2.2.2. Определение информативных признаков на основе метода весовых коэффициентов - к-метода 83
2.2.3. Метод определеняе информативности показателей с помощью лямбда-статистики Уилкса 84
2.3. Формирование обучающей выборки для задачи определения информативности переменных и изучение её свойств 88
2.4. Определение совокупности информативных показателей 93
Выводы 105
ГЛАВА 3. Формирование системы классификации и идентификация состояния территорий энергосистем зоны ОЭС урала по энергетической безопасности 108
3.1. Классификация состояний энергосистем на основе дискриминантного анализа 108
3.1.1. Анализ показателей функционирования изучаемых энергосистем с точки зрения требований применимости дискриминантного анализа 110
3.1.2. Формирование системы классификации и оценка её качества 118
3.1.3. Анализ результатов классификации территорий энергосистем зоны ОЭС Урала 123
3.2. Нейросетевой анализ 129
3.3. Анализ состояния энергетической безопасности территорий энергосистем зоны ОЭС Урача в 2001 году 136
Выводы 146
ГЛАВА 4. Методический подход и исследование показателей надёжности функционирования территориальных систем энергетики и их объединений 149
4.1. Методический подход к оценке надежности топливо и энергоснабэ/сения территорий регионального уровни на основе интегральных показателей 149
4.2. Методика количественной оценки влияния свойств ЭЭС как технико-экономических объектов на уровень надёжности энергообъединений 150
4.3. Количественная оценка надёжности объединённой энергосистемы Урала на основе макроэкономических показателей её работы 157
4.4. Оценка состояния, ранэ/сирование энергосистем ОЭС Урала по совокупной оценке их энергетической безопасности и надёжности и мероприятия по улучшению состояний энергосистем 165
Выводы 170
Заключение 172
Библиографический список 175
- Краткая характеристика объекта исследования - Объединённой энергосистемы Урала и составляющих её энергосистем
- Определение информативности признаков на основе метода весовых коэффициентов - метода
- Анализ показателей функционирования изучаемых энергосистем с точки зрения требований применимости дискриминантного анализа
- Методика количественной оценки влияния свойств ЭЭС как технико-экономических объектов на уровень надёжности энергообъединений
Введение к работе
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 Л.А. Мелентьевым [55, 58, 59, 109, ПО], который ввёл термин большие системы энергетики. Развитие методов системных исследований в энергетике связано с трудами Д.А. Арзамасцева, Л.С. 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, энергообъеди-
5 нения, 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. Л.А. Мелентьева СО РАН (Н.И. Воропай, Г.С. Асланян, СМ. Сендеров, А.Д. Криворуцкий, Г.Б. Славин, СМ. 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]. Л.Л. Богатырёву, А.А. Куклину, Л.И. Мардеру, А.Л. Мызину, А.И. Татаркину и др. принадлежит заслуга в том, что была создана и внедрена система мониторинга
Краткая характеристика объекта исследования - Объединённой энергосистемы Урала и составляющих её энергосистем
Разрабатываемые в диссертационной работе методы исследованы и апробированы на энергосистемах зоны ОЭС Урала. Для более полного анализа объектов исследования в данном параграфе приводится анализ современного состояния ОЭС Урала.
Объединённая энергосистема Урала (ОЭС Урала) является одной из самых больших в России. В её состав входят следующие энергосистемы: Башкирская, Кировская, Курганская, Оренбургская, Пермская, Свердловская, Удмуртская, Челябинская и Тюменская. Установленная мощность электростанций Урала, на 31 декабря 2001 года составляла 38 924,1 МВт (около 20% установленной мощности электростанций России), а протяжённость линий электропередачи 220 кВ и выше - 31 626,8 км.
Для наиболее полного представления об объекте исследований в приложении 1 описана история развития промышленной электроэнергетики на Урале [119]. Переходя от истории развития к анализу состояния ОЭС Урала, отметим, что наиболее интересна ситуация непосредственно предшествующая кризису функционирования энергетики страны и Урала. Это период 70-80-х гг., когда ОЭС Урала работала в условиях высокого спроса на электрическую энергию и мощность, и в основном успешно справлялась с возложенными на неё задачами.
Состояние энергетики будем рассматривать через влияние на неё различных факторов. К первой группе отнесём внешние факторы, которые проявляют свои воздействия независимо от состояния энергетики. К этим факторам отнесём: экономические, политические, экологические, социальные и природные. К внутренним факторам отнесём те, которые обеспечивают надёжность функционирования самих энергосистем. Сначала рассмотрим действие внешних факторов.
Ситуация в стране в целом и на Урале в частности в 70-80-х гг. была такова, что внешние факторы способствовали развитию энергосистем, т.е. были благоприятными. Плановая экономика гарантировала ввод новых объектов энергетики. Тем более что промышленность испытывала потребность в электрической энергии и мощности. Экономика шла по экстенсивному пути, т.е. наращивала свой потенциал количественно. Это был одним из главных её недостатков. Очень медленно внедрялись новые технологии, способные качественно изменять ситуацию в экономике. В частности, мало внимания уделялось проблемам энергосберегающих технологий. В результате, из-за неэффективности промышленных технологий в СССР по сравнению с промышленно развитыми странами, энергоёмкость продукции в нашей стране была в несколько раз выше (см. начало п. 1.1).
Экономическая ситуация в стране была следствием политических решений. Политика государства была направлена на повсеместное развитие отраслей народного хозяйства (экономика), уровня жизни населения (социальная сфера). В 70-80 гг. происходило освоение северных территорий, построение трансконтинентальных трубопроводов и др. Отсутствие политических кризисов в стране также способствовало развитию экономики и энергетики. Поэтому политическая ситуация в стране в целом благоприятствовала развитию энергетики. Однако развитие страны происходило с явными перекосами по некоторым сферам. Сейчас очевидно, что существовали ошибки в планировании: дефицит одних товаров и избыток других, чрезмерное вложение средств в развитие одних территорий и слабое финансирование других ("вымирающие" деревни, отсутствие какой-либо инфраструктуры в удалённых "временных" населённых пунктах и т.д.). Этот список можно продолжать и дальше.
Ещё одним отрицательным моментом политики являлась её закрытость. Внешнеэкономические связи были слабыми. В результате экономика страны была изолирована от мирового сообщества. В стране развивались технологии военного и специального применения, а остальная часть промышленности постепенно отставала по уровню технологий от ведущих стран мира.
Ситуация на Урале копировала ситуацию в стране. Наличие природных ресурсов (руды, угли) ещё с XVIII века сделало Урал металлургическим регионом. Наличие населения со сложившейся культурой было ещё одним плюсом развития Урала в далёкие времена. В общем, благоприятные природные и социальные факторы сделали Урал одним из мощнейших регионов страны. В 60-80 гг. ежегодное увеличение производства продукции, большая часть которой являлась продукцией металлургической и металлообрабатывающей промышленности, требовало пропорционального увеличения мощности энергосистем. Поэтому в 60-70 гг. на Урале постоянно строились электростанции. На уже построенных электростанциях вводились новые мощности. Сооружались системообразующие линии электропередачи 220-500 кВ. В 70-х гг. с освоением газовых месторождений на севере Тюменской области стало экономически оправданным построение там мощных электростанций. В результате энергетический потенциал первичных и вторичных энергоресурсов региона (сейчас Уральского федерального округа) является одним из самых высоких в стране и по сей день.
Однако экологическая ситуация в регионе была остра. Большое число вредных металлургических производств негативно сказывалось на природной среде. Выбросы были особо ощутимы населением промышленных центров Урала (Свердловск, Челябинск, Нижний Тагил и др.). На общем фоне положительно выделялась энергетика. Многие электростанции в 70-80 гг. переводились на более экологичный вид топлива - газ. Поэтому на фоне промышленности выбросы от предприятий энергетики были не столь значительны.
Определение информативности признаков на основе метода весовых коэффициентов - метода
Для различимости класса конечных смесей, но бесконечного семейства Ч необходимо и достаточно, чтобы семейство (2.13) было линейно различимо по параметрам 0 [148]. Отсюда, в частности, следует, что семейство /z-мерных нормальных распределений 4х образует различимые конечные смеси [2]. Для различимости смеси, определяемой выражением 2.12, следует оценить: - число классов (компонент), входящих в смесь, т.е. число h различных функций f(U\6h) в смеси lf/(U ); - доли каждого класса - вероятности. - распределения каждого класса, т.е. оценить параметр в}г или функцию ДЩОн). На практике задача классификации была бы решена, если бы удалось оценить неизвестные 7Г/1 а #/, по результатам наблюдений Хі, Хг, ..., Xj. Вектор искомых параметров обозначим Очевидно, что число компонент смеси должно быть конечным и известным, что выполняется для задачи анализа ЭнБ при существующей её постановке. Нахождение параметров распределений случайных величин, каковыми являются классы (н, пк, к), позволит иметь более точную информацию о классах и, cледовательно, более точную систему классификации. Но в данной работе параметры классов приняты одинаковыми, так как отсутствует информация о классах, на основании которой можно было бы сделать обоснованные выводы о параметрах распределений случайных величин (поэтому не делались апробацион-ныс расчёты). Это позволит построить более адаптированную к реальности систему классификации. Исходя из сказанного, этот метод необходимо применить при дальнейшем увеличении размера выборки и изучении её свойств при помощи экспертных оценок.
Применение методов математической статистики к анализу энергетической безопасности территорий предъявляет определённые требования к качеству исходной информации. Одним из главных требований является использование ценных с точки зрения информативности показателей. Энергетическая система является технической, экономической и социальной системой и должна рассматриваться с учётом прямых и обратных связей между подсистемами.
Как известно, количество показателей деятельности энергосистем измеряется сотнями. А какие из этих показателей в наибольшей степени коррелируют с ситуацией по энергетической безопасности, заранее неизвестно. Использование огромного количества показателей приведёт, по меньшей мере, к путанице при интерпретации результатов, не говоря уж о значительных вычислительных трудностях при обработке огромных массивов данных (рис.2.2а).
В связи с этим было бы полезным до проведения основных расчётов уровней энергетической безопасности территорий, основные подходы к анализу которой описаны в гл.1 и [18, 19, 44, 54, 80, 99, 101], создание процедуры, которая бы по некоторому критерию оценивала информационную полезность признаков, включаемых в расчёт (рис.2.26). Эта процедура должна быть достаточно проста, чтобы она не усложняла, а оптимизировала расчёт [4, 12, 13, 28, 86, 144]. Очевидно, что один простой критерий будет недостаточно полно оценивать информативность признаков, так как он ориентируется на одну конкретную характеристику полезности информации. Поэтому рассматриваются ряд критериев, и окончательный вывод делается на основе мажоритарного принципа.
Однако используемые для анализа показатели должны достаточно представительно отражать рассматриваемые классы состояний исследуемых объектов. Поэтому, несмотря на информационную значимость показателей, используемых для диагностики энергетической безопасности, необходимо использовать состав показателей, который бы наиболее полно описывал изучаемый объект - энергосистему. Определение информационной полезности показателей формальными методами всегда основывается на обработке имеющейся статистики - временного ряда наблюдений для каждого признака. Выявление "важных" показателей экспертным путём (как это делается в методике индикативного анализа) имеет недостаток, заключающийся в том, что исследователь сам выбирает показатели, информацию об изменениях которых он бы хотел отслеживать. Но не факт, что все из таким образом выбранных показателей будут изменяться при изменении ситуации в целом. Поэтому для качественного построения системы классификации, необходимо использование именно наиболее изменяющихся показателей, которые могут быть представителями блоков или групп исходных данных.
В основу предлагаемых методов определения информативности переменных (синтетических показателей) положены различия статистических характеристик классов, которые можно достаточно просто определить. Суть работы сводится к тому, чтобы сформировать группу методов, которые хорошо согласовывались между собой и были эффективны для решаемой задачи, попытаться определить условия и границы их применимости.
Для отбора информативных показателей в задачах диагностики энергетической безопасности необходимо определить наиболее подходящие для этого методы. При выполнении работы были проанализированы возможности ряда методов. Ниже изложены особенности трёх наиболее перспективных из них. В последующих параграфах приводятся результаты применения излагаемых методов к диагностике ЭнБ, полученные для энергосистем Урала.
Анализ показателей функционирования изучаемых энергосистем с точки зрения требований применимости дискриминантного анализа
После проведения процедур отбора наиболее информативных переменных и статистического анализа данных переходим к основной части анализа - получению дискриминантных функций и идентификации новых наблюдений, предъявленных для распознавания. Новыми объектами являются энергосистемы зоны ОЭС Урала, характеризующиеся показателями 2001 года. Задачей анализа является определение классовой принадлежности объектов, уровня кри-зисности и оценки изменения в их состоянии по сравнению с предыдущими годами.
Как описывалось в параграфе 3.1, построение системы классификации включает в себя получение коэффициентов канонических дискриминантных функций, определяющих систему ортогональных направлений вдоль которых максимальны различия между классами, в нестандартизованном и стандартизованном виде. В таблице 3.1 представлены эти коэффициенты.
Для классификации новых наблюдений при использовании функций с коэффициентами в нестандартизованной форме значения переменных используются в первоначальном виде. Полученные таким образом значения дискриминантных функций будут иметь некоторые особенности, отмеченные в [40, п.З]. В частности, переменные имеют неодинаковый вес, и их вклад в величины дискриминантных функций исчисляется в абсолютных (именованных) единицах. Это приводит к тому, что величины коэффициентов при одних переменных будут очень большими, а при других - малыми. Действительно, величины коэффициентов (по модулю) при переменных 4Л и ЗР на четыре порядка превышают величину коэффициента при переменной IP в обеих дискриминантных функциях. Однако это не говорит о действительном вкладе переменных в значения дискриминантных функций.
При использовании стандартизованных коэффициентов вклад каждой переменной измеряется в относительных единицах, то есть в форме вклада переменной в величину дискриминантной функции. Стандартизованные переменные имеют нулевое математическое ожидание и единичное среднеквадратиче-ское отклонение.
Приведение новых наблюдений к стандартизованному виду должно осуществляться по формуле: где ХІ и SXi - соответственно среднее и среднеквадратическое отклонение переменной /, рассчитанное для данных обучающей выборки. Сопоставляя коэффициенты дискриминантных функций (см. табл.3.1), отметим совпадение знаков при соответствующих нестандартизованных и стандартизованных коэффициентах, что и должно быть. По величинам стандартизованных коэффициентов отметим, что наибольший вклад в величину первой функции вносит переменная 4Л . Наименьший вклад вносит переменная 4Г , причём этот вклад отрицателен. Наибольший отрицательный вклад вносит переменная ЗР . Наибольший положительный вклад в величину второй функции вносит переменная 2Б , а наибольший отрицательный - 1Б , который по модулю больше. Наименьший вклад вносит переменная IT . Константы в дискриминантных функциях рассчитываются таким образом, что главный центроид имеет нулевые координаты в плоскости дискриминантных функций. Для дискриминантных функций в стандартизованном виде это условие выполняется автоматически, поэтому константы равны нулю. Центроиды классов рассчитываются путём подстановки на место переменных их средних величин по группам. В результате получены три точки, соответствующие центрам классов (центры "тяжести" классов, см.табл.3.2). Идентификация объектов происходит следующим образом. Для объекта, подлежащего идентификации, рассчитывают расстояния до центров всех классов. Объект приписывают тому классу, до которого расстояние меньше остальных. Кроме того, в табл.П.5.1 приводятся рассчитанные значения коэффициентов классификационных функций Фишера. Таким образом получена система классификации на основе дискриминант-ного анализа на данных обучающей выборки из 90 наблюдений по 18 переменным. Для идентификации новых наблюдений (объектов) можно использовать следующие критерии (приоритетным будем считать первый критерий): 1. Апостериорная вероятность принадлежности к классу. 2. Обобщённое расстояние Махаланобиса. Помимо просто идентификации объектов, их положение в плоскости дискриминантных функций предоставляет дополнительную информацию для анализа: близость объекта к границам классов, динамика изменения ситуации у объектов и траектория их "движения", так как постоянный набор объектов (девять энергосистем) отслеживается по времени.
Перед тем как перейти к анализу результатов, рассмотрим оценку качества полученной системы. В табл.3.3 и табл.3.4 представлены рассчитанные значения критериев.
Собственные значения дискриминантных функций и их относительное процентное содержание в описании суммарной дисперсии показывают, как соотносятся между собой дискриминантные функции по разделяющим свойствам. Относительное процентное содержание для первой функции заметно больше, чем для второй. Однако значения канонической корреляции различаются не так сильно. Большое значение канонической корреляции для второй функции наводит на мысль о недостаточности двух первых функций. Однако, исходя из количества классов, их количество не может быть увеличено.
Я-статистика Уилкса и X тест значимости также показывают наличие существенной остаточной дискриминантной способности. Значимость 0,0001 говорит о том, что если в неиспользуемой части вариации данных нет различий между классами, то такое большое значение статистики встречается в одной из 10000 выборок. Тем не менее, при использовании двух дискриминантных функций достигнута относительно большая величина правильного распознавания объектов Е%= 91,1% (см. табл.2.4). Поэтому данную систему классификации будем использовалась для идентификации объектов и их дальнейшего анализа [8], тем более, что по мере накопления наблюдений оценка качества системы будет показывать обоснованность использования данной системы классификации.
Методика количественной оценки влияния свойств ЭЭС как технико-экономических объектов на уровень надёжности энергообъединений
До недавнего времени развитие теории надежности происходило в направлении изучения технических аспектов причин отказов и путей их устранения [70, 71]. Под единственной причиной выхода из строя элементов систем энергетики (СЭ) и ненадёжности энергоснабжения рассматривалась неработоспособность технологического оборудования. В последние годы при изучении проблем устойчивости энергоснабжения начинает уделяться внимание проблеме множественности природы производственных объектов [9,49, 56, 60, 61, 62, 67, 73]. Наряду с отказами техники причинами нарушения бесперебойности энергоснабжения все чаще становятся такие явления как необеспеченность разнообразными ресурсами (материальными, финансовыми и т.п.), социальные конфликты, деятельность общественных организаций антиэнергетической направленности и др.
В связи с этим было бы целесообразно так формализовать процедуру анализа надёжности, чтобы расчёт проводился по интегральным показателям работы энергосистем. Под интегральными показателями понимаются показатели деятельности СЭ, включая электроэнергетические системы, характеризующие рассматриваемую систему за год. Преимуществом такого подхода является возможность сравнения уровней надёжности систем энергоснабжения разных территорий.
Все аспекты надежности отражаются соответствующими индикативными показателями (ИП), сгруппированными по блокам (группам). Показатели и блоки показателей сведены в табл.П.8. При классификации состояний по надежности и живучести приняты четыре основные градации оценок ситуаций по каждому из индикаторов:
Для нахождения количественных оценок надёжности используется метод индикативного анализа. Разработка комплексного метода оценки надёжности систем энергетики на основе интегральных показателей производилась с участием автора и подробно описана в [45, 76].
При участии автора данной диссертационной работы производились расчёты оценок надёжности и живучести территориальных систем энергетики, входящих в зону ОЭС Урала (табл.П.9). Так же автор принимал участие в неоднократных расчётах оценок надёжности и живучести систем энергетики территорий России [83, 92]. Результаты работы использовались для доклада на Совете безопасности Правительства РФ.
В рамках разработанного с участием автора методического подхода к анализу надёжности систем энергетики предлагается метод количественной оценки надёжности [11]. Дело в том, что методика индикативного анализа применительно к анализу надёжности позволяет получить точечную картину. Расчёты покажут необходимость мероприятий в той или иной сфере (блоке) надёжности. При анализе отдельных территориальных систем энергетики такой подход может дать довольно исчерпывающую картину. При анализе надёжности энергообъединений исходными данными для расчётов послужат интегральные показатели уже этих объектов, а информация о подсистемах их составляющих (территориальных системах энергетики) не будет использоваться для анализа энергообъединения в целом. Предлагаемая методика количественной оценки надёжности как раз направлена на исследование структурных характеристик надёжности энергообъединения, где оценка надёжности энергообъединения строится на основе состояний систем его составляющих. Это позволит получить дополнительную характеристику состояния надёжности систем энергетики.
Системы энергетики представляют собой многоуровневые объекты [20]. При исследованиях таких сложных систем наиболее оправдано использовать системный подход. В соответствии с территориальной иерархией, экономика территориальных образований региональных уровней может рассматриваться как большая сложная система. Исходя из теории систем любая многоцелевая система может быть представлена в виде совокупностей составляющих ее подсистем и многообразных связей между ними. Связи между объектами проявляются через выходные переменные, которые характеризуют состояния всей системы. Эти связи действуют через топологию, режимы, системы снабжения, структуру системы и пр. При этом под системой снабжения понимается система обеспечения материальными, трудовыми, финансовыми и прочими ресурсами. Например, Российская Федерация представляется в виде составляющих ее семи федеральных округов; округ, в свою очередь, состоит из составляющих его субъектов Федерации и так далее, в зависимости от уровня территориальной иерархии. Так, Уральский федеральный округ состоит из шести субъектов Федерации: Свердловской, Курганской, Челябинской и Тюменской областей, причём в Тюменской области выделяются два крупных субъекта Федерации - Ханты-Мансийский и Ямало-Ненецкий автономные округа.
В экономической системе территориальных образований можно выделить ряд подсистем, соответствующих крупным сферам жизнедеятельности: производственную, финансовую, социальную, экологическую и другие. В производственной сфере жизнедеятельности особую роль играет топливно-энергетический комплекс вследствие его определяющего воздействия на все остальные сферы. В этом воздействии наибольшую важность имеет надёжность и безопасность систем энергетики1. Надежность систем энергетики зависит не только от характеристик составляющих ее подсистем (топливоснабжающих, электроснабжающих и других), но и структуры всей системы [69]. Причём надёжность системы снижается в результате разрушения связей между составляющими ее подсистемами, то есть техническая и экономическая структуры подсистем различны и плохо согласованы между собой.
Плановое развитие экономики бывшего СССР как единого народнохозяйственного комплекса привело к высокой степени экономической интеграции. Этот комплекс включал в качестве неразрывных составных частей экономику всех союзных республик и был основан на глубоком разделении труда в общественном производстве. Все секторы и сферы экономики функционировали в системе разветвлённых хозяйственных связей (территориальных, отраслевых и внутриотраслевых), в условиях глубокой специализации и кооперирования.
