Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Информационная модель ТЭК региона как основа организации энергетического мониторинга 13
Выводы 42
Глава 2. Организация хранилища данных 44
2.1. Концепция хранилищ данных как основа СГШР 44
2.2. Концептуальная модель ТЭК 49
2.3. Многомерная аналитическая модель 55
2.4. Многомерная аналитическая модель топливно-энергетических балансов территорий, отраслей и предприятий 62
Выводы 71
Глава 3. Метод многокритериальной оценки состояния энергетических объектов и установок 73
3.1. Технический контроллинг 73
3.2. Многокритериальная теория полезности 77
3.3. Метод многокритериальной оценки энергетических объектов и установок 82
3.4. Методика экспресс-оценки объектов промышленной и коммунальной теплоэнергетики 89
Выводы І 102
Глава 4. Реализация и применение энергетического мониторинга для оценки энергообеспеченности и энергоемкости промышленности региона 104
4.1. Методика автоматизированного проектирования корпоративных ИАС в сфере энергетики 105
4.2. Информационно-аналитическая система ведения топливно-энергетических балансов 108
4.3. Методика организации энергетического мониторинга 113
4.4. Результаты внедрения ИАС ТЭБ 124
Выводы 130
Заключение 131
Библиографический список 133
- Многомерная аналитическая модель топливно-энергетических балансов территорий, отраслей и предприятий
- Метод многокритериальной оценки энергетических объектов и установок
- Методика экспресс-оценки объектов промышленной и коммунальной теплоэнергетики
- Информационно-аналитическая система ведения топливно-энергетических балансов
Введение к работе
Актуальность темы
В последние годы возрастает значимость энергетического фактора в обеспечении устойчивого функционирования промышленности региона. Состояние и перспективы развития топливно-энергетического комплекса (ТЭК) определяют уровень энергетической безопасности промышленных предприятий, т. е. степень их защищенности от угрозы дефицита в обеспечении топливно-энергетическими ресурсами требуемого качества. Кроме того, эффективное использование энергетического потенциала является одним из резервов промышленного роста, обеспечивая снижение энергоемкости производства и повышение конкурентоспособности выпускаемой продукции. В связи с этим вопросы совершенствования и развития региональных систем энергетики приобретают особую актуальность и являются одним из ключевых моментов промышленной политики региона.
ТЭК региона представляет собой сложный, многоуровневый, территориально распределенный, динамично развивающийся объект, имеющий длительный жизненный цикл. При этом многоаспектность решаемых задач, многосвязанность исследуемых объектов, нечеткость и неоднозначность критериев, неполнота исходной информации затрудняют формирование эффективных и обоснованных решений, направленных на совершенствование и развитие систем энергетики. Такое положение дел обусловливает необходимость и значимость организации информационной поддержки принятия решений на основе мониторинга и оценки состояния в рамках систем поддержки принятия решений (СППР).
Мониторинг и оценка состояния систем открывают перспективы выполнения предпроектных и предынвестиционных исследований в целях поиска обоснованного решения задач, направленных на создание инновационного и эффективного энергетического сектора, что является обязательным условием и предпосылкой развития промышленности. Актуальными являются следующие задачи:
оценка энергетической безопасности региона в целом, отдельных территориальных образований, отраслей и предприятий в целях идентификации угроз надежности энергоснабжения потребителей, разработки программ развития и реконструкции ТЭК с учетом тенденций и перспектив развития промышленности;
информационная поддержка инновационно-инвестиционной политики в сфере ТЭК, направленной на снижение энергоемкости и повышение энергетической эффективности производства, включая технический контроллинг в сфере энергоснабжения, разработку планов мероприятий энергосбережения, оценку эффективности инновационных проектов;
информационное сопровождение процесса регулирования взаимоотношений между поставщиками и потребителями топливно-энергетических ресурсов посредством механизмов топливно-энергетических балансов, прогнозирования энергопотребления и анализа балансовых структур, согласование стратегий развития энергетических компаний и промышленных комплексов, координация усилий всех участников программ энергосбережения и повышения энергетической эффективности в регионе.
4 В условиях отсутствия эффективных механизмов регулирования взаимоотношений между промышленными и инфраструктурными комплексами повышение энергетической безопасности и энергетической эффективности производства возможно только при системном комплексном подходе к реализации решений на основе применения системного анализа, исследования топливно-энергетических балансов и организации многоаспектного взгляда на ТЭК региона в целом. Необходимо построение информационной модели, а также методов оценки состояния энергетических объектов, обеспечивающих информационную поддержку энергоэффективного и инновационного пути развития региональной энергетики как обязательного условия и предпосылки промышленного роста. Исходя из этого была сформулирована цель диссертационной работы. Цель и задачи работы
Повышение энергетической эффективности промышленности региона посредством организации информационной поддержки принятия решений по совершенствованию и развитию ТЭК.
Достижение указанной цели предполагает решение следующих задач.
Разработка информационной модели ТЭК региона, являющейся основой организации мониторинга его состояния.
Разработка информационно-аналитической модели топливно-энергетических балансов территорий, отраслей и предприятий для проведения многомерного анализа результатов энергетического мониторинга в среде поддержки принятия решений.
Разработка метода многокритериальной оценки объектов энергетики, предназначенного для определения объектов, нуждающихся в модернизации и реконструкции.
Разработка методики экспресс-оценки состояния объектов промышленной и коммунальной теплоэнергетики в целях составления плана адресных энергосберегающих мероприятий.
Разработка проблемно-ориентированной информационно-аналитической системы ведения топливно-энергетических балансов поставщиков и потребителей энергетических ресурсов (ИАС ТЭБ), а также методики организации энергетического мониторинга на основе ИАС ТЭБ.
Методы исследования
При решении поставленных задач в диссертационной работе использованы методы системного анализа, теория баз данных, теория информационных систем, теория принятия решений, теория множеств, теория графов, методы объектно -ориентированного проектирования.
Научная новизна
В диссертации предложены научно обоснованные технологические разработки, имеющие существенное значение для обеспечения эффективного, инновационно-инвестиционного пути развития регионального ТЭК.
Получены следующие основные результаты, обладающие научной новизной. 1. Построена информационная модель ТЭК региона в целях идентификации
5 исследуемой системы и организации системного подхода к исследованию вопросов повышения энергетической эффективности промышленности. Модель представляет собой пятиуровневую структуру с уровнями иерархии «Территория/Отрасль» -«Энергетическое предприятие» - «Энергетический объект» - «Энергетическая установка» - «Предприятие-потребитель» - в сочетании с территориальной, отраслевой, ведомственной и управленческой иерархиями объектов мониторинга.
Разработана информационно-аналитическая модель топливно-энергетических балансов территорий, отраслей и предприятий региона, поддерживающая многоаспектную трансформацию и комплексную аналитическую обработку информации на основе средств операционного окружения СППР. Структура модели представлена множеством областей однородных значений показателей с соответствующими правилами извлечения значений, что дает возможность учесть все основные особенности, характерные для задач повышения энергетической эффективности.
Разработан метод многокритериальной оценки энергетических объектов и установок, являющийся инструментом предпроектных и предынвестиционных исследований в задачах развития и реконструкции регионального ТЭК. Разработана методика экспресс-оценки состояния объектов промышленной и коммунальной теплоэнергетики на основе результатов энергетического мониторинга. Методика позволяет на основе предложенной иерархической системы критериев выполнить оценку и ранжирование объектов теплоснабжения, принять решение о включении проблемных котельных в программы мероприятий по модернизации и реконструкции оборудования, оценить перспективы промышленно-экономического развития территорий.
Разработана проблемно-ориентированная информационно-аналитическая система ведения топливно-энергетических балансов поставщиков и потребителей энергетических ресурсов (ИАС ТЭБ).
Область исследования
Работа выполнена в соответствии с паспортом специальности ВАК РФ 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям), пункты 9,10,12 и 13.
На защиту выносятся следующие результаты:
информационная модель ТЭК региона;
гипер кубическая многомерная информационно-аналитическая модель топливно-энергетических балансов территорий, отраслей и предприятий региона;
метод многокритериальной оценки энергетических объектов и установок;
методика экспресс-оценки состояния объектов промышленной и коммунальной теплоэнергетики.
Практическая ценность результатов работы 1. Входящие в состав ИАС ТЭБ развитые инструментальные средства обеспечивают интегрированность, адаптивность и тиражируемость системы, что позволяет существенно снизить финансовые и трудовые затраты на ее реинжиниринг с
учетом изменений в исследуемой предметной области и расширяющихся информационных потребностей, а также применить заложенные в систему модели, методы и инструментарий для организации энергетического менеджмента на предприятии.
Разработанная методика экспресс-оценки состояния объектов промышленной и коммунальной теплоэнергетики позволяет в сжатые сроки оценить весь комплекс объектов теплоснабжения региона, выявить дефектные зоны и составить план адресных энергосберегающих мероприятий, что позволяет организовать проектные работы и целевое инвестирование, посредством мониторинга проследить отдачу капиталовложений.
Формируемые в процессе комплексной аналитической обработки накопленной информации корпоративные справочники, методы оценки, системы отчетов, планы энергосберегающих мероприятий и т. д. составляют важный информационный ресурс, поддерживающий принятие решений по эффективному использованию энергетического потенциала региона.
Реализация результатов работы
Разработанные модели и методы, а также реализующие их программные средства внедрены в следующих организациях.
Отдел промышленности, малого и среднего предпринимательства Департамента экономического развития и торговли администрации Ивановской области - «Автоматизированная информационная система ведения топливно-энергетического баланса».
Отдел промышленности и топливно-энергетического комплекса Департамента топливно-энергетического комплекса и тарифной политики администрации Костромской области - «Автоматизированная информационная система ведения топливно-энергетического баланса».
ООО РСК «ТЭР» г. Ярославль - «Программный комплекс расчета нормативов на производство и передачу тепловой энергии».
Отдел технической экспертизы и энергосбережения Департамента топлива, энергетики и регулирования тарифов администрации Ярославской области -«Информационно-аналитическая система ведения топливно-энергетических балансов».
Автоматизированная информационная система ведения топливно-энергетического баланса Ивановской области использована при разработке «Плана развития и реконструкции топливно-энергетического комплекса Ивановской области на период 2007 - 2912 годы».
Разработанные модели и методы внедрены в учебный процесс ИГЭУ на кафедре ПОКС на практических занятиях по курсу «Базы данных» и «Системы искусственного интеллекта», которые ведутся автором.
Практическая ценность работы подтверждается актами внедрения.
Апробация работы
Материалы диссертации представлены на международных, всероссийских, региональных конференциях и семинарах:
Международная научно-практическая конференция "Энергообеспечение и энергосбережение - региональный аспект", Ярославль, 2008,2009 гг.;
Международный форум «Информационные технологии в управлении», Нижний Новгород, 2008 г.;
Международная научно-техническая конференция «Состояние и перспективы развития электротехнологии» (XV Бенардосовские чтения), Иваново, 2009 г.;
Международная конференция «Энергоэффективность и энергосбережение. Законодательная и нормативная база. Новые энергоресурсосберегающие технологии и оборудование», Пермь, 2009 г.;
Межрегиональная отраслевая конференция «Управление энергозатратами (энергоменеджмент) и оптимизация энергопотребления предприятия», Ижевск, 2010 г.;
Межрегиональная специализированная выставка «Энерго- и ресурсосбережение. Экология», Ярославль, 2010 г.;
Межрегиональная выставка-презентация и конференция «Инвестиционная и инновационная деятельность в жилищно-коммунальном комплексе Ивановской области», Иваново, 2010 г.
Публикации
По теме диссертации опубликовано 9 работ, включая 5 статей, 3 публикации тезисов докладов в трудах всероссийских и международных конференций. Основные результаты работы опубликованы в 5 статьях в журналах и сборниках трудов, входящих в перечень периодических научных изданий, рекомендуемых ВАК Минобрнауки России.
Структура и объем диссертации
Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка, включающего 87 наименований, и трех приложений. Работа изложена на 166 листах машинописного текста, содержит 47 рисунков и 9 таблиц.
Многомерная аналитическая модель топливно-энергетических балансов территорий, отраслей и предприятий
Баланс угледобывающих компаний складывается из показателей остатка угля на начало, и. на конец года, добычи угляи его отпуска в пределах области/и? за ее пределами. Организации; занимающиеся оптовой и розничной? торговлей; углем отчитываются по показателям остатка? угля на начало? и на конещ отчетного года; а также поступления: и; отпуска угля в пределах/ области ш за; ее пределами. Перечень, региональных угольных; предприятий; строится на основе данных, о территориальных представительствах угольных; холдингов, реестра статистической формы 4-запасы.,Вместе с тем; как отмечалось выше; поставкой иторговлейтопливом на территории региона; как правило; занимаются небольшие частные организации;. для; которых данный; вид деятельности; зачастую не; является; основным; Составить,полный: перечень этих организаций, довольно сложно/ поскольку, во-первых,, отсутствует государственный орган,-регулирующий! отношения в сфере торговли, топливом, а во-вторых, топливоснабжающие организации; как правило,, ведут, свой/бизнес одновременно? в» нескольких; регионах, что затрудняет получение от них информации в; территориальном= разрезе. Такое положение дел в сфере топливообеспечения; обуславливает необходимость включения в региональный энергетический мониторинг не только поставщиков топлива, но и.его потребителей, а именно организаций, использующих топливо на технологию и прочие нужды, включая мелких коммунально-бытовых потребителей, использующих топливо на обогрев помещений.
На территории Ивановской области добыча и обогащение каменного угля не ведется. По данным 2007 года, на территории области функционирует 9 топливоснабжающих предприятий, осуществляющих продажу каменного угля населению; В целом баланс каменного угля строится посредством мониторинга- потребителей данного ресурса через администрации муниципальных образований области. В указанном году 148 предприятий и организаций области отчитались по показателям баланса каменного угля, при этом было собрано порядка восьмисот значений показателей.
Аналогично рассмотренным примерам строятся информационные модели по другим видам топливно-энергетических ресурсов (сжиженный газ, торф, дрова и т. п.), перечень которых определяется географическим положением региона и спецификой его промышленности.
Таким образом, в результате построения информационной модели ТЭК формируется- полноценный актуальный; реестр конкретных энергетических предприятий региона, а также перечень показателей их деятельности; необходимых для; оценки, состояния объектов и систем энергетики; проведениягпредпроектных исследований:ирешения,актуальных задач региональной энергетической; политики. Построеннаяшнформационная модель является; основой организации регионального ( энергетического мониторинга-.-., «в- . лицах», предполагающего получение информации непосредственно от организаций ТЭК на основе специально разработанных форм сбора. Обобщение результатов информационного моделирования ТЭК позволило разработать сводную типологию энергетических предприятий , включающую: , организации; занимающиеся производством электрической, и тепловой энергии, в том числе и для; собственного энергопотребления (с годовым расходом топлива свыше 25 т у.т.); - организации, осуществляющие передачу и реализацию потребителям , произведенной и (или) купленной электрической и тепловой энергии; - организации занимающаяся добычей и транспортировкой энергетического топлива; - организации, занимающиеся оптовой и розничной торговлей топливом; организации, являющиеся мелкими коммунально-бытовыми потребителями, использующими топливо (электроэнергию) на обогрев помещений (с годовым расходом топлива от 10 до 25 т у.т.). Разработана также форма сбора показателей баланса «ТЭБ-годовая» (рис. 1.20), единая для всех перечисленных видов организаций ТЭК [74]. Форма включает регистрационные сведения организаций, а также разделы с подробными балансами каждого вида ресурса, составленными специальным образом для исключения возможности их двойного учета. Для удобства заполнения приводятся формулы пересчета в условное топливо, уравнения баланса, необходимые пояснения. Форму «ТЭБ-годовая» фополняют специальные формы мониторинга деятельности энергетических объектов и установок, например «Годовая форма Котельная». Информационная модель ТЭК и энергетический мониторинг на ее основе позволяют сформировать полноценную многоаспектную картину состояния дел в сфере региональной энергетики и обеспечивают системный подход к организации предпроектных и предынвестиционных исследований;. ТЭК региона, направленных на создание инновационного и эффективного энергетического сектора, что является обязательным условием и предпосылкой развития промышленности.
Таким образом, мониторинг ТЭК даже такого небольшого региона, как Ивановская область, охватывает сотни организаций и более тысячи энергетических объектов. Ежегодный объем мониторинга составляет порядка 10 тысяч показателей. При этом информационная поддержка принятия решений по реконструкции и развитию региональных систем энергетики предполагает организацию многоаспектной обработки результатов мониторинга, гибкую навигацию по детализированным и агрегированным данным. В современных условиях решение задач консолидации больших объемов информации и организации их комплексной аналитической обработки базируется на использовании концепции хранилищ данных корпоративных информационно-аналитических систем.
Метод многокритериальной оценки энергетических объектов и установок
Причины, по которым множество экземпляров В. (или - на уровне реляционной базы данных - множество записей таблицы, с которой ассоциированомножество 2?у) разбивается: на группы однородных значений, могут быть следующими. таблица базы данных представляет собой иерархический справочник, имеющий единственную корневую запись,. которой напрямую или через родителей подчиняются все остальные записи справочника; корневая запись.при этом семантически объединяет все прочие некорневые, записи В і подобных справочниках корневая запись, выделяется ві группу однородных значений, поскольку она обрабатьівается как аїрегат всех значений своего измерения: таблица базы данных является! иерархическим справочником, причем, некоторые узлы иерархии представляют собой заголовки разделов. Эти заголовки предназначены только для группировки дочерних узлов г в иерархии («дереве») элементов справочника; по ним отсутствуют данные в таблицах фактов и они не могут быть выбраны в запросах к многомерной информационной модели. Элементы справочника, не являющиеся заголовками, непосредственно составляют множество, , ассоциированное с таблицей; по ним могут иметься значения в таблицах фактов и они могут быть использованы в запросах. DO) : аналитическая модель содержит измерение «Показатель», и экземпляры этого измерения по-разному агрегируются (суммирование, усреднение, выбор максимума, вычисление специальной функции) при движении по уровням обобщения модели. В этом случае показатели с одинаковым способом агрегации составляют отдельные группы однородных значений в справочнике базы данных, ассоциированном с измерением «Показатель». - В : многомерная аналитическая модель системы имеет структуру типа «созвездие» с согласованными измерениями. Если отдельные экземпляры этих измерений применимы только к определенной (определенным) таблице фактов и не имеют смысла в рамках другой (других), то на этом измерении вводятся группы однородных значений. те экземпляры В}, которые по своей семантике не отвечают ни одному из перечисленных выше случаев, образуют свою группу однородных значений; в общем случае, когда метод получения значений показателей одинаков для всех экземпляров уровня обобщения, все множество Вj составляет одну группу однородных значений: G} =ВГ В случае сложной топологии модели, когда несколько измерений имеют разделение по группам получения, значений, могут возникать ситуации, требующие определения нескольких альтернативных правил получения значений показателей для одной группы уровня обобщения. Таким образом, каждой группе однородных значений может соответствовать непустое множество альтернативных правил получения значений показателей. В связи с этим на каждом подмножестве экземпляров Bj2 є G определяется непустое множество D h, задающее альтернативные правила извлечения значений показателей ячеек многомерной информационной модели, имеющих в качестве координаты по оси уровня Правила p(ns) можно обобщенно разделить на 4 вида в зависимости от формы дополнения к секции SELECT p_whatn, определяющего целевой показатель, который должен быть помещен в ячейку многомерной информационной модели. — р - «пустое» правило. Если комбинация групп однородных значений, образующая элемент wn, в контексте рассматриваемой аналитической модели не имеет смысла (т. е. значения в ячейках описываемой области получения однородных значений заведомо будут пустыми), то правило для такой комбинации составить невозможно, оно считается «пустым». — р - значения полей численного типа. Правило p_whatn представляет собой наименование поля показателя некоторой таблицы фактов. Такие правила применяются в случаях, когда состав атрибутов, входящих в вектор групп однородных значений, во-первых, однозначно определяет таблицу фактов ХД, к которой должен адресоваться запрос (в случае ХД со структурой «созвездие»), а во-вторых, покрывает весь набор измерений этой таблицы фактов. - - функции агрегирования SQL: AVG - среднее арифметическое, COUNT - количество, МАХ - максимальное значение, MIN - минимальное , значение, SUM - сумма, а также другие функции агрегирования, поддерживаемые СУБД. Агрегатные правила применяются, когда осуществляется движение по уровням обобщения модели или же когда одно или несколько измерений не участвуют в запросе (проекция полного гиперкуба), но при этом неполный базис измерений не приводит к неоднозначности выбора ячеек гиперкуба. - формулы — SQL-выражения, имеющие на выходе одно численное значение.,Первый вариант применения таких правил — это частный случай рассмотренной выше ситуации, когда- в запросе не участвуют одно или, несколько измерений модели, что влечет неоднозначность выбора, ячеек гиперкуба; эта неоднозначность может быть, разрешена, применением некоторых дополнительных- условий илшрасчетов, которые и образуют тело формулы. Правила в виде формул применяются также в случаях, когда запрашиваемые показатели в явном виде не содержатся в таблицах фактов, а вычисляются «на лету» на основе других значений. Ограничения целостности аналитической модели: базисе любого подмножества А А атрибутов, представленных любыми возможными для них уровнями обобщения IcI, существует не более одной области получения значений показателей wn; - для каждой области wn подмножество правил извлечения значений в ячейках гиперкуба не должно включать более одного правила, заданного на любой одной группе однородных значений В{: Суть работы аналитической модели заключается в трансляции запросов эксперта-аналитика в серию SQL-запросов к реляционной базе данных хранилища. Запрос пользователя на поиск информации включает: - подмножество атрибутов модели Ас. А, в пространстве которых должны находиться ячейки запрашиваемых показателей; - подмножество уровней обобщения, задающее для каждого атрибута а, є А уровень обобщения извлекаемых по нему значений / є Ц; - подмножества экземпляров для- каждого выбранного в запросе уровня обобщения.
Методика экспресс-оценки объектов промышленной и коммунальной теплоэнергетики
Научное направление MAUT (Multi-Attribute Utility Theory);отличают следующие особенности: --— строится функция полезности, . имеющая аксиоматическое (чисто математическое) обоснование; , , - некоторые условия,определяющие форму этой функции; подвергаются проверке в.диалоге с ЛПР; . — .обычно решается задача из второй группы; а полученные результаты используются дляоценки заданных.альтернатив:: Основные этапьг подхода MAUT. 1. Разработкаперечнякритериев; 2. Построение функции полезности по каждому из критериев. Зная диапазон изменения оценок по каждому из критериев, строится функция, определяющая полезность для ЛПР каждой оценки из этого диапазона. Максимальное значение этой функции приравнивается к единице, а минимальное - к нулю. Для нахождения промежуточных точек используются типовые лотереи (игра с двумя исходами). 3. Проверка условий независимости, определяющих вид общей функции полезности. 4. Построение зависимости между оценками альтернатив по критериям и общим качеством альтернативы (многокритериальная функция полезности). 5. Оценка имеющихся альтернатив, их ранжирование, выбор наилучшей. Так же, как классическая теория полезности, MAUT имеет аксиоматическое обоснование. Это означает, что выдвигаются некоторые условия (аксиомы), которым должна удовлетворять функция полезности ЛПР. В случае, если условия удовлетворяются, дается доказательство существования функции полезности в том или ином виде. В MAUT эти условия можно разделить на две группы. Первая группа — аксиомы общего характера, идентичные тем, которые используются в теории полезности. Вторая группа условий специфична для MAUT. Они называются условиями (аксиомами) независимости, позволяющими утверждать, что некоторые взаимоотношения между оценками альтернатив по критериям не зависят от значений по другим критериям. Условия независимости: - независимость по разности: предпочтения между двумя альтернативами, отличающимися лишь оценками по порядковой шкале одного критерия С,, не зависят от одинаковых оценок по другим критериям С2 ,....CN; - независимость по полезности: критерий С, называется независимым по полезности от критериев C2,....CN, если порядок предпочтений лотерей, в которых меняются лишь уровни критерия С,, не зависит от фиксированных значений по другим критериям; - независимость по предпочтению - одно из наиболее важных и часто используемых условий: два критерия С, и С2 независимы,по предпочтению от других критериев C3,....CW, если предпочтения между альтернативами, различающимися.лишь оценками1 по С, и С2, не зависят от фиксированных значений по другим критериям. Нарушение условий независимости существенно усложняет задачу. Если, аксиомы первой, группы w некоторые условия независимости выполнены, то из этого следует строгий вывод о существовании многокритериальной функции1 полезности в определенном виде. Основная теорема многокритериальной теории полезности: если условия независимости по полезности и независимости по предпочтению выполнены, то функция полезности является аддитивной Таким образом, многокритериальную функцию полезности можно определить, если известны значения коэффициентов wt, к, а также однокритериальные функции полезности Ut (х). В MAUT существенно используются веса (коэффициенты важности) критериев. Считается, что ЛПР может найти коэффициенты - числа, которые определяют важность критериев. Отношения между весами критериев устанавливаются поиском точек безразличия на плоскостях двух критериев. В отличие от проверки условий- независимости по предпочтению, по осям упорядочиваются значения критериев от худших к лучшим. После нахождения весов критериев и построения однокритериальных функций полезности имеется вся необходимая информация для установления вида многокритериальнош функции полезности. Если сумма;весов критериев близка к единице, то выбирается аддитивная форма представления функции полезности, в противном случае — мультипликативная форма. Зная оценки альтернатив, можно подставить их в итоговую формулу, определить полезность каждой альтернативы, сравнить полезности и выбрать альтернативу с наибольшей полезностью.
Специфика оценки состояния энергетических объектов в целях планирования мероприятий по повышению их энергетической эффективности затрудняет применение классического варианта метода MAUT для решения поставленной задачи. Основная причина заключается в том, что сложная структура объектов энергетики и многоаспектность задач оценки их состояния порождают большое количество критериев оценки, и -как следствие - трудоемкость этапов проверки условий независимости, нахождения весов оценочных показателей и определения вида итоговой многокритериальной функции полезности. При этом велика вероятность невыполнения условий независимости по полезности и по предпочтению, хотя эту проблему можно обойти посредством разбиения критериев на независимые группы и нахождения функций полезности для этих групп. В любом случае, как отмечалось выше, нарушение условий независимости существенно усложняет задачу.
В связи с этим предлагается специализированный основанный на MAUT эвристический метод оценки состояния энергетических объектов и установок в целях принятия решений по их развитию и реконструкции, разработки программ энергосбережения и повышения энергетической эффективности. Метод обладает следующими особенностями, вытекающими из специфики поставленной задачи. 1) Многоуровневая иерархическая структура объединения оценочных показателей. Задача оценки представляется в виде иерархической системы, на нижних уровнях которой осуществляется оценка объекта по отдельным критериям, а на верхнем уровне посредством механизма композиции получается оценка объекта в целом. Данный подход учитывает структурно-функциональную иерархичность свойств энергетических объектов. Оценочные показатели более общего характера разделяются на частные. Глубина декомпозиции является произвольной и зависит от требуемой степени детализации оценки. Декомпозиция может осуществляться по одному или нескольким из следующих принципов: - по группам технических элементов (узлов) объекта оценки (котлоагрегаты, насосы, тепловые сети и т. п.); - функциональная декомпозиция (например, производство тепловой энергии и ее передача); - аспекты качества (надежность, эффективность, энергоемкость и т. п.).
Информационно-аналитическая система ведения топливно-энергетических балансов
Характерными чертами корпоративных ИАС в сфере региональной энергетики являются: пересечение множества предметных областей, масштабность и сложность решаемых задач, территориальная распределенность, наличие нескольких уровней иерархии управления, ориентация на аналитическую обработку данных [43]. Поддержание жизненного цикла таких систем, включая проектирование, создание и эксплуатацию, предполагает использование средств автоматизированного проектирования О И IP. Необходимо применение развитых инструментальных средств, обеспечивающих проектирование информационно-аналитических систем и их последующий реинжиниринг с учетом изменений в исследуемой предметной области для удовлетворения расширяющихся информационных потребностей лиц, принимающих решения. В [77] предлагается методика автоматизированного проектирования корпоративных информационно-аналитических систем в энергетической сфере, которая позволяет создавать и поддерживать их в процессе жизненного цикла. В основу положена метауровневая архитектура хранилища данных, базирующаяся на взаимодействии согласованных слоев метаданных, определяющих информационную модель СППР и соответствующее операционное окружение, построенное на ее основе. К метаданным относятся системные метаданные СУБД, инфологическая модель хранилища «сущность-связь», комплексная информационно-аналитическая модель СППР, операционные метаданные извлечения и загрузки данных (сценарии загрузки, запросы на извлечение данных открытых источников, шаблоны форм ввода), операционные метаданные оценки (шаблоны отчетов, шаблоны знаний). Инфологическая модель, которая базируется на системных метаданных СУБД; является основой описания комплексной информационно-аналитической модели СППР (навигационных и аналитических метаданных). В свою очередь, информационно-аналитическая модель является основой функционирования средств операционного окружения СППР, поддерживающих организацию информационного наполнения хранилища и аналитической обработки накопленной информации.
В процессе проектирования, реализации и реинжиниринга корпоративной ИАС на основе CASE-средств (дизайнеров) выполняется формирование соответствующих метаданных, а в процессе эксплуатации ИАС — их интерпретация. Если возникает потребность в изменении структуры базы данных, состава измерений многомерной модели или регламента подкачки данных из информационных источников, модификация работающей системы сводится к изменению соответствующей модели или сценария, входящих в состав метаданных.
Метауровневая архитектура хранилища данных, лежащая в основе методики автоматизированного проектирования корпоративных ИАС в сфере энергетики, реализована в базовой версии комплекса ИнфоВизор (рис. 4.1) [67, 71], а также в ряде созданных исследовательских инструментальных средств. Концептуально весь набор программных продуктов можно разделить на средства администрирования (проектирования) хранилища, средства его информационного наполнения и средства комплексной аналитической обработки накопленных данных.
Поддержание жизненного цикла ИАС в сфере энергетики включая проектирование, создание и. эксплуатацию, предполагает выполнение1 следующих процессов, составляющих основу методики проектирования ИАС. 1. Информационное обследование сферы применения с формированием диаграммы внепших бизнес-прецедентов ИАС. Определение цели и назначения автоматизации информационной поддержки принятиярешений. Определение задач интеграции данных, круга интегрируемых предметных областей. 2. Разработка принципов консолидации информационных ресурсов для достижения основных задач интеграции данных. Моделирование бизнес-процессов, происходящих в исследуемой сфере, выделение основных информационных потоков и поставщиков данных. Определение базовых бизнес-понятий и бизнес-событий. 3. Проектирование и создание хранилища данных с формированием системных метаданных СУБД и инфологической модели хранилища. 4. Проектирование комплексной информационно-аналитической модели СППР с формированием навигационных и аналитических метаданных. 5. Организация информационного наполнения хранилища данных на основе информационно-аналитической модели с учетом определенного круга поставщиков информационных ресурсов. Формирование операционных метаданных извлечения и загрузки (сценариев, запросов, шаблонов форм ввода). 6. Проектирование средств интеллектуального анализа данных с адаптацией соответствующих методов к использованию в среде поддержки принятиярешений. 7. Создание информационной системы руководителя, с формированием шаблонов регламентированных отчетов . 8. Реализация ИАС в виде совокупности клиентских приложений, основанных на метаданных хранилища, включая информационно-поисковую-систему; систему оперативной аналитической обработки; систему регламентированной отчетности; систему интеллектуального анализа данных. 9. Сопровождение ИАС в процессе жизненного цикла с возможностью ее реинжиниринга на основе созданных средств автоматизированного проектированиям с учетом изменений в исследуемой предметной области1 для удовлетворения расширяющихся информационных потребностей. Функциональная диаграмма системы автоматизированного проектирования ИАС представлена на рис. 4.2.
Важно подчеркнуть, что используемые в методике методы и средства автоматизации проектирования корпоративных ИАС позволяют существенно снизить временные и финансовые затраты на их проектирование и реинжиниринг в процессе жизненного цикла с учетом изменений в исследуемой предметной области и расширяющихся информационных потребностей лиц, принимающих решения.
На основе рассмотренной методики автоматизированного проектирования корпоративных ИАС в энергетической сфере реализована проблемно-ориентированная информационно-аналитическая система ведения топливно-энергетических балансов региона в. разрезе энергетических предприятий, объектов и установок, сокращенно ИАСТЭБ.. Использование интеграции инструментального комплекса РінфоВизор в качестве технологической основьг обеспечивает независимость системы от типа СУБД, а также ее оперативную адаптацию к особенностям структуры ТЭК конкретного региона без перепрограммирования посредством настройки метаданных. Общее описание : ИАС ТЭБ предназначена для систематизации- и информации по производству, покупке, распределению и потреблению топливно-энергетических ресурсов в регионе [72, 81, 87]. Организованное в рамках ИАС ТЭБ; информационное пространство и многоаспектная аналитическая обработка накопленных данных обеспечивают информационную поддержку принятия эффективных решений по развитию и совершенствованию объектов ТЭК региона. Основные направления использования системы (рис. 4.3):
