Содержание к диссертации
Введение
1 Общие вопросы принятия решений и создания систем поддержки принятия решений в энергетике 9
1.1 Состояние и общеметодологические проблемы построения систем поддержки принятия решений в энергетике 9
1.2 Значение систем поддержки принятия решений и основные требования к ним 10
1.3 Понятие систем поддержки принятия решений 12
1.4 Состояние вопроса разработки систем поддержки принятия решений для электроэнергетики 15
1.5 Развитие систем поддержки принятия решений в энергетике 25
1.6 Особенности структуры энергетического хозяйства промышленного предприятия 27
1.7 Специализированный граф системы электроснабжения промышленного предприятия 35
1.8 Анализ методов поиска оптимального решения Выводы по первой главе 49
2 Математические методы, модели и инструментальные средства для поддержки принятия решений в энергетике 51
2.1 Общие вопросы создания математических моделей систем электроснабжения промышленных предприятий 51
2.2 Анализ способов представления специализированного графа СЭСПП 53
2.3 Разработка математической модели оптимизации потерь электроэнергии в СЭСПП 63
2.4 Методика решения задачи оптимизации потерь электроэнергии в СЭСПП 66
2.5 Модифицированный метод ветвей и границ 80
Выводы по второй главе 86
3 Программная реализация СППР оптимизации потерь электроэнергии и проведение расчетов 88
3.1 Основные требования к программному обеспечению СППР 88
3.2 Структурно-функциональная схема СППР оптимизации энергосбережения в СЭСПП 95
3.3 Основные алгоритмы работы СППР 99
3.3.1 Алгоритм обработки матрицы путей 99
3.3.2 Алгоритм модифицированного метода ветвей и границ 102
3.4 Расчет потерь электроэнергии 105
3.4.1 Задача расчета нагрузочных потерь электроэнергии 105
3.4.2 Характеристики графиков нагрузки 106
3.4.3 Использование эмпирических формул для графиков нагрузки в практических расчетах 108
3.5 Проведение расчетов в СППР 111
3.5.1 Подготовка исходных данных для проведения расчетов 111
3.5.2 Применение метода анализа иерархии для выбора энергосберегающих мероприятий 117
3.5.3 Выбор оптимального решения модифицированным методом ветвей и границ 130 Выводы по третьей главе 137
Заключение 138
Список литературы
- Значение систем поддержки принятия решений и основные требования к ним
- Специализированный граф системы электроснабжения промышленного предприятия
- Анализ способов представления специализированного графа СЭСПП
- Структурно-функциональная схема СППР оптимизации энергосбережения в СЭСПП
Введение к работе
Актуальность темы. Эффективное управление промышленным предприятием (ПП), представляющим собой сложную технико-экономическую систему, зависит от согласованного функционирования всех ее производственных подсистем, имеющих собственные целевые функции оптимизации.
Последние годы характерны увеличением уровня стоимости электроэнергии, а также увеличением суммарных потерь в энергетике России как в абсолютном (с 79 до 103,5 млрд. кВт-ч) так и в относительном (с 8,51 до 13,1 %) значениях, при том, что потребление электроэнергии в 2001 г. составило лишь около 75 % уровня 1991 г /10, 18, 21/. Все это обеспечивает важность роли подсистемы энергосбережения, определяющей и контролирующей значительный комплекс управленческих решений в системе электроснабжения промышленного предприятия (СЭСПП).
СЭСПП как сложная информационно-техническая система, описывается N-мерным вектором локальных критериев управления, соответствующим типовым подзадачам СЭСПП. В данной работе из всей совокупности управляющих показателей СЭСПП (надежность обеспечения электроэнергией, поставка электроэнергии необходимого объема и качества, уменьшение затрат в системе и т.д.) выбран показатель, соответствующий подзадаче оптимизации потерь электроэнергии, что обеспечит эффективность функционирования СЭСПП в стоимостном и производственном аспектах, так как стоимость потребленной электроэнергии может составлять значительную часть в себестоимости продукции.
Сложность СЭСПП приводит к необходимости использовать для управления иерархический, или распределенный принцип. Согласно этому принципу, общая задача управления всей СЭСПП разделяется на совокупность подзадач, каждой из которых должна соответствовать система поддержки принятия решений (СППР). В рассматриваемой работе из
5 комплекса подзадач управления СЭСПП выбрана подзадача управления
оптимизацией потерь электроэнергии. Термин «оптимизация потерь» будет
применяться далее в работе для сокращения следующей фразы: оптимизация
системы электроснабжения промышленного предприятия с целью
сокращения потерь с учетом величины финансирования проведения
энергосберегающих мероприятий.
Объективно возникающая таким образом научно-техническая задача разработки методов, моделей и алгоритмов для СППР по управлению оптимизацией потерь электроэнергии в СЭСПП является актуальной и практически востребованной в управлении промышленным предприятием, потому что важную роль, особенно в последнее время, играет ведение хозяйственной деятельности любого промышленного предприятия на основе внедрения энерго- и ресурсосберегающих технологий.
Научной проблемой сокращения потерь электроэнергии в системах электроснабжения занимались различные ученые, наиболее известными из которых являются Г.Я. Вагин, А.А. Глазунов, Ю.С. Железко, Г.М. Каялов, А.Б. Лоскутов, B.C. Орлов, В.А. Строев и другие /15, 24, 28, 29, 37, 56, 87, 92/. В работах этих ученых проблема сокращения потерь рассматривается как чисто техническая задача и без каких-либо дополнительных ограничений. Разработкой СППР в области электроэнергетики занимались А.А. Башлыков, А.Е. Курилов, Г.Е. Поспелов, В.А. Ириков, В.II. Тренев, А.В. Глазго и другие /8, 9, 15, 34, 35, 71, 88/. Основное направление этих СППР - выработка управляющих решений в энергосистемах и, в том числе, сокращение потерь в них, вопросы оптимизации потерь в СЭСПП в данных работах рассматривались только косвенно. Таким образом, имеются все предпосылки для разработки СППР оптимизации потерь электроэнергии в СЭСПП.
Диссертационная работа выполнялась в рамках областной целевой программы «Энергосбережение Курской области на период 2002-2005 гг.», утвержденной постановлением Курской областной Думы № 378-Ш-ОД от 31 января 2002 г, а также целевой программы «Энергосбережение
Минобразования России», которые являются составными частями Федеральной целевой программы «Энергосбережение России» (1998-2005 г.г.).
Объектом исследования является подсистема управления энергосбережением, в частности, оптимизацией потерь электроэнергии, как часть системы управления СЭСПП.
Предметом исследования являются методы, модели и алгоритмы для СППР оптимизации потерь электроэнергии.
Цель и задачи исследования. Целью работы является повышение эффективности управления СЭСПП путем разработки методов, моделей и алгоритмов для СППР по оптимизации потерь электроэнергии.
Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:
Анализ моделей и методов описания и управления СЭСПП, существующих СППР применительно к задаче оптимизации потерь электроэнергии, а также методов решения оптимизационных задач для получения управляющих решений в СППР по оптимизации потерь электроэнергии. Исследование существующих методов и методик определения потерь электроэнергии в СЭСПП.
Разработка модели описания СЭСПП в виде специализированного графа и матрицы путей как способа представления графа.
Разработка метода выбора оптимального решения на основе применения модификации метода ветвей и границ.
Разработка математической модели оптимизации потерь электроэнергии.
Разработка структурно-функциональной схема СППР оптимизации потерь электроэнергии в СЭСПП.
Проведение экспериментальных исследований по экономии электроэнергии с использованием СППР на ОАО «Электроагрегат».
Научная новизна диссертационной работы: 1. Предложено использование специализированного графа для описания СЭСПП, отличающегося комплексным применением
7 альтернативного и группового выбора энергосберегающих
мероприятий.
Разработана матрица пути как способ преде гавления предложенного графа и обеспечивающая представление пути в графе от заданной вершины до некоторой конечной.
Разработана математическая модель оптимизации энергосбережения в системе электроснабжения промышленного предприятия на основе многокритериальных оценок, сочетающая в себе методики альтернативного выбора вариантов из некоторого множества решений и поиска оптимального варианта.
Разработана модификация метода ветвей и границ, имеющая меньшую вычислительную сложность и облегчающая подготовку исходных данных за счет осуществления неполного перебора вариантов.
Предложено и обосновано использование метода анализа иерархий (далее МАИ) для выбора энергосберегающих мероприятий.
Разработана структурно-функциональная схема СППР оптимизации потерь электроэнергии в СЭСПП, позволяющая произвести многокритериальный выбор энергосберегающих мероприятий при ограниченном объеме финансирования.
Практическая ценность работы определяется следующим:
Разработана программная реализация СППР, позволяющая получить оптимальное решение и предложить рекомендации по выбору энергосберегающих мероприятий при фиксированном размере финансирования;
Повышена эффективность использования денежных средств предприятия, выделяемых на цели энергосбережения, за счет выбора группы мероприятий, обеспечивающих наибольший экономический эффект, т.е. за счет получения оптимального решения;
Разработан комплекс критериев для применения МАИ при выборе мероприятий по энергосбережению, позволяющий получить более
8 полную оценку эффективности предлагаемых мероприятий по
сравнению со стандартными методиками; 4. Решены практические задачи с использованием методик, разработанных в диссертационной работе. По результатам работы, на насосной станции ОАО «Электроагрегат» внедрен частотно-регулируемый привод на основе тиристорного преобразователя частоты AT 04-055-3001. Годовой экономический эффект от внедрения составляет 342 тыс. руб. Предложены рекомендации по модернизации системы электроснабжения ОАО «Электроагрегат» и ОАО «Михайловский ГОК»; разработан комплекс мероприятий по энергосбережению для Курского драмтеатра им. А.С. Пушкина. На защиту выносятся:
специализированный граф для описания СЭСПП и матрица путей, как способ его представления;
математическая модель оптимизации потерь электроэнергии и модифицированный метод ветвей и границ для выбора вариантов энергосберегающих мероприятий;
структурно-функциональная схема СППР оптимизации потерь электроэнергии в СЭСПП.
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и получили одобрение на научных семинарах кафедры «Электроснабжение» Курского государственного технического университета и на научно-технических конференциях в городах Москве, Хмельницком (Украина) и Курске.
Реализация и внедрение.
Результаты работы внедрены на ОАО «Электроагрегат» и в учебном процессе на кафедре «Электроснабжение», что подтверждено актами о внедрении.
Публикации. По результатам исследований опубликовано 8 печатных работ.
Значение систем поддержки принятия решений и основные требования к ним
В условиях рыночной экономики для принятия мотивированных управленческих решений руководители различных уровней должны иметь возможность оперативного анализа текущего состояния отдельного участка, подразделения, всего предприятия по целому ряду показателей. Решить эту проблему призваны передовые информационные технологии, обеспечивающие современные способы извлечения информации из корпоративных источников, ее обработки и наглядного представления для лиц, принимающих решения.
Сегодняшняя ситуация с пониманием того, зачем нужны универсальные средства аналитического доступа к данным и отчетности, аналогична той, которая была лет 12-15 назад на рынке систем управления базами данных (СУБД). В то время в основном сформировались общие представления о том, какая функциональность требуется от серверов баз данных, чтобы удовлетворить общие потребности в хранении и обработке данных, что и нашло свое воплощение в универсальных, не специализированных на какой-то одной области знаний СУБД. Появление мощных универсальных систем управления базами данных дало возможность не разрабатывать систему хранения информации каждый раз заново, а использовать уже готовую СУБД какого-либо известного производителя. Появляется возможность сосредоточить все усилия непосредственно на разработке программных приложений, предназначенных для решения конкретных задач на промышленных предприятиях.
В настоящий момент уже сложилось четкое понимание общею круга задач, возникающих при организации аналитического доступа к данным, накопленным в различных информационных системах /1, 2, 8, 9, 16, 35, 36/.
Первое и главное требование - доступ к данным на языке конечного пользователя, который в большинстве случаев не владеет языками программирования. Можно создать множество специализированных приложений, каждое из которых будет отвечать на какой-то определенный тип запросов, но заранее предугадать весь спектр запросов, которые будут нужны пользователю, невозможно. Поэтому универсальное средство извлечения информации должно либо позволять писать такие приложения очень быстро, либо, что более предпочтительно, давать возможность пользователю самостоятельно формировать любые запросы, а значит, должно использовать язык привычных терминов предметной области (бизнес-терминов) вместо языка программирования. Использование языка бизнес-терминов предполагает скрытость от конечного пользователя физической структуры и способов хранения данных. Знать такие подробности пользователю совсем не нужно. Такой подход реализуется введением так называемого семантического слоя, который ставит в соответствие каждому бизнес-термину способ извлечения соответствующих данных из источника.
Работа в интуитивно понятной среде с использованием привычных терминов предметной области позволяет расширить круг лиц на предприятии, которые самостоятельно могут общаться с системой поддержки принятия решений и извлекать достоверные данные, тем самым повышается оперативность управления за счет сокращения временных издержек на преобразование информации в форму удобную для восприятия и донесение ее до лиц, принимающих решения. В то же время высококвалифицированные специалисты информационно-технических отделов смогут сосредоточиться на творческих задачах, чем на подготовке аналитических справок и отчетов для руководства.
Однако организация прозрачного доступа к данным для широкого круга пользователей порождает другую проблему. Хорошо систематизированная, доступная почти любому пользователю предприятия информация гораздо легче может быть использована не по назначению или похищена. Это означает, что информационная система поддержки принятия решений (СППР) должна обладать развитыми средствами администрирования, разграничивая права пользователей как по доступу к данным, так и по доступу к функциональным возможностям. В идеальном случае администрирование должно быть вынесено в отдельную подсистему. Если привязать администрирование к семантическому слою, то придется дублировать слои для каждого пользователя или группы пользователей. А так как семантический слой приходится корректировать при модификации структур данных источников или при добавлении новых видов информации, что на практике происходит довольно часто, то повторять эти дублирования становится утомительной задачей. Решение - система должна иметь общий репозиторий, в котором хранятся как семантические слои, так и права пользователей (логинов) на объекты семантических слоев. Для единообразия в репозиторий можно хранить и права пользователей на доступную им функциональность. Тем самым будет обеспечена возможность администрирования пользователя независимо от того, за каким компьютером он в данный момент работает /1, 2, 80/.
Специализированный граф системы электроснабжения промышленного предприятия
Очевидно, что успех построения СППР определяется состоянием ее компонентов. Достаточно хорошо разработаны научные направления, связанные с созданием систем баз данных и экспертные систем, но несколько хуже обстоят дела с реализацией специализированных баз данных и баз знаний в области энергетики /9, 10, 16, 35, 36/.
К сожалению, в нашей стране не велась целенаправленная и скоординированная работа по созданию баз данных в области энергетики. В частности, отсутствует, в форме удобной для обработки на ЭВМ, полная статистическая информация по авариям в отраслевых системах энергетики (например, за последние двадцать лет), которая была бы необходима при построении СППР для исследований и обеспечения энергетической безопасности. Более того, в ходе реорганизации учреждений, которые занимались сбором таких данных, большая часть информации, имевшейся на бумажных носителях, утрачена, а сохранившаяся информация в условиях коммерциализации отношений фактически недоступна для научных организаций.
В области построения экспертных систем в течение нескольких лет первоочередной оставалась разработка инструментария: оболочек экспертных систем, "пустых" экспертных систем и т.д., что во многом определяло бурное развитие этого направления. Сейчас, когда основные проблемы создания инструментария решены /46, 47, 51, 73/, акценты переместились на создание баз знаний. Вели эта проблема сравнительно легко решается для областей, где четко зафиксированы эвристические правила, то для более сложных областей проблема извлечения знаний и построения логико-лингвистических моделей становится ключевой при создании экспертных систем. В частности, в энергетике наиболее выигрышной по этим причинам является разработка экспертных систем в областях, где последовательность действий четко определена должностными инструкциями («советчики диспетчера», диагностические интеллектуальные системы и т.п.) /8, 9, 10, 23, 34, 35/. Для областей, менее формализованных, связанных с принятием решений в условиях неопределенности, проблема «извлечения» знаний и создания баз знаний существенно усложняется. Сейчас понятно, что для успешного решения этой проблемы требуется учитывать многие аспекты и в том числе психологические /53, 55, 63/.
Наиболее проработана в энергетике область создания «моделирующих систем». В частности, многолетние работы Сибирского энергетического института СО РАН в области математического моделирования затрагивают большинство вопросов функционирования и управления развитием систем энергетики и топливно-энергетического комплекса /25, 53/. Таким образом, имеются все предпосылки для использования моделирующих систем при построении СППР.
Рассмотрим несколько примеров реализации СППР в различных областях электроэнергетики. Одним из примеров реализации СППР для исследований и управления энергетикой, существующей в настоящее время, является распределенная объектно-ориентированная СППР для исследований и обеспечения энергетической безопасности.
Под «энергетической безопасностью (ЭБ)» следует понимать состояние защищенности жизненно важных «энергетических интересов» личности, общества и государства от внутренних и внешних угроз. Подобные интересы сводятся к бесперебойному обеспечению потребителей экономически доступными топливно-энергетическими ресурсами (ТЭР) приемлемого качества: в нормальных условиях —- к обеспечению (снабжению) в полном объеме обоснованных потребностей; в чрезвычайных ситуациях — к гарантированному обеспечению минимально необходимого объема важных потребностей.
Рассмотрим этапы принятия решений. Решение задачи обеспечения энергетической безопасности страны невозможно без предварительного выполнения большой исследовательской работы, связанной, во-первых, с анализом или выявлением узких мест в снабжении потребителей энергетическими ресурсами нужного объема и качества при критических и чрезвычайных ситуациях; во-вторых, с формированием набора мероприятий, реализация которых ослабит негативные моменты или приведет к устранению выявленных недостатков в процессе топливо- и энергоснабжения.
Первичная информация для исследований энергетической безопасности представлена в виде: набора критических и чрезвычайных ситуаций, которые угрожают энергетической безопасности страны; набора стратегий развития энергетики; перечня индикаторов энергетической безопасности и их нормативных значений; набора мероприятий, реализация которых может способствовать повышению уровня энергетической безопасности страны. Структура блока вычислений для СППР ЭБ показана на рис. 1.2.
Эта информация целиком определяется знаниями и квалификацией экспертов, привлеченных к исследованиям, и в настоящее время процессы ее формирования и использования, как правило, не формализованы.
Анализ способов представления специализированного графа СЭСПП
Концептуальная и информационная модели, представленные в 1 главе (рис. 1.6, 1.7.), и количественные исходные данные (характер графиков нагрузок, величины нагрузок, виды и количественный состав оборудования и т.п.), получаемые в результате практических экспериментов, служат основой для разработки математической модели оптимизации потерь электроэнергии.
Создание математических моделей СЭСПП преследует две основные цели: 1) дать формализованное описание структуры и процесса функционирования системы электроснабжения промышленного предприятия для однозначности их понимания; 2) попытаться представить процесс функционирования в виде, допускающем аналитическое исследование системы.
Разработка единой методики создания математических моделей для любых систем не представляется возможной, что обусловлено большим разнообразием классов систем. Системы могут быть статические и динамические, со структурным или программным управлением, с постоянной или переменной структурой, с постоянным (жестким) или сменным (гибким) программным управлением. По характеру входных воздействий и внутренних состояний системы подразделяются на непрерывные и дискретные, линейные и нелинейные, стационарные и нестационарные, детерминированные и стохастические /6, 31, 75/. При исследовании СЭСПП может быть получено огромное разнообразие моделей в зависимости от подхода к рассмотрению СЭСПП, ориентации, от степени стратификации и детализации и т.д.
Математическая модель представляет собой формализованное описание системы с помощью абстрактного языка, в частности с помощью математических соотношений, отражающих процесс функционирования системы. Для составления математической модели СЭСПП можно использовать любые математические средства - алгебраическое, дифференциальное и интегральное исчисление, теорию множеств, теорию алгоритмов и т.д. По существу вся математика создана для составления и исследования моделей объектов или процессов.
Выбор вида модели определяется особенностями изучаемой системы и целями моделирования, так как исследование модели позволяет получить ответы на определенную группу вопросов. Для получения другой информации может потребоваться модель другого вида.
Цели моделирования и характерные черты оригинала определяют, в конечном счете, ряд других особенностей моделей и методы их исследования. Например, математические модели можно классифицировать на детерминированные и вероятностные (стохастические). Первые устанавливают однозначное соответствие между параметрами и характеристиками модели, а вторые - между статистическими значениями этих величин. Моделирование системы электроснабжения промышленного предприятия возможно различными способами, выбор того или иного вида моделирования обусловлен степенью необходимости учета случайных факторов (например, влияние окружающей среды, изменение потока мощности в электрической сети). Среди математических моделей можно выделить по методу их исследования аналитические, численные и имитационные модели.
Аналитической моделью называется такое формализованное описание системы, которое позволяет получить решение какого-либо уравнения в явном виде, используя известный математический аппарат. Численная модель характеризуется зависимостью такого вида, который допускает только частные численные решения для конкретных начальных условий и количественных параметров модели.
Имитационная модель - это совокупность описания системы и внешних воздействий, алгоритмов функционирования системы или правил изменения состояния системы под влиянием внешних и внутренних возмущений. Эти алгоритмы и правила не дают возможности использования имеющихся математических методов аналитического и численного решения, но позволяют имитировать процесс функционирования системы и производить измерения интересующих характеристик.
Имитационные модели могут быть созданы для гораздо более широкого класса объектов и процессов, чем аналитические и численные модели. Поскольку для реализации имитационных моделей используются, как правило, вычислительные системы, средствами формализованного описания имитационных моделей служат зачастую универсальные или специальные алгоритмические языки /75/.
Электроэнергетические системы (ЭЭС) как элементы инфраструктуры народного хозяйства имеют разнообразные связи с отраслями производства, в значительной степени определяют условия жизни населения, состояние природной среды и пр. Для принятия решений по развитию ЭЭС необходимы достаточно полный учет и согласование требований всех сторон, заинтересованных в реализации решений. Это определяется современными условиями реформирования экономики РФ: расширением самостоятельности энергосистем, потребителей электроэнергии, поставщиков топлива и др., повышением общественной активности различных групп населения и расширением состава организаций, лиц и групп населения, оказывающих влияние на процесс принятия решений по развитию ЭЭС и т.д.
Структурно-функциональная схема СППР оптимизации энергосбережения в СЭСПП
Сформируем структуру СППР с учетом подходов и требований, изложенных в п. 3.1. При этом будем стремиться избежать крайних подходов, один из которых «от машины к человеку», второй - имитация мышления (основанный на эвристических алгоритмах). Для этого в рассматриваемой структуре должно быть достаточно широкое воздействие человека на процесс подготовки и принятия решения и, с другой стороны, должны использоваться достаточно мощные математические методы.
Участие человека (ЛПР) в рассматриваемой системе состоит в возможности внести те или иные изменения в ход процесса принятия решения в большинстве мест работы СППР. Такое вмешательство обеспечивает изменение оценочных показателей, исходных данных, структуры СЭСПГ1, целевой функции и т.д.
С другой стороны, при подготовке решения используются методы дискретной математики (теория графов), оптимизационные методы (модифицированный метод ветвей и границ, метод анализа иерархий). Это обеспечивает достаточную математическую строгость получаемых решений.
Перейдем к более подробному описанию структуры рассматриваемой СППР. В ее основу положен модульный принцип, при котором программная система разделяется на несколько модулей, выполняющих узкоспециализированную задачу и имеющих при этом сравнительно небольшой объем. При таком подходе сокращаются трудозатраты на написание, отладку и окончательную сборку программной системы в целом. Структура СППР в общем виде приведена на рис. 3.1.
Головной модуль обеспечивает необходимые установки для работы системы, а также формирует меню, служащее для выбора дальнейших операций - ввод данных, корректировка данных, проведение расчетов. По окончанию работы системы блок производит все необходимые для этого операции и прекращает действие системы.
Блок ввода данных обеспечивает подготовку всех необходимых исходных данных для проведения расчетов. Поэтому здесь осуществляется ввод данных типа стоимостей оборудования, мероприятий по энергосбережению, схемы СЭСПП (при ее изменениях), образующих как бы нижний уровень исходных данных и ввод непосредственно тех мероприятий на выбранных участках СЭСПП, которые будут участвовать в формировании процесса принятия решения.
Для выполнения этих задач блок ввода взаимодействует с соответствующими базами данных, а также формирует для дальнейшего рассмотрения БД запланированных мероприятий. Блок корректировки данных обеспечивает воздействие человека на процесс подготовки и принятия решений. Для выполнения этой цели данный блок предоставляет пользователю (имеющему право доступа к операциям корректировки данных и достаточную для этого квалификацию) возможность произвести необходимые изменения как независимого от ЛПР характера (изменение стоимости оборудования и т.д.), так и зависимого от ЛПР (перечень рассматриваемых мероприятий и т.п.).
Блок расчетов представляет собой, по существу, основную часть СП] IP. Его наиболее важными задачами являются: формирование ЛПР множества мероприятий, на котором будет рассчитываться решение; выбор, при необходимости, целевой функции (величина получаемой экономии, значение приведенных затрат и т.п.); проведение расчетов и получение результатов.
Одним из важных модулей блока расчета является модуль «Расчет», структура данного модуля представлена на рис. 3.2. Рассмотрим представление матрицы путей для приведенного в главе 2 примера (рис. 2.1.) в виде базы данных (БД). Использование такого способа представления должно обеспечивать максимальное удобство обработки информации, для чего лучше применить две базы данных - в одной хранится сама матрица путей, а во второй информация по ветвям схемы (длины линий, активные и реактивные сопротивления и т.д.).
Первую БД будем использовать одновременно для получения путей по ветвям и узлам схемы (сразу же определяются узлы схемы, через которые проходит путь от заданного узла до вершины и номера ветвей, по которым проходит путь электроэнергии). Исходя из вышесказанного, в первой БД необходимо иметь два поля - поле NST, соответствующее номеру строки и поле NVET, соответствующее номерам ветвей в строке (элементам строки, отличным от нуля).
Рассматриваемая база данных будет содержать информацию только о ненулевых элементах матрицы путей, для каждого из которых создается своя запись. Заполнение БД покажем на примере второй строки матрицы путей Р (без служебных строки и столбца). Для этой строки от нуля отличаются только первый и второй элементы, следовательно, необходимо создать две записи, имеющие в поле NST одинаковое значение - 2, а в поле NVET - значения 1 и 2. С учетом этого вся БД будет иметь вид представленный в табл. 3.1.
Обработка информации (нахождение пути по узлам и ветвям) производится по следующему алгоритму: 1. Пользователь определяет номер интересующего его узла (например - 4); 2. Производится индексирование БД (логическое переупорядочение следования записей в БД) с проверкой условия - совпадает ли значение в поле NST выбранному номеру узла. В результате выполнения такой обработки для дальнейших операций будут доступны только три записи, у которых NST = 4 (табл. 3.2); 3. Подсчитывается число записей, доступных теперь для обработки (это число равно - 3);
