Модели и алгоритмы информационной системы управление энергосбережением

Рис. 2. Схема функциональной модели системы
энергетического менеджмента

Постоянное улучшение – это повторяющаяся деятельность по увеличению способности объекта выполнять требования.

Целью постоянного улучшения (ПУ) деятельности предпри­ятии является увеличение возможности повышения удовлет­воренности потребителей и других заинтересованных сторон.
На протяжении многого времени зарубежные и отечествен­ные ученые (Дж. Джуран, Ф. Тейлор, Г. Форд, У. Э. Деминг, Дж. Харрингтон, Г. Робинс, Дж. Харрингтон, Л. Гелловей, Дж. Стивенсон, М. Коленсо, М. Хаммер, Дж. Чампи, Н. Д. Кондратьев, О. С. Виханский и др.) делали свои разработки, эксперименты и формировали тем самым единую методологию и, как следствие, концепцию постоянного улучшения и совершенствования управления, а также деятельности предприятии в целом [3].
Исходя из функциональной модели УЭ, а также на основе методологии, известной как цикл ПУ, процесс СУЭ можно представить в виде:


СУЭ = (ПП, ПВФ, ПМА, ПАП)

где ПП – процесс энергетического планирования и прогно­зирования, ПВФ – процесс внедрения и функционирования задач СУЭ, ПМА – процесс мониторинга и анализ функционирования СУЭ, ПАП – анализ со стороны лиц, принимающих решения (ЛПР) по постоянному улучшению результативности деятельности СУЭ в соответствии с энергетической политикой. Рассмотрим этапы процессов решения функциональных задач СУЭ:

Этап планирования предусматривает проведение энергети­ческого обследования, анализ полученных данных, расчет исход­ных (базовых) показателей потребления организацией энерге­тических ресурсов, выявление областей существенного потребле­ния ТЭР и других энергетических характеристик, формулирование целей и задач в области энергосбережения и повышения энер­гетической эффективности и разработку программы мероприятий, необходимых для улучшения энергетических характеристик в соответствии с энергетической политикой организации.
На этапе исполнения происходит реализация намеченных мероприятий.
Этап проверки предполагает мониторинг (включая измерения) процессов и ключевых характеристик деятельности в области энергосбережения и повышения энергетической эффективности в сопоставлении с энергетической политикой, целями и задачами, выявление и документирование несоответствий (невыполнения требований) и составление отчетов о полученных результатах.
Этап корректировки предусматривает анализ результатов реализации мероприятий по энергосбережению и повышению энергетической эффективности и устранение причин несоответ­ствия, а не просто коррекцию планов. После этого цикл, направ­ленный на постоянное повышение энергетической эффективности организации и улучшение СУЭ, повторяется [13, 14, 15].
Важнейшими комплексными задачами в СУЭ являются задачи энергетического планирования и ПР. Успех энергетической политики в предприятиях во многом зависит от качества плани­рования, которые тесно связаны с проведением энергетического анализа и определением базовых критериев, показателей энергети­ческой результативности, постановка целей, задач и разработкой планов мероприятий, необходимых для достижения результатов по улучшению энергетической результативности в соответствии с энергетической политикой предприятия [1].
При осуществлении планирования работы производственных предприятий является построение математической модели пред­приятий. Хорошая математическая модель предприятия доста­точно точно отражает реальные производственные условия, но очень важно при построении модели избегать излишнего ее усложнения, сохраняя при этом адекватность модели целям производственного планирования. Под понятием математической модели планирования производства, как правило, понимают формальную математическую запись ограничений, накладываемых на любое решение данной задачи планирования. Математические модели производства включают в себя отдельные подмодели установок, а также взаимосвязи и преобразования потоков с учетом их качества.
Задача оптимизации производственной программы предпри­ятий представляет собой нелинейную задачу математического программирования большой размерности (несколько тысяч пере­менных). Нелинейность задачи планирования производства возни­кает из-за сложных зависимостей параметров производства от значения переменных, например, материальные балансы установок изменяются в зависимости от качества поступающего сырья; расход потребления ТЭР и вспомогательных материалов зависит от загрузки установок и др. Математическую постановку задачи оптимального производственного планирования в общем виде можно записать следующим образом [16, 17]:

Здесь – цена продажи единицы , – переменные продажи потоков модели; – стоимость покупки единицы , – переменные покупки потоков модели; , – переменные внутренних потоков модели, нагрузки установок, качество смесей и т.д.; – постоянные коэффициенты матрицы ограничений; – переменные коэффициенты матри­цы ограничений, зависящие от , , – левые и правые части ограничений, . Критерием решения данной задачи является максимизация прибыли .

Задачу многопериодного оптимального планирования в об­щем виде можно рассматривать в следующей формулировке [18]:







Здесь T – фиксированная длина горизонта планирования; , -длительность периодов ; – множество всех перемен­ных модели; – цена продажи в периоде единицы , – переменные продажи потоков модели в периоде ; – стоимость покупки в периоде единицы , – переменные покупки потоков модели в периоде ; , – переменные внут­ренних потоков модели в периоде , а также нагрузки установок, качество смесей и т.д; , – переменные запасов потоков модели к концу периода ; , – множество переменных модели (покупки, продажи, внутренние потоки), пополняющих запас потока ; , – множество переменных модели (покупки, продажи, внутренние потоки), расходующих запас потока ; -постоянные коэффициенты матрицы ограничений в периоде ; – переменные коэффициенты матрицы ограни­чений, зависящие от в периоде ; , , , – левые и правые части ограничений. Критерием решения данной задачи является максимизация чистой прибыли .
При реализации функциональных задач СУЭ осуществляется процесс ПР по выработке и реализации задач, направленных на достижение экономической результативности. ПР – ключевой процесс, влияющий на качество выпускаемой продукции и стратегию развития предприятия. Задачу ПР будем рассматривать в поиске в пространстве состояний. В общем виде задача формулируется следующим образом: задается некоторое начальное состояние или подмножество таких состояний, конечное состояние или подмножество таких состояний (возможно, в неявном виде посредством некоторых ограничений) и множество правил преоб­разования состояний. Требуется найти такую последовательность правил преобразований, возможно удовлетворяющую определен­ным требованиям (оптимальности или допустимости), которая позволяет преобразовать начальное состояние в конечное. Если искомая последовательность должна удовлетворять требованиям оптимальности, то имеем задачу поиска оптимального решения, если требованиям допустимости – то задачу поиска допустимого (удовлетворительного) решения [1, 2].
Концептуальные и результаты исследований в области ПР, принятий поддержки и реализации интеллектуальных систем ПР отражены в работах Трахтенгерца Э.А., Лебедева В.Г., Геловани В.А., Петровского А.Б., Ларичева О.И., Marsden J., Burstein F., Holsapple C.W., Power D.J., Koehler G., Widmeyer G.R. и других. Интеллектуальные модели и методы обработки данных отражены в классических работах Shapiro-Patetsky G., H’ebrail G., Nisbet R., Bishop C.M., и других.
Исходя из проблематики и анализа современных исследо­ваний в области системы поддержки принятия решений (СППР), можно сформулировать научную проблему, на решение которой и направлено данное исследование: несовершенство моделей и методов СППР в цикле ПУ.
Развитие информационных систем и технологий обуславли­вает необходимость создания и применения различных программ­ных в СППР. СППР состоят из двух основных компонент: храни­лища данных и аналитических средств. В качестве хранилища данных могут выступать модели предметных областей, различные документы и базы знаний. Аналитические средства СППР предназначены для оказания помощи в принятии решений на основе использования этих данных, в зависимости от типа которых СППР можно разделить на оперативные и стратегические. Опера­тивные СППР предназначены для немедленного реагирования на текущую ситуацию, а стратегические основаны на анализе инфор­мации из разных источников с привлечением сведений, содер­жащихся в системах, аккумулирующих опыт решения проблем.
СППР могут опираться на различные методы принятия решений. Выделяют три основных этапа их разработки:
– извлечение и представление знаний;
– принятие решений;
– построение «человеко-машинных» (диалоговых) систем.
В настоящее время для анализа данных (в указанном выше смысле) сложившейся обстановки, и в частности, в задачах при­нятия управленческих решений в СУЭ начинают широко применя­ются методы, получившие в отечественной литературе название интеллектуальная анализа данных (ИАД) [20-22]. Этому понятию соответствуют английские термины Data Base Mining (добыча данных), On line Analytical Processing, OLAP (оперативный анализ данных), Knowledge Discovery (обнаружение знаний) или Intelligent Analysis Data (разведывательный анализ данных).
ИАД заключается в применении алгоритмов обработки для выявления скрытых тенденций, закономерностей, взаимосвязей и перспектив развития процесса, учет которых помогает повысить качество принимаемых решений. Все методы, используемые в настоящее время в ИАД, являются логическим обобщением различных аналитических подходов, известных уже на протяжении десятилетий. Новизна ИАД заключается в расширении сферы применения этих методов в управлении, которое стало возможно благодаря возросшей доступности данных и удешевлению вычис­лений. Кроме того, до относительно недавнего времени не суще­ствовало компьютерных методов ИАД с дружественным интер­фейсом пользователя.
Необходимо отметить, что проблема адекватности модели и выбора метода стояла всегда. Но после появления парадигмы ИАД и придания анализу данных прекрасного, удобного и вырази­тельного интерфейса, специалист, принимающий решение, ока­зался один на один с вычислительной машиной. Эта проблема оказалась для него скрытой, и он перестал чувствовать необ­ходимость выбора метода и понимания его положительных и отрицательных свойств, а также влияние характеристик метода. Дело в том, что различные методы ИАД, примененные к одним и тем же данным, могут дать различные результаты.