WWW.DISS.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА
(Авторефераты, диссертации, методички, учебные программы, монографии)

 

На правах рукописи

Портнов Игорь Сергеевич

РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ

УПРАВЛЕНИЯ ПОТРЕБЛЕНИЕМ ТОПЛИВНОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ

Специальность: 05.13.01– «Системный анализ,

управление и обработка информации (промышленность)»

АВТОРЕФЕРАТ

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Владикавказ 2009

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Северо-Кавказский горнометаллургический институт (государственный технологический университет)»

Научный руководитель: доктор технических наук, доцент Кумаритов Алан Мелитонович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Васильев Игорь Евгеньевич кандидат технических наук Кучиев Казбек Эдуардович

Ведущая организация: Южно-Российский государственный технический университет (Новочеркасский политехнический институт), г. Новочеркасск.

Защита диссертации состоится «28» декабря 2009 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета Д212.246.01 при ГОУ ВПО «Северо-Кавказский горно-металлургический институт (государственный технологический университет)» по адресу: 362021, г. Владикавказ, ул. Николаева, 44, СКГМИ (ГТУ).

Факс: (8672) 407-203. E-mail: info@skgmi-gtu.ru

С диссертацией можно ознакомиться в Научно-технической библиотеке СКГМИ (ГТУ).

Автореферат разослан « 27 » ноября 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, Д 212.246.01 к.т.н., доцент А. Ю. Аликов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Из анализа данных, приведенных в Энергетической стратегии России до 2020 г., следует, что наша страна располагает огромным потенциалом энергосбережения, который составляет не менее 360-430 млн. тонн условного топлива, что сравнимо с объемом всей экспортируемой из страны нефти и нефтепродуктов. При этом учреждения бюджетной сферы (УБС) являются одними из наиболее энергоемких потребителей в которых наблюдается устойчивая тенденция к снижению эффективности потребления топливно-энергетических ресурсов (ТЭР), определяемая отсутствием эффективных систем управления энергопотреблением.





Следовательно, повышение эффективности управления потреблением ТЭР – одно из условий наджного функционирования учреждения и как следствие, важнейший метод снижения затрат на энергоресурсы.

Поэтому в настоящее время в России особую актуальность приобретает разработка и применение усовершенствованных информационных систем управления потреблением ТЭР, способных повысить эффективность функционирования инженерно-энергетических систем (ИЭС).

Основные результаты в области построения сложных систем управления содержатся в работах Б. А. Лагоша, В. А. Горбатова, Г. С. Поспелова, Д. А. Поспелова, Л. Л. Растригина, Н. П.

Бусленко и других ученых.

Совершенствованию управления потреблением энергоресурсов посвящены работы А. В. Клименко, Б. В. Жилина, Б. И.

Кудрина, В. И. Никишина, В. М. Глушкова, В. Я. Сорокина, В.

П. Туриева, И. К. Хузмиева и других авторов, в которых рассмотрены вопросы прогнозирования и планирования энергопотребления.

Цель диссертационной работы – исследование и разработка информационной системы потребителей ТЭР, для повышения эффективности управления ИЭС на основе оперативного анализа технико-экономической информации из автоматизированных информационно-измерительных систем контроля и учета энергоресурсов (АИИСКУЭ).

Для достижения поставленной цели сформулированы и решены следующие задачи:

1. Анализ инженерно-энергетических систем (ИЭС) потребителей ТЭР и особенностей взаимодействия их субъектов.

2. Определение показателей эффективности управления ИЭС.

3. Разработка и анализ математической модели управления ИЭС.

4. Разработка методов прогнозирования энергопотребления в учреждениях бюджетной сферы (УБС), обеспечивающих необходимую точность прогноза в условиях норм лимитов потребления, ограничений по мощности.

5. Построение способов взаимодействия лица, принимающего решение, с информационной системой управления потреблением ТЭР.

Объект исследований – инженерно-энергетические системы учреждений бюджетной сферы.

Предмет исследований – системы управления ИЭС, а также модели, методы и алгоритмы, обеспечивающие повышение эффективности функционирования этих систем.

Методы исследований. Решение поставленных задач базируется на применении комплекса методов, включающих системный анализ, математическое моделирование с использованием принципов построения автоматического управления, экономикостатистический анализ, оптимального управления, прогнозирования и обработки случайных процессов.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. Предложены методы и алгоритмы определения эффективности управления ИЭС, основанные на показателях использования энергоресурсов и потенциала энергосбережения, влияющие на принятие управленческих решений;





2. Построена математическая модель управления ИЭС, базирующаяся на минимизации рассогласования планируемого и фактического объема энергопотребления;

3. Предложены методы прогнозирования потребления энергоресурсов в учреждениях бюджетной сферы, обеспечивающие необходимую точность прогноза и работу в режиме реального времени в условиях норм и лимитов потребления.

4. Разработаны алгоритмы решения взаимосвязанного комплекса задач управления и прогнозирования процессов потребления на основе оперативного анализа информации центральным диспетчерским управлением (ЦДУ) потребителей ТЭР;

Практическая значимость:

на основе системного анализа особенностей функционирования инженерно-энергетической системы учреждений бюджетной сферы определены критерии эффективности е управления;

разработано математическое, алгоритмическое и программное обеспечение для информационной подсистемы управления потреблением ТЭР учреждений бюджетной сферы, повышающее эффективность управления инженерно-энергетической системы, с получением значительного экономического эффекта;

построена структурная модель функционирования информационной системы управления потреблением ТЭР для учреждений бюджетной сферы;

разработаны методы и алгоритмы управления потреблением ТЭР, приняты к использованию на предприятии деревообрабатывающей промышленности ЗАО «РОКОС», в административно-хозяйственных службах высших учебных заведениях Республики Северная Осетия – Алания, а так же в учебном процессе на кафедрах «Информационные системы в экономике» и «Организации производства и экономики промышленности» ГОУ ВПО СКГМИ (ГТУ);

результаты проведенных научных исследований легли в основу разработки методических указаний по управлению потреблением ТЭР для высших учебных заведений.

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждается соответствием результатов теоретических и экспериментальных исследовании и применением разработанной системы управления.

Личный вклад автора. Основные научные положения, выводы и рекомендации, содержащиеся в диссертационной работе, получены автором самостоятельно.

Публикации. По теме диссертации опубликовано самостоятельно и в соавторстве 7 работ, включая публикации в изданиях из перечня ВАК РФ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка использованной литературы, включающего 99 наименований и содержит 143 страницы машинописного текста, 41 рисунок и 14 таблиц.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, поставлена цель исследований, обоснованы и сформулированы задачи исследований, отмечена практическая значимость работы, перечислены положения, выносимые на защиту.

В первой главе проведен анализ современного состояния и выявлены основные проблемы энергопотребления и управления ИЭС на примере федеральных и региональных учреждений ЮФО. Проведен обзор и анализ литературных источников и нормативно-правовой документации по теме исследования в различных регионах РФ. На основе обзора литературы и технико-экономической информации проведен анализ существующей системы управления потреблением в укрупненном виде набора двух модулей: энергетическая служба предприятия (ЭС) и объекты потребления (ОП) показанных на рисунке 1.

(k = 1,...,K) служба предприятия Входные контролируемые параметры Xj (t) (j =1,…,J) Рисунок 1- Инженерно-энергетическая система потребления ТЭР.

Рассматриваемая система характеризуется:

1. Выходными параметрами Mp (t) (где p = 1…P)количество параметров, в числе которых данные, необходимые для заключения договора с поставщиками энергоресурсов и т.д 2. Управляющими воздействиями Yn (t) (где n = 1,…,N)количество параметров, в числе которых: управляющие указания и рекомендации (отключение объектов потребления, увеличение снижение объема потребления).

3. Возмущающими воздействиями на объект потребления Zf (где f = 1,…,F)- количество параметров: а) неконтролируемые технологические неполадки в работе объектов потребления, энергетических и инженерных систем, климатические изменения, влияющие на объем потребления энергоресурсов; б) контролируемые изменения структуры потребления.

4. Внутренние потоки в системе Ug(t) (где g = 1,...,G) – информационные потоки от контрольно измерительных приборов к энергетической службе.

5. Входные контролируемые параметры Xj(t) (где j =1,…,J)данные от вышестоящих управляющих организаций, и от поставщиков энергоресурсов.

6. Финансовые потоки, Bk (t) (где k =1,…,K)- соответствующая информация возникающая в процессе оплаты энергоресурсов.

Очевидно, что анализируемая система сложна для рассмотрения целиком. Для получения сведений о структуре и характере основных связей рассматриваемой системы необходима ее декомпозиция (рисунок 2). Как установлено при анализе, такие элементы, как АИИСКУЭ дополняются свойством телеизмерений. Это позволяет оперативно направлять информацию, необходимую для принятия управленческих решений. В результате декомпозиции в системе обнаруживаются следующие связи: U – входящие информационные потоки. U2 – ежемесячные показания с приборов учета для оплаты энергопотребления; U3 – управляющие воздействия ЭС на объект потребления через подсистему аварийно-ремонтной службы (при аварийных ситуациях на объекте потребления и т.д.); U4 – внешние возмущения на объект потребления (метеорологические факторы, и т.д.). U5 – информационные потоки от прибора учета для составления диспетчерского графика потребления (ДГП).

Рисунок 2 - Информационные связи в существующей системе управления потреблением ТЭР при использовании АИИСКУЭ.

В ходе управления процессом энергопотребления эксплуатационной службой снимаются показания с приборов учета, передаются в энергетическую службу (ЭС), где используются для сверки предъявленного к оплате объема потребления с фактическим. При этом в рассматриваемой системе обратная связь «ЭС – Объект потребления» - нестабильная и слабая (только за счет передачи информации об объекте потребления при авариях).

Анализ показал, что известные системы управления обеспечивают лишь низкий уровень взаимодействия между ЭС и объектом потребления, не влияя на процесс потребления. Это можно считать главной причиной недостаточной эффективности при е управлении. Таким образом, главную задачу сформулируем следующим образом: необходимо добавление объекта потребления в информационную систему управления потреблением ТЭР в качестве одного из основных элементов, с обеспечением его связей с энергетической службой.

Во второй главе в соответствии с поставленной задачей исследования и разработкой информационной системы управления потреблением ТЭР проведены исследования по анализу и выбору соответствующих показателей эффективности управления ИЭС, а также по созданию алгоритма определения эффективности управления ИЭС, изображенного на рисунке 3. Алгоритм основан на показателях использования энергоресурсов и потенциала энергосбережения и позволяет определить обобщенный показатель эффективности управления ИЭС, влияющий на принятие управляющего решения. Выделяются следующие аспекты показателя использования энергоресурсов по каждому i-му объекту потребления:1) фактические объемы потребления Niфакт; 2) нормативные (расчетные) объемы потребления Niнорм; 3) фактические объемы потерь Riфакт; 4) минимально возможные объемы потерь (технические потери) Riмин; 5) минимально возможные объемы потребления Niмин; 6) планируемые объемы потребления Niплан; 7) прогнозируемые объемы потерь Riпр. По показателю потенциала энергосбережения выделяют следующие показатели: 1) Rjmax – ранг наиболее современной из существующих энергосберегающих технологий 2) Rj – ранг используемой технологии; 3) Mфакт – фактический объем нагрузки объекта потребления, 4) Муст – объем максимальной нагрузки, 5) М – объем не полностью нагруженного объекта потребления, 6) Чо.п. показатель численности обслуживающего ИЭС персонала 7) Чк.вп.оп показатель квалифицированности обслуживающего персонала.

Перечисленные показатели представлены в проведенном анализе следующих коэффициентов Кт.пб - точности планирования потребления; Кс.о.п - снижения объема потребления; Кт.п.п точности прогнозирования потерь; Кс.п - снижения потерь; Поскольку структура коэффициентов такова, что все они должны стремиться к единице, то локальным показателем эффективности функционирования энергетической системы удобно принять следующий:

Показатели потенциала энергосбережения Kтехj - новизны, технологии; Ки.о.п., - использования объекта потребления; Кп.к.с профессионально-квалификационного соответствия должны также стремиться к единице. Локальный показатель эффективности функционирования ИЭС по показателю потенциала энергосбережения Kп.э аналогично Kоб формируется следующим образом:

Рисунок 3 - Блок-схема алгоритма определения эффективности управления ИЭС.

Для данных показателей сложно однозначно определить важность того или иного коэффициента для оценки эффективности функционирования ИЭС, они приняты равнозначными, и в идеале S 1.

На рисунке 4 приведена блок-схема организационно-функциональной структуры ИЭС, в состав которой входят следующие функциональные блоки: 1 управляющий блок; 2 исполнительный блок; 3 потребляющий блок; 4 контрольно-измерительный.

Управляемым объектом в ИЭС является объект потребления (ОП). Информация об истинном значении управляемой величины xвыход измеряется блоком 4. В функции блока входит передача информации в центральное диспетчерское управление (ЦДУ) – управляющий блок. При этом в блоке 1 за счет блока 4 возникает оперативная информация для принятия управляющих решений. В зависимости от величины отклонения истинного значения xвыход и заданного значения xвход в системе формируется управляющее воздействие.

Предписанное значение передается в блок 3 - исполнительный участок, состоящий из эксплуатационной службы (ЭКС). Функция звена заключается в приеме информации о предписанном значении и в исполнении управляющего воздействия. Помимо звена ЭКС, в представленном блоке выделен элемент – автоматизированное рабочее место коменданта (АРМК) ОП. С его помощью исполняется управляющее воздействие - регулирование объема потребления непосредственно через исполнительные механизмы (ИМ). Заметим, что благодаря наличию элементов направленного воздействия в ИЭС создается замкнутый контур системы с обратной связью передачи воздействий, при помощи которого и осуществляется целенаправленный процесс управления.

Для формализованного описания процесса управления ИЭС используем классический аппарат теории автоматического управления программных систем с замкнутой цепью воздействий (систем с обратной связью). Применяем структурный метод, согласно которому уравнение всей системы получаем на основе алгоритмической схемы системы, рисунок 5.

В данной обобщенной алгоритмической структуре имеется одно задающее воздействие xз и одно возмущающее воздействие z. Объект управления представлен двумя передаточными функциями по возмущающему воздействию Woz, и по задающему воздействию Wоп.

1 управляющий блок Wу

АРМК ИМ

ление

АИИСКУЭ ПУ

Рисунок4 - Блок-схема организационно-функциональной структуры ИЭС.

В соответствии с таким представлением объекта управления величину хвых можно рассматривать как сумму двух составляющих хz и ху. Составляющая ху создается управляющим воздействием у, а хz обусловлено изменением возмущающего воздействия z.

На входе исполняющего блока с передаточной функцией Wисп действует сигнал рассогласования Up. Этот сигнал образуется в результате алгебраического сравнения двух сигналов Uxз и Ux пропорциональных соответственно задающему воздействию хz и управляемой величине хвых. Сигнал Ux, вырабатывается в воспринимающем элементе (датчике АИИСКУЭ), который является безинерционным звеном и обеспечивает обратную связь за счет однонаправленного воздействия. Сигнал Uxз формируется в задающем элементе с передаточной функцией Wу.

Передаточные функции и уравнение динамики всей ИЭС, схема которой изображена на рисунке 5, по задающему воздействию имеет вид:

а по возмущающему воздействию:

Отсюда уравнение динамики системы в краткой записи:

Или в развернутом виде:

Алгоритм управления потребления показан на рисунке 6.

Получение ЦДУ параметров процесса энергопотребления в режиме реального времени Формирование прогнозного объема потребления ПОЭ информации об отклонении в зависимости от величины отклонения хвыхплот хвыхф, Рисунок 6 - Алгоритм управления потреблением энергоресурсов.

Выходным воздействием хвых является фактическое энергопотребление. В качестве критерия оптимальности в процессе управления принята минимизация рассогласования:

где хвыхпл – планируемый объем энергопотребления; хвыхф – фактическое потребление энергоресурсов.

Следовательно, задача оптимального управления потреблением в целом, сводится к следующему: произвести выбор меняющегося во времени объема потребления энергоресурсов и сформировать на его основе планируемый объем энергопотребления (ПОЭ), обеспечивающий минимизацию затрат на энергоресурсы при условии поддержания определенных соответствующими СанПин, СНиП и ГОСТ норм потребления и действующих договорных ограничений на суммарное потребление энергоресурсов.

В третьей главе изложены результаты исследования прогнозирования потребления энергоресурсов в УБС.

Алгоритм прогнозирования потребления энергоресурсов УБС по целевому назначению делится на три основные составляющие: 1) краткосрочного прогнозирования; 2) долгосрочного прогнозирования; 3) прогнозирования на основе учта экспертных оценок. Очевидно, что для эффективной работы ЦДУ наибольший интерес представляют алгоритмы краткосрочного прогнозирования с целью формирования оперативного прогнозного диспетчерского графика потребления (ДГП) т.к. отклонение фактического ДГП от заявленных значений приводит к штрафным санкциям со стороны поставщиков в виде увеличения стоимости тарифа.

В методиках краткосрочного прогнозирования энергопотребления для УБС параметрами, требующими учета, являются следующие: 1). График учебного процесса; 2). Метеорологические условия; 3). Интерактивный режим.

Для краткосрочного прогнозирования используется методика, основанная на выделении регулярной составляющей (тренда) как функции времени и прогнозирования остаточной части изменения потребления. Модель недельного потребления представляется в виде функции предыстории, учитывающей недельный цикл и метеорологические компоненты, включая базовую, недельную и температурную составляющие.

Общий вид модели:

Здесь X(i) прогнозируемый объем потребление i-го дня;

A(i) базовая составляющая предыстории потребления i -го дня;

N(i) составляющая, учитывающая график учебного процесса;

T(i) температурная компонента; (i) случайная составляющая. Например, прогнозируется потребление на понедельник (23.08.2008): берутся значения энергопотребления и температуры за предыдущие три понедельника от (16.08.2008), (09.08.2008), (02.08.2008): строится график, на основе которого выстраивается тренд (линейный или полиномиальный) и уравнение, которое описывает функцию базовой составляющей. В качестве неизвестной переменной X(i) = f(y), подставляемой в уравнение тренда для прогнозирования энергопотребления, выступают значения температуры, передаваемой Гидрометцентром на этот день: y = T(i). Определяются коэффициенты зависимости энергопотребления от температуры (b1,b2). Следует заметить, что коэффициенты находятся для опорного дня, то есть для расчетов используются A(i), N(i), T(i). При оценке корреляции энергопотребления со среднесуточной температурой используется температурная модель с вышеупомянутыми коэффициентами. В зависимости от достоверности полученного результата применяется: линейная аппроксимация х= b1y +a, где b1,а - параметры (коэффициенты) модели; у среднее значение температуры дня, на который производится прогноз потребления. Коэффициенты уравнения регрессии определяются методом наименьших квадратов. Общий смысл оценки по методу наименьших квадратов заключается в минимизации суммы квадратов отклонений наблюдаемых значений зависимой переменной.

Следует отметить, что в бюджетных учреждениях практика применения краткосрочных прогнозов (на сутки вперед) отсутствует полностью. Для проверки работоспособности методики прогнозирования и оценки погрешностей были произведены расчеты и составлен график прогноза (рисунок 7), на основе Рисунок 7 - Недельный прогноз и совмещенный с ним фактический № Число i Прогноз, кВт·ч. Факт, кВт·ч. Температура, С0 Ошибка прогноза, % Средняя ошибка прогноза в % В основе алгоритма долгосрочного прогнозирования лежит представление процесса потребления энергоресурсов в виде суммы трх составляющих: стратегической PСТ, сезонной РС3, и Стратегическая составляющая PСТ – составляющая, отражающая стратегию развития УБС от трх лет и более. Сезонная составляющая РС3 учитывает годовую цикличность потребления.

Температурная составляющая РТ учитывает отклонение среднемесячной температуры от е среднего на интервале предыстории значения. Длина интервала предыстории прогнозируемого процесса составляет 6-8 лет. Путем последовательного выделения из поступивших фактических данных и анализа, на промежутке предыстории параметров потребления, определенных в модели (7), получаем фактические данные на интервале предыстории представленные в виде суммы четырх временных рядов (8), три из которых относятся к модели потребления, а четвертый является ошибкой моделирования.

РФП = РCТ(i)) + РС3(i) + РТ(i) + R(i) …( i) = 1, 2, …72 (8).

Здесь R(i) ошибка моделирования. В качестве модели тренда стратегической составляющей PСТ выбран полином второго порядка:

где i номер месяца от 1 до 72, Параметры модели тренда определяются по фактическим данным методом наименьших квадратов:

На рисунке 8 представлен график фактических данных предыстории и построенный на его основе тренд, о фактическом потреблении энергоресурсов в период с января 2003 по декабрь 2008 года.

Рисунок 8. График фактических данных предыстории и построенный Математическая модель сезонной составляющей сглаживается экспоненциально и может быть представлена следующим образом:

РС 3 (i) = а(РФП(i)) РСТ(i)) + (1 – а) РС 3 (i – 12), i=61,62…72(11) где РС 3 (i ) сезонная составляющая; а определяемый эмпирически параметр сглаживания. В работе а принял значения в диапазоне 0,69 а 0,8. В разврнутом виде модель сезонной составляющей (11) представляется на интервале предыстории в виде следующей системы уравнений:

РС 3 (i) = а(РФП(i) - РCТ(i)) + а(1 - а)(РФП(i - 12) - РCТ(i - 12))+ i =61, 62… РС 3 (i) = а(РФП(i) - РТ(i)) + а(1 - а)(РФП(i - 12) - РТ(i - 12)) i=49, 50… i=1, 2…12.

Для определения температурной составляющей РТ, из фактических данных вычитаются стратегическая и сезонная составляющие:

Полученный ряд данных РФП(i) разбивается на две последовательности: одна из которых РФП(iот), (iот)1,2,…,36 соответствует месяцам I и IV квартала, отнеснным к отопительному сезону, другая, РФП(iлет), (iлет)1, 2,…, 36 соответствует месяцам II и III квартала отнеснным к летним месяцам.

Далее путм наложения, на полученный прогноз тренда сезонной составляющей для последнего 12-месячного периода интервала предыстории и значений температурной составляющей, вычисленных на 12 месяцев вперд:

РФП(i) = РСТ(i) РС3(i 12) + Рt(i), i=73, 74…84 (14) Рисунок 9. Фактический и прогнозный график электропотребления.

Таблица 2 Результаты прогнозирования электропотребления Средняя ошибка прогноза в % На рисунке 9, приведены результаты прогнозирования потребления энергоресурсов по месяцам 2008 г. Там же для сравнения (таблица 2) приведены соответствующие им фактические данные и ошибки прогноза. Как показывают приведнные результаты прогнозирования, разработанный алгоритм и модели позволяет с достаточной для плановых показателей степенью точности предсказывать величину потребления энергоресурсов.

На основе анализа разработанного способа управления были выделены основные режимы программного обеспечения информационной системы управления ТЭР, которое должно поддерживать:

1)Режим работы с диспетчерским графиком потребления (рисунок 10).

2) Режим работы с БД.

3) Режим прогнозирования.

Рисунок 10 - Экранная форма диалога диспетчера ЦДУ с информационной системой управления ТЭР.

В четвертой главе приведены результаты исследования и разработки программного комплекса (ПК), предназначенного для реализации информационно-управляющей системы потребления энергоресурсов.

Основой организации программного обеспечения системы является принцип модульности. Из системного принципа организации программ следует необходимость использования единой информационной базы (БД). Данные, полученные в ходе разработки, адаптации и эксплуатации информационноуправляющей системы дают возможность провести анализ СУБД в контексте использования их в качестве основной базы данных системы.

В качестве критериев оценки используются: скоростные характеристики работы СУБД, программные и аппаратные требования, простота установки и эксплуатации, сервисные функциональные возможности. Следует отметить, что при разработке информационной системы управления ТЭР использовались только стандартные средства и возможности SQL.

В таблице 3 показаны сравнительные локальные показатели эффективности управления ИЭС до и после использования информационной системы управления потреблением ТЭР в СКГМИ.

Таблица 3 Сравнительные локальные показатели эффективности Кт.пб - точности планирования потребления;

Кс.о.п - снижения объема потребления Кт.пб - точности прогнозирования потерь Кс.п - снижения потерь Kтехj - коэффициент новизны используемой энергосберегающей технологии Ки.о.п., - использования объекта потребления;

Кп.к.с -профессионально-квалификационного соответствия

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе получены следующие основные научные и практические результаты.

1. Проведен системный анализ функционирования инженерно-энергетических систем учреждений бюджетной сферы, положенный в основу оптимизации управления потреблением.

2. Предложена методика построения информационной системы управления потреблением ТЭР.

3. Построена организационно-функциональная схема управления ИЭС. Данная схема служит общесистемной основой для разработки специального математического и алгоритмического обеспечения управления инженерно-энергетической системой.

4. Разработаны новые методы прогнозирования энергопотребления для учреждений бюджетной сферы, используемые при построении прогнозных моделей. Предложенные методы обеспечивают требуемую точность прогноза в условиях норм, лимитов и изменений уровней энергопотребления.

5. Предложены рекомендации, с целью:

уменьшить финансовые затраты учреждений бюджетной сферы;

повысить точность планируемых показателей при составлении прогнозного объема потребления энергоресурсов;

повысить эффективность работы энергетических и эксплуатационных служб.

6. Автоматизированы процедуры обработки, хранения и дальнейшего использования информации по потребляемым энергоресурсам с помощью современных информационных технологий, приборов учета и разработанного прикладного программного обеспечения.

7. Разработанные методические указания и пакет прикладных программ по управлению энергопотреблением были приняты в «ЗАО» РОКОС и СКГМИ (ГТУ), что способствовало повышению качества работы объектов потребления ТЭР и позволило сэкономить более 700 тыс. и 1,5 млн. рублей в год соответственно на основе данных за период с 2007-2009гг.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в ведущих рецензируемых научных журналах, включенных в перечень ВАК 1. Портнов И. С., Кумаритов А. М. Энергосбережение и энергоэффективность как условия устойчивого развития экономики региона// Механизмы активизации использования региональных ресурсов. Москва-Владикавказ: Вольное экономическое общество. Т.79. 2006. С. 233-241.

2. Портнов И. С., Каиров В. М. Энергосбережение в бюджетной сфере// Сборник научных статей по актуальным проблемам экономики. Москва. Вольное экономическое общество.

Т.89. 2008. С. 131-139.

3. Портнов И. С. Недостатки энергосберегающей политики в бюджетной сфере // Специальный выпуск, посвященный 70летию проф. Хузмиева Измаила Каурбековича. МоскваВладикавказ: Вольное экономическое общество России. 2008.

С. 217-222.

4. Портнов И. С, Амбалов Р. Б., Романова Н. Г., Парушкин В. В., Гасиева О. И. Проблемы функционирования системы управления потреблением энергоресурсов // Вестник воронежского государственного технического университета. 2009г. Том 5, №4. С. 55-59.

5. Портнов И. С., Кумаритов А. М. Прогнозирование потребления энергоресурсов в учреждениях бюджетной сферы // Вестник воронежского государственного технического университета. Том 5, №10. 2009г. С. 201-203.

6. Портнов И.С. Повышение энергоэффективности бюджетных организаций путем внедрения АСУПЭ // Труды орловского регионального отделения ВЭО России. Материалы всероссийской Научно-практической конференции «Устойчивое развитие экономики и социальной сферы отраслей и предприятий народного хозяйства». Орел 2009г. Т 1 С. 115- 7. Портнов И. С. К вопросу о снижении энергопотребления в учреждениях бюджетной сферы // Материалы всероссийской научной конференции Информационные технологий в науке и образовании. 16-17 апреля 2009 г Часть 2.Бийск, С. 73-75.



 
Похожие работы:

«ВАСИЛЬЕВ ЕВГЕНИЙ ВАСИЛЬЕВИЧ УПРАВЛЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ ГАЗОДОБЫВАЮЩЕГО ПРЕДПРИЯТИЯ (НА ПРИМЕРЕ ООО НОЯБРЬСКГАЗДОБЫЧА) Специальность: 05.13.01 Системный анализ, управление и обработка информации (в наук е и промышленности) по техническим наукам Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Нижний Новгород– 2008 Работа выполнена в Федеральном государственном унитарном предприятии Федеральный научно-производственный центр...»

«СТАРОДУБЦЕВ Игорь Юрьевич МОДЕЛИ И МЕТОДЫ МНОГОЦЕЛЕВЫХ ЗАДАЧ СЕТЕВОГО ПЛАНИРОВАНИЯ В УСЛОВИЯХ НЕЧЕТКОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЕЙ ОПЕРАЦИЙ Специальность 05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Воронеж – 2012 Работа выполнена в ФГБОУ ВПО Воронежский государственный университет Научный руководитель : Артемов Михаил Анатольевич доктор...»

«Ляпунова Ирина Артуровна РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ ПРОСТРАНСТВЕННО НЕОДНОРОДНЫХ ГЕННОМОДИФИЦИРОВАННЫХ ПОПУЛЯЦИЙ Специальность 05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Таганрог – 2013 2 Работа выполнена в Южном федеральном университете в г. Таганроге. Научный руководитель : Сухинов Александр Иванович доктор физико-математических наук, профессор, ФГАОУ...»

«Грибанова Екатерина Борисовна АЛГОРИТМЫ И КОМПЛЕКС ПРОГРАММ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ОБЪЕКТОВ ПРИКЛАДНОЙ ЭКОНОМИКИ Специальность 05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Томск – D Работа выполнена в Томском государственном университете систем управления и радиоэлектроники. Научный руководитель : доктор технических наук, профессор Мицель Артур...»

«Захаров Андрей Павлович МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМ С ЗАПАЗДЫВАЮЩЕЙ ОБРАТНОЙ СВЯЗЬЮ 05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Пермь – 2014 Работа выполнена в ФГБОУ ВПО Пермский государственный гуманитарнопедагогический университет Научный руководитель : доктор физико-математических наук, доцент, зав. кафедрой теоретической физики и...»

«Фиалко Надежда Сергеевна МОДЕЛИРОВАНИЕ ПЕРЕНОСА ЗАРЯДА В ДНК Специальность: 05.13.18 – математическое моделирование, численные методы и комплексы программ Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Пущино 2007 Работа выполнена в Институте математических проблем биологии РАН (г. Пущино) Научный руководитель : доктор физико-математических наук, профессор Лахно Виктор Дмитриевич Официальные доктор физико-математических наук,...»

«Жериков Андрей Валерьевич ПРИМЕНЕНИЕ КВАЗИГИДРОДИНАМИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ ДЛЯ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ТЕЧЕНИЙ ВЯЗКОЙ НЕСЖИМАЕМОЙ ЖИДКОСТИ 05.13.18 – Математические моделирование, численные методы и комплексы программ АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук. Москва, Работа выполнена на...»

«Половнев Антон Леонидович Оптимизация плана эксперимента в задаче определения координат места пробоя гермооболочки пилотируемого космического аппарата Специальность: 05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени кандидата физико-математических наук Москва 2011 Работа выполнена в открытом акционерном обществе Ракетнокосмическая корпорация Энергия имени С.П.Королёва. кандидат технических наук...»

«УСОВ СЕРГЕЙ ВЛАДИМИРОВИЧ МЕТОДИКА ПРОВЕРКИ НАЛИЧИЯ ВОЗМОЖНОСТИ НЕСАНКЦИОНИРОВАННОГО ДОСТУПА В ОБЪЕКТНООРИЕНТИРОВАННЫХ СИСТЕМАХ Специальность: 05.13.19 – Методы и системы защиты информации, информационная безопасность АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Омск-2012 Работа выполнена в ФГБОУ ВПО ОмГУ им. Ф.М.Достоевского. Научный руководитель : доктор физико-математических наук, доцент Белим Сергей Викторович Официальные оппоненты :...»

«ЗАГРЕБНЕВА Анна Дмитриевна СТРУКТУРООБРАЗОВАНИЕ В ПОПУЛЯЦИОННЫХ СИСТЕМАХ, ОБУСЛОВЛЕННОЕ ЯВЛЕНИЕМ ТАКСИСА 05.13.18 – математическое моделирование, численные методы и комплексы программ АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Ростов-на-Дону 2010 Работа выполнена в отделе математических методов в экономике и экологии НИИ механики и прикладной математики им. Воровича И.И. Южного федерального университета, г. Ростов-на-Дону Научный...»

«Гильмуллин Ринат Абрекович МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В МНОГОЯЗЫКОВЫХ СИСТЕМАХ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ АВТОМАТОВ КОНЕЧНЫХ СОСТОЯНИЙ 05.13.11 - Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Казань – 2009 Работа выполнена на кафедре теоретической кибернетики государственного образовательного учреждения высшего профессионального...»

«КАГРАМАНЯН ЭМИЛЬ РУДОЛЬФОВИЧ РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ХАРАКТЕРИЗАЦИИ СЛОЖНО-ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ БЛОКОВ КМОП СБИС С УЧЕТОМ ВАРИАЦИЙ ПАРАМЕТРОВ ТРАНЗИСТОРОВ Специальность: 05.13.12 - системы автоматизации проектирования АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Москва – 2009 Работа выполнена на кафедре ПКИМС Московского государственного института электронной техники (технического университета). Научный руководитель : доктор технических...»

«ПОПКО ЕВГЕНИЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ГЕНЕТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ ТЕРМОЛЮМИНЕСЦЕНЦИИ В ДИЭЛЕКТРИКАХ Специальность 05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Екатеринбург – 2009 Работа выполнена на кафедре вычислительной техники в ГОУ ВПО Уральский государственный технический университет – УПИ имени первого Президента России Б.Н....»

«Стасенко Александр Павлович МОДЕЛИ И РЕАЛИЗАЦИЯ ТРАНСЛИРУЮЩИХ КОМПОНЕНТОВ СИСТЕМЫ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ 05.13.11 – математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Новосибирск 2009 Работа выполнена в Институте систем информатики имени А. П....»

«Капустин Дмитрий Сергеевич МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ НА ГРАФИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОРАХ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ В ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВАХ АВТОМАТИЧЕСКОГО ТЕСТИРОВАНИЯ ГРАФИЧЕСКИХ ПРИЛОЖЕНИЙ Специальность 05.13.11 – Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Санкт-Петербург 2013 2 Работа выполнена на кафедре Автоматика и вычислительная техника в...»

«Лапшин Виктор Александрович Математические модели динамики срочной структуры процентных ставок, учитывающие качественные свойства рынка 05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Москва – 2010 Работа выполнена в Московском государственном...»

«Сачкова Елена Федоровна Методы, алгоритмы и программы приближенного решения задачи управления 05.13.11 Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей 05.13.01 Системный анализ, управление и обработка информации (технические наук и) АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Переславль-Залесский 2009 г....»

«АЛТЫНБАЕВ Равиль Биктимурович ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ АВИАЦИОННЫМИ РАБОТАМИ ПО ТЕРРИТОРИАЛЬНОМУ РАСПРЕДЕЛЕНИЮ АКТИВНЫХ ВЕЩЕСТВ НА ОСНОВЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ (НА ПРИМЕРЕ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА) Специальность: 05.13.06 Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (в промышленности) АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук Уфа – Работа выполнена в ФГБОУ ВПО Оренбургский государственный...»






 
© 2013 www.diss.seluk.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, Диссертации, Монографии, Методички, учебные программы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.