Методическое и программное обеспечение исследования режимов ГЭС с использованием метамоделей

• Автор: Осипчук, Евгений Николаевич
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Иркутск
• Количество страниц: 175 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ И СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ УПРАВЛЕНИЯ
РЕЖИМАМИ ГЭС
1 Л. Подходы к управлению и планированию долгосрочных режимов ГЭС
1.1.1. Оптимизационные задачи управления режимами ГЭС
1.1.2. Управление режимами ГЭС на основе диспетчерских графиков..
1.1.3. Управление режимами ГЭС с учётом вероятностной прогностической информации
1.2. Информационно-прогностическая система ГИПСАР
1.3. Современные подходы к метамоделированию
1.3.1. Проблемы исследования сложных систем
1.3.2. Многоуровневые системы и метасистемы
1.3.3. Подходы к построению программных систем и моделей с помощью метамоделей
1.4. Обзор программных средств для поддержки управления режимами ГЭС
ГЛАВА 2. ПОДХОД К МЕТАМОДЕЛИРОВАНИЮ РЕЖИМОВ ГЭС
2.1. Описание метамодели режимов ГЭС
2.2. Задача оптимального управления режимами линейного каскада ГЭС.
2.3. Задача математического программирования для управления режимами отдельной ГЭС
2.4. Учёт прогностических показателей при моделировании режимов ГЭС
2.5. Адаптивный алгоритм синтеза управленческого решения (АСУР) выбора режимов ГЭС
2.5.1. Описание объектов алгоритма АСУР
2.5.2. Описание функций алгоритма АСУР

2.5.3. Схема описания алгоритма АСУР
2.6. Методика исследования допустимых эффективных режимов ГЭС
ГЛАВА 3. ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА МЕТАМОДЕЛИРОВАНИЯ РЕЖИМОВ ГЭС С ЯЗЫКОМ ОПИСАНИЯ МОДЕЛЕЙ И ПРОГРАММНЫМИ
КОМПОНЕНТАМИ
3.1.0 необходимости языка описания моделей режимов ГЭС
3.2. Описание языка ЬМРЬ
3.2.1. Структура моделей языка ЬМРЕ
3.2.2. Синтаксис языка ЬМРЕ
3.2.3. Преобразования декларативных моделей
3.3. Разработка и применение метамоделей
3.4. Основные принципы реализации алгоритма АСУР
3.5. Описание базовых программных компонентов
3.5.1. Системная поддержка программных реализаций
3.5.2. Обработчик моделей языка ЕМРЬ
3.5.3. Подключение внешних решателей моделей языка ЬМРЕ
ГЛАВА 4. ПРИМЕРЫ ИССЛЕДОВАНИЯ РЕЖИМОВ ФУНКЦИОНИРУЮЩИХ ГЭС И ОЦЕНКИ СРОКОВ НАПОЛНЕНИЯ ПРОЕКТИРУЕМЫХ ВОДОХРАНИЛИЩ
4.1. Моделирование режимов Иркутской ГЭС
4.1.1. Моделирование режимов Иркутской ГЭС на основе диспетчерских графиков
4.1.2. Моделирование режимов Иркутской ГЭС с учётом прогностических показателей притока
4.2. Моделирование графика наполнения водохранилища Богучанской ГЭС по прогностическим показателям притока
4.3. Моделирование режимов Зейской ГЭС по снижению рисков переполнения её водохранилища

ГЛАВА 5. МОДЕЛИРОВАНИЕ И УТОЧНЕНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК ПОТЕНЦИАЛЬНЫХ ГЭС
5 Л. О перспективах освоения гидроэнергетического потенциала России ...Л
5.2. Долгосрочные проекты развития гидроэнергетики России
5.3. Поддержка моделирования потенциальных ГЭС
5.3.1. Компоненты моделирования рельефа и водохранилища
5.3.2. Алгоритмы расчёта кривых площадей зеркала и объёмов водохранилища
5.3.3. Подход к оценке бассейнов водосбора рек и гидроэнергетического потенциала
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА
ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ И АББРЕВИАТУР
Приложение 1. Список программных пакетов для решения задач
математического программирования
Приложение 2. Описание базовых функций языка БЫРЬ
Приложение 3. Моделирование площади зеркала, объёма и контура
Богучанского водохранилища
Приложение 4. Моделирование вариантов наполнения Богучанского
водохранилища
Приложение 5. Онтологические схемы анализа последствий аномальных
паводков на р. Зея в 2007 году
Приложение 6. Гидроэнергетический потенциал России и уровни его
освоения
Приложение 7. Подход к предварительному проектированию ГЭС

При проведении имитационных экспериментов используются различные методы повышения точности и верификации результатов, однако они, как правило, имеют эвристический характер. При составлении математической модели ряд явлений системы огрубляется или не учитывается, может иметь вероятностный или неопределённый характер. Проведение имитационных экспериментов при анализе сложных систем обычно не достаточно для принятия окончательных решений экспертов без согласования всех этапов моделирования.
Поэтому моделирование необходимо рассматривать как единый процесс трёх групп исследований: математических, технологических и программных. Например, в рамках методологии системного моделирования [99] определяющей является математическая модель, результаты исследования которой применяются как на этапе построения машинной модели (для упрощения и повышения эффективности применяемых алгоритмов), так и на этапе проведения вычислительных экспериментов (для повышения точности результатов и их верификации).
Таким образом, для комплексного решения различных междисциплинарных задач и исследования сложных систем необходимо согласование всех этапов моделирования, включая построение математических моделей, организацию имитационных экспериментов и разработку программных средств.
1.3.2. Многоуровневые системы и метасистемы
Комплексное изучение сложных систем различных предметных областей привело к появлению новых подходов и развитию методологической основы моделирования. Примером является системное моделирование [99], в рамках которого рассматриваются подходы к разработке математических методов для структурных и динамических исследований моделей, методы и приёмы их анализа, повышения технологичности и эффективности моделирования.