Нейро-нечеткие методы и инструменты поддержки принятия решений по управлению электроэнергетическими предприятиями

• Автор: Стоянова, Ольга Владимировна
• Шифр специальности: 08.00.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Смоленск
• Количество страниц: 143 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
1. Современные математические методы и инструменты, используемые для поддержки принятия решений по управлению экономическими объектами.
1.1. Информационные системы поддержки принятия решений как инструмент повышения эффективности управления экономическими объектами
1.2. Обзор математических методов, используемых в системах поддержки принятия решений для прогнозирования рыночной конъюнктуры.
1.3. Предпосылки использования принципа самоорганизации для построения нейронечетких прогностических моделей экономических систем
1.4. Выводы
2. Анализ возможностей использования нейронечетких методов прогнозирования в системах поддержки принятия решений по управлению электроэнергетическими предприятиями
2.1. Анализ современного состояния и перспектив развития электроэнергетической отрасли РФ.

2.2. Оценка состояния электроэнергетических предприятий Смоленской области.

2.3. Прогнозирование спроса на рынке электроэнергии как элемент эффективного управления электроэнергетическими предприятиями
2.4. Выводы
3. Разработка самоорганизующихся нейронечетких моделей рыночной конъюнктуры электроэнергетических предприятий.
3.1. Методические основы построения математических моделей
рынка электроэнергии на основе самоорганизации нейронечетких сетей
3.2. Алгоритм построения самоорганизующихся нейронечетких моделей для прогнозирования показателей конъюнктуры рынка электроэнергии.
3.3. Выбор алгоритмов нечеткого вывода, используемых в нейро
нечетких самоорганизующихся моделях поддержки принятия
управленческих решений
3.4. Выводы.
4. Программная реализация и практическое применение нейронечетких методов и алгоритмов для поддержки принятия решений по
управлению электроэнергетическими предприятиями.
4.1. Разработка инструментальных средств прогнозирования
показателей конъюнктуры рынка электроэнергии
ф 4.2. Методика использования нейронечетких моделей в системах
поддержки принятия решений по управлению
электроэнергетическими предприятиями
4.3. Применение самоорганизующихся нейронечетких моделей и инструментальных средств для прогнозирования электропотребления
в Смоленской области
4.4. Выводы.
Заключение
Литература


Алгоритмы построения математических моделей рынка электроэнергии на основе самоорганизующихся нейронечетких сетей, позволяющих учитывать оценки экспертов и осуществлять прогнозирование электропотребления в условиях ограниченности исходной информации. Инструментальные средства прогнозирования показателей экономической конъюнктуры рынка электроэнергии, использующие процедуры построения и применения самоорганизующихся нейронечетких моделей. Научнообоснованные рекомендации и методика по созданию интеллектуальной информационной системы поддержки принятия решений по управлению деятельностью электроэнергетического предприятия. Практическая значимость результатов исследования. На основе теоретических и методических результатов диссертационной работы разработан программный комплекс, представляющий собой экспертную систему прогнозирования показателей рыночной конъюнктуры электроэнергетического предприятия. Данный комплекс может использоваться на электроэнергетических предприятиях любого профиля генерирующих, сбытовых для повышения эффективности принятия решений по управлению этими предприятиями. Теоретические и практические результаты исследования могут быть использованы в учебном процессе Вузов при подготовке специалистов в области менеджмента и математической экономики. Реализация результатов работы. Разработанная информационная система поддержки принятия управленческих решений практически используется на предприятии ОАО Смоленскэнергосбыт для краткосрочного прогнозирования электропотребления, что позволяет повысить качество принимаемых решений по оперативному планированию производственнохозяйственной деятельности организации. Методические и теоретические результаты работы используются в учебном процессе филиала Московского энергетического института в г. Смоленске. Апробация работы. Радиоэлектроника, электротехника и энергетика Москва . Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ, одна из них в соавторстве. Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 8 наименований, и приложений. Диссертация содержит 3 стр. В настоящее время роль информационных технологий в различных сферах экономической деятельности постоянно возрастает 3, 4 и, как показывает опыт, успешное развитие любого предприятия зависит от того, насколько удачно на нем решены вопросы сбора, защиты, хранения информации и оперативного доступа к общекорпоративным данным. Сегодня для компаний ключевым вопросом является не целесообразность вкладывания денег в развитие информационной системы, а проблема выбора именно тех средств, которые в полной мере позволят реализовать преимущества, предоставляемые современными информационными технологиями. Еще несколько лет назад экономические информационные системы использовались только в качестве эффективных средствах хранения, манипуляции и извлечения большого количества разнообразных данных. Но по мере того, как в достижении этих целей наблюдался прогресс, возникла дополнительная заинтересованность в возможности задавать информационным системам правила, применяемые к хранимым фактам данным, позволяющие выводить из них другие факты. Таким образом, перспективным направлением развития экономических информационных систем ЭИС является их интеллектуализация. При построении систем поддержки принятия управленческих решений в качестве алгоритмического обеспечения часто используются алгоритмы построения и применения математических моделей исследуемого экономического объекта отрасль, корпорация, промышленное предприятие. Применение математических моделей, адекватных складывающейся ситуации, позволяет значительно повысить эффективность принимаемых решений по управлению экономическим объектом. Экономический объект, как объект управления не является исключением. Конкретизируем понятие объекта управления. Объектом управления будем называть ту часть окружающего мира, поведение которой нас интересует 5. Схематично взаимодействие объекта с остальными частями окружающего мира средой представлено на рис. Рис. Заметим, что объект всегда выделяется некоторым субъектом, формирующим как выбор определение объекта как часть среды, так и задачи цели такого выбора.