Модели управления развитием предприятий электроэнергетики

• Автор: Дулесов, Александр Сергеевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Красноярск
• Количество страниц: 332 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕИЕ.
1. ФОРМАЛИЗАЦИЯ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЕМ ПРЕДПРИЯТИЙ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКИ

1.1. Электроэнергетика на этапе преобразований. Наличие свойств

системности.

1.2. Теоретические предпосылки управления предприятием

1.3. Объект исследования, его формализованное представление. Принципы управления.

1.4. Предмет исследований.

1.5. Задачи достижения цели управления предприятием электроэнергетики .

1.6. Алгоритмы и информационная поддержка решения задач управления предприятием

1.7. Технология решения задач совершенствования хозяйственного

механизма предприятия.
Выводы
2. ОЦЕНКА ПОКАЗАТЕЛЕЙ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ В УСЛОВИЯХ РЫНКА ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ
ф. 2.1. Оценка развития системы реализации электроэнергии.
2.2. Способы управления спросом. Формирование спроса и предложения на электрическую энергию
2.3. Оценка критерия эффективной работы предприятия.
2.4. Оценка поведения спроса и его влияния на эффективность работы предприятий электроэнергетики.
2.5. Упрощенная модель влияния неплатежей на доходы предприятия
2.6. Тарифное регулирование объемов продаж электрической энергии мощности на оптовом рынке и обеспечение равновесия между спросом и предложением
2.7. Моделирование поведения предприятийпроизводителей электроэнергии на оптовом рынке
2.8. Оценка регулирующего влияния тарифов на производство и потребление электроэнергии
Выводы
3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВА И РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ В ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ .
3.1. Модель плана производства продукции в условиях нестабильного спроса
3.2. Определение величины прибыли в динамике цен при реализации электроэнергии
3.3. Основы оптимизации режимов загрузки электростанций в электроэнергетической системе.
3.4. Модели оптимального распределения производственных ресурсов
в электроэнергетической системе .
3.5. Модель экономически выгодной работы тепловой станции в краткосрочном и долгосрочном периодах
3.6. Моделирование экономичного распределения активной мощности
между станциями по критерию полезности.
Выводы.
4. ПЛАНИРОВАНИЕ И ЕГО ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА
В СФЕРЕ УПРАВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЕМ
4.1. Оценка возможностей реинжиниринга в управлении предприятием электроэнергетики.
4.2. Основные задачи планирования хозяйственной деятельности на предприятии
4.3. Оценка показателей эффективности инвестиционного проекта
4.4. Модели распределения кредитных ресурсов и управления проектом
4.5. Модель текущего инвестиционного проекта
4.6. Информационное обеспечение расчетов инвестиционного проектирования .
4.7. Информационностатистического подхода к планированию и
управлению энергосбытовой деятельностью
Выводы.
5. НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ И ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ МЕХАНИЗМА ХОЗЯЙСТВОВАНИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ
5.1. Обработка статистических данных и оценка значимости влияния факторов.
5.2. Адаптация нейросете вой модели к управлению технологическими процессами.
5.3. Нейросетевая модель формирования структуры электрической сети.
5.4. Нейросетевая оценка прогнозируемых параметров и соблюдение принципа согласованности полученных результатов
5.5. Нейросетевая прогноз электропотребления и сопоставительная оценка его результатов.
5.6. Картографический анализ социальноэкономических задач предприятий электроэнергетики
Выводы.
6. МОДЕЛИ ФОРМИРОВАНИЯ СТРУКТУРЫ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ СЕТИ ПО КРИТЕРИЯМ ЭКОНОМИЧНОСТИ И НАДЕЖНОСТИ
6.1. Определение показателей надежности электрических сетей на основе методов планирования эксперимента
6.2. Оптимальное резервирование в задаче обеспечения требуемого уровня надежности
6.3. Модель построения оптимальной структуры
распределительной сети.
6.4. Методы оценки вероятности безотказной работы связи источникпотребитель и построения оптимальной схемы замкнутой электрической сети
Выводы.
7. АНАЛИЗ РИСКА И ЕГО УПРАВЕНИЕ.
7.1. Риск производственных систем классификация и методы управления.
7.2. Измерение риска в сфере реализации электроэнергии.
7.3. Модели формирования оптимального портфеля заявок на поставку электроэнергии
7.4. Оценка структуры информационных ресурсов, обеспечивающих
анализ и управление проектными рисками.
Выводы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ф. ЛИТЕРАТУРА
ПРИЛОЖЕНИЯ
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность


Достичь последнего можно за счет анализа ретроспективных данных, выполнения прогнозных оценок, использования теории принятия решений, выработки рациональных действий для реализации плана и др. Задача инвестиционного проектирования МП ориентирована на подготовку моделей и методов определения величины V, х x, а в случае выработки предварительного проектного решения 7ока, х, i. В качестве переменных х, обеспечивающих эффективность проекта, приняты объемы капитальных вложений, размер дохода, объем выполнения проектных работ и др. Случайные параметры связаны с наличием риска проекта и к ним отнесены нормативная эффективность и вероятность исполнения проекта. Обработка информации ОИ направлена на определение величины выделенного критерия. При этом требуется разработка моделей и методов относящихся к классу задач линейного программирования, стохастического оценивания, экспертных оценок и др. Процесс принятия решений ПР направлен на выбор оптимального варианта проекта и последующую его реализацию по размещению капитальных вложений. Система выработки плановых и инвестиционных решений иллюстрирована на рис. Здесь Р реализуемая на рынке электрическая мощность доход от реализации накопления в форме прибыли V капитальные вложения 1 инвестиции внешние воздействия управляющие воздействия по распределению текущих расходов 2 то же, для целей совершенствования технологии производства V рассогласование проектных результатов с фактическими Э результаты подготовки плана АЭ рассогласование плановых показателей с фактическими. Рис. Разработать методы анализа данных и модели прогноза развития предприятий на основе использования нейросетевых и геоинсЬормационных технологий. Электроэнергетика в своих оценках опирается на математические модели, реализованные в программных средствах и управляющих системах. Совершенствуясь, общество поставило перед учеными задачи по разработке и внедрению новых информационных технологий и информационных систем см. Развитие рыночных отношений повысило значимость разработки и практического использования новых информационных технологий их краткая характеристика и возможности применения даны в приложении 1. При решении задач хозяйствования предприятий электроэнергетики к числу приоритетных следует отнести нейросетевые и геоинформационные технологии. Нейронные сети НС, относящиеся к алгоритмической группе, представляют собой новую технологию вычислений, базирующуюся на создании математических структур, способных к обучению. Несмотря на искусственность подхода, результат исследования имеет приемлемый практический вывод. Дулесов А. К концу х годов было изучено и предложено большое количество моделей нейронных сетей они описаны в , , , , 2. В приложении 2 рассмотрена упрощенная модель многослойной сети и процесс се обучения. Наиболее перспективными, с точки зрения практического применения в решении проблем электроэнергетики, будем считать НС обратного распространения ошибки, так как они хорошо зарекомендовали себя в решении задач классификации объектов, прогнозирования, оптимизации и др. Анализируя деятельность предприятия, описывая его как систему, о перспективах развития можно говорить с точки зрения оценки е будущего состояния. При этом приемлем принцип черного ящика см. Е входными параметрами будут ретроспективные данные, а выходными прогнозируемые параметры. Основная задача прогноза получение достоверных оценок. Ух Дя, х x i 1, 2,. Включая в класс методов экстраполяции нейронные сети, следует убедиться в эффективности их применения. Так, например, большинство методов экстраполяции позволяют находить количество и величину компонент вектора а т1. В НС, вместо вектора а, определяется матрица весовых коэффициентов размерности пхп. Это, в свою очередь, обеспечивает более высокую точность прогноза. Однако данного условия недостаточно для оценки эффективности применения НС. Качество построенной зависимости оценивается исходя из критериев принципов оптимальной оценки зависимостей. Их использование позволит сделать вывод о приемлемости методов построения тренда, в число которых входят и нейросети. При этом полученные различными методами функции у , х образуют некоторое множество в котором следует выделить элемент .