Многоцелевая оптимизация управления качеством электроснабжения в электроэнергетических системах

• Автор: Поддубных, Леонид Федорович
• Шифр специальности: 05.14.02
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Красноярск
• Количество страниц: 274 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ
Глава 1. СТРУКТУРНЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ В ЭНЕРГЕТИКЕ И СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ

1.1. Анализ проблемы принятия решений.

1.2. Анализ информационных технологий обеспечения принятия решений в энергосистемах

1.3. Развитие информационных технологий принятия решений в распределительных электрических сетях.
1.4. Формулирование комплексной задачи проектирования и управления качеством электроснабжения

1.5. Выводы.

Глава 2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННОТЕХ1ЮЛОГИЧЕСКОЙ ПОДСИСТЕМЫ МНОГОЦЕЛЕВОЙ

ОПТИМ ИЗ А1ЩИ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ

2.1. Задание исходных данных объекта проектирования.

2.1.1. Перечень базовых задач подсистемы

2.1.2. Кибернетические свойства ЭЭС и их проявления в базовых задачах.
2.2. Проектирование эпистемологических уравнений иерархии подсистемы качества электроснабжения.
2.2.1. Уравнение исходной системы. Переменные и параметры
проектирования.
2.2.2. Система данных и среда системы.
2.2.3. Порождающая направленная система с поведением
2.2.4. Структурированная система
2.2.5. Идентификация и реконструкция системы
2.3. Выводы.
Глава 3. РАЗРАБОТКА ДЕКОМПОЗИЦИОННОГО АЛГОРИТМА МНОГОЦЕЛЕВОЙ ОПТИМИЗАЦИИ КАЧЕСТВА
ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ.
3.1. Формулирование и обоснование целевых условий
3.2. Учет динамики качества электроснабжения.
3.3. Аппроксимационное моделирование структуры предпочтений ЛПР. Блоксхема декомпозиционного алгоритма многоцелевой оптимизации ДАМО.
3.3.1. Скалярная модель сетевой иерархии критериев
3.3.2. Формирование исходного множества альтернатив. Однокритериальная оптимизация.
3.3.3. Дискретная оптимизация области равнооптимальных решений
3.3.4. Оценка информационной важности и ранжирование критериев
3.3.5. Нормализация области равнооптимальных решений
3.3.6. Формулирование уравнения компромиссной области.
3.3.7. Формулирование уравнений дооптимизации решений в компромиссной области.
3.3.8. Определение вектора параметров компромиссного управления.
3.3.9. Формулирование скалярного критерия ДАМО
3.4. Выводы.
Глава 4. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ МНОГОЦЕЛЕВОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВЕКТОРНЫХ РЕШЕНИЙ КАЧЕСТВА ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ
4.1. Энтропийный метод прогноза компромиссных параметров управления
4.2. Метод оптимального прогноза качества электроснабжения на основе управляемых цепей Маркова.
4.2.1. Многоцелевая двухуровневая модель управления.
4.3. Программная модель стимула компромиссного управления.
4.4. Модели и методы проектного прогноза качества электроснабжения
4.4.1. Динамическая модель оптимального развития электрической сети.
4.4.2. Метод многоцелевого прогноза качества электроснабжения в условиях развития электрической сети
4.4.3. Неопределенность динамической модели оптимального развития электрической сети.
4.4.4. Метод многоцелевого прогноза качества электроснабжения в условиях неопределенности развития электрической сети.
4.4.5. Метод прогноза информационной важности критериев.
4.5. Выводы.
Глава 5. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА МНОГОЦЕЛЕВОЙ ОПТИМИЗАЦИИ
КОММЕРЧЕСКОЮ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ
ЭЛЕКТРОСАБЖЕНИЯ
5.1. Формулирование обобщнного критерия коммерческого управления.
5.2. Обоснование способов оптимальности межсистемной координации управления.
5.3. Формирование информационноэнергетической области коммерческого управления.
5.4. Разработка критерия предпочтительности компромиссных параметров коммерческого управления.
5.5. Разработка автоматического критерия гарантированного результата качества электроснабжения
5.6. Выводы.
Глава 6. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ АНАЛИЗА УСТОЙЧИВОСТИ
ПРИБЛИЖЕННЫХ РЕШЕНИЙ КАЧЕСТВА ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ
6.1. Формулирование задачи устойчивости гибридной модели качества электроснабжения.
6.2. Метод анализа устойчивости компромиссных решений ДАМО.
6.3. Метод анализа устойчивости максиминной модели управления.
6.4. Безопасность реализации компромиссного управления
6.5. Выводы.
Глава 7. МНОГОЦЕЛЕВАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ КАЧЕСТВА ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЕТЕЙ.
7.1. Формулирование комплексного подхода к специфическому обеспечению подсистемы качества электроснабжения в составе технологической АСУ ЭЭС.
7.2. Решение задач многоцелевой оптимизации компенсации реактивной мощности и качества электроэнергии
7.2.1. Компенсация реактивных нагрузок распределительных электрических сетей.
7.2.2. Многоцелевая оптимизация межсистемной компенсации реактивной мощности и качества электроэнергии
7.3. Математическое моделирование качества электроснабжения на обучающей
физической модели системы электроснабжения.
7.4. Выводы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА


В условиях регулируемого энергетического рынка, когда в основе взаимоотношений производителя и потребителя электроэнергии лежит желаемый платежеспособный спрос и прибыль, повышается неопределенность информации, полученной в процессе принятия решения оперативной информации о состоянии ОУ, условиях его функционирования, возможных альтернативных решениях и критериях выбора лучшей альтернативы, и остаточной информации, которая не может быть получена какимилибо объективными методами по причине с одной стороны, принципиальной невозможности полного познания любого явления или объекта изза ограниченности познавательных возможностей, а с другой ограниченности времени, выделяемого на процесс принятия решения. Снижение неопределенности информации, полученной в процессе принятия решения, обеспечивается возможностями применяемых объективных методов разрешения неопределенности, включая методы принятия решений в условиях риска . Снятие неопределенности остаточной информации в ЭЭС обеспечивается субъективным выбором ЛПР , , . Причиной возрастания остаточной неопределенности в условиях функционирования энергетического рынка являются трудноформализуемые факторы, составляющие маркетинговую основу деятельности на энергетическом рынке квалификация и опыт специалистов коммуникации с потребителями кооперация со смежниками реклама и стимулирование и т. Использование маркетинговых исследований энергетического рынка обеспечивает повышение роли и значимости субъективного выбора ЛПР в многокритериальных моделях управления спросом и потреблением электроэнергии. Задача проектирования сложных алгоритмических моделей в составе технологических АСУ ЭЭС является слабоструктурированной и трудноформализуемой, что порождает многочисленные трудности как на этапе разработки вариантов моделей, так и на этапе сравнения их эффективности , , , , , . Разработка альтернативных вариантов моделей, адаптированных к заданной технологической АСУ и выбор лучшего варианта модели, рассматривается в системных исследованиях как задача управления сложностью процесса решения . Управление сложностью основано на генерировании и направленном выборе вариантов наборов упрощающих предположений, каждый из которых сокращает диапазон возможных решений и в то же время снижает сложность процесса решения. Корректное сравнение альтернативных моделей производится на основе принципов декомпозиции и агрегирования и предполагает наличие единства меры, единства функциональной задачи или цели, если системная модель рассматривается в целом и единство условий. Для конкретной системной модели множество предположений относительно ее структуры состава элементов, характеристики и свойств элементов, связей элементов образует методологическую парадигму модели. Современным направлением в области системного проектирования является структуралистский подход по Дж. Клиру, в котором особое внимание уделяется не характеристикам функций, описывающих систему, а структурным характеристикам системы . Средством автоматизированного проектирования на основе структуралистского подхода является экспертная система, предназначенная для разработки системного объекта с заданными свойствами при соблюдении установленных ограничений . УРСЗ универсального решателя системных задач. Адекватное моделирование структуры сложных алгоритмических моделей управления является центральной проблемой автоматизации процесса принятия решений, поэтому качество ее разрешения в значительной степени определяет качество принимаемых решений. Автоматизация управления ЭЭС базируется на использовании современной вычислительной техники, комплексов техническою, информационного, юридического, организационного и другого обеспечения , . Современная теория принятия решений в ЭЭС является одним из наиболее актуальных направлений системных исследований, ориентированных на специфические методы описания, изучения, конструирования и управления сверхсложными объектами различного рода. Решение задач управления такими объектами достигается с помощью процедур системного анализа, зависящих как от задач конкретного исследования, так и от особенностей самого объекта.