Методы интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в системах энергетического менеджмента Бребельс, Адриан

Введение к работе

Актуальность темы. Вопросы энергетической безопасности являются критическими для любой страны мира. В настоящее время наблюдается устойчивый рост потребления электроэнергии (см. отчеты Carbon Monitoring for Action, CARMA). При этом возрастающие риски техногенных катастроф приводят к закрытию генерирующих энергию объектов и к поиску новых источников энергии. В связи с этим, повышение энергетической эффективности и оптимального потребления энергии являются крайне актуальными задачами.

Для повышения энергетической эффективности в различных областях разрабатываются энергетические политики и реализуются мероприятия по энергосбережению. Такая система, объединяющая взаимосвязанные элементы, используемые для разработки и внедрения энергетической политики, процессов и процедур достижения энергетических целей получила название "система энергетического менеджмента" (или система энергоменеджмента, СЭМ) [ИСО/ISO 50001-2012]. Однако существующие модели СЭМ носят обзорный характер и включают только общие рекомендации по заданию энергетических целей и планированию мероприятий энергетического менеджмента для их достижения.

При реализации СЭМ осуществляется процесс принятия решения (ППР) по выработке и реализации мероприятий направленных на достижение экономической результативности. Теоретические положения теории принятия решения и разработки систем поддержки принятия решения на основе интеллектуального анализа данных и зданий отражены в работах Петровского А.Б., Ларичева О.И., Пупкова К.А., Armstrong S., Power D., Benner A., Er M., Druzdzel M., Flynn R., Holsapple C., Averweg U. Следует отметить труды в области энергетики таких отечественных и зарубежных ученых как Вагин В.П., Меламед А.М., Макоклюев Б.И., Baker A.B., Weron R., Taylor J.W., Espasa A, Deconinck G, Helsen L., Hyndman R.J и других.

Однако фактически задача принятия решения в СЭМ является труднофор- мализованной и слабоструктурированной и в связи с этим можно обозначить возникшую научно-техническую проблему поддержки при принятии управленческих решений в СЭМ.

Цели и задачи работы. Целью работы является повышение эффективности СЭМ, выражаемое в достижении энергетической результативности, а именно снижении расходов на потребление энергии при неизменном уровне комфорта или объеме выпускаемой продукции.

Для достижения поставленной цели были сформулированы следующие задачи.

1. Осуществить анализ системы энергетического менеджмента зданий и выделить проблемы, связанные с управлением энергетическими системами при достижении энергетических целей.

2. Формализовать процесс поддержки принятия решения в СЭМ, направленный на достижение формализованных энергетических целей.

3. Разработать методы интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в СЭМ, учитывающие специфику предметной области: множественность объектов, плохие данные, реализация в режиме реального времени.

4. Реализовать математическое обеспечение систем интеллектуальной поддержки при принятии решения в системах энергоменеджмента зданий.

5. Испытать предлагаемые методы интеллектуальной обработки информации и оценить их эффективность.

Объектом исследования является система энергетического менеджмента зданий (СЭМЗ) различных типов.

Предмет исследования - методы поддержки при принятии управленческих решений в СЭМ на основе интеллектуальной обработки данных.

Гипотеза исследования - использование интеллектуальных моделей и методов обработки данных позволит повысить эффективность СЭМ зданий.

Научная новизна заключается в разработке методов интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в системах энергетического менеджмента, включающих в себя:

5. 1. метод оценок эффективности системы энергетического менеджмента на основе показателей энергетической результативности, позволяющий оценить качество принимаемых решений при управлении энергетическими системами;

   2. метод автоматического прогнозирования потребления электроэнергии для множества зданий различных типов, включающий оригинальный алгоритм выбора модели прогнозирования на основе множества оценок ошибок прогнозирования;

   3. метод прогнозирования потребления газа в зданиях, основанный на свертке данных и учитывающий различные внешние факторы, позволяющий снизить ошибки прогнозирования;

   4. новый метод идентификации выбросов в данных, основанный на моделях прогнозирования и кластеризации данных, позволяющий идентифицировать выбросы различных типов.

   Практическая ценность работы заключается в реализации предлагаемых методов в системах EcoSCADA, Data Quality Framework и апробация подходов на реальных объектах - зданиях различного типа в Бельгии и Голландии. Показано, что с использованием предложенных подходов повышение эффективности СЭМ достигает 20%.

   Апробация. Основные положения и материалы диссертационной работы докладывались на международных научно-технических конференциях: Информационные технологии в образовании, технике и медицине: 21-24 сент. 2009 / ВолгГТУ, Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе (IT+SE'10). Майская сессия (Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 20-30 мая 2010 г.). Инновационные технологии в управлении, образовании, промышленности "АСТИНТЕХ-2010" : матер. междунар. науч. конф. (11-14 мая 2010 г.), Международный симпозиум по прогнозированию ISF' 11 (Прага, Чехия, 2011), 13 и 14 международные конференции по информационной интеграции и веб- ориентированным приложениям и сервисам iiWAS-2012 (Вьетнам, Декабрь 2012), iiWAS-2013 (Бали, Индонезия, 2013), Применение искусственного интеллекта в инженерии и бизнесе, Жежуф-2012, 20-23 сентября 2012, Конгресс по интеллектуальным системам и информационным технологиями "IS&IT11" (Дивномор- ское, 2-9 сент. 2011 г.), Конгресс по интеллектуальным системам и информационным технологиями "IS&IT12" (Дивноморское, 2-9 сент. 2012 г.), Геленджик. Положения диссертации докладывались на аспирантском семинаре в Католическом Университет г.Левен, Бельгия.

   Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 18 печатных работ, в том числе 6 публикаций в журналах, рекомендованных ВАК, 6 публикаций в иностранных изданиях (3 публикации проиндексировано в Scopus).

   Личный вклад автора. Личный вклад автора заключается в постановке целей и формулировке задач исследований, разработки методов решения поставленных задач, анализе полученных данных и их интерпретации.

   Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы из 112 наименований. Объём диссертации - 135 с., включая 72 рис., 18 таблиц.

   Похожие диссертации на Методы интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в системах энергетического менеджмента

   

   Модели и метод построения мультиагентных систем поддержки принятия решений для управления распределенными объектамиВасильев Николай Владимирович

   

   Создание экспертно-математической системы поддержки принятия решений на основе метода анализа иерархий для разработки установок электросинтеза озонаКротов Юрий Вячеславович

   

   Модели и методы построения корпоративных интеллектуальных систем поддержки принятия решений Швецов Анатолий Николаевич

   

   Метод поддержки принятия решений при разработке информационных систем на основе мультиагентного подходаСпицина Ирина Александровна

   

   Разработка методов и алгоритмов поддержки принятия решений при создании систем управления наружным освещениемЛифиренко Максим Вячеславович

   

   Метод и алгоритмы обработки информации в системе поддержки принятия решений процесса получения защитной азотно - водородной атмосферы в производстве метизовВишнякова, Ирина Леонидовна

   Метод генерации тестового множества для отладки нейросетевых систем поддержки принятия решений, основанных на трёхслойных персептронахКузьмин, Алексей Константинович

   Модели и методы поддержки принятия решений для компьютерных тренажеров авиационно-транспортных системФилимонюк, Леонид Юрьевич

   

   Разработка методов и средств поддержки принятия решений для интегрированной инструментальной среды построения систем обработки информации и управления в машиностроенииПушкин Алексей Юрьевич

   

   Методы и алгоритмы обработки данных в порядковых шкалах для систем поддержки принятия решенийДаничев Алексей Александрович