Введение к работе
Актуальность работы. Конец XX - начало XXI в. будет, по общему мнению, переломным периодом в развитии как мировой, так и отечественной энергетики. Он, в частности, характеризуется исчерпанием дешевых запасов нефти и газа, постепенным переходом к практически неограниченным, но чрезвычайно капиталоемким источникам энергии, удорожанием энергетических ресурсов и необходимостью их более экономного использования, усилением влияния энергетики на экономику и на окружающую среду.
В этих условиях для страны возникает острая потребность получить ответы на вопросы: какова должна быть оптимальная стратегия развития энергетики, не повлияют ли на темпы экономического развития переход на новые'источники энергии, не приведет ли удорожание топлива и энергии и рост их капиталоемкости к" необходимости изменить структуру промышленного производства и образ кивни?
Интенсивно усложняющаяся ситуация с энергетикой в целом н особенно с энергопотреблением, . подчеркивает важность своевременного ответа' на указанные вопросы.
Именно здесь особое значение приобретает необходимость дальнейшего развития научно-методической базы системных исследований в энергетике , которая, неразрывно взаимосвязана с общим уровнем математического моделирования, и применения ЭВМ. Накопленный опыт г использования математических методов и ЭВМ в энергетике свидетельствует о том, что должно соблюдаться соответствие между масштабностью постановок задач исследования больших систем энергетики и обоснованием принимаемых решений, с одной стороны,- и исследовательскими средствами, включающими в себя методы, программное обеспечение и сами ЭВМ, - с другой.
В стране имеются и ведутся разработки соответствующих' средств автоматизации энергетических исследований, которые опираются, в основном, на экономико-математические модели: оптимизации топливно-энергетического баланса страны, развития электроэнергетических и трубопроводных систем, управления (оптимизации режимов) электроэнергетических систем и т.д. Следует при этом отметить, что выполненные цо настоящего времени отечественными научно-исследовательскими коллективами работы по изучению оптимальных (рациональных) стратегий долгосрочного раввития энергетики страны обнажили уязвимость использовавшейся методики: стремление найти оптимальную стратегию развития Энергетики делало результаты крайне неустойчивыми, быстро терявшими практическую ценность при изменении внешних условий, особенно зконо-
кической ситуации. С другой стороны, многие задачи исследований реальных систем (например, задачи исследования динамических свойств энергетики в условиях неопределенности), описываются моделями, в которых число уравнений и переменных зачастую достигает согни, тысячи и более. В этих условиях становится невозможным эффективно выполнять проверку адекватности исходной математической модели, и неразрешимой проблемой оказывается однозначность интерпретации полученных решений из-за: 1) существенной неопределенности информации-во есєх звеньях технологической цепочки процесса исследования той иди иной системы (в том числе из-за известной субъективности сформированных модельных показателей) ; 2) весьма большого числа анализируемых технико-экономических показателей модели, т.е. уже сама модель здесь становится как бы "вещью в себе". Отсюда вытекает необходимость создания соответствующих условий для:проведения расчетов на ЭВМ, избавления исследователя от рутинной работы, упрощения.отдельных стадий моделирования и процедуры анализа принимаемых решений. Безусловно, что наиболее елейной проблемой для системных исследований в энергетике является учет неопределенности условий и факторов, а также неоднозначность оценки вариантов как процесса развития той или иной энергосистемы, так и принимаемых решений. Проблема неопределенности в свою очередь обусловливает значительную неформализуемость процесса исследования.
Как известно, проблема извлечения наибольшего количества сведений об изучаемых процессах в энергетических системах при ограниченных затратах (временных, стоимостных) является в настоящее время весьма актуальной, интуиция экспериментатора в этом случае становится все менее и менее надежной опорой. В частности, чтобы узнать число различных состояний объекта (условий развития энергетики) требуется провести п-и* испытаний (наблюдений) над соответствующей моделью (например, оптимизационной) энергетики (здесь и - число уровней (число значений показателя в заданном диапазоне), к - число рассматриваемых переменных, например, размер вектора потребностей в модели энергетики). Нетрудно видеть, что на первый взгляд простая система (модель) с пятью переменными на пяти уровнях имеет 3125 состояний, а для десяти переменных на четырех уровнях их уже свыше миллиона.
В этих условиях является очевидным отказ от таких экспериментов, которые включают все возможные опыты: перебор слишком велик. Тогда возникает 'вопрос: сколько и каких опытов надо включить в эксперимент, чтобы решить поставленную задачу? Именно здесь и необходимо планирование эксперимента, которое представляет собой не только как способ обработки экспериментальных данных, но и как средство оптимальной организации процесса исследования. При этом существенно следующее:
ітремление к минимизации общего числа экспериментов; одновременное ?арьирование всеми переменными, определяющими процесс, по специальный гравилам-алгоритмам; использование математического аппарата, форыиру-ищего -многие действия экспериментатора; выбор четкой стратегии, поз-юляющей принимать объективные (с позиции исследователя) решения посіє каждой серии экспериментов.
Именно поэтому при исследовании сложных производственных, в тан отеле энергетических, систем в последнее время начали применяться ма-пинные имитационные эксперименты, основу которых составляют методы математической статистики и методы решения специфических экстремальных задач. Б процессе реализации таких экспериментов выполняются., по-крупному, следующие стадии работы: 1) формулирование исходной проблемы и соответствующей математической модели; 2) планирование имитационных экспериментов; 3) проведение имитационных экспериментов з математической моделью на ЭВМ; 4) анализ результатов этих экспериментов; 5) принятие соответствующих решений.
В основе диссертации лежит предлагаемый автором имитационный метод статистической аппроксимации (ИМСА), который представляет из себя специальным образом ориентированный комплекс вероятностных моделей и статистических методов - см.- рис.1. Применение .этого метода особенно ваісно на стадии прогнозирования развития сложных энергетических систем, когда речь идет об исследовании влияния нескольких ключевых факторов (переменных) на поведение моделируемой системы. ИМСА становится особенно ценным инструментарием при анализе результатов реализации региональных программ энергоснабжения. Имитационно-статистическая аппроксимация оказывается необходимым элементом аппарата исследования зоны неопределенности производственных систем и согласования их решений в условиях неполноты исходной информации. Определяющим назначением ШСА является построение имитационных моделей, позволяющих анализировать объективные закономерности энергопотребления ( н энергосбережения) при заданных стратегиях развития народного хозяйства. Актуальной представляется задача разработки и внедрения технологий и технических средств, обеспечивающих широкомасштабный (в меру экологической и экономической целесообразности) вклад нетрадиционных источников энергии (в частности, биоэнергии) в энергетический баланс страны (региона) .
Таким образом, новые условия развития энергетики, чрезмерно громоздкие методы и модели для исследования механизма явлений, происходящих в той или иной энергетической системе, приводят к необходимости разработки и последующем внедрении имитационного метода статистической аппроксимации. Что касается известных имитационных подходов, то
i№
ї. Лостановка аадачи
1а. Анализ проблемы
Id. Определение системы: спецификация задачи, выделение подсистем
Is. Анализ структуры системы: определение уровней иерархии систе
мы, определение іл спецификация процессов управления и каналов
* информации, спецификация подсистем
1г. формирование общей цели и критерия системы.
Ід. Подбор необходимой исходной информации для формирования мате
матической (оптимизационной) модели системы
П* Составление и отладка на Ш математической модели энергетичес
кой системы
ISSi
!Ш. определение совокупности входных и выходных для имитационных
| моделей энергетической системы переменных (факторов)
ІУ. Уценка'пригодности математической модели
1Уа. Проверка соответствия результатов контрольных расчетов, полу ченных на ЭВМ.натурным данным
ІУ6. Выбор критерия пригодности (оптимальности) модели в соответ
ствии с цельзз исследования
2. Постановка задачи аппроксимации сложных моделей
Уа. Непосредственная еппроксимацияЛзконометріческие иетсды)
Уб. Аппроксимация сложных моделей более простыми (регрессионными)
Ув. Игровые имитационные модели
ІІ. Планирование отсвиващих 'эксперииентов
У1а. Еыдвижение гипотез о виде аш реке ими руших моделей
УІ6. Построение плана отсеивающего эксперименте
і ft,
rp «3
S cq,3- m ntfs o«
О tDt« H«
-сю*; ас їй
є ftt- SftJ З дКЄИ С КР.В
ос рв
JTCL Кшинмые имитвцконнъе вксперииенты с исдедяїАй энергетических
Ж2Ы ,
Уй. ыатематико-статистический анализ
Ж&* Выделение значимых переменных (факторов) и их статистическое оценивание
УЕіб. Іінтерлретацид результатов отбора 'значимых переменных
Уііз. Эвристическое объединение значимых переменных* выделенных
различными методами, их отбора (формирование матрицы регрессо-
ров на основе значимых переменных)
IX. Ііостроение системы т'огооткликовых аппроксимирующих моделей
X. Проверка адекватности системы многооткликовых аппроксимирующих
моделей ___
XI* Использование системы многооткликовых аппроксимирующих моделей для'исследования и прогнозирования развития слоеных энергетических систем,
XJL выдвижение новых гипотез о функционировании и развитии энер
гетических систем
Fife*. Едок-схема имитационного негода статистичесаой шшрокешации
их отдельные теоретические и прикладные аспекты находили прежде применение (причем, недостаточно активное) в энергетике в основном ка уровне страны. Между тем, отсутствие должных комплексных проработок по имитационному моделированию энергетгата на региональном уровне (особенно на уровне энергоемких промувлов и промпредприяткй) существенно снижали объективность и ценность научных и практических результатов исследований на том же "союзном" (теперь - республиканском) уровне. В этой связи автором диссертации выполнена большая работа по обобщению уже реализованных и ведущихся отечественных и зарубеялкх исследований в области имитационного моделирования, рассредоточенных в многочисленных публикациях, с целью восполнить и этот имеющийся пробел. Иначе говоря, тщательно "отработав" технологии моделирования на нижнем уровне иерархии моделирования с получением достоверных (не только по формальным правилам, но и с учетом непротиворечивости результатов), представляется логичным переход на следующий уровень иерархии моделирования и т.д.
Цель и. задачи работы. Работа преследует деэ основные цели:
-
разработать имитационный метод статистической аппроксимации;
-
апробировать имитационный метод статистической аппроксимация
в диалоговом режиме с ЗВМ при решении конкретных энергетических задач ' с позицій современных системных исследований.
При реализации этих целей автором были решены следующие задачи: 1. В области теории и методологии: '- даны обоснования имитационного моделирования с позиций системного подхода;
- предложена схема многоуровневой иерархии имитационного модели
рования; '
- разработана имитационная схема реализации метода статистической аппроксимации;
предложен подход к построению имитационной системы для исследования энергетики регионов;
ряд алгоритмов отбора значимых переменных (шаговая регрессия, метод шагового окаймления, метод последовательного отсеивания, случайный баланс) ориентированы на случай многомерного отклика (многоот-кликовость - это одновременное измерение нескольких выходных величин-откликов). В основе алгоритма шагового окаймления (многоотклико-вый вариант) лежат формулы, полученные автором;
предложены оценки типа метода наименьших квадратсЕ для некоторых специальных многооткликовых регрессионных задач, исследована их связь с наилучшими несмещенными оценками;
предложен способ построения композиционных планов, учитывающий коррелкрованность уровней отдельных переменных;
оценена вероятность. обнаружения.значимых переменных в многоот-кдиковой ситуации при использовании рандомизированных планов;
предложены симметричные по отношению к входам-Еыходам аппроксимирующие модели, полезные при "пофакторном" анализе энергетических систем и при поиске согласованных решений исследуемых систем;
предложен подход к имитационному процессу взаимоувязки одноуровневых систем в условиях неопределенности;
разработан статистический метод согласования одноуровневых производственных систем в условиях неопределенности;
классифицированы' связи энергетического комплекса (ЭК) страны с другими отраслями и сферами народного хозяйства и выявлены наиболее существенные кз них для долгосрочного, прогнозирования развития ЭК на уровне страны;
разработана методика имитационного моделирования процесса био-конверсии в биоэнергетических установках (БЭУ).
2. В области содержательных исследований и тенденций нового этапа развития энергетики:
- выявлены наиболее общие тенденции влияния сыеаных отраслей
энергетического комплекса страны и экспортно-импортной политики на
энергетику; (
- 'построены прогнозные характеристики энергопотребления страны,
некоторых регионов, промузлов, промпредприятий;
исследована эффективность использования топливно-энергетических ресурсов на наиболее энергоемких промышленных предприятиях ряда областей и промузлов;
исследованы энергетические параметры биоэнергетической установки в поточных технологических линиях по ресурсосберегающей природоохранной утилизации птичьего помета; _
выявлена структура производственных взаимосвязей систем межотраслевого комплекса;
разработана принципиальная схема имитационной системы исследования развития энергетики регионов;.
Научная новизна. В диссертации предложен, базирующийся на идеях рандомизации и методах математической статистики, имитационно-статистический подход к изучению с системных позиций сложных энергетических систем и их моделей. Данный подход применим для широкого спектра моделей, включающих в себя большое количество входных и выходных переменных, а также внутренних параметров, причем информация о тех и дру-
'их может быть неоднозначной (указаны граница возможных значений или задано их априорное распределение).
Отличие предлагаемого в диссертации подхода от известных ранее, Зазирующихся на имитационных моделях и экспериментах, заключается в :ледующем: 1) активно используемая идея рандомизации имитационного эксперимента позволяет сложные по структуре и качеству переменных детерминистические модели свести к простым стохастическим моделям; 2) гекоторые" статистические методи и соответствующие алгоритм били адаптированы к многооткликовым моделяы ; 3) основное внимание уделено методам имитационно-статистической аппроксимации, которые необходима уга решения практических задач, связанных с исследованием задач энергетики страны и отдельных регионов; 4) реализован диалоговый реким :опряжения различных этапов имитационных исследований; 5) построены шогооткликовые регрессионные модели энергопотребления и энергосбережения страны, регионов и отдельных промпредприятий; 6) построены имитационные модели, отражающие энергетические параметры биоэнергетических установок.
Практические результаты диссертации связаны с задачами прогнози->ования условий долгосрочного развития энергетического комплекса :траны, прогнозированием энергопотребления и энергосбережения, ис-гользованием нетрадиционных источников энергии, а именно:
с разработкой одного из основных этапов исследования оптималь-шх направлений развития ЭК - этапа формирования гипотез развития інергетического комплекса страны в части исследования его внешних ікономических связей;
с построением прогнозной модели энергопотребления страны, слу-еащей связующим звеном между межотраслевой моделью развития экономики і оптимизационной моделью развития энергетики;
с построением моделей энергопотребления и (в ряде случаев) інергосбережения некоторых регионов (Иркутская область, Уральский регион), промузлов (Иркутский, Кемеровский, Улан-Удэнский) и отдельных інергоемких предприятий Иркутской области;
с разработкой основных принципов построения имитационной сис-емы эффективного выполнения анализа состояния и оценкой перспектив іазвития социально-ориентированной энергетики Северо-Запада России;
с взаимосвязанной оптимизацией систем при неполной информации і межотраслевых комплексов отдельных регионов страны (Дальний Восток, Іибирь);
с разработкой методики моделирования производства товарной інергии, позволяющей принимать оптимальное решение в процессе функци-
онирования БЭУ и задаваться конструктивными параметрами при проектировании технологической линии получения биагаза;
- е разработкой необходимого набора (пакета) алгоритмов и программ по аналиву и планированию имитационных экспериментов, предназначенного для решения задач имитационного моделирования и статистической аппроксимации моделей слозшых энергетических систем.
Практическая ценность работы состоит в разработке имитационного метода статистической аппроксимации моделей сложных энергетических систем, пакета программ по анализу и планированию имитационных экспериментов, а также в получении содержательных результатов при: исследовании внешних связей ЭК; прогнозировании уровней энергопотребления страны, ряда регионов и отдельных промпредприятий; согласовании моделей производственных систем одного из регионов страны в условиях неопределенности; прогнозировании энергосбережения на примере крупных промузлов, энергоемких предприятий; утилизации отходов сельскохозяйственного производства и разработке технического задания на проектирование БЭУ.
Научная апробация работы. Основные результаты работы обсуждались на Всесоюзных совещаниях, конференциях: Всесоюзное научно-техническое совещание "Разработка и реализация региональных программ энергосбережения" (г.Ленинград, ноябрь, 1997 г.); 2-е Всесоюзное совещание "Техническая биоэнергетика" (г.Саратов, октябрь, 1985 г.); Всесоюзное совещание* "Техническая биоэнергетика" (г.Рига, ноябрь, 1987 г.), Всесоюзное совещание "Техническая биоэнергетика" (г.Мелитополь, июнь 1S88 г.); на совещаниях директоров промышленных предприятий Иркутской области по вопросам энергосбережения в Иркутском доме техники (апрель 1986 г., апрель 1988 г.); Областной конференции "Автоматизированные системы научных исследований" при Комитете Иркутского областного совета НТО по внедрению АСУ в народное хозяйство (г.Иркутск, июнь 1988 г.); на секции Ученого совета Института энергетических исследований (ИБЭИ) РАН; на секциях Ученого совета Сибирского энергетического института (СЭИ) СО РАН, Института физико-технических проблем энергетики Севера (ИФТПЭС) КНЦ РАН, Института информатики и математического моделирования технологических процессов КНЦ РАН.
Методическую основу составляют исследования по системному анализу и методам имитации сложных технических и экономических систем, проводимые в: Институте энергетических исследовании РАН, Центральном экономико-математическом институте РАН, Институте экономики и организации промышленного производства СО РАН, Сибирском энергетическом институте СО РАН, лаборатории математической статистики механико-математического факультета Московского государственного университета и
ряда других организаций, Всероссийском государственном научно-исследовательском и проектно-конструкторском институте по промышленной энергетике и рациональному использованию в промышленности топлива, электрической и тепловой энергии и вторичных энергетических ресурсов (ВБИПИэнергопром).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 34 печатных работы в центральных, местных и зарубежном изданиях, в том числе основной материал диссертации отражен в двух коллективных монографиях; результаты работы изложены в ряде отчетов по НИР в СО ВНИПИэнерго-пром, СЭИ СО РАН И ИФТПЭС КНЦ РАН.
Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, семи глав и заключения. Работа содержит 405 страниц машинописного текста, включая 54 таблицы,39 рисунков и список литературы из 258 наименований.