Разработка методов многокритериального анализа вариантов развития электроэнергетических систем тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.16, кандидат технических наук Иванова, Екатерина Юрьевна

• Иванова, Екатерина Юрьевна
• кандидат технических наук
• 1998

Оглавление диссертации кандидат технических наук Иванова, Екатерина Юрьевна

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ Глава

ХАРАКТЕРИСТИКА ПРОБЛЕМЫ, АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ДИССЕРТАЦИИ 1.1 .Особенности задачи анализа и обоснования вариантов развития ЭЭС 1.2.Состояние исследований по методам многокритериального анализа 1.3.Особенности методов многокритериального анализа и постановка задачи диссертации

1.4. Характеристика объекта исследований, условий и критериев

1.4.1. Характеристика структурного представления ЕЭЭС

1.4.2. Характеристика внешних условий развития ЕЭЭС - нормальных и экстремальных

1.4.3. Характеристика возможных критериев оценки вариантов развития ЕЭЭС

1.4.4. Краткие сведения о средствах определения количественных оценок по вариантам и критериям для различных внешних условий

1.5.Выводы Глава

РАЗРАБОТКА И РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА МЕТОДА ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫХ УСТУПОК В МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОМ АНАЛИЗЕ РЕШЕНИЙ ПО РАЗВИТИЮ ЭЭС 2.1 .Исходные условия и допущения

2.2. Математическая модель ЭЭС

2.3.Реализация метода уступок 2.4 .Выводы

Глава

РАЗВИТИЕ МЕТОДА МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО АНАЛИЗА РЕШЕНИЙ

ДЛЯ ВЫБОРА ВАРИАНТА РАЗВИТИЯ ЭЭС

3.1. Характеристика метода анализа решений

3.2. Основные положения метода анализа решений для задач выбора вариантов развития ЭЭС

3.3. Особенности использования экспертных оценок при реализации метода анализа решений

3.4. Построение функций полезности для критериев

3.5. Оценка весовых коэффициентов многокритериальной функции полезности

3.6. Анализ и сравнение вариантов развития

3.7. Анализ чувствительности

3.8. Обоснование необходимости введения шкал измерения полезностей вариантов

3.9. Основные положения и особенности экономического сравнения вариантов развития ЭЭС

3.10. Выбор варианта развития ЭЭС на основе метода анализа иерархий (МАИ)

3.11. Выводы

Глава

КОМПЛЕКСНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ

МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ВЫБОРА ВАРИАНТА

РАЗВИТИЯ

4.1 .Общая схема комплексного использования методов многокритериального анализа вариантов развития ЭЭС

4.2.Характеристика основных положений содержательной задачи анализа и выбора вариантов развития ЕЭЭС

4.3.Использование метода уступок для отбора вариантов развития ЕЭЭС России

4.4.Сравнение вариантов развития ЕЭЭС России на основе многокритериального анализа решений

4.5.Использование метода анализа иерархий (МАИ) для выбора варианта развития ЕЭЭС России

4.6.Выводы ЗАКЛЮЧЕНИЕ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методов многокритериального анализа вариантов развития электроэнергетических систем»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность проблемы. Управление развитием электроэнергетической системы (ЭЭС) - сложный многогранный процесс, состоящий из подготовки и обоснования, принятия и реализации разнообразных решений по развитию как отдельных частей, так и всей системы в целом.

Рассматривается задача развития крупных ЭЭС на определенный период. Как правило, рассчитывается несколько вариантов развития системы, под которыми понимаются различные пути обеспечения прогнозируемого уровня нагрузки на рассматриваемый период времени. Необходимо выбрать наиболее рациональную структуру генерирующих мощностей по типам оборудования на перспективу, удовлетворяющую заданным потребностям в электроэнергии и учитывающую существующие внешние ограничения.

Разработанные к настоящему времени методы и модели решения задач оптимального развития в энергетике используют в качестве критерия оптимальности, как правило, минимум суммарных приведенных затрат. Однако, альтернативные варианты развития такой сложной технико-экономической системы, как электроэнергетическая, нельзя оценивать только экономическим критерием. Лица, заинтересованные в выборе решения, формируют множество, как правило, противоречивых критериев для оценки вариантов. Наряду с экономическими и техническими, это могут быть экологические, социальные и другие.

В связи с этим, требуется разработка и внедрение в практику управления развитием ЭЭС многокритериальных методов принятия решений. В нашей стране уже проводился ряд исследований, посвященных этой проблеме (работы Д.А. Арзамасцева, Л.С. Беляева, Ю.Б. Гука, ПЛ. Долгова, А.Л. Мызина, В.Р. Окорокова, и других авторов). Однако выполненные исследования недостаточны для того, чтобы считать проблему решенной, и требуется разработка более подходящих методов, адекватно учитывающих особенности выбора многокритериальных решений.

Целью работы является разработка и реализация методики многокритериального анализа на основе рационального сочетания и развития подходящих методов для решения задачи выбора наиболее приемлемого варианта развития ЭЭС.

В связи с изложенным, конкретные задачи работы следующие:

1. Анализ современного состояния исследований по многокритериальным методам принятия решений и определение на этой основе целесообразных для использования подходов и методов решения задачи выбора вариантов развития электроэнергетической системы.

2.Разработка эффективной методики многокритериального анализа на основе рационального сочетания методов уступок и анализа решений для задачи выбора наиболее приемлемого варианта развития ЭЭС.

3.Разработка и усовершенствование многокритериальных методов уступок и анализа решений.

4.Практическая реализация конкретной исследовательской задачи на основе применения разработанной методики и используемых в ней методов.

В результате работы по указанным направлениям была разработана полная схема исследований по выбору варианта развития на основе метода уступок, классического и модифицированного автором метода анализа решений, разработаны математические модели и выполнена их программная реализация. Общая методика и модификации методов уступок и анализа решений обладают научной новизной.

Методы исследования. В работе использованы методы математического программирования, теории графов, элементы теории матричной "алгебры. Иллюстрация практического применения основана на выборе рационального варианта развития ЕЭЭС России. Реализация осуществлена на базе языка программирования FORTRAN -4, табличного процессора MS Excel, а также в среде MatLab.

Практическая ценность работы заключается в том, что показана реальная возможность сравнения альтернативных вариантов развития ЭЭС на основе предложенных многокритериальных методов.

Применение данных методов и алгоритмов на практике позволит принимать обоснованные решения, особенно в новых социально-экономических условиях, когда возрастает необходимость учета многих критериев оценки принимаемого решения.

Предложенные методические разработки могут быть использованы при создании программного обеспечения планирования развития электроэнергетических систем в условиях многокритериальности.

По результатам исследований опубликовано 9 работ, одна работа - в печати.

Распределение материала по главам следующее.

В первой главе дается обзор многокритериальных методов принятия решений и их классификация по следующим признакам: общая идея метода, требуемая информация от эксперта, требования к математической модели. Выделяются три подхода: метод последовательных уступок, метод анализа иерархий и метод анализа решений, наиболее соответствующие специфике задач развития ЭЭС.

Формулируется вербальная постановка задачи. Далее формулируются основные задачи работы: -формирование общей комплексной схемы совместного использования метода последовательных уступок и метода анализа решений; -разработка алгоритма метода уступок и его реализация; -развитие метода анализа решений, разработка и реализация алгоритмов для отдельных этапов применения метода;

-исследование возможностей метода анализа иерархий как альтернативного методу анализа решений для решения поставленной задачи выбора вариантов;

-иллюстрация методики на примере конкретной задачи развития ЭЭС;

Завершает главу характеристика основного объекта исследований -ЕЭЭС России, внешних условий ее развития - нормальных и экстремальных, возможных критериев оценки вариантов развития ЕЭЭС. Даются краткие сведения о средствах определения количественных оценок по вариантам и критериям для различных внешних условий.

Вторая глава посвящена развитию и реализации метода последовательных уступок применительно к задаче развития ЭЭС.

Здесь рассматриваются вопросы построения математической модели, алгоритм метода и дается обоснование некоторых особенностей его реализации.

В третьей главе представлена формализация применения одного из возможных способов решения задачи выбора варианта развития ЭЭС на перспективу - метод анализа решений. Он базируется на фундаментальных положениях многомерной теории полезности. Этому методу отведено центральное место в работе.

Дается формализация его отдельных этапов применительно к поставленной задаче ,а именно:

-построение однокритериальных функций полезности; -получение оценок весовых коэффициентов; -анализ чувствительности;

-анализ и выбор вариантов развития на основе полученной агрегированной функции полезности.

Представлена модификация метода, предложенная и выполненная автором, которая в значительной мере упрощает процесс принятия решения для ЛПР по рассматриваемым вариантам развития.

Завершает главу модификация метода анализа иерархий, который также может быть применен для решения поставленной задачи. В нем требуемая обработка экспертных оценок основана на попарном сравнении элементов рассматриваемой проблемы и последующем иерархическом синтезе результатов.

В четвертой главе рассмотрены возможности практического применения рассмотренных многокритериальных методов. Данная глава содержит детальное описание процесса анализа и выбора рационального варианта развития электроэнергетической системы на примере ЕЭЭС России на перспективу.

Отдельный раздел посвящен характеристике рассматриваемых вариантов развития, множества критериев оценки и набора внешних условий.

Приводятся результаты использования метода уступок для анализа трех вариантов развития и набора внешних условий, содержащего четыре возможные ситуации, на примере Объединенной ЭЭС Центра России. В качестве критериев оценки используется критерий надежности в экстремальных условиях развития системы и критерий затрат на вводимое оборудование. Анализируется степень влияния рассматриваемых наборов (сценариев) внешних условий на перспективное развитие системы.

Возможности метода анализа решений демонстрируются на более сложной схеме - ЕЭЭС России. Оценка четырех представленных вариантов проводится с помощью четырех критериев. Набор внешних условий содержит шесть позиций.

В заключении сформулированы основные результаты и выводы, полученные в диссертационной работе, а также изложены направления дальнейшей работы автора.

Внутри каждой главы принята сквозная нумерация формул. Рисунки и таблицы нумеруются отдельно по разделам глав.

1. ХАРАКТЕРИСТИКА ПРОБЛЕМЫ, АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ

ИССЛЕДОВАНИЙ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ДИССЕРТАЦИИ

1.1. Особенности задачи анализа и обоснования вариантов

развития ЭЭС

Производство электроэнергии на электростанциях, входящих в состав электроэнергетических систем, составляет большую часть от вырабатываемой в стране. В связи с этим проблемы развития ЭЭС являются основными в электроэнергетических задачах. Управление развитием ЭЭС -сложный многогранный процесс, состоящий из подготовки и обоснования, принятия и реализации разнообразных решений по развитию как отдельных частей, так и всей системы в целом.

Существует целый ряд задач развития. Их состав уже неоднократно исследовался [2,3,8,44]. Во всех задачах, как правило, возникают вопросы о планировании, проектировании и строительстве электростанций и линий электропередач, о времени ввода отдельных видов оборудования, о поставках оборудования и материалов из смежных отраслей, о наличии необходимых видов и объемов топлива и о возможностях его замены другими видами. Это лишь небольшой перечень проблем в рамках решаемых задач развития.

Итак, рассматривается задача развития ЭЭС на определенный расчетный период. Целью является выбор рациональной структуры генерирующих мощностей по типам оборудования на период 10-20 лет, удовлетворяющей потребностям в электроэнергии и учитывающей существующие внешние ограничения [3,44].

Данная задача является одной из структурных задач развития электроэнергетики страны и тесно взаимосвязана с подобными задачами, которые решаются в рамках топливно-энергетического комплекса (ТЭК).

Имеет смысл рассматривать подобную задачу именно для периода 10-20 лет. На более короткий период времени она лишена смысла, поскольку структура ЭЭС на этот период уже предопределена ранее принятыми решениями о строительстве электростанций.

При такой постановке возможно несколько вариантов развития ЭЭС, под которыми понимаются различные пути обеспечения прогнозируемого уровня нагрузки и электропотребления на рассматриваемый период времени.

Расчет возможных вариантов осуществляется с помощью имеющихся в распоряжении исследователей математических моделей с соответствующим программным и информационным обеспечением. К ним можно отнести модель выбора рациональной структуры ЭЭС, модели для оценки надежности системы, экологических последствий от работы энергетических объектов и другие. Более подробные характеристики отдельных требуемых моделей приведены в разделе 1.4.4.

Рассматриваемая проблема развития ЭЭС не носит одноотраслевой характер. Поэтому выбор оптимального варианта развития должен осуществляться также и с учетом внешних условий. Наборы внешних условий развития ЭЭС представляют некоторые характерные сочетания конкретных условий и в совокупности представляют область их неопределенности.

Определение рационального или близкого к рациональному пути развития энергосистемы, удовлетворяющего потребностям для интересующего нас определенного периода времени, является непростой задачей. Эта задача усложняется еще и тем, что современные условия реформирования экономики России характеризуются расширением числа участников, оказывающих влияние на процессы принятия решений по развитию ЭЭС. ЛПР всегда стремится выбрать оптимальный вариант решения, но достигнуть этого при наличии многих условий, возможно и вероятностных, бывает

весьма трудно. Как правило, разные ЛПР могут выдвигать разные требования к различным вариантам развития. Эти требования необходимо учесть в процессе решения задачи выбора. Для этого формируется набор критериев, которые и являются основным инструментом формализованного выбора решения. При управлении развитием такой большой технической системы, какой является ЭЭС, должно использоваться несколько, как правило, противоречивых критериев.

Разработанные к настоящему времени методы и модели решения задач оптимального развития в энергетике, используют в качестве критерия оптимальности минимум суммарных приведенных затрат [8 и др.]. Данный метод позволяет определить сравнительную эффективность вариантов на основе анализа входных характеристик: капитальных вложений и эксплуатационных затрат, приведенных к одному показателю с помощью нормативного коэффициента эффективности. В общем случае анализируемые варианты должны быть приведены в сопоставимый вид по всем факторам.

При таком подходе требование сопоставимости вариантов для оптимального расчета сводится к соблюдению прямого энергетического эффекта и обеспечивается путем введения в модель балансовых ограничений по мощности и выработке электроэнергии энергетическими объектами на весь рассматриваемый период. По другим показателям варианты приводятся к сопоставимому виду путем введения в модель ограничений-нормативов. Как правило, задается уровень надежности, качество энергии и др. Формально это выражается в обеспечении такого уровня по данному показателю, который был бы не ниже заданного. Однако, задание таких ограничений не дает точного выполнения тождества энергетического эффекта, что, следовательно, приводит к невозможности сопоставления вариантов развития. Кроме того, многие важные факторы (социальные, природные) при таком подходе не рассматриваются.

Делаются попытки включить в функцию приведенных затрат некоторые расходы на выполнение дополнительных требований, которые помогли бы устранить несоответствия между вариантами. Однако это также не всегда возможно. Поскольку ряду показателей по своей природе трудно дать соответствующие стоимостные оценки. Это прежде всего, социальные, экологические факторы и др.

Итак, для оценки нескольких вариантов одного экономического критерия, который обычно использовался в более ранних исследованиях на эту тему, явно недостаточно. Наряду с экономичностью, требуется обеспечить надежность, учитывать необходимость сохранения окружающей среды, принимать во внимание социальные факторы. Естественно, определение целесообразного состава анализируемых критериев является сложной отдельной задачей.

Задача в такой постановке представляет интерес для развивающейся последние десятилетия теории решения многокритериальных задач. Сделать возможным учет большого числа разноплановых критериев в процессе принятия решения возможно только при использовании методов многокритериальной анализа.

Теоретические положения многокритериального анализа при обосновании решений по развитию технических систем достаточно развиты, в основном зарубежными специалистами [9,22 и др.]. Имеется опыт, также, в основном зарубежный, использования различных подходов для решения практических задач, в т.ч. в электроэнергетике [23,61]. Есть попытки применения этих методов для решения отдельных задач развития ЭЭС в России [26,27,32,37 и др.]. Однако предлагаемые подходы, как правило, носят теоретический характер, не реализованы или реализованы в упрощенной

форме и весьма мало используются в нашей стране для решения реальных задач. Требуется определенное их переосмысление в новых социально-экономических условиях реформирования экономики России.

1.2. Состояние исследований по методам многокритериального анализа

В данном разделе предлагается краткий критический обзор существующих многокритериальных методов принятия решений и некоторые предложения по возможному использованию таких методов для анализа возможных решений в задачах перспективного развития ЭЭС.

С определенным упрощением известные многокритериальные методы можно сгруппировать в следующие классы.

1 .Методы скаляризации векторного критерия [53]

Используются различные методы свертки множества критериев: взвешенные суммы, произведения, минимаксные критерии и др. Основной недостаток этого подхода - отсутствие средств обоснования правомочности выбора решения по полученному скалярному критерию, проблемы с выбором весовых коэффициентов. Недостатком можно считать и то, что фактически все рассматриваемые критерии должны быть включены в единую оптимизационную математическую модель.

Методы, относящие к данному классу, не представляют особого интереса, поскольку фактически являются вырожденным случаем многокритериальной постановки, когда задача с самого начала сводится к однокритериальной.

Однако отдельные элементы данной группы методов в той или иной мере используются в других ниже рассматриваемых методах.

2. Алгоритмы векторной оптимизации [5,53 и др.] ориентированы на определение множества парето - оптимальных (эффективных) решений, характерных тем, что ни для одного из них не существует решения, которое доминировало бы хотя бы по одному критерию.

Данное определение необходимо пояснить, поскольку понятие оптимальности по Парето - одно из наиболее важных в теории многокритериальной оптимизации.

Итак, рассматривается многокритериальная задача математического

программирования с К критериями Р5 ' • • ■' Рк ■ Предположим, что поставлена задача максимизации этих критериев:

шах , к = 1, К, х <еВ

Предположим также, что множество возможных решений сформировано. Необходимо выбрать из этого множества заведомо неудачные, а именно, те, которые уступают другим хотя бы по одному критерию.

Пусть в составе множества возможных решений есть два решения х1}х2

такие, что значения всех критериев Рх(х\Р2(х\...9РК (х) для первого решения больше или равны соответствующим значениям критериев для второго решения, причем хотя бы один из них строго больше. Очевидно, нет

смысла сохранять решение х 2 ■ Оно вытесняется («доминируется»)

решением . Подобная процедура отсеивания проводится по всем возможным решениям.

В результате множество решений составляют только так называемые эффективные, или паретовские, решения. Ни для одного из них уже не

существует доминирующего хотя бы по одному критерию решения. На при веденном ниже рисунке 1.2.1 дана иллюстрация множества возможных решений задачи с двумя критериями и паретовские (эффективные) точки, соединенные пунктиром, лежащие на верхней границе этого множества.

о о

Рис. 1.2.1. Иллюстрация множества парето-оптимальных точек на пространстве допустимых решений

Алгоритмы векторной оптимизации позволяют уже в процессе решения определять эффективные точки. Множество эффективных решений легче обозримо, чем все множество возможных решений. Что касается анализа полученного множества и окончательного выбора решения, эта задача возлагается на ЛПР.

Понятно, чем меньшее количество точек составляет множество, тем проще решается проблема выбора, Возникает проблема компактного представления множества Парето.

Несмотря на указанные недостатки, эти методы отвечают на вопрос: чего можно достичь в решении задачи на основе лишь информации, содержащейся в их формальной модели. Кроме того ими утверждается

принцип оптимальности в любой задаче: выбираемая альтернатива в задаче должна принадлежать парето-оптимальному множеству.

3. Методы целевого программирования [53] нашли наибольшее применение на практике. Применять их целесообразно, когда по каждому критерию достижение их целевых (или пороговых) значений особенно важно.

В зависимости от используемого метода, решение многокритериальной задачи сводится к последовательности решения однокритериальных задач с заданными в виде ограничений пороговыми значениями других критериев, либо задач с особым целевым критерием, описывающим отклонения критериев от желаемых целевых значений. Эти методы просты, интуитивно понятны и не налагают чрезмерных требований на размерность и структуру используемых математических моделей.

В целевом программировании рассматриваются два основных подхода к решению основных задач: архимедова модель и модель с приоритетами.

В архимедовой модели в процессе обсуждения с ЛПР определяются целевые ограничения для каждого критерия. Вводятся переменные, являющиеся мерой отклонения от предельных уровней сверху и снизу (то есть вводится соответствующая физическому смыслу задачи метрика в критериальном пространстве). Введение этих переменных позволяет перейти к однокритериальной задаче с целевыми ограничениями.

Фактически определяется некоторое, так называемое утопическое множество в пространстве критериев - множество всех критериальных векторов, которые одновременно удовлетворяют всем целям. Точки, кандидаты в решения, генерируются путем определения тех точек из О, критериальные вектора которых являются ближайшими (в смысле взвешенной метрики) к утопическому множеству в пространстве критериев.

Осуществляется минимизация взвешенных сумм нежелательных отклонений с целью найти решения, наилучшим образом удовлетворяющие целям:

г

где Р] (х) - целевые ограничения, заданные ЛПР, Д - весовые коэффициенты, также заданные ЛПР.

Решать архимедовы задачи целевого программирования можно, используя обычные методы ЛП.

В зависимости от значения выбранных весов получаются разные решения, то есть выбор весов определяет выбор решения.

Но поскольку набор весовых коэффициентов осуществляется практически «вслепую» ЛПР, это и является уязвимым моментом в методе. Проводится анализ чувствительности с использованием других весовых коэффициентов с целью выяснить, есть ли лучшее решение. В результате такой процедуры можно получить противоречивые результаты. Таким образом, предположим, что ЛПР считает, что он задал более приемлемые весовые коэффициенты. Однако при этом он может получить худшее решение. Это связано с особенностями вычислительного процесса метода.

В алгоритме целевого программирования с приоритетной моделью [53] в процессе обсуждения с ЛПР определяются не только ограничения, но и приоритет цели. При этом цели с более высоким уровнем приоритета считаются бесконечно важными по сравнению с целями следующего (низшего) уровня.

Решение многокритериальной задачи сводится к решению последовательности оптимизационных задач.

Вначале решается задача с приоритетной целью Р\:

тах^(л),

Затем решается задача с приоритетной целью Д •

шах (х), хеИ

Может случиться, что не нужно будет решать столько оптимизационных задач, сколько имеется уровней приоритета. Процедура может повторяться до тех пор, пока не будет получено решение, удовлетворяющее требованиям Л ПР.

В этом методе нет сборки критериев, не стоит проблема определения весовых коэффициентов, не используются функции полезности. Его часто критикуют за негибкость, за то что высшие уровни приоритета не "терпят" компромисса с нижними. Чтобы избежать этого, используют метод «последовательных уступок» [5].

Дадим краткое описание схемы метода.

Пусть рассматривается задача с К критериями, проранжированными экспертом в порядке убывающей важности. Соответственно, имеем систему, состоящую из К функционалов

вида ? Р2' ■ ■ ■' ^к ■> которые нужно

максимизировать.

Сначала ищется решение, обращающее в максимум первый (самый

17*

важный, по мнению эксперта, критерий), тем самым получаем величину г х . Затем назначается, исходя из физического смысла решаемой задачи, некоторая уступка по первому функционалу. Таким образом, первый

функционал должен быть не меньше, чем ^ (*) - €г, и при этом ограничении максимизируем Р2 (х). Т.е. решается задача вида

(х) -> шах, Е* < ^(х).

Далее назначаем уступку 82 при максимизации соответственно

критерия ^з (л:) и т.д.

Такой способ нахождения решения достаточно нагляден, т.к. известна величина «уступки» в одном показателе для получения определенного выигрыша в другом.

Основной недостаток метода состоит в трудности его использования для большого количества критериев.

4. Метод анализа иерархий Саати [41].

Метод анализа иерархий (МАИ), получивший развитие в работах известного американского математика Т. Саати, является одним из интересных и перспективных методов системного анализа, заслуживающий того, чтобы остановиться на нем более подробно.

Метод оказывается полезным при принятии компромиссных решений на основе множества как формализуемых, так и неформализуемых факторов (критериев), между которыми сложно установить аналитическую зависимость. Следует отметить, что различные мнения, суждения лиц, принимающих решения с трудом поддаются достаточной обработке для того, чтобы можно было применить для решения поставленной задачи формальные научные методы анализа. Привлекательной чертой метода анализа иерархий является заложенная в нем возможность обработки знаний, экспертных

оценок и различных целей с помощью формализованных математических процедур.

МАИ состоит в разделении решаемой проблемы на более простые части и элементы, составляющие иерархии, а затем в дальнейшей обработке методами матричной алгебры последовательности суждений экспертов, которые дают оценки при попарных сравнениях, начиная с исходных элементов и переходя от уровня к уровню. При этом определяется относительная степень взаимного влияния элементов в иерархии. Затем высказанные суждения переводятся в численные значения. Процесс выбора решения из множества альтернативных основан на процедуре синтеза множества суждений.

При использовании данного подхода процесс проведения экспертизы является наиболее трудоемким, что присуще большинству методов, основанных на экспертных оценках. Может обнаружиться несогласованность в оценках отдельных элементов, обусловленная сложностью процедуры оценивания с увеличением числа частных критериев. Кроме того, процесс получения экспертных оценок является психологически трудоемким при выработке мнений группой экспертов и не позволяет объективно учитывать степень профессионализма членов группы.

Указанные недостатки в какой-то мере препятствуют широкому применению МАИ, несмотря на то, что в целом его методология рассматривает все системные свойства и является неплохим средством для изучения систем.

В последнее время опубликован ряд работ, в которых рассматриваются задачи, где МАИ применяется в качестве методологической основы [27,42,48,58]. Авторы работ, учитывая недостатки метода, предлагают автоматизировать процесс получения экспертных оценок. В частности, [27] выполнена в ИСЭМ СЭИ РАН, где на основе модифицированной методики

МАИ, предложена методика сопоставления сценариев управления электроэнергетикой.

5. Метод анализа решений [9,22,23].

Методологической основой метода выступает многомерная теория полезности.

Полезность - категория, традиционно применяемая в экономических исследованиях для характеристики результатов, эффективности экономических решений или деятельности [30]. Фундаментальные основы теории полезности были заложены в работах фон Неймана и Моргенштерна [35], Льюса, Райфа [31], немного позже - Фишберна [50], Руа [40], Кини [22,23 ] и других.

Этот способ оказался удобен и для выражения предпочтений в теории принятия решений для разных классов задач.

Одним из основных понятий теории полезности является функция полезности, кратко характеризуемая как количественное выражение полезности. В различных исследованиях рассматриваются разнообразные (в зависимости от вида решаемой задачи) математические формы функции полезности, например одномерные и многомерные, монотонные и немонотонные, линейные и нелинейные и т.д.

Метод базируется на определенной методике построения многомерных функций полезности. Для этого сначала находится аналитическое представление составляющих ее одномерных функций, оцениваются весовые коэффициенты для каждой функции. Затем оценивается полезность каждого альтернативного варианта. Вариант, имеющий максимальную полезность может быть рекомендован ЛПР в качестве решения.

Метод не налагает ограничений на используемые математические модели для получения количественных оценок по критериям, широко использует экспертные оценки в процессе анализа.

6. Рассмотрим далее обширную группу градиеитно - интерактивных методов [53]. Основу таких методов составляет построение человеко-машинной процедуры, с помощью которой проводится сравнение близких значений переменных, определяется траектория движения к оптимальной точке. Практически все методы этой группы различаются в основном только различными правилами перехода от одной точки к другой. Далее приводится ряд методов, которые относятся к классу градиентно - интерактивных.

Метод STEM - метод сужения множества допустимых решений. Идея метода заключается в определении на соответствующей данной итерации суженном множестве допустимых решений такой точки, которой соответствует критериальный вектор, ближайший в Чебышевской метрике к оптимальному критериальному вектору.

Метод GDF - метод одномерного поиска решения задачи. Используется процедура попарного сравнения критериального вектора с выбранным вектором, в котором определяются веса, отражающие предпочтения ЛПР.

Метод Z-W - метод сужения множества весовых векторов. В процессе работы алгоритма ЛПР должен ответить на ряд вопросов, на основании полученной информации исключаются из рассмотрения определенные части множества весовых векторов.

Процесс продолжается до тех пор, пока это множество не станет принадлежать достаточно малой области, и тогда может быть определено окончательное решение.

При реализации данного метода ЛПР должен быть компетентен в специальных математических вопросах, что ограничивает круг лиц, которые могли быть привлечены к данной работе.

Метод со взвешенными суммами критериев и фильтрацией - также метод сужения множества весовых векторов. За фиксированное число

операций определяют эффективную крайнюю точку наибольшей полезности, вычисляют при этом фиксированное число решений на каждой итерации.

Визуальный интерактивный подход Корхнена и Лааксо - минимаксная свертка критериев. Идея метода состоит в том, что рассматривается несколько траекторий критериальных векторов и выбирается наиболее предпочтительная. Для поиска оптимального решения используется данная траектория.

Это один из немногих методов рассматриваемого класса, позволяющий решать наряду с линейными задачами, также и нелинейные. Однако, при этом требуется достаточно много допущений в конкретной задаче, что неизбежно приводит к сужению множества задач.

Интерактивный метод со взвешенными метриками Чебышева - метод сужения множества весовых векторов.

Данный метод обладает рядом преимуществ перед другими градиентно -итерактивными процедурами. В частности, специфика метода состоит в возможности использования его для решения нелинейных и дискретных задач, а также для задач большой размерности.

Целесообразно отметить следующие недостатки градиентно-итерактивных методов:

а) возможное «зацикливание» процедуры поиска оптимального решения, достаточно продолжительное время его нахождения;

б) не гарантирована сходимость к оптимальному решению, кроме этого оптимум может быть неединственным;

в) существенно зависят от опыта, интуиции ЛПР, при этом в случае ошибки или изменении структуры предпочтений затруднен возврат на начальный этап.

Наряду с перечисленными методами предлагаются также следующие.

Методы порогов сравнимости. К ним относится серия методов под общим названием ЕЬЕКТКЕ [40,59].

Общая идея этой группы методов состоит в использовании бинарных отношений между разными вариантами решений. Бинарное отношение определяет условия, при которых один вариант либо превосходит другой, либо они могут быть вообще несравнимы. На множестве пар решений задаются скалярные функции, определяющие степень превосходства одного решения над другим.

При реализации методов создается общая функция полезности, представляющая собой свертку определенных ранее скалярных функций. По ней и оцениваются варианты решений.

В ряде работ представителей российской школы [2,26,32,37 и др.] используются комбинированные методики, сочетающие алгоритмы нескольких описанных выше методов.

Так, в [32] выбор искомой области проводится с использованием принципа Парето. Сужение областей решений достигается путем наложения ограничений на экстремальные величины оценок по критериям. При больших размерностях используются статистические методы, устанавливая ограничения в зависимости от показателей вариации оценок по критериям.

В [37] используется следующий подход к обоснованию решений в условиях многокритериальности и неопределенности информации.

Вначале производится ранжирование оцениваемых вариантов решений по каждому из критериев с учетом неоднозначности исходных данных (если это необходимо). Полученные частные ранги агрегируются затем в результирующие с учетом различной предпочтительности критериев. Выделяется парето - оптимальное множество. Однако, как утверждает автор, выделение области Парето позволяет сократить количество рассматриваемых

критериев, однако, не настолько, чтобы неопределенность выбора стала приемлемой.

Поэтому дополнительно определяются отношения предпочтений для всех пар альтернатив по всем критериям путем построения матриц по каждому критерию. Элемент к - й матрицы, стоящий на пересечении / - й строки и 7 - го столбца показывает, с какой степенью I - ая альтернатива не хуже У -й. Далее строятся частные (однокритериальные) функции полезности путем свертки элементов строк матрицы, а затем с использованием информации о предпочтительности критериев и полученных однокритериальных функций - результирующая (многокритериальная) функция полезности. Альтернатива, доставляющая максимальное значение результирующей функции полезности, считается наилучшей.

Отметим, что на вид частных функций полезности налагаются строгие ограничения - они должны иметь трапециевидный или прямоугольный вид. Данное требование обусловлено тезисом, которого придерживается автор, утверждающим, что более реальные значения должны находиться где-то в середине интервала неопределенности, в то время, как малореальные - у его границ. Этот тезис значительно облегчает процедуру получения функций полезности, т.к. сокращается количество точек, необходимых для этого.

Для этих методов характерны достаточно жесткие требования к используемым математическим моделям.

Описанные выше и сгруппированные по классам методы предъявляют различные требования к специалисту, решающему задачу, составу и объему информации, которую он должен предоставить в процессе решения. Естественно, нельзя утверждать, что какой-то один метод лучше, чем другой, а предпочтение какому-либо методу должно быть отдано на основании конкретного его анализа для поставленной задачи.

Основные группы методов представлены в таблице 1.2.1. Наиболее трудоемкие из них - методы векторной оптимизации и интерактивные методы. Данные группы методов для задач большой размерности, по видимому, становятся малопригодными, в первую очередь, из-за их чрезмерных требований к человеку.

Таблица 1.2.1

Классификация методов многокритериального анализа.

Основная идея Требуемая Требования к

Метод метода информация от исследователя математической модели

] .Скаляризация Свертка критериев Веса критериев Единая модель с

векторного интегральным

критерия критерием

2.Векторная Определение множества Анализ Единая модель со

оптимизация Парето множества Парето многими критериями

3. Целевое Сведение к Целевые Могут быть

программирование последовательности уровни, различные модели

однокритериальных уступки по для разных

задач с особыми критериям, критериев

ограничениями и ранжировка

целевым критерием критериев

4.Метод анализа Неявное сведение к Экспертная Могут быть

иерархий (МАИ) однокритериальной (балльная) различные модели,

задаче на основе оценка либо только

попарных сопоставлений решений и экспертные оценки

решений по отдельным критериев

5.Анализ решений критериям Построение Анализ Могут быть

многокритериальной функций различные модели

функции полезности

б.Градиентно- Неявное решение задачи Приоритеты, Единая

интерактивые с одним критерием, веса, оптимизационная

методы который уточняется в пороговые модель с многими

ходе решения в диалоге значения, критериями

с ЛПР уступки, анализ решений

Задачи развития таких больших и сложных систем как ЭЭС характеризуются следующими, важными в данном случае, свойствами:

большой размерностью, разнообразием и часто неформализуемостью используемых критериев, разнообразием моделей оценки различных последствий принимаемых решений. Поэтому можно выделить три подхода (целевое программирование, а именно метод последовательных уступок, метод анализа иерархий и метод анализа решений), наиболее соответствующие специфике задач развития ЭЭС. Самый строгий из них -метод анализа решений, который в отличие от двух других, допускает постановку задачи принятия решений с несколькими ЛПР, а также позволяет учитывать неопределенность, связанную с оценкой значений критериев.

Выбрав методику анализа решений за основу, возможно использование оригинальных и полезных идей из других методов.

1.3. Особенности методов многокритериального анализа и постановка задачи диссертации

Как отмечено выше, наиболее привлекательным для решения рассматриваемой содержательной задачи является метод анализа решений. Его положительная черта в этом смысле - возможность использования автономных моделей и экспертных мнений для оценок по отдельным критериям и далее формализация анализа и обоснование решений на основе формирования сначала однокритериальных, а затем многокритериальной функции полезности.

Особенности рассматриваемой содержательной задачи состоят в том, что существует множественность внешних условий развития ЭЭС, требуют рассмотрения многие критерии, возможны для анализа и сопоставления многие варианты решений по развитию ЭЭС. В этом многообразии условий, критериев и вариантов решений весьма трудно ориентироваться эксперту при построении функций полезности и их анализа. Поэтому желательно иметь какие-то формализованные возможности предварительно анализировать

некоторые группы условий, 1фитериев или вариантов решений из всего исходного многообразия и выбирать в определенном смысле наиболее важные, представительные для последующего анализа на основе функций полезности.

Такие возможности предварительного анализа может дать метод последовательных уступок. По сути он рассматривает два критерия при переводе остальных в ранг ограничений, состав этих двух критериев можно варьировать. Формальный математический аппарат метода достаточно проработан и позволяет решать последовательность задач математического программирования. Следовательно, его применение может позволить легко генерировать различные варианты решений при разных сочетаниях условий и критериев, а анализ количественных характеристик этих вариантов дает возможность отобрать наиболее представительные.

В работе также исследуются возможности метода анализа иерархий для решения поставленной задачи выбора. При реализации этапов, требующих привлечения эксперта, используются результаты, уже полученные в методе анализа решений.

Задачами диссертации в связи с этим являются: -разработка алгоритма метода уступок и его реализация; -развитие метода анализа решений на основе функций полезности, разработка и реализация алгоритмов для отдельных этапов применения метода;

-формирование общих комплексных схем совместного использования метода последовательных уступок и метода анализа решений, а также метода анализа иерархий и метода анализа решений, и их иллюстрация на примере конкретной задачи развития ЭЭС.

1.4. Характеристика объекта исследований, условий и критериев 1.4.1 Характеристика структурного представления ЕЭЭС

Для более полного представления о характере решаемой задачи, ее особенностях и месте, которое она занимает среди других задач развития, дадим краткую характеристику структуры ЕЭЭС в целом, являющейся объектом исследования в работе.

В настоящее время на территории Российской Федерации сформирована ЕЭЭС России, в составе которой работают 60% всех электростанций бывшего СССР [56]. ЕЭЭС составляет основу электроэнергетической отрасли, которая, в свою очередь, является одной из составляющих топливно-энергетического комплекса (ТЭК) страны. Процесс создания ЕЭЭС России нельзя считать законченным, система претерпевает постоянные изменения и развитие. Функционирование и развитие системы происходит под воздействием многих внутренних и внешних условий, в т.ч. и неопределенных. Прогнозировать многие из них достаточно сложно, а порой и невозможно. В следующем разделе будет более подробно рассмотрено влияние многих внешних факторов на систему.

Продолжим рассматривать структуру ЕЭЭС. Как известно, ЕЭЭС состоит из отдельных крупных частей - ОЭЭС (объединенные электроэнергетические системы). На 1 января 1996 г. в составе ЕЭЭС России работали параллельно шесть ОЭЭС: Северо-Запада, Центра, Средней Волги, Урала, Северного Кавказа и Сибири. В них входило 65 районных электроэнергетических систем (РЭЭС) [56]. Такое деление ЕЭЭС условно называют территориальным. Понятно, что формирование ОЭЭС и РЭЭС происходило в значительной степени под влиянием экономико-географических факторов. Схема деления структуры ЕЭЭС по территориальному признаку также не является законченной. В настоящее

время в мире проходят процессы по последовательному объединению отдельных ЭЭС на параллельную работу. Однако в России и СНГ в связи с происходящими изменениями в политической и экономической жизни страны за последние годы наблюдаются и противоположные явления. Единая энергосеть, еще недавно позволявшая потребителю в любой точке страны, условно говоря, питаться от любой электростанции, претерпевает сложные процессы разделения на части. Необходимость сохранения и развития этой уникальной сети служит одним из серьезных доводов для восстановления утраченных экономических связей между бывшими республиками Союза.

Следующая ступень представления ЕЭЭС - деление входящих в нее РЭЭС на отдельные энергетические объекты: электростанции и сетевые районы (предприятия электрических сетей). Однако и этот уровень характеризуется наличием элементов нижнего уровня - агрегатов. Такое представление структуры ЕЭЭС определяется как деление по технологическому признаку.

Таким образом, в целом Единая ЭЭС России представляет собой объединение электростанций (состоящих из отдельных энергоблоков и агрегатов) и электрических сетей, обеспечивающих электроснабжение потребителей на территории России [44].

Целью данной работы является исследование проблемы выбора рациональной структуры ЕЭЭС России по типам генерирующего оборудования на перспективу порядка 15 лет. Следовательно, объектом рассмотрения являются элементы самого нижнего уровня в смысле определения наиболее рационального формирования из них множества различных генерирующих мощностей. При решении задачи развития

определяются соответствующие объемы вводов и демонтажа оборудования, перспективная потребность в нем, перетоки мощности и энергии.

Дадим краткую характеристику различным типам генерирующего оборудования. Современная энергосистема состоит из различных типов энергооборудования, которые отличаются видом используемых энергоресурсов (тепловые - ТЭС, атомные - АЭС, гидравлические - ГЭС) а также техническими характеристиками двигателей (теплофикационные -ТЭЦ, конденсационные - КЭС, газотурбинные - ГТУ, парогазовые - ПГУ), а также гидроаккумулирующие электростанции - Г АЭС [43].

Распределение нагрузки энергооборудования производится в соответствии с заданной схемой покрытия суточного графика нагрузки. Таким образом, все генерирующие мощности делятся на следующие группы: базисные, полупиковые и пиковые - по возможности их использования в различных зонах графика нагрузки.

Коэффициенты использования самой важной их характеристики -установленной мощности, для относящихся к разным группам агрегатов различны. В известной литературе по этому вопросу указываются различные пределы значений коэффициентов. В частности, в [43] указано, что для крупных агрегатов (ТЭС, АЭС и иногда ГЭС), относящихся к группе базисных, он весьма высок и составляет 90-95%. Полупиковые агрегаты имеют меньший коэффициент использования, занимающий промежуточное значение между значениями для базисной группы и группы пиковых агрегатов. Обычно он равен 30-75%. К этой группе, как правило, относят агрегаты крупных ГЭС и ТЭС. Последняя группа агрегатов (ГТУ, агрегаты ГЭС) - пиковая, работает соответственно, только в пиковой части графика нагрузки. Коэффициент их использования составляет 5-10%. Как правило, пиковые и полупиковые агрегаты, объединенные в группу маневренного

оборудования, не используются в базисной части графика, поскольку не рассчитаны на длительную нагрузку.

На 1 января 1996 г. установленная мощность электростанций ЕЭЭС России достигла 192.1 млн. кВт, или 89% от установленной мощности электростанций Российской Федерации [56].

При формировании вариантов развития ЕЭЭС учитываются рациональные соотношения базисного и маневренного оборудования. В структуре генерирующих мощностей ЕЭЭС России ГЭС и ГАЭС составляют 40 млн. кВт (21%), АЭС - 21.3 млн. кВт (11%) и тепловые электростанции -130.8 млн. кВт (68%) [56].

При решении сложной задачи развития сопоставляются разные варианты структуры при различных условиях развития ЕЭЭС, при этом некоторым образом пропорции ввода базисного и маневренного оборудования изменяются.

Итак, в данном разделе, представлен далеко не полный необходимый объем информации о рассматриваемом объекте исследований - ЕЭЭС России, который нужно иметь ввиду при реализации процесса выбора вариантов ее развития на перспективу.

1.4.2 Характеристика внешних условий развития ЕЭЭС - нормальных и экстремальных

Электроэнергетическая система - сложная техническая система, которая рассматривается как составляющий элемент топливно-энергетического комплекса, взаимосвязанный с другими системами энергетики [44,56]. Процесс управления развитием ЕЭЭС требует не только четкого понимания поставленных задач внутри самой системы, связи ее с другими системами энергетики, но и с практически всеми отраслями промышленности. Понятен поэтому системный подход к данной проблеме. Фактически комплексный

учет внешних связей и ограничений давно уже используется в практике как необходимый элемент в развитии всех промышленных отраслей.

Одной из важных сторон этой связи является топливо. ЭЭС является одновременно и крупнейшим потребителем различных видов топлива и «конкурентом» различным топливным отраслям по своей продукции в смысле возможности замены некоторых видов топлива. Обеспеченность топливом и его цена - наиболее важные факторы, определяющие выбор типов станций. Цены на топливо претерпевают постоянные изменения в зависимости от множества факторов, начиная от ситуации на мировом рынке и кончая региональными особенностями. Этот процесс болезненно сказывается на общем состоянии не только электроэнергетической отрасли, но и в целом на экономике страны. В то же время, сложности сегодняшней российской экономики не позволяют в полной мере реализовывать отдельные запросы потребителей в электроэнергии из-за довольно высоких цен на отдельные виды топлива. Отсюда - энергетические кризисы в некоторых регионах России, и соответственно приостановка развития отдельных, особенно энергоемких отраслей промышленности.

Другой важной "внешней" стороной проблемы развития ЭЭС является прогноз электропотребления. Под прогнозированием понимается систематическая процедура количественного определения будущих нагрузок. В зависимости от охватываемого временного периода, прогнозирование может быть краткосрочным, среднесрочным или долгосрочным.

В данной работе не ставится задача исследования методов прогнозирования и связанных с этим вопросов. Отметим лишь, что при решении реальных задач используются уже готовые прогнозы нагрузок, выполненные организациями и структурами, занимающимися этими вопросами. Как правило, проработка решений по вводу новых агрегатов на

электростанциях, сооружению новых ЛЭП начинается за 5-10 лет до ввода их в эксплуатацию. Следовательно, используются среднесрочные прогнозы.

Не последнюю роль играют связи ЕЭЭС с энергомашиностроительной и электротехнической отраслями промышленности, поскольку именно они являются производителями генерирующего оборудования и оборудования для ЛЭП.

К внешним условиям относят и возможность критических и чрезвычайных ситуаций в развитии ЭЭС. Особое внимание следует уделить здесь вопросам их возникновения и развития.

Хотя эта проблема и не является предметом отдельного исследования в данной работе, необходимо дать краткую характеристику подобным явлениям. Вероятность подобных ситуаций природного, техногенного, экономического и социально-политического характера весьма высока.

Критические ситуации, возникающие по техническим причинам, связаны в первую очередь с возникающими аварийными ситуациями на энергообъектах. В принципе, при проектировании и строительстве крупных энергообъектов, предусматривается возможность развития аварийных процессов. Однако, в действительности, могут происходить аварии, значительно превышающие по масштабам и влекущие более тяжелые последствия для экономики и населения, в отличие от предусмотренных заранее. В последнее время значительное влияние на этот процесс оказывает фактор старения энергетического оборудования и объектов, с соответствующим повышением аварийности и тяжести последствий от аварий.

Критические ситуации по экономическим причинам характерны для последних лет. Возникают они вследствие не сформировавшихся окончательно новых экономических отношений. Взаимные неплатежи, разрушение инвестиционного механизма, нарушение сложившихся

хозяйственных связей между практически всеми отраслями промышленности, с которыми связана электроэнергетическая отрасль - вот лишь основные, наиболее острые проблемы, которые возникли в условиях переходного периода. С такими явлениями приходится считаться, вероятность их достаточно высока. Механизмы выхода из таких ситуаций не проработаны. Лишь при постепенном «оздоровлении» экономики эти явления ослабнут. Следует отметить, что все направления дальнейших реформ в энергетике должны опираться на существование рынка электроэнергии. Между тем, можно утверждать, что до сложившихся рыночных отношений, когда можно свободно продать электроэнергию, а также свободно ее купить, еще очень далеко.

С критическими ситуациями экономического характера тесно связаны и критические ситуации социально- экономического плана.

Это прежде всего забастовки во всех сферах энергетического комплекса и связанных с ним других отраслей промышленности. Как правило, они носят прежде всего экономический характер. Это, в первую очередь, следствие нарушения сложившегося механизма хозяйствования и экономических отношений, а также большей демократизации общества.

Конечно, такие явления характерны и для сложившихся рыночных отношений, но для экономики нашей страны они осложняются еще и тем, что появились лишь в последние годы.

Необходимо отметить, что при выходе из экономического кризиса и политической стабилизации критические ситуации, носящие экономический и социально-экономический характер отойдут на второй план.

Останутся актуальными природные и технологические критические ситуации, характерные для любых социально-политических условий.

1.4.3 Характеристика возможных критериев оценки вариантов

развития ЕЭЭС

Для оценки вариантов развития ЕЭЭС используется несколько, как правило, противоречивых критериев. Необходимо проводить тщательный отбор критериев, чтобы составить наиболее полный набор, учитывающий, по - возможности, интересы всех участников процесса принятия решения. Определение целесообразного состава анализируемых критериев является сложной отдельной задачей, поскольку на ней лежит отпечаток субъективной точки зрения ЛПР на рассматриваемую проблему.

В приведенной ниже таблице 1.4.1 указан примерный перечень ЛПР, заинтересованных в отыскании более рационального пути развития ЕЭЭС и соответствующие разным категориям критерии оценки возможного решения:

Таблица 1.4.1

Возможные критерии оценки различных категорий ЛПР

Участники процесса принятия Лешения_ 1 .Инвестор Возможные критерии оценки Уровень прибыли Политическая и экономическая стабильность Спрос на электроэнергию

2.Представитель территории Платежи в местный бюджет Изымаемая территория под возможное строительство энергообъектов Трудовые ресурсы при строительстве и эксплуатации Продовольственное, медицинское, жилищное обеспечение

3 .Представитель потребителя Уровень тарифов Доступность электроэнергии Надежность и качество электроснабжения

4. Представитель населения Социальное развитие территории Уровень загрязнения территории Безопасность Уровни компенсаций

5.Представитель общественности Социальная значимость для развития территории Политическая значимость Безопасность

В зависимости от вида решаемой задачи по развитию ЭЭС (рассматриваемый перспективный период, территориальный и технологический уровень) требуется, вообще говоря, разный состав критериев для оценки последствий принимаемых решений. Возможный состав основных критериев может быть условно поделен на следующие основные группы: экономические критерии; технические критерии; критерии, учитывающие воздействие на природу; критерии, характеризующие социальные факторы. В процессе решения задачи возможна дальнейшая корректировка состава критериев.

Наиболее важный аспект рассматриваемой проблемы выбора рационального решения составляют экономические критерии. Основная цель любой энергетической задачи - строительство и эксплуатация энергетических объектов при наименьших затратах. В соответствии с этим, основными критериями экономического плана развития системы здесь могут выступать - капиталовложения, затраты на топливо. Как уже отмечалось, в более ранних по времени исследованиях на эту тему, основным был критерий приведенных затрат. Все остальные критерии выступали, как правило, в виде ограничений. Такой подход не всегда оправдывает себя из-за сложности учета таких ограничений как в вычислительном, так и методическом отношении. Последнее особенно актуально, поскольку остальные критерии не менее важны, чем экономический, и не могут быть сведены к единому критерию.

В новых экономических условиях должен обязательно приниматься во внимание рост капиталовложений в течение строительства объектов, связанный с возрастанием инфляционных ожиданий и нарушением экономических связей со смежными отраслями. Поскольку энергетика - одна из наиболее капиталоемких отраслей с высоким темпом расширенного

воспроизводства; капиталовложения в энергетику составляют в настоящее время и, вполне вероятно, будут составлять и в последующие десятилетия большую часть фонда накопления нашего общества.

Другая экономическая проблема - проектные затраты, как правило, ниже, чем фактические затраты, в основном из-за неопределенности в исходных данных. Эти неопределенности связаны: с оценками возможности использования и стоимости топлива в будущем; возникновения стихийных бедствий; вероятности различных законодательных требований, направленных на удовлетворение требований надежности и защиты окружающей среды.

Социально-экономические критерии связаны в первую очередь с занятостью населения, что особенно актуально в складывающихся новых социально-экономических условиях при введении или, наоборот, при консервации объектов.

Большое влияние оказывает также решение вопроса об отчислении налогов в местные бюджеты с крупных энергокомпаний, что также в условиях реформирования экономики России имеет большое значение.

Технические критерии наиболее полно характеризуют технологическую и техническую сторону задачи развития.

Энергетические сооружения (электростанции, котельные установки, газовые заводы, трубопроводные системы, воздушные и кабельные линии, распределительные и трансформаторные станции и т.д.) отличаются тем, что экономические результаты от их эксплуатации в значительной мере предопределены тем, на каком техническом уровне были выполнены эти сооружения.

Важными моментами здесь являются высокий коэффициент использования и надежные установки, а также высокое качество выдаваемой электроэнергии, максимально соответствующее области ее применения. Этим

требованиям должны соответствовать современные энергообъекты. Однако, к трудностям последних лет добавляется отсутствие инвестиций, приводящее к резкому замедлению и приостановкам строительства современных энергообъектов.

Одним из наиболее важных факторов развития экономики России в целом является надежное топливо- и энергоснабжение потребителей. Надежность - одно из важнейших свойств современных ЭЭС, а именно, свойство объекта выполнять заданные функции в заданном объеме при определенных условиях функционирования [34]. Надежность является комплексным свойством. По отношению к энергетическим объектам вводятся также различные ее показатели, являющиеся количественными характеристиками одного или нескольких свойств. Это необходимо для того, чтобы облегчить расчеты и прогнозы надежности, и для удовлетворения различных запросов, связанных с определенными свойствами элементов системы. В качестве критерия надежности могут выступать: какое -либо ее свойство; количественное значение показателя надежности; несколько значений показателей надежности.

Актуальными остаются и проблемы живучести ЭЭС, под которой понимается способность системы противостоять возмущениям, не допуская каскадного развития аварийных ситуаций [25,33]. При этом должно сохраняться электроснабжение особо ответственных потребителей, включающих собственные нужды энергообъектов, основные системы жизнеобеспечения населения, минимально допустимые потребности предприятий, особенно тех, где невозможна полная остановка производственного цикла.

К этой группе критериев можно отнести также потребности в высококвалифицированном техническом персонале энергообъектов.

Последняя группа критериев касается состояния экосистемы. Несмотря на постоянное усиление внимания к экологическим проблемам во всем мире, в России, в частности, они остаются актуальными. Трудная экологическая ситуация наблюдается практически на всей территории Российской Федерации [38,56].

В последнее время резко возросла общественная активность отдельных групп населения и расширился состав организаций, активно высказывающих недовольство существующим положением в области защиты окружающей среды и здоровья людей.

Влияние энергетики на окружающую среду связано с добычей, переработкой и траспортировкой топлива к электростанции, строительством электростанций и ЛЭП. Дополнительное влияние возникает при эксплуатации установки: загрязнение воды, воздуха и земли различными (в т.ч. и радиоактивными) отходами - грязью, золой и другими побочными продуктами. В крупных промышленных пунктах зачастую наблюдается превышение предельно допустимых концентраций вредных веществ.

Конечно, полностью устранить опасное влияние действующих энергообъектов на окружающую среду невозможно. Необходимо вводить в эксплуатацию более современные средства очистки. Трудно предположить, что кто-либо из руководителей предприятий не согласен с этим. Однако современные очистные установки, как правило, достаточно дороги, и их установка приводят неизбежно к ухудшению экономического положения предприятия в сложных условиях сегодняшней экономики.

Необходимо также использовать газотурбинные и парогазовые установки, использующие природный газ; высокоэффективные системы очистки дымовых газов электростанций, новые типы котельного оборудования, снижающие выбросы вредных веществ в атмосферу, новые

АЭС повышенной надежности, использование нетрадиционных, экологически чистых источников электроэнергии [56].

Только полностью сбалансированный подход в решении привычных экономических и экологических проблем позволит постепенно подойти к более стабильному положению в их решении.

Таким образом, с определенной группировкой, можно привести состав основных критериев для оценки реализации решений по развитию ЭЭС.

1. Экономические:

• капиталовложения

• затраты на топливо

• срок строительства

• срок окупаемости

• финансовая стабильность ЭЭС

• энергосбережение

• прибыль.

2. Социально-экономические:

• налоги в местный бюджет

• занятость населения

• обеспечение материальных потребностей населения

3. Технические:

• надежность (резервы, ограничение потребителей, недоотпуск, качество электроэнергии)

• живучесть и безопасность

• использование возобновляемых ресурсов

• маневренность ЭЭС

• степень самобалансирования ЭЭС

• потребность в производственном персонале.

Заключение диссертации по теме «Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях (по отраслям наук)», Иванова, Екатерина Юрьевна

Основные результаты, изложенные в диссертации, нашли отражение в следующих публикациях - [4,6,7,10,11,17-19,33,62].

Дальнейшие направления работы автора связаны, прежде всего с продолжением исследований по методу анализа решений, в частности, представляется интересным использовать иной вид многокритериальной функции полезности для формализации системы предпочтений эксперта.

Возможна корректировка модели, реализованной методом уступок, введение в нее дополнительных условий, проведение численных экспериментов на более сложных многоузловых схемах.

Несомненно, необходимо продолжить исследование возможностей метода анализа иерархий. Как уже отмечено ранее, особенно полезным метод может оказаться в случае, когда критерии оценки либо не имеют количественных показателей, либо в случае большой размерности множества критериев, когда применение иных многокритериальных методов принятия решений затруднительно.

Дальнейшее развитие методов является темой дальнейших исследований автора в поиске средств формализации многокритериальных задач развития в энергетике.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ заключении отметим основные итоги представленной работы, а также направления дальнейшей работы автора.

1. Выполнен анализ многокритериальных методов принятия решений. Отмечены преимущества и недостатки, присущие методам. Выполнена их классификация по общим признакам.

2. Сформулирована задача выбора вариантов развития электроэнергетической системы на перспективу на основе многокритериального анализа. Указаны характерные особенности метода последовательных уступок и метода анализа решений, позволяющие использовать их как взаимодополняющие для решения поставленной задачи анализа и выбора вариантов развития ЭЭС.

3. Сформулирован общий подход к многокритериальному анализу вариантов развития ЭЭС, заключающийся в рациональном сочетании методов уступок и анализа решений. На первом этапе, используя формальные возможности метода уступок, анализируется соотношение критериев, условий и вариантов, что позволяет «управлять» этим множеством (уменьшать, агрегировать критерии, условия* варианты, уточнять их относительную предпочтительность и др.).

На втором этапе с учетом полученных соотношений критериев, условий и вариантов, реализуется модифицированная схема метода анализа решений.

4. В рамках сформулированной задачи предложено развитие метода уступок для предварительного анализа внешних условий, критериев и вариантов развития ЭЭС. Отличительными особенностями программной реализации метода является применение нового способа получения шага £, основанного, в отличие от классического подхода, не на задании его величины экспертом, а вычислении в результате решения оптимизационной задачи;

Данная реализация метода позволяет проводить анализ на каждой итерации уровня надежности системы в экстремальных условиях и определять стоимость вводимых мероприятий, необходимых для компенсации потерянной энергии в системе.

5.Представлено развитие метода анализа решений для выбора варианта развития ЭЭС на долгосрочный период, обладающее рядом оригинальных возможностей, к которым относятся:

-разработка и практическая реализация выполнения отдельных этапов метода анализа решений, в том числе: алгоритм для вычисления относительных значений весовых коэффициентов аддитивной функции полезности с заложенной в нем возможностью контроля значений коэффициентов, получение аналитического вида однокритериальных функций методами аппроксимации;

-введение шкал измерения полезностей. Данная модификация метода, разработанная автором, является принципиально новой возможностью для предварительной экономической оценки альтернативных вариантов развития ЭЭС;

-оценка удельных ущербов для некоторых критериев. Формулы для получения оценок удельных ущербов выведены автором.

6. Показана возможность применения метода анализа иерархий (МАИ), как альтернативного методу анализа решений, для решения поставленной задачи. В работе приводятся практические результаты совместного использования данного метода и метода анализа решений, что, в частности, дает возможность избежать противоречивости парных сравнений альтернатив в МАИ.

МАИ имеет хорошие возможности для самостоятельной реализации, особенно для решения задачи с множеством плохо формализуемых критериев.

7. Показана реализуемость предложенной схемы исследований на примере практической задачи анализа вариантов развития Единой ЭЭС России на период 2010 года.

8. Приведенные результаты содержательных исследований показывают, что все указанные выше методы, получившие дальнейшее развитие в работе, могут успешно применяться для предварительного анализа и выбора решения в таких сложных технико-экономических задачах, к которым относится рассматриваемая в работе.

9. Результаты выполненных исследований подтвердили принципиальную правильность предложенных в диссертации методических принципов для развития и совершенствования выбранных многокритериальных методов, а также работоспособность и эффективность математического и программного аппарата, разработанного в диссертации.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Иванова, Екатерина Юрьевна, 1998 год

Список литературы

1. Анохин А.М., Глотов В.А., Павельев В.В., Черкашин A.M. Методы определения коэффициентов важности критериев // Автоматика и телемеханика. 1997. N 12. С. 3-35.

2. Арзамазцев Д.А., Липес В.А., Мызин A.JT. Модели оптимизации развития энергосистем. М: Высшая школа, 1987. 272 с.

3. Беляев JI. С., Савельев В.А., Славин Г. Б. Иерархия решений и задач при управлении развитием электроэнергетических систем. - В кн.: Иерархия в больших системах энергетики. Т. 1. Иркутск, 1978. С. 96-113.

4. Бычкова Н.В., Воропай Н.И., Иванова Е.Ю, Труфанов В.В. Подход к разработке системы поддержки принятия решений для выбора вариантов развития ЭЭС в условиях многокритериальное™ // Системы поддержки принятия решений для исследований и управления энергетикой. Новосибирск: Наука, Сиб. предприятие РАН, 1997. С. 126-132.

5. Вентцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. М.: Наука, 1988. 208 с.

6. Волостных В.А., Иванова Е.Ю. К обоснованию мероприятий по повышению живучести ЭЭС в перспективе за счет резервирования // Материалы XIX конференции научной молодежи СЭИ АН СССР. Иркутск, 1988. С. 71-80. - (Деп. в ВИНИТИ N 379-В89).

7. Волостных В.А., Иванова Е.Ю. Анализ и оценка вариантов развития ЭЭС по критерию живучести // Материалы XXI конференции научной молодежи СЭИ АН СССР. Иркутск, 1990. С.49-55. - (Деп. в ВИНИТИ N 4827-В90).

8. Волькенау Й.М., Зейлигер А.Н., Хабачев Л.Д. Экономика формирования электроэнергетических систем. М.: Энергия, 1981. 320 с.

9. Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М., Мир, 1976. 228 с.

Ю.Воропай Н.И., Иванова Е.Ю. Один пример многокритериальной задачи анализа живучести электроэнергетической системы // Тезисы докладов 10-й Байкальской школы-семинара «Методы оптимизации и их приложения». Иркутск, 1995. С. 43, 44.

П.Воропай Н.И., Иванова Е.Ю, Труфанов В.В. Метод многокритериального анализа решений для задач анализа вариантов развития ЭЭС // Изв. РАН. Энергетика, 1998. N6. С.42-53.

12.Гермейер Ю.Б., Ватель И.А. Игры с иерархическим вектором интересов. Изв. Ан СССР.Технич.кибернетика. 1974. N3. С.54-69.

13.Глотов В.А., Павельев В.В. Экспертные методы определения весовых коэффициентов // Автоматика и телемеханика. 1976. N 12. С. 95-105.

14.Емельянов С.В., Ларичев О.И. Многокритериальные методы принятия решений. М.:3нание, 1985. 32с. - (Новое в жизни, науке, технике. Сер. "Математика,кибернетика"; N10)

15.3оркальцев В.И. Модели рыночной экономики. Иркутск, Изд-во Иркутского университета, 1993. 144 с.

16.Иванов В.В. Развитие математических моделей анализа балансовой надежности сложных электроэнергетических систем // Автореферат канд. дисс. Иркутск. СЭИ, 1993.125 с.

П.Иванова Е.Ю. Разработка методики многокритериального анализа вариантов развития ЭЭС // Материалы XXV конференции научной молодежи СЭИ СО РАН, Иркутск, 1995. 9 с. - (Деп. в ВИНИТИ 21.07.95; N 2262-В95).

18.Иванова Е.Ю. Метод анализа решений для задач анализа вариантов развития ЭЭС в условиях многокритериальности // Материалы XXVII конференции научной молодежи СЭИ СО РАН. Иркутск, 1997. С. 30-53. -(Деп. в ВИНИТИ 12.09.97. N 2830-В 97).

19.Иванова Е.Ю. Метод многокритериального анализа решений для выбора вариантов развития электроэнергетических систем // Экономика и право: Материалы городской научной конференции. Иркутск, 1990, С. 54.

20.Канторович JI.B., Горстко А.Б. Оптимальные решения в экономике. М.: Наука, 1972. 228 с.

21.Карлин С. Математические модели в теории игр, программировании и экономике. М.: Мир, 1964. 839 с.

22.Кини Р., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981. 560 с.

23.Кини Р. Размещение энергетических объектов, выбор решений. М.: Энергоатомиздат, 1983. 320 с.

24.Ковалев Г.Ф. Модель оценки надежности сложных ЭЭС при долгосрочном планировании их работы //Электронное моделирование, 1987, N 5. С.65-72.

25.Козлов М.В., Малашенко Ю.Е., Рогожин B.C., Ушаков И.А., Ушакова Т.В. Моделирование живучести систем энергетики: методология, модель, реализация. М.: Вычислительный центр АН СССР, 1986. 56 с.

26.Комплексный анализ эффективности технических решений в электроэнергетике / Гук Ю.Б., Долгов П.П., Окороков В.Р. и др. M., JL: Энергоатомиздат, 1985. 176 с.

27.Комплексная оценка альтернативных принципов реформирования электроэнергетики России. Иркутск, отчет по приоритетной НИР ИСЭМ СО РАН, 1997. 172 с.

28.Кукушкин Н.С., Меньшикова O.P., Меньшиков И.С.. Конфликты и компромиссы. М,Знание, 1986. 31 с.

29.Кулагина E.JI. Моделирование и анализ дискретных альтернатив развития региональных систем энергетики в условиях неопределенности // Автореферат канд. дисс. Сыктывкар, 1994. 19 с.

30.Лопатников Л.И. Экономико-математический словарь. М.: Наука, 1987. 508 с.

31.Лыос Р.Д., Райфа X. Игры и решения. М.: ИЛ, 1961. 509 с.

32.Мардер Л.И. Научно-методические основы, методы и практика разработки показателей электроэнергетики во взаимодействии с топливно-энергетическим комплексом и с учётом региональных факторов // Автореферат докт. дисс. Иркутск, 1974.

33.Методы управления физико-техническими системами энергетики в новых условиях/ Воропай Н.И., Новицкий H.H., Сеннова Е.В. и др. Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1995. 560 с.

34.Надежность систем энергетики. Сборник рекомендуемых терминов. Выпуск 95. М.: Наука, 1980. 42 с.

35.фон Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970. 707 с.

36.Подиновский В.В. Коэффициенты важности критериев в задачах принятия решений. Порядковые, или ординальные, коэффициенты важности. // Автоматика и телемеханика. 1978, N 10. С. 130-141.

37.Подковальников C.B. Выбор вариантов решений, характеризующихся несколькими нечетко определенными множествами: Препринт. Иркутск: СЭИ, 1988. 45 с.

38.Проблемы контроля и обеспечения чистоты атмосферы. Сборник докладов на Всесоюзном семинаре при ВДНХ (Москва, 1973) / Под ред. Берлянда М. Е. - Л.: Гидрометеоиздат, 1975. 192 с.

39.Раев А.Г. Об одном способе определения весовых коэффициентов частных критериев при построении аддитивного интегрального критерия. // Автоматика и телемеханика. 1984, N5. С. 162-165.

40.Руа Б. Проблемы и методы принятия решений в задачах со многими целевыми функциями // Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.:Мир, 1976. С. 20-58.

41.Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем.-М.: Радио и связь, 1991. 224 с.

42.Самохвалов Ю.Я. Совершенствование метода анализа иерархий как методологической основы систем поддержки принятия решений. // Управляющие системы и машины, 1996, N1.0 91-96.

43.Салливан Р. Проектирование развития электроэнергетических систем. -М.: Энергоиздат, 1982. 358 с.

44.Системный подход при управлений развитием электроэнергетики. / Беляев Л.С., Войцеховская Г.В., Савельев В.А. и др.- Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1980. 240 с.

45.Современный синтез критериев в задачах принятия решений. / Катулев А.Н., Михно В.Н., Виленчик Л.С. и др. М.:Радио и связь, 1992. 120 с.

46.Справочник по проектированию электроэнергетических систем. М.: Энергия, 1977. 285 с.

47.Статистические модели и многокритериальные задачи принятия решений -М., Статистика, 1979. 183 с.

48.Сухарев М.Г., Ставровский Е.Р. Новый подход к принятию решений по реконструкции ЕСГ. Методические вопросы исследования надежности больших систем энергетики. Вып.47. Киев, 1995. С.65-69.

49.Фактор неопределенности при принятии оптимальных решений в больших системах энергетики / Под ред. Л. С. Беляева, А. А. Макарова, Л. С. Попырина, А. П. .Меренкова. Иркутск, 1974. Т. 1, 253 с. Т. 2. 184 с.

50.Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. М.: Наука, 1978.

51.Форд Л.Р., Фалкерсон Д.Р. Потоки в сетях. - М.: Мир, 1966.

52Лукреев Ю.Я., Манов Н.А., Слободан Ю.В. Исследование надежности при управлении развитием многоузловых электроэнергетических систем. Серия препринтов сообщений «Новые научные методики». Вып. 24, АН СССР, Коми филиал, Сыктывкар, 1987. 27 с.

53.Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, вычисления и приложения. М.: Радио и связь, 1992. 504 с.

54.Эдельман В.И. Надежность технических систем: экономическая оценка. М.: Экономика, 1989. 150 с.

55.Экспертные оценки и их применение в энергетике. / Под ред. Хвастунова P.M. М.: Энергоиздат, 1981. 186 с.

56.Электроэнергетика России. История и перспективы развития. / Под ред. А. Ф. Дьякова. - М.: Информэнерго, 1997. 565 с.

57.Эндрени Дж. Моделирование при расчетах надежности в электроэнергетических системах. М.: Энергоатомиздат, 1983.

58.Янкевич В.Ф., Коцюбинская Г.Ф. Метод анализа иерархий: модификация системы экспертных оценок и их математической обработки // Управляющие системы и машины. 1996, N1. С 85-91.

59.Benayoun R., Roy В., Sussman В. ELEKTRE: Une methods pour guider le choix en presence de points de vue multiple // Direction Scientifigue, Note de Travail. N49. SEMA, Paris.

60.CIGRE Study Committee 37. Review of adequacy standards for generation and transmission planning. Report No. 37- 92(AG)02(E) FINAL, Nov.1992, p.27,33.

61.Gorenstin B.G., Costa J.P., Pereira M.V.F., Campodonico N.M Power system expansion planning under uncertainty // PSCC Proc., Avignon, France, Aug. 30-Sept. 3,1993, vol. 2, P. 585-591.

62.N.I.Voropai, E.Y.Ivanova, V.V.Trufanov. Multicriteria decisions analysis for selection of the power system expansion // IEEE Power Engineering Review, 1998. - (в печати)