Гнатюк В.И. Закон оптимального построения техноценозов, 2005 – главная страница

Адрес монографии в сети – http://gnatukvi.narod.ru/ind.html

5. РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДОЛОГИИ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ

ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ В ПАКЕТЕ MATHCAD

Вводные замечания. 5.1. Первичная обработка статистической информации по техноценозу. 5.1.1. Импорт, сортировка и визуализация данных. Подготовка данных. Получение табулированного рангового распределения. Графическое представление данных. Определение рангов для каждого объекта. Вычисление коэффициента конкордации.

Вводные замечания

Реализация описанной методологии оптимального управления электропотреблением осуществлена применительно к одному из инфраструктурных объектов, реально существующих на территории Калининградской области. Общее электропотребление данной инфраструктуры достигает 18 ГВт·ч в год. Инфраструктурный объект обладает всеми свойствами техноценоза и состоит из 69 слабосвязанных подчиненных объектов с электропотреблением от нескольких тысяч до миллионов кВт·ч, которые территориально рассредоточены по всему региону [15,16,20].

В параграфах 5.1 – 5.4 приведены стандартные расчетно-графические модули, реализующие методологию в пакете прикладного программного обеспечения Mathcad-2001i (в Интернете их можно найти по адресу: http://gnatukvi.narod.ru/zip_files/task_mcd.zip):

Все расчетно-графические модули алгоритмически сгруппированы в четыре этапа реализации методологии:

5.1. Первичная обработка статистической информации по техноценозу (этап 1).

5.1.1. Импорт, сортировка и визуализация данных.

5.1.2. Верификация исходной базы данных по электропотреблению.

5.1.3. Проверка данных на соответствие критериям Н-распределения.

5.1.4. Аппроксимация ранговых распределений.

5.2. Построение статической модели электропотребления (этап 2).

5.2.1. Интервальное оценивание процесса электропотребления объектами техноценоза.

5.2.2. Прогнозирование электропотребления в техноценозе:

- G-метод прогнозирования (с использованием ДВР);

- G-метод прогнозирования (с использованием АГК);

- Z-метод прогнозирования (с использованием ТЦМ).

5.2.3. Нормирование электропотребления объектами техноценоза.

5.3. Реализация динамической модели электропотребления (этап 3).

5.3.1. Оценка потенциала энергосбережения техноценоза.

5.3.2. Определение первоочередных объектов для углубленного энергетического обследования.

5.3.3. Оценка адекватности работы динамической адаптивной модели.

5.4. Выполнение тонких процедур рангового анализа (этап 4).

5.4.1. Обработка ранговой параметрической поверхности методом «Singular spectrum analysis».

5.4.2. GZ-анализ рангового параметрического распределения по электропотреблению.

5.4.3. Классификация объектов техноценоза по электропотреблению.

На первом этапе осуществляется импорт информации из базы данных техноценоза по электропотреблению, формирование рабочих матриц и векторов, верификация данных и проверка их на соответствие критериям Н-распределения. После этого делается вывод о том, является ли исследуемый объект техноценозом в полном смысле этого слова. Если критерии Н-распределения выполняются и объект обладает техноценологическими свойствами, осуществляется построение и аппроксимация ранговых параметрических распределений по электропотреблению.

Второй этап реализации методологии позволяет построить статическую модель электропотребления техноценоза. На этом этапе осуществляется интервальное оценивание объектов, прогнозирование их электропотребления и нормирование на предстоящий год функционирования техноценоза.

На третьем этапе статическая модель дополняется стохастической обратной связью и методикой оценки эффективности процесса электропотребления, основанной на уравнениях закона оптимального построения техноценозов. Это позволяет моделировать процесс электропотребления техноценоза с учетом вероятных изменений внутри самого техноценоза и во внешних системах. На основе этого может быть получен устойчивый прогноз электропотребления на глубину 5 – 7 лет и более, рассчитан потенциал энергосбережения техноценоза на среднесрочную перспективу и определены первоочередные объекты для углубленного энергетического обследования. В завершение оценивается адекватность процесса моделирования.

Четвертый этап посвящен специальным тонким процедурам рангового анализа. Здесь реализуются: дифлекс-анализ (на этапе интервального оценивания), GZ-анализ (на этапе прогнозирования) и ASR-анализ (на этапе нормирования). В качестве предварительных процедур осуществляются обработка ранговой параметрической поверхности методом «Singular spectrum analysis» и классификация объектов техноценоза по электропотреблению.

Все программные продукты, представленные здесь, ранее неоднократно опубликованы, апробированы и реализованы [14-20,48-50]. Наибольший интерес представляет собой подборка статей в журнале «Электрика» за 2003 – 2008 годы, где опубликованы все программные продукты и материалы, касающиеся теоретического обоснования методологии. Характерно, что ряд ученых и практиков применили данные программы в своих организациях и на предприятиях, о чем были публикации в научной литературе, где неизменно отмечается высокая эффективность методологии оптимального управления электропотреблением.

Автор, сознавая известные трудности, с которыми предстоит столкнуться в процессе работы, тем не менее, выбрал в качестве среды программирования именно Mathcad, который обладает неоспоримым достоинством – делает все вычисления предельно наглядными для читателя. В сети Интернет исходные файлы mathcad-программ можно закачать по адресу: http://gnatukvi.narod.ru/zip_files/task_mcd.zip и опробовать их на своем компьютере. Консультации можно получить на сайте профессора В.И. Гнатюка «Техника, техносфера, техноэволюция» (адрес – http://www.gnatukvi.ru). Можно также обратиться непосредственно к автору с письмом (адрес – gnatukvi@mail.ru). Если в данный момент в распоряжении пользователя книги нет удовлетворительной параметрической базы данных, то ее можно сгенерировать. Для этого предназначена программа «Генератор негауссовой выборки техноценологического типа» (см. приложение 3).

5.1. Первичная обработка

статистической информации по техноценозу

5.1.1. Импорт, сортировка и визуализация данных

Исследование техноценоза начинается со сбора статистической информации о его объектах. Сама по себе эта операция чрезвычайно трудоемкая и требующая многолетних систематических усилий целых научных коллективов. Однако после завершения сбора информации наступает не менее сложный этап глубокой статистической обработки полученных данных. Современное компьютерное прикладное программное обеспечение позволяет осуществлять быструю, эффективную и корректную обработку данных любых объемов и сложности. Ниже приводятся расчетные программы с комментариями, предназначенные для реализации рангового анализа.

После сбора статистической информации о техноценозе создается электронная база данных, которая представляет собой неупорядоченную совокупность значений электропотребления объектов техноценоза. Рекомендуется базу данных создавать в виде двух файлов Microsoft Excel. В первом файле данные могут быть представлены в любом удобном для исследователя виде с необходимыми пояснениями и комментариями. Во втором файле должны содержаться только числовые значения электропотребления объектов (единицы измерения – кВт·ч), выстроенные последовательно друг за другом (в соответствии с тем порядком, в котором они следуют в первом файле) в ячейках электронной таблицы без каких-либо текстовых записей (этот файл должен состоять только из цифр). Данные формируются в виде двумерной таблицы, строки которой соответствуют временным интервалам, в течение которых исследовался техноценоз (как правило, это месяцы или годы) а столбцы – объектам техноценоза. Если рассматривается состояние техноценоза только на фиксированный момент времени, таблица состоит лишь из одной строки. В любом случае, в каждой ячейке таблицы содержится только одно число, соответствующее электропотреблению одного объекта на одном временном интервале. Файлы должны быть определенным образом названы и помещены в директорию [c:\mathcad_dat], которая должна быть заблаговременно создана в корневом каталоге диска «c:\». Рекомендации о том, как следует называть файлы с данными, имеются в каждой из программ. Следует учитывать тот факт, что если директорию [c:\mathcad_dat] не создать и не поместить в нее все требуемые файлы, то расчетные программы работать не будут. Возможно размещение директории и в другом месте дискового пространства, а файлы с исходными данными можно назвать как-либо по-своему. Однако это неизбежно потребует соответствующего переименования файлов внутри программ везде, где осуществляются операции импорта-экспорта данных.

Подготовка данных

В первую очередь программными средствами осуществляется импорт данных из файла «data.xls» в тело программы Mathcad и задается начало отсчета:

Сформированная двумерная матрица V содержит информацию об исследуемом техноценозе, причем каждая строка соответствует определенному временному интервалу (году), а каждый столбец – объекту. Далее матрицу можно вывести и просмотреть.

После этого, для удобства последующей обработки и визуализации данных, матрицу необходимо транспонировать:

Получение табулированного рангового распределения

Подробно методология формирования табулированных ранговых параметрических распределений описана в параграфе 2.2, а также в работах [12,14,15,20]. Для получения табулированного рангового параметрического распределения по электропотреблению необходимо имеющиеся неупорядоченные эмпирические данные проранжировать. Ранжирование располагает данные в порядке уменьшения значений исследуемого параметра (в данном случае – электропотребления, кВт·ч).

Задача решается применением внутренних средств программирования Mathcad. Приведенная ниже подпрограмма позволяет обработать данные практически любого объема, используя оператор цикла.

Функция «Zipf» позволяет сформировать матрицу, столбцы которой являются векторами, представляющими собой, по сути, табулированное ранговое параметрическое распределение особей техноценоза на отдельных временных интервалах.

С целью подготовки данных для дальнейшей работы программы определяется количество исследуемых объектов и формируется вектор рангов:

Графическое представление данных

Ранговое параметрическое распределение может быть изображено в графической форме. При этом рекомендуется использовать двумерные и трехмерные графики, а также стандартные внутренние средства программирования и визуализации данных Mathcad (рис. 5.1 и 5.2).

Определение рангов для каждого объекта

Матрица рангов техноценоза необходима для оценки динамики движения объектов по ранговой поверхности параметрического распределения. Подпрограмма для ее определения выглядит следующим образом:

Вычисление коэффициента конкордации

Коэффициент конкордации, определенный для полученной совокупности ранговых параметрических распределений, характеризует степень взаимосвязанности техноценоза [24,59]. Он показывает согласованность перемещения объектов по ранговой поверхности при переходе от одного временного интервала к последующему. Для определения коэффициента конкордации последовательно выполняются следующие операции.

Для автоматизации оценки результатов используется специальная подпрограмма. Функция «RESULT» возвращает значение «yes», если коэффициент конкордации значим, «no», если он не значим, и «error», если в вычислениях была допущена ошибка.

Характерно, что для совокупности данных, используемых здесь в качестве примера, коэффициент конкордации значим, что свидетельствует о взаимосвязанности исследуемого техноценоза (во всяком случае, по параметру электропотребления). Данный вывод позволяет использовать созданную базу данных для интервального оценивания, прогнозирования и нормирования электропотребления объектов техноценоза.

Для сохранения данных вне тела основной программы (с целью последующего использования другими программами) их рекомендуется экспортировать в файлы. Реализуется данная операция стандартными средствами Mathcad. При этом автоматически в директории «c:\mathcad_dat» создаются текстовые рабочие файлы с расширением «md».

На этом основные операции предварительной обработки данных техноценоза по электропотреблению завершаются.

При использовании материалов ссылки обязательны

Все права защищены © Гнатюк В.И., 2005

E-mail: gnatukvi@mail.ru