Регресійнийаналіз сценарних умов у завданнях фінансового та виробничого планування ТЕС

У статті розглядаються принципи та вихідні дані для фінансового та виробничого планування ТЕС, описується метод регресійного аналізу сценарних умов як елемент системи підтримки прийняття рішення та проводиться порівняльний аналіз бізнес-процесу фінансового та виробничого планування ДК.

Головним методом досягнення енергоефективності теплових електростанцій є вибір оптимального режиму експлуатації енергогенеруючого обладнання. До теперішнього часу накопичено достатній досвід роботи генеруючих компаній (ГК) з оптимізації технологічних режимів, але у зв'язку з реформою ринку електроенергетики це завдання отримало новий напрямок розвитку в частині розробки взаємозалежних методів фінансового, маркетингового та виробничого планування при виробництві теплової та електричної енергії.

У цій статті описуються результати проведеного системного аналізу та висловлюється ряд пропозицій, які можуть бути корисними для підвищення ефективності управління режимами ТЕС, а також для розробки інформаційних систем для автоматизації діяльності з підбору оптимальних техніко-економічних показників (ТЕП), що визначають технологічний режим роботи генеруючого обладнання . Особливості управління режимами великих ТЕС і технологічні завдання виробництва електроенергії включають: вибір складу основного працюючого устаткування, розподілу навантаження між агрегатами станцій, побудова енергетичних характеристик станцій, робота агрегатів потреб[1]. Економічні оцінки роботи ЦК показують, що ці завдання вирішуються неефективно. Усі індикатори їх ефективності дуже низькі проти тими, що у СРСР, і проти наявними світовому уровне[2].

Для успішноїдіяльності ДК на оптовому ринку електроенергії та потужності (ОРЕМ) та досягнення цілей фінансової ефективності при інвестиціях у паливно-енергетичний комплекс потрібна інтеграція задач оптимізації ТЕП та завдань фінансового планування. І тому потрібно визначити чинники, які впливають величину питомих витрат. Склад чинників можна визначати за даними АСУ ТП ТЕС, які збираються у темпі процесса[2]. Кожен із технологічних чинників формує деякі облікові чи розрахункові показники, які можуть збиратися у відповідні бази даних (іноді іменовані «продукційними базами знань») в інформаційних системах і надавати пряме впливом геть економічні показники, що визначають фінансовий план ЦК та її поведінка на ОРЭМ. Формування фінансового плану відбувається на підставі даних про наявні ресурси (потужності) компанії, ринкову кон'юнктуру та стратегічні цілі компанії. На підставі даних про поточний стан обладнання та кон'юнктури ринку періодично розраховуються величини очікуваного виторгу, потім на їх підставі формуються зобов'язання, які несе компанія перед суб'єктами ОРЕМ. Як правило, фінансовий план і бюджети складаються в аналітиці по секторах оптового ринку та генеруючим станціям компанії.

Вихідними даними для формування фінансового плану є:

Технічні сценарні умови;
Адміністративно-фінансові сценарні умови;
Прогнозні дані з ОРЕМ (обсяги споживання, ціни на потужність, ціни на електроенергію, зміни в законодавстві та регламентах);
Технічний план виробництва енергії (не містить фінансових показників, але містить технічні обмеження);
Маркетинговий план продажу (не містить технічних показників, але визначає обсяги продажів виходячи зтехнічного плану виробництва);
Існуючі договірні зобов'язання на ОРЕМ.

Раціональну стратегію поведінки можна визначити як сценарій, яким діє оперативний персонал ДК, який підбирає різні ТЕПи, визначення техніко-економічного режиму роботи генеруючого устаткування. Сценарії — це метод аналізу складної середовища, у якій є безліч значних, до того ж які впливають друг на друга тенденцій і событий[4]. Сценарій дій оперативного персоналу - це складна формальна конструкція, в якій можуть поєднуватися різні моделі, облікові та розрахункові показники, раніше певні сценарні умови. Сценарні умови - це важливі заздалегідь розраховані ТЕПи, які несуть за собою набір управлінських рішень при настанні тієї чи іншої технічної чи економічної ситуації. Завдання формування кінцевого числа сценарних умов унеможливлює розробку математичного опису виробничих ситуацій у класі графових та логіко-лінгвістичних моделей, що допускають роботу в залежності від якісного типу. Зазначені моделі наочні та зручні для осіб, що приймають рішення, мають виразну здатність, близьку до природної мови, і широко використовуються під час створення банків знань, а також інтелектуальних систем управління складними виробничими процесами [5].

Оскільки такого роду моделі формують продукційні бази або банки знань, їх можна представити у вигляді сукупності кінцевих множин цілей G, множини факторів розв'язуваної задачі F і множин правил або сценаріїв R у вигляді rm: ЯКЩО fi І fj … І fn ТО fk де rm - ім'я правила чи сценарію у множині раніше визначених правил, fi, fj…, fn — умови виконання правил, fk — наслідок виконання правил чи сценаріїв. База правил R і безлічцілей G утворюють основу знаний[6]. Сформована таким чином база правил дає можливість сформувати якусь матрицю сценарних умов з набором заздалегідь визначених сценарних ситуацій та дій оперативного персоналу в цих ситуаціях при фінансовому та виробничому плануванні та визначенні режимів роботи генеруючого обладнання, оскільки можна скласти кінцевий список F = елементарних умов так, що умова здійсненності кожного правила rm з R полягає в одночасному виконанні деякої сукупності елементарних умов [6]. Щоб заздалегідь розробити матрицю сценарних умов та дій щодо них для технічного та економічного персоналу ЦК, можна застосовувати метод підбору рівняння регресії як спеціальну процедуру регресійного аналізу, яка може бути автоматизована. Для цього може бути використане рівняння регресії, функція якого дозволяє без спеціальних вимірювань визначити будь-яку середню величину (у) однієї ознаки, якщо змінюється величина (х) іншої ознаки: σ_(Ry/x)=σ_y √(1-r_xy^2 ) де σRу/х - сигма (середньоквадратичне відхилення) регресії; σу - середньоквадратичне відхилення ознаки у; rху - коефіцієнт кореляції між ознаками х та у.

Виникнення сценарних ситуацій як середньоквадратичне відхилення облікового показника. За цими даними будується графік — лінія регресії, за якою можна визначити середню кількість сценарних ситуацій за заданих значень фінансових чи технологічних відхилень. Визначаючи кількість сценарних ситуацій та ймовірність їх настання при процедурах виконання виробничого та фінансового плану, проводиться корекція рівняння регресії, за необхідності уточнюються межі довірчого коридору для лінії регресії за заданого рівня довірчої ймовірності. Опис залежностіміж змінними допомагає встановити наявність можливого причинного зв'язку та за допомогою рівняння регресії можна передбачати значення залежної змінної за значеннями факторів, що впливають [2].

Виробниче та фінансове планування здійснюється багатоетираційним способом із застосуванням сценарних умов, визначених евристичними методами або методами регресійного аналізу. Обліковані при цьому облікові та розрахункові ТЕП повинні використовуватися в інформаційних системах для фінансового планування, для автоматизації діяльності на ОРЕМ, для виробничого планування, а також для підбору режиму та складу обладнання на кожну годину роботи станції, що генерує.

Література:

Вініков В.А. Оптимізація режимів електростанцій та енергосистем / В.А. Вініков, В.Г. Журавльов, Т.А. Пилипова. - М.: Видавництво, с.1980. - 464;
Єфремов І.А., Таран А.С., Філіппова Т.А. Принципи підвищення ефективності управління режимами роботи електроенергетичних систем// Доповіді Томського державного університету систем управління та радіоелектроніки. 2012. №1-1. с.199-203;
Поспєлов Д. А., Логіко-лінгвістичні моделі в системах управління / Д.А. Поспєлов. М: Енерговидав, 1981. с.220;
Aaker D. A., Strategic market management / М.: Wiley, 2005
Резчиков А.Ф., Кушніков В.А., Родичов В.А., Шличков Є.І., Антонов А.В., Моделі та методи пошуку даних та документів у системах управління складними людино-машинними комплексами // Вісник СДТУ. СДТУ 2005. Т. 2. №1 (7). с.83-92;
Долініна О.М., Класифікація помилок у базах знань експертних систем/О.М. Долініна // Вісник СДТУ. СДТУ. - 2010. № 4 (50), вип.2. - С.125-130.

І. Н. Фомін, директор компанії «EnergoKB Group»