(Еще не оценили)
Загрузка ... Загрузка ...

Проведенные анализ большого числа проектов газоснабжения городов Прибалтийских республик (на примере 10 городов) и детализация отдельных участков городских газораспределительных сетей среднего и низкого давления, строительства и привязки ГРП к местным условиям, определения плановых объемов газа потребителям (более чем на 500 разных объектах детализации по ГСГ), выполненные различными организациями страны, свидетельствуют о том, что удельный вес реальной информации в общем массиве исходных данных составляет всего около 30-40 %.

Это влечет за собой большие народнохозяйственные потери из-за принятия неоптимальных решений, которые только по рассмотренным проектам ориентировочно составили около 2 млн. руб. Отсюда вытекает вывод о важности и необходимости использования объективной исходной информации. Таким образом, в практике организаций, проектирующих ГСГ, возникают противоречия и разрыв между сложностью решаемых оптимизационных задач и фактическими методами расчета. Одним из основных факторов, тормозящих развитие и совершенствование новых методов расчета ГСГ, является проблема сбора, обработки и оценки исходной информации.

Исходную информацию при оптимизации ГСГ можно условно разделить на следующие три (основные) категории.

Под детерминированной определенной информацией понимается однозначно заданная исходная информация, с помощью которой, использовав тот или иной математический метод, можно найти единственный оптимальный вариант. Однозначная детерминированная информация касается главным образом физико-технических параметров оборудования (мощность и число агрегатов, диаметры трубопроводов и т. д.). Иногда некоторые исходные показатели известны с определенной точностью, достаточной для того чтобы их можно было практически принять как однозначные.

В этом случае имеем дело с детерминированной информацией, например: определяемая точность измерения газа, проходящего через газовые счетчики; стоимость технологического оборудования для оснащения ГРП и т. д.

Вероятностно-определенная информация – это информация, учитывающая случайные величины (факторы), для которых точно известно вероятностное описание. Такую информацию можно получить путем обработки статистически соответствующих величин в пропілом, т. е., когда может быть получено точное число признаков распределения данной величины и ее совокупности (математическое ожидание, дисперсия и т. д.). В некоторых случаях закон распределения удается вывести теоретически, располагая вероятностной информацией, для которой по каким-либо соображениям известен вид закона распределения.

Под неопределенной информацией понимается такая, когда для некоторых случайных величин известны неточно или отсутствуют совсем вероятностные характеристики. Принципиальная трудность решения в таких случаях заключается в отсутствии достаточно обоснованного (одного) критерия оптимальности. Использовать математическое ожидание здесь нельзя, так как не известны законы распределения случайных величин.

Неопределенность исходной информации приводит и к неопределенности окончательного выбора. При формализованном решении задач в данной категории условий нельзя получить однозначный результат. Можно найти лишь несколько (множество) рациональных вариантов, оптимальных по разным категориям. Окончательный же выбор их должен быть сделан человеком.

Решение об оптимальных условиях функционирования какой-либо системы в будущем принимается на основании комплекса исходных экономических показателей, каждый из которых может быть определен лишь с известной погрешностью. Для капиталовложений – это отдельные элементы затрат, которые будут произведены в ближайшие годы; для эксплуатационных издержек – это затраты, которые будут понесены в процессе функционирования объекта на протяжении всего амортизационного срока.

При формировании нормативов по отдельным элементам капиталовложений известная погрешность неизбежна, так как ряд нормативов базируется на усреднении отчетных данных. В этом случае степень погрешности зависит от представительности этих данных, организации наблюдения, полноты учета влияющих факторов, применяемого математического аппарата и т. д. В отдельных случаях при формировании закладываемых в расчеты нормативов вообще нет возможности опираться на обобщение отчетных данных (речь идет о затратах по объектам новой техники, а также на строительство в новых условиях). Если первая группа показателей будет обладать известной неопределенностью за счет погрешности в процессе усреднения отчетных данных, то вторая группа элементов капиталовложений неопределенна по своей сути. Еще более велика неопределенность данных, закладываемых в расчеты эксплуатационных затрат. Количественные значения элементов, занимающих основное место в издержках на эксплуатацию объектов, в настоящее время не могут быть достаточно точно предусмотрены на длительную перспективу.

Учет неопределенности исходной экономической информации в оптимизационных расчетах должен обязательно широко применяться в практике проектирования подотраслей газовой промышленности, в первую очередь при установлении оптимальных параметров городских газораспределительных сетей. Это объясняется следующим: транспорт газа – отрасль чрезвычайно капиталоемкая, и поэтому правильный учет всех факторов в процессе принятия оптимальных решений существенно влияет на объем капиталовложений. Газопроводы являются объектами с весьма длительным амортизационным сроком. Следовательно, к ним в первую очередь применима постановка вопроса о принципиальной невозможности точно рассчитать будущие эксплуатационные издержки.

Так, например, сопоставление проектных и фактических эксплуатационных расходов в газовых хозяйствах Вильнюса и Каунаса в среднем показало отклонение фактических расходов от плановых более чем в 1,5 раза.

Все имеющиеся в настоящее время разработки по оптимизации ГСГ не учитывают погрешности информации и ее вероятностно-неопределенных свойств, во-первых, потому, что стохастические модели решения задач более сложны, чем детерминированные, и, во-вторых, численная реализация этих моделей требует от проектировщиков знания теории вероятностей.

Анализ систем газо- и теплоснабжения городов Литвы показал, что структура исходных показателей с точки зрения их достоверности изменяется в зависимости от временного разреза изучения рассматриваемых систем. Как известно, от момента принятия проектного решения до его реализации проходит 5-6 лет, а иногда и больше. Ряд экономических факторов, как мы уже отмечали, невозможно заранее определить однозначно, и поэтому результаты оптимизации на основе детерминированной информации могут являться только одним из многих решений.

С увеличением временного периода эта информация в общем объеме исходных показателей резко уменьшается, и составляет всего 22 %. Такое явление объясняется в основном тем, что исходные данные при увеличении длительности рассматриваемого периода и в результате отсутствия знания будущих условий развития системы приобретают вероятностно-неопределенные свойства. И чем дальше от текущего момента удаляются рассматриваемые временные интервалы, тем менее достоверна исходная информация. Так, информация о величинах с неизвестным законом распределения составляет около 70 % при 7^=15 лет и 30 % при Гр=1 год. Удельный вес информации о вероятностных величинах незначителен и несколько возрастает при уменьшении продолжительности рассматриваемого периода.

Методы корректировки системы

Таким образом, располагая приближенными данными о временной закономерности развития достоверности исходных показателей, очень важно своевременно применить возможные методы корректировки системы к меняющимся условиям ее развития. В работе указывается, что содержание этого процесса и его особенности изучены еще недостаточно. Л. А. Мелентьев и А. А. Макаров показали, что сейчас можно лишь предполагать, что, хотя уточнение отдельных компонентов исходных показателей происходит практически непрерывно, в целом исходная информация обновляется периодически, по-видимому, к концу каждого (обычно пятилетнего) цикла планирования п. В результате действительная погрешность информации изменяется во времени уже не по возрастающей кривой, а «пилообразно»: увеличивается на протяжении каждого цикла планирования, а затем почти скачкообразно уменьшается до исходного уровня с тем, чтобы опять возрасти в течение следующего цикла.

Факторы погрешности исходной информации могут быть объективными и субъективными, главнейшими из них являются:

а) невозможность точного предсказания масштабов и темпов научно-технического прогресса;

б) отсутствие достаточно точных сведений о динамических и территориальных аспектах развития системы объектов добычи, распределения и потребления;

в) субъективность и несовершенство существующей процедуры расчетов, т. е. заинтересованность в сознательном завышении эффекта исполнительных расчетов как проектировщиками, так и инстанциями, утверждающими проекты (поскольку эффективность зачастую определяет меру материального поощрения работников и оценку деятельности организации).

Уровень влияния указанных факторов на формирование отдельных исходных показателей исследован пока далеко недостаточно. Перечисленные факторы при совместном влиянии их приводят к тому, что большая часть исходной информации приобретает вероятностные или неопределенные свойства. Чтобы иметь более точное представление об этой информации, необходимо использовать методы математической статистики, позволяющие определить для исходных показателей возможные доверительные интервалы, их вид закона распределения; среднее арифметическое и среднее квадратическое отклонения; дисперсию (разброс – рассеивание – значений случайной величины вокруг ее математического ожидания). В табл. 2.2 схематически показаны наличие или отсутствие погрешности исходной информации и ее влияние на решение задачи в зависимости от условий оптимизации.

Для определения вероятностных случайных величин (вида закона распределения, математического ожидания и дисперсии) необходима обработка статистических данных реализаций, взятых из предыстории. Однако нужно заметить, что статистические данные, как правило, недостаточны для получения совершенно точных вероятностных характеристик. Кроме того, данные за прошлый период не всегда могут в полной мере экстраполироваться на будущее, поэтому вероятностные характеристики таких величин очень часто содержат некоторую погрешность, но, несмотря на это, они помогают в большой мере выявить общую тенденцию будущих условий развития системы.

При обработке исходных показателей за прошлый период методами математической статистики встречаются следующие принципиальные трудности.

Однако следует помнить и то, что теория вероятности рассматривает в основном количественную характеристику информации, тем самым отвлекаясь от ее содержания. Поэтому процесс выбора из некоего множества элементов должен производиться не чисто формальным путем, а чаще всего с применением агрегирования исходных данных (это формирование укрупненных технико-экономических показателей, теоретически включающих в себя многочисленные и часто разнородные составные части).

При решении оптимизационных задач ГСГ часто встречаются случаи, когда виды закона распределения случайных величин не известны. Неоднозначная информация с неизвестным законом распределения может быть задана диапазоном изменений ее численных значений. В большинстве случаев на основании прошлого опыта можно сделать предположения о возможных законах распределения соответствующих величин. Практически такая информация может быть задана некоторой серией возможных функций распределения. Способы распределения для нее и вид закона распределения могут быть основаны на принципе максимума энтропии.

Понятие «энтропия» возникло в связи с необходимостью ввести численную характеристику неопределенности случайного явления на некотором этапе его рассмотрения. Все, что мы можем сказать априори о поведении случайного явления, – это указать множество его состояний и распределение вероятностей по элементам этого множества. Часто возникает ситуация, когда нам по каким-либо причинам известны лишь некоторые ограничения исходной информации, например пределы ее изменения. В конечном итоге ставится задача: не зная ничего, кроме этих ограничений, не привлекая дополнительных сведений, задаться для дальнейшего исследования некоторыми распределениями вероятности. Заданному ограничению всегда удовлетворяет бесконечное множество различных распределений. Поэтому задача нахождения распределения вероятности, удовлетворяющего данным ограничениям, фактически сводится к выбору из данного множества некоторого наиболее подходящего распределения. Такой набор осуществить нельзя до тех пор, пока не будет задан точный критерий, какое распределение считать наиболее подходящим.

Принцип экстремума энтропии

Таким критерием является, как мы ранее заметили, принцип экстремума энтропии, который предписывает выбирать из множества характеризующихся заданными свойствами распределений то, которое обладает экстремальной, например максимальной, энтропией. Принцип максимума энтропии гарантирует максимальную неопределенность выбираемого распределения случайной величины и в этом смысле минимальный произвол.

Исходные технико-экономические показатели при проектировании городских газораспределительных систем чаще всего имеют нормальное, экспоненциальное, равномерное, а также бета-распределения или очень близки к этим видам распределения. Доказательства этого достаточно подробно излагаются нами в последующих главах.

Однако следует знать, как указывает акад. Л. А. Мелентьев, что принимаемые ныне для перспективных расчетов математические методы, несомненно, прогрессивны, но слепо руководствоваться их результатами нельзя: «Необходимо помнить, что, например, широко применяемые линейные математические модели, и особенно построенные как статистические или как квазидинамические, дают лишь приближенные представления о тех реальных процессах, которые эти модели описывают. Также всегда возможен пропуск в моделях реальных достаточно существенно действующих связей; возможно накопление ошибок в процессе счета и ряд других. Поэтому только сочетание глубокого, содержательного (качественного) анализа, производимого высококвалифицированными специалистами, со всегда приближенным многовариантным количественным анализом, выполняемым с помощью ЭВМ, т. е. эвристический метод, может приводить к положительным результатам».

Комментарии запрещены.

Метки
Добро пожаловать
На наш новый форум газовиков!
Полезное
Опрос

У вас есть дома газ?

Просмотреть результаты

Загрузка ... Загрузка ...
Календарь
Сентябрь 2017
Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
« Июн    
 123
45678910
11121314151617
18192021222324
252627282930  

Галерея

images_14 images_13 images_3 images_5