Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Методическое и программное обеспечение исследования режимов ГЭС с использованием метамоделей

Диссертация: Методическое и программное обеспечение исследования режимов ГЭС с использованием метамоделей
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Разработанная в ИСЭМ СО РАН информационно-прогностическая система ГИПСАР объединяет множество методов долгосрочного прогнозирования природообусловленных факторов энергетики и включает различные средства для построения новых методов и их верификации. С помощью ГИПСАР проводится гидрологический анализ притока за длительный период времени с учетом глобальных геоклиматических данных различного… Читать ещё >

Методическое и программное обеспечение исследования режимов ГЭС с использованием метамоделей (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • ГЛАВА 1. МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ И СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ УПРАВЛЕНИЯ РЕЖИМАМИ ГЭС
    • 1. 1. Подходы к управлению и планированию долгосрочных режимов ГЭС
      • 1. 1. 1. Оптимизационные задачи управления режимами ГЭС
      • 1. 1. 2. Управление режимами ГЭС на основе диспетчерских графиков
      • 1. 1. 3. Управление режимами ГЭС с учётом вероятностной прогностической информации
    • 1. 2. Информационно-прогностическая система ГИПСАР
    • 1. 3. Современные подходы к метамоделированию
      • 1. 3. 1. Проблемы исследования сложных систем
      • 1. 3. 2. Многоуровневые системы и метасистемы
      • 1. 3. 3. Подходы к построению программных систем и моделей с помощью метам одел ей
    • 1. 4. Обзор программных средств для поддержки управления режимами ГЭС
  • ГЛАВА 2. ПОДХОД К МЕТАМОДЕЛИРОВАНИЮ РЕЖИМОВ ГЭС
    • 2. 1. Описание метамодели режимов ГЭС
    • 2. 2. Задача оптимального управления режимами линейного каскада ГЭС
    • 2. 3. Задача математического программирования для управления режимами отдельной ГЭС
    • 2. 4. Учёт прогностических показателей при моделировании режимов ГЭС
    • 2. 5. Адаптивный алгоритм синтеза управленческого решения (АСУР) выбора режимов ГЭС
      • 2. 5. 1. Описание объектов алгоритма АСУР
      • 2. 5. 2. Описание функций алгоритма АСУР
      • 2. 5. 3. Схема описания алгоритма АСУР
    • 2. 6. Методика исследования допустимых эффективных режимов ГЭС
  • ГЛАВА 3. ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА МЕТАМОДЕЛИРОВАНИЯ РЕЖИМОВ ГЭС С ЯЗЫКОМ ОПИСАНИЯ МОДЕЛЕЙ И ПРОГРАММНЫМИ КОМПОНЕНТАМИ
    • 3. 1. О необходимости языка описания моделей режимов ГЭС
    • 3. 2. Описание языка LMPL
      • 3. 2. 1. Структура моделей языка LMPL
      • 3. 2. 2. Синтаксис языка LMPL
      • 3. 2. 3. Преобразования декларативных моделей
    • 3. 3. Разработка и применение метамоделей
    • 3. 4. Основные принципы реализации алгоритма АСУР
    • 3. 5. Описание базовых программных компонентов
      • 3. 5. 1. Системная поддержка программных реализаций
      • 3. 5. 2. Обработчик моделей языка LMPL
      • 3. 5. 3. Подключение внешних решателей моделей языка LMPL
  • ГЛАВА 4. ПРИМЕРЫ ИССЛЕДОВАНИЯ РЕЖИМОВ ФУНКЦИОНИРУЮЩИХ ГЭС И ОЦЕНКИ СРОКОВ НАПОЛНЕНИЯ ПРОЕКТИРУЕМЫХ ВОДОХРАНИЛИЩ
    • 4. 1. Моделирование режимов Иркутской ГЭС
      • 4. 1. 1. Моделирование режимов Иркутской ГЭС на основе диспетчерских графиков
      • 4. 1. 2. Моделирование режимов Иркутской ГЭС с учётом прогностических показателей притока
    • 4. 2. Моделирование графика наполнения водохранилища Богучанской ГЭС по прогностическим показателям притока
    • 4. 3. Моделирование режимов Зейской ГЭС по снижению рисков переполнения её водохранилища
  • ГЛАВА 5. МОДЕЛИРОВАНИЕ И УТОЧНЕНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК ПОТЕНЦИАЛЬНЫХ ГЭС
    • 5. 1. О перспективах освоения гидроэнергетического потенциала России
    • 5. 2. Долгосрочные проекты развития гидроэнергетики России
    • 5. 3. Поддержка моделирования потенциальных ГЭС
      • 5. 3. 1. Компоненты моделирования рельефа и водохранилища
      • 5. 3. 2. Алгоритмы расчёта кривых площадей зеркала и объёмов водохранилища
      • 5. 3. 3. Подход к оценке бассейнов водосбора рек и гидроэнергетического потенциала

Актуальность работы. Межгодовая изменчивость колебаний водности в бассейнах рек вызывает трудности в эффективном управлении режимами водохранилищ гидроэлектростанций (ГЭС). Традиционно для управления и планирования режимов ГЭС используются два основных методических подхода, основанные на правилах назначения режимов гидроузлов с помощью диспетчерских графиков и расчётах режимов энергосистем с ГЭС на математических моделях различного класса.

Применение диспетчерских графиков позволяет частично снизить риски (энергетические, водохозяйственные, экологические и др.), обусловленные стохастическими колебаниями приточности воды в водохранилища. Однако в условиях глобальных климатических изменений вероятностные методы учёта гидрологической информации, используемые при построении диспетчерских графиков и моделей, не всегда соответствуют реальным процессам речного стока, а накопленной гидрологической статистики может быть недостаточно для учёта рисков наступления экстремальной водности.

При расчётах математических моделей режимов энергосистем с ГЭС обычно используются вероятности развития событий на предстоящий период (например, в виде условных вероятностей показателей водности), при этом прогностические показатели не рассматриваются в явном виде (в частности, в виде функций плотности распределения вероятностей). В моделях с условными вероятностями показателей водности большую сложность вызывает оценка точности вероятностей прогнозов, которые существенно меняются в результате глобальных климатических изменений. Описание речного стока в виде расчётных значений (например, математических ожиданий) также не соответствует его реальным процессам, поэтому не всегда позволяет получить необходимый вариант режима ГЭС.

Применение математических моделей, учитывающих прогностические показатели притока в виде распределений вероятностей, позволяет до 5 определенной степени снизить неоднозначность показателей режимов ГЭС, однако для выбора окончательного варианта необходимо «волевое» решение эксперта.

Для управления и планирования режимов ГЭС разработано множество эффективных алгоритмов и методик, широкое распространение получили методы математического программирования (МП), включая нелинейное и динамическое программирование, а также вероятностные методы, позволяющие проводить анализ множества конкурирующих оптимальных вариантов решения.

Кроме речного стока на режимы ГЭС в энергосистемах влияют и другие природообусловленные факторы энергетики1, которые на практике, как правило, не учитываются (например, температуры отопительного периода). Так, холодные зимы в сочетании с длительными маловодными периодами на водохранилищах нарушают стабильность энергоснабжения и создают угрозы энергетической безопасности.

Несмотря на сложность задач среднесрочного (от месяца до года) и долгосрочного (от года до нескольких лет) прогнозирования природных процессов с достаточной надёжностью, их значимость для управления функционированием энергосистем с ГЭС чрезвычайно высока. Проблеме долгосрочного прогнозирования природно-климатических факторов уделяется значительное внимание ещё с появления первых ЭВМ, современный мониторинг климата, создание глобальных климатических моделей, развитие методов прогнозирования позволяют оперировать многомасштабными атмосферными процессами и повышать надёжность прогностических показателей природообусловленных факторов энергетики.

В Институте систем энергетики им. Л. А. Мелентьева (ИСЭМ) СО РАН длительное время (более 50 лет) проводятся исследования долгосрочного.

1 Факторы, в значительной степени зависящие от динамических природных процессов (гидрологических, метеорологических, гелиофизических и др.) и влияющие на элементы производства, транспортировки и потребления электроэнергии. прогнозирования природообусловленных факторов, оказывающих влияние на функционирование энергетики.

Для решения задач долгосрочного прогнозирования природных процессов в ИСЭМ СО РАН наиболее заметный вклад внесли: И. П. Дружинин,.

A.П. Резников, А. Н. Шевнин, В. Р. Смага, Т. В. Бережных, Н. В. Абасов. Данные задачи исследовались в работах: А. Н. Афанасьева, H.H. Завалишина, В. А. Понъко, A.B. Игнатова и др.

Исследования планирования долгосрочных режимов энергосистем с ГЭС в ИСЭМ СО РАН проводились в работах: JI.C. Беляева, A.M. Клера, С. И. Паламарчука, В. А. Савельева. Большой вклад в решения данных проблем внесли работы: А. Е. Асарина, А. Ю. Александровского, А. Ш. Резниковского,.

B.М. Горнштейна, H.A. Картвелишвили, Ю. П. Сырова, Е. В. Цветкова, JI.E. Халяпина, Ш. Ч. Чокина, J. Little, М. Per eira, R. Ferr er о, R. Kelman и др.

Разработанная в ИСЭМ СО РАН информационно-прогностическая система ГИПСАР [74,75] объединяет множество методов долгосрочного прогнозирования природообусловленных факторов энергетики и включает различные средства для построения новых методов и их верификации. С помощью ГИПСАР проводится гидрологический анализ притока за длительный период времени с учетом глобальных геоклиматических данных различного пространственно-временного разрешения (осадки, давление, циркуляция и другие показатели), который позволяет формировать прогностические показатели различных вариантов притока воды в виде интервальных оценок с распределениями вероятностей.

В условиях глобального изменения климата актуальной становится задача применения результатов долгосрочного прогнозирования природообусловленных факторов энергетики для моделировании возможных режимов ГЭС с оценкой различных рисков. Кроме того, за счёт исследований изменчивости водности могут существенно меняться перспективы освоения гидроэнергетического потенциала (ГП) страны. Долгосрочный прогноз позволяет уменьшить неопределённость показателей водности и, как следствие, показателей ГП различных регионов.

В настоящее время для проведения водохозяйственных и водноэнергетических расчётов широко используются различные систем моделирования (GAMS, AMPL, MPL и др.), включающие программные решатели (CPLEX, MINOS, BARON и др.). Большую сложность вызывает включение в данные системы экспериментальных решателей и эффективных методов решения (например, внутренних точек [63,68]). Существуют лицензионные ограничения использования решателей, ограничения языков управления, проблемы совместимости моделей различных форматов.

Традиционные методы разработки моделей режимов ГЭС с помощью языков программирования или моделирования приводят к сложностям их анализа, интеграции и адаптации. Например, при изменении требований водопользователей, условий функционирования гидрообъекта или энергосистемы может потребоваться корректировка исходного кода программ с обновлением структур и алгоритмов обработки данных. Независимая работа с различными моделями даже отдельной ГЭС приводит к проблемам их согласования на разных этапах развития.

Современные информационные технологии обеспечивают новые возможности моделирования режимов ГЭС. В частности, методология Model Driven Development (MDD) [102] - модельно-управляемая разработка, широко используемая для автоматизации построения программных комплексов, а также интеграции и адаптации моделей различных предметных областей [106], позволяет описывать сложные объекты управления с помощью многоуровневых моделей (метамоделей).

Использование метамоделей позволяет согласовать как традиционные, так и новые подходы к управлению режимами ГЭС, учитывать требования основных участников водохозяйственного комплекса с поиском компромиссных вариантов при различных противоречиях, что повышает качество принимаемых управленческих решений. 8.

Цель диссертационной работы — разработка методического, алгоритмического и программного обеспечения для моделирования режимов сработки и наполнения водохранилищ ГЭС с учётом прогностических распределений показателей приточности и использованием средств метамоделирования.

Задачи исследования:

1. Разработка методических основ применения средств метамоделирования для исследования режимов ГЭС с созданием базы знаний ограничений и критериев синтезируемых моделей;

2. Разработка методики исследования режимов ГЭС на основе распределений вероятностей притока воды в водохранилища;

3. Разработка инструментальных средств метамоделирования режимов ГЭС с созданием декларативного языка описания математических моделей и эффективных (по быстродействию и управлению) программных компонентов;

4. Разработка алгоритма для уменьшения диапазона изменчивости формируемых управленческих показателей режимов ГЭС по заданным прогностическим распределениям притока воды в водохранилища;

5. Разработка программного компонента моделирования водохранилищ для исследования режимов новых и проектируемых ГЭС на основе данных спутникового зондирования рельефа местности.

Объект исследования — информационно-вычислительные технологии управления гидроэнергетическими и водохозяйственными комплексами.

Предмет исследования — модели управления режимами ГЭС.

Методы исследования: математическое программирование, стохастическая оптимизация, имитационное моделирование, математическая статистика, методы системного анализа, проектирования информационных систем, системного и прикладного программирования.

Научную новизну составляют следующие положения:

1. Впервые разработан подход к исследованию режимов ГЭС на основе технологии метамоделирования, позволяющий синтезировать различные 9 модели задач математического программирования с помощью базы знаний разных видов ограничений, критериев и уравнений;

2. Разработан адаптивный алгоритм формирования допустимой для принятия решений области оптимальных режимов ГЭС по заданным функциям распределений вероятностей притока для каждого исследуемого интервала времени на основе стохастической оптимизации;

3. Разработана уникальная технология поддержки исследования режимов ГЭС с набором программных компонентов, включающих декларативный язык описания моделей с возможностью настройки на различные решатели задач математического программирования, поддержкой синтеза, анализа и преобразования моделей.

На защиту выносятся положения, составляющие научную новизну, а также программный компонент формирования характеристик водохранилищ проектируемых ГЭС на основе данных спутникового зондирования рельефа местности с моделированием графиков наполнения водохранилищ.

Практическая значимость. Разработанное методическое, алгоритмическое и программное обеспечение может быть использовано для моделирования режимов ГЭС при уточнении и дополнении действующих «Правил использования водных ресурсов» (ПИВР) водохранилищ, возникновении противоречий между участниками водохозяйственного комплекса: а) Федеральным агентством водных ресурсов Министерства природных ресурсов РФб) бассейновыми водными управлениямив) электро-генерирующими компаниямиг) объединёнными диспетчерскими управлениямид) научно-исследовательскими институтами энергетического профиля.

Разработанный программный компонент моделирования водохранилищ ГЭС с формированием графиков их наполнения может использоваться при решении водохозяйственных и водноэнергетических вопросов межведомственными рабочими группами, профильными комитетами (министерствами республик, администрациями краёв и областей).

Результаты диссертационной работы применены при выполнении проектов по гранту РФФИ № 10−07−264 (2010;2012 гг.) и гранту программы президиума РАН № 2.2а (2009;2011 гг.).

Результаты, полученные в диссертации, были включены в работу автора, которая победила в молодёжном конкурсе «Энергия развития — 2011» (Москва, ОАО «РусГидро»).

Результаты моделирования, полученные с помощью предложенного автором подхода, были использованы при обсуждении вопросов наполнения Богучанского водохранилища на президиуме СО РАН и в администрации Иркутской области.

Достоверность результатов. Результаты моделирования различных режимов ГЭС верифицировались на статистическом материале по управлению Ангаро-Енисейским каскадом ГЭС и наполнению водохранилища Богучанской ГЭС в 2012 году.

Личный вклад автора. Разработка алгоритмов, программных компонентов и методики их применения принадлежит лично автору, в совместно опубликованных работах технология моделирования режимов ГЭС разработана в нераздельном соавторстве с научным руководителем.

Апробация работы. Содержание и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных и российских конференциях:

Международной научно-практической конференции «Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности» (Санкт-Петербург,.

2010) — Международной научно-практической конференции «Реки Сибири и.

Дальнего Востока" (Иркутск, 2013) — Всероссийской конференции с международным участием «Фундаментальные проблемы воды и водных ресурсов» (Барнаул, 2010) — Всероссийской научной конференции с международным участием «Экологический риск и экологическая безопасность».

Иркутск, 2012) — Всероссийской конференции «Винеровские чтения» (Иркутск,.

2009, 2011) — Байкальской Всероссийской конференции «Информационные и математические технологии в науке и управлении» (Иркутск, 2010, 2011, 2012,.

2013) — Всероссийской конференции молодых учёных по математическому моделированию и информационным технологиям (Красноярск, 2010) — Научной конференции молодых географов Сибири и Дальнего Востока (Иркутск, 2011) — Конференции-конкурсе научной молодежи ИСЭМ СО РАН (Иркутск, 2010, 2011, 2012).

По материалам диссертации опубликовано 19 работ, в том числе 3 работы в изданиях, рекомендуемых ВАК. Получено 2 свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Объём и структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы из 135 наименований и 7 приложений общим объёмом 175 страниц, основной текст изложен на 140 страницах, включает 38 рисунков и 5 таблиц.

ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 5.

1. Приведены показатели гидроэнергетического потенциала со степенью освоения на основе обзора литературы и нормативных документов с обоснованием необходимости их уточнения.

2. Предложен подход к исследованию режимов проектируемых и потенциальных ГЭС.

3. Разработаны алгоритмы и программные компоненты моделирования рельефа на основе спутниковых данных высокого разрешения с выбором створа ГЭС.

4. Разработаны алгоритмы и программные компоненты моделирования проектируемых водохранилищ с автоматическим формированием калибровочных зависимостей их объёма и площади зеркала от уровня верхнего бьефа.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В связи с глобальным изменением климата и, как следствие, изменением стока рек, требуются новые подходы к выявлению различных рисков функционирования ГЭС, которые кроме накопленной гидрологической информации позволили бы учесть опыт долгосрочного прогнозирования природообусловленных факторов.

В ходе выполнения диссертационной работы автором было получено множество результатов, связанных как с применением результатов долгосрочного прогнозирования приточности для моделирования режимов ГЭС, выявлением рисков возможных нарушений правил ПИВР и разработкой алгоритма для поддержки принятия решений выбора режимов ГЭС, так и численными методами реализации алгоритма и созданием инструментальных средств моделирования.

Основными результатами диссертационной работы являются следующие разработки:

1. Подход к метамоделированию режимов ГЭС на основе многоуровневой иерархии описания моделей задач МП;

2. Методика, технология и инструментальные средства для проведения вычислительных экспериментов моделирования режимов ГЭС с использованием прогностических распределений вероятностей притока воды в водохранилища;

3. Адаптивный алгоритм синтеза управленческого решения выбора режимов ГЭС на основе стохастической оптимизации с распараллеливанием обработки моделей;

4. Декларативный язык описания моделей режимов ГЭС с возможностью подключения различных решателей задач МП и эффективной программной реализацией;

5. Программные компоненты для формирования и уточнения характеристик потенциальных ГЭС с визуализацией проектируемых водохранилищ по данным спутникового зондирования рельефа местности.

Разработанная технология с инструментальными средствами метамоделирования может применяться для комплексного решения энергетических задач, основанных на задачах МП.

На основе разработанной технологии созданы модели для уточнения режимов наполнения и сработки водохранилищ отдельных ГЭС и исследования надёжности их функционирования в различные периоды высокой и низкой водности с заданием внешних ограничений энергосистемы или каскадов ГЭС.

Проведено моделирование наполнения Богучанского водохранилища при разных вариантах прогностических показателей притока воды в водохранилища Ангарского каскада с использованием открытых ГИС-данных и данных спутникового зондирования рельефа местности.

Предполагается использование разработанной методики и программных компонентов исследования допустимых эффективных режимов ГЭС для формирования входных данных в специализированные системы, с помощью которых проводятся детальные исследования функционирования и оптимизации энергосистем, включающих каскады ГЭС.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А.Ю., Силаев Б. И., Черненко Г. Ф. Оптимизация диспетчерских графиков работы каскада ГЭС // Сборник трудов научной конференции «Современные проблемы стохастической гидрологии». М: Институт водных проблем РАН, 2001. С. 102−105.
  2. А.Е., Бестужева К. И. Водноэнергетические расчеты. М.: Энергоатомиздат, 1986. — 223 с.
  3. Л.С. Вопросы оптимизации длительных режимов энергетических систем с гидроэлектростанциями // Методы математического моделирования в энергетике. Иркутск: Вост.-Сиб. книжн. изд-во, 1966. С. 220−229.
  4. Л.С., Крумм Л. А. Применимость вероятностных методов в энергетических расчетах // Изв. АН СССР. Энергетика и транспорт, 1983. № 2. — С.3−11.
  5. Л.С., Подковалъников C.B. Рынок в электроэнергетике: Проблемы развития генерирующих мощностей. Новосибирск: «Наука» СО РАН, 2004. — 220 с.
  6. О.Н., Крумм Л. А., Мурашко H.A., Финогенов A.B. Комплексная оптимизация краткосрочных режимов электроэнергетических систем // Энергетика и транспорт, 1979. № 5. — С.35−56.
  7. А.З., Васильев М. Ю. Эскизы моделей рыночных механизмов в электроэнергетике. Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 1999. — 50 с.
  8. В.М. Наивыгоднейшие режимы работы гидростанций в энергетических системах. М.: Госэнергоиздат, 1959. — 248 с.
  9. В.М., Мирошниченко Б. П., Пономарев A.B. Методы оптимизации режимов энергосистем. Под ред В. М. Горнштейна. М.: Энергоиздат, 1981.-336с.
  10. H.A. Стохастическая гидрология. — Л.: Гидрометеоиздат, 1982.- 165 с.
  11. A.M., Корнеева З. Р., Елсуков П. Ю. Оптимизация режимов работы энергосистем, включающих ТЭЦ и ГЭС с водохранилищами многолетнего регулирования // Известия РАН. Энергетика, 2011. № 2. -С. 92−106.
  12. А. М., Скрипкин С. К, Деканова Н. П. Автоматизация построения статических и динамических моделей теплоэнергетических установок. // Изв. АН. Энергетика, 1996. № 3. — С.78 — 84.
  13. С.Н., Менкелъ М. Ф. Гидрологические основы управления речным стоком. М.: Наука, 1981.-250с.
  14. Е.В., Парфенов Л. Г., Руднев А. К. и др. Методы и алгоритмы оптимального планирования долгосрочнных режимов ГЭС по критерию минимума расхода топлива в энергосистеме // Электричество, 1977.- № 3. С. 8−14.
  15. П.А. Методика регулирования стока и водохозяйственных расчетов. М.: Стройиздат, 1972. — 272 с.
  16. С.Н. Основы гидроэнергетических расчетов. М.: Госэнергоиздат, 1959. — 510 с.
  17. В.И. Оптимизация длительных режимов работы ГЭС в каскаде и энергосистеме // Тр. МЭИ. Гидроэнергетика, 1965. Вып. 62. — С.5−35.
  18. Я.Ф. Регулирование речного стока: водохозяйственные расчеты. Л.: Гидрометеоиздат. 3-е изд., 1975. 560 с.
  19. А. Ш. Водноэнергетические расчеты методом Монте-Карло.- М.: Энергия, 1969. 302 с.
  20. А.Ш., Рубинштейн М. И. Диспетчерские графикиводохранилищ. М.: Энергоатомиздат, 1984. — 104 с.142
  21. А.Ш., Рубинштейн М. И. Энергоотдача ГЭС, расчётная для топлнвообеспечения энергосистем с большим удельным весом ГЭС // Гидротехническое строительство, 1997. № 3. — С.18−23.
  22. Ю.Н., Семенова В. А. Автоматизация диспетчерского управления в электроэнергетике. М.: Изд-во МЭИ, 2000. — 648 с.
  23. А.Д. Регулирование речного стока водохранилищами. М.: АН СССР, 1951.-235с.
  24. Г. Г. Основы расчета регулирования речного стока методом Монте-Карло. Тбилиси: Мецниереба, 1964. — 271 с.
  25. С.А. Режимы единой энергосистемы. М.: Стройиздат, 1985. -75 с.
  26. Ю.П., Чурквеидзе Ш. С. К оптимизации длительных режимов электроэнергетических систем // Изв. АН СССР. Энергетика и транспорт, 1965. № 3. — С.3−13.
  27. Т. А. Оптимизация энергетических режимов гидроагрегатов гидроэлектростанций. М.: Энергия, 1975. — 208 с.
  28. Л.Е. Совершенствование методов управления текущим развитием и функционированием электроэнергетических систем, содержащих ГЭС с многолетним регулированием стока: Автореф. дисс. на соискание ученой степени канд. техн. наук. Иркутск, 1981.-21 с.
  29. Е.В. Оптимальные режимы гидростанций длительного регулирования // Изв. АН СССР. Отделение технических наук, 1958. № 8. -С.75−80.
  30. Е.В. Расчёт оптимального регулирования речного стока на водохранилища и ГЭС на ЦВМ. М.: Энергия, 1967. — 133 с.
  31. Е.В., Алябышева Т. М., Парфенов Л. Г. Оптимальные режимы гидроэлектростанций в энергетических системах. М.: Энергоатомиздат, 1984.-304 с.
  32. Ш. Ч. Инженерные методы расчета регулирования стока / В.А.
  33. , В.К. Редькин- Ред. Ш. Ч. Чокин- М-во энергетики и143электрификации СССР. КазНИИ энегргетики. Алма-Ата: «Наука», 1980. -284 с.
  34. Devis R.E. Stochastic dynamic programming for multi-reservoir hydro-optimization// Technical Rep. 15. Syst. Contr. Palo Alto. Calif., 1972.
  35. Filho V. X., Pereira M. V. F., Gorenstin B. G., Melo J. С. O. Playing the odds: risk management in competitive generation contracts // International Conference on Large High Voltage Electric Systems, Paris, 1998. 7p.
  36. Keppo J. Optimality with Hydropower System. Power Engineering Review, IEEE, vol. 22, N 6, 2002. 57p.
  37. Liu Hongling, Jiang Chuanew, Zhang Y an. A Review on Risk-Constrained Hydropower Scheduling in Deregulated Power Market. Departament of Electrical Engineering, Shanghai Jiaotong University, China, 2007. P.1466−1474.
  38. Mo В., Gjelsvik A., Grundt A. Integrated risk management of hydro power scheduling and contract management. IEEE Transactions on Power Systems, vol.16, N2, 2001. P.216−221.
  39. Pereira M., Campodonico N., Kelman R. Long-term Hydro Scheduling based on Stochastic Models, Proceeding of EPSOM Conference, Zurich, 1998. 22p.
  40. Pereira M., McCoy M., Merrill H. Managing Risk in the New Power Business. IEEE Computer Applications in Power, Vol 13, No 2, April 2000. P. 18−27.
  41. Pereira M.V.F., Pinto L.M.V.G. Multi-stage stochastic optimization applied to energy planning // Mathematical Programming Journal, Vol. 52. 1991. P.359−375.
  42. Terry L.A., Pereira M. V.F., Araripe Neto T.A. et al. Coordinating the energy generation of brazilian national hydrothermal electrical generation system // Interfaces, 1986. № 16. P. 16−38.
  43. Гидроэнергетика России, схемы развития гидроэнергетики, гидроэнергетические ресурсы
  44. Возобновляемая энергия в России: от возможности к реальности // Международное энергетическое агентство, 2004. электронный ресурс.: http://www.iea.org/russian/publications
  45. Генеральная схема размещения объектов электроэнергетики до 2020 г.- М.: Минпромэнерго, 2008. 240 с.
  46. Гидроэлектростанции России / РАО Энергетики и Электрификации «ЕЭС России». М.: ПИиНП OA «Институт Гидропроект», 1998. — 467 с.
  47. Гидроэнергетика: Учебник для вузов / Под ред. В. И. Обрезкова. М.: Энергоиздат, 1981. — 608 с.
  48. Гидроэнергетика и комплексное использование водных ресурсов СССР / Под ред. П. С. Непорожнего. 2-е изд. — М.: Энергоиздат, 1982. — 560 с.
  49. И.П. Затопленный гектар и жизнь человека, или чем мы платим за электроэнергию (социальная эффективность гидроэнергетики).- «Энергетическое строительство», 1989. № 11. — С.22−33.
  50. .М., Ерахтин В. М. Строительство гидроэлектростанций в России. Учебно-справочное пособие для вузов и инженеров гидростроителей. М.: Издательство Ассоциации строительных вузов, 2007. — 732 с.
  51. Г. Г., Жиркевич А. Н. Пропуск паводков 2006 и 2007 гг. через сооружения Зейского гидроузла // Гидротехническое строительство, 2008.- № 10. -С.2−10.
  52. В.А., Румянцев В. Н. Об изученности гидроэнергетического потенциала рек России. Журнал «Гидротехническое строительство», 2012.-№ 8.-С.11−14.
  53. Л.К. Географические прогнозы последствий гидроэнергетического строительства в Сибири и на Дальнем Востоке. М.: ИГ АН СССР, 1990. -317 с.
  54. С.П., Ваксова Е. И., Николаева Л. А., Файн И. И. Современное состояние и прогноз развития гидроэнергетики России и СНГ. Журнал «Гидротехническое строительство», № 9, 2010. С. 10−18.
  55. В.А. Современные проблемы и будущее гидроэнергетики Сибири. Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН, 2000. — 200 с.
  56. Схема и программа развития Единой энергетической системы России на период 2010—2016 гг. // ОАО «СО ЕЭС» и ОАО «ФСК ЕЭС» электронный ресурс.: http://minenergo.gov.ru/documents/razrabotka/3452.html
  57. Энергетическая стратегия России на период до 2030 года: Утв. распоряжением Правительства РФ от 13 ноября 2009 г. № 1715-р.
  58. Математическое программирование, оптимизационные задачи, методы управления
  59. И.Л. Математическое программирование в примерах и задачах.- М.: Высшая школа, 1986.-319 с.
  60. М., Шетти К. Нелинейное программирование. Теория и алгоритмы. М.: Мир, 1982. — 583 с.
  61. Р. Динамическое программирование. М.: Изд-во иностр. лит., 1960.-400 с.
  62. Р., Дрейфус С. Прикладные задачи динамического программирования. М.: Наука, 1965. — 458 с.
  63. Л.С. Решение сложных оптимизационных задач в условиях неопределённости. Новосибирск: Наука СО РАН, 1978. — 128 с.
  64. Ф.П. Методы оптимизации. М.: Факториал Пресс, 2002.- 824 с.
  65. И.И. Метод внутренних точек в линейном и нелинейном программировании. М: Красанд, 2010. — 120 с.
  66. Ю.Ш. Методы стохастического программирования. М.: Наука, 1976.-240 с.
  67. В.И., Кулагина E.JJ. Алгоритмы комбинаторного моделирования развития систем энергетики // Энергетика северо-запада СССР (состояние и перспективы). Таллин, 1990. — С.30−47.
  68. В.И., Хамисов О. В. Равновесные модели в экономике и энергетике. Новосибирск: Наука, 2006. — 221 с.
  69. Э.А., Рубинштейн Г. Ш. Математическое программирование.- Новосибирск: Наука, 1987. 275 с.
  70. Ю.Е. Эффективные методы в нелинейном программировании.- М.: Радио и связь, 1989. 301 с.
  71. А.Н. О некорректных задачах оптимального планирования // Журн. вычислит, матем. и матем. физики. Т.6, № 1, 1966. — С.81−90.
  72. А.Н., Иванов В. К., Лаврентьев М. М. Некорректно поставленные задачи // Дифференциальные уравнения с частными производными: Труды симпозиума, посвященного 60-летию академика C.JI. Соболева.- М.:Наука, 1970. С. 224−238.
  73. Д. Нелинейное и динамическое программирование. М.: Мир, 1967.-508 с.
  74. Ю. Д. Математические методы управления в условиях неполной информации. (Задачи и методы стохастического программирования). -М.: «Сов. радио», 1974.-400 с.
  75. Долгосрочное прогнозирование природообусловленных факторов энергетики
  76. Н.В., Бережных Т. В., Ветрова В. В. Долгосрочное прогнозирование гидроэнергетического потенциала каскада ГЭС вусловиях изменения климата // Известия РАН. Энергетика. 2012. — № 1. -С. 49−57.
  77. Н.В., Бережных Т. В., Резников А. П. Долгосрочный прогноз природообусловленных факторов энергетики в информационно-прогностической системе ГИПСАР // Известия РАН, Энергетика, № 6, 2000. С. 22−30.
  78. Н.В., Резников А. П. Гибридная информационно-прогностическая система // Системы поддержки принятия решений для исследования и управления энергетикой. Новосибирск: Наука, СО РАН, 1997. -С. 157−167.
  79. А.Н. Колебания гидрометеорологического режима на территории СССР. -М: Наука, 1967. -231 с.
  80. Т.В., Резников А. П. Фоновое прогнозирование речного стока на основе пространственно-временных закономерностей // География и природные ресурсы. Новосибирск: Наука, 1996. — N. 4. — С. 17−24.
  81. И.П. Долгосрочный прогноз и информация. Новосибирск: Наука, 1987.-255с.
  82. А.П. Аналого-сходственные соотношения в долгосрочном прогнозировании природных процессов методологические аспекты //
  83. География и природные ресурсы, 1986. № 3. — С.114−122.148
  84. А.П. Предсказание естественных процессов обучающейся системой (физические, информационные, методологические аспекты). Новосибирск: Наука, СО, 1982. — 287 с.
  85. Информационные системы и технологии, моделирование систем, вычислительные методы
  86. Н.В. О развитии языка описания логико-функциональных связей ОЛФИС до языка моделирования // Тр. X Байкальской Всерос. конф. «Информационные и математические технологии в науке, технике и образовании». Ч. I. Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2005. С.103−109.
  87. Н.В. Основы универсальной среды программирования ЗИРУС // Вестник ИрГТУ. 2006. — № 2(26). — С.62−68.
  88. Н.В., Ветрова В. В. Технология обработки геоклиматических данных // Труды XII Байкальской Всероссийской конф. «Информационные и математические технологии в науке и управлении». Часть II. Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2007. С. 85−91.
  89. А. А., Дубинский Ю. А., Копченова Н. 77. Вычислительные методы для инженеров. М.: Мир, 1998. — 575 с.
  90. В.В., Федосин С. А. Моделирование систем. БИНОМ. Лаборатория знаний, Интернет-университет информационных технологий — ИНТУИТ.ру, 2010. электронный ресурс.: http://www.intuit.ru/department/algorithms/modelsys/
  91. Ахо А., Сети Р., Ульман. Д. Компиляторы: принципы, технологии и инструментарий: пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. -768 с.
  92. Вендров A.M. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1998, — 176 с.
  93. Е.А., Трошина М.В. Расчет водохозяйственного баланса
  94. Ангарского каскада в среде Mike BASIN // Материалы междунар. науч149практ. конф. «Роль природообустройства в обеспечении устойчивого функционирования и развития экосистем», Т.2. Моск.Гос.Ун-т природооб-ва, 2006. С. 65−70.
  95. Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. Перевод с англ. Зуева М. А., под ред. Горлина. А. И. М.: Радио и связь, 1990.-534 с.
  96. Д. Искусство программирования, том 2. Получисленные методы. 3-е изд. — М.: «Вильяме», 2007. — 832 с.
  97. А. Ю., Михайлов А. С. Основы теории сложных систем. М. -Ижевск: НИЦ «Регулярная и стохастическая динамика», 2007. 612 с.
  98. О.И. Электронная версия курса «Моделирование систем», электронный ресурс.: http://www.stratum.ac.ru/textbooks/modelir/contents.html
  99. В.В. Введение в теорию метамоделирования систем. М.: Международное изд-во «Информациология», 1997. — 64с.
  100. Принципы построения программы КД-2 пакета фоновых задач АСДУ ЮГ-1 / Антипов В. Д., Малинин Н. К., Обрезков В. И. и др. Тр. МЭИ. Повышение эффективности режимов работы ГЭС и её оборудования, 1975.-Вып. 229.-С.6−12.
  101. М. Предметно-ориентированные языки программирования. М.: «Вильяме», 2011.-576 с.
  102. S., Book М., Gruhn V. (Eds.). Model-Driven Software Development. Springer-Verlag, Heidelberg, July 2005. 464 p.
  103. Booch G., Rumbaugh J., Jacobson I. The Unified Modeling Language User Guide: Addison-Wesley Publishing Co., 1999. 512 p.
  104. Cormen Т., Leiserson C., Rivest R., Stein C. Introduction to Algorithms. 3rd edition. The MIT Press, 2009. — 1312 p.
  105. Frankel D.S. Model Driven Architecture: Applying MDA to Enterprise Computing. OMG Press, 2003. — 354 p.
  106. Geisler R., Klar M. and Pons C. Dimensions and Dichotomy in Metamodeling. Univ. of Bradford: 3rd BCS-FACS Northern Methods Workshop, 1998. 60p.
  107. Gigch J. System Design Modeling and Metamodeling. New York: Plenum Press, 1991.-453 p.
  108. Hans D. Mittelmann. Decision Tree for Optimization Software // School of Math&Stats, Arizona State University, электронный ресурс.: http://plato.asu.edu/guide.html
  109. Janert P. Gnuplot in Action. Understanding Data with Graphs. Manning Publications, 2009. — 396 p.
  110. Jeusfeld M.A., Jarke M., Mylopoulos J. Metamodeling for Method Engineering. Cambridge (USA): The MIT Press, 2009. 424 p.
  111. Jung K., Brown A. Beginning Lua Programming. Wrox, 2007. — 672 p.
  112. Kleinberg J., Tardos E. Algorithm Design. Addison-Wesley, 2005. — 864 p.
  113. Skiena S. The Algorithm Design Manual. 2nd edition. Springer, 2010. -730 p.
  114. Работы автора по теме диссертации
  115. Н.В., Осипчук E.H. Применение подсистемы моделированияводохранилища для оценки водохозяйственных рисков //
  116. Фундаментальные проблемы воды и водных ресурсов: материалы третьей152
  117. Всерос. конф. с международным участием. Барнаул: Изд-во АРТ, 2010. С. 489−492.
  118. А басов Н.В., Осипчук E.H. Язык описания метамоделей задач математического программирования и его применение в гидроэнергетике // Вестник Иркутского государственного технического университета, 2012.-№ 5(64). С.8−15.
  119. E.H. Синтез программных систем на основе иерархии блок-схем // Материалы 3-й Всероссийской конференции «Винеровские чтения» электронный ресурс. Иркутск: ГОУ ВПО ИрГТУ, 2009.
  120. E.H. Язык описания метамоделей для управления режимами ГЭС на основе долгосрочного прогнозирования притока // Труды молодых ученых ИСЭМ СО РАН, Вып.42-Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2012. С.73−79.
  121. Е.Н., Абасов Н. В. Компонент моделирования долгосрочных режимов работы ГЭС // Труды IV Всерос. конф. «Винеровские чтения». Часть I. Иркутск: ИрГТУ, 2011. С. 195−204.
  122. М.Ю., Абасов Н. В., Осипчук Е. Н. Основы вычислительной технологии для анализа и реструктурирования текстов программ на принципах логико-смыслового анализа и синтеза // Вестник Бурятского государственного университета, 2012. № 9. С.70−75.
  123. Свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ
  124. Н.В., Осипчук E.H. Моделирование режимов ГЭС на основе специализированного языка задания моделей // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2 013 611 810, 2013.
  125. Н.В., Осипчук E.H. Моделирование потенциальных водохранилищ ГЭС по данным спутникового зондирования рельефа // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2 013 611 614, 2013.
  126. ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ И АББРЕВИАТУР
  127. АСУ автоматизированная система управления
  128. БоГЭС Богучанская гидроэлектростанция
  129. ВИЭ возобновляемые источники энергии
  130. ГИС геоинформационная система
  131. ГП гидроэнергетический потенциал
  132. ГСЧ генератор случайных чисел1. ГЭС гидроэлектростанция
  133. ЕЭС единая энергетическая система
  134. ЛП линейное программирование1. ЛЭП линия электропередачи
  135. МГЭС малая гидроэлектростанция
  136. МП математическое программирование
  137. НП нелинейное программирование
  138. НПУ нормальный подпорный уровень
  139. ПИВР правила использования водных ресурсов1. ПС программная система
  140. ТЭС тепловая электростанция
  141. УМО уровень мёртвого объёма
  142. ФПУ форсированный подпорный уровень
  143. ЭВМ электронная вычислительная машина
  144. ЯАМ язык алгебраического моделирования
  145. DSM domain-specific modeling
  146. PL light mathematical programming language
  147. MDD Model Driven Development
  148. OMG Object Management Group
  149. UML Unified Modeling Language
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!