Расчетные модели электропотребления и методы их анализа в системах поддержки принятия решений промышленных предприятий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Сердюкова Надежда Викторовна

• Сердюкова Надежда Викторовна
• кандидат наук
• 2020

Оглавление диссертации кандидат наук Сердюкова Надежда Викторовна

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ ПОСТРОЕНИЯ И АНАЛИЗА РАСЧЕТНЫХ МОДЕЛЕЙ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ

1.1. Обзор и анализ работ по построению моделей и систем обработки и анализа информации о технико-экономических показателях электропотребления

1.2. Постановка задачи исследования

ГЛАВА 2. МОДЕЛИ ДЛЯ ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА ДАННЫХ ОБ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИИ

2.1. Системный анализ процесса определения наиболее экономически выгодной расчетной модели электропотребления промышленных предприятий

2.2. Теоретико-множественный анализ технико-экономических показателей электропотребления и структурно-параметрический синтез моделей для их

обработки

ГЛАВА 3. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА ДАННЫХ О ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЯХ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ

3.1. Алгоритмы обработки данных об электропотреблении

3.1.1. Алгоритмы подготовки требуемых данных об электропотреблении с использованием различных видов профилей

3.1.2. Алгоритмы обработки данных о технико-экономических показателях электропотреблении

3.2. Статистические методы теории принятия решений для анализа расчетных моделей электропотребления

3.3. Использование методов интеллектуального анализа данных при выборе расчетных моделей электропотребления

3.4. Методика выбора расчетных моделей электропотребления

ГЛАВА 4. РЕЛИЗАЦИЯ И ОЦЕНКА АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ОБ

ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИИ И МЕТОДОВ ИХ АНАЛИЗА

4.1. Система поддержки принятия решений на основе предложенных моделей, методов и алгоритмов

4.2. Оценка эффективности алгоритмов обработки данных об электропотреблении

4.2.1. Верификация алгоритмов подготовки требуемых данных об электропотреблении с использованием различных видов профилей

4.2.2. Верификация алгоритмов расчета технико-экономических показателей электропотребления

4.2.3. Примеры учета изменений правил расчета в моделях и алгоритмах обработки данных о технико-экономических показателях электропотребления

4.3. Результаты применения методики выбора расчетной модели электропотребления для различных типов потребителей

4.3.1. Результаты для потребителя без почасовых приборов учета

4.3.2. Результаты для потребителя с почасовыми приборами учета

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Приложение А. Акт об использовании в ООО «БЗМН»

Приложение Б. Акт об использовании в Саратовском государственном

техническом университете имени Гагарина Ю.А

Приложение В. Свидетельства о государственной регистрации

программы для ЭВМ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Расчетные модели электропотребления и методы их анализа в системах поддержки принятия решений промышленных предприятий»

Электроэнергия для предприятий является одной из крупнейших составляющих постоянных затрат компании. Поэтому для любой организации-потребителя электроэнергии очень важен вопрос ее стоимости.

В настоящее время в России реализуются возможности более активного поведения потребителей в управлении снижением затрат на собственное электропотребление, в том числе и путем выбора наиболее выгодной для себя модели для расчетов с поставщиком электроэнергии, или, иными словами, путем выбора расчетной модели, соответствующей наименьшим затратам на электропотребление (ЭП).

Расчётная модель - это «описание электроэнергетической системы, предназначенное для построения математической модели процесса производства, передачи и потребления электрической энергии и мощности, с помощью которой рассчитываются реализуемые в этой электроэнергетической системе объемы производства и потребления электрической энергии и мощности и соответствующие им цены» [1].

Под расчетной моделью в работе понимаются правила определения затрат на электроэнергию, соответствующие определенному набору технико-экономических условий электроснабжения и характеристикам объектов учета.

Среди характеристик объектов учета, определяющих расчетные модели электропотребления, можно выделить постоянные и переменные. Например, такая переменная характеристика, как способ учета объемов ЭП, может принимать следующие значения: по часам, в целом за период, по зонам суток расчетного периода. Именно оперируя значениями переменных признаков, можно определить наилучшую для потребителя расчетную модель, соответствующую наименьшим затратам на электропотребление, посредством проведения соответствующих расчетов стоимости по разным наборам значений характеристик, определяющих в совокупности ту или иную расчетную модель.

Также следует отметить, что в настоящее время потребителям электроэнергии предоставлена возможность самостоятельно выбирать энергосбытовую организацию (ЭСО), у которой будет производиться закупка потребляемой электроэнергии. На региональных рынках функционируют два типа ЭСО - гарантирующие поставщики (ГП) и независимые энергосбытовые компании. Гарантирующий поставщик - это энергосбытовая организация, деятельность которой регулируется региональным органом исполнительной власти и Федеральной антимонопольной службой (ФАС России). Правила определения стоимости потребленной электроэнергии для ГП регламентируются нормативными актами [2]. При этом ГП обязан «заключить договор с любым обратившимся к ней лицом, действующим в рамках данного субъекта федерации» [3]. Независимая энергосбытовая организация (НЭСО) может заключать договоры на поставку электроэнергии с любым потребителем на конкурентных условиях по взаимовыгодным ценам [4]. То есть по сравнению с ГП, «независимые энергосбытовые организации (НЭСО) более свободны в определении условий заключения договора с потребителями, в том числе и в порядке определения стоимости электроэнергии» [3].

Таким образом, результат расчета стоимости у ГП и у независимой ЭСО может быть различным при одних и тех же прочих характеристиках потребителя. И задача потребителя - выбрать для себя наилучшую расчетную модель из всех возможных.

Тем не менее большинство потребителей в настоящее время не осуществляют самостоятельный выбор расчетной модели ЭП, рассчитываясь за электроэнергию по модели, предложенной им поставщиком электроэнергии, и при этом, как правило, переплачивают, не учитывая тот факт, что они могут выбрать для себя другую, более выгодную модель для расчетов с ЭСО и снизить тем самым расходы за электроэнергию. Это обусловлено тем, что построение расчётных моделей для конкретного потребителя электроэнергии и расчет на их основе стоимости потребленной электроэнергии с целью выбора наиболее выгодных технико-экономических условий электропотребления является трудоемкой

задачей, которая требует привлечения квалифицированных специалистов. На крупных предприятиях для проведения таких расчётов и анализа с использованием таблиц Excel может потребоваться работа целого отдела из нескольких человек в течение месяца, что требует существенных затрат и нивелирует эффект от экономии электроэнергии. И, несмотря на то, что в настоящее время есть автоматизированные системы для расчета величин ЭП, они, как правило, ориентированы на поставщиков электроэнергии, а не на потребителей, поэтому не могут использоваться ими для данной задачи.

Также следует отметить, что однажды определенная для потребителя наилучшая расчетная модель электропотребления является величиной непостоянной, и для того, чтобы не столкнуться с увеличением стоимости электроэнергии, необходимо каждый месяц проводить анализ условий энергопотребления предприятия и при необходимости вносить корректировки. Ежемесячно производя сравнительные расчеты и определяя наиболее экономически выгодную расчетную модель за несколько дней до начала расчетного периода, потребитель может заявить в энергосбытовую организацию другие, соответствующие этой модели технико-экономические условия электропотребления, и тем самым снизить свои расходы в предстоящем расчетном периоде. Таким образом, решение этой задачи требует регулярного подхода.

Кроме того, рассматривая в настоящем исследовании задачу выбора наиболее экономически выгодной для потребителя расчетной модели, мы рассматриваем группу объектов учета ЭП, каждому из которых может соответствовать определенная расчетная модель, и говорим в итоге об эффективности этой группы (совокупности расчетных моделей для объектов учета ЭП). Данный факт увеличивает количество единиц обрабатываемых записей, которое даже для одного объекта учета при анализе возможных вариантов расчетных моделей может составлять несколько сотен тысяч. С увеличением же объектов учета у потребителя увеличивается количество различных комбинаций из расчетных моделей, и по сути рассматриваются затраты по совокупности групп наборов значений переменных характеристик.

Таким образом, решение потребителем задачи выбора наиболее выгодной модели для расчетов с энергосбытовыми организациями требует наличия соответствующих систем поддержки принятия решений с функциями анализа и расчета технико-экономических показателей электропотребления по различным наборам значений характеристик объектов учета потребителя с возможностью гибкой настройки (модификации) соответствующих этим наборам значений алгоритмов расчета.

Степень разработанности проблемы. Научные работы, посвященные методикам по управлению электропотреблением промышленных предприятий, среди которых можно выделить таких авторов как А.С. Некрасов, Ю.В. Синяк [5], В.Т. Мелехин [6], В.А. Иващенко, А.Ф. Резчиков [7], Б.И. Кудрин [8] и др., не учитывают возможность снижения затрат на электропотребление за счет выбора наиболее выгодной для предприятий расчетной модели, рассматривая лишь возможность снижения затрат на электроэнергию за счет планирования электропотребления и минимизации потерь.

Снижению затрат на электропотребление за счет выбора наиболее выгодной расчетной модели посвящен ряд исследований как зарубежных [9-13], так и отечественных авторов [14-18].

Однако предлагаемые зарубежными авторами методики и системы поддержки принятия решений не могут быть применимы к российским промышленным потребителям, поскольку в России действуют совершенно другие правила формирования тарифной политики и конечной стоимости потребленной электроэнергии.

В большинстве же российских исследований, посвященных снижению затрат на электропотребление за счет выбора расчетной модели, рассматривается лишь задача выбора ценовой категории в рамках законодательства, которая решается с помощью выполнения сравнительных расчетов за определенный период. При этом не ставится общая задача выбора расчетной модели и не рассматриваются способы и инструменты формирования произвольных расчетных моделей

электропотребления и обработки соответствующих им данных о технико-экономических показателях (ТЭП), отсутствует описание способов и особенностей формирования расчетным путем требуемых данных о фактическом и плановом электропотреблении, кроме этого не производится системный анализ процесса выбора расчетной модели и не предлагается общая методика.

Также на данный момент имеются недостатки и в моделях для расчета величин электропотребления, представленных в различных исследованиях (А.М. Кумаритов [19], И.Н. Фомин [20]). Так, предлагаемые авторами модели либо являются устаревшими и не соответствуют современному законодательству [19], либо предполагают лишь реализацию расчетов по нескольким вариантам, прописанным в актуальных на тот момент нормативных актах для ценовых и неценовых зон [20] и касаются лишь энергосбытовых организаций, являющихся гарантирующими поставщиками (ГП). То есть они не позволяют учитывать динамику изменений рынка электроэнергии и мощности и более расширенные алгоритмы расчета, используемые независимыми энергосбытовыми организациями (НЭСО), которые могут вносить изменения в установленный для ГП порядок определения цен и стоимости на электроэнергию. Построенные на основе этих моделей системы для обработки данных об электропотреблении при изменении отраслевого законодательства или использовании их НЭСО потребовали бы формирования новых моделей по соответствующим данным системам принципам разработки.

Указанные недостатки в имеющихся на данный момент исследованиях определили выбор темы, цели и задач исследования данной диссертации

Цель диссертационной работы. Разработка новых способов построения расчетных моделей электропотребления, учитывающих динамику изменений рынка электроэнергии и мощности, а также методики их анализа, позволяющей снизить затраты на электроэнергию и ориентированной на повышение эффективности управления электропотреблением промышленных предприятий.

Объект исследования - расчетные модели электропотребления промышленных предприятий.

Задачи исследования:

- системный анализ процесса принятия решений по выбору наилучших технико-экономических условий электропотребления, позволяющий разработать эффективные модели и алгоритмы для обработки и анализа данных об электропотреблении промышленных предприятий;

- теоретико-множественный анализ технико-экономических показателей и массивов данных, в совокупности определяющих величину затрат на электроэнергию;

- разработка новых способов построения расчётных моделей для обработки данных о технико-экономических показателях электропотребления, учитывающих динамику изменений рынка электроэнергии и мощности и требования различных энергосбытовых организаций;

- разработка алгоритмов обработки данных о различных технико-экономических показателях электропотребления, поддерживающих учет динамики изменений рынка электроэнергии и мощности и возможность построения произвольных расчетных моделей с требуемыми характеристиками потребителя и алгоритмами расчета;

- разработка методики анализа расчетных моделей электропотребления, учитывающей динамику изменений технологических процессов производственного предприятия;

- разработка системы поддержки принятия решений при выборе расчетных моделей электропотребления.

Теоретическую и методологическую основу исследования составляют методы теории принятия решений, системного анализа, теория множеств, методология функционального и реляционного моделирования, аппарат теории алгоритмов и математическая статистика, а также методы интеллектуального анализа данных.

Выносимые на защиту результаты:

- результаты системного анализа процесса принятия решений по выбору расчетных моделей и соответствующих им технико-экономических условий электропотребления промышленных предприятий;

- модели и алгоритмы для обработки данных о технико-экономических показателях электропотребления, учитывающие динамику изменений рынка электроэнергии и мощности РФ и требования различных энергосбытовых организаций;

- методика выбора наиболее экономически выгодной расчетной модели электропотребления для промышленных предприятий, использующая различные методы анализа данных и учитывающая динамику изменений технологического процесса промышленного предприятия;

- структура и состав системы поддержки принятия решений, с помощью которой предприятия могут сократить свои затраты на электроэнергию.

Научная новизна результатов, выносимых на защиту:

1. Выполнен системный анализ процесса принятия решений по выбору расчетной модели электропотребления промышленных предприятий, позволивший построить модели и алгоритмы для обработки и анализа данных об электропотреблении промышленных предприятий, с помощью которых можно снизить затраты предприятий на электроэнергию.

2. Предложена модель данных и алгоритмы для обработки информации о величинах электропотребления, отличающиеся от известных возможностью учета динамики изменений рынка электроэнергии и мощности, и позволяющие строить расчетные модели с требуемыми характеристиками потребителя.

3. Предложена методика выбора расчетной модели электропотребления, включающая методы статистического и интеллектуального анализа данных и позволяющая снизить затраты предприятий на электроэнергию.

4. Предложена структура и состав системы поддержки принятия решений, позволяющей существенно сократить издержки предприятий на электроэнергию за счет выбора расчетной модели электропотребления.

Теоретическая и практическая значимость диссертационного исследования заключается в решении важной задачи по снижению затрат промышленных предприятий на электропотребление. Использование предложенных моделей, методов и алгоритмов обработки и анализа данных о технико-экономических показателях электропотребления и построение на их основе системы поддержки принятия решений позволит оптимизировать затраты на энергопотребление, повысить эффективность управления энергетическим хозяйством предприятий и будет способствовать повышению их энергоэффективности.

Обоснованность и достоверность результатов диссертационного исследования определяются корректностью применяемых методов системного анализа, теории множеств, методологии моделирования, методов реляционного и матричного исчисления, а также соответствием основных теоретических положений и выводов приведенной программной реализации.

Апробация результатов исследования

Основные результаты работы докладывались, публиковались и обсуждались: на Международной научной конференции 1С1Т 2014 «Информационно-коммуникационные технологии в науке, производстве и образовании» (Саратов, 2014); на XI Международной научной конференции «Проблемы управления в социально-экономических и технических системах» (Саратов, 2015); на Всероссийской научной конференции «Проблемы управления в социально-экономических и технических системах» (Саратов, 2016); на Международной научно-практической конференции «Технологии XXI века: проблемы и перспективы развития» (Уфа, 2016); на Международной научной конференции 1С1Т 2016 «Информационно-коммуникационные технологии в науке, производстве и образовании» (Саратов, 2016); на Международной научной конференции 1С1Т 2017 «Информационно-коммуникационные технологии в науке, производстве и образовании» (Саратов, 2017); на V Международной юбилейной научной конференции «Проблемы управления, обработки и передачи информации УОПИ-

2017» (Саратов, 2017); на XVI Международной научной конференции «Проблемы управления в социально-экономических и технических системах» (Саратов, 2020).

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 13 работ (4 статьи в журналах, рекомендованных ВАК Минобрнауки России, 9 статей в сборниках научных трудов и материалах конференций). Имеются 3 свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ: № 2013615624 от 17 июня 2013 г., №2014660764 от 15 октября 2014 г. и №2019615052 от 18 апреля 2019 г.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. Работа содержит 176 страниц, включая 31 рисунок, 60 таблиц, список литературы из 131 наименования.

В данной главе представлен анализ современного состояния проблемы разработки методик, моделей и систем для обработки и анализа данных о технико-экономических показателях электропотребления и приведена содержательная постановка задачи исследования.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Сердюкова Надежда Викторовна

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертационная работа посвящена решению актуальной задачи снижения затрат на электропотребление путем выбора наиболее выгодной расчетной модели.

Диссертация содержит следующие основные научные и практические результаты:

• выполнен системный анализ процесса выбора технико -экономических условий электропотребления, положенный в основу разработки методики построения и анализа расчетных моделей ЭП;

• разработана реляционная модель данных для обработки информации о технико-экономических показателях электропотребления, учитывающая динамику изменений рынка электроэнергии и мощности и требования к правилам расчета различных энергосбытовых организаций;

• разработаны алгоритмы обработки данных о различных технико -экономических показателях ЭП, поддерживающие учет динамики изменений рынка электроэнергии и мощности и возможность построения произвольных расчетных моделей с требуемыми характеристиками потребителя и правилами расчета;

• предложена методика выбора расчетной модели электропотребления, основанная на статистических методах теории принятия решений и кластерного анализа и позволяющая снизить затраты предприятий на электроэнергию;

• разработана СППР, ориентированная на повышение эффективности управления электропотреблением промышленных предприятий путем уменьшения затрат на него за счет выбора соответствующих расчетных моделей электропотребления.

Общий результат проведенного исследования состоит в описании новых способов формирования моделей и алгоритмов для обработки технико-экономических показателей электропотребления, а также методики выбора

наиболее экономически выгодных расчетных моделей, что позволит применять новые методы управления энергетическим хозяйством предприятий, которые будут способствовать «активизации» потребителей, повышая тем самым их энергоэффективность.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Сердюкова Надежда Викторовна, 2020 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Постановление Правительства РФ № 1172 от 27.12.2010 г. (ред. от 29.02.2016) «Об утверждении Правил оптового рынка электрической энергии и мощности и о внесении изменений в некоторые акты Правительства Российской Федерации по вопросам организации функционирования оптового рынка электрической энергии и мощности» // Собрание законодательства РФ. 04.04.2011. № 14. - С. 1916.

2. Постановление Правительства РФ № 442 от 4 мая 2012 г. «Основные положения функционирования розничных рынков электрической энергии» // Собрание законодательства РФ. 04.06.2012. - № 23. - С. 300.

3. Наумкин, H. Б. Ценообразование на розничном рынке электроэнергии и мощности / H. Б. Наумкин // Вестник Кузбасского государственного технического университета. - 2014. - № 6 (106). - С. 121-127.

4. Электронный ресурс. Режим доступа: https://www.e-xecutive.ru/management/practices/1988603-desyat-preimuschestv-ot-smeny-postavschika-elektroenergii

5. Некрасов, А. С. Система управления энергетическим хозяйством промышленного предприятия (принципы и направления совершенствования) / А. С. Некрасов. - М.: ЦЭМИ АН СССР, 1970. - 161 с.

6. Мелехин, В. Т. Основы управления и эффективность промышленной энергетики / В. Т. Мелехин. - Л.: Энергия, 1976. - 168 с.

7. Резчиков, А. Ф. Управление электропотреблением промышленных предприятий / А. Ф. Резчиков, В. А. Иващенко. - Саратов: Изд. Центр «Наука», 2008. - 183 с.

8. Кудрин, Б. И. Электроснабжение потребителей и режимы [Электронный ресурс]: учеб. пособие / Б. И. Кудрин, Б. В. Жилин, Ю. В. Матюнина. - М.: Изд. дом МЭИ, 2013. - 412 с. - ISBN 978-5-383-00753-2 - Режим доступа: http://www.studentlibrary.ru/book/ISBN9785383007532.html.

9. Chen, C. S. Application of Load Survey to Proper Tariff Design / C. S. Chen, J. C. Hwang, C. W. Huang // IEEE Transactions on Power Systems. - 1997. - Vol. 12. - No. 4. - November. - pp. 1746-1751.

10. Customer Characterization Options for Improving the Tariff Offer / G. Chicco, R. Napoli, P. Postulache, M. Scutariu & C. Toader // IEEE Transactions on Power Systems. - 2003. - Vol. 18. - N° 1. - February. - pp. 381-387.

11. A Data mining decision support tool to study electricity real contracts / V. Figueiredo, F. Rodrigues, R. Pinto, Z. Vale. - Режим доступа: http://www.aedie.org/9CHLIE-paper-send/251-figueiredo.pdf

12. Optimal model for electricity Tariff calculation / Р. В. Мента, Edimar J. de Oliveira, Leonardo W. de Oliveira, André Marcato // Conference: Power Systems Computation Conference (PSCC). - Genova, Italy, 2016.

13. Czosnyka, M. Optimization of electricity tariffs in the aspect of dynamic changes of prices on the energy market / M. Czosnyka, B. Wnukowska // 2019 Progress in Applied Electrical Engineering (PAEE). Koscielisko, Poland. IEEE. 17-21 June 2019. DOI: 10.1109/PAEE.2019.8788985.

14. Ошурков, М. Г. Выбор ценовой категории потребителем при заключении договора электроснабжения / М. Г. Ошурков, А. С. Исаев // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2014. - № 8. - С. 50-58.

15. Родак, О. А. Анализ влияния различных факторов на выбор оптимальной ценовой категории / О. А. Родак, Т. Л. Долгопол // Россия молодая: сб. материалов IX Всерос. науч.-практ. конф. молодых ученых с междунар. участием. - Кемерово, 2017. - С. 21055.

16. Поликарпова, Т. И. Обоснование выбора тарифа на электрическую энергию / Т. И. Поликарпова, В. А. Финоченко // Экономика и современный менеджмент: теория, методология, практика: сб. статей VI Междунар. науч.-практ. конф. - Пенза: МЦНС «Наука и Просвещение», 2019. - С. 229-232

17. Воробьева, Д. Ю. Анализ ценовых категорий на электроэнергию для общественных организаций / Д. Ю. Воробьева, А. И. Глушкова, Т. Л. Долгопол //

Молодежь и XXI век - 2015: материалы V Междунар. молодеж. науч. конф.: в 3 т. -Курск: Университетская книга, 2015. - Т. 1. - С. 226-229.

18. Яковлева, Т. А. Обоснование выбора ценовой категории для промышленного потребителя / Т. А. Яковлева // Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: тез. докл. - М.: ООО «Центр полиграфических услуг "Радуга"», 2019. - С. 498.

19. Кумаритов, А. М. Исследование и разработка системы оптимального управления энергопотреблением промышленного предприятия: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.01 / Кумаритов Алан Мелитонович; Сев.-Кавказ. гос. технол. ун-т. -Владикавказ, 2002. - 123 с.

20. Фомин, И. Н. Расчетные модели для систем обработки информации энергосбытовых предприятий: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.01 / Фомин Игорь Николаевич; Сарат. гос. техн. ун-т им. Гагарина Ю.А. - Саратов, 2016.- 161 с.

21. Сенди, К. Н. Современные методы анализа электрических систем / К. Сенди. - М.: Энергия, 1971. - 360 с.

22. Резчиков, А. Ф. Управление энергетикой промышленных предприятий / А. Ф. Резчиков. - Саратов: Сарат. гос. техн. ун-т, 2006. - 348 с.

23. Резчиков, А. Ф. Экспертно-моделирующая система формирования рациональных структур для энергетики промышленных предприятий / А. Ф. Резчиков, Р. В. Новиков // Проблемы точной механики и управления: сб. науч. тр. / ИПТМУ РАН. - Саратов, 2002. - С. 108-116.

24. Иващенко, В. А. Теоретические основы автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий: автореф. дис. ... д-ра техн. наук: 05.13.01 / Иващенко Владимир Андреевич; Сарат. гос. техн. ун-т. - Саратов, 2007. - 36 с.

25. Иващенко, В. А. Концепция синтеза структуры системы автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий / В. А. Иващенко, М. В. Колоколов, Д.А. Васильев // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2012. - № 10. - С. 43-46.

26. Ярошко, В. М. Задача оптимального распределения суточной нагрузки электропотребителя / В. М. Ярошко, М. В. Никишова, Е. В. Муляр // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. - 2004. - № 6.

27. Сташкевич, Е. В. Разработка математических моделей и методов координации суточных режимов систем электроснабжения и потребителей: дис. ... канд. техн. наук: 05.14.02 / Сташкевич Елена Владимировна. - Иркутск, 2015. - 20 с.

28. Intelligent Management of End Consumers Loads Including Electric Vehicles through a SCADA System / F. Fernandes, P. Faria, Z. Vale, H. Morais, C. Ramos // Information Technology for Energy Applications 2012. Proceedings of the First International Workshop on Information Technology for Energy Applications, pp. 101106. Lisbon, Portugal, September 6-7, 2012.

29. Luciano, L. Integrating Energy Data with ETL //Information Technology for Energy Applications / L. Luciano, P. Carreira // 2012. Proceedings of the First International Workshop on Information Technology for Energy Applications, pp. 79-88. Lisbon, Portugal, September 6-7, 2012.

30. Pombeiro, H. Analyzing Residential Electricity Consumption Patterns Based on Consumer's Segmentation / H. Pombeiro, C. Silva, A. Pina // Information Technology for Energy Applications 2012. Proceedings of the First International Workshop on Information Technology for Energy Applications, pp. 29-38. Lisbon, Portugal, September 6-7, 2012.

31. Расалдиев, Г. Е. Анализ факторов, влияющих на формирование тарифной политики на электроэнергию в странах ЕС / Г. Е. Расалдиев // Научные труды SWorld. - Иваново: ООО «Научный мир», 2016. - № 44. - Т. 1. - С. 72-78.

32. Виртуальный ресурс: https://helpiks.org/4-72250.html (дата обращения 1.04.2020)

33. Марочкина, С. С. Применение маргинальных тарифов на энергию за рубежом: опыт Франции / С. С. Марочкина // Омский научный вестник. - 2003. -№ 4 (25). - С. 180-181.

34. Dütschke, E. Variable Stromtarife aus Kundensicht: Akzeptanzstudie auf Basis einer Conjoint-Analyse [Electronic resource] / E. Dütschke, M. Unterländer, M. Wietschel. -URL: https://www.isi.fraunhofer.de/content/dam/isi/dokumente/sustainability-innovation/2012/WP01-2012_Dynamische-Stromtarife_final_v1.pdf (date of treatment: 07.03.2019)

35. Orlamünder, H. Der Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnik in Stromnetzen - ein Nachhaltiges Energieinformationsnetz / H. Orlamünder // Alcatel-Lucent, Stuttgart, 2009.

36. Виртуальный ресурс: https://решение-верное.рф/electro-tariffs-2019 (дата обращения 1.04.2020).

37. Cousins, J. T. Using Time Of Use (Tou) Tariffs In Industrial, Commercial And Residential Applications Effectively / Terry J. Cousins. - 2009. [Electronic resource]. - URL: https://pdfs.semanticscholar.org/7e4c/85c4c70dd16a9ea7ee33094dc95a23b86f32.pdf? _ga=2.253232192.834815307.1592664959-1666635274.1592664959 (date of treatment: 07.03.2019).

38. Maneschijn, R. A system to optimise production scheduling around time-varying electricity tariffs / R. Maneschijn, Ян Вослоо, Ruaan Pelzer // Proceedings of the 10th Industrial and Commercial Use of Energy Conference. Cape Town, South Africa, 2013.

39. Optimization of electricity tariffs for peak load balancing at the domestic level / Abdo Ihbal, Raed Abd-Alhameed, Haile Selassie Rajamani, Mohamed Jalboub // Journal of Electrical Engineering. - 2012. - Vol. 12. - № 4. - pp. 83-88.

40. De Filippo, A. User-Aware Electricity Price Optimization for the Competitive Market / Allegra De Filippo, Michele Lombardi and Michela Milano // Energies 2017, 10 (9), pp. 1-23; D0I:10.3390/en10091378.

41. Pitt, B. Applications of Data Mining Techniques to Load Profiling / B. Pitt, D. Kirschen // Proceedings of the 21st International Conference on Power Industry Computer , Santa Clara, CA, 21-21 May 1999, D0I:10.1109/PICA.1999.779395.

42. Electric Energy Customer Characterization by Clustering / V. Figueiredo, F. J. Duarte, F. Rodrigues, Z. Vale, J Gouveia et al. // IEEE Intelligent Systems Applications

to Power Systems, Lemnos, Greece [Electronic resource], - URL: http://www.ibpsa.org/proceedings/BS2019/BS2019_210304.pdf (date of treatment: 07,03,2019),

43. Defining electricity tariffs using the knowledge about the consumers profiles in ELECON project / Hugo Morais; Zita Vale; Pedro Faria; Sergio Ramos // IEEE PES Conference on Innovative Smart Grid Technologies (ISGT Latin America). Sao Paulo, Brazil. 2013; https://ieeexplore.ieee.org/document/6554488.

44. A Short Review on Data Mining Techniques for Electricity Customers Characterization / S.S. Cembranel, F. Lezama, J. Soares, S. Ramos, A. Gomes, Z. Vale // 2019 IEEE PES GTD Grand International Conference and Exposition Asia (GTD Asia). Bangkok, Thailand, Thailand. 2019; DOI: 10.1109/GTDAsia.2019.8715891, Date of Conference: 19-23 March 2019.

45. Data Mining Contributions to Characterize MV Consumers and to Improve the Suppliers-Consumers Settlements / S. Ramos, Z. Vale, J. Santana, J. Duarte // 2007 IEEE Power Engineering Society General Meeting. Tampa, FL, USA; DOI: 10.1109/PES.2007.385996, Date of Conference: 24-28 June 2007.

46. Load profiling tool to support smart grid operation scenarios / S. Ramos, I. Pra?a, Z. Vale, T. Sousa, V. Faria // 2014 IEEE PES T&D Conference and Exposition. Chicago, IL, USA; Date of Conference: 14-17 April 2014. DOI: 10.1109/TDC.2014.6863352.

47. Ramos, S. Data Mining techniques to support the classification of MV electricity customers / S. Ramos, Z. Vale // 2008 IEEE Power and Energy Society General Meeting - Conversion and Delivery of Electrical Energy in the 21st Century/ Pittsburgh, PA, USA; DOI: 10.1109/PES.2008.4596669, Date of Conference: 20-24 July 2008.

48. Knowledge extraction from medium voltage load diagrams to support the definition of electrical tariffs / S. Ramos, F. Rodrigues, R. Pinheiro, Z. Vale, V. Silva // International journal of engineering intelligent systems for electrical engineering and communications, September 2007 [Electronic resource]. - URL: https://pdfs.semanticscholar.org/5fc1/7e86540f79371bb4acafee1397c1bf025b03.pdf7_g

a=2.64480423.946665854.1592996668-1666635274.1592664959 (date of treatment: 07.03.2019).

49. Electricity clustering framework for automatic classification of customer loads / F. Biscarri, I. Monedero, A. García, J. I. Guerrero, C. León // Expert Systems with Applications. DOI: 10.1016/j.eswa.2017.05.049 2017.

50. Customer Characterization Options for Improving the Tariff Offer / G. Chicco, R. Napoli, P. Postolache, M. Scutariu, C. Toader// IEEE Transactions on Power Systems. - 2003. - Vol. 18. - Pp. 381-387; DOI: 10.1109/TPWRS.2002.807085.

51. Comparison Of Modified K-means and hierarchical algorithms in customers load curves clustering for designing suitable tariffs in electricity market / N. M. Kohan, M. P. Moghaddam, S. M. Bidaki, G. R. Yousefi // 2008 43rd International Universities Power Engineering Conference, Padova, Italy. 2008. DOI: 10.1109/UPEC.2008.4651519. Date of Conference: 1-4 Sept. 2008.

52. Varga, L. Electricity consumer characterization in liberalized market based on data mining techniques / L. Varga, K. Czinege // 2007 42nd International Universities Power Engineering Conference. Brighton, UK. - IEEE 2007. -DOI: 10.1109/UPEC.2007.4468924. Date of Conference: 4-6 Sept. 2007.

53. Recommending electricity plans: A data-driven method / Y. Zhang., K. Meng, D. Xu; M. Lai, Y. Zheng // 2016 IEEE International Conference on Smart Grid Communications (SmartGridComm). Sydney, NSW, Australia. 2016. DOI: 10.1109/SmartGridComm.2016.7778838. Date of Conference: 6-9 Nov. 2016.

54. An electric energy consumer characterization framework based on data mining techniques / V. Figueiredo, F. Rodrigues, Z. Vale, J.B. Gouveia // IEEE Transactions on Power Systems ( Volume: 20 , Issue: 2, May 2005). - 2005. - pp. 596-602. DOI: 10.1109/TPWRS.2005.846234.

55. Богачкова, Л. Ю. Совершенствование функционирования распределительных сетевых компаний на либерализуемых розничных рынках электроэнергии в РФ / Л. Ю. Богачкова, О. В. Иншаков, Е. А. Москвичев. -Препринт. - Волгоград: Изд-во ВолГУ, 2012. - 72 с.

56. Суровяткин, А.Д. Мероприятия по снижению энергозатрат на предприятии / А. Д. Суровяткин, С. Л. Блюмин // Школа молодых ученых: материалы областного профильного семинара по проблемам технических наук. Администрация Липецкой области; управление образования и науки Липецкой области; Липецкий государственный технический университет. -Липецк, 2017. - С. 133-136.

57. Применение первой и третьей ценовой категории при расчетах за электроэнергию (мощность) / М. И. Потешин, В. А. Дидыч, П. П. Екименко, А. В. Мирошников // Сельский механизатор. - 2018. - № 7-8. - С. 17-19.

58. Белова, Т. Ю. Энергоаудит промышленного предприятия как инструмент повышения эффективности финансово-хозяйственной деятельности / Т. Ю. Белова, Н. Б. Бессонова // Вестник алтайской науки. - 2015. - № 3-4 (25-26). -С. 110-113.

59. Виноградов, А. В. Особенности в расчетах за электроэнергию потребителей с максимальной мощностью свыше 670 к Вт и компьютерная программа для выбора оптимальной ценовой категории / А. В. Виноградов, А. В. Аникутина // Инновации в сельском хозяйстве. -2016. - № 2 (17). - С. 161-169.

60. Грибачёва, Д. С. Разработка рекомендаций для стратегии поведения потребителей на розничном рынке электроэнергии / Д. С. Грибачёва, Ю. В. Дронова // Производственный менеджмент: теория, методология, практика. -2014. - № 1.- С. 78-85.

61. Кривошеева, А А. Оценка использования различных ценовых категорий на электроэнергию А.А. Кривошеева // Проблемы и перспективы развития электроэнергетики и электротехники: материалы Всерос. науч.-практ. конф. -Казань, 2019. - С. 170-174.

62. Осипов, Н. А. Расчет стоимости электроэнергии по ценовым категориям на рыботоварном предприятии / Н. А. Осипов // Вопросы развития мировых научных процессов: сб. статей Междунар. науч.-практ. конф. - 2019. - С. 35-37.

63. Веретенников, С. А. Выбор оптимальной ценовой категории для предприятий на примере ОАО «Суховский» / С. А. Веретенников // Лучшая

студенческая статья 2016: сб. статей III Междунар. науч.-практ. конкурса. - Пенза: Наука и Просвещение, 2016. - С. 86-88.

64. Батурин, В. В. Основные подходы к выбору тарифов оплаты электроэнергии для сельхозпредприятий / В.В. Батурин // Вестник КрасГАУ. -2012. - № 12 (75). - С. 164-170.

65. Редников, В. Л. Выбор ценовых категорий для оплаты электрической энергии сельскохозяйственными потребителями / В. Л. Редников // Инновационные технологии для реализации программы научно-технического развития сельского хозяйства: материалы Междунар. науч.-практ. конф.: в 3 т. -Ижевск: Ижевская ГСХА, 2018. - Т. 1. - С. 156-158.

66. Редников, В. Л. Выбор варианта тарифа на электрическую энергию сельскохозяйственными потребителями при работе с гарантирующими поставщиками / В. Л. Редников, С. В. Фадеев // Научные инновации в развитии отраслей АПК: материалы Междунар. науч.-практ. конф.: в 3 т. - Ижевск: Ижевская ГСХА, 2020. - Т. 1. - С. 182-185.

67. Чумак, М. С. Обоснование выбора ценовой категории на электроэнергию на предприятии ООО «ОРМЗ Усть-Лабинский» / М. С. Чумак, Я. А. Ильченко // Становление и развитие новой парадигмы инновационной науки в условиях современного общества: сб. статей Междунар. науч.-практ. конф. - Новосибирск: Аэтерна, 2018. - С. 52-57.

68. Устюгов, Н. В. Процедура расчета стоимости электрической энергии и мощности / Н.В. Устюгов // Математические методы в технике и технологиях -ММТТ. - Саратов, 2019. - Т. 7. - С. 31-34.

69. Васильев, С. С. Сравнение договоров поставки электрической энергии (мощности) на примере промышленного потребителя центрального энергорайона Республики Саха (Якутия) / С. С. Васильев // Теплофизика и энергетика арктических и субарктических территорий: материалы Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием, посв. 80-летию со дня рождения доктора технических наук Рева Ивановича Гаврильева. Расширенные тезисы докладов. - Якутск, 2019. -С. 156-159.

70. Таратыкина, С. В. Почасовое планирование электропотребления при выборе ценовых категорий / С. В. Таратыкина, А. А. Федотова // Достижения вузовской науки 2019: сб. статей XI Междунар. науч.-исслед. конкурса : в 2 ч. -2019. - С. 124-126.

71. Султаналиева, Э.М. Сравнительный анализ ценовых категорий электрической энергии для промышленных предприятий / Э. М. Султаналиева // Актуальные проблемы современной науки: взгляд молодых ученых: материалы Междунар. науч.-практ. конф. Материалы Круглого стола. - 2020. - С. 688-693.

72. Галеев, С. П. Выбор ценовой категории промышленными предприятиями при планировании энергопотребления как метод повышения энергоэффективности / С. П. Галеев // Экономика и политика. - 2018. - № 1 (11). - С. 14-19.

73. Галеева, Р. У. Учет фактора планирования энергопотребления в ценовых категориях / Р. У. Галеева, Г. Н. Галиева // Энергетика и энергосбережение: теория и практика: сб. материалов IV Всерос. науч.-практ. конф. [электронный сборник] / под ред. В.Г. Каширских, И.А. Лобур. - 2018. - С. 214.1-214.5.

74. Бабаева, М. Ю. К вопросу о выборе ценовой категории потребителя / М. Ю. Бабаева // Приоритетные научные направления: от теории к практике. -2016. - № 21. - С. 93-98.

75. Федоров Я. П. Оптимизация затрат на электрическую энергию в промышленных предприятиях / Я. П. Федоров // Финансы и кредит. - 2020. -Т. 26. - № 5 (797). - С. 1054-1067.

76. Кудрин, Б. И. Ценологические основы управления электрическим хозяйством потребителя / Б. И. Кудрин // Промышленная энергетика. - 2015. - №2 9. - С. 38-46.

77. Горбатенко, О. В. Формирование учётных показателей и передача данных коммерческого учёта. Практический курс / О. В. Горбатенко, О. К. Трушина. - М.: АНО «Учебный центр НП «Совет рынка», 2011. - 84 с.

78. Kimball, R. The Data Warehouse Toolkit: Practical Techniques for Building Dimensional Data Warehouses [Практические приёмы построения хранилищ данных] / R. Kimball. - N. Y.: John Wiley & Sons, 1996. - 324 р.

79. Codd, E. F. Relational Completeness of Data Base Sublanguages / E. F. Codd // Database Systems. - 1970. - pp. 65-98.

80. Кулаков, А. В. Системно-динамическое моделирование в электроэнергетике / А. В. Кулаков // ЭнергоРынок. - 2007. - № 5. - С. 16-18.

81. Шеер, А. В. (A. W. Scheer) Бизнес-процессы. Основные понятия. Теория. Методы / А. В. Шеер; пер с англ.; под ред. М. С. Каменновой. - 2-е изд. - М.: Весть-Метатехнология, 1999. - 12 с.

82. Вендров, А. М. Методы и средства моделирования бизнес-процессов (обзор) / А. М. Вендров // Jet Info: информационный бюллетень. - 2004. -№ 10 (137). - 32 с.

83. Осика, Л. К. Роль моделирования при выполнении измерений электроэнергии для целей коммерческого учёта / Л. К. Осика // Измерение^и. -2003. - № 8.- С. 12-14.

84. Батурин, В. В. Программа для расчета стоимости электроэнергии по третьей ценовой категории / В.В. Батурин // Инновации в сельском хозяйстве. -2016. - № 2 (17). - С. 148-153.

85. Букин, А. Принципы построения биллинговых систем для почасового расчета потребителей мощности энергопринимающего оборудования свыше 750 кВА / А. Букин // ЭнергоРынок. - 2007. - № 6 (43). - С. 24-27.

86. Антоневич, В. Ф. Автоматизация учета и контроля потребления электроэнергии на промышленных предприятиях / В. Ф. Антоневич // Автоматизированные системы управления в энергохозяйстве промышленных предприятий: материалы конф. - М., 1976. - С. 103-106.

87. Каханович, В. С. Экономическая эффективность внедрения автоматизированных систем учета электроэнергии / В. С. Каханович, С. С. Телицын, Б. Н. Порохнявый // Промышленная энергетика. - 1980. - № 2. -С. 5-7.

88. Идрисов, Р. Э. Технико-экономическая эффективность использования автоматизированной системы коммерческого учета электроэнергии (АСКУЭ) для различных видов производственных и бытовых потребителей / Р. Э. Идрисов,

С. Н. Воякин // Энергетика и информационные технологии: сб. науч. тр. / отв. ред. О. А. Пустовая. - Благовещенск, 2017. - С. 55-60.

89. Смышляева, Е. Г. Управление формированием энергетических затрат промышленного предприятия в современных экономических условиях / Е.Г. Смышляева // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. -2013. - № 6. - С. 175-178.

90. Клиланд, Д. Системный анализ и целевое управление: пер. с англ. / Д. Клиланд, В. Кинг. - М.: Сов. радио, 1974. - 280 с.

91. Хаггарти, Р. Дискретная математика для программистов / Р. Хаггарти. -М.: Техносфера, 2003. - 320 с.

92. Правила определения и применения гарантирующими поставщиками нерегулируемых цен на электрическую энергию (мощность) (в ред. Постановлений Правительства РФ от 29.12.2011 № 1179, от 04.05.2012 № 442).

93. Сердюкова, Н. В. Расчетная модель измерения электроэнергии в информационных биллинговых системах / Н. В. Сердюкова, И. Н. Фомин // Бизнес-информатика. - 2014. - № 4 (30). - С. 36-42.

94. Соловьев, С. Ю. Применение принципов экспертной классификации для анализа формальных понятий / С. Ю. Соловьев, Д. Е. Стельмашенко // Бизнес и информатика. - М., 2013.- - № 4 (26). - С. 53-57.

95. Фомин, И. Н. Построение расчетной модели измерения электроэнергии для задач автоматизированного ценообразования в информационных биллинговых системах / И. Н. Фомин, Н. В. Сердюкова, Т. Э. Шульга // Экономика и менеджмент систем управления. - 2014. -№ 2.2 (12). - С. 308-317.

96. Буч, Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применений / Г. Буч. - Диалектика (Киев) & И.В.К. (Москва), 1992.

97. Грекул, В. И. Проектирование информационных систем: учеб. пособие для студентов вузов, обучающихся по специальности в области информ. технологий / В. И. Грекул, Г. Н. Денищенко. - М.: Интернет-Ун-т Информ. технологий, 2005. - 304 с.

98. Тиори, Т. Проектирование структур баз данных // Т. Тиори, Дж. Фрай. -М.: Мир, 1985. - С. 18-19.

99. Сердюкова, Н. В. Теоретико-множественный анализ технико-экономических показателей для задач структурно-параметрического синтеза расчетных моделей электроснабжения / Н. В. Сердюкова, Т. Э. Шульга, И. Н. Фомин // Труды Академэнерго. - 2016. - № 2. - С. 94.

100. Иващенко, В. А. Аппаратно-программные средства построения систем автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий / В. А. Иващенко // Вестник Саратовского государственного технического университета. - 2007. - № 4 ( 26 ). - С. 7584.

101. Шульга, Т. Э. Метод построения восстанавливающих последовательностей для систем без потери информации / Т. Э. Шульга // Системы управления и информационные технологии. - Воронеж: Изд-во Воронеж. гос. техн. ун-та, 2009. - № 1.3 (35). - С. 407-411.

102. Иващенко, В. А. Повышение эффективности управления режимом электропотребления промышленных предприятий. Методы и средства: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.09.03 / Иващенко Владимир Андреевич; Горьк. политехн. ин-т. - Горький, 1986. - 16 с.

103. Юдин, Д. Б. Вычислительные методы принятия решений / Д. Б. Юдин.-М.: Наука, 1989. - 320 с.

104. Метод прогнозирования электропотребления промышленного предприятия / Л. С. Казаринов, Т. А. Барбасова, О. В. Колесникова, А. А. Захарова // Вестник ЮУрГУ. Сер. Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. - 2014. - № 1. - С. 5-13.

105. Токочакова, Н. В. Способы построения расчетно-статистических моделей электропотребления промышленных предприятий / Н. В. Токочакова, Д. Р. Мороз // Вестник Гомельского государственного технического университета им. П.О. Сухого. - 2006. - № 2. - С 37-46.

106. Полякова, А. С. Эффективность методов интеллектуального анализа данных при решении задачи прогнозирования / А. С. Полякова // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. - 2015. - С. 362-364.

107. Клещёва, М. А. Предсказание собственного энергопотребления АЭС с использованием методов интеллектуального анализа данных / М. А. Клещёва, А. В. Нахабов // Известия вузов. Ядерная энергетика. -2015. - № 2. - С. 24-30.

108. Дулесов, А. С. Повышение качества краткосрочного прогнозирования электропотребления на основе кластеризации параметров / А. С. Дулесов,

A. В. Шилов // Современные наукоемкие технологии. - 2016. - № 5-1. - С. 36-40.

109. Исаев, А. С. Кластерный анализ суточных графиков нагрузок для потребителя при выборе ценовой категории розничного рынка / А.С. Исаев, М. Г. Ошурков // Промышленная энергетика. - 2017. - № 6. - С. 11-15.

110. Жилин, Б. В. Планирование почасового электропотребления для работы на розничных рынках электроэнергии / Б.В. Жилин, М. Г. Ошурков // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2019. -№ 11. - С. 47-52.

111. Методы и модели анализа данных: OLAP и DataMining / А. А. Барсегян, М. С. Куприянов, В. В. Степаненко, И. И. Холод. - СПб.: БХВ-Петербург, 2004. -336 с.

112. Профессиональная разработка в системе «1С:Предприятие 8»: в 2 т. /

B. А. Ажеронок, А. П. Габец, Д. И. Гончаров, Д. В. Козырев, Д. С. Кухлевский, А. В. Островерх, М. Г. Радченко, Е. Ю. Хрусталева / 1С:Паблишинг. - М., 2012. - С. 114119.

113. Бильгаева, Л. П. Оценка качества алгоритмов кластеризации / Л. П. Бильгаева, З. Г. Самбялов // Вестник ВСГУТУ. - 2013. - № 6 (45). - С. 53-60.

114. Заиграева, Е. В. Исследование алгоритмов оценки качества кластеризации на малых выборках / Е. В. Заиграева // Прикладная математика и информатика: современные исследования в области естественных и технических наук: материалы V Междунар. науч.-практ. конф. (школы-семинара) молодых ученых. - Тольятти: ТГУ, 2019. - С. 389-394.

115. Приходько, А. С. Использование метода кластеризации k-средних для оптимизации отображения пространственных данных / А. С. Приходько, С. В. Хмелевой // Информатика и компьютерные технологии. - 2012. - С. 289-294.

116. Оценка качества в задаче кластеризации. - Электронный ресурс. Режим доступа: https://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php7title (дата обращения: 09.02.2020);

117. Правила недискриминационного доступа к услугам по передаче электрической энергии и оказания этих услуг (п. 15(1) в ред. Постановления Правительства РФ от 31.07.2014 № 740).

118. Power, D. J. Web-based and model-driven decision support systems: concepts and issues / D. J. Power // Americas Conference on Information Systems. - Long Beach, California, 2000.

119. Edwards, J. S. Expert Systems in Management and Administration - Are they really different from Decision Support Systems? / J. S. Edwards // European Journal of Operational Research. - 1992. -V. 61. - pp. 114-21.

120. Bonczek, R. H. Foundation of Decision Support Systems / R. H. Bonczek, C. Holsapple, A. B. Whinston. - New York: Academic Press, 1981.

121. Попов, А. Л. Системы поддержки принятия решений: учеб.-метод. пособие / А. Л. Попов. - Екатеринбург: Урал. гос. ун-т, 2008. - 80 с.

122. Саати, Т. Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети / Т. Л. Саати. - М.: Изд-во ЛКИ, 2008. - 360 с.

123. Андрейчиков, А. В. Анализ, синтез, планирование решений в экономике / А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова. — М.: Финансы и статистика, 2004. -368 с.

124. Влацкая, И. В. Разработка системы поддержки принятия решений в условиях неопределенности на основе игрового моделирования / И.В. Влацкая, М. Ю. Нестеренко, П. Н. Полежаев // Вестник Оренбургского государственного университета. - 2011. - № 5 (124). - С. 138-145.

125. Постановление министерства энергетики и коммунального хозяйства Саратовской области от 29 марта 2004 года № 5/5, Об интервалах тарифных зон суток и о часах контроля (включая отчетный час) за заявленной (договорной)

мощностью для потребителей розничного (потребительского) рынка электрической энергии (мощности) Саратовской области по месяцам 2004 года. // Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/933006220 (дата обращения: 09.02.2020).

126. Постановление Комитета государственного регулирования тарифов Саратовской области №58/8 от 28.12.2018 «Об установлении единых (котловых) тарифов на услуги по передаче электрической энергии по сетям Саратовской области». Режим доступа: https://www.saratovenergo.ru/yuridicheskim-1^ат1ш^у/аг^^е-:Гог-2019/ (дата обращения: 09.02.2020).

127. Постановление Комитета государственного регулирования тарифов Саратовской области №58/13 от 28.12.2018 «Об установлении сбытовых надбавок гарантирующих поставщиков Саратовской области в границах их зоны деятельности». Режим доступа: https://www.saratovenergo.ru/yuridicheskim-1itsam/tarify/archive-for-2019/ (дата обращения: 09.02.2020).

128. Приказ Федеральной антимонопольной службы (ФАС России) от 13 декабря 2018 г. № 1763/18 «Об утверждении тарифа на услуги коммерческого оператора, оказываемые ОАО "АТС" на 2019 год» Режим доступа: https://www.saratovenergo.ru/yuridicheskim-1itsam/tarify/archive-for-2019/ (дата обращения: 09.02.2020).

129. Приказ Федеральной антимонопольной службы (ФАС России) от 25 декабря 2018 г. № 1853/18 «Об утверждении тарифов на услуги по оперативно-диспетчерскому управлению в электроэнергетике в части управления технологическими режимами работы объектов электроэнергетики и энергопринимающих устройств потребителей электрической энергии, обеспечения функционирования технологической инфраструктуры оптового и розничных рынков и предельного максимального уровня цен (тарифов) на услуги по оперативно-диспетчерскому управлению в электроэнергетике в части организации отбора исполнителей и оплаты услуг по обеспечению системной надежности, услуг по обеспечению вывода Единой энергетической системы России из аварийных ситуаций, услуг по формированию технологического резерва мощностей,

оказываемые АО "Системный оператор Единой энергетической системы" на 2019 год». Режим доступа: https://www.saratovenergo.ru/yuridicheskim-litsam/tarify/archive-for-2019/ (дата обращения: 09.02.2020).

130. ОАО «Администратор торговой системы оптового рынка электроэнергии и мощности» [Электронный ресурс]. URL: http://www.atsenergo.ru/ (дата обращения: 09.02.2020).

131. ОАО «Системный оператор Единой энергетической системы» [Электронный ресурс]. URL: http://www.so-ups.ru/ (дата обращения: 09.02.2020). https://so-ups.ru/fileadmin/files/company/markets/2019/pik_chas2019.pdf.