Разработка методов краткосрочного и оперативного прогнозирования электропотребления в системе управления электроснабжением региона тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Дзгоев, Алан Эдуардович

• Дзгоев, Алан Эдуардович
• кандидат технических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат технических наук Дзгоев, Алан Эдуардович

Введение.

1 Анализ приоритетных задач электросетевых организаций в системе электроснабжения региона (на примере PCO—Алания).

1.1 Анализ состояния электроэнергетики РСО-Алания в сложной системе учета потребления и потерь электроэнергии.

1.2Анализ применения информационных систем в электроэнергетике.29 1.3 Характеристика задач краткосрочного и оперативного прогнозирования электропотребления и методов их решений.

Выводы и постановка задачи исследования.

2 Разработка системы принятия решений и алгоритмов ее функционирования при управлении электроснабжением в регионе.

2.1 Разработка структурной схемы технологического процесса обработки информации в системе электроснабжения региона.

2.2 Разработка структурной схемы системы принятия решений при управлении электроснабжением в регионе.

2.3 Разработка алгоритма функционирования системы принятия решений при управлении электроснабжением в регионе.

2.4 Метод наименьших квадратов (МНК) - как основа корректного краткосрочного и оперативного прогнозирования электропотребления в регионе.

Выводы.

3 Анализ экспериментальных данных с АИИСКУЭ по потребляемой электроэнергии методами математической статистики.

3.1 Выбор уравнения регрессии (уравнение прямой линии) и анализ экспериментальных данных на наличие автокорреляции.

3.2 Исследование влияния температуры окружающей среды на потребление электроэнергии.

3.3 Аппроксимация экспериментальных данных уравнением прямой линии и прогнозирование электропотребления «на сутки вперед»

3.4 Аппроксимация экспериментальных данных нелинейным регрессионным уравнением второй степени (полином второй степени).

3.5 Расчет краткосрочного «на сутки вперед» и оперативного «на каждые полчаса» прогнозирования электропотребления, используя нелинейное регрессионное уравнение (нелинейный полином второй степени) на основании двадцати экспериментальных данных.

Выводы.

4 Разработка программного обеспечения экспертной системы математических расчетов краткосрочного прогнозирования электропотребления (ЭС «МРКП ЭП»).

4.1 Основные принципы и особенности построения программного обеспечения ЭС «МРКП ЭП».

4.2 Разработка структурной схемы ПО ЭС «МРКП ЭП», СУБД и доступа к данным.

4.3 Реализация пользовательского интерфейса ПО ЭС «МРКП ЭП».

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методов краткосрочного и оперативного прогнозирования электропотребления в системе управления электроснабжением региона»

Актуальность работы. Для эффективного управления энергоснабжением в регионе необходимо оперативно обрабатывать большой объем данных с автоматизированных информационно-измерительных систем коммерческого учета электроэнергии (АИИСКУЭ). Однако, несмотря на достигнутые успехи в области информационных систем в электроэнергетике, остаются не решенными задачи обработки информации с АИИСКУЭ с целью корректного краткосрочного и оперативного прогнозирования электропотребления, а также своевременного выявления нетехнических потерь электроэнергии. Несвоевременное выявление нетехнических потерь электроэнергии приводит к искажению статистики электропотребления и росту небаланса между отпущенной и потребляемой электроэнергией.

Краткосрочное и оперативное прогнозирование электропотребления является на сегодняшний день одним из наиболее важных направлений исследований в электроэнергетике. Краткосрочные и оперативные прогнозные оценки электропотребления составляют основную информацию для принятия решений о планировании потребления электроэнергии предприятиями и развития электроснабжения в регионе, для эффективного управления которой, лицу, принимающему решения (ЛИР) необходима система принятия решений (СГТР). Точность краткосрочного и оперативного прогнозирования электропотребления определяет эффективность управления электроснабжением в регионе. Повышение точности прогнозных оценок электропотребления обеспечивает экономию энергоресурсов и соответствующее увеличение прибыли энергетических предприятий. В связи с переходом с 1 сентября 2006 года к новой модели оптового рынка электроэнергии и мощности (НО-РЭМ), требования к точности производимых прогнозов существенно возросли.

Краткосрочное и оперативное прогнозирование потребления электроэнергии является основой для формирования заявки, подаваемой администратору торговой системы (АТС). При отклонении прогноза от реального потребления, на участников рынков электроэнергетики накладываются штрафные санкции. Ошибка краткосрочного и оперативного прогнозирования снижает качество управления электроснабжением и экономичность режимов сложной энергосистемы региона: заниженный прогноз приводит к необходимости использования дорогостоящих аварийных электростанций; завышенное прогнозирование приводит к увеличению издержек на поддержание в рабочем состоянии излишних резервных мощностей. Так же необходимо отметить, что если прогноз электропотребления заниженный, то субъекты электроэнергетики покупают недостающие объемы электроэнергии на балансирующем и спотовом электроэнергетическом рынке, но уже по более высокой цене.

В РСК используются АИИСКУЭ обрабатывающие информацию с измерительных приборов, но они не являются системами принятия решений, на основе краткосрочного и оперативного прогнозирования электропотребления, которые в связи с большими объемами обрабатываемой информации необходимы ЛПР для эффективного управления электроснабжением в регионе.

Разработка методов краткосрочного и оперативного прогнозирования электропотребления в системе принятия решений, обеспечивающей для ЛПР возможность выбора и принятия к реализации выданных системой в режиме супервизора эффективных решений, на сегодняшний день является одним из приоритетных направлений в электроэнергетике России. Поэтому работы связанные с разработкой методов и алгоритмов краткосрочного и оперативного прогнозирования электропотребления для систем принятия решений в электроэнергетике актуальны.

Целью диссертационной работы является исследование и разработка методов и алгоритмов обработки информации, краткосрочного и оперативного прогнозирования электропотребления для системы принятия решений при управлении электроснабжением в регионе.

Поставленная цель потребовала решения следующих задач:

1. Анализ текущего состояния системы управления электроэнергетикой в регионе.

2. Разработка новых полезных адекватных регрессионных уравнений с целью исследования влияния температуры окружающей среды и времени суток на потребление электроэнергии.

3. Разработка алгоритмического, специального математического и программного обеспечения (ПО) проведения краткосрочного «на сутки вперед» и оперативного «на каждые полчаса» прогнозирования электропотребления в регионе.

4. Разработка системы принятия решений, обеспечивающей для ЛПР возможность выбора и принятия к реализации выданных решений в режиме супервизора.

5. Выработка рекомендаций промышленным предприятиям и субъектам электроэнергетики по повышению точности краткосрочного и оперативного прогнозирования электропотребления, по своевременному выявлению нетехнических потерь электроэнергии, а также по эффективному управлению электроснабжением в регионе.

Объект исследований - системы управления межрегиональных распределительных сетевых организаций.

Предмет исследований — методы обработки информации и алгоритмы функционирования систем принятия решений при < распределении электроэнергии, а также регрессионные уравнения, методы и алгоритмы краткосрочного прогнозирования, обеспечивающие повышение эффективности управления электроснабжением в регионе.

Методы исследований. Решение поставленных задач базируется на применении комплекса научных методов системного анализа, методов математической статистики, регрессионного анализа, методов прогнозирования, метода описания процессов (ГОЕРЗ), экономико-статистического анализа, методов объектно-ориентированного моделирования систем (UML), теории принятия решений.

Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем:

1. Предложены методы обработки информации в системе учета потребления электроэнергии в регионе, основанные на скользящей матрице независимых и зависимых переменных, которые составили основу корректного краткосрочного «на сутки вперед» и оперативного «на каждые полчаса» прогнозирования электропотребления, как для крупных промышленных, так и для малых бытовых потребителей электроэнергии, а также разработаны алгоритмы их реализации.

2. Разработаны новые полезные адекватные регрессионные уравнения, связывающие потребление электроэнергии со временем суток и температурой окружающей среды, позволяющие повысить значимость прогнозных оценок объемов потребления электроэнергии.

3. Построена ГОЕРЗ-модель процессов обработки информации при управлении электроснабжением региона для предпроектного структурно-функционального анализа системы принятия решений.

4. На основе предлагаемых методов обработки информации и алгоритмов их реализации разработана система принятия решений, обеспечивающая для ЛПР выбор и принятие к реализации решений, повышающих эффективность управления электроснабжением в регионе, а также алгоритм функционирования такой системы.

Практическая значимость диссертационной работы:

1. На основе анализа особенностей функционирования АИИСКУЭ в PCO - Алания обозначены приоритетные актуальные задачи краткосрочного и оперативного прогнозирования электропотребления в регионе и своевременного выявления нетехнических потерь электроэнергии, а также пути их решений.

2. Предложены методы обработки информации, основанные на скользящей матрице независимых и зависимых переменных и алгоритмы расчетов корректного краткосрочного «на сутки вперед» и оперативного «на каждые полчаса» прогнозирования электропотребления.

3. Разработанные алгоритмы функционирования системы принятия решений в режиме супервизора по учету потребления электроэнергии в регионе приняты к использованию в СОф ОАО «МРСК CK», а так же в учебном процессе (подготовка специалистов и повышение квалификации) на кафедрах «Информационные системы в экономике» и «Электроснабжение промышленных предприятий» ГОУ ВПО СКГМИ (ГТУ), PCO - Алания, г. Владикавказ.

4. Полученные результаты диссертационной работы приняты к использованию в разработке и реализации схемы и программы перспективного развития электроэнергетики PCO - Алания (согласно Постановлению Правительства Российской Федерации от 17.10.2009 № 823), а так же в разработке и реализации инвестиционных программ субъектов электроэнергетики PCO — Алания (согласно постановлению Правительства Российской Федерации от 01.12.2009 №977).

5. Разработаны методические рекомендации по энергетическим обследованиям организаций, осуществляющих регулируемые виды деятельности (организации электроэнергетики PCO - Алания).

6. Экономический эффект от внедрения в СОф ОАО «МРСК CK» составил 830 тыс. руб. в год по промышленному предприятию АПК «Мичуринский».

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждаются: использованием теоретической и методологической базой исследований; методов системного анализа, методов математической статистики, регрессионного анализа, теории принятия решений, методов прогнозирования, IDEF3 и UML — методов; сходимостью результатов регрессионного анализа и прогноза электропотребления в регионе на ЭВМ с результатами экспериментальных исследований в РСК и на промышленных предприятиях; внедрением разработанной системы краткосрочного прогнозирования электропотребления в СОф ОАО «МРСК СК».

Апробация диссертационной работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на ежегодных НТК СКГМИ (ГТУ), научных семинарах кафедры информационных систем в экономике СКГМИ (ГТУ) (2007 - 2010 гг.), а также на следующих международных, всероссийских научно-технических и научно-практических конференциях: II Ежегодная Всероссийская научно-практическая конференция «Перспективы развития информационных технологий» г. Новосибирск 2010 г.; I Региональная междисциплинарная конференция молодых ученных «Наука-Обществу» г. Владикавказ 2010 г.; Международная научно-практическая конференция «Молодые ученые в решении актуальных проблем науки» г. Владикавказ 2010 г.; VII Международная конференция «Устойчивое развитие горных территорий в условиях глобальных изменений» г. Владикавказ, 2010 г.; Международная научно-практическая конференция "Актуальные вопросы развития инновационной экономики в современном обществе" г. Саратов 2010 г.

Исследования были проведены при поддержке гранта Президента Российской Федерации для молодых российских ученых МД - 2194.2010.9, по теме «Исследование и разработка информационных систем управления и регулирования розничного рынка электроэнергии и мощности» 2010-2011 гг., а также в рамках Гранта Российского Фонда Фундаментальных Исследований (РФФИ) по теме «Разработка основ оптимального управления сложной региональной энергетической системой» 2009-2010 гг. Руководитель научных работ д.т.н., доц. A.M. Кумаритов. Исследования проведены в соответствии с федеральной целевой программой (ФЦП) «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007-2012 годы», утвержденной постановлением Правительства Российской Федерации от 17 октября 2006 г. № 17.

Личный вклад автора. Основные научные положения, выводы и рекомендации, содержащиеся в диссертационной работе, получены автором самостоятельно.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 печатных работ, в т. ч. 3 работы в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, определенных ВАК РФ для публикации основных научных результатов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка использованной литературы, включающего 107 наименований и содержит 157 страниц машинописного текста, 67 рисунков, 16 таблиц и 3 приложения.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Дзгоев, Алан Эдуардович

Выводы

В четвертой главе приведены результаты разработки программного обеспечения (ПО) ЭС «МРКП ЭП», предназначенного как для РСК, так и для предприятий. Показаны алгоритмы работы ПО «МРКП ЭП».

Разработано программное обеспечение ЭС «МРКП ЭП» - это экспертная система для проведения краткосрочного и оперативного прогнозирования потребления электроэнергии в регионе (на основе реляционной системы управления базами данных (СУБД) Microsoft SQL Server 2008), с использованием унифицированного пользовательского Delphi-интерфейса, используемого на АРМ.

Экспертная система «МРКП ЭП» разработана с учетом современных требований к алгоритмическому, специальному математическому и программному обеспечениям, возможностей дальнейшего развития, интеграции с офисными приложениями для облегчения процедуры ввода и вывода отчетных данных. Методика реализации диалоговой системы — объектно-ориентированное программирование, используя интегрированную среду разработки ПО (приложений) для Microsoft Windows - BorlandDelphi 7.

При разработке программного обеспечения экспертной системы «МРКП ЭП» для краткосрочного и оперативного прогнозирования электропотребления в регионе по конкретному потребителю, были использованы стандартные библиотеки, механизмы и технологии, входящие в состав ОС Windows 98 / ME / 2000 / ХР / Vista / Seven. Для работы с ПО «МРКП ЭП» требуется современный компьютер со стандартной конфигурацией комплектующих, на котором установлена одна из перечисленных выше операционных систем.

Предложены рекомендации промышленным предприятиям, по повышению точности краткосрочного и оперативного прогнозирования электропотребления, а также сетевым компаниям, по управлению электроснабжением региона, а также по своевременному выявлению нетехнических потерь электроэнергии по конкретному потребителю, используя разработанные методы обработки информации на основе скользящей матрицы независимых и зависимых переменных и алгоритмы функционирования системы принятия решений, а также результаты краткосрочного «на сутки вперед» и оперативного «на каждые полчаса» прогнозирования электропотребления. Экономический эффект от внедрения разработанного программного обеспечения «МРКП ЭП» [Приложение В] в РСК, составил 830 тыс. руб. в год по предприятию «Мичуринский АПК».

Заключение

Проведенные в диссертационной работе исследования по разработке и реализации методов краткосрочного и оперативного прогнозирования электропотребления на основе скользящей матрицы независимых и зависимых переменных и алгоритма функционирования системы принятия решений в режиме супервизора, обеспечивающей для ЛПР возможность принятия к реализации эффективных решений, позволяют сделать следующие выводы:

1. Впервые предложены методы обработки информации в системе управления электроснабжением региона, основанные на скользящей матрице независимых и зависимых переменных, которые составили основу корректного краткосрочного «на сутки вперед» и оперативного «на каждые полчаса» прогнозирования электропотребления, как для крупных промышленных, так и для малых бытовых потребителей электроэнергии.

2. Разработаны алгоритмы краткосрочного и оперативного прогнозирования электропотребления, основанные на методе обработки информации скользящей матрицы независимых и зависимых переменных, полезные как для крупных промышленных предприятий, так и для субъектов электроэнергетики в связи с обязательными подачами заявок (плана/прогноза) на объемы потребления электроэнергии, в том числе РСК - для возможности своевременного выявления нетехнических потерь электроэнергии в регионе по группам потребителей.

3. Разработаны новые адекватные регрессионные уравнения, связывающие потребление электроэнергии со временем суток и температурой окружающей среды, которые являются полезными уравнениями регрессии и предложены впервые.

4. Разработано и реализовано алгоритмическое, специальное математическое и программное обеспечение для системы принятия решений в режиме супервизора («МРКП ЭП») в процессе учета потребления электроэнергии, повышающее эффективность управления электроэнергетической системы региона с получением экономического эффекта.

5. Построена ГОЕБЗ-модель процессов обработки информации при управлении электроснабжением региона для предпроектного структурно-функционального анализа системы принятия решений.

6. На основе предлагаемых методов обработки информации и алгоритмов их реализации разработана система принятия решений по учету потребления электроэнергии, обеспечивающая для ЛПР выбор и принятие к реализации эффективных решений в режиме супервизора, имеющая в своем составе подсистему проведения регрессионного анализа и подсистему прогнозирования электропотребления, повышающая точность расчетов корректного краткосрочного и оперативного прогнозирования электропотребления по конкретному потребителю в регионе и позволяющая своевременно выявлять нетехнические потери электроэнергии.

7. Предложены и приняты к реализации рекомендации промышленным предприятиям и субъектам электроэнергетики по повышению точности корректного краткосрочного и оперативного прогнозирования электропотребления, по своевременному выявлению нетехнических потерь электроэнергии конкретным потребителем, а также по эффективному управлению электроснабжением в регионе.

8. Экономический эффект от внедрения разработанного программного обеспечения «МРКП ЭП» в СОф ОАО «МРСК СК», составил 830 тыс. руб. в год.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Дзгоев, Алан Эдуардович, 2011 год

1. Анисгшов С.П. Функционирование розничного рынка электрической энергии (мощности) в переходном периоде. // Экономика и финансы электроэнергетики. — 2003. № 6. - С. 169-176.

2. Хузмиев И. К., Бакшиее М. Ю. Концепция реформирования электроэнергетики РСО-А // Вестник ФЭК РФ М.: 2001 - № 4.

3. Хузмиев И. К. Об энергетической стратегии России до 2020 г. // Вестник ФЭК РФ.-М.: 2001.-№ 1.-С. 16-21.

4. Федеральный закон РФ № 35-Ф3 «Об электроэнергетике», 2003 г.

5. Дьяков А. Ф. Энергетика России и мира в 21-ом веке. // Энергетик, 2000, № 11.

6. Воротницкий В.Э., Калинкииа М.А. Расчет, нормирование и снижение потерь электроэнергии в электрических сетях. // Учебно-методическое пособие. — М.: ИПКгосслужбы, 2000.

7. Железко Ю.С., Артемьев A.B., Савченко О.В. Расчёт, анализ и нормирование потерь электроэнергии в электрических сетях: Руководство для практических расчетов. М.: Изв-во НЦ ЭНАС, 2004.- 280с.: ил.

8. Информационный ресурс «АПБЭ — агентство по прогнозированию балансов в электроэнергетике» URL http://www.e-apbe.ru.

9. Дубинский Е.В., Пономаренко И.С., Тодирка С.Н. Современные информационные технологии и их аппаратное обеспечение в задачах управления системами электроснабжения. // Энергосбережение, 1999, № 6, с. 2830.

10. Информационный ресурс «СПЭ: Совет Производителей Энергии» http://www.np-cpp.ru/press/events/el057.phtml. от 8 июня 2009 года

11. Информационный ресурс «Межрегионэнергосбыт» // Минэнерго России: Неплатежи за электроэнергию в Южном федеральном округе осложняют подготовку энергосистемы юга страны к предстоящему ОЗП. http://www.mrg-sbyt.ru/news/791/

12. Информационный портал «СИА» от 11 декабря 2009 г. http:// www.sia.ru/ ? section = 493&action=show news&icNl 06901

13. Воротницкнй В.Э., Калинкина M.A., Апряткин В.H., Арентов

14. Воротницкий В.Э., Бохмат И.С., Татаринов Е.П. Снижение коммерческих потерь в электроэнергетических системах. — Электрические станции, 1998, №9.

15. Поспелов Г.Е., Сыч Н.М. Потери мощности и энергии в электрических сетях. / Под ред. Г.Е. Поспелова. М.: Энергоиздат, 1981;

16. Типовая инструкция по учету электроэнергии при ее производстве, передаче и распределении. РД 34.09.101-94. -М.: СПО ОРГРЭС, 1995.

17. Воротницкий В.Э., Заслонов C.B., Калинкина М.А. Методы расчета потерь электроэнергии в электрических сетях 0,38 кВ. // Вестник ВНИИЭ-2003, М. Издательство НЦ ЭНАС, 2003, с.73-78

18. Воротницкий В.Э., Железко Ю.С., Казанцев В.Н. и др. Потери электроэнергии в электрических сетях энергосистем. / Серия Экономия топлива и электроэнергии. Под ред. Казанцева В.Н. - М.: Энергоатомиздат, 1983,368 с. с ил.

19. Поспелов Г.Е., Сыч Н.М. Потери мощности и энергии в электрических сетях. / Под ред. Г.Е. Поспелова. М.: Энергоиздат, 1981.

20. Воротницкий В.Э., Загорский Я.Т., Апряткин В.Н., Западное В.А. Расчет, нормирование и снижение потерь электроэнергии в городских электрических сетях. Электрические станции, 2000, №5.

21. Арунянц Г.Г., Калинкин А.Д., Хузмиев И.К. Особенности построения программного комплекса расчета и анализа потерь в электрических сетях // Вестник ФЭК РФ.- М.: 2001.- № 4.- С. 143-148.

22. Инструкция по расчету и анализу технологического расхода электроэнергии на передачу по электрическим сетям энергосистем и энергообъединений. И34-7-030-87. -М.: СПО Союзтехэнерго, 1987.

23. Гринкевич Р.Н. Тенденции мировой электроэнергетики. // Вестник ФЭК России. 2003. - № 3.

24. Боброва JI.B. Методы и средства обработки экономической информации: учебно-методический комплекс (учебное пособие) / Л.В.Боброва. СПб.: СЗТУ, 2008. - 217 с.

25. Кумаритов A.M. Оптимизация управления потреблением энергоресурсов в региональной энергетической системе «Поставщик — Потребитель». Монография. Ростов на - Дону: Изд — во СКНЦ ВШ.2007.

26. Осорин М. Распределение и сбыт электроэнергии по стандартам XXI века // Энергорынок, 2005, № 10 (23).

27. Осорин М. Распределение и сбыт электроэнергии. Профессиональный журнал, 2005, № 10 — С. 21-25.

28. Москаленко И.В., Кумаритов A.M., Хузмиева О.И. Оптимизация управления потреблением энергоресурсов на промышленном предприятии. — Под общей редакцией д.т.н., проф. Хузмиева И.К. — Владикавказ, 2006г.

29. Масленников Г.К., Макаров A.A. Энергосбережение и IT-технологии (опыт г. Краснознаменска Моск. области). // Энергосбережение, 2002, № 6.

30. Дзгоев А.Э. Существующие механизмы процесса управления в энергетике как сфере приложения информационных систем // Труды молодых учённых. Том 4, Владикавказ: Издательство «Терек» СКГМИ (ГТУ), 2009. С. 23-32.

31. Информационный ресурс «Свободная энциклопедия Википе-диа».1ЖЬ- http://m.wikipedia.org/wiki/ERP

32. Типовые технические требования к средствам автолштизации контроля и учета электроэнергии и мощности для АСКУЭ энергосистем. Утверждено РАО ЕЭС России 11.10.1994.Г.

33. Тубинис В. В. Автоматизированные системы учета электроэнергии у бытовых потребителей // Энергосбережение, 2005, № 10.

34. Балашов О.В., Быценко С.Г. Автоматизированная система контроля и учета бытового энергопотребления на базе комплекса технических средств "ЭМОС-МЗЭП" // Энергосбережение.-М.: 1999. -№ 2.

35. Каверин А., Иоффе А. Автоматизированная информационная система на основе научно-технической и нормативной базы данных по проблемам энергосбережения (АИС «Энергосбережение России») // Энергетическая эффективность — М.: 1999 № 23, с. 8-10.

36. Бережной JI. Н. Теория оптимального управления экономическими системами- СПб.:Изд-во Санкт-Петербургского института внешнеэкономических связей, экономики и права, 2002.

37. Моисеев H.H. Математические задачи системного анализа,- М.: Наука, 1981.- 488с.

38. Губанов В.А., Захаров В.В., Коваленко А.Н. Введение в системный анализ.- Л.: Издательство Ленинградского университета, 1988, 232 с.

39. Булатов В.П. Системные исследования в энергетике в новых социально-экономических условиях. Новосибирск: Наука, 1995.-189 с.

40. Рыков А. С. Методы системного анализа: многокритериальная и нечеткая оптимизация, моделирование и экспертные оценки. — М.: Экономика, 1999.-192 с.

41. Кудрин Б. И. Электроснабжение промышленных предприятий: учебник для студентов высших учебных заведений / Б.И.Кудрин. — 2-е изд. -М.: Интермет Инжиниринг, 2006. — 672 с.

42. Орлов А.И. Теория принятия решений. Учебное пособие. М.: Издательство «Март», 2004.

43. Хузмиев И.М., Дзгоев А.Э. Системный анализ методов принятия решения в области электроснабжения региона // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. №5-6. Казанский государственный энергетический университет. Казань, 2010. — С. 140-145.

44. Кумаритое A.M., Сакиев A.B. Теоретические основы системных исследований в энергетике. — Владикавказ, НИТНОЭ, 2003.

45. Шнейдер A.M., Такенава Т., Шиффман Д.А. Суточное прогнозирование нагрузки электроэнергетической системы с учетом прогнозов температуры. М.: Энергоатомиздат, 1978 с. 74-85.

46. Горчаков A.A., Орлова И.В., Половников В.А. Методы экономико-математического моделирования и прогнозирования в новых условиях хозяйствования. М.: ВЗФЭИ, 1991.

47. Правша функционирования розничных рынков электрической энергии в переходный период реформирования электроэнергетики. Утверждены постановлением Правительства РФ № 530 от 31 августа 2006 г.

48. Емельянов A.C. Эконометрия и прогнозирование. М.: Эконометрика, 1985. 225с.

49. Демура A.B., Надтока И.И. Оперативное, краткосрочное и долгосрочное прогнозирование электропотребления в электроэнергосистеме, г. Новочеркасск, 2001 г., с. 3.

50. Головченко В.Б., Носков С.И. Прогнозирование на основе дискретной динамической модели с использованием экспертной информации. // Автоматика и телемеханика, 1991. №4 с. 140-148.

51. Головченко В.Б., Носков С.И. Комбинирование прогнозов с учетом экспертной информации // Автоматика и телемеханика, 1992. №11 с. 109117.

52. Головченко В.Б. Прогнозирование временного ряда по экспертным высказываниям// Техническая кибернетика, 1991, №3. с. 47-51.

53. Афанасьев В.Н. Анализ временных рядов и прогнозирование: учебник/ В.Н. Афанасьев, М.М. Юзбашев. 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2010. - 320 е.: ил.

54. Кумаритов A.M., Сакиев А.В. К вопросу о прогнозировании потребления электроэнергии // Проблемы энергосбережения и экологии в промышленном и жилищно-коммунальном комплексах: сборник статей VII Международной научно-практической конференции. Пенза, 2006.

55. Шумилова Г.П., Готман Н.Э., Старцева Т.Б. Краткосрочное прогнозирование электрических нагрузок с использованием искусственных нейронных сетей. // Электричество, 1999, №10 с. 6-12.

56. Макоклюев Б.И., Владимиров А.И., Фефелова Г.И. Прогнозирование потребления электроэнергии в АО «Мосэнерго». — ТЭК, 2001, №4, с. 5657.

57. Кумаритов A.M. Статический алгоритм прогнозирования случайных процессов потребления электрической энергии // Труды международной научно-практической конференции «Экономические и экологические проблемы регионов СНГ» Астрахань 2006.

58. Кумаритов A.M., Сакиев A.B. Алгоритм прогнозирования случайных процессов потребления электрической энергии // Малая энергетика — 2005: Материалы международной научно-практической конференции, г. Москва, 2005.

59. Едемский С.И. Прогнозирование электропотребления нагрузки на основе моделей с самоорганизацией // Известия Вузов. Энергетика, 1990, №2. с. 17-22.

60. Ляхомский A.B., Крицевый Ю.Ф. Прогнозирование электропотребления с учетом климато-метеорологических условий // Известия Вузов. Энергетика, 1989, №10. с. 34-36.

61. Грешилов A.A., Стакун В.А., Стакун A.A. Математические методы построения прогнозов М.: Радио и связь, 1997 — 112 е.: ил. — ISBN 5-25601352-1.

62. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. Изд. 2е перераб. доп., М.: «Статистика» 1977 г. 200 с. ил.

63. Салихов 3. Г., Арунянц Г. Г., Рутковский A. JI. Системы оптимального управления сложными технологическими объектами — М.: Теплоэнергетик, 2004 496 с.

64. Пагиев К.Х., Арунянц Г. Г., Текиев В.М. Автоматизированный синтез и анализ многоуровневых систем управления технологическими объектами-Владикавказ: Иристон, 2000-268 с.

65. Корнилов Г.И. Основы теории систем и системного анализа. «Институт Делового Администрирования», Кривой Рог, 1996.

66. Столбовский Д.Н. Проектирование информационных систем в экономике. Часть 2. (Структурный анализ и проектирование ИС). / Курс лекций для студентов ВУЗов. Владикавказ 2005.

67. Дзгоев А.Э. Информационная система управления потреблением электрической энергии в распределительной сети региона. // Труды молодых ученых. Том 3, г. Владикавказ: Издательство «Терек» СКГМИ (ГТУ), 2010. -С.62-67.

68. Козлов В.Н. Системный анализ, оптимизация и принятие решений: учебное пособие. Москва: Проспект, 2010.-176 с.

69. Антонов А.В. Системный анализ. Учеб.для вузов. 2-е изд., стер. — М.: Высш. шк., 2006. 454 е.: ил.

70. Мацяшек, Лешек А. Анализ требований и проектирование систем. Разработка информационных систем с использованием UML.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме». 2002. 432 е.: ил. - Парал. тит. англ.

71. Черноруцкий И.Г. Методы принятия решения. — СПб.: БХВ-Петербург, 2005.

72. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения: Пер. с англ. / Под. Ред. И.Ф. Шахнова. — М.: Радио и связь, 1981.-560 с.

73. Кумаритов A.M., Хузмиев И.М., Дзгоев А.Э. К вопросу о разработке экспертной системы поддержки принятия решений для анализа потерь и выявления безучетного потребления электроэнергии. // Аудит и финансовый анализ. №6, Москва, 2010. С. 458-464.

74. Кватрани Т. Rational Rose 2000 и UML. Визуальное моделирование: Пер. с англ. М.: ДМК Пресс, 2001. - 176 е.: ил. (Серия «Объектно-ориентированные технологии в программировании»).

75. Ларман Крэг. Применение UML и шаблонов проектирования. 2 е издание.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. — 624 е.: ил. Парал. тит. англ.

76. Кремер Н. Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов. 2-е изд., перераб. и доп.- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004,573 с.

77. Елисеева И.И. Эконометрика: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. — М.: Финансы и статистика, 2001. — 344 е.: ил.

78. Красс М.С. Чупрыиов Б.П. Математические методы и модели для магистрантов экономики: Учебное пособие. — СПб.: Питер, 2006. — 2006, -496 е.: ил.

79. Просветов Г.И. Эконометрика: Задачи и решения: Учебно-практическое пособие. 5-е изд., доп. М.: Издательство «Альфа-Пресс», 2008.- 192 с.

80. Калинина В.Н. Математическая статистика: учебник / В.Н. Калинина, В.Ф. Панкин. 3-е изд. - М.: Высш. шк., 2001. - 336 с.

81. Иванов A.A. Справочник по электротехнике. Киев: «Вища школа», 1972. стр.224.

82. Кухлинг X. Справочник по физике: пер. с нем.-М.:Мир, 1982.-520е., ил.

83. Замков О.О., Толстопятенко A.B., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике: Учебник. — М.: МГУ им. М.В. Ломоносова, Издательство «ДИС», 1997. 368 с.

84. Кафаров В.В. Методы кибернетики в химии и химической технологии. М.: Химия, 1976. 463 с. (с. 165).

85. Зарубин B.C. Математическое моделирование в технике: Учеб. Для вузов / Под. Ред. В.С.Зарубина, А.П.Крищенко. 2-е изд., стереотип. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003. - С.36.

86. Кулътш Н.Б. Основы программирования в Delphi 7. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 608 с.:ил.

87. Епанешников A.M., Епанешников В.А. Delphi. Проектирование СУБД. -М.: Диалог-МИФИ, 2001.- 528 с.

88. Кэнту М. Delphi 6 для профессионалов.- СПб.: Питер, 2002. 1088 с.

89. Баркер С.Ф. Профессиональное программирование в Microsoft Access 2002.: Пер. с англ. — М.: «Издательский дом «Вильяме», 2002. 992 с.

90. Харрингтон Д. Проектирование объектно-ориентированных баз данных. Пер. с англ. М.: ДМК Пресс, 2001. — 272 с.

91. Арунянц Г.Г., Калинкин А.Д., Хузмиев И.К. Принципы динамического формирования внутрисистемных и пользовательских интерфейсов при создании сложных программных систем // Вестник ФЭК РФ. — М.: 2001. -№4.-с.130-143.

92. Арунянц Г.Г. Хузмиев И.К Автоматизация процессов регулирования деятельности естественных монополий в топливно-энергетическом комплексе // Финансово-экономический вестник нефтяной и газовой промышленности. М.: 2000.-Xell.-c. 164-172.

93. Дейт К. Введение в системы баз данных. — СПб.: Вильяме, 1999.I