Создание про граммного обеспечения для оптимизации теплоснабжающих систем на основе инструментальной платформы

УДК621.311.001.57

СОЗДАНИЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ТЕПЛОСНАБЖАЮЩИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ ИНСТРУМЕНТАЛЬНОЙ ПЛАТФОРМЫ

СТЕННИКОВ В.А., БАРАХТЕНКО Е.А.,

СОКОЛОВ Д.В.____________________________

Проблема математического моделирования и оптимизации теплоснабжающих систем (ТСС) охватывает широкий круг разноплановых задач. Предлагается методический подход по созданию программного обеспечения, позволяющего решать весь комплекс задач математического моделирования и оптимизации ТСС. В основе данного подхода лежит инструментальная платформа с модельно-управляемой архитектурой, на базе которой разработан программный комплекс (ПК) СОСНА-М. Данный ПК имеет гибкую структуру организации вычислительного процесса и позволяет находить оптимальные параметры разветвленных и многоконтурных теплоснабжающих систем городов и населенных пунктов.

1. Постановка проблемы

Проблема создания методического и программного обеспечения для решения задач математического моделирования и оптимизации теплоснабжающих систем (ТСС) является актуальной, поскольку обусловлена постоянным развитием систем и износом оборудования, а также ростом требований к энергетической эффективности экономик стран. Она охватывает широкий круг задач: поиск оптимального направления изменения структуры и параметров систем, определение и устранение ‘“узких” мест, замена устаревших технологий и оборудования на новые энергоэффективные, обеспечение требований надежности теплоснабжения и управляемости систем при удовлетворении физико-технических условий их функционирования и выполнении ограничений на режимные параметры. Критерием выбора решений в наиболее общем случае является минимум приведенных затрат, дисконтированных во времени, а в частных случаях это может быть экономический эффект, получаемый от реализации конкретных мер. Неоднородная по типу и мощности структура источников тепла, распределенность по большой территории тепловых сетей, много-контурность их схем, наличие множества сетевых элементов (насосных, дроссельных станций), разнородная структура тепловых нагрузок существующих ТСС городов вносят значительную сложность в постановку и решение задач математического моделирования и оптимизации ТСС. Прежде всего, это связано с большой размерностью решаемых задач, нелинейностью гидравлических и экономических характеристик элементов систем, с множеством физикотехнических ограничений и условий.

Научно-методические основы для решения задач математического моделирования и оптимизации теплоснабжающих систем наиболее комплексно рассматриваются в рамках разработанной и развиваемой в Институте систем энергетики им. Л.А. Мелентьева (ИСЭМ СО РАН) теории гидравлических цепей (ТГЦ) [1-3]. В настоящей статье предложен оригинальный подход для создания программного обеспечения, который позволяет реализовать полученные в рамках ТГЦ методы и алгоритмы математического моделирования и оптимизации теплоснабжающих систем на основе современных достижений в области информационных технологий [4-5].

Традиционно для решения задач математического моделирования иоптимизации ТСС в ИСЭМ СО РАН разрабатывались различные программные комплексы (СОСНА, СТРУКТУРА, ДИСИГР) [1]. На современном этапе расчетной практики существующие программные комплексы не могутудовлетворить всем требованиям, предъявляемым к созданию гибкого самонастраивающегося программного обеспечения (ПО), решающего весь комплекс задач математического моделирования и оптимизации ТСС в условиях современных вызовов времени. В основном причины, сдерживающие создание интегрированного программного комплекса на базе последних достижений в области информационных технологий, следующие:

- разработанные программы предназначены для решения отдельных классов задач конкретного типа, но не могут быть использованы в рамках единого итерационного вычислительного процесса;

- схема взаимодействия между программными модулями скрыта в программном коде, что не позволяет гибко формировать итерационные схемы вычислений, организуя различные последовательности их вызова;

- трудности, связанные с интеграцией отдельных вычислительных модулей, реализованных на разных языках программирования в единый программный комплекс;

- не предусмотрена возможность расширения и изменения моделей элементов ТСС без переработки исходного программного кода, так как модели элементов ТСС и вычислительные алгоритмы, представленные при помощи различных языков программирования, заложены в программный код, в котором отсутствует четкое разделение между ними.

Изложенные недостатки имеющегося ПО обусловили необходимость, с одной стороны, разработки методического подхода построения ПО, а с другой - самого ПО нового поколения.

2. Инструментальная платформа для разработки программного обеспечения

Для создания современного ПО предложен методический подход, в основе которого лежит инструментальная платформа. Она служит единой основой при

60

РИ, 2011, №3

разработке и апробации новых алгоритмов, методов и программных компонентов для решения задач математического моделирования и оптимизации ТСС. Новые методы и алгоритмы, реализованные в виде программных компонентов, становятся частью инструментальной платформы.

В основе инструментальной платформы лежит парадигма разработкиПО,управляемоймоделями (Model-Driven Development, MDD). Идея MDD состоитв том, что ПО автоматически строится на основе моделей для решения конкретной задачи 14]. Модели, описывающие объекты решаемой задачи и связи между ними, формализуются с помощью специальных языков описания предметных областей. Формирование схемы вычислительного процесса происходит на основе этих моделей, как показано на рис. 1.

Рис. 1. Схема формирования вычислительного процесса на основе моделей

Модели, на базе которых строится ПО в рамках инструментальной платформы, формализованы в виде онтологий [5].

Применение компонентного подхода позволяет выполнить иерархическую декомпозицию программной системы на части и представить ее логическую архитектуру в виде взаимодействующих друг с другом компонентов. Особенность данного подхода состоит в том, что однажды реализованный компонент (например, решатель системы уравнений, алгоритм построения дерева) может быть многократно использован при решении различных задач. Данное свойство компонентов позволяет выполнить решение взаимосвязанных задач математического моделирования и оптимизации ТСС в рамках единого вычислительного процесса, который основан на последовательном, поэтапном их решении и взаимоувязке получаемых на каждом этапе результатов. Появляется возможность использовать готовые компоненты инаращивать функциональность ПО без переработки исходного программного кода.

Инструментальная платформа состоит из следующих компонентов (рис. 2):

- онтологическая система;

- инструментальные средства для работы с онтологиями;

- программные компоненты для разработки ПО, предназначенного для математического моделирования и оптимизации ТСС.

Управляющие

компоненты

Оптимизация

структуры

Оптимизация

параметров

Расчет

надежности

О

Программное обеспечение для работы с онтологиями

ООО

Вычислительные компоненты

Стандартизированные интерфейсы

6

Оптимизаторы Решатели систем уравнений

Алгоритмы на графах Матричные алгоритмы

Библиотеки математических подпрограмм Адаптеров энное унаследованное ПО

Системные

компоненты

Загрузка данных

Онтологическая система. Она состоит из следующих компонентов: метаонтология, онтология инженерных знаний, онтология программного обеспечения, машина вывода. Метаонтология специфицирует множество онтологий, определяя систему понятий, используемую при задании других онтологий. Онтология инженерных знаний описываетТСС как объект исследования, перечисляя её элементы и их свойства, и

состоит из онтологии ТСС и онтологии задач. Онтология ПО описывает программные компоненты для автоматического их использования при организации вычислительного процесса и состоит из онтологии ПО и онтологии БД. Машина вывода представляет собой

Подготовка

данных

Экспертиза

данных

Рис. 2. Структура инструментальной платформы

РИ, 2011, №3

61

подсистему, которая способна делать логические выводы из множества установленных фактов и аксиом, формализованных в онтологии инженерных знаний и онтологии ПО.

Онтология ТСС содержит описание свойств подсистем ТСС, типы и параметры оборудования, трубопроводов, иерархию структуры элементов сети, их свойства, связи между элементами, их математическое описание (например, замыкающие соотношения, формулы расчета сопротивлений и др.). Она предназначена для формирования моделей элементов, которые в процессе осуществления вычислений интегрируются с вычислительными алгоритмами, содержащимися в программных компонентах, что позволяет настраивать ПО на особенности конкретной ТСС и автоматизировать процесс создания компонентов-моделей для расчета конкретной ТСС. Данный подход обеспечи-ваетновые возможности для решения задач математического моделирования и оптимизации ТСС, предоставляя инженеру инструмент, который позволяет проводить исследования, изменяя только параметры моделей. Его универсальность заключается в том, что программист избавляется от работы по ручному созданию множества компонентов.

Онтология задач содержит описание иерархии задач, множество параметров, являющихся исходными данными, и параметров, получаемых в результате реше-ниязадачи. Данная онтология ориентирована на организацию пошагового решения поставленных задач (вызов программных модулей и подпрограмм). Она отражает взаимосвязь подзадач, обеспечивающих решение текущей задачи. Онтология задач организуется в виде графа, узлы которого соответствуют шагам решения задачи, дуги графа - связям между шагами. Процесс решения конкретной задачи представляется как обход графа, построенного для этой задачи.

Онтология ПО содержит описание программных компонентов и их свойств, входные и выходные параметры, форматы данных, технологии доступа к компонентам системы. Онтология ПО используется для организации доступа к программным компонентам. У правляющий компонент, предназначенный для организации решения задачи, при обработке конкретного узла графа процесса решения задачи на основе описания программных компонентов, полученного из онтологии ПО, выстраивает последовательность обращения к компонентам, загружает их в память и обеспечивает их работу.

Онтология ИД со дсрж ит описание структуры различных по составу используемых БД (таблицы и связи между ними, представления, хранимые процедуры), работающих подуправлением разных СУБД. Онтология БД используется для организации взаимодействия ПО с различными БД при автоматической генерации конфигурации доступа к СУБД. Данный подход позволяет настраивать ПО на использование БД разных разработчиков, с произвольной структурой и

предназначенных для работы под управлением различных СУБД (MS Access, MS SQL Server, Firebird).

Инструментальные средства для работы с онтологиями предназначены для просмотра, добавления и редактирования знаний, формализованных в онтологиях. В данном ПО выделены следующие подсистемы: набор программ для работы с онтологией инженерных знаний, предназначенный для инженеров-энер-гетиков, и набор программ для работы с онтологией ПО, предназначенный для программистов и системных администраторов. Для удобства работы пользователей с онтологиями графический интерфейс разрабатывается в виде экранных форм и графических сетевых моделей.

Программные компоненты инструментальной платформы, в зависимости от выполняемых функций, разделены на группы. Для каждой группы компонентов разработаны интерфейсы взаимодействия между компонентами, включая правила их вызова, передачи параметров и результатов расчётов. Выделены следующие группы компонентов:

-вычислительные компоненты;

- системные компоненты;

-управляющие компоненты.

Рассмотрим более подробно компоненты, входящие в каждую выделенную группу.

Вычислительные компоненты. Набор программных компонентов, содержащих реализации методов и алгоритмов для решения задач математического моде-лиров ания и оптимизации ТСС, представляет библиотеку вычислительных компонентов. Компоненты данной группы предназначены для того, чтобы решить задачу многократного использования программных реализаций математических методов и алгоритмов при реализации ПО различного назначения и проведения вычислительных экспериментов в научных исследованиях.

Среди данной группы компонентов особое место занимают решатели линейных и нелинейных систем уравнений, которые широко применяются при решении задач потокораспределения методами контурных расходов или узловых давлений.

В число оптимизаторов входят компоненты, реализующие разработанные в рамках ТГЦ методы и алгоритмы оптимизации теплоснабжающих систем, такие как решатель задачи схемно-параметрической оптимизации методом динамического программирования; решатель задачи схемно-структурной оптимизации.

Вычислительные компоненты включают в свой состав программные реализации матричных алгоритмов и алгоритмов на графах. Среди матричных алгоритмов присутствуют алгоритмы для работы как с плотными, так и с разреженными матрицами. В число алгоритмов на графах входят часто используемые при решении задач, связанных с моделированием сетевых объектов, алгоритмы: поиск в глубину, по-

62

РИ, 2011, №3

иск в ширину, алгоритм Дейкстры, проверка связности сети, выделение остовного дерева кольцевой сети.

Библиотека математических подпрограмм состоит из математических компонентов, например, для расчёта надёжности, реализованной по методике, разработанной в рамках ТГЦ.

В состав библиотеки вычислительных компонентов входит адаптированное унаследованное ПО, которое интегрируется в современные программные комплексы, построенные в соответствии с методикой, предложенной в данной работе.

Системные компоненты. Набор программных компонентов, предназначенных для работы с данными и не содержащих реализации математических алгоритмов для решения задач математического моделирования и оптимизации ТСС, представляет библиотеку системных компонентов

Системные компоненты обеспечивают решение следующих задач.

1. Взаимодействие с базами данных. Компоненты выполняют ввод исходных данных из БД и запись результатов расчётов в БД.

2. Подготовка данных.Компоненты обеспечивают преобразование данных в различные способы представления: сохранение в требуемых структурах данных, построение структур данных для компактного хранения разреженных матриц, запись в необходимые форматы хранения данных (например, XML, JSON и др.). Также компоненты данной группы выполняют такие функции, как перенумерация элементов тепловой сети при считывании данных из БД в целях восстановления натурального порядка номеров элементов.

3. Экспертиза данных. Компоненты обеспечивают контроль корректности исходных данных, введенных пользователем для проведения вычислений.

4. Формирование графического пользовательского интерфейса и взаимодействие с пользователем ПО. Компоненты пользовательского графического интерфейса осуществляют передач}' от пользователя информации для управления ходом вычислительного эксперимента, представляют пользователю результаты расчетов.

Управляющие компоненты. Библиотека управляющих компонентов состоит из набора программных компонентов, предназначенных для управления последовательностями вызовов системных и вычислительных компонентов при решении задач математического моделирования и оптимизации ТСС.

Управляющие компоненты организуют решение таких задач, как схемно-структурная оптимизация, схемно-параметрическая оптимизация, расчёт надёжности и др.

Предложенный в настоящей статье подход был применён авторами при реализации ПК « СОСНА -М»(Синтез Оптимальных Систем с учетом НАдежности). В данном ПК был реализован алгоритм метода МКО для определения оптимальных параметров каквновь проектируемых, так и разв иваемых многоконтурных ТСС с несколькими источниками при сложном рельефе местности, любом количестве элементов (узлов и участков) и структурой любой сложности. Особенностью математической модели, реализованной в ПК, является обобщение накопленного в ИСЭМ СО РАН опыта при проектировании и развитии реальных ТСС. По сравнению с предыдущими разработками ПК « СО-СНА-М» может рассчитывать системы большей размерности и обеспечивает лучшую сходимость вычислительного процесса, а также сокращение времени счета.

3. Заключение

Математическое моделирование и оптимизация охватывает широкий круг задач. Большой круг разноплановых задач, ее составляющих, не позволяет полностью формализовать вычислительный процесс и требует гибкого сочетания математических методов расчета и оптимизации систем с инженерным опытом и знаниями исследователя. В связи с этим единственно возможным и важным здесь является разработка научно-методической базы и работоспособного вычислительного инструмента, используя которые можно получать конкретные предложения по техническим решениям с учетом индивидуальных особенностей каждой из рассматриваемых систем.

В рамках реализации этого научно-практического направления предложен методический подход для создания программного обеспечения. Он предполагает создание инструментальной платформы в качестве единой основы при разработке и апробации новых методов, алгоритмов и программных компонентов для решения задач моделирования и оптимизации ТСС. Применение онтологий позволяетразделить инженерные знания и описание ПО от программной реализации алгоритмов, что дает возможность гибко управлять процессом вычисления, выполнять интеграцию программных компонентов, реализованных с применением разных технологий и языков программирования, и вносить изменения в модели элементов ТСС, настраивая ПО на моделирование конкретной ТСС, учитывая набор используемого оборудования и условия развития.

Разработанный методический подход позволяет специалисту прикладной области, не обладающему знаниями в области программирования, самостоятельно создавать или изменять специализированное ПО для решения задач математического моделирования и оптимизации ТСС.

На основе предложенной платформы разработан ПК СОСНА-М, предназначенный для решения задачи параметрической оптимизации разветвленных и многоконтурных теплоснабжающих систем городов и насе-

РИ, 2011, №3

63

ленных пунктов с множеством источников, сложным рельефом местности, произвольным числом узлов, участков и контуров.

Литература: 1. Математическое моделирование и оптимизация систем тепло-, водо-, нефте- и газоснабжения / А.П. Меренков, Е.В. Сеннова, С.В. Сумароков, В.Г. Сид-лер, Н.Н. Новицкий, В.А. Стенников, В.Р. Чупин. Новосибирск: ВО «Наука», Сибирская издательская фирма, 1992. 407 с. 2. Меренков А.П., Хасилев В.Я. Теория гидравлических цепей. М.: Наука, 1985. 280 с. 3. Стенников В.А., Сеннова Е.В., Ощепкова Т.Б. Методы комплексной оптимизации развития теплоснабжающих систем // Энергетика. М.: Изв. РАН, 2006. №3. С. 44-54. 4.Меллор С. Модели должны работать // Открытые системы. СУБД. 2008, № 9. С. 64-67. 5. Гаврилова Т.А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб: Питер, 2000. 384 с.

УДК004.89:330.4:658

ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ УПРАВЛІННЯ ІНВЕСТИЦІЯМИ

ЛЬОВКІН В.М., ДУБРОВІН В.І.____________________

Пропонується модель підтримки прийняття рішень у процесі управління інвестиціями, а також інформаційна технологія управління інвестиціями на основі розроблених методів та моделі. Описується система підтримки прийняття рішень з управління інвестиціями.

1. Вступ

Економічний зріст у будь-якій господарчій системі пов 'язаний з накопиченням деяких коштів, які вивільняються з поточного обігу та вкладаються в розвиток інвестицій, що завжди обмежені в кількості, а тому актуальним завданням є визначення напрямків їх ефективного використання. У сучасних умовах високоефективна методологія управління інвестиціями пов инна дозволяти:

- оцінювати ефективність інвестицій з урахуванням факторів ризику та невизначеності в процесі обґрунтування інвестицій, бізнес-планування;

- проводити відбір та оцінку інвестиційної привабливості конкретних проектів;

- оцінювати інвестиційні якості окремих фінансових інструментів та відбирати найбільш ефективні з них;

- виконувати планування та оперативне управління реалізацією конкретних інвестиційних проектів;

-виконувати аналіз інвестиційного ринку та формувати інвестиційний портфель компанії;

- забезпечувати ефективне виконання інвестиційного процесу, включаючи управління змінами та підготовку рішень про своєчасне закриття неефективних проектів або продаж окремих фінансових інструментів та реінвестування капіталу тощо [1].

У попередніх роботах щодо даної проблеми було запропоновано та розглянуто модифікований метод у правд і ння інвестиційним портфелем (ІП) на основі D-

Поступила в редколлегию 23.07.2011

Рецензент: д-р техн. наук, проф. Тевяшев А. Д.

Стенников Валерий Алексеевич, д-р техн. наук, проф., Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН (ИСЭМ СО РАН), заместитель директора по науке, зав. отделом трубопроводных систем. Адрес: Россия, 66403 3, Иркутск, ул. Лермонтова, 130,тел: +7 (3952)42-87-74, e-mail: sva@isem.sei.irk.ru.

Барахтенко Евгений Алексеевич, канд .техн. наук, м.н.с., ИСЭМ СО РАН. Адрес: Россия, 664033, Иркутск, ул. Лермонтова, 130, e-mail: barakhtenko@isem.sei.irk.ru, тел: +7 (3952)42-76-18.

Соколов Дмитрий Витальевич, аспирант, НС ЭМ СО РАН. Адрес: Россия, 664033, Иркутск, ул. Лермонтова, 130, е-mail: dmitriy.irk@gmail.com, тел: +7 (3952)42-76-18.

оцінок Руссмана, метод прогнозування ризику неуспішності реального інвестування [2], метод прогнозування відхилення фактичних результатів реального інвестування від запланованих [3] та проведено їх експериментальне дослідження.

Існуючі моделі управління інвестиціями не дозволяють організовувати ефективну підтримку прийняття групових рішень у процесі інвесту вання у проекти та портфелі цінних паперів (ЦП) з використанням механізмів прогнозування. Тому необхідно розробити відповідну модель підтримки прийняття рішень, а також систему підтримки прийняття рішень (СППР) з управління інвестиціями.

2. Прийняття групових рішень у процесі управління інвестиціями

Індивідуальні рішення потребують менше часу для прийняття порівняно з груповими, оскільки не вимагають узгодження на проміжних етапах. Однак це не стосується розв'язання проблем, які пов 'язані з великими часовими затратами на збір та аналіз необхідної інформації. Індивідуальні рішення мають більший ризик виявитися невірними порівняно з груповими, що безпосередньо пов’язано зі складністю проблем, які розглядаються організаціями та вимагають багатоас-пектного розгляду, а отже, спеціалізованих знань. Тому управлінські рішення мають прийматися на основі обговорення, шляхом залучення фахівців різних профілів.

Групове прийняття рішень має переваги порівняно з індивідуальним: інформаційне забезпечення процесу прийняття рішень; залучення фахівців, які спеціалізуються на різних аспектах даної проблеми, у результаті чого створюється цілісна картина як в описі проблемної ситу ації, так і в шляхах її можливого розв 'язання; підвищена відповідальність і мотивація кожного члена групи [4].

Прийняття рішення щодо інвестування є не тільки важливим завданням, але й пов'язано з великими витратами, що робить даний процес відповідальним. Тому рішення відносно вибору шляхів для інвестування має прийматися колегіально, причому учасники

64

РИ, 2011, № З