Поддержка принятия решений при выборе пунктов строительства энергетических объектов

свою очередь влияет на «здоровье населения» и т.д. Таким образом, модель позволяет оценить последствия от реализации всех вариантов строительства ТЭС.

Особенностью модели является сочетание хорошо и плохо формализуемых факторов, связей. Так, для оценки выбросов в атмосферу, экономических воздействий может применяться аппарат имитационного моделирования [2]. Для анализа влияния экологической обстановки на здоровье населения, влияния экономической обстановки на уровень жизни потребуется применение подходов, позволяющих использовать преимущественно не количественную, а качественную информацию, аппарата теории нечетких множеств [3], когнитивного моделирования [4].

Оценки разнородных промежуточных факторов должны быть агрегированы в соответствующие оценки целевых факторов. Для этого может быть эффективно применен нечеткий вывод, который представляет собой преобразование входных переменных в выходные переменные на основе использования нечетких правил [3]. Процедура нечеткого вывода позволяет адекватно провести агрегацию воздействий, описываемых количественными и качественными оценками.

Так могут быть получены оценки последствий строительства для каждого варианта мощности электрической станции. Могут быть сформированы оценки для заинтересованных групп лиц - инвестора, администрации области или района, общественных организаций. Предлагаемая модель может быть положена в основу системы поддержки принятия решений.

Итак, сформулирована проблема развития генерирующих мощностей в изолированных энергодефицитных районах. Для анализа последствий принимаемых решений по строительству электрических станций предложена модель, позволяющая генерировать альтернативные варианты и многообразные последствия. Использование предложенной модели позволяет формализовать вышеописанную проблему и повысить качество принимаемых решений, снизить экологические, экономические и социальные риски.

Литература

1. Кини Р. Размещение энергетических объектов: выбор решений. М.: Энергоатомиздат, 1983. - 320 с.

2. Кобелев Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем. - М.: Дело, 2003. - 336 с.

3. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. - СПб.: Издательство БХВ-Петербург, 2005. - 736 с.

4. Горелова Г.В., Е.Н. Захаров, С.А. Радченко. Исследование слабоструктурированных проблем социально-экономических систем: когнитивный подход. - Ростов н/Д: Изд-во РГУ, 2006. - 332 с.

Шакиров В.А.1, Панкратьев ПС.2

'Кандидат технических наук, доцент, 2аспирант, Братский государственный университет ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ВЫБОРЕ ПУНКТОВ СТРОИТЕЛЬСТВА ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ

Аннотация

В статье формулируется проблема выбора пунктов строительства энергетических объектов. Рассмотрен подход к сравнению по многим критериям пунктов строительства энергетических объектов. Проведен краткий обзор и выбор методов для анализа.

Ключевые слова: принятие решений, размещение энергетических объектов, многокритериальный анализ.

Shakirov V.A.1, Pankratyev P.S.2

' PhD in technical science, associate professor, postgraduate student, Bratsk State University DECISION MAKING SUPPORT FOR ENERGY FACILITIES SITING

Abstract

In the article the problem of siting of energy facilities is formulated. An approach to multi criteria ranking of sites of energy facilities is considered. Multi criteria decision making methods are considered and chosen.

Keywords: decision making, siting of energy facilities, multi criteria analysis.

Принятие решений по строительству новых энергетических объектов в районе, как правило, осуществляется в условиях неполной информации, многочисленных критериев оценки. По ряду критериев проведение точной количественной оценки нецелесообразно в силу ограниченности финансовых и временных ресурсов. Зачастую такие задачи уникальны, что требует индивидуального подхода к формализации проблемы и применению методов системного анализа. Особый интерес представляют предпроектные решения, которым в большей степени присущи описанные выше сложности. В то же время, предпроектные решения во многом определяют последующие шаги, этапы реализации инвестиционных программ, имеют долговременные социальные, экологические, экономические последствия. Для повышения качества принимаемых решений используются системы поддержки принятия решений. На основе диалоговых процедур с лицом, принимающим решения (ЛПР), проводится формализация его предпочтений и многокритериальная оценка альтернатив. В статье предлагается подход к выбору пунктов строительства энергетических объектов на основе двух методов многокритериального анализа.

Под пунктом строительства энергетического объекта будем понимать точку на местности в достаточно обширном районе площадью от сотен до десятков тысяч квадратных километров, в окрестностях которой впоследствии может быть выбрана площадка для строительства.

Как правило, каждый пункт обладает определенным экономическим, экологическим и социальным окружением. Поэтому в каждом пункте могут быть реализованы только определенные варианты энергетического объекта. Если рассматривать строительство тепловой электростанции (ТЭС), то в каждом пункте может быть намечен возможный диапазон мощности, который определится в зависимости от прогнозируемой электрической нагрузки, ресурсной обеспеченности (топливом, водой и т.п.), экологических ограничений и т.п. Каждый вариант мощности станции будет создавать определенное экономическое, экологическое и социальное воздействие в месте строительства. Поэтому целесообразно проводить выбор пунктов с оценкой качества возможных последующих решений.

Задачу принятия решений сформулируем следующим образом. Пусть A={ai, ai,...,ak} множество пунктов строительства энергетических объектов, которые оцениваются по множеству критериев F = F UG , Fi = {fi, fi,...fs}, G={gi,..., gp}. Каждому пункту

(элементу множества A) в соответствие ставится множество Bi={bii, ba, ..., bim}, i e{1,2,3,...,k} вариантов реализации энергетического объекта. Альтернативы множеств Bi оцениваются только по множеству критериев G={gi, ..., gp}, GсF . Необходимо упорядочить альтернативы множества A по предпочтению с учетом многокритериальных оценок альтернатив множеств Bi. На рис. i представлена иллюстрация сформулированной задачи.

71

Рис. 1. Задача выбора пункта строительства энергетического объекта с анализом последующих решений Выделение из множества критериев F множества G обусловлено тем, что варианты энергетического объекта оцениваются только по части критериев из критериев F (рис. 1, 2). Кроме того, можно отметить различие в том, как выражены критерии множеств Fi и G. Например, рассмотрим иерархию целей и критериев при выборе пункта строительства ТЭС.

Рис. 2. Иерархия целей и критериев при выборе пункта строительства ТЭС

По критериям множества G (К1, К3, К4) оцениваются варианты ТЭС. Как правило, они имеют количественное выражение. По критериям множества F (К1 - К6) оцениваются пункты строительства. Критерии имеют как количественное, так и качественное выражение (К2, К5, К6).

Предлагается следующий подход к выбору пункта строительства энергетического объекта. На первом этапе оцениваются по критериям множества G все варианты энергетического объекта, которые можно реализовать в пунктах. Для каждого пункта, с учетом предпочтений ЛПР, выбираются лучшие варианты энергетического объекта. Затем проводится сравнение пунктов по критериям множества F. В качестве оценок по критериям множества G принимаются параметры выбранных лучших энергетических объектов.

Проведем выбор метода для анализа вариантов энергетических объектов по критериям множества G. Как правило, при анализе будут превалировать критерии с количественным выражением. Количество альтернатив может достигать нескольких сотен. В таких условиях эффективен метод MAUT [1]. Данный метод широко применялся на практике [2]. Методы, основанные на парных сравнениях, такие как метод анализа иерархий (МАИ) [3], группа методов ELECTRE [4] не будут эффективны, так как при большом количестве альтернатив парные сравнения вызывают значительные затраты усилий ЛПР, проблему согласованности ответов.

MAUT имеет аксиоматическое обоснование [2, 5]. При выполнении условий-аксиом дается математическое доказательство существования скалярной функции полезности u(y), которая ставит в соответствие каждой альтернативе число, отражающее ее полезность. При выполнении условий взаимной независимости критериев по полезности, может быть получена многокритериальная функция полезности в аддитивном (1) или мультипликативном виде (2) [2]:

72

u( у) =u( л* у*,...’ у,)=Е kuA. y)’

ки{у) +1 = ku

где т(у) - однокритериальная функция полезности; yi - оценка альтернативы по критерию i; k - шкалирующий коэффициент критерия i; к - шкалирующий коэффициент.

Проведем выбор метода для анализа пунктов строительства. Поскольку в анализе используются критерии с количественным и качественным выражением, а количество альтернатив, как правило, не превышает десяти, эффективен метод МАИ. Данный метод также широко применялся на практике [3]. Методы вербального анализа будут не столь эффективны из-за наличия критериев с количественным выражением [4].

В соответствии с МАИ [3], ЛПР проводит попарные сравнения всех критериев с помощью шкалы относительной важности (таблица 1), формируя матрицу парных сравнений. Затем проводится парные сравнения альтернатив отдельно по каждому критерию.

Таблица 1 - Относительная шкала сравнения

Уровень важности Количественное значение

Равная важность 1

Умеренное превосходство 3

Значительное превосходство 5

Явное превосходство 7

Абсолютное превосходство 9

Так формируются матрицы парных сравнений альтернатив. Вычислив собственные вектора матриц парных сравнений, проведя нормирование элементов собственных векторов, можно получить веса критериев и альтернатив [3]. Оценки альтернатив с учетом всех критериев получают по выражению:

где Vj - показатель качества j-й альтернативы; wi - вес i-го критерия; vij - вес j-й альтернативы по i-му критерию.

Предлагаемый подход к выбору пунктов строительства может применяться для поддержки принятия решений в предпроектном анализе, в условиях, когда о сооружаемом объекте отсутствуют точные данные. Такими объектами могут быть как энергетические (ГЭС, ТЭС, АЭС и прочие), так и объекты производственного назначения (в химической и нефтехимической, лесной и деревообрабатывающей промышленности, заводы тяжелого машиностроения и т.д.).

Предложенный подход многокритериального анализа пунктов строительства может быть реализован в виде системы поддержки принятия решений при оценке инвестиционных решений, при перспективном планировании.

Литература

1. Кини Р. Л., Райфа Х. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения: Пер. с англ. / Под ред. И.Ф. Шахнова. - М.: Радио и связь, 1981. - 580 с.

2. Кини Р. Размещение энергетических объектов: выбор решений. М.: Энергоматиздат, 1983. - 320 с.

3. Саати Т. Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети. Пер. с англ. / Науч. ред. А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова. - М.: Издательство ЛКИ, 2008. - 360 с.

4. Ларичев О. И. Вербальный анализ решений; Ин-т системного анализа РАН. - М.: Наука, 2006. - 181 с.

5. Черноруцкий И. Г. Методы принятия решений. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 416 с.

Шарова Н.Ю.

Кандидат биологических наук, Государственное научное учреждение Всероссийский научно-исследовательский институт пищевых ароматизаторов, кислот и красителей Российской академии сельскохозяйственных наук БИОСИНТЕЗ ЛИМОННОЙ КИСЛОТЫ, АМИЛОЛИТИЧЕСКИХ ФЕРМЕНТОВ И ИНГИБИТОРОВ АМИЛАЗ ПРИ

БИОКОНВЕРСИИ ГИДРОЛИЗАТОВ КРАХМАЛА

Аннотация

Целью исследований является разработка технологии, позволяющей получить в одном биотехнологическом процессе несколько продуктов микробного синтеза, являющихся субстанциями для создания пищевых добавок. В ходе экспериментов установлены закономерности биосинтеза лимонной кислоты, амилаз и их ингибиторов при ферментации гидролизатов крахмала культурой Aspergillus niger. В результате разработаны подходы для регуляции направленности процессов биосинтеза на клеточном уровне.

Ключевые слова: лимонная кислота, амилазы, ингибиторы амилаз

Sharova N.Yu.

PhD in Biology, All-Russia Scientific Research Institute for food flavours, acids and colours of the Russian academy of agricultural

sciences

BIOTHINSESIS OF CITRIC ACID, AMYLASE AND AMYLASE INHIBITORS AT BIOCONVERSION OF STARCH

HYDROLYSATES

Abstract

The purpose of researches is development of the technology, allowing to receive some products of microbial synthesis being substances for creation offood additives in one biotechnological process. During experiments consistent patterns of biosynthesis of citric acid, amylases and their inhibitors are determined at a fermentation of starch hydrolyzates by Aspergillus niger. Approaches are as a result developed for regulation of an orientation of biosynthesis processes at cellular level.

Keywords: citric acid, amylases, amylases inhibitors

Результаты исследований показали, что штаммы микромицета Aspergillus niger F-171 и F-719 при культивировании на гидролизатах различных крахмалов наряду с продуцированием основного метаболита - лимонной кислоты - обладают способностью к продуктивному биосинтезу амилаз. Выявлено, что синтез а-амилазы и глюкоамилазы имеет двухфазный характер

73