принцип оптимизации

1) Бухгалтерия: принцип минимакса

2) Лингвистика: принцип оптимизации

 

эколого-экономическое моделирование
Описание экономических и экологических процессов в их взаимосвязи в виде эколого-экономических моделей, основной исследовательский метод новой экономической дисциплины, которую можно было бы назвать экологической экономикой, но чаще (особенно в вузовских программах) определяют как экономику природопользования. Непосредственной причиной возникновения данной области исследований явились тревожащие человечество процессы изменений в окружающей среде, связанные с происходящей в мире научно-технической революцией, и соответственно потребность в целенаправленных действиях по сдерживанию этих процессов как в глобальном масштабе, так и в локальных рамках отдельных экономических объектов. Разработка показателей, характеризующих качество окружающей среды, прогнозирование возможных изменений среды в результате принятия тех или иных (главным образом хозяйственных) решений, прогнозирование обратного влияния экологических факторов на производство и экономические процессы в целом, планирование мероприятий по охране окружающей среды (например, строительство очистных сооружений, создание безотходных технологий) — таковы основные сферы применения Э.-э.м. Причем следует отметить, что главным принципом здесь должен быть принцип оптимизации: во всех случаях использование ресурсов природы, улучшение тех или иных объектов окружающей среды (например, устранение загрязнений воды или воздуха) должны приносить максимум (общественной) полезности при минимуме затрат на соответствующую деятельность. В частном случае критерием оптимальности может выступать сопоставление затрат на улучшение природы, уничтожение загрязнителей и т.п. с полученным экономическим эффектом. Степень «участия» экологических и экономических факторов в эколого-экономической модели может быть различной. В одних случаях в «чисто» экономической модели, например, наряду с выпуском продукции учитывается и выпуск «побочной» продукции — отходов как загрязнителей среды. В других случаях моделируются взаимосвязи экологических факторов, однако результаты расчетов используются в тех или иных прогнозных или плановых производственных задачах. Такова, например, модель природной экосистемы, содержащая уравнения баланса живого органического вещества (биомассы). Рядом исследователей делаются попытки построения комплексов и систем эколого-экономических моделей в целях планирования и управления состоянием окружающей среды. Практическое применение (для прогнозирования воздействий структуры экономики на окружающую среду) в ряде стран приобретают расширенные модели межотраслевого баланса, включающие наряду с производственными отраслями также «отрасли», уничтожающие вредные отходы. Решающую роль в развитии этого направления сыграли работы В.В.Леонтьева, который утверждал, что «…загрязнение и другие нежелательные (или желательные) внешние эффекты производственной деятельности с чисто практической точки зрения следует рассматривать как часть экономической системы»[1].На­конец, существует еще более широкий подход к эколого-экономическому балансу, исходящий из законов термодинамики: количество вещества, взятого из природы для производства благ, сравнивается с ко­личеством отходов жизнедеятельности человека в целом (materials balance principle). См. Вэйст-индекс, Дифференциальные экологические затраты, Глобальные модели.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• ecologico-economic modelling

приближение;
приход, наступление - the * of winter приближение зимы - at our * при нашем приближении, когда мы подошли - on nearer * we was... когда мы подошли ближе, мы увидели... - easy of * легкодоступный (о месте) (военное) подступ;
подход;
сближение - * march( военное) марш-поход - * march formation( военное) предбоевой порядок - * trench( военное) ход сообщения - * clearance разрешение на посадку - * light входной огонь аэродрома обыкн pl подступы - at the *es to the city на подступах к городу (дорожностроительное) подъезд, подъездной путь подход (к рассмотрению, изучению) - one-sided * односторонний подход - the best * to the study of the spoken language наилучший подход к изучению разговорного языка - new lines of * to the problem новый путь к разрешению этого вопроса авансы, подходы - to make *es to smb. делать авансы;
подъезжать с просьбой, предложением - to make *es to a girl ухаживать за девушкой;
заигрывать с девушкой (техническое) подача, подвод( суппорта станка) (метеорология) надвижение (спортивное) разбег (космонавтика) сближение (кораблей) - final * причаливание( спортивное) выводящий удар (гольф) подходить, приближаться - to * smb. подойти - to * the town подъезжать к городу - the boy is *ing manhood мальчик скоро станет взрослым - the work is *ing completion работа идет к концу близиться - winter is *ing наступает зима - holidays are *ing приближаются каникулы( военное) подступать, сближаться (военное) сближать (космонавтика) сближаться (о кораблях) граничить, приближаться - his kindness *es imbecility его доброта граничит с глупостью - to * perfection быть близким к совершенству - the wind was *ing a gale ветер становился ураганным обращаться (с просьбой, предложением) ;
вступать в переговоры - when is the best time to * him? когда удобнее всего поговорить с ним? - he was *ed by several Hollywood producers к нему обращались с предложениями несколько голливудских продюсеров (военное) обращаться - to a * commander обращаться к начальнику (разговорное) подъезжать, подкатываться - have you *ed the manager about a raise? ты не пробовал подъехать к заведующему относительно прибавки? ухаживать, пытаться соблазнить

analytical ~ аналитический метод

approach pl авансы;
попытки

~ приближение;
the approach of summer наступление лета

~ вступать в переговоры ~ делать предложения, начинать переговоры;
I approached him on the matter я обратился к нему по этому вопросу;
he approached me for information он обратился ко мне за сведениями ~ ав. заход на посадку;
instrument approach заход на посадку по приборам ~ метод ~ обращаться ~ (обыкн. pl) воен. подступ ~ подступ, подход (тж. перен.) ~ подход ~ приближать ~ приближаться, быть почти равным, похожим ~ приближаться, подходить ~ приближаться ~ приближение;
the approach of summer наступление лета ~ приближение ~ приблизить ~ принцип ~ пытаться повлиять( на кого-л.)

~ attr.: ~ road подъездной путь

~ attr.: ~ road подъездной путь

~ to an issue приступать к эмиссии

audit ~ метод проведения ревизии

bayesian ~ байесовский метод bayesian ~ байесовский подход Bayesian ~ байесовский подход

bottom-up ~ восходящий подход bottom-up ~ восходящий принцип

brute-force ~ грубый метод brute-force ~ метод решения в лоб

building-block ~ принцип компоновки из стандартных блоков

business ~ деловой подход

businesslike ~ практический подход

cut-and-try ~ метод проб и ошибок

database ~ вчт. подход на основе использования баз данных

delphi ~ вчт. метод экспертных оценок

difficult of ~ труднодоступный;
to make approaches (to smb.) стараться привлечь внимание( кого-л.) ;
разг. подъезжать (к кому-л.) ;
he's rather difficult to approach = к нему не подойдешь

divide-and-conquer ~ вчт. метод разобщения

easy of ~ легкодоступный

elimination ~ вчт. метод исключения переменных

engineering ~ инженерный метод engineering ~ инженерный подход

fulcrum ~ вчт. циклический подход

game-model ~ вчт. модельно-игровой подход

graphic ~ графический метод

graphical ~ графический метод

~ делать предложения, начинать переговоры;
I approached him on the matter я обратился к нему по этому вопросу;
he approached me for information он обратился ко мне за сведениями

difficult of ~ труднодоступный;
to make approaches (to smb.) стараться привлечь внимание (кого-л.) ;
разг. подъезжать (к кому-л.) ;
he's rather difficult to approach = к нему не подойдешь

heuristic ~ эвристический подход

holistic ~ целостный подход

~ делать предложения, начинать переговоры;
I approached him on the matter я обратился к нему по этому вопросу;
he approached me for information он обратился ко мне за сведениями

income ~ метод определения доходов

~ ав. заход на посадку;
instrument approach заход на посадку по приборам

difficult of ~ труднодоступный;
to make approaches (to smb.) стараться привлечь внимание (кого-л.) ;
разг. подъезжать (к кому-л.) ;
he's rather difficult to approach = к нему не подойдешь

managerial ~ управленческий метод

managing ~ метод управления

modular ~ вчт. модульный принцип

multilingual ~ вчт. многоязычный принцип

novel ~ новаторский подход

omnibus ~ обобщенный подход

optimization ~ метод оптимизации

performance sampling ~ вчт. метод выборочного рабочего обследования

probabilistic ~ вероятностный подход

problem-solving ~ метод обучения основанный на решении задач

sales ~ mark. метод стимулирования сбыта

self-targeting ~ саморегулирование потребления

shortest route ~ метод кратчайшего пути

simulation ~ имитационный принцип simulation ~ метод моделирования

standards ~ подход с применением стандартов

statistical ~ статистический метод

system ~ to training системный подход к обучению

system sandwich ~ вчт. построение методом сэндвича

systems ~ системный подход

top-down ~ нисходящий принцип

trial-and-error ~ метод проб и ошибок

turnkey ~ вчт. принцип сдачи под ключ

[əˈprəutʃ]

analytical approach аналитический метод approach pl авансы; попытки approach приближение; the approach of summer наступление лета approach вступать в переговоры approach делать предложения, начинать переговоры; I approached him on the matter я обратился к нему по этому вопросу; he approached me for information он обратился ко мне за сведениями approach ав. заход на посадку; instrument approach заход на посадку по приборам approach метод approach обращаться approach (обыкн. pl) воен. подступ approach подступ, подход (тж. перен.) approach подход approach приближать approach приближаться, быть почти равным, похожим approach приближаться, подходить approach приближаться approach приближение; the approach of summer наступление лета approach приближение approach приблизить approach принцип approach пытаться повлиять (на кого-л.) approach attr.: approach road подъездной путь approach attr.: approach road подъездной путь approach to an issue приступать к эмиссии audit approach метод проведения ревизии bayesian approach байесовский метод bayesian approach байесовский подход Bayesian approach байесовский подход bottom-up approach восходящий подход bottom-up approach восходящий принцип brute-force approach грубый метод brute-force approach метод решения в лоб building-block approach принцип компоновки из стандартных блоков business approach деловой подход businesslike approach практический подход cut-and-try approach метод проб и ошибок database approach вчт. подход на основе использования баз данных delphi approach вчт. метод экспертных оценок difficult of approach труднодоступный; to make approaches (to smb.) стараться привлечь внимание (кого-л.); разг. подъезжать (к кому-л.); he's rather difficult to approach = к нему не подойдешь divide-and-conquer approach вчт. метод разобщения easy of approach легкодоступный elimination approach вчт. метод исключения переменных engineering approach инженерный метод engineering approach инженерный подход fulcrum approach вчт. циклический подход game-model approach вчт. модельно-игровой подход graphic approach графический метод graphical approach графический метод approach делать предложения, начинать переговоры; I approached him on the matter я обратился к нему по этому вопросу; he approached me for information он обратился ко мне за сведениями difficult of approach труднодоступный; to make approaches (to smb.) стараться привлечь внимание (кого-л.); разг. подъезжать (к кому-л.); he's rather difficult to approach = к нему не подойдешь heuristic approach эвристический подход holistic approach целостный подход approach делать предложения, начинать переговоры; I approached him on the matter я обратился к нему по этому вопросу; he approached me for information он обратился ко мне за сведениями income approach метод определения доходов approach ав. заход на посадку; instrument approach заход на посадку по приборам difficult of approach труднодоступный; to make approaches (to smb.) стараться привлечь внимание (кого-л.); разг. подъезжать (к кому-л.); he's rather difficult to approach = к нему не подойдешь managerial approach управленческий метод managing approach метод управления modular approach вчт. модульный принцип multilingual approach вчт. многоязычный принцип novel approach новаторский подход omnibus approach обобщенный подход optimization approach метод оптимизации performance sampling approach вчт. метод выборочного рабочего обследования probabilistic approach вероятностный подход problem-solving approach метод обучения основанный на решении задач sales approach mark. метод стимулирования сбыта self-targeting approach саморегулирование потребления shortest route approach метод кратчайшего пути simulation approach имитационный принцип simulation approach метод моделирования standards approach подход с применением стандартов statistical approach статистический метод system approach to training системный подход к обучению system sandwich approach вчт. построение методом сэндвича systems approach системный подход top-down approach нисходящий принцип trial-and-error approach метод проб и ошибок turnkey approach вчт. принцип сдачи под ключ

 

дерево решений
Граф - схема, отражающая структуру задачи оптимизации многошагового процесса принятия решений. Ветви дерева отображают различные события, которые могут иметь место, а узлы (вершины) - состояния, в которых возникает необходимость выбора.
[ОАО РАО "ЕЭС России" СТО 17330282.27.010.001-2008]

дерево решений
Способ представления процесса принятия решения, имеющий вид ответов на серию вопросов, образующих древовидную структуру.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

дерево решений
Граф, схема, отражающая структуру задачи оптимизации многошагового процесса принятия решений. Применяется в динамическом программировании и в других областях для анализа решений, структуризации проблем. Ветви дерева отображают различные события, которые могут иметь место, а узлы (вершины) - состояния, в которых возникает необходимость выбора. Причем узлы различны — в одних выбор из некоторого набора альтернатив осуществляет сам решающий (руководитель, лицо, принимающее решения), в других выбор от него не зависит. В таких случаях говорят, что выбор делает «природа», а руководитель может только оценить вероятность того или иного ее «решения». Д.р. применяется тогда, когда количество альтернатив и количество шагов принятия решений ограниченно (конечно). Принцип использования этого метода покажем на простом примере. Предположим, возникла необходимость построить цех для выпуска новой продукции. Можно построить большой цех — мощностью 200 тыс. т продукции в год и стоимостью 1 млрд. руб. Если спрос на продукт будет большой, завод получит прибыль в 1 млрд. руб., строительство цеха окупится за год. Но если спрос будет меньше, допустим, только на 100 тыс. т, то прибыль составит уже лишь 500 млн. руб.: если же товар совсем «не пойдет», завод понесет убытки в 1 млрд. руб. Возникает второй вариант: строить меньший цех — мощностью 100 тыс. т и стоимостью 500 млн. руб. Тогда при высоком и малом спросе прибыль будет равна 500 млн. руб., а при отсутствии спроса убыток составит 500 млн. руб. Все это можно показать на схеме (рис.Д.2). Получается шесть возможных вариантов последствий двух возможных решений. Какое же из них выбрать? Это зависит от вероятностей того или иного состояния будущего спроса: чем больше вероятность высокого спроса, тем разумнее, очевидно, будет предпочесть вариант строительства крупного цеха. Но задача осложнится еще больше, если сформулировать ее иначе: спрос на продукцию будет, как предполагается, расти постепенно. Что при этом лучше: строить сразу большой цех или же малый, но через некоторое время (если спрос действительно окажется большим) реконструировать его? Такие задачи также решаются методом Д.р. Приведенный пример характерен для структуры задач динамического программирования с конечным числом решений. Как видим, здесь сначала осуществлялся выбор последнего по времени решения, а затем, при движении в направлении, обратном течению времени, выбирались все остальные решения вплоть до исходного (см. Беллмана принцип оптимальности). Рис. Д.2 Дерево решений Спрос: б — большой, м — малый, о — отсутствие спроса
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• информационные технологии в целом
• экономика

EN

• decision tree

 

векторная оптимизация
Комплекс методов решения задач математического программирования, в которых критерий оптимальности представляет собой вектор, компонентами которого являются в свою очередь несводимые друг к другу критерии оптимальности подсистем, входящих в данную систему, например, критерии роста благосостояния разных социальных групп в социально-экономическом планировании. При этом задача оптимизации существенно видоизменяется по сравнению с теми задачами, которые рассматриваются в большинстве статей словаря. В них она сводится к тому, чтобы, зная условия и ограничения, найти такой план, который бы максимизировал или минимизировал единственный заданный критериальный показатель. Это называется «скалярная оптимизация». Есть разные подходы к векторным задачам оптимизации, так или иначе связанные с нахождением некоторого компромисса между целями подсистем и, следовательно, между рассматриваемыми критериями. Критерии, например, ранжируют по важности, выделяют один из них в качестве главного (тогда уровни остальных фиксируются как дополнительные ограничения). Оптимизация по одному из критериев называется субоптимизацией. Другой способ — при ранжировании приписывать критериям определенные веса (соответственно их важности) и на этой основе строить единый скалярный критерий, отражающий общую цель системы («Скаляризация векторного критерия»). Принцип оптимальности по Парето сводит задачу к поиску множества эффективных планов. При этом принимают, что если улучшение какого-то показателя (критерия) потребует ухудшения хотя бы одного из остальных, оптимум достигнут. В других случаях задачу В.о. сводят к задаче теории игр, в которой «игроками» выступают подсистемы, имеющие несовпадающие цели и критерии. Широко распространено отождествление терминов «В.о.» и «многокритериальная оптимизация«. Действительно, с точки зрения математического аппарата соответствующие понятия идентичны. Но есть принципиальное различие с точки зрения экономической: в первом случае, как указано выше, речь идет о совокупности (векторе) критериев различных подсистем, во втором — о векторе разнородных критериев оптимальности некоторой системы в целом. Ко второму случаю можно отнести оптимизацию развития по множеству разнородных критериев, часто противоположных по направлению: общество одновременно заинтересовано в повышении жизненного уровня и укреплении обороны, в развитии химии и охране окружающей среды, в удовлетворении сегодняшних нужд и обеспечении будущих поколений и т.д. Именно для подобных задач предпочтительнее термин «многокритериальная оптимизация».
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• vector optimization

 

интеллектуальный учет электроэнергии
-
[Интент]

Учет электроэнергии

Понятия «интеллектуальные измерения» (Smart Metering), «интеллектуальный учет», «интеллектуальный счетчик», «интеллектуальная сеть» (Smart Grid), как все нетехнические, нефизические понятия, не имеют строгой дефиниции и допускают произвольные толкования. Столь же нечетко определены и задачи Smart Metering в современных электрических сетях.
Нужно ли использовать эти термины в такой довольно консервативной области, как электроэнергетика? Что отличает новые системы учета электроэнергии и какие функции они должны выполнять? Об этом рассуждает Лев Константинович Осика.

SMART METERING – «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ УЧЕТ» ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ

Определения и задачи
По многочисленным публикациям в СМИ, выступлениям на конференциях и совещаниях, сложившемуся обычаю делового оборота можно сделать следующие заключения:
• «интеллектуальные измерения» производятся у потребителей – физических лиц, проживающих в многоквартирных домах или частных домовладениях;
• основная цель «интеллектуальных измерений» и реализующих их «интеллектуальных приборов учета» в России – повышение платежной дисциплины, борьба с неплатежами, воровством электроэнергии;
• эти цели достигаются путем так называемого «управления электропотреблением», под которым подразумеваются ограничения и отключения неплательщиков;
• средства «управления электропотреблением» – коммутационные аппараты, получающие команды на включение/отключение, как правило, размещаются в одном корпусе со счетчиком и представляют собой его неотъемлемую часть.
Главным преимуществом «интеллектуального счетчика» в глазах сбытовых компаний является простота осуществления отключения (ограничения) потребителя за неплатежи (или невнесенную предоплату за потребляемую электроэнергию) без применения физического воздействия на существующие вводные выключатели в квартиры (коттеджи).
В качестве дополнительных возможностей, стимулирующих установку «интеллектуальных приборов учета», называются:
• различного рода интеграция с измерительными приборами других энергоресурсов, с биллинговыми и информационными системами сбытовых и сетевых компаний, муниципальных администраций и т.п.;
• расширенные возможности отображения на дисплее счетчика всей возможной (при первичных измерениях токов и напряжений) информации: от суточного графика активной мощности, напряжения, частоты до показателей надежности (времени перерывов в питании) и денежных показателей – стоимости потребления, оставшейся «кредитной линии» и пр.;
• двухсторонняя информационная (и управляющая) связь сбытовой компании и потребителя, т.е. передача потребителю различных сообщений, дистанционная смена тарифа, отключение или ограничение потребления и т.п.

ЧТО ТАКОЕ «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИЗМЕРЕНИЯ»?

Приведем определение, данное в тематическом докладе комитета ЭРРА «Нормативные аспекты СМАРТ ИЗМЕРЕНИЙ», подготовленном известной международной компанией КЕМА:
«…Для ясности необходимо дать правильное определение смарт измерениям и описать организацию инфраструктуры смарт измерений. Необходимо отметить, что между смарт счетчиком и смарт измерением существует большая разница. Смарт счетчик – это отдельный прибор, который установлен в доме потребителя и в основном измеряет потребление энергии потребителем. Смарт измерения – это фактическое применение смарт счетчиков в большем масштабе, то есть применение общего принципа вместо отдельного прибора. Однако, если рассматривать пилотные проекты смарт измерений или национальные программы смарт измерений, то иногда можно найти разницу в определении смарт измерений. Кроме того, также часто появляются такие термины, как автоматическое считывание счетчика (AMR) и передовая инфраструктура измерений (AMI), особенно в США, в то время как в ЕС часто используется достаточно туманный термин «интеллектуальные системы измерений …».
Представляют интерес и высказывания В.В. Новикова, начальника лаборатории ФГУП ВНИИМС [1]: «…Это автоматизированные системы, которые обеспечивают и по-требителям, и сбытовым компаниям контроль и управление потреблением энергоресурсов согласно установленным критериям оптимизации энергосбережения. Такие измерения называют «интеллектуальными измерениями», или Smart Metering, как принято за рубежом …
…Основные признаки Smart Metering у счетчиков электрической энергии. Их шесть:
1. Новшества касаются в меньшей степени принципа измерений электрической энергии, а в большей – функциональных возможностей приборов.
2. Дополнительными функциями выступают, как правило, измерение мощности за короткие периоды, коэффициента мощности, измерение времени, даты и длительности провалов и отсутствия питающего напряжения.
3. Счетчики имеют самодиагностику и защиту от распространенных методов хищения электроэнергии, фиксируют в журнале событий моменты вскрытия кожуха, крышки клеммной колодки, воздействий сильного магнитного поля и других воздействий как на счетчик, его информационные входы и выходы, так и на саму электрическую сеть.
4. Наличие функций для управления нагрузкой и подачи команд на включение и отключение электрических приборов.
5. Более удобные и прозрачные функции для потребителей и энергоснабжающих организаций, позволяющие выбирать вид тарифа и энергосбытовую компанию в зависимости от потребностей в энергии и возможности ее своевременно оплачивать.
6. Интеграция измерений и учета всех энергоресурсов в доме для выработки решений, минимизирующих расходы на оплату энергоресурсов. В эту стратегию вовлекаются как отдельные потребители, так и управляющие компании домами, энергоснабжающие и сетевые компании …».
Из этих цитат нетрудно заметить, что первые 3 из 6 функций полностью повторяют требования к счетчикам АИИС КУЭ на оптовом рынке электроэнергии и мощности (ОРЭМ), которые не менялись с 2003 г. Функция № 5 является очевидной функцией счетчика при работе потребителя на розничных рынках электроэнергии (РРЭ) в условиях либеральной (рыночной) энергетики. Функция № 6 практически повторяет многочисленные определения понятия «умный дом», а функция № 4, провозглашенная в нашей стране, полностью соответствует желаниям сбытовых компаний найти наконец действенное средство воздействия на неплательщиков. При этом ясно, что неплатежи – не следствие отсутствия «умных счетчиков», а результат популистской политики правительства. Отключить физических (да и юридических) лиц невозможно, и эта функция счетчика, безусловно, останется невостребованной до внесения соответствующих изменений в нормативно-правовые акты.
На функции № 4 следует остановиться особо. Она превращает измерительный прибор в управляющую систему, в АСУ, так как содержит все признаки такой системы: наличие измерительного компонента, решающего компонента (выдающего управляющие сигналы) и, в случае размещения коммутационных аппаратов внутри счетчика, органов управления. Причем явно или неявно, как и в любой системе управления, подразумевается обратная связь: заплатил – включат опять.
Обоснованное мнение по поводу Smart Grid и Smart Metering высказал В.И. Гуревич в [2]. Приведем здесь цитаты из этой статьи с локальными ссылками на используемую литературу: «…Обратимся к истории. Впервые этот термин встретился в тексте статьи одного из западных специалистов в 1998 г. [1]. В названии статьи этот термин был впервые использован Массудом Амином и Брюсом Волленбергом в их публикации «К интеллектуальной сети» [2]. Первые применения этого термина на Западе были связаны с чисто рекламными названиями специальных контроллеров, предназначенных для управления режимом работы и синхронизации автономных ветрогенераторов (отличающихся нестабильным напряжением и частотой) с электрической сетью. Потом этот термин стал применяться, опять-таки как чисто рекламный ход, для обозначения микропроцессорных счетчиков электроэнергии, способных самостоятельно накапливать, обрабатывать, оценивать информацию и передавать ее по специальным каналам связи и даже через Интернет. Причем сами по себе контроллеры синхронизации ветрогенераторов и микропроцессорные счетчики электроэнергии были разработаны и выпускались различными фирмами еще до появления термина Smart Grid. Это название возникло намного позже как чисто рекламный трюк для привлечения покупателей и вначале использовалось лишь в этих областях техники. В последние годы его использование расширилось на системы сбора и обработки информации, мониторинга оборудования в электроэнергетике [3] …
1. Janssen M. C. The Smart Grid Drivers. – PAC, June 2010, p. 77.
2. Amin S. M., Wollenberg B. F. Toward a Smart Grid. – IEEE P&E Magazine, September/October, 2005.
3. Gellings C. W. The Smart Grid. Enabling Energy Efficiency and Demand Response. – CRC Press, 2010. …».
Таким образом, принимая во внимание столь различные мнения о предмете Smart Grid и Smart Metering, сетевая компания должна прежде всего определить понятие «интеллектуальная система измерения» для объекта измерений – электрической сети (как актива и технологической основы ОРЭМ и РРЭ) и представить ее предметную область именно для своего бизнеса.

БИЗНЕС И «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ УЧЕТ»

В результате изучения бизнес-процессов деятельности ряда сетевых компаний и взаимодействия на РРЭ сетевых, энергосбытовых компаний и исполнителей коммунальных услуг были сформулированы следующие исходные условия.
1. В качестве главного признака новой интеллектуальной системы учета электроэнергии (ИСУЭ), отличающей ее от существующей системы коммерческого и технического учета электроэнергии, взято расширение функций, причем в систему вовлекаются принципиально новые функции: определение технических потерь, сведение балансов в режиме, близком к on-line, определение показателей надежности. Это позволит, среди прочего, получить необходимую информацию для решения режимных задач Smart Grid – оптимизации по реактивной мощности, управления качеством электроснабжения.
2. Во многих случаях (помимо решения задач, традиционных для сетевой компании) рассматриваются устройства и системы управления потреблением у физических лиц, осуществляющие их ограничения и отключения за неплатежи (традиционные задачи так называемых систем AMI – Advanced Metering Infrastructure).
Учитывая вышеизложенное, для электросетевой компании предлагается принимать следующее двойственное (по признаку предметной области) определение ИСУЭ:
в отношении потребителей – физических лиц: «Интеллектуальная система измерений – это совокупность устройств управления нагрузкой, приборов учета, коммуникационного оборудования, каналов передачи данных, программного обеспечения, серверного оборудования, алгоритмов, квалифицированного персонала, которые обеспечивают достаточный объем информации и инструментов для управления потреблением электроэнергии согласно договорным обязательствам сторон с учетом установленных критериев энергоэффективности и надежности»;
в отношении системы в целом: «Интеллектуальная система измерений – это автоматизированная комплексная система измерений электроэнергии (с возможностью измерений других энергоресурсов), определения учетных показателей и решения на их основе технологических и бизнес-задач, которая позволяет интегрировать различные информационные системы субъектов рынка и развиваться без ограничений в обозримом будущем».

ЗАДАЧИ «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УЧЕТА»

Далее мы будем основываться на том, что ИСУЭ позволит осуществить следующие функции в бытовом секторе:
• дистанционное получение от каждой точки измерения (узла учета) у бытового потребителя сведений об отпущенной или потребленной электроэнергии;
• расчет внутриобъектового (многоквартирный жилой дом, поселок) баланса поступления и потребления энергоресурсов с целью выявления технических и коммерческих потерь и принятия мер по эффективному энергосбережению;
• контроль параметров поставляемых энергоресурсов с целью обнаружения и регистрации их отклонений от договорных значений;
• обнаружение фактов несанкционированного вмешательства в работу приборов учета или изменения схем подключения электроснабжения;
• применение санкций против злостных неплательщиков методом ограничения потребляемой мощности или полного отключения энергоснабжения;
• анализ технического состояния и отказов приборов учета;
• подготовка отчетных документов об электропотреблении;
• интеграция с биллинговыми системами.

«ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ КОММЕРЧЕСКИЙ УЧЕТ»

Остановимся подробно на одном из атрибутов ИСУЭ, который считаю ключевым для основного электросетевого бизнеса.
Особенностью коммерческого учета электроэнергии (КУЭ) распределительных сетевых компаний является наличие двух сфер коммерческого оборота электроэнергии – ОРЭМ и РРЭ, которые хотя и сближаются в нормативном и организационном плане, но остаются пока существенно различными с точки зрения требований к КУЭ.
Большинство сетевых компаний является субъектом как ОРЭМ, так и РРЭ. Соответственно и сам коммерческий учет в отношении требований к нему разделен на два вида:
• коммерческий учет на ОРЭМ (технические средства – АИИС КУЭ);
• коммерческий учет на РРЭ (технические средства – АСКУЭ).
Кроме того, к коммерческому учету, т.е. к определению тех показателей, которые служат для начисления обязательств и требований сетевой компании (оплата услуг по транспорту электроэнергии, купля-продажа технологических потерь), следует отнести и измерения величин, необходимых для определения показателей надежности сети в отношении оказания услуг по передаче электроэнергии.
Отметим, что сложившиеся технологии АИИС КУЭ и АСКУЭ по своей функциональной полноте (за исключением функции коммутации нагрузки внутри систем) – это технологии Smart Metering в том понимании, которое мы обсуждали выше. Поэтому далее будем считать эти понятия полностью совпадающими.
Подсистема ИСУЭ на РРЭ, безусловно, самая сложная и трудоемкая часть всей интеллектуальной системы как с точки зрения организации сбора информации (включая измерительные системы (ИС) и средства связи в автоматизированных системах), так и с точки зрения объема точек поставки и соответственно средств измерений. Последние отличаются большим многообразием и сложностью контроля их и метрологических характеристик (МХ).
Если технические требования к ИС на ОРЭМ и к ИС крупных потребителей (по крайней мере потребителей с присоединенной мощностью свыше 750 кВА) принципиально близки, то в отношении нормативного и организационного компонентов имеются сильные различия. Гармоничная их интеграция в среде разных компонентов – основная задача создания современной системы ИСУЭ любой сетевой компании.
Особенностью коммерческого учета для нужд сетевого комплекса – основного бизнеса компании в отличие от учета электроэнергии потребителей, генерирующих источников и сбытовых компаний – является сам характер учетных показателей, вернее, одного из них – технологических потерь электроэнергии. Здесь трудность состоит в том, что границы балансовой принадлежности компании должны оснащаться средствами учета в интересах субъектов рынка – участников обращения электроэнергии, и по правилам, установленным для них, будь то ОРЭМ или РРЭ. А к измерению и учету важнейшего собственного учетного показателя, потерь, отдельные нормативные требования не предъявляются, хотя указанные показатели должны определяться по своим технологиям.
При этом сегодня для эффективного ведения бизнеса перед сетевыми компаниями, по мнению автора, стоит задача корректного определения часовых балансов в режиме, близком к on-line, в условиях, когда часть счетчиков (со стороны ОРЭМ) имеют автоматические часовые измерения электроэнергии, а подавляющее большинство (по количеству) счетчиков на РРЭ (за счет физических лиц и мелкомоторных потребителей) не позволяют получать такие измерения. Актуальность корректного определения фактических потерь следует из необходимости покупки их объема, не учтенного при установлении тарифов на услуги по передаче электроэнергии, а также предоставления информации для решения задач Smart Grid.
В то же время специалистами-практиками часто ставится под сомнение практическая востребованность определения технологических потерь и их составляющих в режиме on-line. Учитывая это мнение, которое не согласуется с разрабатываемыми стратегиями Smart Grid, целесообразно оставить окончательное решение при разработке ИСУЭ за самой компанией.
Cистемы АИИС КУЭ сетевых компаний никогда не создавались целенаправленно для решения самых насущных для них задач, таких как:
1. Коммерческая задача купли-продажи потерь – качественного (прозрачного и корректного в смысле метрологии и требований действующих нормативных документов) инструментального или расчетно-инструментального определения технологических потерь электроэнергии вместе с их составляющими – техническими потерями и потреблением на собственные и хозяйственные нужды сети.
2. Коммерческая задача по определению показателей надежности электроснабжения потребителей.
3. Управленческая задача – получение всех установленных учетной политикой компании балансов электроэнергии и мощности по уровням напряжения, по филиалам, по от-дельным подстанциям и группам сетевых элементов, а также КПЭ, связанных с оборотом электроэнергии и оказанием услуг в натуральном выражении.
Не ставилась и задача технологического обеспечения возможного в перспективе бизнеса сетевых компаний – предоставления услуг оператора коммерческого учета (ОКУ) субъектам ОРЭМ и РРЭ на территории обслуживания компании.
Кроме того, необходимо упорядочить систему учета для определения коммерческих показателей в отношении определения обязательств и требований оплаты услуг по транспорту электроэнергии и гармонизировать собственные интересы и интересы смежных субъектов ОРЭМ и РРЭ в рамках существующей системы взаимодействий и возможной системы взаимодействий с введением института ОКУ.
Именно исходя из этих целей (не забывая при этом про коммерческие учетные показатели смежных субъектов рынка в той мере, какая требуется по обязательствам компании), и нужно строить подлинно интеллектуальную измерительную систему. Иными словами, интеллект измерений – это главным образом интеллект решения технологических задач, необходимых компании.
По сути, при решении нового круга задач в целевой модели интеллектуального учета будет реализован принцип придания сетевой компании статуса (функций) ОКУ в зоне обслуживания. Этот статус формально прописан в действующей редакции Правил розничных рынков (Постановление Правительства РФ № 530 от 31.08.2006), однако на практике не осуществляется в полном объеме как из-за отсутствия необходимой технологической базы, так и из-за организационных трудностей.
Таким образом, сетевая компания должна сводить баланс по своей территории на новой качественной ступени – оперативно, прозрачно и полно. А это означает сбор информации от всех присоединенных к сети субъектов рынка, формирование учетных показателей и передачу их тем же субъектам для определения взаимных обязательств и требований.
Такой подход предполагает не только новую схему расстановки приборов в соответствии с комплексным решением всех поставленных технологами задач, но и новые функциональные и метрологические требования к измерительным приборам.

ПРЕИМУЩЕСТВА ИСУЭ

Внедрение ИСУЭ даст новые широкие возможности для всех участников ОРЭМ и РРЭ в зоне обслуживания электросетевой компании.
Для самой компании:
1. Повышение эффективности существующего бизнеса.
2. Возможности новых видов бизнеса – ОКУ, регистратор единой группы точек поставки (ГТП), оператор заправки электрического транспорта и т.п.
3. Обеспечение внедрения технологий Smart grid.
4. Создание и развитие программно-аппаратного комплекса (с сервисно-ориентированной архитектурой) и ИС, снимающих ограничения на развитие технологий и бизнеса в долгосрочной перспективе.
Для энергосбытовой деятельности:
1. Автоматический мониторинг потребления.
2. Легкое определение превышения фактических показателей над планируемыми.
3. Определение неэффективных производств и процессов.
4. Биллинг.
5. Мониторинг коэффициента мощности.
6. Мониторинг показателей качества (напряжение и частота).
Для обеспечения бизнеса – услуги для генерирующих, сетевых, сбытовых компаний и потребителей:
1. Готовый вариант на все случаи жизни.
2. Надежность.
3. Гарантия качества услуг.
4. Оптимальная и прозрачная стоимость услуг сетевой компании.
5. Постоянное внедрение инноваций.
6. Повышение «интеллекта» при работе на ОРЭМ и РРЭ.
7. Облегчение технологического присоединения энергопринимающих устройств субъектов ОРЭМ и РРЭ.
8. Качественный консалтинг по всем вопросам электроснабжения и энергосбережения.
Успешная реализации перечисленных задач возможна только на базе информационно-технологической системы (программно-аппаратного комплекса) наивысшего достигнутого на сегодняшний день уровня интеграции со всеми возможными информационными системами субъектов рынка – измерительно-учетными как в отношении электроэнергии, так и (в перспективе) в отношении других энергоресурсов.

ЛИТЕРАТУРА

1. Новиков В.В. Интеллектуальные измерения на службе энергосбережения // Энергоэксперт. 2011. № 3.
2. Гуревич В.И. Интеллектуальные сети: новые перспективы или новые проблемы? // Электротехнический рынок. 2010. № 6.

[ http://www.news.elteh.ru/arh/2011/71/14.php]

Тематики

• счетчик электроэнергии

EN

• smart metering

 

Нэша принцип устойчивости
равновесие по Нэшу
В теории игр, задачах векторной оптимизации и др. — утверждение, что выбор рациональной стратегии при взаимодействии многих субъектов должен производиться среди множества точек равновесия. (См. Переговорное множество). Такой выбор будет устойчивым, однако не обязательно наилучшим, поскольку не все точки равновесия — эффективные. Считается, что точка равновесия по Нэшу — та из точек переговорного множества, в которой достигается максимум произведения превышения выигрышей каждого из игроков над платежами, которое (превышение) может быть получено без вступления в коалицию. В теории игр доказывается, что если множество возможных выигрышей выпукло, замкнуто и ограничено сверху, то точка Нэша существует и она единственна. Пример равновесия по Нэшу — см. в статье Курно модель дуополии. (См. также: Бескоалиционные игры, Некооперативные игры, Оптимум по Парето, Эджуорта диаграмма.)
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

Синонимы

• равновесие по Нэшу

EN

• Nash equilibrium

 

блочное программирование
Метод решения сложных задач линейного программирования путем разложения модели на блоки. Крупноразмерная модель (включающая много показателей в исходной таблице) сводится к нескольким моделям меньшей размерности. Получившиеся задачи решаются вместе по специальным правилам согласования. Необходимость такого подхода обосновывается тем, что с ростом размерности трудоемкость, да и просто сложность решения задач растет невероятно быстро. «Проклятие размерности», по меткому выражению американского математика Р.Беллмана, характерно для большинства реальных задач математического программирования. Широко применяется Б.п. в отраслевых задачах оптимизации, где естественно разложение, «декомпозиция» общей модели отрасли либо на блоки – модели предприятий, либо на блоки, соответствующие последовательным стадиям переработки сырья (производственным переделам). Среди теоретических схем Б.п. наиболее известны две: метод декомпозиции Данцига-Вульфа и метод планирования на двух уровнях Корнаи-Липтака (Дж. Данциг и П.Вульф – американские, Я. Корнаи и Т. Липтак – венгерские ученые). Обе они представляют собой последовательные (итеративные) пересчеты, взаимно увязывающие решения главной «отраслевой» задачи и локальных задач предприятий. Различие же между ними состоит в том, что в первом случае итеративный процесс основан на корректировке двойственных оценок ресурсов и продукции (такая корректировка делает для «предприятия» выгодными планы, все более приближающиеся к оптимальному плану отрасли), а во втором случае – на корректировке лимитов общеотраслевых ресурсов, выделяемых предприятиям. При этом задача сводится к игре между центром, варьирующим допустимые распределения ресурсов, и предприятиями (варьирующими допустимые двойственные оценки ресурсов); ценой игры является сумма целевых функций предприятий. Иначе говоря, схема Данцига-Вульфа построена по принципу «централизованное определение цен – децентрализованное определение наилучших возможностей», а схема Корнаи-Липтака – по принципу «централизованное лимитирование возможностей – децентрализованное выявление эффекта от их использования» [1]. В обоих случаях важную роль играют двойственные оценки, причем их оптимальный уровень выявляется вместе с оптимальным распределением ресурсов, т.е. собственно планом (именно в этом состоит принцип оптимального планирования). [1] Эта удачная, на наш взгляд, формулировка заимствована из кн.: Математические методы в планировании отраслей и предприятий. М.: Экономика, 1973.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• block programming

 

источник бесперебойного питания с двойным преобразованием (энергии)
-

EN

double conversion
Topology of On-Line UPS (VFI class per IEC 62040-3). The AC mains voltage is converted to DC by means of an ac to DC Rectifier (or Charger), The DC voltage is then converted to conditioned AC by means of the Inverter.
[ http://www.upsonnet.com/UPS-Glossary/]

Структурная схема ИБП с двойным преобразованием энергии

Вся потребляемая из питающей сети энергия поступает на выпрямитель и преобразуется в энергию постоянного тока, а затем инвертором - в энергию пере­менного тока.

Высококачественные ИБП с двойным преобразованием энергии, как правило, имеют гальваническую развязку, что значительно улучшает помехоустойчивость защищаемого оборудования.

Обязательным элементом ИБП двойного преобразования большой и средней мощности является байпас - устройство обходного пути. Байпас представляет собой комбинированное электронно-механическое устрой­ство, состоящее из так называемого статического байпаса и ручного (механическо­го, контактного) байпаса.

Достоинства

• Нулевое время переключения.
  В некоторых случаях данный фактор в настоящее время перестал играть решающую роль, потому что в современных компьютерах применяются блоки питания, соответствующие стандартам IEEE, согласно которым компьютер должен быть способен выдерживать перерыв в питании не менее 8.3 мс.
  При этом в off-line ИБП, выпускаемых фирмой АРС время переключения не превышает 8 мс.
• Строгая стабилизация выходного напряжения.

Недостатки

• Высокая стоимость,
• Повышенный уровень помех, вносимых самим ИБП в электрическую сеть,
• Более низкий КПД по сравнению с другими типами ИБП.

[ http://www.tcs.ru/reviews/?id=345 с изменениями]

---

Часто в качестве синонима термина ИПБ с двойным преобразованием употребляют термин on-line ИБП. Это не верно, так как в группу on-line ИБП входят ИБП четырех типов (см. источник бесперебойного питания активного типа).

В ИБП с двойным преобразованием вся потребляемая энергия поступает на выпрямитель и преобразуется в энергию постоянного тока, а затем инвертором — в энергию пере­менного тока.

Технология двойного преобразования отработана и успешно используется свы­ше двадцати лет, однако ей присущи принципиальные недостатки:

• ИБП является причиной гармонических искажений тока в электрической сети (до 30%) и, таким образом, — потенциально причиной нарушения работы другого оборудования, соединенного с электрической сетью; он имеет низкое значение входного коэффициента мощности (coscp);
• ИБП имеет значительные потери, так как принципом получения выходного переменного тока является первичное преобразование в энергию постоянного тока, а затем снова преобразование в энергию переменного тока; в процессе такого двойного преобразования обычно теряется до 10 % энергии.

Первый недостаток устраняется за счет применения дополнительных уст­ройств (входных фильтров, 12-импульсных выпрямителей, оптимизаторов-бусте­ров), а второй принципиально не устраним (у лучших образцов ИБП большой мощности КПД не превышает 93 %).

Современные ИБП двойного преобразования оборудуются так называемыми кондиционерами гармоник и устройствами кор­рекции коэффициента мощности (coscp). Эти устройства входят либо в базовый комплект ИБП, либо применяются опционально и позволяют снять проблему с внесением гармонических искажений (составляют не более 3 %) и повысить коэф­фициент мощности до 0,98.

Существуют схемы ИБП с двойным преобразованием 1:1, 3:1 и 3:3. Это означает:

• 1:1 — однофазный вход, однофазный выход;
• 3:1 — трехфазный вход, однофазный выход;
• 3:3 — трехфазный вход, трехфазный выход.

Схемы 1:1 и 3:1 целесообразно применять для мощностей нагрузки до 30 кВА, при этом симметрирование не требуется, и мощность инвертора используется ра­ционально. Следует иметь в виду, что байпас в таких схемах является однофазным и при переходе ИБП с инвертора на байпас для входной сети ИБП 3:1 становится несимметричным устройством, подобно ИБП 1:1.

ИБП по схеме 3:1

Особенностью данной схемы является наличие на входе конвертора 3:1. При его отсутствии ИБП имеет схему 1:1. Наличие конвертора не только превращает ИБП 1:1 в 3:1, но и позволяет осуществлять работу через байпас в симметричном режиме.

ИБП по схеме 3:3

ИБП по схеме 3:3 в отличие от ИПБ по схеме 3:1 имеет зарядное устройство для оптимизации режима заряда аккумулятор­ной батареи и преобразователь постоянного тока — бустер (booster DC/DC), позво­ляющий облегчить работу выпрямителя за счет снижения глубины регулирования. Таким образом обеспечивается меньший уровень гармонических искажений вход­ного тока. В некоторых случаях такую схему называют схемой с тройным преобра­зованием.

Принципиально нет предпосылок выделять такие схемы в отдельный тип ИБП, так как остается общим главный принцип — выпрямление тока с его последующим инвертированием. Разумеется, в звене постоянного тока могут присутствовать сгла­живающие ёмкости, а в некоторых случаях — дроссель (на схемах не показаны). ИБП  работает по схеме 3:3 в любом режиме — при работе через инвертор (ре­жим on-line) и при работе через байпас. По отношению к питающей сети работа в ре­жиме on-line является симметричной, тогда как работа через байпас зависит от балан­са нагрузок по фазам. Впрочем, сбалансированность нагрузок по фазам в первую очередь важна для рационального использования установленной мощности самого источника, а по отношению к питающей сети небаланс по фазам при работе через бай­пас может проявить себя только при работе с ДГУ. Но в этом случае решающим будет не симметрия нагрузки, а её нелинейность.

[ http://electromaster.ru/modules/myarticles/article.php?storyid=365 с изменениями]

Тематики

• источники и системы электропитания

Обобщающие термины

• on-line ИБП
• on-line источник бесперебойного питания
• источник бесперебойного питания активного типа

Синонимы

• ИБП с двойным преобразованием
• ИБП с двойным преобразованием энергии

EN

• double conversion UPS

 

экономико-математическая модель
Математическое описание экономического процесса или объекта, произведенное в целях их исследования и управления ими: математическая запись решаемой экономической задачи (поэтому часто термины “модель” и “задача” употребляются как синонимы). Существует еще несколько вариантов определения этого термина. В самой общей форме модель — условный образ объекта исследования, сконструированный для упрощения этого исследования. При построении модели предполагается, что ее непосредственное изучение дает новые знания о моделируемом объекте (см. Моделирование). Все это полностью относится и к Э.-м.м. В принципе в экономике применимы не только математические (знаковые), но и материальные модели. Например, гидравлические (в которых потоки воды имитируют потоки денег и товаров, а резервуары отождествляются с такими экономическими категориями, как объем промышленного производства, личное потребление и др.) и электрические (в США была известна модель «Эконорама», представлявшая собой сложную электрическую схему, в которой имитировались экономические процессы). Но все эти попытки имели лишь демонстрационное применение, а не служили средством изучения закономерностей экономики. С развитием же электронно-вычислительной техники потребность в них, по-видимому, и вовсе отпала. Э.-м.м. оказывается в этих условиях основным средством модельного исследования экономики. Модель может описывать либо внутреннюю структуру объекта, либо, если структура неизвестна, — его поведение, т.е. реакцию на воздействие известных факторов (принцип «черного ящика«). Один и тот же объект может быть описан различными моделями в зависимости от исследовательской или практической потребности, возможностей математического аппарата и т.п. Поэтому всегда необходима оценка модели и области, в которой выводы из ее изучения могут быть достоверны. Во всех случаях необходимо, чтобы модель содержала достаточно детальное описание объекта, позволяющее, в частности, осуществлять измерение экономических величин и их взаимосвязей, чтобы были выделены факторы, воздействующие на исследуемые показатели. Например, формула, по которой определяется на заводе потребность в материалах, исходя из норм расхода, есть Э.-м.м. Если количество видов изделий обозначить через n, нормативы расхода — ai, количество изделий каждого вида — xi, то модель запишется так: где i = 1, 2, …, n. Кроме того, полезно записать условия, в которых она действительна, т.е. ограничения модели (например, лимиты на те или иные материалы). Строго говоря, расчет по такой формуле не даст точного результата: потребность в материалах может зависеть также от случайных изменений в размерах брака и отходов, от страховых запасов и т.д. Но в общем, она зависит именно от указанных двух видов величин: норм расхода материала и объемов выпуска продукции. Первые из них в данном случае называются параметрами модели, вторые — переменными модели. Такая модель называется описательной, или дескриптивной; она описывает зависимость расхода (потребности в материале), от двух факторов: количества изделий и расходных норм. Большое значение в экономике имеют оптимизационные модели (или оптимальные). Они представляют собой системы уравнений, равенств и неравенств, которые кроме ограничений (условий) включают также особого рода уравнение, называемое функционалом или критерием оптимальности. С помощью такого критерия находят решение, наилучшее по какому-либо показателю, например, минимум затрат на материалы при заданном объеме продукции, или, наоборот, максимум продукции (или прибыли) при заданных ограничениях по ресурсам и т.д. Например, можно попытаться найти такой план работы цеха, который при заданном объеме материалов (т.е. их расход не должен быть больше какой-то величины, допустим, B) гарантирует наибольший объем продукции. Единственное, что надо при этом знать дополнительно — цену единицы продукции — pi. Тогда модель будет записываться так при условии Кроме того, обязательно надо учесть, что искомые величины объемов производства каждого изделия не должны быть отрицательными: xi ? 0, i = 1, 2, …, n. Мы получили элементарную оптимизационную модель, относящуюся к типу моделей линейного программирования. Решив эту модель, т.е. узнав значения всех xi от 1-го до n-го, мы получим искомый план. Важное свойство Э.-м.м. — их применимость к разным, на первый взгляд непохожим ситуациям. Например, если в приведенном примере через ai обозначить нормы внесения удобрений, а через xi — размеры участков, то та же самая формула покажет общий объем потребности в удобрениях. Точно такую же формулу можно применить к расчету затрат семьи на покупку разных продуктов, и во многих других случаях. Модель может быть сформулирована тремя способами: в результате прямого наблюдения и изучения некоторых явлений действительности (феноменологический способ), вычленения из более общей модели (дедуктивный способ), обобщения более частных моделей (индуктивный способ). Подобные модели, в которых описывается моментное состояние экономики, называются статическими (от слова «статика»). Те же, которые показывают развитие объекта моделирования, — динамическими. Модели могут строиться не только в виде формул, как рассмотренные здесь (это называется аналитическое представление модели; см. Аналитическая модель), но и в виде числовых примеров (численное представление) и в форме таблиц (матричное представление), и в форме особого рода графов (сетевое представление модели). Соответственно различают модели числовые, аналитические, матричные, сетевые. Экономическая наука давно пользуется моделями. Одной из первых была модель воспроизводства, разработанная французским ученым Ф.Кенэ еще в XYIII в. А в XX в. первая общая модель развивающейся экономики была сконструирована Дж. фон Нейманом. Значительный опыт построения э.-м. моделей накоплен учеными СССР, применявшими их для анализа экономических процессов, прогнозирования и планирования во всех звеньях и на всех уровнях экономики, вплоть до планирования развития народного хозяйства страны в целом, особенно — перспективного. Принято подразделять Э-м.м. на две большие группы: модели, отражающие преимущественно производственный аспект экономики; модели, отражающие преимущественно социальные аспекты экономики. Разумеется, такое деление в значительной степени условно, поскольку в каждой из моделей в той или иной степени сочетаются производственный и социальный аспекты. Из моделей первой группы можно назвать: модели долгосрочного прогноза сводных показателей экономического развития; межотраслевые модели; отраслевые модели оптимального планирования и размещения производства, а также модели оптимизации структуры производства в отраслях. Из моделей второй группы наиболее разработаны модели, связанные с прогнозированием и планированием доходов и потребления населения, демографических процессов. Существует большое число классификаций типов Э.-м.м., которые, однако, носят фрагментарный характер. И это, по-видимому, неизбежно, так как нереально охватить все многообразие социально-экономических задач, объектов и процессов, описываемых различными моделями. Представленные в нашем словаре модели можно условно классифицировать следующим образом 1. Наиболее общее деление моделей — по способу отражения действительности: Аналоговая модель Иконическая модель (то же: портретная модель) Концептуальная модел Структурная модель Функциональная модель. 2. По предназначению (цели создания и применения) модели: Балансовая модель Дескриптивная модель (то же: Описательная) Имитационная модель Информационная модель Нормативная модель (то же: Прескриптивная модель), в т.ч. Оптимальная модель (то же: Оптимизационная модель). 3. По способу логико-математического описания моделируемых экономических систем: Аналитическая модель Вероятностная модель (то же: Стохастическая модель) Детерминированная модель Дискретная модель Линейная модель Математико-статистическая модель Матричная модель Нелинейная модель Непрерывная модель Модель равновесия Неравновесная модель Регрессионная модель Сетевая модель Числовая модель Эконометрическая модель. - дискретного выбора - непрерывной длительности (выживания) -логит-иодель -пробит-модель - тобит-модель.. 4. По временному и пространственному признаку: Гравитационная модель Динамическая модель (см. Динамические модели экономики) Модели с «бесконечным временем» Статическая модель Точечная модель Трендовая модель и др.. 5. По уровню моделируемого объекта в хозяйственной иерархии: Глобальная модель Макроэкономическая модель (то же: Агрегатная модель) Модели мезоэкономики Микроэкономическая модель 6. По внутренней структуре модельного описания системы: Автономная модель Закрытая модель Комплекс моделей Многосекторная модель (многоотраслевая, многопродуктовая) Однопродуктовая модель Открытая модель Система моделей (в том числе многоуровневая или многоступенчатая). 7.. По сфере применения. Выше было указано на необозримость областей применения Э.-м.м.; поэтому мы не даем здесь их перечисления, а отсылаем к соответствующим статьям словаря: например, о прогнозных моделях — к статье Прогнозирование, об отраслевых — к статье Отраслевые задачи оптимального планирования развития и размещения производства, и т.д. Наиболее развитая типология социально-экономических задач и моделей представлена в кн.: Вилкас Э.Й., Майминас Е.З. Решения: теория, информация, моделирование. — М.: “Радио и связь”, 1981.При разработке приведенной выше условной классификации учитывались материалы этой книги.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economic model
• economico-mathematical model

 

экономико-математическая модель
Математическое описание экономического процесса или объекта, произведенное в целях их исследования и управления ими: математическая запись решаемой экономической задачи (поэтому часто термины “модель” и “задача” употребляются как синонимы). Существует еще несколько вариантов определения этого термина. В самой общей форме модель — условный образ объекта исследования, сконструированный для упрощения этого исследования. При построении модели предполагается, что ее непосредственное изучение дает новые знания о моделируемом объекте (см. Моделирование). Все это полностью относится и к Э.-м.м. В принципе в экономике применимы не только математические (знаковые), но и материальные модели. Например, гидравлические (в которых потоки воды имитируют потоки денег и товаров, а резервуары отождествляются с такими экономическими категориями, как объем промышленного производства, личное потребление и др.) и электрические (в США была известна модель «Эконорама», представлявшая собой сложную электрическую схему, в которой имитировались экономические процессы). Но все эти попытки имели лишь демонстрационное применение, а не служили средством изучения закономерностей экономики. С развитием же электронно-вычислительной техники потребность в них, по-видимому, и вовсе отпала. Э.-м.м. оказывается в этих условиях основным средством модельного исследования экономики. Модель может описывать либо внутреннюю структуру объекта, либо, если структура неизвестна, — его поведение, т.е. реакцию на воздействие известных факторов (принцип «черного ящика«). Один и тот же объект может быть описан различными моделями в зависимости от исследовательской или практической потребности, возможностей математического аппарата и т.п. Поэтому всегда необходима оценка модели и области, в которой выводы из ее изучения могут быть достоверны. Во всех случаях необходимо, чтобы модель содержала достаточно детальное описание объекта, позволяющее, в частности, осуществлять измерение экономических величин и их взаимосвязей, чтобы были выделены факторы, воздействующие на исследуемые показатели. Например, формула, по которой определяется на заводе потребность в материалах, исходя из норм расхода, есть Э.-м.м. Если количество видов изделий обозначить через n, нормативы расхода — ai, количество изделий каждого вида — xi, то модель запишется так: где i = 1, 2, …, n. Кроме того, полезно записать условия, в которых она действительна, т.е. ограничения модели (например, лимиты на те или иные материалы). Строго говоря, расчет по такой формуле не даст точного результата: потребность в материалах может зависеть также от случайных изменений в размерах брака и отходов, от страховых запасов и т.д. Но в общем, она зависит именно от указанных двух видов величин: норм расхода материала и объемов выпуска продукции. Первые из них в данном случае называются параметрами модели, вторые — переменными модели. Такая модель называется описательной, или дескриптивной; она описывает зависимость расхода (потребности в материале), от двух факторов: количества изделий и расходных норм. Большое значение в экономике имеют оптимизационные модели (или оптимальные). Они представляют собой системы уравнений, равенств и неравенств, которые кроме ограничений (условий) включают также особого рода уравнение, называемое функционалом или критерием оптимальности. С помощью такого критерия находят решение, наилучшее по какому-либо показателю, например, минимум затрат на материалы при заданном объеме продукции, или, наоборот, максимум продукции (или прибыли) при заданных ограничениях по ресурсам и т.д. Например, можно попытаться найти такой план работы цеха, который при заданном объеме материалов (т.е. их расход не должен быть больше какой-то величины, допустим, B) гарантирует наибольший объем продукции. Единственное, что надо при этом знать дополнительно — цену единицы продукции — pi. Тогда модель будет записываться так при условии Кроме того, обязательно надо учесть, что искомые величины объемов производства каждого изделия не должны быть отрицательными: xi ? 0, i = 1, 2, …, n. Мы получили элементарную оптимизационную модель, относящуюся к типу моделей линейного программирования. Решив эту модель, т.е. узнав значения всех xi от 1-го до n-го, мы получим искомый план. Важное свойство Э.-м.м. — их применимость к разным, на первый взгляд непохожим ситуациям. Например, если в приведенном примере через ai обозначить нормы внесения удобрений, а через xi — размеры участков, то та же самая формула покажет общий объем потребности в удобрениях. Точно такую же формулу можно применить к расчету затрат семьи на покупку разных продуктов, и во многих других случаях. Модель может быть сформулирована тремя способами: в результате прямого наблюдения и изучения некоторых явлений действительности (феноменологический способ), вычленения из более общей модели (дедуктивный способ), обобщения более частных моделей (индуктивный способ). Подобные модели, в которых описывается моментное состояние экономики, называются статическими (от слова «статика»). Те же, которые показывают развитие объекта моделирования, — динамическими. Модели могут строиться не только в виде формул, как рассмотренные здесь (это называется аналитическое представление модели; см. Аналитическая модель), но и в виде числовых примеров (численное представление) и в форме таблиц (матричное представление), и в форме особого рода графов (сетевое представление модели). Соответственно различают модели числовые, аналитические, матричные, сетевые. Экономическая наука давно пользуется моделями. Одной из первых была модель воспроизводства, разработанная французским ученым Ф.Кенэ еще в XYIII в. А в XX в. первая общая модель развивающейся экономики была сконструирована Дж. фон Нейманом. Значительный опыт построения э.-м. моделей накоплен учеными СССР, применявшими их для анализа экономических процессов, прогнозирования и планирования во всех звеньях и на всех уровнях экономики, вплоть до планирования развития народного хозяйства страны в целом, особенно — перспективного. Принято подразделять Э-м.м. на две большие группы: модели, отражающие преимущественно производственный аспект экономики; модели, отражающие преимущественно социальные аспекты экономики. Разумеется, такое деление в значительной степени условно, поскольку в каждой из моделей в той или иной степени сочетаются производственный и социальный аспекты. Из моделей первой группы можно назвать: модели долгосрочного прогноза сводных показателей экономического развития; межотраслевые модели; отраслевые модели оптимального планирования и размещения производства, а также модели оптимизации структуры производства в отраслях. Из моделей второй группы наиболее разработаны модели, связанные с прогнозированием и планированием доходов и потребления населения, демографических процессов. Существует большое число классификаций типов Э.-м.м., которые, однако, носят фрагментарный характер. И это, по-видимому, неизбежно, так как нереально охватить все многообразие социально-экономических задач, объектов и процессов, описываемых различными моделями. Представленные в нашем словаре модели можно условно классифицировать следующим образом 1. Наиболее общее деление моделей — по способу отражения действительности: Аналоговая модель Иконическая модель (то же: портретная модель) Концептуальная модел Структурная модель Функциональная модель. 2. По предназначению (цели создания и применения) модели: Балансовая модель Дескриптивная модель (то же: Описательная) Имитационная модель Информационная модель Нормативная модель (то же: Прескриптивная модель), в т.ч. Оптимальная модель (то же: Оптимизационная модель). 3. По способу логико-математического описания моделируемых экономических систем: Аналитическая модель Вероятностная модель (то же: Стохастическая модель) Детерминированная модель Дискретная модель Линейная модель Математико-статистическая модель Матричная модель Нелинейная модель Непрерывная модель Модель равновесия Неравновесная модель Регрессионная модель Сетевая модель Числовая модель Эконометрическая модель. - дискретного выбора - непрерывной длительности (выживания) -логит-иодель -пробит-модель - тобит-модель.. 4. По временному и пространственному признаку: Гравитационная модель Динамическая модель (см. Динамические модели экономики) Модели с «бесконечным временем» Статическая модель Точечная модель Трендовая модель и др.. 5. По уровню моделируемого объекта в хозяйственной иерархии: Глобальная модель Макроэкономическая модель (то же: Агрегатная модель) Модели мезоэкономики Микроэкономическая модель 6. По внутренней структуре модельного описания системы: Автономная модель Закрытая модель Комплекс моделей Многосекторная модель (многоотраслевая, многопродуктовая) Однопродуктовая модель Открытая модель Система моделей (в том числе многоуровневая или многоступенчатая). 7.. По сфере применения. Выше было указано на необозримость областей применения Э.-м.м.; поэтому мы не даем здесь их перечисления, а отсылаем к соответствующим статьям словаря: например, о прогнозных моделях — к статье Прогнозирование, об отраслевых — к статье Отраслевые задачи оптимального планирования развития и размещения производства, и т.д. Наиболее развитая типология социально-экономических задач и моделей представлена в кн.: Вилкас Э.Й., Майминас Е.З. Решения: теория, информация, моделирование. — М.: “Радио и связь”, 1981.При разработке приведенной выше условной классификации учитывались материалы этой книги.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economic model
• economico-mathematical model

 

экономико-математическое моделирование
Описание экономических процессов и явлений в виде экономико-математических моделей. (Иногда тем же термином обозначают также реализацию экономико-математической модели на ЭВМ, т.е. «искусственный эксперимент» или машинную имитацию, машинное решение экономико-математической задачи — однако это может вводить в заблуждение). Как и всякое моделирование, Э.-м.м. основывается на принципе аналогии, т.е. возможности изучения объекта (почему-либо трудно доступного для исследований) не непосредственно, а через рассмотрение другого, подобного ему и более доступного объекта, его модели. В данном случае таким более доступным объектом является экономико-математическая модель. При построении моделей те или иные теории или гипотезы благодаря формализации и квантификации становятся обозримыми, уточняются, и это способствует лучшему пониманию изучаемых проблем. Моделирование оказывает и обратное влияние на исследователей, требуя четкости формулировки исследовательской задачи, строгой логичности в построении гипотез и концепций. Практическими задачами моделирования являются, во-первых, анализ экономических объектов; во-вторых, экономическое прогнозирование, предвидение развития хозяйственных процессов; в-третьих, выработка управленческих решений на всех уровнях хозяйственной иерархии. Последнее, впрочем, требует пояснения. Далеко не во всех случаях данные, полученные из Э.-м.м., могут использоваться непосредственно как готовые управленческие решения. Гораздо чаще они используются в качестве «консультирующих» средств, принятие же самих управленческих решений остается за человеком. Это объясняется чрезвычайной сложностью экономических и шире — социально-экономических процессов. Э.-м.м., таким образом, является лишь компонентом, хотя и очень важным, в человеко-машинных системах планирования и управления народным хозяйством и экономическими единицами разного уровня.. Процесс Э.-м.м. проходит ряд этапов: идентификацию объекта, спецификацию модели, идентификацию и оценку параметров модели, установление зависимостей между ними, проверку. Причем весь этот процесс обычно повторяется многократно и с каждым циклом модель уточняется, особенно когда дело идет о модели, предназначенной для практических расчетов. В последнем случае к модели предъявляются дополнительные требования со стороны технологии алгоритмизации (см. Алгоритм) и программирования. На каждом этапе построения моделей соблюдаются определенные правила их испытания, проверки. При этом обнаруживаются и устраняются недостатки, наиболее типичными из которых являются четыре: включение в модель несущественных (для данной задачи) переменных, невключение в модель существенных переменных, недостаточно точная оценка параметров модели, недостатки в структуре модели, т.е. неправильное определение зависимостей между переменными, а в случае оптимизации — зависимости принятого критерия от управляемых и неуправляемых переменных. Усложняя модель, чтобы сделать ее более точной и подробной, необходимо знать: компенсирует ли полученная точность результатов возросшие вычислительные трудности? И наоборот, решая исключить какой-то элемент из модели, чтобы сделать ее проще, необходимо оценить потери в ее достоверности, т.е. не обойдутся ли они дороже, чем выигрыш от упрощения расчетов. Эффективный путь практического моделирования — использование готовых моделей аналогичных объектов или процессов (с необходимыми уточнениями), а также отдельных блоков модели — стандартных «модулей«, совокупность которых образует искомую модель (модульный принцип). В настоящее время идет поиск новых математических понятий и методов, пригодных для построения и исследования моделей и систем моделей, — так называемых сложных систем с переменной структурой, меняющимся характером динамики, содержащих неполную и недостаточно формализованную информацию. (Сходные проблемы возникают при попытках математизации биологических, экологических, социальных и психологических исследований). Все это придает возрастающее значение математико-статистическому моделированию, машинной имитации, новым разделам математики.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economico-mathematical modelling
• economic modelling

 

экономико-математическое моделирование
Описание экономических процессов и явлений в виде экономико-математических моделей. (Иногда тем же термином обозначают также реализацию экономико-математической модели на ЭВМ, т.е. «искусственный эксперимент» или машинную имитацию, машинное решение экономико-математической задачи — однако это может вводить в заблуждение). Как и всякое моделирование, Э.-м.м. основывается на принципе аналогии, т.е. возможности изучения объекта (почему-либо трудно доступного для исследований) не непосредственно, а через рассмотрение другого, подобного ему и более доступного объекта, его модели. В данном случае таким более доступным объектом является экономико-математическая модель. При построении моделей те или иные теории или гипотезы благодаря формализации и квантификации становятся обозримыми, уточняются, и это способствует лучшему пониманию изучаемых проблем. Моделирование оказывает и обратное влияние на исследователей, требуя четкости формулировки исследовательской задачи, строгой логичности в построении гипотез и концепций. Практическими задачами моделирования являются, во-первых, анализ экономических объектов; во-вторых, экономическое прогнозирование, предвидение развития хозяйственных процессов; в-третьих, выработка управленческих решений на всех уровнях хозяйственной иерархии. Последнее, впрочем, требует пояснения. Далеко не во всех случаях данные, полученные из Э.-м.м., могут использоваться непосредственно как готовые управленческие решения. Гораздо чаще они используются в качестве «консультирующих» средств, принятие же самих управленческих решений остается за человеком. Это объясняется чрезвычайной сложностью экономических и шире — социально-экономических процессов. Э.-м.м., таким образом, является лишь компонентом, хотя и очень важным, в человеко-машинных системах планирования и управления народным хозяйством и экономическими единицами разного уровня.. Процесс Э.-м.м. проходит ряд этапов: идентификацию объекта, спецификацию модели, идентификацию и оценку параметров модели, установление зависимостей между ними, проверку. Причем весь этот процесс обычно повторяется многократно и с каждым циклом модель уточняется, особенно когда дело идет о модели, предназначенной для практических расчетов. В последнем случае к модели предъявляются дополнительные требования со стороны технологии алгоритмизации (см. Алгоритм) и программирования. На каждом этапе построения моделей соблюдаются определенные правила их испытания, проверки. При этом обнаруживаются и устраняются недостатки, наиболее типичными из которых являются четыре: включение в модель несущественных (для данной задачи) переменных, невключение в модель существенных переменных, недостаточно точная оценка параметров модели, недостатки в структуре модели, т.е. неправильное определение зависимостей между переменными, а в случае оптимизации — зависимости принятого критерия от управляемых и неуправляемых переменных. Усложняя модель, чтобы сделать ее более точной и подробной, необходимо знать: компенсирует ли полученная точность результатов возросшие вычислительные трудности? И наоборот, решая исключить какой-то элемент из модели, чтобы сделать ее проще, необходимо оценить потери в ее достоверности, т.е. не обойдутся ли они дороже, чем выигрыш от упрощения расчетов. Эффективный путь практического моделирования — использование готовых моделей аналогичных объектов или процессов (с необходимыми уточнениями), а также отдельных блоков модели — стандартных «модулей«, совокупность которых образует искомую модель (модульный принцип). В настоящее время идет поиск новых математических понятий и методов, пригодных для построения и исследования моделей и систем моделей, — так называемых сложных систем с переменной структурой, меняющимся характером динамики, содержащих неполную и недостаточно формализованную информацию. (Сходные проблемы возникают при попытках математизации биологических, экологических, социальных и психологических исследований). Все это придает возрастающее значение математико-статистическому моделированию, машинной имитации, новым разделам математики.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economico-mathematical modelling
• economic modelling