выявленный загрязнитель воздуха, не имеющий установленных норм по предельно-допустимой концентрации
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• designated pollutant
• DP

динамическое программирование
—
[Е.С.Алексеев, А.А.Мячев. Англо-русский толковый словарь по системотехнике ЭВМ. Москва 1993]

динамическое программирование
Раздел математического программирования, совокупность приемов, позволяющих находить оптимальные решения, основанные на вычислении последствий каждого решения и выработке оптимальной стратегии для последующих решений. Процессы принятия решений, которые строятся по такому принципу, называются многошаговыми процессами. Математически оптимизационная задача строится в Д. п. с помощью таких соотношений, которые последовательно связаны между собой: например, полученный результат для одного года вводится в уравнение для следующего (или, наоборот, для предыдущего), и т.д. Таким образом, можно получить на вычислительной машине результаты решения задачи для любого избранного момента времени и «следовать» дальше. Д.п. применяется не обязательно для задач, связанных с течением времени. Многошаговым может быть и процесс решения вполне «статической» задачи. Таковы, например, некоторые задачи распределения ресурсов. Общим для задач Д.п. является то, что переменные в модели рассматриваются не вместе, а последовательно, одна за другой. Иными словами, строится такая вычислительная схема, когда вместо одной задачи со многими переменными строится много задач с малым числом (обычно даже одной) переменных в каждой. Это значительно сокращает объем вычислений. Однако такое преимущество достигается лишь при двух условиях: когда критерий оптимальности аддитивен, т.е. общее оптимальное решение является суммой оптимальных решений каждого шага, и когда будущие результаты не зависят от предыстории того состояния системы, при котором принимается решение. Все это вытекает из принципа оптимальности Беллмана (см. Беллмана принцип оптимальности), лежащего в основе теории Д.п. Из него же вытекает основной прием — нахождение правил доминирования, на основе которых на каждом шаге производится сравнение вариантов будущего развития и заблаговременное отсеивание заведомо бесперспективных вариантов. Когда эти правила обращаются в формулы, однозначно определяющие элементы последовательности один за другим, их называют разрешающими правилами. Процесс решения при этом складывается из двух этапов. На первом он ведется «с конца»: для каждого из различных предположений о том, чем кончился предпоследний шаг, находится условное оптимальное управление на последнем шаге, т.е. управление, которое надо применить, если предпоследний шаг закончился определенным образом. Такая процедура проводится до самого начала, а затем — второй раз — выполняется от начала к концу, в результате чего находятся уже не условные, а действительно оптимальные шаговые управления на всех шагах операции (см. пример в статье Дерево решений). Несмотря на выигрыш в сокращении вычислений при использовании подобных методов по сравнению с простым перебором возможных вариантов, их объем остается очень большим. Поэтому размерность практических задач Д.п. всегда незначительна, что ограничивает его применение. Можно выделить два наиболее общих класса задач, к которым в принципе мог бы быть применим этот метод, если бы не «проклятие размерности». (На самом деле на таких задачах, взятых в крайне упрощенном виде, пока удается лишь демонстрировать общие основы метода и анализировать экономико-математические модели). Первый — задачи планирования деятельности экономического объекта (предприятия, отрасли и т.п.) с учетом изменения потребности в производимой продукции во времени. Второй класс задач — оптимальное распределение ресурсов между различными направлениями во времени. Сюда можно отнести, в частности, такую интересную задачу: как распределить урожай зерна каждого года на питание и на семена, чтобы в сумме за ряд лет получить наибольшее количество хлеба?
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• информационные технологии в целом
• экономика

EN

• dynamic programming
• DP

дистанционная защита
-
[В.А.Семенов Англо-русский словарь по релейной защите]

дистанционная защита
Защита с относительной селективностью, срабатывание и селективность которой зависят от измерения в месте ее установки электрических величин, по которым путем сравнения с уставками зон оценивается эквивалентная удаленность повреждения
[Разработка типовых структурных схем микропроцессорных устройств РЗА на объектах ОАО "ФКС ЕЭС". Пояснительная записка. Новосибирск 2006 г.]

дистанционная защита
Защита, чье действие и селективность основаны на локальном измерении электрических величин, по которым рассчитываются эквивалентные расстояния до места повреждения в пределах установленных зон.
[ http://docs.cntd.ru/document/1200069370]

дистанционная защита
Защита, принцип действия и селективность которой основаны на измерении в месте установки защиты электрических величин, характеризующих повреждение, и сравнении их с уставками зон.
[Циглер Г. Цифровая дистанционная защита: принципы и применение. М.: Энергоиздат. 2005]

EN

distance protection
distance relay (US)
a non-unit protection whose operation and selectivity depend on local measurement of electrical quantities from which the equivalent distance to the fault is evaluated by comparing with zone settings
[IEV ref 448-14-01]

FR

protection de distance
protection à sélectivité relative de section dont le fonctionnement et la sélectivité dépendent de la mesure locale de grandeurs électriques à partir desquelles la distance équivalente du défaut est évaluée par comparaison avec des réglages de zones
[IEV ref 448-14-01]

Дистанционные защиты применяются в сетях сложной конфигурации, где по соображениям быстродействия и чувствительности не могут использоваться более простые максимальные токовые и токовые направленные защиты.
Дистанционной защитой определяется сопротивление (или расстояние - дистанция) до места КЗ, и в зависимости от этого защита срабатывает с меньшей или большей выдержкой времени. Следует уточнить, что современные дистанционные защиты, обладающие ступенчатыми характеристиками времени, не измеряют каждый раз при КЗ значение указанного выше сопротивления на зажимах измерительного органа и не устанавливают в зависимости от этого большую или меньшую выдержку времени, а всего лишь контролируют зону, в которой произошло повреждение. Время срабатывания защиты при КЗ в любой точке рассматриваемой зоны остается неизменным. Каждая защита выполняется многоступенчатой, причем при КЗ в первой зоне, охватывающей 80-85% длины защищаемой линии, время срабатывания защиты не более 0,15 с. Для второй зоны, выходящей за пределы защищаемой линии, выдержка времени на ступень выше и колеблется в пределах 0,4-0,6 с. При КЗ в третьей зоне выдержка времени еще более увеличивается и выбирается так же, как и для направленных токовых защит.
На рис. 7.15 показан участок сети с двухсторонним питанием и приведены согласованные характеристики выдержек времени дистанционных защит (ДЗ). При КЗ, например, в точке К1 - первой зоне действия защит ДЗ3 и ДЗ4 - они сработают с минимальным временем соответственно t I3 и t I4. Защиты ДЗ1 и ДЗ6 также придут в действие, но для них повреждение будет находиться в III зоне, и они могут сработать как резервные с временем t III1 и t III6 только в случае отказа в отключении линии БВ собственными защитами.


Рис. 7.14. Размещение токовых направленных защит нулевой последовательности на участке сетей и характеристики выдержек времени защит:
Р31-Р36 - комплекты токовых направленных защит нулевой последовательности


Рис. 7.15. Защита участка сети дистанционными защитами и характеристики выдержек времени этих защит:
ДЗ1-ДЗ6 - комплекты дистанционных защит; l3 и l4 - расстояния от мест установки защит до места повреждения

При КЗ в точке К2 (шины Б) оно устраняется действием защит ДЗ1 и ДЗ4 с временем t II1 и t II4.
Дистанционная защита - сложная защита, состоящая из ряда элементов (органов), каждый из которых выполняет определенную функцию. На рис. 7.16 представлена упрощенная схема дистанционной защиты со ступенчатой характеристикой выдержки времени. Схема имеет пусковой и дистанционный органы, а также органы направления и выдержки времени.
Пусковой орган ПО выполняет функцию отстройки защиты от нормального режима работы и пускает ее в момент возникновения КЗ. В качестве такого органа в рассматриваемой схеме применено реле сопротивления, реагирующее на ток I р и напряжение U p на зажимах реле.
Дистанционные (или измерительные) органы ДО1 и ДО2 устанавливают меру удаленности места КЗ.
Каждый из них выполнен при помощи реле сопротивления, которое срабатывает при КЗ, если

где Z p - сопротивление на зажимах реле; Z - сопротивление защищаемой линии длиной 1 км; l - длина участка линии до места КЗ, км; Z cp - сопротивление срабатывания реле.
Из приведенного соотношения видно, что сопротивление на зажимах реле Z p пропорционально расстоянию l до места КЗ.
Органы выдержки времени ОВ2 и ОВ3 создают выдержку времени, с которой защита действует на отключение линии при КЗ во второй и третьей зонах. Орган направления OHM разрешает работу защиты при направлении мощности КЗ от шин в линию.
В схеме предусмотрена блокировка БН, выводящая защиту из действия при повреждениях цепей напряжения, питающих защиту. Дело в том, что если при повреждении цепей напряжение на зажимах защиты Uр=0, то Zp=0. Это означает, что и пусковой, и дистанционный органы могут сработать неправильно. Для предотвращения отключения линии при появлении неисправности в цепях напряжения блокировка снимает с защиты постоянный ток и подает сигнал о неисправности цепей напряжения. Оперативный персонал в этом случае обязан быстро восстановить нормальное напряжение на защите. Если по какой-либо причине это не удается выполнить, защиту следует вывести из действия переводом накладки в положение "Отключено".

Рис. 7.16. Принципиальная схема дистанционной защиты со ступенчатой характеристикой выдержки времени

Работа защиты.

При КЗ на линии срабатывают реле пускового органа ПО и реле органа направления OHM. Через контакты этих реле плюс постоянного тока поступит на контакты дистанционных органов и на обмотку реле времени третьей зоны ОВ3 и приведет его в действие. Если КЗ находится в первой зоне, дистанционный орган ДО1 замкнет свои контакты и пошлет импульс на отключение выключателя без выдержки времени. При КЗ во второй зоне ДО1 работать не будет, так как значение сопротивления на зажимах его реле будет больше значения сопротивления срабатывания. В этом случае сработает дистанционный орган второй зоны ДО2, который запустит реле времени ОВ2. По истечении выдержки времени второй зоны от реле ОВ2 поступит импульс на отключение линии. Если КЗ произойдет в третьей зоне, дистанционные органы ДО1 и ДО2 работать не будут, так как значения сопротивления на их зажимах больше значений сопротивлений срабатывания. Реле времени ОВ3, запущенное в момент возникновения КЗ контактами реле OHM, доработает и по истечении выдержки времени третьей зоны пошлет импульс на отключение выключателя линии. Дистанционный орган для третьей зоны защиты, как правило, не устанавливается.
В комплекты дистанционных защит входят также устройства, предотвращающие срабатывание защит при качаниях в системе.
[ http://leg.co.ua/knigi/raznoe/obsluzhivanie-ustroystv-releynoy-zaschity-i-avtomatiki-4.html]

 

Тематики

• релейная защита

Синонимы

• дистанционная релейная защита

EN

• distance protection
• distance relay (US)
• DP
• impedance protection

DE

• Distanzschutz, m

FR

• protection de distance

импульс набора номера
—
[Л.Г.Суменко. Англо-русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• dial signa
• dial pulse
• DP

обработка данных
Систематическое осуществление операций над данными.
[ИСО/МЭК 2382-1]
[ ГОСТ Р 52292-2004]

обработка данных
Технологическая операция, в результате которой изменяет свое значение хотя бы один из показателей, характеризующих состояние данных (объем данных при этом не изменяется).
[ ГОСТ Р 51170-98]

обработка данных
- Любое преобразование данных при решении конкретной задачи.
- Работа, выполняемая компьютером.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

обработка данных
Процесс приведения данных к виду, удобному для использования. Независимо от вида информации, которая должна быть получена, и типа оборудования любая система О.д. выполняет три основные группы операций: подбор исходных, входных данных (см. Сбор данных), собственно их обработку (в процессе которой система оперирует промежуточными данными), получение и анализ результатов, т.е. выходных данных). Выполняет ли эти операции человек или машина (см. Автоматизированная система обработки данных), все равно они следуют при этом заданному алгоритму (для человека это могут быть инструкция, методика, а для ЭВМ — программа). Важным процессом О.д. является агрегирование, укрупнение их от одной к другой ступени хозяйственной иерархии. Проверка статистических данных, приведение их к сопоставимому виду, сложение, вычитание и другие арифметические операции — тоже процессы О.д. Можно назвать также выборку, отсечение ненужных данных, запоминание, изменение последовательности (упорядочение), классификацию и многие другие. О.д. предшествует во времени принятию решений. Она может производиться эпизодически, периодически (т.е. через заданные промежутки времени), в АСУ — также в реальном масштабе времени. Последнее означает, что О.д. производится с той же скоростью, с какой протекают описываемые ими события, иначе говоря — со скоростью, достаточной для анализа событий и управления их последующим ходом.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• информационные технологии в целом
• качество служебной информации
• экономика
• электронный обмен информацией

EN

• data processing
• DP
• information processing

перепад давлений
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• pressure ratio
• differential pressure
• DP
• differential head
• pressure fall

порт пункта назначения
(МСЭ-T G.7041/ Y.1303).
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

Тематики

• электросвязь, основные понятия

EN

• destination port
• DP

предварительное сообщение
—
[Е.С.Алексеев, А.А.Мячев. Англо-русский толковый словарь по системотехнике ЭВМ. Москва 1993]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• draft proposal
• DP

приоритет при отбрасывании
(МСЭ-T G.8010/ Y.1306).
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

Тематики

• электросвязь, основные понятия

EN

• dropping precedence
• DP

проект предложения
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• draft proposal
• DP

процессор для обработки данных
—
[Е.С.Алексеев, А.А.Мячев. Англо-русский толковый словарь по системотехнике ЭВМ. Москва 1993]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• data processor
• DP

динамическое программирование
—
[Е.С.Алексеев, А.А.Мячев. Англо-русский толковый словарь по системотехнике ЭВМ. Москва 1993]

динамическое программирование
Раздел математического программирования, совокупность приемов, позволяющих находить оптимальные решения, основанные на вычислении последствий каждого решения и выработке оптимальной стратегии для последующих решений. Процессы принятия решений, которые строятся по такому принципу, называются многошаговыми процессами. Математически оптимизационная задача строится в Д. п. с помощью таких соотношений, которые последовательно связаны между собой: например, полученный результат для одного года вводится в уравнение для следующего (или, наоборот, для предыдущего), и т.д. Таким образом, можно получить на вычислительной машине результаты решения задачи для любого избранного момента времени и «следовать» дальше. Д.п. применяется не обязательно для задач, связанных с течением времени. Многошаговым может быть и процесс решения вполне «статической» задачи. Таковы, например, некоторые задачи распределения ресурсов. Общим для задач Д.п. является то, что переменные в модели рассматриваются не вместе, а последовательно, одна за другой. Иными словами, строится такая вычислительная схема, когда вместо одной задачи со многими переменными строится много задач с малым числом (обычно даже одной) переменных в каждой. Это значительно сокращает объем вычислений. Однако такое преимущество достигается лишь при двух условиях: когда критерий оптимальности аддитивен, т.е. общее оптимальное решение является суммой оптимальных решений каждого шага, и когда будущие результаты не зависят от предыстории того состояния системы, при котором принимается решение. Все это вытекает из принципа оптимальности Беллмана (см. Беллмана принцип оптимальности), лежащего в основе теории Д.п. Из него же вытекает основной прием — нахождение правил доминирования, на основе которых на каждом шаге производится сравнение вариантов будущего развития и заблаговременное отсеивание заведомо бесперспективных вариантов. Когда эти правила обращаются в формулы, однозначно определяющие элементы последовательности один за другим, их называют разрешающими правилами. Процесс решения при этом складывается из двух этапов. На первом он ведется «с конца»: для каждого из различных предположений о том, чем кончился предпоследний шаг, находится условное оптимальное управление на последнем шаге, т.е. управление, которое надо применить, если предпоследний шаг закончился определенным образом. Такая процедура проводится до самого начала, а затем — второй раз — выполняется от начала к концу, в результате чего находятся уже не условные, а действительно оптимальные шаговые управления на всех шагах операции (см. пример в статье Дерево решений). Несмотря на выигрыш в сокращении вычислений при использовании подобных методов по сравнению с простым перебором возможных вариантов, их объем остается очень большим. Поэтому размерность практических задач Д.п. всегда незначительна, что ограничивает его применение. Можно выделить два наиболее общих класса задач, к которым в принципе мог бы быть применим этот метод, если бы не «проклятие размерности». (На самом деле на таких задачах, взятых в крайне упрощенном виде, пока удается лишь демонстрировать общие основы метода и анализировать экономико-математические модели). Первый — задачи планирования деятельности экономического объекта (предприятия, отрасли и т.п.) с учетом изменения потребности в производимой продукции во времени. Второй класс задач — оптимальное распределение ресурсов между различными направлениями во времени. Сюда можно отнести, в частности, такую интересную задачу: как распределить урожай зерна каждого года на питание и на семена, чтобы в сумме за ряд лет получить наибольшее количество хлеба?
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• информационные технологии в целом
• экономика

EN

• dynamic programming
• DP

линейное программирование
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

линейное программирование
Область математического программирования, посвященная теории и методам решения экстремальных задач, характеризующихся линейной зависимостью между переменными. В самом общем виде задачу Л.п. можно записать так. Даны ограничения типа или в так называемой канонической форме, к которой можно привести все три указанных случая Требуется найти неотрицательные числа xj (j = 1, 2, …, n), которые минимизируют (или максимизируют) линейную форму Неотрицательность искомых чисел записывается так: Таким образом, здесь представлена общая задача математического программирования с теми оговорками, что как ограничения, так и целевая функция — линейные, а искомые переменные — неотрицательны. Обозначения можно трактовать следующим образом: bi — количество ресурса вида i; m — количество видов этих ресурсов; aij — норма расхода ресурса вида i на единицу продукции вида j; xj — количество продукции вида j, причем таких видов — n; cj — доход (или другой выигрыш) от единицы этой продукции, а в случае задачи на минимум — затраты на единицу продукции; нумерация ресурсов разделена на три части: от 1 до m1, от m1 + 1 до m2 и от m2 + 1 до m в зависимости от того, какие ставятся ограничения на расходование этих ресурсов; в первом случае — «не больше», во втором — «столько же», в третьем — «не меньше»; Z — в случае максимизации, например, объем продукции или дохода, в случае же минимизации — себестоимость, расход сырья и т.п. Добавим еще одно обозначение, оно появится несколько ниже; vi — оптимальная оценка i-го ресурса. Слово «программирование» объясняется здесь тем, что неизвестные переменные, которые отыскиваются в процессе решения задачи, обычно в совокупности определяют программу (план) работы некоторого экономического объекта. Слово, «линейное» отражает факт линейной зависимости между переменными. При этом, как указано, задача обязательно имеет экстремальный характер, т.е. состоит в отыскании экстремума (максимума или минимума) целевой функции. Следует с самого начала предупредить: предпосылка линейности, когда в реальной экономике подавляющее большинство зависимостей носит более сложный нелинейный характер, есть огрубление, упрощение действительности. В некоторых случаях оно достаточно реалистично, в других же выводы, получаемые с помощью решения задач Л.п. оказываются весьма несовершенными. Рассмотрим две задачи Л.п. — на максимум и на минимум — на упрощенных примерах. Предположим, требуется разработать план производства двух видов продукции (объем первого — x1; второго — x2) с наиболее выгодным использованием трех видов ресурсов (наилучшим в смысле максимума общей прибыли от реализации плана). Условия задачи можно записать в виде таблицы (матрицы). Исходя из норм, зафиксированных в таблице, запишем неравенства (ограничения): a11x1 + a12x2 ? bi a21x1 + a22x2 ? b2 a31x1 + a32x2 ? b3 Это означает, что общий расход каждого из трех видов ресурсов не может быть больше его наличия. Поскольку выпуск продукции не может быть отрицательным, добавим еще два ограничения: x1? 0, x2? 0. Требуется найти такие значения x1 и x2, при которых общая сумма прибыли, т.е. величина c1 x1 + c2 x2 будет наибольшей, или короче: Удобно показать условия задачи на графике (рис. Л.2). Рис. Л.2 Линейное программирование, I (штриховкой окантована область допустимых решений) Любая точка здесь, обозначаемая координатами x1 и x2, составляет вариант искомого плана. Очевидно, что, например, все точки, находящиеся в области, ограниченной осями координат и прямой AA, удовлетворяют тому условию, что не может быть израсходовано первого ресурса больше, чем его у нас имеется в наличии (в случае, если точка находится на самой прямой, ресурс используется полностью). Если то же рассуждение отнести к остальным ограничениям, то станет ясно, что всем условиям задачи удовлетворяет любая точка, находящаяся в пределах области, края которой заштрихованы, — она называется областью допустимых решений (или областью допустимых значений, допустимым множеством). Остается найти ту из них, которая даст наибольшую прибыль, т.е. максимум целевой функции. Выбрав произвольно прямую c1x1 + c2x2 = П и обозначив ее MM, находим на чертеже все точки (варианты планов), где прибыль одинакова при любом сочетании x1 и x2 (см. Линия уровня). Перемещая эту линию параллельно ее исходному положению, найдем точку, которая в наибольшей мере удалена от начала координат, однако не вышла за пределы области допустимых значений. (Перемещая линию уровня еще дальше, уже выходим из нее и, следовательно, нарушаем ограничения задачи). Точка M0 и будет искомым оптимальным планом. Она находится в одной из вершин многоугольника. Может быть и такой случай, когда линия уровня совпадает с одной из прямых, ограничивающих область допустимых значений, тогда оптимальным будет любой план, находящийся на соответствующем отрезке. Координаты точки M0 (т.е. оптимальный план) можно найти, решая совместно уравнения тех прямых, на пересечении которых она находится. Противоположна изложенной другая задача Л.п.: поиск минимума функции при заданных ограничениях. Такая задача возникает, например, когда требуется найти наиболее дешевую смесь некоторых продуктов, содержащих необходимые компоненты (см. Задача о диете). При этом известно содержание каждого компонента в единице исходного продукта — aij, ее себестоимость — cj ; задается потребность в искомых компонентах — bi. Эти данные можно записать в таблице (матрице), сходной с той, которая приведена выше, а затем построить уравнения как ограничений, так и целевой функции. Предыдущая задача решалась графически. Рассуждая аналогично, можно построить график (рис. Л.3), каждая точка которого — вариант искомого плана: сочетания разных количеств продуктов x1 и x2. Рис.Л.3 Линейное программирование, II Область допустимых решений здесь ничем сверху не ограничена: нужное количество заданных компонентов тем легче получить, чем больше исходных продуктов. Но требуется найти наиболее выгодное их сочетание. Пунктирные линии, как и в предыдущем примере, — линии уровня. Здесь они соединяют планы, при которых себестоимость смесей исходных продуктов одинакова. Линия, соответствующая наименьшему ее значению при заданных требованиях, — линия MM. Искомый оптимальный план — в точке M0. Приведенные крайне упрощенные примеры демонстрируют основные особенности задачи Л.п. Реальные задачи, насчитывающие много переменных, нельзя изобразить на плоскости — для их геометрической интерпретации используются абстрактные многомерные пространства. При этом допустимое решение задачи — точка в n-мерном пространстве, множество всех допустимых решений — выпуклое множество в этом пространстве (выпуклый многогранник). Задачи Л.п., в которых нормативы (или коэффициенты), объемы ресурсов («константы ограничений«) или коэффициенты целевой функции содержат случайные элементы, называются задачами линейного стохастического программирования; когда же одна или несколько независимых переменных могут принимать только целочисленные значения, то перед нами задача линейного целочисленного программирования. В экономике широко применяются линейно-программные методы решения задач размещения производства (см. Транспортная задача), расчета рационов для скота (см. Задача диеты), наилучшего использования материалов (см. Задача о раскрое), распределения ресурсов по работам, которые надо выполнять (см. Распределительная задача) и т.д. Разработан целый ряд вычислительных приемов, позволяющих решать на ЭВМ задачи линейного программирования, насчитывающие сотни и тысячи переменных, неравенств и уравнений. Среди них наибольшее распространение приобрели методы последовательного улучшения допустимого решения (см. Симплексный метод, Базисное решение), а также декомпозиционные методы решения крупноразмерных задач, методы динамического программирования и др. Сама разработка и исследование таких методов — развитая область вычислительной математики. Один из видов решения имеет особое значение для экономической интерпретации задачи Л.п. Он связан с тем, что каждой прямой задаче Л.п. соответствует другая, симметричная ей двойственная задача (подробнее см. также Двойственность в линейном программировании). Если в качестве прямой принять задачу максимизации выпуска продукции (или объема реализации, прибыли и т.д.), то двойственная задача заключается, наоборот, в нахождении таких оценок ресурсов, которые минимизируют затраты. В случае оптимального решения ее целевая функция — сумма произведений оценки (цены) vi каждого ресурса на его количество bi— то есть равна целевой функции прямой задачи. Эта цена называется объективно обусловленной, или оптимальной оценкой, или разрешающим множителем. Основополагающий принцип Л.п. состоит в том, что в оптимальном плане и при оптимальных оценках всех ресурсов затраты и результаты равны. Оценки двойственной задачи обладают замечательными свойствами: они показывают, насколько возрастет (или уменьшится) целевая функция прямой задачи при увеличении (или уменьшении) запаса соответствующего вида ресурсов на единицу. В частности, чем больше в нашем распоряжении данного ресурса по сравнению с потребностью в нем, тем ниже будет оценка, и наоборот. Не решая прямую задачу, по оценкам ресурсов, полученных в двойственной задаче, можно найти оптимальный план: в него войдут все технологические способы, которые оправдывают затраты, исчисленные в этих оценках (см. Объективно обусловленные (оптимальные) оценки). Первооткрыватель Л.п. — советский ученый, академик, лауреат Ленинской, Государственной и Нобелевской премий Л.В.Канторович. В 1939 г. он решил математически несколько задач: о наилучшей загрузке машин, о раскрое материалов с наименьшими расходами, о распределении грузов по нескольким видам транспорта и др., при этом разработав универсальный метод решения этих задач, а также различные алгоритмы, реализующие его. Л.В.Канторович впервые точно сформулировал такие важные и теперь широко принятые экономико-математические понятия, как оптимальность плана, оптимальное распределение ресурсов, объективно обусловленные (оптимальные) оценки, указав многочисленные области экономики, где могут быть применены экономико-математические методы принятия оптимальных решений. Позднее, в 40—50-х годах, многое сделали в этой области американские ученые — экономист Т.Купманс и математик Дж. Данциг. Последнему принадлежит термин «линейное программирование». См. также: Ассортиментные задачи, Базисное решение, Блочное программирование, Булево линейное программирование, Ведущий столбец, Ведущая строка, Вершина допустимого многогранника, Вырожденная задача, Гомори способ, Граничная точка, Двойственная задача, Двойственность в линейном программировании, Дифференциальные ренты, Дополняющая нежесткость, Жесткость и нежесткость ограничений ЛП, Задача диеты, Задача о назначениях, Задача о раскрое, Задачи размещения, Исходные уравнения, Куна — Таккера условия, Множители Лагранжа, Область допустимых решений, Опорная прямая, Распределительные задачи, Седловая точка, Симплексная таблица, Симплексный метод, Транспортная задача.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

EN

• linear programming

объективно обусловленные (оптимальные) оценки
О.О. оценки
Одно из основных понятий линейного программирования, введенное Л.В.Канторовичем. Это оценки продуктов, ресурсов, работ, вытекающие из условий решаемой оптимизационной задачи. Их называют также двойственными оценками, разрешающими множителями, множителями Лагранжа и целым рядом других терминов. Будучи элементами двойственной задачи линейного программирования, они показывают, насколько изменится значение критерия оптимальности в соответствующей прямой задаче при приращении данного ресурса на единицу (т.е. имеют предельный характер)[1]. Оценки выступают, следовательно, как мера дефицитности ресурсов и продукции, как мера влияния ограничений на функционал; их можно использовать далее как инструмент определения эффективности отдельных технологических способов с позиций общего оптимума и, наконец, как инструмент балансирования суммарных затрат и результатов. Так как о.о. оценки показывают, насколько возрастает (или уменьшается) функционал (критерий оптимальности) экономико-математической задачи линейного программирования при увеличении (или уменьшении) запаса соответствующего вида ресурса на единицу — и при использовании ее наилучшим образом, — то они могут показать, к каким экономическим последствиям приведет производство дополнительной единицы ресурса. Если производство единицы ресурса, оцененного таким образом, увеличит функционал меньше чем на эту величину, то такой ресурс не надо производить, т.е. не надо включать в план. В противном случае этот ресурс целесообразно включать в план, поскольку общий результат увеличится. О.о.оценки являются также показателями взаимозаменяемости ресурсов относительно заданного критерия, т.е. характеризуют эффективность замены малого количества (единицы) одного ресурса другим в рамках решения экономико-математической задачи. Таким образом, система о.о. оценок может характеризовать экономическую структуру плана, роль отдельных факторов в формировании оптимума. О.о. оценки применяются в оптимизационных расчетах: при решении задач размещения производства, наиболее рационального прикрепления поставщиков к потребителям, оптимального раскроя материалов и многих других. В перспективном планировании эти оценки могут использоваться в качестве ориентировочных цен, характеризующих будущие соотношения ресурсов и потребностей общества. (Эта их роль хорошо отражена в термине, принятом в западной литературе, — «теневые цены«). При этом учитываются следующие закономерности. С течением времени о.о. оценки имеют тенденцию к снижению. При развитии народного хозяйства по оптимальной траектории оптимальная оценка стремится к так называемой нормальной оценке, которая складывается из прямых затрат и затрат обратной связи, возникающих вследствие ограниченности капитальных вложений. Эти закономерности объясняются тем, что на долговременном отрезке развития дефицитность воспроизводимых ресурсов будет выравниваться в результате соответствующего распределения капитальных вложений. Оптимальные оцен­ки, таким образом, определяются всей совокупностью условий общественного производства и потребления, учитываемых при составлении плана (прогноза). На основе о.о. оценок были выработаны многообразные методы экономико-математического анализа хозяйственных процессов. Ставился вопрос об их использовании и в ценообразовании (подробнее см. Оптимальное ценоообразование). [1] См. примечание к статье «Предельная доходность»
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

Синонимы

• О.О. оценки

EN

• objectively determined valuations

экономико-математические исследования в бывш. СССР и России
(исторический очерк) Э.-м.и. — направление научных исследований, которые ведутся на стыке экономики, математики и кибернетики и имеют основной целью повышение экономической эффективности общественного производства с помощью математического анализа экономических процессов и явлений и основанных на нем методов принятия оптимальных (шире — рациональных) плановых и иных управленческих решений. Они затрагивают также общую проблематику оптимального распределения ресурсов безотносительно к характеру социально-экономического строя. Развитие Э.-м.и. в бывш. СССР надо рассматривать как этап противоречивого процесса развития отечественной экономической науки и часть общего процесса развития мировой экономической науки, в настоящее время во многом практически математизированной. Первым достижением в развитии Э.-м.и. явилась разработка советскими учеными межотраслевого баланса производства и распределения продукции в народном хозяйстве страны за 1923/24 хозяйственный год. В основу методологии их исследования были положены модели воспроизводства К.Маркса, а также модели В.К.Дмитриева. Эта работа нашла международное признание и предвосхитила развитие американским экономистом русского происхождения В.В.Леонтьевым его прославленного метода «затраты-выпуск».. (Впоследствии, после длительного перерыва, вызванного тем, что Сталин потребовал прекратить межотраслевые исследования, они стали широко применяться и в нашей стране под названием метода межотраслевого баланса.) Примерно в это же время советский экономист Г.А.Фельдман представил в Комиссию по составлению первого пятилетнего плана доклад «К теории темпов народного дохода», в котором предложил ряд моделей анализа и планирования синтетических показателей развития экономики. Этим самым были заложены основы теории экономического роста. Другой выдающийся ученый Н.К.Кондратьев разработал теорию долговременных экономических циклов, нашедшую мировое признание. Однако в начале тридцатых годов Э.м.и. в СССР были практически свернуты, а Фельдман, Кондратьев и сотни других советских экономистов были репрессированы, погибли в застенках Гулага. Продолжались лишь единичные, разрозненные исследования. В одном из них, работе Л.В.Канторовича «Математические методы организации и планирования производства» (1939 г.) были впервые изложены принципы новой отрасли математики, которая позднее получила название линейного программирования, а если смотреть шире, то этим были заложены основы фундаментальной для экономики теории оптимального распределения ресурсов. Л.В.Канторович четко сформулировал понятие экономического оптимума и ввел в науку оптимальные, объективно обусловленные оценки — средство решения и анализа оптимизационных задач. Одновременно советский экономист В.В.Новожилов пришел к аналогичным выводам относительно распределения ресурсов. Он выработал понятие оптимального плана народного хозяйства, как такого плана, который требует для заданного объема продукции наименьшей суммы трудовых затрат, и ввел понятия, позволяющие находить этот минимум: в частности, понятие «дифференциальных затрат народного хозяйства по данному продукту», близкое по смыслу к оптимальным оценкам Л.В.Канторовича. Большой вклад в разработку экономико-математических методов внес академик В.С.Немчинов: он создал ряд новых моделей МОБ, в том числе модель экономического района; очень велики его заслуги в области организационного оформления и развития экономико-математического направления советской науки. Он основал первую в стране экономико-математическую лабораторию, впоследствии на ее базе и на базе нескольких других коллективов был создан Центральный экономико-математический институт АН СССР, ныне ЦЭМИ РАН (см.ниже).. В 1965 г. академикам Л.В.Канторовичу, В.С.Немчинову и проф. В.В.Новожилову за научную разработку метода линейного программирования и экономических моделей была присуждена Ленинская премия. В 1975 г. Л.В.Канторович был также удостоен Нобелевской премии по экономике. В 50 — 60-x гг. развернулась широкая работа по составлению отчетных, а затем и плановых МОБ народного хозяйства СССР и отдельных республик. За цикл исследований по разработке методов анализа и планирования межотраслевых связей и отраслевой структуры народного хозяйства, построению плановых и отчетных МОБ академику А.Н.Ефимову (руководитель работы), Э.Ф.Баранову, Л.Я.Берри, Э.Б.Ершову, Ф.Н.Клоцвогу, В.В.Коссову, Л.Е.Минцу, С.С.Шаталину, М.Р.Эйдельману в 1968 г. была присуждена Государственная премия СССР. Развитие Э.-м.и., накопление опыта решения экономико-математических задач, выработка новых теоретических положений и переосмысление многих старых положений экономической науки, вызванное ее соединением с математикой и кибернетикой, позволили в начале 60-х гг. академику Н.П.Федоренко выступить с идеей о необходимости теоретической разработки и поэтапной реализации единой системы оптимального функционирования социалистической экономики (СОФЭ). Стало ясно, что внедрение математических методов в экономические исследования должно приводить и приводит к совершенствованию всей системы экономических знаний, обеспечивает дальнейшую систематизацию, уточнение и развитие основных понятий и категорий науки, усиливает ее действенность, т.е. прежде всего ее влияние на рост эффективности народного хозяйства. С 60-х годов расширилось число научных учреждений, ведущих Э.-м.и., в частности, были созданы Центральный экономико-математический институт АН СССР, Институт экономики и организации промышленного производства СО АН СССР, развернулась подготовка кадров экономистов-математиков и специалистов по экономической кибернетике в МГУ, НГУ, МИНХ им. Плеханова и других вузах страны. Исследования охватили теоретическую разработку проблем оптимального функционирования экономики, системного анализа, а также такие прикладные области как отраслевое перспективное планирование, материально-техническое снабжение, создание математических методов и моделей для автоматизированных систем управления предприятиями и отраслями. На первых этапах возрождения Э.-м.и. в СССР усилия в области моделирования концентрировались на построении макромоделей, отражающих функционирование народного хозяйства страны в целом, а также ряда частных моделей и на развитии соответствующего математического аппарата. Такие попытки имели немалое методологическое значение и способствовали углублению понимания общих вопросов экономико-математического моделироdания (в том числе таких, как адекватность моделей, границы их познавательных возможностей и т.д.). Но скоро стала очевидна ограниченность такого подхода. Концепция СОФЭ стимулировала развитие иного подхода — системного моделирования экономических процессов, были расширены методологические поиски экономических рычагов воздействия на экономику: оптимального ценообразования, платы за использование природных и трудовых ресурсов и т.д. На этой основе начались параллельные разработки ряда систем моделей, из которых наиболее известны многоуровневая система среднесрочного прогнозирования (рук. Б.Н.Михалевский), система моделей для расчетов по определению общих пропорций развития народного хозяйства и согласованию отраслевых и территориальных разрезов плана — СМОТР (рук. Э.Ф.Баранов), система многоступенчатой оптимизации экономики (рук. В.Ф.Пугачев), межотраслевая межрайонная модель (рук. А.Г.Гранберг). Существенно углубилось понимание народнохозяйственного оптимума, роли и места экономических стимулов в его достижении. Наряду с распространенной ранее скалярной оптимизацией в исследованиях стала более активно применяться многокритериальная, лучше учитывающая многосложность условий и обстоятельств решения плановой задачи. Более того, стало меняться общее отношение к оптимизации как универсальному принципу: вместе с ней (но не вместо нее, как иногда можно прочитать) начали разрабатываться методы принятия рациональных (не обязательно оптимальных в строгом смысле этого слова) решений, теория компромисса и неантагонистических игр (Ю.Б.Гермейер) и другие методы, учитывающие не только технико-экономические, но и человеческие факторы: интересы участников процессов принятия и реализации решений. В начале 70-х гг. экономисты-математики провели широкие исследования в области применения программно-целевых методов в планировании и управлении народным хозяйством. Они приняли также активное участие в разработке методики регулярного (раз в пять лет) составления Комплексной программы научно-технического прогресса на очередное двадцатилетие. Впервые в работе такого масштаба при определении общих пропорций развития народного хозяйства на перспективу и решении некоторых частных задач был использован аппарат экономико-математических методов. Началось широкое внедрение программно-целевого метода в практику народнохозяйственного планирования. Были продолжены работы по созданию АСПР — автоматизированной системы плановых расчетов Госплана СССР и Госпланов союзных республик, и в 1977 г. введена в действие ее первая очередь, а в 1985 г. — вторая очередь. Выявились и немалые трудности непосредственного внедрения оптимизационных принципов в практику хозяйствования. В условиях, когда предприятия, объединения, отраслевые министерства были заинтересованы не столько в выявлении производственных резервов, сколько в их сокрытии, чтобы избежать получения напряженных плановых заданий, учитывающих эти резервы, оптимизация не могла найти повсеместную поддержку: ее смысл как раз в выявлении резервов. Поэтому работа по созданию АСУ не всегда давала должные результаты: усилия затрачивались на учет, анализ, расчеты по заработной плате, но не на оптимизацию, т.е. повышение эффективности производства (оптимизационные задачи в большинстве АСУ занимали лишь 2 — 3% общего объема решаемых задач). В результате эффективность производства не росла, а штаты управления увеличивались: создавались отделы АСУ, вычислительные центры. Эти обстоятельства способствовали некоторому спаду экономико-математических исследований к началу 80-х гг. Большой удар по экономико-математическому направлению был нанесен в 1983 г., когда бывший тогда секретарем ЦК КПСС К.У.Черненко обрушился с явно несправедливой и предвзятой критикой на ЦЭМИ АН СССР, после чего институт жестоко пострадал: подвергся реорганизации, был разделен надвое, потом еще раз надвое, из него ушел ряд ведущих ученых. Тем не менее, прошедшие годы ознаменовались серьезными научными и практическими достижениями экономико-математического крыла советской экономической науки. В ряде аспектов, прежде всего теоретических — оно заняло передовые позиции в мировой науке. Например, в области математической экономики и эконометрии (не говоря уже об открытиях Л.В.Канторовича) широко известны советские исследования процессов оптимального экономического роста (В.Л.Макаров, С.М.Мовшович, А.М.Рубинов и др.), ряд моделей экономического равновесия; сделанная еще в 1976 г. В.М.Полтеровичем попытка синтеза теории равновесия и теории экономического роста; работы отечественных ученых в области теории игр, теории группового (социального) выбора и многие другие. В каком-то смысле опережая время, экономисты-математики еще в 70-е гг. приступили к моделированию и изучению таких явлений, приобретших острую актуальность в период перестройки, как «самоусиление дефицита», экономика двух рынков — с фиксированными и гибкими ценами, функционирование экономики в условиях неравновесия. Активно развивается математический аппарат, в частности, такие его разделы, как линейное и нелинейное программирование (Е.Г.Гольштейн), дискретное программирование (А.А.Фридман), теория оптимального управления (Л.С.Понтрягин и его школа), методы прикладного математико-статистического анализа (С.А.Айвазян). За последние годы развернулось широкое использование имитационных методов, являющихся характерной чертой современного этапа развития экономико-математических методов. Хотя сама по себе идея машинной имитации зародилась существенно раньше, ее практическая реализация оказалась возможной именно теперь, когда появились электронные вычислительные машины новых поколений, обеспечивающие прямой диалог человека с машиной. Наконец, новым направлением прикладной работы, синтезирующим достижения в области экономико-математического моделирования и информатики, стала разработка и реализация концепции АРМ (автоматизированного рабочего места плановика и экономиста), а также концепции стендового экспериментирования над экономическими системами (В.Л.Макаров). Начинается (во всяком случае должна начинаться) переориентация Э.-м.и. на изучение путей формирования и эффективного функционирования рынка (особенно переходного процесса — это самостоятельная тема). Тут может быть использован богатый арсенал экономико-математических методов, накопленный не только в нашей стране, но и в странах с развитой рыночной экономикой.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economico-mathematical studies in the ex-USSR and russia

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

система кондиционирования воздуха
Совокупность воздухотехнического оборудования, предназначенная для кондиционирования воздуха в помещениях
[ ГОСТ 22270-76]

система кондиционирования воздуха
Совокупность технических средств для обработки и распределения воздуха, а также автоматического регулирования его параметров с дистанционным управлением всеми процессами
[Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]

система кондиционирования воздуха
Комбинация всех компонент, необходимых для обработки воздуха, в процессе которой осуществляется контроль или понижение температуры, возможно, в комбинации с контролем вентиляции, влажности и чистоты воздуха.
[ДИРЕКТИВА 2002/91/ЕС ЕВРОПЕЙСКОГО ПАРЛАМЕТА И СОВЕТА от 16 декабря 2002 г. по энергетическим характеристикам зданий]

КЛАССИФИКАЦИЯ

• По назначению
  
  • Комфортные
    
    • Бытовые
    • Промышленные
  • Технологические
    
    • Технологические
    • Прецизионные
• По способу охлаждения воздуха
  
  • Непосредственного охлаждения (с непосредственным охлаждением воздуха)
  • Косвенного охлаждения (с водяным охлаждением воздуха - чиллеры и фанкойлы)
• По степени централизации
  
  • Центральные
  • Зональные
    
    • Однозональные
    • Мультизональные (VRF-системы)
      
      • 2-трубные
      • 4-трубные
    • Местные
• По степени использования наружного воздуха
  
  • Прямоточные
  • Рециркуляционные
  • С частичной рециркуляцией
• По автономности
  
  • Автономные
  • Неавтономные
• По способу комплектации
  
  • Агрегатированные
  • Секционные
• По конструктивному оформлению
  
  • Моноблочные
    
    • Напольные
      
      • Мобильные
      • Колонные
      • Шкафные
    • Терминальные
    • Оконные
    • Крышные
  • Сплит-системы
    
    • По конструктивному исполнению внутреннего блока
      
      • Настенные
      • Напольные
      • Напольно-потолочные
      • Встраиваемые в пол
      • Потолочные
        
        • Подвесные
        • Кассетные
          
          • с односторонней подачей воздуха
          • с двухсторонней подачей воздуха
          • с трехсторонней подачей воздуха
          • с четырехсторонней подачей воздуха
        • Канальные
      • Колонные
      • Шкафные
    • По количеству внутренних блоков
      
      • С одним внутренним блоком
      • С двумя внутренними блоками
      • Мульти-сплит системы
• По размещению конденсатора
  
  • С встроенным конденсатором
  • С выносным конденсатором
• По способу охлаждения конденсатора
  
  • С воздушным охлаждением конденсатора
  • С осевыми вентиляторами
  • С радиальными вентиляторами
  • С водяным охлаждением конденсатора
  • С использованием проточной (водопроводной, бросовой) воды
  • С использованием оборотной (из градирни) воды
• По способу управления компрессором
  
  • _____
  • Инверторные
• По режиму работы
  
  • Только для охлаждения
  • Реверсивные - для охлаждения и нагрева в режиме теплового насоса
  • Реверсивные тепловые насосы
• По дополнительной комплектации
  
  • С электрическим воздухонагревателем
  • С водяным воздухонагревателем
• По месту установки
  
  • Наружной установки
  • Крышного исполнения
  • Внутренней установки
• По способу подачи воздуха
  
  • С непосредственной подачей воздуха в кондиционируемое помещение
  • С подачей воздуха через воздуховод (канальные)
     

Классификация систем кондиционирования воздуха

М. Г. Тарабанов, директор НИЦ «ИНВЕНТ», канд. техн. наук, вице-президент НП «АВОК», лауреат премии НП «АВОК» «Медаль имени И. Ф. Ливчака», «Медаль имени В. Н. Богословского», otvet@abok.ru

Общие положения

Краткий, но достаточно полный обзор истории развития кондиционирования воздуха представлен в работе А. И. Липы [1], поэтому отметим только несколько моментов. Родоначальником техники кондиционирования воздуха в ее современном понимании считается американский инженер Виллис Хэвилэнд Кэрриер (Willis Haviland Carrier), который в 1902 году в Нью-Йорке в Бруклинской типографии применил поверхностный водяной воздухоохладитель с вентилятором для получения летом в помещении температуры +26,5 °C и относительной влажности 55 %. Вода охлаждалась в аммиачной холодильной машине. Зимой для увлажнения внутреннего воздуха до 55 % использовался водяной пар от бойлера.
Термин «кондиционирование воздуха» был предложен в 1906 году Стюартом Уорреном Крамером (Stuart Warren Cramer).
В отечественной практике некоторые авторы применяют термин «кондиционирование микроклимата». Заметим, что этот термин отличается от «кондиционирования воздуха», так как включает в себя дополнительные факторы, не связанные с состоянием воздушной среды в помещении (шум, инсоляция и др.).
К сожалению, несмотря на солидный возраст термин «кондиционирование воздуха» не получил четкого определения в современных отечественных нормативных документах. Для устранения этого пробела сформулируем: «Кондиционирование воздуха – это создание и автоматическое поддержание в обслуживаемом помещении или технологическом объеме требуемых параметров и качества воздуха независимо от внутренних возмущений и внешних воздействий». К параметрам воздуха относятся: температура, относительная влажность или влагосодержание и подвижность. Качество воздуха включает в себя газовый состав, запыленность, запахи, аэроионный состав, т. е. более широкий круг показателей, чем термин «чистота», используемый в [2].
Комплекс оборудования, элементов и устройств, с помощью которых обеспечивается кондиционирование воздуха в обслуживаемых помещениях, называется системой кондиционирования воздуха (СКВ).
Приведенное выше определение системы кондиционирования воздуха по смыслу полностью совпадает с определением ASHRAE: «”air-conditioning system” – комплекс оборудования для одновременной обработки и регулирования температуры, влажности, чистоты воздуха и распределения последнего в соответствии с заданными требованиями» [3].
Общепринятого, устоявшегося мнения, что следует включать в состав СКВ, к сожалению, нет.
Так, например, по мнению О. Я. Кокорина [4] СКВ может включать в себя:

• установку кондиционирования воздуха (УКВ), обеспечивающую необходимые кондиции воздушной среды по тепловлажностным качествам, чистоте, газовому составу и наличию запахов;
• средства автоматического регулирования и контроля за приготовлением воздуха нужных кондиций в УКВ, а также для поддержания в обслуживаемом помещении или сооружении постоянства заданных кондиций воздуха;
• устройства для транспортирования и распределения кондиционированного воздуха;
• устройства для транспортирования и удаления загрязненного внутреннего воздуха;
• устройства для глушения шума, вызываемого работой элементов СКВ;
• устройства для приготовления и транспортирования источников энергии, необходимых для работы аппаратов в СКВ.

В зависимости от конкретных условий некоторые составные части СКВ могут отсутствовать.
Однако согласиться с отдельными пунктами предложенного состава СКВ нельзя, так как если следовать логике автора [4], то в состав СКВ должны войти и системы оборотного водоснабжения, водопровода и канализации, ИТП и трансформаторные, которые также необходимы для работы аппаратов в СКВ.
Достаточно полное представление о структуре СКВ дает разработанная во ВНИИкондиционере «Блок-схема системы кондиционирования воздуха» (рис. 1) [5].

Включенные в эту блок-схему подсистемы обработки воздуха по своему функциональному назначению делятся на блоки:

• основной обработки и перемещения: Б_1.1 – приемный, Б_1.8 – очистки, Б_1.2 – сухого (первого) подогрева, Б_1.3 – охлаждения, Б_1.6 – тепловлажностной обработки, Б_1.9 – перемещения приточного воздуха;
• дополнительной обработки и перемещения: Б_2.1 – утилизации, Б_2.2 – предварительного подогрева, Б_2.3 – доводки общей (второй подогрев, дополнительное охлаждение), Б_2.4 – зональной доводки, Б_2.5 – местной доводки (эжекционные доводчики и др.), Б_2.7 – шумоглушения, Б_2.8 – перемещения рециркуляционного воздуха;
• специальной обработки: Б_5.5 – тонкой очистки;
• воздушной сети: Б_4.2 – воздухораспределительных устройств, Б_4.3 – вытяжных устройств, Б_4.5 – воздуховодов;
• автоматизации – арматуры – Б_3.1.

Помимо этих блоков в СКВ может входить система холодоснабжения (снабжение электроэнергией и теплом осуществляется, как правило, централизованно). Ее включение в состав СКВ, видимо, относится к автономным кондиционерам (см. далее).
Для определения состава оборудования, входящего в СКВ, и границ раздела целесообразно воспользоваться делением на разделы, которое сложилось в практике проектирования.
В частности, при выполнении проектов кондиционирования воздуха достаточно серьезных объектов обычно выделяют в самостоятельные разделы: теплоснабжение СКВ; холодоснабжение и холодильные центры; электроснабжение; автоматизация; водоснабжение, в том числе оборотное, канализация и дренаж.
Причем по каждому из разделов составляют свою спецификацию, в которую включено оборудование, материалы и арматура, относящиеся к своему конкретному разделу.
Таким образом, в состав СКВ следует включить:

• УКВ, предназначенную для очистки и тепловлажностной обработки и получения необходимого качества воздуха и его транспортировки по сети воздуховодов до обслуживаемого помещения или технического объема;
• сеть приточных воздуховодов с воздухораспределителями, клапанами и регулирующими устройствами;
• вытяжной вентилятор и сеть вытяжных и рециркуляционных воздуховодов с сетевым оборудованием;
• сеть фреоновых трубопроводов для сплит-систем и VRV-систем с кабелями связи наружных блоков с внутренними;
• фэнкойлы, эжекционные доводчики, моноблоки, холодные и теплые потолки и балки и др. доводчики для охлаждения и (или) нагревания непосредственно внутреннего воздуха;
• оборудование для утилизации теплоты и холода;
• дополнительные воздушные фильтры, шумоглушители и другие элементы.

И даже систему автоматики, входящую в СКВ как бы по определению, целесообразно выделить отдельно, так как ее проектируют инженеры другой специальности, хотя и по заданию так называемых технологов СКВ.
Границей СКВ и систем теплохолодоснабжения можно считать узлы регулирования, а границей электроснабжения и автоматики – электрические щиты и щиты управления, которые в последнее время очень часто делают совмещенными.

Классификация систем кондиционирования воздуха

Проблемам классификации СКВ в большей или меньшей степени уделяли внимание практически все авторы учебников и монографий по кондиционированию воздуха. Вот что написал по этому вопросу известный специалист, доктор техн. наук А. А. Рымкевич [6]: «Анализ иерархической структуры самих СКВ прежде всего требует их классификации и только затем их декомпозиции на подсистемы. …Однако для СКВ, решения которых базируются на учете большого числа данных, разработать такую классификацию всегда сложно. Не случайно в литературе нет единого мнения по данному вопросу, и поэтому многие известные авторы… предложили различные методы классификации».
Предложенная А. А. Рымкеви-чем концепция выбора признаков классификации СКВ сформулирована очень точно, и с ней нельзя не согласиться. Проблема состоит в том, как этой концепцией воспользоваться и какие признаки считать определяющими, а какие вторичными, и как точно сформулировать эти признаки.
В начале восьмидесятых годов прошлого века наиболее полная классификация СКВ была предложена в работе Б. В. Баркалова и Е. Е. Карписа [7].
Основные признаки этой классификации с некоторыми дополнениями использованы и в недавно изданной монографии А. Г. Сотникова [8] и в других работах, однако некоторые формулировки отдельных признаков требуют уточнения и корректировки.
Например, для опытных специалистов не составит труда разделить СКВ на центральные и местные, посмотрим, как признак такого деления сформулирован разными авторами.
Б. В. Баркалов, Е. Е. Карпис пишут [7]: «В зависимости от расположения кондиционеров по отношению к обслуживаемым помеще-ниям СКВ делятся на центральные и местные». А. Г. Сотников [8] считает необходимым дополнить: «Деление на местные и центральные СКВ учитывает как место установки кондиционера, так и группировку помещений по системам», а О. Я. Кокорин уточняет: «По характеру связи с обслуживаемым помещением можно подразделить СКВ на три вида: центральные, местные и центрально-местные. Центральные СКВ характеризуются расположением УКВ в удалении от обслуживаемых объектов и наличием приточных воздуховодов значительной протяженности. Местные СКВ характеризуются расположением УКВ в самом обслуживаемом помещении или в непосредственной близости от него, при отсутствии (или наличии весьма коротких) приточных воздуховодов. Центрально-местные СКВ характеризуются как наличием УКВ в удалении от обслуживаемых объектов, так и местных УКВ, располагаемых в самих помещениях или в непосредственной близости от них».
Трудно понять, что имеется в виду под группировкой помещений по системам и что считается протяженными или весьма короткими воздуховодами. Например, кондиционеры, обслуживающие текстильные цеха на Волжском заводе синтетического волокна, имеют производительность по воздуху до 240 м3/ч и расположены рядом с обслуживаемыми помещениями, то есть непосредственно за стенами, но никто из указанных выше авторов не отнес бы их к местным системам.
Несколько иной признак клас-сификации предложил Е. В. Стефанов [9]: «… по степени централизации – на системы центральные, обслуживающие из одного центра несколько помещений, и местные, устраиваемые для отдельных помещений и располагающиеся, как правило, в самих обслуживаемых помещениях».
К сожалению, и эта формулировка является нечеткой, так как одно большое помещение могут обслуживать несколько центральных кондиционеров, а группу небольших помещений – один местный кондиционер.
Фактически в отечественной практике негласно действовал совсем другой признак классификации: все кондиционеры, выпускавшиеся Харьковским заводом «Кондиционер», кроме шкафных, считались центральными, а все кондиционеры, выпускавшиеся Домодедовским заводом «Кондиционер», кроме горизонтальных производительностью 10 и 20 тыс. м³/ч, – относились к местным.
Конечно, сегодня такое деление выглядит смешным, а между тем в нем был определенный здравый смысл.
Известно, что в местных системах используются готовые агрегаты полной заводской сборки обычно шкафного типа со стандартным набором тепломассообменного оборудования с уже готовыми, заданными заранее техническими характеристиками, поэтому местные УКВ не проектируют, а подбирают для конкретного обслуживаемого помещения или группы небольших однотипных помещений.
Максимальная производительность местных систем по воздуху обычно не превышает 20–30 тыс. м³/ч.
Центральные кондиционеры могут быть также полной заводской сборки или собираются на месте монтажа, причем технические характеристики всех элементов, включая воздушные фильтры, вентиляторы и тепломассообменное оборудование, задаются производителями в очень широких пределах, поэтому такие кондиционеры не подбирают, а проектируют, а затем изготавливают в соответствии с бланком-заказом для конкретного объекта.
Обычно центральные кондиционеры собирают в виде горизонтальных блоков, причем производительность таких кондиционеров по воздуху значительно больше, чем у местных и достигает 100–250 тыс. м³/ч у разных фирм-производителей.
Очевидно, что отмеченные признаки относятся к УКВ, но их можно использовать и для классификации СКВ, например, СКВ с центральной УКВ – центральная СКВ, а с местной УКВ – местная СКВ. Такой подход не исключает полностью признаки, предложенные другими авторами, а дополняет их, исключая некоторые неопределенности, типа протяженности воздуховодов и др.
Для дальнейшей классификации СКВ рассмотрим схему ее функционирования.
На параметры внутреннего воздуха в обслуживаемом помещении или технологическом объеме оказывают воздействие внутренние возмущения, то есть изменяющиеся тепло- и влаговыделения, а также внешние факторы, например, изменение температуры и влагосодержания наружного воздуха, воздействие на остекленный фасад прямой солнечной радиации в разное время суток и др.
Задача СКВ состоит в том, чтобы улавливать и своевременно устранять последствия этих возмущений и воздействий для сохранения параметров внутреннего воздуха в заданных пределах, используя систему автоматического регулирования и необходимый набор оборудования (воздухоохладители, воздухонагреватели, увлажнители и др.), а также источники теплоты и холода.
Поддерживать требуемые параметры внутреннего воздуха можно изменяя параметры или расход приточного воздуха, подаваемого в помещение извне, или с помощью аппаратов, установленных непосредственно в помещении, так называемых доводчиков.
Сегодня в качестве доводчиков используют внутренние блоки сплит-систем и VRV-систем, фэнкойлы, моноблоки, охлаждаемые потолки и балки и другие элементы.
К сожалению, в классификации [7] вместо понятия «доводчики» используется понятие «водовоздушные СКВ», а в классификации [8] дополнительно вводится термин «водо- и фреоновоздушная СКВ». С подобными предложениями нельзя согласиться в принципе, так как их авторы вольно или невольно присваивают сплит-системам или фэнкойлам статус систем кондиционирования воздуха, которыми они не являются и, естественно, не могут входить в классификацию СКВ, поскольку являются всего лишь местными охладителями или нагревателями, то есть не более чем доводчиками.
Справедливости ради отметим, что Б. В. Баркалов начинает описание центральных водовоздушных систем очень точной фразой: «В каждое помещение вводится наружный воздух, приготовленный в центральном кондиционере. Перед выпуском в помещение он смешивается с воздухом данного помещения, предварительно охлажденным или нагретым в теплообменниках кондиционеров?доводчиков, снабжаемых холодной и горячей водой». Приведенная цитата показывает, что автор хорошо понимает неопределенность предложенного им признака классификации и поэтому сразу поясняет, что он имеет в виду под центральными водовоздушными системами.
Системы без доводчиков могут быть прямоточными, когда в помещение подается обработанный наружный воздух, и с рециркуляцией, когда к наружному воздуху подмешивают воздух, забираемый из помещения. Кроме того, технологические СКВ, обслуживающие помещения или аппараты без пребывания людей, могут работать без подачи наружного воздуха со 100 % рециркуляцией. В зависимости от алгоритма работы СКВ различают системы с постоянной рециркуляцией, в которых соотношение количества наружного и рециркуляционного воздуха во время работы не изменяется, и СКВ с переменной рециркуляцией, в которых количество наружного воздуха может изменяться от 100 % до некоторого нормируемого минимального уровня.
Кроме того, системы с рециркуляцией могут быть одновентиляторными и двухвентиляторными. В первых системах подача приточного воздуха в помещение, а также забор наружного и рециркуляционного воздуха осуществляется приточным вентилятором УКВ. Во втором случае для удаления воздуха из помещения и подачи его на рециркуляцию или на выброс применяют дополнительный вытяжной вентилятор.
Независимо от схемы компоновки и устройства отдельных элементов СКВ подразделяют также по их назначению. Многие авторы делят СКВ на комфортные, технологические и комфортно-технологические. Более удачной и полной представляется классификация СКВ по назначению на эргономической основе, разработанная ВНИИкондиционером [5].
Определено, что СКВ могут выполнять одну из трех функций обслуживания: машин; машин + людей; людей.
1-я группа (символ «машина») определена как технологические СКВ. СКВ этой группы обслуживают технологические аппараты, камеры, боксы, машины и т. п., то есть применяются в тех случаях, когда условия воздушной среды диктуются обеспечением работоспособности технологического оборудования. При этом параметры воздушной среды могут отличаться от тех, которые определяются санитарно-гигиеническими нормами.
1-я группа имеет две модификации:

• Подгруппа 1–1 включает в себя кондиционируемые объекты, полностью исключающие возможность пребывания в них человека, то есть это системы технологического охлаждения, обдува электронных блоков вычислительных машин, шахты обдува волокна прядильных машин и т. п.
• Подгруппа 1–2 включает в себя кондиционируемые объекты: технологические аппараты (машины, камеры, боксы) и помещения с особыми параметрами воздушной среды (калориметрического, экологического и другого назначения), в которых человек отсутствует или находится эпизодически (для снятия показаний приборов, изменения режима работы и т. д.).

Если для группы 1–1 отсутствуют какие-либо ограничения по параметрам и составу воздушной среды, то для объектов подгруппы 1–2 газовый состав воздушной среды должен находиться в пределах, установленных ГОСТ.
2-я группа (символ «машина + человек») определена как технологически комфортные СКВ. СКВ этой группы обслуживают производственные помещения, в которых длительно пребывают люди.
2-я группа имеет три модификации:

• Подгруппа 2–1. Технологически комфортные СКВ обеспечивают условия нормального осуществления технологических процессов как для производств, в которых затруднено или практически невозможно получение продукции без поддержания определенных параметров воздушной среды, так и для производств, в которых колебания параметров воздуха существенно влияют на качество продукции и величину брака.
• Для этих помещений СКВ устраивается в первую (и основную) очередь по требованиям технологии, однако в связи с наличием в этих помещениях людей, параметры КВ устанавливают с учетом требований санитарно-гигиенических норм.
• Подгруппа 2–2. СКВ создаются для исключения дискомфортных условий труда при тяжелых режимах работы людей (кабины крановщиков мостовых кранов металлургических заводов и ТЭЦ, кабины строительно-дорожных машин и т. д.). Производственные или экономические аспекты для этих установок имеют второстепенное значение.
• Подгруппа 2–3. СКВ обеспечивают в производственных помещениях комфортные условия труда, способствующие повышению производительности труда, улучшению проведения основных технологических режимов, снижению заболеваемости, уменьшению эксплуатационных затрат и т. п.

3-я группа (символ «люди») определена как комфортные СКВ, обеспечивающие санитарно-гигиенические условия труда, отдыха или иного пребывания людей в помещениях гражданских зданий, то есть вне промышленного производства.
Эта группа имеет две модификации:

• Подгруппа 3–1. СКВ обслуживают помещения общественных зданий, в которых для одной части людей пребывание в них кратковременно (например, покупатели в универмаге), а для другой – длительно (например, продавцы в этом же универмаге).
• Подгруппа 3–2. СКВ обеспечивают оптимальные условия пребывания людей в жилых помещениях.

В классификацию ВНИИконди-ционера необходимо ввести еще одну группу – медицинские СКВ. Очевидно, что СКВ, обслуживающие операционные, реанимационные или палаты интенсивной терапии, никак нельзя считать комфортными, а чтобы отнести их к технологическим, надо в качестве «машины» рассматривать самого человека, что просто глупо.
Медицинские СКВ должны иметь две подгруппы:

• Подгруппа 4–1. СКВ обслуживают операционные, реанимационные и т. п. помещения.
• Подгруппа 4–2. СКВ обеспечивают требуемые параметры воздуха в палатах, кабинетах врачей, процедурных и т. п.

Для завершения классификации СКВ рассмотрим еще несколько признаков.
По типу системы холодоснабжения различают автономные и неавтономные СКВ. В автономных источник холода встроен в кондиционер, в неавтономных – источником холода является отдельный холодильный центр. Кроме того, в автономных кондиционерах в воздухоохладитель может подаваться кипящий хладон или жидкий промежуточный хладоноситель (холодная вода, растворы). Заметим, что на многих объектах мы использовали схему с подачей хладона в воздухоохладитель центрального кондиционера от расположенной рядом холодильной машины или внешнего блока VRV.
По способу компенсации изменяющихся тепловых и (или) влажностных возмущений в обслуживаемом помещении различают СКВ с постоянным расходом воздуха (CAV) – системы, в которых внутренние параметры поддерживают изменяя температуру и влажность приточного воздуха (качественное регулирование), и системы с переменным расходом воздуха (VAV) – системы с количественным регулированием.
По числу воздуховодов для подачи кондиционированного воздуха в помещенияСКВ делятся на одноканальные и двухканальные, при этом приточный воздух в каждом канале имеет разную температуру и влажность, что позволяет, изменяя соотношение приточного воздуха, подаваемого через каждый канал, поддерживать требуемые параметры в обслуживаемом помещении.
По числу точек стабилизации одноименного параметра (t; φ)в большом помещении или группе небольших помещений различают одно- и многозональные СКВ.
–это СКВ с местными доводчиками. В этих СКВ центральная или местная УКВ подает в помещение санитарную норму наружного воздуха, даже не обязательно обработанного, а местные доводчики обеспечивают поддержание в помещении требуемых параметров воздуха (температуры, относительной влажности и подвижности).
Сегодня в качестве местных доводчиков применяют: внутренние блоки сплит-систем или VRV-систем; фэнкойлы (двух- или четырехтрубные); моноблоки (напольные, потолочные или настенные); эжекционные доводчики; местные увлажнители воздуха; охлаждаемые и нагреваемые потолки; охлаждающие балки (пассивные и активированные).
Все указанные доводчики сами по себе не являются кондиционерами, хотя их и называют так продавцы оборудования.
Известно, что некоторые фирмы работают над созданием, например, фэнкойлов или сплит-систем, подающих в помещение наружный воздух. Но, если это и произойдет в массовом масштабе, то ничего страшного с классификацией не случится, просто это оборудование получит статус местных кондиционеров.
Блок-схема рассмотренной классификации СКВ приведена на рис. 2.
Помимо рассмотренных признаков в схему на рис. 2 включен еще один: наличие утилизаторов теплоты и холода, которые могут быть как в центральных, так и в местных СКВ. Причем необходимо различать системы утилизации типа воздух-воздух, к которым относятся схемы с промежуточным теплоносителем, с пластинчатыми теплообменниками* и с регенеративными вращающимися и переключаемыми теплообменниками, а также системы утилизации теплоты оборотной воды и теплоты обратного теплоносителя систем централизованного теплоснабжения и систем технологического жидкостного охлаждения.

Литература

1. Липа А. И. Кондиционирование воздуха. Основы теории. Совре-менные технологии обработки воздуха. – Одесса: Издательство ВМВ, 2010.
2. СНиП 41–01–2003. Отопление, вентиляция, кондиционирование. М.: Госстрой России. – 2004.
3. Англо-русский терминологический словарь по отоплению, вентиляции, кондиционированию воздуха и охлаждению. М.: Изд-во «АВОК-ПРЕСС», 2002.
4. Кокорин О. Я. Энергосберегаю-щие системы кондиционирования воздуха. ООО «ЛЭС». – М., 2007.
5. Кондиционеры. Каталог-спра-воч-ник ЦНИИТЭстроймаш. – М., 1981.
6. Рымкевич А. А. Системный анализ оптимизации общеобменной вентиляции и кондиционирования воздуха. Изд. 1. – М.: Стройиздат, 1990.
7. Баркалов Б. В., Карпис Е. Е. Кондиционирование воздуха в промышленных, общественных и жилых зданиях. Изд. 2. – М.: Стройиздат, 1982.
8. Сотников А. Г. Процессы, аппараты и системы кондиционирования воздуха и вентиляции. Т. 1. ООО «АТ». – С.-Петербург, 2005.
9. Стефанов Е. В. Вентиляция и кондиционирование воздуха. – С.-Петербург: Изд-во «АВОК-Северо-Запад», 2005.

[ http://www.abok.ru/for_spec/articles.php?nid=5029]

Тематики

• кондиционирование воздуха в целом
• энергосбережение

EN

• air conditioning system

DE

• Klimaanlage

FR

• système de conditionnement d'air

система кондиционирования воздуха
СКВ
Система, позволяющая контролировать температуру, а иногда влажность и чистоту воздуха в помещении или транспортном средстве.
[Департамент лингвистических услуг Оргкомитета «Сочи 2014». Глоссарий терминов]

EN

air conditioning system
ACS
System for controlling temperature and sometimes humidity and purity of the air indoor or in a vehicle.
[Департамент лингвистических услуг Оргкомитета «Сочи 2014». Глоссарий терминов]

Тематики

• спорт (административно-хозяйственная деятельность)

EN

• air conditioning system