Енергоменеджмент в умовах невизначеності

Дата добавления: 2014-11-10; просмотров: 811

10.1. Невизначеність як чинник впливу на результати менеджменту.

Ефективний енергоменеджмент можливий лише за умов оперативного моніторингу генерування, транспортування та використання енергії, тобто за умов безперервно діючого (оперативного) контролю за усіма показниками, які визначають кількість та якість енергії на виході генератора енергії, у мережі та у споживачів. В основі будь-якого контролю лежать процедури вимірювання та співставлення фактично виміряних даних с еталонними або нормативними. Для об’єктивного оцінювання результатів вимірювань дуже важливо розуміти можливий фактичний розподіл даних спостережень, межі, в яких можуть знаходитися ті чи інші параметри та чинники, розмірність задачі тощо. Тут слід навести приклад того, як невиконання зазначених застережень може призвести до непорозумінь в результатах оцінювання. Якщо нехтувати фактичною розмірністю об’єктів спостереження, то, скажімо, горизонтальний розтин таких фігур, як куля, конус та циліндр буде мати вигляд кола, у той час як вертикальний розтин цих фігур, відповідно, буде мати вигляд кола, трикутника (у разі розтину через верхівку) або еліпса, прямокутника (див. рис.10.1-а). Крім того, під час проектування на горизонтальну площину проекції двох об’єктів (наприклад просторового розподілу множин припустимих рішень), які розташовані на різних рівнях (наприклад, мають різні пріоритети тощо), можливо перетинання проекцій, у той час як насправді об’єкти незалежні один від одного і не мають взаємного впливу (рис. 10.1-б).

Оцінювання результатів будь-якої діяльності треба починати з контролю якості отриманих даних. Цей контроль включає такі етапи:

1. Візуальну або автоматичну перевірку даних з метою виявлення тих значень, які логічно несумісні або явно не відповідають попередній інформації про правдоподібні межі змін окремих змінних.
2. Ретельний перегляд розподілів головних змінних з метою виявлення невеликих груп спостережень, які суттєво відхиляються від основної маси.
3. Ретельний аналіз пар змінних, які з великим ступенем впевненості можна вважати дуже пов’язаними між собою.
4. Контроль за методами збирання даних з метою виявлення джерел зсуву спостережуваних даних, оцінки міри наближеності вимірів і виділення похибок запису головних змінних. пропущені через їхній підозрілий характер.
5. Відновлення спостережень, які були пропущені, включаючи й ті, які були навмисно виключені.

а)

Рис. 10.1

Парадокс 2- та 3-мірної проекцій

Але ще до того, як розпочинати експеримент, треба відповісти на такі питання:

· Яке рішення є найкращим в умовах відсутності експерименту?

· Чи слід особі, що приймає рішення (ОПР) проводити експеримент, і якщо так, то який буде найкращим?

· Якою має бути максимальна плата, яку варто сплачувати за окремий експеримент?

· Якою повинна бути максимальна плата, яку варто сплатити за певний обсяг експериментальної інформації?

Якщо зазначені вище міркування були взяті до уваги і були отримані адекватні відповіді, внаслідок чого і були прийняті ті чи інші рішення, настає час проаналізувати отримані результати. Аналіз має дати відповіді на такі питання:

· Чи досягнутий той головний результат, який переслідувався під час постановки завдання?

· Чи не викликав цей результат негативного впливу на інші показники системи, процесу, об’єкта, тобто чи не є він двозначним або суперечливим?

· Чи не виявилися нові аспекти проблеми, яка вирішувалася?

· Чи не є ці нові аспекти проблеми серйознішими, ніж та проблема, що існувала перед початком досліджень?

· Чи дослідник взагалі задоволений отриманим результатом?

· Чи існують підстави для проведення нового циклу досліджень з метою їхнього поглиблення або вибору іншого шляху вирішення проблеми, що виникла?

Оцінювання результатів контролю може відбуватися різними шляхами. Якщо йдеться про фізичні вимірювання, то оцінка може бути отримана багаторазово шляхом повторення експерименту або виконання певної програми вимірювань. При цьому можна оцінити математичне очікування M(X) (або для найпростішого випадку – вибіркове середнє значення) та вибіркове стандартне відхилення σ, які, відповідно, визначаються з виразів

та ,

де х_і – і-й результат вимірювання, n – кількість вимірювань., причому величина s² зветься вибірковою дисперсією, яка характеризує розсіювання вибіркового розподілу.

Будь-які вимірювання можуть бути спотворені похибками двох типів: систематичними і випадковими. Систематичні похибки викликаються недоліками вимірювальних приладів: вони майже незмінно відображаються на багаторазових вимірюваннях одного й того ж об’єкта і змінюють їх усі в одному й тому ж напрямі. Випадкові похибки виникають від багатьох причин, які спотворюють результати вимірювань будь-якого певного об’єкта, що послідовно багаторазово виконуються, причому ці спотворення тим менші, чим точніший вимірювальний прилад. На відміну від систематичних випадкові похибки можуть мати різні знаки.

Якщо М(Х) збігається з істинним значенням, має місце оцінка, яка не є зсунутою (тобто йдеться лише про випадкові похибки), у протилежному випадку йдеться про зсунуту оцінку. Зсунута оцінка – це систематична похибка, яка завжди має одну й ту ж абсолютну величину і один і той же знак, якщо вимірювання проводилися у незмінних умовах. Стандартне відхилення характеризує випадкову складову помилки оцінки, тобто ту частину загальної похибки, яка не є систематичною і може мати різні знаки і різні абсолютні значення від виміру до виміру.

Сумарна похибка оцінювання характеризується середнім квадратом похибки (СКП), який визначається як М(Х) квадрата різниці між оцінкою та її істинним значенням. СКП дорівнює сумі дисперсії і квадрата зсуву. Якщо зсув дорівнює нулю або дуже малий, СКП і дисперсія збігаються.

Приклад випадкової і систематичної похибок наведений на рис. 10.2 стосовно оцінки точності стрільби з рушниці (гармати, арбалета тощо).

		(а)
			(б)

Рис. 10.2