Проектирование информационно-аналитической системы измеряемых параметров электрического режима

Анна Половнева

Проектирование информационно-аналитической системы измеряемых параметров электрического режима

Выпускная квалификационная работа состоит из двух глав. В первой главе проведен анализ деятельности предприятия ООО «Альтеропауэр», описана его организационная структура, рассмотрено разрабатываемое программное обеспечение, охарактеризованы существующие бизнес процессы. Кроме этого, сделана характеристика предметной области разработки систем для сектора энергетики, рассмотрены какие существуют системы, а также методы их разработки. Во второй главе приведено обоснование выбора проектных решений по техническому и программному обеспечению для решения поставленных задач, а также описан весь процесс создания системы для заказчика.

Информатика

Дипломы

Вуз: Уральский государственный экономический университет (УрГЭУ-СИНХ)

ID: 5f2cef6dcd3d3e0001b481f4

UUID: 1391f9a0-baa2-0138-133f-0242ac180006

Язык: Русский

Опубликовано: больше 3 лет назад

Просмотры: 10

10.2

Анна Половнева

Комментировать 11

Рецензировать 0

Скачать - 1,3 МБ

Поделиться работой

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯРОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Уральский государственный экономический университет» (УрГЭУ) Направление подготовки Направленность (профиль) 09.03.03 Прикладная информатика Прикладная информатика в экономике ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА (БАКАЛАВРИАТ) Тем а Проектирование информационноаналитической системы измеряемых параметров электрического режима Обучающийся Половнева Анна Вячеславовна Группа ЗЭИ-17 Руководитель Кислицын Евгений Витальевич Кандидат экономических наук, доцент Консультант (при наличии) Кафедра Институт Информационных технологий и статистики Институт непрерывного образования Нормоконтро лер Панова Марина Валерьевна старший преподаватель, ученый секретарь кафедры Дата 20.06.2020

защиты Оценка Екатеринбург 2020 г. СОДЕРЖАНИЕ Введение 3 1 6 Аналитическая часть 1.1 Информация о предприятии 6 1.1.1 Общая характеристика предприятия 6 1.1.2 Организационная структура предприятия 8 1.1.3 Стратегия развития информационных технологий 10 1.1.4 Состояние информационных технологий 11 1.1.5 Продукты, разрабатываемые компанией 12 1.1.6 Обоснование выбора задачи 15 1.1.7 Информационная модель 16 1.2 Экономико-информационная сущность задачи 19 1.2.1 Актуальность информационных технологий в секторе энергетики 19 2 1.2.2 Большие данные в электроэнергетике 25 1.2.3 Системы обработки данных в интелектуальных электросетях 29 1.2.4 Основные требования к системе 38 Проектная часть 40 2.1 Информационное обеспечение задачи 40 2.2 Программное обеспечение 42 2.3 Техническое обеспечение 44 2.3.1 Обоснование проектных решений по техническому обеспечению 2 44

2.3.2 Организация информационной базы 51 2.4 Руководство пользователя 52 2.5 Порядок работы 57 2.6 Тестирование и оценка качества информационной системы 57 2.7 Расчет экономической эффективности 61 Заключение 67 Список использованной литературы 70 ВВЕДЕНИЕ На сегодняшний день тему информационно-аналитических систем для энергетики можно считать последние годы пересмотреть произошли требования к актуальной, изменения, объектам ведь в заставившие генерации, сетевой инфраструктуре и в целом к организации электроэнергетики и электроэнергетических рынков. В настоящее время во всем мире данная сфера переходит к принципиально новому этапу развития и переживает кардинальную трансформацию, основным драйвером которой выступают технологические нововведения. Внедрение комплекса новых решений (начиная с «зеленой» энергетики и новых поколений ядерных реакторов и заканчивая интеллектуальными электросетями технологий и автоматическими, потребительскими «Интернета вещей») т. н. сервисами приводит к «умными» на основе увеличению инвестиций и затрат на НИОКР (научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы) в отрасли, росту венчурного финансирования и иным процессам. 3

Визуализация данных в секторе энергетики является важным аспектом для принятия бизнес-решений. Визуализация – преобразование снимаемых визуальный образ информации. На выступать и для не более сегодняшний отдельным снимаемых простого день, приложением, измерений в представления визуализаторы плагином или могут частью другого приложения. Возможности визуализаторов очень велики. Одни из самых простых способов визуализации – двумерные временные диаграммы, столбчатые диаграммы. Измерения объектов откладываются по оси в зависимости от временного промежутка. Каждая точка соответствует снимаемому или загруженному объекту из базы данных. Одна из основных задач визуализации данных в секторе энергетики – повышение энергоэффективности. Как правило, компании, которые ведут разработку софта именно для направления энергетики используют базу продуктов с открытым исходным кодом, что позволяет значительно сэкономить на отчислениях на лицензии другим разработчикам. Программное обеспечение, разрабатываемое для сектора энергетики должно выдерживать высокие нагрузки, так как, как правило, количество снимаемых измерений со станций довольно велико. Рынок ИТ в энергетике с каждым годом все более неоднороден. В целом можно сказать, что в отрасли востребованы ПО и технологии, обеспечивающие комплекса. повышающие бесперебойность Однако это могут производительность работы быть как и энергетического традиционные инструменты автоматизации работы крупных компаний, такие как системы электронного документооборота (ECM) или бизнес4

анализа (BI), так и инновационные продукты: прогнозная аналитика на базе алгоритмов машинного обучения, интернет вещей (IoT) или искусственный интеллект (AI) для оптимизации производственных и бизнес-процессов. При этом, нужно отметить, передовые технологии более популярны за рубежом и только в последние несколько лет начинают проникать на российскую почву. Отечественный промышленный сектор делает первые шаги к инновационной трансформации бизнеса. Необходимость выполнения данного проекта обусловлена потребностью в сокращении времени, затрачиваемого сотрудниками электростанции разных уровней аппарата, как правило диспетчерами на процесс анализа параметров электрического режима. Данная потребность возникла из-за: - отсутствия понимания полной картины работы колебаний мощности для устранения неполадок работы станции; - отсутствия понимания износа оборудования стации или возможных поломок. Бизнес-цель: получить инструмент для быстрой работы сотрудников станции. Цель выпускной квалификационной работы: разработать ИАС. Задачи выпускной квалификационной работы: - провести анализ деятельности компании ООО «Альтеропауэр»; - описать организационную структуру компании ООО «Альтеропауэр»; 5

- описать используемые технологии компании ООО «Альтеропауэр»; - обосновать выбор задачи для выпускной квалификационной работы; - обосновать выбор проектных решений; - спроектировать ИАС; - разработать ИАС. Местом проектируемой и разрабатываемой ИАС является информационно-аналитическая система измеряемых параметров электрического режима. Выпускная квалификационная работа состоит из двух глав. В первой главе проведен анализ деятельности предприятия ООО «Альтеропауэр», рассмотрено описана его разрабатываемое организационная программное структура, обеспечение, охарактеризованы существующие бизнес процессы. Кроме этого, сделана характеристика предметной области разработки систем для сектора энергетики, рассмотрены какие существуют системы, а также методы их разработки. Во второй главе приведено обоснование выбора проектных решений по техническому и программному обеспечению для решения поставленных задач, а также описан весь процесс создания системы для заказчика. 6

1 1.1 АНАЛИТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ ИНФОРМАЦИЯ О ПРЕДПРИЯТИИ 1.1.1ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ПРЕДПРИЯТИЯ ООО «Альтеропауэр» (далее - Общество) является компанией, котор ая имеет о громный оп ыт в разработ ке и внедре нии сложны х территор иально-рас пределенны х информац ионных систе м в крупне йших компа ниях и госу дарственны х структур ах РФ: ОАО «СО ЕЭС», Це нтральном Б анке РФ, Фе деральной т аможенной с лужбе, Федер альной слу жбе судебн ых приставо в и других. На текущий момент в компании накоплены значительные компетенции в области решений по автоматизации в электроэнергетике: в области систем мониторинга параметров электроэнергетических режимов, параметров оборудования ЛЭП и ПС, режимах генерирующего реального оборудования, времени, обработки систем данных в противоаварийного управления и управления режимами. Компания р азрабатывает про граммное обес печение дл я автоматиз ации техно логических и б изнес-процессо в. Разработ ку ведет н а базе про дуктов с от крытым исхо дным кодом, пр именение котор ых не требует л ицензионны х отчислен ий другим р азработчик ам програм много обес печения. Компания р асполагает все ми исходны ми кодами ко мпонентов н аших решен ий и проду ктов и наш и разработ ки могут 7

про ходить люб ые проверк и на отсутст вие недоку ментирован ных возмож ностей и т.п. Наиболее ч асто решае мые задачи, с котор ыми приход илось стал киваться, требу ют обработ ки больших объе мов данных о состо янии и пар аметрах работ ы техничес ких объекто в и оборудо вания. Кол ичество из меряемых и в ычисляемых параметров дост игает, в не которых случ аях, сотен т ысяч, а частот а поступле ний измере ний по каж дому из ни х — до 200 в се кунду. Для приема, хр анения и обр аботки тако го количест ва и типа д анных приме няются спе циализиров анные СУБД, ор иентирован ные на работу с т ак называе мыми «време нными ряда ми» (time series data). Взяв в качест ве базового про граммного обес печения та кие продукт ы, как Apache TomCat, Apache Cassandra, OrientDB и PostrgeSQL, компания (framework) для р азработала созд ания н абор инстру ментов высоко производите льных, отк азоустойчи вых, распре деленных и м асштабируе мых систем сбор а, обработ ки и хране ния различ ных видов из мерений про мышленных объе ктов и систе м. Важно отмет ить, что р азработка мо жет работат ь не только в сфере э лектроэнер гетики и и нтегрируетс я как встр аиваемое ре шение в систе мы промышле нной автом атизации (т акие как M ES, например). Механизмы к ластеризац ии позволя ют задейст вовать 65 5 35 серверо в, создава я мощные хр анилища и с истемы обр аботки дан ных (техно логии BigData). Частота из менений пр инимаемых з начений дл я каждого п араметра — до 200 в се кунду. 8

Компания обес печивает в ысокое качест во разработ ки, внедре ния и сопро вождения н аших прогр аммных про дуктов и ре шений за счет в недрения у правляемых про цессов и и х автоматиз ации на все х этапах ж изненного ц икла прогр аммного обес печения. Предоставляет ко мплексные ус луги по исс ледованию, р азработке и ли адаптац ии програм мно-техничес ких решени й, внедрен ию и сопро вождению н аших решен ий и проду ктов. Автоматизация б изнес-процессо в на базе OpenSource продуктов, о хватывающи х крупные терр иториально р аспределен ные предпр иятия с бо льшим количест вом сотруд ников — еще о дна сфера ко мпетенций. Компания осу ществляет н аучно-иссле довательск ие и опытно- конструкторс кие разработ ки в област и технолог ий сбора и обр аботки инфор мации, упр авления эле ктрическим и энергосисте мами и обору дованием. Корпоративными це нностями Об щества явл яются: - профессионализм – г лубокое зн ание своей с пециальност и, своевре менное и к ачественное в ыполнение пост авленных з адач, посто янное совер шенствован ие професс иональных з наний и уме ний; - инициативность – а ктивность и с амостоятел ьность работ ников в опт имизации про изводствен ного процесс а; - бережливость – от ветственны й и бережн ый подход к ис пользовани ю активов Об щества, к собст венному времени и р абочему вре мени други х работнико в; 9 рабоче му

- взаимное у важение – ко мандный ду х в работе, до верие, добро желательност ь и сотруд ничество в про цессе реше ния постав ленных зад ач; - открытость к д иалогу – от крытый и чест ный обмен и нформацией, гото вность сов местно выр аботать опт имальное ре шение; - преемственность – у важение к тру ду и опыту ст арших поко лений, професс иональное обуче ние и наст авничество; - имидж – ис пользование пр иемов и стр атегий, на правленных н а создание поз итивного м нения об Об ществе. 1.1.2 ОРГАНИЗАЦИОННАЯ СТ РУКТУРА ПР ЕДПРИЯТИЯ Организационная стру ктура Общест ва имеет л инейно-фун кциональны й тип, соот ветственно все ре шения в ко мпании при нимаются с верху-вниз. Пр и таком ти пе есть чет кая систем а функций и по дразделени й, четкая от ветственност ь, один ру ководитель сосре дотачивает в с воих руках ру ководство все ми процесс ами, имеющ их общую це ль, а также б ыстрая реа кция испол нительных по дразделени й на прямые у казания вы шестоящих. Организационная структура Общества представлена на рисунке 1. 10

Рисунок 1 – Ор ганизацион ная структур а Общества1 В Обществе з а осуществ лением како го-либо про изводствен ного процесс а закрепле н техничес кий директор, в по дчинении которо го находитс я пределенны м видом несколько по дразделени й про изводствен ной занятых деятел ьности. о Об щее руково дство деяте льностью Об щества осу ществляетс я генераль ным директоро м. Генеральный д иректор от вечает за у правление персо налом, отс леживанием ко нкурсов на р азработку про граммного обес печения по проф илю, подбору персо нала, разв итие компа нии и сотру дников при необ ходимости, т ак как напр авление са мой организ ации достаточ но специфич ное и найт и сотрудни ка под необ ходимые требо вания дост аточно сло жно. Технический д иректор от вечает за те хнические ре шения во вре мя разработ ки системы, т акже отвеч ает за внутре ннее регул ирование во просов в р абочем кол лективе. Бизнес-аналитики н апрямую об щаются с з аказчиком, по могают ему о пределитьс я с требов аниями, ко нсультируют з 1 Составлено автором в Microsoft Visio 11

аказчика по по воду уже внедренной с истемы, разр абатывают те хническую и по льзовательс кую докуме нтацию, за нимаются руч ным тестиро ванием и ко нтролируют в ыполнение р азработанн ых функций д ля систем. Разработчики з анимаются р азработкой с истемы и ис правлением те кущих баго в по раннее в недренным с истемам. Инженеры з анимаются в недрением и со провождение м уже разр аботанных с истем. Тестеровщики занимаютс я ручным и а втоматичес ким тестиро ванием систе мы. Главный бу хгалтер за нимается те кущей орга низационно й документ ацией и бу хгалтерией. Дизайнер з анимается р азработкой м акетов для с ложных мно гофункцион альных систе м. 1.1.3 СТРАТЕГИЯ Р АЗВИТИЯ ИНФО РМАЦИОННЫХ Т ЕХНОЛОГИЙ ИТ-стратегия я вляется основным инструменто м выполнен ия бизнес-стр атегии и дост ижения стр атегическо й миссии Об щества. Та ким образо м, все при нципы, зак ладываемые в ос нову ИТ-стр атегии и все меро приятия ИТ-стр атегии дол жны быть н аправлены н а реализац ию бизнес- целей организации. Основными пр иоритетами ИТ по осуществлению бизнес-це лей Общест ва являютс я: - сохранение те кущей инфор мационной б азы; - оптимизация и ус корение процессо в; 12 су ществующих б изнес-

- обеспечение аимосвязан ности м асштабируе мости, систе м, что поз воляет гиб кости и вз под держивать из менения ИТ в с лучае изме нений рыноч ной ситуац ии и законо дательства; - стандартизация ИТ- процессов д ля повышен ия эффекти вности фун кционирова ния; - наличие ко нтроля затр ат на ИТ, в ключая кап итальные и о перационные р асходы. Управление ИТ и стр атегия раз вития ИТ сосре доточены н а целях Об щества, стр атегически х инициати вах, испол ьзования те хнологий д ля наращив ания бизнес а и возмож ностей для у довлетворе ния бизнес-требо ваниям. 1.1.4 СОСТОЯНИЕ И НФОРМАЦИОН НЫХ ТЕХНОЛО ГИЙ Состояние ИТ- архитектур ы Общества н аходится н а уровне дост аточном дл я обеспече ния всем необ ходимым биз нес-процесс ы организа ции. Общая с хема ИТ-ар хитектуры об щества при ведена на р исунке 2. Рисунок 2 – ИТ- архитектур а Общества2 2 Составлено автором в Microsoft Visio 13

На рисунке 2 в идно, что в сост ав ИТ-архите ктуры вход ят такие и нфраструктур ы как вычис лительная, сете вая и инже нерная. Ни о дна инфрастру ктура не мо жет работат ь без друго й, так как все о ни тесно вз аимосвязан ы между собо й и по отде льности не и меют никако й ценности д ля Обществ а. Производительные мо щности ИТ-обору дования, в то м числе рабоч ие станции сотру дников, име ют достаточ ные запасы д ля уверенно го соответст вия страте гии развит ия Обществ а на неско лько лет в перед или же рез кого измене ния необхо димости вне дрения нов ых техноло гий под воз действием в нешних факторо в (законод ательных, п ланам разв ития г. Екатеринбурга и т. п.). Управлением ко нфигурацие й оборудов ания и рабоч их станций осу ществляетс я системным а дминистраторо м, а наборо м используе мого согласо ванию с прогр аммного обес печения компании по генеральным д иректором. Данная со гласованност ь позволяет луч ше обеспеч ивать урове нь защиты ИТ- инфраструктур ы организа ции. 1.1.5 ПРОДУКТЫ, Р АЗРАБАТЫВА ЕМЫЕ КОМПА НИЕЙ Один из про дуктов ком пании ООО «Альтеропауэр» является про дукт APDC - Advanced Phasor Data Concentrator. APDC (Advanced Phasor Data Concentrator) – это мо щная, гибк ая и широко м асштабируе мая платфор ма для соз дания как от носительно прост ых систем уро вня энергообъе кта, так и с ложных мно гоуровневы х распреде лённых WAM S уровня ОЭС / ЕЭС. 14

ПО «APDC» пре дназначено д ля создани я как относ ительно прост ых систем уро вня энергообъе кта, так и с ложных мно гоуровневы х распреде лённых WAM S / WACS / W APS (Wide Area Monitoring / Control / Protection System) уровня э нергосисте мы. На основе д анных реше ний создан а и функцио нирует в про мышленной э ксплуатаци и Автоматичес кая систем а сбора инфор мации с ре гистраторо в СМПР (АС С И СМПР) в О АО «СО ЕЭС». АС СИ СМПР обес печивает сбор д анных с бо лее чем 400 ре гистраторо в СМПР, уст ановленных н а более че м 70 энергообъе ктах ЕЭС. ПО «APDC» уст ановлено и р аботает на кру пных электрост анциях РФ. Ключевыми особе нностями с истемы явл яются:  Открытая ар хитектура н а базе тех нологии Java  Отсутствие про приетарных з ападных про дуктов в сост аве решени я  Поддержка ш ирокого спе ктра опера ционных систе м (включая Linux и другие open-source ОС)  Веб-технологии д ля визуализ ации  Использование бо льших распре деленных м ассивов да нных для хр анения СВИ (Big Data)  Система рас пределенны х вычислен ий. APDC разработ ан как веб- приложение с использо ванием высо копроизвод ительных р аспределен ных вычисле ний. Это пре доставляет воз можности д ля внедрен ия APDC в современ ную ИТинфр аструктуру. APDC поддер живает моб ильные платфор мы, виртуа льных данн ых и облач ные решени я. 15 хранил ища

Решения по сбору и пере даче измере ний В системе ре ализованы а даптеры к источник ам данных:  Клиент C37.118- 2011/2008 ( для сбора с ре гистраторо в СМПР)  Клиент МЭК 60870-5-104  Прием в фор мате C37.111-1 991 (COMTR ADE)  Прием в фор мате CSV (ф айлы)  Клиент OPC  Modbus RTU Master  MQTT  RTdbcon Собственные прото колы распре делённого вз аимодейств ия между уз лами систе мы (PDC-to-PDC):  Сервер C37.118- 2011  Решение на ос нове прото кола UDP (unicast, multicast) — обмен о перативным и данным  с низкими з адержками  Веб-сервисы д ля передач и архивов по з апросу  REST API / J SON  Thrift API Данные реше ния использу ются для соз дания распре делённых м ногоуровне вых WAMS, о хватывающи х сеть PMU и д испетчерск их центров. Такая систе ма обладает с ледующими воз можностями:  Данные хра нятся распределённо 16

 Исторические д анные авто матически дост авляются с ну жного сервер а при обра щении к ни м пользовате ля  Online-данные дост авляются по по дписке с ну жного источ ника (напр имер PMU)  Alteropower APDC обес печивает:  Онлайн-мониторинг ко лебаний акт ивной мощност и.  Определение п араметров ко лебаний - ве личина, частот а, демпфиро вание.  Обнаружение нез атухающих ко лебаний.  Проведение с пектрально го анализа Основные воз можности A PDC: 1. Спектральный а нализ. Спе ктрограмма — это с пециальный и нструмент, котор ый позволяет пре дставлять с пектр сигн ала в истор ической перс пективе. У казывая на и нтересующее вре мя и частоту, мо жно увидет ь спектр д ля всех частот н а всем вре менном интер вале вместе с а мплитудами (р азности ам плитуд отобр ажаются с по мощью цвето вого градие нта). 2. Анализ истор ических ко лебаний. В качестве д альнейшего р азвития систе мы обнаруже ния колеба ний, APDC предост авляет инстру мент для а нализа истор ических ко лебаний. Этот и нструмент поз воляет исс ледовать не линейный и нест ационарный х арактер ко лебаний. П араметры д ля нелиней ных колеба ний (частот а, амплиту да, фаза, коэфф ициент дем пфирования) р ассчитываютс я на протя жении всего про цесса. 3. Перманентные мо ды. Анализ атор перма нентных мо д – инстру мент для об наружения н изкоамплиту дных мод, котор ые постоян но присутст вуют в энер госистеме. Этот и нструмент поз воляет обр абатывать бо льшие объе мы данных — ч асы, дни, не 17

дели, меся цы. Это необ ходимо, пос кольку эти ре жимы нераз личимы на небо льших време нных интер валах, ког да они под авляются шу мом сигнал а. Например, о дна и та же мо да всегда по является, ко гда электрост анция начи нает работ ать утром, и исчез ает вечеро м, когда ее д вигатели в ыключаются. 4. Контроль с инхронных к ачаний акт ивной мощност и. В качест ве дальней шего развит ия системы об наружения к ачаний (особе нно высоко амплитудны х), APDC пре доставляет и нструменты д ля монитор инга перето ков мощност и в контро лируемых сече ниях в реж име реально го времени. Этот и нструмент со держит нес колько око нных форм с ко мплексным пре дставление м контролируе мых сечени й и контро лируемых п араметров. 1.1.6 ОБОСНОВАНИЕ В ЫБОРА ЗАДАЧ И Малый бизнес з анимает ва жное место в э кономике л юбой стран ы. Этот се ктор являетс я неотъемле мым, объект ивно необхо димым элеме нтом любой р азвитой хоз яйственной с истемы, без которо го экономи ка и общест во в целом не мо гут нормал ьно сущест вовать и р азвиваться. С к аждым годо м растет м асштаб потреб ления этой отр аслью новы х информац ионных тех нологий. Основой ви д прибыли ко мпании – в ыигранный ко нкурс на те ндере от госу дарственны х заказчико в, как пра вило. Пере д подачей з аявки на ко нкурс прохо дит тщател ьная подгото вка в виде о пределения ос новных потреб ностей зак азчика и о пределение воз можностей ко мпании. Да лее тщател ьно собира ются все необ ходимые до кументы дл я участия, к ак правило б 18

изнес-анал итиком. Та кже, у ком пании есть до полнительн ые виды до хода – так ие, как по ддержка про граммного обес печения. Ко мпания сотру дничала со с ледующими ор ганизациям и: «Систем ный оператор е диной энер гетической с истемы», «Россети», «Enel», «Рус Ги дро», «Т п люс», «МРС К Урала» и м ногие друг ие. В рамк ах одного из прое ктов встал а задача по р азработке с истемы, котор ая будет отобр ажать инфор мацию о ди намике потреб ления электроэ нергии по об ластям по з агруженной с водке техно логов, котор ые работают н а станциях. 1.1.7 ИНФОРМАЦИОННАЯ МО ДЕЛЬ Создание с истемы для з аказчика состо ит из неско льких этапо в, предста вленных на р исунке 3. 19

Рисунок 3 – Алгорит м создания с истемы3 Формирование требо ваний - один из с амых важны х этапов пр и создании с истемы. На д анном этапе про исходит встреч а с заказч иком и получе ние всех необ ходимых требо ваний к бу дущей систе мы. От того, н асколько точ но и полно бу дут учтены все по желания в про цессе прое ктирования с истемы, и бу дет зависет ь итоговый резу льтат: получ ится ли «д ля галочки» и ли это будет эффе ктивный инстру мент бизнес а, который бу дет принос ить прибыл ь своему в ладельцу. 3 Составлено автором в Microsoft Visio 20

Анализ необ ходимого фу нкционала реализуетс я в состав лении подроб ного техничес кого задан ия. Далее сост авляется с писок необ ходимых ресурсо в для реал изации зад ачи (прогр аммное обес печение, хост инг и т.д.). Затем про изводится пр имерная оце нка времен и выполнен ия задачи. Разработка стру ктуры подразуме вает под собо й используе мую логику и ме лкие детал и отображе ния. Создание протот ипа страни цы – это не отр исовка гото вого дизай н-макета, а все го лишь схе матичный н абросок, в ыполненный д ля пониман ия того, к ак будут отобр ажаться да нные. Создание де мо-площадк и происходит н а отдельно м сервере с це лью огражде ния текуще й функцион альности от бо лее ранней верс ии. Программирование фу нкционала также про исходит в те кстовом ре дакторе с ис пользование м языка про граммирова ния JavaScript. Тестирование определён но важная ч асть процесс а, когда необ ходимо про верить работ ают ли все ко мпоненты. Л ишь после ф инального тест ирования мо жно перехо дить к эта пу перенос а системы н а основную п лощадку. Перенос систе мы на осно вную площа дку является з аключитель ным этапом. Про изводится н астройка ос новного сер вера, созд ание архив а созданно й системы н а демо-пло щадке, пере нос и расп аковка арх ива на осно вную площа дку и провер ка работос пособности с истемы пос ле перенос а. Взаимодействия объе ктов можно р ассматриват ь во време ни, и тогд а для предст авления вре менных особе нностей пере дачи и 21

прие ма сообщен ий между объе ктами испо льзуется д иаграмма пос ледователь ности. Вза имодейству ющие объект ы обменива ются между собо й некоторо й информац ией. При это м информац ия принимает фор му законче нных сообще ний. Други ми словами, хот я сообщение и и меет инфор мационное со держание, о но приобрет ает дополн ительное с войство ок азывать на правленное в лияние на с воего получ ателя. На рисунке 4 представле на диаграм ма последо вательност и работы. Рисунок 4 – Диаграм ма последо вательност и ввода по льзователе м логина и п ароля4 Взаимодействующими объе ктами на р исунке 5 я вляются:  клиент;  сайт;  база данных. Клиент захо дит на сайт и осу ществляет з агрузку да нных. Проис ходит загруз ка данных в б азу данных, д алее в интерфе йсе отобра жаются загру женные дан ные. 4 Составлено автором в Microsoft Visio 22

1.2 ЭКОНОМИКО-ИНФОРМАЦИОННАЯ СУ ЩНОСТЬ ЗАД АЧИ 1.2.1 АКТУАЛЬНОСТЬ И НФОРМАЦИОН НЫХ ТЕХНОЛО ГИЙ В СЕКТО РЕ ЭНЕРГЕТ ИКИ Мировая энер гетика сто лкнулась со с ледующими к лючевыми в ызовами: ˗ из Вызовы рост а спроса. В м ире в силу гр ядущего вы хода ре цессии, уве личения уро вня благососто яния жителе й развиваю щихся стра н и роста н аселения бу дет наблюд аться рост э нергопотреб ления. Поте нциально к 20 35 году но выми потреб ителями ст анут поряд ка 1,3 млр д человек, не и меющих в н астоящее вре мя доступ к э лектроэнер гии; 2,7 м лрд челове к, которые « готовят на дро вах»; еще 1,6 м лрд челове к за счет пр ироста насе ления в мире. Это пр иведет к тому, что з а обозначе нный перио д потребле ние электроэнергии в ырастет на 40–50%; ˗ вызовы изме нения качест венных хар актеристик с проса. Нов ая индустр иализация в р амках развор ачивающейс я в мире т. н. чет вертой про мышленной ре волюции бу дет происхо дить на но вой техноло гической б азе (цифро вые систем ы, аддитив ные и высо коточные про изводства), з ачастую чу вствительно й к надежност и энергосн абжения и к ачеству эле ктроэнерги и. Это опре деляет поя вление и р азвитие «ц ифрового с проса», до ля которого в р яде стран, по не которым оце нкам, состав ит 20–30% к 20 30 году; ˗ экологические в ызовы. По д анным Между народного э нергетичес кого агентст ва, электроэ нергетика я вляется источ ником 42% а нтропогенн ых выбросо в парников ых газов. Но д аже 23

безотнос ительно к во просам глоб ального поте пления, рост ис пользовани я ископаем ых топлив ве дет к ухуд шению эколо гической обст ановки, что с казывается не то лько на качест ве жизни, но и н а уровне р асходов госу дарства и кор поративного се ктора на со циальное обес печение, з дравоохране ние, эколо гические меро приятия и т. д. В стр анах с более в ысоким уро внем доходо в фиксируетс я рост плате жеспособно го спроса на экологич ную, надеж ную, досту пную энергет ику как важный э лемент качест ва жизни; ˗ инвестиционные в ызовы. В с илу того, что э нергосисте мы развиты х стран в и х текущем в иде были соз даны не поз днее 1950–1 960-х, они требу ют существе нных затрат н а поддержа ние, обнов ление и мо дернизацию. Тр адиционные э нергосисте мы индустр иального т ипа строил ись в ситу ации высоко го уровня н акоплений и мо щного госинвестирования, а также и нвестиций из ч астных источ ников. Но з а последние 30 лет уро вень накоп лений в раз витых стра нах заметно у пал, госуд арство сокр атило урове нь вмешате льства в э кономику. Б анковский же к апитал не про являет интереса к «бо льшим» прое ктам; ˗ вызовы ново й урбаниза ции. В 201 2 году дол я городско го населен ия планеты пре высила 50%, и урб анизация в р азвивающихс я экономик ах продолжается ус коряющимис я темпами. Р азрастание ст арых и поя вление нов ых городов фор мирует запрос н а переход к горо дской энер гетике ново го поколен ия: с высо кой концентр ацией мощносте й, существе нным запасо м прочност и и возмож ностями рост а с учетом э кономии доро гостоящих горо дских земе ль для раз мещения энер гетических объе ктов. Эти объе кты должны обес печивать пр 24

иемлемую сто имость присое динения к и нфраструктуре и д ифференциро ванную по р азличным х арактерист икам стоимост ь электроэ нергии для потреб ителей; Рынок ИТ в э нергетике с к аждым годо м все более нео днороден. В це лом можно с казать, что в отр асли востребо ваны ПО и те хнологии, по вышающие про изводитель ность и обес печивающие бес перебойност ь работы э нергетичес кого компле кса. Однако это мо гут быть к ак традицио нные инстру менты авто матизации р аботы круп ных компан ий, такие к ак системы э лектронного до кументооборот а (ECM) ил и бизнес-а нализа (BI), т ак и иннов ационные про дукты: про гнозная ан алитика на б азе алгорит мов машинно го обучени я, интернет ве щей (IoT) или искусст венный инте ллект (AI) д ля оптимиз ации произ водственны х и бизнес- процессов. При этом, ну жно отметит ь, передов ые техноло гии более по пулярны за рубе жом и толь ко в после дние неско лько лет н ачинают про никать на росс ийскую поч ву. Отечест венный про мышленный се ктор делает пер вые шаги к и нновационно й трансфор мации бизнес а. Ряд техноло гических но ваций, так их как про мышленный и нтернет ве щей, инфор мационно-те хнологичес кие систем ы реального вре мени и реше ния в област и оптимиза ции произво дства и рас пределения э лектроэнер гии, вызва ли глобаль ные измене ния энергет ической отр асли во все м мире, от крыв ей качест венно новые воз можности рост а. В этой с вязи на пер вый план в ыходит проб лема выработ ки единых ст андартов пользовани я ИТ в терр иториально-р аспределен ных компан иях. 25 ис

Один из са мых значим ых рисков д ля таких ор ганизаций ле жит в област и защиты д анных, поэто му особая ро ль в этих ст андартах бу дет отведе на организ ации систе мы информа ционной безо пасности, сре дствам ее безо пасного хр анения и обр аботки Большинство ИТ- продуктов, в недряемых в э нергетичес ких компан иях, относ ится к кате гории бизнес- критичных, а это з начит, что к н им предъяв ляются пов ышенные требо вания в об ласти защит ы информац ии. Сейчас на р ынке попул ярны инстру менты защит ы как от в нешних, та к и от внутре нних угроз, в ч исле котор ых криптогр афическое ш ифрование, а нтивирусные про граммы, а т акже центр ализованное у правление и р азграничен ие доступа к ко нфиденциал ьным данны м в зависи мости от поз иции сотру дника в ко мпании Тренд на безо пасность, в ч астности, безо пасность АСУ Т П и КИИ, по лучил второе д ыхание в с вязи с пов ышенным вн иманием к не му со сторо ны государст ва, которое о ценило цену р исков в об ласти инфор мационной безо пасности э нергетичес кого компле кса и прин яло соответст вующие нор мативные а кты. Большие да нные, нака пливаемые э нергетичес кими компа ниями, нуж но где-то хр анить и обр абатывать. В это й связи воз никают потреб ности в но вых ресурс ах и непрер ывной модер низации. Прогноз на б лижайшие 2 го да - тренд н а построен ие резервн ых площадо к, создание резер вных ЦОД, чтоб ы обезопас ить ИТ-инфр аструктуру и обес печить ее бес перебойную р аботу неза висимо от форс- мажоров и дру гих факторо в 26

Увеличение ч исла цифро вых инстру ментов для у правления про изводством и нергопредпр иятий б изнесом к пр иводит во просу, воз можно руко водителей ли в ыстроить э ИТ- инфраструктуру т аким образо м, чтобы м аксимально ре ализовать поте нциал каждо го конкрет ного ИТ-ре шения и пр и этом получ ить высоки й синергет ический эффе кт от взаи модействия ИТ-с истем. На этом эт апе они за думываются о то м, чтобы от дать процесс ы установк и, настрой ки, поддер жки и модер низации ИТэ косистемы н а аутсорси нг – спрос н а услуги ИТ- консалтинг а и ИТ-под держки растет. О дна из прич ин популяр ности ИТ- аутсоринга – возможност ь четко опре делить KPI, з а которые бу дет отвечат ь команда и нтегратора, от вре мени откли ка на запрос к лиента до ко личества сбое в в работе с истем. Гар антированн ые показате ли вносятс я в SLA – со глашение о к ачестве ок азания услу г. Это поз воляет энер гетическим пре дприятиям с делать пол ностью прозр ачной и ко нтролируемо й работу по дрядчика Передача ИТ-фу нкционала на аутсорси нг сторонн им сервисн ым компани ям избавляет э нергетиков от необ ходимости со держать собст венный штат доро гих ИТ-спе циалистов и в ысвобождает ресурс ы, необход имые для ос новной деяте льности. Одним из ос новных тре ндов для росс ийских энер гетических ко мпаний ста новится вне дрение совре менных стр атегий ТОРО (те хническое обс луживание и ре монт обору дования), ос нованных н а расчёте и ндексов те хнического состо яния обору дования и ко мплексных объе ктов инфрастру ктуры. Кро ме оценки состо яния обору дования, ст андартом в это й области т акже стано вится испо 27

льзование мето дик оценки веро ятности и пос ледствий от каза обору дования. В совокупност и, эти процесс ы позволяют эффе ктивно упр авлять тех ническими и э кономическ ими ресурс ами, испол ьзовать их т ам, где в это м есть макс имальная необ ходимость, ре монтироват ь реально ну ждающееся в это м оборудов ание и точ но оцениват ь объемы т аких работ. Резу льтатом пр именения т аких страте гий являетс я оптимиза ция процессо в ТОРО, пр иводящая к у меньшению о перационны х и капита льных затр ат при сохр анении высо кого качест ва выполняе мых работ по обс луживанию обору дования Фактически мето дологии оце нки рисков Q RA, анализ н адежности R AM и метод ики ее пов ышения RCM ст ановятся ст андартом д ля флагманс ких компан ий отрасли. Что касаетс я систем д ля превент ивного тех нического обс луживания, про гнозирован ия отказов обору дования и с воевременно го планиро вания ремо нта – они востребо ваны рынко м, их окуп аемость дост аточно быстр ая, а ценност ь для произ водства – в ысока. В б лижайшее вре мя количест во внедрен ий ПО с по добным фун кционалом бу дет расти Еще одним в ажным трен дом станов ится широкое р аспростране ние мобиль ных устройст в в классичес ких систем ах управле ния, испол ьзуемых в э нергетичес ких компан иях. Прежде все го это нуж но для опер ативной оце нки техничес кого состо яния любого э лемента энер госистемы. Мобильное р абочее место об ходчика, ко нтроллера поз воляет закр ывать потреб ность в пл ановых осмотр ах, сбора по казателей и нструмента льного 28 контро ля на тех объе ктах

инфрастру ктуры, котор ые не обору дованы систе мами контро ля в режиме ре ального вре мени Компании, с вязанные с р аспределен ием энерги и, в после дние годы а ктивно зан имаются инфор матизацией с воих мобил ьных брига д. Но будущее, ко нечно, за с истемами о нлайн-монитор инга, в котор ых с помощ ью датчико в можно бу дет в режи ме реально го времени с ледить за состо янием обору дования. Все энергет ические ко мпании (ка к минимум, кру пные игрок и рынка) т ак или иначе у же позабот ились об а втоматизац ии поддерж ивающих про цессов, вне дрив соответст вующие систе мы (СЭД, B PM, BI и др.), котор ые они про должают раз вивать, мо дернизиров ать, менят ь старые н а более со временные, р асширять фу нкциональност ь и т.д. По являются т акже модиф ицированные ре шения – «в ыходцы» из ст андартных с истем авто матизации б азовых биз нес-процессо в – которые а даптирован ы под отрас ль. Но настоящ ая революц ия происхо дит в част и автоматиз ации основ ной деятел ьности энер гетических пре дприятий с ее у никальными з адачами, котор ые требуют г лубокого по гружения в с пецифику отр асли. Магистральные тре нды формиру ются госуд арственной про граммой «Ц ифровая эко номика»: бо льшие данн ые, искусст венный инте ллект, интер нет вещей (IoT), дополне нная и вирту альная реа льность. Это те хнологии бу дущего, котор ые только н ачинают де лать первые ш аги с точк и зрения ре альной при менимости н а предприят иях отрасл и. Оценить ре альную отд ачу от них м ы сможем то лько в буду щем. Но уже се йчас для и х реализац ии компани и формируют с 29

пециальные п лощадки апроб аций новых те хнологий, а нализируют с вою готовност ь, выделяют от ветственны х за цифро вую трансфор мацию. Для р яда компан ий база дл я цифровой тр ансформаци и уже созд ана, другие – до гоняют: об новляют пар к датчиков д ля сбора и нформации, р асширяют и х сеть, дор абатывают те хническую и нфраструктуру, в недряют про граммные ко мплексы дл я аналитик и больших д анных. Среди друг их трендов э ксперты вы деляют раз витие так н азываемых SmartGrid (систем ко мплексного р аспределен ия и генер ации энерг ии с испол ьзованием возоб новляемых источ ников), систе м дополнен ной и вирту альной реа льности дл я визуализ ации объекто в и техноло гических про цессов, те хнологии про мышленного и нтернета ве щей, котор ые приходят н а смену пр ивычным АСУ Т П. Еще одно в ажное напр авление св язано с пр именением н аукоемких те хнологий: а лгоритмов м ашинного обуче ния, многоф акторной о птимизации, а нализа бол ьших данны х и т.п. 1.2.2БОЛЬШИЕ ДА ННЫЕ В ЭЛЕ КТРОЭНЕРГЕТ ИКЕ На сегодня шний день с истемы для се ктора электроэ нергетики в бо льшинстве стр ан модерниз ируются и р азвиваются н а основе г лубокой инте грации эле ктроэнергет ических сете й с различ ными прото колами вза имодействи я. Различн ые протоко лы взаимоде йствия поз воляют получ ать огромные п акеты данн ых со стан ций в саму с истему визу ализации д анных, что поз воляет опер ативно при нимать реше ния по работе, бу дь то выби вание стан ции из рабоче го состоян ие из-за по ломки, либо из 30

нашивания обору дования. По добного ро да схема вз аимодейств ия получил а название и нтеллектуа льной энер госистемы – smart grid. Такого рода системы взаимодействия являются полностью интегрированными и саморегулирующимися. Рисунок 5 - Концепция Smart Grid5 Данная кон цепция, где все субъе кты электроэ нергетики пр инимают уч астие в пере даче и рас пределении из меряемых п араметров н аходится в Росс ии только н а начально й стадии р азвития. В составе ИЭС э лектрическ ая сеть из п ассивного устро йства транс порта и рас пределения э лектроэнер гии превра щается в а ктивный эле мент, пара метры и хар актеристик и которой из меняются в з ависимости от ре жимов работ ы энергосисте мы. Практичес кое воплоще ние данных н аправлений осу ществляетс я 5 Заимствовано В.В. электроэнергетике» Крылов, С.В. Крылов 31 «Большие данные и их приложения в

во взаимос вязи и раз витии поло жений страте гических до кументов О АО «ФСК ЕЭС» – Про граммы инно вационного р азвития и По литики инно вационного р азвития и мо дернизации. Со гласно доку ментам про граммы мож но выделит ь особенност и новой ко нцепции энер госетей. Основные но вые качест ва ИЭС ААС: Обеспечение р авного досту па любых про изводителе й и потреб ителей аструктуры. эле ктрической Соз дание э нергии спец иальных к ус лугам интерфе йсов инфр для у нифицирова нного и на дежного по дключения к сет ям возобно вляемых и нетр адиционных источ ников энер гии на усло виях парал лельной работ ы в составе э нергосисте мы. Участие в у правлении ре жимом работ ы ИЭС генер ации, упра вляемых эле ментов сете вой инфрастру ктуры, потреб ителей эле ктроэнерги и. Обеспечение « активности» потреб ителей эле ктроэнерги и за счет и х оснащени я интеллекту альными систе мами учета с воз можностью с итуативного у правления с просом. Обес печение за счет пр именения эт их систем р ационально го использо вания энер гии в норм альных реж имах и упр авления потреб лением эле ктроэнерги и с целью по ддержания требуе мых параметро в функцион ирования ИЭС. Наличие дост аточных объе мов информ ации о теку щем состоя нии электр ической сет и и ее эле ментов (вк лючая вектор ные измере ния), и о в нешней сре де (освеще нность, ос адки, голо лед, ветро вые нагруз ки и другие метеоф акторы), а т акже совре менной систе мы управле ния, позво ляющей в ре альном вре мени обраб атывать ук азанную инфор мацию. 32

Обеспечение м аксимально й самодиаг ностики эле ментов ИЭС, ис пользование ее резу льтатов в а лгоритмах фу нкциониров ания автом атических с истем режи много и прот ивоаварийно го управле ния. Наличие рас пределенны х и иерарх ических це нтрализова нных систе м режимного и прот ивоаварийно го управле ния, основ анных на а даптивных а лгоритмах ре ального вре мени. Применение б ыстродейст вующих про грамм и выч ислительны х ресурсов, обес печивающих к ак выработ ку автомат ических упр авляющих воз действий, т ак и предост авление ре комендаций (с по мощью эксперт ных и друг их систем) д испетчерско му, операт ивно- техно логическому и ре монтному персо налу для ре ализации у правляющих воз действий и про ведения необ ходимых работ. Целевые фу нкции ново й концепци и развития сете й электроэ нергетики Smart Grid в более об щем виде отр ажены в до кументах М инистерств а энергети ки США (DOE - Department of Energy). Согласно эт им документ ам Smart Grid нацелена н а удовлетворе ние ключев ых ценносте й (keygoals) : Доступность - обес печение потреб ителей энер гией без о граничений в з ависимости от то го, когда и г де она им необ ходима, и в з ависимости от о плачиваемо го качеств а Надежность - воз можность прот ивостояния ф изическим и и нформацион ным негати вным возде йствиям без тот альных отк лючений ил и высоких з атрат на восст ановительн ые работы, м аксимально б ыстрое восст ановление работос пособности; 33 (с амовосстано вление)

Экономичность - о птимизация т арифов на э лектрическу ю энергию д ля потребите лей и сниже ние общесисте мных затрат Эффективность - м аксимизаци я эффектив ности испо льзования все х видов ресурсо в, техноло гий и обору дования пр и производст ве, передаче, р аспределен ии и потреб лении электроэ нергии. Органичность вз аимодейств ия с окруж ающей средо й - максим ально возмо жное сниже ние негати вных эколо гических воз действий; Безопасность – не до пущение ситу аций в эле ктроэнергет ике, опасн ых для люде й и окружа ющей среды. Столь слож ное и разнообр азное взаи модействие ре гулируется прото колами, ох ватывающим и от физичес кого до пр икладного уро вня, обеспеч ивая эффект ивное взаи модействие и по ддерживая те хнический про гресс в со вершенство вании всех ко мпонент энер госистемы. От метим, что нес мотря на су ществование об щей концеп ции и ее по ддержку во все х странах, су ществует н ациональна я специфик а в требов аниях на пр именение р азличных прото колов на сет ях того ил и иного госу дарства. Особо в ыделяется з десь требо вание регу лятора в Гер мании, где необ ходимо обес печить откр ытые прото колы взаимо действия, т ак, чтобы обору дование и про граммное обес печение люб ых поставщ иков могло р аботать со вместно, поз воляя потреб ителю выбир ать постав щиков на ко нкурентном пр инципе, ис ходя из собст венных требо ваний и потреб ностей. В последую щем изложе нии мы ост ановим вни мание толь ко на тех сторо нах интелле ктуальных э нергосисте м, которые к асаются обр аботки инфор мации с це лью придан ия этим систе 34

мам новых от личных от тр адиционных э нергосисте м функций. Дру гие важные ас пекты, так ие как арх итектуры и прото колы для построе ние инфоко ммуникацио нных сетей, у правления ге нерирующим обору дованием и з веньями сет и энергопередачи останутся в сторо не нашего из ложения. 1.2.3 СИСТЕМЫ ОБ РАБОТКИ ДА ННЫХ В ИНТ ЕЛЕКТУАЛЬН ЫХ ЭЛЕКТРОС ЕТЯХ Чтобы понят ь, почему со временные с истемы обр аботки дан ных в инте ллектуальн ых энергосет ях развива ются в напр авлениях, о перирующим и с больши ми данными, ну жно, прежде все го, исходит ь из базов ых трендов р азвития со временной э лектроэнер гетики. Вы делим здес ь несколько из н их, которые о казывают н аибольшее в лияние на и нформацион ную состав ляющую. Во-первых, экологичности это посто янно так и к расту щие по вышению требов ания энер гетической как к эффе ктивности э нергосисте м и сетей. Это пр ивело к, ис пользовани ю широкого с пектра источ ников возоб новляемой э нергии, та ких как ветро генераторо в и солнеч ных электро генераторо в. Однако, в с илу нестаб ильного хар актера их х арактерист ик генерац ии появилис ь требован ия к эффект ивному быстро му управле нию нагруз ками в энер госистемах. Н аряду с ди намичность ю, здесь особе нно нужно от метить и бур ный рост распределенности узлов генер ации по сет и. Практичес ки каждый в ключенный в сет ь потребите ль может о казаться источ ником энер гии, если е го потребност и окажутся н а каком-то и нтервале вре мени меньш 35

ими, чем воз можности пр инадлежащи х ему лока льных электро генераторо в. Характер но, что су щественная распределенность и высокая д инамичност ь появляютс я даже в те х случаях, ко гда в работе сет и участвуют не то лько возоб новляемые источ ники, но бо лее традиц ионные, но со временные, т акие как н абирающие по пулярность микрогазовые турбины, биогенераторы. Во-вторы х, аспект с вязан с по явлением и в недрением н а сетях на копителей э лектроэнер гии различ ного уровн я присоеди нения. Сего дня появле ние аккуму ляторных б атарей под держки гру ппы домохоз яйств стано вится весь ма популяр ным решение м для выра внивания э нергопотреб ления и пере носа пиков потреб ления с часо в повышенно й оплаты н а другие и нтервалы вре мени менее доро гого тариф а. Таким обр азом главн ыми катализ аторами раз вития систе м больших д анных в эле ктроэнергет ике являютс я: ˗ Активное у правление н агрузочным и характер истиками потреб ителей ˗ Эффективное у правление р аспределен ными систе мами генер ации с бол ьшим число м источнико в ˗ Эффективное у правление и мо ниторинг д ля многочис ленных Но, разумеетс я, более тр адиционные з адачи энер госистем и сете й также не ост аются вне сфер ы обслужив ания новых с истем обработ ки данных. М ы будем расс матривать д алее такие из н их как: ˗ Прогнозирование н агрузки и эффе ктивное упр авление эле ментами сет и с целью э нергосбере жения и пре дотвращение пере грузок 36

˗ Гибкая тар ификация и дете ктирование утече к и хищени й ˗ Управление и муществом и те хническое обс луживание ˗ Функционирование в ре жиме устра нения авар ии Все систем ы, предназ наченные д ля обработ ки данных в э нергосетях, к ак правило ос нованы на сборе и нформации от м ногочислен ных (миллио нов) измер ителей в то м числе инте ллектуальн ых приборо в учета потреб ителей (Smart Meters) и промыш ленных приборо в и систем учет а (АСКУЭ). Т акже тепер ь это всевоз можные сенсор ы на обору довании энер госети, отр ажающие работу и состо яние обору дования, се нсоры и инфор мационные с истемы пого дных услов ий и климат а. Ввиду ис ключительно бо льших объе мов обрабат ываемых да нных, их р азнообрази я по форме и се мантике, требо ваний к опер ативной и це лостной их обр аботки, ко мпьютерные с истемы, да ющие возмо жность имп лементиров ать новые фу нкции в энер госети и э нергосисте мы, относятс я к категор ии Big data (больших д анных). Дл я выделени я систем и те хнологий, от носящихся к обр аботке дан ных в Smart Grid используетс я термин Soft Grid. Анализ те кущего состо яния и наибо лее успешн ых примеро в из Soft Grid изложен в пос ледующих п араграфах. Рыночный срез пост авщиков ре шений по се кторам, опре деляемым объе мами обраб атываемых д анных предст авлен на р исунке Диа грамма не прете ндует на исчер пывающее пре дставление все х игроков, о днако дост аточно репрезе нтативна: 37

Рисунок 6 - Таксономи я поставщи ков решени й для инфор мационных с истем в эле ктроэнергет ике6 Современные э нергосети в ключают в с вой состав не мало элеме нтов, котор ые еще нед авно были ре дкими и требо вали особо го, уникал ьного подхо да как при прое ктировании сет и, так и пр и эксплуат ации. К та ким элемент ам прежде все го стоит от нести нако пители эле ктрической э нергии. Су ществует не мало различ ных видов н акопителей электричес кой энерги и, которые мо гут использо ваться сего дняшними потреб ителями. Это и бо льшие акку муляторные б атареи, и с истемы сжато го воздуха, м аховики, воз душные охл адители, про мышленные мотор ы, водяные по мпы т.п. Но во прос, как из мерить их це нность и о купаемость пр и использо вании на э нергосетях, я вляется вес ьма сложны м. И дело не то лько в том, что это но вые техноло гии и сущест вует немало проб лем просто д ля их подк лючения к сет и, но и проб лем эконом ических и ре гуляторных. Конечно в первую очере дь интересу ются тем к ак будут воз вращаться и нвестиции в 6 Заимствовано В.В. электроэнергетике» Крылов, С.В. Крылов 38 «Большие данные и их приложения в

эт и весьма не дешевые устро йства для и х владельце в. Но не ме нее важно по нимание их це нности для сет и в целом, г де наличие н акопителей в лияет на с глаживание п иков нагруз ки, сущест венно умен ьшает нест абильность ветро вых и солнечных источ ников энер гии и способст вует решен ию других по добных проб лем. Модел ирование с истемного в лияния нако пителей на р аботу сети я вляется са мостоятель ной сложно й задачей и ее ре шение стало пре дметом исс ледователе й из Electric Power Research Institute ( EPRI). Одним из резу льтатов их исс ледований ст ал програм мный инстру мент Energy Storage Valuation Tool (ESVT). C е го помощью мо жно преврат ить данные о сет и с накопите лями в измере ния ценные д ля энергопре дприятий, сете вых операторо в, произво дителей на копителей, прое ктировщико в новых сете й. Рассмотрим по льзовательс кий интерфе йс этого и нструмента, котор ый позволяет в вес ьма просто й форме за давать исхо дные параметр ы сети и по лучать как те хнические, т ак и финансо вые результ аты использо вания нако пителей. Н а рисунке по казан граф ический по льзовательс кий интерфе йс в явном ви де задающий чет ыре шага а нализа. 39

Рисунок 7 - Пользовате льский интерфе йс аналитичес кого инстру мента ESVT д ля оценива ния эффект ивности раз вертывания н акопителей в сет и7 На первом ш аге выбираетс я вид сете вого сервис а, который требуетс я подвергнут ь анализу. И нструмент поз воляет ана лизировать с истемы пере дачи, распре деления энер гии, пользо вательские сер висы, рыноч ное позицио нирование. Н а втором ш аге задаютс я финансов ые и эконо мические п араметры. Н а шаге три и нструмент поз воляет зад ать техноло гии используе мых накопите лей из широ кого спектр а: аккумул яторные бат ареи 7 Заимствовано В.В. электроэнергетике» Крылов, С.В. Крылов 40 «Большие данные и их приложения в

различ ного типа, н акопители н а сжатом воз духе (CAES), н асосные ги дроаккумул яторы и др. З десь задаютс я и количест венные хар актеристик и применяе мых накопите лей. Четверт ый шаг запус кает процесс а нализа и поз воляет получ ить результ аты в разл ичной удоб ной для да льнейшего использования фор ме. Проведе нные иссле дования поз волили получ ить множест во данных о з атратах на к иловатт и сто имости кило ватт часа д ля различн ых техноло гий накопите лей. С помо щью этого и нструмента мо жно анализ ировать ка к миллисеку ндный откл ик балансиро вки сети так и дол госрочные ко лебания на грузки. Сво и исследов ания ERPI про водил по ко нтракту с К алифорнийс ким регулятор ным органо м - California Public Utilities Commission. Интересн ыми результ атами испо льзования я вляются та кже предло жения по по явлению но вых рыночн ых структур, отсутст вующих в се годняшней э нергетике, но котор ые могут эффе ктивно сущест вовать при ш ироком испо льзовании н акопителей. Пос кольку в н астоящее вре мя имеется м асса непон имания в это й области, мо делирование поз воляет увидеть как влияет по явление те хнологий н акопителей н а рынок и те хнические х арактерист ики, и в это м состояло в ыполненное исс ледование. Но это мо жно считат ь только пер выми двумя ш агами в на правлении, о пределенны м исследов ателями. В об щем случае обр аботка дан ных в ESVT мо жет быть пре дставлена ос новными эт апами, пок азанными н а рисунке , где ключе вым являетс я хорошая мо дель. 41

Рисунок 8 - Базовый пото к обработк и в ESVT. К лючевым эле ментом систе мы являетс я модель, уч итывающая м ножество ас пектов8 Следующий ш аг развити я этого инстру мента будет н аправлен н а анализ не прямого вл ияния разверт ывания нако пителей на сет ях и в том ч исле на окружающую сре ду. А зате м предпола гается получ ить описан ие бизнес- кейсов, оп исывающих мо нетизируему ю ценность д ля владель цев накопите лей в усло виях реаль ного техничес кого, эконо мического и ре гуляторного о кружения. Накопители к ак постоян ные элемент ы в сети поз воляют не просто с глаживать нест абильность возоб новляемых источ ников энер гии, но и су щественно у величивать н адежность пр и распреде лении энер гии потреб ителям. Дл я решения т аких задач требуетс я использо вание например, т аких, как весь ма точных р азработанн ых мо делей компание й сете й, AutoGrid. Основой мо дели являетс я сочетание д вух состав ляющих рын ка электроэ нергии – ф изическое и че ловеческое по ведение. С пециально р азработанн ая програм мная систе ма Energy Data 8 Заимствовано В.В. электроэнергетике» Крылов, С.В. Крылов 42 «Большие данные и их приложения в

Platform использует ж идкостную ф изическую мо дель сети, пр инимая во в нимание все ко мпоненты, сое диненные дру г с другом: з даний, измер ителей, про мышленных построе к, зарядни ков электро мобилей, к вартирных ко мплексов, л иний перед ачи и т.п. В качестве граммной пр имера с истемы успе шного приме нения этой привест и ликвидац ию проблем ы мож но про постоянн ых отказов из за понижения уро вня напряже ния на одно м из фидеро в сети уни верситета Washington State University во время п иковых пер иодов. При ис пользовани и пятиминут ных выборо к значений н апряжения через п латформу сбор а данных OpenWay компания пост авщик энер гии идентиф ицировала проб лемный фидер и пр именила раз вертывание б атарейного н акопителя д ля ликвида ции пробле м напряжен ия. В более сло жных случа ях системы сбор а распреде ленных дан ных включа ют соответст вующие в себя моде ли гео информацио нные интегриру ются с систе мы моде лями и AMI (Advance Metering Infrastructure) соответст вующими систе мами SCADA э нергопредпр иятий для а втоматичес кого управ ления volt/ VAR на ос нове модел ирования пото ков мощност и и имитац ионного мо делировани я сети и потреб ителей. Особое место в с истемах та кого типа з анимают мо дели для ис пользование д анных AMI д ля сетей с возоб новляемыми источ никами и микрогридами, содержащ ими накопите ли энергии. Бур ное внедре ние таких сете й в структуру тр адиционной э кономики э нергетики пр ивело к воз никновению но вого взгля да на возмо жности упр авления потреб лением, от личающегос я от того, что т ипичен для стр ан, где он б ыл изобрете н. В США, г де впервые б 43

ыл придума н подход D R, описанн ый выше, э нергопредпр иятие или о ператор сет и за день в перед или з а час впере д предупре ждают о необ ходимости у меньшить потреб ление откл ючая конди ционеры ил и водонагре ватели или в ключить за пасной генер атор. В Евро пе нет тако й всеобъем лющей сети ко ндиционеро в в летнее вре мя и имеютс я в наличие во дяные резер вуары для н акопления э нергии. Од нако здесь нест абильность поро ждается бо льшим число м ветрогенер аторов и со лнечных бат арей. В не которых горо дах доля т акой энерг ии достигает 50%, а в сре днем равна 10% в от личие от 2% в С ША. И солнеч ные батаре и и ветроге нераторы - то лько один из г лавных вызо вов, с котор ыми сегодн я встречаютс я лицом к л ицу энергет ики. И здес ь постоянно и дут разработ ки, предла гающие нтеллектуа льные инно вации, измер ители, нов ые объе диняющие и интелле ктуальные и нверторы, с истемы мон иторинга и у правления обору дованием. Ко мпания Clean Power Research разработа ла систему ме неджмента со лнечных ге нераторов с по мощью вирту альных измере ний. Испол ьзуя спутн иковые дан ные о состо янии погод ы удается в ыполнять точ ные предск азания пом инутное состо яние генер ации на ка ждой из со лнечных па нелей. Про граммное обес печение дл я этого разр аботала ко мпания SolarAnywhere FlletView, которая сотру дничает с сете вым операторо м штата и по лучила гра нт от департ амента энер гетики. Построе ние модели ис пользовало то нны данных от и ндивидуаль ных солнеч ных систем, т аких как объе м генераци и и характер истики, отобр ажение их н а геокарте, информац ию о взаим ных соедине ниях в сет и, к которо й подключе ны источни ки. Эти да нные сравн иваются с резу льтатами мо делировани я и данным и от спутн иков 44

в реа льном времени. Се годня являетс я рабочей верс ия програм мы для моде лирования в ыходов все х 170000 со лнечных ст анций, раз вернутых в К алифорнии, к аждые полч аса и предс казания на к аждые после дующие получ асовые интер валы. Испо льзуя следующий гр ант компания п ланирует про извести инте грацию эти х данных с Automatic Load Forecasting System (ALFS) котор ая прогноз ирует на ч асовой интер вал и день в перед. Так ая интегра ция позвол ит вырабат ывать требо вания к ба лансу нагруз ки на кажд ый час авто матически и с бо льшой точност ью. В конечном ито ге будет построе на система а втоматичес кого реконф игурирован ия сети путе м отключен ия отдельн ых фидеров. И че м выше гра нулярность сет и, тем бол ьше может по лучаться эффе кт от тако го управле ния. Калифор нийский ун иверситет в С ан-Диего по лучил грант в 4 99900 долл аров чтобы про демонстриро вать прогр амму, котор ая может обес печить луч шее предск азание в ре альном вре мени эффекто в от различ ного уровн я проникно вения солнеч ных станци й с помощь ю кластерно го анализа. Р азрабатываетс я также систе ма для пря мого испол ьзования эт их данных д ля управле ния линиям и распреде лительной сет и. Не все т акие линии се годня упра вляемы, но в р аботе опре деляется к акие из ни х будут эффе ктивно вли ять на нагруз ку и требу ют первоочере дной модер низации. 1.2.4ОСНОВНЫЕ Т РЕБОВАНИЯ К С ИСТЕМЕ Основные функциональные требования к системе: 45

- система формата до лжна со позво лять с водкой загру жать опре деленного файлы т ипа, csv котор ые раннее б ыли подгото влены техно логами; - система до лжна корре ктно отобр ажать инфор мацию из ф айла; - все линии н а графике до лжны иметь р азличные ц вета для идентифицирования; - график дол жен прибли жаться/уме ньшаться пр и приближе нии колеси ка мыши; - при увеличе нии график а должно б ыть дополн ительное о кно с отобр ажением все й площади л инии для по нимания мест а увеличен ия графика; - должна быт ь функция азбиения Вороного. 46 от ключения/в ключения р

2 ПРОЕКТНАЯ Ч АСТЬ 2.1 ИНФОРМАЦИОННОЕ О БЕСПЕЧЕНИЕ З АДАЧИ Информационное системы обес печение к лассификац ии и - совокуп ность кодиро вания едино й инфор мации, униф ицированны х систем до кументации и и нформацион ных массиво в. При организ ации инфор мационного обес печения ис пользуется с истемный по дход, обес печивающий соз дание едино й информац ионной баз ы; разработ ку типовой с хемы обмен а данными ме жду различ ными уровн ями систем ы и внутри к аждого уро вня; орган изацию еди ной схемы ве дения и хр анения инфор мации; обес печение ре шаемых зад ач исходны ми данными. Задачи информационного обеспечения:  представление по лной, досто верной и с воевременно й информац ии;  организация эффе ктивного хр анения и по иска данны х;  обеспечение с воевременност и получени я, обработ ки и выдач и информац ии пользов ателям. При решени и этих зад ач осущест вляется:  накопление информации;  обмен информацией;  обработка информации;  управление данными;  формализация данных и знаний. Этапы создания информационного обеспечения:  идентификация и нформацион ного простр анства. На перво м этапе осу ществляетс я определе ние состав а данных, по 47

длежащих хр анению в б азе для обес печения инфор мационных потреб ностей пол ьзователей.  описание с истемы класс ификации и ко дирования. Описание пр инятых мето дов классиф икации в де йствующих и в новь разработ анных класс ификаторах.  структурирование и нформацион ного простр анства. Для прое ктирования б азы данных ис пользуется мето д “сущност ьсвязь”. Пер вым шагом в про цессе прое ктирования б аз данных я вляется вы деление су щностей, и х атрибуто в и связей ме жду сущност ями.  выделение су щностей. Сущности в ыявляются в резу льтате ана лиза предмет ной област и. Исходно й информац ией служит со держимое хр анилищ дан ных, опреде ляемое вхо дящими и в ыходящими из не го потокам и данных. Пер воначально осу ществляетс я анализ хр анилища, состо ящий в сра внении содер жимого вхо дных и выхо дных потоко в и создан ие на осно ве этого в арианта схе мы хранили ща. Затем осу ществляетс я упрощение с хемы за счет просто го устране ния избыточ ности и пр и помощи нор мализации (у далении по вторяющихс я групп).  определение стру ктурных св язей. Данный эт ап служит д ля выявлен ия связей ме жду сущност ями, а так же для иде нтификации т ипов этих с вязей. Для это го каждая с вязь должн а быть про верена в обо их направле ниях следу ющим образо м: выбираетс я экземпляр о дной из су щностей и о пределяетс я, сколько р азличных э кземпляров второ й сущности мо жет быть с н им связано и н аоборот.  проектирование пре дварительн ых отношен ий. Этот эта п проектиро вания состо ит в построе нии набора пре дварительн ых 48

отношен ий и указа нии предпо лагаемого пер вичного кл юча для ка ждого отно шения. Пер воначальны й набор от ношений стро ится в соот ветствии с в ыделенными н а диаграмме и нформацион ными объект ами (сущност ями). Каждый объект отображается соответствующей реляционной таблицей (отношением).  определение ло гической стру ктуры базы д анных. После построе ния предвар ительных от ношений про водится ан ализ присутст вующих в от ношении фу нкциональн ых зависимосте й. В случае необ ходимости про водится декомпозиция от ношений с це лью построе ния окончате льного набор а отношени й, соответст вующих требо ваниям нор мализации. Нор мализация от ношений про водится с це лью сохране ния целост ности и не противореч ивости баз д анных.  схема базы д анных. Логическу ю структуру ре ляционной б азы данных отобр ажают граф ически в в иде схемы д анных. На с хеме данны х прямоуго льники отобр ажают табл ицы БД, а с вязи показ ывают, по к аким полям осу ществляетс я взаимосв язь таблиц. В нутри прямоу гольника у казывается и мя таблицы, с писок имен атр ибутов и у казатели к лючевых атр ибутов (зн ак # перед и менем атрибут а). Все св язи являютс я бинарным и и предст авляют собо й линии, д ля которых до лжно быть о пределено сте пень множест венности (т.е. один или бо лее участву ют в связи) и сте пень обязате льности. Д ля множест венной связ и линия пр исоединяетс я к прямоу гольнику в тре х точках, а д ля одиночно й связи - в о дной точке. Пр и обязател ьной связи р исуется не прерывная л иния, при необ язательной - пу нктирная л иния. 49

 состав построе нных инфор мационного отноше ний, обес печения. выделе нных На основ ании справоч ников и кл ассификаторо в определя ются набор ы данных, котор ые будут ис пользоватьс я в организ ации внутримашинной информацио нной базы. 2.2ПРОГРАММНОЕ О БЕСПЕЧЕНИЕ В качестве р азработки б ыл выбран яз ык програм мирования JavaScript, язык раз метки – html, стили – css, библиоте ка – D3.js. База дан ных – MongoDB.  Html (от гипертекстовой англ. HyperText разметки») – Markup яз ык Language) разметк и - «язык документо в в интернете. Во все мирной паут ине HTML-страницы, к ак правило, пере даются браузер ам от сервер а по прото колам HTTP или HTTPS, в виде просто го текста и ли с испол ьзованием шифрования.  CSS (от англ. Cascading Style Sheets — каскадн ые таблицы ст илей) - фор мальный яз ык описани я внешнего в ида докуме нта, напис анного с ис пользование м языка раз метки.  JavaScript - мультипарадигменный язык программирования. Поддержи вает функциональный объектно-ориентированный, стили. Яв ляется императивный реа лизацией и ст андарта ECMAScript (стандарт ECMA-262). Пре дпочтение б ыло отдано это му языку про граммирова ния, потому что о н является оче нь мощным и нструменто м для разр аботки, та кже у данно го языка су ществует м ножество б иблиотек, что о пять-таки поз волить сэко 50

номить вре мя на разр аботке, ве дь основно й доход ко мпании – и менно разр аботка систе м для заказч иков.  D3.js – являетс я мощной б иблиотекой JavaScript для управ лениями до кументами н а основе д анных. Осно вной плюс – мо щные и досту пные компо ненты визу ализации, а т акже управ ляемый дан ными подхо д. Для под ключения к б иблиотеке необ ходимо просто сос латься на нее и ли скачать б иблиотеку и сос латься на нее, в то м числе су ществует м ини-версия б иблиотеки, что поз волить сэко номить место н а сервере.  MongoDB - документоориентированная система у правления б азами данн ых с открыт ым исходны м кодом, не требу ющая описа ния схемы т аблиц.  Редактор ко да был выбр ан Brackets. Brackets - свободн ый текстов ый редактор д ля веб-разр аботчиков. Brackets ориентиро ван на работу с HTML, CSS и JavaScript. Эти же те хнологии ле жат в осно ве самого ре дактора, что обес печивает е го кроссплатформенность т. е. сов местимость с о перационны ми система ми Mac, Windows и Linux. 2.3 ТЕХНИЧЕСКОЕ О БЕСПЕЧЕНИЕ 2.3.1 ОБОСНОВАНИЕ П РОЕКТНЫХ Р ЕШЕНИЙ ПО Т ЕХНИЧЕСКОМУ О БЕСПЕЧЕНИЮ При разговоре с з аказчиком б ыли выявле ны основные требо вания – разр абатываема я система до лжна отобр ажать на гр афике загру жаемую инфор мацию по с водкам тех нолога за нес колько лет по потреб ляемой эле ктроэнерги и по област ям. Также, 51

с истема дол жна отобра жать разбие ние Вороно го. Диагра мма Вороно го конечно го множест ва точек S представл яет такое р азбиение п лоскости, пр и котором к аждая област ь этого разб иения образует м ножество точе к, более б лизких к о дному из э лементов м ножества S, чем к любо му другому э лементу мно жества. Та кже, на гр афике при про крутке колес ика все отобр ажаемые ли нии должны пр иближаться. Фу нкция разб иения Воро ного должн а включатьс я/отключат ься. Досту п к системе до лжен осущест вляться через бр аузер. Диаграмму Воро ного можно постро ить по нес кольким ал горитмам:  Простой ал горитм расс матривает сере динный пер пендикуляр отрез ка, которы й соединяет д ве точки. Пер пендикуляр р азбивает об ласть на д ве полуобласти, одна нахо дится на о дной плоскост и, вторая – н а другой. Таким образом, вычисляется такое пересечение для каждой из точек.  Алгоритм Форчуна предполаг ает использо вание замет ающей прямо й. Заметаю щая прямая пре дставляет собо й прямую, котор ая двигаетс я в правую сторо ну и как б ы заметает точ ки с левой сторо ны, т.е. после про хождения к аждой точк и они соед иняются ли нией.  Рекурсивный а лгоритм ис пользует мето д динамичес кого прогр аммировани я. Изначал ьное множест во точек р азбивается н а два подмножества, д ля каждого из котор ых строитс я диаграмм а Вороного, д алее эти д иаграммы объе диняются 52

Было решено, что с мысла в отр исовке эск изов нет с мысла, так к ак у заказч ика нет яв ных требов аний к диз айну, осно вная цель – корре ктное отобр ажение инфор мации. К то му же, при отсутст вии необхо димости в отр исовке эск из есть пл юс- эконом ия времени н а самой отр исовке и со гласовании эс киза с сам им заказчи ком, а как пр авило заказч ик очень до лго приход ит к конкрет ному формиро ванию жела ний по пово ду внешнего в ида. В системе пре дполагаетс я одна осно вная стран ица с отобр ажением гр афика и кно пками с выборо м файла и д ля отключе ния или вк лючения разб иения Воро ного. При об щении с за казчиком б ыло выясне но, что за гружаемый ф айл будет со держать инфор мацию с иде нтификаторо м региона, и мя региона д ату и проце нт потребле ния электроэ нергии по об ластям, пр имерно сле дующим обр азом: Рисунок 9 - Примерное пре дставление д анных от з аказчика9 Для начала н ам необход имо опреде лить три дефо лтные шкал ы для отрисо вки график а – X, Y и цветная ш кала для отр исовки само го графика по д анным: 9 Составлено автором 53

Рисунок - 10 Код для отр исовки шка л графика10 Далее необ ходимо отр исовать са ми линии гр афика: 10 Составлено автором 54

Рисунок 11 - Отрисовка л иний графи ка11 Получается гр афик следу ющего вида: 11 Составлено автором 55

Рисунок 12 - Отрисован ные три дефо лтные шкал ы12 Далее необ ходимо отр азить леге нду, при р азработке б ыло выявле но, что пр и нажатии н а одну из об ластей в переч не легенды о на должна про падать или по являться н а самом гр афике, так же было ре шено, что необ ходимо пок азывать ил и скрывать все отобр ажаемые ли нии на граф ике. После доб авленной р аннее леге нды необхо димо добав ить Вороно вого, получ илось следу ющего вида с истема: 12 Составлено автором 56 разбие ние

Рисунок 13 - Отрисованная д иаграмма с ле гендой и р азбиением Воро нового13 Далее была ре ализована фу нкция наве дения курсор а на линию гр афика и отобр ажение инфор мации в ви де проценто в в самой ле генде: Рисунок 14 - Легенда гр афика с отобр ажаемыми про центами потреб ления электроэ нергии При дальне йшем общен ии с заказч иком и демо нстрации б ыло выявле но, что необ ходимо доб авить прев ью масштаб ируемого уч астка диагр аммы: 13 Составлено автором 57

Рисунок 15 - Превью мас штабируемо го участка14 После многоч исленных пере говоров с з аказчиков и де монстраций б ыла получе на система с ледующего в ида: Рисунок 16 - Итоговая с истема15 14 15 Составлено автором Составлено автором 58

2.3.2 ОРГАНИЗАЦИЯ И НФОРМАЦИОН НОЙ БАЗЫ База данны х представ ляет собой со вокупность стру ктурирован ных взаимос вязанных т аблиц. Для данного прое кта мне потребо валось соз дать четыре т аблицы: ˗ Таблица с идентификатором региона; ˗ Таблица с именем региона; ˗ Таблица со временем; ˗ Таблица с процентом энергопотребления. Таблица 1 – Таблица с идентификатором региона № Имя свойст ва Тип свойст ва Комментарий 1 regionID objectID ID региона Таблица 2 – Таблица с именем региона № Имя свойст ва Тип свойст ва 1 regionName string Комментарий Имя региона Таблица 3 – Таблица со временем № Имя свойст ва Тип свойст ва 1 date number Комментарий Время Таблица 4 – Т аблица с про центом энер гопотребле ния16 № Имя свойст ва Тип свойст ва Комментарий 1 percent number Процент энер гопотребле ния 16 Таблицы 59

2.4 РУКОВОДСТВО ПО ЛЬЗОВАТЕЛЯ При открыв ании сайта с с истемой от крывается с ледующего в ида окно: Рисунок 17 - Главное о кно систем ы17 Для того, чтоб ы на графи ке появилас ь информац ия необход имо нажать к нопку и в откры вшемся систе мном окне ф айл формат а csv и нажать к нопку «Откр ыть»: 17 Составлено автором 60

Рисунок 18 - Система с с истемным о кном выбор а файла18 После загру женного фа йла на граф иках отобр азится инфор мация по з агруженным д анным: 18 Составлено автором 61

Рисунок 19 - Система пос ле загрузк и данных19 Для того, чтоб ы линии на гр афике не сб ивали с то лку, так к ак их может б ыть очень м ного в загру жаемом фай ле, сущест вует возмо жность скр ыть все ли нии и выво д линий от дельно, дл я этого необ ходимо: 1. Нажать кнопку 2. Нажать в об ласти леге нды на ту, и нформацию по которо й необходи мо вывести. 19 Составлено автором 62

Рисунок 20 - На графике в ыведена ли ния по Вла димирской об ласти20 Для отобра жения разб иения Воро ного необхо димо стано вить галоч ку в однои менном око шке: 20 Составлено автором 63

Рисунок 21 - Включение р азбиения Воро ного Также, для то го, чтобы увеличить об ласть граф ика необхо димо прокрут ить колеси ко мышки в ну жном месте, в пре вью график а отобразитс я увеличен ная област ь графика: Рисунок 22 - Увеличение гр афика колес иком мышки 64

2.5 ПОРЯДОК РА БОТЫ Порядок работ ы с системо й со сторо ны пользов ателя следу ющий: 1 Пользователь от крывает бр аузер и в стро ке для вво да url вводит адрес, например: 2 Далее, откр ывается стр аница с са мой системо й на главное стр анице. 3 Пользователь з агружает необ ходимый фа йл. 4 Данные из з агруженного ф айла отобр ажаются в и нтерфейсе. 2.6 ТЕСТИРОВАНИЕ И О ЦЕНКА КАЧЕСТ ВА ИНФОРМА ЦИОННОЙ СИСТ ЕМЫ Качество и нформацион ной систем ы — это сово купность с войств систе мы, обусло вливающих воз можность ее ис пользовани я для удов летворения о пределенны х в соответст вии с ее н азначением потреб ностей. Ко личественн ые характер истики эти х свойств о пределяютс я показате лями, котор ые необход имо контро лировать и уч итывать. Ос новными по казателями к ачества инфор мационных с истем явля ются надеж ность, досто верность, безо пасность, эффе ктивность. Созданная р аннее систе ма позволит с пециалиста м различны х уровней с досту пом в интер нет и браузеро м визуализ 65

ировать быстро и нформацию, пр актически не з атрачивая вре мени на это. Созданная с истема был а протестиро вана вручну ю по основ ным функци ям со свер кой загруж аемых пара метров. Ручное тест ирование з аключается в в ыполнении з адокументиро ванной про цедуры, где о писана мето дика выпол нения тестов. Методика з адает поря док тестов и д ля каждого тест а – список з начений пар аметров, котор ый подаетс я на вход со с писок резу льтатов на в ыходе. Так к ак процедур а предназн ачена для в ыполнения че ловеком, в ее о писании дл я краткост и могут ис пользоватьс я некоторые з начения по у молчанию, ор иентирован ные на здр авый смысл, и ли ссылки н а информац ию, хранящу юся в друго м документе. Пример фра гмента про цедуры 1. Нажать кно пку «Выбрат ь файл»; 2. Выбрать фа йл с данны ми; 3. Нажать кно пку «Сохра нить»; 4. Проверить, отобразились л и данные н а графике; 5. Убедиться в по нятности и корре ктности вы даваемой и нформации. В этой про цедуре испо льзуется собственное по нимание то го, какую со проводител ьную инфор мацию счит ать “понят ной и корре ктной”. Ус пех от испо льзования про цедурного по дхода дост игается в с лучае одноз начного по нимания все х пунктов про цедуры. На пример, в п.2 приведенно й процедур ы не уточн яется, файл какого фор мата долже н быть загру жен. Попытка авто матизироват ь приведен ный выше тест пр иводит к соз данию скри пта, задаю щего тестируе мому проду кту 66

три ко нкретных ч исла и пере направляюще го вывод про дукта в фа йл с целью е го анализа, а т акже содер жащего кон кретное зн ачение жел аемого резу льтата, с котор ым сверяетс я получаемое пр и прогоне тест а значение. Т аким образо м, вся необ ходимая инфор мация долж на быть яв но помещен а в текст (с крипт) тест а, что требует до полнительн ых по срав нению с руч ным подходо м усилий. Т акже допол нительных ус илий и вре мени требует соз дание разбор щика вывод а (програм мы согласо вания форм атов предст авления эт алонных зн ачений из тест а и вычисл яемых при про гоне резул ьтатов) и, воз можно, соз дание базы хр анения состо яний этало нных данны х. Сравнение по казывает те нденцию со временного тест ирования, ор иентирующу ю на макси мальную авто матизацию про цесса тест ирования и ге нерацию тесто вого кода, что поз воляет спр авляться с бо льшими объе мами данны х и тестов, необ ходимых дл я обеспече ния качест ва при про изводстве граммных про дуктов. Таблица 5 – Сравнение руч ного и авто матизирова нного тест ирования Название кр итерия Ручное тест Автоматизированно Задание значений ирование е тест ирование входных Гибкость в з адании Входные значения дан ных. Позво ляет строго заданы испол ьзовать ные значен ия раз на разн ых циклах про гона тесто в, расширя я 67 про

Название кр итерия Ручное тест Автоматизированно Проверка ирование е тест ирование покрытие Гибкая, поз воляет Строгая. Нечет ко результата тест ировщику ценивать о сформул ированные нечет ко кр итерии могут б сформул ированные ыть кр итерии провере ны только путе м сравнени я Повторяемость с эталоно м Че Высокая Низкая. ловеческий ф актор и нечет кое опреде ление данн ых приводят к неповторяемости тестирова ния Продолжение т аблицы 5 – Сравнение руч ного и авто матизирова нного тест ирования Название кр итерия Ручное тест Автоматизированно Надежность ирование Низкая. е тест ирование Дл Высокая, не ительные тесто вые ависит от д лины циклы пр иводят к с тесто вого цикла нижению вн имания тест ировщика 68 з

Чувствительность к Зависит нез начительны м изменени ям проду кте от дет Высокая. Нез альности о писания начительные в про цедуры. Об менения из в ычно тестиро вщик нтерфейсе и ч асто в состо янии выпол ведут к корре кции нить тест, внешний в ид продукт а и сооб щений Скорость ес ли этало нов текст неско лько измен ились Низкая Высокая выполнени я тестового набора Возможность Отсутствует. генерации тестов изкая Н Поддерживается скорост ь выполнен ия обычно воляет не поз испо лнить сгенер ированный н абор тесто в Несмотря н а большое ко личество п люсов авто матизирова нного тест ирования, б ыло решено про вести ручное тест ирование. 2.7 РАСЧЕТ ЭКО НОМИЧЕСКОЙ ЭФФ ЕКТИВНОСТИ После реал изации ком плекса зад ач «Проектирование и нформацион но-аналитичес кой систем ы измеряем ых параметро в 69

электричес кого режим а» произведё н расчет ее э кономическо й эффектив ности. Для оценки эффе ктивности в недряемого ко мплекса за дач необходимо р ассчитать соотношение з атрат и резу льтатов фу нкциониров ания систе мы. Эконом ическая эффе ктивность используется для анализ а результат а, получен ного после в недрения системы с произве денными затр атами. Экономический эффе кт от внедре ния компле кса задач по дразделяют н а прямой и кос венный. Кос венный эффе кт характер изуется по казателями, н апрямую не с вязанными с р асчетными: у величением пр ибыли, при влечением бо льшего чис ла покупате лей, улучше нием выпол няемых опер аций. Прямо й эффект х арактеризуетс я снижение м трудовых и сто имостных по соз дания фу казателей. Основные по казатели эффе ктивности и нкциониров ания инфор мационной с истемы: 1)Годовая эко номия теку щих затрат: ΔСm=ΔCn+ΔCк, (1) где ΔСn – прямая э кономия; ΔCк – косвенн ая экономи я. Прямая эко номия, получ аемая от а втоматизац ии обработ ки информа ции: ΔСn=ΔCб–ΔCср, ( 2) 70

где ΔCб – базовый пер иод (перио д до внедре ния систем ы); ΔCср – сравнив аемый перио д (при вне дрении систе мы автомат изации). ΔCб=С1+С2+С3+С5, ( 3) ΔCср=С1+С2+С3+С4+С5+Спр, (4) где С1 – з атраты на о плату труд а персонал а; С2 – начис ления на фо нд оплаты тру да (30% от ФОТ); С3 – затрат ы на сырье, м атериалы; С4 – аморт изация обору дования, к ак правило, р ассматриваетс я линейная со сро ком службы 3 го да; С5 – прочие з атраты (аре нда, кредит ы, расходы н а рекламу, стр ахование и т.д.); Спр – предпроизводственные затраты, котор ые требуютс я дополните льно (на обуче ние специа листов). Косвенный эффе кт при расчёте го довой экономии в данном с лучае не уч итывается. Для опреде ления эконо мической эффе ктивности ко мплекса за дач была р ассчитана годовая эко номия теку щих затрат, по лученная от фу нкциониров ания систе мы. Зарплата сотру дникам, пр иходящаяся на обработку информации определял ась с учёто м следующи х данных: учето м поручени й занимаетс я 5 техноло гов предпр иятия, рабоч ий день 71

дл ится 8 часо в, 2 часа требуетс я для анализа энер гопотребле ния, оклад ра вен 27 000 руб. После внедре ния системы – вре мя, затраче нное на анлиз сократитс я в 2 раза. При расчете з атрат на с ырьё и матер иалы учиты вались рас ходы на картридж - 2000 руб. в го д; бумага – 100 руб. в мес яц; канцел ярские при надлежност и – 50 руб. в мес яц. Для внедрения системы в текущем пер иоде необхо димо приобрести оборудование стоимость ю 30 000 руб. в трё х экземпляр ах, со сро ком амортиз ации 5 лет. На обучение сотру дников работе с информационно- аналитической системой п ланируется потр атить 5 000 руб. Расчёт затр ат на обработ ку данных в б азовом и те кущем года х представ лен в табл ице 6. Таблица 6 - Затраты на обработ ку данных в б азовом и те кущем периодах. Показатель Зарплата сотру дникам, пр иходящаяся н а обработку и нформации С1 Начисления н а фонд опл аты труда (С2) Базовый период (ручная обработка) 5*0,25*27000*1,1 5*12 = 465 750 руб. 465 750 * 30% = 139 725 руб. Текущий период (автоматизированна я обработка) 5*0,125*27000*1,15* 12 = 2 32 875 руб. 232 875 * 30% = 69 862,5 руб. 72

Затраты на с ырье, матер иалы (С3) (100+50)*12 = 1 800 руб. (100+50)*12 + 2000= 3 800 руб. Амортизация ПК (С4) Не учитываетс я в данном пер иоде 30 000 * 5 * 20% = 30 000 Прочие расходы (С5) Не влияют н а затраты по обр аботке дан ных Не влияют н а затраты по обр аботке дан ных Не влияют н а затраты по обр аботке дан ных в данно м периоде 5 000 руб. ΔCб= 631 275 рублей ΔCср = 358 537,5 руб. Предпроизводстве нные затраты (Спр) Итого 341 537,5 Прямая экономия равна: ΔСn=ΔCб – ΔCср=631 275 – 341 537,5 = 289 737,5руб. 2)В дополните льные капит альные вло жения (КД) в ходят: стро ительство, аре нда помеще ния, ремонт, по купка сете вого обору дования, сре дств связи, з атраты на р азработку ко мплекса за дач. Стоимост ь капиталь ных вложен ий приводитс я к одному го 73

ду функцио нирования с истемы, сро к функцион ирования с истемы ого варивается. В нашем случ ае капитал ьные вложе ния в теку щем году бу дут равны з атратам на р азработку ко мплекса за дач: КД = 41 900 руб. 3)Сроки окуп аемости ка питальных в ложений: Т= КД/ΔСn, (5) где ΔСn – годовая э кономия те кущих затр ат; КД – капит альные вло жения, при веденные к о дному году. Т= 41 900 / 289 737,5= 0,14 лет 4)Расчетный коэфф ициент эффе ктивности Ер: Ер=1/Т, (6) Ен =0,33 – нор мативный коэфф ициент эффе ктивности. Ер = 1/0,14= 7,14 Так как расчет ный коэффи циент боль ше Ен, то прое кт следует пр инять к вне дрению, соз дание ИС эффе ктивно. 5)Годовой эко номический эффе кт определ яется по фор муле: Э=ΔСn–КД*Ен, (7) 74

где Ен – нор мативный коэфф ициент эффе ктивности до полнительн ых капитал ьных вложе ний (Ен = 0,14): Э = 289 737,5 – 41 900*0,14= 283 871,5 руб. 6)Годовая эко номия трудо вых затрат: ΔТ=ΔТб–ΔТср, (8) где ΔТб – период б азовый до в недрения с истемы; ΔТср – период ср авниваемый, т.е. период работ ы системы в ре жиме автом атизации. ΔТ= 139 725 – 6 9 862,5 = 75 0 37,5 руб. Экономические по казатели, по лученные в резу льтате разр аботки, пре дставлены в т аблице 7 Таблица 7 – Экономичес кие показатели проекта Наименование по казателей эффе ктивности Дополнительные к апитальные в ложения Результат 41 900 руб. Зарплата сотру дникам, приходящ аяся на обр 139 725 аботку инфор мации в базовом периоде руб. Зарплата сотру дникам, приходящ аяся на обр 69 аботку инфор мации в сравнивае мом периоде 75 руб. 862,5

Продолжение т аблицы 7 – Экономичес кие показате ли проекта Наименование по казателей эффе ктивности Годовой эко номический эффе кт Расчетный коэфф ициент эко номической эффе ктивности проекта Срок окупае мости прое кта Результат 283 871,5 руб. 7,14 51 день 76

ЗАКЛЮЧЕНИЕ Заботой об о кружающей сре де сегодня з анимаются и м ногие круп ные ИТ-ком пании. Напр имер, Google старается эффе ктивно рас ходовать э нергию, опт имизируя р аботу свои х датацентро в. Компании удалось снизить потребление э нергии на о хлаждение сер веров до 1 2%, а это з начит, что бо льшая част ь энергии, котору ю потребляет д ата-центр, р асходуется с амими маши нами, а не «обс луживающим» обору дованием. А PUE (power usage effectiviness), параметр э нергоэффект ивности фу нкциониров ания ЦОД, з а последние 1 2 месяцев дост иг значени я в 1,12, что де лает дата- центры Google одними из с амых энергоэффе ктивных в м ире. Учиты вая, что э нергопотреб ление ЦОД мо жет быть ср авнимо с потреб лением небо льшого горо да или цело го округа, э нергоэффект ивность и э кономия – о дин из насу щных вопросо в ИТ-компа ний (поэто му объедине ние в коал иции и сов местный по иск новых источ ников энер гии – совер шенно неслуч айные иниц иативы в ИТ-сре де). На такие по казатели не мо г не повли ять DeepMind, искусстве нный интел лект, упра вляющий дат а-центрами Google. Искусстве нная нейросет ь регулирует почт и 120 пара метров: энер гопотребле ние серверо в и различ ного обору дования, р аботу систе мы охлажде ния, и даже мо жет открыв ать и закр ывать окна. Демис Хассабис, соосновате ль DeepMind, заявил, что использо вание искусст венного инте ллекта поз волило сокр атить энер гопотребле ние дата-це нтров на нес колько про центов и н а 15 проце нтов увелич ило энергоэффе ктивность д ата-центро в. 77

Такая техно логия может ис пользоватьс я для улуч шения эффе ктивности преобр азования э лектроэнер гии на эле ктростанци ях, снижен ия потребле ния воды и э лектричест ва в промы шленности и по вышения про изводитель ности. Google дает неско лько совето в по повыше нию энергоэффе ктивности д атацентро в, например, ис пользовать естест венное охл аждение сер веров, вед ь большая ч асть энерг ии часто у ходит имен но на эти ну жды. Сама ко мпания, на пример, ис пользует хо лодные вод ы финского з алива для о хлаждения д ата-центра в Ф инляндии. Снизить потреб ление энер гии – уже не в м асштабах от дельно взято го ЦОД, а в р амках потреб ления в це лом – помо жет перехо д на облач ные техноло гии. Нацио нальная лабор атория име ни Лоуренс а в Беркли е ще в 2013 го ду опублико вала резул ьтаты иссле дования, со гласно которо му, перехо д всех офис ных работн иков в США н а «облачные» сервера позволил бы снизить потреб ление энер гии в сфере ИТ н а 87%. Энергоэффективное потреб ление играет бо льшую роль в р азвитии инфор мационных те хнологий: с пр агматическо й точки зре ния оно даст воз можность со кратить затр аты на обс луживание д ата-центро в, уменьшит р асходы ком паний и соз даст новый р ынок для устро йств, позво ляющих эко номить энер гию. Однако ИТ в о пределенно й степени несут и « моральную от ветственност ь» за внедре ние энергоэффе ктивных те хнологий – ве дь с росто м популярност и электрон ных устройст в и перехо дом в «цифро вую эру» н аши потреб ности в энер гии будут то лько возраст ать. 78

В ходе выпо лнения дан ной выпуск ной квалиф икационной р аботы была дост игнута осно вная ее це ль – разработ ана информа ционно-ана литическая ситстема. Для достиже ния постав ленной цел и были выпо лнены следу ющие задач и: - обоснован в ыбор проект ных решени й по техничес кому и про граммному обес печению за дачи в соот ветствии с требо ваниями за казчика; - произведена ко мплексная р азработка с истемы; - написано по лное руково дство для по льзователе й системы; - для обосно вания разр аботки систе мы заказчи ка был про изведен расчет э кономическо й эффектив ности; В настоящее вре мя система находится н а этапе тест ирования и в с лучае успе шного его про хождения бу дет сдана заказч ику. Таким образо м, можно сч итать, что це ль данной р аботы выпо лнена, а все пост авленные з адачи реше ны. 79

СПИСОК ИСПО ЛЬЗОВАННОЙ Л ИТЕРАТУРЫ 1. Абросимова, М. А. Информа ционные те хнологии в госу дарственно м и муници пальном упр авлении: Учеб ное пособие / М.А. Абросимов а. - М.: КноРус, 2013. - 248 c. 2. Акперов, неджменте: И.Г. Учеб ник / Инфор мационные И.Г. Акперов, те хнологии А.В. в Смет анин, ме И.А. Коноплева. - М.: Н ИЦ ИНФРА-М, 201 3. - 400 c. 3. Алешин, Л. И. Информа ционные те хнологии: Учеб ное пособие / Л.И. Алешин. - М.: М аркет ДС, 2011. - 384 c. 4. Алиев, В.С. И нформацион ные техноло гии и систе мы финансо вого менед жмента: Учеб ное пособие / В.С. оглы Алиев. М.: Фору м, ИНФРА-М, 2011. - 3 20 c. 5. Балдин, К. В. Информа ционные те хнологии в ме неджменте: Учеб. д ля студ. учре ждений высш. проф. обр азования / К. В. Балдин. - М.: И Ц Академия, 201 2. - 288 c. 6. Вдовин, В. М. Информа ционные те хнологии в н алогообложе нии: Практ икум / В.М. Вдовин, Л. Е. Суркова. - М.: Д ашков и К, 201 2. - 248 c. 7. Вдовин, В. М. Информа ционные те хнологии в н алогообложе нии: Практ икум / В.М. Вдовин, Л. Е. Суркова. - М.: Д ашков и К, 2014. - 248 c. 8. Вдовин, В. М. Информа ционные те хнологии в н алогообложе нии: Учебное пособ ие / В.М. Вдовин, Л. Е. Суркова, А. В. Смирнов а. - М.: Д ашков и К, 201 2. - 208 c. 9. Вдовин, В. М. Информа ционные те хнологии в ф инансово-б анковской сфере: Пр актикум / В.М. Вдовин. - М.: Д ашков и К, 201 2. - 248 c. 80

10. Венделева, М.А. Инфор мационные те хнологии в у правлении: Учеб ное пособие д ля бакалавро в / М.А. Венделева, Ю.В. Вертакова. - М.: Юрайт, 2013. - 46 2 c. 11. Ветитнев, А.М. Инфор мационные те хнологии в со циально-ку льтурном сер висе и тур изме. Оргте хника: Учеб ное пособие / А. М. Ветитнев. - М.: Фору м, 2010. - 400 c. 12. Гаврилов, Л. П. Информа ционные те хнологии в ко ммерции: Учеб ное пособие / Л.П. Гаврилов. - М.: Н ИЦ ИНФРА-М, 201 3. - 238 c. 13. Гаврилов, М. В. Информат ика и инфор мационные те хнологии: Учеб ник для ба калавров / М.В. Гаврилов, В. А. Климов; Ре цензент Л. В. Кальяно в, Н.М. Рыскин. - М.: Юрайт, 2013. - 378 c. 14. Гвоздева, В. А. Информат ика, автом атизирован ные информ ационные те хнологии и с истемы: Учеб ник / В.А. Гвоздева. - М.: И Д ФОРУМ, Н ИЦ ИНФРА-М, 201 3. - 544 c. 15. Голицына, О. Л. Информа ционные те хнологии: Учеб ник / О.Л. Голицына, Н. В. Максимо в, Т.Л. Партыка, И.И. Попо в. М.: Фору м, ИНФРА-М, 201 3. - 608 c. 16. Голубенко, Н. Б. Информа ционные те хнологии в б иблиотечно м деле / Н.Б. Голубенко. - Рн/Д: Феникс, 201 2. - 282 c. 17. Гохберг, Г.С. Инфор мационные те хнологии: Учеб ник для сту д. учрежд. сред. проф. обр азования / Г.С. Гохберг, А.В. Зафиевский, А.А. Короткин. - М.: ИЦ А кадемия, 201 3. - 208 c. 18. Граничин, О.Н. Инфор мационные те хнологии в у правлении: Учеб ное пособие / О. Н. Граничин, В.И. Кияев. - М.: БИ НОМ. ЛЗ, И НТУИТ, 2008. - 3 36 c. 81

19. Гришин, В. Н. Информа ционные те хнологии в професс иональной де ятельности: Учеб ник / В.Н. Гришин, Е. Е. Панфило ва. - М.: И Д ФОРУМ, Н ИЦ ИНФРА-М, 201 3. - 416 c. 20. Есаулова, С.П. Инфор мационные те хнологии в тур истической и ндустрии: Учеб ное пособие / С. П. Есаулова. - М.: Да шков и К, 201 2. - 152 c. 21. Ибрагимов, И. М. Информа ционные те хнологии и сре дства дист анционного обуче ния: Учебное пособ ие для сту д. высш. учеб. за ведений / И.М. Ибрагимов; По д ред. А.Н. Ко вшов. М.: И Ц Академия, 2008. - 3 36 c. 22. Ивасенко, А. Г. Информа ционные те хнологии в э кономике и у правлении: Учеб ное пособие / А.Г. Ивасенко, А. Ю. Гридасо в, В.А. Па вленко. - М.: КноРус, 2013. - 158 c. 23. Исаев, Г.Н. И нформацион ные техноло гии: Учебное пособ ие / Г.Н. Исаев. - М.: О мега-Л, 201 3. - 464 c. 24. Казанцев, С. Я. Информа ционные те хнологии в юр испруденци и: Учебное пособ ие для сту д. учрежде ний высш. проф. обр азования / С.Я. Казанцев, О.Э. Згадзай, И.С. Дубро вин. М.: И Ц Академия, 2011. - 368 c. 25. Карташкин, А.С. Ком пьютерные и нформацион ные техноло гии в борто вой РЛС / А.С. Карташкин. - М.: Ра дио и связ ь, 2011. - 216 c. 26. Киселев, Г. М. Информа ционные те хнологии в пе дагогическо м образова нии: Учебн ик / Г.М. Киселев, Р. В. Бочкова. - М.: Д ашков и К, 201 3. - 308 c. 27. Киселев, Г. М. Информа ционные те хнологии в э кономике и у правлении (эффе ктивная работ а в MS Office 2007): 82

Учеб ное пособие / Г.М. Киселев, Р. В. Бочкова, В. И. Сафонов. - М.: Д ашков и К, 201 3. - 272 c. 28. Коротаев, М. В. Информа ционные те хнологии в гео логии: Учеб ное пособие / М. В. Коротае в, Н.В. Правикова, А.В. Аплеталин. - М.: КДУ, 201 2. - 298 c. 29. Крылов В.В., Крылов С. В. «Большие д анные и их пр иложения в э лектроэнер гетике» 30. Левин, В.И. И нформацион ные техноло гии в маши ностроении: Учеб ник для сту д. сред. проф. обр азования / В.И. Левин. - М.: И Ц Академия, 201 3. - 272 c. 31. Литвинов, В. А. Информа ционные те хнологии в юр идической де ятельности: Учеб ное пособие. Ст андарт трет ьего поколе ния / В.А. Литвинов. - С Пб.: Питер, 201 3. - 320 c. 32. Лихтенштейн, В. Е. Информа ционные те хнологии в б изнесе. Пр актикум: пр именение с истемы Decision в микро- и м акроэконом ике: Учебное пособ ие / В.Е. Л ихтенштейн. - М.: ФиС, 2008. - 51 2 c. 33. Лихтенштейн, В. Е. Информа ционные те хнологии в б изнесе. Пр актикум: пр именение с истемы Decision в решении пр икладных э кономическ их задач: Учеб ное пособие / В. Е. Лихтенште йн, Г.В. Росс. - М.: ФиС, 2009. - 560 c. 34. Логинов, В. Н. Информа ционные те хнологии у правления: Учеб ное пособие / В.Н. Логинов. - М.: КноРус, 2013. 240 c. 35. Максимов, Н. В. Информа ционные те хнологии в професс иональной де ятельности: учеб ное пособие / Н.В. Максимов, Т. Л. Партыка, И.И. Попо в. - М.: Фору м, 2010. - 4 96 c. 83

36. Максимов, Н. В. Совреме нные инфор мационные те хнологии: Учеб ное пособие / Н.В. Максимов, Т. Л. Партыка, И.И. Попо в. - М.: Фору м, 2013. - 51 2 c. 36. Мельни ков, В.П. И нформацион ные техноло гии: Учебн ик для сту дентов выс ших учебны х заведени й / В.П. Мельников. - М.: И Ц Академия, 200 9. - 432 c. 37. Молочко в, В.П. Инфор мационные те хнологии в професс иональной де ятельности. Microsoft Office PoworPoint 2007: Учеб ное пособие д ля студ. учре ждений сре д. проф. обр азования / В.П. Молочков. - М.: И Ц Академия, 201 2. - 176 c. 37. Панин, И. Н. Информа ционные те хнологии в госу дарственно м управлен ии / И.Н. Панин. - М.: Ге лиос АРВ, 2011. 400 c. 38. Петраков, А. В. Защитные и нформацион ные техноло гии аудиовидеоэлектросвязи / А.В. Петраков. - М.: Р адио и связ ь, 2010. - 616 c. 39. Петраков, А. В. Защитные и нформацион ные техноло гии аудиовидеоэлектросвязи: Учебное пособ ие / А.В. Петраков, С. В. Дворянк ин, О.В. К азарин. - М.: Э нергоатомиз дат, 2010. - 616 c. 40. Петров, П. К. Информа ционные те хнологии в ф изической ку льтуре и с порте: Учеб ник для сту дентов учре ждений выс шего професс ионального обр азования / П.К. Петров. М.: И Ц Академия, 201 3. - 288 c. 41. Прохорский, Г.В. Инфор мационные те хнологии в ар хитектуре и стро ительстве: Учеб ное пособие / Г. В. Прохорский. М.: КноРус, 2012. - 264 c. 84

42. Румянцева, Е. Л. Информа ционные те хнологии: Учеб ное пособие / Е.Л. Румянцева, В. В. Слюсарь; По д ред. Л.Г. Г агарина. - М.: И Д ФОРУМ, Н ИЦ ИНФРА-М, 201 3. - 256 c. 43. Светлов, Н. М. Информа ционные те хнологии у правления прое ктами: Учеб ное пособие / Н.М. Светлов, Г. Н. Светлов а. - М.: Н ИЦ ИНФРА-М, 201 2. - 232 c. 44. Свиридова, М. Ю. Информа ционные те хнологии в оф исе. Практ ические упр ажнения: Учеб ное пособие д ля нач. проф. обр азования / М.Ю. Свиридова. - М.: И Ц Академия, 2010. - 3 20 c. 45. Синаторов, С.В. Инфор мационные те хнологии в тур изме: Учеб ное пособие / С. В. Синаторов, О.В. Пикулик, Н.В. Боченина. - М.: Ал ьфа-М, НИЦ И НФРА-М, 201 2. - 336 c. 46. Синаторов, С.В. Инфор мационные те хнологии в тур изме: Учеб ное пособие / С. В. Синаторов, О.В. Пикулик, Н.В. Боченина. - М.: Ал ьфа-М, НИЦ И НФРА-М, 201 3. - 336 c. 47. Синаторов, С.В. Инфор мационные те хнологии.: Учеб ное пособие / С. В. Синаторов. - М.: Ал ьфа-М, НИЦ И НФРА-М, 201 3. - 336 c. 48. Синаторов, С.В. Инфор мационные те хнологии: З адачник / С. В. Синаторов. - М.: Ал ьфа-М, НИЦ И НФРА-М, 201 2. 256 c. 49. Советов, Б. Я. Информа ционные те хнологии: Учеб ник для ба калавров / Б. Я. Советов, В. В. Цехановский. - М.: Юрайт, 2013. - 26 3 c. 50. Федотова, Е. Л. Информа ционные те хнологии в н ауке и обр азовании: Учеб ное пособие / Е.Л. Федотова, А. А. Федотов. - М.: И Д ФОРУМ, Н ИЦ ИНФРА-М, 201 3. - 336 c. 85

51. Федотова, Е. Л. Информа ционные те хнологии в професс иональной де ятельности: Учеб ное пособие / Е.Л. Федотова. - М.: И Д ФОРУМ, Н ИЦ ИНФРА-М, 201 2. - 368 c. 52. Федотова, Е. Л. Информа ционные те хнологии и с истемы: Учеб ное пособие / Е.Л. Федотова. - М.: И Д ФОРУМ, Н ИЦ ИНФРА-М, 201 3. - 352 c. 53. Хлебников, А.А. Информационные технологии: Учебник / А.А. Хлебников. - М.: КноРус, 2014. - 472 c. 54. Черников, Б.В. Информационные технологии в вопросах и ответах: Учебное пособие / Б.В. Черников. - М.: ФиС, 2005. - 320 c. 55. Черников, Б.В. Информационные технологии управления: Учебник / Б.В. Черников. - М.: ИД ФОРУМ, НИЦ ИНФРА-М, 2013. - 368 c. 56. Щипицина, Л.Ю. Информационные технологии в лингвистике: Учебное пособие / Л.Ю. Щипицина. - М.: Флинта, Наука, 2013. - 128 c. 57. Эльмаа, Ю.В. Информационные технологии на уроках литературы: Пособие для учителей общеобр. учреждений / Ю.В. Ээльмаа, С.В. Федоров. - М.: Просв., 2012. - 176 c. 58. Head First JavaScript Programming by Elisabeth Robson, Eric Freeman. 59. The Art & Science of CSS by Cameron Adams. 86