Научный журнал
Современные наукоемкие технологии
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,940

ДИНАМИЧЕСКАЯ УСТОЙЧИВОСТЬ ТЕХНИКО-ЭКОЛОГО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

Щеткин Б.Н.
Представлена схема алгоритма контроля динамико-статистической устойчивости технико-эколого-экономической системой (ТЭЭС) в целях эффективности функционирования животноводческого предприятия.
технико-эколого-экономическая система; динамико-статистическая устойчивость
система контроля

Технико-эколого-экономическая система (ТЭЭС) обладает свойством структурной динамико-статистической устойчивости, если трансформация ее структуры не приводит к нарушению технологической, экологической, экономической и финансовой устойчивости при сохранении параметров функционирования системы в заданных границах доверительного интервала (допускаемых значений).

Для выполнения необходимых и достаточных условий структурной динамико-статистической устойчивости необходимо их комплексное рассмотрение в определенной последовательности с позиций системного подхода, т.е. с учетом целей ТЭЭС [3].

При этом анализ устойчивости предприятия и выявление моментов нарушения равновесного состояния в процессе мониторинга приводит к необходимости контроля эффективности функционирования животноводческого предприятия (рис. 1).

Представим показатель устойчивого развития отрасли животноводства как функцию трех переменных:

f, (1)

где YT - переменная, оценивающая технологическую устойчивость отрасли; f - переменная, оценивающая экологическую устойчивость отрасли; YЭ - переменная, оценивающая экономическую устойчивость отрасли.

Для понижения размерности исходной информации (редукция данных) используется метод факторного анализа. Сущность факторного анализа заключается в представлении исходных показателей Х в виде некоторой совокупности латентных переменных F, называемых факторами:

f.

При этом формируется оптимальное пространство новых ортогональных (взаимно некоррелированных) переменных без существенной потери содержательной информации, размещённой в исходных данных.

Обобщение локальных интегральных показателей состояния отрасли произведем на основе средней геометрической:

f (2)

где YT - нормированная переменная, оценивающая технологическую устойчивость отрасли; f - нормированная переменная, оценивающая экологическую устойчивость отрасли; YЭ - нормированная переменная, оценивающая экономическую устойчивость отрасли.

Обобщенный интегральный показатель динамической структурной устойчивости животноводства W позволяет в режиме реального времени отслеживать состояние функционирования отрасли и принимать упреждающие действия по недопущению потери устойчивости. Чтобы оценить, насколько близко положение в технологической, экологической, экономической сфере к неустойчивому, необходимо рассмотреть темпы изменения f, используя формулу:

f (3)

где i - технологическая, экологическая, экономическая устойчивость; Yimin - определенные, выше критического значения, соответствующие локальные показатели устойчивости.

pic

Рис. 1. Показатели устойчивого развития отрасли животноводства

Очевидно, значения f изменяются от 0 до 1, причем f соответствует совпадению текущего значения показателя с критическим. Выбирая в ходе мониторинга максимальное значение из f, определяем сферу, подверженную наибольшим деструктивным действиям. Осуществление мониторинга предполагает также сравнение значений показателя за время Δt.

Вместе с тем наличие большого числа составляющих статистики ky для каждой реализации y(t) выходного показателя f ТЭЭС усложняет оперативный контроль над качеством функционирования предприятия. Алгоритмы контроля, построенные для всей совокупности оценок ky эффективности функционирования предприятия, могут быть практически реализованы при научных исследованиях и функционировании ТЭЭС предприятия с обработкой информации на компьютере. Для этого должны быть установлены наиболее целесообразные оценки показателей эффективности функционирования ТЭЭС. Речь идет о выборе из всей совокупности компонентов ky таких оценок, которые обеспечили бы простой, и вместе с тем, эффективный, и сравнительно точный оперативный контроль технологических и экологических процессов в ходе устойчивого функционирования предприятия. Важно также установить единые принципы и параметры контроля, которые давали бы возможность выполнять контроль качества ТЭЭС. Наконец, целесообразные, в указанном смысле, оценки открывают широкие возможности для автоматизации процессов управления животноводческими предприятиями, используя алгоритм контроля (рис. 2).

Применяя метод скользящих средних для сглаживания временных рядов, можно элиминировать случайные колебания и получить значения, соответствующие влиянию главных факторов. Сглаживание, с помощью скользящих средних, основано на том, что в средних величинах взаимно погашаются случайные отклонения. Это происходит вследствие замены первоначальных уровней временного ряда средней арифметической величиной внутри выбранного интервала времени. Полученное значение относится к середине выбранного периода. Затем период сдвигается на n наблюдений за заданный временной такт Δt, и расчет средней повторяется, причем периоды определения средней берутся все время одинаковыми (N). Таким образом, в каждом случае средняя центрирована, т.е. отнесена к серединной точке интервала сглаживания и представляет собой уровень для этой точки.

pic

Рис. 2. Схема алгоритма контроля динамико-статистической устойчивости ТЭЭС

При сглаживании временного ряда скользящими средними в расчетах участвуют все уровни ряда. Чем шире интервал сглаживания, тем более плавным получается тренд. При малых значениях n колеблемость сглаженного ряда значительно увеличивается. Одновременно заметно увеличивается количество наблюдений, что создает возможность использования данных при расчете динамико-статистической устойчивости ТЭЭС.

Выбор интервала сглаживания зависит от целей исследования. При этом следует руководствоваться тем, в какой период времени происходит действие, а следовательно, и устранение влияния случайных факторов.

Пусть показатель, характеризующий эффективность функционирования контролируемого технологического и экологического процесса, представляется реализацией y(t) - случайной функции Y(t). Примем также, что эта функция является стационарной и эргодической. Пусть далее техническими требованиями или техническим заданием предусмотрены симметричные абсолютные допуски Δy на отклонения функции и каждой ее реализации y(t) от среднего значения my, т.е.

f (4)

Связь между допустимым Δy и вероятностью его сохранения в интервале (4) определяется из выражения

f (5)

при условии f

f (6)

Вероятность выбросов за поле допуска будет f

Для оперативного контроля (при наличии измерительной системы) эффективности функционирования животноводческого предприятия, определяемого реализацией y(t) на конкретном периоде T контроля, необходимо, согласно (f), непрерывно получать информацию о реализации y(t) и на интервале времени T определять числовые характеристики этой реализации, сравнивать их с допускаемыми при заданном допуске Δy и вероятности PΔЗ (или εΔЗ) [2].

Алгоритм контроля качества технологического процесса производства животноводческой продукции связан с настроечным значением yн показателя процесса. Но в этом случае задается допуск Δ на отклонение показателя технологического процесса от настроечного значения yн. Значения контролируемого уровня PΔН сохранения допуска и его составляющих определяются следующими выражениями

f (7)

где F(z) - одномерная функция распределения соответствующего аргумента z.

За счет смещения настроечного значения yн от среднего значения my реализации y(t) имеет место рассогласование

f (8)

При нормальном распределении выражение (8) принимает следующий вид:

ff (9)

f (10)

Выражение для расчета оценки вероятности выбросов f и f при нормальном распределении имеют следующий вид:

f (11)

Общая оценка вероятности выбросов за уровень yн будет

f (12)

Оценка числа выбросов nΔн за поле абсолютного допуска (рис. 3) при нормальном распределении найдем по выражению

f.

Соотношения (10) и (11) могут быть положены в основу не только алгоритма оперативного контроля относительной длительности PΔН пребывания показателя технологического процесса животноводческого предприятия в зоне допуска, но и алгоритма управления качеством этого процесса, так как сигнал ΔP (или Δε) определяет знак и относительную величину отклонения фактического значения PΔН от заданного PΔЗ. Таким образом, задачей системы управления, реализующей такой алгоритм, будет не уменьшение отклонений выходного показателя y(t) от настроечного его значения yн, а поддержание наибольшего значения PΔН (или наименьшего значения) εΔН, которое имеет место при ΔP → 0.

Данный метод используется при прогнозировании и контроле процесса наблюдения за исследуемой ТЭЭС.

Каждому этапу процесса управления предприятием (отраслью) присущи неопределенность и ошибки, обусловленные относительностью знания субъекта управления (управляющего персонала) о состоянии управляемого объекта, состоянии внешней среды и ее влиянии на управляемый объект. Поэтому вероятностный характер достижения цели, обусловленный описанной выше неопределенностью в постановке задачи и ее возможных возмущений, может быть охарактеризован понятием риска.

Для обеспечения стабильного развития предприятия важно не только оперативно идентифицировать и эффективно решать возникающие вопросы, но и предвидеть и предотвращать их возникновение и учитывать степень влияния на технико-экономические показатели. Не менее важно иметь резерв для финансирования тех рисков, предотвратить которые невозможно. В особенности это касается вопросов, которые могут поставить под угрозу само существование предприятия. Создание системы управления рисками - закономерный этап развития системы управления современным предприятием. Управление риском становится актуальным после обнаружения риск-проблемы [3, 4]. Риск возможно описать двумя вероятностями - вероятностью р1 возникновения неблагоприятного процесса, как такового, и вероятностью р2 нанесения этим процессом объекту управления максимального ущерба U при заданном доверительном уровне. Цель управления риском - воздействовать на внешнюю и внутреннюю среду организации таким образом, чтобы довести значения вероятных ущербов до приемлемого уровня.

3

Рис. 3. Число выбросов nDн за поле абсолютного допуска при нормальном распределении

Для оценки рисков R используется функционал F, связывающий вероятность P выхода процесса за поле допуска и математическое ожидание ущерба U от этого неблагоприятного события

f (13)

где i - виды неблагоприятных событий; C - весовые функции, учитывающие взаимовлияние рисков.

В общем случае для качественного и количественного анализа рисков по выражению (13) на базе исследований сложных динамических процессов (возникновения нарушений, т.е. выход за пределы поля допуска) ведется построение физических и математических моделей. При таком подходе используются временные шкалы рисков R(t).

Общий ущерб U (или его составляющие Ui) определяется через обобщенный функционал (сумму) ущербов, наносимых технико-эколого-экономической системе предприятия.

f (14)

Ущербы U по выражению (14) и соответственно риски R по (13) определяются в общем случае большим числом факторов.

Вероятность P возникновения анализируемого по неблагоприятному событию (или его составляющих Pi) в общем случае определяется как функционал вероятностей, зависящий от источников соответствующих факторов: технологических → Т, экологических → Э* и экономических → Э.

f (15)

При этом достаточные условия структурной динамико-статистической устойчивости могут быть определены на любом этапе структурных преобразований.

Алгоритм оценки структурной динамико-статистической устойчивости предприятия (отрасли) представлен на рис. 4.

p

Рис. 4. Алгоритм оценки структурной динамико-статистической
устойчивости предприятия (отрасли)

После количественного определения общей оценки вероятности нахождения ТЭЭС в допустимых границах происходит сравнение величин риска различных вариантов решения и выбора из них того, который больше всего отвечает выбранной предприятием стратегии риска.

Сущность метода заключается в том, что для каждой ситуации компьютер определяет ранг вероятности её наступления (например: низкая вероятность, средняя вероятность, высокая вероятность) и соответствующий этой ситуации потенциальный ущерб (например: малый, средний, большой).

Список литературы

  1. Способ подготовки птичьего помета к утилизации /Кудрявский Ю.П., Щеткин Б.Н. [и др.]. Патент РФ №2090540, по заявке №95117662, 1995 г.
  2. Лурье А.Б. Статистическая динамика сельскохозяйственных агрегатов. - М.: Колос, 1981. - 382 с.
  3. Щеткин Б.Н. Утилизация отходов птицеводства - решение проблем экологической безопасности и ресурсосбережения. - Пермь: ОГУП «Соликамская типография», 2002. - 135 с.
  4. Экологические риски (оценка и механизм страхования) / Я.Я. Яндыганов, А.А. Козицин, А.А. Носов, М.В. Федоров . - Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. экон. ун-та. 2002. - 222 с.

Библиографическая ссылка

Щеткин Б.Н. ДИНАМИЧЕСКАЯ УСТОЙЧИВОСТЬ ТЕХНИКО-ЭКОЛОГО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ // Современные наукоемкие технологии. – 2011. – № 3. – С. 50-55;
URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=26837 (дата обращения: 13.06.2024).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1,674