Выбор и принятие решений в электроэнергетике

Министерство науки и высшего образования Российской Федерации 

НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ 

 
 
 
 
 
 
 
Ю.А. СЕКРЕТАРЕВ, Я.В. ПАНОВА 
 
 
 
 
ВЫБОР И ПРИНЯТИЕ  
РЕШЕНИЙ  
В ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКЕ 
 
Утверждено Редакционно-издательским советом  
университета в качестве учебного пособия 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
НОВОСИБИРСК 
2018 

 

УДК 621.311:005.93(075.8) 
         С 289 

Рецензенты: 

д-р техн. наук, профессор М.А. Авербух 
д-р экон. наук, профессор А.И. Карпович 
 
Секретарев Ю.А. 
С 289   
Выбор и принятие решений в электроэнергетике: учебное 
пособие / Ю.А. Секретарев, Я.В. Панова. – Новосибирск: Изд-во 
НГТУ, 2018. – 95 с. 

ISBN 978-5-7782-3716-2 

Одной из основных задач данного пособия является знакомство с 
достижениями теории принятия решений и освоение практических 
приемов их использования, которые могут быть реализованы при создании различных технологических и информационных систем управления в энергетике, в частности в АСДУ (автоматизированной системе 
диспетчерского управления), где человеческий фактор является определяющим. 
В пособии изложены вопросы получения управленческих оценок 
при выборе и принятии решений. В работе рассматриваются различные 
шкалы оценок при выборе и принятии решений, процедуры и методы 
получения эвристической информации, а также организационные особенности проведения экспертизы, в основе которой лежат интерактивные процедуры. Большое внимание уделено получению и использованию в управлении энергетических объектов нечетких оценок, значительно повышающих эффективность управления. Изложение теоретического материала иллюстрируется примерами, а также сквозным расчетным заданием, охватывающим практически весь курс. 
Предназначено для магистрантов и аспирантов электроэнергетических специальностей направления 13.04.02 «Электроэнергетика и 
электротехника». 
 
Работа подготовлена кафедрой систем  
электроснабжения предприятий 

УДК 621.311:005.93(075.8) 

ISBN 978-5-7782-3716-2  
 
 
 
 
© Секретарев Ю.А., Панова Я.В., 2018 
© Новосибирский государственный 
    технический университет, 2018 

 

ВВЕДЕНИЕ 

Современная вычислительная техника требует решать новые практические задачи, с использованием достаточно сложных моделей. Основой успешной работы таких моделей служит все более сложная и 
неточная информация. 
Однако формализация управленческих решений осложняется рядом 
особенностей. Трудно рассчитывать на появление таких моделей, которые бы полностью отражали природу и количественные взаимосвязи 
социально-экономических процессов. Реальная действительность всегда 
сложнее самых тонких математических моделей, которые не могут быть 
формализованы в виде точных числовых значений. 
Реальные задачи управления требуют в качестве необходимого 
элемента участия в нем людей, т. е. процесс управления представляет 
собой интерактивный или человеко-машинный. И, наконец, сам процесс управления практически всегда ориентирован не только на получение числовых значений, но и на здравый смысл. Причем здравый 
смысл, опыт и интуиция часто как раз и используются тогда, когда 
имеется сложная и неточная информация. 
Современная практика показывает, что основные трудности при 
выборе и принятии деловых решений обусловлены прежде всего недостаточно высоким качеством и неполнотой имеющейся в распоряжении лица, принимающего решение (в дальнейшем – ЛПР), информации. 
Эти трудности можно сформулировать следующим образом. 
1. Исходная статистическая информация, как правило, недостаточно достоверна, т. е. имеет место неточность информации. 
2. Часть информации имеет качественный характер и не поддается 
количественной оценке. 
3. Существуют факторы, которые известны и могут повлиять на реализацию решения в будущем, но предсказать их точно невозможно. 
4. Любая идея содержит в себе потенциальную возможность различных схем ее реализации. Поэтому всегда существует проблема выбора при принятии решения из нескольких альтернатив. 

5. При выборе «наилучшего» решения ЛПР сталкивается с многозначностью трактовки обобщенного критерия. Иными словами, многозначность, многомерность и качественное различие оцениваемых факторов или показателей служат серьезным препятствием получению 
обобщенной оценки принятого решения. 
На рис. В1 показано влияние указанных выше трудностей на процесс принятие решения. 

 
Рис. В1 

Рассмотрим, как влияет характер исходной информации на выбор и 
принятие решения. 

Схемы принятия решения при использовании  
различного вида информации 

Рассмотрим несколько наиболее распространенных принципиальных схем принятия решения в управлении при наличии у ЛПР того или 
иного вида информации. При этом всю возможную информацию можно условно разбить на три класса: определенная, или детерминированная, вероятностная, или стохастическая, и неопределенная, носящая 
качественный, расплывчатый характер. 
А. Принятие решения при использовании определенной информации (рис. В2). 
Обозначим некое действие, связанное с реализацией управления, 
D, а результат этого действия R. При известной (заданной) функциональной связи между ними, которая обычно называется законом регулирования, можно определить, что будет результатом действия, т. е. 
вид управления. Такая схема, как правило, используется в автоматических устройствах и системах. Как следует из сказанного, в этой схеме 
отсутствует процедура принятия решения и поэтому она может быть 
названа схемой регулирования. 

Рис. В2 

Б. Принятие решения при использовании стохастической информации (рис. В3). 
Некое действие в этом случае не имеет однозначного результата, так 
как вероятность его реализации в общем случае различна. В результате 
этого формируется набор альтернативных решений. Наилучшее решение выбирает ЛПР в соответствии со своими представлениями о том, 
каким должно быть это решение. В таком случае ЛПР выступает в роли 
эксперта, который, руководствуясь собственными соображениями (критериями), решает управленческую задачу. При этом может возникнуть 
необходимость формализовать представление выбранного ЛПР решения, т. е. получить некоторую количественную меру. 

 
Рис. В3 

В. Принятие решения при использовании неопределенной информации (рис. В4). 
Этот случай принятия решения характеризуется тем, что результат 
желаемого действия не может быть получен ни детерминированным, 
ни вероятностным образом. Предполагается, что имеет место набор 
решений. Каждое из них определяется некоторым риском. 
Тогда эксперт (ЛПР) должен не только выбрать некое решение, но 
и сформировать степень риска от принятия того или иного решения. 
Роль эксперта в этом случае очень высока. По сути, он сам оценивает 

уровни информационной неопределенности, формирует для них набор 
решений и выбирает из них наилучшее. 

 
Рис. В4 

Схема, показанная на рис В4, представляет собой общий случай 
принятия управленческих решения в реальных условиях. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОЛУЧЕНИЯ  
УПРАВЛЕНЧЕСКИХ ОЦЕНОК 

1.1. ШКАЛЫ ПРЕДПОЧТЕНИЙ 

В основе метода экспертных оценок лежит система предпочтений. 
Числовую оценку предпочтения можно представить в виде ранга, или 
веса. 
Расположение факторов (событий, объектов) в порядке возрастания 
(убывания) их существенного признака называется ранжированием. Если ранжированная шкала сформирована в порядке убывания значимости 
(ценности) факторов, то ее называют прямой ранжированной шкалой, а 
если в порядке возрастания, то это обратная ранжированная шкала. 
При ранжировании возможны два случая. Первый, когда число 
рангов равно числу оцениваемых факторов. Это говорит о том, что 
эксперт различает каждый фактор по степени его предпочтительности. 
Во втором случае число рангов может оказаться меньше числа оцениваемых факторов, т. е. эксперт нескольким факторам присвоил одинаковые ранги. 
Для получения весов необходимо одному из факторов (в общем 
случае безразлично какому) присвоить некоторое число, например, 
100. Таким образом, задается начало шкалы отсчета. Веса всех остальных факторов привязываются к заданной оценке, т. е. производится 
процедура взвешивания всех остальных относительно заданного.
 
Нужно отметить, что ранги и веса одинаково широко используются 
в практике получения экспертных оценок. Надо только помнить о том, 
что весовые оценки более точно отражают нюансы мнений экспертов, 
Поэтому они более предпочтительны. 
В зависимости от цели получения экспертной информации предпочтения могут быть заданы по различным шкалам. Типы шкал могут 
быть следующие: 
 номинальная шкала; 

 порядковая шкала; 
 интервальная шкала; 
 шкала отношений. 
Дадим краткую характеристику каждому типу шкал. 
При использовании номинальной шкалы задается некий эталон и 
все остальные факторы сравниваются с ним. При этом происходит разбиение всего множества факторов на два: удовлетворяет эталону или 
не удовлетворяет. В первом случае фактор получает оценку единица, в 
во втором соответственно – ноль. 
Надо отметить, что номинальная шкала часто используется в опросах и различного рода анкетах, в которых следует свой ответ формулировать в форме «да» или «нет». В теории и практике экспертных оценок эту шкалу использовать не рекомендуется, поскольку она не отвечает нескольким требованиям, а именно: в процессе оценивания не используются специальные процедуры, не проверяется компетентность 
экспертов в рассматриваемой области, так как предполагается, что все 
участвующие в опросе по умолчанию являются компетентными. 
Очевидно, что оценки в таких условиях получаются очень грубыми, плохо приспособленными к мнению эксперта. Эти недостатки 
можно нивелировать большим объемом участвующих (респондентов). 
Поэтому данная шкала предпочтений обычно используется в опросах 
общественного мнения и референдумах. 
Проведение грамотной и полноценной экспертизы используется 
для решения несколько иных задач. Как правило, она направлена на 
решение специфических задач, имеющих технологические, организационные, структурные и другие особенности, и требует специальных 
знаний в предметной области. Понятно, что число экспертов в этих 
условиях невелико и от их компетентности существенно зависит результат экспертизы. Поэтому требования к их компетентности являются определяющими, поскольку от нее зависит качество самой экспертизы. Подробнее об ее организации будет сказано в разделе 1.6 настоящего пособия. 
Что касается обязательного использования специальных процедур 
для получения численных оценок, то они предусмотрены для того, 
чтобы максимально ликвидировать разрывы в логике, которые часто 
возникают при переходе от высказывания человека к оценке его числом. Этим процедурам мы также уделим особое внимание. 
Формирование порядковой шкалы подразумевает использование 
процедуры упорядочения факторов, т. е. их ранжирование. 

Например, эксперт оценил пять факторов 
1
2
3
4
5
, 
, 
, 
, 
О
О
О
О
О  и 
присвоил им соответственно ранги: 

3   5   1   2   4. 

Экспертные оценки при этом характеризуются ординальными числами, т. е. равноудаленными друг от друга, так как каждый последующий 
ранг отстоит от предыдущего на единицу. 
Это является недостатком такого способа оценивания. В первую 
очередь, оценки получаются достаточно грубыми, а во-вторых, слабо 
чувствительными к мнению эксперта из-за ординальности числовых 
оценок. 
Для получения интервальной шкалы оценок необходимо выполнить ранжирование всех факторов, а затем в соответствии с полученным рангом присвоить каждому фактору свою оценку или, более точно, свой вес. 
Воспользуемся условием предыдущего примера, т. е. ранжированным рядом пяти факторов: 

1
2
3
4
5
, 
, 
, 
, 
О
О
О
О
О  

                                               3    5      1     2     4. 

Задается вес произвольно выбранного фактора, например, вес фактора 
1
О  равен 100. В соответствии со шкалой ранжирования и весом 
фактора 
1
О  «взвешиваем» все остальные факторы. 
Предположим, получили следующие весовые оценки: 

1
О ,    
2
О ,    
3
О ,    
4
О ,    
5
О  

 
 
 
РАНГ(R)        3         5        1         2        4 

ВЕС (V)       100      15      220     170    70. 

При этом расстояния между весами факторов в вобщем случае характеризуются кардинальными числами. Для иллюстрации этого рассчитаем 
разности между полученными весами факторов. Разность между весами 
факторов 
3
О  и 
4
О  (первым и вторым фактором в ранжированном ряду) 
будет составлять 
3
4
–
220 –170
50,
V
V 

 между четвертым и первым 
(соответственно второе и третье место) равно 
4
1
–
170 –100
70,
V
V 

 
между первым и пятым (третье и четвертое место) составляет 

1
5
–
100
70
30
V
V 


. Между пятым и вторым равно соответственно 

5
2
–
70 –15
55.
V
V 

 
Таким образом, расстояния между оценками получились различными, т. е. они характеризуются кардинальными числами. Такие оценки более точно отражают мнения эксперта. 
Поэтому, желательно получать оценки в форме интервальных или 
весовых. 
Следует отметить, что три перечисленные выше шкалы представляют собой безразмерные, условные оценки. 
Шкала отношений – это интервальная шкала, пересчитанная в конкретные единицы измерения, определяемые целью экспертизы, например, в деньги, киловатт-часы и так далее. Они наиболее эффективны 
для принятия управленческих решений. 
Задача формирования шкалы отношений весьма сложная, не имеет 
строгого алгоритма пересчета оценок и зависит от конкретных исходных условий экспертизы. 

1.2. НОРМИРОВАНИЕ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК 

Нормирование любой меры (в данном случае экспертной оценки) 
означает, что представляющее ее число для всего множества (всего 
набора факторов) в целом принимается равным единице. Нормирование выполняется после того как по индивидуальным оценкам экспертов получены групповые, т. е. их математические ожидания. 
Нормированные оценки рассчитываются по формуле 

1
нор

m

ij
j
ij
j
v
V
V










, причем 
1
1
m

ij
j
v



, 

где 
ij
v  – математическое ожидание оценки, полученное по j-му фактору i-м экспертом; m – число рассмотренных факторов. 
Нормирование дает возможность рассматривать оценки, полученные 
по всему списку факторов аналогично закону распределения вероятностей дискретной случайной величины.