Техника, техносфера, энергосбережение. Часть 1 : cборник статей

Техника,  
техносфера,  
энергосбережение 

Сборник статей
Часть 1 

Москва 
Берлин 

2019

Второе издание, стереотипное

В. И. Гнатюк

УДК 662.6 
ББК 31.15 
        Г56 

  Гнатюк, В. И. 
Г56   Техника, техносфера, энергосбережение : cборник 

статей. Часть 1 / В. И. Гнатюк. – 2-е изд., стер. –  
Москва ; Берлин : Директ-Медиа, 2019. — 428 с.  

ISBN  978-5-4499-0157-6 

Сборник статей содержит материалы, которые показывают 
основные этапы формирования технократического мировоззрения и техноценологического методологического аппарата, в  
конечном итоге приведших автора к формулированию основной 
и наиболее плодотворной его идеи — закона оптимального  
построения техноценозов.  
Также приводится ряд статей, посвященных опыту применения пакета Mathcad при решении задач рангового анализа и  
оптимального управления электропотреблением.  

УДК 662.6 
ББК 31.15 

ISBN  978-5-4499-0157-6      © Гнатюк В. И., текст, 2019 

© Издательство «ДиректМедиа», макет, оформление, 2019

Оглавление 

ЕЩЕ РАЗ К РАНГОВОМУ АНАЛИЗУ 
ТЕХНОЦЕНОЗОВ ................................................................. 5 
КОЛЫБЕЛЬ ОТЕЧЕСТВЕННОЙ 
ВУЗОВСКОЙ ЭЛЕКТРОТЕХНИКИ ............................ 26 
А НУЖДАЕТСЯ ЛИ БУДУЩЕЕ  В НАС? ......... 31 
ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ 
ОПТИМИЗАЦИЯ ТЕХНОЦЕНОЗОВ .......................... 47 
ТЕХНОЦЕНОЛОГИЧЕСКИЙ  ПОДХОД 
К ОЦЕНКЕ  ЭФФЕКТИВНОСТИ ТЕХНИКИ .......... 58 
ЗАКОН ОПТИМАЛЬНОГО 
ПОСТРОЕНИЯ ТЕХНОЦЕНОЗОВ .............................. 74 
ТЕХНОКРАТИЧЕСКАЯ 
ПАРАДИГМА РАЗВИТИЯ МИРА ............................... 83 
ОПТИМИЗАЦИЯ   
ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ  ТЕХНОЦЕНОЗА 
НА СИСТЕМНОМ УРОВНЕ ........................................ 102 
О МЕРИСТИЧЕСКОМ   
И ХОЛИСТИЧЕСКОМ ПОДХОДАХ 
К ОПТИМИЗАЦИИ ТЕХНОЦЕНОЗОВ ................... 123 
КОНЦЕПЦИЯ ОПТИМИЗАЦИИ 
ТЕХНОЦЕНОЗОВ ............................................................ 145 
ФУНДАМЕНТАЛЬНАЯ 
КЛАССИФИКАЦИЯ РЕАЛЬНОСТЕЙ ..................... 163 
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА 
ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ ОБЪЕКТОВ 
ТЕХНОЦЕНОЗА ............................................................... 176 
ЭФФЕКТИВНОСТЬ И ПОТЕНЦИАЛ 
ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЯ НА ОБЪЕКТАХ 
ТЕХНОЦЕНОЗА ............................................................... 189 
АЛГОРИТМЫ НОМЕНКЛАТУРНОЙ 
И ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ   
ОПТИМИЗАЦИИ ТЕХНОЦЕНОЗА ........................... 199 

КРИТЕРИАЛЬНАЯ СИСТЕМА  
ОПТИМАЛЬНОГО ПОСТРОЕНИЯ 
ТЕХНОЦЕНОЗА ........................................................ 212 

РАНГОВЫЙ АНАЛИЗ  ТЕХНОЦЕНОЗОВ ....... 226 
О СТРАТЕГИИ РЕГИОНАЛЬНОГО 
ЭЛЕКТРООБЕСПЕЧЕНИЯ  (НА ПРИМЕРЕ 
КАЛИНИНГРАДСКОЙ ОБЛАСТИ) ........................... 249 
ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКАЯ   
ПРОБЛЕМА КАЛИНИНГРАДСКОЙ 
ОБЛАСТИ ............................................................................ 278 
ЕЩЕ РАЗ О РОССИЙСКОЙ 
НАЦИОНАЛЬНОЙ ИДЕЕ .............................................. 294 
КРИТЕРИЙ ОПТИМИЗАЦИИ 
ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ  ТЕХНОЦЕНОЗА ........ 317 
ХАРАКТЕРИСТИЧЕСКИЕ 
ПАРАМЕТРЫ РЕАЛЬНОСТЕЙ ................................... 334 
КОМПЬЮТЕРНЫЙ  УЧЕБНОМЕТОДИЧЕСКИЙ  КОМПЛЕКС  
ПО ДИСЦИПЛИНЕ  ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ 
ОСНОВЫ  ЭЛЕКТРОТЕХНИКИ ................................. 350 
ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ 
ОБЪЕКТОВ  ТЕХНОЦЕНОЗА ...................................... 364 
ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ 
КОМПЛЕКС «ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЕ  
ОБЪЕКТОВ ТЕХНОЦЕНОЗА» .................................... 384 
К ВОПРОСУ О ТОНКИХ 
ПРОЦЕДУРАХ РАНГОВОГО АНАЛИЗА ............... 400 

ЕЩЕ РАЗ К РАНГОВОМУ АНАЛИЗУ 
ТЕХНОЦЕНОЗОВ 

Начнем с уже достаточно устоявшегося определения. Ранговый анализ — метод исследования больших 
технических систем (инфраструктурных объектов, 
техноценозов), имеющий целью их статистический 
анализ, а также оптимизацию и полагающий в качестве основного критерия форму видовых и ранговых 
распределений [1—7]. Ранговый анализ, как основной 
инструмент техноценологического метода исследования систем определенного класса, базируется на следующих фундаментальных основаниях: технократическом подходе к окружающей реальности, восходящем 
к третьей научной картине мира Б.И. Кудрина; негауссовой математической статистике устойчивых безгранично делимых распределений; началах термодинамики; понятии техноценоза. 
Как представляется, ранговый анализ, позволяя 
решать задачи оптимального построения техноценозов, занимает своего рода промежуточное положение 
между имитационным моделированием, с помощью 
которого осуществляется эффективное проектирование отдельных видов технических изделий, и методологией исследования операций, применяемой в 
настоящее время для решения проблем геополитического и макроэкономического планирования (рис.). 
Представляется важным отметить ряд моментов. Вопервых, отсутствие достаточно глубоко разработанной 
специальной математической методологии делает аппарат исследования операций весьма ненадежным при решении задач соответствующего макроуровня и приводит, с одной стороны, к многочисленным безрезультатным 
попыткам 
применения 
имитационного 
моделирования в сфере геополитики и макроэкономики, 

5 

а с другой, — порождает недоверие к данной методологии со стороны большинства практиков, которые до сих 
пор предпочитают полагаться в этих вопросах исключительно на свою интуицию. 

Рис. Место рангового анализа в общей методологии 
решения технических задач 

Во-вторых, все попытки выдвигать требования, 
основанные на макропрогнозах, непосредственно 
разработчикам отдельных видов техники, равно как и 
политика последних, заключающаяся в полном игнорировании геополитических и макроэкономических 
процессов, с одинаковым успехом приводят к провалу. Думается, именно техноценологическая методология может разрешить проблему органической связи 
между крайними уровнями современных технических задач (рис.). 
На первом уровне решения инженерных задач 
осуществляется разработка отдельных видов техники 
(технических изделий). Как уже было сказано, в качестве основного метода исследования здесь используется имитационное моделирование, базирующееся 
на классических постулатах гауссовой математиче
6 

ской статистики [6,8]. Основным критерием, которым 
руководствуется проектировщик, в конечном итоге, 
является достижение максимального положительного 
эффекта при минимальных затратах. Формально данный критерий не вызывает сомнений, т.к. полностью 
соответствует философскому толкованию полезности 
технического изделия, восходящему к аристотелевскому «минимаксу». Проблема заключается лишь в 
том, что здесь закладывается в понятие «положительный эффект» и что — в «затраты». 
Подавляющее большинство разработчиков техники трактует эти понятия в узком смысле как некие интегральные параметры, рассчитываемые без глубокого 
учета того, что произойдет после попытки внедрения 
спроектированного технического изделия в инфраструктуру. В результате может оказаться, что новое 
техническое изделие вполне хорошо, будучи рассмотрено и испытано как совершенно независимый образец техники. Однако последующие попытки его внедрения в инфраструктуру могут закончиться полным 
провалом из-за невозможности адекватного обеспечения жизненного цикла системами управления, восстановления, снабжения, подготовки кадров и т.д. 
На высшем уровне геополитического и макроэкономического планирования и прогнозирования (рис.) 
решения принимаются на основе эвристических и 
алгоритмических процедур, базирующихся в основном на методологи исследования операций и квалиметрии. Очевидно, что этот уровень является системным по отношению к первому, на котором проектируются 
отдельные 
виды 
технических 
изделий. 
Однако «расстояние» между ними настолько велико, 
что трудно говорить о какой-либо корректной методологии, позволяющей, не на словах, а на деле,  

7 

учитывать геополитические интересы при проектировании или модернизации отдельного вида техники. 
Или, наоборот, в процессе принятия геополитических 
решений в какой-либо отрасли экономики, учитывать 
параметры техники, представляющей данную отрасль 
на рынке. Ясно, что подобной методологии собственно на первом и третьем уровнях нет, если конечно мы 
говорим о научной методологии в полном смысле 
этого слова. 
Для решения сформулированных выше задач в 
области исследования технических систем имеется 
так называемый средний уровень (рис.). Здесь применяется специфическая методология, основанная на 
философском техноценологическом подходе, алгоритмических процедурах рангового анализа и негауссовой (ципфовой) математической статистике гиперболических безгранично делимых распределений. 
Важнейшей задачей, которая решается на данном 
уровне, является оптимальное построение техноценозов. В основе же методологии, применяемой при решении данной задачи, лежит ранговый анализ. Рассмотрим его ключевые понятия, математические основы и содержание. 
Первым ключевым моментом в методологии рангового анализа является понятие распределения. В 
самом общем случае распределение — это расположение элементов подмножества внутри множества 
[1,8]. В математике рассматриваются статистические 
и вероятностные распределения. Как правило, исследователь в первую очередь начинает работу с построения статистического распределения, которое возникает при эмпирическом описании выборки конечного 
объема из генеральной совокупности. Следовательно, 
оно дискретно на множестве значений случайной ве
8 

личины. Как идеализация статистического распределения в ситуации, когда объем выборки из генеральной совокупности стремится к бесконечности, возникает вероятностное распределение, которое, в общем 
случае, является непрерывным на множестве значений случайной величины [8]. 
Вторым ключевым моментом является понятие 
случайной величины, которое, в свою очередь, базируется на представлении о случайности. В современной литературе различают семь возможных причин 
случайности 
[9]: 
1) 
непонятая 
закономерность; 
2) скрещение несогласованных процессов; 3) уникальность; 4) неустойчивость движения; 5) относительность знания; 6) имманентная случайность; 7) произвольный выбор. Нам представляется, что при исследовании объектов техноценологического типа мы в 
основном имеем дело с причинами пятого и седьмого 
типов. 
Во-первых, насыщение техноценозов изделиямиособями происходит в условиях одновременного воздействия огромного количества слабосогласованных 
внешних и внутренних факторов, что делает случайной его номенклатуру или видовую структуру. Также 
доказано, что видообразование в техноценозе фрактально, а его границы размыты, конвенционны. Кроме того, техноценоз постоянно изменяется во времени, причем, это изменение векторизовано и необратимо (однонаправленно). Данные феномены ранее 
широко обсуждались в литературе. Следовательно, 
можно говорить, что в данный фиксированный момент времени номенклатура техноценоза является 
случайной. И если описать номенклатуру частотным 
распределением, то форма последнего будет случайной (его параметры будут случайными величинами). 

9 

Здесь мы имеем дело в полном смысле этого слова с 
проявлением 
трансцендентности 
техноценозов 
[1,3,4], делающей наши знания относительными, что, 
в свою очередь, является фундаментальной причиной 
случайности (пятого типа) [9]. 
Во-вторых, совокупность параметров, описывающих особи техноценоза, составляет двумерное пространство. Оба измерения данного пространства бесконечны, однако, одно из них счетно (перечисляющее особи техноценоза), а второе — континуально 
(описывающее параметры). Это является следствием 
другого известного свойства техноценозов, а именно 
того, что число особей в них бесконечно (математически счетно) [1,3,4]. Кроме того, общее параметрическое пространство делится на два равномощных 
подпространства: видообразующих и функциональных параметров (об этом подробнее можно посмотреть в [3,4]). В любом случае, если осуществлять 
произвольный выбор особей техноценоза, то параметры выбранных технических изделий составят статистическую выборку случайных величин. Если 
учесть, что техноценоз трансцендентен, то выбор 
особей, при этом, может осуществляться как угодно. 
Очевидно, что любой выбор из трансцендентной бесконечности будет произвольным и, по сути, случайным (причина седьмого типа [9]). Если полученную 
выборку обрабатывать методами математической 
статистики, то можно получить параметрическое 
распределение. 
Таким образом, в широком смысле, случайным 
является сочетание (именно фиксированное сочетание!) видов технических изделий, составляющих 
техноценоз, если мы его рассматриваем среди большого количества других подобных техноценозов. 

10 

Судить о статистическом (и далее — вероятностном) распределении данных сочетаний можно лишь 
полномасштабно исследовав поведение техноценозов в более общем таксономическом образовании — 
метаценозе (доступной для исследования в данный 
момент времени совокупности техноценозов [4]).  
 
В узком смысле случайной является форма видового распределения, описывающего номенклатуру 
техноценоза, что делает случайной величиной значение соответствующего формального параметра. С 
другой стороны, если рассматривать совокупность  
одноименных 
параметров 
технических 
изделий 
(особей) отдельного техноценоза как выборку из параметрического пространства, то значение фиксированного параметра конкретного технического изделия может рассматриваться как случайная величина, 
а саму выборку можно описать как статистическое 
распределение. 
Следует еще раз подчеркнуть принципиальную 
разницу между видовыми и ранговыми распределениями техноценозов. Видовые распределения случайны в том смысле, что случайны макроскопические 
параметры их формы.  
Ранговые же распределения — это распределения 
случайных величин (параметров, характеризующих 
особи). Именно в этом смысле мы и применяем к 
техноценозам понятие статистического распределения. Последующее особое теоретическое обобщение 
на континууме техноценоза (его особенность будет 
показана ниже) позволяет получать распределение, 
имеющее смысл вероятностного. 
Третьим ключевым моментом в методологии 
рангового анализа являются понятия негауссовости 

11 

и ципфовости описывающих техноценозы гиперболических распределений. Как всегда, начнем с определений. 
Вероятностное распределение мы называем гауссовым, если для него выполняется центральная предельная теорема (при широких предположениях относительно законов распределения независимых случайных величин с ростом числа слагаемых закон 
распределения суммы этих величин неограниченно 
приближается к нормальному). Статистическое распределение называется гауссовым, если зависимость 
его среднего и дисперсии от объема выборки несущественна, т.е. в условиях данной конкретной исследовательской задачи выполняется закон больших чисел 
(при достаточно большом числе независимых испытаний среднее арифметическое наблюденных значений случайной величины сходится по вероятности к 
ее математическому ожиданию) [8]. Очевидно, что, в 
общем случае, любое распределение, для которого не 
выполняется хотя бы одно из приведенных выше 
двух условий, является негауссовым. 
Ципфовым мы называем распределение, имеющее 
при больших значениях переменной вид распределения Ципфа [8]: 

α
+
=
1
)
(
x
C
x
f
, при 
0
0 >
≥ x
x
 и 
∞
<
<α
0
, (1) 

где 
)
(x
f
 — частота; 

C  и α  — параметры распределения. 
Распределение Ципфа ципфово, ципфовое же распределение в общем случае не является распределением Ципфа. Вероятностное ципфовое распределение 
гауссово при значениях показателя распределения 

2
≥
α
 и негауссово при 
2
<
α
. Статистическое ципфовое распределение с 
2
>
α
 может быть негауссо
12