Оптимизация управления: Оптимизация управления процессами предприятия: методы и задачи

Оптимизация управления процессами предприятия: методы и задачи

Оптимизация управления предприятием – это процесс нахождения и введения в работу оптимального решения.

Основной задачей оптимизации управления организацией является выведение конечного результата управления объектом. Ее основная цель – повысить эффективность деятельности получить при этом наибольшую прибыль. А для достижения цели необходимо выявить и ликвидировать или исправить замедляющие факторы.

Виды оптимизации

Оптимизация управления предприятием может подразделяться на оптимизацию:

• системы;
• финансовой деятельности;
• персонала;
• информационной системы менеджмента.

Проходит оптимизация в несколько этапов. Первоначально необходимо собрать всю информацию об управленческой системе. На основе собранных данных, подготавливается и разрабатывается система мер и рекомендаций, направленная на усовершенствование. Заключающим этапом является внедрение разработанных мер.

Оптимизация управления отдельными процессами

Оптимизация управления процессом осуществляется по определенным критериям: стоимости, продолжительности, количестве транзакций и т. д. Ее целями считается:

• повышение управляемости предприятием;
• увеличение качественного показателя произведенной продукции;
• снижение зависимости предприятия от человеческого фактора;
• внедрение системы контроля за результатом;
• снижение издержек производства;
• рациональное распределение полномочий и ответственности между предприятиями;
• исключение повторяющихся функций между подразделениями;
• снижение длительности производственного цикла и т. д.

Основные задачи оптимизации управления зависят от цели, которую рассчитывает получить руководитель предприятия при решении этой задачи.

Оптимизация структуры управления

При изменении ситуации на рынке предприятиям необходимо подстраиваться, совершенствуя имеющуюся систему. Для правильной расстановки кадров используется оптимизация структуры управления, которая в своем анализе учитывает профессионализм сотрудников, их компетентность и т. д.

Структурные изменения способны решить такие задачи:

• утерю и утрату непродовольственных расходов;
• улучшить эффективность в распределении капитала;
• улучшить качество работы с новыми клиентами и наладить деловое общение со старыми;
• избавление от некомпетентного персонала, путем перегруппировки.

К первым признакам необходимости изменений на предприятии можно отнести:

• расширение штата;
• рост числа подразделений;
• территориальная удаленность подразделений;
• плохо развитая система информирования.

Внимание: все выше перечисленные признаки могут привести к замедленному и некачественному принятию и исполнению решений, к появлению бесконтрольных аспектов деятельности, к нестабильной психологической обстановке в коллективе и т. д.

Вовремя оптимизированное управление позволит избежать всех этих негативных последствий.

Что дает оптимизация управления персоналом

Все организации имеют в своем плане счетов статью расходов на обслуживающий персонал, куда включена не только зарплата сотрудников, но и затраты на повышение квалификации, предоставление социальных льгот и т. д.

Оптимизация управления персоналом на основе всестороннего анализа позволяет сократить эти расходы не ущемляя при этом интересы работников.

Важно: выявить недостатки на какой-либо стадии производства или в какой-либо деятельности – еще не значит, что все сразу же наладится. Для восстановления прежнего функционирования понадобится разработать алгоритм действий, позволяющий исправить или направить ситуацию в этой сфере в нужное русло.

Методы, анализирующие управление

Для выявления наиболее оптимального решения используются различные методы оптимизации, учитывающие большинство факторов, влияющих на управление. Многим отдельным факторам, которые важны при принятии решений, невозможно дать количественную характеристику, а некоторые из них являются практически постоянными и не изменяются.

Все методы, независимо от направления, представляют собой сравнительный анализ количественных или числовых показателей. Их использование, становится возможным дать ответ на важные вопросы, возникающие у руководителей предприятий, такие как:

• в какой степени обоснованно решение;
• насколько оно лучше;
• по какому критерию оптимальности выбрано решение;
• в какой степени учтены определяющие факторы.

Методы, в зависимости от числа параметров, подразделяются на одномерные и многомерные. Они, в свою очередь, в зависимости от применения производных, подразделяются еще на несколько типов.

Для совершенствования не целого предприятия, а некоторых его направлений, применяются другие методы:

• исключения;
• упрощения;
• стандартизации;
• ускорения;
• изменения;
• выделения и включения.

Наиболее подробную информацию о методах можно получить в компании «Арбор Прайм». Здесь квалифицированные специалисты, основываясь на своих знаниях и опыте, смогут предложить IT-услуги по автоматизации бизнеса, способные повысить эффективность деятельности предприятий, заводов и магазинов.

Обращение к автоматизации производственных процессов позволит предприятию получить большую прибыль, снизить зарплатные расходы с улучшением качества работ, заранее просчитать рентабельность любого заказа, снизить излишнюю трудоемкость и обезопасить хранение информации.

Как оптимизация бизнес-процессов помогает преодолеть хаос в работе

Оптимизация управления

Команда специалистов «БиЭйГруп» успешно реализует такую востребованную в современном бизнесе услугу, как оптимизация управления.

Целью оптимизации системы управления является повышение эффективности использования ресурсов предприятия для достижения максимально возможного результата при минимальных затратах. Результатом такой работы будут управляемые бизнес-процессы, снижение затрат, оптимальный штат.

Оптимизация управления включает в себя:

• управленческий аудит
• оптимизацию бизнес-процессов и организационной структуры
• оптимизацию системы KPI и мотивации сотрудников
• внедрение систем автоматизации
• оптимизацию корпоративного управления

Задачей управленческого аудита является анализ уровня подготовки предприятия и его работников для эффективной работы в соответствии с внутрикорпоративными целями и задачами компании. По результатам такого анализа разрабатывается программа по реорганизации управленческой системы предприятия, привлечения новых или переподготовки имеющихся кадров и другие рекомендации.

После этого проводится оценка эффективности взаимосвязи внутренних бизнес-процессов компании и основных функций управления. Проводится анализ модели управления, структуры предприятия и его функциональных и профильных подразделений, структуры административного подчинения и функционального взаимодействия, системы передачи информации внутри. Оценивается их соответствие стратегии и модели управления компании.

Результаты совершенствования системы управления следующие:

• повышается эффективность компании в целом и отдельных ее подразделений
• выстроена система эффективного подбора, расстановки подготовки/переподготовки кадров, и таким образом, четко выстроена штатная структура компании
• скоординировано эффективное взаимодействие между подразделениями компании, устранены дублирующие функции, сокращен излишний документооборот и формализация процессов
• система организации работ прозрачная и удобная в администрировании, позволяет оперативно реагировать на внутренние изменения компании и внешние изменения рынка
• выстроен механизм бизнес-процессов, который позволяет руководителю сконцентрироваться на стратегических задачах компании и не погружаться в рутинные задачи
• внедрена корпоративная система управления проектами, позволяющая оперативно отслеживать качество продукции/услуг и изменения рынка

 

Процесс усовершенствования управления компанией складывается из следующих этапов:

1. Постановка целей (Чего хотим достичь?)
2. Сбор данных о существующей системе управления организации
3. Обработка и анализ полученной информации
4. Разработка рекомендаций и мер по оптимизации системы управления:

• распределение ответственности – подготовка регламентов и должностных инструкций, структурирование бизнес-процессов
• изменение системы обмена данными, формирования и предоставления отчетности и статистики для отслеживания и контроля внутренних процессов
• оптимизация процессов управления: системы планирования, бюджетирования, контроля и т.п.
• оптимизация системы управления персоналом и системы мотивации сотрудников.

5. Этап внедрения.

Имея исходные показатели до процесса оптимизации, можно оценить эффективность проведения последней путем сравнения исходных и итоговых показателей.

Как правило, анализ существующей системы управления компании – управленческий аудит — и разработка стратегии по ее оптимизации занимает от одного до двух месяцев. Сроки по внедрению изменений и нововведений системы зависят от размеров компании, и могут занимать до одного года.

• < Назад
• Вперёд >

Элементы управления ActiveX в MFC. Оптимизация

• 08/16/2021
• Чтение занимает 2 мин

Были ли сведения на этой странице полезными?

Оцените свои впечатления

Да Нет

Хотите оставить дополнительный отзыв?

Отзывы будут отправляться в корпорацию Майкрософт. Нажав кнопку «Отправить», вы разрешаете использовать свой отзыв для улучшения продуктов и служб Майкрософт. Политика конфиденциальности.

Отправить

В этой статье

в этой статье описываются методы, с помощью которых можно оптимизировать элементы управления ActiveX для повышения производительности.

Важно!

ActiveX — это устаревшая технология, которую не следует использовать для новой разработки. дополнительные сведения о современных технологиях, которые заменяют ActiveX, см. в разделе элементы управления ActiveX.

В этих разделах отключен параметр активировать при отображении и обеспечивается взаимодействие с мышью во время неактивного обсуждения элементов управления, которые не создают окно до момента активации. В разделе, посвященном активации без окон , рассматриваются элементы управления, которые никогда не создают окно, даже если они активированы.

у Windows есть два серьезных недостатка для объектов OLE: они предотвращают прозрачность и непрямоугольность объектов, когда они активны, и добавляют большие издержки на создание экземпляров и отображение элементов управления. Как правило, создание окна занимает 60% времени создания элемента управления. При использовании одного общего окна (обычно контейнера) и некоторого кода диспетчеризации элемент управления получает одни и те же службы окон, как правило, без потери производительности. Наличие окна в основном не требует дополнительных затрат на объект.

Некоторые оптимизации не обязательно улучшают производительность, если элемент управления используется в определенных контейнерах. Например, контейнеры, выпущенные до 1996, не поддерживали активацию без окон, поэтому реализация этой функции не обеспечит преимуществ в старых контейнерах. Однако практически каждый контейнер поддерживает сохраняемость, поэтому оптимизация кода сохраняемости элемента управления, скорее всего, повысит его производительность в любом контейнере. Если элемент управления предназначен для использования с одним контейнером определенного типа, может потребоваться исследовать, какие из этих оптимизаций поддерживаются этим контейнером. Однако в общем случае следует попытаться реализовать столько из этих методов, сколько применимо к конкретному элементу управления, чтобы обеспечить выполнение элемента управления, так как он может находиться в широком массиве контейнеров.

многие из этих оптимизаций можно реализовать с помощью мастера управления ActiveX MFCна странице Параметры элемента управления .

параметры оптимизации OLE мастера элементов управления ActiveX MFC

Подробные сведения о функциях элементов, которые реализуют эти оптимизации, см. в разделе COleControl.

Дополнительные сведения см. в разделе:

См. также

элементы управления ActiveX MFC

Оптимизация управления инцидентами для ИТ-специалистов

Сбои влияют на результат.

Простои опасны не только упущенной выгодой. Они становятся причиной ущерба репутации, штрафов за несоблюдение нормативных требований и требований договора, потери клиентов, а также увеличения эксплуатационных расходов и задержек, поскольку ИТ-специалисты отрываются от работы над другими проектами для устранения инцидентов.

На самом деле, согласно отчету IHS, простой обходится североамериканским организациям в более чем 700 млрд долларов США в год, и 78 % от этих убытков объясняется потерей производительности сотрудников.

Эти показатели дают понять, что потерянный доход не является единственным — и даже самым важным — приоритетом для управления инцидентами. Оптимальный процесс управления инцидентами должен быть нацелен и на другие вполне реальные и дорогостоящие проблемы, связанные с людьми, процессами и технологиями.

Проблемы, стоящие перед современным управлением ИТ-инцидентами

Разрозненные процессы и технологии

За 40 лет инноваций в сфере вычислительных технологий проявился побочный эффект: многие компании используют приложения и системы в разнообразных сочетаниях. Некоторые приложения размещаются в собственных центрах обработки данных, где их можно всячески контролировать, в то время как другие поставляются через облако и управляются сторонними поставщиками.

Такое сочетание приложений, сервисов и систем зачастую принимает форму неэффективной мешанины из решений и процессов для ведения журналов, мониторинга и отправки оповещений. Нередко компании используют десятки инструментов мониторинга для отслеживания тысяч событий и оповещений, ежедневно генерируемых приложениями.

Такой подход может привести к огромному количеству оповещений, сбоям в связи, отсутствию четких приоритетов для дежурных сотрудников, а также к ситуациям, когда сбой в одном из компонентов этого разрозненного массива вызывает сбой всего процесса.

Огромное количество оповещений и инцидентов

Во многих отделах по эксплуатации ИТ оповещения направляют в почтовые ящики, чтобы справиться с нагрузкой. Но это только ухудшает ситуацию. В итоге старшие сотрудники, ответственные за определение важности инцидентов и эскалацию критических сообщений, вынуждены круглосуточно проверять электронную почту.

Этот бесконечный поток оповещений может привести к усталости, выгоранию, неудовлетворенности работой, тревоге и замедлению реакции. Это влияет как на благополучие сотрудников на рабочем месте, так и на их производительность, что прямо сказывается на финансовых результатах компании.

Рост расходов на эксплуатацию

Снижение затрат на инфраструктуру вызывает рост расходов на эксплуатацию, т. к. становится сложнее диагностировать проблемы, не имея полного контроля над всей системой.

Измерение неправильных показателей успеха

Успех службы поддержки часто измеряется с помощью таких показателей, как максимальное количество одновременных вызовов и среднее время вызова, ни один из которых не влияет на эффективность управления инцидентами и не позволяет напрямую ее измерить.

Даже полезные показатели, такие как среднее время реагирования (MTTR) и средняя наработка на отказ (MTBF), сами по себе не помогут повысить эффективность управления инцидентами. Они помогут выявить проблему, но не ответить на сложные вопросы, которые влияют на качество: почему и как возникают инциденты, как они разрешаются и как улучшить эти показатели.

Устаревшие структуры команды реагирования на инциденты

Вплоть до прошлого десятилетия реагирование на ИТ-инциденты в первую очередь поручали операционным командам. Для реагирования на проблемы, о которых сообщают клиенты или средства мониторинга, в компаниях обычно существовала команда с многоуровневой структурой (уровни 1–3).

В то время при управлении инцидентами также стремились минимизировать эксплуатационные расходы и при этом сохранить уровень обслуживания. Из-за этого команду уровня 1 обычно составляли сотрудники начального уровня подготовки с низкой зарплатой. Если они не могли разрешить инцидент, то передавали его на уровень 2 (это были, как правило, более опытные специалисты среднего уровня). Этот процесс эскалации продолжался вплоть до решения задачи.

В этом процессе основное внимание уделяется экономии средств, однако это делается в ущерб гибкости. Когда за обработку инцидента берутся сотрудники начального уровня и требуется прохождение нескольких уровней эскалации, сроки разрешения могут существенно затягиваться. Это, в свою очередь, может непосредственно сказываться на репутации компании: жалобы разочарованных клиентов быстро разлетаются в социальных сетях.

А если вспомнить, что производительность сотрудников стоит компаниям 78 % бюджета управления инцидентами, становится ясно, что модель эскалации на самом деле экономически неэффективна. Судите сами: человек, создавший программное обеспечение, может исправить баг за 15 минут, а сотрудник начального уровня тратит на решение два часа и в итоге все равно вынужден выполнить эскалацию.

В современном мире распространены сервисы с непрерывной работой, поэтому гибкость важна как никогда раньше. Показатели вроде среднего времени реагирования и среднего времени разрешения приобрели важность, поскольку компаниям нужно быть как можно маневреннее, чтобы свести затраты к минимуму.

Как оптимизировать процесс управления ИТ-инцидентами

Очевидно, что пришло время перенаправить наши усилия по управлению инцидентами на процессы, определение структуры команды и практики, которые отражают сегодняшние реалии. Но как это сделать?

Определение приоритетов и объединение оповещений

Главная причина усталости от оповещений и потери продуктивности — это избыток бессмысленных, не требующих никаких действий оповещений. Самое простое решение этой проблемы? Определите, какие оповещения для вас играют ключевую роль, исключите повторение одних и тех же избыточных уведомлений и создайте четкую иерархию приоритетов для оповещений.

Создайте график дежурств для ваших команд

Чтобы избежать усталости от оповещений, выгорания и неэффективности, нужно также составить графики дежурств, подходящие вашим командам. График должен распределять нагрузку между участниками команды и предусматривать возможность замены исполнителя, когда это необходимо. График требуется регулярно пересматривать и совершенствовать.

Используйте автоматизацию везде, где возможно

Легко потерять концентрацию, когда вы вручную просматриваете десятки отчетов, чтобы определить и эскалировать наиболее важные из них. Однако этого можно избежать благодаря автоматизации, поэтому участникам вашей команды больше не придется заниматься этим вручную и вы сможете избежать усталости от оповещений и потери продуктивности.

Кроме того, чтобы сэкономить время команды и снизить влияние человеческого фактора при выполнении повторяющихся задач, можно полностью или частично автоматизировать следующие аспекты: маршрутизация оповещений, уведомления, исключение избыточных оповещений, рабочие процессы передачи сообщений, организация веб-конференций, обновление страницы статусов, планирование дежурств, процессы эскалации и отслеживание ключевых показателей эффективности. Автоматизация также экономит деньги компании с течением времени.

Эффективная коммуникация по всем каналам, с любыми заинтересованными лицами

Инциденты несут последствия для различных внутренних и внешних заинтересованных сторон, которые нужно держать в курсе событий. Согласно исследованиям, 87 % заинтересованных сторон в компании хотят получать актуальную информацию об инцидентах (а 56 % больше волнует информирование об инциденте, чем сам факт его возникновения). И клиенты определенно с ними солидарны.

В современном мире все ожидают непрерывной работы, поэтому продуманный план информирования об инцидентах является критически важной частью оптимизации.

Упростите отслеживание метрик

Чем проще отслеживать показатели успеха и просматривать их, тем больше вероятность того, что ваша команда будет идти в ногу с ними. Автоматизируйте отчетность там, где это возможно, и узнайте, какие показатели важны для вашей команды и почему.

Проводите разборы инцидентов без поиска виновных

Инцидент не заканчивается, как только приложение или база данных снова заработают. Чтобы предотвратить инциденты, ускорить их разрешение в будущем и лучше понять влияние процессов, команд и правил на управление инцидентами, необходимо проводить разборы инцидентов.

При разборе инцидента в компании Atlassian не ищут виновных. Мы полностью сосредоточены на улучшении производительности и прогрессе и не занимаемся перекладыванием вины.

Выберите технологию, поддерживающую ваши процессы и потребности

Автоматизация. Расстановка приоритетов для оповещений. Составление графиков дежурств. Отслеживание KPI. Эффективность этих процессов зависит от выбранного технического решения. Если вы планируете составить график дежурств с учетом часовых поясов, вам нужна система с соответствующими возможностями. Если требуется автоматическая сортировка оповещений, исключение повторений и расстановка приоритетов, выберите систему, с помощью которой можно выполнять такие операции.

Прежде чем выбрать решение, убедитесь, что вы понимаете свои цели, процессы и потребности команды. А затем максимально оперативно настройте необходимые системы для их поддержки.

Оптимизация бизнес-процессов

Оптимизация бизнес-процессов — это работа над усовершенствованием действий компании и поиск оптимальных решений для достижения ее целей. Так, с помощью оптимизации можно сократить время на выполнение операций, снизить себестоимость товаров и услуг, повысить качество продукции, достигнуть прозрачности операций и распределения ресурсов, усилить контроль за деятельностью организации, высвободить ресурсы для развития предприятия, улучшить работу систем управления и планирования.

Что такое оптимизация бизнес-процессов

Оптимизация целесообразна в следующих обстоятельствах:

• в случаях слишком медленного принятия и реализации управленческих решений;

• при неудовлетворительном качестве продукции;

• при отсутствии четко обозначенных границ ответственности;

• при слабой координации работы отделов;

• при несоответствии уровня производительности численности штата.

Необходимость в оптимизации также возникает при снижении рентабельности бизнеса на фоне падения темпов роста экономики или спроса, и в случае поиска дополнительных источников для роста компании.

Управление оптимизацией бизнес-процессов

Управление оптимизацией бизнес-процессов осуществляется в соответствии с принципами:

• наличия платформы — описания процессов. Прежде чем преобразовывать те или иные процессы, требуется их описать и проанализировать. Описание бизнес-процессов составляется в виде текстов или графиков и включает всю последовательность действий работников в рамках процесса. Если отдельные виды деятельности не удается описать из-за из переменчивости, то их необходимо стабилизировать;

• «чистки рыбы с хвоста». Правильные процедуры оптимизации всегда начинаются с  изучения базовых элементов и отдельных операций в бизнес-процессах;

• расчета вероятностей «проседания» каких-либо потоков и соотношения вреда и пользы по результатам изменений при оптимизации отдельного процесса. Данный принцип предусматривает гибкость процессов оптимизации, то есть сглаживание отрицательных результатов;
  

• обеспечения информационной поддержки сотрудников и разъяснения преимущества внедряемых новшеств. Конечной целью оптимизации является не сокращение числа рабочих мест, а перераспределение функционала для повышения эффективности бизнеса.
  

Для оценки необходимости улучшения бизнес-процессов применяется ряд критериев, к которым относятся качество конечного продукта и промежуточных операций, целесообразность действий работников, компактность и скоординированность отдельных частей бизнес-модели и эффективность управления процессами. 

Качество конечного продукта оценивается через отзывы (рекламации) клиентов, промежуточный результат — по удобству выполнения последующих операций, эффективность управления — по коэффициентам сложности процессов, потребления ресурсов, процессности (то есть отсутствия логически необоснованных, не связанных с другими этапами действий), контролируемости и регламентированности.

Оптимизация имеет «эволюционный» характер и применяется столько раз, сколько это необходимо для компании.

Методы и способы оптимизации бизнес-процессов

К наиболее популярным методам оптимизации бизнес-процессов компании относятся:

• инжиниринг — комплекс внедрения инновационных технологий для моделирования организационной структуры деятельности компании и для формирования технико-технологической базы производственной деятельности. Кроме того, метод инжиниринга предусматривает введение усовершенствованных технологий менеджмента;

• реинжиниринг — переосмысление и перепроектирование бизнес-процессов для достижения высоких показателей. Реинжиниринг дает возможности существенного роста технологическим процессам и усовершенствования технических средств;

• метод непрерывного совершенствования (Continuous Process Improvement-CPI). CPI-метод предусматривает планирование процессов с усовершенствованными этапами в ходе непрекращающихся производственных процессов. В соответствии с этим методом нововведения внедряются сначала в отдельные подразделения организации, а затем — во всей компании в целом;
  

• Total Quality Management (TQM). Этот метод предполагает создание продуктов, отвечающих потребностям пользователей и рынков. При этом план разработки продукта составляется параллельно с существующими проектами или для замещения прежних товаров. Все мероприятия подразумевают усовершенствование производственных процессов в сжатые сроки. Одно из главных условий, необходимых для реализации Total Quality Management — составление документов системы качества. Также требования TQM включают клиентоориентированность, отведение ведущей роли топ-менеджерам, вовлеченность сотрудников в достижение целей, процессный подход, постоянное совершенствование работы, системный подход к управлению.
  

Способы оптимизации бизнес-процессов предприятия — это исключение всех ненужных шагов, изменение последовательности операций и их дробление или слияние, вынесение операций за границы процесса (передача на аутсорсинг), автоматизация.

Более подробно узнать о методиках, принципах и особенностях оптимизации бизнес-процессов можно узнать в рамках курсов по программе MBA IT, которые проводит ЦРК БИ (ЦЕНТР РАЗВИТИЯ КОМПЕТЕНЦИЙ В БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКЕ) НИУ ВШЭ. Записаться на курсы можно здесь.

← Назад к списку

Оптимизация системы управления персоналом фирмы

Please use this identifier to cite or link to this item: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/54144

Title:	Оптимизация системы управления персоналом фирмы
Authors:	Трифонова, Татьяна Евгеньевна
metadata.dc.contributor.advisor:	Черепанова, Наталья Владимировна
Keywords:	персонал; система управления персоналом; подсистема; формирование персонала; использование персонала; развитие персонала; эффективность системы управления персоналом; мобильность персонала; кадровый состав; квалификационная характеристика; personnel; personnel management system; the subsystem; the formation of personnel; use of personnel; development of personnel; efficiency of the personnel management system; staff mobility; personnel structure; qualification characteristics
Issue Date:	2019
Citation:	Трифонова Т. Е. Оптимизация системы управления персоналом фирмы : бакалаврская работа / Т. Е. Трифонова ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Школа инженерного предпринимательства (ШИП), Школа инженерного предпринимательства (ШИП) ; науч. рук. Н. В. Черепанова. — Томск, 2019.
Abstract:	Объект исследования – система управления персоналом в Томском подразделении Сибирского филиала АО «Мегафон Ритейл». Целью выпускной квалификационной работы является выработка рекомендаций по повышению эффективности системы управления персоналом в АО «Мегафон Ритейл». В процессе исследования проводилось исследование кадрового состава, системы управления персоналом, оценивалась эффективность ее подсистем, выявлялись недостатки в действующей системе управления персоналом. В результате исследования были разработаны мероприятия по совершенствованию системы управления персоналом. Степень внедрения: результаты исследования и выработанные рекомендации рекомендован к внедрению в практической деятельности предприятия. The object of research is the personnel management system in the Tomsk division of the Siberian branch of JSC «MegaFon Retail». The purpose of the final qualifying work is to develop recommendations to improve the efficiency of the personnel management system in JSC «MegaFon Retail». In the course of the study, a study of personnel, personnel management system was conducted, the effectiveness of its subsystems was evaluated, shortcomings in the existing personnel management system were revealed. As a result of the study, measures were developed to improve the personnel management system. Degree of implementation: the results of the study and recommendations recommended for implementation in the practice of the enterprise.
URI:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/54144
Appears in Collections:	Выпускные квалификационные работы (ВКР)

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

(PDF) Оптимизация управления движением поездов

46

2.5 Структура оптимальной траектории и допустимые

переключении оптимальных режимов

Под структурой оптимальной траектории понимается

последовательность оптимальных режимов управления. Для

получения структуры оптимальной траектории необходимо

рассмотреть переключения режимов управления и определить условия

существования этих переключений. Методика определения

переключений была рассмотрена в [22] для подвижного состава, не

оборудованного рекуперативным тормозом. В данной работе

рассмотрен подвижной состав, оборудованный рекуперативным

тормозом. Так как число оптимальных режимов, как показано выше,

равно 7, то всего между ними может производиться 7 * 6 = 42

переключений. Возможность существования каждого такого

переключения на оптимальной траектории зависит от того, находится

ли точка переключения внутри допустимого фазового пространства (т.

е. v<Vmax) или на его границе (т. е. v = Vmax), а также от характера

изменения Vmax(s) в точке переключения. В связи с этим можно

выделить четыре возможных случая:

— скорость в момент переключения меньше максимальной:

v<Vmax;

— скорость равна максимальной, причем в точке переключения

величина Vmax(s) не изменяется: v = Vmax, dVmax = 0;

— скорость равна максимальной, причем в точке переключения

величина Vmax(s) возрастает: v = Vmax, dVmax>0;

— скорость равна максимальной, причем в точке переключения

величина Vmax(s) убывает: v = Vmax, dVmax<0.

Таким образом, для определения условий всех возможных

переключений следует рассмотреть 42 * 4 = 168 различных случаев.

Вначале анализ допустимых переключений начнем с первого

случая v<Vmax(s).

Ограничение на число переключений режимов следует из

непрерывности функции p(s). Все переключения режимов ТГ, С, ВБ из

одного в другой возможны только при р=1, а режимов ВБ, СР, РК при

р=, и режимов РК, СТ, ТМ при р=0. Переключения ТГТМ, ТГРК,

ТГСТ, ТГСР, ВБТМ, ВБСТ, СТМ, ССТ, СРК, ССР,

СРСТ, СРТМ невозможны, так как они должны сопровождаться

скачком p(s). Итак, при v<Vmax(s) получим общий граф возможных

переключений оптимальных режимов, представленный на рис. 2.9.

Далее будут подробно показаны условия допустимых переключений.

Оптимизация и управление

Информация о курсе

Это домашняя страница ресурсов курса Ричарда Вебера, состоящего из 16 лекций для студентов третьего курса Кембриджа, изучающих математику, в Winder 2016, начиная с 14 января 2016 г. (Вт / Чт @ 11 в зале заседаний 5 CMS). Этот материал предоставляется студентам, руководителям (и другим лицам) для свободного использования в связи с этим курсом.

Введение

Это курс по проблемам оптимизации, возникающим с течением времени.Он обращается к динамическим и стохастическим элементам, которые не присутствовали в курсе оптимизации IB, и мы рассматриваем, что происходит, когда некоторые переменные наблюдаются неидеально. Есть приложения этого курса в науке, экономике и технике (например, «насекомые как оптимизаторы», «планирование выхода на пенсию», «поиск места для парковки», «оптимальная игра» и «управление космическим кораблем на Луну»).

Предварительных условий нет, хотя знакомство с вероятностями, цепями Маркова и множителями Лагранжа полезно.Важная часть курса — показать вам ряд приложений. Курс должен понравиться тем, кому нравился тип задач, возникающих в Optimization IB, Markov Chains IB и Probability IA.

Схема тележки на колесах в верхней части этой страницы моделирует проблему, с которой сталкивается жонглер, когда она пытается удерживать метлу в вертикальном положении в одной руке. В этом курсе вы узнаете, как балансировать метлы N одновременно, друг на друга или, возможно, бок о бок.Сможете ли вы угадать, какой из этих двух трюков с жонглированием сложнее математически?

Примечания к курсу

Я стремлюсь сделать каждую лекцию отдельным блоком по теме с примечаниями на четырех страницах формата А4.

Вот мои черновые заметки по курсу 2016 года. В настоящее время они такие же, как и заключительные заметки по курсу 2014 года. Я могу внести некоторые изменения по мере прохождения курса. Вы можете скачать копию сейчас и взять другую копию по окончании курса.

Эти примечания включают:

Содержание
Лекции 1 — 16
Слайды, использованные в лекции 7: Многорукие бандиты и Гиттинс index
Index

Заметки содержат гиперссылки, но вы можете не видеть их в своем браузере.Вам нужно будет скачать копию файла pdf. Если вы щелкните запись в оглавлении или номер страницы в указателе, вы попадете на соответствующую страницу.

Если вы обнаружите ошибку в этих примечаниях, убедитесь, что у вас есть самая последняя копия (поскольку я, возможно, уже внес исправления). В противном случае сообщите мне, и я внесу это исправление в примечания.

Блог курса

Есть блог курса, в котором я буду делать комментарии после каждой лекции: чтобы подчеркнуть идею, дать боковую панель, исправление (!) Или ответить на интересный вопрос (возможно, отправленный студентом по электронной почте).

Образцы листов

В одном файле: exsheetoc.pdf есть 3 листа с примерами, каждый из которых содержит 11 вопросов. Вы должны получить наблюдение за каждым листом с примерами.

Комментарии, обсуждение и вопросы

Вы можете комментировать или задавать вопросы на странице обсуждения, а также в конце каждого сообщения в блоге. Постараюсь ответить на вопросы. Когда вы комментируете, вы можете сделать это анонимно, если хотите. Просто укажите любое имя и оставьте поле адреса электронной почты пустым.Вы также можете отправить мне электронное письмо с вопросами, предложениями или если вы считаете, что обнаружили ошибку в примечаниях.

Обратная связь

В этом году курс завершится во вторник, 2 декабря 2014 года. Письменную анкету для обратной связи заполнили __ студентов, а еще __ заполнили электронную форму. Если вы еще не оставили отзыв, вы можете сделать это, используя мою эквивалентную онлайн-форму. Это будет отправлено на мою электронную почту анонимно. Прочитав ответы, я отправлю их в офис факультета.

Вот файл со всеми тройными вопросами по Оптимизации и Управлению за период с 2001 г. по настоящее время.

Вот прошлые вопросы Tripos 1995-2006: tripos.pdf

Некоторые из этих вопросов имеют забавное практическое применение.

Рекомендуемые книги

Вы должны иметь эти книги в библиотеках Кембриджа. Щелкнув ссылку на заголовок, вы увидите, где можно найти книгу.

Берцекас, Д. П. , Динамическое программирование и оптимальное управление, тома I и II, Прентис Холл, 3-е издание, 2005 г.(Полезно для всех частей курса.) ISBN 1886529086
См. Также страницу автора

Хокинг, Л. М. , Оптимальное управление: Введение в теорию и приложения, Оксфорд, 1991 г. (Главы 4-7 подходят для Части III курса.) ISBN 0198596820

Росс, С. , Введение в стохастическое динамическое программирование. Academic Press, 1995. (Главы I-V полезны для Части I.) ISBN 0125984219

Whittle, P. , Оптимизация во времени.Тома I и II. Wiley, 1982-83. (Главы 5, 17 и 18 тома I полезны для Части II курса. Глава 7, том II подходит для Части III курса.) ISBN 0471101206

См. Также хороший набор заметок для этого курса Джеймса Норриса.

Графики

Динамическое программирование
Принцип оптимальности. Уравнение динамического программирования для задач с конечным горизонтом. Обменивайтесь аргументами. Марковские процессы принятия решений в дискретном времени.Проблемы с бесконечным горизонтом: положительные, отрицательные и дисконтированные случаи. Ценностное взаимодействие. Алгоритм улучшения политики. Проблемы с остановкой. Среднебюджетное программирование. [6]

Системы LQG
Линейная динамика, квадратичные затраты, гауссов шум. Рекурсия Риккати. Управляемость. Стабилизируемость. Бесконечное регулирование LQ. Наблюдаемость. Наблюдение за несовершенным состоянием и фильтр Калмана. Контроль эквивалентности достоверности. [5]

Непрерывные модели
Уравнение оптимальности в непрерывном времени.Принцип максимума Понтрягина. Эвристическое доказательство и связь с лагранжевыми методами. Условия трансверсальности. Уравнения оптимальности для марковских скачкообразных и диффузионных процессов. [5]

Содержание

1 Динамическое программирование
1.1 Управление как оптимизация во времени
1.2 Принцип оптимальности
1.3 Пример: задача о кратчайшем пути
1.4 Уравнение оптимальности
1.5 Пример: оптимизация потребления
2 Марковские задачи решения
2.1 Марковские процессы принятия решений
2.2 Особенности госструктурного шкафа
2.3 Пример: исполнение опциона на акции
2.4 Пример: задача секретаря
3 Динамическое программирование в бесконечном горизонте
3.1 Дисконтированные затраты
3.2 Пример: планирование заданий
3.3 Операторная формулировка уравнения оптимальности
3.4 Случай
с бесконечным горизонтом 3.5 Уравнение оптимальности в случае бесконечного горизонта
3.6 Пример: продажа актива
3.7 Пример: минимизация времени потока на одной машине
3.7.0.1 Аргумент обмена.
4 Положительное программирование
4.1 Пример: возможное отсутствие оптимальной политики.
4.2 Характеристика оптимальной политики
4.3 Пример: оптимальная игра
4.4 Итерация значений
Корпус 4.5 D переделан в корпус N или P
4.6 Пример: фармацевтические испытания
5 Негативное программирование
5.1 Пример: частично наблюдаемый MDP
5.2 Стационарные полисы
5.3 Характеристика оптимальной политики
5.3.0.1 Уравнение оптимальности.
5.4 Оптимальная остановка на конечном горизонте
5.5 Пример: оптимальная парковка
6 Оптимальные проблемы остановки
6.1 Алгоритм шансов Брусса
6.2 Пример: остановка случайного блуждания
6.3 Оптимальная остановка на бесконечном горизонте
6.4 Пример: последовательный тест отношения вероятностей
6.5 Пример: разведка
7 Бандитские процессы и индекс Гиттинса
7.1 Бандитские процессы и проблема многоруких бандитов
7.2 Двуручный бандит
7.3 Теорема Гиттинса об индексе
7.4 Пример: планирование одного станка
7.5 * Доказательство теоремы Гиттинса об индексе *
7.6 Пример: задача Вайцмана
7.7 * Расчет индекса Гиттинса *
7,8 * Политика прямой индукции *
8 Программирование средней стоимости
8.1 Уравнение оптимальности средней стоимости
8.2 Пример: контроль допуска в очереди
8.3 Границы итерации значений
8.4 Алгоритм улучшения политики
9 Непрерывные марковские процессы принятия решений
9.1 Стохастическое планирование на параллельных машинах
9.2 Управляемые марковские скачкообразные процессы
9.3 Пример: контроль допуска в очереди
10 Регламент LQ
10.1 Проблема регулирования LQ
10.2 Рекурсия Риккати
10.3 Помехи, связанные с белым шумом
10.4 Пример: управление инерциальной системой
11 Управляемость
11.1 Управляемость
11.2 Непрерывная управляемость
11.3 Линеаризация нелинейных моделей
11.4 Пример: балансировка щетки
11.5 Стабильность
11.6 Пример: маятник
12 Наблюдаемость
12.1 Пределы бесконечного горизонта
12.2 Наблюдаемость
12.3 Наблюдаемость в непрерывном времени
12.4 Пример: спутник на плоской орбите
13 Фильтр Калмана и эквивалентность
13.1 Наблюдение за несовершенным состоянием с шумом
13.2 Фильтр Калмана
13.3 Эквивалентность
13.4 * LEQG с учетом рисков *
14 Динамическое программирование в непрерывном времени
14.1 Пример: регулирование LQ в непрерывном режиме
14.2 Уравнение Гамильтона-Якоби-Беллмана
14.3 Пример: лов рыбы
15 Принцип максимума Понтрягина
15.1 Эвристический вывод принципа максимума Понтрягина
15.2 Пример: парковка ракетного автомобиля
15.3 PMP с помощью методов Лагранжа
16 Использование принципа максимума Понтрягина
16.1 Пример: насекомые как оптимизаторы
16.2 Проблемы с явным указанием времени
16.3 Пример: монополист
16.4 Пример: неоклассический экономический рост
16.5 Процессы диффузии

Другие ресурсы и дополнительная литература

Операционные исследования

Вот домашняя страница Британского общества операционных исследований.

Вот домашняя страница ИНФОРМС, Института операционных исследований и управленческих наук.

Вот что говорится в «Руководстве по профессиональным перспективам» о карьере в области исследования операций.

На 10.02.14 счетчик статистики для этой страницы был 25 130.

Оптимизация и контроль Авторы / заголовки недавних представлений

Авторы и названия недавних работ

[всего 101 запись: 1-25 | 26-50 | 51-75 | 76-100 | 101]
[отображение 25 записей на странице: меньше | больше | все]

пн, 22 ноя 2021

[1] arXiv: 2111.10278 [pdf, ps, другое]

[2] arXiv: 2111.10270 [pdf, другой]

[3] arXiv: 2111.10238 [pdf, другой]

[4] arXiv: 2111.10234 [pdf, другой]

[5] arXiv: 2111.10205 [pdf, другой]

[6] arXiv: 2111.10015 [pdf, другой]

[7] arXiv: 2111.09982 [pdf, другой]

[8] arXiv: 2111.09951 [pdf, ps, другое]

[9] arXiv: 2111.09907 [pdf, ps, другое]

[10] arXiv: 2111.10248 (перекрестный список из stat.ML) [pdf, другое]

[11] arXiv: 2111.10225 (перекрестный список из math.DS) [pdf, ps, другое]

[12] arXiv: 2111.10175 (перекрестный список из cs.DS) [pdf, другие]

[13] arXiv: 2111.10125 (перекрестный список из eess.SY) [pdf, другие]

[14] arXiv: 2111.09965 (перекрестный список из math.AP) [pdf, ps, другое]

[15] arXiv: 2111.09896 (кросс-лист от Quant-ph) [pdf, другие]

[16] arXiv: 2002.08538 (перекрестный список из cs.LG) [pdf, другие]

Пт, 19 ноя 2021 (показаны первые 9 из 18 записей)

[17] arXiv: 2111.09880 [pdf, другой]

[18] arXiv: 2111.09877 [pdf, другой]

[19] arXiv: 2111.09842 [pdf, другой]

[20] arXiv: 2111.09757 [pdf, ps, другое]

[21] arXiv: 2111.09696 [pdf, ps, другое]

[22] arXiv: 2111.09674 [pdf, ps, другое]

[23] arXiv: 2111.09608 [pdf, ps, другое]

[24] arXiv: 2111.09522 [pdf, другой]

[25] arXiv: 2111.09500 [pdf, ps, другое]

[всего 101 запись: 1-25 | 26-50 | 51-75 | 76-100 | 101]
[отображение 25 записей на странице: меньше | больше | все]

Отключить MathJax (Что такое MathJax?)

---

Ссылки на: arXiv, интерфейс формы, найти, математика, новый, 2111, контакт, помощь (доступ к ключевой информации)

---

Управление и оптимизация | Стэнфорд EE

Бойд, Кандес, Дучи, Эль-Гамаль, Глинн, Голдсмит, Джохари, Лалл, Оустерхаут, Павоне, Пиланчи, Прабхакар, Раджагопал, Садиг, Це, Ван Рой, Ветцштейн, Вуттерс, Йе, Зоу

Методология оптимального проектирования и эксплуатации систем применяется к таким вещам, как интегральные схемы, транспортные средства и автопилоты, энергетические системы (хранение, генерация, распределение и интеллектуальные устройства), беспроводные сети и финансовая торговля.Оптимизация также широко используется в обработке сигналов, статистике и машинном обучении как метод подгонки параметрических моделей к наблюдаемым данным. Примеры включают:

• Языки и решатели для выпуклой оптимизации,
• Распределенная выпуклая оптимизация,
• Робототехника,
• Алгоритмы интеллектуальной сетки,
• Обучение с помощью моделей низкого ранга,
• Приближенное динамическое программирование,
• Методы восстановления разреженного сигнала ,
• Теория динамических игр,
• Теория управления,
• Децентрализованное управление,
• Системы визуализации.

Стивен П. Бойд

Профессор

Сюзанна Симс

Администратор

Паккард 259 (9510)

[email protected]

Джон Дучи

Доцент

Сюзанна Симс

Администратор

Паккард 259 (4065)

Сюзанна[email protected]

Контроль и оптимизация Теория информации и приложения

Диллон, Марша

Администратор

Паккард 174 (9510)
(650) 723-6471
[email protected]

Контроль и оптимизация Машинное обучение

Сюзанна Симс

Администратор

Паккард 259 (9510)

Сюзанна[email protected]

Mert Pilanci

Доцент

Сюзанна Симс

Администратор

Паккард 259 (4070)

[email protected]

Баладжи Прабхакар

Профессор

Маркес, Кара

Администратор

Паккард 267 (9510)
650-723-4731
кара[email protected]

Дорса Сэдиг

Доцент

Выход на посадку 142 (9010)

Контроль и оптимизация Машинное обучение

Петерсен, Кэрри

Администратор

Ворота 150 (9010)
650-498-0615
carriep1 @ stanford.edu

Ню, Хелен

Администратор

Паккард 310 (9510)
723-8121
[email protected]

Бенджамин Ван Рой

Профессор

Маркес, Кара

Администратор

Паккард 267 (9510)
650-723-4731
кара[email protected]

Гордон Ветцштейн

Доцент

Лин, Елена

Администратор

Паккард 217 (9510)
650-497-6217
[email protected]

Страниц

Пистикопулос, Эфстратиос Н., Диангелакис, Николаос А., Обердик, Ричард: 9781119265184: Amazon.com: Книги

R Недавние разработки в области многопараметрической оптимизации и управления

Многопараметрическая оптимизация и управление обеспечивает всесторонний охват последних методологических разработок для оптимального управления на основе моделей посредством параметрической оптимизации. Он также предоставляет доступ к реальным исследовательским приложениям для более глубокого понимания материала.

Исследователи и практики могут использовать книгу в качестве справочника.Он также подходит в качестве основного или дополнительного учебника. В каждой главе рассматриваются теории, связанные с темой, а также соответствующие тематические исследования. Сложность темы постепенно увеличивается по мере продвижения читателя по главам. Первая часть книги представляет собой обзор современной теории многопараметрической оптимизации и алгоритмов многопараметрического программирования. Второй исследует связь между многопараметрическим программированием и управлением с прогнозированием модели ― от линейно-квадратичного регулятора над гибридными системами до периодических систем и робастного управления.

Третья часть книги посвящена многопараметрической оптимизации в проектировании технологических систем. Представлена ​​пошаговая процедура встраивания программирования в системную инженерию, которая вводит читателя в тему структуры PAROC и программной платформы. PAROC — это интегрированная структура и платформа для оптимизации и усовершенствованного модельного управления технологическими системами.

• Использует тематические исследования для иллюстрации реальных приложений для лучшего понимания представленных концепций
• Охватывает основы оптимизации и прогнозирующего управления модели
• Предоставляет информацию по ключевым темам, таким как основная теорема чувствительности, линейное программирование, квадратичное программирование, смешанно-целочисленное линейное программирование, оптимальное управление непрерывными системами и многопараметрическое оптимальное управление

В приложении кратко излагается история алгоритмов многопараметрической оптимизации.Он также охватывает использование набора инструментов параметрической оптимизации (POP), который представляет собой комплексное программное обеспечение для эффективного решения задач многопараметрического программирования.

Подход к оптимизации параметров для оптимального управления крупномасштабными опорно-двигательными системами

В данной статье описывается вычислительный метод решения задач оптимального управления с участием крупномасштабных нелинейных динамических систем. Центральным в этом подходе является идея о том, что любую задачу оптимального управления можно преобразовать в стандартную задачу нелинейного программирования путем параметризации каждой истории управления с помощью набора узловых точек, которые затем становятся переменными в результирующей задаче оптимизации параметров.Ключевой особенностью метода является то, что он не требует решения двухточечной краевой задачи, выведенной из необходимых условий теории оптимального управления. Методы, основанные на градиентах, для решения таких задач не всегда сходятся из-за ошибок вычислений, вызванных сильно нелинейными характеристиками стоимостных переменных. Вместо этого, преобразовывая задачу оптимального управления в задачу оптимизации параметров, можно использовать любое количество хорошо разработанных и проверенных алгоритмов нелинейного программирования для вычисления траекторий управления, близких к оптимальным.Полезность подхода оптимизации параметров для решения общих задач оптимального управления движением человека демонстрируется путем его применения к подробной модели оптимального управления прыжками человека с максимальной высоты. Достоверность решения, близкого к оптимальному, устанавливается путем сравнения его с решением двухточечной краевой задачи, полученной на основе оптимального алгоритма управления. Количественные сравнения модели и эксперимента также показывают, что решение по оптимизации параметров воспроизводит основные особенности прыжка с максимальной высотой и противодвижением (т.е., траектории смещения сегментов тела, вертикальные и продольные силы реакции земли, смещение, скорость и ускорение центра масс всего тела, характер мышечной активности нижних конечностей, высота прыжка и общее время контакта с землей. ).

Международный журнал оптимизации и управления: теории и приложения (IJOCTA)

ISSN: 2146-0957 eISSN: 2146-5703 ГЛАВНЫЙ РЕДАКТОР ЯМАН, Рамазан Стамбульский университет Атлас / Турция

Цели и масштабы Международный журнал оптимизации и управления: теории и приложения (IJOCTA) — это научный рецензируемый журнал с открытым доступом, который публикует оригинальные исследовательские работы и обзорные статьи, имеющие высокую научную ценность во всех областях. прикладной математики, оптимизации и управления.Он направлен на то, чтобы сосредоточиться на мульти / междисциплинарных исследованиях в области разработки и анализа новых методов численного решения реальных приложений в инженерных и прикладных науках. Основные области этого журнала охватывают математическое моделирование, вычислительные методологии и (мета) эвристические алгоритмы в оптимизации, теории управления и их приложениях. Обратите внимание, что новые методологии для решения недавних проблем оптимизации в исследовании операций должны проводить всестороннее вычислительное исследование и / или тематическое исследование, чтобы показать их применимость и практическую значимость. Темы журнала В журнале рассматриваются следующие темы (не ограничиваясь ими): Прикладная математика, финансовая математика, теория управления, оптимальное управление, дробное исчисление и приложения, моделирование биосистем для оптимизации и управления, линейное программирование, Нелинейное программирование, стохастическое программирование, параметрическое программирование, коническое программирование, дискретное программирование, динамическое программирование, нелинейная динамика, стохастические дифференциальные уравнения, оптимизация с помощью искусственного интеллекта, операционные исследования в биологических и гуманитарных науках, эвристические и метаэвристические алгоритмы в оптимизации, приложения, связанные с оптимизацией в Инженерное дело.

ОБЛАСТИ РЕДАКТОРОВ Прикладная математика и управление ОЗДЕМИР, Некати Университет Балыкесира / Турция Инженерные приложения ДЕМИРТАС, Метин Университет Балыкесира / Турция MANDZUKA, Sadko Университет Загреба / Кротии Дробное исчисление и приложения БАЛЕАНУ, Думитру Университет Чанкая / Турция ПОВСТЕНКО, Юрий Университет Яна Длугоша / Польша Оптимизация и приложения WEBER, Герхард Вильгельм Познанский технологический университет / Польша KUCUKKOC, Ибрагим Университет Балыкесира / Турция РЕДАКТОР ПРОИЗВОДСТВА EVIRGEN, Фират — Университет Балыкесира, Турция АНГЛИЙСКИЕ РЕДАКТОРЫ INAN, Dilek — Измирский университет демократии / Турция TURGAL, Sertac — Национальный университет обороны / Турция

Редколлегия АГАРВАЛ, Рави П.- Техасский университет A&M в Кингсвилле / США АГАБАБА, Мохаммад П. — Технологический университет Урмая. / Иран АТАНГАНА, Абдон — Университет Свободного государства / ЮАР AVCI, Дерья — Университет Баликесира / Турция АЯЗ, Фатьма — Университет Гази / Турция БАГИРОВ, Адиль — Университет Балларата / Австралия БАТТИНИ, Дарья — Университет дельи Studi di Padova / Италия BOHNER, Martin — Университет науки и технологий Миссури / США CAKICI, Eray — IBM / Германия CARVALHO, Мария Аделаида Пинту дос Сантос — Институт Мигеля Торга / Португалия CHEN, YangQuan — Калифорнийский университет Merced / США ДАГЛИ, Джихан Х.- Университет науки и технологий Миссури / США DAI, Лиминг — Университет Реджайны / Канада ГУРБУЗ, Бурку — Иоганнес Гутенберг — Университет Майнца / Германия ХРИСТОВ, Иордания — Университет химической технологии и металлургии / Болгария ИСКЕНДЕР, Бейза Б. — Университет Балыкесира / Турция JONRINALDI, J. — Universitas Andalas, Padang / Индонезия JANARDHANAN, MN — Университет Лестера / Великобритания KARAOGLAN, Aslan Deniz — Университет Балыкесира / Турция KATALINIC, Branko — Венский технологический университет / Австрия MACHADO , Дж.A. Tenreiro — Политехнический институт Порту / Португалия NANE, Erkan — Auburn University / USA PAKSOY, Turan — Selcuk University / Турция SULAIMAN, Shamsuddin — Universiti Putra Malaysia / Малайзия SUTIKNO, Tole — Universitas Ahmad Dahlan , Mario T. — Азиатский технологический институт / Таиланд TEO, Kok Lay — Curtin University / Australia TORIJA, Antonio J. — Университет Гранады / Испания TRUJILLO, Juan J. — Universidad de La Laguna / Испания WANG, Qing — Durham University / UK XU, Hong-Kun — National Sun Yat-sen University / Taiwan YAMAN, Gulsen — Balikesir University / Turkey ЗАКРЖЕВСКИЙ, Михаил В.- Рижский технический университет / Латвия ZHANG, David Z. — Эксетерский университет / Великобритания

Оптимизация в реальном времени и управление распределительной инфраструктурой нового поколения | Модернизация сети

В рамках этого проекта разрабатывается инновационная архитектура управления распределенными энергоресурсами. системы, отвечающие уникальным потребностям коммунальных предприятий, распределенные энергоресурсы агрегаторы и конечные потребители, владеющие сетевыми активами.

Эта новая архитектура применима к системам распределения, микросетям и программному обеспечению. микросети, такие как сообщества, кампус и районные системы, подключенные к остальным сетки. Архитектура унифицирует управление напряжением и частотой в реальном времени на уровень дома, здания или энергоресурса с сетевым управлением питанием на уровне утилиты или агрегатора.

Эта архитектура оптимизации и управления в реальном времени позволяет:

• Оптимизация всей распределительной сети для повышения эффективности и надежности системы
• питателей, кварталов и сообществ для имитации виртуальных электростанций, обеспечивающих услуги (такие как частотная поддержка, регулирующие услуги или резерв мощности) для сетка при решении операционных задач
• Надежная интеграция и бесшовная крупномасштабная координация распределенной энергетики Ресурсы
• 100% интеграция возобновляемых источников энергии
• Взаимодействие с унаследованными сетевыми компонентами и расширенное управление распределением системы.

Этот проект является частью программы Агентства перспективных исследовательских проектов в области энергетики (ARPA-E) по сетевым оптимизированным распределенным энергетическим системам (NODES). В команду проекта входят NREL, Калифорнийский технологический институт, Университет Миннесоты, Гарвардский университет и Эдисон в Южной Калифорнии.

Результаты и влияние

• Первые в своем роде эксперименты с аппаратным обеспечением для более чем 100 физических устройств у власти
• Полевые демонстрации в микросети Stone Edge Farm и в Habitat for Humanity район в Базальте, Колорадо
• Более 40 научных публикаций.
• Усилия по коммерциализации через платформу OptGrid

Публикации

Оптимизация в реальном времени и управление распределительной инфраструктурой нового поколения, презентация NREL (2020)

Заключительный отчет для УЗЛОВ ARPA-E «Оптимизация в реальном времени и управление следующего поколения Распределительная инфраструктура »Проект , Технический отчет NREL (2021 г.