Техника, техносфера, энергосбережение. Часть 2 : cборник статей

Техника,  
техносфера,  
энергосбережение 

Сборник статей
Часть 2 

Москва 
Берлин 

2019

В. И. Гнатюк 

Второе издание, стереотипное

УДК 662.6 
ББК 31.15 
        Г56 

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

статей. Часть 2 / В. И. Гнатюк [и др.] – 2-е изд., стер. – 
Москва ; Берлин : Директ-Медиа, 2019. – 483 с.  

ISBN 978-5-4499-0158-3 

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  978-5-4499-0158-3      © Коллектив авторов, текст, 2019 

© Издательство «ДиректМедиа», макет, оформление, 2019 

ОГЛАВЛЕНИЕ 

ПЕРВИЧНАЯ ОБРАБОТКА  
СТАТИСТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ  
ПО ТЕХНОЦЕНОЗУ   
(Опыт применения пакета Mathcad-2001).  
В.И. Гнатюк, А.Е. Северин,  
Л.И. Двойрис, С.В. Барабанов ...................................... 7 
АППРОКСИМАЦИЯ  РАНГОВЫХ 
РАСПРЕДЕЛЕНИЙ 
(Опыт применения пакета Mathcad-2001).  
В.И. Гнатюк, А.Е. Северин,  
Л.И. Двойрис, С.В. Барабанов .................................... 16 
ИНТЕРВАЛЬНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ 
ОБЪЕКТОВ ТЕХНОЦЕНОЗА  
(Опыт применения пакета Mathcad-2001). 
 В.И. Гнатюк, А.Е. Северин,  
Л.И. Двойрис, С.В. Барабанов .................................... 26 
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ  ПОТРЕБЛЕНИЯ 
РЕСУРСОВ В ТЕХНОЦЕНОЗЕ 
(Опыт применения пакета Mathcad-2001).  
В.И. Гнатюк, А.Е. Северин,  
Л.И. Двойрис, С.В. Барабанов .................................... 34 
НОРМИРОВАНИЕ ПОТРЕБЛЕНИЯ  
РЕСУРСОВ  ОБЪЕКТАМИ ТЕХНОЦЕНОЗА 
(Опыт применения пакета Mathcad-2001).  
В.И. Гнатюк, А.Е. Северин,  
Л.И. Двойрис, С.В. Барабанов .................................... 49 
ПРОВЕРКА ДАННЫХ 
НА СООТВЕТСТВИЕ КРИТЕРИЯМ 
Н-РАСПРЕДЕЛЕНИЯ   
(Опыт применения пакета Mathcad-2001). 
 В.И. Гнатюк, А.Е. Северин ........................................ 60 

ОЦЕНКА ПОТЕНЦИАЛА 
ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЯ ТЕХНОЦЕНОЗА  
(Опыт применения пакета Mathcad-2001). 
В.И. Гнатюк, А.Е. Северин ......................................... 75 
G-МЕТОД ПРОГНОЗИРОВАНИЯ  
ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ В ТЕХНОЦЕНОЗЕ   
(Опыт применения пакета Mathcad-2001). 
В.И. Гнатюк, С.Н. Гринкевич ..................................... 86 
ВЕРИФИКАЦИЯ ИСХОДНОЙ 
 БАЗЫ ДАННЫХ   
ПО ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЮ 
(Опыт применения  пакета Mathcad-2001). 
В.И. Гнатюк, Д.В. Луценко ......................................... 98 
ОЦЕНКА АДЕКВАТНОСТИ РАБОТЫ 
ДИНАМИЧЕСКОЙ АДАПТИВНОЙ МОДЕЛИ   
(Опыт применения пакета Mathcad-2001).  
В.И. Гнатюк, С.Н. Гринкевич, Д.В. Луценко........... 115 
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ 
ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ  
МЕТОДОМ АНАЛИЗА ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ   
(Опыт применения пакета Mathcad-2001).  
В.И. Гнатюк, Д.В. Луценко,  
Л.И. Двойрис, Д.В. Антоненков ................................ 138 
ОБРАБОТКА РАНГОВОЙ 
ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ПОВЕРХНОСТИ 
МЕТОДОМ «SINGULAR SPECTRUM ANALYSIS» 
(Опыт применения пакета Mathcad-2001). 
В.И. Гнатюк, Д.В. Луценко, Д.В. Антоненков ........ 155 
GZ-АНАЛИЗ РАНГОВОГО 
ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО  РАСПРЕДЕЛЕНИЯ 
ПО ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЮ  
 (Опыт применения пакета Mathcad-2001). 
В.И. Гнатюк, Д.В. Луценко ....................................... 168 

GZ-АНАЛИЗ РАНГОВОГО   
ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ   
ПО ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЮ. В.И. Гнатюк ..... 187 
GZ-МОДУЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ 
ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ ТЕХНОЦЕНОЗА. 
 В.И. Гнатюк .............................................................. 209 
ОЦЕНКА АДЕКВАТНОСТИ МОДЕЛИ 
УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ. 
 В.И. Гнатюк .............................................................. 231 
КЛАССИФИКАЦИЯ ТЕХНОЦЕНОЗА   
ПО ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЮ   
(Опыт применения пакета Mathcad-2001).  
В.И. Гнатюк, Д.В. Луценко ...................................... 249 
ОПТИМАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ  
ТЕХНОЦЕНОЗОМ. В.И. Гнатюк ........................... 264 
ПАРАМЕТРИЧЕСКОЕ НОРМИРОВАНИЕ  
В ТЕХНОЦЕНОЗЕ. В.И. Гнатюк ............................ 299 
РЕГУЛИРУЕМЫЙ  ТРАНСФОРМАТОР  
С МАГНИТНОЙ ЖИДКОСТЬЮ.  
В.И. Гнатюк ............................................................... 322 
О СТРАТЕГИИ РАЗВИТИЯ 
РЕГИОНАЛЬНОГО 
ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА 
КАЛИНИНГРАДСКОЙ ОБЛАСТИ.  
В.И. Гнатюк ............................................................... 327 
ГЕНЕРАТОР НЕГАУССОВОЙ ВЫБОРКИ  
ТЕХНОЦЕНОЛОГИЧЕСКОГО ТИПА 
(Опыт применения пакета Mathcad-2001).  
В.И. Гнатюк, Д.В. Луценко ...................................... 361 
МЕТОДИКА ОПТИМАЛЬНОГО  
УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ. 
 В.И. Гнатюк .............................................................. 371 

СОВРЕМЕННОЕ ОСМЫСЛЕНИЕ ТЕХНИКИ. 
В.И. Гнатюк ............................................................... 397 
ТЕХНОЭВОЛЮЦИЯ И ТЕХНИЧЕСКИЙ 
ПРОГРЕСС. В.И. Гнатюк ......................................... 419 
ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ ОСНОВЫ 
ИЗУЧЕНИЯ ТЕХНОЦЕНОЗА.  
В.И. Гнатюк ............................................................... 439 

ПЕРВИЧНАЯ ОБРАБОТКА  
СТАТИСТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ 
ПО ТЕХНОЦЕНОЗУ  
(Опыт применения пакета Mathcad-2001) 

В.И. Гнатюк, А.Е. Северин,  
Л.И. Двойрис, С.В. Барабанов 

Исследование техноценоза начинается со сбора 
статистической информации о его объектах. Сама по 
себе эта операция чрезвычайно трудоемкая и требующая многолетних систематических усилий целых 
научных коллективов. Однако после завершения сбора информации наступает не менее сложный этап 
глубокой статистической обработки полученных 
данных. Современное компьютерное прикладное 
программное обеспечение позволяет осуществлять 
быструю, эффективную и корректную обработку 
данных любых объемов и сложности. Авторы поставили своей целью поделиться опытом использования 
пакета 
прикладного 
программного 
обеспечения 
Mathcad-2001 для осуществления рангового анализа 
техноценозов. Ниже приводится расчетная программа с комментариями, предназначенная для первичной 
статистической обработки данных по техноценозу. В 
дальнейшем будут опубликованы программы, реализующие и другие этапы рангового анализа.  
Оригинальные файлы программ (в формате 
Mathcad) можно закачать по адресу: http://gnatukvi.ru/ 
zip_files/task_mcd.zip. 
 
Подготовка данных 
После сбора информации о техноценозе [1, 2] создается электронная база данных, которая представляет собой неупорядоченную совокупность значений исследуемых параметров особей техноценоза. 

Рекомендуется базу данных создавать в виде двух 
файлов Microsoft Excel. В первом файле данные могут быть представлены в любом удобном для исследователя виде с необходимыми пояснениями и комментариями. Во втором файле должны содержаться 
только числовые значения параметров, выстроенные 
последовательно друг за другом в ячейках электронной таблицы без каких-либо текстовых записей (этот 
файл должен состоять только из цифр). Данные формируются в виде двумерной таблицы, строки которой 
соответствуют временным интервалам, в течение которых исследовался техноценоз (месяцы, годы и т.д.), 
а столбцы — особям техноценоза. Если рассматривается статическое состояние техноценоза (только на 
фиксированный момент времени), таблица состоит 
лишь из одной строки. В любом случае, в каждой 
ячейке таблицы содержится одно число, соответствующее исследуемому параметру (в определенной 
системе измерений), описывающему один объект на 
одном временном интервале. Файл должен быть 
назван 
«data.xls» 
и 
помещен 
в 
директорию 
«c:\mathcad_dat», которая должна быть заблаговременно создана в корневом каталоге диска «c:\». Далее, уже программными средствами, осуществляется 
импорт данных из файла «data.xls» в тело программы 
Mathcad и задается начало отсчета. Делается это следующим образом [3]: 
 

V 

 

 
Сформированная матрица V содержит информацию об исследуемом техноценозе. Причем, каждая 
строка соответствует определенному году, а каждый 
столбец — объекту. Для иллюстрации в данной  

V

C:\mathcad_dat\data.xls



ORIGIN
1


программе использовались собранные за шесть лет 
реальные данные по электропотреблению техноценоза (всего 69 объектов), расположенного на территории Калининградской области. 
Далее матрицу можно вывести и просмотреть в 
теле программы. 

 
 
Для упрощения дальнейшей работы в Mathcad 
матрицу можно транспонировать, чтобы ее колонки 
являлись векторами параметров:  

 
Получение табулированного рангового  
распределения 
Для получения табулированного рангового параметрического распределения [1, 2] необходимо имеющиеся неупорядоченные фактические данные проранжировать. Ранжирование располагает данные в 
порядке уменьшения значений исследуемого параметра. Задача решается применением внутренних 
средств программирования Mathcad [3]. Приведенная 
ниже подпрограмма позволяют обработать данные 
практически любого объема, используя оператор 
цикла. 

 

V

1
2
3
4
5
6
7

1

2

3

4

5

6

1.81·10  6
1.268·10  6
2.328·10  5
5.817·10  5
4.386·10  5
7.438·10  5
2.891·10  4

1.447·10  6
1.332·10  6
8.567·10  5
5.244·10  5
4.027·10  5
6.371·10  5
2.636·10  4

1.474·10  6
1.613·10  6
8.373·10  5
5.784·10  5
5.179·10  5
7.094·10  5
2.724·10  4

1.351·10  6
1.614·10  6
3.494·10  5
4.025·10  5
5.673·10  5
3.652·10  5
3.26·10  4

1.162·10  6
1.304·10  6
3.971·10  5
3.274·10  5
4.366·10  5
8.78·10  4
2.701·10  4

1.628·10  6
1.775·10  6
4.101·10  5
3.439·10  5
3.379·10  5
7.25·10  4
3.02·10  4



W
VT


Zipf Y
( )

c
sort Y i




b i
reverse c
( )


i
1
cols Y
( )


for

b



Функция Zipf позволяет сформировать матрицу, 
столбцы которой являются векторами, представляющими собой, по сути, табулированное ранговое параметрическое распределение особей техноценоза на 
отдельных временных интервалах. 
С целью подготовки данных для дальнейшей работы программы определяется количество объектов и 
формируется вектор рангов: 
 

         
 
 

 
 
Графическое представление данных 
Ранговое параметрическое распределение может 
быть изображено в графической форме. При этом рекомендуется использовать двумерные и трехмерные 
графики (рис. 1, 2) [3]. 
 

 
Рис. 1. Ранговое параметрическое распределение  
техноценоза (по состоянию на первый год исследований): 
абсцисса — ранг объекта; ордината —  
электропотребление, кВт·ч 
 
 

n
length Zipf W
(
) 1 



n
69


r
1
n


Rr
r


0
10
20
30
40
50
60
70
0

1 106

2 106

3 106

Zipf W
(
) 1 

R

Рис. 2. Трехмерная ранговая поверхность техноценоза: 
абсцисса — ранг объекта; ордината — временной  
интервал (номер года исследования); аппликата —  
электропотребление, кВт·ч 
 
Определение рангов для каждого объекта 
Матрица рангов техноценоза необходима [4] для 
оценки динамики движения объектов по ранговой 
поверхности параметрического распределения. Матрица определяется с помощью следующей подпрограммы: 

 

Rang W
(
)

i
1


a
W j 


c
sort a
( )


b
reverse c
( )


Li j
n

am
bn
if

n
1
rows b
( )


for

i
i
1



m
1
rows a
( )


for

j
1
cols W
(
)


for

L



Вычисление коэффициента конкордации 
Коэффициент конкордации, определенный для 
совокупности ранговых параметрических распределений, характеризует степень взаимосвязанности 
техноценоза [4, 5]. Он показывает согласованность 
перемещения объектов по ранговой поверхности при 
переходе от одного временного интервала к последующему. Для определения коэффициента конкордации средствами Mathcad выполняются следующие 
операции [3]: 
— определение суммы рангов для каждого объекта: 
 
 
 

 

 
— определение общей суммы рангов техноценоза: 

 

 
 
 

Rang
Rang VT


T



Rang

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

1

2

3

4

5

6

2
5
17
8
9
7
53
15
1
4
11
21
69
3
28
19
20
23
13
16

3
5
7
10
11
9
53
18
1
4
14
16
69
2
43
6
13
20
22
15

4
3
6
9
10
7
52
15
1
5
13
18
69
2
42
23
16
20
19
12

4
3
12
9
7
10
52
15
1
5
22
18
69
2
49
27
16
14
11
13

5
3
9
12
7
34
53
19
1
4
15
18
68
2
40
30
17
14
8
13

4
3
8
11
12
40
54
18
1
5
16
15
69
2
24
52
21
25
9
10



i
1
rows Rang
(
)


j
1
cols Rang
(
)


Sj

i

Rangi j



ST
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

1
22
22
59
59
56
107
317
100
6
27


SS

1

n

i

Si





SS
1.449
104



— вычисление среднего для рангов техноценоза: 

 
 
 
— определение отклонения и квадрата отклонения сумм рангов для каждого объекта от средней 
рангов техноценоза: 
 

 

 

 
 
— определение общей суммы квадратов отклонений рангов от средней для рангов техноценоза, а 
также количества распределений: 

 

 
 
 
 
— вычисление коэффициента конкордации К: 

 
 
 
Для автоматизации оценки результатов вычислений 
используется специальная подпрограмма. Функция 

SR
SS
rows S
( )


SR
210


D
S
SR



DT
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

1
-188
-188
-151
-151
-154
-103
107
-110
-204
-183


DKV
D2


DKVT
1
2
3
4
5
6
7

1 3.534·10  4 3.534·10  4
2.28·10  4
2.28·10  4 2.372·10  4 1.061·10  4 1.145·10  4


SDKV

1

n

j

DKVj





SDKV
9.536
105


m
rows Rang
(
)

m
6


K
12 SDKV


m2 n3
n







K
0.968


RESULT возвращает значение «yes», если коэффициент конкордации значим, «no», — если не значим и 
«error», — если в вычислениях допущена ошибка. 
 

 
 
 
Характерно, что для совокупности данных, используемых в качестве примера, коэффициент конкордации значим, что свидетельствует о взаимосвязанности исследуемого техноценоза (во всяком 
случае, по параметру электропотребления) [2, 4, 5]. 
Данный вывод позволяет использовать созданную 
базу данных для интервального оценивания, нормирования и прогнозирования электропотребления объектов техноценоза. 
Для сохранения данных вне программы (с целью 
их последующего использования другими программами) их рекомендуется экспортировать в файлы. Реализуется данная операция средствами Mathcad [3]. 
При этом автоматически в директории «c:\mathcad_ 
dat» создаются рабочие файлы с расширением «md». 
 

 
 
 
 
 

RESULT y
( )
"no"
return
0
y

0.5

if

"yes"
return
0.5
y

1

if

"error"
return
otherwise



RESULT K
( )
"yes"


WRITEPRN "c:\mathcad_dat\Zipf.md"


Zipf W
(
)

WRITEPRN "c:\mathcad_dat\R.md"


R

WRITEPRN "c:\mathcad_dat\Rang.md"


Rang
