„Biomassza” változatai közötti eltérés
Jkv7 (vitalap | szerkesztései) |
Jkv7 (vitalap | szerkesztései) |
||
| (20 közbenső módosítás ugyanattól a szerkesztőtől nincs mutatva) | |||
| 47. sor: | 47. sor: | ||
PANNONPOWER HOLDING Zrt, MVM Zrt, Befektetők, Állam | PANNONPOWER HOLDING Zrt, MVM Zrt, Befektetők, Állam | ||
7 A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság | 7 A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság | ||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | + | '''Tananyag szerinti megoldás:''' | |
| − | + | ||
| − | + | Költségek: | |
| − | + | ||
| − | + | 1. Adatvagyon megszerzése: 0 Ft | |
| − | + | ||
| − | + | 2. Ráfordított idő: 3 óra 5000 Ft/óra | |
| − | + | ||
| − | + | 3. Speciális program használata (COCO): 0 Ft | |
| − | + | ||
| − | + | 4. Adatok beszerzése: KSH, AKII: 0 Ft | |
| + | |||
| + | Összes költség: 15000 Ft | ||
| + | |||
| + | A megoldás piaci értéke: 30000 Ft, várhatóan ennyiért lehet értékesíteni az elemzést. | ||
| + | |||
| + | '''Ösztönös megoldás:''' | ||
| + | |||
| + | Költségek: | ||
| + | |||
| + | 1. Adatvagyon megszerzése: 0 Ft | ||
| + | |||
| + | 2. Ráfordított idő: 2óra 5000 Ft/óra | ||
| + | |||
| + | 3. Adatok beszerzése: KSH, AKII: 0 Ft | ||
| + | |||
| + | Összes költség: 10000 Ft | ||
| + | |||
| + | A megoldás piaci értéke: 10000Ft, várhatóan ennyiért lehet értékesíteni az elemzést. | ||
| + | |||
| + | Hasznosság-különbözet a két megoldás között: | ||
| + | - költségkülönbözet: 15 e Ft-10 e Ft= 5 e Ft, ennyivel olcsóbb az ösztönös megoldás | ||
| + | |||
| + | |||
| + | Értéktöbblet forrása: COCO elemzéssel végzett hasonlóságelemzés esetén az adatok forrása nyomon követhető, a módszer objektív és valós képet ad, egyetlen ponton sem hordoz szubjektív értékítéletet. | ||
| + | |||
| + | - megoldások érték-különbözete: 30 e Ft-10 e Ft= 20 e Ft, ennyivel többet ér a tantárgy szerinti megoldás az ösztönös megoldásnál. | ||
| + | |||
| + | - 20 e Ft-5 e Ft= 15 e Ft reményében kezdjük el a hasonlóságelemzést. | ||
8 A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER) | 8 A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER) | ||
1. Adatgyűjtés | 1. Adatgyűjtés | ||
| + | |||
2. Adatbázis összeállítása | 2. Adatbázis összeállítása | ||
| + | |||
3. Irányok meghatározása, minden attribútum esetén a minél nagyobb annál jobb elv érvényesült. | 3. Irányok meghatározása, minden attribútum esetén a minél nagyobb annál jobb elv érvényesült. | ||
| + | |||
4. Y0 futtatása | 4. Y0 futtatása | ||
| + | |||
5. Rangsor készítés, győztes kikiáltás | 5. Rangsor készítés, győztes kikiáltás | ||
| − | 6. OAM plus lapfülön, megtalálható az egyes régiók becslés értéke, ezek szórása, minimuma, meredeksége, majd egy újabb Y0 futtatása után kapott eredmény | + | |
| + | 6. OAM plus lapfülön, megtalálható az egyes régiók becslés értéke, ezek szórása, minimuma, meredeksége, majd egy újabb Y0 | ||
| + | futtatása után kapott eredmény | ||
9 Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY) | 9 Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY) | ||
| 85. sor: | 110. sor: | ||
11 Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA) | 11 Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA) | ||
| − | + | 15 ezer Ft hasznosságot jelent az elemzés. Az elemzésben sajátos biomassza kazánok ellátását vizsgáltam, mely nem terjedt ki pl. a Miscanthus potenciális mennyiségére. Egy olyan kazán telepítéséhez fűződő potenciál becslés, melyben csak energianövények égethetők, egy másfajta elemzést igényel. | |
| + | |||
| + | A best practice során csak az utolsó két év termésére koncentrálva készítettem elemzést, ami nagyon kevés adatot tartalmaz. A COCO elemzéssel végzett hasonlóságelemzés képes nagy mennyiségű adatvagyont kezelni, és sokkal objektívebb képet ad a jövőre vonatkozóan. | ||
A lap jelenlegi, 2013. február 23., 15:21-kori változata
Tartalomjegyzék [elrejtés]
1 Forrás http://miau.gau.hu/oktatas/2012osz/legjobb_regio.xlsx 2 A tervezett alkalmazás/megoldás címe
Legideálisabb régió a potenciális biomassza ellátottság szempontjából.
3 A feladat előtörténete
A szakdolgozatom címe: megújuló energiák alkalmazásának lehetősége a PANNONPOWER HOLDING Zrt-ben, melyben kitérek Pécs vonzáskörzetében fellelhető potenciális biomassza ellátottságra. Azonban szélesebb képet szeretnék kapni, arról, hogy az ország mely régiója a legideálisabb biomassza tüzelésű kazánok létesítésére.
4 A feladat megoldásának jelenlegi helyzete (best practice) és ennek értékelése/kritikája
A feladat legfőbb célja, annak meghatározása, hogy melyik régió a legalkalmasabb biomassza kazán telepítésére. Ha nem ismerkedtem volna meg a COCO elemzéssel, erre a kérdésre úgy kerestem volna meg a választ, hogy összeszedem az elmúlt 2 év termését, és ahol a legmagasabb azt a régiót gondoltam volna legideálisabbnak. Szummáztam volna 2008 és 2009 adatait régiónként, majd összeadtam volna a két év eredményét, és így Dél-Dunántúl lett volna a győztes, Dél Alföld pedig a második helyen szerepelne. Nem vettem volna figyelembe régebbi adatokat, mert úgy gondoltam volna, hogy torzítja az eredményt.
Az alábbi felsorolás tartalmazza az így kapott eredményt: 1. helyezett:Dél-Dunántúl (15329121), 2. helyezett:Dél-Alföld (15254819), 3. helyezett:Észak-Alföld (14532879,)4. helyezett:Közép-Dunántúl (8755079), 5. helyezett:Nyugat-Dunántúl (8082268), 6. helyezett:Észak-Magyarország (5189040), 7. helyezett:Közép-Magyarország (3620490)
Mindezek alapján kijelenthetem, hogy nem kaptam volna valós képet a legideálisabb régiókról, olyan programra van szükség mely képes ilyen nagy adatvagyon alapján megfelelő elemzést végezni.
5 A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)
Az adatgyűjtés során komoly nehézséget okozott, hogy regionális szinten nagyon kevés adat áll rendelkezésre. Főleg országos adatok állnak rendelkezésre.
5.1 Objektumok (sorok)
Dél-Alföld, Dél-Dunántúl, Észak Alföld, Észak-Magyarország, Közép-Dunántúl, Közép-Magyarország, Nyugat-Dunántúl
5.2 Attribútumok (X, Y oszlopok)
Attribútumok:
Árpa betakarított összes termése (tonna), Árpa betakarított területe (hektár), Árpa termésátlaga (kg/hektár), Búza betakarított összes termése (tonna), Búza betakarított területe (hektár), Búza termésátlaga (kg/hektár), Gabonafélék betakarított összes termése (tonna), Gabonafélék betakarított területe (hektár), Kukorica betakarított összes termése (tonna), Kukorica betakarított területe (hektár), Kukorica termésátlaga (kg/hektár), Mezőgazdasági terület (hektár/üzem), Parlagterület (hektár/üzem)
Irányok:
Gabonák (árpa, búza, kukorica) termésátlaga - minél nagyobb a Gabonák (árpa, búza, kukorica) termésátlaga, annál ideálisabb az adott régió
Gabonák (árpa, búza, kukorica, gabonafélék) betakarított összes termése - minél nagyobb a Gabonák (árpa, búza, kukorica, gabonafélék) betakarított összes termése, annál ideálisabb az adott régió
Gabonák (árpa, búza, kukorica, gabonafélék) betakarított területe - minél nagyobb a Gabonák (árpa, búza, kukorica, gabonafélék) betakarított területe, annál ideálisabb az adott régió
Mezőgazdasági terület - minél nagyobb a mezőgazdasági terület, annál ideálisabb az adott régió
Parlagterület - minél nagyobb a parlagterület, annál ideálisabb az adott régió
0- minél nagyobb, annál ideálisabb
1- minél kisebb, annál ideálisabb
Y-fiktív konstans (jóságpont)
6 A feladat által érintett célcsoportok
PANNONPOWER HOLDING Zrt, MVM Zrt, Befektetők, Állam
7 A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság
Tananyag szerinti megoldás:
Költségek:
1. Adatvagyon megszerzése: 0 Ft
2. Ráfordított idő: 3 óra 5000 Ft/óra
3. Speciális program használata (COCO): 0 Ft
4. Adatok beszerzése: KSH, AKII: 0 Ft
Összes költség: 15000 Ft
A megoldás piaci értéke: 30000 Ft, várhatóan ennyiért lehet értékesíteni az elemzést.
Ösztönös megoldás:
Költségek:
1. Adatvagyon megszerzése: 0 Ft
2. Ráfordított idő: 2óra 5000 Ft/óra
3. Adatok beszerzése: KSH, AKII: 0 Ft
Összes költség: 10000 Ft
A megoldás piaci értéke: 10000Ft, várhatóan ennyiért lehet értékesíteni az elemzést.
Hasznosság-különbözet a két megoldás között: - költségkülönbözet: 15 e Ft-10 e Ft= 5 e Ft, ennyivel olcsóbb az ösztönös megoldás
Értéktöbblet forrása: COCO elemzéssel végzett hasonlóságelemzés esetén az adatok forrása nyomon követhető, a módszer objektív és valós képet ad, egyetlen ponton sem hordoz szubjektív értékítéletet.
- megoldások érték-különbözete: 30 e Ft-10 e Ft= 20 e Ft, ennyivel többet ér a tantárgy szerinti megoldás az ösztönös megoldásnál.
- 20 e Ft-5 e Ft= 15 e Ft reményében kezdjük el a hasonlóságelemzést.
8 A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)
1. Adatgyűjtés
2. Adatbázis összeállítása
3. Irányok meghatározása, minden attribútum esetén a minél nagyobb annál jobb elv érvényesült.
4. Y0 futtatása
5. Rangsor készítés, győztes kikiáltás
6. OAM plus lapfülön, megtalálható az egyes régiók becslés értéke, ezek szórása, minimuma, meredeksége, majd egy újabb Y0 futtatása után kapott eredmény
9 Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)
Az egyes régiók 2000-2009 évek közötti eredményei alapján végzett elemzés a legideálisabb régió szilárd biomassza kazán telepítésére Dél-Alföld. Legkedvezőtlenebb adottságokkal Közép-Dunántúl és Észak Magyarország bizonyultak.
10 Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)
Dél-Alföld, Dél-Dunántúl, Észak-Alföld, és Nyugat-Dunántúl régiók a legideálisabb biomassza ellátottság szempontjából, így ezekben a régiókban érdemes biomassza kazánt létesíteni. Az utolsó helyeken szereplő régiók esetén megfontolandó, hogy egy nagyobb kazán létesítése esetén, hosszútávon megoldható-e a kazán biztonságos ellátása.
11 Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)
15 ezer Ft hasznosságot jelent az elemzés. Az elemzésben sajátos biomassza kazánok ellátását vizsgáltam, mely nem terjedt ki pl. a Miscanthus potenciális mennyiségére. Egy olyan kazán telepítéséhez fűződő potenciál becslés, melyben csak energianövények égethetők, egy másfajta elemzést igényel.
A best practice során csak az utolsó két év termésére koncentrálva készítettem elemzést, ami nagyon kevés adatot tartalmaz. A COCO elemzéssel végzett hasonlóságelemzés képes nagy mennyiségű adatvagyont kezelni, és sokkal objektívebb képet ad a jövőre vonatkozóan.
