Моделирование стационарного режима энергопотребления

Вступление  

    Стоимость  электроэнергии изменяется в  зависимости от условий рынка,  соответственно меняются и затраты  на производство продукции, в  которых доля расходов на электроэнергию  составляет до 60%.

    Энергосбережение  сегодня — одна из важнейших проблем для компаний, стремящихся к прибыльной и эффективной работе. Электропотребление на промышленных предприятиях требуется планировать, в связи, с чем остро необходимы обоснованные прогнозы норм потребления энергии. Важно правильно определить объемы электроэнергии и значение потребляемой мощности для заданных объемов производства при существующей технологии, перестраивающейся под требования рынка. Становятся актуальными прогнозирование и определение параметров электропотребления в различные интервалы времени для эффективного управления расходом электроэнергии по энергоемким агрегатам на предприятиях средней и малой мощности. 

Основная часть  
 

     Существующие  методики практически не учитывают  изменения экономических условий,  поскольку в них рассматривается длительный период времени при устойчивом тренде. Для многономенклатурного производства проблема усугубляется. Систематизация и анализ существующих методик применительно к условиям рыночных отношений и создание обоснованных приемов расчета, обеспечивающих текущее нормирование и прогнозирование электропотребления, позволят предприятиям делать заключение о таких важных показателях, как расход электроэнергии, стоимость продукции и прибыль [1]. Обоснованные нормы потребления электроэнергии могут обеспечить предприятиям снижение штрафных санкций благодаря уточнению заявленного максимума нагрузки, а также помогут определить необходимые организационные мероприятия для снижения затрат.

     Для  обеспечения этих исследований  используются элементы теории  вероятности с применением регрессионного анализа, методы краткосрочного прогнозирования, теорий нейронных неопределенностей, основанных на искусственных нейронных сетях [2].

     Но  эти подходы недостаточны, поскольку  существующие значительные отклонения  от среднего нельзя объяснить только случайными причинами. На всё множество электроприемников, производств и цехов, на их удельные расходы и нормы накладывается некоторое дополнительное условие, учет которого повышает точность определения параметров электропотребления и объемов энергосбережения.

     Отход  от конкретных технологических  условий и от учета особенностей  схемы электроснабжения правомочен  только в случаях устойчивых, мало изменяющихся графиков электрических  нагрузок, образуемых практически  несчётным числом электроприемников. Для средних и особенно малых производств этот подход чреват большими погрешностями (до 100% и более), особенно для многономенклатурных производств.

     Новая  методика строится на использовании  Гауссова (нормального) распределения параметров электропотребления. Эта гипотеза подтверждается статистически для большой группы предприятий, имеющих электропотребление в пределах 0,5–5000 МВА.ч/год с устойчивым технологическим процессом. Проведенные исследования показали, что для указанных малых и средних предприятий можно говорить о наличии средних величин (пример такого исследования представлен в [3]).

     В  этом случае электропотребление  отличается на величину получаемой  погрешности (по нормальному закону). Отклонения от нормального закона распределения, выход за пределы рассчитанных норм могут наблюдаться на уникальных, единичных предприятиях слишком большой или слишком маленькой мощности.

     За  норму расхода электроэнергии  здесь и далее принимаем удельный  расход энергии, необходимый для выпуска единицы продукции установленного качества при нормальной организации производства и оптимальной эксплуатации оборудования [2]. Так как удельный расход электроэнергии зависит от технического состояния оборудования, режима его работы, сезонных факторов, то необходимо установить статистические зависимости между нормами расхода электроэнергии и производственными показателями.

     При  разработке норм расхода следует  также учитывать проведение в  планируемом периоде организационно-технических  мероприятий по экономии топливно-энергетических ресурсов, которые разрабатываются на всех уровнях управления. Мероприятия группируются по следующим основным направлениям: совершенствование технологии производства; оптимальное использование структуры производственного оборудования; применение менее энергоемкого сырья и повышение его качества.

     Таким  образом, для введения системы  лимитирования расходов электроэнергии W необходимо иметь обоснованные  нормы электропотребления. В технологических  регламентах устанавливается норма удельного расхода электроэнергии на единицу продукции, однако она не отражает фактического состояния электрооборудования. В Отчете за февраль 1996 г. была приведена разработанная в ДПИ «Методика определения рациональных режимов электропотребления». Практика применения этой методики показала, что раздельное рассмотрение статистических данных по выпуску продукции V и расходу электроэнергии не обеспечивает воспроизведения фактической зависимости удельных расходов от выпуска продукции. Предлагаемая здесь методика учитывает эти зависимости.

     Цель  работы – разработать метод  симметрирования стационарного  режима энергопотребления, который  позволял бы воспроизводить статистическую (опытную) зависимость удельных  расходов энергоносителей от выпуска продукции (нас интересуют большие значения выпуска продукции и соответствующие им малые значения расхода электроэнергии).

     При  установившемся ритме производства, т.е. в стационарном режиме, неизбежны  случайные отклонения выпуска  продукции и электропотребления от их средних значений. Эти отклонения необходимо учитывать при анализе параметров режима. Кроме стационарных бывают и нестационарные отклонения, которые могут возникнуть из-за работы с частичной загрузкой, нарушений состояния оборудования и т.п. Они вызывают неоправданное ухудшение технико-экономических показателей производства, а, следовательно, должны быть исключены из рассмотрения. Идея выделения стационарной компоненты (составляющей) была высказана в [4]: вероятностное распределение продолжительностей цикла работы должно быть нормальным. Это значит, что малые значения длительностей цикла необходимо оставлять, а большие – скорректировать таким образом, чтобы конечное распределение стало нормальным. В [5] была предложена количественная оценка границ симметрирования: по половине функции распределения, а не по максимуму плотности распределения, как в [4].

     Но  в этих работах рассматривался  лишь одномерный случай, несмотря  на то, что процессы энергопотребления  нельзя рассматривать отдельно от производства: так уменьшение энергопотребления еще не означает энергосбережение, поскольку оно может привести к недовыпуску продукции. То есть целью работы является обобщение метода симметрирования на систему параметров режима.

     В  [6] был педложен метод, который позволяет симметрировать большой выпуск продукции и малый расход энергоносителей на все возможные области изменения параметров режима. Но такой способ не обеспечивает воспроизведение статистической зависимости удельных расходов электроэнергии (газа) от выпуска продукции.

     Также  не воспроизводится статистическая  зависимость и в методике изложенной  в [7],так как нас интересуют  большие значения выпуска продукции  и малые значения расхода электроэнергии, а при раздельном рассмотрении могут учитываться точки с большими значениями как выпуска продукции, так и расхода электроэнергии.

     Ознакомимся  также с результатами исследований  представленных в [3]. Из приведенных  графиков видно, что эмпирическое  частотное распределение хорошо воспроизводится нормальным теоретическим распределением. Полученное значение вероятности Р(c2)=0,9954 показывает, что расхождение между теоретическим и случайным законом можно считать случайным. В результате проверок была принята гипотеза о нормальном распределении.

     Для  дальнейшего изучения зависимости  между электропотреблением и  объемом производства, каждый из  которых подвергается случайному  рассеиванию (неконтролируемому  разбросу), были применены методы  корреляционного анализа. Так  как объемы выпуска отдельных видов продукции зависят один от другого, а отдельные ее виды не оказывают существенного влияния на электропотребление предприятия, при исследовании электропотребления необходимо изучить взаимовлияние всех выпускаемых предприятием видов продукции. Выделение значимых видов продукции возможно на основе корреляционно-регрессивного анализа. Мерой зависимости между этими величинами может стать коэффициент корреляции или корреляционное отношение.

     Установление  статистических закономерностей  электропотребления каким-либо цехом связано с расчетом парных коэффициентов корреляции для технологических и энергетических показателей.

     Для  выявления видов продукции, от  которых электропотребление предприятия  зависит наиболее значительно,  необходимо оценить влияние объема каждого вида продукции (V) на электропотребление предприятия (W). Мерой этой взаимосвязи служит коэффициент корреляции. Общий коэффициент корреляции равен 0,849, что говорит о сильной зависимости между значениями W и V.

     Гипотеза о наличии средних величин и проявлении нормального закона распределения имеет право на жизнь в 90% случаев для многономенклатурных производств средней и малой мощности.

     Электропотребление  отличается на величину получаемой  погрешности (по нормальному закону).

     Отклонения  от нормального закона распределения,  выход за пределы рассчитанных  норм могут наблюдаться на  уникальных, единичных предприятиях  слишком большой или слишком  маленькой мощности. Таким образом,  правомочность применения нормального закона распределения позволяет осуществлять нормирование электропотребления не сверху вниз, а снизу вверх с большей достоверностью для группы указанных выше производств. Важно иметь в виду, что распределение может быть сведено к нормальному (с определяемым средним и прогнозируемой ошибкой) и к гиперболическим Н-моделям, где главными становятся профессионально-логическая оценка, интуитивные представления и поиск аналогов. В черной металлургии страны в конце 70-х были приняты нормы расхода электроэнергии на производство электростали в дуговых печах, опирающиеся на статистический метод.

     Но  здесь, согласно (8), есть одна теоретическая  тонкость, имеющая определяющее  значение для практики и заключающаяся  в том, что это нельзя использовать  на перспективу хотя бы 2—3 лет, не говоря уже о сроках, скажем, в 10 лет. Неприменимость уравнений не говорит об ошибочности вероятно-статистической методологии. Она действительна, если, во-первых, выявляет тенденции, абстрактное представление которых предлагает критерии оптимизации; во-вторых, дает количественные результаты, адекватные четко оговоренным условиям; в-третьих, осуществляет согласование динамики изменения факторов и условий, предлагая своеобразный технический анализ.

     Поскольку  энергоемкость нашей продукции в 3 – 4 раза выше, чем в развитых европейских странах и США, и в 7 раз выше, чем в Японии. В последние 10 – 15 лет этот показатель у нас только продолжает из года в год ухудшаться. Примечательно, что здесь мы резко контрастируем с некоторыми бывшими республиками СССР, ныне независимыми государствами. Примером может служить Литва, где за последние несколько лет отмечается устойчивый рост промышленного производства при неизменном уровне потребления электроэнергии. Думается, ситуация и не изменится, если мы не пойдем по пути, пройденному США, Германией, Японией и другими странами с начала энергетического кризиса 70-х годов XX века, когда на практике стали использоваться методы исследования и оптимизации больших электротехнических и электроэнергетических комплексов и систем.

     Согласно (9), основу энергосбережения в  электроэнергетике составляет планомерная  реализация комплекса технических  и технологических мер, которым  должна предшествовать оптимизация  электропотребления техноценозов  на системном уровне. Ее целью является упорядочение электропотребления объектами, экономия направленных на оплату за потребленную электроэнергию средств, полученная за счет организационных мероприятий, а также создание научно обоснованных предпосылок для проведения целенаправленных энергетических обследований с последующей реализацией технических и технологических мер по энергосбережению.

     Успешное  проведение выше перечисленных мероприятий обеспечивают, компьютерные технологии, открывающие широкие возможности для анализа и решения множества сложных проблем в энергетике и энергопотреблении. Энергетическая составляющая затрат существенно влияет на себестоимость выпускаемой продукции, поэтому управление этой составляющей через систему нормирования энергопотребления является одной из важнейших компонент, определяющих эффективность производства.