автореферат диссертации по электротехнике, 05.09.03, диссертация на тему:Инвариантная система управления электроприводами аппаратов воздушного охлаждения газа

Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева

На правах рукописи

МОЧАЛИН ДМИТРИЙ СЕРГЕЕВИЧ

ИНВАРИАНТНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОПРИВОДАМИ АППАРАТОВ ВОЗДУШНОГО ОХЛАЖДЕНИЯ ГАЗА

\ •

05.09.03 - Электротехнические комплексы и системы

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

4 ДЕК 2014

Нижний Новгород - 2014

005556381

Работа выполнена в Нижегородском государственном техническом университете им. P.E. Алексеева

Научный руководитель: Титов Владимир Георгиевич

Заслуженный деятель науки РФ, доктор технических наук, профессор, федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Нижегородский государственный технический университет им. P.E. Алексеева», заместитель заведующего кафедрой по научной работе «Электрооборудование, электропривод и автоматика»

Официальные оппоненты: Колганов Алексей Руфимович

доктор технических наук, профессор, федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Ивановский государственный энергетический университет имени В.И. Ленина», заведующий кафедрой «Электропривода и автоматизации промышленных установок»

Степанов Сергей Евгеньевич

кандидат технических наук, ведущий инженер технического отдела АО «Транснефть - Верхняя Волга»

Ведущая организация: ФГБОУ ВПО «Волжская государственная

академия водного транспорта»

Зашита состоится 26 декабря 2014 г. в 16.00 на заседании диссертационного совета Д 212.165.02 на базе Нижегородского государственного технического университета им. P.E. Алексеева по адресу: 603950, г. Нижний Новгород, ул. Минина, 24, аудитория 1258.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Нижегородского государственного технического университета им. P.E. Алексеева и на сайте www.nntu.ru.

Автореферат разослан «17» ноября 2014 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, доцент f7A~Z A.C. Плехов

Общая характеристика работы

Актуальность темы. Начиная с 2000 г. в ОАО «Газпром» вопросы энергоэффективности и энергосбережения являются приоритетным направлением деятельности, которая представляет собой комплекс программных мер, направленных на создание необходимых условий организационного, материального, финансового и другого характера для рационального использования и экономного расходования топливно-энергетических ресурсов (ТЭР).

В соответствии с Концепцией энергосбережения 2011-2020, основной задачей ОАО «Газпром» является максимальная реализация потенциала энергосбережения во всех видах деятельности и, как следствие, снижение техногенной нагрузки на окружающую среду. Эта задача должны быть решена путем применения инновационных технологий и оборудования, а также совершенствования управления энергосбережением. Потенциал

энергосбережения в 2011-2020 годах определен в 28,2 млн. т у. т.

Основным потребителем электроэнергии на газотурбинной компрессорной станции является аппарат воздушного охлаждения (ABO) газа (от 28% до 48%). Компрессорные станции (КС) с газотурбинным приводом занимают около 85% от общего количества компрессорных станций. Оптимизация работы электропривода ABO на КС позволит подобрать наилучший вариант режима работы с минимальным расходом электроэнергии при сохранении необходимой пропускной способности магистрального газопровода (МГ) и снизить стоимость на транспортировку углеводородов.

Исследованиям и разработкам в направлении изучения системы управления и повышения энергоэффективности работы ABO газа, посвящены труды следующих ученых и специалистов: C.B. Алимова, И.И. Аршакяна, И.В. Белоусенко, C.B. Голубева, М.С. Ершова, В.Г. Крайнова, Б.Г. Меньшова, Д.В. Третьяка, A.A. Тримбача, Г.Р. Шварца, А.Д. Яризова и др.

Объект исследования: электротехнический комплекс на основе электроприводов ABO газа компрессорных станций на участке магистрального газопровода.

Предметом исследования являются инвариантная система управления электроприводами ABO газа при неизменной пропускной способности МГ и изменяющихся внешних воздействий, режима работы и потребления электроэнергии ABO газа КС на участке МГ.

Цель работы: повышение энергетической эффективности газотурбинных КС на участке МГ на основе алгоритмов управления электроприводами ABO газа с построением искусственной нейронной сети для решения задачи прогнозирования потребления электроэнергии.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи:

- анализ потребления электроэнергии на газотурбинной КС;

з

- классификация и анализ схем электроснабжения по способу управления электродвигателями ABO газа;

- разработка математической модели системы электроснабжения электроприводами ABO газа с различными вариантами управления: дискретное управление, управление с плавным пуском (УПП), частотно-регулируемый привод (ЧРП) и комбинированная система (УПП с ЧРП) для проведения оценки влияния на питающую сеть ABO газа;

- прогнозирование потребления электроэнергии на основе статистического анализа расхода электроэнергии на ABO газа от пропускной способности МГ, параметров окружающей среды, давления и температуры газа на входе и на выходе ABO;

- разработка математической модели искусственной нейронной сети для прогнозирования расхода электроэнергии на ABO газа, оценка адекватности, разработанной ИНС на основе обработки результатов экспериментальных данных;

- оценка экономической эффективности применения комбинированной системы управления электроприводом ABO газа на КС.

Методы исследования. При выполнении работы применялись методы линейной алгебры, теоретические основы электротехники, методы теории теплопроводности, методы статистического анализа, искусственная нейронная сеть, методы по оценке экономической эффективности инвестиционных проектов.

Научная новизна результатов исследования полученных в диссертационной работе заключается в следующем:

- предложена система управления УПП и ЧРП, базирующаяся на основе анализа расхода электроэнергии и отличающаяся критериями подбора количества УПП и ЧРП;

- в прогнозировании расхода электроэнергии на ABO газа по зависимости, полученной на основе статистического анализа данных, расхода электроэнергии от пропускной способности МГ, температуры окружающей среды, температуры и давлении газа на входе и на выходе ABO;

- разработана модель искусственной нейронной сети (ИНС) для прогнозирования расхода электроэнергии на ABO газа, методика прогнозирования потребления энергетических ресурсов в совокупности с оптимизационными процессами транспорта газа для системы АСУ ТП КС, ГТС на плече МГ. Предложенная модель прогнозирования отличается от ранее разработанных точностью и программной реализацией, имеющей существенное меньшее время расчета.

- разработана методика оценки показателей энергетической эффективности ABO газа с использованием ИНС с периодом рассмотрения 5 лет.

Практическая ценность работы.

1. Разработанные математические модели позволяют уточнить расход электроэнергии электроприводами ABO газа на КС, оптимизировать работу системы охлаждения ABO газа на плече МГ, подобрать наилучший вариант режима работы с минимальным расходом электроэнергии при сохранении

необходимой пропускной способности МГ и снизить стоимость на транспортировку углеводородов.

2. Обоснование применения комбинированной системы управления электроприводами ABO газа на компрессорной станции, как с технической, так и экономической стороны.

3. Результаты работы используются при выполнении работ в рамках государственного задания Министерства образования и науки России № 8.2668.2014/К.

Результаты работы использовались:

при разработке мероприятий по обеспечению энергетической эффективности, как при реконструкции существующих газотранспортных объектов, так и вновь строящихся компрессорных станций в ОАО «Гипрогазцентр»;

при разработке методического пособия по дисциплине «Энергоснабжение объектов транспорта нефти и газа» и «Энергоснабжение нефтегазотранспортных предприятий», которые входят в учебные программы подготовки магистров и бакалавров по направлению 131000 - «Нефтегазовое дело» на кафедре «Проектирование и эксплуатация газонефтепроводов и газонефтехранилищ» Нижегородского государственного технического университета им. P.E. Алексеева.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы представлялись, докладывались и обсуждались на следующих конференциях: IV научно-практическая молодежная конференция «Новые технологии в газовой отрасли: опыт и преемственность» (г. Москва, ООО «Газпром ВНИИГАЗ», 2012 г.), Десятая Всероссийская конференции молодых ученых, специалистов и студентов «Новые технологии в газовой промышленности» (г.Москва, РГУ нефти и газа им. И.М, Губкина, 2013 г.), V Международная молодежная научно-практическая конференция «Новые технологии в газовой отрасли: опыт и преемственность» (г. Москва, ООО «Газпром ВНИИГАЗ», 2013 г.), IX Международная учебно-научно-практическая конференция «Трубопроводный транспорт - 2013» (г. Уфа, УГТУ, 2013 г.), XX международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» (г. Нижний Новгород, НГТУ, 2014 г.), «Рассохинские чтения» (г. Уфа, УГТУ, 2014 г), 68-я Международная молодежная научная конференция «Нефть и газ - 2014» (г.Москва, РГУ нефти и газа им. И.М, Губкина, 2014 г.), XIII международной молодежная научно-технической конференции «Будущее технической науки» (г. Нижний Новгород, НГТУ, 2014 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 работ, из них 4 в ведущих рецензируемых изданиях, включенных в перечень ВАК РФ.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Математическая модель расхода электроэнергии электроприводами ABO газа с комбинированной системой управления УПП и ЧРП, отличающаяся схемой построения, критерием выбора количества УПП и ЧРП.

2. Результаты прогнозирования потребления электроэнергии, полученные на базе статистического анализа расхода электроэнергии на ABO газа от пропускной способности МГ и внешних возмущающих воздействий.

3. Математическая модель искусственной нейронной сети для прогнозирования расхода электроэнергии на ABO газа, оценка адекватности разработанной ИНС на основе обработки результатов экспериментальных данных. Методика прогнозирования потребления энергетических ресурсов в совокупности с оптимизационными процессами транспорта газа в среде АСУ ТП КС, ГТС на плече МГ

4. Методика оценки показателей энергетической эффективности ABO газа с использованием ИНС с периодом рассмотрения 5 лет.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения. Содержит 150 страниц текста, включая 68 рисунков и список литературы из 94 наименований.

Содержание работы

Во введении изложена актуальность темы работы, сформулированы цель и задачи исследования, показана научная новизна и практическая ценность, приведены основные положения, выносимые на защиту, сведения об апробации и публикациях по теме диссертационного исследования.

В первой главе рассмотрены технологические процессы газотранспортной системы, приведен краткий анализ аппаратов воздушного охлаждения.

Проведены расчеты основных показателей расхода электроэнергии на газотурбинных компрессорных станциях. На основании расчетов построен график (рисунок 1) для оценки потребления электроэнергии ABO газа и компрессорной станции в целом. Анализ величины расхода электроэнергии показывает, что основным потребителем на компрессорной станции с газотурбинными перекачивающими агрегатами и в газотранспортной системе (ГТС) является электропривод ABO газа. Охлаждение газа наиболее энергоемкий .процесс (от 22 % и до 48 % расхода электроэнергии на компрессорной станции).

мая

aда»

КС íkimfor КС írmwnivn КГ ГмтяйЬ

top прайса» t.8f»fflo6 tapo« щвяат Отнят»

Рис. 1. Расход электроэнергии за год ABO газа (темный столбик) и компрессорной станцией (светлый столбик)

Электроснабжение ABO газа выполняется по радиальной схеме: комплектная трансформаторная подстанция; распределительное устройство низкого напряжения; шкаф питания и управления электродвигателем вентилятора аппарата воздушного охлаждения газа. В состав ABO газа входит от 48 до 90 вентиляторов мощностью от 6 до 37 кВт.

Построение схемы электроснабжения ABO газа осуществляется на основании СТО Газпром 2-6.2-149-2007 «Категорийность электроприемников промышленных объектов ОАО «Газпром»». Различают две схемы электроснабжения в зависимости от давления газа b магистральном газопроводе:

- питание ABO газа на компрессорных станциях по второй категории надежности электроснабжения;

- питание ABO газа на компрессорных станциях в условиях вечномерзлых грунтов и в особых условиях работы цеха, либо при давлении газа более 76 кг/см2 по первой категория надежности электроснабжения (появляется дополнительный аварийный источник электроснабжения — аварийная дизельная электростанция или передвижная автономная электростанция).

Предложено классифицировать схемы электроснабжения вентиляторов ABO газа по способам управления электродвигателями. В настоящее время существует три способа управления: прямой пуск (дискретное регулирование), плавный пуск и частотно-регулируемый привод. В работе рассмотрен четвертый способ управления: комбинированная система с устройством плавного пуска (УПП) и частотно-регулируемым приводом (ЧРП).

Рассмотрена нормативная потребность в электроэнергии ABO газа на участке магистрального газопровода «Южный поток». Определен расход электроэнергии на ABO газа за интервал времени с учетом потерь электроэнергии в трансформаторе и кабельной линии.

Из выше перечисленного следует, что на потребление электрической энергии влияют следующие факторы:

- алгоритм управления электродвигателями вентиляторов при изменении режимных параметров охлаждаемого продукта;

- конструктивные и эксплуатационные характеристики теплообменных секций ABO и вентиляторов;

- технические характеристики электродвигателей;

- технические характеристики трансформатора и кабельной линии;

технические характеристики коммутационно-регулирующей

аппаратуры.

Автоматизация управления процессом охлаждения ABO газа позволит:

- минимизировать суммарное включение электродвигателей и общей продолжительности их работы в установившемся режиме;

- уменьшить потребление электроэнергии на 10-15%.

Система стабилизации температуры газа с регулируемым приводом вентиляторов в общем случае может быть представлена структурной схемой (рисунок 2). Объектом управления являются теплообменные секции, через которые проходит охлаждаемый газ. Модель учитывает пропускную способность магистрального газопровода, режим транспортировки охлаждаемого продукта и прогнозирование расхода топливно-энергетических ресурсов.

Технический результат, достигаемый при осуществлении управления по предоставленной модели:

- устойчивая работа системы;

- требуемое качество регулирования температуры охлаждаемой среды в широком диапазоне при изменении климатических условий эксплуатации.

Технический результат достигается тем, что в систему управления электроприводом аппаратами воздушного охлаждения транспортируемого продукта содержит блок задания температуры, регулятор, датчик температуры охлаждаемой среды, блок датчиков измерения внешних воздействий, теплообменники с вентиляторами, регулируемые электроприводы вентиляторов, а также сумматор, первый вход которого через датчик температуры охлаждаемой среды соединен с выходом теплообменников. Выход сумматора подключен через регулятор к входам электроприводов, выход блока задания температуры соединен со вторым входом сумматора, согласно представленной модели в систему управления вводится блок задания включения, отключения и регулирования скорости вращения асинхронного двигателя, введен блок искусственных нейронных сетей.

Архитектурой ИНС является многослойный персептрон с двумя скрытыми слоями. В многослойном персептроне значения независимых переменных поступает на нейроны входного слоя, от которого сигнал передается на нейроны скрытого слоя, а затем поступают на выходные нейроны. Выходы блока ИНС подключены к входам регулятора установки скорости

вращения, входы блока анализа состояния электроприводов соединены с информационными выходами электроприводов.

Рис. 2. Структурная схема управления ABO газа (G„- воздушный поток, Гвых- температура воздушного потока,^- температура окружающей среды , Т0- температура газа на входе, Твых- температура газа на выходе,Р1АВ0, Р2АВо -давление газа на входе и на выходе, fíjj^ ~ Целевой показатель энергоэффективности, ср в - удельная теплоемкость воздуха)

Введение блока ИНС позволяет более качественно регулировать скорость вращения вентилятора аппарата воздушного охлаждения газа с учетом использования большего числа входных параметров. Данная структурная схема позволяет более эффективно расходовать топливно-энергетические ресурсы.

Во второй главе для изучения процессов, происходящих в электроприводе ABO газа и для создания оптимизирующих алгоритмов работы созданы несколько математических моделей с использованием программного продукта MatLab 7 Simulink:

- математическая модель схемы электроснабжения электродвигателя вентилятора ABO газ с дискретным управлением;

- математическая модель схемы электроснабжения электродвигателя вентилятора ABO газа - ПЧ (преобразователь частоты) — АД (асинхронный двигатель);

- математическая модель схемы электроснабжения АД с устройством плавного пуска;

- математическая модель схемы электроснабжения с комбинированной системой управления ПЧ и УПП.

Выполнена оценка влияния различных вариантов схем управления электроприводами ABO газа на питающую сеть в установившемся режиме. Комбинированная схема управления уменьшает негативное влияние на качество электроэнергии в сети.

Осциллограммы тока АД и гармонический анализ напряжения на выходных зажимах питающего трансформатора ТЗСГЛФ-10/0,4кВ, мощностью на рисунках 3-7.

Рис.5. Осциллограмма токов Рис.6. Гармонический состав

трёхфазной обмотки статора напряжения питающей

двигателя (УПИ-АД) сети УПП-АД

f »-dairemei ¡зСНг) = 594.2 . ТН>= 6.03%

Hw-Ticrac <хЗвг

Рис.7. Гармонический состав напряжения питающей сети УПП и ЧРП - АД В третьей главе выполнена оценка потребления электрической энергии ABO газа и анализ исходных данных на участке «Петровск-Писаревка»

газопровода «Уренгой-Новопсков», а именно установленная мощность ABO газа на каждой КС, пропускная способность КС в зависимости от режима работа ABO газа, потребление электроэнергии в течение года по месяцам, температура на входе и на выходе КС.

Объем полученной выборки и= 102, х,„,-„=326.234, хтах=1312.515, математическое ожидание М,=648.926, дисперсия £>,=64730.488, среднеквадратичное отклонение £=254.422, асимметрия Ах= 1.104, эксцесс £/=0.329, медиана Medx=561.387, размах ^=986.286.

Выполнена оценка генеральной дисперсии по методу К. Пирсона.

Для оценки закона построены гистограммы. Столбиковая диаграмма числа попаданий в каждый участок n¡, см. рисунок 8. Гистограмма строится на основании выборочной плотности распределения по формуле:

(1)

где n¡ - число попаданий в интервал hp, h - ширина интервалов.

Рис. 8. Гистограмма распределения Рассмотрена детерминированная функция случайных величин, где X-случайная величина, имеющая некоторый закон распределения, ср детерминированная функция. В результате применения функции ср к величине X получается другая случайная величина У, которая имеет уже свой закон распределения общем случае отличный от закона распределения X.

У = <р(Х) (2)

Зависимости между переменными стохастичны. Анализ зависимости выполнен по выборке из генеральной совокупности исходных данных. Построены графики зависимости расхода электрической энергии от различных переменных условий.

По расчетным статистической зависимости получено уравнение ЛУ (х,у) = ao+a1•cos(w•x>^-b|•sin(w■x)+a2•cos(2■w■x)+b2•sm(2•w■x)+CI•y2+C2•y (х - температура, у - время, — поправочный коэффициент) и выполнено прогнозирование расхода электроэнергии на участке магистрального газопровода (рисунок 9). Прогнозирование и поиск наилучшей регрессионной модели занимают достаточно большой промежуток времени. Использованы нейронные сети, которые обладают рядом преимуществ: сами подбирают вид функциональной зависимости по

экспериментальным данным и являются адаптивной моделью. Эта модель подстраивает структуру сети под новые наблюдения и позволяет объяснить довольно сложные связи между значениями расхода электроэнергии и показателями магистрального газопровода. Прогнозирование с помощью нейронных сетей занимает меньше времени.

2 Часы

Рис. 9. Расход электроэнергии на КС Петровск В четвертой главе разрабатывается математическая модель нейросетевого метода прогнозирования расхода электроэнергии по статистическим данным эксплуатации одного из действующих участков магистрального газопровода.

К внешним факторам, влияющих на надежность и экономичность работы магистрального газопровода, относятся: сезонное изменение температуры окружающей среды, температура перекачиваемого продукта, расход электроэнергии, плановые капитальные и текущие ремонтные работы, изменение характеристик силового оборудования и т.д. Изменение температуры окружающей среды влияет на температурные параметры транспортируемого газа, изменение же параметров газа в газопроводе при его движении зависит от температуры грунта, от степени сжатия на компрессорной станции, от режима работы аппаратов воздушного охлаждения. Поэтому неопределенность воздействия внешней и внутренней среды трубопроводной системы делает задачу прогнозирования расхода электроэнергии при транспортировке газа весьма сложно. В работе рассмотрен электротехнический комплекс на компрессорной станции - ABO газа. Эффективным решением является использование искусственных нейронных сетей. Привлекательность применения ИНС состоит в возможности использования большого числа входных параметров для представления полной информационной модели, на основе данных наблюдения за реальной системой.

Использование ИНС имеет следующие положительные стороны при проведение прогнозирования:

- обучение с учителем — изменения синаптических весов на основе маркированных учебных примеров;

- адаптивность - способность свои синаптические веса адаптировать к изменению условий окружающий среды;

- очевидность ответа, можно разработать нейронную сеть, собирающую не только для определенного конкретного класса, но и для увеличения достоверности.

При прогнозировании потребления электроэнергии на ABO газа на участке магистрального газопровода выбраны следующие переменные моделирования.

Выходная переменная:

W— потребление электроэнергии, кВт ч.

Входные переменные:

Ti abo — температура газа на входе в ABO газа, К;

Т2Аво — температура газа на выходе в ABO газа, К;

Л.abo ~ давление газа на входе в ABO газа, МПа;

Р2аво ~ давление газа на выходе в ABO газа, МПа;

ср я - удельная теплоемкость воздуха, справочные данные, кДж/(кг К);

Ge - массовый расход воздуха, кг/с;

7\ - температура воздуха, К.

Вектор входных переменных за период времени t представляется в следующем виде:

ВД = [Ti (О, Тиво (0, Тглво СО. РивоЮ, PiaboÍO.cp.e[t), G„{t)]T. (3)

В связи со случайностью происходящих процессов в окружающей среде -изменение температуры воздуха, движение воздушных масс, то и входные переменные, влияющие на расход электроэнергии, также являются случайными. Для решения поставленной задачи в работе берется N реализаций случайного вектора множество реализаций случайного вектора Y(t) за период

времени t обозначается {iy(t)}^=1.

При выполнении построения искусственной нейронной сети база данных разбивается на три массива:

- обучающая выборка;

- валидационная выборка;

- тестовая выборка.

По данным обучающей выборки построена ИНС с ранним остановом. Обучающая выборка используется для обучения сети с небольшой модификацией: сеанс обучения периодически останавливается (через несколько эпох) после чего сеть тестируется на проверочной выборке. Периодический процесс обучения - тестирования образует процедуру обучения ИНС с ранним остановом.

Архитектурой ИНС является многослойный персептрон с двумя скрытыми слоями. В этом случае нейронная сеть представлена в следующем виде:

w(t) = /з + И-зк/г (^w20m + w2mfl ("lOi + ^ (4)

где /' = 1,2,...... п - число нейронов входного слоя;

т = 1,2,....., М- число нейронов первого скрытого слоя;

к = 1,2....... К— число нейронов второго скрытого слоя;

/ь/2,/з - функции активации нейронов первого и второго слоев; и>ю, м>20т, и'зо - начальное возбуждение г'-го, к-ю нейрона первого и второго скрытого и входного слоев;

х,0) - ¡-я координата входного вектора.

В многослойном персептроне значения независимых переменных поступает на нейроны входного слоя, от которого сигнал передается на нейроны скрытого слоя, а затем поступают на выходные нейроны (рисунок 10).

Скрытый ОДОЙ I

Зходеох СЛОЙ

„.АХ

\М\\ I—1 Ж»

\\Vcv

I

(у......• /

%Л 1—1 у/У V 1—1 \\ • /

Г;:у-'\\ : Ш • ^ГУ —> \ \\ XV

' т. I............а

Рис.10. Многослойный персептрон Результаты обучения ИНС по данным обучающего и валидационного массивов представлены на рисунке 11. Массив обучающей выборки составляет 80%. На рисунке 12 показана форма кривой обучения. Кривая относится к измерениям по обучающей выборке, среднеквадратическая ошибка составляет 5,1414-Ю"6.

н

.....................-/л.........

Рис. 11. График зависимости среднеквадратической ошибки обучения от числа обучения

700 ..................-................

1 1 500 | 2 \ \.........

« И II МО потребяеиие

1 " С Лрс.-^с Я'РУЭМ се

потребление

Рис.12. График моделирования искусственных нейронных сетей

Приведённые результаты свидетельствуют о хорошей степени аппроксимации. Эффективность прогнозирования выбранной ИНС оценивается относительной погрешностью, рассчитываемой по формуле, для денормализованных значений:

f = (5)

s W

где № - спрогнозированное значение потребления электроэнергии на ABO газа, кВт-ч/мес.;

W - фактический расход электроэнергии, кВт-ч/мес.

Средняя относительная ошибка прогноза для денормализованных значений составляет от 1 до 8%.

В пятой главе выполнено технико-экономические сравнения (ТЭС) вариантов построения схем управления электроприводами ABO газа. ТЭС проведено в соответствии с положениями «Методических рекомендаций по оценке эффективности инвестиционных проектов (вторая редакция)», утвержденных Министерством экономики РФ, Министерством финансов РФ, Государственным комитетом РФ по строительной, архитектурной и жилищной политике 21.06.1999 № ВК 477 и «Методики оценки экономической эффективности инвестиционных проектов в форме капитальных вложений», утвержденной ОАО «Газпром» от 09.09.2009 № 01/07-99.

В работе выполнена экономическая оценка следующих вариантов построения схем электроснабжения:

- вариант 1 - управление с ЧРП на каждый двигатель;

- вариант 2 - управление с ЧРП на пару двигателей;

- вариант 3 - управление с УПП;

- вариант 4 - управление с УПП и ЧРП.

В качестве исходных данных для сопоставительной оценки определены капитальные вложения и эксплуатационные расходы. В работе осуществлен выбор наиболее оптимального варианта применения оборудования для дожимной компрессорной станции (ДКС) (2 очередь) на УКПГ-1В. Экономическая оценка сводится к расчету величины уменьшения денежной наличности (дисконтированных затрат) предприятия в зависимости от выбранного варианта. Поэтому затраты, которые по вариантам не различаются в расчетах не учитывались, так как на выбор варианта влияния не оказывают.

Исходя из этого, основным критерием для сравнения вариантов является минимум суммарных дисконтированных затрат по вариантам относительно друг друга (таблица 2).

Таблица 2 - Капитальные вложения по вариантам

Наименование объекта Наименование затрат

СМР* Оборудование Пусконаладочные работы Всего

в ценах 2014 г., тыс. руб.

Вариант 1 ШУ с ЧРП на каждый двигатель 250 69 552 9 321 79 123

Вариант 2 ШУ с ЧРП на пару двигателей 250 73 392 5 173 78 815

Вариант 3 ШУ с УПП 250 42 768 4310 47 328

Вариант 4 ШУ с УПП и ЧРП 250 40 680 3 027 43 957

* - строительно-монтажные работы

Сравнение вариантов по оснащению второй очереди ДКС объекта «Дожимная компрессорная станция на УКПГ-1В Ямбургского НГКМ (2-я очередь)» произведено по величине суммарных дисконтированных затрат относительно друг друга.

В соответствии с положениями п.7.2.1 «Методики оценки экономической эффективности инвестиционных проектов в форме капитальных вложений», утвержденной ОАО «Газпром» от 09.09.2009 №01/0799, капитальные вложения в расчетах денежных потоков учтены с НДС. Возврат НДС производится в году, следующим за расчетным.

На основании полученных потоков затрат и доходов, сформированы потоки дисконтированных затрат. Полученные показатели по оснащению второй очереди ДКС объекта «Дожимная компрессорная станция на УКПГ-1В Ямбургского НГКМ (2-я очередь)» позволяют сделать вывод о целесообразности реализации варианта 4 (ШУ с УПП и ЧРП).

По принятому критерию оценки вариантов (по величине дисконтированных затрат) вариант 4 имеет преимущество по сравнению с другими вариантами, и его реализация позволит инвестору сэкономить до 49 936 тыс. руб.

Выводы по работе:

1. Разработана математическая модель расхода электроэнергии электроприводами ABO газа с комбинированной системой управления УПП и ЧРП. Данная система управления отличается от существующих систем предлагаемым количеством УПП и ЧРП. Математические модель позволяет более точно спрогнозировать расход электроэнергии электроприводами ABO газа на КС, оптимизировать работу системы охлаждения ABO газа на плече МГ, подобрать оптимизирующий режим работы с минимальным расходом электроэнергии при сохранении необходимой пропускной способности МГ и снижением стоимости на

транспортировку углеводородов, повысить энергоэффективность в части расхода электроэнергии на 15%.

2. Проведено прогнозирование расхода электроэнергии на ABO газа, статистического анализа данных расхода электроэнергии от пропускной способности МГ.

3. Разработана математическая модель искусственной нейронной сети для прогнозирования расхода электроэнергии на ABO газа, оценка адекватности, разработанной ИНС на основе обработки результатов экспериментальных данных. Методика прогнозирования потребления энергетических ресурсов в совокупности с оптимизационными процессами транспорта газа с внедрением в систему АСУ ТП КС, ITC на плече МГ. Средняя относительная ошибка прогноза составляет от 1 до 8%.

4. Разработана методика оценки показателей энергетической эффективности ABO газа с использованием ИНС с периодом рассмотрения 5 лет. Данная методика используется при разработке раздела 10.1 «Мероприятия по обеспечению соблюдения требований энергетической эффективности и требований оснащенности зданий, строений и сооружений приборами учета используемых энергетических ресурсов».

5. Обосновано применение комбинированной системы управления электроприводами ABO газа на компрессорной станции ДКС Ямбург. Экономия при внедрении данной системы составляет 45 млн. руб.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Мочалин Д.С. Современные принципы построения схем электроснабжения аппаратов воздушного охлаждения газа / Д.С. Мочалин // Научное обозрение. - №9. -2013. - С. 282-284.

2. Мочалин Д.С. Математическое моделирование системы электропривода аппаратов воздушного охлаждения газа / Д.С. Мочалин // Научное обозрение. - №9. -2013. - С. 285-288.

3. Мочалин Д.С. Обеспечение энергоэффективности мероприятий на объектах нового строительства и реконструкции / В.И. Воронков, И.Е. Рубцова, Д.С. Мочалин // Газовая промышленность. - №10. - 2013. - С. 38-42.

4. Мочалин Д.С. Инвариантная система управления электроприводом ABO газа / Д.С. Мочалин, В.Г. Титов // Инженерный вестник дона. - №4. -2014.-С. 5-10.

5. Мочалин Д.С. Современные принципы построения схем электроснабжения аппаратов воздушного охлаждения газа / Д.С. Мочалин // Международный научно-исследовательский журнал. - №9(16) часть 1. -2013. -С. 100.

6. Mochalin D.S., Titov V.G. Invariant control system of the gas air cooled heat exchangers / D.S. Mochalin, V.G. Titov // Science Technology and Higher Education. -2013. - P. 391-396 - Режим доступа: http://science-canada.com/ru/archive.php (доступ свободный) - Загл. с экрана. - Яз. рус.

7. Мочалин Д.С. Применение преобразователей частоты на компрессорных станциях магистральных газопроводов / Д.Г. Садиков, Д.С. Мочалин, В.Г. Титов // Труды Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е. Алексеева. - № 2 (104). - 2014. - С. 179-189.

8. Мочалин Д.С. Разработка инвариантной системы управления ABO газа / Материалы IV научно-практической молодежной конференции «Новые технологии в газовой отрасли: опыт и преемственность» (18-19 октября 2012 г.). -Москва, Газпром ВНИИГАЗ, 2012. - С.85.

9. Мочалин Д.С. Прогнозирование электропотребления аппарата воздушного охлаждения газа с помощью нейронных сетей / Д.С. Мочалин / Материалы Десятой Всероссийской конференции молодых ученых, специалистов и студентов «Новые технологии в газовой промышленности» (8-11 октября 2013 г.). - Москва, РГУ нефти и газа им. И.М, Губкина, 2013. - С. 327.

10. Мочалин Д.С. Математическое моделирование системы электропривода аппарата воздушного охлаждения газа / Д.С. Мочалин // Материалы V научно-практической молодежной конференции «Новые технологии в газовой отрасли: опят и преемственность» (19-23 октября 2013 г.). -Москва, Газпром ВНИИГАЗ, 2013. - С.85.

11. Мочалин Д.С. Оценка и прогнозирование энергопотребления аппарата воздушного охлаждения газа на компрессорной станции IX / Д.С. Мочалин // Материалы IX Международной учебно-научно-практической конференция «Трубопроводный транспорт - 2013» (7-8 ноября 2013 г.) - Уфа, УГТУ, 2013. - С. 103-104.

12. Мочалин Д.С. Синтез алгоритмов регулирования электропривода ABO газа /Д.С. Мочалин, В.Г. Титов // Сборник Материалов XX международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» - Нижний Новгород, НГТУ, 2014 г. - С.

13. Мочалин Д.С. Оценка и прогнозирование энергопотребления аппарата воздушного охлаждения газа на компрессорной станции / Д.С. Мочалин, В.Г. Титов // Материалы международного семинара «Рассохинские чтения» (6-7 февраля 2014 г.) часть 2 - Ухта, УГТУ, 2014. - С.110-111.

14. Мочалин Д.С. Инвариантная система управления электроприводом ABO газа / Д.С. Мочалин // Сборник тезисов 68-й Международной молодежной научной конференции «Нефть и газ - 2014» (14-16 апреля 2014 г.) Том 1. - Москва, РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2014 г. - С.294.

15. Мочалин Д.С. Оценка и прогнозирование энергопотребления аппаратов воздушного охлаждения газа на компрессорной станции /Д.С. Мочалин, В.Г. Титов // Сборник Материалов XIII международной молодежной научно-технической конференции «Будущее технической науки» (23 мая 2014 г.) - Нижний Новгород, НГТУ, 2014 г. - С. 68-69.

Подписано в печать 19.11.2014. Формат 60 х 84 '/16. Бумага _Печать офсетная. Уч.-изд. л. 1,0. Тираж 120 экз. Заказ

офсетная. 789.

Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева.

Типография НГТУ. Адрес университета и полиграфического предприятия: 603950, ГСП-41, г. Нижний Новгород, ул. Минина, 24.