автореферат диссертации по электротехнике, 05.09.03, диссертация на тему:Анализ и нормирование электропотребления предприятий малой мощности с многономенклатурным производством

На правах рукописи

ПИЩУР Алексей Павлович

АНАЛИЗ И НОРМИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ МАЛОЙ МОЩНОСТИ С МНОГОНОМЕНКЛАТУРНЫМ ПРОИЗВОДСТВОМ

Специальность 05.09.03 - Электротехнические комплексы и системы

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2004

Работа выполнена на кафедре «Электроснабжение промышленных предприятий» Московского энергетического института (Технического университета)

Научный руководитель -

Официальные оппоненты -

Ведущее предприятие -

кандидат технических наук, доцент Анчарова Татьяна Валентиновна

доктор технических наук, профессор Ляхомский Александр Валентинович

кандидат технических наук, Сокольников Александр Васильевич

ООО "АудитЭнерго"

Защита диссертации состоится «8» октября 2004 г. в 16 час. 00 мин. в аудитории М-611 на заседании диссертационного совета Д 212.157.02 при Московском энергетическом институте (Техническом университете) по адресу: 111250, г. Москва, ул. Красноказарменная, 13.

Отзыв на автореферат (в двух экземплярах, заверенные печатью) просим направлять по адресу: 111250, Москва, Красноказарменная ул., д.14, Ученый Совет МЭИ (ТУ).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МЭИ (ТУ). Автореферат разослан «_»_2004 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.157.02 кандидат технических наук доцент У* Цырук С.А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ.

Актуальность темы диссертации

В диссертации рассматриваются малые предприятия, обладающие мобильной номенклатурой; определяемой рынком, в условиях, когда спрос требует от производителя изменения предложения, а именно ассортимента. В условиях рыночной экономики проблема выживания для таких предприятий встает особенно остро с учетом, высокой конкуренции и постоянного роста стоимости энергоносителей;

Задержка в развитии и неспособность к гибким изменениям чреваты для предприятия банкротством. В связи с этим существующие подходы к нормированию потребления .электрической энергии (ЭЭ) на основе устойчивых показателей как «снизу» путем постоянных измерений, так и «сверху» с помощью анализа долгосрочной статистики не дают удовлетворительного результата.

Подход- снизу при - изменяющемся составе сырья и технологии требует больших трудозатрат и постоянно проводимых измерений. В этом случае предприятие должно иметь специальную службу и измерительные средства, требующие серьезных затрат, что для малого предприятия не приемлемо.

В то же время подход сверху предполагает наличие устойчивых тенденций в развитии производства и надежных устойчивых корреляционных связей между электропотреблением (ЭП) и основными производственными параметрами, оценивающими производство с большой предысторией и статистикой, что также не применимо для рассматриваемых производств.

По данным Госкомстата и журнала «Эксперт» число малых-предприятий РФ неуклонно растет, вызывая обострение конкурентной борьбы, как между собой, так и с большими предприятиями: Задачи экономии энергоресурсов становятся первоочередными. Служба главного энергетика малого предприятия имеет малую штатную численность, при этом чаще всего квалификационный уровень персонала не позволяет рассчитать нормы с необходимой точностью.

В то же время вопрос выживаемости самого предприятия зависит от грамотного выбора тарифа за электроэнергию, и в случае принятия двухставочно-го тарифа, четкого определения заявленного максимума нагрузки. Федеральной целевой программой "Энергосбережение России на 1998-2005 г." заложены принципы надзора за эффективным использованием энергетических ресурсов (организация контроля и учета расхода электроэнергии; проведение энергетических обследований и экспертиза проектной документации) и определена заинтересованность юридических лиц в эффективном энергоиспользовании, которые в случае использования энергии в меньших объемах, чем предусмотрено договором с энергоснабжающей организацией, освобождаются от возмещения ей расходов, если недоиспользование вызвано применением энергосберегающих технологий.

Для решения этих задач требуется постоянный анализ процессов технологии и электропотребления, что затруднительно в реальных условиях. Обоснованные и оперативно полученные нормы электропотребления позволят предприятиям снизить производственные расходы и штрафные санкции за счет рационального планирования ресурсов и уточнения заявленного максимума нагрузки, спланировать месячное ЭП, а также использовать их при внешнем и внутреннем энергоаудитах для определения областей перерасхода ЭЭ и разработки и внедрения мероприятий по экономии.

Цель и задачи диссертации.

Цель диссертационной работы: предоставить в руки работникам электрослужб малых предприятий и аудиторных компаний методику анализа и определения норм ЭП доступную и удобна реализуемую на ЭВМ с учетом минимального периода предыстории и возможности корректировки при изменении номенклатуры продукции.

Достижение конечной цели диссертации осуществляется путем последовательного решения следующих задач:

1. Систематизация и рассмотрение существующих методов и подходов к нормированию ЭП, определение особенности и специфики нормирования электропотребления на предприятиях малой мощности с широким спектром выпускаемой продукции.

2. Разработка структуры и алгоритма обработки пополняемой информационной базы данных по параметрам электропотребления и производственным показателям малого предприятия.

3. Применение многомерного статистического анализа и анализа временных рядов к процессу ЭП, для выделения тренда и сезонной составляющих, позволяющих получить нормы ЭП в условиях изменяющейся номенклатуры производства и минимального периода предыстории в течение года.

4. Создание рабочей методики анализа, нормирования и краткосрочного прогнозирования параметров электропотребления.

5. Определение и анализ удельных норм расхода электроэнергии по цехам и в целом по заводу на примере конкретного предприятия.

6. Технико-экономический анализ результатов расчетов; оценка погрешностей норм, разработка предложений по эффективному применению методики в управлении электрохозяйством и мер по снижению потребления ЭЭ.

Научная новизна.

1. Обоснована структура и необходимый минимум информации по технологическим и электрическим показателям многономенклатурного предприятия-малой мощности для анализа и нормирования электропотребления.

2. Для увеличения области устойчивых пространственных зависимостей между электропотреблением и объемом продукции для многономенклатурных и динамически развивающихся предприятий, применено построение аналитических и прогнозных моделей на основе учета трендовых и сезонных составляющих, сопровождаемые комплексом алгоритмов и программ Для информационного обеспечения.

3. Разработана рабочая методика анализа и нормирования электропотребления для многономенклатурного предприятия малой мощности, на основе анализа временных рядов, с выделением трендовой и сезонной составляющей и дальнейшим построением линейных п регрессионных уравнений с т неизвестными параметрами.

Практическая ценность работы и ее реализация.

Разработаны подходы и методика нормирования ЭП для малых предприятий, обладающих мобильной большой номенклатурой. Предполагаемая методика на уровне конкретного предприятия позволяет рассчитать нормы расхода ЭЭ, повысить эффективность их использования, достовернее заявлять в договорах с электроснабжающей организацией лимиты потребления, планировать ресурсы, проводить энергоаудит и диагностику и прогнозировать возможность превышения заявленной мощности в течение месяца.

Используя имеющиеся статистические данные, защищаемые положения, позволяют пересмотреть применяемые на предприятии и рекомендованные в отрасли нормы, целенаправленно управлять процессом Э П, выявить «слабые» места перерасхода ЭЭ, оценить потенциал энергосбережения, организовать оперативный контроль электропотребления на предприятии. <

Разработанные методики прогнозирования могут использоваться в других отраслях промышленности, характеризующихся многономенклатурным производством малой мощностью и наличием устойчивых корреляционных зависимостей между технологическими и электрическими показателями.

Предлагаемая методика использована при энергетическом обследовании ведения электрохозяйства и внедрена на ТОО «КЭУ Рудненский Гормолзавод» (акт результатов внедрения представлен в приложении к диссертации).

Достоверность результатов исследований и использованные методы.

Достоверность результатов диссертационной работы подтверждается следующим: к каждой из поставленных задач и в соответствии с руководством по статистическим методам применительно к международному стандарту ИСО

9001:1994 /70/ использовались положения многомерного статистического анализа, описательной статистики, регрессионный анализ, кластер-процедура и анализ временных рядов.

Апробация работы

Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались авторам и обсуждались на международных конференциях: седьмой, восьмой и девятой (Москва 2002,2003,2004 гг.) научно-технических конференциях студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика», межвузовской научно-технической конференции «Электроснабжение, электрооборудование, энергосбережение» (Новомосковск 2001 г.), международной научно-технической конференции «Наука и. новая технология в энергетике» (Павлодар, 2002г), на научных семинарах кафедры ЭПП МЭИ (ТУ)

Публикации

Основные результаты диссертации опубликованы в одиннадцати печатных работах.

Структура и объем работы.

Диссертационная работа изложена на 146 страницах машинописного текста с 14 таблицами и 28 иллюстрациями. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, тридцати одного приложения. Приложения представлены на 34 страницах. Список использованной литературы включает 112 наименования работ отечественных и зарубежных авторов.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность работы, сформулированы цели и задачи диссертации, показана научная новизна работы и ее практическая ценность.

В первой главе освещены проблемы энергосбережения и нормирования на предприятиях малой мощности с многономенклатурным производством. В соответствии с Федеральным законом потребитель свободен в выборе контрагента по договору купли-продажи электроэнергии/ Малое предприятие, обладая источником информации для обоснования заявляемой мощности, может заключать договора с оплатой за электроэнергию по одноставочному, двухста-вочному и ли. дифференцированному по времени тарифам, что позволит сэкономить значительные средства. Источником такой информации может послужить программно-аналитический комплекс с использованием методики анализа и нормирования ЭП.

Существующая нормативная база среднеотраслевых норм расхода ЭЭ, применима только для предприятий с устойчивыми графиками нагрузок за длительный период предыстории. Для конкретного малого предприятия с мобильным производством нужно учесть сезонные изменения ЭП и особенности схемы электроснабжения, иметь возможность оперативной коррекции норм в зависимости от изменения, как номенклатуры, так и объемов выпуска продукции. Соответствующая методика решит задачи нормирования и позволит внедрить энергосберегающие технологии по управлению ЭП.

Определены параметры и теоретические основы нормирования величины электропотребления для указанных случаев. Сформулированы положения комплексного подхода к анализу, нормированию и прогнозированию потребления ЭЭ на предприятии.

Вторая глава посвящена математическому аппарату, применяемого для описания, исследования и анализа временных рядов параметров электропотребления многономенклатурного предприятия.

Для решения поставленных задач разработан и применен алгоритм информационного обеспечения программного комплекса (рис.1), обслуживающего информационный банк электрических и производственных показателей. Описаны внутренние связи между процессами и их внешнее взаимодействие через определение информационных потоков и путей обмена информации.

Данные об объемах производства (система учёта и ведомость выпуска продукции по цехам, производствам и предприятию в целом).

1. Фактор изменения технологии

2. Фактор цикличности развития предприятия

Данные о параметрах электропотребления (система учёта и ведомость расхода ЭЭ по цехам, производствам и предприятию в целом).

Служба Гл. Технолога

Учетная политика организации (внутрипроизводственный учет, и контроль).

Служба Гл. Энергетика

БД производственных и энергетических показателей •

Программный комплекс для нормирования, анализа и прогнозирования параметров ЭП в среде MS Excel, MathCAD, SPSS

Фактор материально-производственных запасов, готового и незавершенного производства

БД планирования производственных ресурсов-

Планово - аналитический отдел (маркетинг, логистика)

Фактор цикличности на рынке ресурсов и величины доступных ресурсов для предприятия

Рыночный фактор спроса на продукцию предприятия

Рис. 1. Алгоритм информационного обеспечения программного комплекса

Для корректного и эффективного использования методики сформулированы необходимые и достаточные граничные условия для малых предприятий:

1. Разработанная методика рекомендуется для применения на многономенклатурных производствах малой мощности со счетным количеством электроприемников и имеющих расчетную нагрузку в пределах 0.5 - 5 МВА. Между электропотреблением и показателями производственно-хозяйственной дея-

тсльности (один из обязательных показателей - объем производства) должна быть устойчивая и значимая корреляционная связь [Э.Ферстер, Б.Ренц].

2. Репрезентативная предварительная выборка по расходу ЭЭ должна учитывать сезонную составляющую и быть не менее одного года.

3. Каждый цех, участвующий в анализе и нормировании электропотребления, должен иметь в наличии счетчики технического учета расхода электроэнергии как основные источники информации о процессе потребления ЭЭ.

Показания счетчиков потребления ЭЭ образуют временной ряд. Для исследуемых предприятий на протяжении всего временного ряда, существует корреляционная связь между ЭП и объемом производства. Однако вследствие изменения номенклатуры, т е. вариативного производства продукции с различной энергоемкостью, а также сезонных колебаний, автокорреляция между членами самого ряда- ЭП достаточно быстро убывает. Обычно малое предприятие не обладает долгосрочной статистикой: вновь вводимые предприятия еще не накопили, а существующие не используют долгосрочную статистику прошлых лет из-за периодической реновации основного технологического оборудования.

Необходимо разработать инструмент по изучению свойств этих рядов, который позволит на основе имеющейся статистики получить достаточное количество разбиений ряда, со значимым коэффициентом корреляции между членами, необходимых для прогнозирования и получения достоверных норм ЭП.

Инструментами в исследовании таких рядов являются анализ и моделирование временного ряда, выделение тренда и сезонности. В общем случае временной ряд можно представить состоящим из четырех различных компонент:

W(t)=T(t)+S(t)+C(t)+I(t), (О

где T(t) - тренд (основная составляющая); S(t) - сезонная составляющая; C(t) - циклическая составляющая (регулярные колебания около тренда); I(t) -случайная (нерегулярная) составляющая.

В понятие тренда заложено то существенное обстоятельство, что движение, рассмотренное в течение достаточного долгого периода, представляется

нам как бы сглаженным, это означает, что по крайней мере локально, компоненту, соответствующую тренду, мы можем выделить и представить в виде полинома от времени (. Для предварительного исключения тренда применен метод скользящих средних [М.Дж.Кендалл, А.Стюарт], остаточная характеристика рассматривается как сезонная составляющая. Циклическая и случайная составляющая не выделяются из ряда и отдельно не изучаются. Таким образом, представим временной ряд электропотребления из следующих компонент:

где: Т(1) - трендовая составляющая, 8(1) - сезонная составляющая, Нтренд -норма ЭП по тренду, ^^ - объем продукции в планируемом периоде, ^-12) -объем продукции в прошлом сезоне, ^ временной отрезок.

Исследование временного ряда ЭП показано на примере типового многономенклатурного предприятия молочной отрасли. Молочный завод состоит из пяти цехов, расчетная нагрузка завода 510 кВт. Данные по электропотреблению взяты за период 1217 суток (41 месяц): Годовое потребление за 2001 год составило 1766,3 тыс. кВт*ч. Пример временного ряда ЭП и его тренда для исследуемого малого многономенклатурного предприятия представлен на рис. 2.

12 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42" Рисунок 2. График временного ряда ЭП и тренда (метод скользящих средних)

(2)

90000

ЭП, кВтч

РЯД

Тренд срезает острые пики на графике нагрузок, которые отражают сезонные колебания, как отображение долгосрочной тенденции, он обладает большей инерционностью, чем исследуемый ряд, поэтому экстремумы тренда и ряда ЭП не всегда совпадают.

Тренд, отделенный методом скользящих средних, исследуется с помощью автокоррелограммы, показывающей численно и графически автокорреляционную функцию Общее уравнение автокорреляционной функции для непрерывного временного ряда "(1) имеет вид:

где Ь=1, 2... - сдвиг во времени, относительно временного ряда электропотребления, "(1) - временной ряд по значениям ЭП.

Выделение тренда, на примере завода, позволило увеличить количество разбиений для существующей статистики. Предварительно коэффициент автокорреляции затухал к 7 месяцу, естественной причиной этому были сезонные колебания, после их отделения, сильная автокорреляция в оставшемся тренде временного ряда электропотребления наблюдается до тридцать пятого члена. Автокоррелограмма для исследуемого завода представлена на рис.3.

00

да ~

(3)

Значения И(Ь)

1 4 8 12 16 20 24 28 32 36

Рис. 3. Коррелограмма ряда с затуханием автокорреляции.

На устойчивую автокорреляцию тренда влияют различные факторы, например изменение технологии и номенклатуры продукции, изменение состава электроприемников. Выделенный из ряда тренд непосредственно используется при расчете удельных норм. Оставшаяся после отделения тренда сезонная составляющая, с учетом наблюдений прошлых сезонов, учитывается на финальной стадии планирования ЭП на следующий месяц, по формуле (2) расчета ЭП.

На рисунке. 4 четко просматривается повторяемость сезонной составляющей, которая зависит от специфики отдельного предприятия, например на объекте исследования, сезонное потребление ЭЭ летом больше чем зимой, и эти колебания сохраняют тенденцию из года в год

ЭП, кВтч

30000 20000 10000 о

-10000 •20000 -30000

УА 1 1 1 А» | > 1 * • 1 / 1ч 1 :

1 г у / ! \ I

\ / 1 \ ■ 1 1 1

!! ^ \ 5 ' -1 и ' с • • > С т * / ! £ ; ¡н

V 1 • Г1\ У

! ^ | \[\ 1 1 Месяц! 1 1

Рисунок 4. График сезонной составляющей ЭП

Погрешность конкретных норм, полученных в процессе вычислений, оценивается абсолютной и относительной ошибкой прогнозируемого (планируемого) ЭП по методике к фактическому ЭП по значениям измерений. В третьей главе определены особенности и специфика нормирования электропотребления на предприятиях малой мощности с широким спектром выпускаемой продукции.

Создана рабочая методика нормирования параметров электропотребления, основанная на моделировании временных рядов ЭП и матричном анализе, от-

личающаяся от существующих методик применением аналитических моделей на основе учета трендовых и сезонных составляющих, для увеличения области устойчивых пространственных зависимостей между электропотреблением и объемом продукции, при дальнейшем построением линейных п регрессионных уравнений с m неизвестными параметрами, и сопровождаемая комплексом алгоритмов и программ для информационного обеспечения.

Метод определения удельных расходов ЭЭ на единицу измерений продукции состоит в построении математической модели ЭП за предыдущие периоды, представляющую собой систему из п уравнений с п неизвестными.

Если число видов продукции m совпадает с числом периодов предыстории п (т.е. m=n), то система уравнений является невырожденной, т.е. det А =Д т^О, и имеем единственное решение по формуле Крамера:

Хп=Дп/Д; Х=А-1хЬ, (4)

где: X - матрица решений, А - матрица коэффициентов VI, Ь - матрица коэффициентов \Уь

Для того чтобы найти w, составляем систему линейных уравнений следующего типа:

г VI ь*1+ У12лу2+Vlmwm=Wl У21«гН- V22w2+... V2mwm=W2

....................................................................................................................(5)

V12w2+,+ Vlmwш=Wl

УП1\У1+ УП2\У2+ ,..., Vnшwm=Wn

Матрица является квадратной, что соответствует случаю равенства числа видов производимой продукции количеству разбиений периода предыстории.

Вышеописанный анализ временных рядов ЭП, позволяет увеличить число используемых периодов предыстории, с шагом в один месяц, эквивалентно числу номенклатуры производимой продукции (программное обеспечение на основе MathCAD позволяет производить матричные операции с 8 млн. элементов в матрице). В случае если разложение на трендовую составляющую все же дает количество периодов предыстории меньше, чем число видов продукции,

на основе технологически связок проводится разбиение всех видов продукции на группы, с применением методов классификации [М.Дж.Кендалл, А.Стюарт].

При изменении номенклатуры на один вид продукции в следующем месяце добавляется еще одно уравнение, в котором одна неизвестная, это норма на вновь введенную продукцию, остальные нормы по цеху определены из прошлых месяцев. С учетом фактического ЭП определяется норма на новую продукцию. При изменении номенклатуры на п видов продукции добавляются п уравнений и нормы на новую продукцию определяются через п месяцев. Таким образом, при уменьшении номенклатуры система уравнений уменьшатся до количества фактически производимой номенклатуры продукции, при увеличении номенклатуры основная система линейных уравнений остается, добавляются лишь уравнения для новых видов. Максимально возможное, разумное, количество учитываемой номенклатуры, при этом подходе, практически не ограничено, при условии соблюдение заявленных граничных условий методики.

Необходимо учесть дополнительную погрешность в первый месяц при вводе нового вида продукции, поскольку норма для него еще не выяснена, погрешность может быть учтена экспертным путем, и с помощью примерного предварительного определения нормы, составив систему линейных уравнений по значения суточного ЭП. Данные графика нагрузки берутся для первых нескольких суток введения новой продукции, при условии, что показатели работы завода в эти сутки отражают его среднемесячные значения.

На примере молочного завода доказана полезность и практический смысл предлагаемых решений задачи. На основе анализа временного ряда электропотребления было выделено 35 периодов предыстории с длительностью в один месяц с устойчивыми автокорреляционными связями. На примере одного из самых многономенклатурных цехов цельномолочной продукции (31 вид продукции) были составлены 31 регрессионное уравнение. С помощью матриц были решены уравнения и в результате были получены коэффициенты, соответствующие удельному расходу ЭЭ по тренду электропотребления. В ос-

тальных цехах, где количество номенклатуры удовлетворяет требованию равенства количеству периодов предыстории, также определены нормы.

Сравнительный анализ планирования ЭП за ноябрь месяц по различным нормам, включая полученную расчетом из методики, приведен в табл. 1. Здесь также представлено относительное отклонение планируемого потребления электрической энергии от фактического. Наибольшее отклонение от реального потребления отмечено в случае использования изначально используемых на заводе норм и справочных отраслевых норм, наименьшие отклонения зафиксированы при использовании норм полученных с применением описанной выше методики. Использование норм полученных с помощью расчетов методики, предлагаемой в диссертации, дает отклонение прогнозируемой величины ЭП от фактического значения не более чем 10-12 %.

Таблица 1

Сравнительная таблица расчета ЭП ло различным нормам_

Наименование цеха Фактичес кое ЭП, кВтч ' Расчет ЭГ1 но нормам

По изначально используемым • на заводе, кВтч Относительное отклонение от фактического ЭП По электроемкост и, кВтч Огноситетьное отклонение от фактического ЭП

Цех 1 7785 3772 -52% 2537 -67%

Цех 2 25548 16520 -35% 13651 -47%

ЦехЗ 59990 87943 47% 97802 63%

Цех 4 10063 18184 81% 3580 -64%

Цех 5 25496 33481 31% 30913 21%

Наименование цеха Фактичес коеЭП, кВтч По отраслевым справочным нормам, кВтч. Относительное отклонение от фактического ЭП По норме из методики, кВтч Относительное отклонение от фактического ЭП

Цех 1 7785 4618 -41% 8221 5,6%

Цех 2 25548 6240 -76% 27890 9,1%

ЦехЗ 59990 26942 -55% 55008> -8,3%

Цех 4 10063 6538 -35% 9793 -2.6%

Цех 5 25496 31167 22% 27275 6,9%

Преимуществами предлагаемой методики являются возможность

, определения удельных норм ЭП по годам, за квартал и месяц; в целом по заводу, отдельным цехам, видам продукции; это позволит вести внутренний аудит ЭП, не прибегая к трудоемким и технически трудно выполнимым операциям, вследствие большого объема информации, и методикам.

В четвертой главе разработан способ практической реализации разработанной методики для диагностики и управления электропотреблением многономенклатурного производства.

Описаны способы реализации и внедрения методики работниками электрослужб малых предприятий на ЭВМ, экономической интерпретации анализа динамики показателей и норм, оценки потенциала энергосбережения.

Для реализации методики на ЭВМ требуется стандартное программное обеспечение MS Excel, MathCAD, SPSS, компьютерный терминал и персонал, управляющий вводом и выводом информации. В соответствии с алгоритмом комплекса (рис.1) службы гл. энергетика, гл. технолога и планового отдела ежедневно вводят информацию со счетчиков учета ЭЭ, фактических и планируемых объемов выпуска продукции. При наличии автоматических систем АСУ ТП и АСКУЭ информация на терминал ЭВМ подается без участия людей. На выходе служба гл. энергетика получает рассчитанные нормы,графики и результаты для экономической интерпретации-ситуации, либо сообщения об ошибках. Подробное описание представлено в пояснительной записке,.

В основе экономической интерпретации лежит учёт и сравнение скорости и градиента (ускорение) изменения.объема производства и соответствующего ЭП, что дает представление персоналу о тенденциях и внутренних законах развития предприятия, а также о внутренних процессах,- которые в начальной стадии своего зарождения остаются, как правило, незамеченными. Это позволяет сделать анализ складывающейся картины ЭП и выбрать наиболее эффективный вариант ее развития, нейтрализовать. негативные тенденции в начальных стадиях развития. Выявляются причины перерасхода ЭЭ: либо изменение номенклатуры повлекло применение более энергоемкой продукции, тогда увеличение ЭП по цеху является нормальным, либо непропорциональное увеличение ЭП по сравнению с объемом производства говорит о несбалансированности этого процесса и возможности его улучшения. Здесь же на основе разности планируемого ЭП и фактического оценивается потенциал энергосбережения.

На примере молокозавода были выявлены цеха с перерасходом ЭЭ для внедрения мероприятий по снижению потерь ЭЭ многономенклатурный, мощный цех цельномолочной продукции и цех сухого обезжиренного молока, обоснованы способы целенаправленного управления процессом ЭП.

На основе разработанных методик определены общепроизводственные, на границе раздела «потребитель - энергоснабжающая организация», цеховые и по виду продукции удельные нормы потребления электрической энергии. Определение норм ЭП позволяет решить задачи установления обоснованных лимитов, планирования заявляемой мощности и выявления внутризаводских потребителей с завышенным ЭП для проведения первоочередного энергетического обследования и последующего внедрения мер по энергосбережению.

В заключении приведены основные выводы по работе:

1. При исследовании применяемых методов нормирования ЭП в среде малых предприятий, выявлена потребность в доступной и эффективной методике расчета удельных норм - существующие методы расчета норм не учитывают мобильность малых производств, в условиях рыночной конкуренции

2. Разработана структура алгоритма обработки пополняемой информационной базы необходимых данных по параметрам электропотребления и производственным показателям малого предприятия. Определены область и границы применимости методики при построении математической модели.

3. Доказана применимость аналитических и прогнозных математических моделей на основе выделения трендовых и сезонных составляющих, для увеличения области устойчивых пространственных зависимостей между электропотреблением и объемом продукции для многономенклатурных предприятий.

4 Создана рабочая методика анализа, нормирования и прогнозирования параметров электропотребления сопровождаемая информационным и алгоритмическим обеспечением с помощью программного комплекса основанного на базе программно-математических комплексов MS Excel, SPSS и MathCAD.

5. Подтверждена практическая ценность методики на примере внедрения в структуру управления и планирования хозяйственной деятельности малого многономенклатурного предприятия молочной отрасли. Используя статистические данные, определены удельные нормы, проанализированы и выявлены места перерасхода ЭЭ в цехах, оценен потенциал энергосбережения, разработаны рекомендации по организации оперативного контроля электропотребления на предприятии и целенаправленному управлению процессом ЭП.

6. Технико-экономический анализ результатов показал, что ошибка прогноза к фактическому значению ЭП не превышает 10-12% по каждому цеху. Ошибка находится в пределах точности, достаточной для оперативного управления режимами электропотребления и планового прогнозирования заявки и оплаты потребляемой электроэнергии и мощности. Ожидаемая экономическая эффективность внедрения методики в первый год выражается в снижении доли затрат на электрическую энергию в себестоимости продукции на 5-7%.

В приложениях приведены исходные данные и результаты анализа статистического материала по ЭП и технологическим показателям ТОО «КЭУ Руднен-ский Гормолзавод», акт внедрения и использование результатов работы при энергетическом обследовании и ведении электрохозяйства предприятияг

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1.Анчарова Т.В., Пищур А.П. Анализ и нормирование электропотребления предприятий средней и малой мощности с многономенклатурным производством // Вестник МЭИ.- 2003.- №2.- С. 35-41.

2. Анчарова Т.В., Пищур А.П. Анализ временных рядов и выделение тренда электропотребления предприятий малой мощности // Новые технологии.-2002.- №3.- С. 42-42.

3. Анчарова Т.В., Пищур АЛ. Анализ и нормирование электропотребления предприятий средней и малой мощности с многономенклатурным производством // Energy & Engineering.- 2002.- №4.- С. 48-50.

4. Анчарова Т.В., Пищур А.П. Проблемы и пути решения анализа и нормирования электропотребления промышленных предприятий с многономенклатурным производством //Электре- 2003.- №6.- С. 22-26.

5. Пищур А.П. Технические аспекты технологического анализа // Новости Электротехники.- 2003.- №4.- С. 70-72.

6. Пищур А.П. Анализ и нормирование электропотребления предприятий средней и малой мощности с многономенклатурным производством // VII Международная научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Тез. докл.-М., 2001.-С. 339-340

7. Пищур А.П. Проблемы анализа удельных норм потребления электроэнергии на многономенклатурных предприятиях. // Межвузовская научно - техническая конференция: Тез. докл.- Йошкар-Ола, 2002.- С. 197-198

8. Пищур А.П. Энергосбережение, проблемы нормирования и анализа электропотребления предприятий малой мощности с многономенклатурным производством. // Международная научно-техническая конференция: Тез. докл.-Павлодар, 2002.- С. 164-165

9. Пищур А.П. Математическая обработка и анализ данных по электропотреблению предприятий средней и малой мощности. // Межвузовская научно - техническая конференция: Тез. докл.- Тула, 2002.- С. 154-155

Ю.Пищур А. П. Проблемы нормирования электропотребления предприятий средней и малой мощности с многономенклатурным производством. // VIII Международная научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Тез. докл.- М., 2003.- С. 176-177

11.Пищур А.П.Анализ временных рядов электропотребления на основе выделения тренда. // IX Международная научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Тез. докл. - М., 2004.- С. 312-313

Зак МТир /^ПЛ. I 5

ПЦ МЭИ (ТУ), Красноказарменная ул., д. 13

ВВЕДЕНИЕ

СОДЕРЖАНИЕ

1. ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕ И АНАЛИЗ НОРМИРОВАНИЯ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ МАЛОЙ МОЩНОСТИ.

1.1. Анализ состояния вопроса нормирования электропотребления предприятий малой мощности с многономенклатурным производством

1.2. Параметры и теоретические основы нормирования величины электропотребления.

1.3. Комплексный подход к анализу, нормированию и прогнозированию потребления электроэнергии.

1.4. Выводы .:.

2. ОПИСАНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ МНОГОНОМЕНКЛАТУРНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

2.1. Задачи анализа временных рядов с учетом специфики процесса энергопотребления и самого производства.

2.2. Математический аппарат анализа временных рядов параметров электропотребления.

2.3. Моделирование временного ряда, выделение тренда и сезонности.

2.4. Накопление и оценка погрешности

3. МЕТОДИКА НОРМИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ НА МНОГОНОМЕНКЛАТУРНОМ ПРЕДПРИЯТИИ МАЛОЙ МОЩНОСТИ

3.1. Особенности и специфика электропотребления многономенклатурных производств малой мощности

3.2. Построение математической модели нормирования удельного электропотребления

3.3. Применение методов классификации в однородных группах номенклатурной продукции предприятия

3.4. Нормирование электропотребления на объекте исследования.

4. ДИАГНОСТИКА, АНАЛИЗ И УПРАВЛЕНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ МНОГОНОМЕНКЛАТУРНОГО ПРОИЗВОДСТВА л.

4.1. Матричный метод экономического анализа динамической системы показателей электропотребления.

4.2. Диагностика процесса электропотребления на основе результатов анализа матричного метода.

4.3. Использование норм потребления электроэнергии для выработки мероприятий по снижению потерь электрической энергии.

4.4. Управление электропотреблением на малых предприятиях

РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В современных экономических условиях стоимость электроэнергии меняется в зависимости от условий рынка, меняются и затраты на производство продукции, в которых доля расходов на оплату электроэнергии составляет до 60%.

Актуальность: Проблема энергосбережения на сегодняшний день является важнейшей для прибыльной и эффективной работы предприятий. Рациональное использования электроэнергии и уменьшение потерь при выпуске продукции на промышленных предприятиях - основы активной энергосберегающей политики в электротехнических комплексах и системах электроснабжения промышленных предприятий. »

Для контроля объема потребления топливно-энергетических ресурсов необходимо планирование электропотребления ЭП. Плановая политика, существовавшая до сегодняшнего дня в энергетике, обусловила низкую эффективность энергоиспользования. Энергоемкость ВВП в России остается длительное время в 2-3 раза выше, чем в США, в 3,5 раза превышала энергоемкость ВВП Западной Европы, а эффективность использования электрической энергии в России - в 6 раз ниже, чем в Японии; и даже в 1,4 раза ниже, чем в Индии и Китае.

Федеральной целевой программой "Энергосбережение России на 19982005 г." заложены принципы надзора за эффективным использованием энергетических ресурсов (организация контроля и учета расхода электроэнергии; проведение энергетических обследований и экспертиза проектной документации) и определена заинтересованность юридических лиц в эффективном энергоиспользовании, которые в случае использования энергии в меньших объемах, чем предусмотрено договором с энергоснабжающей организацией, освобождаются от возмещения ей расходов, если недоиспользование вызвано применением энергосберегающих технологий.

Обеспечить предприятие обоснованными (прогнозными) нормами электропотребления, дать методику расчета этих норм и математический инструмент предприятию для определения заявленного максимума нагрузки и планируемого месячного потребления ЭЭ, для этого и призваны помочь энергосбе-' регающие технологии.

По данным Госкомстата России и журнала «Эксперт» доли убыточных предприятий к общему числу по РФ за 2002 год распределены как 60% - крупные предприятия и по 20% - средние и малые. С другой стороны анализ отраслевых экономических показателей по России за 2002 год, в % к итогу, показывает развитие сектора средних и малых предприятий с многономенклатурным производством. Общий валовой показатель объема производства ожидаемо наибольший в сфере промышленности, второй по величине в сфере торговли и общепита. По показателю выручки от реализации отрасли с преимущественно малым электропотреблением лидируют - 62,1 % к итогу по всем отраслям. При активном росте отрасли и создании новых многономенклатурных предприятий требуется соответствующее техническое сопровождение вновь вводимых и реконструируемых объектов. Здесь эффективное управление энергопотреблением на предприятиях одна из первых и главных задач.

Однако, существующие методики расчета норм практически не учитывают изменения экономических условий, поскольку используется длительный период времени при устойчивом ЭП. Проблема усугубляется, когда производство является многономенклатурным. Обоснованные нормы электропотребления могут обеспечить предприятиям снижение штрафных санкций за счет уточнения заявленного максимума нагрузки, а также определить необходимые организационные мероприятия по снижению затрат.

Целью работы является оптимизация и контроль процесса электропотребления на малых предприятиях с многономенклатурным производством на основе создания рабочей методики анализа, нормирования и краткосрочного прогнозирования параметров электропотребления, с целью предоставления возможности расчета предприятиями технических обоснованных норм расхода электроэнергии.

Цель работы достигается решением следующих задач:

1. Систематизация и рассмотрение существующих методов и подходов к нормированию ЭП, определение особенности и специфики нормирования электропотребления на предприятиях малой мощности с широким спектром выпускаемой продукции,

2. Разработка структуры и алгоритма обработки пополняемой информационной базы данных по параметрам электропотребления и производственным показателям малого предприятия.

3. Доказательство наличия нормального закона для каждого, отдельно взятого малого предприятия или внутри групп малых предприятий, определить область и границы применимости нормального закона при построении математической модели.

4. Применение многомерного статистического анализа, кластеризации и анализа временных рядов к процессу ЭП, для выделения тренда и сезонной составляющей, позволяющие получить устойчивые нормы в условиях многоно-менклатурности и изменения процесса производства в течение года.

5. Создание рабочей методики анализа, нормирования и краткосрочного прогнозирования параметров электропотребления.

6. Определение и анализ удельных норм расхода электроэнергии по цехам и в целом на примере конкретного предприятия.

7. Технико-экономический анализ результатов расчетов; разработка предложений по эффективному применению методики в управлении электрохозяйством и внедрению мер по снижению потребления ЭЭ.

Методы исследования определялись каждой из поставленных задач и в соответствии с руководством по статистическим методам применительно к международному стандарту ИСО 9001:1994 /70/. Использовались положения многомерного статистического анализа, описательной статистики, проверки гипотез, регрессионный анализ, кластер-процедура и анализ временных рядов.

Научная новизна при решении поставленных задач заключается в следующем:

1. Обоснована структура и необходимый минимум информации по технологическим и электрическим показателям многономенклатурного предприятия малой мощности для анализа и нормирования электропотребления.

2. Доказана правомочность применения нормального закона распределения для группы указанных малых предприятий.

3. Сформулированы и предложены необходимые и достаточные граничные критерии при построении математической модели; описывающей функцию электропотребления.

4. Разработана рабочая методика нормирования электропотребления на многоном^нклатурном предприятии малой мощности:

5. Создан комплекс алгоритмов и программ для информационного обеспечения методики, позволяющий собрать максимальное количество информации при минимальной трудоемкости и оперативности расчетного процесса; с гри-сущей наглядностью и простотой результатов.

6. Разработана рабочая методика диагностики, анализа и управление электропотреблением многономенклатурного производства, готовая к применению в управлении электрохозяйством и разработке мер по снижению потребления электроэнергии.

Практическая ценность работы заключается в создании системы нормирования ЭП для малых предприятий с многономенклатурным производством. Предполагаемая методика на уровне конкретного предприятия позволяет рассчитать нормы расхода ЭЭ, повысить их эффективность использования, достовернее заявлять в договорах с электроснабжающей организацией лимиты потребления, проводить диагностику и прогноз возможности превышения заявленной мощности в течение месяца, разработать мероприятия по экономии ЭЭ.

Используя имеющиеся статистические данные, защищаемые положения, позволяют пересмотреть применяемые на предприятии нормы и рекомендованные в отрасли, целенаправленно управлять процессом ЭП, выявить «слабые» места и возможность их устранения, оценить потенциал энергосбережения, организовать оперативный контроль режимов ЭП.

Разработанные методики прогнозирования могут использоваться в других отраслях промышленности, характеризующихся многономенклатурным производством малой мощностью и наличием устойчивых корреляционных зависимостей между технологическими и электрическими показателями.

Основные положения диссертационной работы докладывались на кафедре «Электроснабжение промышленных предприятий» Московского энергетического института (технического университета) в 2000-2004 гг., и были представлены на VII, VIII, IX Международных научно-технических конференциях студентов и аспирантов "Радиоэлектроника, электротехника и энергетика" Московского энергетического института (технический университет); научно-технической конференции «Электроснабжение, электрооборудование, энергосбережение», НИ РХТУ им. Д.И. Менделеева (Новомосковск, 2001 г.); межвузовской научно-технической конференции Тульского государственного технического университета, «Системы управления электротехническими системами». Россия, Тула, 2002г.; международной научно - технической конференции «Наука и новая технология в энергетике», Казахского НИИ энергетики имени академика IIL Чокина, Павлодарского государственный университет имени С. Торайгырова. Казахстан, Павлодар, 2002г.; межвузовской научно - технической конференции «Электроснабжение. Новые технологии», Вологодского государственного технического университета Россия, Вологда, 2002г.;. научно-технической конференции Марийского государственного университета, Россия, Йошкар-Ола, 2002г.

Реализация полученных результатов. Разработанная методика «Определение удельных норм расхода ЭЭ в условиях многономенклатурного производства» использована при энергетическом обследовании ведения электрохозяйства и внедрена на ТОО «КЭУ Рудненский Гормолзавод». Акт результатов внедрения представлен в приложении.

Основные результаты диссертации опубликованы в тринадцати печатных работах и периодических изданиях/8, 9, 10, 107-116/.

Структура и объем работы. Диссертационная работа изложена на 177 страницах машинописного текста с 14 таблицами и 28 иллюстрациями. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, тридцати одного приложения. Приложения представлены на 34 страницах. Список использованной литературы включает 112 наименования работ отечественных и зарубежных авторов.

Основные результаты работы заключаются в следующих положениях:

1. Систематизация и рассмотрение существующих методов и подходов к нормированию ЭП, одновременно с анализом малых предприятий как объекта исследования, выявили отсутствие сегодня эффективной методики расчета удельных норм ЭП, в то время как на предприятиях существует реальная потребность в этом.

2. Доказательство наличия нормального закона для каждого, отдельно взятого малого предприятия или внутри кластера групп малых предприятий, позволило использовать стандартные методы регрессионного анализа и методы краткосрочного прогнозирования расхода электрической энергии, правомочно применение данного положения на практике;

3. Разработана структура алгоритма обработки пополняемой информационной базы данных по суточным параметрам электропотребления и производственных показателей малого предприятия. Определены: область и границы применимости нормального закона при построении математической модели;

4. Существующие сегодня нормы на предприятиях, отраслевые нормы и нормы, получаемые с помощью подхода «сверху», дают недопустимую погрешность и не позволяют провести внутренний энергоаудит на предприятии, выявить места перерасхода ЭЭ.

5. Создана рабочая методика анализа, нормирования и краткосрочного прогнозирования параметров электропотребления сопровождаемая информационным и алгоритмическим обеспечением с помощью программного комплекса основанного на статистических пакетах;

6. Доказана полезность и практический смысл применения многомерного статистического анализа, анализа временных рядов к процессу ЭП, для выделения тренда и сезонной составляющей, позволяющие получить устойчивые нормы, это позволяет увеличить срок жизни нормы, подтверждаемое автокорреляционным анализом и оценкой погрешности.

7. Описаны с помощью математического аппарата, основанного на анализе временного ряда тренда и сезонных факторов, процесс ЭП в условиях много-номенклатурности производства и алгоритм определения технологических норм расхода электроэнергии по цехам и в целом по предприятию.

8. Практическое применение на примере малого типового предприятия с большой номенклатурой продукции молочной отрасли показало практическую ценность методики.

1. Ассортимент продукции предприятий молочной промышленности России в 2000 г. // Молочная промышленность. 2001. №12

2. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. -М.: Мир, 1976. 756 с.

3. Анчарова Т.В., Хабдуллина З.К., Матюнина Ю.В. Определение удельных норм расхода электроэнергии и электроёмкости продукции для многономенклатурного производства // Изв. вузов. Энергетика. 1991. №10. С. 118-124.

4. Анчарова Т.В., Пищур А.П. Проблемы нормирования и анализа расходов электроэнергии на предприятиях средней и малой мощности с многономенклатурным производством // Новые технологии. М.: МГОУ, 2002. №3. С. 42-42!

5. Анчарова Т.В., Пищур А.П. Анализ и нормирование электропотребления предприятий средней и малой мощности с многономенклатурным производством //Вестник МЭИ. М.: МЭИ (ТУ), 2003. №2. С. 35-41.

6. Анчарова Т.В., Пищур А.П. Анализ и нормирование электропотребления промышленных предприятий с многономенклатурным производством (проблемы и пути решения) //Электро. М.: ОАО «Электрозавод» 2003. №6. С. 22-26.

7. Аракелов В.Е., Кремер А.И. Методические вопросы экономии энергоресурсов М.: Энергоатомиздат, 1990. 192 с.

8. Белан А.В., Гордеев В.И. Прогнозирование электропотребления на основе многофакторного регрессионного и корреляционного анализов // Проблемы энергосбережения. Вып.7. К.: Наукова думка, 1991. С. 54-59.

9. Бендат Дж., Пирсол А. Применение корреляционного и спектрального анализа. М.: Мир, 1983. 312 с.

10. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. М.: Мир, 1974, вып. 1. 406 е.; вып. 2. 200 с.

11. Бэнн Д.В., Фармер Е.Д. Сравнительные модели прогнозирования электрической нагрузки. М.: Энергоатомизат, 1987. 200 с.

12. Вайну Я.Я-Ф. Корреляция рядов динамики. М.: Статистика, 1977. 119 с.

13. Вейц В.И. Экономия электроэнергии в промышленности. М. - Л.: Гос-энергоиздат, 1947. - 208 с.

14. Венецкий И.Г., Основы теории вероятностей и математической статистики. Москва: Изд-во «Статистика», 1968.

15. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969. 576 с.

16. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория случайных процессов и её инженерные приложения. М.: Наука, 1991. 384 с.

17. Вести из Минсельхоза России // Молочная промышленность. 2002. №4

18. Воронкин А.Ф., Жабрев Э.А. Служба главного энергетика. Л.: Лениздат, 1989. 143 с.

19. Ворыпаев Л.Г., Коневский М.Б. Алгоритмы и программное обеспечение оперативного прогнозирования электропотребления // Изв. вузов. Электромеханика. 1997. №1-2. С. 131-132.

20. Глухов В.А., Злобин А.Ф., Надтока И.И., Надтока В.И. Исследование характеристик графиков электрической нагрузки и их моделей // Изв. вузов. Электромеханика. 1982. №9. С. 1041-1044.

21. Головкин П.И. Энергосистема и потребители электрической энергии. 2-е изд. М.: Энергоатомиздат, 1984. 360 с.

22. Гордеев В.И. К расчёту характеристик графиков электрической нагрузки // Изв. вузов. Электромеханика. 1971. №1. С. 150-154.

23. Гордеев В.И. Регулирование максимума нагрузки промышленных электрических сетей. М.: Энергоатомиздат, 1986. 184 с.

24. Гордеев В.И., Васильев И.Е., Щуцкий В.И. Управление электропотреблением и его прогнозирование. Ростов-на-Дону: Изд. РГУ, 1991. 104 с.

25. ГОСТ 27322-87. Энергобаланс промышленного предприятия. Общие положения. .

26. ГОСТ 30166-9.5 Ресурсосбережение. Основные положения.

27. ГОСТ Р 51380-99. Энергосбережение. Методы подтверждения соответствия показателей энергетической эффективности энергопотребляющей продукции их нормативным значениям. Общие требования.

28. ГОСТ Р 51749-2001. Энергосбережение. Энергопотребляющее оборудование общепромышленного применения. Виды. Типы. Группы. Показатели энергетической эффективности. Идентификация.

29. ГОСТ Р 51750-2001. Энергосбережение. Методика определения энергоёмкости при производстве продукции и оказании услуг в технологических энергетических системах. Общие положения.

30. Гофман И.В. Нормирование потребления энергии и энергетические балансы промышленных предприятий. М. Л.: Энергия, 1966. 320 с.

31. Гофман И.В., Госпитальник Г.Л. Организация и планирование энергохозяйства промышленных предприятий. М. - Л.: Госэнергоиздат, 1954 - 440 с.

32. Гренандер У. Случайные процессы и статистические выводы. М.: Изд-во иностранной литературы, 1961. 168 с.

33. Грязнов С. А. Совершенствование расчетов норм расхода электроэнергии. М.: Промышленная энергетика, 1986, №5

34. Гунин В.М., Копцев Л.А., Никифоров Г.В. Опыт нормирование и прогнозирования электропотребления промышленного предприятия на основе математической обработки статистической отчётности 7/ Промышленная энергетика. 2000. №2. С. 2-6.

35. Гурский С.К. Адаптивное прогнозирование временных рядов в электроэнергетике. Минск: Наука и техника, 1983.271 с.

36. Данилюк JI.B., Дремин В.П., Загородний С.В. Управление режимом электропотребления промышленных предприятий. Киев: Общ-во Знание УССР, 1983. 16 с.

37. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессии. М.: Финансы и статистика, 1981.302 с.

38. Дзеленцкий А.Я., Ибрагимов К.Х., Хашимов Ф.А. Многовариантное решение задач анализа, прогнозирования и нормирования электропотребления на промышленных предприятиях, выпускающих разнородную продукцию // Промышленная энергетика. 2000. №5. С. 43-47.

39. Доброжанов В.И. Управление электропотреблением промышленных предприятий на примере газоперерабатывающих заводов // Изв. АН СССР. Энергетика и транспорт. 1990. №1. С. 41-50.

40. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: В 2-х Кн. М.: Финансы и статистика. Кн. 1.1986. 366 с.

41. Дубров A.M. Обработка статистических данных методом главных компонент. М.: Статистика, 1978. 135 с.

42. Жилин Б.В., Лагуткин OJE., Якимов А.Е. Определение значимых технологических параметров для оценки электропотребления Новомосковского ПО «Азот» // М.: Деп. в ВИНИТИ. 1992. №2987-В93.

43. Жичкин С. В. Методика обеспечения краткосрочного управления электропотреблением при дискретизации технологии рынком (на примере химической промышленности). Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Москва: Изд-во «МЭИ», 2001.

44. Задорина Т.О. Проблема точности расходов электроэнергии на структурных различных уровнях производства. М. Нормирование и учет в системах энергосбережения, 1985 - 56 с.

45. Иванов B.C., Соколов В.И. Режимы электропотребления и качество электроэнергии систем электроснабжения промышленных предприятий. М.: Энер-гоатомиздат, 1987. 336 с.

46. Ильинский Н.Ф., Терехов В.М., Вопросы к общему курсу электропривода, Изд-во «Энергия», 1967.

47. ИСО/ТР 10017. Руководство по статистическим методам применительно к ИСО 9001:1994. Первое издание 1999-09-01.

48. Каялов Г. М. Определение максимума нагрузок произвольных электроприемников. М.: Электричество, 1951, №9-10

49. Кендалл М.Дж. Временные ряды. М.: Финансы и стаистика, 1981. 199 с.

50. Кендалл М.Дж., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976. 763 с.

51. Кендалл М.Дж., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. М.: Наука, 1973.900 с.

52. Клюев Ю.Б. Планирование электропотребления на промышленном предприятии. М.: Энергия, 1970. 120 с.

53. Колмогоров А.Н. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Наука, 1986.-440 с.

54. Колмогоров А.Н., Фомин С.В., Элементы теории функций и функционального анализа. - М.: Наука, 1989 - 623 с.

55. Константинов Б. А. О применении математических методов при нормировании электроэнергии в промышленности. М.: Электричество, 1964, №1

56. Константинов Б. А. Оптимизация режимов электропотребления в промышленности. М.: Промышленная энергетика, 1980, №5

57. Кудрин Б.И. Введение в технетику. Томск: Изд. Томск, гос. ун-та, 1993. 552 с.

58. Кудрин Б. И. Организация, построение и управление электрическим хозяйством металлургических предприятий. Докторская диссертация. М.: Ги-промез, 1979.

59. Кудрин Б.И. О теоретических основах и практике нормирования и энергосбережения // Промышленная энергетика. 2000. №6.

60. Кудрин Б.И. Проблемы электроэнергетики и техноценологическое определение параметров электропотребления как основа нормирования и энергосбережения // http://www.technetica.pmc.m:8l0l/eleclTic/index.html

61. Кудрин Б.И. Проектное обеспечение реструктуризации электрического хозяйства чёрной металлургии // Сталь. 2001. №2. С. 84—88.

62. Кудрин Б. И. Системный анализ техноценозов. Томск: Изд-во ТГУ, 1978.

63. Кудрин Б.И. Электрика, или почему маститые учёные не знают, что это такое // http://www.technetica.pmc.ru:8101/electric/index.html

64. Кудрин Б.И. Электроснабжение промышленных предприятий. М: Энерго-атомиздат, 1995. 416 с.

65. Кудрин Б.И., Жилин Б.В., Лагуткин О.Е., Ошурков М.Г. Ценологическое определение параметров электропотребления многономенклатурных производств. Тула: Приокское книжное издательство, 1994. 122 с.

66. Михайлов В.В. Тарифы и режимы электропотребления. М.: Энергия, 1974. 128 с.

67. Морхов А.Ю. Определение заявляемой мощности предприятия в условиях нестабильности производства // Изв. вузов Электромеханика. 1996. №3-4. С. 85-87.

68. Надтока И.И. Нормирование, контроль и управление электропотреблением в АСУ энергетического хозяйства предприятия // Электрические нагрузки и

69. Олейников В.К., Никифоров Г.В. Нормирование энергозатрат при многономенклатурном производстве // Промышленная энергетика. 2000. №6.

70. Пищур А.П. Проблемы анализа удельных норм потребления электроэнергии на многономенклатурных предприятиях. // Марийский государственный университет. Сборник научных трудов научно-технической конференции. Россия,к*1. Йошкар-Ола, 2002.

71. Пищур А.П. Энергосбережение, проблемы нормирования и анализа электропотребления предприятий средней и малой мощности с многономенклатурным производством. // Казахский НИИ энергетики имени академика Ш. Чокина,

72. Павлодарский государственный университет имени С. Торайгырова. Сборник научных трудов международной научно технической конференции «Наука и новая технология в энергетике» Казахстан, Павлодар, 2002.

73. Пищур А.П. Технические аспекты технологического анализа // Новости Электротехники Санкт-Петербург, 2003. №4(22). С. 70-72.

74. Понаровкин Д.Б., Лоскутов А.В., Матюнина Ю.В. Основы энергетического менеджмента. М.: Издательство МЭИ, 2000. 72 с.

75. Правила учета электрической энергии (Сборник основных нормативно-технических документов, действующих в области учета электроэнергии). М.: Главгосэнергонадзор России АОЗТ "Энергосервис", 1999. 367с.

76. Праховник А.В: Управление электропотреблением (концепция, методы и средства) // Изв. АН СССР. Энергетика и транспорт. 1990. №1. С. 5-16.

77. Румшинский JI.3., Математическая обработка результатов эксперимента. Москва: Изд-во «Наука», 1971.

78. Саитбаталова Р.С., Грачева Е.И., Хатанова В.А. Оперативное прогнозирование режима электропотребления // Промышленная энергетика. 2000. №6.

79. Сальников А.Х., Шевченко Л.А. Нормирование потребления и экономия топливно-энергетических ресурсов. М.: Энергоатомиздат, 1986. 240 с.

80. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. М.:Мир, 1980. 456 с.

81. Сергеев В.Н. Пищевая и перерабатывающая промышленность России // Молочная промышленность. 2001. №12

82. Скворцов Р.А., Распопов А.В. Прогнозирование электропотребления промышленного предприятия в условиях нестабильной экономики // Электрификация металлургических предприятий Сибири. Вып. 7. Томск: Изд-во Томск, гос. ун-та, 1997. С. 230-238.

83. Тайц А.А. Применение математического метода при нормировании удельных расходов электроэнергии в промышленности. М.: МИЭИ им. С. Орджоникидзе, 1973. - 55 с,

84. Усихин В.Н. Оценка погрешности электротехнических расчетов в системе цехового электроснабжения. Москва: Промышленная энергетика, 1994, №2.

85. Фёрстер Э., Рёнц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа. -М.: Финансы и статистика. 1983. 303 с.

86. Хабдуллина З.К. Разработка методики электропотребления в условиях многономенклатурного производства. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Москва: Изд-во «МЭИ», 1993.

87. Хинчин А.Я. Восемь лекций по математическому анализу. М.: Наука, 1977. 279 с.

88. Е.Н. Baracat. Modeling of nonstationary time-series data. Part l.Data with regular periodic trends // Electrical Power and Energy System. 2001. №23

89. Brown R.G. Smoothing, Forecasting and Prediction (good presentation of exponential smoothing). Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall, 1963.

90. Daniel E. Nordell. Principles for Effective Load Management. IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems, 1985, Vol. PAS-104, No. 6, p. 1450-1454.

91. Dillon T.S., Sestito S., Leung S. Short Term Load Forecasting Using an Adaptive Neural Network// Electrical Power and Energy Systems. Vol. 13, №4, August, 1991, p. 186-192.

92. Fischer R. A. The general sampling distribution of the multiple correlation coefficient. Proc. London Roy. Soc. A. 1928, vol. 121, N 787, p. 654 - 673.

93. Handschin E., Dorneman. Bus Load Modeling and Forecasting. IEEE Transaction on Power Systems, 1988, Vol. 3, No. 2, p. 627-633.

94. Hoff J. C. A practical guide to Box-Jenkins forecasting. London: Lifetime Learning Publications, 1983

95. Kohonen T. Self-Organization and Associative Memory, 2nd Edition, Berlin: Springer-Verlag, 1987.

96. Lippman R. P. An introduction to computing with neural nets, IEEE ASSP Magazine, pp. 4-22, 1987.

97. Makridakis S. G., Wheelwright S. C. Forecasting methods for management - (5th ed.). New York: Wiley, 1989.

98. Makridakis S. G., Wheelwright S. C., McGee V. E. Forecasting: Methods and applications (2nd ed.). New York: Wiley, 1983.

99. Pankratz A. Forecasting with univariate Box-Jenkins models: Concepts and cases. New York: Wiley, 1983.

100. Ruey-Hsun Liang, Ching-Chi Cheng. Short-term load forecasting by a neuro-fuzzy based approach // Electrical Power and Energy System. 2002. №24

101. Willis H. Lee, Powell R.W., Wall D.L. Load Transfer Coupling Regression Curve Fitting for Distribution Load Forecasting. IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems, 1984, Vol. PAS-103,No. 5, p. 1070-1076.