автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизированная система управления потреблением топливных газов на металлургическом предприятии

□03057876

На правах рукописи

Япрынцева Илона Алексеевна

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ПОТРЕБЛЕНИЕМ ТОПЛИВНЫХ ГАЗОВ НА МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОМ

ПРЕДПРИЯТИИ

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Челябинск 2007

003057876

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор Казаринов Лев Сергеевич.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Волович Георгий Иосифович; доктор технических наук, профессор Голяк Сергей Алексеевич.

Ведущее предприятие - ОАО «Уралэнергочермет», г.Екатеринбург.

Защита состоится

«;/ »007г.

на заседании

диссертационного совета Д 212.298.03 при Южно-Уральском государственном университете по адресу: 454080. г. Челябинск, пр. им. В.И. Ленина, 76, ауд.1001/главный корпус.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Южно-Уральского государственного университета.

Автореферат разослан « ДД»

Ученый секретарь

диссертационного совета

А.М. Коровин

3. На основе метода группового учета аргументов предложена процедура построения моделей прогнозирования потребления многокомпонентных газовых смесей, позволяющая существенно повысить точность прогноза для сложных технологических процессов.

Практическая ценность:

1. Полученные научные результаты служат основой для разработки автоматизированных систем управления потреблением топливных газов на металлургическом предприятии.

2. Создано программное обеспечение для решения задачи построения оптимальной модели прогнозирования потребления топливных газов в технологических процессах по данным эксплуатации. Программное обеспечение ориентировано на использование в составе АРМ технолога в АСУ ГАЗ.

Реализация работы

Разработанное методическое и программное обеспечение мониторинга и прогнозирования потребления топливных газов внедрено в подсистему АСУ ГАЗ в составе АСУ «ЭНЕРГО» ОАО «ММК» и используется для составления прогнозов потребления природного газа цехами и подразделениями ОАО «ММК» с целью минимизации штрафов.

Экономический эффект от внедрения диссертационной работы на ОАО «ММК» составляет более 60 млн. руб. в год. Внедрение результатов диссертационной работы подтверждено соответствующим актом.

Апробация работы

Основные результаты исследования, изложенные в диссертации, докладывались на 1-й Международной научно-технической конференции молодых специалистов предприятий и учебных заведений металлургической промышленности, г. Магнитогорск, 28 марта 2001год; на 5-й Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Энергетики и металлурги настоящему и будущему России», г. Магнитогорск, 20-21 мая 2004г.; на Всероссийской научно-технической конференции

Ч Ра?пяйпт1:а пппгпашшпгп п^ргпририио пптимяпьипгл

прогнозирования потребления топливных газов в рамках АСУ ГАЗ.

6. Внедрение разработанных методов прогнозирования потребления газа в практику управления технологическими процессами металлургического производства в рамках АСУ ГАЗ ОАО «ММК».

Объектом исследования являются технологические процессы металлургического производства, рассматриваемые с точки зрения потребления топливных газов на металлургическом предприятия.

Предметом исследования являются методы, алгоритмы и модели прогнозирования потребления топливных газов в рамках автоматизированных систем управления потреблением топливных газов на металлургическом предприятии.

Методика исследования

В основу методики исследования положены труды российских и зарубежных ученых по прогнозированию энергетических ресурсов, методы математической статистики, математического программирования, теоретические и методологические основы построения АСУ ТП.

Научная новизна:

1. Произведен анализ существенных факторов комплекса технологических процессов, составляющих металлургическое производство, определяющих объемы потребления топливных газов. На основе проведенного анализа предложена система прогнозирующих моделей металлургического производства, а также информационная структура АСУ ГАЗ, позволяющая осуществлять мониторинг и прогнозирование потребления топливных газов на металлургическом предприятии.

2. Разработаны модели оптимального прогнозирования потребления топливных газов по технико-экономическому критерию- Базовым технико-экономическим критерием принята величина экономических потерь, включающая величину штрафа, налагаемого на предприятие за недостоверное определение лимитов потребления природного газа в прогнозируемый период.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В работе на материалах ОАО «ММК» проводится анализ задач, возникающих в связи с необходимостью потребления топливных газов в технологических процессах и задач минимизации объемов потребления покупного природного газа на основе прогнозирования на регулируемый период.

Структура месячного потребления топливных газов на ОАО "ММК"

I

! Природный газ:

380 000.00 тмЗ 23%

Коксовый газ: 180 163.90 тмЗ 11%

I

I

!

' О Доменный газ. тмЗ ■ Коксовый газ, тмЗ П Природный газ, тмЗ

Рис. 1. Структура потребления топливных газов на ОАО «ММК»

Общая структура АСУ ГАЗ, являющаяся подсистемой АСУ «ЭНЕРГО» ОАО «ММК» приведена на рисунке 2.

Автоматизированная система учета ТЭР на ОАО «ММК» разработана для 146 узлов учета топливных газов: природный газ - 71 узел учета; коксовый газ-45 узлов учета; доменный газ - 30 узлов учета. На ОАО «ММК» идет процесс оборудования первичных средств измерения корректорами СПГ-762, которые обеспечивают формирование в цифровом виде значений телеизмерений и предоставляют специальный протокол доступа к этим данным. Сервера узлов сбора данных обеспечивают сбор измеренных и сформированных данных со счетчиков, предварительную их обработку, приведение к нормальному виду и передачу далее.

Доменный газ: 1 068 243.00 т«3; 66%

ст>мс;ггсс, аспирантов и мополых ученых по проблемам промышленной теплоэнергетики, г. Челябинск, 4 мая 2006год; на 7-й Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Энергетики и металлурги настоящему и будущему России», г. Магнитогорск, 24-26 мая 2006года.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ, в том числе 3 работы в ведущих рецензируемых научных журналах ВАК.

Положения выносимые на защиту:

1. Система моделей прогнозирования потребления топливных газов в технологических процессах, составляющих металлургическое производство.

2. Метод и алгоритм оптимального построения прогнозирующих моделей по технико-экономическому критерию.

3. Процедура построения моделей потребления многокомпонентных газовых смесей для сложных технологических процессов.

4. Информационная структура АСУ ГАЗ, осуществляющая мониторинг и прогнозирование потребление топливных газов на металлургическом предприятии.

др.) проблему способности человека быть субъектом жизни рассматривают через призму образа жизни субъекта, его представлений о мире.

Педагоги (В.Г. Белинский, К.А. Гельвеций, П.Ф. Каптсрсв, Л.А. Коменский, Д. Локк, A.C. Макаренко, И. Г. Песталоцци, Н.И. Пирогов, Ж.Ж. Руссо, Л.Н. Толстой, К.Д. Ушинский), исходя из своих представлений о той жизни, которую должен вести человек, создавали собственную педагогическую теорию и выстраивали свою педагогическую систему, опираясь на социально-историческое представление о жизни.

Работы К.А. Абульхановой, Г.А. Берулава, A.A. Деркач, В.Н. Дружинина, Е.А. Климова представляют попытку решить вопрос о влиянии представлений субъекта о мире на характер взаимодействия индивида с окружающей действительностью, на успешность его профессиональной деятельности.

Процесс формирования установки на всестороннее восприятие ситуации и принятие ответственного решения не может развиваться в рамках лишь чисто психологических. Играя роль жизнеопределяющего фактора, этот процесс должен рассматриваться на стыке таких наук, как философия, социология, психология и педагогика.

Формирование установки на всестороннее восприятие ситуации и принятие ответственного решения целесообразно осуществлять в условиях планомерно-организованного учебно-воспитательного процесса в школе и ВУЗе, но отсутствуют соответствующие разработки, специализированные программы и не подготовлены кадры для проведения данной работы.

Поэтому акцент следует сделать на обучение студентов педагогических специальностей, поскольку им в скором будущем предстоит осуществлять целенаправленный воспитательный процесс в средних, средне-специальных и высших учебных заведениях.

Обучить специальным знаниям школьников и студентов педагоги смогут, как в процессе межличностного взаимодействия, предлагая-проецируя соответствующие паттерны мыследействия для разрешения возникших противоречий, так и целенаправленно через организацию специализированного курса со своими воспитанниками - при условии первоначального прохождения данного курса самими педагогами. Это, по нашему мнению, будет способствовать более широкому охвату возможностей разрешения вышеназванных проблем и быстрому приобретению субъектом необходимых знаний, умений и навыков.

Таким образом, актуальность выбранной темы исследования обусловлена следующими существующими противоречиями:

- между имеющимися стереотипами восприятия окружающего, оценки ситуаций, действий и необходимостью по-новому оценивать ситуации для адекватного поведения;

- между необходимостью обучения умению по-новому оценивать ситуации, Принимать решения и отсутствием специализированных учебных программ в школах и ВУЗах;

- между необходимостью обучения необходимым знаниям, умениям, навыкам в школах, в ВУЗах и неподготовленностью педагогов к этой деятельности.

Технология формирования установки на всестороннее восприятие ситуации и принятие ответственного решения у будущих педагогов предполагает оптимальное сочетание психолого-педагогических условий (подбор упражнений, их количество,

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. Сегодня общество развивается с высокой

i*r<»ni»uLm пииаииииплти и иитририпилгты Mimpimpriiipppo ^irAunnн 1ГЛ-ПЛинтнирли'пй

положение государства по-новому определяет социальный статус каждого конкретного гражданина - делая его одновременно п более свободным и менее защищенным. От субъекта требуются знания, умения и навыки, обеспечивающие его эффективное поведение в быстро меняющихся условиях. Не обладая таковыми, субъект нового социального устройства, сталкиваясь с проблемой, не может ее эффективно разрешить, потому что не знает, как! Это несправедливо лишает его возможности выстраивать жизнь в желаемых им характеристиках, формирует негативное отношение к жизни, лишает его удовлетворенности жизнью и даже желания жить. В то время как специальные знания, давали бы возможность найти пути разрешения проблемы, не усугубляя ее, реализовывать себя, формируя желаемые установки.

В «Концепции модернизации российского образования на период до 2010 года», главная задача российской образовательной политики определена как обеспечение современного качества образования на основе сохранения его фундаментальности и соответствия актуальным и перспективным потребностям личности, общества и государства. Поэтому в последние годы одним из приоритетных направлений образовательной политики, как это определено в «Стратегии Российской Федерации в области науки и инноваций до 2010 года» является: «повышение уровня «человеческого капитала» - одного из основных конкурентных преимуществ России».

Таким образом, актуальность проблем, исследуемых в диссертационной работе, определена реалиями сегодняшнего дня, конкретизированными в государственных образовательных программах.

Представление субъекта о мире, основой которого является его индивидуальный социокультурный опыт, в значительной степени детерминирует эффективность жизнедеятельности субъекта, определяет ощущение им собственного благополучия. Установки, которые передаются из поколения в поколение, не всегда способны обеспечить эффективность социальной адаптации. Это обусловлено с одной стороны их несоответствием новым реалиям, а с другой стороны, их неосознанностью, отсутствием понимания их возможной субъективности, их неадекватности изменившимся условиям, а значит и не возможностью их изменения. Это делает субъекта менее гибким в плане приспособления к окружающей действительности и ее освоения.

В то время как умение всесторонне воспринимать ситуацию, видеть различные стороны ситуации, осознавать наличие выбора и принимать на себя ответственность за осуществленный выбор, за принятое решение, умение взаимодействовать с ситуацией, а не зависеть от нее давало бы возможность разрешения проблем подобного рода (А. Адлер, Р. Ассаджиоли, А. Бек, Б.Д. Карвасарский, А.Н. Леонтьев, Р. Мэй, В.Н. Мясищев, Ф. Перлз, СЛ. Рубинштейн, В. Сатир и др.)

Таким образом, проблема заключается в отсутствии у субъекта специальных знаний, умений и навыков и, как следствие этого его неспособности всесторонне посприниметь апуащио и гибко реагировать па изменяющиеся условия.

Гуманистическая психология (А.Г. Асмолов, A.B. Запорожец, В.П. Зинченко, А.Н. Леонтьев, В.Н. Мясищев, С.Л. Рубинштейн, Д.Н. Узнадзе, А. Маслоу, Р. Мэй и

Рис. 2. Автоматизированная система учета, контроля, управления потреблением топливных газов на ОАО «ММК»

Автоматизированная система учета на UAO «ММК» имеет четко выраженную многоуровневую организацию. Система состоит из трех уровней. Схема функциональной структуры АСУ «ГАЗ» на ОАО «ММК» приведена на рисунке 3.

. Уровень I (нижний)

Данный уровень представлен подсистемой «ПТК сбора данных нижнего уровня» и обеспечивает измерение требуемых технологических параметров, формирование на основе измерений первичных данных в цифровом виде и предоставление сформированной информации на следующий уровень. Подсистема включает в себя следующие компоненты: датчики и преобразователи; корректоры-вычислители;

технологическая сеть сбора данных.

Уровень II - уровень сбора, предварительной обработки данных и распределения данных телеметрии

Назначение уровня - сбор информации с нижнего уровня, распределение собранной информации по различным потребителям, обеспечение записи собранной информации в базу данных, предоставление собранной информации персоналу в оперативном режиме.

Уровень III - уровень использования данных и взаимодействия с системами управления производственными ресурсами

Назначение уровня - обработка и хранение информации, поступающей из различных источников. Позволяет делать различную обработку поступающей с нижнего уровня информации и ее представление.

КИС ОАО"ММК"

АСУ

Уровень 1М

"Энергетика" —

Подсистема Энергосервер

БД Энергосервер

Историческая информация о ходе технологического пппилпла

АРМ Энергосервер

И_

Уровень II

АСДУ "Энерго"

С

Промышленная БД

I I I I

Узел обмена с существующими АСДУ

Узел

предварительной обработки данных и записи в БД_

Узел обмена данными с Диспетчерской подсистемой

Узел

протоколирования ^ и статистики

Узел сбора данных с 1 нижнего уровня

Подсистама сбора и лртдеаритальмой обработки банных

Уровень 1

Службы и подразделения ОАО "ММК"

контроллер -вычислитель СПГ-762

11 -I 11 -1 (11

Оперативная информация о ходе технологического процесса

Данные состояния технологического процесса

с

X

Датчики давления и температуры

Подсистама ПТК сбора данных

Данные оперативного контроля ] состояния технологического процесса энергоснабжения

Учетные данные техологического п^юцвсса энергоснабжения

^ Протокольные данные ^ и статистическая информация

Рис. 3. Схема функциональной структуры «АСУ ГАЗ» на ОАО «ММК

Структура энергетических потоков металлургического предприятия представлена на рис.4.

Уголь

Природный газ Коксовый гат Поменный газ Злектпознепгия Пар

Кислопол

Рис. 4. Структура энергетических потоков металлургического предприятия

Со стороны закупается природный газ, а также коксующийся и энергетический уголь. Вырабатывается - доменный и коксовый газы. Крупнейшими потребителями топливных газов на ОАО «ММК» являются доменный цех и электрические станции комбината - ТЭЦ, ЦЭС, ПВЭС. На

долю электростанций комбината приходится природного газа - 47,5%, коксового газа - 27,53%, доменного газа - 47,17%. Доменный цех потребляет природного газа - 26%, коксового - 5%, доменного газа - 34%.

На основе методов факторного и регрессионного анализа в работе был проведен анализ взаимосвязей потребления топливных газов и технологических показателей для основных цехов ОАО «ММК». Формированию структуры регрессионной модели предшествовали следующие стадии анализа:

1. Предварительный анализ факторов, характеризующих работу цеха, с изучением парных корреляций между потреблением топлива и технологическими параметрами.

2. Оценка значимости влияния выделенных факторов с помощью частного коэффициента корреляции в уравнениях регрессии, полученных в результате пошаговой и множественной регрессии.

В таблице 1 приведены полученные статистические модели потребления топливных газов обследованных цехов ОАО «ММК». Доля потребления топливных газов цехами и подразделениями комбината, рассчитанная по модели потребления топлива, составила (100% по доменному газу, 95% по коксовому газу и 95 % по природному газу). При этом доля природного газа в совокупности потребления Доменным цехом, ТЭЦ, ЦЭС и ПВЭС составляет в среднем 75% от всего потребления природного газа цехами и подразделениями ОАО «ММК».

Все представленные модели адекватно отражают реальный процесс потребления топливных газов на ОАО «ММК», расчетные значения Р-критерия значительно превышают табличные, найденные для уровня значимости а = 0,05.

Таблица 1

Модели потребления топливных газов на ОАО «ММК»____

№ Цех Модель потребления топлива Расшифровка факторов R

1 Доменный цех V™ =0,5306Чугун +4571 М10+91810Сера+ +6786Летучие-65250 ПГ д = 0,2559 • М25 - 0,4897-Зола - 0,00002644 -- ВыходКГ+10,6 Удг+кг = 0,1139-Выход ДГ+7654Летучие--0,2103кокс+2350-3ола-368,1 м25+15070 Ссра-2778 Уд. =0,6228-Удч,г +0,02507ВыхДГ-397,8М25-1736-Зола-0,04262ВыхКГ+51570 Чугун — производства чугуна доменным цехом, тонн; М10 - кокс фракции 10 мм ( качество кокса), %; Сера - содержание серы в коксе, % ; Летучие - содержание летучих в коксе, %; Утом - объем потребления топлива (кокса и природного газа), т.у.т; М25 - доля производства кокса фракции 25мм, характеризует качество кокса, %; Зола - содержание золы в коксе, характеризует качество кокса, %; Выход КГ - выход коксового газа при производстве кокса, тмЗ; ПГд-доля потребления природного газа доменным цехом, %; Выход ДГ - выход доменного газа при производстве чугуна доменным цехом, тмЗ; Летучие - содержание летучих веществ в коксе, характеризуют его качество, %; Кокс - потребление цехом сухого скипового кокса, т; Удг+и- - потребление топлива (коксового и доменного газа) на воздухонагреватели доменного цеха, т.у.т; 0,9908 0,9338 0,9601 0,9906

2 ЛПЦ-4 Утопл = 0,059924Производство+11ППР--25,4Простои+13880 Производство - объем прокатанного металла, тонн; ППР - планово-предупредительные ремонты стана, час; Простои - текущие простои стана, час; Ути - объем потребления топлива (природного и 0,9629

Продолжение таблицы 1

ПГд —0,002365Т+0,00002126-Топл-0,0007722 ППР--0,000001267 Производство+1,139 Упг=ПГд - Утош V«. ~ \\опл. У„р коксового газов) цехом, тут; Т-температура наружного атмосферного воздуха, Кельвин; Топл - объем потребления топлива (природного и коксового газов ) цехом, т; ГТПР - планово-предупредительные ремонты, час; Производство - объем прокатанного металла, тонн; ПГд - доля потребления природного газа цехом, %; 0,92

3 кхп Утот = +0,09621 Кокс - 733,4-оборот - 20270-Сера + +1279Влага +30420 V,» =8977+0,07476Кокс/кг +0,3084Топл+ +1707Летучие --8149 Сера+55,9 М25 ^ДГ ^топл » Уцг Кокс — производство металлургического кокса сухого, т; Оборот - обороты коксовых батарей средние, об/час; Сера - содержание серы в коксе, характеризующая его качество, %; Влага - содержание влаги в коксе, характеризует качество кокса, %; Утош, - объем потребления топлива (коксового и доменного газа) на обогрев коксовых батарей, т.у.т; Кокс/кг - выработка валового кокса 6% влажности на доле потребления коксового газа, т; Топливо - потребление всего топлива (коксового и доменного газа), т.у.т; Летучие - содержание летучих веществ в коксе, характеризуют его качество, %; М25 - доля производства кокса фракции 25 мм, характеризует качество кокса, %; - объем потребления коксового газа, т.у.т; 0,9642 0,9943

4 ЛПЦ-10 = 0,05708-Производство - 50,92-Доля ГП+ +7.549ППР +2492 Производство - объем производства, тонн; ППР - плановые простои стана, час; Доля - доля горячего посада, %; Упг - потребление природного газа цехом, т.у.т; 0,9781

Полученные модели потребления топливных газов были оптимизированы на основе использования технико-экономического критерия, отражающего экономические потери предприятия за счет неточности прогноза потребления топливных газов.

Методика построения оптимальной модели прогнозирования

Общий вид прогнозной модели:

У = 1"[а](х), (1)

где у - объем потребления газа,

х - вектор технологических факторов,

а - вектор структурных параметров прогнозирующих моделей

Ошибка прогнозирования:

е»=Уи-^М (х),и€ и, (2)

где и - индекс статистического наблюдения, принимающий значение из индексного множества и.

На рис. 5 представлена зависимость штрафа налагаемого на предприятие в зависимости от цены ошибки прогнозирования потребления газа.

Рис. 5. Цена ошибки

Суммарный штраф за неточный прогноз

с = Еэ;

еи

+ 1Б2

ш

и

где аи, С1и - отрицательные и положительные значения ошибки соответственно,

п

ей — Уи ^ а .¡х.|и .

3=0

Условие минимума суммарного штрафа

(4)

дС

да\

= -28г11(еШ Уи- 2 ajx

]=0

.1"

Хш;

~28ш1%51 Уи" I а,х]и \ j=0

Хш

-0.

где 1

еи|] > '(еи|) - единичная функция.

Решение линейного алгебраического уравнения п

X = с!|; ¡=0...п;

Ву = 5?и|ей|)хш х^ + ивеЛ

и и

(1; = Бг 2 ^(|ей|)уи у^ + Бш 2 '(

¡и х ]и

(5)

(6)

Окончательное решение нелинейной задачи осуществляется итерационно на основе последовательных решений системы линейных алгебраических уравнений (6), определяющих минимизацию целевой функции (5) методом наискорейшего спуска.

Процедура построения моделей прогнозирования потребления многокомпонентных газовых смесей на основе метода группового учета аргументов

Применение классического метода регрессионного анализа для построения моделей потребления многокомпонентных газовых смесей для сложных технологических процессов в общем случае встречает большие затруднения, так как для сложных систем задача построения точной модели становится некорректной по своей постановке вследствие практической невозможности учета взаимного влияния множества факторов. Для преодоления указанной сложности в работе предложено использовать модификацию метода группового учета аргументов, применительно к задаче, решаемой в работе. Процедура использования метода группового учета аргументов здесь состоит из следующих этапов:

- построение агрегированной модели с представлением объемов многокомпонентных газовых смесей в тоннах условного топлива;

- построение частных моделей по отдельным компонентам с представлением объемов газовых компонент в натуральных показателях;

- построение комплексной модели, включающей как агрегированные объемы газовых смесей, так и частные факторы по отдельным газовым компонентам.

С использованием указанных выше подходов была разработана уточненная система моделей прогнозирования потребления топливных газов в технологических процессах металлургического производства ОАО «ММК». Примеры построенных моделей приведены ниже.

Пример уточненных моделей для ПВЭС

Таблица 2

У™», = 0,1534-Выработка пара+ + 1,32-Часы работы котлов среднего давления - 7029

Уд. = 36,78-Кв.д+971,9-Т--13,83-Кср.д.+0,1732-Выход ДГ --183800

V,, зима 1,634" + +0,1782-Выход КГ--0,06511-Вых ДГ+0,0289-Шэ.э --0,3698-Пар+0,07717-Дутье--0,1626- Кс. д+2,477-Кв. д.+ +0.07103-ДГ+51720

У,* 0,1193-Пар--0,03697-Дутье+2,179-Кв.д + +0,04463-Выход ДГ--0,01645-Выход КГ+ +0,01795^э.э - 0,08995-Кс.д --146,6Т-0,2175-КГ-0,1676- + +35860

V™

„= -0,03979-ДГ-

-0,05821 -Дутье+0,5388-\Уэ.э + +0,02371-Выход ДГ--0,01177Пар+2,364Кср.д + +1,407-Кв.д.-0,8142 Утош + +0,2708+46730

Уи- -188600+0,1068-Дутье+ +0,0572-Выход ДГ-1,84- \Уэ.э+ +0,5997-Пар+6,942-Кср.д--25,31 Кв.д. - 0,4585- Утоцл --0,5542-Выход КГ- 0,006296-ДГ

Выработка пара - выработка пара на паровоздуходувной электростанции, Гкал;

Часы работы котлов среднего давления - часы фактической работы котлов среднего давления за месяц, час;

Ути - потребление топлива ПВЭС (природного, коксового и доменного газов), т.у.т;

Кв. д. - часы фактической работы котлов высокого давления, час;

Т - температура наружного атмосферного воздуха, Кельвин;

Кср.д. - часы фактической работы котлов среднего давления, час;

Выход ДГ - выход доменного газа при производстве чугуна доменным цехом, тмЗ;

У, . - объем потребления доменного газа станцией, Выход КГ - выход коксового газа при производстве кокса, тм3; У/э.э - выработка электроэнергии станцией, тыс. кВт час; Пар - выработка пара станцией, Гкал; Дутье - выработка дутья ПВЭС.тмЗ;

Кв.д. - часы фактической работы котлов высокого давления, час;

Выход ДГ - выход доменного газа при производстве чугуна доменным цехом, тмЗ;

\Уэ.э - выработка электроэнергии ПВЭС, тыс.кВт час;

Кср.д,- часы фактической работы котлов среднего давления, час;

Т - температура наружного атмосферного воздуха, Кельвин;

КГ - потребление коксового газа станцией, тмЗ;

ДГ - потребление доменного газа станцией, тмЗ;

Ущ- мы«- потребление природного газа в зимнее время, тмЗ;

Ую- потребление природного газа в летнее время, тмЗ;

У«г дето ~ потребление коксового газа в летнее время, тмЗ._

Динамика расчетных и фактических значений расхода газа по цехам и подразделениям ОАО «ММК» приведена на рисунках 6-7. Представленные графики показывают, что рассчитанные модели не только с высокой точностью воспроизводят фактические показатели, но и хорошо отслеживают резкие колебания расхода топлива.

Динамика потребления природного газа ЛПЦ-5

Месяцы

—*—Фактическое потребление природного газа.тмЗ —«—Расчетное потребление природного газа.тмЗ

Рис. 6. Динамика потребления природного газа ЛПЦ-5

Динамика потребления природного газа ЛПЦ-10

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35

Месяцы

—»—Фактическое потребление природного таза ЛПЦ-10 —•— Расчетное потребление природного газа ППЦ-10

Рис. 7. Динамика потребления природного газа ЛПЦ-10

Применение предложенной системы моделей прогнозирования потребления топливных газов для металлургического производства ОАО «ММК» позволило получить предприятию годовой экономический эффект более 60 млн. рублей.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

1. Одним из основных мероприятий по повышению эффективности использования топливных газов на металлургических предприятиях является введение автоматизированных систем учета, мониторинга и прогнозирования потребления газа в технологических процессах (АСУ ГАЗ).

2. Произведен анализ существенных факторов технологических процессов металлургического производства для построения АСУ ГАЗ, определяющих объемы потребления топливных газов. Указанные факторы служат основой построения информационной подсистемы АСУ ГАЗ. Предложена система определяющих факторов технологических процессов металлургического производства и система прогнозирующих моделей.

3. Построена система моделей прогноза потребления топливных газов оптимальная по технико-экономическим критериям. Базовым технико-экономическим критерием является величина штрафа, налагаемого на предприятие за недостоверное определение лимитов потребления природного газа в прогнозируемый период.

4. Предложен алгоритм оптимизации для решения задачи оптимального прогноза потребления природного газа по технико-экономическим критериям. Математическая постановка задачи оптимального прогноза потребления природного газа по технико-экономическим критериям приводит к специализированной задаче математического программирования, имеющего в общем случае нелинейный характер

5. В работе предложена для построения моделей прогнозирования многокомпонентных газовых смесей модификация метода группового учета

аргументов. Разработанный метод состоит из следующих этапов решения задачи:

- построение агрегированной модели с представлением объемов многокомпонентных газовых смесей в тоннах условного топлива;

- построение частных моделей по отдельным компонентам с представлением объемов газовых компонент в натуральных показателях

- построение комплексной модели, включающей как агрегированные объемы газовых смесей, так и частные факторы по отдельным газовым компонентам.

6. Создано программное обеспечение для решения задачи построения оптимальной модели прогнозирования потребления топливных газов в технологических процессах по данным эксплуатации. Программное обеспечение ориентировано на использование в составе АРМ технолога в АСУ ГАЗ.

7. Точность системы моделей по данным эксплуатации в реальном производстве показала, что погрешность составляет не более 2%.

8. Разработана методика и внедрено программное обеспечение в практику мониторинга и прогнозирования потребления топливных газов в рамках подсистемы АСУ ГАЗ вАСУ«ЭНЕРГО» ОАО "ММК".

9. Применение указанного программного обеспечения позволило повысить точность прогноза на 2%, что дает годовой экономический эффект более 60 млн. руб.

Публикации по теме диссертационной работы в ведущих рецензируемых научных журналах ВАК

1. Копцев, Л.А. Моделирование потребления топлива в ОАО «ММК» /Л.А. Копцев, И.А.Япрынцева //Промышленная энергетика. - Москва: НТФ «Прогресс». - 2004. - Вып. № 5. - С. 2 - 6.

2. Копцев, Л.А. Статистический подход к анализу и управлению технологическими процессами при выплавке чугуна в доменном цехе с целью

экономии топлива / Л.А. Копцев, И.А. Япрынцева, A.B. Павлов //Промышленная энергетика. - Москва: НТФ «Прогресс». - 2006. - Вып.2. -С.2-5.

3. Копцев, Л.А. Повышение эффективности использования энергии при производстве, распределении и потреблении сжатого воздуха /Л.А. Копцев, В.Н. Михайловский, Д.В. Майсюков, И.А. Япрынцева //Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». -Челябинск: Изд-во ЮУрГУ. - 2003. - Вып. 2, №.4(20) - С.126 - 128.

Другие публикации по теме диссертационной работы:

1. Япрынцева, И.А. Подготовка к управлению потреблением топлива в ОАО «ММК» на основе математических статистических зависимостей /И.А. Япрынцева //Известия Челябинского научного центра. -http://www/sci.urc.ac.ru/news/2004_4(26)/. - С.96 - 100.

2. Никифоров, Г.В. Управление использованием вторичных топливных газов на Магнитогорском металлургическом комбинате /Г.В. Никифоров, Л.А. Копцев, Д.В. Поварницын, И.А. Япрынцева //ОАО «Черметинформация». Бюллетень «Черная металлургия». - Москва. - 2005. - Вып.№ 2. - С.79 - 83.

3. Япрынцева, И.А. Эффективные варианты управления потреблением топлива на электрических станциях ОАО «ММК» на основе математических статистических зависимостей /И.А. Япрынцева, Л.С. Казаринов //Материалы всероссийской научно-технической конференции. «Проблемы теплоэнергетики». - Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, - 2006. -С.56-57.

4. Япрынцева, И.А. Эффективные варианты управления потреблением топлива на электрических станциях ОАО «ММК» на основе математических статистических зависимостей /Япрынцева И.А., Л.С. Казаринов //Энергетики и металлурги настоящему и будущему России: Тезисы докладов Всероссийской конференции. - Магнитогорск: МГТУ. - 2006. - С.40 - 42.

Формат 60x84 1/16. Бумага ВХИ 80 гр. Объем 1,5 усл. п. л. Тираж 100 экз.

Изготовлено в полном соответствии с качеством предоставленных оригиналов заказчиком в ООО «Издательство «РЕКПОЛ»

Государственная лицензия на полиграфическую деятельность ЛД№ 11-0029 от 18.02.2000 года. 454048, г. Челябинск, пр. Ленина, 77 тел. (351) 265-41-09

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ПОТРЕБЛЕНИЯ ГАЗА НА МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОМ ПРЕДПРИЯТИИ.

1.1. Проблемы и задачи автоматизированного управления потреблением газов на металлургическом предприятии.

1.2. Автоматизированная система учета и контроля потребления газов на металлургическом предприятии.

1.2.1. Краткие сведения об объектах автоматизации.

1.2.2. Характеристика основных производств.

1.2.3. Характеристика вспомогательных производств.

1.2.4. Характеристика газоснабжения топливными газами.

1.3. Структура АСУ.

1.3.1. Описание подсистем.

1.3.2. Комплекс технических средств.

1.4. Состав и описание внутренних потоков информации.

1.5. Роль прогнозирующих моделей в АСУ ГАЗ.

1.6. Обзор литературы по моделированию потребления газа.

1.7. Постановка целей и задач исследования.

ГЛАВА 2. ПОСТРОЕНИЕ ПРОГНОЗИРУЮЩИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ОСНОВНЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОГО ПРОИЗВОДСТВА.

2.1. Система прогнозирующих моделей металлургического производства

2.2. Построение прогнозных моделей доменного цеха.

2.2.1. Построение прогнозных моделей потребления топлива (природного газа и кокса) доменным цехом ОАО «ММК».

2.2.2. Построение прогнозной модели потребления доли природного газа

2.2.3. Построение прогнозной модели выхода доменного газа.

2.2.4. Построение прогнозных моделей потребления доменного и коксового газа на воздухоподогреватели доменного цеха.

2.2.5. Построение прогнозной модели потребления доменного газа доменного цеха.

2.3. Построение прогнозных моделей коксохимического производства.

2.4. Построение прогнозных моделей ПВЭС ОАО «ММК».

2.5. Прогнозирование потребления топлива на ТЭЦ ОАО «ММК».

2.6. Прогнозирование потребления топлива ЦЭС ОАО «ММК».

2.7. Построение прогнозных моделей потребления природного газа . ЛПЦ

2.8. Построение прогнозной модели потребления природного газа ЛПЦ

Выводы к главе 2.

ГЛАВА 3. АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ГАЗА НА МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОМ ПРЕДПРИЯТИИ.

3.1. Структура программного обеспечения задач прогнозирования в рамках АСУ ГАЗ.

3.2. Методика и алгоритм построения оптимальной модели прогнозирования.

3.3. Процедура построения моделей прогнозирования потребления многокомпонентных газовых смесей на основе метода группового учета аргументов.

Выводы к главе 3.

ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ОТРАБОТКА ПРОГНОЗИРУЮЩИХ МОДЕЛЕЙ В РАМКАХ АСУ ГАЗ ОАО «ММК».

4.1. Задача прогнозирования потребления газов на ОАО «ММК».

4.2. Применение математических моделей потребления топливных газов ОАО «ММК» для решения задачи прогнозирования потребления газов

Выводы к главе 4.

Актуальность работы

Потребление топливных газов на металлургических предприятиях составляет существенную долю себестоимости производимой продукции, поэтому на предприятиях большое внимание уделяется снижению объема потребления топливных газов. Среди топливных газов особо следует выделить природный газ, так как он представляет собой покупной строго лимитированный ресурс. Вследствие этого для металлургического производства наряду с задачей снижения объемов потребления природного газа, является актуальной задача мониторинга и прогнозирования объемов потребляемого газа. Ошибки в прогнозе потребления природного газа приводят к недостоверным заявкам предприятия на объемы поставок газа и, как следствие, к большим штрафам за невыполнение лимитов, определенных в договорах на поставку. Повысить достоверность оценок, как текущего потребления природного газа, так и его прогноза можно на основе автоматизированных систем мониторинга и прогнозирования потребления газа.

В силу коммерческой важности рассматриваемой задачи в настоящее время на металлургических предприятиях разрабатываются специализированные АСУ, осуществляющие мониторинг и управление потреблением топливных газов (АСУ ГАЗ). При этом задача мониторинга в настоящее время достаточно разработана и по данному вопросу имеются многочисленные публикации. Однако задача прогнозирования и управления потреблением топливных газов особенно в системном плане в масштабе металлургического производства еще решена недостаточно.

Базовыми работами по энергосбережению и прогнозированию, содержащими глубокие исследования по данному вопросу, являются работы член-корреспондента АЭН РФ, д.т.н. Никифорова Г.В., к.т.н., проф. Олейникова В.К., д.т.н., проф. Заславца Б.И. Работы указанных авторов в сфере энергосбережения и управления энергопотреблением в металлургическом производстве удостоены в 2003 году премии Правительства РФ в области науки и технике.

Научный подход большинства работ основан на статистическом анализе данных с использованием тех или иных модификаций метода наименьших квадратов при построении прогностических моделей. Однако задача прогнозирования потребления газа имеет ярко выраженный системный технико-экономический характер. Эффективное решение задачи возможно лишь при системном рассмотрении металлургического производства как единого технологического целого. При этом конечной целью является минимизация потребления объемов топливных газов, а также штрафов предприятия за нарушения лимитов потребления природного газа. Решение задач прогнозирования и управления потреблением топливных газов в подобной постановке в литературе не рассматривалось, что и определяет актуальность проводимого исследования.

Целью диссертационной работы является разработка и практическое внедрение методов, алгоритмов и моделей прогнозирования, позволяющих в рамках автоматизированной системы управления потреблением топливных газов на металлургическом предприятии минимизировать лимиты объемов потребления газов.

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:

1. Проведение анализа существенных факторов металлургического производства, определяющих объемы потребления топливных газов.

2. Разработка информационной структуры АСУ ГАЗ, позволяющей осуществлять автоматизированный мониторинг и прогноз потребления топливных газов на металлургическом предприятии.

3. Создание системы типовых моделей прогнозирования потребления топливных газов, охватывающие основные цеха и участки металлургического производства.

4. Разработка алгоритма оптимального прогнозирования потребления топливных газов по технико-экономическим критериям.

5. Разработка программного обеспечения оптимального прогнозирования потребления топливных газов в рамках АСУ ГАЗ.

6. Внедрение разработанных методов прогнозирования потребления газа в практику управления технологическими процессами металлургического производства в рамках АСУ ГАЗ ОАО «ММК».

Объектом исследования являются технологические процессы металлургического производства, рассматриваемые с точки зрения потребления топливных газов на металлургическом предприятия.

Предметом исследования являются методы, алгоритмы и модели прогнозирования потребления топливных газов в рамках автоматизированных систем управления потреблением топливных газов на металлургическом предприятии.

Методика исследования

В основу методики исследования положены труды российских и зарубежных ученых по прогнозированию энергетических ресурсов, методы математической статистики, математического программирования, теоретические и методологические основы построения АСУ ТП.

Научная новизна:

1. Произведен анализ существенных факторов комплекса технологических процессов, составляющих металлургическое производство, определяющих объемы потребления топливных газов. На основе проведенного анализа предложена система прогнозирующих моделей металлургического производства, а также информационная структура АСУ ГАЗ, позволяющая осуществлять мониторинг и прогнозирование потребления топливных газов на металлургическом предприятии.

2. Разработаны модели оптимального прогнозирования потребления топливных газов по технико-экономическому критерию. Базовым технико-экономическим критерием принята величина экономических потерь, включающая величину штрафа, налагаемого на предприятие за недостоверное определение лимитов потребления природного газа в прогнозируемый период.

3. На основе метода группового учета аргументов предложена процедура построения моделей прогнозирования потребления многокомпонентных газовых смесей, позволяющая существенно повысить точность прогноза для сложных технологических процессов.

Практическая ценность:

1. Полученные научные результаты служат основой для разработки автоматизированных систем управления потреблением топливных газов на металлургическом предприятии.

2. Создано программное обеспечение для решения задачи построения оптимальной модели прогнозирования потребления топливных газов в технологических процессах по данным эксплуатации. Программное обеспечение ориентировано на использование в составе АРМ технолога в АСУ ГАЗ.

Реализация работы

Разработанное методическое и программное обеспечение мониторинга и прогнозирования потребления топливных газов внедрено в подсистему АСУ ГАЗ в составе АСУ «ЭНЕРГО» ОАО «ММК» и используется для составления прогнозов потребления природного газа цехами и подразделениями ОАО «ММК» с целью минимизации штрафов.

Экономический эффект от внедрения диссертационной работы на ОАО «ММК» составляет более 60 млн. руб. в год. Внедрение результатов диссертационной работы подтверждено соответствующим актом.

Апробация работы

Основные результаты исследования, изложенные в диссертации, докладывались на 1-й Международной научно-технической конференции молодых специалистов предприятий и учебных заведений металлургической промышленности, г. Магнитогорск, 28 марта 2001 год; на 5-й Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Энергетики и металлурги настоящему и будущему России», г. Магнитогорск, 20-21 мая 2004г.; на Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых по проблемам промышленной теплоэнергетики, г. Челябинск, 4 мая 2006год; на 7-й Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Энергетики и металлурги настоящему и будущему России», г. Магнитогорск, 24-26 мая 2006года.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

1. Одним из основных мероприятий по повышению эффективности использования топливных газов на металлургических предприятиях является введение автоматизированных систем учета, мониторинга и прогнозирования потребления газа в технологических процессах (АСУ ГАЗ).

2. Произведен анализ существенных факторов технологических процессов металлургического производства для построения АСУ ГАЗ, определяющих объемы потребления топливных газов. Указанные факторы служат основой построения информационной подсистемы АСУ ГАЗ. Предложена система определяющих факторов технологических процессов металлургического производства и система прогнозирующих моделей.

3. Построена система моделей прогноза потребления топливных газов оптимальная по технико-экономическим критериям. Базовым технико-экономическим критерием является величина штрафа, налагаемого на предприятие за недостоверное определение лимитов потребления природного газа в прогнозируемый период.

4. Предложен алгоритм оптимизации для решения задачи оптимального прогноза потребления природного газа по технико-экономическим критериям. Математическая постановка задачи оптимального прогноза потребления природного газа по технико-экономическим критериям приводит к специализированной задаче математического программирования, имеющего в общем случае нелинейный характер

5. В работе предложена для построения моделей прогнозирования многокомпонентных газовых смесей модификация метода группового учета аргументов. Разработанный метод состоит из следующих этапов решения задачи: a. построение агрегированной модели с представлением объемов многокомпонентных газовых смесей в тоннах условного топлива; b. построение частных моделей по отдельным компонентам с представлением объемов газовых компонент в натуральных показателях c. построение комплексной модели, включающей как агрегированные объемы газовых смесей, так и частные факторы по отдельным газовым компонентам.

6. Создано программное обеспечение для решения задачи построения оптимальной модели прогнозирования потребления топливных газов в технологических процессах по данным эксплуатации. Программное обеспечение ориентировано на использование в составе АРМ технолога в АСУ ГАЗ.

7. Точность системы моделей по данным эксплуатации в реальном производстве показала, что погрешность составляет не более 2%.

8. Разработана методика и внедрено программное обеспечение в практику мониторинга и прогнозирования потребления топливных газов в рамках подсистемы АСУ ГАЗ в АСУ «ЭНЕРГО» ОАО "ММК".

9. Применение указанного программного обеспечения позволило повысить точность прогноза на 2%, что дает годовой экономический эффект более 60 млн. руб.

1. Автоматизация технологических и производственных процессов в металлургии: Межвуз.сб.науч.трудов / Под ред. Б.И. Парсункина. -Магнитогорск: Изд-во МГТУ им. Носова, 2004. - 299с.

2. Айвазян, С.А. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности / С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин. М.: Финансы и статистика, 1985. - 607с.

3. Айвазян, С.А. Прикладная статистика. Исследование зависимостей / С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин. М.: Финансы и статистика, 1985.-488с.

4. Алгоритмы и программы восстановления зависимостей / под ред. В.П. Вапника. -М.: Наука, 1984. 816 с.

5. Андерсон, Т. Введение в многомерный статистический анализ / Т. Андерсон; пер. с англ. -М.: Физматгиз, 1963. 500 с.

6. Афифи, А. Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ / А. Афифи, С. Эйзен; пер. с англ. М.: Мир, 1982. - 488 с.

7. Аптерман, В.Н. Колпаковые печи / В.Н. Аптерман. М.: Металлургия, 1965.-235 с.

8. Барра, Ж.Р. Основные понятия математической статистики / Ж.Р. Барра; пер. с фр. А.Л. Рухина; под ред. А.Н. Ширяева. М.: Мир,1974.

9. Бесекерский, В.А. Теория систем автоматизированного управления / В.А. Бесекерский, Е.П. Попов. СПб.: Профессия, 2004. - 752 с.

10. Большев, Л.Н. Таблицы математической статистики / Л.Н. Большее, Н.В. Смирнов. -М.: Наука, 1983. 416 с.

11. Бородюк, В.П. Статистическое описание промышленных объектов /В.П. Бородюк, Э.К. Лецкий. -М.: Энергия, 1971. 110 с.

12. Бородин, И.Ф. Автоматизация технологических процессов: учебник / И.Ф. Бородин, Ю.А. Судник. М.: Колосс, 2003. - 344 с.

13. Бородулин, А.В. Математические модели оптимального использования ресурсов в доменном производстве / А.В. Бородулин. -Свердловск: УНЦ АН СССР, 1985. 148 с.

14. Бородулин, А.В. Математическое моделирование и оптимизация как метод решения проблем энергосбережения и экологии промышленных районов / А.В. Бородулин, А.Б. Анохин, В.И. Ситас, И.А. Султангузин // Теплоэнергетика. 1994. - №6. - С. 38 - 41.

15. Бородулин, А.В. Математическое моделирование системы распределения энергетических и сырьевых ресурсов в доменном производстве / А.В. Бородулин, Ю.Б. Муравьев // Сб. тез. докл. симпозиума «Энергосбережение и экология». Днепропетровск, 1998. - С. 27-28.

16. Бочаров, П.П. Математическая статистика: учебное пособие / П.П Бочаров, А.В. Печенкин. М.: Изд-во РУДН, 1994. - 164 с.

17. Брук, Ю.Г. Сжигание газа в нагревательных печах: учебник / Ю.Г. Брук. Л.: Недра, 1977. - 167 с.

18. Вучков, И. Прикладной регрессионный анализ / И. Вучков, Л. Боятжиева, Е. Соколов; пер с болг. Ю.П. Адлера. М.: Финансы и статистика, 1987. -239с.: ил.

19. Гиршфельд, В.Я. Общий курс электростанций / В.Я. Гиршфельд, JI.A. Кароль. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Энегия, 1976. - 272 с.

20. Гуртовцев, А.Л. Современные принципы автоматизации энергоучета в энергосистемах / А.Л. Гуртовцев // Промышленные АСУ и контроллеры. 2003. - № 4. - С. 4 - 10.

21. Джессен, Р. Методы статистических обследований / Р. Джессен; пер. с англ. Ю.П. Лукашина, Я.Ш. Паппэ; под ред. Е.М. Четыркина. М.: Финансы и статистика, 1985.

22. Демиденко, Е.З. Оптимизация и статистика / Е.З. Демиденко. М.: Наука, 1989.-293с.

23. Дикин, И.И. Итеративное решение задач математического программирования / И.И. Дикин, В.И. Воркальцев. Новосибирск: Наука, 1980.- 144с.

24. Дрейпер, Н. Прикладной регрессионный анализ / Н. Дрейпер, Г. Смит; пер с англ. М.: Сатистика, 1973. - 392с.

25. Дюге, Д. Теоретическая и прикладная статистика / Д. Дюге; пер с фр. М.: Наука, 1972. - 284с.

26. Дюк, В.A. Data Mining интеллектуальный анализ данных / В.А. Дюк // Byte (Россия). - 1999. - №9. - С. 18 - 24.

27. Девятченко, Л.Д. Главные компоненты информационных матриц. Введение в факторный анализ: учебное пособие / Л.Д. Девятченко. -Магнитогорск: Изд-во МГТУ, 2000. 95 с.

28. Девятченко, Л.Д. Признаки классификации. Введение в дискриминантный анализ: учебное пособие / Л.Д. Девятченко. -Магнитогорск: Изд-во МГТУ, 2001. 127 с.

29. Девятченко, Л.Д. Линейная корреляция. Введение в канонический анализ: учебное пособие / Л.Д. Девятченко. Магнитогорск: Изд-во МГТУ, 2002.-87 с.

30. Демиденко, Е.З. Линейная и нелинейная регрессия / Е.З. Демиденко. М.: Финансы и статистика, 1981. - 302 с.

31. Драйпер, Н. Прикладной регрессионный анализ: в 2 кн. / Н. Драйпер, Г. Смит; пер с англ. М.: Финансы и статистика, 1986 - 1987. -Кн.1. - 1986. - 366с.; Кн.2. - 1987. - 351 с.

32. Дзян, Л. Совершенствование системы автоматизации на металлургическом заводе Shagang / Л. Дзян, Р. Пичлер, П. Юза // Сталь. -2004. № 10. -С.114- 117.

33. Енюков, И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа: Пакет ППСА / И.С. Енюков. М.: Финансы и статистика, 1986. - 192 с.

34. Закиров, Д.Г. Энергосбережение: учебное пособие / Д.Г. Закиров. Пермь: Изд-во «Книга», 2000. - 308 с.

35. Зобнин, Б.Ф. Нагревательные печи. Теория и расчет: учебник / Б.Ф Зобнин. М.: Машиностроение, 1964. - 311 с.

36. Иванов, В.И. Математическая модель потребления топлива электростанциями / В.И. Иванов // Нефтегазовое дело. Электронный научный журнал. http://www.ogbus.ru/energetika.shtml. - С. 3 - 15.

37. Ивченко, Г.И. Математическая статистика: учебное пособие для вузов / Г.И. Ивченко, Ю.И. Медведев. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Высшая школа, 1992. - 304 с.

38. Кулаичев, А.П. Пакеты для анализа данных / А.П. Кулаичев // Мир ПК.- 1995.-№ 1.

39. Кулаичев, А.П. Средства и программные системы анализа данных / А.П. Кулаичев // Мир ПК. 1994. - № 10.

40. Кокс, ДР. Прикладная статистика: Принципы и примеры / Д.Р. Кокс, Э. Дж. Снелл; пер. с англ. Е.В. Чепурина; под ред.Ю.К. Беляева М.: Мир, 1984.-200с.

41. Крамер, Г. Математические методы статистики / Гарольд Крамер; пер. с англ. А.С. Монина и А.А. Петрова; под ред. академика А.Н. Колмогорова. 2-е изд., стереотип. - М.: Мир; 1975. - 648с.

42. Кейн, Э. Экономическая статистика и эконометрия / Э. Кейн. М.: Статистика, 1977. - Вып.2. - 230 с.

43. Кендал, М. Статистические выводы и связи / М. Кендал, А. Стюарт. М.: Наука, 1973. - 899 с.

44. Кендал, М. Многомерный статистический анализ и временные ряды / М. Кендал, А. Стюарт. М.: Наука, 1976. - 736 с.

45. Кудрин, Б.И. О теоретических основах и практике нормирования и энергосбережения / Б.И. Кудрин // Промышленная энергетика. 2000. -№6.-С. 33 -36.

46. Концепция РАО «ЕЭС России» в области энергосбережения (проект, вторая редакция) // Энергосбережение и водоподготовка. 1998. -№1.-С. 75-84; 1998.-№2.- С. 47-53.

47. Копцев JI.A. Моделирование потребления топлива в ОАО «ММК» / JI.A. Копцев, И.А. Япрынцева // Промышленная энергетика. Москва: НТФ «Прогресс» - 2004. - Вып. № 5. - С. 2 - 6.

48. Компьютерные методы моделирования доменного процесса / О.П. Онорин, Н.А. Спирин, B.JI. Терентьев, Л.Ю. Гилева, В.Ю. Рыболовлев, И.Е. Косаченко, В.В. Лавров, А.В. Терентьев; под ред. Н.А. Спирина. -Екатеринбург.: УГТУ УПИ, 2005. - 301 с.

49. Кузнецов, М.С. Проблемы создания корпоративной автоматизированной информационной системы на предприятиях черной металлургии / М.С. Кузнецов, А.И. Замура // Металлургия и горнорудная промышленность. 2004. - №5. - С. 114 - 117.

50. Линейный регрессионный анализ / Дж. Себер; под ред. М.Б. Малютова. -М.: Мир, 1980. 456 с.

51. Лоули, Д. Факторный анализ как статистический метод / Д. Лоули, А. Максвелл.- М.: Мир, 1967.

52. Математическое моделирование доменного процесса / под ред. проф. С.В. Шаврина. Екатеринбург.: УрО РАН, 1994. - 72 с.

53. Мостеллер, Ф. Анализ данных и регрессия / Ф. Мостеллер, Дж. Тьюки; пер. с англ. / под ред. Ю.П. Адлера. М.: Финансы и статистика, 1982. - Вып. 1. - 317 е.; Вып.2. - 239 с.

54. Методические печи: учебник / В.Л. Гусовский, Л.Г. Оркин, В.М. Тымчак; под ред. В.М. Тымчака. -М.: Металлургия, 1970.-430 с.

55. Мейкляр, М.В. Краткий справочник по паровым котлам электростанций / М.В. Мейкляр. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Энергия, 1967.-120 с.

56. Мейкляр, М.В. Паровые котлы электростанций / М.В. Мейкляр. -4-изд., перераб. и доп. -М.: Энергия, 1974. 300 с.

57. Никифоров, Г.В. Комплексное решение проблем энергосбережения на металлургическом предприятии / Г.В. Никифоров, Б.И. Заславец // Сб.Электрификация металлургических предприятий Сибири. Вып.7. Томск, 1997. - С. 72 - 80.

58. Никифоров, Г.В. Некоторые практические результаты реализации политики энергосбережения на Магнитогорском металлургическом комбинате / Г.В. Никифоров, В.П. Прудаев, Ю.П. Коваленко // Электрика. 2001. - №2. - С. 2 - 10.

59. Никифоров, Г.В. Энергосбережение и управление энергопотреблением в металлургическом производстве / Г.В. Никифоров, В.К. Олейников, Б.И. Заславец. М.: Энергоатомиздат, 2003. - 480 с.

60. Овчинников, Ю.Н. Разработка комплексных методов экономии топливно-энергетических ресурсов в доменных печах / Ю.Н. Овчинников // Международная конференция доменщиков «Витковице 1989»: труды. -Чехословакия, 1989. С. 156- 176.

61. Олейников, В.К. Анализ и управление электропотреблением на металлургических предприятиях / В.К. Олейников, Г.В. Никифоров. -Магнитогорск: МГТУ, 1999.-219 с.

62. Парсункин, Б.Н. Расчеты систем автоматической оптимизации управления технологическими процессами в металлургии: учебное пособие / Б. Н. Парсункин. М.В. Бушманов, С.М. Андреев. -Магнитогорск: МГТУ им. Носова Г.И., 2003. 267 с.

63. Пилотный проект по энергосбережению. -http://www.rosteplo.ru/techstat/statshablon.php?id=369&name=eu-oIAp6N.htm

64. Полянский, А.В. Система технического учета и управления энергопотреблением предприятия / А.В. Полянский // Энергосбережение. -2003.-№4.-С. 64-67.

65. Протяжные печи / В.Н. Аптерман, В.М. Тымчак; под ред. В.М. Тымчака. М.: Металлургия, 1969. - 320 с.

66. Рей, У. Методы управления технологическими процессами / У. Рей.-М.: Мир, 1983.-368 с.

67. Рыжкин, В.Я. Тепловые электрические станции: учебник для вузов / В.Я. Рыжкин; под ред. В.Я. Гиршфельда. 3-е изд., перераб. и доп. -М.: Энергоатомиздат, 1987.-326 с.

68. Ротарь, В.И. Теория вероятностей: учебное пособие для вузов / В.И. Ротарь. М.: Высшая школа, 1992. - 368 с.

69. Стратегия энергосбережения: Региональный подход / под ред.

70. A.П. Ливинского. Челябинск, 1996. - 170 с.

71. Смирнов, Н.В. Курс теории вероятностей и математической статистики /Н.В.Смирнов, И.В. Дунин Барковский. - М.: Наука, 1965. -486 с.

72. Смирнов, А.Д. Справочная книжка энергетика / А.Д. Смирнов, К.М. Антипов. 5-е изд., перераб. и доп. - М.: Энергоатомиздат, 1987. -568 с.

73. Савашинская, В.И. Технико-экономическое планирование на тепловых электростанциях / В.И. Савашинская. 2-е изд., перераб. и доп. -JL: Энергия, 1975. - 223 с.

74. Сазанов, Б.В. Тепловые электрические станции: учебное пособие / Б.В. Сазанов. -М.: Энергия, 1974. 200 с.

75. Совершенствование технологии в ОАО «ММК». Вып.5: Сборник трудов Центральной лаборатории ОАО «ММК». Магнитогорск: Дом печати, 2001.-350 с.

76. Современные нагревательные и термические печи (конструкции и технические характеристики): справочник / B.JI. Гусовский, М.Г. Ладыгичев, А.Б. Усачев; под ред. А.Б. Усачева. М.: Машиностроение, 2001.-656 с.

77. Статистическое изучение ритмичности промышленного производства / В.Е. Адамов; под ред. Г.И. Бакланова. М.: Статистика, 1965.- 188 с.

78. Сердюков, О.В. АСУ ТП для крупных объектов энергетики / О.В. Сердюков, С.А. Кулагин, В.И. Кузнецов // Энергетик. 2005. - №7. - С.46

79. Спирин Н.А. Информационные системы в металлургии / Н.А Спирин, Ю.В. Ипатов, В.И. Лобанов, В.А. Краснобаев, В.В. Лавров и др. -Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2001. 617 с.

80. Спирин Н.А. Принципы построения и реализация математических моделей оптимального управления сырьевыми и топливно-энергетическими ресурсами в аглодоменном производстве /Н.А. Спирин,

81. B.Ю. Рыболовлев, В.В. Лавров, О.П. Онорин, А.Ю. Перминов /ЯV Всероссийская научно-практическая конференция «Системы автоматизации в образовании, науке и производстве»: труды. -Новокузнецк, 2003. С. 355 - 359.

82. Тюрин, Ю.Н. Анализ данных на компьютере / Ю.Н. Тюрин, А.А. Макаров. М.: Финансы и статистика, 1995. - 176 с.

83. Тюрин, Ю.Н. Анализ данных на компьютере / Ю.Н. Тюрин, А.А. Макаров. -М.: ИНФРА-М, Финансы и статистика, 1997.

84. Уилкс, С. Математическая статистика. / С. Уилкс; пер с англ. A.M. Кагана; под ред. Ю.Б. Линника. М.: Наука, 1967. - 632с.

85. Феллер, В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения / В. Феллер; пер. с англ. Р.Л. Добрушина; под ред. Е.Б. Дынкина. М.: Мир, 1964.-498 с.

86. Фёдоров, С.П. Автоматизация на ОАО «Мечел» от локальных систем управления к интегрированным / С.П. Фёдоров // Металлург. -2003. - №3. - С.6 - 7.

87. Чугель, В.О. Оптимизация распределения природного газа в группе доменных печей / В.О. Чугель, Ю.В. Смирнов // Изв.вузов. Черная металлургия, 1989. №4. - С. 135 - 142.

88. Экономия топлива на электростанциях и в энергосистемах. Сборник статей / под общ. ред. А.С. Горшкова. М.: Энергия, 1967. - 223 с.

89. Япрынцева И.А. Подготовка к управлению потреблением топлива в ОАО «ММК» на основе математических статистических зависимостей /И.А. Япрынцева // Известия Челябинского научного центра. -http://www/sci.urc.ac.ru/news/2004 4(26V. С.96 - 100.

90. Boulding К.Е. General Systems Theory The Skeleton of Science / K.E. Boulding // Management. Science. - 1956. - № 2.

91. Cover, T. Nearest neighbour pattern classification / T. Cover // IEEE Trans. Inform. Theory, 1967. P. 21 - 27.

92. Gramer, N.L. A representation for the adaptive generation of simple sequential programs / N.L Gramer // Proceedings of an International Conference on Genetic Algorithms and the Applications. 1985. - P. 183 — 187.

93. Fridlung, A J. CTI Catalogue of Economics Software: STATISTICAL ANALYSIS / A.J. Fridlung. P.21

94. Fridlung, A.J. Powerful SYSTAT Limited by Outdated Interface / A.J. Fridlung // Info World. 1995. - № 40. - P. 99.

95. Fridlung, A.J. Sophisticated STATISTICA Is a Slick Jack-of-all-trades / A.J. Fridlung // Info World. 1995. - P. 106.

96. Sammon J.W. A nonlinear mapping for Data Structure Analysis / J.W. Sammon // IEEE Trans. Comput. 1969. - Vol.C - 18. № 5. - P.401 -409.

97. Schervish M.J. MINITAB / M.J. Schervish // CHANCE: New Directions for Statistics and Computing. 1993. - № 1. - P. 54 - 61.

98. Stein P.G. Review of Statistical Software for the Apple Macintoch / P.G. Stein, J.R. Matey, K.A. Pitts // The American Statistician. 1997. - Vol.51 - № 1.-P.67-82.

99. Small, R.D, Интеллектуальный анализ данных: мифы и факты / R.D. Small // Info World. 1997. - № 22 - 23. - С.З8 - 39.

100. Wass J. S. How Statistical Software Can Be Assessed / J. S. Wass // Scientific Computing & Automation. 1996 (October). - P. 14 - 24.