автореферат диссертации по электротехнике, 05.09.03, диссертация на тему:Методика обеспечения краткосрочного управления электропотреблением при дискретизации технологии рынком

ВВЕДЕНИЕ.

1. НОРМИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ И ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЕ В УСЛОВИЯХ ЛИБЕРАЖЗАЦИИ ЭНЕРГОРЫНКА.

1Л. Определение параметров электропотребления и нормирование.

1.2. Производственные технологические структуры и уровни электроснабжения.

1.3. Менеджмент электропотреблением на промышленном предприятии.

1.4. Цели и задачи исследования.

2. СИСТЕМНО-ЦЕНОЛОГИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ ЭЛЕКТРИЧЕСКОГО

ХОЗЯЙСТВА И МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ.

2.1. Анализ временных рядов параметров электропотребления.

2.2. Особенности методов краткосрочного прогнозирования электропотребления промьппленных предприятий.

2.3. Влияние технологических факторов на электропотребление многономенклатурного химического предприятия.

2.4. Ценологические и дискретные модели на основе нейронных сетей.

3. ИЕРАРХИЧЕСКАЯ И ВРЕМЕННАЯ ДИСКРЕТИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ

3.1. Особенности электротехнической части химических предприятий и технологические режимы.

3.2. Организация учёта расхода электроэнергии на промышленных предприятиях.

3.3. Анализ суточных расходов электроэнергии по цехам и видам продукции

3.4. Регрессионный анализ объёмов продукции и электропотребления предприятия.

4. МЕТОДИКА ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ КРАЖО

СРОЧНОГО УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ.

4.1. Выявление характерных технологических состояний предприятия.

4.2. Оперативное и плановое определение временных параметров электропотребления по предприятию в целом.

4.3. Нормирование расхода электроэнергии по цехам и видам продукции

4.4. Комплекс ажоригмов и программ для информационного обеспечения управления электропотреблением.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ.

Развитие промышленности тесно связано с количеством используемой энергии, а её технологический уровень - с эффективностью энергоиспользования. Поэтому одной из приоритетных задач Энергетической стратегии России является энергосбережение, которое к настоящему времени признаётся неудовлетворительным /94/. К 1990 г., по данным Пенсильванского университета (США), энергоемкость ВВП в стране была выше, чем в США на 25%, чем в ФРГ - на 80%, и более чем на 100% превышала этот показатель Японии /50/. За 1991-1998 годы энергоёмкость отечественной экономики возросла ещё на 46 %, несколько снизившись в 1999-2000 годах из-за подъёма промышленности /66/. В частности в химии и нефтехимии при росте производства в 1999 году по отношению к 1998 г. на 121,7%, электропотребление возросло на 109,7%; в 2000 г. к 1999 г. рост, соответственно, составил 114,3 и 104,7%.

Проблемы экономии электроэнергии возникли перед отечественной про-мыпшенностью с начала индустриализации и в целом затем лишь обострялись. Это вызвало принятие Постановления Государственного Комитета Обороны «Об экономии электроэнергии в промышленности» от 18 мая 1944 г., которым и был создан Главэнергонадзор и все наркоматы дважды в год должны были пересматривать и утверждать технически обоснованные удельные нормы расхода электроэнергии и топлива на основные виды своей продукции. Федеральным законом " Об энергосбережении", принятом 13 марта 1996г. /84/, энергосбережение определено как реализация ряда мер, направленных на эффективное использование энергетических ресурсов и на вовлечение в хозяйственный оборот возобновляемых источников энергии. Под эффективным использованием ресурсов понимается, прежде всего, экономическая эффективность, показателем которой является абсолютная или удельная величина потребления или потерь энергетических ресурсов для производства продукции любого назначения, установленная государственными стандартами.

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 энергосберегаюпщх технологий.

Рост и структурная перестройка экономики России актуализируют проблему повышения её энергетической эффективности. Планируется систематическое снижение энергоёмкости ВВП на 13 % к 2005 г. и на 80% к 2020 г. по сравнению с уровнем 1995 г. Это относится и к химической промышленности, которая является энергоёмкой отраслью, потребив в 2000 г. 41,4 ТВтч (11,7% обш;епромышленного электропотребления).

Поэтому важно правильно определить требуюпщеся объёмы электроэнергии и величину электрической мощности для заданных объёмов производства при существующей технологии, перестраивающейся под требования рынка. Становится актуальным прогнозирование и определение параметров электропотребления на различные временнью интервалы для информационного обеспечения управления расходом электроэнергии по энергоёмким агрегатам на действуюпщх химических предприятиях по критериям энергосбережения.

В химической промышленности к наиболее энергоёмкой продукции относятся метанол, химические волокна и пластмассы, каустическая и кальцинированная сода. При производстве минеральных удобрений потребление топливно-энергетических ресурсов определяется главным образом объёмами требующегося аммиака, метанола, карбамида и азотной кислоты. Актуально связать параметры технологических процессов (выпуск продукции) с параметрами электропотребления, включающими расход электрической энергии и максимальную мощность. Такая связь необходима для различных целей: на 3-5 лет для целей стратегического развития самого предприятия и районных электрических сетей, для обоснования возможных инвестиций и модернизации производства; на год-два - для заключения договора с энергоснабжающей организацией в части юридически-правовых и технико-экономических аспектов и для планирования затрат на обеспечение электроснабжения внутризаводских потребителей; на месяц-квартал - для осуществления планово-производственной деятельности и менеджмента цеха (предприятия) технологом и электриком.

Для более достоверного установления технологических и электрических связей необходим переход к суточным объёмам продукции, оперируя понятием цех и предприятие в целом, и суточным параметрам электропотребления. При этом выявляются отклонения от нормального хода производства и технологического режима работы, что, во-первых, даёт возможность осуществлять более адекватное нормирование (на сутки вперёд - общие и удельные расходы электроэнергии, величины максимальной мощности); во-вторых, учесть пуск и остановку производства, работу с различной технологической загрузкой, меняющей электропотребление.

Таким образом, актуальны формализация исходного статистического материала, создание адресного информационного банка суточных технологических и электрических данных (показателей), разработка методики прогнозирования параметров электропотребления на следуюпще сутки, организация мониторинга «прогноз-отклонение», обоснование (расчёт) технологических норм расхода электроэнергии на сутки по энергоёмким видам продукции.

Целью работы является разработка методов краткосрочного прогнозирования суточных параметров электропотребления с последующим мониторингом заданий по расходу электроэнергии цехами химического многономенклатурного предприятия с учётом технологических лидинговых факторов и ненарушения договора на границе раздела предприятие - энергоснабжающая организация.

Цель работы достигается решением следующих задач:

1. Разработка структуры и создание пополняемой реляционной базы данных по суточным параметрам электропотребления химического предприятия и суточным объёмам энергоёмкой продукции;

2. Анализ и адаптация к многономенклатурному химическому предприятию методов краткосрочного прогнозЕфования расхода электрической энергии и величины электрической мощности;

3. Разработка методики краткосрочного прогнозирования суточных параметров электропотребления дискретизацией технологических состояний для организации эффективного электротехнического менеджмента на многономенклатурном химическом предприятии;

4. Определение технологических норм расхода электроэнергии регрессионными моделями и применимости моделей в условиях производства с переменной загрузкой;

5. Разработка методики определения технологических норм расхода электроэнергии при интервальной оценке выпуска продукции для цехов химических предприятий по наиболее энергоёмким видам продукции.

Научная новизна при решении поставленных задач заключается в следующем:

1. Обоснована структура и необходимый минимум информации по технологическим и электрическим показателям химического предприятия для краткосрочного прогнозирования параметров электропотребления для предприятия в целом и определения суточных заданий цехам по расходу электроэнергии;

2. Доказана ограниченность регрессионного анализа для прогнозирования параметров электропотребления многономенклатурного химического предприятия в условиях значительных колебаний суточных объёмов выпускаемой продукции;

3. Предложены критерии выявления характерных технологических состояний: по цеху - для целей нормирования электропотребления, по предприятию - для прогноза расхода электроэнергии и величины максимума электрической нагрузки;

4. Разработана методика краткосрочного прогнозирования суточных параметров электропотребления многономенклатурного химического предприятия;

5. Показано существование ранговидового Н-распределения технологических состояний химического предприятия в целом и отдельных энергоёмких цехов;

6. Разработана методика определения технологических норм расхода электроэнергии для цехов химического предприятия, опирающаяся на суточные параметры;

7. Создан комплекс ажоритмов и программ для информационного обеспечения краткосрочного управления электропотреблением.

Практическая ценность работы заключается в создании нового метода краткосрочного прогнозирования параметров электропотребления (суточного электропотребления и максимальной мощности), опирающегося на наличие характерных технологических состояний цехов химического предприятия, вы-пускаюшцх энергоёмкие виды продукции. Это позволяет обоснованно определять технологические нормы расхода электроэнергии, повысить эффективность её использования, достовернее заявлять в договорах максимальную мощность, прогнозировать возможность превышения заявленной мощности в течении месяца.

Разработанные методики прогнозирования могут использоваться в других отраслях промышленности, характеризуюпщхся непрерывным производством и наличием дискретных зависимостей (связей) между технологическими и электрическими показателями.

Методика прогнозирования суточных параметров электропотребления на основе выделения характерных технологических состояний и нормирования технологических расходов электроэнергии по цехам, выпускаюпщм наиболее энергоёмкие виды продукции, внедрена в Новомосковской АК «АЗОТ».

Основнью положения диссертационной работы докладывались на кафедре «Электроснабжение промышленных предприятий» Московского энергетиче9 ского института (технического университета) в 1998-2001 гг., кафедре «Электроснабжение промышленных предприятий» Новомосковского института РХТУ им. Д.И. Менделеева в 1998-2001 гг., федеральной научно-технической конференции «Энергосбережение, электроснабжение, электрооборудование» (Новомосковск, 1998 г.), научно-технической конференции НИ РХТУ им. Д.И. Менделеева (Новомосковск, 1999 г.), VI Международной научной конференции по философии техники и технетики «Трансцендентность и трансцен-дентальность техноценозов и практика Н-моделирования (будущее инженерии)» (Калининград, 2000 г.), федеральной научно-технической конференции «Энергосбережение, электроснабжение, электроремонг» (Новомосковск, 2000 г.), Ш научно-технической конференции молодых учёных и аспирантов НИ РХТУ им. Д.И. Менделеева (Новомосковск, 2001 г.).

Основные результаты диссертации опубликованы в одиннадцати печатных работах (сборники научных трудов «Промышленная энергетика», «Электрификация металлургических предприятий Сибири» (выпуск 8), «Ценологиче-ские исследования» (выпуск 12), журнал «Информационные технологии в экономике, промышленности и образовании» (№4, 2000 г.), тезисы докладов на конференциях, годовой отчёт по гранту министерства образования 65Гр-98 «Разработка научных основ математического моделирования электрохозяйства промышленных предприятий»).

РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В диссертационной работе на основе теоретических соображений и практического применения математического аппарата решена задача, имеющая существенное значение для электрохозяйства химической промышленности при управлении электротехническими комплексами и системами, где научно обоснованы технически важные прикладные задачи, заключающиеся в разработке методов краткосрочного прогнозирования суточных параметров электропотребления с последующим мониторингом заданий по расходу электроэнергии цехами химического многономенклатурного предприятия с учётом технологических факторов.

1) Выявлен необходимый минимум технологических и электрических показателей, разработана структура и создана пополняемая реляционная база данных по суточным параметрам электропотребления химического гфедпри-ятия и суточным объёмам энергоёмкой продукции, позволяющая информационно обеспечить задачи прогнозирования параметров электропотребления предприятия.

2) Показана ограниченность регрессионного анализа для краткосрочного прогнозирования расхода электрической энергии и величины максимальной электрической мощности многономенклатурного химического предприятия в целом при значительных колебаниях суточных объёмов выпускаемой продукции.

3) Разработана методика краткосрочного прогнозирования суточных параметров электропотребления на основе дискретизации технологических состояний для информационного обеспечения электроменеджмента на многономенклатурном химическом предприятии; это позволило снизить среднюю абсолютную относительную ошибку прогнозирования максимальной мопщости в часы максимума энергосистемы до 4%.

4) Адаптированы для дискретизации технологических состояний энергоёмких цехов и предприятия в целом математические аппараты конкурент

115 ных нейронных сетей и ранговидового Н-распределения, что позволяет выделять как частовстречаемые, так и уникальные состояния.

5) Доказана невозможность определения технологических норм расхода электроэнергии для цехов регрессионными моделями с выделением постоянной и удельной составляющих в условиях производства с переменной загрузкой.

6) Разработана методика определения технологических норм расхода электроэнергии при дискретизации характерных технологических состояний цехов химических предприятий по наиболее энергоёмким видам продукции, что позволяет разрабатывать обоснованнью нормы расхода электрической энергии при производстве с переменной загрузкой.

7) Создан комплекс алгоритмов и программ для обеспечения краткосрочного прогнозирования суточного электропотребления, максимальной мощности предприятия и определения норм расхода электроэнергии по энергоёмким цехам, что уменьшает трудозатраты и способствует широкому применению предлагаемых методик на действующих химических предприятиях.

116

1. Авдерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ. -М.: Физматгиз, 1963. 500 с.

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

3. Андрукович П.Ф. Некоторые свойства метода главных компоненг // Многомерный статистический анализ в социально-экономических исследованиях. М.: Наука, 1974. С. 189-228.

4. Андрукович П.Ф., Веселая Г.Н., Козырев В.П., Терехин А.Т. Статистический анализ экспертных оценок // Многомерный статистический анализ в социально-экономических исследованиях. М.: Наука, 1974. С. 168-188.

5. 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. 118124.

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

7. Багиев Г.Л., Грачёв Ю.П., Иванов В.К. и др. Организация и планирование энергохозяйств промышленных предприятий. Л.: Энергия, 1977. 184 с.

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

9. Белоусов В.Н., Копытов Ю.В. Пути экономии энергоресурсов в народном хозяйстве. М.: Энергоатомиздат, 1986. 128 с.

10. Бендат Дж., Пирсол А. Измерение и анализ случайных процессов. М.: Мир, 1974. 464 с.

11. П. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. М.: Мир, 1989. 540 с.

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

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

14. Брусенцов Л.В., Дмитриева E.H. Определение норм расхода электроэнергии по симметрированным гистограммам // Нормирование потребления электроэнергии и энергобалансы промышленных предприятий. М.: Знание, МДНТП, 1979. С. 136-139.

15. Брусенцов Л.В., Надтока И.И. Метод нормирования расхода электроэнергии в литейных цехах производства постоянных магнитов по статистическим данным // Изв. Сев.-Кавк. науч. центра высш. пж. Техн. науки. 1987. т. с. 142-145.

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

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

18. Венгцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969. 576 с.

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

20. Волобринский С.Д. Электрические нагрузки и балансы промышленных предприятий. Л.: Энергия, 1976. 127 с.

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

22. Ворыпаев Л.Г., Коневский М.Б., Демура A.B., Исаев К.Н., Надтока И.И., Седов A.B. Алгоритмы и программное обеспечение оперативного прогнозирования электропотребления // Изв. вузов. Электромеханика. 1997. №1-2. С. 131-132.

23. 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.

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

25. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.: СПпараграф, 1990. 160 с.

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

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

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

29. Гордеев В.И., Демура A.B. Оперативная оценка погрепшости регулирования максимума электропотребления // Изв. вузов СССР. Энергетика. 1983. №10. С. 47-50.

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

31. Гренандер У. Случайные гфоцессы и статистические выводы. М.: Изд-во иностранной литературы, 1961.168 с.

32. Гужов Н.П., Куликов А.Е. Автоматизированное угфавление системой электроснабжения предприятия // Промышленная энергетика. 1987. №11. С. 36-39.

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

34. Гурский С.К. Адаптивное прогнозирование временных рядов в электроэнергетике. Минск: Наука и техника, 1983. 271 с.

35. Гуртовцев А.Л., Забелло Е.П. Семейство автоматизировашвых систем учёта и контроля энергии ИИСЭЗ, ИИСЭ4 // Промышленная энергетика. 1992. №7. С. 14-19.

36. Данилюк Л.В., Дремин В.П., Загородний СВ. 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 продующю // Промышленная энергетика. 2000. №5. С. 43-47.

39. Доброжанов В.И. Краткосрочное прогнозирование электрических нагрузок промышленных предприятий//Изв. вузов. Энергетика. 1987. №1. С. 8-12.

40. Доброжанов В.И. Управление суточным электропотреблением промышленного предприятия при лимитных ограничениях // Изв. вузов СССР. Сер. Электромеханика. 1988. №9. С. 66-69.

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

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

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

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

45. Жичкин СВ. Прогнозирование электропотребления в дискретных технологических состояниях // Сб. научи, тр. Новомосковск: Издательский центр РХТУ им. Д.И.Менделеева, 2000. С. 156-159.

46. Жуков C A. Комплекс технических средств «Энергия» и устройства сбора данных Е 443 для построения автоматизированной системы контрож и учёта электропотребления//Промышленная энергетжа. 1991. №2. С 15-18.

47. Зуев Э.Н. Энергетики мир многоликий // Электричество и жизнь. 2000. №1.С. 4-19.

48. Иванов B.C., Соколов В.И. Режимы электропотребления и качество электроэнергии систем электроснабжения промышленных предприятий. М.: Энергоатомиздат, 1987. 336 с.

49. Ивахненко А.Г. Непрерывность и дискретность. Киев: Наукова думка, 1990. 224 с.

50. Имитационное моделирование в оперативном управлении производством. М.: Машиностроение, 1984. 208 с.

51. Ицкович Э.Л., Сорокин Л.Р. Оперативное управление непрерывным производством. М.: Наука, 1989. 188 с.

52. Карлин С. Основы теории случайных процессов. М.: Мир, 1971. 536 с.

53. Каханович B.C. Формирование единой системы автоматизированного учёта, контрож и управления энергопотреблением (ЕСАУКУЭ) // Изв. вузов СССР. Энергетика. 1986. №5. С. 12-19.

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

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

56. Кендалл М.Дж., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. М.: Наука, 1973. 900 с.

57. Клюев Ю.Б. Планирование электропотребления на промышленном предприятии. М.: Энергия, 1970.120 с.

58. Коваленко И.Н., Кузнецов Н.Ю., Шуренков В.М. Случайные процессы. Справочник. Киев: Наукова думка, 1983. 367 с.

59. Коновалов Ю.С., Кугелевичус И.Б. Прогнозирование суточных графиков активной мощности нагрузок энергосистем с применением ЦВМ // Электрические станции. 1966. №5. С. 52-54.

60. Копытов Ю.В., Чуланов Б.А. Экономия электроэнергии в промышленности. Справочник. М.: Энергоатомиздат, 1982. 112 с.

61. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. М.: Наука, 1970. 720 с.

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

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

64. Кудрин Б.И. Электроснабжение промышленных предприятий. М: Энергоатомиздат, 1995. 416 с.

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

66. Льющ Л. Иденгифжация систем. Теория для пользователя. М.: Наука, 1991.432 с.

67. Мейер Д. Теория реляционных баз данных. М.: Мир, 1987. 186 с.

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

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

70. Морхов А.Ю. Совершенствование методов расчёта электрических нагрузок и управления электропотреблением в условиях нечёткой информации. Автореферат кандидатской диссертации. Новочеркасск, 1994. 17 с.

71. Надтока И.И. Нормирование, контроль и управление электропотреблением в АСУ энергетического хозяйства предприятия // Электрические нагрузки и электропотребление в новых условиях хозяйствования. Материалы семинара. М., 1989. С. 133-136.

72. Ошурков М.Г., Жичкин СВ. Прогнозирование суточных параметров электропотребления химических предприятий // Электроснабжение, электросбережение и электроремонт: Тез. докл. РХТУ им. Д.И. Менделеева, Новомосковский ин-т. Новомосковск, 2000. С. 114-116.

73. Ошурков М.Г., Жичкин СВ., Беляев СЕ. Модели электропотребления на основе МГУА. Матер, науч.-тех. конф. НИ РХТУ им. Д.И.Менделеева.Ч. 1 // М.: Деп. в ВИНИТИ. 1999. №3516-699. С. 194-197.

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

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

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

77. Праховник A.B., Калинчик В.П. и др. Комплекс технических средств информационной электроизмерительной и управляюш,ей системы КТС ИИ-УС ЦТ5000//Промышленная энергетика. 1990. №9. С 17-19.

78. Праховник A.B., Розен В.П., Дегтярев В.В. Энергосберегающие режимы электроснабжения горнодобывающих предприятий. М.: Недра, 1985. 232 с.

79. Айвазян CA., Енюков И.С, Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985. 487 с.

80. Рей У. Методы управления технологическими процессами. М.: Мир, 1983. 368 с.

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

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

83. Скворцов P.A., Распопов A.B. 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.

84. Темеров Г.Л. Регулирование электропотребления при скользящем осреднении графика нагрузки // Изв. вузов СССР. Сер. Электромеханика. 1983. №12. С. 49-51.

85. Технический уровень электроэнергетики России: 1997год/ РАО «ЕЭС России». М.: АО «Информэнерго», 1998.

86. Червонный Е.М. Проблемы управления электропотреблением промыщ-ленных предприятий // Изв. АН СССР. Энергетика и транспорт, 1990. №1. С. 34-41.

87. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика, 1977. 200 с.

88. Эдельман В.И. Тариф на электрическую энергию как важнейпшй элемент системы управления электропотреблением // Изв. АН СССР Энергетика и транспорт. 1990. №1. С. 25-33.

89. Экель П.Я. Модели и методы оптимизации параметров и управления режимами систем электроснабжения. Автореферат диссертации на соискание уч. степени доктора техн. наук. Киев, 1990. 39 с.

90. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: Концепции и примеры. М.: Финансы и статистика, 1987. 191 с.

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

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

93. 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.

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

95. Hoff J. C. A practical guide to Box-Jenkins forecasting. London: Lifetime Leammg PubUcations, 1983125

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

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

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

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

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

101. Willis H. Lee, PoweU 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. 1070-1076.126