автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Обобщенное комплексное оценивание эффективности функционирования региональной энергосистемы, работы генерирующих предприятий и энергоустановок

На правах рукописи

Гаврнлов Валерий Константинович

ОБОБЩЕННОЕ КОМПЛЕКСНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭНЕРГОСИСТЕМЫ, РАБОТЫ ГЕНЕРИРУЮЩИХ ПРЕДПРИЯТИЙ И ЭНЕРГОУСТАНОВОК

Специальность 05.13.01 -Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

Самара-2009

003472922

Работа выполнена на кафедре «Управление и системный анализ в теплоэнергетике» Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Самарский государственный технический университет».

НАУЧНЫЙ РУКОВОДИТЕЛЬ

Заслуженный деятель науки Российской Федерации, доктор технических наук, профессор Дилигенский Николай Владимирович.

ОФИЦИАЛЬНЫЕ ОППОНЕНТЫ:

Доктор технических наук, профессор Кузнецов Павел Константинович

Кандидат технических наук, доцент Туманов Николай Валентинович

ВЕДУЩАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ - Институт проблем управления сложными системами Российской академии наук (г.Самара)

Защита диссертации состоится 24 июня 2009 г. в 9 часов на заседании диссертационного совета Д 212.217.03 ГОУ ВПО Самарский государственный технический университет по адресу г. Самара, ул. Галактионовская, 141, корпус 6, аудитория 28.

Отзывы на автореферат в 2-х экземплярах просим направлять по адресу: 443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, 244, главный корпус, на имя ученого секретаря диссертационного совета.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Самарского государственного технического университета по адресу: г. Самара, ул. Первомайская, 18.

Автореферат разослан 22 мая 2009 года. Ученый секретарь

Д 212.217.03

диссертационного совета

кандидат технических наук

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Функционирование региональных энергетических систем тесно взаимосвязано и существенно зависит от характеристик деятельности территориального промышленного комплекса. В последние десятилетия в условиях структурных перестроек и перехода к рыночным отношениям произошло резкое снижение потребления областным промышленным комплексом тепловой и электрической энергии, что существенно повлияло на эффективность работы энергетических систем. В работе в качестве базовой рассматривается энергосистема Самарской области, и у неё падение потребления энергий составило, соответственно, 49,1 % и 33,2%. Нарушился баланс между производством тепловой и электрической энергий и, вследствие, специфики региональной энергосистемы, состоящей только из теплоэлектроцентралей (ТЭЦ), работающих по свободному тепловому и вынужденному электрическому графикам, область стала энергодефицитной. По электрической энергии дефицит составляет около 54 %. В тоже время региональная энергосистема оказалась избыточной по тепловой энергии.

Сложившаяся ситуация создала неблагоприятные условия для совместного производства тепловой и электрической энергии и отрицательно сказалась на большинстве технико-экономических показателей функционирования ТЭЦ. Значительное сокращение отпуска тепловой энергии региональной энергосистемы и изменение соотношения производства пара и горячей воды послужило причиной вывода из эксплуатации части основного и вспомогательного оборудования ТЭЦ, что привело к уменьшению мощности станций, эксплуатации энергетических объектов в нерасчетных режимах, снизило надежность энергоснабжения, увеличило себестоимость энергии и понизило конкурентоспособность энергопредприятий.

Подлежащие разрешению задачи характеризуются высокой степенью неопределённости, значительным числом элементов, факторов и взаимосвязей, неоднозначностью и нелинейностью их взаимодействий, наличием противоречивых требований к характеристикам энергосистем.

Вследствие этого необходимо проведение системного исследования функционирования региональной энергосистемы для выявления наиболее значимых факторов и причин, определяющих основные характеристики показатели работы энергосистемы, для вскрытия взаимосвязей между ними и поиска путей совершенствования деятельности. Для этого следует сформировать комплексные показатели эффективности, провести математическое моделирование и идентификацию параметров энергетических установок и процессов, найти оптимальные характеристики и режимы работы.

В соответствии с изложенным, диссертационная работа, посвященная исследованию фактического состояния регионального энергетического комплекса в условиях структурных преобразований и разработке направлений

повышения эффективности функционирования энергосистемы, её генерирующих предприятий и энергоустановок является актуальной.

Целью диссертационной работы являются обобщенное комплексное оценивание эффективности функционирования региональной энергетической системы и математическое моделирование; совершенствование и оптимизация работы основного оборудования ТЭЦ.

В соответствии с поставленной целью в работе решаются следующие основные задачи:

1. Обобщенное оценивание функционирования областной энергосистемы, структуризация и исследование эффективности энерготехнологий генерирующих предприятий.

2. Построение математических моделей региональной энергетической системы в форме производственных функций, исследование влияния структуры комбинированного производства электрической и тепловой энергии на показатели эффективности.

3. Построение обобщённых критериев качества, многокритериальное оценивание эффективности работы основного оборудования ТЭЦ в различных режимах эксплуатации.

4. Разработка способов совершенствования режимов работы и методов повышения технико-экономической эффективности энергопроизводств.

Основными методами исследования являются методы системного анализа, теории управления, методы идентификации, методы статистического анализа, теория производственных функций, методология многокритериальной оценки эффективности Data Envelopment Analysis (DEA), математическое программирование.

Научная новизна заключается в следующих полученных результатах:

1. Сформулирована совокупность энергетических, технологических и экономических показателей комплексной эффективности функционирования региональной энергосистемы, отличающаяся от известных структурированием характеристик энергопроизводств.

2. Построен комплекс агрегированных математических моделей региональной энергосистемы и генерирующих предприятий в форме производственных функций (ПФ), в которых в качестве входных и выходных величин принят новый состав факторов энергопроизводств.

3. Предложены методы построения обобщённых, системных оценок эффективности и многокритериальной оптимизации функционирования энергооборудования генерирующих предприятий, позволяющие, в отличие от известных, получать решения без использования субъективной информации о рангах значимости частных критериев, свёртываемых в обобщённый, глобальный критерий.

4. Разработаны системно-обоснованные направления и комплекс мероприятий, повышающие комплексную эффективность функционирования энергопроизводств, опирающиеся, на выявленные системным анализом

базовые закономерности поведения региональной энергосистемы.

Практическая полезность диссертации заключается в следующих полученных результатах:

1. Разработаны методики сравнительной оценки эффективности эксплуатации основного оборудования региональной энергосистемы.

2. Предложены способы оптимизации режимов эксплуатации генерирующего оборудования ТЭЦ.

3. Разработаны направления и реализующие их мероприятия повышения эффективности комбинированного производства электрической и тепловой энергии Самарской энергосистемой.

Реализация результатов работы. Полученные в диссертационной работе решения и разработанные методики многокритериального оценивания эффективности и оптимизации эксплуатации оборудования используются ОАО «Волжская ТГК» для совершенствования режимов работы основного оборудования, регулируемых приводов насосов, тягодутьевых механизмов энергокотлов ТЭЦ и насосных теплосетей и позволяют снизить собственные электрические нужды станций на 18 %.

Полученные научные результаты использованы в учебном процессе на кафедре системного анализа и управления в теплоэнергетике Самарского государственного технического университета.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях: III, IV, и V Всероссийской научной конференции с международным участием «Математическое моделирование и краевые задачи», СамГТУ (Самара, 2006, 2007, и 2008); V международной научной конференции «Материалы и покрытия в экстремальных условиях: исследования, применение, экологически чистые технологии производства и утилизации изделий», (Украина, Крым, Кацивели, 2008); международной научной конференции «Современные научно-технические проблемы теплоэнергетики и пути их решения» (Саратов, 2008), VII всероссийской научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, практике и образовании» (Самара, 2008).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 печатных работ, в том числе 2 статьи из перечня ВАК.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка и пяти приложений. Основной текст изложен на 163 страницах, содержит 128 рисунков, 23 таблицы. Библиографический список включает 89 наименований.

На защиту выносятся следующие основные научные положения:

1. Принципы системного оценивания функционирования региональной энергетической системы.

2. Комплекс математических моделей региональной энергосистемы в форме производственных функций.

3. Метод построения обобщенных оценок эффективности и многокритериальной оптимизации эксплуатации энергетического оборудования генерирующих предприятий.

4. Системно-обоснованные направления повышения эффективности совместного производства тепла и электроэнергии.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В диссертации рассмотрен следующий комплекс теоретических и прикладных вопросов.

Во введении обоснована актуальность темы, сформулирована цель работы, дана общая характеристика, показаны научная новизна и практическая значимость полученных результатов, сформулированы основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе проведен аналитический обзор методов системного анализа и оценки комплексной эффективности энергетических систем.

Рассмотрены методология системных исследований и методы анализа комплексных проблем энергетической отрасли, разработанные в 60-х годах в Сибирском энергетическом институте Сибирского отделения АН СССР под общим руководством академика Л.А. Мелентьева. Для системного анализа энергопроизводств, комплексной оценки эффективности и оптимизации функционирования энергетических комплексов и энергосистем применяются модели, структурированные на основе территориальных или функциональных признаков; модели линейного, нелинейного и динамического программирования; балансовые модели (мощности и энергии) для долгосрочного, среднесрочного и оперативного управления и прогнозирования. Используется структурное и статистическое моделирование, эконометрические модели, системные модели, связывающие энергопотребление с внешними факторами - экономическими, социальными, демографическими и с внутренними, структурными показателями. Для построения и идентификации таких моделей требуются большие объёмы информации, значительные временные и материальные затраты.

В целом, выявлена невозможность создания единых глобальных математических моделей больших систем энергетики. Сложность описания энергетических процессов и решения проблем управления в энергетике обуславливается наличием многих различных и зачастую противоречивых факторов, а также требований к функционированию энергосистем. Для целей повышения эффективности управления в работах исследуются также следующие характеристики энергетических комплексов -идентифицируемость, наблюдаемость, прогнозируемость и управляемость энергосистем.

Широко распространённым классом моделей функционирования производственных в том числе энергетических систем, являются производственные функции, описывающие процессы преобразования входных

ресурсов в конечные продукты. Данный класс моделей в работе выбран в качестве базового для комплексного анализа энергетических систем. На его основе осуществляются формализованные макро-описания функционирования энергосистем, агрегированные по определённым признакам базовых факторов энергопроизводств.

Рассмотрены методы оценивания параметров функциональных моделей: метод наименьших квадратов (МНК), байесовский метод оценивания, метод максимального правдоподобия и др. Отмечено, что достоинством наиболее широко применяемого метода МНК является его простота и отсутствие необходимости знания вероятностных характеристик параметров исходных данных. Недостатком метода следует считать чувствительность оценок МНК к редким выбросам экспериментальных данных, что требует проведения предварительной обработки исходной информации. Проанализированы также методы оценивания комплексной эффективности функционирования систем, процессов и агрегатов, основанные на использовании как объективной, так и субъективной информации.

В работе в качестве базовой выбрана современная методология многокритериального оценивания сравнительной эффективности - Data Envelopment Analysis (DEA), позволяющая минимизировать субъективизм при оценке рангов частных критериев, свёртываемых в обобщённый, глобальный критерий.

Суть этого подхода состоит в формулировке задач математического программирования, решения которых определяют значения обобщённых глобальных критериев эффективности и ранги частных, локальных показателей качества.

Вторая глава посвящена анализу экспериментальных данных, характеристик и технико-экономических показателей функционирования региональной энергетической системы.

Исследована динамика производства тепловой энергии Y,(t), электрической Ye(t) и суммарной энергии Y(t) в 1976 - 2008 годы, проанализирована эффективность использования базовых ресурсов в стабильный период хозяйствования 1976 - 1989 гг. и переходный этап экономических и структурных преобразований 1990 - 2008 гг.

Динамика функционирования энергосистемы в эти периоды характеризуется существенно различным поведением. Стабильный рост показателей 1976 - 1989 гг. сменился значительным снижением объемов производства тепла и электроэнергии в период структурных изменений. Объем производства тепловой энергии снизился на 55,1 %, электрической - на 48,8%, при этом изменилась структура энергопроизводства (рисунок 1). Наиболее сильно изменился баланс выработки промышленного пара и горячей воды в производстве тепловой энергии.

В 1989 г. паровая нагрузка превышала в 1,28 раза нагрузку по горячей воде, а к 1994 году она стала в 1,74 раза меньше. В результате часть

генерирующего и вспомогательного оборудования выведена в резерв, а эксплуатируемое технологическое оборудование вынужденно используется в неэффективных режимах. При этом также увеличилась неравномерность энергопроизводства в течение года: в 2004 - 2007 гг. среднее минимальное значение тепловой нагрузки летом составило 21,06% и электрической -43,04 % от зимнего максимума. Это дополнительно ухудшило эффективность работы энергосистем.

Собственные нужды 6%

Производство энергии 1989 г. - 100 %

Собственные нужды 13%

1996 - 2008 гг. - 56% по сравнению с 1989 г.

Рисунок 1 - Структура производства энергии энергосистемой Самарской области

Был выполнен анализ технико-экономических показателей комбинированной выработки тепловой и электрической энергии энергосистемы. Себестоимость электроэнергии возросла в 4,43 раза, себестоимость тепла - в 4,74 раза, при этом в течение года себестоимость вырабатываемой энергии изменяется в 2,27 раза. В условиях нарушения баланса совместного производства тепловой и электрической энергии снизилась системная эффективность использования топливных ресурсов. Для её исследования был изучен коэффициент использования топлива (КИТ), определяемый из балансового уравнения:

0,8бГе+И (1)

7000& '

где Уе - электрическая и Г? - тепловая энергии, Лз - расход топлива.

Анализ показал, что величина КИТ в зимний отопительный сезон соответствует нормативным показателям (0,7 - 0,8), а летом значительно уменьшается (до 0,49 - 0,54) - на 33 %. Такие отклонения реальных нагрузок работы оборудования энергосистемы от номинальных существенно увеличили затраты электрической энергии на собственные нужды, которые достигли 12,2 %.

В совокупности, изменение соотношений объемов производимой тепловой и электрической энергии, увеличение количества электрической энергии, вырабатываемой в конденсационном режиме, неравномерность выработки тепловой и электрической энергии вызвали существенное снижение показателей эффективности как энергосистемы в целом, так и отдельных генерирующих производств. Характеристики различных энергоисточников имеют достаточно большой разброс, обусловленный спецификой их работы, номенклатурой оборудования, взаимосвязями с различными отраслями Самарского регионального промышленного комплекса.

Неравномерность себестоимости выработки энергии на различных ТЭЦ в течение года изменяется в пределах 20 - 90 %. Величина КИТ в летний период значительно уменьшается (до 0,35 - 0,6) - на 18 - 56 % - по сравнению с нормативным показателем.

При этом расходы электроэнергии на собственные нужды всех ТЭЦ превышают расчетные показатели, соответствующие эффективной сбалансированной комбинированной генерации энергии, в 2 - 3 раза, что свидетельствует о крайне неэффективном использовании основного и вспомогательного оборудования. Проведенный анализ выявил что, основное количество энергии, идущей на собственные нужды (74-86 %), потребляют тяго-дутьевой и конденсатно-питательный комплексы и теплофикационная установка. В соответствии с этим, одним из базовых направлений повышения эффективности комбинированной выработки энергии является снижение собственных электрических нужд генерирующих предприятий.

Третья глава диссертации посвящена модельному анализу эффективности функционирования региональной энергосистемы,

идентификации параметров моделей, определению показателей качества полученных модельных зависимостей.

Сконструировано три класса моделей различных структур с агрегированными показателями функционирования энергосистемы на основе двухфакторных неоднородных производственных функций (ПФ). На базе агрегированных моделей проведено исследование влияния изменения структуры нормативного баланса комбинированной выработки тепловой и электрической энергии ТЭЦ на комплексную эффективность функционирования энергосистемы. Идентификация параметров синтезированных математических моделей проведена на основе реальных и приведенных к максимальному значению статистических данных энергосистемы, усредненных в течение года за период 2004 - 2007 гг.

Идентификация проводилась методом наименьших квадратов с критерием оптимальности - минимизацией квадратичного отклонения модельных зависимостей Хт(т,) от реальных данных

т 2 '

ы

где Г, - годы временного интервала наблюдений, Г - период исследования.

Качество полученных моделей оценивалось коэффициентом

детерминации Я2, среднеквадратичным отклонением 5 и Р-критерием Фишера. Значимость полученных параметров моделей определялась Ь критерием Стьюдента. Прогнозные свойства моделей оценивались на основании критерия Дарбина-Уотсона ОЖ.

Анализ всех синтезированных моделей показал, что ПФ удовлетворительно описывают изменение показателей эффективности. Среднеквадратичные ошибки погрешности расчётов не превышают 6,83 %,

л

коэффициенты детерминации Л значимы по статистике Фишера и находятся в пределах 0,900-0,996. Величины критерия Дарбина-Уотсона ИУ? = 1,14 - 2,70 свидетельствуют об отсутствии автокорреляции остатков, т.е. зависимости обладают высокими прогнозными свойствами. Идентифицированные параметры моделей значимы по критерию Стьюдента.

Первый класс моделей был построен для анализа влияния в условиях несбалансированности комбинированного производства годовой структуры отпуска тепловой и электрической энергии на величину обобщенного экономического показателя работы энергосистемы - себестоимости энергии.

Модель для определения зависимости величины суммарной себестоимости энергии БЬ от отпускаемых территориальной генерирующей компанией мощностей сконструирована в виде двухфакторной неоднородной производственной функции Кобба-Дугласа, где в качестве входных факторов брались тепловая и электрическая Уе мощности:

8Ь = АПа¥ер, (2>

где А - масштабный коэффициент, а и р - коэффициенты эластичности, являющиеся логарифмическими функциями чувствительности величины

Yt 8Sb

себестоимости к изменению отпускаемых мощностей « = —и _ Ye dSb

р Значения эластичностей а и показывают процент увеличения

показателя эффективности при увеличении соответствующих мощностей Yt и Ye на 1 %.

Графическая иллюстрация сопоставления реальных статистических данных и результатов моделирования (1) представлена на рисунке 2.

1,1 т—I——————————

1,0 - Sb----II------

0,5 —----------—

0,4--------------

0,3-------Г--------

0,2------------

0 j__________t, месяцы _

0,0 ---------1-1-

1 2 345678910 11 12

• sb —— sbm

Рисунок 2 - Себестоимость в течение года. Sb - реальные и Sbm - модельные данные.

Анализ идентифицированных факторных эластичностей а=-0,60 и р = 0,25 выявил, что влияние объёмов производства тепловой и электрической энергии на величину суммарной себестоимости произведённой энергии в условиях сложившейся ненормативной структуры энергопроизводства противоположно. Показатель эффективности энергосистемы - себестоимость Sb - снижается на 0,6 % при увеличении тепловой мощности Yt на 1 % и возрастает на 0,25% при росте на 1% электрической мощности Ye. Следовательно, положительное влияние увеличения объёмов производства тепла на величину суммарной себестоимости энергии в 2,4 раза превышает отрицательное влияние роста количества произведённой электрической энергии.

На основе ПФ типа (2) было также исследовано влияние изменения структуры электрической мощности Ye, полученной в различных технологических циклах ТЭЦ - конденсационном Yko и теплофикационном Yto - на величину себестоимости электроэнергии Sbe :

1

г

(

t, месяцы

Sbe= AYtoaYkcf, (3)

где A - масштабный коэффициент, а и P - коэффициенты эластичности себестоимости электроэнергии к изменению отпускаемых мощностей

Yto dSbe „ Yko dSbe соответственно: a =---и p =---.

She 8Yto She dYko

Идентифицированные факторные эластичности модели (3) а=-0,33 и Р - -0,06 , выявили принципиально положительное влияние обоих факторов -увеличения теплофикационной и конденсационной выработки - на себестоимость электроэнергии. Однако, влияние величины электрической мощности, выработанной в теплофикационном режиме на себестоимость электроэнергии существенно больше (в 5,5 раз) влияния величины конденсационной выработки, которое практически при р = -0,06 отсутствует.

Таким образом, из анализа построенных идентифицированных агрегированных моделей (2), (3) следует, что базовыми направлениями изменения структуры энергопроизводства, обеспечивающими повышение экономической эффективности, являются увеличение тепловой мощности и теплофикационного отпуска энергии.

Второй класс моделей был построен для исследования влияния изменения структуры комбинированного производства тепла и электроэнергии на величину системного показателя эффективности использования топливных ресурсов в технологических процессах энергопроизводств - коэффициента использования топлива ^:

C = AYtaYefi, (4)

где а = и В = - коэффициенты эластичности КИТ к

£ dYt £ 8Ye

изменению тепловой Yt и электрической Ye мощностей и С, определяется по

формуле (1).

Сходимость ПФ (3) и реальных данных графически представлена на рисунке 3.

Идентифицированные достоверные значения факторных эластичностей а=0,33 и р = -0,16 - выявили положительное и большее влияние величины тепловой мощности Yt на показатель эффективности энергосистемы КИТ f . Рост тепловой мощности на 1 % увеличивает КИТ на 0,33 %. Повышение электрической мощности на 1 % напротив, снижает коэффициент использования топлива на 0,16 %.

Этот результат по показателю эффективности энергетических технологий полностью соответствует полученным ранее на основе модели (2) выводам о влиянии структуры нагрузки на себестоимость энергии и выявляет большую (практически в 2 раза) корреляцию объёмов вырабатываемых тепловой и электрической энергий с показателем экономической

эффективности энергопроизводств (Sb) по сравнению с характеристикой энергоэффективности £.

1,0

0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0

1 2 345678910 11 12 • kit -kitm3

Рисунок 3 - Коэффициент использования топлива в течение года, kit - реальные данные, kitm3 - расчетный по модели С = AYtaYe^ .

На базе модели ПФ (4) исследовано влияние собственных нужд энергосистемы Sn на коэффициент использования топлива ^ с учетом структуры комбинированного энергопроизводства.

G = AYtaYefiSnr, (5)

где у =—• —— коэффициент эластичности. dSn

Результаты идентификации показали, что рост собственных электрических нужд оказывает незначительное негативное влияние на показатель эффективности использования топливных ресурсов - величина у равна 0,06.

Полученные значения факторных эластичностей в результате идентификации неоднородной двухфакторной производственной функции:

С = AYtoaYkoP, (6)

а = 0,19 и /? = —0,16 характеризуют фактически равную чувствительность КИТ к изменению структуры электрической нагрузки, выработанной в конденсационном Yko и теплофикационном Yto технологических циклах энергосистемы. Увеличение отпуска электроэнергии по теплофикационному циклу снижает затраты топлива на 0,2 %, повышение доли конденсационной выработки, напротив, - увеличивает расход топливных ресурсов практически на такую же величину.

1 bit _

Г-*!

t м

1 1

Для исследования структуры баланса производства тепла и электрической энергии также были синтезированы модели в форме однородной ПФ:

гЛа . /иоу

подтвердившие выводы модельного анализа неоднородных ПФ (4) и (6) о целесообразности увеличения тепловой мощности и теплофикационного отпуска энергии для повышения эффективности энергосистемы.

Третий класс моделей построен для исследования влияния изменения структуры комбинированного производства тепловой и электрической энергии на собственный расход электроэнергии энергосистемы. Для этого сконструированы ПФ, аналогичные моделям (2) и (3):

Бп^АУ1аУеР и

Бп = АУ(оаУкоР. (8)

На рисунке 4 приведено сопоставление модели (7) и реальных данных. Идентифицированные параметры моделей (7) (а = 0,49 и /? = ОД9) и (8) (а = 0,54 и Р = 0,13) показывают, что увеличение и тепловой У/, и электрической мощности Уе, выработанной как в теплофикационным У/о , так и в конденсационным Уко циклах приводят к росту величины собственных электрических нужд.

Модели (2), (3), (4), (6), (7) и (8), обладающие более высокими аппроксимативными свойствами, выбраны для исследования показателей обобщенной эффективности генерирующих предприятий.

5п,МВт

1, м есяи к- и к-

1 2 3456789 10 11 12

• эп — БптЗ

Рисунок 4 - Собственные нужды в течение года. 8п - реальные и Бп тЗ - модельные данные.

В целом, снижение доли выработки тепловой энергии относительно

нормативных более интенсивно влияет на комплексную эффективность совместного производства тепла и электроэнергии. Для повышения эффективности необходимо восстановление баланса выработки и выравнивание тепловой нагрузки в течение года.

В четвертой главе осуществлена декомпозиция региональной энергосистемы в виде структуры взаимосвязанных генерирующих источников на каждой ТЭЦ энергокомпании, и исследована эффективность использования основных ресурсов.

Для целей анализа построены и идентифицированы 48 математических моделей в форме неоднородных производственных функции Кобба-Дугласа для всех энергоисточников областной энергосистемы. Исследование модельных зависимостей показало значительный разброс показателей эффективности работы различных ТЭЦ. Так, величины показателей обобщенной эффективности - себестоимости - находятся в пределах 0,1 - 0,8.

Анализ влияния изменения структуры отпускаемых мощностей на себестоимости по модели (2) показал существенно большее и положительное влияние изменения тепловой мощности Yt на суммарную себестоимость Sb для всех энергопроизводств, так же, как и для энергосистемы, в целом. Все эластичности а имеют отрицательные значения, и увеличение тепловой нагрузки Yt снижает себестоимость и повышает эффективность совместного производства тепловой и электрической энергии.

Значения факторных эластичностей ¡3 электрической мощности Ye энергоисточников показали различную чувствительность себестоимости к изменениям объёмов производимой энергии Sb. Себестоимость энергии на трёх теплоистотчниках - То ТЭЦ НкТЭЦ-1 и Б ТЭЦ - значительно увеличивается при росте отпуска электроэнергии при больших положительных значениях коэффициентов /3> 0 . Влияние изменения структуры производства электрической мощности на себестоимости суммарной энергии на двух теплоисточниках - Нк ТЭЦ-2 и ТЭЦ ВАЗа - практически отсутствует, т.к. для них Р«0. Для двух теплоисточников - СамТЭЦ и СТЭЦ - величины факторных эластичностей отрицательны f}< 0 и определяют положительное влияние увеличения электрической нагрузки Ye.

Аналогичные выводы следуют из анализа моделей типа ПФ (3). Все энергоисточники характеризуются существенно большей зависимостью показателя эффективности генерации электроэнергии Sbe от изменения выработки по теплофикационному циклу Yto. При однопроцентом росте выработки электроэнергии в теплофикационном режиме себестоимость снижается на 0,22 - 0,59 %.

Анализ моделей, построенных по зависимости (4), показал, что большее положительное влияние на коэффициент использования топлива Q оказывает величина тепловой мощности Yt. Влияние электрической мощности на

эффективность генерирующих предприятий То ТЭЦ, ТЭЦВАЗа и СТЭЦ не идентифицируется. Сопоставление значений факторных эластичностей НкТЭЦ-1 и Сам ТЭЦ выявило противоположный характер равновеликих воздействий тепловой У( и электрической Уе мощности на показатель эффективности использования топлива С •

Результаты моделирования ПФ (6) также определили большее (в 1,4 - 1,9 раза) и положительное влияние увеличения выработки электроэнергии в теплофикационном режиме на показатель эффективности КИТ. Затраты топлива в среднем снижаются на 0,24 %. Рост производства электроэнергии в конденсационном цикле Уко снижает эффективность использования топливных ресурсов, увеличивая расход топлива на 0,24 %. Показатели эффективности СТЭЦ и Сам ГРЭС нечувствительны к изменению доли конденсационной выработки. Исключение составили То ТЭЦ и Нк ТЭЦ-2, где КИТ снижаются на 0,15% от увеличения выработки по теплофикационному циклу и возрастают на 0,2 % от роста выработки по конденсационному циклу.

Исследование эффективности использования ресурсов по модели (7) определелило 3 энергоисточника НкТЭЦ-2, Сам ТЭЦ и БТЭЦ, характеризующихся большим влиянием на собственные нужды отпуска электроэнергии, т.к. а<(3. Увеличение электрической мощности повышает расход на собственные нужды на 0,31-0,91%. Для этих предприятий целесообразно восстанавливать структуру баланса энергопроизводства, понижая отпуск электроэнергии. Остальные энергоисточники (То ТЭЦ, ТЭЦВАЗа, НкТЭЦ-1, СТЭЦ и Сам ГРЭС) обладают существенно большей зависимостью собственных нужд от изменения тепловой нагрузки: а>/3. Изменение тепловой нагрузки увеличивает собственные нужды на 0,45 -0,71%, Изменение электрической нагрузки практически не оказывает воздействие на собственный расход электроэнергии - ¡3 близок нулю, - т.е. более эффективны будут меры по повышению тепловой мощности.

По модели (8) все генерирующие источники имеют большую чувствительность к изменению выработки электроэнергии в теплофикационном цикле - её увеличение повышает расход на собственные нужды энергопроизводства.

Выводы, полученные в результате модельного анализа отдельных энергопредприятий, соответствуют выводам, полученным для региональной энергосистемы в целом. Все генерирующие предприятия функционируют в условиях небаланса совместного производства тепловой и электрической энергии и для повышения комплексной эффективности необходимо восстановление соотношения нагрузок и увеличение производства тепловой энергии.

Пятая глава диссертации посвящена многокритериальной оценке сравнительной эффективности эксплуатации генерирующего оборудования на ТЭЦ, анализу и разработке возможных путей повышения эффективности

функционирования региональной энергосистемы. В качестве метода многокритериального оценивания была выбрана методология Data Envelopment Analysis (DEA), достоинством, которой, является минимизация субъективизма в оценке рангов частных показателей деятельности, свёртываемых в обобщённый критерий эффективности.

Был проведен комплексный анализ эксплуатации и сравнение эффективности различных режимов однотипного генерирующего оборудования для семи энергетических котлов типа ТП-230-2.

В реальной практике эффективность режимов эксплуатации определяется, в основном, по одному интегральному показателю - КПД энергоагрегатов. Фактически, системная эффективность работы энергоустановки зависит от многих технологических и энергетических характеристик: расхода, температуры, давления топлива и энергоносителей (пара, воды, воздуха, природного газа, уходящих газов), от экологических показателей (содержания загрязняющих веществ в продуктах сгорания) и других факторов. Для многокритериальной оценки системной энергетической и экологической эффективности работы энергоустановок были взяты следующие частные показатели.

В качестве входных параметров приняты:

• расход природного газа на энергоагрегат G,, тыс.м3/ч;

• удельный расход электроэнергии на

собственные нужды энергоустановки ЭГд , кВтч/тп.

Выходными величинами взяты:

• паропроизводительность энергоагрегата D0, т/ч;

• КПД «брутто» энергоустановки КПД , %;

• содержание оксидов азота в продуктах сгорания NOx, мг/нм3.

Обобщённый критерий эффективности котельного агрегата на основе частных показателей сконструирован в виде максимизируемого функционала:

/„ = max ---, п = 1,2,.. Jf (9)

vu ■ GZn + v2n • ЭТДп + v3„ • NOXn

где КПД„, D0n, ЭТДп, NOXn, , - значения выходных и входных параметров, щп, и2„ , vin > v2n > v3n ~ положительные весовые коэффициенты, соответствующих факторов, G - область значений весовых коэффициентов, N - число состояний энергообъектов.

Для отыскания обобщённого критерия эффективности для исследуемого многомерного энергетического объекта сформулированы задачи математического программирования, состоящие из максимизируемых функционалов (9) и системы ограничений для значений весовых

коэффициентов uin и Vjn, отвечающих нормированию обобщённых критериев

/„ на единичном интервале /„ е [l,o], п = 1,2,...N.

ип-Роу+и21-КПДу ^

v.rG,, +v2r3Wl+v3rA'0V|

щ2-Р02 + и22-КПД2 ^

>'12' G,2 + v22 • ЭГд2 + v32 ■ jVOj^ ~

"wDQN+u2 Ы-КПДЫ

vw ■ GSn + v2N -ЭГДы+ v3N ■ NOx ^

Постановка (9), (10) определяет N задач математического программирования, решения которых дают значения обобщённых критериев системной эффективности для различных режимов работы энергоустановок f„ , п = 1,2,.. JV генерирующих предприятий, нормированные на интервале (0,1).

На основе функционала (9) было проведено обобщённое оценивание эффективности работы разных энергетических котлов в различных режимах эксплуатации.

На первом этапе обобщённого оценивания для каждого из исследуемых энергоагрегатов проанализирована эффективность применяемых различных режимов работы, определены оптимальные по обобщённому критерию (9) режимы работы агрегатов.

В совокупности, проведён сравнительный анализ эффективности 112 различных режимов эксплуатации энергоустановок для различных конкретных котлоагрегатов, разных нагрузок и условий работы, для чего решены 112 задач математического программирования (9), (10).

Графически результаты обобщённого оценивания по (9), (10) эффективности 25 различных режимов работы для одного из котлоагрегатов приведены на рисунке 5. Видно, что 12 режимов эксплуатации характеризуются одинаковой максимальной обобщённой эффективностью с величиной обобщённого критерия / = 1.

Эти режимы являются оптимальными по критерию (9), и их следует применять для этого котлоагрегата в качестве системнообоснованных, штатных для различных, требуемых по производительности значений нагрузок. Остальные 13 режимов обладают более низкой обобщённой эффективностью на 8 - 20 %.

На втором этапе на основе решения задач (9), (10) проведена обобщённая системная оценка эффективности каждого котлоагрегата в условиях его работы в оптимальных, номинальных режимах. Численные результаты расчётов представлены на рисунке 6.

/

1

0,95 0,9 0,85 0,8 0,75 0,7

1

/ s S, / \ /

s < s г /

1 \ /

\

Дпр, т/ч

—1—

О СП О V© V» СО О О О ГЛ О ГО 00 00_ Г-^ Оп ^ О, "Л О ЧЭ СЛ СЧ

1гГ —(л чо о1 стС о" »л оГ чо оч гч сп чо чо ч© г- К1 оо" о"

— счгчсчгчглсосп^г-з-^чочочочоачоооосчг-!

Рисунок 5 - Обобщенные показатели сравнительной оценки эффективности работы котла в 25 различных режимах.

1 1

1

0,982

. ----

I

-0£14-

котел№4 Нк-ТЭЦ-1

котепМвб когел№7 Н<-ТЭЦ-1 Ht-T3U-1

кателЫаВ Н<-ТЭЦ-1

котеп№6 котел№7 БТЭЦ БТЭЦ

котел№В БТЭЦ

Рисунок 6 - Обобщенные показатели сравнительной оценки эффективности работы котлов в номинальных режимах.

Видно, что из семи котлоагрегатов три имеют максимальную обобщённую эффективность / = 1. Показатели эффективности остальных четырёх котлоагрегатов ниже на 2 - 9 %. Таким образом, проведённое на основе DEA методологии обобщённое оценивание позволило выбрать наиболее эффективные сочетания нагрузок агрегатов, оптимизировать режимы функционирования оборудования ТЭС в существующих условиях и повысить эффективность использования ресурсов энергосистемой без дополнительных затрат.

В целом, выполненная комплексная оценка эффективности функционирования региональной энергосистемы определила следующие направления повышения эффективности её работы.

1. Восстановление баланса совместного производства тепла и электроэнергии:

• увеличение производства тепловой энергии;

• относительное уменьшение выработки электрической энергии.

При этом более эффективными, практически в два раза, являются мероприятия по восстановлению тепловой нагрузки.

2. Выравнивание тепловой нагрузки в течение года и её увеличение в летний

период:

• увеличение производства тепла на технологические нужды;

• сокращение потребления электроэнергии оборудованием, используемым в теплофикационном цикле.

3. Снижение собственных электрических нужд:

• оптимизация состава основного и вспомогательного оборудования ТЭС;

• модернизация существующего оборудования;

• применение частотного регулирования электроприводов двигателей для оборудования, длительное время работающего в переменных режимах с нагрузкой, меняющейся в широком диапазоне [С^ - 0„ом

ИЛИ (Зшш - <3тах];

• установка гидромуфт на приводах группы питательных насосов. Внедрение мероприятия на одном энергоисточнике позволяет снизить потребление электроэнергии на собственные нужды на 17,64 % и обеспечить получение экономического эффекта 12,6 млн.руб/год при сроке окупаемости 1,1 - 3,3 года. В целом по энергосистеме расход электроэнергии на собственные нужды уменьшится на 250 млн кВтч.

• замена существующих энергоустановок на агрегаты меньшей мощности и меньшей производительности при постоянной работе оборудования с нагрузкой 70% от номинальной и менее.

4. Оптимизация режимов эксплуатации оборудования и ТЭС.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Выполненная диссертационная работа посвящена комплексному обобщенному оцениванию эффективности деятельности региональной энергетической системы, построению и идентификации моделей энергетических производств, разработке методики сравнительной оценки эффективности работы генерирующего оборудования и оптимизации режимов их эксплуатации, разработке системных мероприятий по повышению эффективности работы энергосистемы.

В работе получены следующие основные результаты:

1. Проведено комплексное оценивание эффективности функционирования региональной энергетической системы.

2. Построены и идентифицированы математические модели в форме производственных функций, позволяющие определить влияние изменения

структуры выработки тепловой и электрической энергий на обобщенные показатели эффективности энергопроизводства.

3. Предложена методика формирования многокритериальных оценок эффективности эксплуатации основного оборудования ТЭЦ, разработанная на основе DEA методологии. Сформирован обобщенный критерий сравнительной оценки эксплуатации основного оборудования, получены результаты оценивания . эффективности для энергетических котлов генерирующих предприятий.

4. Разработаны системно-обоснованные направления и мероприятия повышения эффективности функционирования энергосистемы.

Основное содержание диссертации опубликовано в работах: Из списка ВАК:

1. Дилигенский Н.В., Гаврилова A.A., Салов А.Г., Гаврилов В.К. Модельный анализ эффективности совместного производства тепловой и электрической энергии региональной энергосистемой. // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Серия «Технические науки» - Новочеркасск: 2008 - №5, - с. 37 - 40.

2. Дилигенский Н.В., Гаврилова A.A., Салов А.Г., Гаврилов В.К. Комплексный анализ режимов работы основного оборудования генерирующих предприятий и расходов электрической энергии на собственные нужды. // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия «Технические науки». - Самара: 2008 -№2(22), - с.186-195.

Другие публикации:

3. Гаврилова A.A., Салов А.Г., Гаврилов В.К. Системный анализ влияния режимов работы энергетического оборудования на эффективность производства тепловой и электрической энергии энергосистемой. //В сб.: Проблемы совершенствования топливно-энерге-тического комплекса: Тр. межд. науч. конф. «Современные научно-технические проблемы теплоэнергетики и пути их решения» / Саратовский научный центр РАН; СГТУ. - Саратов: 2008 - Вып. 5, - с.189-195.

4. Гаврилов В.К., Гаврилова A.A. Модельный анализ эффективности функционирования региональных энергопроизводств. // Математическое моделирование и краевые задачи: Тр. III всеросс. науч. конф. с межд.уч./ Инж. акад. РФ; СамГТУ. - Самара: РИО СамГТУ, 2006 - с. 43-45.

5. Гаврилов В.К., Гаврилова A.A., Косолапов Д.Ю. Методика оценивания сравнительной эффективности работы основного технологического оборудования ТЭЦ. // Математическое моделирование и краевые задачи: Тр. IV всеросс. науч. конф. с межд.уч./ Инж. акад. РФ; СамГТУ. - Самара: РИО СамГТУ, 2007 - с.34-37.

6. Гаврилова A.A., Салов А.Г., Гаврилов В.К. Влияние температуры перегретого пара на металл конвективного пароперегревателя. // Материалы и покрытия в экстремальных условиях: исследования, применение, экологически чистые технологии производства и утилизации изделий: Тр. V межд. науч.

конф./ Мин. обр. и науки Украины, институт проблем материаловедения им. Францевича НАНУ, Московский ГТУ им.Баумана; - Ялта, Жуковка, АР Крым, Украина, 2008 - с.373.

7. Гаврилов В.К., Посашков М.В. Сапчук Д.Н., Лущиков Н.В. Методика многокритериального оценивания газоиспользующего оборудования. // Математическое моделирование и краевые задачи: Тр. V всеросс. науч. конф. с межд. уч./ Инж. акад. РФ; СамГТУ. - Самара: РИО СамГТУ, 2008 - с. 107-109.

8. Гаврилов В.К., Сапчук Д.Н., Лущиков Н.В. Компьютерное моделирование и непараметрическая оценка эффективности работы основного энергетического оборудования. // «Компьютерные технологии в науке, практике и образовании»: Тр. VII всеросс. науч.-практ. конф./ СамГТУ. - Самара: РИО СамГТУ, 2008-с. 148-150.

Автореферат отпечатан с разрешения диссертационного совета Д212.217.03 ГОУ ВПО Самарский государственный технический университет (протокол № 2 от 14 мая 2009 года)

Заказ № 418. Тираж 100 экз. Отпечатано на ризографе.

Самарский государственный технический университет Отдел типографии и оперативной печати 443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, 244

ВВЕДЕНИЕ.

1 СИСТЕМНЫЕ ПОДХОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ.

1.1 Методы системного анализа деятельности энергетических систем.

1.2 Модельный анализ эффективности функционирования производственных систем.

1.3 Методы многокритериального оценивания эффективности функционирования производственных систем.

2 СТРУКТУРИРОВАНИЕ И КОМПЛЕКСНЫЙ АНАЛИЗСТАТИСТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЭНЕРГОСИСТЕМЫ.

2.1 Анализ динамики функционирования энергосистемы.

2.2 Анализ динамики функционирования ТЭЦ, текущего состояния и эффективности использования оборудования.

2.3 Динамика показателей эффективности деятельности областной энергосистемы.

3 МОДЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ.

3.1 Модельный анализ влияния структуры тепловой и электрической мощности энергосистемы на себестоимость энергии.

3.2 Анализ эффективности использования топлива при совместном производстве энергии областной энергосистемой.

3.3 Модельный анализ расходов электроэнергии на собственные нужды энергосистемы.

4 КОМПЛЕКСНЫЙ АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ОСНОВНЫХ РЕСУРСОВ ГЕНЕРИРУЮЩИМИ ПРЕДПРИЯТИЯМИ.

4.1 Синтез моделей и анализ себестоимости совместного производства энергии.

4.2 Построение моделей ТЭЦ и анализ эффективности использования топливных ресурсов при различной структуре комбинированной выработки энергии.

4.3 Конструирование моделей и оценка эффективности использования топлива в различных циклах выработки электроэнергии ТЭЦ.

4.4 Моделирование и анализ эффективности использования собственных электрических нужд генерирующими предприятиями.

4.5 Модельный анализ использования собственных электрических нужд в зависимости от режима выработки электроэнергии генерирующими предприятиями.

5 МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ОБОРУДОВАНИЯ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ПРЕДПРИЯТИЙ.

5.1 Многокритериальное оценивание функционирования основного оборудования энергопредприятия.

5.2 Мероприятия по повышению эффективности использования ресурсов.

Актуальность работы. Функционирование региональных энергетических систем тесно взаимосвязано и существенно зависит от характеристик деятельности территориального промышленного комплекса. В последние десятилетия в условиях структурных перестроек и перехода к рыночным отношениям произошло резкое снижение потребления областным промышленным комплексом тепловой и электрической энергии, что существенно повлияло на эффективность работы энергетических систем. В работе в качестве базовой рассматривается энергосистема Самарской области, и у неё падение потребления энергий составило, соответственно, 49,1 % и 33,2%. Нарушился баланс между производством тепловой и электрической энергий и, вследствие, специфики региональной энергосистемы, состоящей только из теплоэлектроцентралей (ТЭЦ)? работающих по свободному тепловому и вынужденному электрическому графикам, область стала энергодефицитной. По электрической энергии дефицит составляет около 54 %. В тоже время региональная энергосистема оказалась избыточной по тепловой энергии.

Сложившаяся ситуация создала неблагоприятные условия для совместного производства тепловой и электрической энергии и отрицательно сказалась на большинстве технико-экономических показателей функционирования ТЭЦ. Значительное сокращение отпуска тепловой энергии региональной энергосистемы и изменение соотношения производства пара и горячей воды послужило причиной вывода из эксплуатации части основного и вспомогательного оборудования ТЭЦ, что привело к уменьшению мощности станций, эксплуатации энергетических объектов в нерасчетных режимах, снизило надежность энергоснабжения, увеличило себестоимость энергии и понизило конкурентоспособность энергопредприятий.

Подлежащие разрешению задачи характеризуются высокой степенью неопределённости, значительным числом элементов, факторов и взаимосвязей, неоднозначностью и нелинейностью их взаимодействий, наличием противоречивых требований к характеристикам энергосистем.

Вследствие этого необходимо проведение системного исследования функционирования региональной энергосистемы для выявления наиболее значимых факторов и причин, определяющих основные характеристики показатели работы энергосистемы, для вскрытия взаимосвязей между ними и поиска путей совершенствования деятельности. Для этого следует сформировать комплексные показатели эффективности, провести математическое моделирование и идентификацию параметров энергетических установок и процессов, найти оптимальные характеристики и режимы работы.

В соответствии с изложенным, диссертационная работа, посвященная исследованию фактического состояния регионального энергетического комплекса в условиях структурных преобразований и разработке направлений повышения эффективности функционирования энергосистемы, её генерирующих предприятий и энергоустановок является актуальной.

Целью диссертационной работы являются обобщенное комплексное оценивание эффективности функционирования региональной энергетической системы и математическое моделирование; совершенствование и оптимизация работы основного оборудования ТЭЦ.

В соответствии с поставленной целью в работе решаются следующие основные задачи:

1. Обобщенное оценивание функционирования областной энергосистемы, структуризация и исследование эффективности энерготехнологий генерирующих предприятий.

2. Построение математических моделей региональной энергетической системы в форме производственных функций, исследование влияния структуры комбинированного производства электрической и тепловой энергии на показатели эффективности.

3. Построение обобщённых критериев качества, многокритериальное оценивание эффективности работы основного оборудования ТЭЦ в различных режимах эксплуатации.

4. Разработка способов совершенствования режимов работы и методов повышения технико-экономической эффективности энергопроизводств. Основными методами исследования являются методы системного анализа, теории управления, методы идентификации, методы статистического анализа, теория производственных функций, методология многокритериальной оценки эффективности Data Envelopment Analysis (DEA), математическое программирование.

Научная новизна заключается в следующих полученных результатах:

1. Сформулирована совокупность энергетических, технологических и экономических показателей комплексной эффективности функционирования региональной энергосистемы, отличающаяся от известных структурированием характеристик энергопроизводств.

2. Построен комплекс агрегированных математических моделей региональной энергосистемы и генерирующих предприятий в форме производственных функций (ПФ), в которых в качестве входных и выходных величин принят новый состав факторов энергопроизводств.

3. Предложены методы построения обобщённых, системных оценок эффективности и многокритериальной оптимизации функционирования энергооборудования генерирующих предприятий, позволяющие, в отличие от известных, получать решения без использования субъективной информации о рангах значимости частных критериев, свёртываемых в обобщённый, глобальный критерий.

4. Разработаны системно-обоснованные направления и комплекс мероприятий, повышающие комплексную эффективность функционирования энергопроизводств, опирающиеся, на выявленные системным анализом базовые закономерности поведения региональной энергосистемы.

Практическая полезность диссертации заключается в следующих полученных результатах:

1. Разработаны методики сравнительной оценки эффективности эксплуатации основного оборудования региональной энергосистемы.

2. Предложены способы оптимизации режимов эксплуатации генерирующего оборудования ТЭЦ.

3. Разработаны направления и реализующие их мероприятия повышения эффективности комбинированного производства электрической и тепловой энергии Самарской энергосистемой.

Реализация результатов работы. Полученные в диссертационной работе решения и разработанные методики многокритериального оценивания эффективности и оптимизации эксплуатации оборудования используются ОАО «Волжская ТГК» для совершенствования режимов работы основного оборудования, регулируемых приводов насосов, тягодутьевых механизмов энергокотлов ТЭЦ и насосных теплосетей и позволяют снизить собственные электрические нужды станций на 18 %.

Полученные научные результаты использованы в учебном процессе на кафедре системного анализа и управления в теплоэнергетике Самарского государственного технического университета.

На защиту выносятся следующие основные научные положения:

1. Принципы системного оценивания функционирования региональной энергетической системы.

2. Комплекс математических моделей региональной энергосистемы в форме производственных функций.

3. Метод построения обобщенных оценок эффективности и многокритериальной оптимизации эксплуатации энергетического оборудования генерирующих предприятий.

4. Системно-обоснованные направления повышения эффективности совместного производства тепла и электроэнергии.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях: III, IV, и V Всероссийской научной конференции с международным участием «Математическое моделирование и краевые задачи», СамГТУ (Самара, 2006, 2007, и 2008); V международной научной конференции «Материалы и покрытия в экстремальных условиях: исследования, применение, экологически чистые технологии производства и утилизации изделий», (Украина, Крым, Кацивели, 2008); международной научной конференции «Современные научно-технические проблемы теплоэнергетики и пути их решения» (Саратов, 2008), VII всероссийской научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, практике и образовании» (Самара, 2008).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 печатных работ, в том числе 2 статьи из перечня ВАК.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка и четырех приложений. Основной текст изложен на 163 странице, содержит 128 рисунков, 23 таблиц. Библиографический список включает 89 наименований.

Заключение

Выполненная диссертационная работа посвящена комплексному обобщенному оцениванию эффективности деятельности региональной энергетической системы, построению и идентификации моделей энергетических производств, разработке методики сравнительной оценки эффективности работы генерирующего оборудования и оптимизации режимов их эксплуатации, разработке системных мероприятий по повышению эффективности работы энергосистемы.

В работе получены следующие основные результаты:

1. Проведено комплексное оценивание эффективности функционирования региональной энергетической системы.

2. Построены и идентифицированы математические модели в форме производственных функций, позволяющие определить влияние изменения структуры выработки тепловой и электрической энергий на обобщенные показатели эффективности энергопроизводства.

3. Предложена методика формирования многокритериальных оценок эффективности эксплуатации основного оборудования ТЭЦ, разработанная на основе DEA методологии. Сформирован обобщенный критерий сравнительной оценки эксплуатации основного оборудования, получены результаты оценивания эффективности для энергетических котлов генерирующих предприятий.

4. Разработаны системно-обоснованные направления и мероприятия повышения эффективности функционирования энергосистемы.

1. Энергетические установки и окружающая среда. Под ред. В.А.Маляренко. Учеб. пособие. Харьков: ХДАМГ, 2002. - 398 с.

2. Топливно-энергетический комплекс России: современное состояние и взгляд в будущее / Под ред. А.П. Меренкова, Н.И. Воропая, Ю.Д. Кононова и Б.Г. Санеева. Новосибирск: Наука, 1999.312с.

3. Макоклюев Б.И., Костиков В.Н. Моделирование электрических нагрузок электроэнергетических систем. // Электричество, 1994, №10. с. 13-16.

4. Моделирование и управление процессами регионального развития / Под ред. С.Н. Васильева. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001. - 432с.

5. Акопов А.С. Проблемы управления субъектом ТЭК в современных условиях. М.: ЦЭМИ РАН, 2004. - 246 с.

6. Левенталь Г.Б., Попырин А.С. Оптимизация теплоэнергетических установок. М.: Энергия, 1970. - 352с.

7. Иозайтис B.C., Львов Ю.А. Экономико-математическое моделирование производственных систем. — М.: Высш. шк., 1991. — 192с.

8. Ларин Е.А., Долотовский И.В., Долотовская Н.В. Энергетический комплекс газоперерабатывающих предприятий. Системный анализ, моделирование и нормирование. М.: Энергоатомиздат, 2008. — 440 с.

9. Черемных Ю.Н. Математические модели развития народного хозяйства. М.: Изд-во МГУ, 1986. - 102с.Сильвестров А.Н., Папченко О.М. Многократно адаптивные системы идентификации. — Киев: Техника, 1983. — 111с.

10. Байхельт Ф., Франкен П. Надежность и техническое обслуживание. Математический подход: Пер. с нем.-М.:Радио и связь, 1988. — 392с.

11. Меламед A.M. Современные методы анализа и прогнозирования режимов электропотребления в электроэнергетических системах. // Итоги науки и техники. Энергетические системы и их автоматизация, 1998, т.4. с.4-111.

12. Надёжность теплоэнергетического оборудования ТЭС и АЭС. / Подред. А.И. Андрющенко — М.: Высшая школа, 1991. 303с.164

13. Савицкий С.К. Инженерные методы идентификации энергетических объектов. JL: Энергия, 1978. — 71с. (Б-ка. по автоматике. Вып. 594).

14. Хрилёв JI.C. Теплофикационные системы. — М.: Энергоатомиздат, 1988-272 с.

15. Мелентьев JI.A. Оптимизация развития и управления больших систем энергетики. — М.: Высшая школа, 1982 — 319с.

16. Математическое моделирование источников энергоснабжения промышленных предприятий. / А.И. Зайцев, Е.А. Митновицкая, JI.A. Левин, А.Е. Книгин. М.: Энергоатомиздат, 1991. 152с.

17. Бурштейн И.М. Динамическое программирование в планировании. — М.: Экономика, 1968. 127с.

18. Бэнн Д.В., Фармер Е.Д. Сравнительные методы прогнозирования электрической нагрузки. М.: Энергоатомиздат, 1978. 200 с.

19. Шумилова Г.П., Готман Н.Э., Старцева Т.Б. Модель суточного прогнозирования нагрузок ЭЭС с использованием нечётких нейронных сетей. // Известия Академии наук. Энергетика, 2001, №4. с.52-59.

20. Ляхомский А.В., Крицевый Ю.Ф. Прогнозирование электропотребления с учётом климато-метеорологических условий. // Известия вузов. Энергетика, 1989, №10. с.34-36.

21. Доброжанов В.И. Прогнозирование электропотребления промышленного предприятия. //Известия вузов. Энергетика, 1989, №6. с. 18-22.

22. Едемский С.Н. Прогнозирование электропотребления нагрузки на основе моделей с самоорганизацией. // Известия вузов. Энергетика 1990, №2. с.17-22.

23. Бушу ев В.В., Воропай Н.И. Мастепаноп A.M. и др. Энергетическая безопасность России. Новосибирск: Наука, 1998. 302 с.

24. Дилигенский Н.В., Гаврилова А.А., Цапенко М.В. Построение и идентификация математических моделей производственных систем. Самара: Офорт, 2005. - 126 с.

25. Имитационный подход к изучению больших систем энергетики. — Иркутск, СЭИ, 1986. 171с.

26. Колосов Г.Е. Синтез оптимальных автоматических систем при случайных возмущениях. — М.: Наука, 1984. — 256с.

27. Абрамов А.П., Бессонов В.А., Никифоров JI.T., Свириденко К.С. Исследование динамики макроэкономических показателей методом производственных функций. М.: ВЦ АН СССР, 1987. 62 с.

28. Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. — М.: МГУ, издательство «ДИС», 1997. 368с.

29. Казаков И.Е. Статистическая теория систем управления в пространстве состояний. М.: Наука, 1975. — 432с.

30. Сейдж Э.П., Мелса Дж.Л. Идентификация систем управления. / Перевод с англ. В.А. Лотоцкого и А.С. Манделя. Под ред. Н.С. Райбмана. М.: Наука, 1974. - 246с.

31. Иванилов Ю.П. Элементы системного анализа. М.: Наука, 1980. — 166с.

32. Терехов Л.Л. Производственные функции. -М.: Статистика, 1974. 128с.

33. Иванилов Ю.П., Ланец С.А. Анализ и построение производственных функций с переменной эластичностью замещения по ресурсам. — М.: Мир, 1984.-224с.

34. Гроп Д. Методы идентификации систем / Перевод с англ. В.А. Васильева, В.И. Лопатина. Под ред. Е.И. Кринецкого М.: Мир, 1979. - 302с.

35. Сильвестров А.Н., Чинаев П.И. Идентификация и оптимизация автоматических систем. — М. Энергоатомиздат, 1987. — 198с.

36. Цыпкин Я.З. Основы информационной теории идентификации. — М.: Наука, 1984.-320с.

37. Сильвестров А.Н., Папченко О.М. Многократно адаптивные системы идентификации. Киев: Техника, 1983. - 111с.

38. Зельнер А. Байесовские методы в эконометрии. / Пер. с англ. и предисл. Г.Г. Пирогова, Ю.П. Федоровского. — М.: Статистика, 1980. -438с.

39. Иванилов Ю.П., Лотов А.В. Математические модели в экономике. — М.: Наука, 1979.-304с.

40. Зоркальцев В.И. Метод наименьших квадратов: геометрические свойства, альтернативные подходы, приложения. Новосибирск: ВО «Наука», 1995.-220с.

41. Лоусон Ч., Хенсон Р. Численное решение задач метода наименьших квадратов. / Пер. с англ. — М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. 232с.

42. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. — Новосибирск: Изд-во Института математики СО РАН, 1999. 270 с.

43. Растригин Л. А., Пономарёв Ю.П. Экстраполяционные методы проектирования и управления. -М.: Машиностроение, 1986. — 120с.

44. Линник Ю.В. Метод наименьших квадратов и основы теории обработки наблюдений. Изд. 2-е, доп. и испр. — М.: Физматиздат, 1962. 349с.

45. Болч Б., Хуань К. Дж. Многомерные статистические методы для экономики. / Пер. с англ. А.Д. Плитмана; Под ред. и с предисл. С.А. Айвазяна. — М.: Статистика, 1979. — 317с.

46. Карасёв А.И. И др. Математические методы и модели в планировании. / А.И. Карасёв, Н.Ш. Кремер, Т.И. Савельева. М.: Экономика, 1987.-240с.

47. Клейнер Г.Б. Производственные функции: теория, методы, применение. — М.: Финансы и статистика, 1986. — 239с.

48. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: В 2-х кн. Кн. 1,2/ Пер. с англ.—2-е изд., перераб. и доп. — М.: Финансы и статистика, 1986. — 366с.

49. Савицкий С.К. Инженерные методы идентификации энергетических объектов. Л.: Энергия, 1978. - 71с. (Б-ка. по автоматике. Вып. 594).

50. Моделирование и управление процессами регионального развития / Под ред. С.Н. Васильева. -М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001. -432с.

51. Де Гроот, Моррис Оптимальные статистические решения / Перевод с англ. А.Л. Рухина. Под ред. Ю.В. Линника. М.: Мир, 1974. - 491с.

52. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. — М.: Наука, 1981.-488с.

53. Математическая экономика на персональном компьютере: Пер. с яп./ М. Кубонива, М. Табата, С. Табата и др. М.: Финансы и статистика, 1991. - 304с.

54. Первозванский А.А., Гайдгори В.Г. Декомпозиция, агрегирование и приближенная оптимизация. М.: Наука, 1979. - 344с.

55. Зуховицкий С.И., Авдеева Л.И. Линейное и выпуклое программирование. — М.: Наука, 1964. 348с.

56. Аоки М. Оптимизация стохастических систем. М.: Наука, 1971. 424 с.

57. Лотов А.В. Введение в экономико-математическое моделирование. — М.: Наука, 1984.-392с.

58. Арзамасцев Д.А., Липес А.В., Мызин А.Л. Модели оптимизации развития энергосистем. М.: Высшая школа, 1987. 272 с.

59. Основы теории систем и системного анализа. Учеб. для вузов / Волкова В.Н., Денисов А.А. СПб.: Издательство СПбГПУ, 2003. - 520 с.

60. Системный анализ. Учеб. для вузов / А.В. Антонов. — М.: Высшая школа, 2006. 454 с.

61. Выгон Г.В., Поманский А.Б. Анализ связи технологической эффективности и рыночной капитализации компаний. // Экономика и математические методы. 2000. — Т. 36, №2. — с. 79-87.

62. Кривоножко В.Е., Пропой А.И., Сеньков Р.В. и др. Анализ эффективности функционирования сложных систем. // Автоматизация проектирования. 1999. — №1, -http://www.osp.ru/ap/1999/01/02.htm

63. Математические методы принятия решений в экономике. Учеб. для вузов / под ред.В.А. Колемаева. М.: ЗАО «Финстатинформ», 1999 - 400 с.

64. Рейтинг «Эксперт 200». // Эксперт. 2000. - N37. - с.88.

65. Ириков В.А., Ларин В.Я., Самушенко JI.H. Алгоритмы и программы решения прикладных многокритериальных задач. // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1986. №5. с. 5-16.

66. Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация: Пер. с англ. М.: Мир, 1985. - 509с.

67. Ларичев О.И. и др. Объективные модели и субъективные решения. М.: Наука, 1987. 144с.

68. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. М.: Мир, 1990.-206с.

69. Системный анализ и структуры управления. / Под общей ред. В.Г. Шорина. М.: Знание, 1975. 304с.

70. Сергиенко И.В. Об основных направлениях развития информатики. // Кибернетика и системный анализ. 1997. - №6. — с.3-93.

71. Йордон Э., Агрил К. Структурные модели в объектно-ориентированном анализе и проектировании: Пер. с англ. -М.: Лори, 1999. 264 с.

72. Рыжкин В .Я. Тепловые электрические станции. М.: «Энергоатомиздат», 1987. — 327 с.

73. Канаев А.А., Корнеев М.И. Парогазовые установки. Конструкции и расчеты. Л., «Машиностроение», 1974, 240 с.

74. Дилигенский Н.В., Шелудько Л.П. Проблемы и пути реализации региональной энергосберегающей политики. // Вестник Самарского технического университета Самара: 1998, №5-с. 144-151.

75. Методические указания по составлению отчета электростанции и акционерного общества энергетики и электрофикации о тепловой экономичности оборудования, РД 34.08552-95, СПО ОРГРЭС, Москва, 1995. 124с.

76. Артюх В.М., Литвак В.В. Потери электроэнергии в оборудовании собственных нужд электростанции/ Электрические станции №2, Энергопрогресс, 2007, с. 13-15.

77. Прангишвили И.В., Пащенко Ф.Ф., Бусыгин Б.П. Системные законы и закономерности в электродинамике, природе и обществе. — М.: Наука, 2001. 525 с.

78. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. — Минск: Новое знание, 2000. 688 с.

79. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. М.: Высш. шк., 1985.271 с.

80. Стохастические системы управления: Сб. статей. / АН СССР. Отв. ред. А.В. Медведев. Новосибирск: Наука, 1979. — 102с.

81. Схрейвер А. Теория линейного и целочисленного программирования: В 2-х т. Т 2 : Пер. с англ. М.: Мир, 1991. - 342с.

82. Тамм Б.Г., Пуусепп М.Э., Таваст P.P. Анализ и моделирование производственных систем. — М.: Финансы и статистика, 1987. 191 с.

83. Таха Х.А. Введение в исследование операций, 6-е издание. : Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. — 912с.: ил. Парал. тит. англ.

84. Торгерсон У.С. Многомерное шкалирование. Теория и метод. // Статистические измерения качественных характеристик. М.: Статистика, 1972. е. 95-118.

85. Ту Ю. Современная теория управления. М.: Машиностроение, 1971. — 472с. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. - М.: Мир, 1975.- 536с.

86. Негойце К. Применение теории систем к проблемам управления. — М.:Мир, 1981.-180 с.