автореферат диссертации по электротехнике, 05.09.03, диссертация на тему:Определение недельного и посуточного электропотребления промышленных предприятий

На правах рукописи

СКВОРЦОВ Родион Анатольевич

определение недельного и посуточного ')лектропотрши-ния промышленных предприятий

Специальность 05.09.03. - Электротехнические комплексы и системы, включая их управление и регулирование.

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

е у

Москва 1098

Рабоы выполнена на кафедре электроснабжения промышленных предприятий Московского >nepieiического института ( технического универстета ).

11аучный руководи гель - доктор технических наук,

профессор Кудрин Б.И.

Официальные оппомск i ы - док тр технических наук

профессор Лещинская Т.Б. кандидат технических наук доцент Ошурков М.Г.

Ведущее предприятие - ОАО "Кокннский ДОЗ", г.Тамбов, п.Строитель

Зашита состоится /V 1998 г. в ^j? час в аудитории М-

214 на заседании диссертационного Совета К 053.16.06. в Московском энергетическом институте ( технического университета ) по адресу 111250, г. Москва, ул. Красноказарменная, д. 13.

Отзывы на автореферат ( в двух экземплярах, заверенные печатью ) просим направлять по адресу: 1 I 1250, Москва, Красноказарменная ул., д.14, Ученый Совет МЭИ.

С диссеркщией можно ознакомиться ^библиотеке М'ЗИ. Ди'юрефера! разослан "Д V' ^COJi ^UjJ________ 1998

Ученый секретарь

Диссертационного Сонет К 053.16.06. /' __

кандидат технических наук, доцент , Г АнчароваТ.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Рациональное и экономное расходование всех видов ресурсов в том числе и электроэнергии, снижение их потерь должно обеспечиваться не только переходом к ресурсосберегающим и безотходным технологиям, но и повышением организациий и качества управления электропотреблением промышленных потребителей.

Рост цен на электроэнергию, переход к системе прямых договоров на пользование электроэнергией, заключаемых между энергосистемой и промышленным предприятием, определяют актуальность задачи определения оптимальных договорных значений потребления электроэнергии.

Одним из способов снижения себестоимости продукции предприятий являегся использование целесообразного и технически возможного временного интервала заключения договора на использование электроэнергии, позволяющего своевременно реагировать на возможные изменения процесса электропотребления. Так же следует использовать легко доступные, имеющиеся и постоянно фиксируемые данные.

Наиболее оптимальным временным интервалом планирования электропотребления является неделя. Уровень расхода электрической энергии промышленного предприятия может значительно измениться в 1ечение месяца, а следовательно изменится и степень интенсивности мекгропотребления. В отличии от месячного временного интервала для недели присущ жесткий семидневный интервал. А так как для большинства промышленных предприятий характерен недельный цикл производства, то можно предположить, что тенденция изменения потребления электрической энергии происходит на уровне недели. Проводимая на многих промышленных предприятиях посуточная запись покашний счетчиков расхода электрической энергии позволяет подойти к вопросу 11ст1ол1.чо11,'111ня недельного жперпала планирования более гибко К тому же но многих странах используется недельная система расчетов и надо полагать, что для России эю будущая перспектива.

Работа выполнена на кафедре "Электроснабжение промышленных предприятий" Московского энергетического института (технического университета).

Целью работы является выбор и разработка методов недельного и посуточного прогнозирования электропотребления промышленных предпрнн inn.

И COOIBCICTBHH с целью: - исследована динамика и структура потребления электроэнергии промышленным предприятием;

- разработана методика прогнозирования недельного электропотребления с использовании метода экспоненциального сглаживания временного ряда и гармонического анализа;

- проведено исследование циклической составляющей процесса электропотребления, обусловленной неравномерностью посуточного расхода электроэнергии за неделю промышленного предприятия;

разработан метод прогнозирования посуточного значения электропотребления на основе проведенных исследований процесса электропотребления промышленного предприятия;

Методы исследования определялись каждой из поставленных задач. Использовались положения системного анализа, математической статистики, анализа временных рядов, а также математический аппарат метода экспоненциального сглаживания и гармонического анализа.

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций обеспечивается математической постановкой задачи, сопоставлением теоретических расчетов со статистическими данными, а также корректным использованием методов исследования. В качестве статистической базы использовались данные посуточного электропогребления Узловского АО "Пластик" за 1989 - 1994гг.. Теоретические исследования сопровождались разработкой математических моделей, алгоритмов и программ, используемых для расчетов на ЭВМ.

Научная новизна работы заключается в следующем.

1. Предложено использовать неделю в качестве расчетного периода при заключении договора на пользование электрической энергией.

2. Выделена циклическая составляющая процесса электропотребления предприятия обусловленная неравномерностью распределения недельного расхода электроэнергии по дням недели

.). РафаОокш методика про! позирования недельного электроногрсбления с испольюванисм метода экспоненциального сглаживания и гармонического анализа.

4. Процесс посуточного электропотребления промышленного предприятия представлен как совокупность частных реализаций распределения недельного обьема элекгропотреблсиия по дням недели.

5. Разработан метод прогнозирования посуточного значения элсюроиофебления предприжия на основе проведенных исследований процесса электропотребления.

6. Выделена постоянная составляющая неделыюю Iрафика посуточного элскфонофсблсним иромьпплеппо! о нредпршпия.

7. Показана зависимость постоянной составляющей недельного графика посуточного электропотребления промышленного предприятия от времени года.

Практическая ценность работы заключается в создании методик прогнозирования недельного и суточного объемов электропотребления промышленного предприятия. Предлагается м качестве расчетного периода ирн заключении договора на пользование электроэнергией использовать неделю. Разработанный метод недельного прогнозирования образует техническую базу при переходе к расчетам за неделю. Использование предложенного метола посуточного прогноза позволяет своевременно выявлять резервы энергосбережения, заключающиеся в безущербном снижении (повышении) объема электропогребления, повышать эффективность использования электрической энергии.

Лиррбация_рабрты . Основные положения диссертационной рабои>| докладывались и обсуждались па научных семинарах кафедры "Электроснабжение промышленных предприятий" М')И » 1095-1998 гг., на научно-практической конференции "Электрофикация горных и металлургических предприятий Сибири" Новокузнецк, 1997г..

Публикации. По теме диссертации опубликовано четыре печатных работы.

Объем и структура работы. Диссертация содержит иг страниц машинописного текста, таблиц, <? иллюстраций, список использованных источников из 103 наименований, приложения.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы цели и задачи исследования, дана общая характеристика работы.

В первой главе проанализировано современное состояние прогнозирования электропотребления промышленных предприятий. Прогнозирование потребности в электроэнергии позволяет определять стратегию развития промышленного предприятия, как и отрасли в целом, принимать научно обоснованные решения и учитывать их последствия. Конкретизированы задачи прогнозирования электропотребления на различные периоды упреждения. Подчеркивается необходимость применения на практике расхода электрической энергии за неделю и актуальность прогноза суточного объема электроэнергии.

Проведен обзор существующих методов прогнозирования электропотребления. Показано, что в основу большинства методов положено использование инерции развития, то есть считается, что наблюдаемые закономерности, достаточно устойчивые в течение длительного периода времени, будут действовать некоторое время после ег о окончания. Однако такие предпосылки верны, пока предприятия действуют стабильно и условия

среды хозяйствования постоянны. Рыночные условия, в которых оказались предприятия, характеризуются непостоянством факторов влияющих на процесс элемропотребления предприятия. Уменьшается или совсем исчезает влияние одних факторов, в то же время появляются новые факторы, влияние которых было не заметно или полноеп.ю отсутствовало.

Отмечено, что для прогнозирования злектропогребления предприятия необходимы методы, способные своевременно учитывать возможные 1снденцпп ншенепии развития процесса шеь'фожмреблепня.

Одним из серьезных вопросов являемся выбор временного интервала, дня которою целесообразен и технически возможен прогноз электронотребления промышленного предприятия. В качестве временного интервала прогноза и расчетного периода при заключении договора па пользование электро шергией предложена педеля

В заключении главы раскрыты цели и задачи исследования.

Вторая глава посвящена анализу временных характеристик процесса злектропогребления предприятия и построению математической модели дня прогнозирования значения недельного объема электроэнергии.

Для выбора модели прогноза необходимо всестороннее изучение свойств процесса элекзропотребления предприятия.

Процесс потребления промышленным предприятием электрической энергии характеризуется неоднородностью.В таких условиях прогнозирование значений временного ряда приобретает определенные трудности. Необходим метод прогнозирования, способный своевременно улавливать происходящие изменения временного ряда и в зависимости от изменений адекватно реагировать. Таким требованиям вполне мог бы отвечав метод экспоненциального сглаживания. В качестве исходных данных используются сглаженные значения временного ряда недельного электропотребления с помощью скользящей средней. Использование этого метода позволяет элиминировать сезонные колебания и получить тренд временного ряда. В качестве интервала сглаживания приняты 52 недели.

Сущность метода экспоненциального сглаживания состоит в том, что временной ряд сглаживается с помощью взвешенной скользящей средней, в которой веса подчиняются экспоненциальному закону, т.е. эта средняя может служить для оценки и текущей коррекции математического ожидания процесса. Взвешенная скользящая средняя с экспоненциально распределенными весами характеризует значение процесса на конце интервала сглаживание, являясь средней характеристикой последних уровней ряда. Именно это свойство используется при прогнозировании. Исходя из существующей инерции экономических процессов, такая взвешенная скользящая средняя может быть вполне действенным инструментом для разработ ки прогнозов.

Проведенный анализ позволил выделить и оценить сезонные изменения, связанные с временем года. Влияние сезонных явлений на потребление электроэнергии был проведен по квартальным данным электропотребления. Анализ показал, что минимальный расход энергии приходится на третий квартал, а максимальный преимущественно на первый.Для отражения периодических явлений в разрабатываемом методе прогнозирования использовалось гармоническое разложение временного ряда. Сущность гармонического анализа заключается в нахождении конечной суммы членов с косинусами и синусами. Значения изучаемого процесса, выраженные посредством гармоник, могут быть записаны в виде суммы:

р/

/2

Г(0 = а0+£

. (2л .) и (2л .

''''"и"-1; )с0\7

где р - полный период (число недель); ] - номер гармоники; х=2 тс^р -переменная; ( - номер уровня ряда в принятом периоде вычисления гармоник; я», а,, Ь, - коэффициенты гармоник; параметры уравнения (I) оцениваются по следующим формулам:

а(1 = -£(•(,); Р ы

Р 1=1

V н У

(2)

(3)

i - £ Г(О соя Р

2 к . -----и

Р

(4)

Формула (2) есть сглаженное значение временного ряда с заданным периодом сглаживания или тренд, который следует прогнозирован, с использованием метода экспоненциального сглаживания.

Таким образом прогноз недельного расхода электроэнергии будет осуществляться но формуле (I), где первый член суммы (2) прогнозируется с использованием метода экспоненциального сглаживания по квадратичной

модели с использованием в качестве исходных данных сглаженных значений временного ряда с интервалом сглаживания 52 недели. Коэффициенты гармоник, которые вычисляются по формулам (2-4) остальных членов суммы (1) определяются для последних 52-х недель разложения временного ряда и используются в дальнейшем прогнозе, исходя из условия постоянства действия переодической составляющей.

Так же была проанализирована циклическая составляющая обусловленная недельными колебаниями процесса электропотребления. Чтобы изучить влияние циклической компоненты на значение суточного объема электропотребления, предлагается использовать в дальнейшем изучении посуточного электропотребления предприятия отношение значения полного суточного электропотребления за определенные сутки на объем электрической энергии, израсходованной за всю неделю, к которой эти сутки относятся:

V/

с1| =

Ш

11СД

(5)

где 1 - доля суточного потребления электрической энергии за неделю; 1 -порядковый номер суток (1 - понедельник, 2 - вторник, 3 - среда, 4 -четверг, 5 - пятница, 6 - суббота, 7 - воскресенье); V/ ¡с - объем расхода электроэнергии промышленным предприятием за 1-ые сутки; \¥нед-недедельный объем электрической энергии, израсходованный предприятием. Прогнозное значение суточного расхода электроэнергии можно получить из формулы (5), предварительно преобразовав ее.

Третья глава посвящена прогнозированию недельного и посуточного объема расхода электроэнергии.

При построении грогнозов с помощью метода экспоненциального сглаживания одной из основных проблем является выбор оптимального шачения параметра сглаживания, \ часткующего в расчетах. Значение параметра сглаживания может изменяться ог 0 до 1. Если оно близко к единице, то при прогнозе учитывается в основном влияние лишь последних наблюдений, если же значение параметра близко к нулю, то веса по которым взвешиваются уровни временного ряда убывают медленно, те при прогнозе в значительной степени учитываются все прошлые наблюдения. Точных рекомендаций для выбора оптимальной величины парамегра сглаживания пока нет. Была проведена апосгсорная оценка погрешности прогноза недельного расхода электроэнергии. Расчет погрешности прогноза велся и зависит от временного лага прогноза и от постоянной сглаживания,

участвующей в методе экспоненциального сглаживания. Результаты оценки погрешности не превышают 10%, отмечается, что точность прогноза зависит от энергоемкости производства. Чем более энергоемкое производство, тем меньше значение влияния случайных факторов, тем достовернее прогноз При использовании данной методики прогнозирования рекомендуется использовать значения параметра сглаживания, определенные экспериментально в зависимости от используемого временного лага прогноза и требуемой точности.

Использование параметра Л (5) позволяет более подробно изучить циклическую компоненту временного ряда. Первоначальная обработка статистического материала, заключалась в выделении семи групп из всего массива данных, параметром градации послужили дни недели, к которым относятся значения с!г Проверка гипотезы на нормальность распределения полученных выборок по критерию х дала отрицательный результат. В таблице 1 представлены значения математического ожидания, среднего квадратического отклонения каждой выборки.

Определение посуточного электропотребления предприятия затрудняется нестабильной работой предприятия, которая заключпется не только в уровне расхода электроэнергии, по и в количестве рабочих и нерабочих дней и в порядке их чередования

Таблица I

1 Моисдель Вторник Среда Четверг Пятница Суббота Воскрссе

ник иье

М(с!|) 0.144 0.148 0.147 0.148 0.147..... 0.1306 0.127

а ((||) 0 0225 0.0158 0.0123 0.0119 0.0075 0.0109 0 0086

'Задача определения посуточных значений электропотрсблсния предприятия будет заключаться в распределении недельного объема расхода электрической эперши по дням недели. Случайная функция представляй! собой совокупность частных реализаций значений параметра (11 по дням педели, отображающих недельный график посуточных значений (лекфопофебления рисунок !. Каждая выборка представляет собой разрез случайной функции в соответствующий момент времени (день недоли). Среднее значение каждой выборки (таблица 1) будет являться средним значением случайной функции в данный момент времени.

Была проведена группировка данных с целью установления статистических связей и закономерностей, построения описания объекта, явления на основе статистики состояний и т.д.. В качестве параметра неравномерности недельного графика посуточного электропотребления используется количество рабочих и нерабочих дней недели. Специалист, работающий на промышленном предприятии, достаточно точно может дать прогноз на будущее этого параметра. После принятия параметра

неравномерности встает вопрос об идентификации рабочего дня, т.е. по каким признакам можно будет отнести один день к группе рабочих дней, а другой - к группе выходных. В качестве такого признака было выбрано среднее посуточное значениее электропотребления за неделю. В выражениях с использованием параметра <11 доля среднего значения посуточного электропотребления за неделю равно 1/7.

Если значение параметра <Л больше или равно доли 1/7, то день с таким значением величины считается рабочим днем, в противном случае -нерабочим. Далее было образовано 6 групп недель в зависимости от числа рабочих и нерабочих дней, а также определены их статистических характеристики. Статистические характеристики рассчитаны по всему массиву рабочих дней образованных групп. В таблице 2 представлены значения математического ожидания и среднего квадратического отклонения параметра сН по образованным группам в зависимости от количества возможных рабочих дней в неделю.

Проведенная группировка не учитывает тот случай, когда неделя полностью считается рабочей или нерабочей. В подобном случае проблема

Таблица 2

Кол |ыб. 1 2 3 4 5 6

дней (1)

р 0.151 0.157 0.154 0.151 0.149 0.148

- 0.0132 0.0076" 0 0056 0.0041 0.0034

будет заключаться в том, чюбы выделим, т количесию дней педели доля посуточных значений электропот ребления которых будет больше или равно доли среднего значения посуточного элсмропофсблсиия этой недели Подобная проблема ие может являться неразрешимой.

Так как сумма значений носуючною относительного

электропофебления за неделю равна единице, ю можно определить долю среднего посуточного электропотребления остальных дней, не попавших в разряд рабочих, по формуле

(1 - 1:' *с1 " 7-1 '

(6)

Таким образом, используя значение недельною электропотребления и результаты группировки, можно будет сделать прогноз посуточного электропотребления промышленного предприятия, исходя из информации

Рис I Совокупность гистограмм выборок с1, расположенных в порядке очередности дней

нслели

априори о количестве рабочих, нерабочих дней данной недели и порядка их чередования.

Прогноз расхода элсктроэнерпш ча рабочий день осуществляется по формуле (5). Сочность ногноза во многом определяется достоверностью определения недельного электропотребления, а так как посуточный прогноз необходим как правило па ближайшее будущее, то разработанный метод можно использовать на практике. Достоверность прогноза так же определяется верхней и нижней границей интервала расчетного значения сЬ Исходя из частотных распределений значений по дням недели, были определены границы возможных значений параметра сЬ рабочих дней 0,143 и 0,156. При нахождении распределения недельного расхода электроэнергии по дням недели следует учитывать, что сумма относительных значений посуточного электрогюгребления за педелю равна I.

Разработанные методы прогнозирования электропотребления могут применяться для разных объектов и для различных периодов упреждения. Точность прогнозирования недельного объема электропотребления, определенная экспериментально апостериорной оценкой.

Четвертая глава посвящена оценке регулировочной способности и эффективности электропотребления промышленного предприятия.

Представление временного ряда как функции вида (1) определяет задачу нахождения коэффициентов гармоник по формулам (2,3,4). Число высших гармоник определяется количеством недель в полном периоде разложения исследуемого временного ряда и равно 26.

Для каждой гармоники может быть определена ее дисперсия. Дисперсия стационарной случайной функции равна сумме дисперсий всех гармоник ее спектрального разложения.

Проведенные расчеты показывают, что доли общей дисперсии, учитываемые гармониками и выраженные в % от общей дисперсии, в целом учитывают 99,9 % общей дисперсии временного ряда. Наибольшая часть колеблимости приходится на гармонику с периодом равным 52 неделям, таблица 3 .

Таблица 3

Номер 1989 г. 1990 г 1991 г 1992 г 1993 г 1994 г

гармоник ст„ % СТ„ % СГп % а„% а„% аа%

1 79.6 78.1 65.7 80 70 67

2 0.17 0.76 1.3 2.6 2.28 9.83

3 5 2.9 7.3 0.28 3.22 " 5.24

4 0.79 2,3 1.7 1 1.8 2.05 2.53

5 1.25 0.25 3.3 1.8 12.4 3.07

6 1.38 1.5 0.27 4.7 1.51 2.31

7 2.78 0.13 1.14 1.26 1.03 0.38

8 0.9 0.4 4.15 0.67 0.36 2.93

С целью изучения режима процесса электропотребления предприятия следует сравнивается распределение дисперсий гармоник за различные периоды работы предприятия. Имеющиеся статистические данные позволяют сравнить значения дисперсий гармоник, относящихся к годам, соответствующим стабильному режиму работы предприятия и к годам с нестабильным режимом работы. К годам со стабильным режимом работы можно отнести 1989г., 1990г., с не стабильным режимом работы - 1991г.-1994г..

Сравнение значений дисперсий гармоник показывает, что отличие гармоник с периодом равным 52 неделям между указанными выше годами в среднем составляет порядка 10%. Исключение составляет первая гармоника 1992г., значение которой составляет 80% от общей дисперсии этого года, хотя можно предположить, что этот год не отличается какими-либо перепадами в производстве. Сравнивая распределения нормированных значений дисперсий гармоник различных лет, можно прийти к выводу о возможности оценки стабильности процесса электропотребления промышленного предприятия по первой гармонике, т.е. по гармонике с периодом колебания равным 52 неделям. Перепады в производстве, а следовательно и в процессе электропотребления вызывают снижение значения доли дисперсии первой гармоники.

Для предприятия, чьи статистические данные электропотребления использовались при анализе, значение дисперсии первой гармонике составляет 78 - 80 % от общей дисперсии временного ряда годового электропочребления при условии стабильного уровня производства продукции

Регулировочная способность промышленного предприятия по электропотреблению обусловлена неравномерностью расхода электроэнергии по дням недели.

Интерес для исследований представляет результат оценки регулировочной способности по электропотреблению предприятия, при этом основными показателями считаются:

а) регулировочная способность потребителя в снижении (повышении) элек-гропотребления в течении недели, определяемая как отношение разности величин расхода электроэнергии между рабочим и нерабочим днями к элсктропотреблсшно «а педелю:

№ .. с - v/ „ с i

'—- ----------- ' * 100 %;

б) численное соотношение рабочих и нерабочих суток за неделю.

Разность величины расхода электрической энергии между рабочим и нерабочим днями недели можно выразить, используя средние значения параметров доли посуточного электропотребления предприятия за неделю, соответственно рабочего ( 5 р ) и нерабочего ( с1 в) дней по формуле

Д\У = V/ нед ( 5 р - "(1 в ). (8)

Подставляя вместо величины с1в формулу (6), получим следующее

дw = "СЛ (7 а „ - 1), 7-1

(9)

где 1 - количество рабочих дней за неделю.

Разность величины расхода электрической энергии между рабочим и нерабочим днями недели определяется уровнем недельного электропотребления промышленного предприятия, значением с!р и количеством рабочих дней за неделю. За последнее время развития производства и электропотребления страны в условиях экономических реформ актуальным стало не только определение максимального значения электропотребления за необходимый период времени, по и минимального значения электропотребления промышленного предприятия, постоянной составляющей недельного графика посуточного расхода электроэнергии.

На практике постоянную составляющую определяют по дням наименьшего потребления электроэнергии предприятием.

W.

WHC;i d„ \VHCJ

dp-

7dp-1

V

У

(10)

Формула (10) была получена с использованием формулы (9). Как видим на день, которому соответствует наименьшее электропотребление оказывают влияние все факторы, которые влияют на недельное потребление электроэнергии, а также количество рабочих дней за неделю и параметр d р. Значение величины AW, как мы видим из формулы (9) и зимнее время года больше чем в летнее при условии одинакового количества рабочих дней, i.e. амплтуда колебаний электропофебления рабочих дней в течении года больше соответствующей амплитуды колебаний нерабочих дней, чю является следствием нелинейных изменений постоянной составляющей и удельных расходов при изменении внешних условий.

Использовав имеющийся статистический материал посуточного электропотребления промышленного предприятия за 7 лет, было подсчитано количество недель в каждом годе в зависимости от числа рабочих дней (¡) за неделю и отношение числа недель, образующих каждую группу, к общему числу недель образующих соответствующий год. Это отношение представляет собой вероятность (в классической ее интерпретации) появления недели с заданным количеством рабочих дней. Наибольшая вероятность появления недели с заданным количеством рабочих дней принадлежит группам с 4 и с 5 рабочими днями. Следует заметить, что до 1990г. наибольшая вероятность появления принадлежала неделе с 5 рабочими днями, а начиная с 1991 г - неделе с 4 рабочими днями. Используя формулу (10) и полученные статистические данные, исходя из предположения наибольшей вероятности появления недели с определенным количеством рабочих дней, можно определить значение величины и распределение недельного расхода электроэнергии по дням недели, появление которой наиболее вероятно.

В_приложении приведены результаты прогнозирования

»лектроиотребления предприятия с апостеорпой оценкой погрешости

основные результаты и выводы по диссертации

2. Временные ряды электропотребления промышленных предприятий, на примере исследуемою предприятия, как правило неоднородны и имеют убывающий тренд.

3. Для прогнозирования недельного объема электропотребления используется метод экспоненциального сглаживания с выбором параметра сглаживания и метод гармонического анализа.

4. Определение посуточного электропотребления промышленного предприятия заключается в нахождении распределении недельного расхода электроэнергии по дням недели.

4. Разработан метод определения посуто'уюго расхода электроэнергии предприятия на основе метода группировки.

5. Для процесса электропотребления промышленного предприятия характерно наличие постоянной составляющей. На изменение значения постоянной составляющей недельного графика посуточного электропотребления оказывает влияние смена времен года.

6. Доля дисперсии гармоники с периодом колебаний 52 недели в нормированном спектральном распределении дисперсии временного ряда является преобладающей и дает возможность оценивать стабильность работы предприятия за год.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Скворцов P.A., Распопов A.B. Прогнозирование электропотребления промышленных предприятий в условиях нестабильной экономики.// Электрификация металлургических предприятий Сибири. Тез. докл. -Томск, 1997, С.230-238.

2. Кудрин Г».П., Скворцов I'.A. Прогношрование значений посуточного электропотребления промышленных предприятий.// Математические и экономические модели в оперативном управлении производством. Тез. докл. Научно-технической конференции -Москва, 1997, С.47-51.

3. Скворцов P.A. Прогнозирование электрошлреблепия промышленного предприя тия.// Электрификация горных и мегаллур! ических предприятий Сибири. Ici. докл. научно-ирпмичсскои конференции -Новокузнецк, 1997, С.24-26.

4. Павалихин A.B., Кашьялов О.Ю., Скворцов P.A. Исследование многообразия электрооборудования ТЭЦ.// Электросбережение, электроснабжение, электрооборудование. Тез. докл. научно-технической и методической конференции Новомосковск, !9'Х>,-С. 81.

11сч. л. Тираж Заказ

Типография МЭИ, Красноказарменная, 13.

МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

(технический университет)

На правах рукописи

СКВОРЦОВ Родион Анатольевич

ОПРЕДЕЛЕНИЕ НЕДЕЛЬНОГО И ПОСУТОЧНОГО ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

Специальность 05.09.03. - Электротехнические комплексы и системы, включая их управление и регулирование.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель:

доктор технических наук профессор Б.И. Кудрин

Москва 1998

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ............................................ 4

1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ...................... 9

1.1. Задачи прогнозирования потребления электроэнергии промышленными предприятиями................ 9

1.2. Современные методы прогнозирования электропот-' ребления промышленных предприятий.............. 13

1.3. Порядок установления договорных значениий мощности и электрической энергии.................. 23

1.4. Цели и задачи исследования..................... 28

2. АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК И МАТЕМАТИЧЕСКОЕ

ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА-ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ..................... 31

2.1. Исследование характеристик временных рядов электропотребления............................. 31

2.2. Анализ посуточного электропотребления промышленного предприятия............................ 38

2. 3. Прогнозирование электропотребления методом экспоненциального сглаживания .................... 46

2.4. Построение модели сезонной волны с помощью гармонического анализа ..........................■. 57

Выводы по главе................................ 62

3. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННОГО

■ ПРЕДПРИЯТИЯ......................................... 63

3.1. Выбор параметра сглаживания.................... 63

3.2. Определение посуточных значений объема электропотребления промышленного предприятия.......... 67

3.3. Прогноз электропотребления и оценка точности прогноза....................................... 74

3.4. Прогнозирование недельного и суточного объема

электроэнергии................................. 78

Выводы по главе................................ 82

4. ОЦЕНКА РЕГУЛИРОВОЧНОЙ СПОСОБНОСТИ И ЭФФЕКТИВНОСТИ

ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ........ 83

4.1. Гармонический анализ временного ряда электропотребления промышленного предприятия.......... 83

4.2. Оценка регулировочной способности предприятия

по электропотреблению.......................... 88

4.3. Повышение эффективности потребления электроэнергии........................................ 95

Выводы по главе................................100

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ ПО ДИССЕРТАЦИИ.........101

ЛИТЕРАТУРА..........................................102

ПРИЛОЖЕНИЕ..........................................115

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Рациональное и экономное расходование всех видов ресурсов в том числе и электроэнергии, снижение их потерь должно обеспечиваться не только переходом к ресурсосберегающим и безотходным технологиям, но и повышением качества управления и организации электропотребления промышленных потребителей.

Потребление электроэнергии отдельным агрегатом, цехом, производством, предприятия должно рассматриваться как ресурс, обеспечиваемый в целом на верхних уровнях системы электроснабжения, на границе раздела "предприятие - энергосистема". Рост цен на электроэнергию, переход к системе прямых договоров на пользование электроэнергией, заключаемых между энергосистемой и промышленным предприятием, определяют актуальность задачи определения оптимальных договорных значений потребления электроэнергии.

В то же время новые условия хозяйствования, внедрение достижений научно-технического прогресса, реконструкция предприятий, экономический кризис вызывают глубокие изменения производства, которые не могут не сказаться на характеристиках предприятия, в том числе на объеме потребления электроэнергии.

Износ электротехнического оборудования электростанций, недостаточное финансирование обостряют проблему определения параметров электропотребления промышленных предприятий. Решение этой проблемы позволило бы выявить дополнительный ре-

сурс энергосбережения промышленных предприятий.

Серьезных вопросов является выбор временного интервала, для которого целесообразен и технически возможен прогноз электропотребления промышленного предприятия. Один их способов снижения затрат - это использование в качестве расчетного периода временного интервала меньшего, чем используется в настоящее время, тем самым появится возможность своевременного реагирования на изменения процесса электропотребления. Необходимо обосновать и технически подготовить использование этого интервала. Временной интервал, на который происходит планирование, определяет сам вид плана и требования к нему. Наиболее приемлемым временным интервалом планирования электропотребления является неделя. Уровень расхода электрической энергии промышленного предприятия может значительно измениться в течение месяца, а следовательно изменится и степень интенсивности электропотребления. В отличие от месячного временного интервала у недели жесткий семидневный интервал. А так как для большинства промышленных предприятий характерен недельный цикл производства, то можно предположить, что тенденция изменения потребления электрической энергии происходит на уровне недели. Проводимая на многих промышленных предприятиях посуточная запись показаний счетчиков расхода электрической энергии позволяет подойти к вопросу использования недельного интервала планирования более гибко. К тому же во многих странах используется недельная система расчетов и надо полагать, что для России это будущая перспектива.

На основе вышеизложенного можно сделать вывод об актуальности использования недели в качестве расчетного периода

при заключении договора на пользование электроэнергии.

Работа выполнена на кафедре "Электроснабжение промышленных предприятий" Московского энергетического института (технического университета).

Целью работы является разработка методов недельного и посуточного прогнозирования электропотребления промышленных предприятий, позволяющих учесть различные изменения производства.

В соответствии с целью:

- исследована динамика и структура потребления электроэнергии промышленным предприятием;

- разработана методика прогнозирования недельного электропотребления, основанная на использовании метода экспоненциального сглаживания для прогноза тренда и гармонического разложения временного ряда недельного электропотребления с интервалом 52 недели для отражения переодической составляющей процесса электропотребления.

- проведено исследование циклической составляющей процесса электропотребления промышленного предприятия;

- разработан метод прогнозирования посуточного значения 'электропотребления на основе проведенных исследований процесса электропотребления промышленного предприятия.

- выделена постоянная составляющая недельного графика посуточного электропотребления промышленного предприятия.

Методы исследования определялись каждой из поставленных задач. Использовались положения системного анализа, математической статистики, анализа временных рядов, а также математический аппарат метода экспоненциального сглаживания

и гармонического анализа.

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций обеспечивается математической постановкой задачи, сопоставлением теоретических расчетов со статистическими данными, а также корректным использованием методов исследования. В качестве статистической базы использовались данные посуточного электропотребления Узловского АО "Полимер" за 1989 - 1994 гг.. Теоретические исследования сопровождались разработкой математических моделей, алгоритмов и программ, используемых для расчетов на ЭВМ.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Предложена неделя в качестве расчетного периода для заключения договора на пользование электроэнергией.

2. Выделена циклическая составляющая процесса электропотребления предприятия.

3. Разработана методика прогнозирования недельного электропотребления на основе метода экспоненциального сглаживания и гармонического анализа.

4. Посуточное электропотребление промышленного предприятия определяется на основании распределения недельного расхода электроэнергии по дням недели.

5. Выделена постоянная составляющая процесса электропотребления промышленного предприятия.

6. Показана зависимость значений постоянной составляющей недельного графика посуточного электропотребления промышленного предприятия от смены времени года.

Практическая ценность работы заключается в предложении использования недели, как расчетного периода при заключении

договора на пользование электроэнергией между промышленным предприятием и электроснабжающей организацией. Разработаны методики прогнозирования недельного и посуточного объемов электропотребления промышленного предприятия. Предложено использовать значение дисперсии первой гармоники для оценки стабильности работы предприятия за год. Выделена постоянная составляющая недельного графика посуточного электропотребления и показана зависимость значения постоянной составляющей от смены времени года.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на научных семинарах кафедры "Электроснабжение промышленных предприятий" МЭИ в 1995-1998 гг., на научно-практической конференции "Электро-фикация горных и металлургических предприятий Сибири" Новокузнецк, 1997г..

Публикации. По теме диссертации опубликовано четыре статьи [101,102,103,104].

1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЗЛЕКТРО-ПОТРЕБЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

1.1. Задачи прогнозирования потребления электроэнергии промышленными предприятиями.

Переход к системе заключения прямых договоров между энергоснабжающей организацией и промышленными потребителями предоставляет энергосистеме возможность планировать расход всех своих ресурсов и выполнять не только функции надзора за их потреблением, в частности электроэнергии, но и непосредственно распределять, в соответствии с запросами предприятий и возможностями системы.

Характерной особенностью последних нескольких лет является нестабильный уровень производства и потребления электрической энергии в целом по стране, вызванный проведением рыночных реформ. Проводимые реформы нарушили сложившуюся пусть не эффективную, но стабильную работу прежней экономической модели, отсутствие стабильных и устойчивых зависимостей сделало непригодными разработанные ранее прогностические методики. При анализе работы ряда предприятий за 1991-1994гг. [1] отмечается увеличение доли затрат на электроэнергию в себестоимости продукции. Причиной этого прежде всего называют рост тарифов и увеличение доли постоянной составляющей потребления электрической энергии при спаде производства.

Большую актуальность приобретает задача прогнозирования объемов потребления электроэнергии в стране, в промышленное-

ти в целом, по отраслям и промышленным предприятиям. Прогнозирование становится одним из решающих элементов научной организации управления, так как ценность принимаемых решений в большей мере определяется их последствиями. Следует отметить, что прогноз не является обязательным предсказанием того, что по всем предположениям должно случиться, скорее, это - предсказание возможностей, которые можно будет реализовать, если будут приняты соответствующие решения [2].

Прогнозирование потребности в электроэнергии позволит определять стратегию развития энергетики и промышленности, принимать научно обоснованные технические и организационные решения и учитывать их последствия. Происходящие изменения в экономике поднимают заинтересованность предприятий к повышению эффективности потребления электроэнергии, к оптимизации объема и структуры энергоресурсов, расширению сферы охвата контрольно-измерительными приборами, повышению качества учета расхода электроэнергии [3].

Электропотребление промышленного предприятия характеризуется, в общем случае, несколькими показателями, определяющими взаимоотношения предприятия с энергоснабжающей организацией [4]:

- количеством активной электроэнергии, потребленной за расчетный период;

- максимальным значением средней активной мощности предприятия за получасовой интервал времени, регистрируемым в часы максимальной нагрузки энергосистемы ( получасовой максимум нагрузки );

- максимумом значений средней реактивной мощности

предприятия за получасовой интервал времени, регистрируемым в часы максимальной нагрузки энергосистемы ( получасовой максимум реактивной мощности );

- средним значением реактивной мощности предприятия за время минимальной нагрузки энергосистемы;

- показателями качества электроэнергии на границе раздела предприятия и энергосистемы.

Все показатели определяются на шестом уровне системы электроснабжения предприятия - на границе раздела балансовой принадлежности электрических сетей предприятия и энергосистемы [5].

Прогнозирование подразделяется по срокам прогноза [6,7]. Оперативное прогнозирование выполняется на сроки до одного месяца, в том числе в течение суток. Краткосрочное прогнозирование охватывает период от одного месяца до одного года, среднесрочное - от одного года до пяти лет, долгосрочное - от пяти до пятнадцати лет, дальнесрочное - на сроки свыше пятнадцати лет. Краткосрочный прогноз учитывает, в основном, количественные изменения объекта. Качественные, структурные изменения должны найти отражение в долгосрочном прогнозе. Среднесрочный прогноз занимает промежуточное положение, охватывая и количественные и структурные изменения, придавая большее значение количественным.

Оперативное и краткосрочное прогнозирование используется для диспетчерского регулирования режимов электропотребления, контроля рационального расходования электроэнергии. Энергосистема планирует производство, передачу электроэнергии, начиная с суток, которые тем самым являются минимальным

временным интервалом планирования производства электрической энергии. Это в свою очередь определяет необходимость определения суточного объема электропотребления промышленного предприятия.

Во многих странах используется неделя при расчетах. В настоящее время в нашей стране уже существует практика использования двухнедельного периода при заключении договора на пользование электроэнергией. Использование недели как временного интервала для планирования и произведения финансовых расчетов имеет ряд преимуществ нежели другие временные периоды. Удобство использования недели заключается в неизменных семи днях в отличие от месяца. Многие экономические процессы характеризуются нестабильностью и в течение месяца могут произойти неожиданные изменения, прогноз которых сделать было бы трудно или невозможно. Неделя это достаточно продолжительный интервал времени, в течение которого действует инерционность экономических процессов.

Среднесрочный прогноз используется для определения договорных значений потребляемой активной мощности в прямых договорах с энергоснабжающей организацией [9].

Долгосрочный и дальнесрочный прогнозы ориентированы на качественные, структурные изменения в производстве, так как за 10 - 15 лет может существенно измениться технология, произойти обновление и перестройка производства.

Таким образом, прогнозирование электропотребления находит применение в принятии решений о строительстве новых объектов электрического хозяйства предприятий, замене существующего оборудования, вопросов присоединения к энергосистеме.

Этим определяется необходимая точность прогнозирования. Необоснованное, ошибочное завышение перспективных расчетных нагрузок и потребления электроэнергии приводят к неоправданно большим затратам и омертвлению капиталовложений [10], завышению мощности используемого оборудования и, следовательно, работе его в неоптимальных режимах с большими потерями

[11]. Достоверное прогнозирование электропотребления даст возможность большой экономии энергии, материалов, затрат

[12]. В то же время для долгосрочного прогнозирования достаточна меньшая точность, чем для среднесрочного, краткосрочного и оперативного соответственно так как речь идет о выборе оборудования. Например, шкала мощностей трансформаторов имеет шаг 1, 6 [13].

Большое внимание следует уделять рациональному использованию электроэнергии, всемерной ее экономии [14-16]. По оценкам специалистов в ближайшие годы более половины оборудования энергетических предприятий должно выработать свой ресурс [15], и не смотря на всеобщее снижение потребления электрической энергии, вызванное падением производства в целом по стране, остается актуальным повышени