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

м

На правах рукописи

СКВОРЦОВ Родион Анатольевич

ОПРЕДЕЛЕНИЕ НЕДЕЛЬНОГО И ПОСУТОЧНОГО ')ЛГ:КТРО! ЮТРЕКЛЕ1 1ИЯ 11РОМЫ1ИЛЕ1II1ЫХ 11РЕД11РИЯТИЙ

Специальность 05.09.03. - Электротехнические комплексы и системы, включая их управление и ре1улирование.

Автореферат диссертации па соискание ученой степени кандида 1а технических наук

Г

Москва 1998

Рабоы выполнена на кафедре -электроснабжения промышленных предприятии Московского энергетического ипештуча ( технического универстета ).

1 Научный руководи гель - доктор технических наук,

профессор Кудрин Б.И.

Официальные опнонешм - доктр 1ехнических наук

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

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

Защита состоится /^998 г. в час в аудитории М-214 на заседании диссертационного Совета К 053.16.06. в Московском энергетическом институте ( технического универстета ) по адресу 111250, г. Москва, ул. Красноказарменная, д. 13.

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

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МЭИ. А в I орефера I ра юелап ______1998 г.

Ученый секретарь

Диссертационного Сонета К 053.16.06. /" _

кандидат технических паук, доцент ,гАГ! Анчарова Т.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 пен 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 является 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 1счсние месяца, а следовательно изменится и степень интенсивности ■шектропотребления. П отличии от месячного временного интервала для недели присущ жесткий семидневный интервал. А гак 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 пока »алий счетчиков расхода электрической энергии позволяет подойти к вопросу использования недельного интервала планирования более гибко 1С (ому же во многих странах исполыуется недельная система расчетов и надо полагать, что для России это будущая перспектива.

Работ выполнена на кафедре "Электроснабжение промышленных предприятий" Московскою энергетического институт (технического университета).

) (.елью работы является выбор и разработка методов недельного и посуточного прогнозирования электропотреблепия промышленных преднриямш.

15 соо 1 всIсI вин 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 электропотреблеиия 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 "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 недельною расхода электроэнергии по дням недели

3. Кпраооыи методика пропкгзироиания недельного электропотреблеиия с иснольюпаиием метода экспоненциального сглаживания и гармоническою анализа.

4. Процесс посуточного электропотреблеиия промышленного предприятия представлен как совокупность частных реализаций распределения недельного объема электропотреблеиия по дням недели.

5. Разработан метод прогнозирования посуточного значения элскфопотребления предприятия на основе проведенных исследований процесса электропотребления.

6. Выделена постоянная составляющая недельной) Iрафика носу)очного элек| ропотреблеппя нромышленпо! о предприяшн.

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

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

Апробация .работы . Основные положения диссертационной рабош докладывались и обсуждались на научных семинарах кафедры '"Хискгроснабжение промышленных предприятий" М'Ж в 1995-199Н гг., на научно-практической конференции "Электрофикапия горных и металлургических предприятий Сибири" Новокузнецк, 1997г..

Публикации. По теме диссертации опубликовано четыре печатных работы.

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

СОДЫ'ЖАНИГ- 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 его 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 элентропотребления предприятия. Уменьшайся или совсем исчезает влияние одних факторов, и то же прем я появляются новые факторы, влияние которых было не заметно или полностью отсутствовало.

Отмечено, что для прогнозирования -»лекгропогрсбления предприятия необходимы методы, способные своевременно учитывать возможные 1енденцин тмспсния развитии процесса элекфотиреблеиия.

Одним из серьезных вопросов является выбор временного интервала, дня которо) о целесообразен и технически возможен про) ноз элекгропотребления промышленного предприятия. В качестве временного интервала прогноза и расчетного периода при заключении договора на пользование электроэнергией предложена неделя

В заключении главы раскрыты цели и задачи исследования.

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

Для выбора модели прогноза необходимо всестороннее изучение свойств процесса электропотребления 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 разрабо! 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:

(I)

где р - полный период (число недель); ] - номер гармоники; х=2 лф -переменная; I - номер уровня ряда в принятом периоде вычисления гармоник;«», а,, />, - коэффициенты гармоник; параметры уравнения (1) оцениваются по следующим формулам:

1 Р Р

а = ^HOsm И

Р „I I Р

(2)

(3)

Ь , 2 £ Г (О cos ( 2 " ¡1 Р Til I Р

(4)

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

Таким образом прогноз недельного расхода электроэнергии будет осуществляться по формуле (1), 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 мелели. 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 иереодической 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:

\У \У

нед

(5)

где - доля суточного потребления электрической энергии за неделю; ) -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 ¡-ые сутки; \Vuej -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 посфоении грогпозо» с помощью метода экспоненциального сглаживания одной из основных проблем является выбор оптимального шачения параметра сглаживания, участвующею 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, т.е. при прогнозе в значительной степени учитываются псе прошлые наблюдения. Точных рекомендаций для выбора оптимальной величины параметра сглаживания пока нет. Была проведена апосгеорная 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 с11. Проверка гипотезы на нормальность распределения полученных выборок по критерию х дала отрицательный результат. В таблице 1 представлены значения математического ожидания, среднего квадратпческого отклонения каждой выборки.

Определение посуточного элсктропотребления предприятия затрудняется нестабильной работой предприятия, которая заключпется не только в уровне расхода электроэнергии, но п н количестве рабочих и нерабочих дней и 1! порядке их чередования

Таблица I

1 Но недель Вторник Среда Четверг Пятника Суббота Воскрссс

пик нье

М((1|) 0.144 0 ¡48 0.147 0.148 0.147 0.1.106 0.127

л-аю 0 0225 0.0158 0.0123 0.01 19 0.0075 0.0109 0.0086

Задача определения посуточных значений электропотреблепия предприятия будет заключаться в распределении недельного объема расхода электрической энср| ии по дням недели. Случайная функция прсдсмвляс! собой совокупность частных реализаций значений параметра <1 ( по дням недели, отображающих недельный график посуточных значений шскфопофебления рисунок I. Каждая выборка нредетавлме! собой ра<рс1 случайной функции и соответствующий момент времени (день педели). Среднее значение каждой выборки (таблица 1) будет являться средним значением случайной функции в данный момент времени.

Была проведена группировка данных с целыо 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 & доля среднего значения посуточного электропотребления за неделю равно 1/7.

Если значение параметра А' больше или равно доли 1/7, то день с таким значением величины сН 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 среднею квадратического отклонения параметра (¡1 по образованным группам в зависимости от количества возможных рабочих дней в неделю.

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

Таблица 2

Кол риб 1 2 3 '1 5 6

дней

сН р 0.151 0.157 0.154 0.151 0.149 0.148

- Пш.32 0.0076 0.0056 0.0041 0.0034

будет заключаться в гом, чтбы выделии> то количество дней недели доля посуточных значений электропот рсбления которых будет больше или равно доли среднего значения посуточного электропофсблсния эти недели Подобная проблема не может являться неразрешимой.

Так как сумма значений посуточного относительного

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

1 - I * (1 Ф

т

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

Рис 1 Совокупность гистограмм выборок с!,,расположенных в порядке очередное!и дней

недели

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

Прогноз расхода электроэнерпш за рабочий дет. осуществляется но формуле (5). Точность 1101 пот 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 с1» 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 элекггропогребления за неделю равна I.

Разработанные методы прогнозирования электропотребления могут применяться для разных объектов и для различных периодов упреждения. Точность прогнозирования недельного объема элекгропотребления, 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 о., % с» % сь% СТл% а..% Оа%

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 1 5.24

4 0.79 2.3 1.7 1.8 2.05 2.53

5 1.25 0.25 1 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.-1994 г..

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 электропогребления использовались при анализе, значение дисперсии первой гармонике составляет 78 - 80 % от общей дисперсии временного ряда годового э.чектропотрсблсния 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) электропотребления в течении недели, определяемая как отношение разности величин расхода электроэнергии между рабочим и нерабочим днями к элсктропотреблепшо ш неделю:

№

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 ( ё р) и нерабочего ( ё в) дней по формуле

= V/ нед ( В р - ~<1 в ). (8)

Подставляя вместо величины с!в формулу (6), получим следующее

V/

4 Ш = "с", (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 электропотребдения за необходимый период времени, но 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 = W d„ - W

в нсд"в нед

dp-

7d

7 - i

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 г ода больше чем в летнее при условии одинакового количества рабочих дней, т.е. амплитуда колебаний элсктропогреблепия рабочих дней в точении года больше соответствующей амплитуды колебаний нерабочих дней, что является следствием нелинейных изменений постоянной составляющей и удельных расходов при изменении внешних условий.

г

Использовав имеющийся статистический материал посуточного элекгропотребления 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 А\У и распределение недельного расхода электроэнергии по дням недели, появление которой наиболее вероятно.

В_приложении приведены результаты прогнозирования

1лекфопотреблеш1я предприятия с апоогеорпой оценкой иогрешостн.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ ПО ДИССЕРТАЦИИ

2. Временные ряды элекгропотребления промышленных предприятий, на примере исследуемого предприятия, как правило неоднородны и имекм убывающий тренд.

3. Для прогнозирования недельного объема элекгропотребления 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 посуточного 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 Л.В. Прогнозирование электропотребления промышленных предприятий в условиях нестабильной экономики.// Электрификация металлургических предприятии Сибири. Тез. докл. -Томск, 1997, С.230-23 8.

2. Кудрин Ь.П., Скворцов Р.Л. Протезирование значений посуточного электронотреблепия промышленных предприятий.// Математические и экономические модели в оперативном управлении производством. Тез. докл. Научно-технической конференции -Москва, 1997, С.47-51.

3. Скворцов P.A. Пропкнирование электропофебления промышленного предприятия.//Электрификация горных п Meuuuiypi ических предприятий Сибири. 1сз. докл. паучпо-пракшческой конференции -Новокузнецк, 1997, С.24-26.

4. Павалихин A.B., Кашьялов 0.10., Скворцов P.A. Исследование многообразия электрооборудования П)Ц.// ')лектросбереженне, электроснабжение, электрооборудование. Тез. докл. научно-технической и методической конференции Новомосковск, 1996,-С. 81.

Jjp Тираж Заказ

Типография МЭИ, Красноказарменная, 13.