автореферат диссертации по электротехнике, 05.09.03, диссертация на тему:Параметризация электрохозяйства предприятий черной металлургии при перспективном проектировании

?Т6 О*

Московский энергетический институт (технический университет)

11а правах рукописи

аНУРКОП Михаил Геннадьевич

ПАРАМЕТРИЗАЦИЯ ЭЛЕКТРОХОЗЯЙСТВА ПРЕДПРИЯТИЙ ЧЕРНОЙ МЕТАЛЛУРГИИ III'И ПЕРСПЕКТИВНОМ ПРОЕКТИРОВАНИИ

Специальность 05.09.03. - электротехнические комплекс» и

системы, включая их управление и регулирование

Автореферат-диссертации на соискание ученой степени г^шдидатн технических наук

Моеюза 1994

k'ïfuyvn hmi>".mi.'l«?l ! г i : '.!l ► -kt [ w ю hilf» *. " 1 ! ия u)*>vi4i!u!*»hhh4.

ПРЕДПРИЯТИИ M'11 '!''f 'I" 'КГм f ' •«H»¡>|'!-,t114искомо ИМ'"pl'^VV't Ч'"ЧНИЧРСК( >• Г'.' \/НИНм|и'ИТ'|-"1,,Ч 1 .

Нн V11H НИ f> V К< >и !,]( И ' Г • '.п ь

'МШИЧПЬНИ' ' Ч!Ч' iHh'f!'i

м;' Пр1 ' Mflp'V-iTlV

- доктор Т**хпич"-''>'ЧП1Х Наук, Нр')ф''('ОРр Кудрин ':-И, доктор TeyHH4fJ',K!!v H; IVк. проФ'"'сор |-;oj»'ifi! г ■ i - i-.д., КПНДИДЛ'Г ii.4v1í

Тимченко В.Ф.

• H.'-lV-lH''1- И" •Л'-Л'''!'.4M ЧСИЙ ИЦГТИТ"

чкпномнки '1!|кр|-"тяк:1 t A-I СИИГ-Ч*'•

I "'.''"í'»1'!" 'ч !! H'.vrffipH !'.t'.t4 г. муДИТОрИ;'

M :М4 !• 1.4 м.ч< . мни. на :'•:•!'>\п,1Н11И • *t:*мi'.-i-v,m«:^«f»ob*iif

НОГ'' ('0(«'Т'! К 1'Ь,-:. i'->. пв Mm ■K'V.níOrO ">н>'рг сТИЧечл Ч'п 11)10тит7""> (T^XHUM^'K'H'O VHiM',*p,'l1'l'",I"'11 ■

(,it:«hi'h о p.'i'X'T" ' i' navy. ■»крчмп.вЯ! «ач. :-•-.* • i - • -1 >* * s • ! • н'-чат' •

ПР'М-ИМ n(4VUnf»ri. «M M.!lpIM'V: i'1'!!. M1'»'«!'.'). К- УН), У1:

Kp'ti'.H'iK'-inapwi-'HH.'vH. 14. Учимый Сов^т М''И.

i1 M'1.*.!!0 f — H : 1КОМИ.Т Ь ( V. (>1УЛП.И,'"!','К" 41

Л?")" Iji"i¡i<'{i; v]' !''<'■ '!Н

l'.l'i.'i !'

У1 I » ■ V ) I 1 ¡ 1 ( Ч 'М'< м ipl, ( И-j' v: ■!/; я- - ■ J H*t .

, Il .'I

OJ^t^f

(',!•'. Awr-.y

Актуальность темы В последние 10-15 лет правительством СССР и России приняты ряд постановлений, направленных на повышение эффективности планирования и проектирования промышленных объектов. В условиях перехода страны к рышсу повышается роль регионального планирования. Подчеркивается необходимость создания системы стратегического прогнозирования, планирования и управления. Отмечается, что на создание и развертывание современной промышленности, значительная часть которой является аналогом транснациональных корпораций, и инфраструктуры ушли десятки лет и в последующие 10-15 лет стратегические концепции останутся неизмененными. Детализация и конкретизация территориальной экономической политики должна начинаться с привязки реализуемых программ к предстоящим стадиям социально-экономической реформы. Важным исходным пунктом при разработке планов является определение потребности в продукции ( применительно к •электрохозяйству промышленного предприятия - определение потребности в электротехнической продукции, параметров электропотребления ).

Электрохозяйство металлургического предприятия следует считать сложной (большой) системой, так как оно состоит из большого количества взаимосвязанных и взаимодействующих между собой элементов (на крупном предприятии установлено 103-104 силовых трансформаторов. 105 электродвигателей, 10б низковольтных аппаратов, проложены сотни километров кабельных линий; капитальные затраты в электрохозяйство составляют до 15 7. от общих капиталовложений). Актуальным является исследование и практическое использование системных свойств электрохозяйства, не вытекающих из совокупности свойств отдельных элементов, так как применение при проектировании методов, основанных только на классической электротехнике, регламентированных, например, в "Указаниях по определению расчетных нагрузок в промышленных установках", приводит к существенным ошибкам (почти на всех предприятиях заявленный максимум нагрузки завышен в среднем на 10-20 7. ; загрузка трансформаторов ГШ! в среднем по отрасли составляет 25-40% ; коэффициент спроса в среднем по отрасли не превышает 0,2-0,25).

В настоящее время предъявляются жесткие требования к срокам и качеству проектирования промышленных объектов. Проект на стадии рабочих чертежей должен быть выполнен за 9-15 месяцев с

момента получения задания. В условиях сложившейся стадийности проектирование ведется параллельно всеми отделами проектных институтов при неполноте исходной информации. Выделены и играют все более важную роль предпроектные стадии (тендер, ТЭО). Проектировщику на предпроектных стадиях приходится принимать решения, опираясь лишь на личный опыт, используя аналоги. А именно на этих стадиях решения по электрохозяйству являются определяющими, которые конкретизируются и уточняются на последующих стадиях.

Таким образом, актуарными задачами являются научное, методическое, математическое, информационное обеспечение и нормативное оформление системного подхода к принятию решений на предпроектных стадиях, который заключается в представлении электрохозяйства промышленного предприятия как единого целого системой наиболее информативных обобщенных электрических показателей, прогнозируемых во времени и сравнимых для различных предприятий отрасли. Выделение обобщенных показателей позволит более обоснованно выбирать аналоги при проектировании, внедрять в практику проектирования статистические методы, методы научного прогноза, вычислительную технику.

В черной металлургии появились условия для применения данного подхода с внедрением в 1976 г. информационного банка данных "Черметэлектро", в котором хранится информация по всем отчетным электрическим показателям каждого предприятия и практически по всем видам выпускаемой продукции. Актуальным является разработка методов использования этой информации на предпроектных стадиях, извлечения из нее новой информации, интересующей проектировщика, для повышения эффективности и сокращения времени принятия решений.

Диссертационная работа выполнена на кафедре "Электроснабжение промышленных предприятий" Московского энергетического института в соответствии с координационным планом научных исследований, проводимых по проблеме 0.01.11. "Разработка и внедрение новых методов и технических решений в области межотраслевых проблем промышленной энергетики, направленных на энергосбережение".

Целью работы является исследование системных свойств электрического хозяйства на основе анализа выделенных основных электрических показателей, выявление связей основных электри-

ческих показателей с технологическими показателями функционирования металлургического предприятия и разработка на основе полученных закономерностей методики расчета количества основного электрического оборудования при проектировании электрохозяйства отдельного предприятия, схемы развития отдельных регионов и отрасли в целом.

В соотвествии с целью решены следующие задачи.

1. Выделение из всех электрических показателей, входящих в банк "Черметэлектро", основных, описывающих электрохозяйство как систему, на базе основных и функционально образуемых иг них показателей, имеющих физический смысл и необходимых проектировщику .

2. Выявление взаимосвязей между основными электрическими показателями и исследование их устойчивости во времени.

3. Классификация предприятий черной металлургии по матрице основных показателей с использованием методов кластерного анализа.

4. Прогнозирование значений основных электрических показателей функционирования электрохозяйства предприятия на стадии проекта по технологическим параметрам.

5. Идентификация законов формирования электрохозяйства предприятия основными электротехническими изделиями по основным электрическим показателям.

6. Разработка методики расчета потребности в основном X электрооборудовании на предлроектных стадиях для отдельного предприятия и при проектировании схемы развития отрасли.

Методы исследования определялись поставленными задачами и опирались на положения теории систем, теории вероятностей, методы математической статистики, кластерного анализа, анализа временных рядов, прогнозирования. Использованы научные труды отечественных и зарубежных специалистов, нормативные и сравоч-ные материалы, статистические данные банка "Черметэлектро" и собранная автором статистика.

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждается репрезентативной статистикой,' корректным применением математических методов, сопоставлением полученных результатов расчетов с экспериментальными данными. В качестве информационной базы использованы отчетные показатели генеральной совокупности предприятий отрасли с 1971 г.

Научная новизна работы оостоит в следующем:

1. Показано, что система показателей, описывающих электрохозяйство металлургического предприятия на 6 уровне, обладает достаточной информационностью для принятия обоснованных решений на определяющих стадиях проектирования и планирования.

2. Доказана невозможность использования среднеотраслевых норм расхода электроэнергии на основные виды продукции для оценки показателей электропотребления предприятии и предложена методика оценки этих показателей.

3. Предложена классификация металлургических предприятий по основным электрическим показателям, которые в отличие от существующих классификаций, позволяют обоснованно выбирать аналог с точки зрения функционирования электрохозяйства.

4. Обосновано и предложено использование методов самоорганизации для идентификации характеристик сложных систем типа электрохозяйства промышленного предприятия.

5. Разработаны модели формирования электрохозяйства основным электрооборудованием на основе отчетных показателей банка "Черметэлектро".

В. Предложена методика принятия решений в условиях неполноты и неопределенности исходной информации на определяющих стадиях планирования и проектирования.

Практическая ценность работы заключается в возможности использования подученных моделей, программ, методик в составе САПР электрохозяйства металлургического предприятия. Замена профессионально- логические методов принятия решений в условиях неполноты и неопределенности исходной информации формализованными математическими процедурами позволит повысить качеотво проектных и плановых решений в черной металлургии и смежных отраслях с сокращением трудоемкости и времени на принятие решений и экспертизу, проанализировать большое количество возможных вариантов решений, что особенно актуально в условиях нестабильности развития экономики . Более высокая достоверность получаемых при этом результатов позволит проводить обоснованную инвестиционную политику в экономике. Расширены возможности использования банка данных "Черметэлектро" без увеличения его объема.

Апробация работы. Материал диссертации в целом и отдельные ее положения докладывались автором и обсуждались на б научно-технических конференциях, на научных семинарах кафедр "Электроснабжения промышленных предприятий" Московского энергетического института, Новомосковского филиала Российского химико-технологического университета в 1982-1994 г.г. Публикации■ По теме диссертации опубликовано 13 печатных работ. выполнено 2 научно-технических отчета.

Структура и объем работы. Диссертационная работа изложена на 160 страницах машинописного текста, содержит 25 рисунков и 30 таблиц. Работа состоит из введения , четырех глав, заключения, приложения. Список использованной литературы включает 118 наименований работ отечественных и зарубежных авторов. Приложений 6.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность проблемы, формулируются цели, задачи исследования, дана общая характеристика работы.

В первой главе рассмотрено состояние электрохозяйства современного металлургического завода. Для выделенных шести иерархических уровней системы электроснабжения показаны специфика подхода к принятию решений при проектировании электроснабжения, соответствие иерархического деления сложившейся стадийности проектирования; выделены предпроектные стадии. Обоснована важность принятия качественных решений по шестому уровню на предпроектных стадиях. Описан состав исходных и выходных данных на всех стадиях проектирования. Показана невозможность принятия решений по шестому уровню на предпроектных стадиях существующими методами. В системе показателей, описывающих предприятия на шестом уровне выделены основные: максимум нагрузки Рм (МВт), коэффициент спроса Кс (o.e.), количество установленных электродвигателей пЯЙ (шт.), средняя мощность двигателя Рср (кВт), электровооруженность труда Ат (МВт*ч/чел), производительность труда электротехнического персонала Аэ (МВт*ч/чел). Описаны дополнительные и функционально определяемые иэ основных показатели. Поставлена задача наиболее полного использования имеющихся показателей для идентификации характе-

ристик электрохозяйства на предпроектных стадиях.

Во второй главе обоснована, для принятия решений на предпроектных стадиях, необходимость классификации предприятий отрасли по показателям функционирования электрохозяйства и выделения для этого подмножества показателей, наиболее полно отражающих свойства электрохозяйства.

Обработка больших объемов нечеткой информации в условиях дефицита времени на принятие решения требует изменения подхода к формализации процедуры выбора аналога.

Выбор аналога предполагает наличие классификации предприятий с точки зрений функционирования их электрохозяйств. Выполнен анализ двух существующих принципов классификацииг

1. По административно-технологической принадлежности предприятия к статистически выделяемым подотраслям: металлургпром (34 предприятия); спецсталь (15); ферросплав (10); трубосталь (16); метиз (16); руда (19); огнеупор (14); вторчермет (39); коксохимзаводы (2); ремонт (13); шахтопроходка (5). Эта классификация близка к принятой в мире. Показан большой разброс основных показателей в этих группах и неудовлетворение'"распределения показателей в группах нормальному закону.

2. Классификация предприятий по крупности-с точки зрения максимума нагрузки. Выделено 3 группы предприятий: крупные (Рм больше 100 МВт); средние (Рм от 20-30 до 100 МВт); мелкие (Рм до 20-30 МВт). Принципиальные отличия в технологии предприятий, попадающих ь одну группу по этой классификации приводят к значительному .различию показателей функционирования их электрохозяйств , что не дает возможность пользоваться данной классификацией для обоснованного выбора аналога.

В качестве теоретической основы формализации классификации предприятий приняты методы кластерного анализа. Осуществлено разбиение предприятий отрасли U = íu3>, j » 1,...,М . описываемых системой признаков (основные и дополнительные . показатели функционирования электрохозяйства) Xj = (х(1), х(2),...,хСт)),

на подмножества (кластеры) S = •{&!>, i = 1.....N такие', что

Si / 0, i = 1,...,N; si л sj = 0, i * j. • При этом соблюдается некоторый критерий оптимальности разбиения. Критерий представляет собой функционал , выражающий уровни желательности различных разбиений.

Задача выделения наиболее значимых признаков и определения размерности признакового пространства решается путем анализа матрицы коэффициентов корреляции различных признаков. Объект описывается признаками наименее коррелированными между собой. Для оценки расстояния между объектами принята евклидовая метрика. За расстояние между кластерами принято расстояние между "центрами тяжести" (математическими ожиданиями) кластеров. Выбрана процедура, позволяющая определить неизвестное число кластеров, выделять кластеры, содержащие только один элемент, с учетом поставленной задачи выбрать оптимальную классификацию, нечувствительная к проблемам большой размерности. Остановка кластеризации происходила на шаге, предшествующем шагу с максимальным расстоянием между объединяемыми группами. Были рассмотрены две совокупности признаков, характеризующих электрохозяйство: трехмерое пространство - Рсг. Pcd. Кдв; пятимерное пространство из основных электрических показателей -РМ. Тм, Кс, Пдв, Pep-

Программно реализована иерархическая агломеративная кластер- процедура:

1. В начале количество групп равно числу объектов

< S >-{U>; Sj -■( u, >, j - 1,...,M (в данном случае рассматривалось 193 предприятия отрасли) и в группу входит одно предприятие.

2.Рассматривается матрица попарных расстояний между группами D- Ipijl, i - 1,..., (М - 1); j - 2,...,U.

3.Ближайшие группы объединяются, в одну :

s' i - st u sj

4.Запоминается расстояние между объединенными на данном этапе (1) группами di - min (pjj), 1 - М,...,1 и вычисляется приращение расстояния между объединенными группами по сравнению с предыдущим шагом Д d - di - dn-i). На каждом последующем шаге объединяются все более далекие друг от друга группы . 5.При 1-1 все объекты объединены в одну группу . Оптимальное число и состав групп соответствует шагу , предшествующему шагу с d max.

В результате работы алгоритма и после анализа результатов за окончательную принята группировка при пяти показателях (Рм, Тм. Ко Пдв, Pcd)- Оптимальное количество групп - 23 (рис. 1). Наличие уникальных и массовых видов предприятий в отрасли

-/в-

^ о

С

Рио.1 Приращение расстояний между объединяемыми группами при уменьшении их числа.

Таблица 1

Координаты центров групп предприятий при кластеризации в пятимерном пространстве признаков с оптимизацией количества кластеров

Группа Количество предприятий Рм МВТ Т ч Ко о. е Ядв ТЫС.ШТ Рср кВт

1 3 711 6169 0.23 66 40.4

2 5 393 6553 0.23 48 34.0

3 9 215 6452 0.25 26 32.0

4 95 29.4 6027 0.19 6.9 18.1

5 14 20 6243 0.40 2.9 22.3

6 5 18 4621 0.44 3.2 14.0

7 21 2.9 2910 0.28 0.9 15.3

8 10 15 4858 0.23 2.6 41.2

9 2 380 7847 0.24 6.9 13.4

10 1 150 9690 0.63 3.7 32

11 3 210 7955 0.86 2.2 14

12 1 670 6952 0.82 9.6 24.7

13 1 118 6583 0.23. 37.8 10.5

14 2 80.5 5365 0.30 7.6 79.0

15 3 148 6603 0.37 9.0 50.4

16 3 245 7677 0.25 20.0 57.7

17 2 20 4849 0.29 1.5 95

18 1 26 4585 0.10 2.8- 78.3

19 7 2.8 8849 0.17 1.5 14.3

20 2 16.5 '9494 0.52 2.3 33.5

21 1 8 4952 0.86 3.7 11.1

22 1 107 14672 0.39 11.5 69.1

23 1 2 11860 0.81 / 0.8 28.5

(табл. 1) соответствует представлениям об организации систем любого типа. В этом смысле данная классификация не противоречит общим представлениям автора о структуре отрасли, описываемой видовым Н-распределением.

Для принятия решений на предпроектных стадиях по 6 уровню, когда известны лишь заданные технологические параметры, проанализированы объемы и виды выпускаемой продукции, и определены характерные для групп значения.

В третьей главе предложен метод идентификации характеристик электрохозяйства на основании сравнения различных методов многомерного статистического анализа: регрессионный и причинный анализ, факторный анализ, анализ главных компонент. Показано, что недостатком этих методов является необходимость выдвижения исследователем реалистической гипотезы относительно состава аргументов-признаков, описывающих объект, о структуре функции, связывающей значение признаков с выходной величиной. То есть имитационные модели, полученные с помощью указанных методов являются субъективными или представленческими. При описании объектов представляющих собой сложные системы, применение перечисленных методов из-за их субъективности может привести к ошибкам как в количественной оценке параметров модели, так и в ее физической итерпретации.

Этих недостатков лишен применяемый метод, основанный на принципе самоорганизации, моделей сложных систем. Математическая модель объекта находится по данным наблюдений при помощи рационализированного перебора на ЭВМ многих вариантов, по методу группового учета аргументов (МГУА). В основу положены гё-делевский подход и принцип неокончательных решений Д.Габора.

Для идентификации характеристик электрохозяйств промышленных предприятий модели находились в виде

У а) - N ха)>, (1)

где X (Ч) -вектор значений аргументов в момент времени I; У(Ъ) - значение идентифицируемой характеристики в момент времени I.

Показано, что использование средних удельных расходов ге-нерельной совокупности предприятий для расчетов электропотребления возможно при условии их нормального распределения. Собраны статистические данные о фактических удельных расходах электроэнергии на сталь (*ет). электросталь (*Эс>. чугун (*ч>

- 1Й -

и прокат (wnD) по предприятиям черной металлургии. Для проверки распределения удельных расходов на нормальность использовался критерий X2 Пирсона. Проверка показала большой разброс значений w на один и тот же вид продукции для различных предприятий отрасли (на порядок и более ) и негауссово распределение w, что не позволяет пользоваться среднеотраслевыми нормами для .определения электропотребления и среднегодовой мощности предприятия. Для получения зависимостей РСг - f(Мст, Мч, МПр) проанализированы данные в фиксированный момент времени по заводам, выпускающим чугун, сталь, прокат.

По предложенному алгоритму получены выражения, устойчивые на разных совокупностях исходных данных: Per - 0,059 + 0,049*МПр + 0,006*Мст +

+0,48*10 ^лМ^ст/М^пр ~ 0,85*10-**М2пр , (2)

8об - 0,016; впр -0,022. Или упрощенное выражение: Per - 5,6 + 0,049* М„£>, (3)

В06 - 0,036; бПр - 0,035. Здесь б0б, Bod ~ ошибки на обучающей и проверочной последовательностях, комбинация которых дает общий критерий отбора ботб- Данными соотношениями хорошо описываются крупные предприятия отрасли. Дальнейшее усложнение моделей не приводит к увеличению точности и уменьшению критерия отбора ботб. При наличии на предприятии производства стали и проката объем производства чугуна является незначимым параметром для оценки среднегодовой мощности предприятия. Основным для большинства заводов является объем производства проката.

Существует корреляционная связь между установленной модностью трансформаторов и основными показателями банка "Черме-тэлектро". Например коэффициент корреляции между установленной мощностью трансформаторов 1-Ш габаритов (Si-ш) и Рм на предприятиях составляет в среднем 0,96, а между Si-щ и пдв - 0,92 Это позволяет сделать вывод о возможности прогнозирования трансформаторной мощности на предприятиях по основным показателям.

Для идентификации закона формирования трансформаторной мощности обрабатывались данные по 85 предприятиям отрасли, на ко-., торых имеются трансформаторы 4-6 габаритов. Вид функции Siv-Vl = f(Pw, тм, Ко Пдь, Рср, П1-Щ, Si-ш, niv-vi, Мв>

определялся по МГУА.

Получены следующие модели формирования установленной мощности трансформаторов ГПП:

51У-У1 - 42 + 15*103*РМ/ТМ + Ю~2*Рм2РСр/Тм -

- 40*Рм2РСр2/(Тм2Кс2пдв) (4)

5об » 0,036; бПр - 0,036; б0тб - 0,028; Б1У-У1- 12 + 14*10б*Рм1п(пдв)/Тм2 - 85*103*Рм1п(г1дЬ)/(Тм2Кс2)+ + 4*Ю3*РМ1Г|ПДВ/ТМ2 (5)

5об - 0,037; бПр =» 0,037; ботб - 0,029;

51У-У1 - 26 + 15*103*РМ/ТМ + 0,16*Рм2пдв/Тм Н

+ 0,1*Рм2Рср/Тм (6)

50е - 0,047; бПр - 0,047; б0тб - 0,037;

31У-У1 - 8 + 38*103*РМ/ТМ - 3,4*РМ + 14*Рмг/Ты (7)

бое - 0,047; бпр - 0,046; 5отб - 0,04.

Оказались незначимыми аргументы, не входящие в банк "Черметэ-лектро" (П1-ш, 21г>1у-\/1. Мв). Это подтверждает базовую сущность основных показателей.

Аналогично получены выражения для определения П1У-У1| Ив, пдв.

г>1У-У1- 2 + 0,037*51 у-У1 " (8)

Среднеквадратичная ошибка составляет примерно 10 7..

П1У-У1 - 2,5 +■ 3*10_6*П1-ш31у-У1тм''51-ш + 7*10~5*РМ *

+ 4*10"5*Ри2Рср/(51У-У1Кс) (9)

бое - 0,066; 5Пр - 0,066; 5ОТй - 0,053. (10)

Мв - 123 + 16*10*ПдВРСр

боб - 0,052; бПр - 0,054.

Ыв - 98 + 21*10"®* ПдвРсрТм + 10,4*102*51-ц51У-У1/(Рср2Тм) + + 0,13*ПдВРСр (И)'

бое - 0,04; бПр - 0,04.

Пдв.- 15*10~2 + 67*МЙ/Тм +• 0,95а10~6*П1-шТм/Рср "

- 62*^2П1-ш/(Ты2РСр2Рм51-ш) - 77*Ю~8*П1-ШЭ/Тм-.- 53*10"8*РСр2Нв (12)

боб - 0,044; бПр - 0,045.

Примеры результатов расчетов по приведенным выражениям в табл. 2-5.

Исследовано изменение загрузки трансформаторов в отрасли. При общей существующей низкой загрузке (трансформаторов 1У-У1 габаритов - 0,335, трансформаторов 1-Ш габаритов - 0,45) наблюдается тенденция к дальнейшему ее снижению, что необходимо

-

Таблица 2

Установленная мощность и количество трансформаторов ГПП на некоторых предприятиях

Завод Б, МВ А п, шт.

Магнитогорский 4139 156

Череповецкий 1799 79

Карагандинский 1324 57

Ншшетагиль с кий 1027 33

Западно-Сибирский 1039 32

Орско-Халиловский 825 38

Кузнецкий 382 10

Таблица 3

Количество и мощность трансформаторов ГПП на предприятиях черной металлургии, полученные по моделям

Завод

Магнитогорский

Череповецкий

Карагандинский

Нижнетагильский

Западно-Сибирский

Орско-Халиловский

Кузнецкий

5, МВ А П,

4177 156

2021 77

1454 56

1294 49

770 30

517 21

427 17

Таблица 4

Фактические и расчетные значения количества выключателей на некоторых предприятиях отрасли. и>г.

Завод Фактич. Расчетное

Магнитогорский 5380 5423 5397

Череповецкий 3502 3619 3873

Карагандинский 3164 2124 2774

Нижнетагильский 3930 3646 3726

Западно-Сибирский 2447 2491 2910

Орско-Халиловский 1593 1587 1636

Кузнецкий 1225 1583 1618

Таблица 5

Фактические и расчетные значения количества электродвигателей на некоторых предприятиях отрасли, тыс. и/г.

Завод Факт. Расчет.

Магнитогорский Череповецкий Карагандинский Нижнетагильский Западно-Сибирский Орско-Халиловский Кузнецкий 81,1 76,6 61.8 56,1 39.9 44,6 48,1 . 49 52,9 44 31,9 31,3 27,0 19

учитывать при определении числа и мощности трансформаторов на перспективу по прогнозным значениям основных показателей.

Для прогнозирования видового разнообразия электрооборудования на перспективу предлагается использовать выявленную структурную устойчивость сформировавшихся технических систем. Описан математический аппарат исследования структуры, то есть изменения во времени параметров видового и (или) рангового распределений выделяемого оборудования (двигатели, выключатели, трансформаторы).

В четвертой главе проведено прогнозирование основных показателей методами аппроксимации временных рядов с применением теории самоорганизации.

Наилучшие результаты дала модель (13).

♦ (О = А ВС Ь + оз1п(ыЬ + ф)Э (13)

где А и В-коэффициенты линейного тренда;±-время; ос - амплитуда; ш - частота; р - фаза кзаэициклического компонента.

Прогнозирование осуществлялось: 1) анализом временных рядов отрасли в целом; 2) декомпозицией отраслевого электропотребления по видам продукции; 3) декомпозицией отраслевых показателей по отдельным предприятиям.

Из-за нестабильности экономической ситуации актуальной становится разработка методов прогнозирования на недалекую перспективу (1 год) с использованием минимальной длины предыстории (не более трех лет). Предлагается метод прогнозирования, основанный на структурной устойчивости отрасли (как системы). Структура электропотребления отрасли описывается ранговым распределением

В

И! - в/г», (14)

где V/ ' электропотребление предприятия, В - электропотребление оамого крупного предприятия отрасли, г - ранг предприятия (порядковый номер в ряду предприятий, расположенных по убыванию электропотребления), в - параметр рангового распределения.

Исследования структурно-топологической динамики электропотребления отрасли (изменения в и ранга предприятий во времени) показали устойчивость структуры, хорошую прогнозируемость В и 8. Для большинства предприятий ранг во времени остается неизменным или мало меняется. Это может являться теоретической основой прогнозирования параметров электропотребления для

большинства предприятий. Предложена методика принятия решений по перспективным значениям основных показателей и количества электрооборудования на лредпроектных стадиях для отдельных предприятий, промышленных регионов и отрасли в целом.

Принятие решений на предпроектных стадиях проводится в автоматизированном режиме. Исходными данными для составления электрической части "Схемы развития ...", ТЭО являются основные технологические и электрические показатели, взятые за 8-10 лет предыстории по каждому предприятию. При отсутствии данных по каким-либо предприятиям берутся характерные для группы, согласно классификации, предложенной в главе 2. Вероятность отыскания аналога увеличивается, если проанализировать предысторию по группировке предприятий за ряд лет. Таким образом формируется матрица основных электрических и технологических параметров.

Электрические параметры прогнозируются по временным рядам по отрасли в целом с декомпозицией по видам продукции и по предприятиям. Кроме того, по прогнозным данным технологов электрические показатели определяются согласно полученным в главе 3 зависимостям. Осуществляется прогноз по методу, основанному на структурной устойчивости отрасли. При получении прогнозных значений показателей для отдельных предприятий ведется автоматизированный поиск аналогов среди существующих в настоящее время предприятий'для верификации прогноза. По электрическим показателям и прогнозу удельных расходов определяются перспективные объемы производства по видам продукции независимо от технологов. Затем результаты сравниваются и выявляются факторы, приводящие к рассогласованию прогнозов. По многовариантным прогнозам и в результате многовариантной верификации принимаются окончательные решения о значении основных электрических и технологических параметров на перспективу.

Используя зависимости количества и мощности основного оборудования от электрических показателей, . определяются интересующие проектировщика количественные показатели по электрооборудованию. При этом используется информация, полученная на предыдущих этапах, о тенденциях в изменении загрузки оборудования и производится коррекция прогноза по данному.критерию. При ве-

рификации прогноза по электрооборудованию учитывается, что доля установленного оборудования на примерно 107. крупных предприятий от всей отрасли стабильна во времени и составляет 40-50 X. Результаты прогноза сравниваются с объектами - аналогами, корректируются профессионально-логическими методами о учетом планов реконструкции и строительства новых объектов, развития промышленных регионов.

На последнем этапе корректировки прогнозов их необходимо сравнивать с прогнозами по смежным отраслям (электроэнергетика, электротехническая промышленность, цветная металлургия и' т.д.).

Для предприятий, планируемых к строительству или реконструкции в прогнозный период по исходным технологическим данным определяется группа предприятий согласно классификации, в которую предположительно будет входить данное предприятие. Для него определяются основные электрические показатели как характерные для группы или предлагается ряд аналогов из группы для дальнейшей экспертизы. Основные показатели попадают в общую матрицу. Далее расчет перспективных параметров идет совместно с действующими предприятиями по предложенной схеме (рис.2).

Опираясь на изложенное, произведен прогноз основных показателей, необходимых для определения количества основного электрооборудования на предпроектных стадиях. В том числе электропотребления (по предприятиям и отрасли в целом), максимума нагрузки (по отдельным предприятиям), количества и средней мощности электродвигателей, количества и установленной мощности трансформаторов ГПП по предприятиям отрасли в целом, количества высоковольтных выключателей (пример - табл.б,7,8). Разработан пакет программ, реализующих описанные подходы к принятию решений на предпроектных стадиях.

В приложении приведены используемая статистика, результаты прогнозирования основных электрических показателей и электрооборудования по предприятиям, промышленным регионам и отрасли в целом.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ ПО ДИССЕРТАЦИИ 1. Возрастающее значение предпроектных стадий (тендер, ТЭО) требует принятия в условиях неопределенности и дефицита времени определяющих решений по перспективному электропотреблению, количеству основного электрооборудования предприятий и отрасли

-¡г-

Рис.2 Общая схема принятия решений при прогнозе электрооборудования

Таблица 8.

Прогноз количества (шт.) и средней мощности двигателей (кВт) на некоторых предприятиях отрасли

год 1990 1995 2000

завод Пдв Рср Пдв Рср Пдв Рср

540 92463 47 108633 48 124803 .49

090 57444 62 62009 71 66573 79

160 28671 30 29139 28 29607 27

440 42911 43 44384 45 45857 47

Таблица 7.

Прогноз мощности (МВ*А) и количества (шг.) трансформаторов 4-6 габаритов на некоторых предприятиях отрасли

год 1990 1995 2000

завод 5 п С п с а Г)

1010 3845 140 4058 148 4278 156

1540 5273 192 5707 207 5541 201

1090 1304 49 1616 60 1845 68

1160 742 29 . 873 33 873 33

Таблица 8.

Прогноз количества высоковольтных выключателей (шт) на некоторых предприятиях отрасли

завод,год 1990 1995 2000

1010 5308 5225 5139

1540 7101 8432 9796

1090 5796 7103 8536

1160 1418 1439 1397

в целом. При этом не работают традиционные методы расчета "снизу-вверх", основанные на знании характеристик отдельных приемников электроэнергии.

2. Для принятия решений по шестому уровню (граница предприятие-энергосистема) необходимо описывать электрохозяйство предприятия основными показателями, легко измеряемыми и входящими в систему отчетности.

3. Для автоматизированного выбора аналога на предпроектных стадиях при имеющейся неполной исходной информации применим метод кластерного анализа, основанный на разбиении предприятий на группы в пятимерном пространстве основных электрических показателей, выделении характерных для групп основных электрических и технологических параметров.

4. Для идентификации электрохозяйства металлургического предприятия как сложной системы использован метод группового учета аргументов (МГУА), позволяющей находить модель оптимальной сложности по заломленным данным на основе выделения обучающей и проверочной последовательностей и применения комплексного критерия отбора.

5. Показана невозможность использования средних норм расхода электроэнергии на единицу продукции для определения расчетной мощности и элекгропотреблениа на предпроектных стадиях и по МГУА получены выражения, связывающие среднегодовую мощность с выделенными основными технологическими параметрами.

6. Проанализированы статистические данные по основному электрооборудованию, установленному на предприятиях, не входящие в банк "Черметэлектро", и предложены выражения, связывающие количество и мощность трансформаторов, электродвигателей, высоковольтных выключателей с основными показателями, что расширяет возможности банка данных и позволяет формализовать процесс принятия решений нз предпроектных стадиях.

7. Предложена методика принятия решений по количеству основного электрооборудования на предпроектных стадиях с использованием полученных в работе соотношений при минимуме исходной информации и при прогнозировании количественных показателей на перспективу учтены тенденции в изменении загрузки электрооборудования.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Гамазин С.И.. Ошурков М.Г. Об использовании трансформаторов в отрасли // Электрификация металлургических предприятий Сибири.- Томск, 1984.- С. 41-49.

2. Гамааин С.И., Ошурков М.Г. Оценка среднегодовой мощности предприятий черной металлургии на основе технологических параметров : Гр. МЭИ.- вып. 628,- Москва, 1984.- С. 31-40.

3. Ошурков М.Г. Определение суммарной трансформаторной мош,- ч нос-ти предприятий черной металлургии по основным электрическим показателям Тр. МЭИ.- вып. 621.- Москва, 1984.- С. 22-27.

4. Лагуткин O.E., Ошурков М.Г. Оценка количества и видового разнообразия основного электрооборудования при планировании ремонта.- В кн. Организация электроремонта в современных условиях.- М. : ЦРДЗ.- 1993,- С. 15-19.

5. Ошурков М.Г. Классификация промышленных предприятий но показателям функционирования электрохозяйства // Тр. науч.-техн. конф. проф.-преп. сост. и сотр. НФ РХТУ. - Новомосковск, 1993.- С.214-215.

6. Лагуткин O.E., Ошурков М.Г. Прогнозирование электропотребления на основе структурной устойчивости ценозов.- Ие<в, ВУЗов "Электромеханика", 1993, N 6, с.58-59.

7. Ошурков М.Г. Прогнозирование электропотребления металлургических предприятий // Тр. науч.-техн. конф. проф.-преп. сост. и сотр. НФ РХТУ. - Новомосковск, 1993,- С.197-198.

8. Лагуткин O.E., Ошурков М.Г. Программное обеспечение принятия решений на предпроектных стадиях в комплексном технологическом институте : Техника, экономика. Межотраслевой науч.--тех. сб. Серия Автоматизация проектирования.- вып. 1.- Москва, 1994.- С. 44-51.

Подписано к печати Л— /лл (fj /

Печ. л "JZS Тираж 4UU Заказ 1

Типография МЭИ, Крагкоказарменная, 13.