автореферат диссертации по электротехнике, 05.09.03, диссертация на тему:Повышение эффективности электропотребления энергоемких производств в условиях ОАО "Магнитогорский металлургический комбинат"

На правах рукописи

Никифоров Геннадий Васильевич

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ

ЭНЕРГОЕМКИХ ПРОИЗВОДСТВ В УСЛОВИЯХ ОАО «МАГНИТОГОРСКИЙ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИЙ КОМБИНАТ»

Специальность 05.09.03 - Электротехнические комплексы и системы, включая

их управление и регулирование

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Челябинск - 1998 г.

Работа выполнена в Магнитогорской горно-металлургической академии им. Г.И.Носова на кафедре «Электроснабжение промышленных предприятий»

Научный руководитель:

кандидат технических наук, доцент В.К.Олейников

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Л.С.Казаринов

кандидат технических наук, В.И.Ефимов

Ведущее предприятие:

ОАО «Челябинский электрометаллургический комбинат»

Защита состоится 8 апреля 1998г. в Ю00 часов на заседании диссертационного Совета Д 053.13.07 Южно-Уральского государственного университета по адресу 454080,г.Челябинск, пр.Ленина, 76.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета. Автореферат разослан « 5"» /лаьтск 1998г.

Ученый секретарь диссертационного Совет*

доктор технических наук, профессор

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Металлургические предприятия потребляют около 18 % вырабатываемой в стране электроэнергии и являются наиболее энергоемкой отраслью промышленности. Десятилетия неэффективного использования энергетических ресурсов создали огромный неиспользованный потенциал энергосбережения, достигающий 40-45 % современного электропотребления. С переходом на рыночные отношения составляющая энергозатрат в себестоимости металлургической продукции выросла с 0,8 % до 30 %. Одновременно наблюдается опережающий рост стоимости энергоресурсов по сравнению с ростом цен на металлопрокат.

Очевидно, что улучшение технико-экономических показателей работы металлургических предприятий требует опережающего адекватного повышения эффективности электропотребления. Разработать пути повышения эффективности использования электроэнергии возможно только на основе изучения закономерностей формирования электропотребления, получения достоверных прогнозных оценок расхода электроэнергии, повышения научной обоснованности и точности его плановых значений и норм, управления режимами электропотребления. Общая теоретическая база, позволяющая решать проблему повышения эффективности электропотребления на всех уровнях металлургического производства, в настоящее время отсутствует. Это приводит к тому, что реализация комплекса вопросов по улучшению использования электроэнергии оказывается слишком ориентировочной, в большой степени субъективной и слабо связанной со спецификой и производственной программой предприятия и теми изменениями, которые происходят в процессе ее реализации.

Поэтому эффективное использование электроэнергии в металлургическом производстве является актуальной проблемой, требующей проведения всесторонних исследований и установления закономерностей электропотребления с учетом многообразия факторов производства.

Актуальность работы подтверждается тем, что она проводилась в соответствии с постановлением главы администрации Челябинской области от 29.05.96 г. № 311 «Об энергообеспечении Магнитогорского промышленного

з

узла» и «Программой энергосбережения и развития энергохозяйства ОАО «ММК» на 1997-2010 гг.».

Целью работы является обоснование и разработка методических положений и практических рекомендаций, направленных на снижение электропотребления энергоемких переделов металлургического производства.

Идея работы заключается в том, что повышение эффективности использования электроэнергии в условиях металлургического производства может быть достигнуто на основе установления закономерностей формирования электропотребления во взаимосвязи с основными производственными и технологическими факторами.

Научные положения, разработанные лично соискателем, и

новизна.

1. Математическая модель электропотребления соответствует реальным условиям только в том случае, если учитывает степень влияния основных производственных факторов на расход электроэнергии.

2. Область устойчивости пространственных (без учета фактора времени) зависимостей электропотребления подтверждается только на коротких интервалах времени, поэтому построение прогнозных моделей должно осуществляться с учетом динамики технологических и энергетических показателей производства.

3. Решение задач повышения эффективности электроиспользования связано с дифференцированной системой оценок объективно возможных энергозатрат для различных условий производства и установлением оптимальных режимов электропотребления.

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждаются представительным объемом статистического материала, позволившим получить результаты исследований с доверительной вероятностью не ниже 0,95; учетом взаимосвязи факторов, формирующих процесс электропотребления на уровне цеха, а также сопоставлением результатов расчетов с экспериментальными данными.

Значение работы. Научное значение работы заключается в установлении степени влияния факторов на расход электроэнергии и определении закономерностей, связывающих электропотребление с основными технологическими параметрами для энергоемких цехов металлургического

производства; разработке методов прогнозирования ожидаемого расхода электроэнергии как на основе учета динамики путем введения в модель фактора времени, так и на основе определения тренда коэффициентов регрессии многофакторных моделей и их экстраполяции; создании методики, позволяющей произвести дифференцированную оценку объективно возможных энергозатрат и установить необходимость повышения эффективности электропотребления; разработке усовершенствованного способа расчета норм расхода электроэнергии, базирующегося на найденных закономерностях и обеспечивающего автономный расчет норм на каждом уровне управления металлургическим производством.

Практическое значение работы. Найденные закономерности электропотребления обеспечивают повышение обоснованности и точности расчетов показателей электропотребления и возможность их определения в зависимости от конкретных производственных и технологических условий. Это позволяет использовать их для анализа и контроля за расходом электроэнергии, расчета норм и лимитов потребления электроэнергии, определения электрических нагрузок и оптимизации, режима электропотребления.

Разработанные прогнозные модели электропотребления обладают универсальностью и применимы к расчету энергозатрат как по отдельным переделам производства так и по видам продукции, что позволяет использовать их для среднесрочного прогнозирования и существенно повысить точность планирования расхода электроэнергии.

Предложенная методика оценки эффективности электроиспользования позволяет провести анализ различий в энергозатратах для различных объектов и установить неиспользованные резервы энергосбережения.

Полученные математические модели могут быть использованы как целевые функции при оптимизации режимов электропотребления в конкретных производственных условиях.

Реализация выводов и рекомендаций работы. Математические модели электропотребления энергоемких цехов использованы для анализа и нормирования расхода электроэнергии, а также для распределения лимитов и текущего планирования электропотребления. Прогнозные модели электро-

потребления внедрены при перспективном планировании энергозатрат на производство проката и для оценки развития энергетических мощностей и их распределения на промплощадке комбината.

Предложенные модели и методики способствовали повышению эффективности оперативного управления элекгропотреблением как ОАО «ММК», так и Магнитогорского промышленного узла. Разработан комплекс мероприятий по снижению энергозатрат в прокатном производстве, основанный на повышении эффективности работы электрического и технологического оборудования.

Апробация работы. Основные положения диссертации и отдельные ее разделы докладывались и обсуждались на научно-практической конференции с международным участием «Энергосбережение на промышленных предприятиях» (г. Магнитогорск, 1997 г.), международной научно-технической конференции «Экологические проблемы промышленных зон Урала» (Магнитогорск, 1997 г.), международной научно-практической конференции «Электрификация горных и металлургических предприятий Сибири» (Новокузнецк, 1997 г.), научно-техническом совете УГЭ ММК, научных семинарах кафедры электроснабжения и энергетического факультета Магнитогорской горно-металлургической академии.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 10 печатных работ.

Объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав с выводами и заключения, изложенных на 193 страницах машинописного текста, содержит 32 рисунка, 21 таблицу, список использованной литературы из 143 наименований и 2 приложения.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В первой главе проводится анализ существующего состояния и проблем исследований по электропотреблению в металлургическом производстве. Анализ работ по рассматриваемой проблематике показал, что систематических и глубоких исследований по выявлению связей уровня электропотребления и технологических показателей не проводилось. Имеющиеся по этим вопросам публикации относятся либо к отдельным

агрегатам и операциям, либо рассматривают частные эксплуатационные режимы и их энергетические оценки.

Практически малоизученной областью является электропотребление прокатного производства, что связано не только с большим разнообразием прокатных станов и сортаментом продукции, но и со сложными физико-механическими процессами, происходящими при деформации металла. Значительная энергоемкость прокатного производства, многообразие условий его работы подтверждает необходимость более глубокого исследования закономерностей формирования электропотребления.

Ни в одной из известных работ не проводилось количественной * оценки степени влияния различных факторов на расход электроэнергии, а поэтому неясно, какие факторы считать решающими и учитывать при анализе и расчете электропотребления. Определение расхода электроэнергии по расчетным формулам с использованием коэффициентов загрузки К3 и включения Кв приводит, как правило, к завышенным результатам, поскольку не учитывает реальных режимов и условий работы электроприемников.

Анализ выполненных работ показал, что общий характер формирования закономерностей электропотребления для цехов металлургического производства является мало исследованным. Это не позволяет достаточно полно и обоснованно решить важную техническую и экономическую задачу по повышению эффективности электропотребления одной из ведущих отраслей промышленности.

Во второй главе рассмотрен баланс электропотребления и проанализирована структура энергозатрат основными подразделениями ОАО «ММК» в условиях значительного снижения объемов производства и существенных изменений в технологии металлургического комплекса.

Установлено, что наиболее энергоемкими видами продукции являются готовый прокат (17,8 %), конвертерная сталь (4,2 %) и агломерат (3,9 %), которым и необходимо уделить наибольшее внимание при исследовании электропотребления. Изучение динамики энергозатрат в сопоставлении с объемами производства выявило непропорциональное снижение электропотребления по отношению к уменьшению объемов производства, что вызвано возрастанием доли постоянных затрат энергии.

Исследование динамики электропотребления на уровне отдельных цехов позволило установить разную чувствительность изменения энергозатрат в зависимости от колебания производительности. Это подтверждает, что помимо производительности на электропотребление оказывают существенное влияние целый ряд других важных факторов производства.

Следовательно, для установления закономерностей электропотребления на различных уровнях управления следует учитывать все многообразие факторов, отражающих конкретную специфику производства.

Третья глава посвящена установлению закономерностей формирования электропотребления на уровне цеха. Объектами исследования явились энергоемкие цеха и, прежде всего, цеха прокатного передела.

По своей природе эти закономерности вероятностные, статистические, количественные характеристики которых наилучшим образом учитываются построением многофакторных моделей электропотребления. Для их нахождения на первом этапе решался ряд проблем, связанных с объемом и качеством требуемой информации, а также выявлением законов распределения. По времени затухания автокорреляционной функции установлен интервал съема данных, который равен смене, и подтвержден нормальный закон распределения расхода электроэнергии.

В условиях действующего производства полноценную информацию можно получить только путем «пассивного» эксперимента. Но при пассивном эксперименте, когда нет повторяемости, а следовательно, и данных для оценки чистой ошибки, строгая проверка адекватности затруднена, что не позволяет однозначно сформировать адекватную структуру модели электропотребления.

В работе проведен анализ возможных типов неадекватности моделей - неучтенные факторы (1), лишние члены полинома (2) и смешанный тип (3)

У = ХВ + Е, (1)

У = Х,В, + X 2В2 + Е, (2) У = Х,В,+гА + Е, (3)

где: В,А- векторы регрессионных коэффициентов; х,г - матрицы независимых переменных; Е - вектор регрессионной ошибки.

На примере наиболее распространенного случая с неучтенными факторами показано, что оценки В , полученные МНК по матрице наблюдений (XV) ,равны

В = (ХГХ)"' ХГУ = (ХГХ)"'ХГ(ХВ + 7Л + Е) = В + (хгх)"' ХТ7Л + (хгх)"' ХГЕ. (4)

Для остаточной суммы квадратов математическое ожидание равно м[(У- ХВ)Г(У- ХВ)] = м{(Аг+Е)ГТ,Т(А2+Е)] = А^'Т.гА+М^ЕЕ'Т,)] =

Д,Т1А,+аг(п-к). ^

Из выражений (4) и (5) видно, что при неадекватности первого типа происходит смещение вычисляемых МНК -оценок коэффициентов регрессии В и остаточной дисперсии <т2. Поскольку это смещение присутствует во всех процедурах статистического анализа, то строгая проверка адекватности невозможна.

Для корректной оценки адекватности регрессионных моделей в условиях пассивного эксперимента а работе использован метод пошаговой регрессии, основанный на процедуре последовательного включения переменных и оценки их значимости по Б-критерию. Однако, и в этом случае основой успешного применения данного метода является обоснованный первоначальный выбор факторов, учитывающий реальную структуру процесса электропотребления.

Указанный подход реализован при нахождении статистических моделей электропотребления наиболее энергоемких прокатных цехов ОАО «ММК». С этой целью исследованы корреляционные связи между расходом электроэнергии (IV) и группой производственных факторов прокатных цехов. Предварительный анализ коэффициентов корреляции показал, что несмотря на некоторые отличия в числовых значениях коэффициентов, наблюдаются общие закономерности в парных связях параметров, вызванные в первую очередь общностью технологических процессов прокатки.

Установление характера взаимосвязи между технологическими показателями и оценка степени их влияния на расход электроэнергии позволили выделить наиболее существенные факторы и тем самым упростить модель. Например, для стана «2000» горячей прокатки (ЛПЦ-10) предварительно выделены следующие факторы, характеризующие уровень

электропотребления: количество прокатанного металла (бяр), относительное обжатие (е % ), количество отгруженного металла ((2отг9), коэффициент включения оборудования (кв), ширина прокатки (Н), содержание углерода (С% ) и кремния (£7% ). Аналогичный анализ выполнен и для других прокатных цехов.

Определение окончательного набора факторов и их расстановка по степени значимости произведена методом пошаговой регрессии. В результате расчетов получена следующая модель электропотребления ЛПЦ-10:

(V = 42,40„р +Ю1б£% + 9)822отгр +188-103С% +37420. (6)

Многофакторные регрессионные зависимости для других прокатных цехов приведены в табл.1. Порядок расстановки факторов в моделях показывает, что наибольшее влияние на расход электроэнергии оказывают блр и £% . Расстановка последующих факторов по степени их влияния на 1У различна для отдельных цехов, что отражает специфические особенности каждого цеха. Анализ представленных зависимостей показывает, что включение в модель электропотребления полного набора исследуемых факторов (модели №2) не повышает точности и адекватности модели (ошибка 8 =12,9-16,7 %) по сравнению с учетом только группы факторов, оказывающих непосредственное влияние (модели №3).

Установление закономерностей формирования электропотребления на уровне цехов позволяет использовать их для контроля за расходом электроэнергии при изменении технологических показателей, расчета электропотребления при текущем планировании и нормировании, распределения лимитов между цехами и разработки мероприятий по экономии электроэнергии.

В четвертой главе рассмотрены проблемы прогнозирования энергозатрат по переделам производства и видам продукции с учетом динамики технологических и энергетических показателей.

Для объективного обоснования принимаемых решений и управления режимами электропотребления необходимы заблаговременные оценки его возможных значений на будущие периоды. В работе проведен анализ существующих методов прогнозирования и показано, что получить достоверные оценки энергозатрат можно только используя в составе исходной

Ю

Таблица 1

Модели электропотребления цехов прокатного передела ОАО «ММК»_

Статистические модели Д F р<г Ср.кв ош.%

ЛПЦ-4

1. ^ = 66.67&,Я( + 75610 0,88 877 14,9

2. ТУ = ЛП\10Л9Ж +453,9«%-2,1&3, -7,86Н + 3,16й„к, -4,16^ +210105/% + 12580С% + 67010 0,916 156 12,9

3. ¡Г = 41.26б„„ + 799,6е% + 7,1- 201905/% + 89960С% - 4.1+ 4343 0 \ 0,976 580 5,6

ЛПЦ-5

1. V/ = 44,622„„ог +111500 0,67 151 14,1

2. IV = 32,23£„„„„, +64бм% + 13,3ба_ + 6,2ба0_ +4^4а„„Я2 -9,ЗН4 -4,2а„„ +4,35НЯ. + 1956Э„ +73656 0,734 21 13,0

3. Ж = 39,42,^ +459,6^%+15,75б_0 - 7,592„р„, +5,63^^+ 73010 0,887 112 7,8

ЛПЦ-10

1. ^ = 64,83е„Г(), + 84240 0,845 479 16,7

2. ^ = 52,67б„в„ +2713г% -124,ЗН -243005/% -37890к, +58570С% -1,5ба„,„ +51660 0,876 86 15,2

3. = 42,40„р„„ + 101б£% + 9,820о„г„ + 188600С% + 37420 0,969 467 6,3

Обжимной цех

1. (Г = 24>25(?|1[,„ + 13490 0,92 1266 17,4

2. V = 6,39б„0о, + 202,1е% ,„ + 8,250„„,,„ + 19410«. + 28,210,., + 8,15к„ + 9943 0,94 277 15,4

3. И' = 15,810„„ + 7,02е„о„0 + 174,5*% „„ + 12,69к„„,, + 12840 0,96 359 7,4

информации плановые и прогнозные значения целого ряда производственных показателей. Поэтому в качестве основного метода прогнозирования электропотребления принят метод многофакторного динамического моделирования, позволяющий учесть характеристики процесса и те изменения, которые происходят при его реализации.

В диссертации рассмотрена возможность использования для этих целей уравнений-моделей, представленных в табл.1, что предполагает перенесение на будущее количественных характеристик взаимосвязей энергетических и технологических показателей прошедшего периода. Для проверки этой гипотезы использован критерий оценки идентичности нескольких уравнений регрессии для различных периодов времени, в качестве которого выступает величина Б- распределения, рассчитываемая по выражению

объединенной совокупности п + т наблюдений; Бп, 5т сумма квадратов отклонений для регрессий, рассчитанная по и и от наблюдениям.

Для проверки уравнений регрессии на идентичность были рассчитаны совокупности для каждого года (I), а также общие уравнения по парам лет (1+1), трем годам (1+2) и т.д. и определены соответствующие суммы квадратов отклонений. Как показал анализ временной устойчивости пространственных ( без учета фактора времени) моделей, она подтверждается только на коротком интервале 1-2 года, что позволяет рекомендовать их для краткосрочного прогноза.

Что касается среднесрочного прогноза, то здесь многофакторные модели прошлого периода без их корректировки не применимы, поэтому построение прогнозных моделей должно осуществляться с учетом динамики технологических и энергетических показателей.

Установленные в работе специфические свойства динамики энергетических и технологических показателей отдельных цехов, сложная ' форма их математических зависимостей вынуждают дифференцированно подходить к формированию прогнозных моделей. С учетом этого предлагается

5 +5

^п т

(7)

где «5п+т - сумма квадратов отклонений общей регрессии, рассчитанная по

два способа описания динамики показателей. При первом способе в многофакторную модель электропотребления помимо технологических показателей вводится фактор времени. В работе обоснована область применения этого способа, которая ограничена либо одинаковым характером изменения переменных во времени, либо более простой формой тенденции электропотребления по сравнению с динамикой факторов.

Для всех цехов прокатного передела исследован характер изменения основных энергетических и технологических показателей и установлено, что для многих цехов эти тенденции имеют нелинейный вид. Учитывая это, особую важность приобретает определение формы зависимостей электропотребления, технологических факторов и времени. Для выявления истинного характера динамики показателей и их связей между собой в работе проведен подбор функциональных зависимостей, минимизирующих ошибку прогноза. Так для ЛПЦ-4 анализ характера связей и расчет соответствующих статистик позволил аппроксимировать их следующими зависимостями

электроэнергии от факторов производства определены значения коэффициентов а0,а1,а2,а3 и получена следующая интегральная прогнозная модель для ЛПЦ-4

IV = 4,114-10* ■ + ЕХР{45,43 - 0,3212гг%) - 2,3 • 10б -

ПП

2,844' 104/ +1289/2 -9,782/3. 4 '

Указанный подход реализован для нахождения прогнозных моделей прокатных цехов ЛПЦ-5,8,10, для которых тенденции изменения электропотребления и факторов производства имеют одинаковый характер и, следовательно, энергозатраты можно описать динамической моделью с введением временного фактора. Относительная погрешность определения ожидаемого расхода электроэнергии по таким моделям составляет 5 =3,1-4,8 %.

При втором способе находят многофакторные модели для каждого года исследуемого периода. На основе анализа динамики коэффициентов в

(8) (9) (Ю)

№ = а^ + а2Г2 + <я3?3.

С учетом выявленных оптимальных форм зависимостей расхода

уравнениях высказывают гипотезу о характере зависимости в будущем периоде и строят прогнозную модель. В этом случае модель может быть представлена как уравнение с изменяющимися во времени коэффициентами

= (а00 + а01/)+(а10+а11г)х1,+...+(а|п0 + ая1<)Хя, . (12)

Параметры уравнения (12), найденные МНК, показывают, как изменяются коэффициенты регрессии, т.е. как изменяется во времени влияние отдельных факторов на величину электропотребления.

В соответствии с указанным способом в работе проведен анализ коэффициентов регрессии для обжимного и сортопрокатного цехов. Используя методы моделирования рядов динамики, получены следующие прогнозные модели электропотребления: обжимной цех

Ж = (- 1729 + 34,97/ - 0,1745/2)а,р + £^(52,94 - 0,3987/), (13) сортопрокатный цех

IV = (- 703,9 +14,41/ - 0,0693/2 )&„ + 6,475 • 109 / / - 6,496 • 107. (14)

При прогнозных расчетах электропотребления по всему прокатному переделу сложность решения задачи обусловливается необходимостью отыскания закономерностей формирования многомерной величины при большом разнообразии индивидуальных особенностей отдельных цехов. Использование для этих целей аппарата корреляционно-регрессионного анализа предполагает соблюдение ряда жестких требований. К их числу относятся однородность исследуемой совокупности цехов и участков, возможность описания электропотребления непрерывной функцией и ограничения, накладываемые на форму связи.

Одним из возможных путей учета структурной неоднородности объектов, составляющих систему более высокого уровня, является аппроксимация реальной многомерной зависимости дискретно-непрерывной моделью (ДНМ), т.е. комбинацией моделей двух типов - дискретной и непрерывной. Модели верхнего уровня (блок цехов, технологический передел) - дискретные, а нижнего (цех, участок) - непрерывные. В итоге исследуемая зависимость представлена не одним, а набором уравнений, каждое из которых действительно в определенной области пространства факторов.

со

Сказанное в полной мере относится к прогнозированию электропотребления по прокатному переделу в целом, поскольку каждый цех имеет свои технологические особенности и, следовательно, различные закономерности формирования расхода электроэнергии. С учетом найденных ранее уравнений для отдельных прокатных цехов, ДНМ электропотребления на производство готового проката можно представить в следующем виде:

(64,9&р + 4,945■ 106 £% -1,82 МО5/-4,772 • 108) • * еЛЩ-10

(4,114-Ю4 • (£1 +е<45'«-°'зшл) -2,3-106 -

2,84 •104/+1289/2 - 9,782/3) • хеЛПЦ-4

(79,220,р + 2,807 • 104 £% +1,438-104/+3,857 -Ю6)-^ х еЛПЦ-5

(144,4(0,р - 3268£% - 2,399 • 104 / + 3,167 • 106) • х еЛПЦ-В

[(-155,9- 1,8г)&р х еЛПЦ-1

[(-1729 + 34,971-0,174512)ар +е(з2'94^3987,)]-^ х еобж.ц.

[(-703,9+14,41/-0,069гг)О,р +6,475- Ю'/Г-6,496-Ю7]-^ х еСПЦ

Оценка погрешности ожидаемого электропотребления по ДНМ показала хорошую прогнозирующую способность модели, в том числе и по показателям 1997 г., не вошедшим в исходную выборку, по которой осуществлялось построение моделей. Достоверность прогнозной ДНМ составляет Р=0,944 при надежности 0,05.

В пятой главе рассмотрено применение найденных закономерностей и моделей для повышения эффективности электропотребления, в том числе:

- использование моделей электропотребления цехов как источника информации для выяснения в какой мере различия в объективных условиях производства определяют различия в эффективности электропотребления;

- установление, за счет каких факторов и на какую величину произошло отклонение от среднего уровня энергозатрат или от показателей на передовых агрегатах или цехах;

- реализация управленческой задачи, заключающаяся в оптимизации режима электропотребления и разработке конкретных мероприятий по экономии электроэнергии.

Сложность решения задачи по оценке эффективности электропотребления и принятия решений по его управлению вызвана тем, что на практике значения объективно возможных затрат электроэнергии неизвестны и задачу приходится решать на основе фактических энергозатрат в конкретных условиях производства. В работе показано, что такую оценку можно произвести путем сопоставления фактических и теоретических значений IV, при этом теоретические значения энергозатрат находятся по многофакторным моделям электропотребления.

Однако, теоретический уровень электропотребления правомерно считать объективно возможным лишь в том случае, если влияние субъективных факторов исключено, т.е. необходимо установить какова была бы величина электропотребления, если бы различие в факторах, определяемых коллективом, удалось устранить. Эта задача решена в диссертации путем построения полного уравнения-модели, включающего управляемые и неуправляемые факторы и получением из него чистого уравнения от неуправляемых факторов -путем закрепления управляемых на постоянном (среднем) уровне. Расчет индивидуальных значений электропотребления для отдельных бригад производился подстановкой конкретных исходных показателей работы в полное и чистое уравнения.

В табл. 2 приведены результаты такой оценки для ЛПЦ-4.

Таблица 2

Показатели эффективности электропотребления различных бригад ЛПЦ-4 ОАО «ММК»

. Удельный расход электроэнергии, кВт*ч/т

Номер бригады фактический °>Ф расчетный по полной модели ш р расчетный по чистой V модели со р

1 93,1 92,8<94,5<96,4 94,3<96,8<98,2

2 91,4 88,5<90,7<92,8 93,7<95,6<97,4

3 102,2 99,4<101,1<103,3 95,3<97,1<98,9

4 97,4 93,7<95,8<97,1 96,5<98,1<100,2

Непопадание фактического электропотребления в доверительный интервал <й\ показывает различие между тем, что должно было быть при закреплении регулируемых факторов на среднем уровне и тем, что произошло в действительности. Для тех коллективов, у которых ® ф - ® "р <0 (бригады №1,2) действия направлены на улучшение объективных условий производства, в частности поддержание оптимальных параметров процесса, увеличение загрузки оборудования и др. Неравенство О) ф - О) * >0 (бригада №3) показывает на осложнение влияния неуправляемых условий действиями персонала, заключающимися в несоблюдении* технологии, значительных простоях и др. Указанный подход позволил также оценить эффективность электроиспользования и для различных агрегатов, участков и цехов и сформулировать условие необходимости повышения эффективности электропотребления

®*-(®пмп<®р<®п1«)>01 (14)

где (О т ¡п > <0 т ах - границы доверительного интервала с вероятностью Р=0,95.

На основе найденных в работе моделей электропотребления показано, за счет каких факторов (подставляя факторы последовательно и анализируя изменение дисперсий и коэффициентов детерминации) и на какую величину произошло наиболее существенное изменение расхода электроэнергии. Это позволило установить неиспользованные резервы энергосбережения и воздействовать на эти факторы . для повышения эффективности электропотребления.

Для проведения укрупненных расчетов электропотребления цеха или предприятия в целом без определения всех составляющих удельного расхода электроэнергии, рекомендуется автономный метод, основанный на использовании моделей электропотребления и позволяющий повысить оперативность плановых расчетов.

В работе показана возможность обеспечения оптимального режима электропотребления путем либо минимизации удельного расхода электроэнергии, либо нахождения такой его величины, которая соответствует оптимальным значениям других производственных показателей. Для случая, когда в качестве удельного расхода электроэнергии принимается минимально

возможный расход (большая энергоемкость производства, дефицит мощности в энергосистеме) критерий оптимизации электропотребления выразится

л *

т5п. (15)

|»1 /«I

где: 0} у - норма удельного расхода электроэнергии на выпуск ] -го вида продукции на / -том производстве; 0 и - количество продукции ] -го вида, производимой на I -том производстве.

Норма расхода электроэнергии определяется как са^ -> ш т из многофакторных моделей электропотребления й)=/(х^) подбором допустимых значений управляемых факторов 2 . Ограничения, накладываемые на изменения параметров, определяются плановыми заданиями и допустимыми отклонениями по технологическим условиям. Если многофакторная модель и ограничения заданы в линейной форме, то задача решается методами линейного программирования.

В тех случаях, когда за норму принимается удельный расход электроэнергии, обеспечивающий оптимум какого-либо другого показателя 5 (объем производства, качество продукции) находится регрессионная зависимость 5 от тех же факторов Б - . Определяя 5 -> ор/, находят

(5)

соответствующие значения управляемых переменных 2 , Подставляя полученные значения г^в модель электропотребления со=/{х,г), рассчитывают удельный расход электроэнергии, который и принимают за норму.

Проведенные исследования и анализ работы основных потребителей в энергоемких цехах ОАО «ММК» позволили разработать конкретные мероприятия по энергосбережению. Повышение эффективности использования электроэнергии как в ОАО «ММК», так и всего промузла в целом требует также изменения структуры управления электропотреблением: перевод крупных потребителей на прямые договора с энергосистемой, развития собственных энергетических мощностей и выход энергоузла на Федеральный оптовый рынок электрической энергии.

В приложении приведены документы, подтверждающие внедрение результатов диссертационной работы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе дано новое решение актуальной научно-технической задачи, заключающееся в установлении закономерностей формирования электропотребления, необходимых для повышения эффективности использования электроэнергии в условиях металлургического производства. Выполненные теоретические и экспериментальные исследования привели в следующим результатам и выводам:

1. Исследованы закономерности формирования электропотребления на уровне цеха, что позволило установить степень влияния факторов на расход электроэнергии. Выявление главных факторов дает возможность более глубоко проанализировать характер электропотребления конкретного производства, правильно планировать и разрабатывать мероприятия по улучшению использования электроэнергии.

2. Установлены многофакторные модели электропотребления наиболее энергоемких прокатных цехов и ККЦ, отражающие закономерные связи и соотношение между расходом электроэнергии и производственными показателями. Полученные модели рекомендуется использовать для анализа, нормирования и оперативного планирования расхода электроэнергии с учетом изменения факторов производства.

3. Разработаны динамические прогнозные модели электропотребления на производство проката. Обоснованы два подхода к поиску наилучшего способа описания динамики показателей - включение в модель фактора времени и прогнозирование на основе тенденций изменения коэффициентов регрессии. Полученные зависимости использованы для перспективного планирования энергозатрат и прогноза развития собственных энергетических мощностей.

4. Сформулирован критерий, позволяющий произвести дифференцированную оценку объективно возможных энергозатрат и установить необходимость повышения эффективности электропотребления для конкретных потребителей.

5. Предложен способ по совершенствованию системы нормирования и планирования удельного расхода электроэнергии на высших уровнях управления (цех, предприятие), заключающийся в автономном определении

норм по уравнениям-моделям электропотребления и позволяющий повысить оперативность и точность плановых расчетов.

6. Рекомендовано использовать полученные модели для оптимизации режима электропотребления либо путем минимизации удельного расхода электроэнергии, либо нахождением такой его величины, которая соответствует оптимальным значениям других производственных показателей.

7. Разработан комплекс мероприятий по снижению энергозатрат в прокатном производстве, основанный на повышении эффективности работы электрического и технологического оборудования.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Никифоров Г.В. Формирование основных направлений энергосбережения в АО «ММК». - Энергосбережение на промышленных предприятиях: Доклады научно-практической конференции с международным участием. Магнитогорск, 1997.-С. 10-18.

2. Никифоров Г.В., Серебряков В.А. Оперативное управление электропотреблением Магнитогорского промышленного узла. - Энергосбережение на промышленных предприятиях: Доклады научно-практической конференции с международным участием. - Магнитогорск, 1997. -С.76-82.

3. Олейников В.К., Никифоров Г.В. Дифференцированные показатели эффективности электропотребления промышленного производства. Энергосбережение на промышленных предприятиях: Доклады научно-практической конференции с международным участием. - Магнитогорск, 1997.-С. 92-95.

4. Коноплева H.A., Никифоров Г.В. Анализ энергетического баланса АО «ММК» в 1995-96 гг. по методике, предложенной фирмой «Агиплан». -Энергосбережение на промышленных предприятиях: Доклады научно-практической конференции с международным участием. - Магнитогорск, 1997. -С. 100-106.

5. Копцев JI.A., Никифоров Г.В. Влияние технологических факторов на электропотребление стана холодной прокатки. - Сталь, 1997, №9. -С. 36-37.

6. Никифоров Г.В., Заславец Б.И. Комплексное решение проблем энергосбережения на металлургическом предприятии. - Электрификация металлургических предприятий Сибири. Вып. 7. - Томск, 1997. -С. 72-80.

7. Никифоров Г.В., Олейников В.К. Повышение адекватности моделей электропотребления металлургического производства. - Электрификация горных и металлургических предприятий Сибири. Тезисы докладов международной научно-практической конференции. - Новокузнецк, 1997. -

8. Никифоров Г.В., Славгородский В.Б., Прудаев В.П., Коваленко Ю.П., Заславец Б.И. Применение КТС «Энергия» в работе диспетчерской службы по управлению энергохозяйством АО «ММК». - Промышленная энергетика, 1997,№11.-С. 28-31.

9. A.c. № 1519806. Устройство регулирования натяжения полосы в межклетевых промежутках непрерывного прокатного стана. / Шохин В.В., Карандаев A.C., Никифоров Г.В., Косенков A.B., Славгородский В.Б., Еле-син П.З. - Опубл. в Б.И., 1989, №41.

10. A.c. № 1749708. Устройство для регистрации данных о теоретической массе объектов. / Бадолин А.Ф., Вышинский В.Ф., Никифоров Г.В., Плетнев Ю.М., Шнайдер Г.Ф. - Опубл. в Б.И., 1992, №27.

С. 16.

пп ммк 906-98