автореферат диссертации по электротехнике, 05.09.03, диссертация на тему:Повышение эффективности управления режимами электропотребления промышленных предприятий

На правах рукописи

ТЮХМАТЬЕВ Владимир Михайлович

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ РЕЖИМАМИ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

Специальности: 05.09.03 - Электротехнические комплексы и системы 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (в технической отрасли)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Саратов 2005

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Саратовский государственный технический университет»

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор

Резчиков Александр Федорович

Научный консультант - кандидат технических наук, доцент

Иващенко Владимир Андреевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Дрогайцев Валентин Серафимович

кандидат технических наук Петров Дмитрий Юрьевич

Ведущая организация - ОАО «КБ Электроприбор», г. Саратов, РФ

Защита состоится 23 мая 2005 г. в 1400 часов на заседании диссертационного совета Д 212.242.10 при ГОУ ВПО «Саратовский государственный технический университет» по адресу: 410054, Саратов, ул. Политехническая, 77, корп. 1, ауд. 319

С диссертацией можно ознакомиться в научно-технической библиотеке ГОУ ВПО «Саратовский государственный технический университет».

Автореферат разослан < _> апреля 2005 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

<о~±

O^g

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В нашей стране и за рубежом разработкой методов и средств регулирования режимов электропотребления промышленных потребителей электроэнергии занимаются МЭИ, ОАО ВНИИэлектроэнерге-тики (г.Москва), Тяжпромэлектропроект (г.Москва), КазНИИэнергетики (г. Алма-Ата), Харьковский ГПУ, МП «Азимут» (г. Гродно), ОАО «Концерн Энергомера» (г. Ставрополь), Нижегородский государственный технический университет и другие организации.

Среди ученых, работающих в этом направлении, следует отметить

A.С.Некрасова, Ю.В.Синяка, В.Т.Мелехина, Л.А.Мелентьева, Ю.Б.Клюева,

B.В.Михайлова, В.А.Веникова, А.А.Федорова, В.В.Шевченко, Б.А. Константинова, Б.И.Кудрина, Л.С.Беляева, Э.Э.Лойтера, П.И.Головкина, В. А. Непомнящего, B.C. Кахановича, Ю.С. Железко, Е.М. Червонного, А.Б. Лоскутова, Б.В. Папкова, G. Matthäus, L. Zang, R. Frost.

Несмотря на продолжающиеся исследования в области управления электроэнергетикой промышленных предприятий, на современном этапе, характеризуемом: ростом объемов информации, получаемой с объекта управления (ОУ) и используемой для принятия решений, стремлением оптимальным образом распорядиться этой информацией и переложить максимум возможного по выработке управленческих решений на ЭВМ, слабо разработаны как модели, применяемые для формализованного описания электроэнергетических процессов, так и методы решения задач управления режимами электропотребления предприятий, с системных позиций не рассмотрены вопросы по согласованию решений, получаемых при реализации этих задач.

Предлагаемые в литературе методы прогнозирования электрических нагрузок промышленных предприятий предъявляют весьма жесткие требования к исходной информации и поведения ОУ и не обеспечивают необходимую для оперативного управления точность.

Математические модели и алгоритмы, используемые для принятия решений при управлении режимами электропотребления промышленных предприятий, должны быть достаточно простыми, чтобы максимально сократить время счета при поиске решений, что очень важно при управлении в масштабе реального времени.

Актуальность и необходимость дальнейших исследований проблемы эффективного управления режимами электропотребления предприятий и определили выбор темы, целей и задач диссертационной работы.

Цель диссертационной работы состоит в повышении эффективности управления режимами электропотребления на средних и крупных промышленных предприятиях за счет использования новых подходов к построению систем управления, современных технических средств, математических моделей, методов и алгоритмов.

Задачи исследований:

- разработка новых путей построения систем автоматизированного управления режимами электропотребления промышленных предприятий, обеспечивающих целостность процесса управления, взаимную увязку и согласование реализуемых системой задач;

- разработка математических моделей и алгоритмов решения отдельных задач управления режимами электропотребления промышленных предприятий: активной и реактивной нагрузками предприятий, напряжением в узлах и потерями от перетоков реактивной мощности в элементах электросети, реализуемых в реальном времени в составе программно го обеспечения АСУ энергетикой предприятий;

- построение диалоговых процедур, основанных на интерактивном общении энергодиспетчера с информационно-вычислительным комплексом (ИВК), обеспечивающих согласование решений указанных выше задач;

- разработка рекомендаций по построению систем автоматизированного управления режимами электропотребления промышленных предприятий для целей электросбережения.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе используются методы теории случайных процессов, искусственного интеллекта, векторной оптимизации и статистического моделирования, а также специализированные программные средства для структурной и параметрической оптимизации предложенных моделей и алгоритмов.

Выносимые на защиту результаты. В соответствии с целью работы получены результаты, обеспечивающие сокращение затрат промышленных предприятий на электропотребление за счет удовлетворения требований энергоснабжающей организации по активной и реактивной нагрузкам, снижения потерь электроэнергии от перетоков реактивной мощности в электросети и поддержания напряжения в ее узлах в пределах установленных норм.

На защиту выносятся наиболее значимые из полученных результатов:

1. Подход к повышению качества управления режимами электропотребления промышленных предприятий, в основу которого положена информационно-логическая схема (ИЛС) управления, позволяющая системно подойти к решению взаимосвязанного комплекса задач: регулирования активной и реактивной нагрузок, минимизации потерь от перетоков реактивной мощности в электросети и поддержания напряжения в ее узлах в пределах установленных норм.

2. Адаптивные процедуры оперативного прогнозирования активной и реактивной нагрузок предприятий на основе фильтров Брауна и искусственных нейронных сетей (ИНС), обеспечивающие точность, необходимую для управления режимами электропотребления промышленных предприятий.

3. Математические модели и алгоритмы оперативного управления электроц^грузкадш, поддержания необходимых уровней напряжения в уз) » . ! [ '

V # • 4

лах электросети и минимизации потерь от перетоков реактивной мощности в ней, положенные в основу построения специального программного обеспечения управления режимами электропотребления предприятий.

4. Человеко-машинные процедуры взаимодействия энергодиспетчера с ИВК в процессе решения задачи оперативного управления режимами электропотребления промышленных предприятий, обеспечивающие своевременное принятие эффективных управленческих решений в постоянно изменяющихся условиях производства.

Интерактивный механизм управления обеспечивает координацию выполняемых ИВК функций по решению задач управления режимами электропотребления промышленных предприятий в соответствии с ситуациями, возникающими на объектах управления.

Научная новизна. На основе анализа процессов электропотребления промышленных предприятий предложена информационно-логическая схема, позволившая с единых системных позиций выполнять построение систем автоматизированного управления режимами электропотребления предприятий.

Разработаны адаптивные процедуры оперативного прогнозирования активной и реактивной нагрузок промышленных предприятий на основе статистических методов и методов искусственного интеллекта, обеспечивающие точность и оперативность, необходимую для принятия эффективных решений по управлению режимами электропотребления предприятий.

Предложены алгоритмы оперативного управления электронагрузками предприятий, позволяющие обеспечить существенную экономию электроэнергии за счет удовлетворения требований энергоснабжающей организации по активным и реактивным нагрузкам, снижения потерь в электросетях и поддержания напряжения в их узлах в пределах установленных норм.

Построены человеко-машинные процедуры решения взаимосвязанного комплекса задач по управлению режимами электропотребления предприятий.

Выполнена оптимизация разработанных моделей и алгоритмов управления путем моделирования на ЭВМ.

Практическая ценность работы заключается в снижении издержек промышленных предприятий от неэффективного регулирования электрических нагрузок и напряжения на потребителях, нарушения требований энергетической системы по режимам электропотребления.

Внедрение в состав АСУ энергетикой промышленных предприятий предложенных алгоритмов управления способствует созданию оптимальных условий функционирования энергосистемы.

Достоверность и обоснованность результатов. Достоверность полученных результатов и рекомендаций обеспечивается корректным применением системного и статистического анализа процессов электропотребления, методов искусственного интеллекта, апробацией разработанных задач, математических моделей и методов в составе действующих АСУ энергетикой предприятий.

Реализация и внедрение результатов исследований. Результаты диссертационной работы использованы при разработке АСУ энергетикой на ОАО «Саратовское электроагрегатное производственное объединение», ОАО «Саратовстройстекло» и внедрены как составная часть системы управления режимами электропотребления этих предприятий.

Материалы нашли применение в учебном процессе в лекционных курсах, лабораторных работах, курсовых и дипломных проектах для студентов специальности 220200 «Автоматизированные системы обработки информации и управления» в Саратовском государственном техническом университете. Эти материалы использованы также в отчетах о НИР Института проблем точной механики и управления (ИПТМУ) РАН (№ гос. per. 01.200.2 02058).

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на научных семинарах кафедры «Системотехника» Саратовского государственного технического университета (2003-2004гг.), Первой Всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Мехатроника, автоматизация, управление» (Владимир, 2004), Международной научной конференции «Проблемы и перспективы прецизионной механики и управления в машиностроении» (Саратов, 2004), VII Международной научно-технической конференции по динамике технологических систем «ДТС-2004» (Саратов, 2004).

Публикации. По диссертационной работе опубликовано 8 статей в сборниках научных трудов и материалах конференций.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка использованной литературы, включающего 106 наименований. Изложена на 116 страницах, содержит 14 рисунков и 4 таблицы.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулирована цель, показана научная новизна и практическая ценность работы, выделены результаты, выносимые на защиту.

В первом разделе выполнен анализ существующих методов и средств повышения эффективности управления режимами электропотребления промышленных предприятий, который показал, что большинство известных работ охватывают вопросы, связанные с регулированием электрических нагрузок на уровне больших энергетических систем. Значительно меньше внимания в этих работах уделяется регулированию нагрузок на промышленных предприятиях.

На российском рынке имеют место различные АСКУЭ: СУЭ «Ток» ООО «СКВ Амрита», г.Пенза; КТС «Энергия+» НТП «Энергоконтроль», г. Заречный Пензенской области; АСКЭ «Альфа Центр» ООО «АББ ВЭИ

Метроника», г.Москва и др., позволяющие осуществлять сбор, накопление, обработку, хранение и отображение полученной информации по точкам измерений, формировать баланс электропотребления, создавать коммерческие и технические системы учета электроэнергии и мощности на промышленных предприятиях. Эти системы практически не реализуют оптимизационные задачи, обеспечивающие рациональные режимы потребления электроэнергии промышленными предприятиями.

Отсутствует концепция построения систем автоматизированного управления режимами электропотребления промышленных предприятий, обеспечивающая целостность управления, взаимную увязку и согласование реализуемых системой задач управления.

В заключение раздела формулируются задачи диссертационной работы.

Во втором разделе предлагаются системный анализ процессов и пути повышения эффективности управления режимами электропотребления промышленных предприятий.

Объектом реализации управляющих воздействий (УВ) по регулированию режимов электропотребления промышленных предприятий является электрическая сеть предприятия, которая эксплуатируется по разомкнутым древовидным схемам и имеет иерархическую структуру, в которой выделяются следующие уровни: 1 - вводные фидеры в предприятие; 2 - трансформаторные подстанции; 3 - силовые трансформаторы; 4 - группы электроприемников, питающихся от одной секции шин; 5 - группы электроприемников, питающихся от одного фидера (рис. 1).

С точки зрения регулирования активных нагрузок предприятий электрооборудование целесообразно разделить на две категории:

- основное - технологическое оборудование (ТО), к которому относятся автоматизированные линии, обрабатывающие центры, станки с ЧПУ, прессы, механообрабатывающее оборудование, электрические печи, электротермические установки, сварочные аппараты и машины, гальванические и высокочастотные установки и др.;

- неосновное — вспомогательное оборудование, включающее в свой состав оборудование «жизнеобеспечения» и сервисное оборудование, обеспечивающее бесперебойную работу основного оборудования.

Анализ состава потребителей электроэнергии машиностроительных предприятий показал, что 60-70% парка электроприемников на предприятии задействовано в технологии и лишь 30-40% приходится на неосновное (вспомогательное) оборудование.

На основании анализа процессов электропотребления промышленных предприятий с дискретным и дискретно-непрерывным характером производства предложена ИЛС, которая положена в основу построения систем управления режимами электропотребления для предприятий данного типа (рис. 2).

10 кВ

5-й уровень -электро приемники,

питающиеся от одного фидера

® ® ® © о

0,4 хВ

Рис. 1. Структура электрической сети машиностроительного предприятия:

О, - коммутационная аппаратура 10 кВ и 0,4 кВ соответственно, ТП - трансформаторная подстанция, Тр-р - трансформатор, ^^ - конденсаторная батарея, (п) - потребитель электроэнергии, - вентильный преобразователь

Рис. 2. Информационно-логическая схема управления режимами электропотребления промышленных предприятий:

1 - регистрация информации о состоянии электрической сети предприятия и выбор ее структуры; 2 - регистрация данных по активным нагрузкам и вычисление получасовых нагрузок предприятия, групп потребителей и отдельных потребителей; 3 - регистрация данных по реактивным нагрузкам в точках их регулирования; 4 - регистрация данных по напряжению в точках регулирования реактивной мощности; 5 - оперативное прогнозирование активных получасовых нагрузок предприятия, подразделений, отдельных групп и энергоемких потребителей; 6 - формирование области решения задачи регулирования режимов электропотребления; 7 - вычисление показателей режимов электропотребления предприятия; 8 - оперативная информация о текущем состоянии электросети; 9 - поиск решения задачи путем интерактивного общения энергодиспетчера с ИВК; 10 - запреты на реализацию УВ по регулированию режимов электропотребления предприятия; 11 - оптимизация структуры электросети и состояния системы электроснабжения промышленного предприятия (СЭПП); 12, 16 - отображение оперативной информации по режимам электропотребления предприятия; 13 - база данных; 14 - моральное и материальное стимулирование персонала службы главного энергетика (СГЭ) и производственных подразделений предприятия за рациональный режим управления потреблением электроэнергии; 15 - анализ информации по УВ; моральное и материальное стимулирование за оптимизацию режимов электропотребления предприятия

Как видно из ИЛ С, степень автоматизации задач управления режимами электропотребления предприятий различна. Автоматизированы задачи оперативного управления; большинство задач текущего управления (планирования) выполняется производственным персоналом СГЭ с использованием информации, поступающей от ИВК, и возлагается на высшие уровни иерархии системы управления - энергетическое бюро и главного энергетика.

В третьем разделе представлены постановки задач, модели и методы управления режимами электропотребления промышленных предприятий.

Значительная размерность общей задачи управления приводит к трудностям, связанным с ее разработкой и практической реализацией. Возникает необходимость расчленения этой задачи на частные задачи, которые могут быть реализованы с помощью существующих математических и аппаратно-программных средств в реальных условиях.

Задача построения нормативных графиков активной нагрузки предприятия и энергоемких подразделений. Нормативные графики строятся путем усреднения ансамблей реализаций активных электрических нагрузок по потребителям электроэнергии за истекший период, как правило, месяц и квартал.

Если отсутствуют реализации, лежащие выше усредненной по исходному ансамблю, то усредненная реализация принимается за нормативную. Если имеют место реализации, лежащие выше усредненной, то эти реализации отбрасываются как характеризующие нерациональный режим электропотребления, и производится усреднение по оставшимся в ансамбле реализациям. Полученная после вторичного усреднения реализация принимается в качестве нормативной на предстоящий период. Выход за пределы этой реализации характеризует неэффективные режимы потребления энергии.

Так как характер графиков нагрузок зависит от дня недели, то последние разбиваются на группы по степени «близости», в качестве которой принимается среднеквадратическое расстояние между ними.

Задача оперативного управления режимами электропотребления промышленных предприятий. Рассматриваемая задача относится к задачам реального времени (цикл реализации до 0,5 часа) и решается периодически через дискретные промежутки времени, кратные интервалам сбора информации в системе А/. Выбор периодичности решения задачи зависит от характера изменения регулируемых параметров (активных и реактивных нагрузок, напряжения) и составляет при интервалах корреляции их значений, равных 4-6 минутам, 4-7 минут.

Задача ставится следующим образом. Необходимо минимизировать совокупность критериев:

- по ущербу предприятия от отключения (перевода на пониженный режим работы) ПР активной электрической нагрузки

J 1,

Я = £ Е Уцкц\ (1)

,=11=1

- по количеству отключений ПР электрической нагрузки

j /,

^ = (2) ,=i,=i

- по потерям мощности (энергии) в электрической сети предприятия, возникающих из-за перетоков реактивной энергии

у /, Г su 2 2 1

= SS |[ßv(0- I]Q„J (t)hSlJ] R,j IUtJ{t)\ (3)

y=li= 1 [ i/; = i J

при следующих ограничениях, налагаемых энергосистемой на параметры режимов электропотребления предприятия и существующими нормами на величину напряжения на электроприемниках:

- по активной нагрузке предприятия

1, J ij

- -^огр; (4)

/=1 j-1 /= 1

- по реактивной нагрузке предприятия

/I S,i

Q»m(t)<£[Ö„(0- Y.QSn{t)hSa}<QmtiC{ty, (5)

i-i i,i = i

- по напряжению в узлах электросети предприятия

t/мин <U,j(t)<U

макс ■ (6)

Обозначения: - ущерб от использования для регулирования /-го ПР активной нагрузки нау-м уровне электросети; кц - булева переменная, принимающая значение, равное 1, если ¡'-й ПР у-го уровня электросети выбирается для регулирования нагрузки, и 0 - в противном случае (при выборе /-го ПР на у'-м уровне электросети потребители-регуляторы нижележащих уровнейу+1,...,5, получающие электроэнергию от этого потребителя, исключаются из рассмотрения, т.е. накладывается запрет на их дальнейшее использование в качестве ПР; этот запрет снимается диспетчером ПДО предприятия); - количество ПР нагрузки, выделенное для регулирования на у'-м уровне электросети; J - количество уровней иерархии сети (уровень вводов электроэнергии в предприятие, уровень трансформаторных подстанций, уровень трансформаторов, уровень секций низковольтных шин, уровень отдельных питающих фидеров и уровень групп электроприемников, питающихся с одного распределительного пункта); Q,j (?) - реактивная мощность i-го узла у -го уровня электросети предприятия; Q^ (I) -мощность источника реактивной мощности (ИРМ), в

качестве которого выступает батарея конденсаторов (БК) размещенная в /-м узле у'-го уровня электросети; sy - номер секции, a Syi - общее количество секций в БК, размещенной в I -м узле у'-го уровня электросети; А - булева переменная, принимающая значение, равное 1, если sv-я секция БК, размещенной в г -и узле у-го уровня электросети, включается, и О-в противном случае; R,j - активное сопротивление г-го участка у'-го уровня электросети предприятия; Uij(t)~ напряжение в местах подключения ИРМ; Ptj (г) - нагрузка /-го ПР у'-го уровня электросети; Рщ, - ограничение по активной нагрузке предприятия, вводимое энергосистемой (в условиях нормального функционирования предприятия в качестве дан-

ного ограничения выступает заявленная предприятием мощность); £?„„„(/), бмак(/) - соответственно минимальное и максимальное значения реактивной мощности предприятия, дифференцированные по времени суток (часам максимума и минимума нагрузки энергосистемы); £/„„„, {/^-соответственно минимальное и максимальное значения напряжения, обеспечивающие нормальное функционирование электрооборудования.

Для исключения срывов технологических процессов, обусловленных длительными и частыми отключениями одних и тех же ПР, предусмотрена возможность установления временных запретов на использование технологического оборудования для регулирования нагрузки, позволяющих адаптировать задачу к реальным условиям, складывающимся на производстве.

Задача решается в два этапа. На первом этапе находится область компромиссов (область Парето) путем получения оптимальных по отдельно взятым критериям (I), (2) и (3) в области заданных ограничений (4)-(6) решений задачи. В ряде случаев уже само выделение области компромиссов можно считать результатом решения задачи. Это имеет место, когда данная область содержит небольшое количество решений, каждое из которых может быть принято за результат решения задачи.

В противном случае реализуется второй этап, на котором в диалоге лица, принимающего решение, с ИВК осуществляется поиск решения в выделенной области компромиссов. Критерии (1)-(3) переводятся в ограничения. При этом каждое критериальное ограничение назначается лицом, принимающим решения (ЛИН), независимо от остальных, начиная с наихудшего ^ *, но еще приемлемого значения т = \,М, М= 3. Затем ИВК производится проверка одновременного выполнения всех сформированных таким образом ограничений Fm £ F¿l.

Критериальные ограничения выделяют из допустимого множества решений задачи (1)-(6) подмножество решений. Если это подмножество пусто, то следует ослабить назначенные критериальные ограничения.

Для того чтобы избежать выхода контролируемых параметров за ограничения, установленные в договоре с энергосистемой, управление режимами электропотребления предприятий осуществляется по прогнозным значениям электрических нагрузок.

Основным недостатком известных моделей прогнозирования электрических нагрузок промышленных предприятий является невозможность их использования в условиях существенных изменений характера режимов электропотребления, вызываемых реализацией управляющих воздействий, направленных на исключение нарушений ограничений по нагрузкам, установленных энергосистемой.

При измерении электрических нагрузок с точностью ±2,0% (что обычно имеет место при техническом учете электроэнергии) и использовании для измерения датчиков общепромышленного назначения с пределами допустимой погрешности ±1,0% и серийно выпускаемых коммутаторов и преобразо-

вателей аналоговых сигналов с точностью не хуже ±0,3% аппаратурная погрешность измерения составляет ±1,1%.

Погрешность, обусловленная дискретизацией нагрузок по времени, при прогнозировании на два интервала Дг, обычно равных 4-7 минутам, составляет ±(0,4-0,5)%.

Алгоритмическая погрешность вычисления и прогнозирования нагрузок при этом не должна превышать ±(1,5—1,6)%.

Для коммерческого учета мощности необходима более высокая точность измерения электрических нагрузок (как правило, не ниже ±1,0%). При этом рекомендуется использовать приборы 0,58 класса.

Алгоритмическая погрешность при этом должна быть не более ±0,7%.

Процедуры прогнозирования активных нагрузок. Показано, что линейные и квадратичные регрессионные модели, фильтры Брауна первого и второго порядков позволяют получить требуемую точность ±(1,5-1,6)% при прогнозировании активных нагрузок предприятий по выборкам из 5 значений на /*=«Д/=2»5 = 10 минут (Д? - интервал сбора информации в системе, равный интервалу дискретности измерения нагрузок, и - количество интервалов прогнозирования) в пределах АР, не превышающих 1,2%.

Несколько лучшие результаты позволяют получить двухслойные ИНС с тремя и одним нейронами в слоях и сигмоидальной активацион-ной функцией Дя) = 1/(1где а - некоторый параметр, назначаемый при обучении сети; 5 - взвешенные суммы входных сигналов нейронов. Эти сети обеспечивают требуемую точность прогнозирования при колебаниях нагрузок до 1,5%.

При более глубоком снижении нагрузок необходимо использовать процедуру коррекции выборки, используемой для построения модели прогнозирования, суть которой сводится к следующему.

Прогнозируемый процесс на отрезке коррекции представляется в виде Р(г') =Р(0 + Рг(0. где Р(О - откорректированный процесс, г' е где к - количество точек (объем) предыстории (данный отрезок называется

J ¡,

в дальнейшем отрезком коррекции); - суммарная на-

¡-\ ы

грузка всех потребителей, режим работы которых изменялся на отрезке коррекции; Ру(0 -нагрузка /-го потребителяу'-го уровня сета, изменившего режим работы;

- характер изменения режима работы /-го ПР

7'-го уровня сети: -1 - отключен; +1 - подключен. Далее производится по*

строение модели и вычисление прогнозного значения нагрузки Рпр('+ ' ).

Как показал анализ, выполненный для ряда предприятий, даже линейные и квадратичные регрессионные модели, фильтры Брауна первого и второго порядков, требующие для своей реализации минимальных затрат

времени, в сочетании с процедурой коррекции позволяют обеспечить необходимую точность прогнозирования нагрузки при АР= 18-20%.

В случае необходимости для этих моделей определяется верхняя доверительная граница прогнозного значения нагрузки.

При снижении активной нагрузки более чем на 18-20% необходимо использовать ИНС в сочетании с процедурой коррекции.

Процедуры прогнозирования реактивных нагрузок. Характер изменения активных и реактивных нагрузок промышленных предприятий во многом совпадает. В связи с этим, основываясь на приведенных выше результатах по активным нагрузкам, для прогнозирования реактивных нагрузок были использованы ИНС подобной архитектуры в сочетании с процедурой коррекции, состоящие из двух слоев: с тремя нейронами в первом и одним - во втором слоях. В качестве активационной принималась сигмоидальная функция. Прогнозирование осуществлялось по выборкам из 4 значений нагрузок.

В связи с изменением характера электропотребления предприятий, вызванного изменением состава установленного и функционирующего электрооборудования, параметры модели прогнозирования требуют адаптации, которая достигается периодическим переобучением сети на новых данных.

Человеко-машинные процедуры оперативного управления режимами элекгропотребления предприятий. На рис. 3 изображен интерфейс пользователя системы, который позволяет работать энергодиспетчеру в режиме оперативной визуализации рекомендаций по управлению электропотреблением предприятия, выработанных ИВК.

ЕХВЯШХШШ^ЯННЯНВНИИНННННВНИННИВШСШШ:

[Ищущиедайны*"ЧРезультат*;реаодяя[ ■ /у , > * * ' < < г

Максимальная активная электрическая иощяое-ть предприятия (МВт) Граничные значения реактивной электрической мощности промышленного предприятия (кВар) Расход электрической энергии на предприятия за месяц (МВтч)

Ограничение 1 Фактическая Минимальное 1 Фактическое | Максимальное Плановый | Фактический

15,00 } 14,74 | 12,00 | 33.00 | 87,00 5150,00 1 4912,37

Ущерб от изменения режима работы ПР электрической энергии (яормочасы) Количество переключений адектрнческой сеги промышленного предприятия Потери электрическое энергии ю за перетоков реактивной мощности (кВт) Расход электрической энергии на предприятии а а сутки (МВтч)

Минимальный] Назначаемый Минимальное 1 Назначаемое Минимальные Назначаемые Плановый 1 Назначаемый

123.10 I 1534,12 245,00 |

* / * ' г - г *

Рис. 3. Экранная форма для ввода исходных данных

После активизации системы на экране возникает экранная форма с двумя закладками: «Исходные данные» и «Результаты решения». Одна из закладок находится в активном состоянии. При вызове закладки «Исходные данные» на экране сверху появляются окна, в которых отображаются уста-

новленные энергосистемой ограничения и фактические, вычисленные ИВК, значения по активной, реактивной нагрузкам и расходу электроэнергии

В окнах, расположенных ниже, отображаются минимальные значения критериев, выделяющие область компромиссных решений многокритериальной задачи (1)-(6). Формирование области компромиссов представляет собой формально-математическую часть решения данной задачи.

Пустые окна представляют собой позиции, в которые необходимо ввести данные. Эти данные вводятся энергодиспетчером. Они представляют собой новые значения критериев, обеспечивающие сужение области Парето, направленное на сокращение количества допустимых решений задачи. Изменение значений критериев осуществляется энергодиспетчером в диалоге с ИВК, который продолжается до получения обозримого количества решений.

При вызове закладки «Результаты решения» отображаются полученные решения. После анализа этих решений энергодиспетчер выбирает одно из них, и через устройства связи с объектом команды, соответствующие этому решению, передаются на ОУ.

В четвертом разделе представлены результаты оптимизации и оценки эффективности разработанных моделей, методов и алгоритмов, полученные путем их моделирования на ЭВМ и эксплуатации в составе действующих систем управления.

Качество прогнозирования оценивалось на реализациях, характеризующих изменения электрических нагрузок при нормальных режимах электропотребления и в условиях реализации УВ. В ходе проведения экспериментов глубина снижения нагрузок изменялась в диапазоне от 0 до 55% от их максимальных значений (лимитов).

Для ограничения по точности прогнозирования как активной, так и реактивной нагрузок, составляющего ±(1,5-1,6)%, при прогнозировании на2А/, необходимо использовать процедуру коррекции, начиная с перепадов нагрузок для фильтров Брауна 1,2%, а для ИНС 1,5-2,0%.

Время обучения ИНС для активных нагрузок по алгоритму обратного распространения ошибки составило 6с (50-250 итераций обучения), а по комбинированному алгоритму - 12-18с (1200 итераций обучения) (ПК Celeron 1800).

Для реактивных нагрузок время обучения по комбинированному алгоритму не превышало Юс (300-500 итераций обучения).

Обобщенные результаты прогнозирования представлены в табл. 1 и 2.

Результаты, представленные в табл. 1, указывают на существенное преимущество ИНС по качеству прогнозов активных нагрузок над фильтрами Брауна в широком диапазоне изменения АР.

Принятие решений по регулированию нагрузок предприятий осуществляется по их прогнозным значениям на два-три интервала. Этого времени достаточно для того, чтобы энергодиспетчером были реализованы необходимые действия по регулированию нагрузок.

Таблица 1

Результаты прогнозирования активных нагрузок на два интервала упреждения (10 минут)

Глубина снижения активных

нагрузок АР, %

Максимальное значение относительной среднеквадратической ошибки, %

без коррекции исходных данных

0 ±1,35 ±0,80 ±0,50

1 ±1,42 ±0,94 ±0,73

с коррекцией исходных данных

5 ±1,39 ±0,78 ±0,58

55 ±3,01 ±1,98 ±1,17

Примечания: <Умакс - прогнозирование с помощью фильтров Брауна второго порядка; З^Цр - прогнозирование с помощью ИНС с коррекцией, обученной по алгоритму обратного распространения ошибки; - прогнозирование с помощью ИНС с коррекцией, обученной по комбинированному методу (алгоритму обратного распространения ошибки и методу Коши)

Таблица 2

Результаты прогнозирования реактивных нагрузок на два интервала упреждения (10 минут)

Глубина снижения реактивных

нагрузок Д0, %

Максимальное значение относительной среднеквадратической ошибки, %

г иис\

сШС2

без коррекции исходных данных

0 ±1,37 ±0,82 ±0,52

1 ±1,48 ±0,99 ±0,79

с коррекцией исходных данных

5 ±1,43 ±0,83 ±0,65

55 ±3,2 ±2,2 ±1,29

Обобщенные результаты оценки эффективности управления режимами электропотребления для промышленных предприятий приведены в табл.3.

Таблица3

Эффективность управления режимами электропотребления предприятий

Удовлетворение требований энергоснабжаюгцей организации по активной мощности Удовлетворение требований энергоснабжающей организации по реактивной мощности Минимизация потерь в электросетях предприятий Поддержание напряжения в узлах электросетей предприятий

2-3% 3-5% 7-8% 3,5-4%

Примечание. Таблица составлена на основе данных хоздоговорных работ, выполняемых ИПТМУ РАН для ряда предприятий г Саратова

Как следует из табл. 3, даже для неэнергоемкого предприятия, каким является ОАО «Завод АИТ» (г.Саратов), при плате 160 рублей за 1 киловатт заявленной предприятием мощности, участвующей в максимуме нагрузки энергосистемы, экономия за счет:

- обоснованного заявления нагрузки;

- исключения превышений заявленного значения нагрузки и вынужденных отключений предприятия;

- минимизации потерь электроэнергии в электросети предприятия от перетоков реактивной мощности

составляет порядка 750 тыс. руб. в год.

Дополнительная экономия в размере 250 тыс. руб. в год получается за счет:

- поддержания режимов реактивного электропотребления промышленного предприятия;

- скидок с тарифа при оптимизации режима потребления реактивной мощности;

- поддержания напряжения в узлах электрической сети предприятия в пределах установленных норм.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основные результаты выполненных исследований можно сформулировать следующим образом:

1. Проведен анализ существующих методов, моделей, алгоритмов и технических средств управления режимами электропотребления промышленных предприятий, который показал недостаточно высокую эффективность управления, которая не может в полной мере удовлетворить постоянно растущие требования к качеству управления.

Показано, что одним из путей повышения эффективности управления режимами электропотребления промышленных предприятий является

создание систем автоматизированного управления на основе системного анализа объектов управления, математических моделей, методов, алгоритмов и современных программно-аппаратных средств управления.

2. Предложена информационно-логическая схема управления режимами электропотребления промышленных предприятий, отражающая распределение функций управления по организационно-техническим средствам и длительности циклов реализации управляющих воздействий. Данная схема положена в основу построения математического, алгоритмического и информационного обеспечения управления режимами электропотребления предприятий.

3. Проведена классификация электрооборудования машиностроительных предприятий по характеру режимов потребления активной и реактивной электроэнергии. Результаты данного анализа использованы при построении адаптивных процедур прогнозирования электрических нагрузок предприятий, основанных на статистических методах и методах искусственных нейронных сетей.

Определены структуры искусственных нейронных сетей и методы их обучения, обеспечивающие при наличии достоверной априорной информации необходимую точность прогноза активных и реактивных нагрузок.

4. Приведены постановки задач оперативного управления электрическими нагрузками промышленных предприятий, математические модели и алгоритмы их реализации, обеспечивающие выполнение требований энергосистемы по режимам электропотребления, минимизацию потерь от перетоков реактивной мощности в электросети и необходимый уровень напряжения на потребителях электроэнергии, положенные в основу построения программного обеспечения управления режимами электропотребления предприятий.

5. Разработана человеко-машинная процедура взаимодействия энергодиспетчера с ИВК в процессе решения задач управления режимами электропотребления промышленных предприятий, обеспечивающая своевременное принятие эффективных решений по регулированию режимов электропотребления в изменяющихся условиях производства.

6. Получены результаты работы предложенных моделей и алгоритмов путем имитационного моделирования на ЭВМ и в составе системы автоматизированного управления электропотреблением предприятий.

7. Материалы диссертационной работы внедрены как составная часть систем управления электропотреблением на ОАО «Саратовское электроагрегатное производственное объединение», ОАО «Саратовстрой-стекло» и использованы в отчетах о НИР Института проблем точной механики и управления РАН (№ гос. per. 01.200.2 02058).

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРАЦИИ

1. Тюхматьев В.М. Автоматизация управления электропотреблением на машиностроительных предприятиях / В.М. Тюхматьев,

A.Ф. Резчиков, В.А. Иващенко // Прогрессивные направления развития технологии машиностроения: Межвуз. науч. сб. Саратов: Сарат. гос. техн. ун-т, 2003. С. 45-49.

2. Тюхматьев В.М. Автоматизированное регулирование электрических нагрузок на промышленных предприятиях / В.М. Тюхматьев,

B.А. Иващенко, А.Ф. Резчиков // Автоматизация и управление в машино-и приборостроении: Межвуз. науч. сб. Саратов: Сарат. гос. техн. ун-т, 2004. С. 155-158.

3. Тюхматьев В.М. Автоматизация оперативного управления электропотреблением на промышленных предприятиях / В.А. Иващенко,

A.Ф. Резчиков, В.М. Тюхматьев // Мехатроника, автоматизация, управление: Тр. Первой Всерос. науч.-техн. конф. с междунар. участием. М.: Новые технологии, 2004. С. 426-428.

4. Тюхматьев В.М. Автоматизация оперативного управления расходом электроэнергии на промышленных предприятиях / В.А. Иващенко,

B.М. Тюхматьев, А.Ф. Резчиков // Электротехнические комплексы и силовая электроника. Анализ, синтез и управление: Межвуз. науч. сб. Саратов: Сарат. гос. техн. ун-т, 2004. С. 43-45.

5. Тюхматьев В.М. Автоматизация управления режимом электропотребления промышленных предприятий / В.М. Тюхматьев, В.А. Иващенко, А.Ф. Резчиков // Проблемы точной механики и управления: Сб. науч. тр. Саратов: ИПТМУ РАН, 2004. С. 45-50.

6. Тюхматьев В.М. Автоматизация управления процессом электропотребления на промышленных предприятиях / В.М. Тюхматьев, В.А. Иващенко, А.Ф. Резчиков // VII Междунар. науч.-техн. конф. по динамике технологических систем «ДТС-2004»: Материалы конф. Саратов: Сарат. гос. техн. ун-т, 2004. С. 349-352.

7. Тюхматьев В.М. Автоматизированные системы планирования электропотребления на промышленных предприятиях / В.А. Иващенко,

A.Ф. Резчиков, В.М. Тюхматьев // Проблемы точной механики и управления: Сб. науч. тр. Саратов: ИПТМУ РАН, 2004. С. 5-13.

8. Тюхматьев В.М. Построение человеко-машинного диалога по управлению электропотреблением промышленных предприятий /

B.М. Тюхматьев, А.Ф. Резчиков, В.А. Иващенко // Проблемы точной механики и управления: Сб. науч. тр. Саратов: ИПТМУ РАН, 2004. С. 127-130.

«2-83 15

РНБ Русский фонд

2006-4 6018

ТЮХМАТЬЕВ Владимир Михайлович

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ РЕЖИМАМИ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

Автореферат

Ответственный за выпуск Ю.И. Мартынов Корректор Л.А. Скворцова

Лицензия ИД № 06268 от 14.11.01

Подписано в печать 13.04 05 Формат 60x84 1-16

Бум. оберт. Усл.-печл. 1,0 Уч.-изд.л. 1,0

Тираж 100 экз. Заказ 134 Бесплатно

Саратовский государственный технический университет

410054, г. Саратов, ул. Политехническая, 77

Копипринтер СГГУ, 410054, г. Саратов, ул. Политехническая, 77

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ВОПРОСА И ПРОБЛЕМЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ РЕЖИМАМИ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ.

1.1. Обзор и анализ работ по управлению режимами электропотребления промышленных предприятий.

1.2. Постановка задач исследования.

2. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ПРОЦЕССОВ И ПОДХОДЫ К ПОВЫШЕНИЮ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ РЕЖИМАМИ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ.

2.1. Анализ режимов функционирования электросетей промышленных предприятий и классификация электрооборудования по характеру потребления электроэнергии.

2.2. Подход к оценке ущерба от кратковременного отключения (перевода на пониженный режим работы ) технологического оборудования, используемого для регулирования активной нагрузки предприятий

2.3. Построение информационно-логической схемы управления режимами электропотребления промышленных предприятий.

3. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ, РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ РЕЖИМАМИ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ.

3.1. Декомпозиция задачи управления режимами электропотребления промышленных предприятий.

3.2. Постановка и метод решения задачи построения нормативных графиков активной нагрузки предприятия и энергоемких подразделений

3.3. Постановка и метод решения задачи оперативного управления режимами электропотребления промышленных предприятий.

3.4. Построение адаптивных процедур прогнозирования электрических нагрузок промышленных предприятий.

3.5. Построение человеко-машинных процедур оперативного управления режимами электропотребления промышленных предприятий

4. РЕЗУЛЬТАТЫ ОПТИМИЗАЦИИ И ЭКСПЛУАТАЦИИ МОДЕЛЕЙ, МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ РЕЖИМАМИ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ.

4.1. Оптимизация моделей, методов и алгоритмов прогнозирования режимов электропотребления промышленных предприятий.

4.2. Результаты эксплуатации моделей, методов и алгоритмов управления в составе действующей АСУ энергетикой промышленных предприятий.

Экономия электрической энергии на всех стадиях ее жизненного цикла (производства, передачи, распределения и потребления) составляет важнейшую проблему энергетики России. Эффективное использование электроэнергии на уровне промышленных предприятий является одной из составляющих данной проблемы. Это обусловлено ростом цен на электроэнергию и возрастанием ее доли в себестоимости продукции, которая для энергоемких предприятий довольно высока и может достигать 60% и более.

Потребность в резком сокращении этой доли - необходимое условие внедрения в электроэнергетику промышленных предприятий современных АСУ, построенных на базе отечественных и импортных технических средств и специального математического обеспечения управления, включающего новые информационные технологии, математические модели, методы и алгоритмы построения таких систем.

Внедрение АСУ в электроэнергетику предприятий обеспечивает системность управления и высокое качество принятия управленческих решений, полностью отвечает требованиям концепции автоматизации управления энергетикой предприятий в условиях формируемого энергетического рынка.

Согласно правилам пользования электрической и тепловой энергией расчет за пользование электрической энергией для промышленных потребителей с присоединенной мощностью 750 кВА и выше, к которым относятся средние и крупные промышленные предприятия, осуществляется по двухставочному тарифу, который состоит:

• из годовой платы за 1 кВт заявленной (абонированной) потребителем (предприятием) максимальной мощности, участвующей в максимуме нагрузки энергосистемы (основная ставка);

• из платы за 1 кВт-ч отпущенной потребителю активной электрической энергии (дополнительная ставка)1.

Данными правилами пользования электрической и тепловой энергией устанавливаются также скидки и надбавки к тарифу на электроэнергию за компенсацию реактивной мощности.

Сложность объекта, многообразие его элементов, их функционирование в широком спектре частот изменений состояний породили большое число различных приемов, методов, систем и средств управления энергетическим хозяйством промышленных предприятий. Здесь традиционно используются такие системы как релейная защита, автоматическое включение резерва (АВР), автоматическое повторное включение (АПВ), системы локальной автоматики на энергообъектах, применяются разнообразные устройства - от простейших реле до систем автоматического управления (САУ). Внедрение в электроэнергетику промышленных предприятий АСУ является следующим шагом на пути совершенствования структур этих систем и повышения эффективности их функционирования.

Вопросы экономии электроэнергии на промышленных предприятиях рассматривались и ранее. Вначале в целях экономии электроэнергии предприятия стали использовать более точные приборы первичного учета, затем примитивные технические и программные средства для автоматического сбора, накопления, обработки, хранения и отображения полученной информации, технического и коммерческого учета электроэнергии, регулирования электронагрузок предприятий, позднее - автоматизированные системы контроля и учета электроэнергии (АСКУЭ ) с несколько расширенным набором функций, такие как: устройство оптимального зонного регулирования реактивной и активной нагрузок в узле электросети потребителя или энергосистемы РРАН-1, автоматизированная система оперативного диспетчерского управления энергоснабжением

1 Правила пользования электрической и тепловой энергией (в ред. Приказов Минэнерго СССР от 23.12.88 №685, от 23.1189 №364, письма Минтопэнерго РФ от 14.07.92 № АД-3866/19) (с изменениями на 30 июня 1999 года). М.: ОРГРЭС, 1999.21 с. предприятия «Е1-Диспетчер», АСКУЭ «Марсел», а также различные автоматал зированные системы диспетчерского управления (АСДУ) .

В последние годы активно ведутся работы по внедрению АСКУЭ. Минтопэнерго РФ издан ряд директивных и нормативно-методических документов по созданию таких систем, в частности: Постановление Правительства РФ от 2 ноября 1995 г. № 1087 «О неотложных мерах по энергосбережению»; Федеральный закон от 3 апреля 1996 г. N 28-ФЗ «Об энергосбережении»; Правила учета электрической энергии (утв. Минтопэнерго РФ и Минстроем РФ 19, 26 сентября 1996г.); Положение об организации коммерческого учёта электроэнергии и мощности на оптовом рынке от 12.10.2001 г.

Состав технических и программных средств существующих АСКУЭ и АСДУ весьма разнообразен. В общем случае в составе этих систем выделяют счетчики электрической энергии и мощности (как правило, с цифровым интерфейсом) устройства сбора и передачи данных (мультиплексоры, аналоговые коммутаторы, аналого-цифровые преобразователи, цифро-аналоговые преобразователи, нормирующие усилители и др.), ЭВМ с установленным специализированным программным обеспечением.

В настоящее время осуществляется переход к использованию в энергетике новых подходов к построению структур автоматизированных систем управления, их аппаратного и программного обеспечения. Так, например, лучшим инструментом для сбора, обработки, визуализации и накопления информации о состоянии электроэнергетики промышленных предприятий являются различного рода готовые, серийно выпускаемые программные инструментальные среды Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA). Для построения АСДУ применяются импортные технологии ABB, адаптированные для применения в отечественных электрических сетях энергетических систем.

2 РД 34.09.101-94. Типовая инструкция по учету электроэнергии при ее производстве, передаче и распределении: СПО ОРГРЭС, 1995. 37 с.

Однако АСКУЭ и АСДУ, функционирующие в настоящее время на промышленных предприятиях, по-прежнему лишь контролируют процесс электропотребления. Эти системы, в основном, выполняют функции коммерческого и технического учета электроэнергии и электрической мощности, контроля качества электроэнергии, ведения баланса полученной и потребленной электроэнергии, расчета отдельных параметров электроснабжения, ведения графика планово-предупредительных работ электрооборудования, автоматического архивирования данных об электропотреблении. В отдельных случаях в том или ином объеме они позволяют имитировать штатные и нештатные (аварийные) ситуации на энергообъектах, могут использоваться в качестве тренажера для оперативного персонала энергетических подразделений предприятия. Однако при их построении разработчики основное внимание уделяют техническому обеспечению, а не системному анализу процессов электропотребления, постановке и решению математических задач. Эти системы, как правило, не решают оптимизационных задач. А именно эти задачи являются решающим фактором экономии электроэнергии на промышленных предприятиях.

Особая роль в экономии электроэнергии отводится оптимальному управлению режимами электропотребления промышленных предприятий, включающему регулирование активной и реактивной нагрузок предприятий, минимизацию потерь от перетоков реактивной мощности и поддержание напряжения в заданных пределах в их электрических сетях.

Регулирование активной нагрузки предприятий направлено на удовлетворение требований энергосистемы и осуществляется путем изменения режима работы (перевода на пониженный режим работы, отключения) электропотребляющего оборудования, которое по условиям работы допускает кратковременные перебои в электроснабжении.

Наиболее эффективным способом снижения потерь активной мощности, электроэнергии и напряжения в электрических сетях промышленных предприятий является компенсация реактивной мощности в узлах электросети, включающая компенсацию реактивной нагрузки с помощью конденсаторных установок (например, автоматизированных конденсаторных установок типа АКУ, оснащенных регулятором реактивной мощности РРМ-03 производства ООО «ЭНСИТЕХ», Германия), устанавливаемых в непосредственной близости к потребителю электроэнергии с загруженным графиком работы. Такие системы компенсации реактивной мощности в наибольшей степени удовлетворяют требованиям как потребителей, так и поставщиков электроэнергии.

Регулирование реактивной мощности связано с выполнением требований энергосистемы по режиму ее потребления (генерирования) предприятиями и уменьшением потерь в их электрических сетях. Это достигается за счет компенсации реактивной мощности на вводах электроэнергии в предприятие и в узлах электросети путем изменения режима работы синхронных двигателей, батарей силовых конденсаторов, синхронных и тиристорных компенсаторов.

Наибольшее применение для регулирования реактивной нагрузки на промышленных предприятиях в настоящее время находят батареи силовых конденсаторов (БК). Это объясняется их сравнительной дешевизной, незначительными расходами на эксплуатацию, возможностью размещения в электрических сетях как в виде крупных единиц на подстанциях, так и в виде мелких установок непосредственно у потребителей.

Электрическая сеть является основной частью системы электроснабжения промышленного предприятия (СЭПП) и представляет собой иерархическую структуру, включающую несколько уровней. Обычно в электросети предприятия выделяют уровни: вводов электроэнергии в предприятие, главных понизительных и трансформаторных подстанций (комплектных двухтрансформа-торных электростанций типа КТП мощностью от 160 до 2500 кВА на напряжение до 10кВ и др.), отдельных трансформаторов (отечественных силовых масляных типов ТМ, ТМГ, ТМФ, ТМГФ и др. и импортных, например, хорошо зарекомендовавшей себя на российском рынке германской фирмы «Шнейдер Электрик»), секций шин и отдельных шин. Дополнительно могут быть выделены уровни распределительных устройств (пунктов, колонок и др.) и отдельных энергоемких потребителей. Однако рассматриваемые в работе задачи решаются на электросети предприятия и последние уровни не охватывают.

Электросети промышленных предприятий эксплуатируются, как правило, по разомкнутым схемам при наличии резервных перемычек, число которых достигает сотен. При этом количество возможных вариантов формирования структур электросети практически безгранично.

Управление режимами электропотребления осуществляется путем воздействия на коммутационную аппаратуру электрической сети предприятия как отечественного: выключатели нагрузки серии АВ2М; автоматы серии АВМ; автоматические выключатели серии «Электрон»; выключатели нагрузки типа ВНР; выключатели масляные серий ВМ, ВПМ и ВПМП; выключатели высокого напряжения серии ВВГ; выключатели высоковольтные электромагнитные серии ВЭ; выключатели вакуумные серии ВВ и др., так и импортного производства (выключатели вакуумные серии BB/TEL10 и др.).

Актуальность работы. Повышение эффективности управления режимами электропотребления промышленных предприятий на основе применения автоматизированных систем, в основу построения которых положены математические методы, модели, алгоритмы и современные аппаратно-программные средства, позволяющие свести к минимуму штрафы за нарушение установленных лимитов на электрическую мощность (активную и реактивную) и издержки ввиду неэффективного использования электроэнергии, связанного с потерями активной мощности в электрической сети предприятия, нестабильностью напряжения на электроприемниках и др.

В нашей стране и за рубежом разработкой методов и средств регулирования режимов электропотребления различных потребителей занимаются: МЭИ, ОАО ВНИИЭ (г.Москва), Тяжпромэлектропроект (г.Москва), КазНИИЭ, Харьковский ГПУ, ИСЭПМ Коми научного центра УРО РАН, ИСЭМ СО РАН,

МП «Азимут» (г.Гродно), ОАО «Концерн Энергомера» (г.Ставрополь), Нижегородский государственный технический университет и другие организации.

Среди ученых, занимающихся исследованиями в этом направлении, следует отметить Некрасова А.С., Синяка Ю.В., Мелехина В.Т., Мелентьева JI.A., Клюева Ю.Б., Михайлова В.В., Веникова В.А., Федорова А.А., Шевченко В.В., Константинова Б.А., Кудрина Б.И., Беляева JI.C., Лойтера Э.Э., Головкина П.И., Непомнящего В.А., Кахановича B.C., Железко Ю.С., Червонного Е.М., Лоску-това А.Б., Папкова Б.В., Matthaus G., Zang L., Frost R., Ackerman J. [1-10 и др.].

Несмотря на продолжающиеся исследования в области управления электроэнергетикой промышленных предприятий, на современном этапе характеризуемом: ростом объемов информации, получаемой с объекта управления (ОУ) и используемой для принятия решений, стремлением оптимальным образом распорядиться этой информацией и переложить максимум возможного по выработке управленческих решений на ЭВМ, слабо разработаны как модели, применяемые для формализованного описания электроэнергетических процессов, так и методы решения задач управления режимами электропотребления предприятий, с системных позиций не рассмотрены вопросы по согласованию решений, получаемых при реализации этих задач.

Предлагаемые в литературе методы прогнозирования электрических нагрузок промышленных предприятий предъявляют весьма жесткие требования к исходной информации и поведения объектов управления и не обеспечивают необходимую для оперативного управления точность.

Модели и алгоритмы для принятия решений при управлении режимами электропотребления промышленных предприятий должны быть достаточно простыми, чтобы максимально сократить время счета при поиске решений, что очень важно при управлении в масштабе реального времени.

Актуальность и необходимость дальнейших исследований проблемы эффективного управления режимами электропотребления промышленных предприятий и определили выбор темы, целей и задач диссертационной работы.

Цель диссертационной работы состоит в повышении эффективности управления режимами электропотребления средних и крупных промышленных предприятий за счет автоматизации процесса управления ими на основе использования, современных технических средств, математических моделей и методов.

Направления исследований:

• поиск новых путей построения систем автоматизированного управления режимами электропотребления промышленных предприятий, обеспечивающих целостность процесса управления, взаимную увязку и согласование реализуемых системой задач;

• разработка математических моделей и алгоритмов решения задач управления режимами электропотребления промышленных предприятий: активной и реактивной электрической нагрузкой предприятия, напряжением в узлах электросети предприятия и потерями в ее элементах от перетоков реактивной мощности, предназначенных для работы в реальном масштабе времени в составе программного обеспечения АСУ энергетикой предприятий;

• построение диалоговых процедур, основанных на интерактивном общении энергодиспетчера с ЭВМ, обеспечивающих согласование решений отдельных задач по управлению режимами электропотребления предприятий;

• разработка рекомендаций по построению систем автоматизированного управления режимами электропотребления промышленных предприятий для целей электросбережения.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе используются методы теории случайных процессов, искусственного интеллекта, векторной оптимизации и статистического моделирования, а также специализированные программные средства для структурной и параметрической оптимизации предложенных в работе моделей и алгоритмов.

Выносимые на защиту результаты. В соответствии с целью работы получены результаты, обеспечивающие сокращение затрат промышленных предприятий на электропотребление за счет удовлетворения требований энергоснабжающей организации по активной и реактивной нагрузкам, снижения потерь электроэнергии в электросети от перетоков реактивной мощности и поддержания напряжения в узлах электросети в пределах установленных норм.

На защиту выносятся наиболее значимые из полученных результатов:

1. Подход к повышению качества управления режимами электропотребления промышленных предприятий, в основу которого положена информационно-логическая схема (ИЛС) управления, позволяющая системно подойти к решению взаимосвязанного комплекса задач: регулирования активной и реактивной нагрузок, минимизации потерь и поддержания напряжения в пределах установленных норм в узлах электрической сети предприятий.

2. Адаптивные процедуры оперативного прогнозирования активной и реактивной нагрузок на основе фильтров Брауна и искусственных нейронных сетей (ИНС), обеспечивающие точность, необходимую для управления режимами электропотребления промышленных предприятий в условиях реализации управляющих воздействий.

3. Математические модели и алгоритмы оперативного управления электронагрузками, поддержание необходимых уровней напряжения и минимизация потерь от перетоков реактивной мощности в электросетях предприятий, положенные в основу построения программного обеспечения управления режимами электропотребления предприятий.

4. Человеко-машинные процедуры взаимодействия энергодиспетчера с ИВК в процессе решения задачи оперативного управления режимами электропотребления промышленных предприятий, обеспечивающие своевременное принятие эффективных управленческих решений в постоянно изменяющихся условиях многономенклатурного производства.

Интерактивный механизм управления режимами электропотребления предприятий обеспечивает координацию выполняемых ИВК функций по решению задач в соответствии с ситуациями, возникающими на ОУ.

Научная новизна. На основе анализа процессов потребления промышленными предприятиями электроэнергии предложена информационно-логическая схема управления, позволившая с единых системных позиций осуществлять построение систем автоматизированного управления режимами электропотребления предприятий.

Разработаны адаптивные процедуры оперативного прогнозирования активной и реактивной нагрузок промышленных предприятий на основе статистического метода и методов искусственного интеллекта, обеспечивающие точность и оперативность, необходимую для принятия эффективных решений по управлению режимами электропоребления предприятий.

Предложены алгоритмы оперативного управления электронагрузками промышленных предприятий, позволяющие обеспечить существенную экономию электроэнергии за счет удовлетворения требований энергоснабжающей организации по активным и реактивным нагрузкам, снижения потерь в электросетях и поддержания напряжения в их узлах в пределах установленных норм.

Построены человеко-машинные процедуры решения взаимосвязанного комплекса задач по управлению режимами электропотребления предприятий.

Выполнена оптимизация разработанных моделей и алгоритмов управления путем моделирования на ЭВМ.

Практическая ценность работы заключается в снижении издержек промышленных предприятий от неэффективного регулирования электрических нагрузок и напряжения на потребителях, нарушения требований энергетической системы по режимам электропотребления.

Внедрение в состав АСУ энергетикой промышленных предприятий предложенных алгоритмов управления способствует созданию оптимальных условий функционирования энергосистемы.

Достоверность и обоснованность результатов. Достоверность полученных результатов и рекомендаций обеспечивается корректным применением системного и статистического анализа процессов электропотребления, методов искусственного интеллекта, апробацией разработанных задач, математических моделей и методов в составе действующих АСУ энергетикой предприятий.

Реализация и внедрение результатов исследований. Результаты диссертационной работы использованы при разработке АСУ энергетикой на ОАО «Саратовское электроагрегатное производственное объединение», ОАО «Сара-товстройстекло» и внедрены как составная часть системы управления режимами электропотребления этих предприятий.

Материалы нашли применение в учебном процессе в лекционных курсах, лабораторных работах, курсовых и дипломных проектах для студентов специальности 220200 «Автоматизированные системы обработки информации и управления» в Саратовском государственном техническом университете.

Эти материалы использованы также в отчетах о НИР Института проблем точной механики и управления (ИПТМУ) РАН (№ гос. per. 01.200.2 02058).

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на научных семинарах кафедры «Системотехника» Саратовского государственного технического университета (2003-2004 гг.), Первой Всероссийской научно-технической конференции с международным участием «МЕХАТРОНИКА, АВТОМАТИЗАЦИЯ, УПРАВЛЕНИЕ» (МАУ'2004) (г.Владимир, 2004 г.), Международной научной конференции «Проблемы и перспективы прецизионной механики и управления в машиностроении» (г.Саратов, 2004 г.), VII Международной научно-технической конференции по динамике технологических систем «ДТС-2004» (г. Саратов, 2004 г.).

Публикации. Основное содержание диссертационной работы изложено в 8 статьях и двух отчетах о НИР ИПТМУ РАН.

Основные результаты выполненных исследований можно сформулировать следующим образом:

1. Проведен анализ существующих методов, моделей и технических средств управления режимами электропотребления промышленных предприятий, который показал, что они обладают недостаточно высокой эффективностью и не могут в полной мере удовлетворить постоянно растущие требования к качеству управления.

Одним из путей повышения качества управления режимами электропотребления промышленных предприятий является внедрение на основе системного анализа объектов управления совершенных математических моделей, методов и средств управления.

2. Предложена информационно-логическая схема управления режимами электропотребления промышленных предприятий, отражающая распределение функций управления по организационно-техническим средствам и длительности циклов реализации управляющих воздействий.

Эта схема положена в основу построения математического, алгоритмического и информационного обеспечений управления режимами электропотребления промышленных предприятий.

3. Проведены анализ функционирования и классификация электрооборудования машиностроительных предприятий по характеру режимов потребления активной и реактивной электроэнергии. Результаты данного анализа использованы при построении адаптивных процедур оперативного прогнозирования электрических нагрузок промышленных предприятий, основанных на статистических методах и методах искусственных нейронных сетей.

Определены структуры искусственных нейронных сетей и методы их обучения, обеспечивающие при наличии достоверной априорной информации необходимую точность прогнозирования активной и реактивной нагрузок узлов электросети предприятий.

4. Приведены постановки задач, математические модели и алгоритмы оперативного управления электронагрузками промышленных предприятий, обеспечивающие выполнение ограничений энергосистемы по активной и реактивной нагрузкам, минимизацию потерь и необходимый уровень напряжения в узлах электрической сети, положенные в основу построения программного обеспечения управления режимами электропотребления предприятий.

5. Разработаны человеко-машинные процедуры взаимодействия энергодиспетчера с ЭВМ в процессе решения задач управления режимами электропотребления промышленных предприятий, обеспечивающие своевременное принятие эффективных решений по регулированию режимов электропотребления в постоянно изменяющихся условиях многономенклатурного производства.

6. Приведены результаты разработанных моделей и алгоритмов путем имитационного моделирования на ЭВМ и в составе системы автоматизированного управления режимами электропотребления промышленных предприятий.

7. Материалы диссертационной работы внедрены как составная часть систем управления режимами электропотребления на ОАО «Саратовское электроагрегатное производственное объединение», ОАО «Саратовстройстекло» и использованы в отчетах о НИР Института проблем точной механики и управления РАН (№гос.per. 01.200.2 02058).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Некрасов А.С. Система управления энергетическим хозяйством промышленного предприятия (принципы и направления совершенствования) / А.С. Некрасов, Ю.В. Синяк. М.: ЦЭМИ АН СССР, 1970. 161 с.

2. Некрасов А.С. Управление энергетикой предприятия / А.С.Некрасов, Ю.В. Синяк. М.: Энергия, 1979.296 с.

3. Мелехин В.Т. Основы управления и эффективность промышленной энергетики/В.Т.Мелехин. Д.: Энергия, 1976. 168 с.

4. Мелентьев JI.A. Оптимизация развития и управления больших систем энергетики / JI.А. Мелентьев. М.: Высш. шк., 1982. 319 с.

5. Электрические системы: Автоматизированные системы управления режимами энергосистем / В.А.Богданов, В.А.Веников, Я.Н.Луганский, Г.А.Черня; Под ред. В.А. Веникова. М.: Высш. шк., 1979.447 с.

6. Федоров А.А. Основы электроснабжения промышленных предприятий / А.А.Федоров, В.В.Каменева. М.: Энергоатомиздат, 1984. 472с.

7. Сальников В.Г. Эффективные системы электроснабжения предприятий цветной металлургии /В.Г.Сальников, В.В.Шевченко. М.: Металлургия, 1986.317с.

8. Михайлов В.В. Рациональное использование топлива и энергии в промышленности / В.В.Михайлов, Л.В.Гудков, А.В.Терещенко. М.: Энергия, 1978.224 с.

9. Frost R. Automatisierungskonzept fur elektrische Energieversorgung eines grossen Stahlwerkes // Neu Technik. 1976. №2. S. 87-97.

10. Ackerman J. A System to Conserve Energy // Keyboard. 1977. № 2. p. 5-9.

11. Серков A.B. О порядке ограничения или временного отключения потребителей электрической энергии / А.В.Серков // Энергетик. 2000. №8. С. 10.

12. Автоматизация диспетчерского управления ЕЭС России / В.Г.Орнов, В .И. Решетов, Ю.И.Моржин, Д.С. Савваитов // Энергетик. 2001. №2. С.8-10.

13. Лысюк С.С. Автоматизированная система диспетчерского управления Гродненских электрических сетей / С.С. Лысюк // Энергетик. 1997. №8. С. 19-20.

14. Кустов А.А. Автоматизация управления рациональным электропотреблением / А.А.Кустов. М.: Наука, 1990.282 с.

15. Еремин JI.M. Очерки об электроэнергетики Японии / Л.М.Еремин // Энергетик. 2000. № 8. С. 17-20.

16. Еремин Л.М. Очерки об электроэнергетики Японии / Л.М.Еремин // Энергетик. 2001. №2. С.14-16.

17. Степура И.И. О некоторых возможностях регулирования электропотребления завода / И.И.Степура // Промышленная энергетика. 1975. №3. С. 28-31.

18. Резчиков А.Ф. Экспертно-моделирующая система формирования рациональных структур для энергетики промышленных предприятий / А.Ф.Резчиков, Р.В.Новиков // Проблемы точной механики и управления: Сб. науч. тр. / ИПТМУ РАН. Саратов: СГТУ, 2002. С. 108-116.

19. Антоневич В.Ф. Автоматизация учета и контроля потребления электроэнергии на промышленных предприятиях / В.Ф.Антоневич // Автоматизированные системы управления в энергохозяйстве промышленных предприятий: Материалы конф. М., 1976. С. 103-106.

20. Каханович B.C. Экономическая эффективность внедрения автоматизированных систем учета электроэнергии / В.С.Каханович, С.С.Телицын, Б.Н.Порохнявый // Промышленная энергетика. 1980. №2. С. 5-7.

21. Алгоритм централизованного контроля и учета расхода электроэнергии в АСУТП электроснабжения промышленного предприятия: Инф. листок, № 300-79 / ЦНТИ. Ульяновск, 1979.4 с.

22. Резчиков А.Ф. Структуры автоматизированных систем управления энергетикой промышленных предприятий / А.Ф.Резчиков. Саратов: Изд-во Сарат. унта, 1983. Ч. 1.120с.; 4.2. 164с.

23. Хронусов Г. АС контроля и учета основных показателей режимов электропотребления промышленных предприятий / Г. Хронусов, А. Кошта, А. Распутин // Современные технологии автоматизации. 1998. №1. С. 78-82.

24. Махов В. Устройство сбора и передачи данных ЭКОМ-ЗООО/ В. Махов,

25. A. Распутин // Современные технологии автоматизации. 1998. №1. С. 84-86.

26. Махов В. Опыт реализации системы учета электропотребления АО «Ура-лэлектромедь» / В.Махов, А.Распутин // Современные технологии автоматизации. 1996. №1. С. 86-88.

27. Конопелько В.В. Комплекс аппаратно-программных средств «ПОТОК-1» для многоуровневой сети учета и контроля электропотребления /

28. B.В. Конопелько //Энергетик. 1997. №8. С. 28-29.

29. Егоров В.А. АСКУЭ современного предприятия / В.А.Егоров // Энергетик. 2001. №12. С. 41.

30. Ковезев С.Н. Создание АСКУЭ на базе ИВК «Спрут» / С.Н.Ковезев, В.В.Уразов, В.В.Чумаков // Энергетик. 2001. №2. С.11-13.

31. Капитонова JI. Территориально-распределенная автоматизированная система учета и контроля электропотребления / Л.Капитонова, Б.Туганов, В.Сатаров// Современные технологии автоматизации. 1996. №1. С. 78-80.

32. Автоматизация учета энергопотребления / Э. Молокан, И. Бирюков, JI. Хатламанджиев, В.Зубченко и др. // Современные технологии автоматизации. 1996. №1. С. 74-76.

33. Система информационных энергосберегающих технологий / А.Волошко, А. Данильчик, О. Коцарь и др. // Современные технологии автоматизации. 1997. №4. С. 80-85.

34. Гельман Г.А. Вопросы оптимизации работы систем электроснабжения предприятий / Г.А. Гельман // Автоматизированные системы управления в энергохозяйстве промышленных предприятий: Материалы конф. М., 1976. С. 130-133.

35. Автоматизированная система управления потреблением электроэнергии / Н.Ш. Вартанян, С.В. Загородний, В.П. Калинчик и др. // Электронная промышленность. 1979. Вып. 11(83)- 12(84). С. 35-36.

36. Мирзоян Ю.Ц. Программное обеспечение КТС «Энергомера» / Ю.Ц. Мирзоян // Энергетик. 2000. №8. С. 42-44.

37. Хронусов Г.С. Комплексы потребителей-регуляторов мощности на гродненских предприятиях / Г.С. Хронусов. М.: Недра, 1989. 200 с.

38. Куцевич Н.А. SCADA-системы. Взгляд со стороны / Н.А.Куцевич // PC WEEK. 1999. № 33. С.7-18.

39. Самосейко В.Ф. Математическое моделирование потребления электроэнергии производственными системами / В.Ф. Самосейко, В.А. Шошмин // Энергетика и транспорт. 1995. № 3. С. 23-29.

40. Сазыкин В.Г. Использование нечетких чисел в задачах электроснабжения/ В.Г.Сазыкин//Электричество. 1995. №3. С. 29-33.

41. Сазыкин В.Г. Интеллектуализация САПР объектов электроэнергетики: Нечетко-множественная концепция / В.Г. Сазыкин // Энергетика. 1994. №9. С.14-20.

42. Несимметричные режимы многочастотных тиристорных комплексов/ Д.А. Васильев, Д.М. Мохначев, Н.П. Митяшин и др. // Вопросы преобразовательной техники, частотного электропривода и управления: Межвуз. науч. сб. Саратов: СГТУ, 1998. С. 18-26.

43. Куэн Зуин Ань. Применение методов распознавания образов для экспресс-анализа динамической устойчивости электроэнергетических систем // Электричество. 1994. №4. С. 28-32.

44. Куэн Зуин Ань. Самообучающаяся экспертная система для управления электроэнергетическими системами в аварийных режимах // Электричество. 1995. №3. С. 34-36.

45. Богатырев JI.JI. К поиску управляющих воздействий, повышающих устойчивость электроэнергетической системы / Л.Л.Богатырев // Изв. АН СССР. Энергетика и транспорт. 1983. №1. С. 23-26.

46. Богатырев JI.JI. Алгоритмы принятия решений в экспертных системах управления аварийными режимами энергосистем / Л.Л. Богатырев // Изв. АН СССР. Энергетика и транспорт. 1998. №1. С. 14-17.

47. Ивахненко А.Г. Принятие решений на основе самоорганизации / А.Г.Ивахненко, Ю.П.Зайченко, В.Д.Димитров. М.: Сов. Радио, 1976.280 с.

48. Голембиовский Ю.М. Генетический алгоритм синтеза оптимальной кривой многоступенчатого выходного напряжения однофазного инвертора / Ю.М. Голембиовский, Р.В. Колдаев // Техническая электродинамика. Ч. 2. Киев: ИЭД НАНУ. 2000. С. 93-96.

49. Применение методов нейронных сетей и генетических алгоритмов в решении задач управления электроприводами / В.Б.Клепиков, С.А.Сергеев, К.В. Махотило, И.В. Обруч // Электротехника. 1999. № 5. С. 2-6.

50. Сочков А.Л. Использование технологии нейронных сетей для решения электротехнических задач / А.Л.Сочков, С.А.Калин // Электротехника. 2000. №2. С. 15-17.

51. Колосок И.Н. Достоверизация телеизмерений в ЭЭС с помощью искусственных нейронных сетей / И.Н. Колосок, A.M. Глазунова // Электричество. 2000. №10. С. 18-24.

52. Шумилова Г.П. Краткосрочное прогнозирование электрических нагрузок с использованием нейронных сетей / Г.П.Шумилова, Н.Э.Готман, Т.Б.Старцева // Электричество. 1999. №10. С. 7-12.

53. Чукреев Ю.Я. Оперативное управление режимами региональной энергосистемы с использованием нейронных сетей / Ю.Я.Чукреев, М.В.Хохлов, Э.А. Алла // Электричество. 2000. №4. С. 2-10.

54. Галушкин А.И. Применение нейрокомпьютеров в энергетических системах / А.И. Галушкин. // www.user.cityline.ru/~neurnews.

55. Бэнн Д.В. Сравнительные модели прогнозирования электрической нагрузки / Д.В. Бэнн, Е.Д. Фармер / Пер. с анг. М.: Энергоатомиздат, 1987. 214 с.

56. Mathur Anoop, SamadTariq. Neural Networks. A Tutorial for the Power industry // Pros. Amer. Power Conf. Chicago, 1990. P. 239-244

57. Константинов Б.А. Компенсация реактивной мощности / Б.А.Константинов, Г.З. Зайцев. JL: Энергия, 1976.104 с.

58. Данцис Я.Б. Емкостная компенсация реактивных нагрузок мощных токоприемников промышленных предприятий / Я.Б. Данцис, Г.М.Жилов. Д.: Энергия, 1980. 176 с.

59. Железко Ю.С. Компенсация реактивной мощности в сложных электрических системах / Ю.С. Железко. М.: Энергоиздат, 1981.200 с.

60. Задачи первой очереди АСУ энергохозяйством машиностроительного предприятия / А.Ф.Резчиков, И.Б.Дубошина, В.А.Иващенко и др. Саратов, 1979.12 с. Рукопись представлена Саратовским политехнич. ин-том. Деп. в ЦНИИТЭИ приборостроения 5 окт. 1979, № 1191.

61. Проектирование подсистем и звеньев автоматизированных систем управления / А.Г. Мамиконов, В.В. Кульба, А.Д. Цвиркун, С.А. Косяченко / Под ред. А.Г. Мамиконова. М.: Высш. шк., 1975.248 с.

62. Цвиркун А.Д. Структура сложных систем / А.Д. Цвиркун. М.: Сов. радио, 1975.200 с.

63. Цвиркун А.Д. Основы синтеза структуры сложных систем / А.Д. Цвиркун. М.: Наука, 1982. 200 с.

64. Мамиконов А.Г. Основы построения АСУ / А.Г. Мамиконов. М.: Высш. шк., 1981. 248 с.

65. Мамиконов А.Г. Автоматизация проектирования АСУ / А.Г. Мамиконов, А.Д.Цвиркун, В.В.Кульба. М.: Энергоиздат, 1981. 328 с. (Применение вычислительных машин в исследованиях и управлении производством).

66. Арефьев И.Б. Интегрированные АСУ в машиностроении / И.Б.Арефьев, Г.Б.Кезлинг, Б.Л.Кукор. Л.: Машиностроение, 1988. 224 с.

67. Автоматизированная система управления для металлургического завода/ А.П. Копелевич, М. Кнотек, А.А. Белостоцкий, С.К. Раевич. М.: Металлургия, 1973.232 с.

68. Проблемы создания автоматизированных систем управления производством (обзор) / М. Кнотек, А.П. Копелевич, Е.К. Масловский, А.Б. Челюсткин. М.: МЦНТИ, 1977.64 с.

69. Баранов Г.Л. К решению электротехнических задач АСДУ при трехуровневой иерархической организации / Г.Л. Баранов // Моделирование и расчет на ЦВМ режимов энергетических систем. Киев: Наукова Думка, 1977. С. 99-117.

70. Ивахненко А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами / А.Г. Ивахненко. Киев: Техшка, 1975. 312 с.

71. Червонный Е.М. Об ущербе от нарушений электроснабжения потребителей / Е.М.Червонный, Б.В.Папков // Электрические станции. 1975. №2. С. 42-44.

72. Калянов Г.Н. CASE-технологии. Консалтинг при автоматизации бизнес-процессов / Г.Н. Калянов / 2-е изд. перераб. и доп. М.: Горячая линия-Телеком, 2000.320 с.

73. Методика определения ущерба от нарушения нормального режима электроснабжения. Комитет ВСНТО по промышленной энергетике, 1978. 81 с.

74. Михайлов В.В. Вопросы надежности энергоснабжения // Промышленная энергетика / В.В. Михайлов. 1977. № 5. С. 31-33.

75. Головкин П.И. Режимы электроснабжения потребителей / П.И.Головкин. М.: Энергия, 1971.112 с.

76. Непомнящий В.А. Учет надежности при проектировании энергосистем / В.А. Непомнящий. М.: Энергия, 1978. 260 с.

77. Лойтер Э.Э. Инженерная реализация построения нелинейных характеристик ущербов у потребителей-регуляторов. Проблемы общей энергетики и единой энергетической системы / Э.Э. Лойтер, О.К.Ерекеев, Э.А. Недельчик. М., 1979. С. 37-48.

78. Чокин Ш.Ч., Лойтер Э.Э. Управление нагрузкой электроэнергосистем / Ш.Ч. Чокин, Э.Э.Лойтер. Алма-Ата: Наука, 1985. 288 с.

79. Тюхматьев В.М. Автоматизация управления электропотреблением на машиностроительных предприятиях / В.М.Тюхматьев, А.Ф.Резчиков, В.А.Иващенко // Прогрессивные направления развития технологии машиностроения: Межвуз. науч. сб. Саратов: СГТУ, 2003. С. 45-49.

80. Тюхматьев В.М. Автоматизированное регулирование электрических нагрузок на промышленных предприятиях / В.М.Тюхматьев, В.А.Иващенко,

81. A.Ф.Резчиков // Автоматизация и управление в машино- и приборостроении: Межвуз. науч. сб. Саратов: СГТУ, 2004. С. 155-158.

82. Иващенко В.А. Автоматизация оперативного управления электропотреблением на промышленных предприятиях / В.А.Иващенко, А.Ф.Резчиков,

83. B.М.Тюхматьев // Мехатроника, автоматизация, управление: Первая Всерос. на-уч.-техн. Конф. С междунар. Участием. М.: Новые технологии, 2004. С. 426-428.

84. Михайлов В.В. Надежность электроснабжения промышленных предприятий / В.В. Михайлов. М.: Энергоиздат, 1982. 152 с.

85. Васильев Д.А. Адаптивные процедуры прогнозирования электрических нагрузок промышленных предприятий / Д.А.Васильев, В.А.Иващенко,

86. А.Ф.Резчиков // Проблемы и перспективы прецизионной механики и управления: Материалы Междунар. конф. / ИПТМУ РАН. Саратов, 2002. С. 58-65.

87. Тюхматьев В.М. Автоматизация управления режимом электропотребления промышленных предприятий / В.М.Тюхматьев, В.А.Иващенко, А.Ф.Резчиков // Проблемы точной механики и управления. Сб. науч. тр. Саратов, 2004. С. 45-50.

88. Подиновский В.В. Оптимизация по последовательно применяемым критериям / В.В.Подиновский, В.М.Гаврилов. М.: Сов. радио, 1975. 297 с.

89. Тевяшев А.Д. Оперативное управление потокораспределением в электроэнергетических системах при случайном характере нагрузки / А.Д.Тевяшев, Т.Б.Тимофеева, А.В.Смирнов // Радиоэлектроника и информатика. 1999. №3. С. 36-43.

90. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования / Ю.ПЛукашин. М.: Статистика, 1979.251 с.

91. Четыркин Е.Н. Статистические методы прогнозирования / Е.Н.Четыркин. М.: Статистика, 1977.200 с.

92. ЧуевЮ.В. Прогнозирование количественных характеристик процессов / Ю.В.Чуев, Ю.Б.Михайлов, В.И.Кузьмин. М.: Сов. радио, 1975.400 с.

93. Редкозубое С.А. Статистические методы прогнозирования в АСУ / С.А.Редкозубов. М.: Энергоиздат, 1981.152 с.

94. Раяцкас Р.Л. Система моделей планирования и прогнозирования / РЛ.Раяцкас. М.: Экономика, 1976. 286 с.

95. Васильев Д.А. Модели и методы управления режимом потребления электроэнергии промышленными предприятиями с непрерывным характером производства: Автореф. дис. канд. техн. наук / Д.А. Васильев ; Саратовский госуд. техн. ун-т. Саратов, 2003.24 с.

96. Иващенко В.А. Автоматизированные системы планирования электропотребления на промышленных предприятиях / В.А.Иващенко, А.Ф.Резчиков, В.М.Тюхматьев // Проблемы точной механики и управления. Сб. науч. тр. Саратов, 2004. С. 5-13.

97. Тюхматьев В.М. Построение человеко-машинного диалога по управлению электропотреблением промышленных предприятий / В.М.Тюхматьев, А.Ф.Резчиков, В.А. Иващенко // Проблемы точной механики и управления. Сб. науч. тр. Саратов, 2004. С. 127-130.

98. Гилев С.Е. Обучение нейронных сетей / С.Е.Гилев, Е.М.Миркес // Эволюционное моделирование и кинетика. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1992. С. 9-23.

99. Haykin S. Neural Networks A Comprehensive. Foundation. New York: Macmil-lian College publishing Company, 1994.696 p.