Прогнозирование и управление электропотреблением тяги поездов

Митрофанов, Александр Николаевич

Подвижной состав железных дорог, тяга поездов и электрификация

автореферат диссертации по транспорту, 05.22.07, диссертация на тему:Прогнозирование и управление электропотреблением тяги поездов

доктора технических наук: Митрофанов, Александр Николаевич
город: Самара
год: 2006
специальность ВАК РФ: 05.22.07

Диссертация по транспорту на тему «Прогнозирование и управление электропотреблением тяги поездов»

Автореферат диссертации по теме "Прогнозирование и управление электропотреблением тяги поездов"

На правах рукописи

Митрофанов Александр Николаевич

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ ТЯГИ ПОЕЗДОВ

Специальность 05.22.07 -Подвижной состав железных дорог, тяга поездов и электрификация

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

САМАРА 2006

Работа выполнена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Самарская государственная академия путей сообщения» (СамГАПС) Научный консультант:

доктор технических наук, профессор ГРИГОРЬЕВ Василий Лазаревич

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор ФЕОКТИСТОВ Валерий Павлович

доктор технических наук, профессор ДЫНЬКИН Борис Евгеньевич

Ведущая организация:

доктор технических наук, профессор ЧЕРЕМИСИН Василий Титович

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Ростовский государственный университет путей сообщения» (РГУПС)

Защита состоится « 25» мая 2006 г. в 14-00 часов на заседании диссертационного совета Д 218.011.01 при Самарской государственной академии путей сообщения (СамГАПС) по адресу:

443066, г. Самара, ул. Свободы 2А, СамГАПС, ауд.5216.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке СамГАПС.

Автореферат разослан «£/у>2006г.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные гербовой печатью организации, просим направлять в адрес диссертационного совета академии. Тел/факс (846) 262-41-12, 999-55-15.

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат технических наук, доцент

В.С. Целиковская

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Транспортная стратегия Российской Федерации определяет железнодорожный транспорт как ведущее звено транспортной системы России. Основным хозяйствующим субъектом определена компания ОАО «Российские железные дороги» (ОАО «РЖД»).

Превалирующем энергоносителем для осуществления железнодорожных перевозок в ОАО «РЖД» является электроэнергия, которая в наибольшей степени расходуется на тягу поездов. Согласно структуре расхода электроэнергии ОАО ^А^РЖД» в 2003, 2004, 2005 годах на тягу поездов расходовалось свыше 40 млрд. ^^Втч в год, что составляет до 82 % от общего объема электропотребления компании. Распределение тягового электропотребления по филиалам ОАО «РЖД» определяется организацией, динамикой и характеристиками перевозочного процесса, которые в свою очередь связаны с технологическими характеристиками используемого на филиалах электроподвижного состава и зависят от технических характеристик системы тягового электроснабжения.

В настоящее время основным документом, определяющим тенденции развития энергетического комплекса на сети дорог, является «Энергетическая стратегия ОАО «РЖД» на период до 2010 и на перспективу до 2020 года» (далее -Энергетическая стратегия). Основные цели Энергетической стратегии направлены на решение вопросов: гарантированного энергетического обеспечения текущих и перспективных объемов перевозочного процесса по сети дорог ОАО «РЖД»; снижения и поддержания удельного электропотребления в подразделениях компании на технологически обоснованном уровне, а также на решение вопроса сокращения финансовых затрат на приобретение электроэнергии за счет повышения эффективности работы компании на оптовом рынке электроэнергии и ^\ющности (ОРЭМ).

Реализация вышеприведенных задач в ОАО «РЖД» возложена на организационную структуру - сеть дорожных центров планирования и контроля потребления электроэнергии (ЦПК). В качестве технологических средств работы ЦПК предполагается использовать единую корпоративную автоматизированную систему управления покупкой и потреблением электроэнергии (АСУ ППЭ), в структуру которой интегрированы: система планирования потребления электроэнергии на оптовом и региональном рынке ОРЭМ и система управления потреблением электроэнергии. Однако к настоящему времени методология, теоретическое наполнение и информационно — технологическое сопровождение АСУ ППЭ при прогнозировании потребностей железных дорог и их иерархически структурированных подразделений (отделение, депо, энергоучасток и т.д.) в

объемах тягового электропотребления строится только на базе информации автоматизированной системы коммерческого учета электроэнергии (АСКУЭ). В условиях покупки электроэнергии на ОРЭМ эффективность работы будет определяться точностью прогнозирования предстоящих процессов электропотребления, либо качеством технологии управления фактического электропотребления в соответствии с плановым. Отсутствие в технологии АСУ ППЭ методов идентификации эксплуатационных факторов, дестабилизирующих соответствие фактического и планового электропотребления, методов учета ограничений режимов электроснабжения тяги поездов и методов оценки, возникающих при этом финансовых издержек, может приводить к существенны*^ финансовым потерям компании при покупке электроэнергии. Таким образом, становится актуальным решение научно-технической проблемы повышения качества прогнозирования и управления тяговым электропотреблением на иерархически структурированных подразделениях сети железных дорог посредством совершенствования структуры известных информационно-управляющих систем и разработки методов прогнозирования и управления с расширенными функциональными возможностями.

Цель работы и основные задачи исследования. Целью работы является научное обоснование и разработка принципов построения, методов функционирования математических и имитационных моделей прогнозирования и управления электропотреблением тяги поездов повышенной точности, учитывающих характеристики перевозочного процесса, ограничения по нагрузочной способности системы тягового электроснабжения и вариабельность стоимости электроэнергии.

Для достижения цели работы был поставлен комплекс задач:

- проведение анализа современного состояния научно-технической проблемы прогнозирования и планирования электроэнергии, расходуемой на тягу поездов, принципов, методов и условий функционирования информационно-' технологических систем, обеспечивающих ее решение;

- проведение оценки и классификации характеристик процессов электропотребления тяги поездов с целью выбора методов и классов моделей, реализующих процедуры адекватного прогнозирования и управления в условиях флуктуации характеристик перевозочного процесса;

- разработка математической идентификационной модели прогнозирования тягового электропотребления и управления отклонением фактических расходов электроэнергии от плановых;

- разработка принципов построения, методов функционирования и программно-технологического обеспечения идентификационной имитационной модели прогнозирования и управления процессами тягового электропотребления посредством формирования графика движения поездов с учетом ограничений по условиям нагрузочной способности СТЭ;

- разработка методики, программных средств оценки экономической ^|ффективности планирования энергетических и финансовых затрат,

учитывающих флуктуацию характеристик процессов электропотребления и вариабельность стоимости электроэнергии на свободном и региональных секторах ОРЭМ.

Методы исследования. Теоретические исследования процессов прогнозирования и управления электропотреблением тяги поездов, режимов функционирования систем электроснабжения базируются на применении: основных положений теории линейных электрических цепей; методов математической статистики и кластерного анализа; методов системного анализа и математического моделирования, разделов теории современного автоматического управления — теории идентификации моделей и систем.

Научная новизна работы заключается в развитии теоретических принципов и методов построения математических и имитационных моделей электропотребления тяги поездов, обеспечивающих повышение качества прогнозирования и управления расходом электроэнергии в условиях флуктуации характеристик перевозочного процесса, ограничений электропотребления по нагрузочной способности системы тягового электроснабжения и вариабельности ^^стоимости электроэнергии.

Основными научными результатами, полученными в работе, являются:

- структура системы и обобщенная математическая модель оптимального прогнозирования процессов электропотребления тяги поездов, построенная на базе аналитических рекуррентных алгоритмов и покомпонентных матриц переходов от текущего к прогнозным состояниям показателей электропотребления, перевозочного процесса, нагрузочной способности системы тягового электроснабжения;

расходов электроэнергии на основании ранжированного учета показателей перевозочного процесса и использования подвижного состава;

- принципы построения и методы функционирования идентификационной имитационной модели, обладающей повышенной точностью расчетов и осуществляющей прогнозирование и управление электропотреблением тяги поездов посредством формирования графика движения с учетом ограничений нагрузочной способности СТЭ;

методика оценки экономической эффективности планирования энергетических и финансовых затрат в условиях вариабельности стоимости электроэнергии на свободном и региональном секторах ОРЭМ.

Основные положения, выдвигаемые на защиту:

- методика и модель многомерного статистического идентификационного прогнозирования электропотребления на долгосрочный и краткосрочный периоды, обеспечивающая сокращение погрешности прогнозирования оценки предстоящих расходов электроэнергии до уровня ±2,5% на основании ранжированного учета показателей перевозочного процесса и показателей использования подвижного состава;

- метод и математическая модель динамического, идентификационного^ прогнозирования электропотребления на базе решения интегрального" корреляционного уравнения Винера - Хопфа, обеспечивающая посредством процедуры регуляризации и робастного оценивания сокращение отклонений электропотребления от статистически устойчивых уровней;

идентификационная имитационная модель системы тягового электроснабжения, позволяющая: адаптировать результаты расчетов параметров СТЭ в соответствии с измеряемыми показателями электропотребления и дислокации поездов; не менее чем на 25 % повысить точность прогнозирования по сравнению с известными аналогами; формировать график движения поездов по

условиям прогнозного электропотребления с учетом ограничений по нагрузочной способности СТЭ;

- методика оценки экономической эффективности планирования энергетических и финансовых затрат, позволяющая в условиях флуктуации характеристик процессов электропотребления, стоимости электроэнергии на свободном и региональных секторах ОРЭМ, осуществлять выбор оптимального тарифа и сократить финансовые затраты на покупку электроэнергии.

Практическую ценность работы составляют:

- разработанные методика и программные средства прогнозирования ^^пектропотребления подразделениями железных дорог на регламентированные

периоды, пригодные для использования в технологиях центров планирования и контроля электроэнергии (ЦПК) филиала ОАО «РЖД» Энергосбыт дорожного уровня (свидетельство ВНТИЦ № 73200300080, свидетельство Роспатент № 2005610394);

- разработанные методика и программно-технологические средства имитационного моделирования по оценке и прогнозированию режимов работы тягового электроснабжения на базе комплекта из шести зарегистрированных программ и баз данных (свидетельство ВНТИЦ № 73200300222, свидетельство Роспатент № 2004620134, № 2004610526, № 2004612461, № 2005611049, № 2003611511, № 2003612372). Предназначены для использования в ДЭЛ служб электроснабжения, в подразделениях ЦПК филиала «Энергосбыт» дорожного уровня;

- разработанный программно - технологический комплекс адаптивного расчета наличной пропускной способности и межпоездных интервалов по условиям электроснабжения, предназначенный для использования в ДЭЛ и на линейных предприятиях службы электроснабжения для регулирования

•нагрузочной способности СТЭ. (свидетельство Роспатент № 2004610975, №2005611050.);

- разработанные программы для оценки и прогнозирования финансовых затрат на покупку электроэнергии в условиях вариабельности стоимости электроэнергии на свободном и региональных секторах ОРЭМ, предназначенных для эксплуатации в дорожных ЦПК (свидетельство Роспатент № 2004610433, № 2004610954).

Реализация результатов работы произведена путем внедрения: 1. Результатов расчетов по управлению электропотреблением, проведенных на базе разработанного программно-технологического комплекса РНПС и динамической модели системы тягового электроснабжения Куйбышевской железной дороги.

Пакеты программ, базы данных и результаты анализа наличной пропускной способности при пропуске поездов повышенной массы и длины, рекомендации по усилению контактной сети, по установке дополнительных ПС и ППС и тяговых подстанций внедрены в дорожной электротехнической лаборатории и на 7-ми энергоучастках Куйбышевской железной дороги. В результате выявления предельных режимов электропотребления, по показателям нагрузочной способности СТЭ на участке главного хода Куйбышевской железной дороги, установлены минимальные межпоездные интервалы для пропуска поездов массой 6300 тонн (сокращение с 30 мин до 18 мин.). Экономический эффект от внедрения разработки достигнут за счет сокращения межпоездных интервалов и составл^^ 23,9 млн.руб./год при личном вкладе автора 11,9 млн. руб./год.

2. Технологии и программных средств «автоматизации расчета и выбора оптимальных тарифов на покупку электроэнергии для тяги поездов», предназначенной для использования в «информационно - управляющей системе оценки и прогнозирования потребления электроэнергии и мощности, расходуемой на тягу поездов и финансовых затрат на ее приобретение» на Куйбышевской железной дороге. Экономический эффект от обоснования по внедрению двухставочных тарифов составил 7,8 млн. руб./ год при личном вкладе автора 3,14 млн. руб./год.

Теоретические положения работы используются в учебном процессе СамГАПС по дисциплинам специальности 190401 - Электроснабжение железных дорог: «Электроснабжение железнодорожного транспорта», «Автоматизация систем электроснабжения», «Энергосберегающие технологии в электроснабжении» и «Управление процессами в электроснабжении».

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались: на первом и втором международном симпозиуме «Электрификация и научно-технический прогресс на железнодорожнм* транспорте» (Санкт — Петербург, Екгапв 2001, 2003, 2005 гг.); на 2 -й и 3ч1 международной научно-технической конференции «Безопасность транспортных систем» (Самара, 2002, 2003 гг.); на международной научно-технической конференции «Проблемы и перспективы развития транспортных систем и строительного комплекса» (Гомель, 2003г.); на всероссийской научно-технической конференции «Проблемы и перспективы развития железнодорожного транспорта» (Екатеринбург, 2003г.); на расширенном заседании кафедры «Электроснабжения железнодорожного транспорта» СамГАПС (2004, 2005 гг.); на технических совещаниях службы электроснабжения Куйбышевской железной дороги (2002, 2003,2004 гг.); на сетевом совещании главных инженеров служб электроснабжения

ОАО "РЖД", (Москва, РГОТУПС, 2003 г.); на сетевом совещании начальников служб электроснабжения железных дорог ОАО "РЖД" (Самара, 2004 г.).

Публикации. Основное содержание диссертации изложено в 57 печатных работах, в том числе в монографии, в 36 статьях и материалах конференций, в описании 2 патентов на полезную модель, 15 свидетельств об официальной регистрации программ для ЭВМ и баз данных, в 3 описаниях свидетельства на РИП.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованных источников и приложений. Материалы ^Диссертации изложены на 340 страницах основного текста, содержат 143 рисунка, 25 таблиц. Список использованных источников содержит 247 наименований.

Содержание работы

Во Введении обоснована актуальность темы и выбранного направления исследований, дана краткая характеристика диссертационной работы, ее цели, сформулированы основные положения, выносимые на защиту.

Глава 1 посвящена анализу современного состояния научно-технической проблемы прогнозирования и управления электропотреблением тяги поездов на железнодорожном транспорте. Рассмотрены задачи и условия функционирования организационных структур и современных информационно-управляющих систем оценки и прогнозирования электропотребления тяги поездов. Проведен анализ известных методик по прогнозированию расходов электроэнергии на тягу поездов и методик по оценке эффективности ее использования.

Задача оценки эффективности использования электроэнергии, расходуемой на тягу поездов всегда находилась в центре внимания отраслевой и вузовской науки. Значительный вклад в решение этой проблемы внесли ученые и ^специалисты ВНИИЖТ, ВНИИАС, МГУПС, ОмГУПС, ПГУПС, РГУПС, РГОТУПС, СамГАПС, УрГУПС, ИрГУПС и ряда других организаций.

Методология построения энергооптимальных структур, аналитические и вероятностно-статистические подходы в решении вопроса оптимизации режимов тягового электроснабжения изложены в работах: М.П.Бадера, Б.А.Бескова,

A.С.Бочева, А.Т.Буркова, Л.А.Быкадорова, В.Л.Григорьева, А.Т.Демченко, Б.Е.Дынькина, Ю.И.Жаркова, А.В.Котельникова, Г.И.Косарева, А.Л.Лисицына, Р.Р.Мамошина, К.Г.Марквардта, Г.Г.Марквардта, В.Н. Пупынина, Е.П.Фигурнова,

B.Т.Черемисина, М.Г.Шалимова и ряда других ученых. Вопросы оптимизации и нормирования режимов электропотребления на электроподвижном составе отражены в работах: И.П.Исаева, Л.А.Мугинштейна, О.А.Некрасова,

С.И.Осипова, А.В.Плакса, В.Е.Розенфельда, А.Н.Савоськина, Н.Н.Сидоровой, В.П.Феоктистова, Е.Н.Школьникова и других ученых. Решение задач управления и моделирования режимами работы СТЭ, задач планирования электропотребления изложены в работах: В.В,Андреева, А.И.Аржанникова, В.Д.Барадушко, Л.А.Германа, Б.И.Давыдова, В.Т.Доманского, В.П.Закарюкина,

A.Б.Косарева, А.В.Крюкова, В.Е.Марского, Р.И.Мирошниченко, Д.А.Палей, Э.С.Почаевца, Э.В.Тер-Оганова, Ю.А.Чернова, и ряда других ученых.

Вопросы сокращения финансовых затрат на покупку электроэнергии за счет оптимизации тарифной политики предприятий изложены в работах:

B.Г.Аввакумова, Е.П.Блохина, А.Т.Доманского, С.В.Копейкина, В.В.Корниенко| А.В.Котельникова, В.В.Скалозуба, Р.Р.Мамошина.

Однако, несмотря значительный объем проведенных исследований, к настоящему времени методология, теоретическое наполнение и информационно-технологическое сопровождение процедуры оценки потребностей подразделений ОАО «РЖД» в объемах электроэнергии, расходуемой на тягу поездов, реализуется по несогласованным методикам, отражающим функционально -целевое назначения соответствующего подразделения и департамента ОАО «РЖД».

I Аф2002г.

I Аф2003г.

Дендрограмма по УУудф

300

5 250 т

£ —200 £ 5 ®

Я 5 6 150 га о о | § & 100

г?РГ-1

а)

б)

Рис.1. Характеристики электропотребления по филиалам ОАО «РЖД»: а) показатели выполняемой т -км работы и расходов электроэнергии на момент разработки «Энергетической стратегии»; б) классификация идентичности процессов удельного

электропотребления по филиалам ОАО «РЖД» за период с 1988 по 2004 гг. В главе на основании кластерного анализа показателей энергоемкости перевозочного процесса, показателей использования подвижного состава, проведена сопоставительная классификация дорог по идентичности условий электропотребления (рис.1,а,б). Специфика характера показателей энергоемкости дорог (коэффициент корреляции удельных расходов по дорогам варьируется в пределах 0,26+0,91) предполагает необходимость их учета при ранжировании

дорог по степени эффективности использования электроэнергии, при планировании расхода электроэнергии на предстоящие периоды.

Процедуры прогнозирования электропотребления в соответствии с правилами функционирования ОРЭМ осуществляются для периодов: долгосрочный период (год, пять лет), краткосрочный период (месяц, декада, неделя), оперативный период (сутки час)..

В главе рассмотрен способ, используемый в структурах ОАО «РЖД» для прогнозирования электропотребления на долгосрочный и краткосрочный периоды. В основе способа лежит расчет электропотребления по показателям ^^анируемой тонно-километровой работы брутто (Ап,т-км бр.) и норме удельного расхода электроэнергии (\¥уд„,кВтч/изм, где изм. - измеритель равный Ютыс. т-км брутто), уточняемого посредством анализа динамики изменения его нормообразующих факторов. Данный способ разработки ВНИИЖТ ориентирован на оценку предстоящих расходов электроэнергии предприятий департамента локомотивного хозяйства (Т), содержит в основе эмпирические выражения, не предусматривает мониторинг оперативных данных электропотребления АСКУЭ, и для задач, реализуемых АСУ ППЭ, обладает низкой точностью (нерасчетный фактор прогноза может достигать 30%). В данном способе результаты расчетов, например, технологических потерь могут иметь существенный и необъяснимый разброс (до 40%) от года к году. Основным недостатком в используемом подходе является оценка предстоящих плановых абсолютных расходов электропотребления (и^) по показателю удельной нормы расходов \Уудн. Показатель \^удн, как и удельный фактический расход \Уудф является мультипликативным по способу формирования в связи с чем его стохастичность возрастает при разнознаковом изменении показателей (например, Аф)

(рис.2,а). В рамках 95% доверительных интервалов разброс годовых значений по филиалу может составлять 6%, месячных значений >Л/удф - до 46%. На ^^ровне филиала ОАО «РЖД» при прогнозировании на краткосрочный период величина ошибки в оценке «права» расхода электроэнергии WПp(t)=Aп*WyДф (корректируемый плановый показатель \УПЛ) относительно фактического электропотребления достигают 9% (рис.2,б) Коэффициент корреляции между

и \Уудф низок и составляет р Причинами подобных отклонений

является стохастичность и нестационарный характер фактической т-км работы Аф(1), некорректность методов формирования плановой оценки Ап(1), отсутствие методов фильтрации случайных отклонений параметров в прогнозный период.

В главе показано, что прогнозирование значений электропотребления \Упрг на долгосрочный и краткосрочный целесообразно осуществлять на базе методов

многомерной регрессионной идентификации, опираясь на показатели фактической т-км работы Аф, (= ^64 - для дороги, -0,76 - для ТЧ,

Кщ'лф = 0,79-0,85 - для ЭЧ и поездоучастков) и статистические параметры,

Рис. 2. Характер разброса показателей энергоемкости тяги: а) диапазоны разбросов \Уудф по Куйбышевской ж.д. за 2000+2005гг.; б) динамика показателей: фактического - и права расхода - Wnp электроэнергии, фактической Аф и плановой Ап ткм работы брутто по филиалу ОАО «РЖД» - Куйбышевская железная дорога за период 30 месяцев

Для Куйбышевской железной дороги (КБ1Н ж.д.), например, характерна устойчивая закономерность увеличения степени взаимосвязи между W4, и т-км работой Аф с уменьшением среднего по ТЧ объему т-км работы

(^С'<п\л-Лс, тч ~0,64 при разбросе по ТЧ: =0,45-5-0,91). Анализ реализаций W,^) в краткосрочный и долгосрочный периоды характеризует процесс электропотребления в общем случае как нестационарный при существенной стохастической составляющей. Установлено, что для различных иерархических уровней (дорога, отделение, ТЧ, ЭЧ, поездоучасток) прогнозирование Wnpr целесообразно осуществлять в классе линейных моделей посредством выявления! специфичных для конкретного подразделения вида статистических зависимостей.

Способы, используемые в информационно-управляющих системах: АСУ Э ТП, АСУТ, ИОММ, АСУ ППЭ, основаны на базе статистической обработки либо маршрутов машинистов, либо почасовых данных АСКУЭ и не предусматривают: процедур учета динамических составляющих процесса W(t), пофакторного учета и влияния на электропотребление режимов поездной работы, ограничений пропускной способности по условиям системы тягового электроснабжения, в связи с чем реализуемая им точность может не отвечать требованиям ОРЭМ. В работе приводится оценка характеристик и классификация

процессов электропотребления за оперативный период по ряду «точек присоединения». Анализ характеристик реализаций W(t) (рис.3) показал, что при общем их стохастическом характере (коэффициент вариации Kv=8wlM(W(t)) составляет 0,10*0,29, рис.4,а) имеется возможность выделения в них периодических составляющих (рис.4,б), что позволяет для организации процедуры прогнозирования во временной области использовать аппарат построения динамических стохастических моделей.

Рис.3. Характер реализаций почасового электропотребления подразделениями ОАО «РЖД» по различным «точкам присоединения» к питающим АО - Энерго за период 20 дней

Тверь-Энерго • 720*943.3858*погт«Кх; 39760.2562; 4092,9022) Вологя»-Энарго * 720*943, Э858*погта!(х; 36442.4268; 4122,9281) Пени -Энерго в 720*943.385в*погт«Кх; 19820.4458. 5811.7307)

« <D О О г»." О 1- V ю* in

» а) б)

Рис.4. Результаты непараметрической идентификации процессов почасового электропотребления по различным энергосистемам: а) гистограммы и законы распределения \Уф(0; б) автокорреляционные функции процессов электропотребления за оперативный период 48 часов в сопоставлении со стандартной ошибкой Таким образом, для повышения качества прогнозирования и планирования электропотребления на долгосрочный, краткосрочный и оперативный периоды целесообразно произвести:

усовершенствование структуры, принципов функционирования автоматизированной системы управления приобретением и потреблением электроэнергии ОАО «РЖД» посредством расширения видов используемой информации и унификации методик прогнозирования;

- разработку методов и технологических средств прогнозирования и управления процессами тягового электропотребления, способствующих повышению точности прогнозирования, минимизации отклонения фактического от планового электропотребления в регламентируемые периоды.

Построение моделей прогнозирования электропотребления целесообразно проводить в классе линейных динамических стохастических моделей с учетом нестационарного характера процесса электропотребления.

В главе 2 рассмотрены теоретические подходы к разработке математических моделей прогнозирования процессов электропотребления для систем управления приобретением и потреблением электроэнергии, расходуемой на тягу поездов. ^ ^

Проведенный анализ функций, возложенных на известные системы прогнозирования и управления электропотреблением, позволил предложить в работе" унифицированную структуру модели управления приобретением и потреблением электроэнергии ОАО «РЖД» (АСУ ППЭ-У). Организационная схема АСУ ППЭ-У (рис.5) отражает взаимосвязь систем планирования и управления различных служб и департаментов ОАО «РЖД» и отличается от базовой АСУ ППЭ (разработки ВНИИАС) тем, что кроме используемых структурных блоков: системы мониторинга АСКУЭ, системы планирования покупки и потребления электроэнергии, системы диспетчерского управлением потребления энергии, включены дополнительные компоненты системы - контуры мониторинга и управления «Д», «Т», «Э». Данные контуры содержат: систему планирования и управления перевозками -Д, систему управления расходом электроэнергии на электроподвижном составе - Т; систему управления электропотреблением системы тягового электроснабжения Э. Задача управления представленной на рис. 5 структуры модели управления АСУ ППЭ-У описывается динамической информационной многофакторной моделью системы управления в пространстве состояний. По контурам управления «Э», «Т», «Д», составлено векторно - матричное уравнение состояния:

х(к+1)= А(к,к+1)х(к) + В(к,к+1)у(к) + Р(к,к+1)я(к)+ Ь,(к,к+1)и(к)~

- 8|(к+1)у(к) +£(к+1), у(к+1) = С(к,к+1)х(к) + 0(к,к+1)у(к) + 0(к,к+1)ч(к)+ Ь2(к,к+1)и(к) -

- 82(к+1)у(к) +ш(к+1), (1)

Я(к+1 )=<3(к,к+1 )х(к) + Я(к,к+1)у(к) +Т(к,к+1)я(к)+Ь3(к,к+1)и(к)-

-82(к+1Мк) + ф(к+1), г(к+1) = Н(к+1)х(к+1) + Дк+1)у(к+1)+Е(к+1)я(к+1) + 6(к+1),

где [к,к+1] - интервал дискретных моментов времени, (к = 1,2,3,...Ы)

Модернизированная структура ЕК АСУ ППЭ

Система планирования и управления перевозками

«д»

Система управления элсктропотреб лением «Т»

Система мониторинга элсктропотреб ления АСКУЭ

Система планирования потребления и покупки 1ЛСктроэнергии на ОРЭМ

Система управления потреблением электроэнергии

Система финансовых -расчетов

Рис. 5. Структура модели унифицированной системы управления приобретением и потреблением электроэнергии АСУ ППЭ -

Описание состояния системы:

х у q - векторы-столбцы размерности (n*l) (ш*1) (i*l) переменных состояния системы в контурах управления Э,Т, Д; и - вектор-столбец размерности (р*1) управляющих воздействий, v - вектор-столбец размерности (g*l) результатов управления;

А, В, Р, С, D, О, Q, R, Т - матрицы переходов по контурам управления и по межкомпонентным взаимным влияниям при переходе из к, в к+1 состояние; Lj, L2> L3 - матрицы коэффициентов влияния управляющих воздействий в контурах управления «Э», «Т», «Д»; SIt S2> S3, - матрицы коэффициентов результата управления в контурах управления «Э», «Т», «Д»; е, со, ф, 5 - вектор^ столбцы аддитивных случайных воздействий в контурах управления «Э»,«Т»,«Д».

Измерения z: z¡- результат измерения абсолютных значений электропотребления по показаниям ТП (АСКУЭ), z2 - результат измерения электропотребления по показаниям ЭПС, (маршруты машиниста, ТХО -1) z3 -результат измерения показателей поездной работы по поездоучасткам (ЦО -4). В общем случае z¡ z2 z3 - векторы.

Управление u: Uj и2 и3- — управляющие воздействия по показателям контуров «Э», «Т», «Д» в наибольшей степени влияющих на оценку состояния показателей соответствующего контура (выбираются на основании оценки наибольшей степени влияния на состояние контура по достижении целевой функции).

Результаты управления v: Vj, v2, v3 - объемные и количественные показатели (в общем случае векторы) изменения базовых показателей в контурах «Э», «Т», «Д», приведших к достижению целевой функции.

После упрощения системы за счет исключения уравнения по контуру Д (в структуре не предусмотрено прямое влияние показателей Т и Э на Д) уравнение (1) принимает вид: л

х (k+1) = А(к,к+1)х(к) + В(к,к+1)у(к) + L,(k,k+l)u(k) - Si(k+l)v(k) +s(k+l), " у (к+1) = С(к,к+1 )х(к) + D(k,k+1 )у(к) + L2(k,k+1 )u(k) - S2(k+1 )v(k) +co(k+1), (2) z(k+l) = H(k+l)x(k+l) + J(k+t)y(k+l) + 5(k+l),

Новые оценки состояния системы представляются в виде линейных комбинаций старых оценок и центрированного вектора измерений x+(k+1) = х ■ (к+1) +F(k+1 )[z(k+1) - M(z)], у+(к+1) = у "(к+1) +G(k+1) )[z(k+l) - M(z)], где F, G - матрицы размерности (n*n), (m*m) соответственно неизвестных коэффициентов усиления, M(z) - математическое ожидание измерений.

В работе представлена процедура получения системы, описывающй динамическую математическую рекуррентную А — оптимальную модель

управления системы АСУ ППЭ -У, включающую в себя контуры управления по системе тягового электроснабжения и электроподвижного состава с возможностью вычисления оптимальных значений матриц Р.в.

К+Х(к+1) = К "х(к+1) + Р(к+1 )Кг(к+1 )Р(к+1) -К "х(к+1 )Н(к+1)Р(к+1) -

- К-ею(к+1у'(к+1)Р'(к+1)-Р(к+1)Н(к+1)К "х(к+1)-

- Р(к+1)Дк+1) К ~ею(к+1) + Р(к+1)Н(к+1)К-х(к+1)/(к+1)Р(к+1) + Р(к+Щк+1) К"Еа)(к+1) /(к+1) Р(к+1); (3)

К+у(к+1) = К ~у(к+1) + в(к+1 )Ка(к+1 )в (к+1) - К -у(к+1)Н(к+1)0(к+1) -А - К"ет(к+1)У(к+1)С(к+1)-С(к+1)Н(к+1)К "у(к+1) -™ - С(к+1)1(к+1)К "Еа>(к+1) + С(к+1)Н(к+1)К *у(к+1)Н(к+1)С(к+1)+ в(к+1) 1(к+1 )К "еш(к+1 )/(к+1 1).

Рор,(к+1) = [К "х(к+1)Н'(к+1) + К'ЕШ(к+1)/(к+1)]*

*[Кв + Н(к+1) К "х(к+1)Н(к+1) + ;(к+1)К'еа>(к+1)Н'(к+1) + + Н(к+1 )К "ей)(к+1) У(к+1) + Л(к+1)К "х(к+1) Дк+1)]"1;

Сор1(к+1) = [К -у(к+1)1'(к+1) + К-ет(к+1)Н'(к+1)]*

*[Ка + Д(к+1)К -у(к+1)У(к+1) +Н(к+1)К-£ш(к+1)1(к+1) + + 1(к+1) К "Е(й(к+1 )Н(к+1) + Н(к+1 )К 'у(к+1 )Н(к+1)]~1.

Представленная выше модель функционирования структуры АСУ - ППЭ организована в рамках замкнутой системы управления при наличии в задаче прогнозирования управляющих воздействий. Использование данного способа прогнозирования и управления электропотреблением целесообразно при признании ОАО «РЖД» как «потребителя с регулируемой нагрузкой» и при выходе подразделений ОАО «РЖД» на балансирующий рынок ОРЭМ.

Существующая система торгов на ОРЭМ формализуется как задача ^^правления в разомкнутой системе, в которой этап прогнозирования предшествует этапу управления и разделен с ним во времени. На основании существующей технологии в работе предложен метод и приводится функциональная схема двухконтурной идентификационной модели прогнозирования и управления потреблением электроэнергии.

Прогнозирование электропотребления осуществлено на базе метода идентификации динамических объектов, в которых взаимосвязь между выходным процессом Ж(/) и входом У^) (например, электропотреблением ЭПС либо непосредственно перевозочным процессом Q(s) за предшествующий период времени 5) определена в операторной форме: №(0 = Р, У(1 - . Задача функционирования системы разбивается на этапы и заключается: в построении

модельной оценки Fоператора объекта F, ; в прогнозировании значений электропотребления; в управлении фактическим процессом электропотребления в условиях ограничений по условиям электроснабжения; в оптимизации стоимости электроэнергии при минимизации выбранных критериев качества (оптимальности).

1. Критерием качества идентификации выбрана функция потерь видаpty,JV, - W,'У , задающая требование близости значений реализации выхода модели W*(f) к измеряемым фактическим значениям реализации выхода объекта - W(/), по критерию минимума среднего квадрата ошибки т.е. min . (4)

2. Критерием качества прогнозирования в наступившем периоде Т прогнозных значений е[Г], определяемых в периоде (Т-1), V/e[T-/], является функционал, формирующий для дисперсии отклонений фактических значений 1УФ1 от прогнозных условие не превышения дисперсии критериального диапазона екрТ = Д• WIM —К1Л • Wl+i), т.е.

I = D{W^-Wlhi)<eKpT, (5)

где (AT./., K7/t) - допустимые процентные отклонения 1УФ1 от определенные

условиями ОРЭМ. В общем случае ^ •

3. Качество управления отклонением фактического электропотребления от планового в период Г, при + ,, V/е[Г — 7],V/е[Г] в условиях его регулирования определено по аналогии с (7) в виде функционала:

/ = (6) где W ф , - фактические значения электропотребления в условиях управления.

4. Условия ограничения на прогнозные процессы электропотребления сформулированы, исходя из ограничений, накладываемых на показатели нагрузочной способности СТЭ. Критерий допустимой «верхней» оценки процесса прогнозирования электропотребления по условию энергоснабжения определен как критерий энергообеспеченности по условиям СТЭ в качестве, которого принят функционал

w;+l < тах1Уф1 F(A#,, J,), V/ е [Г - /] (7)

где W0nA0,,J, . соответственно фактические значения электропотребления, т-км работы, и межпоездного интервала, определенные для моментов времени t..

В свою очередь значения межпоездных интервалов J, определяются из всего множества значений межпоездных интервалов, встречающихся в эксплуатации и удовлетворяющих условиям нагрузочной способности показателей СТЭ:

J ~ pfp* J3(P>L/>I>/o) р*={р:р>рд)

UeU* íy*=£/:t/>t/d}

leí* 1*=\{:1<1д} Г" (8)

10*=\г0:10<10д}^

где Р, U, I, lo - множество значений параметров СТЭ соответственно: по Мощности силового оборудования ТП; по минимальному напряжению на токоприемниках ЭПС; по допустимому току контактной сети; по допустимому току элементов обратной тяговой сети; Рд, Ud, Id, loó — предельно допустимые значения вышеуказанных параметров СТЭ.

5. Критерием качества при оценке финансовой эффективности работы системы принято условие:

Sonm = 5ОГОЛ/(S„52,53,54)<56, (9)

S2eS* S^Sf

s<<=s:

где S: = F{cvW4) t,DW

s: = г{с2,ср,с»р^фгГРз,0Рф_з} (10)

s: = F{c;,C3",C™ ,w^rw¿ti,,,DW ™ } S* = F{CA,DC A,CórK Хот ,

' Sonm - оптимальная стоимость электроэнергии, расходуемой на тягу поездов, определяемая среди всех возможных множеств вариантов оплаты SOP.M на ОРЭМ:

5, по одноставочному, S2 - по двухставочному, S} - по дифференцированному, S4 -

* * * *

по стоимости электроэнергии на свободном секторе ОРЭМ; S, ,S2,St -модельные оценки вариантов оплаты SltS2,S3,S4; Sq- объем финансовых средств,

отпущенных согласно плана бюджета; F{...} - функционал, определяющий уровень финансовых затрат от вида тарифа и характера W,^); при одноставочном тарифецена за электроэнергию, фактическое электропотребление,

DW(j} t- дисперсия электропотребления; при двухставочном тарифе^,: С2- цена за электроэнергию, Сцена за заказанную мощность, С^- цена штрафных санкций за превышение заказанной мощности, как правило, С^ =5-*-10(С^), Р - заказанная мощность, ОРф_з- дисперсионная характеристика разницы заказанной и потребленной мощности; при дифференцированном тарифе S4 > С^ ,С™ - цена

за электроэнергию соответственно в ночную, пиковую, полупиковую зоны, ^ф^фг^фГ электРопотРебление соответственно в ночную, пиковую,

полупиковую зоны, - дисперсионные характеристики фактического^

электропотребления по зонам суток; при оценки стоимости электроэнергии по S4: С4- средняя цена за электроэнергию на ОРЭМ, DC4- дисперсионная характеристика цены, С^1К,С^ТК- цена штрафных санкций за отрицательные и положительные отклонения факта w^ f от критериального диапазона (прогноза)

DW(p t -дисперсионная характеристика w^ /^-процентные показатели

критериального диапазона.

В работе при решении задачи прогнозирования методами идентификации с целью получения устойчивости решения при поиске оператора F* в выражении

W (/) = Ft У (t - s) используются корреляционные функции.

В качестве базового алгоритма прогнозирования выбран метод, основанный на решении уравнения Винера-Хопфа, дискретное представление которого имеет вид

Kwy(JAT) = )Кп (JА т-iAt), 4

(И)1

где Kwy(JAt)- взаимная корреляционная функция электропотребления W(t) и входного предопределяющего npoueccaY(t); Kn(JAT — iAt)- автокорреляционная функция предопределяющего процесса.Y(t); At и Ат - шаги квантования по времени t и т.

Известный способ решения данной системы отыскивается из условия минимума суммы квадратов отклонения правых и левых частей уравнения, что сводится к решению нормальной системы линейных уравнений: dQ[g(iAt)]

dg(iM)

= 0, где ¡=0,1,2,...,N, (12)

as(m]=urn - ^(ткуг од г - ¡¿¿т1 оз)

JM 1=11

Поскольку система (12), как правило, плохо обусловлена, (определитель близок к 0) устранение неустойчивости достигается методами регуляризации по Тихонову. Решение системы (12) относительно g(iAt) ищется при решении системы линейных алгебраических уравнений вида

(14)

+ + 2]+...+KJJig[N] = В;

^,,,^[0]++- ¿г]^:^ - ц+.л. =^

В главе приведена модель и адаптивный алгоритм управления фактическим электропотреблением W<},(t) относительно планового W^(t) на основании, что W<i{t) = F(Ai(t),J<t(t))+£(t). Управление от /' -го к (i+J) состоянию

осуществляется регулированием значениями межпоездного интервала j. относительно планового межпоезного интервала = fQV^J) в условиях статистических измерений отклонений т-км работы и электропотребления ДЛ, ДЖ, от их плановых состояний А т tWM . Уравнение динамики приращения

AS, межпоездных интервалов У,, и уравнение измерения zf имеет вид

ASW = А$ + £;+1, z1+l = Я,+1М1+1 + SM , где zM =

(15)

Критерий оптимизации : / = £>(AS,) -> min, i = Q,N t (16)

где Вм —матрица коэффициентов преобразования с коэффициентами = ¿21 = 1 —дисперсияAS,,— векторы-столбцы аддитивных ошибок ДS, и измерений zim

Алгоритм состоит в оценке экстраполированной величины Л*?/ для /-го состояния перед замерами по (/-/)-му состоянию; Л-?/" -оценка величины отклонения} с учетом измерений ААп АIV,,1 = 1,УУ :

д* = д?+ Д*\ = + + /,';'А(У1+1 - (//;% +

I 2

= {/,;"'. } = = л/(д^.)

А + 1 = А/(Л//1+,Д^+1); = о-;2 + > (17)

D~ „ 2 2 . г 2 -2 2 ^ 2 „ 2

+ | + , ~ 1 + 1 +1 ~

-4

2 2 ^^ ^ 2

где — переменный от реализации к реализации коэффициент усиления фильтра размерностью (1*2); соответственно дисперсия ошибки оценки

величины отклонения межпоездного интервалаj до и после измерений; °а1+1>°»г1+1

- соответственно дисперсии ошибки оценки А1+1,1УМ в (¡+1) -й реализации. Задача решается методами оптимального адаптивного оценивания по критерию минимума дисперсии (критерий А -оптимальности в скалярном случае).

В главе 3 проведен анализ целей, задач, способов реализации известных имитационных моделей системы тягового электроснабжения. Проведена классификация типов моделей по признакам функциональной направленности, по принципам их построения и пригодности для использования в задаче прогнозирования и управления.

В основу методологии построения ИМ, пригодных для задач прогнозирования и управления, положены определенные в работе принципы энергообеспеченности тяги поездов и методы идентификации, оценивания, адаптации и управляемости. Критерии качества функционирования ИМ на этапе идентификации, прогнозирования и управления сформулированы в описании второй главы и соответствуют выражениям (4)+(6). Формализация вычисляемых ограничений по нагрузочной способности СТЭ сформулированы критерием (7).

С учетом выбранных принципов и критериев качества построения модели, целевая функция метода построения ИМ определена как: разработка модели СТЭ повышенной точности, реализующей процедуры оценки, прогнозирования и управления процессов электроснабжения в условиях флуктуации характеристик перевозочного процесса. Разработанный класс имитационных моделей можно определить как класс динамических идентификационных управляющих имитационных моделей системы тягового электроснабжения (ДИУМ-СТЭ). Процесс прогнозирования и управления электропотреблением тяги поездов с использованием ДИУМ-СТЭ относится к классу задач управления ^^технологических процессов с эталонной моделью.

Процесс функционирования ДИУМ-СТЭ состоит из двух этапов: этапа идентификации - настройки параметров модели по сопоставлению расчетного и фактического электропотребления, наблюдаемого по данным АСКУЭ (рис. 6, а) и этапа прогнозирования и управления электропотреблением (рис. 6, б). На рис. 6, а представлена схема функционирования ДИУМ на этапе идентификации с контуром расчета допустимой пропускной способности на расчетном участке и формирования допустимого по условиям НС СТЭ графика движения поездов.

Х(0

Объект (СТЭ)

1АСКУЭ

Модель СТЭ

Р»тп(и

Р»(1)

и*(0

Стратегический з< .1 '„ Д...'.1.'. * Оперативный

идентификатор идентификатор

РНПС РНПС

е(0 =

Е>^ф(1)-\У(0) е(0*-етю(1)

Рд, Цд,

Д'нс,

Х<0 N1^(5(0

Объект (СТЭ)

У(0= Д \У(0,Р(0, им, 1(»

X пр(0 ]Чпр

Модель СТЭ

I тп(Ь) Ртп(10

|АСКУЭ| ^пр(1),

Д Wпp(t),Pпp(t)>

РпрО) ШрО) 1.пр(0

Рд, Ы

Стратегический идентификатор РНПС

\М(0 II \Упл(0

Оперативный идентификатор РНПС

е(0 = О (\Упл(0-\Уф(0), е(0 <еь.

а) б)

Рис.6. Схема функционирования динамической идентификационной управляющей модели СТЭ в режиме: а) настройки параметров; б) прогнозирования и управления

Вход модели Х(0 - [х^), х2(^, ... хп(1)] представляет собой многопараметрический процесс, отражающий фактическую поездную работу на участке и содержащий информацию о: массе поездов, скорости их следования, межпоездных интервалах; текущих значениях электропотребления ЭПС по данным маршрута машиниста (ММ); статистически устойчивых реализациях мощностной нагрузки ЭПС по участку и т.п. характеристиках, представленных в функции времени I.

Выход Y(t) - многопараметрический процесс электропотребления в результате реализации на расчетном участке поездной работы X (t). Процесс Y(t) характеризуется реализациями процессов: W(t), AW(t) - электропотребления, технологических потерь электроэнергии, а также реализациями значений показателей НС СТЭ: P(t), U(t), I(t). Выход Y*(t) - многопараметрическая модельная оценка процессов СТЭ, содержащая данные о модельных реализациях: W*(t),AW*(t), P*(t), U*(t), I*(t). Выход Jc*, JHC*- матрицы межпоездных интервалов по условиям допустимых показателей НС СТЭ (Рд, ид, 1Д). Вектор Jc* рассчитывается в стратегическом идентификаторе согласно аналитическим выражениям действующей инструкции по расчету наличной пропускной способности железных дорог (НПС) и носит характер предварительной, «грубой» оценки. Вектор J*HC представляет собой результат оперативного уточненного расчета" пропускной способности на основании результатов моделирования НС СТЭ. NHC(s(t)) - прогнозный график движения поездов, построенный на основании J*„c и баз данных путевого развития расчетного участка.

Построение «портретных» характеристик, используемых при расчете, осуществляется на базе схемных расчетов параметров СТЭ. На рис. 7 приведен пример вида «портретных» характеристик распределения мощностной нагрузки ЭПС по тяговым подстанциям расчетного участка.

Рис.7. Пример «портретных» характеристик распределения нормированной мощностной нагрузки ЭПС по 10 ТП участка пути с 712 по 832 км Куйбышевской железной дороги Настройка модели осуществляется по уровню «невязки» e(t) в соответствии с критерием (4), посредством выдачи на регулирующие блоки модели параметра настройки а = (1ЭПс, Р3пс, S) по контурам токовой - 1эпс, мощностной - Рэпс нагрузки ЭПС и по дислокации поездов - S. После осуществления корректировки на выходе модели сформированы оценки: электропотребления W*(t), технологических потерь д W*(t), откорректированных показателей нагрузочной способности СТЭ -P*(t), U*(t), I*(t). По соответствию вычисленных показателей НС СТЭ: P*(t), U*(t), I*(t) и ограничений Рл, ид, 1д определены межпоездные интервалы J*hc, и с учетом базы данных путевого развития сформирован допустимый по условиям

НС СТЭ график движения поездов 1Чнс(хДО, обеспечивающий выполнение заданной поездной работы Х(1).

Задача успешного функционирования на ОРЭМ предусматривает минимизацию часовых отклонений фактического электропотребления \Уф(0 от планового в заданном оперативном периоде. На рис. 6, б представлена

схема функционирования ДИУМ-СТЭ на этапе прогнозирования и управления с контуром расчета по условиям планового электропотребления пропускной способности на расчетном участке и с контуром формирования по условиям планового электропотребления графика движения поездов. После процедуры идентификации параметров модели СТЭ в базе данных модели произведено уточнение нагрузочных характеристик ЭПС на расчетном участке. При стационарном характере поездной работы Х(0 на этапе, предшествующему расчетному (за 24 часа, 48 часов) формируется задание по параметрам предстоящей поездной работы Хпр(1) в привязке к прогнозному графику движения Ыпр с межпоездными интервалами 1*нс, вычисленными на этапе идентификации. На модели СТЭ вычисляется прогнозное электропотребление на участке \Vnpit) на расчетный период, которое после этапа прохождения и утверждения заявки на ОРЭМ и становится плановым и распорядительным по отношению к фактическому Производится вычисление других параметров вектора УПр(0

на данный период: технологических потерь А \Упр0), показателей НС СТЭ (Рпр(0, ипр(1), 1пр(1)). В стратегическом и оперативных идентификаторах определяются значения межпоездных интервалов 1пр, и формируется уточненный график движения поездов N^(5(0), который является распорядительным для фактически выполняемой поездной работы Х(1) в прогнозный период с фактическим графиком N. В работе представлена функциональная схема основных блоков ДИУМ-СТЭ с детализацией их функций и связей (рис. 8).

В главе 4 представлены характеристики программно-технологических средств прогнозирования и управления тяговым электропотреблением, разработанных на основании вышеизложенных теоретических методов и моделей, приводятся результаты оценки точности прогнозирования тестирования разработанных программ, описываются их функциональные возможности.

Для решения задач долгосрочного и краткосрочного прогнозирования используются программно-технические средства, реализованные на базе методов и моделей многомерной регрессионной идентификации. В структуре модели АСУ ППЭ-У (рис.5) данные методы и средства используются в блоке «Стратегического планирования XV» системы планирования потребления и покупки электроэнергии на ОРЭМ в составе центрального ЦПК ОАО «РЖД».

гид

РПДА ММ

РНПС

Блок конвертации

ГИД (БК ГИД);

=01

Блок формирования, прогноза и корректировки графика движения (БП ГД)

АСКУ^

БД параметров ПУТИ

БД

характеристик движения эпс

БД

параметров СТЭ

БД режимов и показателей СТЭ

(БД РНПС)

Хоб

1(х),

и(х)

Блок формирования и корректировки мощностной хар-ки ЭПС (БФМХ);

Птп п

ТП.11 КС

5нагр» шах>

Т' I

Р'

и'

шах» тт> шт

Блок конвертации (БК АСКУЭ)

а(Р)

Блок проверки адекватности по мощностным хар-кам ЭПС

(БА МХ)

"Р\

Блок уточнения дислокации поездов (БУДП)

ОЦЕНКА

ПРОПУСКНОЙ

СПОСОБНОСТИ

Блок уточнение

мощностной характеристики движения ЭПС (БУ МХ);

щ(х(0)

1Ч(х(0), 1пр, Лоп ПРОГНОЗ

с>

Р(п,(х(Ф)

с>

п,(х(0)

»Ш

Блок проверки адекватности по дислокации поездов (БАДП)

МОДЕЛЬ и блок расчета режимов СТЭ (БР РСТЭ)

\У*(0 Д\¥*(0

и*(0, р

а 0 опт)

W(t)

Блок оптимизации

электропотребления (боп рэ).

Блок расчета показателей нагрузочной способности СТЭ (БР НС СТЭ)

\УА(1, к)

ОЦЕНКА

Тнагр Ртах»

ит1п

НАГРУЗОЧНОЙ СПОСОБНОСТИ СТЭ

Рис. 8. Функциональная схема основных блоков и связей динамической идентификационной имитационной модели СТЭ

В результате проведенного моделирования выявлено, что точность аппроксимации ежемесячных значений процесса существенно возрастает

при использовании в уравнении аппроксимации переменных, регулирующих в подразделениях объемы электропотребления.

В соответствии с действующим порядком к регулирующим процессам относятся — норма удельного расхода электроэнергии, А „(О — показатель

плановой т-км поездной работы, WПp(t) — право расхода электроэнергии на тягу поездов. На рис. 9, а по оси абсцисс представлены исследуемые варианты двухпараметрических уравнений.

Рис. 9. Гистограммы значений коэффициентов корреляции между реализацией \Уф(1) и вариантами Wпpr 0): а) при использовании управляющих параметров Ап, \Уудн и т.д.; б) при использовании показателей поездной работы Кпр (0 Наиболее лучшие результаты получены при аппроксимации двухпараметрическим уравнением регрессии WnpГ=f(A,„Wnp), либо его смысловым аналогом - трехпараметрическим уравнением регрессии вида Wпpг=f(Aп, Аф, \Уудн). Коэффициент корреляции в последнем случае составляет - 11=0,950, стандартная ошибка оценки - (Std.Er.est) =4839, критерий Фишера (Р3,26)=80,08. При однопараметричекой аппроксимации вида WПpr=f(Aф) ее статистика на той же выборке имеет характеристики: И. = 0,771, стандартная ошибка оценки -(Std.Er.est) =9500, критерий Фишера (Р 1,28) = 41,09. Высокая степень корреляции объясняется тем, что используемые значения \Упр уже откорректированы в ходе эксплуатации.

В главе представлены результаты исследований по повышению точности аппроксимации и прогнозирования помесячных значений за счет использования в статистических моделях показателей поездной работы по поездоучасткам расчетного подразделения и отражаемых в форме отчетности формы ЦО-4 (22 показателя). Разработанная методика включает в себя проведение

корреляционного анализа, ранжирование и выбор наиболее информативных по отношению к \Уф(1) показателей поездной работы и показателей использования подвижного состава (форма ЦО 4 ОАО «РЖД») (рис. 9, б) и построение линейных многомерных регрессионных моделей, обеспечивающих приемлемую для расчетов точность. Установлено, что в зависимости от специфики поездной работы в оцениваемом подразделении количество параметров, как правило, ограничивается пятью — шестью показателями при достижении значений стандартной ошибки (Ср%ост(-), Ср%ост(+)) прогнозирования месячных значений не хуже 0,6% (табл. 1), (рис. 10). Достигаемая при этом точность сопоставима с точностью представления Wф(t) фактическими данными Аф,"\Уудф, т.е. при \Упрг=Г(Аф,\УуДф).

Таблица 1

Сравнительный анализ средних остатков при аппроксимации значений электропотребления по различным функциям

Оценка точности \Упрг= А[Аф\Уудф) У/прп= «Аф) \>/прг= Г(Аф,\Уудн) \Упрг= Г(Аф,Ап,\Уудн) \Упрг= ЦАф, Кпр(16факт.)),

Ср%.ост(-) -0,5% -4,0% -3,1% -2,1% -0,6%

Ср% ост(+) 0,5% 5,3% 4,7% 2,3% 0,6%

\Л/, ТЫС

кВтч Р 2 яц

■1 4 г- ч! *

- Г л! ■1 V ¥ А ч

160000,0 -1 50000,0 - £ г1 Г

1 3 5 7 9 1 1 13 15 17 19 21 23 25 27 Т м ас

-\А/ф -*-\Л/прог(АФ)1Ч=0,77 — — Wпpoг(AфWyдн)R=0.85 -о-\Л/прог(АфАп\Л/уд н)Р1=0,95

Рис. 10. Реализации фактического и прогнозного >Упрг значений электропотребления при использовании в моделировании управляющих показателей В методику включена оценка погрешности измерений, которая зависит и от вида распределения отклонений \Упрг и \Уф. Проанализированные виды распределения отклонений относятся к симметричным высокоэнтропийным из класса: равномерное, треугольное, трапециидальное, экспоненциальному и двухмодальное с незначительной глубиной антимодальности, в связи с чем величина погрешности У для всех отклонений определяется с 90% -ной

доверительной вероятностью как У = 1,6 • где ^ &„,„ ,/, "

среднеквадратическое отклонение распределения ошибок аппроксимации посредством \Vnpr.

В главе проанализированы характеристики «условных потерь» - небаланса расходуемой электроэнергии >Унб по показаниям счетчиков ЭПС -\\^эпс и ТП -\VTn-Выявлено, что процентный показатель небаланса %У/нб существенно зависит от величины удельных затрат электроэнергии, определяемых по показаниям ТП -тп (коэффициент корреляции 11=0.92) (рис. 11, а, б); в меньшей степени от абсолютных значений \УТП (11=0.51) и удельных затрат ЭПС - \*/ул эпс и практически не зависти от абсолютных показаний V/ эпс (Я= - 0.07), обратно пропорционален показателям среднего веса поезда (табл.2 ).

Таблица 2

Оценка степени взаимосвязи показателей электропотребления и их небаланса по тяговым подстанциям , ЭПС

Показатели Коэффициенты корреляции

А \Уэпс \Утп Вес(т) \¥уд эпс \¥уд тп %\Унб(ус.потери)

%\Унб -0,31 -0,07 0,51 -0,13 0,54 0,92 1.0

У/тп 0,59 0,82 1,000 0,11 0,47 0,55 0,51

120.00 110.00 100.00 90.00 80.00 70.00 60.00

333333333333$8888888!888

1НП1НМилттн1

а)

б)

Рис. 11. Характер взаимосвязи небаланса - %\Унб: а) с реализациями удельных расходов ЭПС -\Ууд эпс (0 и ТП - \Ууд тп (0; б) с абсолютными и удельными показателями электропотребления и среднего веса поезда Установлено, что использование линейных моделей является достаточным для прогнозирования оценки предстоящих «условных потерь» \Унб при неполной информации о фактическом объеме потребления \Vjnc на период прогнозирования (запаздывание данных маршрутов машинистов). В силу значительной взаимосвязи между Аф и \\^пс (11-0,89) прогноз помесячных значений У/„б с высокой точностью (до 1,5%) возможно осуществлять по данным \УТП и

предстоящей т-км работе Ап (коэффициент корреляции модели R= 0,915, Критерий Фишера: F(2,19)=48,996, Стандартная ошибка оценки: 1,13%).

Программная реализация моделей многомерной регрессионной идентификации и прогнозирования электропотребления осуществима как в рамках разработанных пакетов прикладных программ, так и в стандартных пакетах типа Statistica 6.0 (фирма - производитель StatSoft Inc, USA).

Для решения задач краткосрочного и оперативного прогнозирования разработаны программно-технические средства, реализованные на базе методов и моделей динамического идентификационного прогнозирования. В структуре модели АСУ ППЭ-У (рис.5) данные методы используются в блоке «Оперативного планирования и корректировки W» системы планирования потребления и покупки электроэнергии на ОРЭМ в составе региональных ЦПК ОАО «РЖД».

В основе модели лежит метод, основанный на прогнозировании временных рядов (ПВР) на базе решения интегрального уравнения Винера - Хопфа согласно уравнению (14). В состав программных средств ПВР входит: СОМ-объект, реализующий математическую часть модели и обеспечивающий расчет параметров модели методом идентификации, оценку характеристик и обработку входных данных реализации W^t) и оценку спектрального состава реализаций. Windows-приложение реализует пользовательский интерфейс программы с возможностью обработки данных в формате Microsoft Excel 2003. В математическом ядре программы для реализации функции обработки сигналов, матриц используются приложения Intel Math Kernel Library и Intel Performance Primitives Library. Работа с данными Excel реализована посредством интеграции Microsoft Excel в пользовательский интерфейс и обмена данными через XML. Архитектура позволяет расширять СОМ-обьекг дополнительными методами прогнозирования и использовать его из любых Automation-совместимых приложений и сред разработки.

В главе диссертации описывается процедура и результаты тестирования ПВР на тестовых сигналах, имитирующих реальные процессы электропотребления на участке КБШ ж.д. на реальных реализациях электропотребления по «точкам присоединения» подразделений ОАО «РЖД» к АО - Энерго: Пенза -Энерго, Вологда — Энерго, Тверь - Энерго. Адекватность разработанных средств прогнозирования была оценена путем сопоставительного анализа точностных характеристик прогнозирования разработанного модуля ПВР и широко известной программы Statistica 6.0 (StatSoft Inc, USA).

На рис. 12, а представлены характеристики разброса модельных реализаций электропотребления: ASO - ASI8 при различной степени «зашумленности»

исходного периодического сигнала ASO, где Mean - среднее значение реализации; SD — средне квадратическое отклонение значений электропотребления в реализациях. На рис. 12, б) представлен один из модельных сигналов реализации электропотребления. AS4 с характеристиками разброса близкими к реальным (коэффициент вариации Kv = 0,21) и его прогнозная реализация. Период идентификации Т„ на рисунке 12, б определяется получасовыми отсчетами реализации с 1 по 192. Прогноз осуществлялся на 48 часов вперед. Период прогнозирования Tnpr определяется временным интервалом с номерами получасовых отсчетов с 193 по 288.

I Mean+SO Mean-SD I I Mearn-SE Mean-SE о Mean

40000 35000 30000 25000 20000 15000 10000 5000 0

Факт -Прогноз

/ i 1 , i- í

it! U i' i r.i.1,1 lili -грч íJjJ FTr

1 Т } f • Hi li 14

¡ i 1 ¡ 1 í i

97 145 193 2411-0-54

а) б)

Рис. 12. Характер модельных реализаций электропотребления а) характеристики разброса модельных реализаций W: ASO - AS 18; б), визуализация модельной реализации AS6 и ее

прогнозной реализации.

В соответствии с утвержденными правилами ОРЭМ эффективность прогнозирования оценивалась по относительной величине попадания N% фактических значений в критериальные диапазоны: от 0% до 10%, от 0% до 5%, от -2% до 2%, от -5% до 0% и от -10% до 0% от прогнозных значений реализации электропотребления в период прогнозирования Тпрг. Сопоставление результатов оценки точности прогнозирования по критерию N% (без режима регуляризации) показала на совпадение оценок ПВР с Statistica 6.0 на уровне 0,1%+ 6.8%. При использовании в уравнении (14) разработанной модели ПВР режима регуляризации по Тихонову качество прогнозирования по критерию N% (попадание в ±10%-й критериальный диапазон) в зависимости от зашумленности сигнала возрастает от 4% до 46%. (рис. 13, а). При регуляризации прогнозных реализаций методом робастного оценивания и управления прогнозная реализация Wnpr(t) принимает усеченный по амплитуде вид, характер которой зависит от вводимого критерия %КР управления (% от среднего по реализации). При %Кр = 10%*Wnpr качество прогнозирования по критерию N% увеличивается на 10 % по сравнению с регуляризированными показателями (рис. 13,б).

! 50000 I 40000 ! 30000 | 20000 I 10000 ! °

Рис. 13. Характер прогнозных реализаций электропотребления а) при регуляризации по Тихонову; б) при регуляризации методом робастного управления Установлена зависимость (рис. 14, а) точности прогнозирования от характеристик процесса электропотребления \УФ(1) - коэффициента вариации Ку. На рис. 14, б приведен характер зависимости процента Ы% попадания в

критериальные диапазоны от показателя значимости автокорреляционной функции - 11Ср., вычисляемого как среднее суммы абсолютных значений автокорреляционной функции \\*ф(1) за период идентификации.

у = 3,9848е"10,224х Я2 = 0,9143

0,10 0,15 0,20 0,25 0,30 0,35

Ку и

Коп №/о-100,0% 80,0% 60,0% 40,0% 20,0% 0,0%

у = 0,1252е3'73х I*2 = 0,9546

а) б)

Рис. 14. Зависимости качества прогнозирования (критерий Ы%) от: а)коэффициента вариации Ку; б), от показателя значимости автокорреляционной функции Лср Высокая степень коэффициента корреляция аппроксимации • (11=0,95) значений точности попадания Ы% в критериальные диапазоны экспоненциальной зависимостью позволяет судить о высоком качестве выбранных критериев, позволяющих по характеру процесса предсказывать эффективность прогнозирования электропотребления по «точкам присоединения».

Для решения задач оперативного прогнозирования при ограничениях, накладываемых на процесс электропотребления со стороны СТЭ и в условиях существенной нестационарности Wф(t) по причине неравномерности графиков движения разработаны программно — технические средства идентификационной управляющей имитационной модели системы тягового электроснабжения - ПТК

РПНС-СТЭ (рис.15) , функциональные возможности которого соответствуют структуре модели рис 6.

С целью оценки точности расчетов параметров СТЭ было произведено тестирование разработанного программного комплекса и произведен сопоставительный анализ результатов расчетов с наиболее известными программами по расчету СТЭ разработки ВНИИЖТ: КОРТЭС и N0110-3.

Рис.15. Визуализация экранных форм ПТК РПНС СТЭ а) центрального модуля и б) экранной

формы выходного модуля Расчет производился при моделировании пропуска пакета из 5 поездов унифицированной массы 6300 т по участку Пенза - Кузнецк КБШ.ж.д. Результаты тестирования (без учета влияния графика движения) показали на высокую сопоставимость результатов расчетов всех программ в области интервалов попутного следования (табл.3). Установлено, что расхождение результатов лежит в пределах не более 3,5%;- 6%, что связано со способом расчета режимов СТЭ (пакеты ВНИИЖТ) по токовым характеристикам ЭПС, не учитывающим эффект снижения напряжения на СТЭ при сосредоточенной токовой нагрузке.

Проведение моделирования по исполненному графику движения поездов на реальном участке показало на слабую сопоставимость результатов расчетов моделей ВНИИЖТ в оценке уровней электропотребления ТП (рис.16, реализация 2) с фактическими данными электропотребления по АСКУЭ (рис.16, реализация 1). Расхождение оценки уровня электропотребления по ТП может составлять от 25 % до 100%. Низкая точность расчетов (коэффициент корреляции по моделям ВНИИЖТ Я =0,55 ) свидетельствуют о расхождении задаваемых нагрузочных характеристиках ЭПС с фактическими. Сдвиги пиков по времени свидетельствует о погрешностях при задании характеристик скорости. Расчеты по ПТК РНПС-СТЭ дают более высокую точность расчетов (рис.16, реализация 3) - коэффициент корреляции по модели РНПС-СТЭ составляет И. =0,7.

Таблица 3

Сопоставительный анализ результатов тестирования имитационных моделей при оценке характеристик процессов тягового элекгропотребления

Межпоездной интервал (мин) 35 25 15 10 5

Расход на тягу поездов по ЭПС, кВтч 17535 17543 17545 17476 17547

NORD

Расход на тягу по подстанциям, кВтч 17984 17958 17874 17734 17456

Сумма технл. потерь на участке, кВтч 736 756 723 767 979

Потери электроэнергии в % 4,20% 4,20% 4,00% 4,30% 5,60%

Мин.напряжение на токоприемнике, В 3104 3104 3082 2974 2 901

КОРТЭС

Расход на тягу по подстанциям, кВтч 18242 18219 18136 17993 17701

Сумма технл. потерь на участке, кВтч 751 740 734 778 1041

Потери электроэнергии в % 4,10% 4,10% 4,00% 4,30% 5,90%

Мин.напряжение на токоприемнике, В 3119 3127 3103 3036 2879

РНПС-СТЭ (СамГАПС)

Расход на тягу по подстанциям, кВтч 18325 18326 18324 18293 18678

Сумма технл. потерь на участке, кВтч 790 783 780 817 1131

Потери электроэнергии в % 4,31% 4,27% 4,26% 4,47% 6,05%

Мин.напряжение на токоприемнике, В 3135 3144 3130 3080 2948

После процедур настройки коэффициент корреляции И. между показателями электропотребления, рассчитанных по РНПС-СТЭ для десяти ТП и данными АСКУЭ увеличился с 0,7 до 0,9, (рис. 16, реализация 4). Погрешность оценки модельных и фактических значений электропотребления по получасовым отсчетам в 90%-х доверительных интервалах сократилось до ± 10%.

\Л/. кВтч 16000 14000 12000 10000 8000 6000 4000 2000 0

Рис. 16. Реализации расчетного и фактического элекгропотребления в получасовые интервалы по исполненному графику движения

О г 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 t

В главе 5 приведены результаты экспериментальных исследований качества прогнозирования и управления , а также оценки финансовых затрат на покупку электроэнергии на реальных процессах электропотребления.

Установлено, что модели многомерного статистического идентификационного прогнозирования позволяют осуществлять помесячное прогнозирование электропотребления \¥прг с погрешностью не ниже ± 2,5% относительно Wф, достигая коэффициента корреляции =0,99 (рис. 17,а,б).

\л/,млн кВтч 185,00 180,00 175,00 170,00 165,00 160,00

И # is*

V V*

8 8 & 5

%\Л/ф-

прг 1,50% 1,20% 0,90% 0,60% 0,30% 0,00%

8 8 8 S 3 3 3

I j В | I j 1 > t, мес Wcp —»--Wnpr —а— Ошибка |

RWK

0,60 0,40 0,20 0.00 -0,20 -0,40 -0,60 -0,80

П 97 q А 8 1,00

П01

1 П

0,74 '......' Rw к —о— Rw мн

о. # X

£ 8"

I 5

а) б)

Рис. 17. Прогнозирование электропотребления: а) реализации \Уф, аппроксимации и прогноза Wnpr (июль 04, авг04, сент 04) и ошибки прогнозирования %\Уф-прг; б) значения попарных и

множественного коэффициентов корреляции R1wka ,Rmh wka параметров Wnpr В ходе исследований, проведенных на базе программных средства ПВР в период имитационных торгов на ОРЭМ для Пензенского отделения КБШ ж.д. подтверждены положения методики оценки эффективности прогнозирования по обобщенным характеристикам процесса Kv, Rcp- Значимый уровень коэффициента корреляции Rw,k* ~ 0,62 подтверждает возможность производить по регрессионным зависимостям оценку эффективности прогнозирования

•значений W(t) при работе на ОРЭМ.

Произведена оценка достижимой точности прогнозирования W(t) при переносе «точек» присоединения» с интегрированных по подразделению (ЭЧ, НОД), на тяговые подстанции. Установлено, что характер электропотребления по ТП подвержен существенному разбросу. Коэффициенты вариации реализаций W^(t) по отдельным подстанциям находятся в диапазоне К„= 0,36 +0,80, (рис.18, а,б), а достижимая точность прогнозирования по критерию N% составит не выше 10%, что делает работу ОАО «РЖД» на ОРЭМ неэффективной.

В ходе проведения работ по прогнозированию электропотребления на участках КБШ ж.д. были рассчитаны ограничения на тяговое электропотребление по показателям нагрузочной способности СТЭ (рис. 19, а) и на их основе

составлены прогнозные графики движения с учетом ограничений по условиям СТЭ (рис.19, б).

90000т 80000 70000 60000 50000 40000 30000 20000 10000

? <о г <о «к <с <д

3> £ е £ <4 3; £

8 3

3 %

а) б)

Рис. 18. Характеристики электропотребления подстанций: а) гистограммы значения коэффициентов вариации ТП, б) дендрограмма кластеров ТП согласно анализа характера

процессов \Уф(0

Реализация функции регулирования тягового электропотреблением осуществлена, посредством регулирования межпоездных интервалов поездов попутного и встречного, направлений. На рис. 20 результаты показателей электропотребления на расчетном участке представлены в виде поверхностных топограмм, где осями являются массы (С?,т) поездов четного и нечетного направления.

Рис. 19. Результаты расчета ПТК РНПС а), графики показателей нагрузочной способности СТЭ на участке пути; б) прогнозные графики движения поездов

Зоны топограммы рис. 20, а определяют допустимый межпоездной интервал попутного следования 0,мин) при пакетном режиме проследования поездов в

обоих направлениях. Заштрихованная зона соответствует области недопустимого встречного пропуска поездов по условиям электроснабжения.

ШУ т, м ЯРШР1М Р *Ш*5к 1 лжтшгят

: 4 1/1 >

т 5 ЙШЙ11

Р м Р ^ Р

Онечет., тонны б)

0 Работа,А*10 тыс

1000 т'км бр/час

2000 3 ■ 400-450

3000 X X □ 350-400

4000 О 300-350

5000 □ 250-300

О 0 200-250

6000

7000 □ 150-200

О 100-150

□ 50-100

а 0-50

Онечет., тонны

гО \Л/уд,тыс

И 000 кВ-Гч/изм

■ 148-152

3000 1 X а 144-148

4000 н □ 140-144

5000 | а 136-140

6000<5 В 132-136

В 128-132

7000

а 124-128

□ 120-124

□ 116-120

Р 8 ет ^ 5? О

Онечет., тонны

\Л/, кВтч

■ 5300055000

а 51ооо-

53000 а 4900051000 а 4700049000 а 4500047000

□ 4300045000

□ 4100043000

□ 39000-

в) г) <

Рис. 20. Топограммиые характеристики допустимых показателей электропотребления на расчетном участке а) межпоездные интервалы; б) тонно км работа, в) удельные расходы

электроэнергии по ТП г) показатели электропотребления на участке Значениям допустимых межпоездных интервалов (рис.20, а) поставлены в соответствие уровни интенсивности выполняемый при этом т-км работы -(А*10тыс.ткм.бр./час) (рис. 20, б). Исходя из специфики участка сформирована топограмма (рис. 20, в), удельного электропотребления грузопотока по ТП, тыс квтч/изм). Топограмма абсолютных значений электропотребления на участке (рис. 20, г) в привязке к ниткам прогнозного графика позволяет оценивать предстоящие расходы электроэнергии \УТП с учетом технологических потерь в СТЭ и ограничений по нагрузочной способности СТЭ. При решении обратной задачи - управление фактическим электропотреблением \Уф(0 по реализациям планового топограммное представление зависимости электропотребления

на участке (рис. 20, г) позволяет управлять регулированием масс поездов

при адаптации графика движения под допустимые по условиям электроснабжения межпоездные интервалы (рис. 20, а).

В работе приводятся результаты разработанной методики и программных средства оценки экономической эффективности планирования энергетических и финансовых затрат ПТК ЭС-Ф, которая позволяет на основании анализа процессов электропотребления в совокупности с мониторингом ее стоимости по различным вариантам критерия (10) определять зависимость стоимости электроэнергии от предстоящих энергетических затрат (рис.21, а) с целью выбора оптимального варианта оплаты (одноставочный, дифференцированный, двухставочный) на региональном секторе ОРЭМ.

Установлено, что наибольшей степени управляемости отвечает двухставочный тариф. В ряде случаев в зависимости от объемов суточного электропотребления \\^(350кВтч)-ь \У(750кВтч) и соотношения между заказанной и максимальной мощностью (Рмах, Р3ак) финансовая выгода Э(%) может достигать до 30% от одноставочного (рис. 21, б). При установленных на КБШ ж.д. на момент расчетов соотношениях тарифных ставок по НОД-1 только 100% -й «перезаказ» мощности Рзак приводил к финансовым расходам эквивалентным одноставочному тарифу .Подтвержденный на практике экономический эффект от использования двухставочного тарифа составил 12% от одноставочого.

суточный расход энергии.

-60-

(Рмах-Рзак)/Рмах*100 (%)

а) б)

Рис. 21. Оценка экономической эффективности при работе на регулируемом рынке ОРЭМ: а) результаты стоимостного мониторинга по вариантам тарифов; б) и расчетов на региональном

рынке ОРЭМ

В работе представлены результаты оценки эффективности работы на свободном секторе ОРЭМ посредством оценки стохастических характеристик процесса электропотребления и вариабельности цены электроэнергии на ОРЭМ. На рисунке 22, а представлена топограмма электропотребления на участке пути Пенза - Кузнецк КБШ ж.д. при организации пакетного движения поездов в четном и нечетном направлениях за период 24 часа. Из топограммы видно, что на разброс электропотребления и уровень коэффициента вариации Ку в часовые периоды

влияют пиковые зоны электропотребления на 720, 745 и 800 км пути. В работе представлена методика сокращения результирующих почасовых разбросов электропотребления, основанная на анализе параметров взаимных корреляционных функций электропотребления поездов встречного направления и определении оптимального времени отправления поездов. Сдвижка ниток графика и варьирование массой поездов способствует взаимной сдвижки пиковых зон электропотребления (рис. 22, б, сдвижка пиковых зон на 745 км), что минимизирует результирующий разброс электропотребления. Использование топограммного представления электропотребления на участке и алгоритмов адаптивного управления сдвижкой ниток графика при моделировании способствовало расчетному сокращению отклонений с 22% до допустимых

9% отклонений от \УпР(1). На рис. 23 представлена топограмма оценки эффективности работы на ОРЭМ при различных характеристиках процессов электропотребления (Ку) и в условиях вариабельности цен на электроэнергию на ОРЭМ относительно одноставочного тарифа(80дН-80рэм).

S, км W,KBT4 В05

CD Ю CN CO CD CQ

■ 2500-3000 И 2000-2500

□ 1500-2000

□ 1000-1500

□ 500-1000

S. KM W,KBT4 B05

ti V) N (ji uj

■ 2500-3000

□ 2000-2500

□ 1500-2000

□ 1000-1500

□ 500-1000

а) 6)

Рис. 22. Топограммы электропотребления по участку пути за период 24 часа: а) до регулирования ниткок графиков встречного направления; б) после сдвижки графиков

Экономический эффект (рубли)

□ 0Е+О7-1Е»Ов

§ §

Kv - коэф. вариации W(t)

Рис. 23. Топограмма оценки экономической эффективности при покупке электроэнергии на свободном секторе ОРЭМ в условиях различной степени стохастичности (Kv) характеристик W(t) и вариабельности цены электроэнергии Борэм относительно одноставочного тарифа

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате выполненного в диссертационной работе комплекса теоретических и экспериментальных исследований решена важная научно-техническая проблема повышения качества прогнозирования и управления тяговым электропотреблением на иерархически структурированных подразделениях сети железных дорог. Решение проблемы осуществлено посредством совершенствования структуры известных информационно-управляющих систем, разработки принципов построения, методов функционирования математических и имитационных моделей прогнозирования и управления электропотреблением тяги поездов повышенной точности, учитывающих характеристики перевозочного процесса, ограничения по нагрузочной способности системы тягового электроснабжения и вариабельность стоимости электроэнергии.

Диссертационная работа выполнялась в рамках хоздоговорных и госбюджетных НИР согласно: «Перечню основных проблем железнодорожного транспорта для первоочередного финансирования научных исследований» (указание МПС от 26.12.02. № Я-1272у); указанию начальника Куйбышевской железной дороги от 23.09.03. № Н/127 «О разработке энергетической стратегии железнодорожного транспорта до 2020 года на Куйбышевской железной дороге»; решению совещания у вице — президента ОАО «РЖД»В.Г. Гапановича от 02.02.04 № ВГ48пр «О создании АСКУЭ ППЭ».

Разработанные методики и программно - технические средства внедрены в практику.

Проведенные исследования позволили сформулировать следующие основные

выводы по работе:

1. Анализ известных подходов и методов прогнозирования электропотребления тяги поездов, используемых в организационных структурах и информационно-технологических системах, показал на их недостаточную точность и информативность при решении задачи покупки электроэнергии на ОРЭМ. Решение научно-технической проблемы повышения точности прогнозирования, сокращения отклонений фактического от планового электропотребления в регламентируемые периоды предложено обеспечить посредством: усовершенствования структуры, принципов функционирования автоматизированной системы управления приобретением и потреблением электроэнергии ОАО «РЖД»; расширения видов используемой информации;

«2Г

разработки и унификации методов, технологических средств прогнозирования; посредством разработки методов управления процессами тягового электропотребления.

2. Оценка и классификация характеристик процессов электропотребления тяги поездов, проведенная на иерархически структурированных подразделениях сети железных дорог, показала, что для повышения точности прогнозирования электропотребления в регламентируемые периоды целесообразно производить построение структуры моделей прогнозирования в классе линейных динамических стохастических моделей, функционирование которых основано на принципах идентификации процессов электропотребления и перевозочного процесса.

Целевой функцией разработанной модели АСУ ППЭ-У определено условие минимизации финансовых расходов на приобретение электроэнергии за счет повышения точности прогнозирования и сокращения отклонений фактического и прогнозного электропотребления методами управления. Аналитическое описание модели разработанной структуры реализовано на базе рекуррентных выражений в форме фильтра Калмана - Бьюси, покомпонентно формирующих оптимальные матрицы переходов системы от текущего к прогнозному состоянию.

4. Разработаны метод методика и математические модели прогнозирования тягового электропотребления на регламентированные периоды:

- методика и модель многомерного статистического идентификационного оценивания и прогнозирования электропотребления на долгосрочный и краткосрочный периоды, основанные на методах идентификационной регрессии и обеспечивающие посредством ранжированных показателей использования подвижного состава, сокращение погрешности. прогнозирования расходов электроэнергии до уровня ± 2,5%;

- метод и математическая модель динамического идентификационного прогнозирования электропотребления на краткосрочный и оперативный периоды, основанные на решении интегрального корреляционного уравнения Винера -Хопфа, обеспечивающие посредством процедуры регуляризации и робастного оценивания, регулирование характеристик прогнозного электропотребления в соответствии со статистически устойчивыми реализациями.

Предложенные методы и модели прогнозирования реализованы на базе программно - технологических средств расчета с целью включения их в технологии ЦПК - центров планирования и контроля электроэнергии.

5.Разработаны принципы и методы функционирования нового класса имитационных моделей - идентификационных имитационных моделей прогнозирования и управления процессами электроснабжения тяги поездов. Управление электропотреблением достигается посредством расчета межпоездных интервалов по условиям нагрузочной способности системы тягового электроснабжения и формирования графика движения поездов. Полученное в модели на 25% - 50% повышение точности прогнозирования электропотребления и на 12% — 20% повышение точности оценок показателей нагрузочной способности СТЭ по сравнению с известными аналогами, достигается посредством идентификации и адаптации результатов расчетов с измеряемыми фактическими показателями электропотребления и с оценкой дислокации поездов. Управление сдвижкой ниток графика поездов способствует стабилизации отклонения фактического электропотребления в рамках критериальных диапазонов ± 10% от уровня прогноза.

В результате выявления предельных режимов электропотребления, по показателям нагрузочной способности СТЭ на участке главного хода Куйбышевской железной дороги, сокращены с 30 мин до 18 мин межпоездные интервалы для пропуска поездов массой 6300 тонн. Экономический эффект от составляет 23,9 млн. руб./год.

6. Разработана методика и программные средства оценки экономической эффективности планирования энергетических и финансовых затрат, позволяющая в условиях флуктуации характеристик процессов электропотребления, стоимости электроэнергии на свободном и региональных секторах ОРЭМ, осуществлять выбор оптимального тарифа и сокращать финансовые затраты на покупку электроэнергии. Методика и программные средства внедрены на Куйбышевской железной дороге. Экономический эффект от использования двухставочных тарифов составил 7,8 млн. руб./ год.

По материалам диссертации опубликовано 57 работ. Основные научные

результаты работы отражены в следующих публикациях:

Статьи в изданиях, рекомендуемых Перечнем ВАК РФ

1. Митрофанов А.Н. Управление перевозками из единого диспетчерского центра // Железнодорожный транспорт. - 1998. - №8. - С. 6-7.

2. Митрофанов А.Н. Анализ модели прогнозирования электропотребления на участках Федеральных железных дорог // Известия Самарского научного центра РАН, СНЦ РАН. - Самара. - 2003. Специальный выпуск «Проблемы транспорта» - С. 123-130.

3. Митрофанов А.Н. Идентификационная модель и программный комплекс расчета показателей нагрузочной способности СТЭ // Вестник РГУПС. -Ростов. - 2005.-№3.-С. 107-116.

4. Митрофанов А.Н. Программные средства и критериальные показатели оценки эффективности прогнозирования процессов электропотребления // Вестник РГУПС. - Ростов. - 2005. - № 4. - С. 94-104.

5. Ковтунов A.B. и др. Функционирование системы планирования и приобретения электроэнергии ОАО «РЖД» в условиях реформирования электроэнергетики страны / A.B. Ковтунов, C.B. Копейкин, А.Н. Митрофанов, Е.М. Тарасов // Известия Самарского научного центра РАН, СНЦ РАН. - Самара. - 2005. -Специальный выпуск «Транспортно — технологические системы».-С. 159-168.

6. Копейкин C.B., Митрофанов А.Н. Оптимальное управление показателями развития железной дороги и энергообеспеченности поездов // Известия Самарского научного центра РАН, СНЦ РАН. - Самара. - 2005. - Специальный выпуск «Транспортно - технологические системы». —С. 174-179.

7. Митрофанов А.Н. Методология оценки гарантированного энергообеспечения перевозочного процесса поездами повышенной массы и длины // Известия Самарского научного центра РАН, СНЦ РАН. - Самара. - 2005. - Специальный выпуск «Транспортно-технологические системы».— С. 184-192.

Патенты, интеллектуальные продукты, программы для ЭВМ

8. Патент на полезную модель № 37422 Российская Федерация МПК G 06 F 17/60. Автоматизированная система коммерческого и технического учета электроэнергии / Митрофанов А.Н., Гаранин М.А., Добрынин Е.В. заявитель и патентообладатель Самарская гос. акад. путей сообщения. — 2003137980; заявл. 30.12.2003; опубл. 20.04.2004, бюл. №11.

9. Патент на полезную модель № 39725 Российская Федерация МПК С 06 Р 17/60 Автоматизированная система ведения и анализа графика движения / Митрофанов А.Н., Добрынин Е.В., Гаранин М.А. заявитель и патентообладатель Самарская гос. акад. путей сообщения. - 2004110179; заявл. 05.04.2004; опубл. 10.08.2004, бюл. № 22.

10.Динамическая модель дислокации поездов для оценки электропотребления на участках железной дороги / А.Н. Митрофанов, М.А. Гаранин, Е.В. Добрынин // Интеллектуальный продукт зарегистрирован ВНТИЦ 21.09.03., Свидетельство № 73200300195. - М: ВНТИЦ,2003.

11. Методика прогнозирования электропотребления на тягу поездов на баз<^ статических характеристик поездной работы / А.Н. Митрофанов, М.А. Гаранин, Е.В. Добрынин // Интеллектуальный продукт зарегистрирован ВНТИЦ 16.04.03., Свидетельство № 73200300080. - М: ВНТИЦ,2003.

12.Методика расчета наличной пропускной способности с учетом динамической оценки теплового состояния проводов контактной сети / В.Л. Григорьев, А.Н. Митрофанов, М.А. Гаранин // Интеллектуальный продукт зарегистрирован ВНТИЦ 10.11.03., Свидетельство № 73200300222. - М: ВНТИЦ,2003.

13.Свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ № 2005610394 Программа для прогнозирования временных рядов методом идентификации// А.Н. Митрофанов, М.А. Гаранин, Д.А. Машков. (РФ) - № 2005611471 заявл. 18.04.05; зарег. 14.06.05 в реестре программ для ЭВМ.

14.Свидетельство об официальной регистрации базы данных № 2004620134 Российская Федерация. Параметры системы тягового электроснабжения // А.Н. Митрофанов, М.А. Гаранин, И.А. Крестовников, Д.И. Крестовников (РФ). -№2004620080; заявл. 05.04.04; зарег. 26.05.04 в реестре баз данных.

15.Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2004610526 Российская Федерация. Система мониторинга расхода и потерь электрической энергии натягу поездов // А.Н. Митрофанов, М.А. Гаранин, Е.В.' Добрынин (РФ) - № 2003612729; заявл. 24.12.03; зарег. 24.02.04 в реестре программ для ЭВМ.

16.Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2005611049 Российская Федерация. Программный комплекс для интегральной оценки работы железных дорог по условиям электроснабжения (АРЭС-ЭЧ) // А.Н. Митрофанов, М.А. Гаранин, Е.В. Добрынин (РФ) -№ 2005610392 заявл. 03.03.05; зарег. 29.04.05 в реестре программ для ЭВМ.

17.Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2003612372 Российская Федерация. Программа для расчета

электропотребления на тягу поездов на участках значительной протяженности «ЭС-3» // А.Н. Митрофанов, М.А. Гаранин, Е.В. Добрынин (РФ) -№ 2003611866; заявл. 26.08.03; зарег. 21.10.03 в реестре программ для ЭВМ.

18.Свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ № 2005611050 Российская Федерация. Программа для адаптивного расчета наличной пропускной способности системы тягового электроснабжения постоянного тока (РНПС-2) // А.Н. Митрофанов, И.А. Крестовников, М.А. Гаранин (РФ). -№2005610393; заявл. 03.03.05; зарег. 29.04.05 в реестре программ для ЭВМ.

19.Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ

^ № 2004610954 Российская Федерация. Программа по выбору оптимальных

тарифных ставок для оплаты за электроэнергию на тягу поездов Куйбышевской железной дороги II А.Н. Митрофанов, М.А. Гаранин (РФ) - № 2004610121; Заявлено 26.01.04; Зарегистрировано 20.04.04 в реестре программ для ЭВМ.

20. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2003612276 Российская Федерация. Программа прогнозирования графика движения поездов «Футур-1» // А.Н. Митрофанов, Е.В. Добрынин, М.А. Гаранин (РФ) - № 2003611820; заявл. 19.08.03; зарег. 06.10.03 в реестре программ для ЭВМ.

Монография и статьи

21.Митрофанов А.Н. Моделирование процессов прогнозирования и управления электропотреблением тяги поездов. - Самара: СамГАПС,2005. - 168 с.

22.Митрофанов А.Н. Задачи прогнозирования расхода электроэнергии на тягу поездов // Электрификация и развитие железнодорожного транспорта России. Традиции, современность, перспективы: Материалы международного симпозиума «Eltrans 2001». -СПб: ПГУПС,2001. - С. 319-323.

23.Митрофанов А.Н. Идентификация и прогнозирование расхода электроэнергии и мощности на тягу поездов по показателям поездной работы на участке // Безопасность транспортных систем: Труды третьей международной научно практической конференции. - Самара: СамГАГТС,2002. — С. 215-218.

24.Митрофанов А.Н., Гаранин М.А. Классификация участков электрических железных дорог по показателям надежности снабжения электрической энергией на тягу поездов // Безопасность транспортных систем: Труды третьей международной научно практической конференции. - Самара: СамГАПС,2002. -С. 182-186.

25.Митрофанов А.Н., Крестовников И.А., Гаранин М.А. Модель расчета наличной пропускной способности электрифицированных железных дорог постоянного

тока повышенной точности // Проблемы и перспективы развития железнодорожного транспорта: Сборник научных трудов / Материалы науч.-техн. конф.-T.l.-Екатеринбург: УрГУПС,2003.-С. 183-188. '

26.Митрофанов А.Н., Крестовников И.А., Гаранин М.А. Структура и математическая идентификационная модель системы тягового электроснабжения // Электрификация и научно-технический прогресс на железнодорожном транспорте: Материалы второго международ, симп. «Eltrans 2003». - СПб.: ПГУПС.2003. - С. 348-355.

27.Митрофанов, А.Н., Добрынин Е.В. Модель прогнозирования электропотребления тяговой нагрузки на основании прогноза дислокацш^ поездов на участке значительной протяженности // Проблемы и перспективы развития железнодорожного транспорта: Сборник научных трудов / Материалы науч.-техн. конф. - Т.1. - Екатеринбург: УрГУПС,2003. - С. 189-194.

28.Митрофанов А.Н., Крестовников И.А., Гаранин М.А. Мониторинг расхода электроэнергии на тягу поездов и потерь на участках значительной протяженности // Улучшение качества и снижение потерь электроэнергии в системах электроснабжения железных дорог: Межвуз. тематич. Сб. науч. трудов / Под ред. Г.П.Маслова. - Омск: ОмГУПС,2004. - С. 11-16.

29.Митрофанов А.Н., Крестовников И.А., Гаранин М.А., Крестовников Д.И. Программно-технологический комплекс прогнозирования энергетических и финансовых ресурсов ПТК ЭС-Ф // Инновации в эксплуатации и развитии инфраструктуры железнодорожного транспорта: Сборник докладов науч.-практич. конф. / ВНИИЖТ: Щербинка, 2004. - С.66-69.

30.Митрофанов А.Н., Добрынин Е.В., Гаранин М.А. Построение энергооптимальных графиков движения по условиям полноты использования рекуперируемой энергии // Актуальные проблемы развития транспортных систем Российской Федерации / Сб. науч. Трудов с межд. Участием. - Самара: СамГАПС,2004. — 4.2. — С. 95-100. 1

31.Серегин С.А., Митрофанов А.Н., Добрынин Е.В. Расчет технологических потерь электроэнергии в системе тягового электроснабжения на базе идентификационной модели // Энергетическое обследование структурных подразделений филиалов ОАО «РЖД»: Материалы сетевой научно — практической конференции. - Омск: ОмГУПС,2004. - С 246-252.

32.Митрофанов А.Н., Бурков А.Т., Машков Д.А., Еремеев Д.Ю. Исследование точностных характеристик программных средств прогнозирования процессов электропотребления // Актуальные проблемы развития железнодорожного транспорта. - Вестник СамГАПС: Самара,2005. - № 4. - С. 81-85.

33.Митрофанов А.Н., Машков Д.А., Еремеев Д.Ю. Влияние процедур регуляризации на точность прогнозирования процессов почасового электропотребления // Актуальные проблемы развития железнодорожного транспорта. - Самара: СамГАПС,2005. - С. 112-115.

34.Митрофанов А.Н., Машков Д.А., Еремеев Д.Ю. Модуль прогнозирования процессов электропотребления АСУ ППЭ ОАО «РЖД» // Актуальные проблемы развития железнодорожного транспорта. - Самара: СамГАПС - 2005. -С. 115-118.

35.Бурков А.Т Митрофанов А.Н., Добрынин Е.В. Прогнозирование графика

. движения поездов на базе многофакторной модели поездной ситуации и

условий электроснабжения // Актуальные проблемы развития транспортных систем Российской Федерации. Сборник научных трудов. - Самара: СамГАПС,2005. - С. 205-211.

36.Митрофанов А.Н., Машков Д.А., Еремеев Д.Ю. Программные средства прогнозирования объемов электропотребления и оценки финансовых затрат на их приобретение подразделениями ОАО «РЖД» при работе на ОРЭМ // Инновационные проекты, новые технологии и изобретения 2005г.: Материалы научно-практической конференции. - ВНИИЖТ,2005. -С.166-168.

Материалы конференций

37.Митрофанов А.Н., Добрынин Е.В., Гаранин М.А. Прогнозирование электропотребления на тягу поездов на базе статистической модели дислокации поездов на полигоне железной дороги // Электрификация и научно-технический прогресс на железнодорожном транспорте: Материалы работы второго международного симпозиума «Eltrans 2003. - СПб: ПГУПС.2003. - С. 43.

38.Митрофанов А.Н., Добрынин Е.В., Гаранин М.А. Программный комплекс для расчета наличной пропускной способности железных дорог постоянного тока по условиям электроснабжения // Инновационные проекты, новые технологии и изобретения 2005г.: Материалы научно-практической конференции. -ВНИИЖТ. - 2005. - С. 169-170.

39.Митрофанов А.Н. Добрынин Е.В., Еремеев Д.Ю. Оперативный контроль и прогнозирование показателей нагрузочной способности системы тягового электроснабжения // Электрификация и развитие энергосберегающей инфраструктуры и электроподвижного состава на железнодорожном транспорте: Материалы работы третьего международного симпозиума «Eltrans 2005». - ПГУПС. - СПб. - 2005. - С.113-114.

Митрофанов Александр Николаевич

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ ТЯГИ ПОЕЗДОВ

Специальность 05.22.07 -Подвижной состав железных дорог, тяга поездов и электрификация.

Подписано в печать 17.04.06. Формат 60*90 1/16. Бумага писчая. Печать оперативная. Усл.печ. листов 3,0. Тираж 100 экз. Заказ № 49. Отпечатано в Самарской государственной академии путей сообщения . 443022, г.Самара, Заводское шоссе, 18.

Оглавление автор диссертации — доктора технических наук Митрофанов, Александр Николаевич

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ ПРОБЛЕМЫ ' f ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ

ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ ТЯГИ ПОЕЗДОВ.

1.1. Анализ условий функционирования структур ОАО «РЖД» при планировании и покупке электроэнергии для нужд перевозочного процесса.

1.1.1. Задачи и организационные структуры управления электропотреблением в ОАО «РЖД».

1.1.2. Условия и правила покупки электроэнергии на оптовом рынке электроэнергии и мощности.

1.1.3. Специфика функционирования электросетевого комплекса ОАО «РЖД» в условиях реформирования электроэнергетики РФ.

1.2. Анализ структур и функций информационно-управляющих систем электропотребления тяги поездов.

1.2.1. Автоматизированная система АСУ Э ТП.

1.2.2. Автоматизированная система АСУ ППЭ.

1.3. Методики анализа расходов электроэнергии в подразделениях ОАО «РЖД».

1.3.1. Технология управления показателями энергоемкости перевозочного процесса в ходе реализации Энергетической стратегии ОАО «РЖД».

1.3.2. Методика анализа показателей поставки и распределения электроэнергии в ОАО «РЖД».

1.3.3. Методика анализа показателей расхода электроэнергии на тягу поездов на филиалах ОАО «РЖД».

1.4. Положения методики пофакторного расчета потребности в объемах электроэнергии на тягу поездов подразделений локомотивного хозяйства ОАО «РЖД».

1.5. Анализ и классификация процессов тягового электропотребления на структурных подразделениях ОАО «РЖД».

1.6. Цели и задачи исследований.

1.7. Выводы.

2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛИ

ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССАМИ ТЯГОВОГО ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ.

2.1. Методологические принципы построения модели автоматизированной системы управления приобретением и потреблением электроэнергии.

2.2. Постановка задачи построения математической модели прогнозирования и управления электропотреблением тяги поездов в пространстве состояний.

2.3. Динамическая информационная многоконтурная модель системы управления приобретением и потреблением электроэнергии -АСУ ППЭ-У.

2.3.1 Математическая модель рекуррентного прогнозирования электропотребления тяги поездов.

2.3.2. Динамическая математическая рекуррентная А -оптимальная модель управления двухконтурной моделью АСУ ППЭ-У.

2.3.3. Критерии качества функционирования модели прогнозирования и управления тяговым электропотреблением.

2.4. Методика аналитического поиска оптимальных управляющих факторов для регулирования процесса тягового электропотребления.

2.5. Идентификационные методы прогнозирования тягового электропотребления на участках железных дорог на базе динамических моделей.

2.5.1. Постановка задачи идентификации и прогнозирования процессов тягового электропотребления.

2.5.2. Идентификация и прогнозирование процессов электропотребления на базе решения уравнения Винера-Хопфа.

2.5.3. Прогнозирование процесса электропотребления на базе алгоритмов рекуррентного адаптивного предсказания.

2.6. Адаптивное управление тяговым электропотреблением при регулировании параметров перевозочного процесса.

2.7. Выводы.

3. ОЦЕНКА И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ

ТЯГИ ПОЕЗДОВ НА БАЗЕ ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ СИСТЕМЫ ТЯГОВОГО ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ.

3.1. Методология, задачи и методы построения имитационных моделей системы тягового электроснабжения.

3.1.1. Принципы построения имитационных моделей системы тягового электроснабжения.

3.1.2. Базовый метод построения расчетных аналитических моделей СТЭ.

3.1.3. Анализ имитационных моделей СТЭ и их классификация по признакам функциональной направленности.

3.2. Методологические принципы и структура построения идентификационной имитационной модели СТЭ для задач прогнозирования и управления тяговым электропотреблением. 168 3.2.1. Методика построения и алгоритм функционирования идентификационной модели СТЭ.

3.2.2. Математическая модель расчета тягового электропотребления и параметров СТЭ по мощности потребляемой нагрузки.

3.2.3.Функциональная схема и алгоритм расчета параметров идентификационной модели СТЭ.

3.3. Методика оценки и прогнозирования наличной пропускной способности в идентификационной модели СТЭ.

3.3.1. Методика расчета межпоездных интервалов при стратегической» идентификации процессов электропотребления.

3.3.2.0перативная оценка межпоездных интервалов на базе портретных» характеристик нагрузки на участках СТЭ.

3.4. Выводы.

4. ПРОГРАММНО - ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА

ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ

ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ ТЯГИ ПОЕЗДОВ.

4.1. Исследование методов прогнозирования процессов тягового электропотребления на долгосрочный и краткосрочный периоды.

4.1.1. Исследование точности прогнозирования процессов электропотребления методами регрессионной идентификации.

4.1.2. Исследование точности прогнозирования небаланса электропотребления на долгосрочный и краткосрочный периоды.

4.2. Исследование точностных характеристик методов прогнозирования процессов тягового электропотребления на оперативный период.

4.2.1. Исследования статистических характеристик почасового планового потребления электроэнергии на тягу поездов.

4.2.2. Моделирование и оценка качества прогнозирования процессов тягового электропотребления в оперативные периоды.

4.2.3. Повышение качества прогнозирования процессов тягового электропотребления методами регуляризации.

4.3 Исследование точности прогнозирования процессов тягового электропотребления на идентификационной имитационной модели.

4.4. Выводы.

5. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОГРАММНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СРЕДСТВ АСУ ППЭ -У ПРИ ПРОГНОЗИРОВАНИИ И УПРАВЛЕНИИ ТЯГОВЫМ

ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ.

5.1. Технологии прогнозирования тягового электропотребления и режимов нагрузочной способности системы тягового электроснабжения в регламентируемые периоды.

5.1.1. Материалы обоснования и внедрения разработок по оценке и прогнозированию тягового электропотребления. 276 5.1.2. Технология прогнозирования тягового электропотребления на долгосрочный и краткосрочный периоды на базе идентификации с показателями поездной работы.

5.1.3. Технология прогнозирования тягового электропотребления на оперативный период методом идентификации временных рядов.

5.1.4. Технология оценки ограничений на тяговое электропотребление и пропускную способность по условиям электроснабжения.

5.2. Технологии управления тяговым электропотреблением с учетом ограничений нагрузочной способности системы тягового электроснабжения.

5.3. Технология оценки экономической эффективности планирования энергетических и финансовых затрат.

5.4. Выводы.

Введение 2006 год, диссертация по транспорту, Митрофанов, Александр Николаевич

Наряду с энергетикой, связью, образованием и здравоохранением, другими инфраструктурными отраслями транспорт и в первую очередь железнодорожный транспорт обеспечивает в Российской Федерации условия жизнедеятельности общества, являясь важным инструментом достижения социальных, экономических и внешнеполитических целей.

Согласно Транспортной стратегии РФ стоимость транспортных услуг должна соответствовать полным экономическим издержкам. В технической политике требуется внедрения наиболее экономически эффективных, безопасных технологий и видов техники. Особую актуальность приобретают направления стратегии в области тарифно-ценового регулирования, как определяющего рентабельность и доходность предприятий транспорта.

При формировании транспортной системы железнодорожного транспорта как единой корпоративной структуры, интегрированной в экономику страны, решение вопросов гарантированного обеспечения энергоресурсами транспортных процессов при железнодорожных перевозках также требует рассмотрения их с позиции общеконцептуальных подходов, определенных в Транспортной стратегии РФ.

Принципы формирования и использования тарифной политики, определяемой поставщиками энергоресурсов для транспортных процессов тесно связаны с экономической эффективностью работы железнодорожного транспорта, поскольку затраты на приобретение энергоресурсов является одной из финансовоемких составляющих эксплуационных затрат железнодорожных перевозок и в частности - затрат на покупку электроэнергии на тягу поездов.

Подавляющие объемы перевозок на железнодорожном транспорте России осуществляются электроподвижным составом (ЭПС) по железным дорогам, электрифицированных по системе постоянного и переменного тока. Доля работы, выполняемой железнодорожным транспортом на электротяге, составляет 83 - 84% от общего объема перевозок. Согласно структуре расхода электроэнергии ОАО «РЖД» в 2003, 2004, 2005 годах на тягу поездов расходовалось свыше 40 млрд. кВтч в год, что составляет до 82 % от общего объема электропотребления компании. Затраты на приобретение энергоресурсов ОАО «РЖД» достигают 12 % себестоимости перевозок, что в 2004 году составило свыше 72 млрд. руб.

В 2004 году ОАО «РЖД» принята «Энергетическая стратегия на период до 2010 года и на перспективу до 2020 года» (распоряжение ОАО «РЖД» от 01.10.2004 года № 920 ) (далее Энергетическая стратегия), а также программа по ее реализации (распоряжение ОАО «РЖД» от 31.12.2004г№ 4407р).

Энергетическая стратегия учитывает основные концептуальные подходы Транспортной стратегии РФ и в качестве основных целей определяет: максимальное сокращение затрат на приобретение и использование топливно-энергетических ресурсов при безусловном обеспечении перспективных объемов перевозок, требуемых развитием и ростом экономики страны и удовлетворением спроса населения в транспортных услугах». Определено, что цель Энергетической стратегии должна достигаться посредством реализации основных задач:

- полного и надежного энергетического обеспечения перевозочного процесса, при снижении рисков и недопущении развития кризисных ситуаций в энергообеспечении железнодорожного транспорта;

- значительного снижения удельного расхода топливно-энергетических ресурсов во всех сферах деятельности ОАО «РЖД» (в первую очередь на тягу поездов);

- улучшения структуры управления энергетическим комплексом ОАО «РЖД» на основе современных информационных технологий, систем учета и мониторинга топлива и энергопотребления.;

- снижения затрат на приобретение энергоносителей посредством внедрения финансово - оптимальных технологий выбора и регулирования тарифов.

В связи со значительными финансовыми затратами, расходуемыми на приобретение энергоресурсов, становится актуальной задача разработки системы управления энергетическими ресурсами, направленной на оптимизацию их приобретения, распределения и расходования. Первоочередным этапом создания данной системы является разработка систем и процедур планирования, приобретения и мониторинга потребления энергоресурсов. В программе работ по созданию АСУ энергоресурсов ОАО «РЖД» особо актуальной является задача автоматизация управления электропотреблением тяги поездов.

Однако к настоящему времени методология, теоретическое наполнение и информационно - технологическое сопровождение функционирования АСУ ППЭ при прогнозировании потребностей железных дорог и их иерархически структурированных подразделений (отделение, депо, энергоучасток и т.д.) в объемах тягового электропотребления строится только на базе информации автоматизированной системы коммерческого учета электроэнергии (АСКУЭ).

В условиях покупки электроэнергии на ОРЭМ эффективность работы будет определяться точностью прогнозирования предстоящих процессов электропотребления, либо качеством технологии управления фактического электропотребления в соответствии с плановым. Отсутствие в технологии АСУ

ППЭ методов идентификации эксплуатационных факторов, дестабилизирующих отклонение фактического и планового электропотребления, методов учета ограничений режимов электроснабжения тяги поездов и методов оценки, возникающих при этом финансовых издержек, может приводить к существенным финансовым потерям компании при покупке электроэнергии.

Таким образом, становится актуальным решение научно-технической проблемы повышения качества прогнозирования и управления тяговым электропотреблением на иерархически структурированных подразделениях сети железных дорог посредством совершенствования структуры известных информационно-управляющих систем и разработки методов прогнозирования и управления с расширенными функциональными возможностями.

Для достижения цели работы был поставлен комплекс задач:

- проведение анализа современного состояния научно-технической проблемы прогнозирования и планирования электроэнергии, расходуемой на тягу поездов, принципов, методов и условий функционирования информационно - технологических систем, обеспечивающих ее решение;

- разработка методологических принципов, структуры, критериев и методов функционирования унифицированной системы планирования и управления электропотреблением тяги поездов, способствующих повышению качества прогнозирования и управления тяговым электропотреблением; разработка математической идентификационной модели прогнозирования тягового электропотребления и управления отклонением фактических расходов электроэнергии от плановых;

- разработка методики, программных средств оценки экономической эффективности планирования энергетических и финансовых затрат, учитывающих флуктуацию характеристик процессов электропотребления и вариабельность стоимости электроэнергии на свободном и региональных секторах ОРЭМ.

Методы исследования. Теоретические исследования процессов прогнозирования и управления электропотреблением тяги поездов, режимов функционирования систем электроснабжения базируются на применении: основных положений теории линейных электрических цепей; методов математической статистики и кластерного анализа; методов системного анализа и математического моделирования, разделов теории современного автоматического управления - теории идентификации моделей и систем.

Основными научными результатами, полученными в работе, являются:

- методика и модель многомерного статистического идентификационного прогнозирования электропотребления на долгосрочный и краткосрочный периоды, позволяющая оценить и повысить точность оценки предстоящих расходов электроэнергии на основании ранжированного учета показателей перевозочного процесса и использования подвижного состава;

- метод и математическая модель динамического, идентификационного прогнозирования электропотребления, позволяющие повысить точность прогнозирования за счет использования процедур регуляризации и алгоритмов робастного оценивания и управления; принципы построения и методы функционирования идентификационной имитационной модели, обладающей повышенной точностью расчетов и осуществляющей прогнозирование и управление электропотреблением тяги поездов посредством формирования графика движения с учетом ограничений нагрузочной способности СТЭ;

- методика оценки экономической эффективности планирования энергетических и финансовых затрат в условиях вариабельности стоимости электроэнергии на свободном и региональном секторах ОРЭМ.

Основные положения, выдвигаемые на защиту:

- обобщенная математическая модель оптимального прогнозирования процессами электропотребления тяги поездов, описанная аналитическими рекуррентными выражениями в форме фильтра Калмана - Бьюси и покомпонентно формирующая матрицы переходов системы от текущего к прогнозному состоянию; методика и модель многомерного статистического идентификационного прогнозирования электропотребления на долгосрочный и краткосрочный периоды, обеспечивающая сокращение погрешности прогнозирования оценки предстоящих расходов электроэнергии до уровня ±2,5% на основании ранжированного учета показателей перевозочного процесса и показателей использования подвижного состава;

- метод и математическая модель динамического, идентификационного прогнозирования электропотребления на базе решения интегрального корреляционного уравнения Винера - Хопфа, обеспечивающая посредством процедуры регуляризации и робастного оценивания сокращение отклонений электропотребления от статистически устойчивых уровней; идентификационная имитационная модель системы тягового электроснабжения, позволяющая: адаптировать результаты расчетов параметров СТЭ в соответствии с измеряемыми показателями электропотребления и дислокации поездов; не менее чем на 25 % повысить точность прогнозирования по сравнению с известными аналогами; формировать график движения поездов по условиям прогнозного электропотребления с учетом ограничений по нагрузочной способности СТЭ;

Практическую ценность работы составляют:

- разработанные методика и программные средства прогнозирования электропотребления подразделениями железных дорог на регламентированные периоды, пригодные для использования в технологиях центров планирования и контроля электроэнергии (ЦПК) филиала ОАО «РЖД» Энергосбыт дорожного уровня (свидетельство ВНТИЦ № 73200300080, свидетельство Роспатент № 2005610394);

Реализация результатов работы произведена путем внедрения:

1. Результатов расчетов по управлению электропотреблением, проведенных на базе разработанного программно-технологического комплекса РНПС и динамической модели системы тягового электроснабжения Куйбышевской железной дороги. Пакеты программ, базы данных и результаты анализа наличной пропускной способности при пропуске поездов повышенной массы и длины, рекомендации по усилению контактной сети, по установке дополнительных ПС и ППС и тяговых подстанций внедрены в дорожной электротехнической лаборатории и на 7-ми энергоучастках Куйбышевской железной дороги. В результате выявления предельных режимов электропотребления, по показателям нагрузочной способности СТЭ на участке главного хода Куйбышевской железной дороги, установлены минимальные межпоездные интервалы для пропуска поездов массой 6300 тонн (сокращение с 30 мин до 18 мин.). Экономический эффект от внедрения разработки достигнут за счет сокращения межпоездных интервалов и составляет 23,9 млн.руб./год при личном вкладе автора 11,9 млн. руб./год.

Под руководством автора успешно защищены две кандидатские диссертации по специальности 05.22.07 - Подвижной состав железных дорог, тяга поездов и электрификация.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались: на первом и втором международном симпозиуме «Электрификация и научно-технический прогресс на железнодорожном транспорте» (Санкт - Петербург, Eltrans 2001, 2003, 2005 гг.); на 2 -й и 3-й международной научно-технической конференции «Безопасность транспортных систем» (Самара, 2002, 2003 гг.); на международной научно-технической конференции «Проблемы и перспективы развития транспортных систем и строительного комплекса» (Гомель, 2003г.); на всероссийской научно-технической конференции «Проблемы и перспективы развития железнодорожного транспорта» (Екатеринбург, 2003г.); на расширенном заседании кафедры «Электроснабжения железнодорожного транспорта» СамГАПС (2004, 2005 гг.); на технических совещаниях службы электроснабжения Куйбышевской железной дороги (2002, 2003, 2004 гг.); на сетевом совещании главных инженеров служб электроснабжения ОАО "РЖД", (Москва, РГОТУПС, 2003 г.); на сетевом совещании начальников служб электроснабжения железных дорог ОАО "РЖД" (Самара, 2004 г.).

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованных источников и приложений. Материалы диссертации изложены на 340 страницах основного текста, содержат 143 рисунка, 25 таблиц. Список использованных источников содержит 247 наименований.

Заключение диссертация на тему "Прогнозирование и управление электропотреблением тяги поездов"

5.4.Выводы

1. Разработанные методика и программные средства идентификационного многофакторного прогнозирования электроэнергии, расходуемой подразделениями ОАО «РЖД» на тягу поездов в регламентированные периоды целесообразно использовать в технологиях центров планирования и контроля электроэнергии (ЦПК) филиала ОАО «РЖД» Энергосбыт.

2. Разработанный программно - технологический комплекс адаптивного расчета наличной пропускной способности по условиям электроснабжения целесообразно использовать в ДЭЛ и на линейных предприятиях службы электроснабжения для регулирования нагрузочной способности СТЭ.

3. Разработанные программно-технологические средства имитационного моделирования по оценке и прогнозированию режимов тягового электропотребления для участков дорог; программные средства оценки и прогнозирования экономической эффективности покупки электроэнергии на свободном и региональных секторах ОРЭМ целесообразно использовать в подразделениях ЦПК филиала «Энергосбыт» дорожного уровня.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертационная работа выполнялась в рамках хоздоговорных и госбюджетных НИР согласно: «Перечню основных проблем железнодорожного транспорта для первоочередного финансирования научных исследований» (указание МПС от 26.12.02 № Я-1272у); указанию начальника Куйбышевской железной дороги от 23.09.03 № Н/127 «О разработке энергетической стратегии железнодорожного транспорта до 2020 года на Куйбышевской железной дороге»; решению совещания у вице - президента ОАО «РЖД» В.Г. Гапановича от 02.02.04 № ВГ48пр «О создании АСКУЭ ППЭ».

Разработанные методики и программно - технические средства внедрены в практику.

Проведенные исследования позволили сформулировать следующие основные выводы по работе:

3. Предложена структура построения модели автоматизированной системы управления приобретением и потреблением электроэнергии (АСУ ППЭ-У), включающая в себя дополнительные компоненты планирования и управления: перевозками, электроподвижным составом, системой тягового электроснабжения. Целевой функцией разработанной модели АСУ ППЭ-У определено условие минимизации финансовых расходов на приобретение электроэнергии за счет повышения точности прогнозирования и сокращения отклонений фактического и прогнозного электропотребления методами управления. Аналитическое описание модели разработанной структуры реализовано на базе рекуррентных выражений в форме фильтра Калмана -Бьюси, покомпонентно формирующих оптимальные матрицы переходов системы от текущего к прогнозному состоянию.

- методика и модель многомерного статистического идентификационного оценивания и прогнозирования электропотребления на долгосрочный и краткосрочный периоды, основанные на методах идентификационной регрессии и обеспечивающие посредством ранжированных показателей использования подвижного состава, сокращение погрешности прогнозирования расходов электроэнергии до уровня ± 2,5%;

- метод и математическая модель динамического идентификационного прогнозирования электропотребления на краткосрочный и оперативный периоды, основанные на решении интегрального корреляционного уравнения Винера - Хопфа, обеспечивающие посредством процедуры регуляризации и робастного оценивания, регулирование характеристик прогнозного электропотребления в соответствии со статистически устойчивыми реализациями.

Управление электропотреблением достигается посредством расчета межпоездных интервалов по условиям нагрузочной способности системы тягового электроснабжения и формирования графика движения поездов. Полученное в модели на 25% - 50% повышение точности прогнозирования электропотребления и на 12% - 20% повышение точности оценок показателей нагрузочной способности СТЭ по сравнению с известными аналогами, достигается посредством идентификации и адаптации результатов расчетов с измеряемыми фактическими показателями электропотребления и с оценкой дислокации поездов. Управление сдвижкой ниток графика поездов способствует стабилизации отклонения фактического электропотребления в рамках критериальных диапазонов ± 10% от уровня прогноза.

Библиография Митрофанов, Александр Николаевич, диссертация по теме Подвижной состав железных дорог, тяга поездов и электрификация

1. Афанасьев B.H., Колмановский В.Б., Носов В.Р. Математическая теория конструирования систем управления. / Учеб. Для Вузов. 2-е изд.,доп. -М.: Высш.шк.,1998.-574 с.

2. Бадер М.П. Электромагнитная совместимость. М.: УМК МПС,2002. - 638 с.

3. Бадер М.П. Ресурсо- и энергосберегающие технологии в системе тягового электроснабжения // Новое в хозяйстве электроснабжения: под ред. А.Б. Косарева / Интекст. М.,2003. - С. 43-55.

4. Бардушко В.Д. Алгоритмы контроля и оптимизации параметров системы тягового электроснабжения. Иркутск: ИрИИТ,2000. - 108 с.

5. Бардушко В.Д. Пути совершенствования имитационного моделирования систем электрической тяги // Информационные технологии контроля и управления транспортными системами: Сб. науч. тр. ИрИИТ. -Иркутск,2000. - №.6. - С. 13-19.

6. Бардушко В.Д. Определение оптимальных мест размещения пунктов параллельного соединения при помощи модели электрической магистрали // Тр. ин-та / ВЗИИЖТ. 1984. - Вып. №121. - С. 122-127.

7. Бесков Б.А. и др. Проектирование систем энергоснабжения электрических железных дорог. М.: Трансжелдориздат,1963. - 471 с.

8. Блохин Е.П., Евдомаха Г.В., Слободан А.В. Методика расчета оптимальных по расходу электроэнергии времен хода поезда // Транспорт. Сб. научн. тр. Днепропетровск: Наука и образование, 1999. С. 47-55.

9. Бокс Д., Дженкинс Г. Анализ временных рядов, прогноз и управление. -М.: МИР.,1974. 197 с.

10. Боровиков В.П. Популярное введение в программу STAT1STICA. -М.:КомпьютерПресс,1998. 267 с.

11. Бочев А.С., Чирков В.К. Влияние интенсивности движения поездов на потери электроэнергии в системе тягового электроснабжения // Вестник РГУПС. № 1. - Ростов н/Д,1999. - С. 68-74.

12. Бочев А.С., Чирков В.К. Снижение потерь электроэнергии путём корректировки графика движения поездов // Энергоснабжение на железнодорожном транспорте: Сб. науч. тр. Ростов н/Д. - 1999. - С. 30-37.

13. Брюннер С. и др Математическое моделирование энергопотребления пассажирских поездов // Железные дороги мира. 2000. - №3. - С. 46-54.

14. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Высшая школа,1985. -271с.

15. Бурков А.Т., Варенцов В.М., Селедцов Э.П. Физическая модель участка электрической дороги однофазного переменного тока. // Труды ЛИИЖТ. -вып.212. 1963. - С. 3-25.

16. Бурков А.Т. Выбор рода тока и уровня напряжения электрического транспорта новых поколений // Материалы международного симпозиума Элтранс 2001: тезисы докладов. ПГУПС. - СПб., - 2001.

17. Бурков А.Т. и др. Сберегающие технологии тягового электроснабжения с регенерацией энергии торможения поездов // Материалы международного симпозиума Элтранс 2001: тезисы докладов. ПГУПС. - СПб.,2001.

18. Быкадоров A.JL, Доманский В.Т. Имитационное моделирования системы электроснабжения электрифицированного участка. Методические указания по проектированию систем электроснабжения. ДИИТ. - Днерпропетровск. -1985.-С. 3-60.

19. Быкадоров A.J1., Жуков А.В. Прикладная математическая модель динамических процессов в тяговой сети // Межвузовский сборник научных трудов «Автоматизированные системы электроснабжения ж.д.». № 96. -РГУПС. - Ростов - на Дону. - 1994. - С. 33 -38.

20. Быкадоров A.JI., Доманский В.Т. Расчет потерь энергии в тяговых сетях матричным методом // В сб.: Вопросы электроснабжения электрических железных дорог. Труды МИИТ. - М. - 1979. - вып 636. - С. 139-145.

21. Векслер М.И. Поезда повышенной массы и длины //электрическая и тепловозная тяга. №7. - 1984. - С. 38-40.

22. Веников В.А., Ю Суханов О.А.Кибернетические модели электрических систем: учеб. пособие для вузов. М.: Энергоиздат,1982. - 328 с.

23. Вержбицкий В.М. Основы численных методов. М.: Высшая школа,2002. -840 с.

24. Внедрение системы автоматической идентификации подвижного состава на Российских железных дорогах Электронный ресурс.: архив журнала

25. Железные дороги мира» 07-2003. Электрон, дан. - М. - Режим доступа: http://www.zdm.ru

26. Герман JI.A. Тензорный метод расчета системы электроснабжения в фазной системе координат // Вестник ВНИИЖТ. 1988. - № 2. - С. 23-26.

27. Григорьев B.JI. Бажанов B.JI. Тепловой контроль контактной подвески: учебное пособие. Самара: СамИИТ,1994. - 80 с.

28. Григорьев В.В., Дроздов В.Н., Лавреньтьев В.В. и др. Синтез дискретных регуляторов при помощи ЭВМ. JL: Машиностроение, 1983. - 245 с.

29. Григорьев B.JI. Локомотивам готовят электрошок // «Гудок». -№229(23496) от 09.12.2005r.WWW.GUDOK.RU

30. Гроп Д. Методы идентификации систем. М.: Мир, 1979. - 302 с.

31. Дженцч Е. Расход энергии на тягу поездов Электронный ресурс.: архив журнала «Железные дороги мира» 05-2001. Электрон, дан. - М. - Режим доступа: http://www.zdm.ru.

32. Демидович Б.П., Марон И.А. Основы вычислительной математики. М. -1970.-664 с.

33. Динамическая модель дислокации поездов для оценки электропотребления на участках железной дороги / А.Н. Митрофанов, М.А. Гаранин, Е.В. Добрынин // Интеллектуальный продукт зарегистрирован ВНТИЦ 21.09.03., Свидетельство № 73200300195. М: ВНТИЦ,2003.

34. Доманский В.Т. Проблемы энергосбережения и развития автоматизированной системы управления грузовыми перевозками Укрзализницы // Материалы международного симпозиума Элтранс 2003: -ПГУПС. СПб. - 2003. - С. 38-39.

35. Доманский В.Т., Землянов В.Б., Цейтлин С.Ю. Проблемы совершенствования управления перевозочным процессом на основе развития информационных технологий // Железнодорожный транспорт. 1998. - №1. -С. 23-27.

36. Жарков Ю.И., Лысенко В.Г., Стороженко Е.А. Методы и средства автоматизированного диагностирования релейной защиты и автоматики: Монография / Под ред. Ю.И.Жаркова. Ростов н/Д: Рост.гос. ун -т путей сообщения. - 2003. - 148 с.

37. Закарюкин В.П., Крюков А.В. Сложнонесиметричные режимы электрических систем. Иркутск: Иркут. ун-т,2005. - 273 с.

38. Землянов В.Б., Скалозуб В.В., Доманский В.В. Интегрированная информационная технология перевода тяговых подстанций на многотарифную оплату за потребленную электроэнергию // Залпничний транспорт. №3. - 2000. - С. 17-21.

39. Зарубин B.C. Математическое моделирование в технике / МГТУ им. Н.Э.Баумана; под. ред. В.С.Зарубина, А.П. Крищенко. М. - 2001. - 496 с.

40. Ивлев Ю.К., Манусов Ю.Б. и др Математическое моделирование тяговых расчетов // Сб. Трудов ДИИТ: Повышение эффективности устройств электрического транспорта. Днепроптровск. - 1989. - С. 63-66.

41. Инструкция по расчету наличной пропускной способности железных дорог. МПС СССР. - М.: Транспорт, 1991.

42. Ицкович Э.Л. Контроль производства с помощью вычислительных машин. М.:Энергия,1975.416 с.

43. Клейн Д.Ж. Статистические методы в имитационном моделировании. М.: Статистика,1978. - 251 с.

44. Комплексные задачи минимизации электрозатрат железной дороги «Актуальные проблемы Транссиба на рубеже веков» Труды всероссийской научно-практической конференции «Чита 2000» / Под ред. С. М. Гончарука. -Хабаровск: ДВГУПС,2000. 137 с.

45. Копейкин С.В., Митрофанов А.Н. Оптимальное управление показателями развития железной дороги и энергообеспеченности поездов // Известия самарского научного центра РАН, СНЦ РАН. Самара. - 2005. - С. 174-179.

46. Корниенко В.В., Доманский В.Т. Повышение энергоэкономической эффективности электрической тяги и перспективы применения передвижных тяговых подстанций модульного исполнения. Днепропетровск: Днепропетровский нац. ун-т ж. д. тр-та,2004.

47. Корниенко В.В., Котельников А.В., Доманский В.Т. Электрификация железных дорог // Мировые тенденции и перспективы (Аналитический обзор): Монография. К.:Транспорт Украины,2004. - 196 с.

48. Котельников А.В. Энергоэкономическая эффективность видов тяги // Материалы международного симпозиума Элтранс 2003. ПГУПС. - СПб. -2003.-С. 14-15.

49. Котельников А.В. Энергетическая стратегия железных дорог // Железные дороги мира. № 2. - 2005. - С. 16-24.

50. Котельников А.В. и др. Перспективы развития электрификации железных дорог России и задачи электротехнической промышленности по ее обеспечению // ЭЛЕКТРО. М. - 2001. - №2. - С. 2-4.

51. Котельников А.В. Основные требования к системам и устройствам тягового электроснабжения скоростных и высокоскоростных магистралей // Новое в хозяйстве электроснабжения: под ред. А.Б. Косарева / Интекст. М. -2003. - С. 16-23.

52. Кочнев Ф.П., Акулиничев В.М., Макарочкин A.M. Организация движения на железнодорожном транспорте. М.: Транспорт, 1979. - 568 с.

53. Куликов П. Б. Особенности воспроизведения на ЭЦВМ тяговой на грузки по заданному графику движения поездов с учетом характеристик устройств энергоснабжения // ВЗИИТ. — М. 1969. - вып. №41. - С. 51-59.

54. Куренков П.В., Копейкин С.В. Системно-методологический аспект открытых логистических цепей. Экономика, управление, логистика // Юбилейный сборник научных трудов с международным участием. Выпуск 25. - Самара: СамГАПС,2003. - С. 263-267.

55. Курочкин Е.П., Муминов Н.А., Копейкин С.В.Адаптивные методы обработки измерительной информации. Ташкент: Фан,1986. -204 с.

56. Левченко А.С. Поезда весом 9000 т: что показал эксперимент // Железнодорожный транспорт. № 9. - 2005. - С. 25-26.

57. Левченко А.С. Организация транспортировки нефтепродуктов железнодорожным транспортом. Монография. Самара: СамГАПС,2004. -139 с.

58. Левшина Е.С., Новицкий П.В. Электрические измерения физических величин: (Измерительные преобразователи). Учеб. Пособие для вузов. Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. Отд-ние,1983. - 320 с.

59. Макаров В.Л., Хлобыстов В.В. Сплайн-аппроксимация функцией. М.: Высшая школа, 1983.

60. Мамошин P.P. Зельвянский Л.Я. и др. Расчет системы тягового электроснабжения в фазной системе координат // Вестник ВНИИЖТ. 1986. - № 2. - С. 16-18.

61. Марквардт К.Г. Электроснабжение электрифицированных железных дорог: Учеб. для вузов ж.-д. трансп. М.: Транспорт, 1982. - 528 с.

62. Марквардт К.Г, Марквардт Г.Г., Бардушко В.Д. Моделирование тяговой сети // Микроэлектронные системы контроля и управления на железнодорожном транспорте: Сб. науч. тр. ИрИИТ. - Иркутск. - 1997. -Вып. 3.-С. 51-53.

63. Марквардт Г.Г. Применение теории вероятностей и вычислительной техники в системе энергоснабжения. М.: Транспорт, 1972 г. - 224 с.

64. Марквардт Г. Г. Исходные положения по созданию математической модели процесса работы устройств энергоснабжения электрических железных дорог. М.: ВЗИИТД969. - вып. 37. - С. 46-52.

65. Марквардт Г.Г., Бесков Б.А. Расчетная модель электрической железной дороги // Вопросы энергоснабжения электрических железных дорог. Тр. ВЗИИТа. - М. - 1956. - вып. №13. - С. 49-53.

66. Марквардт Г.Г., Полякова Т.В.Алгоритм воспроизведения на ЭЦВМ процесса изменения тяговой нагрузки при расчете системы энергоснабжения. ВЗИИТ. — М. - 1973. - вып. №65. - С. 95-107.

67. Методика оценки и изменения фактических удельных расходов электрической энергии и дизельного топлива и прогнозирования потребности в ТЭР на тягу поездов. МПС СССР. М.: Транспорт, 1997.

68. Марский В.Е Определение нагрузочной способности контактных подвесок постоянного тока и их элементов // Новое в хозяйстве электроснабжения / под ред. А.Б. Косарева. Интекст. - М. - 2003. - С. 123-127.

69. Методика планирования расходов на потребляемую электроэнергию на эксплуатационные нужды по хозяйствам железных дорог. М: ЦЭ МПС, 1999. -42 с.

70. Мирошниченко Р.И., М.Б.Улановский Методика расчета на ЭЦВМ пропускной способности двухпутных линий переменного тока. М.: Транспорт, 1971. - Труды ВНИИЖТ. - Вып. 437. - С. 74 -94.

71. Мирошниченко Р.И. Совершенствование расчета пропускной способности участков по условиям электроснабжения // Вестник ВНИИЖТа. М. - №7 -1979.-С. 5-10.

72. Мирошниченко Р.И. Режимы работы электрифицированных участков. -М.: Транспорт. 1982. - 207 с.

73. Митрофанов А.Н. Управление перевозками из единого диспетчерского центра // Железнодорожный транспорт. 1998. - №8. - С. 6-7.

74. Митрофанов А.Н. Анализ модели прогнозирования электропотребления на участках Федеральных железных дорог // Известия самарского научного центра РАН, СНЦ РАН. Самара. - 2003. Специальный выпуск «Проблемы транспорта». - С. 123-130.

75. Митрофанов А.Н. Программные средства и критериальные показатели оценки эффективности прогнозирования процессов электропотребления // Вестник РГУПС. Ростов. - 2005. - № 4. - С. 107-116.

76. Митрофанов А.Н., Машков Д.А. Моделирование расхода электрической энергии на тягу поездов // Безопасность транспортных систем: Труды третьей международной научно практической конференции. Самара. - 2002. - С. 180-182.

77. Митрофанов А.Н., Машков Д.А., Еремеев Д.Ю. Влияние процедур регуляризации на точность прогнозирования процессов почасового электропотребления // Актуальные проблемы развития железнодорожного транспорта. СамГАПС. - Самара. - 2005. - С. 112-115.

78. Митрофанов А.Н., Машков Д.А., Еремеев Д.Ю. Модуль прогнозирования процессов электропотребления АСУ ППЭ ОАО «РЖД» // Актуальные проблемы развития железнодорожного транспорта. СамГАПС. - Самара. -2005.-С. 115-118.

79. Митрофанов А.Н. Идентификационная модель и программный комплекс расчета показателей нагрузочной способности СТЭ // Вестник РГУПС. -Ростов. 2005. - № 3. - С. 107-116.

80. Материалы науч.-техн. конф. Зт. - Т.1. - Екатеринбург: УрГУПС. - 2003. -С. 189-194.

81. Митрофанов А.Н., Гаранин М.А. Динамическая оценка пропускной способности участков железных дорог по условиям электроснабжения //т*

82. Актуальные проблемы развития транспортных систем Российской Федерации / Сб. науч. Трудов с межд. Участием. СамГАПС. - Самара. - 2004. - 4.2. -С. 89-95.

83. Митрофанов А.Н. Гаранин М.А. Метод оценки межпоездных интервалов ^ на базе кластерного анализа параметров системы тягового электроснабжения

84. Актуальные проблемы и перспективы развития железнодорожного транспорта: Материалы per. науч. практ. конф., посвящ. 130-летию КБШ.ж.д. - СамГАПС. - Самара. - 2004. - 4.1. - С. 257-259.

85. Митрофанов А.Н., Табаков О.В. Оценка удельных расходов электроэнергии на тягу поездов на базе статистического анализа данных маршрутов машинистов // Актуальные проблемы развития железнодорожного транспорта. СамГАПС. - Самара. - 2005. С. 118-120.

86. Мишарин А.С. Организация эффективного функционирования железнодорожного транспорта на основе современных информационных технологий. / Автореферат дисс на соиск. д.т.н. / Екатеринбург. 2005. - С.46.

87. Мугинштейн JI.A., Школьников Е.Н. и др. Программный комплекс для учета, анализа и нормирования расходов энергоресурсов // Железнодорожный транспорт. 2005. - № 10. - С. 32-36.

88. Мугинштейн JI.A., Ябко И.А. и др. Обучение машинистов энергосберегающим и безопасным методам управления поездами // Железнодорожный транспорт. 2005. - № 10. - С. 37-40

89. Мугинштейн JI.A., Лохач А.В., Мерман И.И. и др. Метод постоянных перегонных скоростей для оценки энергозатрат на тягу поездов. Вестник ВНИИЖТ. - №4. - 2000. - С. 16-19.

90. Набойченко И.О. Возможности развития тяжеловесного движения на дороге // Железнодорожный транспорт. № 9. - 2005. - С. 27-30.

91. Никитин Ю. М. Метод статистического исследования нестационарных случайных процессов в энергоснабжении // Электричество. № 2. - 1971.

92. Нормативы технологического расхода электрической энергии (мощности) на ее передачу, принимаемые для целей расчета и регулирования тарифов на электрическую энергию // Информационный бюллетень ФЭК. 2000. - №11.

93. ОАО «РЖД» на реформирующемся рынке электроэнергии. Интервью с директором филиала «Энергосбыт» ОАО «РЖД» // Железнодорожный транспорт. 2006. - № 11. - С. 8-10.

94. Палей Д.А. Алгоритм расчета системы электроснабжения методом статистических испытаний // Вестник ВНИИЖТ. №7. - 1965. - С. 55-58.

95. Палей Д.А. Межпоездные интервалы как основа расчета электроснабжения электрических железных дорог // Вестник ЦНИИ МПС. М. - №1. - 1967. - С. 11-15.

96. Понтрягин JI.C. и др. Математическая теория оптимальных процессов. -М.: Наука,1976.

97. Почаевец Э.С, Савич Я.Е. Анализ режимов системы электроснабжения методами теории случайных событий // Тр. РИИЖТ. - 1981. - С. 67-71.

98. Почаевец Э.С. Анализ режимов системы электрической тяги методом фиксированной выходной мощности / Изв. АН СССР «энергетика и транспорт». М. - 1979. - №8. - С. 128-136.

99. Почаевец Э.С. Обобщенные методы анализа режимов системы тягового электроснабжения. Учебн. Пособие. Днеропетровск: ДИИТД981. - 56 с.

100. Гребенюк П.Т. и др. Правила тяговых расчетов для поездной работы. М.: Транспорт, 1985. - 287 с.

101. Правила технической эксплуатации железных дорог Российской Федерации: ЦРБ-765: утв. МПС РФ 26.05.2000. Ульяновск.: Ульяновский дом печати,2000. -190 с.

102. Пронтарский А.Ф. Системы и устройства электроснабжения. М.: Транспорт, 1974. - 272 с.

103. Прохоров Ю.Н. Статистические модели и рекуррентное предсказание речевых сигналов. М.: Радио и связь, 1984. - 240 с.

104. Пупынин В.Н., Гречишников В.А. Опыт разработки и эксплуатации блоков микропроцессорных защит фидеров постоянного тока 3,3 кВ. ЭЛЕКТРО. -№1.-2004.-С. 29-35.

105. Дружинин Г.В., Лецкий Э.К. и др. Расчеты автоматизированных систем управления (на примерах АСУ железнодорожным транспортом). М.: Транспорт, 1985. - 223 с.

106. Рациональные режимы вождения поездов и испытания локомотивов. / Под ред. С. И. Осипова. М.: Транспорт, 1984. - 280 с.

107. Райбман Н.С., В.М. Чадеев В.М. Построение моделей процессов производства. М.: ЭнергияД975, - 375 с.

108. Райбман Н.С. Что такое идентификация? М.: Сов. радио,1966. - 159 с.

109. Райбман Н.С. Чадеев В.М. Адаптивные модели в системах управления. -М.: Наука, 1970. 119 с.

110. Райбман Н.С. Капитоненко В.В. ,Овсепян Ф.О., Варлаки П.М. Дисперсионная идентификация / Под ред. Н.С. Райбмана. М.: Наука. Гл. ред. Физико - мат. лит-ры,1981. - 336 с.

111. Реструктуризация Энергетической промышленности США. Совместный доклад «Администрации информации по энергетики» при Департаменте по Энергетике США и независимых статистических и аналитических агентств. -Вашингтон. -1998. 175 с.

112. Розенфельд В.Е. Расчет тяговых сетей / Розенфельд В.Е. М.: Гостранстехиздат,1937. - С. 232.

113. Свидетельство об официальной регистрации интеллектуального продукта в ВНТИЦ № 73200100160. Программный комплекс «Train» по расчету индивидуальных режимных карт ведения поезда / А.Э. Баронов, В.И Александров; зарег. 15.08.2001 г. -М.: ВНТИЦ, 2001.

114. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2001611726. Программный комплекс расчета энергооптимальных режимных карт ведения поезда (Train) / Г.И. Чернов, В.И. Александров, А.Э. Баронов // зарег. 17.12.2001 г. М.: Роспатент, 2001.

115. Сергеев В.И. Менеджмент в бизнесе и логистике. М.: Информационно-издательский дом «ФИЛИНЪ»,1997. - 772 с.

116. Сидорова Е.А. Система учета и анализа показателей эксплуатационной работы // Железнодорожный транспорт. 2005.- Специальный проект № 11. -С 30-32.

117. Смехов А.А. Основы транспортной логистики. М.: Транспорт, 1995. - 177 с.

118. Современные методы идентификации систем / под ред.П.Эйкхоффа. М.: Мир,1983. -399 с.

119. Сошникова Л.А., Тамашевич В.Н., Уэбе Г., Шеффер М.Многомерный статистический анализ в экономике: Учеб. Пособие для вузов / Под ред. Проф. В.Н. Тамашевича.- М: ЮНИТИ ДНА, 1999. - 598 е.

120. Корн Г., Корн Т.Справочник по математике (для научных работников и инженеров). М. - 1974. - 832 с.

121. Справочник по теории автоматического управления / Под ред.А.А. Красовского. М.: Наука, 1987. - 712 с.

122. Степанская О.А., Бурков А.Т. Формирование токовых нагрузок на систему тягового электроснабжения при скоростном движении поездов // Материалы международного симпозиума Элтранс 2001: тезисы докладов. ПГУПС. -СПб.-2001.

123. Болышев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М/. Наука, 1983.-416 с.

124. Тер-Оганов Э.В. Расчет и анализ работы системы тягового электроснабжения электрифицированных; железных дорого с применением ЭВМ: Методическое руководство. Екатеринбург: УрГАПС, 1998. - 76 с.

125. Тер-Оганов Э. В. Применение имитационного моделирования для расчета и анализа работы системы тягового электроснабжения: учеб. пособие. -Екатеринбург: УрЭИИТ,1993. 56 с.

126. Тер-Оганов Э.В., Кузин И.И. Выбор оптимальных мест размещения пунктов параллельного соединения контактной сети // Железнодорожный транспорт. 1992. -№11.

127. Тейл Г. Экономические прогнозы и принятие решений. М.: «Прогресс»,1970. - 270 с.

128. Розенфельд В.Е, Исаев И.П., и др. Теория электрической тяги ; Под ред И.П.Исаева. М.Транспорт, 1995. - 294 с.

129. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1986. 285 с.

130. Тищенко С.А. Исходные данные и алгоритм оперативной подготовки элементов графика движения поездов Электронный ресурс.: архив журнала «Вестник ВНИИЖТ» 02-2003. Электрон, дан. - М. - Режим доступа: http://www.css-mps.ru.

131. Турчак Л.И., Плотников П.В. Основы численных методов . М.: Физматлит, 2003. - 300 с.

132. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере / Под ред. В.Э. Фигурнова. М.: Финансы и статистика, 1997. - 528 с.

133. Федотов А.А. Оптимизация системы тягового электроснабжения тяжеловесного движения на основных направлениях // Железнодорожный транспорт. 2005. - № 11. - С. 40-43.

134. Феоктистов В.П. Теория электрической тяги. // Учебник для вузов ж.д. транспорта. М.: Транспорт,2005, - 563 с.

135. Феоктистов В.П Электрические железные дороги. // Учебник для вузов ж.д. транспорта. М.: Транспорт, 1993, -278 с.

136. Феоктистов В.П., Обухов В.П. Обеспечение энергоэкономическихрежимов вождения поездов в условиях повышенных требований по безопасности движения // Труды 2-й науч.-пр. конф. "Безопасность движения поездов". М.: МИИТ,2000. - С. 40-43.

137. Феоктистов В.П Комплексное обоснование параметров поездов пригородного сообщения, «Транспорт». -М.: ВИНИТИ,2003. С. 2-5.

138. Фигурнов Е.П. Статистическая проверка методов расчета системы энергоснабжения электрических железных дорог // Известия вузов. -Энергетика. М. - 1959. - №10.

139. Фигурнов Е.П. Об учете неравномерности движения поездов при расчетах энергоснабжения электрических железных дорог // Вопросы энергоснабжения электрических железных дорог: тр. МЭМИИТа. Транжелдориздат. - М. -1953.

140. Фигурнов Е.П., Бочев А.С. Энергосберегающая электротяговая сеть ЭУП в современных условиях // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. 2003 - №1.

141. Фогель X. Вопросы увеличения массы и длинны поездов // Железные дороги мира. 2000. - №4. - С. 22-27.

142. Черемисин В.Т. Методика проведения энергетических обследований потребляющих устройств, обеспечивающих тягу поездов и ремонтное производство на железнодорожном транспорте. Омский гос. ун-т путей сообщения. - Омск. - 2004. - 429 с.

143. Черемисин В.Т., Зажирко Н., Никифоров М. М. и др. Принципы построения АСУ ТЭР // Железнодорожный транспорт. 2005. - Специальныйt проект № 11.-С. 23-25.

144. Чхартишвили Г.С., Доценко В.И. Идентификация динамических объектов. Автоматическое управление. М.: МЭИ, 1980. - 40 с.

145. Хан Г., Шапиро С. Статистические модели в инженерных задачах . М.: Мир, 1969. - 396 с.

146. Хауптманн А. Мощность тяговых подстанций для высокоскоростных линий Электронный ресурс.: архив журнала «Железные дороги мира» 082002. Электрон, дан. - М. - Режим доступа: http://www.zdm.ru.

147. Швейденвей М. Автоматизация управления тяговым электроснабжением Электронный ресурс.: архив журнала «Железные дороги мира» 02-2000. -Электрон, дан. М. - Режим доступа: http://www.zdm.ru.

148. Шевлюгин М.В.Выравнивание графика потребления тяговой нагрузки электрических железных дорог с помощью накопителей электроэнергии // Материалы международного симпозиума Элтранс 2003: тезисы докладов. -ПГУПС. СПб. - 2003. - С. 83-84.

149. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. -М.:Мир,1978. -418 с.

150. Шиловская Р.В. Математическая модель расчета системы энергоснабжения метрополитена на ЭВМ // Вопросы энергоснабжения и тяги поездов на электрических железных дорогах/ Тр. ВЗИИТа. М. - 1969. - вып. №27. - С. 26-31.

151. Шиловская Р.В. Статистические исследования интервалов попутного следования между поездами // Вопросы повышения эффективности использования устройств железнодорожного транспорта: Тр. ВЗИИТа М. -вып. 40. - 1969.

152. Шурыгин A.M. Прикладная стохастика: Робастность, Оценивание, Прогноз. М.: Финансы и статистика,2000. - 224 с.

153. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. Оценивание параметров и состояния. М.: «Мир»,1975. - 680 с.245. "Энергетическая стратегия железнодорожного транспорта на период до 2010 года и на перспективу до 2020 года". РЖД партнер, выпуск № 22.

154. Энциклопедия кибернетики, (в двух томах) Том 2 / Под ред В.М.Глушкова. Киев. Гл. ред. Укр. Советской энциклопедии. 1975. - 619 с.

155. Ядыкин И.Б., Шумский В.М., Овсепян Ф.А. Адаптивное управление непрерывными технологическими процессами. М.: Энергоатомиздат,1985. -240 с.

Похожие работы

Транспорт
05.22.00