автореферат диссертации по электротехнике, 05.09.03, диссертация на тему:Прогнозирование параметров электропотребления многономенклатурных химических производств

Московский энергетический институт /технический университет/

РГБ О*

На правах рукописи

ЛАГУТКИН Олег Евгеньевич

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ ЭЛЕКТРОПОТРЕШГЕНИЯ ШОГОНСМШКЛАТУРНЫХ ХИМИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ

Специальность 05.09.03. - электротехнические комплексы и

системы, включая их управление и регулирование

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 1994

Работа выполнена на предприятий Московского го университета).

кафедре Нчектроснабжения промышленных энергетического института <техническо-

Научннй руководитель - доктор технических наук,

профессор Кудрин В. И.

Официальные ошюнннты - доктор технических наук.

Профессор Левин М.Г-. кандидат технических наук Тимченко Н.Ф.

Ведущее предприятии - Научно- исследовательским

институт экономики энергетики (АО .НМИЬЭ)

Зашита состоится "11" нояЬря 1УУ4 г. в аудитории

Ц-214__ в 16 час. 00___мин. на заседании специализированного Совета К 053.16.06 Московского энергетического института (технического университета).

Отзывы о работе ( в двух экземплярах. заверенные печатью) просим присылать по адресу: 10&835. ГОЛ, Москва. Е-2Ь0, \л. Красноказарменная, 14, Ученый Совет МЭИ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МЯИ.

Автореферат разослан "____"______ 1994 г.

Ученый секретарь с п е ци али зиров анног о Совета к..т.н., доцент

Т.В. Анчаропа

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы.___Проблема рационального расходования

топливно-энергетических ресурсов приобретает все большее значение. Особенно это относится к энергоемким отраслям народного хозяйства страны, таким как химическая промышленность, которая потребила в 1992 году 471 ТВт*ч электрической энергии . Наблюдающийся с 1988 спад объемов потребления электроэнергии, характерный для всего народного хозяйства России (888,68 ГВт*ч -в 1990 году, 840,14 ГВт*ч -в 1992 году) распространяется и на химическую промышленность, вызывая рост доли электроэнергии в материальных затратах предприятий. Вместе с ростом стоимости электроэнергии это вызывает необходимость более точного определения параметров электропотребления. Существующие же методы прогноза, например, экстраполяция временного ряда, определение электропотребления, основанное на лидинговом виде продукции, дают неудовлетворительные результаты.

Химические комбинаты являются многономенклатурными и крупными предприятиями. Например, электрическое хозяйство Новомосковской акционерной компании "Азот" (HAK "Азот") характеризуют следующие параметры: максимальная потребляемая мощность порядка 300 МВт; годовое электропотребление 2,5 ГВт*ч; число установленных электродвигателей 17 тыс.шт.; восемь главных понизительных подстанций с трансформаторами 31,5; 40; 63; 80 МВА, 16 ЛЗП 110 кВ, протяженностью 60 км. HAK "Азот" выпускает 150, а также обследованное нами производственное объединение "Оргсин-тез" (ПО "Оргсинтез") - 60 наименований видов продукции (изделий). В состав производственных отделений предприятия ("Азот" всего - 200 подразделений, "Оргсинтез" -70) входят объекты, не связанные прямо с выпуском продукции , но которые оказывают существенное влияние на годовое электропотребление предприятия.

Правильное определение параметров электропотребления актуально для проведения эффективной политики энергосбережения по цехам и производствам предприятия, для обоснования удельных норм и величины отпуска энергии (мощности), для установления пределов регулирования злектропотребления, для заключения до-

говора с энергосистемой, удовлетворяющего обе стороны.

Количественный и качественный состав электротехнических комплексов и систем химических комбинатов предопределяют новые - ценологические свойства таких сложных систем, что на построение электрического хозяйства, его функционирование и развитие накладывают ограничения, которые можно использовать для прогноза параметров электропотребления.

Диссертационная работа посвящена разработке метода прогноза параметров электролотребления химического многономенклатурного производства в условиях рыночной экономики. Работа выполнена на кафедре "Электроснабжение промышленных предприятий" Московского энергетического института в соответствии с Координационным планом научных исследований, проводимых по проблеме

0.01.11."Разработкам внедрение новых методов и технических решений в области межотраслевых проблем промышленной энергетики, направленных на энергосбережение". Постановление ГКНТ СССР от 30 октября 1985 г., задание 03.02.Д. и "Концепции энергетической политики России в новых экономических условиях", принятой на заседании Правительства Российской федерации 10 сентября 1992 года N26.

Целью работы является разработка метода прогноза параметров электропотребления многономенклатурных химических производств с практически счетным количеством электрооборудования на основе динамики объемов выпускаемой продукции и хозяйственной структуры предприятия.

В соответствие с целью работы в ней решаются следующие задачи:

1. Произведен системный анализ ценологических свойств объемов выпускаемой продукции и электроемкостей многономенклатурного химического производства.

2. Выполнен анализ ценологических свойств параметров месячного электролотребления подразделений химического предприятия.

3. Произведен нетрадиционный анализ матрицы коэффициентов корреляции между изделиями по повторяемости.

4. Выполнен корреляционный анализ годового электропотребления многономенклатурного производства с объемом выпускаемой про-

дукции.

5. Создана методика прогнозирования годового электропотребления на основе динамики виртуальной электроемкости.

6. Создан комплекс программ с дружественным интерфейсом (система оконных меню) по ранжированию параметров электропотребления, база данных по объемам выпускаемой продукции, по расчету значений виртуальной электроемкости.

Методы исследования Для анализа электрического хозяйства многономенклатурного производства нами применен математический аппарат Н-распределения, основывающийся на распределениях Цип-фа. Парето, Лотки, и др. В общем случае, для непрерывных величин, к которым относится годовое электропотребление, применяют ранговое распределение с характеристическим показателем в, для дискретных величин, например, электродвигателей, применяют видовое распределение с характеристическим показателем а. Известно, что для стабильной системы а лежит в пределах от 0,5 до 2. Теоретические исследования сопровождались разработкой математических моделей, алгоритмов и программ, реализованных на IBM - совместимой технике.

Выводы и предложения основываются на анализе генеральной совокупности объемов выпускаемой продукции "Азотом" с 1933 года, "Оргсинтезом" - с 1966 года, годовым электропотреблением "Азотом" с 1949 года, "Оргсинтезом" с 1983 года, месячным электропотреблением подразделений "Оргсинтеэа" с 1986 года. Научная новизна заключается в следующем:

1. Получены зависимости изменения структуры объемов выпускаемой продукции и электроемкостей многономенклатурного производства, доказывающие наличие диапазона изменения рангового коэффициента на периоды строительства, развития и стабильной работы предприятия.

2. Выявлена корреляционная связь годового электропотребления с ранговым коэффициентом электроемкостей и разнообразием выпускаемой продукции.

3. Раскрыт физический смысл диапазона изменения рангового коэффициента о.

4. Установлено, что цеха промышленного предприятия являются

минимальной расчетной единицей для прогнозирования параметров электропотребления промышленного предприятия на основе стабильности структуры электропотребления.

5. Установлено наличие сезонных колебаний структуры месячного электропотребления подразделений многономенклатурного производства.

6. Установлено, что минимальным достаточны).! числом видов изделий, выделяемых с технологической точки зрения для прогнозирования параметров электропотребления многономенклатурного производства, является 5-77. от общего списка изготовляемой продукции.

7. Использовано понятие виртуальной электроемкости для прогноза годового электропотребления многономенклатурных химических производств.

8. Выявлено наличие жесткой корреляционной связи между годовым электропотреблением, ранговым коэффициентом по электроемкости и разнообразием выпускаемой продукции.

9. Разработана методика прогнозирования годового электропотребления в условиях нестабильной рыночной экономики.

Практическая ценность работы заключается в создании метода прогноза параметров электропотребления, что позволяет предприятию наиболее обоснованно определять перспективные объ-еыы электропотребления и максимальную нагрузку в условиях непрерывно изменяющейся конъюнктуры рынка. Разработанный метод прогнозирования параметров электропотребления может быть использован для различных отраслей народного хозяйства.

Установление наличия сезонных колебаний в структуре месячного электропотребления подразделений многономенклатурного производства позволяет использовать полученный результат для проверки правильности определения прогнозных значений электропотребления цехов, что существенно уменьшит существующие разногласия при внутрихозяйственных расчетах.

Реализация полученных результатов. Методика прогнозирования параметров электропотреблёния на основе динамики виртуальной электроемкости внедрена на Новомосковском ПО 'Оргсинтез" и передана Главгосэнергонадзору России.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на научно-технической конференции МОЮ! (Москва, 1992 г.), федеральной конференции потребителей электричества (Санкт-Петербург, 1992 г.). научно-технической конференции "13 Ляпуновские чтения" (Москва, 1992г.), Первой Национальной Конференции "Проблемы самоорганизации в природе, машинах и сообществах" (Москва, 1993 г.), научно-технической конференции "Условия присоединения потребителей к сети энергосистем" (Москва, 1993 г.), научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава и сотрудников филиала НФ РХТУ (Новомосковск, 1993г.), научно-технических семинарах кафедры "Электроснабжение промышленных предприятий" Московского энергетического института (1989 - 1992 г.г.), XV сессии семинара Академии наук России "Кибернетика электрических систем" по тематике "Электроснабжение промышленных предприятий" (Новочеркасск, 1993 г.).

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано семь печатных работ.

Объем и структура работы. Диссертационная работа объемом 201 страница состоит из введения, четырех глав, заключения, содержит 24 рисунка, 24 таблицы, список литературы из 111 наименований и 12 приложений.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность проблемы создания новых методов прогноза параметров электропотребления, формулируется цель работы, дается характеристика структуры диссертации.

В первой главе анализируются параметры электропотребления многономенклатурных производств. Современная промышленность опирается на концепцию, восходящую к плану Г0ЭЛР0 (строительг ство крупных предприятий с замкнутым циклом всех видов обеспечений, как правило, специализированных). Система электроснабжения и электрооборудования в части определения основных параметров электропотребления восходила к Копыгову Н.В., Каялову

- б -

Г.М., Харчеву М.К., Мукосееву Ю.Л., Ермилову A.A., Федорову A.A., Гайцу A.A., Константинову Б.А. и реализовывалась электротехническими отделами технологических проектных и специализированных институтов Тяхпромэлектропроект, Электропроект, Знергосетьпроект. Результатом явилось создание современного электрического хозяйства промышленных предприятий, которое представляет из себя большую сложную систему (техноценоэ). Такой системой является крупный химический комбинат и его электрическое хозяйство.

Однако, пятидесятилетний опыт строительства и эксплуатации показал, что загрузка основных элементов электроснабжения существенно ниже расчетных, определяемых методиками Тяжпромэ-лектропроекта. В условиях рыночных отношений промышленность несет большие убытки из-за необходимости оплачивать завышенную заявленную мощность, например, по Белорусскому металлургическому заводу (ШЗ) число часов использования максимума нагрузки Тм=5.5-бтыс.ч., а необходимо 7-7.2 тыс.ч. Имеется несоответствие расчетных и фактических значений параметров электропотребления, например, коэффициента спроса.

Для целей прогнозирования развития электрического хозяйства предприятий на перспективу и оценки эффективности использования электроэнергии в процессе производства н жны объективные критерии. Они должны основываться на системе обобщающих показателей, позволяющих оценить различные варианты проектных решений, с одной стороны, и сопоставить уровень эксплуатации и функционирования электрического хозяйства промышленных предприятий, с другой.

Ешектролотреблелие и максимум нагрузки предприятия, цеха, агрегата следует рассматривать не только с точки зрения классической электротехники (нахождение тока, протекающего по проводнику, аппарату), а как ресурс, который должен быть обеспечен в целом на высших уровнях системы электроснабжения. Здесь возникает понятие электрической нагрузки или электропотребле-шя, например, цеха, как некоторой величины, не привязанной к схеме электроснабжения.

При определении прогнозных значений параметров электро-

потребления следует учесть различную необходимость в них на разных уровнях системы электроснабжения. При строительстве и развитии любого промышленного предприятия развивается его электрическое хозяйство. Интенсивный путь развития системы электроснабжения, требования рынка сохраняет схему при замене ее элементов (коммутационных аппаратов, линий, трансформаторов, электроприемников), воздействует на структуру электропотребления, ужесточает управляюшяе воздействия.

При построении нового производства или цеха, а такие при реконструкции и модернизации необходим анализ разрабатываемой или существующей схемы электроснабжения. Для этого необходимо определение (прогнозирование) электрических нагрузок. Прогноз необходим и для случая, когда состав предприятия (включая технологию) не меняется, а требования к электрообеспечению меняются (ужесточение режима отключений, повышение цен и др.).

Во второй главе анализируются исходные данные для осуществления прогноза и существующее методы прогнозирования параметров электропотребления с выбором прогностической модели, рассматриваются термины, требующие своего уточнения.

Наиболее полную информацию об изменениях параметров электропотребления можно получить из графиков нагрузки. Временной интервал достаточно широко варьируется и может составлять, в зависимости от потребителя и необходимости сохранения информации: минуты, полчаса, час, смена, сутки; неделя, месяц, год. Для действующих предприятий на высших уровнях системы электроснабжения 6УР, 5УР, 4УР всегда имеется достоверная величина - расход электроэнергии за отчетный период: смену, сутки, месяц, квартал, год. Годовая отчетность для 6УР - есть государственная статистическая отчетность, отчетность для 5УР (частично и для 4УР) - ведомственная, которая может быть положена в основу отраслевых информационных банков по удельным и общим расходам электроэнергии.

Существует статистически достоверное убеждение, что параметры электропотребления прогнозируются по временному ряду достаточно точно, что достоверность таких расчетов более правильная, нежели их определение в зависимости от технологичес-

ких показателей (например, стали, проката). Однако такой подход применим только для устойчивых систем, не переживающих резкого нарушения производства. При неполноте исходной информации и кратковременном временном ряде при прогнозе параметров электропотребления необходимо опираться на существование устойчивости структуры электропотребления (Н-распределение, основывающееся на определенном соотношении между крупными и мелкими рассматриваемыми единицами). Для использования модели Н-распределения в прогнозировании необходимо определять характеристические показатели В и в, расположив параметры электропотребления в порядке убывания исследуемой величины.

В

В/Х (1)

где - исследуемый параметр электропотребления; В - максимальное значение; X - ранг; а - характеристический показатель, характеризующий форму кривой распределения.

Для прогнозирования параметров электропотребления, учитывая ценологические свойства предприятия, необходимо уточнение ряда терминов (электроемкость) и введение новых (виртуальная электроемкость). Электроемкость есть количество электроэнергии, планируемое или расходуемое народным хозяйством (предприятием) на выпуск, например, 1т стали с учетом расхода электроэнергии на добычу железной руды и нерудных материалов, на производство чугуна, получение кислорода, очистку воды и т.д. Например электроемкость Магнитогорского комбината по агломерату Эа = 400 кВт*ч/т, а удельный расход (цеховый) собственно на производство агломерата Иуд.а = 24 кВт*ч/т. Понятие "виртуальности" не ново. Его широко используют в различных областях математики и техники для обозначения скрытого, не имеющего физического смысла свойства объекта. Наиболее часто данное понятие встречается в вычислительной технике .

В третьей главе производится анализ ценологических свойств электрического хозяйства многономенклатурного химического предприятия, на основе которых разработан метод прогноза месячного электропотребления завода на основе административно-хозяйственного деления. В состав предприятия могут входить

подразделения, напрямую не связанные с выпуском продукции (лодочная станция, субабоненгы - ЖКО, кооперативы и т.д.), суммарное годовое электропотребление которых может достигать порядка 30 7. от общего электропотребления завода.

Часто прогноз параметров электропотребления производился по временному ряду или по наиболее коррелируемому виду продукции. В нашем случае, на многономенклатурном производстве отсутствует один вид продукции, корреляция с электропотреблением которого достаточно высока. Если пользоваться коэффициентом детерминации, то можно сделать вывод о невозможности прогноза годового электропотребления на основе одного вида продукции. Следовательно, необходимо опираться либо на административно-хозяйственное деление предприятия, либо на параметр, отражающий конъюнктуру рынка и, в свою очередь, напрямую связанный с годовым электропотреблением. Экспертно примем за такой параметр совокупность объемов выпускаемой продукции, а связь с электропотреблением определим через электроемкость.

Нам известно годовое электропотребление и выпуск продукции HAK "Азот" за 42 года, с 1949 по 1991 г.г. и для ПО "Оргсинтез" с 1983 по 1991 г.г. Временной ряд годового электропотребления хорошо описывается логистической кривой (рис.1а), на которой можно выделить четыре участка - 1) создание (строительство) ценоза; 2) развитие ценоза; 3) стабильная работа; 4) спад.. Экспертно оставим для дальнейшего анализа только виды продукции, измеряемые в тоннах. Рассчитаем по известной формуле (2) электроемкость каждого вида продукции по всей длине предыстории

31=W1/V1 (2)

Wi - годовое электропотребление, кВт*ч; Vi - объем выпуска i-ro вида продукции, т.

Проранжируем электроемкость по годам, т.е. расположим в порядке убывания величины электроемкости и рассчитаем ранговый коэффициент в. Построим временные ряды разнообразия выпускаемой продукции и рангового коэффициента (рис.16, рис.1в). Очевидно, что характер изменения этих двух величин аналогичен годовому электропотреблению и представляет из себя логистическую

t-н—i- - ьн - +- -i- H

l /Т l l T7l—|-"Г I—u/_ l—i _ 4—I I I I I—1 —Г ■

lÉâ lu' lit* iHi'i«L ' tin Рис. la Годовое элек-тропотребленис НАК

»17 (I

Азот .

vu ни им «ка ил i»n wn тн im> f

Рис. 16. Разнообразие выпускаемой продукции.

1—I—Г

. J_±_l_ Л

"7 ~ГП

— !--!■ — -I--I-J

1111

— —Г — 1--!"

м ' )

-+-М

ВМ 1565 ПМ ОЯ №7 wn 1У7» im ww tr

^,-Х/(1.95+0.30«Х)

Рис.1 в. Динамика, рангового коэффициента.

Рис. 1 г. Ранговая поверхность электроеикостей.

KQ9MSQ3ST каГРБШОЗЯ

юяспв а окопав ■ пшоыи ш .11111» M II >-о.н

Ригввкя H ни ширин I етвпгаоп ■Ш Я-0.И

ммпа л апудркфп я япктм ■■■»■■■я

кривую. Коэффициенты корреляции между всеми тремя параметрами (рис.1а,б,в) лежат в пределах 0,95-0,97, значимость которых подтверждена критерием Стьюденга. Совокупность кривых рангового распределения представляет собой поверхность (рис.1г), форма которой зависит от величины и количества рассматриваемых объектов. Полученные практические данные рангового коэффициента о ледат в диапазоне 1,52 -3,06 (согласно теории «=0,5-2), что позволяет экспертно принять формулу зависимости рангового и видового коэффициентов для заводов как й=о-1.

Отсюда можно сделать следующий вывод, что диапазон изменения коэффициента «=0.50 - 0.75 соответствует периоду строительства ценоза, 0.75 - 1.75 - этапу развития, 1.75 - 2,00 -этапу стабильной работы. Полученные результаты подтверждаются и для ПО "Оргсинтез", где в качестве исследуемого параметра рассматривался объем выпускаемой продукции. Следовательно, возмодет прогноз годового злектропотребления, опирающийся на совокупность видов продукции.

Расположим виды продукции HAK "Азот" по времени выпуска. Совокупность их образует тагае логистическую кривую. Единственным перерывом в работе предприятия явился период с 1941 по 1942 гг. (Великая Отечественная война). Однако, номенклатура выпускаемой продукции сохранилась в период нового пуска комбината. Это отвергает мнение о том, что предприятие различно в разные периоды своего существования, например в 1950 и 1980 г.г. Ценоз растет и развивается, наследуя качества, присущие е.<у на предшествующем этапе.

0д!п:м из вариантов - применения ценологических свойств предприятия в прогнозировании параметров злектропотребления мкогсптаенклатурного химического производства является прогнозирование месячного электропотребления подразделений на основе административно-хозяйственного деления завода. Исходными Даниил:-! являются: административно - хозяйственное деление ПО "Оргсинтез", месячное элскгропогребление всех подразделений с 1986 по 1991 г.г. ' \ • - . ■

Расположи все подразделения предприятия в порядке убывания величины месячного электропотребления по всей длине нре-

дыстории и рассчитаем величину рангового коэффициента. Установлено, что наблюдаются регулярные сезонные колебания рангового коэффициента в диапазоне 0=0.28-0.64 (рис.2а,б), которые можно спрогнозировать различными известными методами, например, разложением в ряд Фурье, методом наименьших квадратов.

Анализ движения особей-подразделений по кривой рангового распределения (структурно - топологическая динамика) показал, что первая точка (цех с наибольшим месячным электропотреблением) ведет себя стабильно и его величина прогнозируема. В свою очередь, 60 7. мелких подразделений имеют достаточно широкий диапазон движения, что говорит о том, что цеха предприятия являются самой мелкой единицей исследования, когда структура сохраняется, а прогноз невозможен. Следовательно, мы прогнозируем ниши, заполнение которых конкретным подразделением ведется на основе профессионально-логического анализа.

Метод прогноза месячного и годового электропотребления на один временной шаг вперед заключается в следующем: 1. Прогнозируем характеристический показатель е. 2. Прогнозируем месячное электропотребление первой точки №1 (в нашем случае - месячное электропотребление наиболее крупного цеха). 3. Эксперт-но принимаем отображение на ось абсцисс конкретных подразделений в ранговом-распределении неизменным на один временной шаг, получаем прогнозные значения месячного электропотребления, причем, параметры электропотребления прогнозируются с шагом -год, состав потребителей принимается аналогичным предшествующему известному месяцу.

Нами произведен проверочный прогноз на 1991 год, принимая его неизвестным (табл.1). Анализ полученных результатов показал, что средняя ошибка по подразделениям-особям составила порядка 50% Суммируя полученные результаты по месяцам средняя ошибка прогноза электропотребления завода за месяц - порядка 10%, за год - 2 Таким образом, можно сделать вывод о возможности прогноза месячного и годового электропотребления на основе административно - хозяйственного деления многономенклатурного завода, годовой прогноз в данном случае можно использовать в качестве проверочного.

Тевлота l.

ПрогоЕог иеогояого »лв5Ггрояотр«Йленгаа за ооиовз адцяяаотрьпстно-до»вАотд€нарро далсязд Едшода._

ОРГСШПЗХ шт 1691 ГОД»

H ПОТРЫИГЕЛЬ ПРОГНОЗ I-AI CT n

1 IEX ЕЕ 85184еЗ 3449670 -l.W

и ЦЕХ 10 aeme.a ccsiie 0 44

3 ЦЕХ 7 ВВ1Э08.1 BÎ0OOO —4.60

4 ЦЕХ 14 74P74S 4 301000 -69.47

Б ца з 721034.8 M04S0 -8.62

_,--'—'— ____>——

4в Я/Д ПШ.ТФ0Р51А 1ZS8.CS4 loso -1в 53

50 цга Z1 1240.233 ию —4.60

S1 цга и 1183.4.74 1844 37.40

M ГТРОШНЯТО locamt 759 -Z3.O0

53 кттз 779.074Ï TOO -10 13

34 СИУ-З 117.4032 ISO г и

JÏToro па моояп^ 3.9 -

Итога м гад г.з я

В четвертой главе разработан метод прогноза годового электропотребления многономенклатурного химического предприятия на основе виртуальной электроемкости.

Другим вариантом применения ценологических свойств предприятия является метод прогноза годового электропотребления многономенклатурного химического производства на основе объемов выпускаемой продукции. Ранее было доказано что прогноз годового электропотребления в современных условиях перехода к рынку возможен на основе совокупности видов выпускаемой продукции. Однако, использовать генеральную совокупность продукции невозможно из-за сложности получения исходной информации. Следовательно, необходимо выделить минимально достаточное число исследуемого параметра. Составим матрицу, коэффициентов корреляции между всеми видами выпускаемой продукции, измеряемыми в тоннах. Произведем нетрадиционный анализ матрицы по повторяемости коэффициентов корреляции (видовое распределение). Это позволило разбить коэффициенты корреляции на четыре группы -1. Значимые - одни виды продукции участвуют в производстве других - связь прямая 1?> |0,8|; Z. |0,41<{?< |0,8| - связь существует, но ей можно пренебречь; 1?<|0,4|- связь отсутствует. Анализируя полученные результаты, можно сделать вывод, что большинство видов продукции слабовзаимосвязаны. Для дальнейшего анализа оставим группу значимых коэффициентов корреляции.

Расположим по оси абсцисс число видов продукции по которым можно производить прогноз п, по оси ординат - число видов продукции с которыми существует прямая связь п'. Установлено, что зависимость, п'=Г(п) имеет насыщение, что говорит об отсутствии необходимости рассматривать всю совокупность видов продукции. Если усложнить задачу в 12 раз, рассматривая 3 и 36 объемов, то число взаимосвязей возрастет всего в два раза. Характерно, что зависимости подобны для обоих рассматриваемых предприятий. Экспертно, учитывая положения теории Н-распределения, примем за достаточное 5-10 % от общего числа рассматриваемых видов продукции. Выбор конкретных видов определим по наибольшему числу взаимосвязей у каждого вида продукции. Для ПО "Оргсинтез" такими' видами оказались ШСК 11), ДНА (М

16), диспергатор НФ (N18). Физический смысл наибольшего числа взаимосвязей в том, что некоторые виды продукции участвуют в производстве других и наоборот.

Связь между годовым электропотреблением и выделенными технологически определяющими видами продукции происходит через виртуальную электроемкость.

Общая формула зависимости годовото электропотребления от технологически определяющих видов продукции

У11*ЭВ11+У21*ЭВ21+Уз1*ЭВз1=>/1 (3)

где VI - объем выпуска технологически определяющего вида продукции, т; ЭВ1 - виртуальная электроемкость кВт*ч/т; ^ - годовое электропотребление, кВт*ч.

Существует множество методов расчета виртуальной электроемкости: 1. Решение системы линейных уравнений, разбивая временной ряд на системы с тремя уравнениями; 2. Решение системы линейных уравнений с переопределенной матрицей, получая три корня для временного ряда любой длины. Общим недостатком данных методов является получение отрицательных значений, что математически верно, однако с физической точки зрения не. имеет смысла. Следовательно, необходимо ввести условие ЭВ1>0. В литературе встречается для такого условия метод перебора аргументов при фиксированной погрешности. Недостаток этого метода в большом количестве получаемых решений при изменении шага в ту или иную сторону.

Нами предлагается следующее. Введем ограничение вытекающее из физического смысла электроемкости: во сколько раз больше объем выпуска данного вида продукции, во столько раз у него меньше виртуальная электроемкость. Это позволило решить уравнение за первый известный год предыстории, получив одно решение, а далее по методу коэффициентов темпов роста - остальные. Временной ряд всех трех виртуальных электроемкостей достаточно гладок и прогнозируем известными методами (например, методом наименьших квадратов) (рис.3). Определим прогнозное значение виртуальной электроемкости на один временной шаг вперед ЭВ1п, объем выпускаемой продукции принимаем равным фактическому за последний год предыстории и получаем прогнозное значение

1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 Т.г Рио. 3. Динамика виртуальных электроемкостей.

Таблица 2.

Прогноз годового электропотребления на основе виртуальной электроемкости.

продукция уравнение регрессии год прогноз ошибка

ПФСК У=ас/(—0,024 0,02*Х) 1989 125524 2

1990 110916 8

ДНА У= Х/<-0,005+ 0,02*Х)

1991 107393 3

1002 шш гпах 100846 103957

Диспер- гатор НФ У=Х/(0,024 0,34*Х)

годового электропотребления Win.

Vi 1Ф*ЭВ1 i п+V2 j 4,*3B2i n+V3i®*3B3in*=Wi n (3)

Сравнение получаемых прогнозных значений с известными методами по временному ряду и по одному из видов продукции показало, что известные методы достоверны на этапе строительства и развития предприятия, когда временной ряд достаточно гладок (ошибка примерно 2-4 X). Однако, в условиях нестабильности, когда годовое электропотребление может за год упасть на 20 7. погрешность достигает порядка 20 %. Предложенный нами метод уменьшает эту погрешность в 2-3 раза ( ошибка 8Z, табл.2). Основные выводы по работе:

1. Показана сложность электрического хозяйства крупных химических заводов как системы и дга^азаиа применимость математического аппарата Н-распределения для моделирования непрерывных электрических параметров многономенклатурных производств.

2. Выявлена устойчивость и временная неинвариантность величин рангового коэффициента и определены их количественные интервалы, характеризующие параметры злектропотребления.

3. Разработан метод краткосрочного прогноза злектропотребления многономенклатурных производств на основе структурно - топологической динамики Н-распределения.

4. Предложен минимум технологически определяющих видов продукции многономенклатурного.производства, на основе корреляционной связи между выпускаемой продукцией для осуществления прогноза параметров электропотребления.

5. Разработан метод прогноза параметров электропотребления многономенклатурного производства на основе виртуальной электроемкости для различных временных интервалов.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Лагуткин O.E., Титова Г.Р.; Цырук С.А. Прогнозирование параметров электропотребления на основе виртуальной электроемкости // Условия присоединения потребителей к сети энергосистем. -М. :ЦРДЗ. - 1993.-С.92-97.

2. Лагуткин O.E. Прогнозирование параметров электропотребления на основе виртуальной электроемкости // Тр. науч.-техн.

конф. проф.-преп. сост. и сотр. НФ РХТУ. - Новомосковск,

1993,- С.211-212,

3. Жилин Б.В., Лагуткин O.E. Прогнозирование месячного электропотребления по цехам химического производства на основе структурно-топологической динамики Н-распределения // Тр. науч.-техн. конф. проф.-преп. сост. и сотр. НФ РХТУ. - Новомосковск, 1993,- С.212-213.

4. Жилин Б.В., Лагуткин O.E., Якимов А.Е. Определение значимых технологических параметров для оценки электропотребления Новомосковского ПО "Азот".- М., 1993.- 18с.- Деп. в ВИНИТИ 01.12.93,- N2987-B93.

5. Кудрин В.И., Лагуткин O.E. Ограничения в разнообразии ценозов // Известия Вузов. Электромеханика.-1993.-N6.- С.52.

6. Лагуткин O.E., Ошурков М.Г. Прогнозирование электропотребления на основе структурной устойчивости ценозов // Известия Вузов. Электромеханика.-1993.-N6,- С.63.

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

1994.- С. 44-51.

Подписано к печати Л— /лл <71С

Печ. л. JZß_Тираж J00 Заказ А №

Типография МЭИ, Красноказарменная, 13,