автореферат диссертации по энергетике, 05.14.01, диссертация на тему:Системный анализ и когнитивное моделирование эффективного использования запасов топлива на ТЭС

На правах рукописи

Баркова Дарья Вячеславовна

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И КОГНИТИВНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЗАПАСОВ ТОПЛИВА НА ТЭС

Специальность 05.14.01 -Энергетические системы и комплексы

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

5 дек гт

Красноярск - 2013

005542566

Работа выполнена в Федеральном государственном автономном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Сибирский федеральный университет» (СФУ)

Научный руководитель: доктор технических наук, доцент

Дулесов Александр Сергеевич

Официальные оппоненты: Кузнецов Георгий Иванович, доктор

технических наук, ФГАОУ ВПО «Сибирский федеральный университет», кафедра инженерной экологии и безопасности жизнедеятельности, кафедра «Инженерная экология и безопасность жизнедеятельности», профессор

Куприенко Виктор Владимирович, кандидат технических наук, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Оренбургский государственный университет», кафедра «Электроснабжение промышленных предприятий», доцент

Ведущая организация: Федеральное государственное бюд-

жетное учреждение науки Специальное конструкторско-технологическое бюро «Наука» КНЦ СО РАН (Красноярск)

Защита состоится 25 декабря 2013 г. в 14 00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.099.07 при ФГАОУ ВПО «Сибирский федеральный университет» по адресу: г.Красноярск, ул. Ленина, 70, ауд. 204.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке «Сибирского федерального университета».

Автореферат разослан 25 ноября 2013 г.

Ученый секретарь п^Д-^г! '

диссертационного совета о^у1"4"* Чупак Татьяна Михайловна

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы обусловлена решением проблемы использования запасов топлива в области ресурсосбережения при производстве тепловой и электрической энергии на тепловых станциях.

В условиях реформирования энергетики вопросы энергосбережения, расхода топливно-энергетических ресурсов стали наиболее актуальными. Особую значимость данного направления обозначил в своём выступлении на заседании комиссии по модернизации экономики президент Российской Федерации (2010), назвав «энергоэффективность и энергосбережение» одним из пяти направлений инновационного развития России.

В рамках инновационного развития предприятий энергетики внимания заслуживает процесс управления, направленный на ресурсосбережение - систему мер по обеспечению рационального использования топливных ресурсов, главным образом за счет их экономии. От использования выработанных мероприятий ожидается не только непосредственная экономия ресурсов, но и устойчивость развития тепловой электростанции (ТЭС). Очевидный интерес при этом представляет топливное хозяйство тепловой станции. Его деятельность по определению потребностей в топливе и хранении без ущерба для производства электрической и тепловой энергии является важнейшим показателем эффективной работы станции.

Управление топливным хозяйством ТЭС является сложным процессом, требующим учета многих, порой трудно предсказуемых факторов, обуславливающих сложную структуру взаимосвязей. В этой связи реализация мер по обеспечению эффективного использования запасов топлива возможна посредством разработки и последующего использования моделей, построенных на передовых знаниях, интуиции и сочетания опыта экспертов. Их мнения и оценки, в совокупности с использованием современных программных средств, позволят систематизировать имеющуюся информацию и исследовать сценарии развития ситуаций в области ресурсосбережения.

Таким образом, назрела необходимость в системном анализе и разработке модели, реализация которой позволила бы с учетом сложности протекающих процессов выработать ряд мероприятий по повышению эффективности управления запасами топлива.

Практика системного анализа и выполненных соискателем научных изысканий показали достоинства применения когнитивного моделирования, как инструмента планирования и управления запасами топлива в области ресурсосбережения на ТЭС.

Объект исследования: система обеспечения топливом ТЭС.

Предмет исследования: процессы планирования при транспортировке, потреблении и хранении топлива в деятельности генерирующих компаний.

Цель работы заключается в системном анализе роли факторов ресурсосбережения и разработке когнитивной модели, позволяющей вырабатывать мероприятия по эффективному использованию запасов топлива на ТЭС.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели были рассмотрены и решены следующие задачи:

- дана оценка роли мероприятий и возможностей применения инструментов моделирования в области ресурсосбережения при производстве тепловой и электрической энергий;

- применительно к последующему моделированию и построению графиков поставок топлива выделены факторы и корреляционные взаимосвязи между ними, обуславливающие потребности в тепловой энергии, проведен когнитивный анализ ритмичности работы склада;

- для процесса моделирования предварительно выполнены расчеты количественного и подбор качественного состава экспертов, обработаны результаты их мнений о роли и значимости влияния факторов на процессы в области ресурсосбережения;

- используя предпочтения экспертов к выделенным факторам, выполнен модельный эксперимент построения графиков и определения разовой, экономически эффективной величины поставки топлива на склад.

Методы исследования. Теоретическое исследование сопровождалось построением алгоритмов, разработкой математических моделей, применением эвристических методов, теории матриц, математической статистики и теории вероятности. Для реализации алгоритмов использовались программные среды MathCad, SPSS, STATISTICA, Microsoft Office Excel, программная оболочка «КАНВА» и др.

На защиту выносятся:

1) когнитивная модель эффективного использования запасов топлива на

ТЭС;

2) основные факторы с наличием степени их влияния на процесс ресурсосбережения;

3) методика подбора состава экспертов и согласованности их мнений в оценке значимости факторов;

4) количественные результаты модельных экспериментов, подтверждающих эффективность планируемых решений при управлении запасами топлива.

Научная новизна работы заключается:

1) в установлении зависимостей взаимного влияния трудно предсказуемых внешних и внутренних факторов ресурсосбережения, реализованных в модели посредством формирования матрицы смежности;

2) в разработке когнитивной карты прогнозирования ситуаций, построенной по принципу «причина-следствие», обеспечивающей при моделировании формирование эффективных управленческих решений;

3) в построении когнитивной модели позволяющей рассматривать и выявлять варианты ситуационного управления, реализация которых в области ресурсосбережения обеспечит эффективное использование запасов топлива на ТЭС.

Значение для теории заключается в использовании и демонстрации возможностей когнитивного моделирования, предполагающего учет полноты знаний и опыта специалистов в выработке и принятии эффективных управленческих решений в области ресурсосбережения на предприятиях энергетики.

Практическая значимость работы заключается в построении когнитивной модели, учитывающей в комплексе вопросы анализа, прогнозирования, экспертного оценивания и ситуационного управления, позволяющей снизить трудоемкость формирования графиков оптимальных объемов поставок на склад и повысить тем самым эффективность функционирования топливного хозяйства ТЭС.

Достоверность полученных результатов и выводов работы подтверждается удовлетворительным совпадением результатов моделирования с фактическими данными поставок и хранения угля на Абаканской ТЭЦ, использованием программы когнитивного моделирования, обоснованностью оценок экспертов и адекватностью примененной математической модели.

Соответствие диссертации паспорту специальности. В соответствии с паспортом специальности 05.14.01 — «Энергетические системы и комплексы» содержание представленной диссертации соответствует п. 5 «Разработка и исследование в области энергосбережения и ресурсосбережения при производстве тепловой и электрической энергии, при транспортировке теплоты и энергоносителей в энергетических системах и комплексах».

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы представлены и доложены на первом международном научно-техническом конгрессе «Энергетика в глобальном мире» (Красноярск, 2010); на XII совещании «Энергообеспечение и энергосбережение — региональный аспект» (Томск, 2011).

Личный вклад автора. Основные результаты и положения, изложенные в диссертации, методология решения поставленных задач выработана автором самостоятельно. Общая научная идея и возможные пути её реализации были рассмотрены при участии научного руководителя.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 работ, из них 2 публикации в ведущих рецензируемых научных журналах, рекомендованных ВАК Российской Федерации.

Объем и структура диссертации.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 118 наименований. Общий объем работы включает в себя 174 страницы текста, 37 рисунков и 25 таблиц и приложений на 31 странице.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, обозначены объект и предмет исследования, сформулированы цель и задачи диссертации, определена научная новизна исследования и представлена практическая значимость полученных результатов. Для выполнения работы использованы статистические данные Абаканской ТЭЦ.

В первом разделе приведен краткий аналитический обзор по рассматриваемой проблематике исследования, описаны цель и задачи проводимого исследования и намечены предполагаемые пути их решения.

Рассмотрена программа реализации энергетической политики государства в области ресурсосбережения. Отмечено, что существенный научный вклад в разработки в области энерго- и ресурсосбережения внесли такие ученые как К.А. Багриновсксий, М.А. Бендиков, Т.А. Косович, Р.Я. Ахмадиев, И.Р. Мусин, С.Ю. Шувалов P.A. Кафиатуллин, М.Ю. Великанов, И.А. Гайнутдинова, В.В. Кочетов и др. Анализ и синтез представленных ими научных результатов позволил сформулировать задачу разработки современных инструментов моделирования процессов в области ресурсосбережения.

Определены основные функции, присущие разрабатываемой модели:

1. Прогнозирование объемов потребления топлива электростанцией с учетом влияния внешней среды. Результаты прогноза служат исходными данными для контроля над обеспечением необходимого уровня страхового запаса, определения текущего запаса и оптимального размера разовой поставки топлива, а также расчета затрат работы склада.

2. Определение роли и значимости внешних и внутренних факторов, учет которых позволит оценить наличие ресурсов и возможностей в принятии управленческих решений в области ресурсосбережения.

3. Выработка вероятных сценариев принятия управленческих решений по ресурсосбережению, которые приведут к наступлению события, результат завершения которого будет эффективен.

Из необходимости реализации данных функций решалась задача системного анализа, касающегося выявления связей между производственными элементами энергетики и элементами окружающей среды. При этом проблеме ресурсосбережения отведена значимая роль, разрешить которую достаточно сложно по причине наличия неопределенности информации. Поэтому для решения вопроса об экономии топливных ресурсов востребовано комплексное использование эвристических методов и имеющейся информации. Выполненный в работе анализ позволил сделать вывод о целесообразности дальнейшего использования в комплексе таких инструментов как экспертное прогнозирование, математическая статистика и когнитивное моделирование применительно к задачам функционирования крупного энергетического предприятия.

Значительную роль в системе ресурсосбережения оказывает учет и анализ большого числа факторов, оказывающих влияние на процесс использования ресурсов и стратегии управления топливным хозяйством. В этой связи экспертные методы служат инструментом анализа факторов и основаны на статистиче-

6

ской обработке оценок, полученных путем анкетирования квалифицированных специалистов в области энергетики. Выбор в пользу экспертных оценок обусловлен наличием неопределенности степени влияния факторов на исследуемый процесс. С другой стороны применение этих методов позволяет заложить основу для построения когнитивной модели эффективного использования ресурсов.

Обзор существующих отечественных источников относительно возможностей когнитивного подхода к решеншо задач и моделирования сложных процессов ресурсосбережения позволил прийти к выводу об отсутствии научных работ.

Показано, что когнитивный подход, прежде всего, должен опираться на методы математической статистики, включающие в себя 2 этапа. Первый — сбор информации за продолжительное время, анализ данных в виде графиков, уравнений, в результате которого получают статистическую модель, отражающую тенденции развития. На втором этапе на основе выявленных статистических тенденций получают прогнозные значения. Недостатком методов является то, что он не учитывает многих факторов, которые могут появиться в прогнозируемом периоде и в значительной степени изменить ситуацию.

Процесс моделирования является заключительной стадией и представляет собой непосредственное построение модели, с учетом выявленных в предыдущих стадиях характеристик, тенденций развития.

Совместное применение представленных инструментов подразумевает реализацию системного подхода к разработке и реализации модели эффективного управления запасами топлива на ТЭС.

Когнитивное моделирование основано на моделировании, представленного в виде знакового орграфа (когнитивной карты), где вершины - множество факторов, ребра орграфа - причинно следственные связи между факторами.

В пользу применения когнитивного моделирования свидетельствуют его положительные качества в выявлении возможного развития событий через оценки субъективных представлений экспертов о роли, важности и тенденциях существенного числа трудно предсказуемых факторов ресурсосбережения. Данное моделирование ориентировано на выполнение системного анализа, определение направления влияния факторов, учет их сходства и различия, а также на перевод объекта управления в целевое состояние для решения поставленной задачи.

Во втором разделе дано описание рассматриваемых факторов ресурсосбережения, приводятся результаты предварительного экспертного опроса по выявлению факторов, оказывающих максимальное влияние на конечную цель исследования.

Решая задачу классификации и оценки значимости факторов ресурсосбережения, применительно к созданию модели, выделено 38 внешних и внутренних факторов. Из них к внешним отнесены те, которые обусловлены причинами, не связанными с деятельностью предприятия и на которые само предприятие не может повлиять, либо это влияние является слабым. К внутренним от-

несены факторы, напрямую зависимые от деятельности предприятия. В свою очередь, внутренние и внешние факторы ресурсосбережения были условно разделены на подгруппы (рис. 1).

В группу внешних факторов вошли следующие подгруппы:

а) факторы государственного регулирования. Включают в себя законодательную деятельность, разработку и реализацию государственных программ, систему стандартизации в данной области;

б) факторы состояния производственной инфраструктуры;

в) факторы природно-климатического характера - факторы сезонности (температура окружающего воздуха, влажность и сила ветра). Фактор сезонности характеризуется неравномерностью сезонного потребления топлива, имеет строго циклический характер, зависти от влияния климатических условий. В зависимости от колебаний сезонных факторов, наблюдается прямая зависимость свойств угля, значительно ухудшающих его качество: самовозгорание и самонагрев, выветривание и смерзание;

г) общественный менталитет относительно ресурсосбережения. Данный фактор учтен в связи с тем, что в нашей стране находится большая часть мировых запасов ресурсов, а отношение к их использованию носит потребительский характер.

К внутренним факторам отнесены:

а) технические факторы, касающиеся совершенствования технологий на различных стадиях производства. Мероприятия данной группы требуют крупных финансовых вложений, однако являются наиболее результативными;

в) организационные факторы, влияющие на структуру и организацию производственного процесса за счет совершенствования системы учета;

г) социально-экономические факторы. Влияют на стратегию развития деятельности предприятия, и непосредственно на использование ресурсов, предполагают создание таких условий для успешной реализации технических и организационных функций.

При выполнении предварительного этапа моделирования потребовалась экспертная оценка факторов, существенно влияющих на конечную цель исследования. Экспертам, применительно к рассматриваемой задаче моделирования, предстояло оценить корректность каждого из представленных им факторов.

Рассмотрев и проанализировав вышеупомянутые факторы, на первом этапе экспертами из общего количества факторов ресурсосбережения (рис. 1) было выделено 14 факторов для их учета в когнитивной модели (для удобства некоторые факторы были объединены в группы):

1) государственное регулирование;

2) состояние производственной инфраструктуры;

3) техническое перевооружение действующих ТЭС;

4) составление руководств и режимных карт эксплуатации и обслуживания оборудования, периодический контроль за их выполнением;

5) организация складских операций;

Факторы ресу рсосбережен ия

Внешние факторы

а) Факторы государственного регулирования

Разработка и реализация ресурсосберегающих

программ Стандартизация в дайной области

Государственное регулирование экологической ситуации Мероприятия п<

ужесточению финансовой и правовой ответственности нарушение норм

расхода, норм

экологической безопасности

в) Факторы природно-климатического _хапактепа_

Самовозгорание и самоногрев углей Выветривание Смерзание_

-1

б)Факторы состояния производственной инфраструктуры

Бесперебойность безаварийность работы оборудования Обеспеченность спец.трапспортом для перевозки сырья Размещение и состояние месторождений Уровень транспортных расходов Конкуренция Спрос на электрическую и тепловую энергию Стоимость

материальных ресурсов

г)Общественный менталитет

Проведение социально-психологических мероприятий по эффективному и экономичному использованию ресурсов

Внутренние факторы

I-

а)Технические факторы

Л'

Внедрение прогрессивных экологически чистых технологий с усовершенствованными техническими характеристиками путем модернизации и замены оборудования

Совершенствование технологических режимов переработки сырья

Разработка и внедрение новых технологий и способов организации труда

Совершенствование кинематических схем машин Повышение уровня автоматизации на предприятии Повышение качества, надежности и долговечности оборудования

Повышение качества ремонта оборудования Составление руководств и режимных карт эксплуатации, управления и обслуживания оборудования и периодический контроль со стороны руководства предприятия

""С

-1

б)Организационные факторы

Организация правильного хранения топлива на складах

Контроль качества поступасмого с разреза угля

Организация складских операций Совершенствование системы планирования ресурсов

Совершенствование технической базы транспортного парка и для хранения ресурсов на складе

Совершенствование систем нормирования расхода топлива

Совершенствование системы отбора проб и наличие оборудования в лаборатории станции для системного анализа топлива Качественный учет топлива по весу при поступлении на склад

в)Социально-экономические факторы

Усиление научно-исследовательских и наладочных работ, направленных на повышение экономичности тепловых электростанций и достижение проектно-расчетных норм расхода условного топлива, применение обоснованных научных подходов, механизмов ресурсосбережения Обеспечение научно-технической литературой сотрудников станции

Командировки по обмену передовым опытом по участию в научных семинарах, совещаниях

Система экономической ответственности за нерациональное использование ресурсов, повышение материальной

ответственности за перерасход сырья, нарушение технологического процесса

Надбавки стимулирующего характера, направленные на повышение материальной заинтересованности работников предприятия в повышении производительности труда, поощрение рационализаторских предложений для повышения эффективности как стремление внести досюйный вклад в обеспечение достойной работы предприятия

Стимулирование проектных групп за разработку прогрессивных моделей с улучшенными техническими х арактсристикам и

Рисунок 1 - Структурная схема факторов ресурсосбережения

6) повышение качества ремонта оборудования;

7) организация правильного хранения топлива на складе;

8) расчет потребности текущего и гарантийного запаса, расчет партии разовой доставки;

9) факторы природно-климатического характера: влажность, температура, направление и сила ветра;

10) применение к управлению ресурсами обоснованных научных подходов, механизмов ресурсосбережения;

11) применение методов планирования (прогнозирования);

12) система экономической ответственности за нерациональное использование ресурсов, повышение материальной ответственности за перерасход сырья, нарушение технологического процесса;

13) стимулирование проектных групп за разработку прогрессивных моделей с улучшенными техническими характеристиками;

14) надбавки стимулирующего характера, направленные на повышение материальной заинтересованности работников предприятия в повышении производительности труда и поощрении рационализаторских предложений.

В третьем разделе с целью последующей реализации задачи когнитивного моделирования предложена методика отбора экспертов и оценка согласованности их мнений.

Поскольку экспертный анализ имеет существенное значение в когнитивном моделировании, необходимым условием его реализации является качественное проведение экспертного опроса. Поэтому был определен количественный и качественный состав экспертной группы, заключающийся в нижеследующем.

По результатам обзора и анализа методик расчета граничных оценок численности экспертов, выбран метод (разработчик Постников В.М.) с использованием теории вероятностей и математической статистики. На основе произведенного по этому методу расчета определено, что количество экспертов должно быть в интервале от 11 до 21.

С целью повышения качества моделирования использовалась методика расчета коэффициента (разработчик Капустина Н.В.) корректной оценки общего мнения с учетом компетентности по каждому эксперту. Компетентность эксперта г определена по выражению:

К,=К0КС (1)

>

где К0 и Кс- коэффициенты объективного и субъективного мнения.

Получение обоснованности решений предполагает наличие разностороннего системного анализа. Поэтому в состав рассматриваемой экспертной группы вошло 20 специалистов соответствующей квалификации из разных профессиональных групп, знакомых с состоянием дел и возможными тенденциями развития ситуации в области энергосбережения.

В первую группу входили научные сотрудники и преподаватели профильных ВУЗов (35 % от общего экспертного состава), во вторую сотрудники

ТЭЦ (50 %), третью - энергоаудиторы (15 %). Оценка их компетентности представлена в табл. 1.

Таблица 1

Ранжирование показателей компетентности экспертов

Уровни экспертов Компетентность эксперта Сотрудники института Сотрудники станции Энергоаудиторы

Низкий уровень компетентности 0-1 3 4 2

Средний уровень компетентности 1-3 2 4 1

Высокий 3 и выше 2 2 0

От согласованности мнений экспертов зависит качество и достоверность исследования, касающихся выявления факторов воздействующих на успех эффективного использования топливных ресурсов на ТЭС. В связи с разными сферами деятельностями и взглядами на проблему, мнения экспертов могут отличаться между собой. Поэтому при оценке разности и отличии мнений рассчитывался коэффициент согласованности по следующей методике.

Для каждого фактора определялась область значений, которые фактор может принимать в рамках рассматриваемой ситуации моделирования.

Определение достоверного текущего значения фактора заносимого в когнитивную карту является ответственным мероприятием в процессе моделирования. Поэтому необходимо выполнить расчет согласованности мнений по каждому эксперту.

Опираясь на работы ряда авторов, была выбрана методика оценки согласованности мнений экспертов, в которой коэффициент согласованности вычисляется по формуле:

^ = (2)

ГС

где 52 - выборочная дисперсия случайной величины, - дисперсия генеральной совокупности.

При оценке значимости факторов, значение показателя согласованности получилось весьма высоким (равным 0,99), что позволило перейти к рассмотрению итоговых баллов по всей экспертной группе.

Экспертам была представлена разработанная опросная анкета, в которой содержались факторы, выявленные в третьем разделе. Эксперты по десятибалльной шкале, исходя из анализа роли факторов воздействия, критически оценивали их взаимосвязь с последующим ранжированием по степени влияния на объект ресурсосбережения.

Полученные от экспертов балльные оценки были преобразованы в матричную форму, удобную для дальнейшего анализа. Процедура обработки 20 анкет и матриц экспертов проводилась матричным методом. На его основе получена итоговая квадратная матрица М(15х15) предпочтений экспертов, в ко-

11

торой каждый ненулевой элемент указывал на наличие среднеарифметического значения баллов экспертов при попарном сопоставлении факторов.

Итоговая экспертная матрица послужила исходным материалом для формирования матрицы смежности, которая отражает представления экспертов о взаимосвязи факторов и закономерностях функционирования рассматриваемой ситуации.

Четвертый раздел посвящен когнитивному моделированию, формированию множества сценариев, построению показательных диаграмм, разработке алгоритма моделирования с использованием программного комплекса «Канва» (разработчик A.A. Кулинич, Институт проблем управления им. Трапезникова) и проверке адекватности работы модели.

С помощью системы когнитивного моделирования «Канва», построена модель эффективного управления запасами топлива на станции.

Первый этап моделирования предполагает ввод исходных данных и построение когнитивной карты.

Исходными данными для ввода в модель являются факторы, их текущие значения и итоговая экспертная матрица, полученная на основе обработки экспертных оценок (см. раздел 3).

Далее на множестве выделенных факторов интерпретированных в таблице, с учетом полученной ранее итоговой экспертной матрицы, построена матрица смежности (рис.2).

Модель Факторы Связи Моделирование Сервис Окно Справка

[^ТШыШ! I^ren ИЕИ Й§ПГГ»П ГаиК^М! ЩЗШДП^ЙЯ

1 .Государственное регулирование

1-Гос регу. 2.Ко: З.Те: пейс: 4.Со. руке 5,Ор склаі 6. По 7.Op 8.Рас 9. Фа. lOVc 11.П 12.C: 13.C-груп 14.H 15.P«

1 .Государственное ,6211 .6985 .341: ,6221 ,327i ,515: ,643 ,5905 ,893:

2 Коньюмура рынка ,547-: ,782< ,512: ,68o: ,575 ,324*

3 .Техническое перевооружение ттпйгтжчпптггитг ТГЭГ: ,678' ,756 ,655t ,41 AI ,914:

4.Составлекие руководств и ,3445 ,578^

5.Организация складских ,7791 .889-= ,536*

6 Повышение качества ремонта п^лтглпвлки*

7.Организация правильного ,8791 ,355^ .599І

8.Расчет запаса ,7371

9 . Факторы сезонности -,56 8 -.657 -.580

ЮУсипемие .524'. .594: ,606: „223: ,291: ,3591 ,370i .519: ,671:

11 .Применение методов ,7695 ,602:

12.Система экономической

13.Стимулирование проектных ,681: ,757'.

14.Надбавки стимулирующего ,456: ,398'.

15.Ресурсосбережение

Рисунок 2 - Матрица смежности, заданная в программе «Канва»

На основе матрицы смежности строится когнитивная карта (знаковый орграфа - и={Р,Щ), где .Г - множество факторов ситуации, IV- множество причинно-следственных связей, которые определяют степень воздействия одного фактора на другой. Карта отражает наличие двух видов причинных связей - положительные (красный цвет) и отрицательные (синий цвет). Построенная карта причинно-следственных связей (рис. 3) представляет собой упрощенную субъективную модель функциональной организации наблюдаемой системы и является начальным материалом для дальнейшего исследования в процессе когнитивного моделирования. Номера, представленные на когнитивной карте соответствуют нумерации факторов, представленной выше на стр.8, 10.

Целью когнитивного анализа, представленного на рис. 3 является раскрытие механизма ресурсосбережения, а также оценка влияния отдельных факторов на эффективность процесса использования топлива на станции.

Второй этап касается выработки эффективного решения и проигрывания ситуаций, связанных с развитием рассматриваемого процесса. Для этого следует определить и изучить закономерности развития процессов, что подразумевает присутствие сравнительного анализа возможных ситуаций наступления событий при различных начальных условиях и управляющих воздействиях.

Поскольку в данной работе речь идет об эффективном использовании ресурсов, рассмотрены различные ситуации вероятностного поведения факторов, влияющих на рассматриваемый процесс.

Ситуация - когнитивная структура, описывающая последовательность событий. Среди важнейших решений, направленных на ресурсосбережение была принята ситуация касающаяся возможного использования финансовых вложе-

8

15

Рисунок 3 - Когнитивная карта ситуации

ний. При рассмотрении данной ситуации вероятного развития событий, выделено две группы факторов. В первую группу, требующих финансовых вложений вошло 3 фактора с рассмотрением 10 сценариев (событий), во вторую — 5 факторов с 19 сценариями. Сценарий - результат моделирования, для которого по каждому фактору на входе события приписывалось соответственно начальное (входное) приращения. Рассмотрев возможные события и определив приращения факторов по каждому из них, выявлено следующее: по 10 рассматриваемым сценариям по группе факторов, требующих крупных финансовых затрат эффект от использования ресурсов колеблется в пределах 3-48,7 %; по 19 сценариям, не требующих крупных финансовых затрат — 2,9-И 7,9 %.

На основе моделирования выявлены мероприятия, реализация которых позволит достичь высокого эффекта без крупных инвестиций в проект ресурсосбережения. В качестве таких мероприятий выявлены: прогнозирование потребления топлива на предстоящий год и определение оптимальной партии доставки угля. Моделирование показало посредством оценок эксперта на 4,0 % - по первому мероприятию и на 4,5 % - по второму, возможный эффекта от данных мероприятий на 5,4 %. Тем самым оценки экспертов подтвердили адекватность модели прогнозируемым процессам, что позволило перейти в рамках когнитивного моделирования к решению задачи управления запасами.

Третий этап моделирования включает в себя математическую модель управления запасами топлива на складе. Она строилась на имеющемся математическом описании классической модели управления запасами (разработчик А.И. Орлова). Однако эта модель управления рассматривалась на примере товарного склада готовой продукции. Для её адаптации к системе ресурсного обеспечения были предусмотрены: степень влияния факторов сезонности; предварительный расчет одной партии заказа; учет грузоподъемности вагонов и железнодорожного состава; загрузка производственных мощностей; соотношение динамики потребления топлива с колебаниями температуры окружающей среды и др.

Синтез положительных качеств классической модели, требований к учету факторов ресурсосбережения и особенностей её функционирования позволил сформировать математическое описание запасов топлива. Процесс моделирования и получение искомых результатов включает в себя следующий порядок расчетов.

1. На основе имеющихся исходных статистических значений температуры окружающего воздуха (С в течение календарного года и применения пакета прикладных программ (STATISTICA, SPSS, нейросеть, СТАДИЯ и др.) прогнозируется величина расхода топлива В на предстоящий период с построением уравнения:

B{t) =Ж О- (3)

Обоснованность построения уравнения тренда (3) опирается на наличие тесной корреляционной связи между But. Полученное уравнение корреляционной

связи является исходным материалом для решения задачи об управлении запасами.

2. Принимается условие, что функция объема запасов топлива V(t) на складе ТЭЦ в момент времени t (t > 0), за вычетом постоянного гарантийного запаса, совпадает с функцией B(t), то есть V(t)=B(t). Дефицит топлива на складе не допускается в связи с тем, что возможна остановка технологического оборудования и, следовательно, недопоставка электроэнергии и тепла потребителям. Поэтому предусмотрено наличие в системе топливного хозяйства фиксированного значения гарантийного запаса. Он предусмотрен для обеспечения бесперебойной работы предприятия на случай возможных сбоев в процессе снабжения или резкого увеличения объемов производства конечной продукции. С помощью этого запаса компенсируются отклонения фактического потребления от прогнозируемых значений.

Объём гарантийного запаса топлива выражается через функцию Vrap¡¡m(t), ниже которого V(i) опускаться не может, то есть V(t) > Vrdp3m(l) при любых t. Данное условие соблюдается при решении поставленной задачи.

3. Опираясь на прогноз потребления топлива, соблюдение условия V(t) > ^rapairr(0 и, принимая во внимание частоту и объем разовой доставки, строится прогнозная зависимость поставок топлива на склад. Аппроксимация графика поставки позволяет получить математическую модель, описывающую зависимость объема запаса топлива на ТЭЦ от поставок топлива в рассматриваемом периоде:

F(t) =x¡ t3 + x2t2 + x3 t + a (4)

где x¡, X2, Хз и а — коэффициенты при уравнении, подлежащие определения, t — дни.

4. Работа склада топлива предполагает наличие затрат, величина которых должна быть научно обоснована. Для определения затрат на хранение введен показатель К — размер денежных средств за хранение 1 тонны угля в течение 1 дня. При этом предполагается, что объем запаса топлива на складе V(t) не меняется в течение интервала времени (/; t+dt). При бесконечно малой величине dt размер денежных средств на хранение всего запаса в течение этого интервала определится выражением: К- V(t)dt.

Величина затрат на хранение в течение интервала времени [0;7) пропорциональна площади под графиком уровня запаса на складе V(t) и определятся из выражения:

К j V(t)dt (5)

о

где Т — интервал планирования. Зависимость у = V(t) строится исходя из графика поставки топлива.

5. Следующий показатель затрат работы склада связан с работой транспорта. Поэтому необходимо иметь размер денежных средств покрывающих доставку одной партии угля. Затраты на её доставку определяются по выраже-

нию: g-v, где v - объем поставки одной партии угля, g - размер денежных средств за доставку 1 тонны угля.

На основе графика планируемых поставок, наличия величины v и выделенного интервала времени [0; J), следует установить количество поставок топлива п{Т). При этом поставка учитывается с момента t = 0 и не отображается на графике в момент t = Т. При таких условиях общие издержки на доставку угля определяются по выражению: g v n(T).

6. Общие (суммарные) издержки за интервал времени Г равны:

F(T; V) = F(V(t), 0 < t < Т) = К^ V(t)dt + gvn(T) (6)

В (6) представленное выражение F(T; V) = F(V(t),0 <t<T) означает, что общие издержки зависят от значений функции V(t) при всех 0< t<T. Другими словами, область определения F{T;V) при фиксированном Т — не множество чисел, а множество функций в (6).

Представленная математическая модель предусматривает возможность варьирования размером разовой доставки топлива с тем, чтобы выявить наиболее эффективный размер заказа. Модель реализована на примере Абаканской ТЭЦ.

Первоначально был выполнен расчет общих издержек на 2012 год при условии, что размер разовой поставки топлива предусмотрен (исходя из сложившегося на ТЭЦ опыта формирования графиков поставки) в объеме около 4,5 тыс. тонн. При этом были получены следующие результаты.

Имея статистические данные расхода топлива в 2011 году и прогнозные значения температуры воздуха на 2012 год, применив пакет STATISTICA, получен прогноз значений потребляемого топлива B(t), график которого представлен на рис 4. Ступенчатость графика объясняется условием работы ТЭЦ в базовом режиме производства тепловой и электрической энергий.

6000

5000

і- 4000 ш

Є

^ 3000 2000 1000

Дата

Рисунок 4 - Прогнозный график потребления топлива

На основе прогноза потребления топлива построен график поставки топлива на ТЭЦ в январе 2012 (рис. 5). Аппроксимация графика поставки по выражению (4) позволила получить зависимость объема запаса топлива на ТЭЦ от поставок топлива в январе 2012 (рис. 5):

У((). = 0,0033/3-0,1394/2+ 0,435/ + 109,45. (7)

Дни

Рисунок 5 - График поставок топлива на ТЭЦ в январе 2012 при разовой доставке топлива 4,5 тыс. тонн

Величина затрат на хранение топлива определена по (5) из наличия статистического показателя К = 186 руб.:

К| У(1)Ж = 1861 (0,0033/3 - 0,1394г-2 + 0,435/ +109,45)сЛ= 554200 руб. (8)

о о

Расчет затрат на доставку партии угля на 2012 год в среднем получен в размере:

= 200-4500 = 900000 руб. (9)

Общие (суммарные) издержки согласно (6):

V) = 900000 ■ 25 + 554200 = 23054200 руб. (10)

Результат в (10) получен в упрощенном виде, поскольку в нем значение п(Т) — число поставок топлива за месяц, представлено не функцией, а числом, равным 25.

С целью проверки предложенной модели и работоспособности когнитивной модели предстояло выявить оптимальную партию разовой доставки топлива и сравнить её экономическую эффективность с поставками в объеме 4,5 тыс. тонн.

Принимая во внимание технических возможностей установленного оборудования на ТЭЦ и грузоподъемностью железнодорожных вагонов, определены границы интервала разовой доставки топлива в пределах 4 н- 6,5 тыс. тонн. Варьируя поставками с шагом в 500 тонн и определив издержки, смоделирова-

ны и построены помесячные (для января, апреля, июля, октября) зависимости общих издержек от размера партии (с учетом возможной смены графика поставки).

Например, для января 2012 года зависимость общих издержек от размера партии имеет нелинейную функцию (рис.6) с выраженным минимумом при доставке в 5 тыс. тонн.

24000 23500 23000 22500 22000 21500 21000

3,5 4,5 5,5 6,5 7,5

Грузоподъемность, тонн

Зависимость размера партии угля от общих издержек в январе

Рисунок 6 -

При рассмотрении партии в 5 тыс. тонн построенный график поставок в январе имел вид:

V(t) = 0,0036i3 - 0,2253r2+ 2,8849i + 104,43. (11)

Общие издержки получены в размере 21 598 400 руб. При этом экономический эффект по сравнению с издержками при поставках в 4,5 тыс. тонн составил более 6 %.

Выполнение модельного эксперимента в определении издержек для остальных месяцев и анализ полученных зависимостей позволили выявить оптимальную величину партии доставки в размере 5 тыс. тонн. При этом ожидаемый по каждому из месяцев прогнозирования экономический эффект (по сравнению со сложившимися в 2011 году издержками при поставках в 4,5 тыс. тонн) колебался от 4,5 % до 6,7 %. По программе «Канва» аналогичный результат был получен в размере 5,4 %, что свидетельствует о хорошей сходимости результатов моделирования и качественной работе экспертов.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ

1. На основании предложенной методики выбора экспертов были определены 20 экспертов из трех профессиональных групп: сотрудники ВУЗов, сотрудники станций и представители энергоаудиторских компаний. Высокому уровню компетентности соответствовало 20 % от общего состава, что является достаточно высоким показателем по группе и отвечает всем требованиям к проведению качественного экспертного анализа.

2. По результатам обработки опросных листов экспертов выделено 14 основных факторов ресурсосбережения, определены их текущие величины и значения связей между ними. Обработка полученных от экспертов оценок завершена построением итоговой экспертной матрицы, востребованной на на-

18

чальном этапе когнитивного моделирования для построения матрицы смежности мнений экспертов и когнитивной карты прогнозирования ситуаций.

3. Определены начальные условия моделирования, управляющие воздействия и значимые факторы, которые далее классифицированы по признаку финансовых вложений в ресурсосбережение. В процессе моделирования, направленного на оптимальное управление запасами топлива, выработаны прогнозные сценарии развития событий, относящихся к мероприятиям, реализация которых обеспечит экономический эффект без крупных инвестиций. В качестве мероприятий (факторов), направленных на эффективное использование запасов топлива выбраны: прогнозирование потребления топлива на предстоящий год; построение графиков поставок угля на склад; определение оптимальной партии доставки.

4. Для оценки экономической эффективности от реализации данных мероприятий построена математическая модель определения общих издержек на поставку и хранение топлива. Модельный эксперимент позволил выявить оптимальные, с точки зрения минимума затрат, объемы разовой поставки топлива по каждому из помесячных графиков прогнозирования. Полученные значения затрат сопоставлялись с реальными затратами на ТЭС, подтвердив тем самым наличие экономического эффекта от применения когнитивного моделирования.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Статьи в журналах, включенных в перечень ВАК

1. Баркова, Д.В. Когнитивное моделирование как инструмент управления запасами топлива [Текст] / A.C. Дулесов, В.И. Пантелеев, Д.В. Баркова // Журнал Сибирского федерального университета. - Красноярск, 2013 - № 6(1). - С. 69-75.

2. Баркова, Д.В. Модель управления энергоресурсами ТЭЦ на основе определения экономически выгодной партии поставки [Текст] / Д.В. Баркова // «Энергетик». - 2013 - № 9 - С. 38-41.

Статьи в других печатных и электронных изданиях

3. Явшева, Д.В. Анализ показателей производства и оценка сезонных изменений расхода топлива на Абаканской ТЭЦ [Текст] / Н.В. Дулесова, Д.В. Явшева //. Вестник Хакасского Технического Института. Выпуск 28. Абакан 2009,- С. 49-55.

4. Явшева, Д.В. Анализ факторов производства в задачах логистики [Текст] / Д.В. Явшева, Н.В. Дулесова // Сборник докладов и тезисов докладов молодых ученых Хакасского технического института - Филиала СФУ. Тезисы докладов студенческих научно- -практических конференций 2009— № 9— С. 77-79.

5. Явшева, Д.В. Анализ объемов потребления топлива на Абаканской ТЭЦ [Текст] / Д.В. Явшева, A.C. Дулесов // Сборник тезисов докладов первого международного научно-технического конгресса "Энергетика в глобальном мире". / Сибирский федеральный университет - Красноярск, 2010 - С. 367-368.

6. Явшева, Д.В. Анализ показателей производства и оценка сезонных изменений расхода топлива на Абаканской ТЭЦ [Электронный ресурс] / Д.В. Явшева, A.C. Дулесов //. Материалы III Международной научно-практической конференции Молодежь и наука: реальность и будущее, 20 Ю.Том V Естественные и прикладные науки - С. 508-511.

7. Явшева, Д.В. Анализ ритмичности поставок на Абаканской ТЭЦ [Текст] / Д.В. Явшева // Вестник ассоциации выпускников КГТУ. Выпуск 20. Красноярск 2011-С. 135-138.

8. Iavsheva, D.V. Control у predicción del consumo de carbon en las centrales térmicas [Электронный ресурс] / D.V.Iavsheva, E.S.Medvedeva, V.I.Panteleev // Молодёжь и наука: сборник материалов VII Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, посвященной 50-летию первого полета человека в космос (секция"Иностранные языки"/ отв.ред. O.A. Краев - Красноярск: Сиб. федер. ун-т., 2011.

9. Явшева, Д.В. Анализ объемов потребления топлива и ритмичности его поставок на Абаканской ТЭЦ средствами когнитивного моделирования [Электронный ресурс] / Д.В. Явшева, A.C. Дулесов // Молодёжь и наука: сборник материалов VII Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, посвященной 50-летию первого полета человека в космос (секция проблемы электроэнергетики)" / отв.ред. O.A. Краев -Красноярск: Сиб. федер. ун-т., 2011.

10. Явшева, Д.В. Анализ объемов потребления топлива и ритмичности его поставок на Абаканской ТЭЦ средствами мат. статистики [Электронный ресурс] / Д.В. Явшева, A.C. Дулесов // Материалы IV Международной научно-практической конференции Молодежь и наука: реальность и будущее, 2010 - Том IV естественные и прикладные науки. - С. 318-321.

11. Явшева, Д.В. Анализ динамики поставок топлива на Абаканской ТЭЦ средствами когнитивного анализа [Текст] / Д.В. Явшева, A.C. Дулесов, В.И. Пантелеев //. Труды пятнадцатой научно-технической конференции КрИЖТ ИрГУПС: В 2 т., Т.1; КрИЖТ ИрГУПС. - Красноярск: КрИЖТ Ир-ГУПС, 2011.-С. 31-34.

12. Баркова, Д.В., Эффективное управление запасами на ТЭЦ с применением когнитивного анализа [Текст] / Д.В. Баркова, В.И. Пантелеев // Сборник докладов и тезисов докладов XII Всероссийского совещания "Энергообеспече-нение и энергосбережение - региональный аспект". Томск 2011.—С. 141-143.

Подписано в печать 21.11.2013. Печать плоская Формат 60x84/16 Бумага офсетная. Усл. печ. л. 1,1 Тираж 100 экз. Заказ № 3871

Отпечатано полиграфическим центром Библиотечно-издательского комплекса Сибирского федерального университета 660041, г. Красноярск, пр. Свободный, 82а, тел.: +7(391) 206-26-49,206-26-67 E-mail: print_sfu@mail.ru