Управление режимами электропотребления агломерационного производства с целью повышения его эффективности

Шеметов, Андрей Николаевич

Электротехнические комплексы и системы

автореферат диссертации по электротехнике, 05.09.03, диссертация на тему:Управление режимами электропотребления агломерационного производства с целью повышения его эффективности

кандидата технических наук: Шеметов, Андрей Николаевич
город: Магнитогорск
год: 2003
специальность ВАК РФ: 05.09.03
цена: 450 рублей

Диссертация по электротехнике на тему «Управление режимами электропотребления агломерационного производства с целью повышения его эффективности»

Автореферат диссертации по теме "Управление режимами электропотребления агломерационного производства с целью повышения его эффективности"

На правах рукописи

ШЕМЕТОВ Андрей Николаевич

УПРАВЛЕНИЕ РЕЖИМАМИ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ АГЛОМЕРАЦИОННОГО ПРОИЗВОДСТВА С ЦЕЛЬЮ ПОВЫШЕНИЯ ЕГО ЭФФЕКТИВНОСТИ

Специальность 05.09.03 - Электротехнические комплексы и системы

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Магнитогорск - 2003

Работа выполнена в Магнитогорском государственном техническом университете им. Г.И. Носова

Научный руководитель: кандидат технических наук, Лот е^гг)

ОЛЕЙНИКОВ Всеволод Константинович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

ЛЯХОМСКИЙ Александр Валентинович

кандидат технических наук, доцент МАХНЕВ Адий Михайлович

Ведущее предприятие: ОАО «Магнитогорский

металлургический комбинат», г. Магнитогорск

Защита состоится « 29 » ОнгПяЪру 2003 г. в часов на заседании диссертационного совета К 212.111.02 при Магнитогорском государственном техническом университете им. Г.И. Носова по адресу: 455000, Челябинская обл., г. Магнитогорск, пр. Ленина, 38, -Малый актовый зал.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан «_££_» сен/Пу 2003 г.

Ученый секретарь диссертационного совета канд. техн. наук, доцент , Одинцов К.Э.

'52(4

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы: Общей проблемой современной черной металлургии является сокращение железорудной базы и увеличение доли бедных руд в поступающем сырье, которые в процессе подготовки к доменной плавке должны подвергаться обогащению и окускованию, что значительно повышает себестоимость конечной продукции - чугуна, стали и проката. В настоящее время основным способом окускования металлургического сырья при подготовке его к доменной плавке является спекание железорудных концентратов - агломерация. При этом агломерационное производство является одним из наиболее энергоемких переделов металлургической отрасли - его доля в электропотреблении предприятий черной металлургии сегодня достигает 8-10%. Производство агломерата только в ОАО «ММК» в 2000 г. составило 8,6 млн.т (прирост по сравнению с 1995 г. составил 2,8 млн.т), а при росте нагрузки аглоцеха, с учетом морального и физического износа большей части технологического оборудования и постоянного роста тарифов на электроэнергию, энергетическая составляющая затрат в себестоимости продукции ежегодно возрастает на 5-7%.

Как показали проведенные исследования, расход электроэнергии в агломерационном производстве зависит, помимо производительности, от множества других технологических и режимных параметров, большинство из которых в настоящее время при анализе и планировании на всех уровнях управления не учитывается. На практике это приводит или к необоснованному завышению нормативного электропотребления, или к перерасходу электроэнергии при неблагоприятных режимах производства. Такой подход не позволяет получить технически обоснованные нормы расхода электроэнергии и не стимулирует персонал к рациональному расходованию энергоресурсов.

Переход к новым экономическим отношениям добавил к прежним традиционным задачам управления электропотреблением (учет, нормирование, планирование) принципиально новые, связанные с анализом эффективности оборудования и режимов работы, оптимизацией и оперативным управлением технологическим процессом, прогнозом развития энергетики передела и направления инвестиций и др. Без решения всего комплекса этих проблем невозможно осуществить эффективное использование электрической энергии и повысить технико-экономические показатели производства.

Таким образом, в условиях рыночной экономики и значительного повышения цен на энергоресурсы исследование закономерностей электропотребления агломерационного производства и путей совершенствования технологического режима с целью сокращения энергозатрат представляется весьма актуальным и соответствует требованиям Федеральной целевой программы «Энергосбережение России на 1998-2005 годы» и «Программы энергосбережения и раз-

вития энергохозяйства ОАО «ММК» на1997-20С

Целью работы является повышение эффективности энергозатрат в агломерационном производстве на основе разработки научно-методических вопросов нормирования, прогнозирования и оптимизации расхода электроэнергии и использования их в практике управления электропотреблением.

Идея работы заключается в том, что повышение эффективности использования электроэнергии может быть достигнуто на основе установления математических зависимостей электропотребления от основных технологических и режимных факторов агломерационного процесса с учетом специфических закономерностей формирования энергозатрат, многокритериальности и возможной неопределенности управленческих задач на различных уровнях производственной структуры.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи:

- собран статистический материал, позволяющий провести подробный анализ структуры электропотребления на различных уровнях управления агломерационного производства;

- на основании теоретических и экспериментальных исследований установлены наиболее энергоемкие технологические операции и переделы агломерационного производства и обоснована степень влияния основных производственных и технологических факторов на расход электроэнергии;

- установлены закономерности электропотребления основных объектов агломерационного производства, необходимые для анализа и расчета расхода электроэнергии при различных режимах их работы;

- с учетом неопределенности технологических показателей на нижних уровнях производства и неоднозначности критериев управления построены нечеткие математические модели электропотребления и рассмотрены пути оптимизации режимов электропотребления отдельных агломашин и аглофабрики в целом;

- сформулирован алгоритм оперативного управления электропотреблением при агломерации, основанный на принципах адаптивного управления и теории нечетких множеств;

- разработаны практические рекомендации по снижению энергозатрат на примере аглоцеха ОАО «ММК» и предложены методики контроля и прогнозирования электропотребления на разных уровнях управления.

Методы исследований: Для решения поставленных задач использованы положения системного анализа, теории электрических машин и газодинамики процесса агломерации, численные методы теории вероятностей и математической статистики (корреляционный и регрессионный анализ), а также математический аппарат теории нечетких множеств (методы нечеткой идентификации технологических процессов и нечеткого линейного программирования). Теоретические исследования сопровождались разработкой математических моделей и алгоритмов, реализованных на ЭВМ с использованием математических пакетов MathCAD, MatLab и STADIA.

Основные положения, выносимые на защиту и научная новизна работы:

1. Установление степени влияния производственных факторов на расход электроэнергии и закономерностей, связывающих электропотребление основных переделов агломерационного производства с их технологическими параметрами на разных уровнях управления.

2. Методика нечеткой идентификации электропотребления сложных технологических объектов, учитывающая неопределенность исходных данных в различных, в т.ч. нештатных режимах работы, и полученные на ее основе нечеткие математические модели электропотребления для отдельных агломашин.

3. Методика оптимизации электропотребления при агломерации в условиях нескольких независимых критериев управления на основе синтеза теории игр и нечеткого линейного программирования и принципы адаптивного диалогового управления технологическим процессом агломерации при нечеткой исходной информации.

4. Методика нормирования расхода электроэнергии для агломерационных фабрик, учитывающая различие условий работы при помощи комплексного удельного показателя электропотребления.

5. Критерии оценки и сравнения энергоэффективности однородных производственных объектов (на примере аглофабрик) и методика рационального распределения плановых заданий и лимитов электроэнергии в соответствии с энергоемкостью каждого конкретного производства.

Достоверность и обоснованность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждаются

- представительным объемом статистического материала, позволившим получить математические модели электропотребления с доверительной вероятностью не ниже 0,95;

- корректным использованием методов исследования и использованием при обработке экспериментальных данных стандартных математических пакетов для ЭВМ;

- сопоставлением результатов расчетов с экспериментальными данными (в т.ч. не вошедшими в исходные выборки), обеспечившим приемлемую для практических целей погрешность (не выше 5%).

Практическая ценность работы:

1. Найденные закономерности электропотребления обеспечивают повышение обоснованности и точности расчетов показателей электропотребления в зависимости от конкретных производственных и технологических условий. Это позволяет использовать их для анализа и контроля за расходом электроэнергии, а также для расчета норм и лимитов электропотребления на разных уровнях управления ¿агломерационного производства.

2. На основании полученных математических моделей рассмотрены пути оптимизации режимов электропотребления и принципы оперативного управления технологическим процессом, позволяющие снизить потребление электрической энергии на 5-7% при сохранении производительности и повышении качества выпускаемого агломерата на 3-8%.

3. Нечеткая постановка задачи оптимизации позволяет осуществить адаптивное управление процессом агломерации в результате активного диалога «диспетчер-ЭВМ» и обеспечивает достижение компромиссного технологического режима, реализуемого в реальных условиях производства. Это облегчает работу и расширяет возможности диспетчера-оператора, который в своей деятельности может руководствоваться конкретной ситуацией на производстве, прибегая при этом к помощи своей интуиции и опыта.

4. На высших уровнях управления предложенная методика оценки эффективности электроиспользования позволяет провести анализ различия энергозатрат для однородных технологических объектов (аглофабрик), установить неиспользованные резервы энергосбережения и рационально распределить плановые задания и лимиты электроэнергии с учетом объективных различий в энергоемкости производства.

Реализация результатов работы:

1. Предложенные математические модели электропотребления и методики использованы для анализа и прогнозирования расхода электроэнергии в аглоце-хе ОАО «ММК». При этом доказано, что полученные зависимости характеризуются лучшей предсказательной способностью в меняющихся условиях производства, чем принятые на сегодняшний день методики нормирования и прогнозирования энергозатрат, не учитывающие изменения условий работы основного технологического оборудования.

2. По результатам оптимизационных расчетов совместно со специальной лабораторией электроиспользования центра энергосберегающих технологий (ЦЭСТ) ОАО «ММК» разработан комплекс мероприятий, направленный на снижение энергозатрат в аглоцехе комбината, основанный на целенаправленном изменении режимов электропотребления и повышении эффективности работы технологического оборудования.

3. Материалы диссертационной работы используются в учебном процессе при подготовке инженеров по специальности 100400 - «Электроснабжение» -в курсах «Математические задачи энергетики» и «Энергосбережение на промышленных предприятиях», а также при выполнении дипломных проектов в Магнитогорском государственном техническом университете им. Г.И. Носова.

ных и специалистов «Энергосбережение - теория и практика» (г. Москва, 2002 г.), Федеральной научно-технической конференции «Электроснабжение, электрооборудование, энергосбережение» (г. Новомосковск, 2002 г.) и научных семинарах кафедры «Электроснабжение промышленных предприятий» Магнитогорского государственного технического университета.

Публикации: По результатам выполненных исследований опубликовано 12 печатных работ.

Объем и структура работы: Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав с выводами, заключения и списка использованной литературы из 194 наименований. Содержит 168 страниц машинописного текста, 47 рисунков, 26 таблиц и 5 приложений.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы цели и задачи исследования, а также дана общая характеристика работы и основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе приводится анализ состояния и обзор исследований по проблемам электропотребления в агломерационном производстве, оценка существующих методов нормирования и прогнозирования расхода электроэнергии и направлений энергосбережения в новых экономических условиях.

Переход к новым экономическим отношениям добавил к прежним традиционным задачам управления электропотреблением (учет, нормирование, планирование) принципиально новые проблемы: анализ эффективности оборудования, технологий и режимов работы, оперативное управление режимами и оптимизация технологического процесса, прогноз развития энергетики передела и направление инвестиций и др., а современное развитие вычислительной техники, средств учета и обработки технологических и энергетических показателей существенно повысило объемы и качество исходной информации (по точности и периодичности), доступной для анализа режимов электропотребления.

Анализ имеющихся в литературе материалов позволяет сделать вывод, что комплексных экспериментальных исследований режимов электропотребления агломерационного производства с точки зрения современных задач управления практически не проводилось. Имеющиеся по этим вопросам публикации относятся либо к отдельным агрегатам и операциям, либо рассматривают частные энергетические режимы и их оценки. Кроме того, рыночные условия, в которых оказались предприятия, характеризуются непостоянством факторов, влияющих на процесс электропотребления: уменьшается или совсем исчезает влияние одних факторов, в то же время появляются новые факторы, влияние которых было незаметно или полностью отсутствовало. В результате на сегодняшний день

большинство важных технологических и производственных показателей при анализе и планировании электропотребления на всех уровнях управления не учитываются, а существующие методики нормирования и прогнозирования имеют недостаточную точность и не способствуют экономии электроэнергии и совершенствованию технологического процесса агломерации.

Во второй главе рассмотрена структура электропотребления агломерационного производства по основным переделам и агрегатам. В зависимости от класса решаемых задач, критериев управления, степени детализации и оперативности исходной информации выделено 3 уровня управления:

- нижним уровнем являются отдельные агрегаты (агломашины), где производится непрерывная оценка их состояния на текущий момент времени и сопоставляется с допустимыми режимами работы;

- к среднему уровню отнесены отдельные аглофабрики и агломерационный передел в целом, где собираются укрупненные технико-экономические показатели производства и решаются задачи текущего планирования, прогнозирования и оптимального управления;

- высшим уровнем является все металлургическое предприятие (комбинат) в целом, где в соответствии с конъюнктурой рынка, решаются задачи средне- и долгосрочного планирования объемов производства по всем видам продукции и полуфабрикатам, их качеству и составу закупаемого сырья. Здесь же, исходя из условия дефицита энергоресурсов, устанавливаются лимиты и нормы расхода электроэнергий по всем переделам производства.

Общая структура электропотребления современного агломерационного производства приведена в табл. 1.

Таблица 1

Характеристики электроприемников основных переделов агломерационного производства

Технологический передел Основные электроприемники р иол1 ед. * кВт ТР уст. > кВт к

1 .Участок усреднения концентрата (УУК) Конвейеры ленточные Штабелеукладчики Краны грейферные 0,6 - 10 40-70 200-500 100-200 100 - 200 2000-3000 0,5 - 0,7 0,3 - 0,5 0,2 - 0,3

2. Корпус дробления известняка (КДИ) Дробилки конусные Дозаторы, питатели 50 - 200 5-15 200 - 500 50-100 0,5 - 0,6 0,4 - 0,8

3. Аглофабрика (спекательное отделение) Привод агломашины Эксгаустеры и дымососы Грохоты агломерата 50-70 1000 - 2500 10-50 250-300 10000-20000 100-200 0,75 -1 1 0,5

4. Сероулавливающие установки (СУУ) Дымососы Насосы суспензии Шаровые мельницы 250 - 500 100 -125 500 - 600 2000 - 5000 2500 - 5000 1000-1500 0,75 0,75 - 0,8 0,8

Как видно из приведенных данных, наиболее энергоемкими участками являются агломерационные фабрики, где сконцентрированы крупнейшие электроприемники - эксгаустеры и дымососы доля которых в суммарном электропотреблении достигает 60-70 %, а единичная мощность составляет 1000-2500 кВт. Следующими по мощности потребителями являются сероулавливающие установки (с большим количеством мощных насосов) и участок усреднения концентрата (с тяжелыми грузоподъемными механизмами - грейферными кранами и конвейерами).

Электропотребление этих участков имеет резкопеременный характер и зависит от целого ряда технологических факторов. Однако анализ существующих методик расчета электропотребления показал, что все они являются полуэмпирическими, не учитывают изменения большинства существенных условий производства и непригодны для оперативного определения энергозатрат. Теоретический (газодинамический) расчет напора, объемной производительности и показателей электропотребления газодутьевого оборудования в условиях реального производства не представляется возможным в силу недостатка достоверных исходных данных и несовершенства методов и средств измерений. Поэтому в качестве основного метода исследования энергозатрат для всех уровней управления принято математическое моделирование электропотребления с использованием аппарата теории вероятности и математической статистики.

Третья глава посвящена установлению закономерностей формирования энергозатрат и построению математических моделей электропотребления для нижнего уровня управления агломерационного производства.

Поскольку в условиях действующего производства полноценную' информацию по технологическим показателям и параметрам электропотребления можно получить только путем пассивного эксперимента, на первом этапе иссле-. дования решался ряд проблем, связанных с объемом и качеством требуемой информации. Статистическая оценка однородности исходных данных позволила выделить ненормальные (нестационарные) режимы работы, связанные с плановыми или аварийными остановками агломашин (рис. 1).

О вгл , т/смен

Рис. 1. Экспериментальная зависимость электропотребления от производительности агломашины

Как показал анализ, при этом выработка агломерата снижается, а газодутьевые средства (эксгаустеры и дымососы) продолжают работать с той же нагрузкой, просасывая холодный воздух через неплотности агломашины и порожнюю аглоленту, что вызывает нерациональное потребление электроэнергии. Поскольку такие режимы являются для аглофабрик довольно частым явлением, соответствующие им точки данных необходимо рассматривать при построении моделей, как значимые.

Основные факторы, определяющие электропотребление агломашины с эксгаустером, выделялись методами корреляционного анализа и пошаговой регрессии с учетом экспертных оценок технологического персонала. Оценка значимости переменных показала, что расход электроэнергии при агломерации в первую очередь зависит от объема производства агломерата и условий работы эксгаустера (разряжение в газоотводящем тракте и газопроницаемость шихты), а также от режима спекания (температура в горне агломашины и скорость ленты).

О степени значимости рассмотренных факторов можно судить по диаграмме, представленной на рис.2. Здесь следует отметить относительно небольшую значимость производительности агломашины, которая объясняется тем, что в нормальном режиме этот показатель варьируется в достаточно узких пределах (коэффициент вариации 8,94%), и большее влияние на изменение электропотребления оказывают другие режимные показатели, в частности, разрежение в газоотводящем тракте (коэффициент вариации 13,91%).

«0«

80% 70%

ф" 60% х

1 50% «

40%

^ 30% Л

30% 10% 0%

, 76,90 % ....

| - - - • 4,б4Уо 2 ДО*'.'"" о,&5 % " 033 %

™р*и 1 ЕЯИИЯ 1—1 I

"лаж. Факторы

Рис. 2. Относительное влияние технологических и режимных факторов на электропотребление агломашины

По результатам проведенного анализа было получено несколько вариантов регрессионных моделей электропотребления (табл. 2). Из приведенных данных видно, что наибольшую точность имеют многофакторные уравнения, включающие всю совокупность значимых технологических показателей. Погрешность этих моделей относительно невелика (6 - 7%), причем наибольшее расхождение расчетных и фактических значений наблюдается при отклонении от нормального режима работы.

Таблица 2

Варианты моделей электропотребления для агломашин ОАО «ММК»

№ машины Статистические модели Ст ош. Р Ср.квадр ошибку %

.О X 1. И'' = 6,759- (} щ.д+8782; 0,5642 731.1 40,17 15,54

2 "Т. гЛ) II 21 в 2. 3. }V = - 0,0441- 0 „.д5 + 57,79-СЗ^-5740; ¡Г =0,9847•Н + 2^49-0агл + 2,966 • 1 заж + +922• Vn + 41,69 • к юнк. - 6343; 0,8397 0.9232 480,5 410,9 102,2 62,31 8,26 5,86

1. № = 6,713 •<2агл+ 8277. 0,6844 571,8 85.48 17,58

23 % \ 2. =-0,0174-СЗ„п,3 +24,23-0 ,„.„-4501; 0,8630 398,3 140,0 9,09

3. 1,047-Н-0,0448-Оегл+16,4 •кТ0НК + +0,0515 • ч „/г +1271 • 1 т + 5641. 0,9038 317,9 75,32 6,75

Следует отметить, что основная проблема применения традиционных статистических моделей заключается как раз в определении возможности и допустимости их использования в различных нестационарных режимах, т.е. при отклонении от нормального хода технологического процесса. Поскольку модель обычно строится для определенной выборки, для конкретных интервалов варьирования факторов - экстраполяция полученных зависимостей, как правило невозможна, особенно если новые условия работы не принадлежат исходной выборке.

Так как спрогнозировать подобные режимы работы не представляется возможным, параметры агломерационного процесса для них можно считать неопределенными. Поэтому для их математического описания в работе использован специальный математический аппарат теории нечетких множеств, который в последнее время широко применяется в системах автоматизированного управления:

Основной особенностью используемого математического аппарата является то, что значения переменных представляются не обычными детерминированными числами, а имеют вид диапазона с нечеткими (размытыми) границами. Степень нечеткости (неопределенности) переменной х задается в виде так называемой функции принадлежности ц(х), которая принимает значения от 0 до 1, причем //(*) = 1 указывает на однозначную определенность переменной х, а ц{х) = 0 соответствует полной неопределенности (разброс значений переменной

{- оо; +оо}).

В нашем случае в виде нечеткой переменной № описываются искомые показатели электропотребления. Обобщенная функция принадлежности для них строится на основании зависимости дисперсии расхода электроэнергии 8\У = (IV, - № ) от режима работы агломашины (рис.3).

SW, отн ед

/i(W),ornefl

О V

о о 1 о

-4 С Cttamew о <

200 30D 400 500 60D 700 ООО

О.гл.т

0,4

1.0

0.6 0.9

о.а

0.7 0.7

0.8

0.8 O.S

0.-»

0.0 0.3

0,2

1.0 0.1

0.5 10 16

AW, кВтч 10J

а)

б)

Рис. 3. Зависимость дисперсии электропотребления от режима работы (а) и функция принадлежности нечетких значений электропотребления (б) агломашины

В расчетах нечеткие функции аппроксимируются совокупностью четких под-интервалов (а-срезов) с заданным значением функции принадлежности. В данном случае характерными значениями являются а = 1; 0,8 и 0,5 (соответственно для МО?) = 1, £ 0,8 и > 0,5). Задача нахождения регрессионной зависимости электропотребления в виде:

IV = а0 + +агхг + ...+ а11х„ (1)

решается для каждого из этих уровней отдельно:

Г* =а"° + а?х2+... + а?хп,

(Г"1 = а"' +а?,х1+а?х2+... + а?хп,

(2)

ТТГ&П an On an &П

W " = а0"+a]px]+a2"x2+... + anl'xn,

Значения нечетких коэффициентов уравнения для одной из агломашин ОАО «ММК» приведены в табл. 3.

Таблица 3

Параметры нечеткой модели электропотребления для агломашины №7 ОАО «ММК»

Коэф-т Переменная Значения для уровней принадлежности а =

-0,5 -0,8 1 0,8 0,5

«0 - -7756 -7050 -6343 -5637 -4931

я, Н 1,045 1,015 0,9847 0,9543 0,924

аг Q.™ 2,598 2,474 2,349 2,225 2,101

а, t заж 3,237 3,101 2,966 2,831 2,695

а, v„ 946,4 934,2 922,0 909,8 897,6

к тоюс 42,04 41,86 41,69 41,51 41,33

Проверка адекватности нечетких моделей производилась по величине средне-квадратической ошибки и отклонению функции принадлежности расчетных значений электропотребления от исходных. Сравнительный анализ адекватности традиционных и нечетких моделей электропотребления приведен в табл. 4

Таблица 4

Сравнительные статистические оценки моделей электропотребления для агломашин ОАО «ММК»

№ машины Вид модели эл потребления Я Р Ср. квадр. ошибка, %

Детерминированная (табл. 2) 0,9232 62,31 5,86

№ 7,10 Нечеткая (табл. 3) при ц ~г. 0,8 0,9244 63,39 2,05

при ц 2: 0,5 0,9253 64,26 1.77

Детерминированная (табл. 2) 0,9038 75,32 6,75

№12 Нечеткая при /¿>0,8 0,9090 76,03 3,68

при /1 £ 0,5 0,9148 76,71 2,46

Таким образом, нечеткие уравнения характеризуется лучшей прогнозирующей способностью и гибкостью в меняющихся условиях производства, что позволяет использовать их в оперативном управлении электропотреблением на нижних уровнях управления.

В четвертой главе рассмотрены проблемы оптимизации режимов электропотребления агломерационного производства.

Наиболее общая постановка этой задачи в соответствии с приведенной выше структурой электропотребления имеет три основных составляющих:

W = тюя\a¿Fx{Vi)A + aJ /^(0,*) с1<2 с1К + ау\Р^Ш) А,д]1 (3)

1 о Об(АГ) н )

где а,, а2, а, - весовые коэффициенты;

II,) - прямые затраты электроэнергии на переработку продукта; ' и, - множество допустимых вариантов управления параметрами процесса;

, ^ (<2, К) - затраты, связанные с выпуском плановых объемов продукта £>

I различного качества К;

Р, (АЖ) - затраты электроэнергии на холостой ход и вспомогательные нужды;

Я - вектор параметров конструкции агрегатов;

N - число типов оборудования (технологий).

В зависимости от уровня управления и различия приоритетов, задача оптимизации может иметь ряд разновидностей:

- первая составляющая Ft(Ut) (при а2 = а, =0) представляет собой наиболее простую задачу минимизации расхода электроэнергии в конкретном технологическом процессе при значительной его энергоемкости процесса или дефиците мощности в энергосистеме;

- при я, = а, = 0 задача нахождения экстремума F1(Q, К) —> ext усложняется необходимостью отыскания оптимального варианта управления для нескольких несводимых критериев одного ранга (min W, max Q, шах К и др.);

- третья составляющая (при а,=а2= 0) описывает задачу оптимизации электропотребления за счет оптимального распределения оборудования и технологий по переделам производства, характерную для завершенного технологического цикла или предприятия в целом

Технически и математически корректное решение задачи оптимизации обеспечивается введением системы ограничений, которая задает допустимые диапазоны изменения режимных параметров, а также учитывает их внутренние взаимосвязи. Первые задаются так называемыми балансовыми ограничениями (односторонними или двухсторонними неравенствами), а вторые - структурными ограничениями в виде аналитических или регрессионных уравнений:

{Xl min — Х1 — шах >

УJ min ~ УJ У j max»

- допустимые диапазоны изменения параметров процесса (балансовые ограничения);

- функционалы, отражающие взаимосвязи параметров (структурные ограничения).

......У "' i

где

У] mm '"УJ (I

уМ.)

Полная схема взаимосвязей технологических факторов для задачи оптимизации электропотребления отдельной агломашины показана на рис.4.

Рис. 4. Направленный граф связей технологических факторов для процесса агломерации.

Для приведенного графа связей принята система структурных ограничений следующего вида:

Q.„ = 263,9-VJ1 + 9,116-Felu+40,15ocHI11 + 0,053 ^+ 1,597 а Qarn план»

Уя = (0,616-Q.™ + 0,041-Н + 2,14- U- 14,47'kTO„K - 35,59- кф^) • 10 "3;

0,7 ¿Уя ¿2,5 м/мин.

Н = 0,1791-Q„/r-2,107' t,,«. + 20,15^™««+23,01; (5)

8-103 ¿Н £11-103кПа;

кф,мс = 8,992-Ю'4- Qwr-1,566-Ю-3-<M»+5.682-ia2- Fe0^-0,l 109-1W +7,895;

2,5 ^кф^ ¿3%.

... и т.д.

В области электропотребления сложных промышленных объектов, таких как агломерационное производство, можно выделить ряд специфических особенностей, затрудняющих решение задачи оптимизации:

- высокая размерность решаемой задачи и интегральные критерии качества, связанные с необходимостью учета множества целей управления (минимум электропотребления, максимум производительности и качества продукции и др.);

- вероятностный характер изменения параметров процесса;

- неполные исходные данные.

Учитывая эти особенности, выбор единого оптимально-компромиссного режима в работе производится путем целевого программирования, реализованного методами нечеткой оптимизации и теории игр. Основная идея состоит в отыскании решений, расположенных как можно ближе к вектору одновременно недостижимых целей (идеальной точке).

При этом, после решения частных задач оптимизации с критериями Q.™.(W/)-»max. Fe.™.(W/)max и W(x„y()->min, их результаты группируются в матрицу возможных решений (матрицу потерь), представленную в табл. 5, строки которой содержат описание альтернатив AJt а столбцы соответствуют критериям С,. Элементы матрицы выражают количественное несоответствие r.j технологического режима Aj относительно критерия С,, т.е. показывают какая доля исследуемого показателя теряется, если осуществляется режим А} вместо оптимального для данного для данного критерия режима Аг При этом нечеткие оценки rLJ записываются в виде ряда а-срезов заданной целевой функции.

Таблица 5

Общий вид нечеткой матрицы возможных решений

Варианты"-—^ С, Сг Сп

А 0

А 0 «,-С

Ат а :г"' 1 *' т,2 0

Поиск оптимально-компромиссного режима производится путем минимизации потерь Гц по отношению ко всем рассматриваемым критериям. Результаты решения данной задачи для одной из агломашин ОАО «ММК» приведены в табл. 6.

Таблица 6

Сводные результаты оптимизации агломерационного процесса

при нечеткой исходной информации

\ Кртро* Овднее <3ап1 = Кт-во* Отмпыкнамфсмпаьй решм Опакитие

так ПК гпп р|)ржаЕ огсушцсш

РвмиХ

ПОМЕ П№ \ нйэпсдаий XI Х2 ХЗ -05 418 1 08 05

1 60586 74120 500СО 500.00 58453 58816 591.55 59518 598,82 -2^6

2 <°- 898.84 125000 12ЮОО аоаоо 95705 96В 80 97110 976:85 983 60 +7,93

3 V, 173 250 225 1 19 165 166 1.68 17) 172 -2,70

4 н 1081670 8925 00 800000 вооаоо 832283 833670 834916» 83® 53 837740 -22£1

5 к„ 68.53 7500 6500 6500 6849 6864 68.78 68.93 690В +Ц36

6 Й200 6500 65 00 6500 6500 6500 65100 6500 6500 +4^4

7 схи ш 078 100 ОТО 081 088 088 088 089 089 + 13,13

8 5597 в) 18 61.55 6091 6066 6064 6063 6062 6061 +8ДЗ

9 КО„ 1300 1128 1330 1352 1274 1270 12.67 1264 1261

10 141 123 108 112 1 16 116 1.16 116 1 16 -17,77

■05 13420 10810 8348

V к 13530 ПОЮ 8617

1 12870 13690 11200 8886 10541164 1062010 105Я6.79 1075&25 108» 71 -6$6

1 I 08 13760 11390 9152

1 8 0.5 13870 11590 9419

Из таблицы видно, что оптимальное управление технологическим процессом позволяет на 5-7% сократить электропотребление при сохранении производительности и повышении качества агломерата. Для этого необходимо:

- уменьшить разряжение в газоотводящем тракте, чтобы сократить подсосы холодного воздуха;

- увеличить газопроницаемость шихты за счет добавления флюсов и улучшения условий окомкования;

- повысить температуру зажигания для интенсификации процесса спекания.

Задача оптимизации электропотребления на более высоких уровнях управления (условие а, = аг = 0 в уравнении(З)), связанная с оптимальном распределением технологий и оборудования по видам работ и переделам производства, по существу еще не реализовывапась в практике энергосбережения. В идеале, начальным этапом ее решения должна являться оптимизация выбора на стадии проектирования предприятия. Для условий действующего производства при наличии нескольких однородных объектов, выпускающих одинаковую продукцию, эта задача трансформируется в перераспределение объемов выпуска продукции из условия минимума электропотребления при заданных технологических ограничениях.

В работе показано решение этой задачи на примере аглоцеха ОАО «ММК», имеющего в своем составе три агломерационные фабрики (13 агломашин). При наличии свободных (недогруженных) производственных мощностей,

возможность оптимизации электропотребления заключается в перераспределении плановых заданий обратно пропорционально удельным энергозатратам данных объектов:

= 2>г 2,

м (6)

где п - количество предприятий (подразделений);

Щ. - суммарное электропотребление группы предприятий, кВтч; IV, - средний удельный расход электроэнергии /-го предприятия, кВт-ч/т; в/ и 6е ~ соответственно производительность каждого /-го предприятия и всего производственного комплекса.

Результаты расчета для ОАО «ММК» показали, что постоянная загрузка менее энергоемких аглофабрик №№ 2 и 3 только до уровня средней производительности 1999-2001 г.г. позволит уменьшить нагрузку аглофабрики №4 (удельное электропотребление которой в 1,2-2 раза выше) и снизить суммарное потребление электроэнергии на 10-15%. Таким образом, в процессе эксплуатации нескольких однородных производственных объектов указанный подход позволяет оценить количественный и качественный уровень использования электроэнергии, связанный с различиями в технологии, организации и объемах производства и осуществлять оптимальное распределение их плановых заданий.

Пятая глава посвящена проблемам оперативного управления режимами электропотребления агломерационного производства, а также совершенствованию системы нормирования и прогнозирования энергозатрат на высших уровнях управления.

Принятые на сегодняшний день методики нормирования, как правило, базируются либо на пооперационных (по-агрегатных) расчетах, либо на экстраполяции текущих удельных энергозатрат на будущий период с учетом только плановой производительности. При этом первый путь достаточно сложен и трудоемок, а второй не обеспечивает достаточной точности расчетов, так как не учитывает изменения существенных условий производства. Поэтому, для повышения оперативности, обоснованности и точности расчета норм в работе используется принцип автономного определения энергозатрат для каждого уровня управления с учетом своей специфической совокупное™ значимых факторов производства.

Проведенный регрессионный анализ и экспертные оценки показали, что месячное электропотребление вспомогательных переделов аглоцеха определяется, в основном, только их производительностью, а для аглофабрик расход электроэнергии, помимо производительности, в значительной мере зависит от состава перерабатываемого сырья и, в частности, от доли тонких концентратов в шихте. С учетом этого предложена новая размерность удельных энергозатрат кВт-ч / (т • % танк), отражающая реальные закономерности электропотребления и существенно повышающая точность расчета норм, о чем свидетельствует рис. 5. Таким образом, исключается необоснованное занижение или завышение нормативного электропотребления в изменяющихся условиях производства.

rBj ч / г

Рис. 5. Сравнение фактаческого и расчетного значений удельного

электропотребления для аглофабрики №4 ОАО «ММК»: а - с размерностью кВтч/т, б - с размерностью кВт-ч/(т-%тонк)

Найденные в работе закономерности и методологические подходы позволили разработать принципы автоматизированного оперативного управления электропотреблением в агломерационном производстве, сочетающие математическое моделирование и эвристический анализ технологических режимов.

Рассматривая агломерационное производство, как законченный технологический цикл, его структуру управления можно представить как двухуровневую систему, в которой элементами нижнего уровня являются отдельные агрегаты (агломашины), а центром - планирующий орган предприятия (аглофабрики). При этом модели управления нижнего уровня могут иметь достаточно сложную структуру и описываются нечеткими уравнениями, в которых значения режимных параметров могут изменяться технологами, а объем производства и состав сырья задаются системой верхнего уровня:

Q»ra: Л|0/,2-*«> ht> zw) = х) + {ь,мz) max;

Кач - во: fu (xlt, xi 2, xl 4 ,xl6, z, s, z,,) = (a,,, x) + (bl t, zj -> max; (7)

w = /¡Axu> xI,2> xI,}< xI,t> zt,i) = x) + {bi,}>-> min;

где Jt, - производительность /-й агломашины, т/час или т/смен;

7,2 - обобщенный показатель качества агломерата (содержание Fe, %); fu - электропотребление i -й агломашины, кВт ч, х - вектор управляемых переменных (технологический режим); z - вектор неуправляемых переменных (состав сырья).

Управляющий центр интересуют только обобщенные показатели: выпуск и качество продукции и материальные (энергетические) затраты, т.е. при передаче информации на верхний уровень происходит ее агрегирование, и от элементов к центру поступает не вектор технологического режима х,, а некоторый векторный показатель работы элементов = (/_,(*,), —,/,1„(х1)), размерность которого

существенно меньше.

Поскольку смысл управляющих решений центра должен сводиться к достижению максимальной эффективности производства, в качестве целевой функции верхнего уровня в работе приняты технико-экономические показатели производства в денежном эквиваленте:

I I

где ц!Л - условная цена агломерата (по переделу), руб./т; ц: 3 - цена электрической энергии, руб./кВт-ч.

В основе системы управления лежит математический аппарат теории нечетких множеств. При этом модель процесса (9) и ограничения (10) на высшем уровне управления задаются нечеткими функциями, а принятие решения осуществляется экспертом в ходе человеко-машинной процедуры (диалога):

Н0 = тах, (9)

н к ь, к = 1.....М; (10)

где Нк - обобщенные векторные показатели работы по всем /-м элементам нижнего уровня

Удобство такой системы управления во многом зависит от того, будут ли предлагаемые ЭВМ варианты достаточно естественными для диспетчера-оператора, поэтому будем считать, что ограничения (10) формируются им словесно, например «Допустимо, чтобы показатель Я, был не меньше значения с, и желательно, чтобы не меньше, чем с2». Этой фразе можно поставить в соответствие нечеткое множество, функция принадлежности для которого определяется формулой:

0, если Н\ ^ с,;

>,(#,) = ■ (Я,-с,)/(с2-с,), если с, <; //, < с2; (10

1, если Я|>с2;

Таким образом, каждому к -му ограничению (к = 1, М) ставится в соответствие функция принадлежности /ик (Нк). Сходным образом можно построить нечеткое множество, соответствующее целевой функции Н0.

Будем считать, что управляющий центр стремится максимизировать свою функцию полезности, характеризующую эффективность производства, которая определяется через функции принадлежности /ик (Нк) и вектор весов

щ, (к = (Щ):

и(Н, ш) = и(ц0(Й0),..., ЦМ{НМ), а0,..., <»м),

(12)

где сок указывает степень важности к -го частного критерия управления Нк и представляет собой относительную долю компонентов оптимально-компромиссного режима в задаче нечеткой многоцелевой оптимизации, описанной выше.

В целом, алгоритм оперативного управления состоит из следующих шагов:

- формирование начальных значений управляющих сигналов со^ и решение локальных задач оптимизации для нижнего уровня в виде:

- Л,(*,*) - 3 -¿.зОс.г) -> тах; (13)

- решение задачи центра (8) и предоставление результатов лицу, принимающему решение (диспетчеру);

- выбор нечетких лингвистических оценок на основании предварительно заданных терм-множеств типа := {"мало", "норма", "много") и формирование соответствующих нечетких координирующих сигналов, как это показано в табл. 7.

- реализация принятого решения - изменение технологического режима.

Таблица 7

Формирование координирующих сигналов центра в процессе адаптивного управления режимом электропотребления

Показатель Терм-множества Лингвистические команды Координирующий сигнал Значения отн.ед

Производитель-кость агломашины, т «низкая» «средняя» «высокая» «увеличить» «оставить» «уменьшить» 0,349-0,364 0,364 - 0,393 0,393-0,408

Расход электроэнергии, кВт-ч «низкий» «средний» «высокий» «увеличить» «оставить» «уменьшить» 5,, 0,592 - 0,607 0,607-0,636 0,636 - 0,651

Численные значения координирующих сигналов в приведенной таблице соответствуют компонентам оптимально-компромиссного режима (в относительных единицах) в задаче многоцелевой оптимизации процесса спекания агломерата, поэтому при корректировке технологического режима диспетчер-технолог изменяет приоритеты управления в зависимости от текущих производственных условий.

Если полученные результаты расчета не устраивают диспетчера, он вновь корректирует управляющие команды и отправляет их на элементы нижнего уровня. В итоге активный диалог диспетчера-технолога и ЭВМ позволяет достигнуть компромиссного режима, более приемлемого в реальных условиях производства, а также облегчить работу и расширить возможности технологов, которые в своей деятельности руководствуются не только жесткими альтернативами, но и своей интуицией и опытом.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В работе поставлена и решена актуальная задача повышения эффективности использования электроэнергии в условиях агломерационного производства путем установления закономерностей электропотребления его основных переделов, а также разработки и обоснования научно-методических вопросов нормирования, прогнозирования и оперативного управления расходом электроэнергии.

Основные результаты проведенных экспериментальных и теоретических исследований состоят в следующем:

1. Установлены закономерности формирования энергозатрат в агломерационном производстве, отражающие количественные соотношения между электропотреблением и составом сырья, режимом спекания и качеством агломерата с использованием математического аппарата теории нечетких множеств, который позволил учесть неопределенность исходных данных и нестационарные режимы работы.

2. Полученные закономерности обеспечивают повышение обоснованности и точности расчетов показателей электропотребления в зависимости от конкретных производственных и технологических условий. Это позволяет использовать их для анализа и контроля за расходом электроэнергии, а также для расчета норм и лимитов электропотребления на разных уровнях управления агломерационного производства.

3. Рассмотрены пути оптимизации режимов электропотребления и принципы оперативного управления технологическим процессом, позволяющие снизить потребление электрической энергии на 5-7% при сохранении производительности и повышении качества выпускаемого агломерата.

4. На основе нечеткой постановки задачи оптимизации разработаны принципы адаптивного управления режимом электропотребления агломашины в процессе активного диалога «диспетчер-ЭВМ», позволяющие достигнуть компромиссного технологического режима, реализуемого в реальных условиях производства.

5. Предложена методика оценки эффективности электроиспользования на высших уровнях управления, которая позволяет провести анализ различия энергозатрат для однородных технологических объектов (аглофабрик), установить неиспользованные резервы энергосбережения и рационально распределить плановые задания и лимиты электроэнергии с учетом объективных различий энергоемкости производства.

6. По результатам проведенных исследований совместно с лабораторией электроиспользования центра энергосберегающих технологий (ЦЭСТ) ОАО «ММК» разработан комплекс мероприятий, по снижению энергозатрат в аглоцехе комбината, основанный на целенаправленном изменении режимов электропотребления и повышении эффективности работы технологического оборудования.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Шеметов А.Н. Моделирование энергопотребления в агломерационном производстве // Энергетики и металлурги настоящему и будущему России: Тез. докл. 2-й Всероссийской науч.-техн. конф. аспирантов и студентов / Под общ. ред. Б.К. Сеничкина. - Магнитогорск: МГТУ, 2001. - С. 18.

2. Шеметов А.Н. Использование логики нечетких множеств для моделирования электропотребления в агломерационном производстве // Энергосбережение - теория и практика: Труды 1-й Всероссийской школы-семинара молодых ученых и специалистов. - М.: Изд-во МЭИ, 2002. - С. 262-265.

3. Шеметов А.Н. Моделирование электропотребления при агломерации железных руд с использованием методов нечеткой идентификации. - М., 2002. - 9 с. Деп. в ВИНИТИ 28.05.02, № 944 - В 2002.

4. Шеметов А.Н., Олейников В.К. Повышение адекватности моделей элек-тро-потребления в агломерационном производстве с использованием нечетких функций // Энергетики и металлурги настоящему и будущему России: Тез. докл. 3-й Всероссийской научно-технической конф. аспирантов и студентов / Под общ. ред. Б.К. Сеничкина. - Магнитогорск: МГТУ, 2002. - С. 5.

5. Никифоров Г.В., Олейников В.К., Шеметов А.Н. Об оптимальных режимах электропотребления в условиях металлургического производства // Электрика. - 2002. - №3. - С. 9-13.

6. Шеметов А.Н., Олейников В.К. Оптимизация электропотребления в агломерационном производстве при нечеткой исходной информации // Электроснабжение, электрооборудование, энергосбережение: Тез. докл. / Под ред. Б.И. Кудрина, Российский химико-технологический институт им. Д.И. Менделеева, Новомосковский институт. - Новомосковск, 2002. - С. 150-152.

7. Олейников В.К., Шеметов А.Н. Управление электропотреблением в агломерационном производстве при нечеткой исходной информации // Электрика. -2003.-№5.-С. 24-27.

8. Шеметов А.Н., Олейников В.К. Оптимизация распределения лимитов электроэнергии для группы однородных промышленных объектов // Энергетики и металлурги настоящему и будущему России: Тез. докл. 4-й Всероссийской научно-технической конф. аспирантов и студентов / Под общ. ред. Б.К. Сеничкина. - Магнитогорск: МГТУ, 2003. - С. 21.

9. Шеметов А.Н. Основные принципы нормирования расхода электроэнергии в агломерационном производстве // Энергосбережение, теплоэнергетика и металлургическая теплотехника: Межвуз. сб. науч. тр. - Магнитогорск, МГТУ, 2003.-С. 41-47.

I 1

Подписано в печать 08.09.03. Формат 60x84 1/16. Бумага тип.№ 1. Плоская печать. Усл.печ.л.1,0. Тираж 100 экз. Заказ 644

455000, Магнитогорск, пр. Ленина, 38 Полиграфический участок МГТУ

М5214

2ооМ ;

(♦

i j

Оглавление автор диссертации — кандидата технических наук Шеметов, Андрей Николаевич

ВВЕДЕНИЕ

СОДЕРЖАНИЕ

1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1. Обзор исследований в области электропотребления агломерационного производства.

1.2. Цели и задачи исследования.

2. ВЛИЯНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ФАКТОРОВ НА ЭНЕРГОЗАТРАТЫ ПРИ АГЛОМЕРАЦИИ ЖЕЛЕЗНЫХ РУД.

2.1. Структура электропотребления агломерационного производства по уровням управления и переделам.

2.1.1. Участок усреднения концентрата.

2.1.2. Корпус дробления известняка.

2.1.3. Сероулавливающие установки.

2.2. Технологические особенности процесса агломерации с точки зрения энергозатрат.

2.3. Режимы работы газодутьевого оборудования и их влияние на электропотребление аглофабрики.

3. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ ДЛЯ НИЖНЕГО УРОВНЯ УПРАВЛЕНИЯ АГЛОМЕРАЦИОННОГО ПРОИЗВОДСТВА.

3.1. Основные закономерности электропотребления при агломерации железорудных концентратов.

3.2. Статистическая оценка исходных данных.

3.3. Обоснование набора переменных модели электропотребления.

3.4. Нечеткая идентификация электропотребления агломерационного производства.

3.4.1. Основные понятия и элементы теории нечетких множеств.

3.4.2. Методика нечеткой идентификации технологических объектов

3.4.3. Нечеткая идентификация электропотребления для нижнего уровня управления агломерационного производства.

3.4.4. Проверка адекватности нечетких моделей электропотребления

4. ОПТИМИЗАЦИЯ ЭНЕРГОЗАТРАТ В АГЛОМЕРАЦИОННОМ ПРОИЗВОДСТВЕ.

4.1. Общая постановка задачи оптимизации электропотребления.

4.2. Особенности оптимизационной задачи в условиях нечеткой информации

4.3. Нечеткая оптимизация процесса спекания шихты на агломашине.

4.4. Оптимизация электропотребления на высших уровнях управления агломерационного производства.

5. ОПЕРАТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ РЕЖИМАМИ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ АГЛОМЕРАЦИОННОГО ПРОИЗВОДСТВА.

5.1. Особенности формирования энергозатрат на уровне аглоцеха.

5.2. Совершенствование системы нормирования и планирования расхода электроэнергии.

5.3. Оперативное управление режимами электропотребления по комплексному критерию.

Введение 2003 год, диссертация по электротехнике, Шеметов, Андрей Николаевич

Идея работы заключается в том, что повышение эффективности использования электроэнергии может быть достигнуто на основе установления математических зависимостей электропотребления от основных технологических и режимных факторов агломерационного процесса с учетом специфических закономерностей формирования энергозатрат, многокритериальное™ и возможной неопределенности управленческих задач на различных уровнях производственной структуры.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи:

- с учетом неопределенности технологических показателей на нижних уровнях производства и неоднозначности критериев управления построены не6 четкие математические модели электропотребления и рассмотрены пути оптимизации режимов электропотребления отдельных агломашин и аглофабрики в делом;

Основные положения, выносимые на защиту и научная новизна работы:

1. Установление степени влияния производственных факторов на расход электроэнергии и определение закономерностей, связывающих электропотребление основных переделов агломерационного производства с их основными технологическими параметрами.

3. Методика оптимизации электропотребления при агломерации в условиях нескольких независимых критериев управления на основе синтеза теории игр и нечеткого линейного программирования и принципы адаптивного диалогового 7 управления технологическим процессом агломерации при нечеткой исходной информации.

4. Закономерности электропотребления на высших уровнях управления агломерационного производства, связывающие расход электроэнергии с производительностью процесса и составом перерабатываемого сырья.

5. Методика нормирования расхода электроэнергии для агломерационных фабрик, учитывающая различие условий работы при помощи комплексного удельного показателя электропотребления, отнесенного к объему производства агломерата и газопроницаемости аглошихты.

6. Комплексная оценка и сравнение энергоэффективности однородных производственных объектов (на примере аглофабрик) и методика рационального распределения плановых заданий и лимитов электроэнергии в соответствии с энергоемкостью каждого конкретного производства.

Достоверность и обоснованность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждаются

Практическая ценность работы:

1. Найденные закономерности электропотребления обеспечивают повышение обоснованности и точности расчетов показателей электропотребления в зависимости от конкретных производственных и технологических условий. Это позволяет использовать их для анализа и контроля за расходом электроэнергии, а также для расчета норм и лимитов электропотребления на разных уровнях управления агломерационного производства.

3. Нечеткая постановка задачи оптимизации обеспечивает адаптивное управление процессом агломерации в результате активного диалога «диспетчер-ЭВМ» и позволяет достигнуть компромиссного технологического режима, реализуемого в реальных условиях производства. Это облегчает работу и расширяет возможности диспетчера-оператора, который в своей деятельности может руководствоваться конкретной ситуацией на производстве, прибегая при этом к помощи своей интуиции и опыта.

Реализация результатов работы:

1. Предложенные математические модели электропотребления и методики использованы для анализа и прогнозирования расхода электроэнергии в аглоце-хе ОАО «ММК». При этом показано, что полученные зависимости характеризуются лучшей предсказательной способностью в меняющихся условиях производства, чем принятые на сегодняшний день методики нормирования и прогнозирования энергозатрат, не учитывающие изменения условий работы основного технологического оборудования.

2. По результатам оптимизационных расчетов совместно со специальной лабораторией электроиспользования центра энергосберегающих технологий 9

ЦЭСТ) ОАО «ММК» разработан комплекс мероприятий, направленный на снижение энергозатрат в аглоцехе комбината, основанный на целенаправленном изменении режимов электропотребления и повышении эффективности работы технологического оборудования.

Апробация работы: Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на Всероссийской научно-технической конференции аспирантов и студентов «Энергетики и металлурги настоящему и будущему России» (г. Магнитогорск, 2000-2003 г.г), Школе-семинаре молодых ученых и специалистов «Энергосбережение - теория и практика» (г. Москва, 2002 г.), Федеральной научно-технической конференции «Электроснабжение, электрооборудование, энергосбережение» (г. Новомосковск, 2002 г.) и научных семинарах кафедры «Электроснабжение промышленных предприятий» Магнитогорского государственного технического университета.

Публикации: По результатам выполненных исследований опубликовано 12 печатных работ [171, 184-194].

Заключение диссертация на тему "Управление режимами электропотребления агломерационного производства с целью повышения его эффективности"

Основные результаты проведенных исследований состоят в следующем:

1. Теоретические и экспериментальные исследования позволили установить главные факторы, определяющие расход электроэнергии при агломерации. Это дает возможность более глубоко проанализировать характер и структуру энергозатрат агломерационного производства и в том числе их зависимость от производительности основных переделов и агрегатов и от качества перерабатываемого железорудного сырья.

2. Выделены наиболее энергоемкие переделы агломерационного производства, потребляющие до 80% электроэнергии, к которым относятся спека-тельные отделения аглофабрик и сероулавливающие установки. Анализ режимов их работы показал, что электропотребление на нижних уровнях управления определяется газопроницаемостью аглошихты, которая зависит от содержания тонкозернистых концентратов, условий окомкования и высоты слоя шихты на аглоленте, а также режимом спекания - температурой в горне агломашины, скоростью аглоленты и разряжением в газоотводящем тракте.

3. Подробно рассмотрены существующие методики теоретического (аналитического) описания процесса агломерации, и сделан вывод о их непригодности для применения в практических, особенно оперативных, расчетах из-за их большой трудоемкости и несовершенства методов и средств измерений технологических параметров процесса. Основным путем расчета электропотребления признано его статистическое моделирование с учетом только наиболее значимых и достоверно определяемых технологических и производственных показателей.

4. Установлено, что неопределенностью исходных данных при описании электропотребления на нижних уровнях управления (отдельный передел или агрегат) связана с невозможностью учесть все особенности технологического процесса, особенно при отклонениях от нормального режима работы. Для моделирования технологического процесса в меняющихся условиях производства предложено использовать математический аппарат теории нечетких множеств, позволяющий более корректно экстраполировать полученные модели при оптимизационных расчетах и оперативном управлении.

5. Доказана возможность снижения энергозатрат при производстве агломерата с сохранением производительности и качества продукции только за счет оптимизации технологического режима. Сформулированы основные критерии управления и предложена методика определения оптимально-компромиссного режима при нечетких исходных данных, построенная на основе синтеза классической теории игр и теории нечетких множеств.

6. Предложены основные пути снижения энергозатрат и повышения эффективности агломерационного производства, направленные на изменение сырьевого режима, увеличение газопроницаемости спекаемого слоя, уменьшение разряжения в вакуум-камерах агломашины и повышение температуры зажигания в горне для интенсификации процесса спекания. Проведенные расчеты показали, что внедрение данных мероприятий позволит на 6,9% снизить расход электроэнергии и на 8-17% улучшить качество агломерата при сохранении производительности процесса на прежнем уровне.

7. Учитывая принципиальное отличие задач управления на высших уровнях производства, обосновано применение принципа автономного расчета электропотребления для каждого уровня с учетом свойственных только ему закономерностей. Получены многофакторные модели электропотребления для среднего уровня управления (аглоцеха), учитывающие помимо производительности состав агломерационного сырья, что позволяет использовать их для анализа и контроля за расходом электроэнергии, а также для расчета норм и лимитов электропотребления в зависимости от конкретных производственных и технологических условий. Для более обоснованной корректировки лимитов электропотребления и сопоставления результатов работы аглофабрик предложено использовать комплексный показатель удельного расхода электроэнергии с размерностью «кВт-ч / (т-%ТОнк)»> учитывающий различие энергозатрат при изменении состава перерабатываемого сырья.

8. При сопоставлении результатов работы нескольких однородных объектов агломерационного производства (аглофабрик) выявлены дополнительные возможности энергосбережения, заложенные в оптимальном выборе оборудования и перераспределении плановых заданий между различными агрегатами или предприятиями. Расчет на примере аглоцеха ОАО «ММК» показал, что внедрение подобных мероприятий позволит снизить нагрузку более энергоемкого оборудования и сократить суммарное электропотребление аглоцеха на 10 - 15%, а в условиях дефицита электроэнергии рационально распределить лимиты электроэнергии с учетом объективных различий удельных энергозатрат для сокращения суммарного недоотпуска продукции.

9. Для реализации оптимальных режимов электропотребления сформулирован алгоритм оперативного управления технологическим процессом, базирующийся на теории нечеткой многоцелевой оптимизации и принципе адаптивного управления производством. Предложенный подход предусматривает активный диалог диспетчера и ЭВМ и позволяет в реальных условиях достигнуть компромиссного режима с учетом конкретной ситуации на производстве, а также интуиции и опыта технолога.

Реализация результатов работы производилась на базе ОАО «ММК». При этом предложенные математические модели электропотребления и методики использованы для анализа и прогнозирования расхода электроэнергии в аглоце-хе в период 2000-2001 г.г. Исследования показали, что полученные зависимости характеризуются лучшей предсказательной способностью в меняющихся условиях производства, чем принятые на сегодняшний день методики нормирования и прогнозирования энергозатрат, не учитывающие изменения состава сырья и условий работы основного технологического оборудования аглофабрик.

По результатам оптимизационных расчетов совместно со специальной лабораторией электроиспользования центра энергосберегающих технологий (ЦЭСТ) ОАО «ММК» разработан комплекс мероприятий, направленный на снижение энергозатрат в аглоцехе комбината, основанный на целенаправленном изменении режимов электропотребления и повышении эффективности работы технологического оборудования, внедрение которого предполагается осуществить параллельно с реконструкцией агломерационного производства в 2003-2004 г.г.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В настоящей работе поставлена и решена актуальная задача повышения эффективности использования электроэнергии в условиях агломерационного производства путем установления закономерностей электропотребления его основных переделов, а также разработки научно-методических вопросов нормирования, прогнозирования и оптимизации расхода электроэнергии, направленных на снижение энергозатрат и повышение оперативности и точности расчетов показателей электропотребления.

Библиография Шеметов, Андрей Николаевич, диссертация по теме Электротехнические комплексы и системы

1. Вейц В.И. Экономия электроэнергии в промышленности. М.: Гос-энергоиздат, 1947. - 560 с.

2. Тайц A.A. Методика нормирования удельных расходов электроэнергии. М.: Госэнергоиздат, 1946. - 450 с.

3. Гофман И.В. Госпитальник Г.Л. Организация и планирование энергохозяйств промышленных предприятий. М.-Л.: Госэнергоиздат, 1954. - 439 с.

4. Гофман И.В. Нормирование потребления энергии и энергетические балансы промышленных предприятий. М.: Энергия, 1966. - 319 с.

5. Авилов-Карнаухов Б.Н. Нормирование электроэнергии для угольных шахт. М.: Углетехиздат, 1958. - 199 с.

6. Авилов-Карнаухов Б.Н. Электроэнергетические расчеты для угольных шахт. М.: Недра, 1969. - 103 с.

7. Авилов-Карнаухов Б.Н., Зюбровский Л.Г. Экономия электроэнергии на рудообогатительных фабриках. М.: Недра, 1987. - 159 с.

8. Олейников В.К., Белых Б.П., Махнев A.M. К выбору факторов, определяющих электропотребление карьерных механизмов // Научные труды Магнитогорского горно-металлургического ин-та. Вып. 86. - Магнитогорск, 1970. - С. 3-6.

9. Белых Б.П., Свердель И.С., Олейников В.К. Энергетические характеристики и электропотребление на горнорудных предприятиях. М.: Недра, 1971. — 248 с.

10. Олейников В.К. Анализ и планирование электропотребления на горных предприятиях. М.: Недра, 1983. - 192 с.

11. Инструкция по нормированию расхода электроэнергии на производство агломерата и окатышей на предприятиях Минчермета СССР / Олейников В.К., Махнев A.M., Патшин Н.Т. и др. М.: КМБ Минчермета СССР, 1981. - 43 с.

12. Инструкция по нормированию расхода электроэнергии на производство марганцевой и хромитовой руд и нерудных ископаемых на предприятиях Минчермета СССР / Олейников В.К., Патшин Н.Т., Непошеваленко И.А. и др. -М.: КМБ Минчермета СССР, 1981. 69 с.

13. Олейников В.К., Никифоров Г.В. Анализ и управление электропотреблением на металлургических предприятиях. Магнитогорск: МГТУ, 1999. - 219 с.

14. Указания по определению электрических нагрузок в промышленных установках. Инструктивные указания по проектированию электротехнических промышленных установок / Тяжпромэлектропроект. М.: Энергия, 1968. - №6.

15. ГОСТ 27322-87. Энергобаланс промышленного предприятия. Общие положения.

16. ГОСТ Р 51379-99. Энергосбережение. Энергетический паспорт промышленного потребителя топливно-энергетических ресурсов. Основные положения. Типовые формы.

17. ГОСТ Р 51387-99. Энергосбережение. Нормативно-методическое обеспечение. Основные положения.

18. ГОСТ Р 51749-2001. Энергосбережение. Энергопотребляющее оборудование общепромышленного применения. Виды. Типы. Группы. Показатели энергетической эффективности. Идентификация.

19. РД 34.09.101-94. Типовая инструкция по учету электроэнергии при ее производстве, передаче и распределении.

20. Р 50-605-89-94. Рекомендации по стандартизации. Энергосбережение. Порядок установления показателей энергопотребления и энергосбережения в Документации на продукцию и процессы.

21. Кудрин Б.И. Организация, построение и управление электрическим хозяйством промышленных предприятий на основе теории больших систем: Монография. М.: Центр системных исследований, 2002. - 368 с.

22. Кудрин Б.И. Основы комплексного метода расчета электрических нагрузок. // Промышленная энергетика. 1986. - № 11. - С. 23-26.

23. Кудрин Б.И. Проблемы электроэнергетики и техноценологическое определение параметров электропотребления и норм как основа энергосбережения // Электрификация металлургических предприятий Сибири. Вып.6. - Томск: Изд-во Томск, ун-та, 1989. - С. 3-10.

24. Кудрин Б.И. О теоретических основах и практике нормирования и энергосбережения //Промышленная энергетика. 2000. - №6. - С.33-36.

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

26. Никифоров Г.В. Совершенствование нормирования и планирования электропотребления в промышленном производстве // Промышленная энергетика. 1999. - №3. - С. 27-29.

27. Никифоров Г.В. Оперативная оценка энергопотребления металлургического предприятия // Сталь. — 1999. №7. - С. 81-83.

28. Никифоров Г.В. Прогнозирование электропотребления металлургических предприятий с использованием многофакторных регрессионных моделей // Сталь. 1999. - № 11. - С. 83-86.

29. Никифоров Г.В., Заславец Б.И. Энергосбережение на металлургических предприятиях: Монография. Магнитогорск: МГТУ, 2000. - 283 с.

30. Свердель И.С., Краснянский Е.А. Электроиспользование на обогатительных фабриках железорудной промышленности. М.: Металлургиздат, 1959. - 150 с.

31. Марасанов В.М. Математическое описание процесса дробления в ще-ковой дробилке // Изв. вузов. Горный журнал. 1967. - №2. - С. 160-166.

32. Абрамов Г.Л., Ахлюстин В.К., Троп А.Е. Исследование электропотребления объектами измельчения в условиях обогатительных фабрик Джезказганского ГМК // Изв. вузов. Горный журнал. 1975. - № 10. - С. 139-145.

33. Морозов Е.Ф. Оптимизация режима работы электропривода стержневой мельницы МСЦ-32 // Оптимизация систем электроснабжения и режимов Электропотребления на предприятиях цветной металлургии. М.: Металлургия, 1969.-С. 71-86.

34. Махнев A.M., Белых Б.П., Олейников В.К. Применение метода ранговой корреляции при исследовании энергетических характеристик конусных дробилок // Научные труды Магнитогорского горно-металлургического ин-та. -Вып. 86. Магнитогорск, 1970. - С. 27-32.

35. Белых Б.П., Махнев A.M., Олейников В.К. К вопросу об энергетических характеристиках шаровых мельниц. Изв. вузов. Горный журнал. - 1970. -№9.-С. 167-169.

36. Махнев A.M. Исследование электропотребления железорудных обогатительных фабрик: Автореферат диссертации на соискание уч. степени канд. техн. наук. Свердловск, 1973. - 26 с.

37. Зайцев Г.З., Мухин В.В., Панин К.А. Коэффициенты использования основного оборудования обогатительных и агломерационных фабрик // Промышленная энергетика. 1981. - №8. - С.29-30.

38. К определению удельного расхода электроэнергии при агломерации магнетитового концентрата / Р.Б. Авринский, B.C. Туров, В.Г. Нильсен и др. // Промышленная энергетика. 1970. - №8. - С. 29.

39. Коротич В.И. Газодинамика агломерационного процесса. М.: Металлургия, 1969. - 207 с.

40. Кухарь A.C., Мартыненко В.А., Левченко Н.З. Исследование влияния параметров окружающей среды на расход электроэнергии при производстве агломерата // Промышленная энергетика. 1973. - № 11. - С. 41-42.

41. Теплотехнические расчеты агрегатов для окускования железорудных концентратов / C.B. Базилевич, В.М. Бабошин, Я. Л. Белоцерковскй и др. М.: Металлургия, 1979.-208 с.

42. Некоторые закономерности электропотребления при агломерации железных руд / В.К. Олейников, A.M. Махнев, Н.Т. Патшин и др. // Промышленная энергетика. 1982. -№ 6. - С. 21-23.

43. Теплотехника и газодинамика агломерационного процесса: Материалы республиканского семинара / Под ред. В.А. Щураха. Киев: Наукова думка, 1983.- 165 с.

44. Коротич В.И. Удельный расход воздуха на агломерацию // Изв. вузов. Черная металлургия. 1992. - № 3. - С. 10-11.

45. Определение газоплотности вакуумной системы агломашин / A.A. Ав-деенко, В.И. Клейн и др. // Изв. вузов. Черная металлургия. 1999. - № 4. - С.7-9.

46. ВНИИМТ и ПТП «Уралэнергочермет». Методика расчета подсосов воздуха в газоотводящий тракт агломерационной машины и расхода электроэнергии. Утверждена письмом Черметэнерго МЧМ СССР № 08-60 от 31.03.80 г.

47. Исследование резервов снижения расхода электроэнергии на аглофаб-риках Минчермета СССР: Отчет НИР / Магнитогорский горно-металлургический Ин-т.; научн. рук. темы В.К. Олейников. № ГР 81055416. - Магнитогорск, 1982. -76 с.

48. Волобринский С.Д. Некоторые вопросы нормирования электропотребления и составление электробалансов предприятий // Промышленная энергетика. 1969.-№2. -С. 9-12.

49. Временная инструкция по нормированию расхода электроэнергии на железорудных предприятиях Министерства черной металлургии СССР. М.: Черметинформация, 1976. - 97 с.

50. Основные положения по нормированию расхода топлива, тепловой и электрической энергии в народном хозяйстве. М.: Атомиздат, 1980. - 16 с.

51. Рекомендации по совершенствованию и разработке методического обеспечения нормирования расхода тепловой и электрической энергии в производстве. М.: Изд. НИИПин при Госплане СССР, 1980. - 42 с.

52. Инструкция по нормированию расхода электроэнергии на производство агломерата и окатышей на предприятиях Минчермета. М.: КМБ Минчермета СССР, 1981. - 69 с.

53. Гордеев В.В., Васильев И.Е., Щуцкий В.И. Управление электропотреблением и его прогнозирование. Ростов на Дону: Изд-во Ростовского ун-та, 1991.- 104 с.

54. Кудрин Б.И. Авдеев В.А., Якимов А.Е. Информационный банк «Черме-тэлектро». М.: Электрика, 1995. - 20 с.

55. Ищенко А.Д. Статические и динамические свойства агломерационного процесса. М.: Металлургия, 1972. - 320 с.

56. Гончаров Ю.Г., Дримбо A.B. Ищенко А.Д. Автоматизация процессов окускования железных руд. М.: Металлургия, 1983. - 190 с.

57. Влияние технологических факторов на процесс агломерации тонкоиз-мельченных концентратов. / Е.В. Максимов, Т.Е. Жандильин, Б.С. Фиалков и др. // Изв. АН СССР. Металлы. 1983. - №1. - С. 20-23.

58. Автоматизация фабрик окускования железных руд и концентратов / Н.В. Федоровский, В.В. Даньшин, В.И. Губанов и др. М.: Металлургия, 1986. -207 с.

59. Маковский В.А., Власюк Ю.Н., Карнышов Ю.В. Оптимальное управление агломерационным процессом. Киев: Вища школа, 1987. - 121 с.

60. Сигуа Р.И. Автоматизированное управление процессами обогащения и агломерации железных руд и концентратов. М.: Недра, 1989. - 190 с.

61. Принципы построения математических моделей в АСУТП производства железорудных окатышей / А.П. Буткарев, Е.В. Некрасова, Н.Г. Машир и др. // Сталь.- 1990.- №3.-С. 15-21.

62. Юсфин Ю.С., Каменов А.Д., Буткарев А.П. Управление окускованием железорудных материалов. М.: Металлургия, 1990 - 280 с.

63. Буткарев A.A., Буткарев А.П. Оптимизация параметров процесса термообработки окатышей на конвейерных машинах // Сталь. 2000. - №4. - С. 10-15.

64. Панишев Н.В., Трейбач О.Н. Совершенствование методики обработки технологических параметров работы агломашины // Изв. вузов. Черная металлургия. 1992. - №3. - С. 18-20.

65. Автоматизация металлургических агрегатов / Ю.В. Липухин, Ю.И. Булатов, К. Адельман и др. М.: Металлургия, 1992. - 304 с.

66. Управление технологическими процессами на агломашине с использованием АСУТП / С.Л. Зевин, В.В. Греков, Г.М. Моне и др. // Сталь. 1994. - №3. -С. 13-15.

67. Петрушев С.Н. Развитие некоторых положений современной теории и технологии производства агломерата // Сталь. 1998. - №3. - С. 3-8.

68. Бородюк В.П., Голяс Ю.Е. Применение линейного программирования для оптимизации промышленного объекта по его статистической модели: Труды МЭИ. Вып. 68. - М.: МЭИ, 1969. - С. 36-48.

69. Андреева Е.А. Необходимые и достаточные условия оптимальности для дискретных управляемых процессов // Техническая кибернетика. 1989. -№2.-С. 186- 188.

70. Копцев Л.А., Никифоров Г.В. Основные подходы к оптимизации энергобаланса металлургического предприятия на примере ОАО «ММК» // Электротехнические системы и комплексы: Межвуз. сб. научн. тр. Вып. 4. - Магнитогорск: МГТУ, 1998. - С. 184-187.

71. Беляев Л.С. Решение сложных оптимизационных задач в условиях неопределенности. -Новосибирск: Наука, 1978. 128 с.

72. Гордеев В.И., Агеев С.П. Оптимизация распределения лимитов мощности при нечеткой исходной информации // Изв. вузов СССР. Электромеханика. -1986. -№12. -С. 44-50.

73. Гордеев В.И. Морхов А.Ю. Принципы расчета максимума мощности группы электроприемников в условиях неопределенности информации // Изв. вузов СССР. Электромеханика. 1988. - №9. - С. 36-40.

74. Шумилова Г.П., Готман Н.Э., Старцева Т.Б. Модель суточного прогно-зироания нагрузок ЭЭС с использованием нечетких нейронных сетей // Изв. РАН. Энергетика. 2001. - №4. - С. 52-55.

75. Подковальников C.B. Нечеткая платежная матрица для обоснования решений в энергетике в условиях неопределенности // Изв. РАН. Энергетика. -2001. -№4. С. 164-173.

76. Zadeh L.A. Fuzzy sets. // Inf. Contr. 1965. - №8. - P. 338-353.

77. Zadeh L.A. Fuzzy ordering. // Inf. Sei. 1971. - №3. - P. 117-200.

78. Fuzzy Sets and Their Applications to Cognitive and Decision Processes / Zadeh L.A., Fu K.S., Tanaka K. and al. -N.Y.: Academic Press, 1975. P. 3-41.

79. Zadeh L.A. Fuzzy sets and information granularity. // Advances in Fuzzy Set Theory and Applications. Amsterdam: North-Holland, 1979. - P. 4-17.

80. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений. // Математика сегодня. М.: Знание, 1974. - С. 5-49.

81. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. -М.: Мир, 1976. 165 с.159

82. Bellman R., Zadeh L.A. Decision-making in a fuzzy environment. // Management Science. 1970. - v. 17. - P. 141-162.

83. Gaines B.R., Kohout L.J. Fuzzy decade: a bibliography of fuzzy systems and closely related topics // International Journal of Man-Machine Studies. 1977. -V.9.-P. 1-68.

84. Fuzzy information and decision processes / Ed. By M.M. Gupta and E. Sandier. Amsterdam: North-Holland Publ. Сотр., 1982. - 451 p.

85. Sakawa M. Interactive computer programs for fuzzy linear programming with multiple objectives // Int. J. Man-Machine Studies. 1983. - №18. - P. 483-503.

86. Luhandjula M.K. Compensatory operators in fuzzy linear programming with multiple objectives // Int. J. Man-Machine Studies. 1982. - №10. - P. 245-252.

87. Wayne G.H. Possibility Theory and Fuzzy Sets: Theory of Applications to Energy and Environmental Policy Analysis // The J. Energy and Development. 1991. -v. 17. - №1. - P. 47-64.

88. Methods for Planning under Uncertainty. Towards Flexibility in Power System Development / Van Geert E., Glende I., Halberg N. et al. // Electra. 1995. -№161.-P. 143-163.

89. Орловский С.А. Принципы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981. - 208 с.

90. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1986. - 312 с.

91. Алиев Р.А., Церковный А.Э., Мамедова Г.А. Управление производством при нечеткой исходной информации. М.: Энергоатомиздат, 1991. - 240 с.

92. Шапиро Д.И. Принятие решений в системах организационного управления: использование расплывчатых категорий. М.: Энергоатомиздат, 1983. - 184 с.

93. Язенин А.В. Нечеткое математическое программирование. Калинин: КГУ, 1986.-260 с.

94. Фюршуес X., Щасны Г., Рамль Г. Применение фази-регуляторов на аг-ломашинах // Черные металлы. 1995. - №6. - С. 17-19.

95. Лукас В.А. Теория автоматического управления: Учебник для вузов. -М.: Недра, 1990.-415 с.

96. Фотиев М.М. Электрооборудование предприятий черной металлургии. М.: Металлургия, 1980. - 312 с.

97. Грейсух М.В., Зытнер Д.Я., Писарский Я. Л. Электрооборудование и автоматизация обогатительных и агломерационных фабрик. М.: Металлургия, 1971.-240 с.

98. Агломерационное оборудование: Номенклатурный справочник. М.: НИИинформтяжмаш, 1976. - 20 с.

99. Агломерационное и обжиговое оборудование: Отраслевой каталог. -М.: ЦНИИТЭИТяжмаш, 1991. 92 с.

100. Вегман Е.Ф. Теория и технология агломерации. М.: Металлургия, 1974.-286 с.

101. Кожевников И.Ю., Равич Б.М. Окускование и основы металлургии: Учебник для вузов. М.: Металлургия, 1991. - 300 с.

102. Воскобойников В.Г., Кудрин В.А., Якушев A.M. Общая металлургия: Учебник для вузов. -М.: Металлургия, 1998. 768 с.

103. Производство агломерата и окатышей: Справочник / C.B. Базилевич, А.Г. Астахов, Г.М. Майзель и др.; под ред. Ю.С. Юсфина. М.: Металлургия, 1984.-213 с.

104. Ушаков Н.С. Мостовые электрические краны. Л.: Машиностроение, 1988.-352 с.

105. Старк С.Б. Газоочистные аппараты и установки в металлургическом производстве. М.: Металлургия, 1990. - 400 с.

106. Юдашкин М.Я. Пылеулавливание и очистка газов в черной металлургии. М.: Металлургия, 1984. - 320 с.

107. Левенсон Л.Б. Прейгерзон Г.И. Дробление и грохочение полезных ископаемых. М.: Гостоптехиздат, 1940. - 772 с.

108. Михайлов А.К., Ворошилов В.П. Компрессорные машины. М.: Энер-гоатомиздат, 1989. - 286 с.

109. Черкасский В.М. Насосы. Вентиляторы. Компрессоры: Учебник для вузов. М.: Энергия, 1977. - 424 с.

110. Бухарин H.H. Моделирование характеристик центробежных компрессоров. Д.: Машиностроение, 1983. - 214 с.

111. Евсин В.Г. Топливно-энергетические затраты на окускование железорудного сырья // Сталь. 1995. - №1. - С. 4-8.

112. Берштейн P.C. Повышение эффективности агломерации. М.: Металлургия, 1979. - 144 с.

113. Гунин В.М., Копцев JI.A., Никифоров Г.В. Опыт нормирования и прогнозирования электропотребления предприятия на основе математической обработки статистической отчетности // Промышленная энергетика. 2000. - №2. -С. 2-5.

114. Грачева Е.И., Саитбаталова P.C. Определение расхода электроэнергии на основе математической модели // Промышленная энергетика. 1999. - №4. -С. 24-25.

115. Бородюк В.П., Лецкий Э.К. Статистическое описание промышленных объектов. М.: Энергия, 1971. - 112 с.

116. Статистические методы в инженерных исследованиях / В.П. Бородюк, А.П. Вощинин, А.З. Иванов и др. М.: Высшая школа, 1983. - 216 с.

117. Виленкин С .Я. Статистическая обработка результатов исследования случайных функций. М.: Энергия, 1979. - 320 с.

118. Ермаков С.М., Михайлов Г.А. Статистическое моделирование: Учебное пособие. М.: Наука, 1982. - 296 с.

119. Львовский E.H. Статистические методы построения эмпирических формул. М.: Высшая школа, 1988. - 239 с.

120. Козин В.З. Методические особенности постановки пассивных экспериментов // Экспериментальное моделирование и оптимизация процессов обогащения полезных ископаемых. М.: Недра, 1984. - С. 82-87.

121. Измерение и контроль технологических параметров металлургических процессов: Справочник. Киев: Техшка, 1984. - 183 с.

122. Губанов В.И., Цейтлин A.M. Справочник рабочего-агломератчика. -Челябинск: Металлургия, 1987. 207 с.

123. Технологическая инструкция ТИ-Ю1-ГОП-11-99. Спекание офлюсованного агломерата на аглофабрика № 2, 3 горно-обогатительного производства ОАО «ММК». Введ. 01.02.99 г. - Магнитогорск, 1999. - 27 с.

124. Технологическая инструкция ТИ-Ю1-ГОП-Ю-95. Спекание агломерата на аглофабрике №4 горно-обогатительного производства ОАО «ММК». Введ. 01.09.95 г. - Магнитогорск, 1995. - 31 с.

125. Репер Б., Клима Р., Хюзиг К.-Р. Проведение замеров на агломашинах // Черные металлы. №14. - С. 15-23.

126. Афанасьев В.Н., Колмановский В.Б., Носов В.Р. Математическая теория конструирования систем управления. М.: Высшая школа, 1998. - 574 с.

127. Праховник A.B., Розен В.П., Шульга Ю.И. Оптимизация режимов электропотребления в условиях автоматизированного сбора информации // Промышленная энергетика. 1985. - №7. - С. 9-12.

128. Леман Э. Проверка статистических гипотез / пер. с англ. Ю.В. Прохорова. М.: Наука, 1979. - 408 с.

129. Болыпев J1.H., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. -М.: Изд-во вычислительного центра АН СССР, 1986. 464 с.

130. Тюрин Ю.Н., Макаров A.A. Статистический анализ данных на компьютере. М.: Инфра-М, 1998. - 528 с.

131. Кулаичев А.П. Методы и средства анализа в среде Windows. STADIA 6.0. M.: Информатика и компьютеры, 1998. - 270 с.

132. Васильков Ю.В., Василькова H.H. Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании. М.: Финансы и статистика, 2002. -255 с.

133. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике / пер. с фр. Под ред. С.А. Орловского. М.: Радио и связь, 1990.-286 с.

134. Аверкин А.Н., Нгуен М.Х. Использование нечетких отношений в моделях представления знаний // Техническая кибернетика. 1989. - №5. - С. 20-24.

135. Веников В.А. Теория подобия и моделирования (применительно к задачам электроэнергетики). М.: Высшая школа, 1976. - 479 с.163

136. Рутковский A.JI., Хадзарагова Е.А., Жуковецкий О.В. Критерии в задачах идентификации технологических процессов // Изв. вузов. Цветная металлургия. 2001. - №5. - С. 46-49.

137. Tong R.M. Análisis of fuzzy-control algorithms using the relation matrix // Int. J. Man-Machine Stud. 1976. - №8. - P. 679-686.

138. Аоки M. Введение в методы оптимизации: Основы и приложения линейного программирования. М.: Наука, 1977. - 344 с.

139. Методы решения задач математического программирования и оптимального управления / Л.Т. Ащепков, Б.И. Белов, В.П. Булатов и др.; под ред. А.П. Меренкова. Новосибирск: Наука, 1984. - 233 с.

140. Казаков И.Е., Гладков Д.И. Методы оптимизации стохастических систем. М.: Наука, 1987. - 303 с.

141. Анциферов Е.Г., Ащепков Л.Т., Булатов В.П. Методы оптимизации и их приложения. Новосибирск: Наука, 1990. - 160 с.

142. Натуральные показатели в системе оценки эффективности мероприятий по экономии топлива и энергии в промышленности / В.Е. Аркелов, Е.В. Калинин, А.И. Златопольский и др. // Промышленная энергетика. 1984. - №7. - С. 5-7.

143. Многокритериальная оценка экономической эффективности устройств энергосбережения / А.И. Златопольский, Е.И. Калинина, Е.М. Табачный и др. // Промышленная энергетика. 1992. - №2. - С. 9-12.

144. Бородюк В.П. Статистические модели в задачах статистической оптимизации // Тезисы докладов V всесоюзной конференции по планированию и автоматизации эксперимента. М.: МЭИ, 1976. - С. 14.

145. Флеминг У., Ришел Р. Оптимальное управление детерминированными и стохастическими системами / пер. с англ. Под ред. А.Н. Ширяева. М.: Мир, 1978.-312 с.

146. Негойце К. Применение теории систем к проблемам управления. М.: Мир, 1981.- 180 с.

147. Мельцер М.И. Диалоговое управление производством. М.: Финансы и статистика, 1983. - 240 с.

148. Язенин A.B. Многокритериальная задача принятия решения с нечеткой исходной информацией // Математические методы оптимизации и структурирования систем. Калинин: КГУ, 1980. - С. 139-147.

149. Подковальников C.B. Выбор вариантов решений, характеризующихся несколькими нечетко определенными критериями. Иркутск: СЭИ, 1988. - 45 с.

150. Zimmerman H.J. Fuzzy programming with several objective functions // Fuzzy Sets and Systems. 1978. - v.l. - P. 46-55.

151. Акулич И.JI. Математическое программирование в примерах и задачах. М. : Высшая школа, 1986. - 317 с.

152. Еремин Е.И. Противоречивые модели оптимального планирования. -М.: Наука, 1988.-216 с.

153. Дюбин Г.Н., Суздаль В.Г. Введение в прикладную теорию игр / Под ред. H.H. Воробьева. М.: Наука, 1981. -334 с.

154. Гамкрелидзе Л.Ч., Остроух E.H. Метод решения дискретных задач многокритериальной оптимизации // Техническая кибернетика. 1989. - №3. - С. 150-152.

155. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация: теория, вычисления и приложения. М.: Радио и связь, 1992. - 236 с.

156. Статистические методы исследования: Теория структур, моделирование, терминология, образование: Труды 1-го международн. конгресса междуна-родн. федерации по автоматизированному управлению. М.: Изд-во АН СССР, 1961.-744 с.

157. Белов В.В., Воробьев Е.М., Шаталов В.Е. Теория графов: Учебное пособие. М.: Высшая школа, 1976. - 392 с.

158. Оптимальные режимы дозирования компонентов агломерационной шихты / Г.И. Серебрягин, В.Г. Маймур, В.П. Пазанов и др. // БНТИ «Черная металлургия». 1982. - №5. - С. 54-55.

159. Повышение эффективности работы агломашин путем оптимизации шихтовых условий / Г.А. Арыков, В.И. Кретинин, В.В. Дябин и др. // Сталь. -1987.-№1.-С. 10-12.

160. Скороходов В.Н., Коршиков Г.В., Зевин C.JI. Освоение производства офлюсованного агломерата с использованием тонкозернистых концентратов с высоким содержанием железа // Сталь. 1998. - №10. - С. 8-13.

161. Особенности работы ОАО «ММК» при обеспечении различными видами железорудного сырья / В.В. Антонюк, B.JI. Терентьев, В.Д. Некеров и др. // Совершенствование технологии на ОАО «ММК»: Сб. научн. трудов ЦЛК. -Вып. 4. Магнитогорск, 2000. - С. 4-8.

162. Повышение эффективности работы агломашин / П.А. Ляхов, Б.И. Колокольцев, В.И. Кретинин и др. // БНТИ «Черная металлургия». 1980. - №3. -С. 25-27.

163. Технологические и металлургические мероприятия по снижению расхода энергии при агломерации / Г. Бер, В. Байер, М. Букель и др. // Черные металлы. 1991. -№11. -С. 3-14.

164. Инадзуми Т. Новейшие достижения в агломерации железных руд // Новости черной металлургии за рубежом. 1997. - №4. - С. 8-18.

165. Никифоров Г.В., Олейников В.К., Шеметов А.Н. Об оптимальных режимах электропотребления в условиях металлургического производства. // Электрика, 2002, №3,-С. 9-13.

166. Курицкий Б.Я. Поиск оптимальных решений средствами Excel 7.0. -СПб.: BHV, 1997.-384 с.

167. Дьяконов В.П. Mathcad 2000: Учебный курс. СПб.: Питер, 2001. - 560 с.

168. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике для инженеров и учащихся вузов. М.: Наука, 1980. - 976 с.

169. Влияние состава аглошихты на технологию спекания и качество агломерата: Обзорная информация. -М.: Черметинформация, 1983. 30 с.

170. Малыгин A.B., Хопунов Э.А., Шумаков Н.С. Исследование взаимосвязи параметров макроструктуры и технологических характеристик агломерата // Металлург. 1997. - №12. - С. 24-25.

171. Совершенствование технологии снижения энергозатрат при производстве горячекатаного листа в условиях ОАО «ММК»: Отчет НИР / Магнитогорский государственный технический университет; научн. рук. темы В.К. Олейников. Магнитогорск, 2001. - 39 с.

172. Щербина Ю.В., Лепорский В.Д., Жмурко В.А. Автоматизация управления технологическим расходом и потреблением электроэнергии. Киев: Тех-нша, 1984.-112 с.

173. Кирин Н.Е. Методы последовательных оценок в задачах оптимизации управляемых систем. Л.: ЛГУ, 1975.

174. Лепорский В.Д., Лукаш Н.П. Адаптивная система оптимального управления нормальными режимами электрической системы // Изв. вузов. Энергетика. 1979.-№10.-С. 3-8.

175. Гладков Д.И. Оптимизация систем неградиентным случайным поиском. М.: Энергоатомиздат, 1984. - 255 с.

176. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С .Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. - 271 с.

177. Ульянов C.B. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных систем управления: теоретические и прикладные аспекты // Изв. РАН. Техническая кибернетика. 1991. - №3. - С. 3-28.

178. Шеметов А.Н. Пути оптимизации электропотребления кислородных турбокомпрессоров // Теплотехника и теплоэнергетика в металлургии: Тез. докл. Всероссийской науч.- техн. конф. студентов и аспирантов. Магнитогорск: МГТУ, 2000.-С.25.

179. Шеметов А.Н. Моделирование электропотребления при агломерации железных руд с использованием методов нечеткой идентификации. М., 2002. -9 с. Деп. в ВИНИТИ 28.05.02, № 944 - В 2002.

180. Олейников В.К., Шеметов А.Н. Управление электропотреблением в агломерационном производстве при нечеткой исходной информации // Электрика. 2003. - №5. - С. 24-27.

181. Шеметов А.Н. Основные принципы нормирования расхода электроэнергии в агломерационном производстве // Энергосбережение, теплоэнергетика и металлургическая теплотехника: Межвуз. сб. науч. тр. Магнитогорск, МГТУ, 2003. - С. 41-47.

Похожие работы

Электротехника
05.09.00