автореферат диссертации по транспорту, 05.22.07, диссертация на тему:Управление режимом электропотребления железнодорожного транспорта путем математического моделирования процессов прогнозирования и оценки ущерба

На правах рукописи

Мухамбетов Серк Балтаваевич

УПРАВЛЕНИЕ РЕЖИМОМ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ПУТЕМ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ОЦЕНКИ УЩЕРБА

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

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва — 2007

003053288

На правах рукописи

Мухамбетов Серк Балтаваевич

УПРАВЛЕНИЕ РЕЖИМОМ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ПУТЕМ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ОЦЕНКИ УЩЕРБА

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

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва — 2007

Работа выполнена в Российском государственном открытом техническом университете путей сообщения (РГОТУПС)

Научный руководитель'

- кандидат технических наук, профессор Сатаров Александр Анатольевич

Официальные оппоненты:

Ведущая организация

-доктор технических наук, профессор Угаров Геннадий Григорьевич - доктор технических наук, профессор Космодамианский Андрей Сергеевич Институт проблем точной механики управления РАН г. Саратов

Защита состоится «15» февраля 2007 г. в 14 час. 00 мин. на заседании диссертационного совета Д 218.009.02 при Российском государственном открытом техническом университете путей сообщения (РГОТУПС) по адресу: 125993, Москва, ул. Часовая,22/2, ауд.344

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Российского государственного открытого технического университета путей сообщения

Автореферат разослан «15» января 2007 г.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью, просим направлять по адресу диссертационного совета.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 218.009.02 доктор технических наук, профессор . / И.А.Алейников

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Задачей управления режимом электропотребления какого-либо объекта является изучение возможности влиять на потребление электроэнергии исследуемого объекта. Причём, в идеале, режим электропотребления должен отражать интересы, как потребителя, так и поставщика электроэнергии.

Одним из путей повышения эффективности использования электроэнергии на железнодорожном транспорте является совершенствование структур управления его энергетикой. В настоящее время это достигается созданием автоматизированных систем управления энергетикой железнодорожного транспорта, одной из основных подсистем которых является управление режимом электропотребления. Эффективное управление режимом электропотребления на железнодорожном транспорте кроме выравнивания графиков нагрузок энергетических систем, обеспечивает его нормальное функционирование в условиях дефицита электрической энергии и мощности.

Особую актуальность управление режимом электропотребления приобретает в настоящее время, т.к. отклонение фактических расходов электроэнергии от плановых (договорных) показателей может приводить к существенным финансовым издержкам ОАО «РЖД» за счет выплаты штрафов энергоснабжающим организациям.

Отраслевая наука в лице ученых и специалистов ВНИИЖТ, ВНИИАС, РГО-ТУПС, ОмГУПС, СамГАПС, УрГУПС, ИрГУПС и ряда других организаций всегда уделяла большое внимание на решение задач прогнозирования и планирования электропотребления железнодорожного транспорта.

Тем не менее, эта проблема в силу своей сложности и многообразия решена далеко не полностью. Ограниченное использование в управлении эффективных математических моделей, алгоритмов и современных технических устройств обусловливают актуальность выполненных исследований. ч

На основании вышеизложенного существуют следующие пути повышения эффективности управления режимом электропотребления на железнодорожном транспорте:

• создание систем математического моделирования процессов' управления режимом электропотребления нетяговых предприятий железнодорожного транспорта в условиях дефицита электрической энергии и мощности;

• разработка методов прогнозирования электропотребления, дающих состоятельные результаты в условиях проведения управляющих воздействий;

• разработка алгоритмов выбора потребителей - регуляторов;

• постановка и решение задачи минимизации ущерба железных дорог от проведения управляющих воздействий или введения штрафных санкций со стороны энергосистем в случае отклонения электропотребления от заявленного.

В этой связи, целью настоящей работы является повышение эффективности управления режимом электропотребления железнодорожного транспорта.

В соответствии с целью в работе поставлены следующие задачи исследований:

1. Разработать структуру контура управления режимом электропотребления железнодорожного транспорта.

2. Оценить границы применимости предложенных методов прогнозирования и алгоритмов выбора электроприемников для управления режимом электропотребления нетяговых предприятий железнодорожного транспорта.

3. Обосновать алгоритм выбора электроприемников для регулирования электропотребления нетяговых предприятий железнодорожного транспорта.

4. Разработать математическую модель для управления режимами электропотребления нетяговых предприятий железнодорожного транспорта

5. Дать технико-экономическую оценку разработанной математической модели управления режимом электропотребления на железнодорожном транспорте.

Объектом исследования являются системы управления режимом электропотребления железнодорожного транспорта, рассматриваемые в комплексе с технико-экономическими вопросами эксплуатации.

Предметом исследования является разработка моделей, методов и средств для повышения эффективности потребления электроэнергии на железнодорожном транспорте.

Методы и средства исследований. При решении поставленных задач, теоретические и экспериментальные исследования опирались на основные положения теории вероятностей, статистики, теории оптимизации. Экспериментальные исследования проводились путем моделирования процессов потребления электроэнергии на ПЭВМ типа Pentium IV.

На защиту выносятся:

- методика управления режимом электропотребления;

- расчетные модели, адекватно отражающие особенности электропотребления и технологического процесса тяговых и нетяговых потребителей железнодорожного транспорта;

- пакет прикладных программ, позволяющих пЬлучить необходимое качество управления режимом электропотребления нетяговых предприятий железнодорожного транспорта.

Научная новизна работы:

1. Предложена структура контура управления режимом электропотребления в виде двухуровневой системы.

2. Предложена методика управления режимом электропотребления железнодорожного транспорта путем математического моделирования процессов прогнозирования и оценки ущерба.

3. Составлена и реализована математическая модель оптимизации энергопотребления по критерию минимума суммарного ущерба при отклонении расчетного электропотребления от заявленного.

4. Обоснована возможность представления исходной нелинейной модели оптимизации электропотребления в виде сепарабельных функций.

5. Разработан новый метод прогнозирования электропотребления - скользящего среднего с коррекцией.

6. Предложен алгоритм выбора элекгроприемников по критерию минимума ущерба для технологического процесса потребителя-регулятора (ПР).

Достоверность основных научных положений и выводов. Научные положения, выводы и рекомендации, сформулированные в диссертации, обоснованы теоретическими решениями и экспериментальными данными, полученными в работе, не противоречат известным положениям наук, базируются на строго доказанных выводах.

Практическая ценность работы заключается в разработке моделей, методик и алгоритмов управления режимом электропотребления нетяговых предприятий железнодорожного транспорта, позволяющих повысить качество управления и выполнить требования энергосистемы с минимальным ущербом для производства.

Реализация и внедрение результатов работы. Результаты диссертационной работы использованы при работе специалистов по учету электроэнергии СП «Энергосбыт» и Саратовской дистанции электроснабжения Приволжской железной дороги и внедрены как составная часть системы управления режимом электропотребления железнодорожного транспорта.

Материалы работы нашли применение в дипломных проектах студентов специальности «Энергоснабжение электрических железных дорог» Российского государственного открытого технического университета путей сообщения.

Апробация работы

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на научных семинарах кафедры «Электротехника» и «Энергоснабжение электрических железных дорог» РГОТУПС (2003-2006 гг.), международных и региональных научно-технических конференциях: «Молодые специалисты - железнодорожному транспорту» (Саратов, 2003 г.), III межвузовской научно-практической конференции Поволжского филиала РГОТУПС: «Проблемы железнодорожного транспорта в условиях реформирования отрасли» (г. Саратов, 2004 г.), сетевой научно-практической конференции в ОмГУП-Се на тему: "Энергетическое обследование структурных подразделений ОАО "РЖД" (г.Омск, 2004 г.), III межвузовской научно-методической конференции «Современные информационные технологии в научных исследованиях, образовании и управлении» (г. Смоленск, 2005 г.).

Публикации. По основным результатам диссертационной работы автором опубликовано 8 работ, в том числе одна статья опубликована в журнале из перечня ВАК.

Структура и объём диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, 5 глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. Работа изложена на 167 страницах, содержит 55 рисунков, 25 таблиц. Список использованной литературы включает 112 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулирована цель, показана научная новизна и практическая ценность работы, приводятся положения, выносимые на защиту.

В первой главе рассмотрены существующие автоматизированные системы диспетчерского управления, контроля и учета электрической энергии промышленных предприятий, энергосистем и железнодорожного транспорта; выполнен анализ моделей, методов и средств управления режимом потребления электроэнергии, используемых в этих системах.

Проведенный анализ показал, что большинство работ охватывают вопросы, связанные с регулированием электропотребления на уровне энергосистем и промышленных предприятий. Значительно меньше внимания в этих работах уделяется регулированию электропотребления на железнодорожном транспорте, для которого первостепенное значение имеют технологические процессы, теснейшим образом связанные между собой единым производственным циклом, нарушение которого приводит к значительным издержкам, вплоть до полной остановки перевозочного процесса и угрозы безопасности движения.

Во многих работах рассматриваются процессы электропотребления или тяговых (оптимизация режимов ведения поезда и т.д.) или только нетяговых потребителей. Недостаточно полно рассмотрена работа линейных отделов Энергосбыта, которые учитывают электропотребление и тяговых и нетяговых (включая сторонних) потребителей. Вопросы оптимального планирования и прогнозирования рассматриваются отдельно от регулирования электропотребления и, как правило, ограничиваются либо вопросами экономии электроэнергии железнодорожными потребителями, либо вопросами сокращения финансовых затрат на покупку электроэнергии за счет оптимизации тарифной политики.

В работах по оптимальному планированию и прогнозированию электропотребления не рассмотрены методы прогнозирования, используемые в работе специалистов железнодорожного транспорта, и не проводится сравнительный анализ этих методов с другими.

Большинство авторов предлагают использовать в качестве потребителей - регуляторов строго определенный экспертным методом список второстепенного электрооборудования. А ущерб от его отключения или снижения мощности считается уже определенным, несмотря на отсутствие методик по его определению.

Из приведенного анализа видно, что при разработке систем управления режимом электропотребления железнодорожного транспорта на сегодняшний день имеется целый ряд сложных проблем, наиболее важными из которых являются:

• отсутствие концепции построения систем управления режимом электропотребления для железнодорожного транспорта, включающей методологию их разработки на основе современных информационных технологий;

• небольшой удельный вес задач, используемых для принятия решений по управлению режимом электропотребления железнодорожного транспорта.

В заключении раздела формулируются задачи диссертационной работы.

6

Во второй главе предлагаются подходы к построению структуры контура автоматизированного управления энергетикой для железнодорожного транспорта, основанного на его представлении в виде совокупности взаимосвязанных структур: принятия решений (СПР), функциональной, организационно-технической и информационной.

Структура принятия решений по обеспечению объектов железнодорожного транспорта энергетическими ресурсами включает следующие задачи: установление ограничений по режиму потребления энергетических ресурсов на предприятиях железнодорожной нетяговой энергетики; планирование показателей потребления энергоресурсов на данных предприятиях; обеспечение надежного функционирования энергетического оборудования; повышение эффективности управления энергоснабжением предприятий путем морального и материального стимулирования персонала предприятия.

На основе СПР построена функциональная структура системы управления режимом электропотребления нетяговых потребителей, в которой каждая цель (задача) представлена в виде совокупности функций сбора, передачи, накопления, первичной обработки и прогнозирования информации, выработки на ее основе решений, отображения сформированных решений и передачи их на объект управления.

Рис.1. Направления функционирования верхнего уровня контура управления электропотреблением

В результате дополнения функциональной структуры информационными потоками, необходимыми для реализации входящих в ее состав функций, формируется информационная структура.

Данная совокупность структур является общесистемной основой для дальнейшей разработки математического, информационного и аппаратно-программного обеспечения управления режимом электропотребления объектов железнодорожного транспорта.

С верхнего уровня

Рис.2. Направления функционирования нижнего уровня контура управления электропотреблением

Функциональными задачами контура управления режимом электропотребления определены:

• прогнозирование - верхний уровень (рис. 1);

• выбор элекгроприемников потребителей - регуляторов (ПР) и проведение управляющих воздействий - нижний уровень (рис.2).

Рис.3. Структура контура управления режимом электропотребления

На рис.3, изображена структура контура управления режимом электропотребления железнодорожного транспорта

В третьей главе сформулирована задача управления режимом элекгропотреб-ления железнодорожного транспорта; разработана процедура прогнозирования электропотребления на основе адаптивных методов прогнозирования; поставлена и решена за-

8

дача формирования состава электроприемников потребителей - регуляторов для регулирования элеюропотребления на основе эвристического и статистического алгоритма.

Удовлетворение требований энергосистемы по объему электропотребления с минимумом затрат для железной дороги достигается путем изменения режима работы электропотребляющего оборудования (отключения или перевода на пониженный режим работы) потребителей - регуляторов.

Предлагается следующая процедура управления режимом электропотребления железнодорожного транспорта.

При нормальном режиме функционирования через фиксированные промежутки времени Д1 по инициативе вычислительного комплекса верхнего уровня контура управления режимом электропотребления производится опрос счетчиков электроэнергии (АСКУЭ), определение и вычисление фактического электропотребления на данный момент времени по элементам нижнего уровня контура управления режимом электропотребления.

Решения принимаются в зависимости от прогнозного значения электропотребления }У„ре1¥. Все множество \У возможных значений электропотребления разбивается на ряд непересекающихся подмножеств:

где IV", IV* - нижнее и верхнее ограничение по электропотреблению.

Каждому из выделенных подмножеств ставится в соответствие совокупность управляющих воздействий (УВ). В качестве ограничения по величине электропотребления выступает заявленное железной дорогой на данный месяц максимальное электропотребление ТУ^ или более жесткие ограничения, устанавливаемые энергосистемой при нехватке дефицитных видов топлива, аварийных ситуациях и т.п.

Попадание контролируемого параметра в каждое из выделенных подмножеств Мь М2, М3 приводит к выработке соответствующего УВ.

Как следует из рассмотренной выше процедуры, управление режимом электропотребления сводится к:

- решению задач прогноза электропотребления и выбора оптимального состава потребителей для ее регулирования (верхний уровень контура управления режимом электропотребления);

- решению задачи поддержания электропотребления выбранных объектов в заданных рамках в течение расчетного периода (нижний уровень контура управления режимом электропотребления).

Как уже отмечалось, прогнозирование электропотребления должно выполняться на верхнем уровне контура управления режимом электропотребления, с целью определения возможных штрафных санкций со стороны энергосистем.

Для решения задачи прогнозирования предлагается модифицированный метод скользящего среднего - с коррекцией

К + Иып - т)+(ли/); {¥(Т) - ,

где прогноз электропотребления на интервал времени Т, в момент I; где Ш* - величина электроэнергии, потребленной на момент времени 1;

--1))- среднее приращений А^1 за I предшествующих моменту / рабочих дней;

(д- (¿/(^ -1)) - среднее приращений за / предшествующих моменту / нерабочих дней;

<р{г) = тр - количество рабочих дней от начала интервала анализа до момента I;

ц/{С) = тир- количество нерабочих дней от начала месяца до момента/; <г>(Г) = пр - количество рабочих дней с момента I до момента Т; у/{Т) = %- количество нерабочих дней с момента 1 до момента Т.

скользящего среднего с коррекцией

Данный метод (рис.4) учитывает изменение суммарного электропотребления в рабочее и нерабочее время (за счет изменения электропотребления нетяговых предприятий).

Выбор состава электрооборудования для регулирования электропотребления потребителей - регуляторов. Сформированные по результатам прогноза управляющие воздействия передаются на систему электроснабжения железнодорожного транспорта, эксплуатируемую по разомкнутым древовидным схемам и имеющую иерархическую структуру, состоящую из нескольких уровней: тяговых подстанций; фидеров контактной сети, комплектных трансформаторных подстанций, вводов в предприятие;

секций низковольтных шин; низковольтных фидеров и групп оборудования, получающих электропитание от одного распределительного устройства

Оценка качества выбора потребителей для регулирования электропотребления осуществлялась по векторному критерию F(x) с составляющими

„т. п

FiW = ZIy,jk4' F200 = I¿V

j=1 ¡=1 J=1 i=l

где y,j - ущерб от использования для регулирования i-ro потребителя на j-м уровне системы электроснабжения; Ц, - булева переменная, принимающая значение, равное 1, если i-й потребитель j-ro уровня используется для регулирования нагрузки и 0 - в противном случае; rrij - количество потребителей, выделенное для регулирования на j-м уровне.

Оптимизация выполнялась в области

j*I (-i

Для решения поставленной задачи предложено использование эвристического и статистическиго алгоритмов.

Эвристический алгоритм. Выбор потребителей для регулирования нагрузки осуществлялся, начиная с самого верхнего уровня, содержащего хотя бы один потребитель с нагрузкой, меньшей сбрасываемой.

Оптимизация на j-м уровне выполнялась по критерию

(.i

где W¡¡ - электропотребление i-ro потребителя j-ro уровня системы электроснабжения.

В качестве ограничения задачи выступало ограничение на величину сбрасываемой на данном уровне нагрузки

í-i

Предложен алгоритм, согласно которому ПР электрической нагрузки j-ro уровня сети располагались в порядке увеличения отношения y,j / Ри. Минимизация целевой функции осуществлялась за счет последовательного выбора ПР из полученного ряда до нарушения ограничения по нагрузке.

После решения задачи на j-м уровне отбрасывался последний потребитель из выбранных. При этом ограничение по нагрузке нарушалось. Значение нагрузки ДР уменьшалось на величину суммарной мощности оставшихся в списке потребителей и формирование списка продолжалось на j+1-м уровне. Если дальнейший спуск по уровням невозможен, то последний из отброшенных потребителей включался в список, и работа алгоритма заканчивалась.

Метод статистических испытаний. Данный метод представляет собой итерационный процесс «розыгрышей» случайных явлений, реализуемых с помощью специально организованной процедуры генерации.

Для решения поставленной задачи на каждой итерации работы алгоритма, реализующего данный метод, генерировалось m наборов двоичных цифр, с постоянной

на протяжении всей итерации вероятностью р появления в наборе единиц, соответствующих включению электроприемников в список для регулирования электропотребления. В процессе работы алгоритма вероятность р изменялась от итерации к итерации, возрастая от 0,1 на начальной до 0,9 на завершающей итерациях.

Параллельно с процедурой генерации наборов двоичных цифр (списков электроприемников) осуществлялся целенаправленный отбор результирующего списка, который производился таким образом, чтобы представляемый списком состав потребителей обеспечивал полученное на этапе прогнозирования значение АР.

Методика управления режимом электропотребления железнодорожного транспорта. Рассмотрим целевую функцию (на момент времени

Г" (?) = ^ (р" ) + П (?) + .Р," СР" )■ (1)

где:

а) (р1)- сумма ущербов потребителей электроэнергии от ограничений электрпотребления

здесь У?(р'р- ущерб .¡-го потребителя, подсчитываемый по формуле:

N-1 т/ <в

у'!(р'Р= I Е }У^р^Г))С1Т, (з)

1=кЯ=0

б) Р1'(р'') = сс(£1(п'' + Ш';) + -(1 + г)• 0"™"),- штраф за превышение потребления электроэнергии. (4) потребление электроэнергии на время Т нетяговыми потребителями - регуляторами.

'м _

Здесь V?} = |р'' (г)</г, у = 1, и - есть рассчитанное на основе заданного поведения мощности р)(т), тб[/4,/д,] , потребление электроэнергии на период от момента времени до конца рассчитываемого периода Т.

в) Я," (р'' ) = /4(1 - г) •- - ¿К' + К))+ -штраф за заниженное потребление электроэнергии.

Ограничения (на момент времени 1к, к=ко,ко+1.......,N-1) имеют вид:

для рабочего времени

О-*?) рТ\л 2 р)(О2рТ^.^и.^].7 = й• (5)

для нерабочего времени

«-1Л11-1 . __

(^УрГ^РЧ^РГ^ >геиикл.,]>7 = 1,«. (6)

Ык з-о

В частности, может быть р™*траб = 0, то есть в нерабочее время может быть

прекращен отпуск электроэнергии для данного потребителя.

Целевую функцию данной задачи представим в виде сепарабельной функции следующим образом:

+ + -> min (7)

j' 1

(1 -*;*)• Р7\Л * 4' * РТ раб . ' = М^Т.У = (8)

-,' = k,N-l,j = l,n (9)

Решение этой задачи есть вектор-функция р'1, = (Р','.,Рг.,- ■ ,р'1.), где р'г решение двумерной задачи

Л" ) := У; (р)) + П) (Р';) + //,' (P'l)) ">min (10)

си)

(1-^) рТ^в^РГ^ ■ (12)

Зафиксируем j = 1 ,п и запишем задачу (10)-(12) в других обозначениях:

kay{xl) + a(axl + bx2 - c)t + ß(d -ах,- bx2)+ —> min (13)

(1 -k)-Pi<xx<Pl, (14)

(i-k).P;<x,^P\, (is)

где

N-1 т/

к = кЧ, я = Z Z (Тв~{в),

Ык S=0

6 = Ё £ Х,=А) ,хг = в';,

Ык S'0

с = _ +(1+r)Wj,mr+(1+rW;

<* = ( 1 - rW,J~+(1 - rwr - - w;

Решение этой задачи можно найти графически (рис.5).

С учетом того, что функция <р растет в направлении градиента, то наименьшее

—♦ •

значение <р будет принимать в точке х =(р\,р^), то есть

min <p(x„x2) = <p(p„pl),

что означает j -му предприятию рекомендуется и в рабочее и в нерабочее время придерживаться соответствующих технологических минимумов мощностей потребления электроэнергии.

В четвертой главе рассмотрены вопросы, связанные с оценкой эффективности моделей и алгоритмов.

Оценка качества прогноза осуществляется по максимальной относительной ошибке прогнозирования 6 и« = max W(t+t*)-W*{t+i*)\IW{t+t*)}. Эта оценка использу-

<е[0,Г]Ч I

ется для адаптации модели прогнозирования (определения оптимальных значений параметров, от которых зависят коэффициенты модели; величины предыстории, используемой при прогнозе и параметра сглаживания фильтра Брауна).

Рис. 5. Графическое решение оптимизационной задачи

Результаты экспериментов показывают преимущество метода скользящей средней с коррекцией перед фильтрами Брауна по точности в широком диапазоне изменения глубины ограничений по электропотреблению.

На рис.6, изображены зависимости максимальной относительной ошибки от интервалов упреждения для оптимальных параметров рассмотренных выше методов прогнозирования (табл.1.).

0123456789 10 (.сутеи

- Филыр Браун........ Скользящее среднее--- Скользящее среднее

с коррекцией

Рис. 6. Результаты прогнозирования электропотребления на различные временные интервалы

Результаты проведенных исследований показали, что реальные возможности снижения электропотребления потребителей-регуляторов при условии сохранения выпуска продукции на запланированном (договорном) уровне во многих случаях перекрывают потребности энергосистем и позволяют уже сейчас перейти к их учету при обосновании принятия решений в задачах прогнозирования развития и эксплуатации систем энергетики. Поэтому выявление, оценка и обоснование предельных величин отключаемых мощностей и параметров технологических процессов позво -

Количество эпектроприемников т — — Эвристический алгоритм

Метод статистических испытаний

140 120 100 80 60 40 20 О

7—-;

у А-

„ _ у _

♦Р ^ ^ ^

Количество электроприемников т

Эвристический алгоритм 'Метод статистических испытаний

ДР=10%

ДР=20%

Рис. 7. Ошибки по ущербу для 10 < т < 300 при др = 10%, др = 20%

лит так априорно планировать возможные отключения нагрузки, что они минимально отразятся (или даже-не отразятся) на результатах работы потребителя.

Из анализа алгоритмов выбора состава оборудования потребителей-регуляторов для регулирования электропотребления следует, что эвристический алгоритм (ЭА) существенно превосходит по точности метод статистических испытаний (МСИ) (рис.7). Этот алгоритм позволяет получать результаты в пределах требуемой точности, при большом количестве электроприемников потребителей-регуляторов (250-300 шт). При изменениях сбрасываемой нагрузки от 10% до 20%, являющихся наиболее типичными для предприятий нетяговой железнодорожной энергетики при регулировании электропотребления, максимальная относительная ошибка по нагрузке для ЭА не превышала 20 %, а для МСИ - более 120,7 %.

Таблица 1

Оптимальные параметры методов прогнозирования

Параметр Фильтр Брауна а=0,3 Скользящее среднее п=3 Скользящее среднее с коррекцией п=5

1,69 0,75-1,43 0,24-0,75

к,сут 6 3 5

1,сут 6 2-5 2-12

Эта ошибка значительно превышает значения ошибок ЭА, что существенно ограничивает область использования данного метода.

На рис. 7 видны очевидные преимущества эвристического алгоритма по качеству выбора электроприемников ПР по сравнению с методом статистических испытаний.

Поэтому, для реализации на нижнем уровне контура управления режимом электропотребления целесообразней использовать эвристический алгоритм выбора электроприемников для регулирования электропотребления.

В пятой главе проведено математическое моделирование процесса прогнозирования и оценки ущерба на примере Саратовского сетевого района с использованием реальных данных электропотребления за январь 2005 г. В качестве потребителей-регуляторов были выбраны вагоноремонтное депо дирекции по обслуживанию пассажиров (ВРД-15) и локомотивное депо ст. Саратов 2 (ТЧ-11). Для выполнения необходимых расчетов, были использованы результаты энергетических обследований этих предприятий, проведенных при участии автора.

Установлено, что для данного сетевого района (при заданных параметрах электропотребления), для эффективного управления режимом элекгропотребления достаточно двух потребителей-регуляторов с суммарной установленной мощностью электроприемников не менее 9 ООО кВт (рис. 8).

При этом, мощность электроприемников ВРД -15 должна быть (т.к.

арх +Ър\ > с, то (дг,",д:*) = (р,,р'г)) (рис.9):

Х!*=1227,27 кВт - в рабочее время х2'=281,81 кВт - в нерабочее время ТЧ-11:

Х1*=1163 кВт - в рабочее время х2 =179,7 кВт - в нерабочее время

Рис.8. Графическое пояснение к математическому моделированию

Ущерб от проведения управляющих воздействий для каждого из потребите-

16

лей-регуляторов - 1 442 ООО (ВРД-15) и 1 602 272 (ТЧ-11) рублей за 10 суток. Суммарный ущерб данных предприятий равен 3 044 272 рублей. Если проводить управляющие воздействия по полученным результатам, то можно уменьшить штрафные санкции энергосистем, на 59,1% , т.е. на 2 071 160,85 рублей.

Рис.9. Решение задачи

Технико-экономическая оценка предлагаемой методики управления режимом электропотребления, является заключительным этапом работы.

Расчет проведен для одной тяговой подстанции Трофимовский 2 Приволжской железной дороги - филиала ОАО "РЖД". Среднее количество переработанной электроэнергии на данной подстанции в 2005 году составило 5,75-млн. кВт*ч в месяц.

Методика управления режимом электропотребления железнодорожного транспорта предполагает снижение установленной мощности потребителей-регуляторов до величины, когда возможный ущерб от введения управляющих воздействий будет меньше величины возможных штрафных санкций со стороны энергосистем.

Важнейшим показателем эффективности проекта является чистый дисконтированный доход (ЧДД). ЧДЦ характеризует превышение суммарных денежных поступлений над суммарными денежными затратами для внедряемого проекта с учётом их разновременности.

Расчёт экономической эффективности при внедрении методики управления режимом электропотребления в Саратовском сетевом районе (тяговой подстанции "Трофимовский 2") ОАО "РЖД" показывает, что чистый дисконтированный доход за 8 лет эксплуатации составит более 2 474 856 рублей, при сроке окупаемости - 2 года.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Разработана структура контура управления режимом электропотребления железнодорожного транспорта в виде двухуровневой системы:

• верхний уровень - уровень тяговой подстанции (сетевого района);

• нижний уровень - уровень потребителей электроэнергии.

Функциональными задачами контура управления режимом электропотребления определены:

• прогнозирование - верхний уровень;

• выбор электроприемников потребителей - регуляторов и проведение управляющих воздействий - нижний уровень.

2. Определены оптимальные параметры методов прогнозирования для различных интервалов прогноза t, интервалов усреднения п, интервалов предыстории к.

Установлено, что для метода фильтров Брауна величина максимальной относительной ошибки 8тах=0,49-3,3 % достигается при интервале прогноза 1-8 суток и интервале предыстории 6-10 суток. Для скользящего среднего: 5шах=1,31-1,43 % при интервале усреднения п=3 достигается при интервале прогноза 2-12 суток. Для скользящего среднего с коррекцией: Smax =0,24-0,75 % при интервале усреднения п=5 достигается при интервале прогноза 2-12 суток.

Поэтому, для верхнего уровня контура управления режимом электропотребления предпочтителен метод скользящего среднего с коррекцией.

3. Регулирование электропотребления предложено осуществлять на основе эвристического алгоритма и метода статистических испытаний, для выбора электроприемников потребителей - регуляторов.

Эвристический алгоритм в широком диапазоне изменения количества электроприемников (от 10 до 250 пгг) дает максимальную относительную ошибку не превышающую 17,5 %, в то время как максимальная относительная ошибка метода статистических испытаний достигает 40 % уже при количестве электроприемников равным 150.

Поэтому, для нижнего уровня контура управления режимом электропотребления предпочтителен эвристический алгоритм выбора электроприемников.

4. Разработана методика управления режимом электропотребления железнодорожного транспорта путем математического моделирования процессов прогнозирования и оценки ущерба, которая позволяет реализовать предложенные методы прогнозирования и алгоритмы выбора электроприемников.

Реализация алгоритма управления режимом электропотребления нетяговых предприятий железнодорожного транспорта на основе предложенной математической модели показала, что:

- изменение режима электропотребления выбранных потребителей - регуляторов (ВРД-15 и ТЧ-11) привело бы к финансовым издержкам на 59,1 % меньшим, чем штрафные санкции со стороны энергосистем;

- для данного сетевого района, для эффективного управления режимом электропотребления достаточно двух потребителей - регуляторов с суммарной установленной мощностью электроприемников не менее 9 000 кВт.

5. Технико-экономическая оценка эффективности внедрения системы управления режимом электропотребления нетяговых предприятий железнодорожного транспорта показывает, что при среднемесячном количестве потребляемой энергии - 5,75 млн. кВт*ч, и при оптимальном управлении режимом электропотребления нетяговых предприятий железнодорожного транспорта, чистый дисконтированный доход для одной тяговой подстанции за восемь лет эксплуатации составит 2 474 856 рублей.

Основные положения диссертации опубликованы в работах:

(позиция 8 опубликована в журнале, входящем в перечень ВАК)

1. Мухамбетов С.Б. Прогнозирование электропотребления объектов железнодорожного транспорта/ Проблемы железнодорожного транспорта в условиях реформирования отрасли. Сб.науч.ст. Изд-во Сарат. ОАО «Приволжское книжное издательство» 2004.С.31-34

2. Мухамбетов С.Б. Автоматизация анализа энергопотребления объектов железнодорожного транспорта/ Современные проблемы совершенствования работы железнодорожного транспорта. Межвузовский сборник научных трудов - М.: РГО-ТУПС, 2004.С.З 8-41

3. Мухамбетов С.Б. Управление режимом электропотребления предприятий железнодорожного транспорта/ Современные информационные технологии в научных исследованиях, образовании и управлении. Сб. науч. трудов СФ РГОТУПС 2004.С.34-37

4. Мухамбетов С.Б. Принципы классификации потребителей электроэнергии на железнодорожном транспорте/ Проблемы электроэнергетики: Сб. науч. статей / СГТУ - Саратов, 2006.С.19-24

5. Мухамбетов С.Б. Оценка ущерба потребителей-регуляторов железнодорожного транспорта от изменения режима электропотребления/ Интеллектуальный потенциал высшей школы - железнодорожному транспорту.T.l/Межвузовский сб. науч. статей, Саратов:000 Издательство «Научная книга», 2006.С.98-102

6. Мухамбетов С.Б., Сатаров A.A. Оптимизация режимов электропотребления при ограничениях/Проблемы электроэнергетики:Сб. научных статей/ СГТУ-Саратов, 2006.С.63-77

7. Мухамбетов С.Б., Рыхлов B.C. Алгоритм оптимизации электропотребления объектами железнодорожного транспорта/ Интеллектуальный потенциал высшей школы - железнодорожному транспорту.Т.1/Межвузовский сб. науч. статей, Саратов:000 Издательство «Научная книга», 2006.С.92-98

8. Мухамбетов С.Б. Управление режимом электропотребления железнодорожного транспорта/ Наука и техника транспорта. № 4. - М., 2006. С.42-44

Управление режимом электропотребления

железнодорожного транспорта путем математического моделирования процессов прогнозирования и оценки ущерба

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

Автореферат

Тип.зак. Тираж 100 экз.

Подписано в печать 09.01.07 Гарнитура Newton Формат 60 X 90 '/16

Усл.печ.л. 1,25

Участок оперативной печати РГОТУПСа, 125993, Москва, Часовая ул., 22/2

Введение.

Глава I. Управление режимом электропотребления в современной электроэнергетике.

1.1 .Управление режимом электропотребления в энергосистемах.

1.2.Управление режимом электропотребления на промышленных предприятиях.

1.3.Управление режимом электропотребления на железнодорожном транспорте.

Выводы.

Глава II. Обоснование структуры контура управления режимом электропотребления в железнодорожной энергетике.

2.1. Методика формирования структуры принятия решений.

2.1.1.Верхний уровень контура управления режимом электропотребления.

2.1.2.Нижний уровень контура управления режимом электропотребления.

2.2.Подход к построению функциональной и информационной структур управления.

2.3.Выделение автоматической части нижнего уровня контура управления режимом электропотребления.

Выводы.

Глава III. Методика управления режимом электропотребления железнодорожного транспорта путем математического моделирования процессов прогнозирования и оценки ущерба.

3.1.Постановка задачи управления режимом электропотребления железнодорожного транспорта.

3.2. Методы прогнозирования электропотребления.

3.3. Методы формирования оптимального состава электроприемников для управления режимом электропотребления.

3.3.1.Формализация структуры контура управления режимом электропотребления.

3.3.2.Решение задачи формирования оптимального состава электрооборудования потребителей-регуляторов, используемого для регулирования электропотребления.

ЗАРазработка методики управления режимом электропотребления железнодорожного транспорта путем математического моделирования процессов прогнозирования и оценки ущерба.

3.4.1 .Оценка целевой функции сепарабельной функцией.

3.4.2.Графическое решение сепарабельной оптимизационной задачи.

Выводы.

Глава ^Экспериментальная оценка границ применимости различных методов прогнозирования и алгоритмов выбора электроприемников для регулирования электропотребления.

4.1.1.Прогнозирование электропотребления с помощью фильтров Брауна.

4.1.2. Прогнозирование электропотребления методом скользящего среднего.

4.1 ^Прогнозирование электропотребления методом скользящего среднего с коррекцией.

4.2.Анализ алгоритмов выбора состава потребителей для регулирования электропотребления.

4.2.1 .Анализ эвристического алгоритма.

4.2.2. Анализ метода статистических испытаний.

Выводы.

Глава V. Экономическая эффективность предложенной методики управления режимом электропотребления железнодорожного транспорта

5.1 .Математическое моделирование процесса прогнозирования и оценки ущерба на примере Саратовского сетевого района.

5.2.Экономическая эффективность пакета прикладных программ управления режимом электропотребления железнодорожного транспор- ^

Выводы.

Основные результаты работы и выводы.

Используемая литература.

Проблема повышения эффективности использования энергетических ресурсов на железнодорожном транспорте и снижение платежей за потребленные ресурсы является в настоящее время весьма актуальной. Электрическая энергия, поставляемая энергоснабжающими организациями, выступает в качестве товара, характеризующегося совпадением во времени процессов производства, транспортирования и потребления. Возрастающие требования к точности учёта количества электрической энергии при требуемом качестве базируются на экономической основе.

Актуальность темы. Повышение эффективности использования электроэнергии для железнодорожного транспорта является одной из насущных проблем, т.к. достаточно высока её составляющая в структуре топливно-энергетических ресурсов (ТЭР) для тяги поездов и эксплуатационных нужд (более 50%) [56]. Поэтому, снижение платежей за электроэнергию, и снижение ее доли в стоимости продукции и перевозочного процесса, является весьма актуальным. В «Программе реализации Энергетической стратегии ОАО РЖД на период до 2010 г.» определены ориентиры и контрольные параметры электропотребления на период до 2010 года.

Одним из путей экономии электроэнергии на железнодорожном транспорте является совершенствование структур управления его энергетикой. Эффективное управление режимом электропотребления на железнодорожном транспорте способствует выравниванию графиков нагрузок энергетических систем и обеспечивает его нормальное функционирование в условиях дефицита электрической энергии и мощности. При этом, должны минимизироваться штрафы, за отклонение фактического потребления от запланированного, доля которых в суммарных платежах может быть весьма существенной [59].

Отраслевая наука в лице ученых и специалистов ВНИИЖТ, ВНИИАС, РГОТУПС, ОмГУПС, СамГАПС, УрГУПС, ИрГУПС и ряда других организаций всегда уделяла большое внимание задачам прогнозирования и планирования электропотребления железнодорожного транспорта.

Тем не менее, эта проблема в силу своей сложности и многообразия решена далеко не полностью. Большая часть исследований посвящена вопросам оптимизации режимов тягового электроснабжения, изменению тарифной политики и электропотреблению нетяговых предприятий, вопросам нормирования режимов электропотребления на электроподвижном составе. Ограниченное использование в управлении эффективных математических моделей, алгоритмов и современных технических устройств, необходимость комплексного подхода к оценке электропотребления на железнодорожном транспорте, обуславливают актуальность выполненных исследований. Мероприятия по управлению режимом электропотребления железнодорожного транспорта, проводимые в настоящее время (в условиях дефицита электрической энергии и мощности), заключаются в снижении электропотребления некоторых групп нетяговых потребителей на определенный период, которые называются потребителями-регуляторами (ПР). При этом не оценивается и не отслеживается величина снижения электропотребления каждым из потребителей-регуляторов.

На основании вышеизложенного, существуют следующие пути повышения эффективности управления режимом электропотребления железнодорожного транспорта:

• создание систем математического моделирования процессов управления режимом электропотребления нетяговых предприятий железнодорожного транспорта в условиях дефицита электрической энергии и мощности [59];

• разработка методов прогнозирования электропотребления, дающих состоятельные результаты в условиях проведения управляющих воздействий;

• разработка алгоритмов выбора потребителей - регуляторов;

• постановка и решение задачи минимизации ущерба железных дорог от проведения управляющих воздействий или введения штрафных санкций со стороны энергосистем в случае отклонения электропотребления от заявленного.

В этой связи целью настоящей работы является повышение эффективности управления режимом электропотребления железнодорожного транспорта.

В соответствии с целью в работе поставлены следующие задачи исследований:

1. Разработать структуру контура управления режимом электропотребления железнодорожного транспорта.

2. Оценить границы применимости предложенных методов прогнозирования и алгоритмов выбора электроприемников для управления режимом электропотребления нетяговых предприятий железнодорожного транспорта.

3. Обосновать алгоритм выбора электроприемников для регулирования электропотребления нетяговых предприятий железнодорожного транспорта.

4. Разработать математическую модель для управления режимами электропотребления нетяговых предприятий железнодорожного транспорта.

5. Дать технико-экономическую оценку разработанной математической модели управления режимом электропотребления на железнодорожном транспорте.

Объектом исследования являются системы управления режимом электропотребления железнодорожного транспорта, рассматриваемые в комплексе с технико-экономическими вопросами эксплуатации.

Предметом исследования является повышение эффективности управления процессами электропотребления на железнодорожном транспорте.

Методы и средства исследований. При решении поставленных задач, теоретические и экспериментальные исследования опирались на основные положения теоретических основ электротехники, теории вероятностей, статистики, теории оптимизации. Экспериментальные исследования проводились путем моделирования процессов потребления электроэнергии на ПЭВМ типа Pentium IV.

Информационная база исследования. Информационными источниками данной диссертационной работы являются:

•научные источники в виде данных и сведений из книг, журнальных статей, материалов научных конференций;

•статистические источники в виде отчётов органов ведомственной и региональной статистики, материалов энергоснабжающих организаций;

•официальные документы в виде Государственных Стандартов, нормативных актов, в том числе положений и инструкций:

•результаты собственных расчётов и проведённых экспериментов.

На защиту выносятся:

- методика управления режимом электропотребления;

- теоретические обобщения, позволяющие получить расчетные модели, адекватно отражающие особенности технологического процесса тяговых и нетяговых потребителей железнодорожного транспорта;

- пакет прикладных программ, позволяющих получить необходимое качество управления режимом электропотребления на железнодорожном транспорте.

Научная новизна работы:

1. Предложена структура контура управления режимом электропотребления в виде двухуровневой системы.

2. Предложена методика управления режимом электропотребления железнодорожного транспорта путем математического моделирования процессов прогнозирования и оценки ущерба.

3. Составлена и реализована математическая модель оптимизации энергопотребления по критерию минимума суммарного ущерба при отклонении расчетного электропотребления от заявленного.

4. Обоснована возможность представления исходной нелинейной модели оптимизации электропотребления в виде сепарабельных функций.

5. Разработан новый метод прогнозирования электропотребления -скользящего среднего с коррекцией.

6. Предложен алгоритм выбора электроприемников по критерию минимума ущерба для технологического процесса потребителя-регулятора

ПР).

Достоверность основных научных положений и выводов. Научные положения, выводы и рекомендации, сформулированные в диссертации, обоснованы теоретическими решениями и экспериментальными данными, полученными в работе, не противоречат известным положениям наук, базируются на строго доказанных выводах.

Практическая ценность работы заключается в разработке моделей, методик и алгоритмов управления режимом электропотребления нетяговых предприятий железнодорожного транспорта, позволяющих повысить качество управления и выполнить требования энергосистемы с минимальным ущербом для производства.

Реализация и внедрение результатов работы. Результаты диссертационной работы использованы при работе специалистов по учету электроэнергии СП «Энергосбыт» Приволжской железной дороги и внедрены как составная часть системы управления режимом электропотребления железнодорожного транспорта.

Разработана и внедрена на Приволжской железной дороге компьютерная программа по учету электроэнергии в цепях нетяговых потребителей железнодорожного транспорта, позволившая существенно упорядочить учет электроэнергии и повысить достоверность исходных данных для прогнозирования электропотребления.

Материалы работы нашли применение в дипломных проектах студентов специальности «Энергоснабжение электрических железных дорог» Российского государственного открытого технического университета путей сообщения. Представленные в работе результаты являются составной частью научных исследований, выполняемых Российским государственным открытым техническим университетом путей сообщения.

Апробация работы.

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на научных семинарах кафедры «Электротехника» и «Энергоснабжение электрических железных дорог» РГОТУПС (2003-2006 гг.), международных и региональных научно-технических конференциях: «Молодые специалисты - железнодорожному транспорту» (Саратов, 2003 г.), III межвузовской научно-практической конференции Поволжского филиала РГОТУПС: «Проблемы железнодорожного транспорта в условиях реформирования отрасли» (г. Саратов, 2004 г. ), сетевой научно-практической конференции в ОмГУПСе на тему: "Энергетическое обследование структурных подразделений ОАО "РЖД" (г.Омск, 2004 г.), III межвузовской научно-методической конференции «Современные информационные технологии в научных исследованиях, образовании и управлении» (г. Смоленск,2005 г.).

Публикации. По основным результатам диссертационной работы автором опубликовано 8 работ.

Структура и объём диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, 5 глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. Работа изложена на 167 страницах, содержит 55 рисунков, 25 таблиц. Список использованной литературы включает 112 наименований.

Основные результаты работы и выводы:

1. Разработана структура контура управления режимом электропотребления железнодорожного транспорта в виде двухуровневой системы:

• верхний уровень - уровень тяговой подстанции (сетевого района);

• нижний уровень - уровень потребителей электроэнергии.

Функциональными задачами контура управления режимом электропотребления определены:

• прогнозирование - верхний уровень;

• выбор электроприемников потребителей - регуляторов и проведение управляющих воздействий - нижний уровень.

2. Определены оптимальные параметры методов прогнозирования для различных интервалов прогноза t, интервалов усреднения п, интервалов предыстории к.

Установлено, что для метода фильтров Брауна величина максимальной относительной ошибки 5тах =0,49-3,3 % достигается при интервале прогноза 1-8 суток и интервале предыстории 6-10 суток. Для скользящего среднего: 5тах=1,31-1,43 % при интервале усреднения п=3 достигается при интервале прогноза 2-12 суток. Для скользящего среднего с коррекцией: 5тах =0,24-0,75 % при интервале усреднения п=5 достигается при интервале прогноза 2-12 суток.

Поэтому, для верхнего уровня контура управления режимом электропотребления предпочтителен метод скользящего среднего с коррекцией.

3. Регулирование электропотребления предложено осуществлять на основе эвристического алгоритма и метода статистических испытаний, для выбора электроприемников потребителей - регуляторов.

Эвристический алгоритм в широком диапазоне изменения количества электроприемников (от 10 до 250 шт) дает максимальную относительную ошибку не превышающую 17,5 %, в то время как максимальная относительная ошибка метода статистических испытаний достигает 40 % уже при количестве электроприемников равным 150.

Поэтому, для нижнего уровня контура управления режимом электропотребления предпочтителен эвристический алгоритм выбора электроприемников.

4. Разработана методика управления режимом электропотребления железнодорожного транспорта путем математического моделирования процессов прогнозирования и оценки ущерба, которая позволяет реализовать предложенные методы прогнозирования и алгоритмы выбора электроприемников.

Реализация алгоритма управления режимом электропотребления нетяговых предприятий железнодорожного транспорта на основе предложенной математической модели показала, что:

- изменение режима электропотребления выбранных потребителей -регуляторов (ВРД-15 и ТЧ-11) привело бы к финансовым издержкам на 59,1 % меньшим, чем штрафные санкции со стороны энергосистем;

- для данного сетевого района, для эффективного управления режимом электропотребления достаточно двух потребителей - регуляторов с суммарной установленной мощностью электроприемников не менее 9 ООО кВт.

5. Технико-экономическая оценка эффективности внедрения системы управления режимом электропотребления нетяговых предприятий железнодорожного транспорта показывает, что при среднемесячном количестве потребляемой энергии - 5,75 млн. кВт*ч, и при оптимальном управлении режимом электропотребления нетяговых предприятий железнодорожного транспорта, чистый дисконтированный доход для одной тяговой подстанции за восемь лет эксплуатации составит 2 474 856 рублей.

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

2. Алгоритм централизованного контроля и учета расхода электроэнергии в АСУТП электроснабжения промышленного предприятия. Ульяновск, 1979 /Ульяновский ЦНТИ, инф. листок, № 300-79/.

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

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

5. Бизнес анализ с помощью Excel 2000.// пер. с англ.: Уч.пос. -М.:издательский дом «Вильяме», 2000. - С.310-349

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

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

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

9. Вартанян Н.Ш., Загородный С.В., Калинчик В.П. и др. Автоматизированная система управления потреблением электроэнергии // Электронная промышленность. 1979, С. 35-36.

10. Васильев Д.А. Модели и методы управления режимом потребления электроэнергии для предприятий с непрерывным характером производства: Дисс. канд. технич. наук.- Саратов, СГТУ, 2003.

11. Васильев Д.А., Иващенко В.А., Резчиков А.Ф. Адаптивные процедуры прогнозирования электрических нагрузок промышленных предприятий // Проблемы и перспективы прецизионной механики и управления: Материалы Междунар. конф. Саратов, 2002. С. 58-65.

12. Васильев Д.А., Иващенко В.А., Ханбиков Р.И. Оперативное управление режимом электропотребления промышленных предприятий // Автоматизация и управление в машино- и приборостроении: Межвуз. науч. сб. Саратов, 2003. С. 34-38.

13. Веников В.А., Жуков J1.A., Поспелов Г.Е. Электрические системы: Режимы работы электрических систем и сетей / Под ред. В.А. Веникова. М.: Высшая школа, 1975. 344 с.

14. Веников В.А., Журавлев В.Г., Филлипова Т.А. Оптимизация режимов электростанций и энергосистем. М.: Энергоиздат, 1981. 464 с.

15. Вентцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология: Учеб. Пособие для студ. Вузов. М.: Высш. шк., 2001. С.161-170.

16. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов: Теория и практика: Учеб.-практ. пособие.- М.: Дело, 2001.- 832 с.

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

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

19. Гельман Г.А., Ракант М.И. Автоматизированный комплексный учет энергоносителей промышленных предприятий // Промышленная энергетика. 1979. №9. С. 12-17.

20. Гене Г.В., Левнер Е.В. Дискретные оптимизационные задачи и эффективные приближенные алгоритмы. Обзор. Изв. АН СССР // Техническая кибернетика. 1979. №6. С. 84-92.

21. Головкин П.И. Режимы электроснабжения потребителей. М.: Энергия,.

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

23. Еремин Л.М. Очерки об электроэнергетике Японии // Энергетик. 2000. №8. С. 17-20.

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

25. Ивахненко А.Г., Зайченко Ю.П., Димитров В.Д. Принятие решений на основе самоорганизации. М.: Сов. Радио, 1976. 280 с.

26. Иващенко В.А. Методологические аспекты автоматизации управления энергетическими системами промышленных предприятий // Проблемы и перспективы прецизионной механики и управления: Материалы Междунар. конф. Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 1997. С.30-32.

27. Калянов Г.Н. CASE-технологии. Консалтинг при автоматизации бизнес-процессов/ 2-е изд. перераб. и доп. М.: Горячая линия-Телеком, 2000. 320 с.

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

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

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

31. Конопелько В.В. Комплекс аппаратно-программных средств "ПОТОК-1" для многоуровневой сети учета и контроля электропотребления // Энергетик. 1997. №8. С. 28-29.

32. Корбут А.А., Сигал И.Х., Финкильштейн Ю.Ю. Об эффективности комбинаторных методов в дискретном программировании. В кн.: Современное состояние теории исследования операций. М.: Наука, 1979. С. 237-264.

33. Кузнецов А. АСУ ТП на рубеже веков // PC WEEK/RE. 1999. №47. С. 28-29.

34. Кустов А.А. Автоматизация управления рациональным электропотребле нием. М.: Наука, 1990. 282 с.

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

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

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

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

39. Лысюк С.С. Автоматизированная система диспетчерского управления Гродненских электрических сетей // Энергетик. 1997. №8. С Л 9-20.

40. Мамиконов А.Г. Основы построения АСУ. М.: Высшая школа, 1981. 248 с.

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

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

43. Махов В., Распутин А. Устройство сбора и передачи данных ЭКОМ-ЗООО // Современные технологии автоматизации. 1998. №1. С. 84-86.

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

45. Методика расчёта технико-экономических характеристик электростанций, в условиях рыночной экономики (на примере солнечной фотоэлектрической станции).- М.: ВИЭСХ, 1998. 32 с.

46. Мирзоян Ю.Ц. Программное обеспечение КТС "Энергомера" // Энергетик. 2000. №8. С. 42-44.

47. Митрофанов А.Н. Моделирование процессов прогнозирования и управления электропотреблением тяги поездов// Самара: СамГАПС, 2005 г., 524 с.

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

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

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

51. Мухамбетов С.Б. Прогнозирование энергопотребления объектов железнодорожного транспорта //Проблемы железнодорожного транспорта в условиях реформирования отрасли // Сб. научных статей // Приволжское книжное издательство, г. Саратов, 2004г. с. 77-76

52. Мухамбетов С.Б. Управление режимом электропотребления предприятий железнодорожного транспорта //Современные информационные технологии внаучных исследованиях, образовании и управлении// Сб. науч. трудов СФ 2005г. с. 85-88

53. Мухамбетов С.Б. Принципы классификации потребителей электроэнергии на железнодорожном транспорте// Проблемы электроэнергетики: Сб. науч. статей / СГТУ Саратов, 2005 с. 55-57

54. Мухамбетов С.Б., Рыхлов B.C. Алгоритм оптимизации электропотребления объектами железнодорожного транспорта//Интеллектуальный потенциал высшей школы железнодорожному транспорту.Т. 1: Сб. науч. ст/Саратов ООО Издательство «Научная книга»,2006 с.92-98

55. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем: Пер. с англ. М.: Мир, 1975. 540 с.

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

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

58. Приборно-модульные универсальные автоматизированные измерительные системы :Справочник- М.: Радио и связь, 1993, 303с

59. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. Справ, изд. / С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин. М.: Финансы и статистика, 1989. 608 с.

60. Проблемы создания автоматизированных систем управления производством / М. Кнотек, А.П. Копелевич, Е.К. Масловский, А.Б. Челюсткин. М.: МЦНТИ, 1977. 64 с.

61. Проектирование подсистем и звеньев автоматизированных систем управления / А.Г. Мамиконов, В.В. Кульба, А.Д. Цвиркун, С.А. Косяченко: Под ред. А.Г. Мамиконова. М.: Высшая школа, 1975. 248 с.

62. Резчиков А. Ф., Иващенко В.А., Захаров В.И. Систематизация задач и подсистем АСУ энергохозяйством предприятия // Проблемы и системы управления. 1979. №4. С. 10-11.

63. Резчиков А.Ф. Структуры автоматизированных систем управления энергетикой промышленных предприятий. Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 1983. 4.1. 120 с, 4.2. 164 с.

64. Резчиков А.Ф., Иващенко В.А., Васильев Д.А. Перспективные информационные технологии построения структур управления энергетикой промышленных предприятий // Высокие технологии путь к прогрессу: Сб. науч. тр. Саратов: "Научная книга", 2003. С. 40-48.

65. Резчиков А.Ф., Иващенко В.А., Канофьев А.В. и др. Управление режимом электропотребления в АСУ энергохозяйством предприятия // Энергетика. 1981. № 3. С.81-85.

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

67. Руденко О.Г., Шамраев А.А., Лавренченко К.А. Исследование методов обучения многослойного персептрона // Автоматизированные системы управления и приборы автоматики. Харьков, 2002. С. 4-9.

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

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

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

71. Сатаров А. А., Мухамбетов С.Б. Оптимизация режимов электропотребления при ограничениях// Проблемы электроэнергетики: Сб. науч. статей / СГТУ Саратов, 2005 с. 33-35

72. Сатаров А.А. Оценка экономического ущерба железной дороги при неэффективном планировании энергопотребления //Интеллектуальный потенциал высшей школы железнодорожному транспорту.Т. 1: Сб. науч. ст/Саратов ООО Издательство «Научная книга»,2006 с. 125-127

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

74. Современное состояние теории исследования операций / Под ред.

75. Н.Н. Моисеева. М.: Наука, 1979 (Оптимизация и исследование операций). 464 с.

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

77. Теория прогнозирования / Под. ред. С.А.Саркисяна М.: Высшая школа, 1977.351 с.

78. Тубинис В. А. Управление электропотреблением. Зарубежные технические средства//Новости электротехники. 2006. № 2 . С.31-33

79. Турчак Л.И. Основы численных методов. М.: Наука, 1987. 320 с.

80. Турчин В.Ф. Феномен науки. Кибернетический подход к эволюции. М.: Наука, 1993.231 с.

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

82. Управляющие вычислительные машины в АСУ технологическими процессами: Пер. с англ. / Под ред. Т. Харрисона. М.: Мир, 1975.1. Т. 1.536 с.

83. Учет и контроль энергоносителей и тепловой энергии: методы и приборы / Под ред. B.C. Кахановича. М.: Энергия, 1980. 232 с.

84. Федоров Д.А., Русанов А.И., Маклецов A.M. Оптимизация размещения систем сбора, обработки и передачи информации о параметрах режима электроэнергетической системы // Энергетика. 1985. №3. С.13-16.

85. Финкильштейн Ю.Ю. Приближенные методы и прикладные задачи дискретного программирования. М.: Наука, 1976. 264 с.

86. Хемминг Р.В. Численные методы для научных работников и инженеров. М.: Наука, 1972. 400 с.

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

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

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

90. Цвиркун А.Д. Структура сложных систем. М.: Сов. радио, 1975. 200 с.

91. Цыпкин ЯЗ. Адаптация и обучение в автоматических системах. М.: Наука, 1968.399 с.

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

93. Четыркин Е.Н. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика, 1977. 200 с.

94. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука: Пер. с англ. - М.: Мир, 1978. 400 с.

95. Экономика предприятия / Под ред. И.А. Минакова.- Мичуринск: МГАУ, 2002.-384 с.

96. Эконометрический анализ динамических рядов основных макроэкономических показателей/ Под редакцией: С.Синельникова-Мурылева.- Москва:Институт экономики переходного периода, 2001.-167 с.

97. Brown, R.G. Smoothing, Forecasting and Prediction of Discrete Time Series. Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1963.