Автореферат (Разработка методики анализа параметров электропотребления для их нормирования и оценки объемов энергосбережения при проведении энергоаудита предприятий и организаций), страница 2

Публикации. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 10 печатных работах, 3 из которых в печатных изданиях, рекомендованных БАК. Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введсният четырех глав, заключения, библиографического списка, включающего 113 наименований. Общий объем работы 1119 страниц, в том числе 134 страницы машиноиисиого текста, 19 рисуиков, 23 таблицы, 5 прилОженнй. СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ ~вв нвв ванн обостн нвн» астрал~.ность работы, сфорн)воровала лсль н задачи диссе)тгациоииого исследования, определены предмет и объекты ИССЛЕДОВЙИ И Я с ОбОСНОВЙНЙ НЙУЧНЙЯ НОВНЗНЙ, ИЗЛОЖЕН Й 1 Ц)ЙКТИ ПЕС Как значимость, приведены данные Об апробаций рабоьзв~т осиовпых публикациях по теме диссертации, дана обгцая характеристика работы.

В пе вои ~лаве «Электропо!реб!Ление, эисргосбс1зежеиие и энергоауднт электрического хозяйства промыпзленных предириятийэ отражено современное состояние уровня электропотребления и энергоэффективности в России, Отмечено, что стратегические прогнозы до 2035 г. периодически пересматриваются в сторону снижения планируемых объемов элсктропотребления, которые предполагается обеспечить пе только за счет ввода новых генерирукипих мощностей, по и за счет рационализации использования электроэнергии и пов!»и!!ения эпергетической эффективности. Рассмотрены особенности энергоаудита промышленных предприятий, перечень исходных даппь!х, требуемых при обследовании систем электроснабжения предприятия, приведена классификация потребителей электроэнергии в соответствии с нх масштаб нОсть!О по вслн ч и ! !с потребляемой мо!цностн с указанием уровня электроспабжепия.

Определена и обоснована система показателей злсктричсского хозяйства потребителя %6 = (А) х,'Р) х (81 х !!!..1 х (П,' х (М',, которые при создании информационного банка сгруппировываются соответствешю на матрицы удельных и общих расходов электроэнергии (А); электрических данных, относящихся к системе электроснабжения (Р); количества электрооборудования (В); стоимостей и штатов (С'„проектных данных (П) ). В банк помещают и матрицу (М~ технологических показателей. Отмечены современные мировые тенденции, требующие системного подхода к управлению энергетической эффективностью, соблюде~ию положений международного стандарта 180 50001:2011. Во вто й главе «~Математический аппарат нормировании показателей электропотреблеиии н опенки объемов энергосбережениян представлены основные методы разработки (моделирования) норм расхода энергии„к к!!т!!р! !м !!!.нося !ся: расчетно-аналитические (класс!!чсские); расчетно-статистические (вероятностные): ценологические.

Моделирование норм расхода электроэнергии расчетно-аналитическим методом сводится к определению объемов электропотребления расчетным путем по статьям расхода, исхОдя из реестра устапОВлеп!юго электрооборудования (ЭО): где Р,„„— !юмипальная мощность ЭО, кВТ; !! — количество ',.)О, пп.; '1'Р,б — время работы оборудования за исследуемый период„ʄ— коэффицие!г!. использования активной мощности предприятия, отн.сд.; К„ — коэффициент заполнения графика нагрузки по активной мощности, отн.ед. Принимаемый нами вероятностно-статистический метод основан па анализе статистических данных за рял прели!ес! вующих лет (месяцев, суток) о фактических общих и удельных расходах энергии и позволяет выявлять закономерности на фоне случайностей.

Для описания случайных величин, а!Щлизируемых в ходе экспериментаФ используются Функции кх распределения, а именно нормалыюе распреде!!ение как наиболее распространенное н важное, учитывая рассмотре!шые в работе ситуации, когда на результат воздействует большое количество независимых случайных переменных. При гюстроении статистической модели выдвигается гипотеза о ее соответствии выбранному закону распределения, когорая проверяется на совместимость с наблюдаемым результатом путем определения минимального уровня значимости илн проверки соответствия критериям.

Для оценки степени независимости двух случайных величии чаще всего используют корреляционный анализ с опрсделением коэффнциснтов корреляции по Пирсону, Кендачлу и др. Регрессионный анализ(линейный)— статистический метод исследования математической (не причинноследственной) зависимости между зависимой перемеипой У и одной или несколькими независимыми переменными Л'~, Х... Х„. Для определения закономерностей изменения исследуемой случайной величины во времени нами использован анализ временных рядов электрических показателей, Нахождение тренда или тенденции развития временного ряда осуществлено различными методами: укрупнения интервалов; скользящей средней; аналитического выравнивания. 11ри аналитическом выравнивании уровней динамического ряда закономерно изменяюШийся уровень изучаемого п~~азателя оценивался как функция времени у, = ® н были использованы функции: линейная; парабола второго порядка; полипом; показательн~~; экспоненциальная; гиперболическая.

Метод кластерного анализа находит свос применение при проведении многофакторного впали~а величин удельного электропотребления для Отдельных технолОГических процессов и энергоемких аГреГатов п1эи детализации степени нормирования, равной суткам, Отдельной смене, законченному технологическому процессу. Цснологический метод основан на описании элекгрического хозяйства как сообщества изделий конвснционально определенного объекта; ~~о~е~тво образуюц1нх цслостность элементов-изделий, ха1эактсрнзуюшееся слабыми связями и слабыми взаимодействиями относительно друг друга. Исследование электрического ценоза — исследование целостности, которая структурируется и характеризуется устойчивыми параметрами.

Математический аппарат ценологнческого метода представлен тремя моделями гиперболического Н-распределения: ВИДОВОЕ Ран го видовое х)=И",гх " Л г)=8/; е г -иЛ/; ~=и Для описания закономсрностей изменения электрического хозяйства, характеризующегося непрерывными величинами ~общее и удельное электропотребление, мощность, стоимость, затраты), примепяют гиперболическое ранговое Н-распределение по параметру, которое выявляет след)чОгцие закономерности: 1) удельные расходы электроэнсрГИН ОбъектОВ распределения первого и последнего рангов различаются па два и более порядка; 2) для первых рангов А4,„, = А, — А,. ~ неизмеримо больше, чем для последних; 3) большая часть объектов распределения имеет А,„ниже общеотраслевого значения, А,„, мало разлнчаотся; 4) среднее (предприятие в целом) никоим образом не определяет А„о Где!сьис!со объекта распределения (ретения для точки по значению среднего н дисперсии не существует); 5) отдельно взятое значение А,,„не может бьп ь оцене!ю с позиции энергосбережения; 6) устойчивость ~3 может быз ь ис! юл ьювана для пропп!за, Изучение поведения анализируемых величии в динамике методами ценоло! ическоГо ран! 0В0$0 анализа формализуется двумя модслямн: Динамика 1-го рода — исследование зависимостей показателей Ю'! = Хсг) н Д = Х® формализуемых поверхностью, описываемой формулой: В",('~) а! + Ь!~с) л~ ) «с(!- "'! где à — временной ряд; а!, Ь!„ф~, Т вЂ” константы аппроксимирующих уравнений.

Ценологический анализ параметра на основе динамики 1-Го рода основан на допущении о неизменности ранга особей в структуре ценоза. Оценка Объемов электрон!!Треб!!ения зак!!ючаегся В определении площади под кривой рангового О-распределения, скорректированной Во Времени конфигурацией поверхности, Структурно-ТОИОлоги !еску!О динамику или динамику 2-го рода используют при и рассмотрении точек сотлел!*н!,!х ос!ъек!он-с!отребителей) рангового распределения в функция времени как случайных процессс!В.

Высокий коэффициент конкордацни (согласованности) позволяет синтезировать структурно-тосюло Гическую динамику ранговой поверхности. Следует выделить три группы особей но ранговому ХХ-распределению, требующие различного подхода и зависимости от их места в цснологичсской классификации: 1) самые круп!!!«!е с!сс!бсс, образующие первую точку (касту) рангового П-распределения; 2) средние особи пойнтер-касты; 3) малые особи, составляющие «саранчевую» кисту. В выводах отмечено, что для формирования различных кидов норм .электропотреблення требуется применение индивидуальных ые!одов математического анализа 1для формирования отдельных видов норм требуется применение сноего конкретного математического аппарата).

Ц т етъей главе «Анализ п нормирование показателей электропотреблепнн н с!цепка объемов энергосбережения» производится анализ существующего методического инструментария энергоаудитора при проведении нм энсргообслсдований, формировании величин фактическою н прогноз!!с!!.о э!!екгропотреблсния для составления электрического баланса, В также при оценке потенциала энергосбережения для разработки энергосберегающих мероприятий.

Отмечается, что при составлении электрического баланса существует проблема искажения данных о фактическом электропотреблении подразделениями предприятия, связанного с ошибками в фиксировании показаний счетчиков, а небалансы списываотся на энергоемкие объекты учета в пределах их плановых удельных норм.

В формах энергетического паспорта указываются годовые значения показателей энергопотребления без детализации во временном разрезе поквартального, помесячного„суточного или НОсмсннОГО цот1ъсОления, что значительно усложняет проведение глубокого анализа энергопотребления предприятия н разработку целе~~к показателей энергоиспользования и внедрение системы энергоменеджмента и энергетического мониторинга, преодолеваемых нами на основе анализа принятьгх на различных промышченных предприятиях рйзработлшых мегОдик нормирования злектропотрсбления. В большинстве случаев нормы электропотребления служат для планирования расходов иа злектропотреблсние будущих временных периодов и зачастую ориентированы на положения 1'ОО Г Р 51541-99 «Энергосбережение.

Энергетическая эффективность. Состав показателей. Общие положения», рекомендующего классические 1оцспочпые) методы расчета, реализованные, в частности, при нормировании иа предприятиях РЖД, Это не реализует цели энергосбережения и не позволяет работать системс энергомониторицга по оценке потенциала энергосбережения н постоянному улучшению показателей энергоэффективности.