Развитие теории моделирования электротехнических комплексов непрерывных энергоемких производств на основе методов искусственного интеллекта.

Актуальность. Требование повышения эффективности функционирования любого объекта взаимосвязанной технико-экономической системы продиктовано законами современной экономики, в связи с этим Федеральный закон РФ от 23 ноября 2009 г. N 261-ФЗ закрепил законодательно перевод режима экономического функционирования всех промышленных предприятий в русло повышения энергоэффективности и ресурсосбережения. В частности, в связи с возрастанием цен на энергоносители и ограниченными возможностями увеличения мощности энергогенерирующих установок проблема энергосбережения, в том числе снижения электропотребления электротехническими комплексами, приобрела особую актуальность. Для удовлетворения этих требований на предприятиях с энергоемкими непрерывными инерционными замкнутыми производствами, к которым относятся гидрохимические производства, необходимо решить ряд сложных задач, значимость которых возросла в связи со сменой парадигмы и переходу к конкурентным отношениям в экономике. Актуальность проблемы «выживания» рассматриваемых техникоэкономических систем предъявляет к управленческим решениям высокие требования, учитывающие текущее состояние экономики, методы и средства регулирования для всех звеньев иерархии управления предприятием, включающих планирование, технологический процесс, эффективность и безопасность эксплуатации оборудования и т.д., позволяющих выбрать наилучший вариант решения, что невозможно без применения моделирования, а сложность поставленных задач требует разработки качественно новых моделей, то есть развития теории моделирования. Решением задач построения моделей электропотребления занимались И.И. Алиев, Б.И. Кудрин, В.М. Ефременко, однако предлагаемые ими модели, основанные на статистике и даже с применением методов искусственного интеллекта (нейронных сетей), не позволяют построить долговременного 7 прогноза электропотребления для рассматриваемого класса энергоемких производств, обладающих свойствами нелинейности, инерционности и замкнутости. Эти особенности рассматриваемого класса производств полностью перечеркивают возможность использования статистики при изменении технологических режимов, так как известные модели прогнозирования энергопотребления, основанные на статистике и хорошо работающие для линейных дискретных производств, малопригодны для ряда предприятий цветной металлургии и химической промышленности из-за отсутствия прямой пропорциональности между электропотреблением и объемом производимой продукции. А в виду того, что рассматриваемый тип производства является энергоемким, любое изменение его технологического режима может повлечь за собой серьезные последствия, как для самого предприятия, так и для энергосистемы, в которой это производство функционирует. Построением моделей, способствующих обеспечению эффективной и безопасной эксплуатации электротехнических комплексов на основе устройств заземлений, занимались М.А. Авербух, В.В. Бургсдорф, П.А. Долин, однако инструментария, охватывающего расчет основного параметра заземлений, удельного электрического сопротивления грунта, в конкретной местности с учетом климатических факторов, разработано не было. Дело в том, что удельное электрическое сопротивление грунта ρ, на основе которого ведется расчет устройств заземления энергоустановок, напряжения прикосновения и шага, меняется в широких пределах в зависимости от вида грунта, его температуры t и влажности v, которые в свою очередь могут изменяться в значительных пределах. Известные формулы и рекомендуемые ПУЭ сезонные коэффициенты, по которым можно определить ρ, дают лишь приблизительную картину его изменения от выше перечисленных параметров. Поэтому заземления проектировались с большим запасом, а расчеты напряжения прикосновения и шага в ряде случаев имели очень большие погрешности. Решение этой проблемы для данного класса энергоемких производств в момент активного снеготаянья или в случае 8 техногенных аварий позволит избежать тяжелых поражений электрическим током работающего там персонала.