3.4. Модель оптимизации топливно-энергетического баланса предприятия

При построении такой модели может быть использована известная в линейном программировании задача на составление смесей. Неизвестные задачи ─ интенсивность (доля от единицы) использования производства на предприятии р-го продукта по q-му способу.

Под «способом» здесь понимается набор различных энергоресурсов в различном соотношении, который может использоваться при производстве данного продукта предприятия. Например, для продукта «сталь» (р=1) реально использование набора(способ) энергоресурсов; доменный газ ─ 45%, коксовый газ ─ 10% (q=1); для этого же продукта возможен другой «способ»: коксовый газ ─ 100% и.т.д. В таблице 1 приведены примеры технологических способов для отдельных продуктов:

Целевая функция задачи:

где ─ прибыль предприятия при производстве всего заданного годового объема p-го продукта только по q-му способу.

Ограничения определяют: верхние лимиты по каждому i-му виду электроресурсов ; лимиты по капитальным вложениям, необходимым для перехода на использование того или иного «способа» от существующего (до оптимизации) «способа»; равенство единицы интенсивностей для каждого производимого на предприятии продукта; неотрицательность неизвествных:

где ─ годовой расход i-го энергоресурса при производстве всего заданного годового объема p-го продукта только по q-му «способу»; - капитальные вложения, необходимые для производства всего заданного годового р-го продукта по q-му «способу».

Таблица 2 – Технологические способы для различных продуктов

Продукт	Технологические способы
	Обозначения	Соотношение видов топлива, %							Кислород, куб.м/т
р=1		Доме-нный газ	Коксо-вый газ	Приро-дный газ	кокс	уголь	мазут
		45	45				10
			100
		18	75				7
		4	40	40			16
			40	60
				70			30
		18	75				7	30
		20		50			30
			100					30
Р=2		9	5		86
		5		27	68
		6			47		47
		6		11	66	17
		7		32	61
Р=3		90	10
		80	20
		60	40
		40	60
		90		10
		80		20

Определенным недостатком данной модели является предположение о прямо пропорциональном уменьшении показателей при уменьшении значений неизвестных от 1 до 0. Однако этот недостаток может быть уменьшен путем проведения последовательных итеративных расчетов, при которых значение указанных выше показателей последовательно приближают к реальным в зависимости от найденных оптимальных значений неизвестных.