Добавил:

ivanov666 Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Башкирский Государственный Аграрный Университет

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

Концепция энергоэффективности в промышленности. Монография

.pdf

Скачиваний:

Добавлен:

06.09.2026

Размер:

1 Мб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 1 2 3 4 5 6 78 / 158 9 10 11 12 13 14 15 > Следующая >>>

от величины собственного планового потребления, поэтому так актуально качественное планирование и прогнозирование энергопотребления на предприятиях.

В этих условиях предприятие-потребитель на оптовом рынке электроэнергии вынуждено делать краткосрочный прогноз потребления в своих группах точек поставки и подавать его в виде заявки на рынок на сутки вперед. От качества прогноза зависит общий финансовый результат предприятия на оптовом рынке.

Сегодня на предприятиях существует подход к прогнозированию, приводящий к высокому проценту ошибки прогноза, в среднем по большинству предприятий он составляет 15 % [22]. Широко применяется алгоритм стратегии «Energy value strategy» ценозависимого управления электропотреблением для краткосрочного прогнозирования электропотребления. Следует отметить, что на первом этапе этой стратегии есть возможность дальнейшего методического совершенствования точности прогноза.

Поэтому можно выдвинуть следующую гипотезу исследования: наряду с другими факторами прогнозируемый (необходимый) объем электроэнергии будет также определяться уровнем организации производства на предприятии, следовательно, устойчивость организации производства будет влиять на точность прогнозирования (волатильность) энергопотребления. Прогнозирование электропотребления должно осуществляться одновременно с анализом прогноза уровня организации производства, влияющим на его точность прогноза, поэтому уровень организации производства не должен меняться на период прогнозирования.

В этих условиях предлагается методика прогнозирования электропотребления для краткосрочного прогнозирования, принятая для практической деятельности правлением ОАО «СО ЦДУ ЕЭС», согласно которой методом моделирования электропотребления является декомпозиция процесса на регулярную и нерегулярную составляющие. Если тренд описывает устойчивые тенденции изменения процесса на интервале времени, то нерегулярная составляющая характеризует случайную непрогнозируемую часть потребления и вероятные отклонения фактических значений электропотребления от

тренда, выделенного из исходного процесса, которые будут характеризовать изменения уровня организации производства согласно выдвинутой гипотезе исследования.

Выделенная в результате декомпозиции траектория электропотребления, реализуемая в математическом виде, используется в качестве прогнозирующей математической модели, применяемой для расчета прогнозных значений электропотребления (ЭП). Определение вида и параметров прогнозирующей модели выполняется путем аппроксимации значений ЭП на ретроспективном интервале времени. Прогнозирующая математическая модель ЭП может включать в себя элементарные функции от независимых переменных, принимаемых в качестве факторов, влияющих на величину потребления, по которым имеются достоверные фактические данные и существующие прогнозы.

Современная методика прогнозирования предусматривает исследование влияния экономических, технологических и организационных факторов и зависимостей на принятие плановых решений, которые отражают тенденции изменения электропотребления и учитываются на ближайшую перспективу [23].

Методы краткосрочного прогноза основаны на исследовании тенденций прошлых лет, усреднении этих показателей и получении зависимостей, которые количественно отражают действие стабильных факторов [28]. Однако характер зависимостей, способ их получения и возможная область применения различны в зависимости от влияния и взаимодействия различных факторов. Использовать методы корреляционного и регрессионного анализа при планировании электропотребления важно для предприятий с многономенклатурным выпуском продукции, где планирование энергопотребления ведется методом прямого счета: перемножения планируемого объема выпуска на удельный расход энергии (расход, отнесенный к тысяче рублей стоимости выпускаемой продукции). К сожалению, такой подход приводит к существенным погрешностям прогнозирования энергопотребления. Анализ отчетных данных о расходе электроэнергии по ряду предприятий за 10 лет показал, что совпадение фактического и планируемого расхода наблюдается редко, в основном

отклонения достигают 15–20 %, поскольку при всех равных условиях не учитывается влияние уровня организации производства на электропотребление; уровень должен быть устойчивым и постоянным на период прогнозирования.

Главная причина отклонений на среднесрочный прогноз состоит в том, что стоимость и энергоемкость продукции находятся в разных соотношениях у отдельных видов и типоразмеров продукции. Поэтому если учет произведенной продукции ведется в неизменных ценах, то изменение ее номенклатуры и неустойчивый уровень организации производства вызывают колебание удельных расходов энергии. Такое же влияние оказывает изменение объема кооперирования предприятия с поставщиками: сразу изменяется удельный расход энергии, поскольку происходит изменение энергопотребления. Стоимость продукции зависит от целого ряда других факторов (спроса и предложения на данную продукцию, цены на сырье, материалы, товары-заменители и т. д.).

Кратковременные изменения стоимости и объема выпуска продукции от указанных факторов обычно не влияют на суммарный объем потребления электроэнергии, что вызывает резкие отклонения фактических удельных расходов от планируемых и ошибки в определении размеров энергопотребления. Отклонения проявляются в изменении по годам основных производственных фондов, численности промышленного персонала, установленной электрической мощности, номенклатуры продукции, объема выпуска и объема потребления энергии, а значит, и в изменении уровня организации производства.

Изменения первых четырех показателей стабильны, как показал анализ, и этими изменениями определяются тенденции потребления энергии, что очень важно при прогнозировании электроэнергии. Методы математической статистики позволяют математически описать зависимость расхода электроэнергии от перечисленных показателей, обобщенно выраженных в форме фактора времени.

Для определения зависимости расхода электроэнергии от различных факторов была произведена статистическая обработка отчетных данных о произведенной продукции и потреблении энергии.

Расчеты проводились на компьютере по программе множественной корреляции, что позволило получить коэффициенты корреляции, регрессии и средние квадратические отклонения фактических от расчетных показателей.

Для предприятий были определены три вида зависимости:

W = a W = a W = a

где а

– постоянная составляющая расхода энергии, тыс. кВт · ч/год;

– прирост расхода энергии на единицу продукции, тыс. кВт · ч/

тыс. р.; а

– прирост расхода энергии в единицу времени, тыс. кВт · ч/

+ a1П + a2t; (2.17)

+ a2П; (2.18)

+ a2t; (2.19)

год; П – годовой объем выпуска, тыс. р.; t – порядковый номер года (1, 2, ..., n).

Эти же уравнения в численной форме были представлены сле-

дующим образом:

W = 6516,4 + 0,3388П + 1211,69t; (2.17, а)

W = 68 000,4 + 0,8354П; (2.18, а)

W = 7210,3 + 2361,4t. (2.19, а)

Коэффициент множественной корреляции оказался высоким для всех предприятий, которые исследовались, и может достигать значения 0,995, при этом минимальное значение составляет 0,921.

Однако в регрессионном анализе отбор факторов тесно связан с проблемами мультиколлинеарности и автокорреляции, поэтому одной из основных задач является количественное измерение степени мультиколлинеарности. Ряд авторов [24–26] считают мультиколлинеарность сильной, если коэффициент корреляции между парами факторов больше совокупного коэффициента корреляции регрессии, равняется или больше 0,8.

Наиболее точно определяется расход энергии при использовании уравнения (2.17): погрешность не превышает 5 %. Вместе с тем

имеются случаи, когда погрешность достигает 25 %. Как правило, это происходит в период освоения производственных мощностей предприятий для выпуска новой продукции, которая пользуется спросом на рынке, при использовании новых материалов, что требует обновления информационной статистической базы и изменения организации производства, которая принимает устойчивый характер.

Вывод. Для расчета перспективного энергопотребления не могут быть использованы уравнения, составленные с учетом данных за предшествующий период электропотребления предприятием. Этот период должен быть установлен, количество принятых лет обосновано и проверено экспериментально. Сформированное уравнение должно регулярно уточняться с учетом новых данных, поэтому при отборе данных для расчета параметров уравнения целесообразно использовать метод «скользящей средней».

Уравнение расхода энергии проектируется на основе данных о расходе за несколько ближайших к расчетному году лет и должно отражать краткосрочные тенденции изменения потребления энергии при переходе к следующему году планирования, оно должно быть построено с учетом новых данных, причем часть данных за прошлые годы должна обновляться. Достигнуть этого можно, если:

1) уравнение расхода энергии составлять заново каждый год;

2) для расчета параметров уравнений каждого года брать одина-

ковое число предшествующих лет;

3) число лет отсчитывать всегда от года, предшествовавшего плановому, что обеспечивает регулярное введение в расчет последних данных и «забывание» устаревших.

В роли «скользящей средней» рассматривалась тенденция изменения потребления энергии предприятием по годам, выражаемая уравнением вида (2.17). Вывод уравнений и расчет расхода по данному методу проводился с помощью компьютерной программы. Погрешность результатов расчета определялась на базе фактических данных. Для ряда рассматриваемых предприятий уравнения и результаты сопоставления расчетных данных с фактическими приведены в табл. 2.4.

Таблица 2.4

−

Погрешность определения расхода энергии

по уравнению вида (2.17)

Номер

предприятия

1 W = 19 755,7 + 0,34П + 1361 0,5 2 W = 151140 – 0,078П + 1326 0,5 3 W = 3 061,4 + 0,65П + 30,06 10,0 4 W = –376 + 0,58П – 595 5,0 5 W = 103562 – 0,017П + 1311 0,5 6 W = 15 859 – 0,52П + 707 5,0 7 W = 1 230 + 0,3П + 1,2 1,0

Уравнение

Погрешность

δ=

Для целей прогнозирования при использовании статистического материала по потреблению энергии при производстве продукции за ряд лет необходима большая выборка для получения надежных оценок, что затрудняет использование корреляционного метода.

Кроме того, в сложившейся практике планирования необходимо знать годовое, квартальное и месячное энергопотребление. Переход от годовой к квартальной и месячной статистике обеспечивает надежность прогнозирования. Математический метод тот же – корреляционный и регрессионный анализ, но его использование имеет специфику, поскольку изменение электропотребления в течение года носит двоякий характер: во-первых, растет к концу года, вовторых, неравномерно из-за действия сезонных (например, снижение осветительной нагрузки в летний период и рост ее в зимний период) и рыночных факторов (спрос и предложение), но уровень организации производства будет относительно нестабилен.

По характеру электропотребления в течение года все предприятия можно подразделить на три группы: предприятия с выраженной сезонностью электропотребления и постоянством среднего во времени; предприятия, для которых помимо сезонной неравномерности характерно изменение во времени среднего расхода энергии;

предприятия с неявно выраженной сезонностью электропотребления [27, 28].

Для прогнозирования электропотребления в рамках года на базе квартальной или месячной статистики необходим подбор эмпирических зависимостей, описывающих основные тенденции изменения. Исходная информация задается реализацией, представляющей собой зависимость W = f(i).

Статистический анализ исходной информации по ряду предприятий, относящихся к указанным группам, позволил остановиться на следующих зависимостях:

1. Для первой группы предприятий электропотребление за

квартал

W(t) = g

+ g1cosan + b1sinаn, (2.20)

где cosаn и sinаn отражают основную закономерность изменения электропотребления; g

– среднее значение функции; g1 и b1 – коэф-

фициенты, характеризующие разброс электропотребления; n – порядковый номер квартала; а – период изменения электропотребления.

2. Для второй группы предприятий

W(t) = g

где g

(t) – уравнение прямой или параболы.

(t) + g1cosan + b1sinan, (2.21)

Для второй группы предприятий уравнение расхода электроэнергии в течение года примет следующий вид:

W′(t) = g

+ g1n + g1cosan + b1sinan. (2.22)

Достоверность модели зависит от выбора ретроспективного периода. В условиях настоящего времени период ретроспективы меняется от месяца до года, если изменение среднего во времени носит прямолинейный характер, или

W″(t) = g

t2 + g1n + с + g1cosan + b1sinan, (2.23)

если изменение среднего во времени носит криволинейный характер.

3. Для третьей группы предприятий зависимость электропотре-

() .

( )

  



бления будет аппроксимирована полиномом Чебышева

W(t) = g

+ g1n + g2n2 + g3n3... (2.24)

Зависимости для предприятий разных групп приведены в

табл. 2.5 (продолжение табл. 2.4).

Таблица 2.5

Эмпирические уравнения для прогноза квартального

электропотребления

Предприятие

Группа Номер

1 8 W(t) = 10,8 + 0,372cosan + 0,437sinan 0,4–3,0

9 W(t) = 7,66 + 0,087n + 0,254cosan + 0,235sinan 0,5–3,0

3 11

W(t) = 17,07 + 0,17n – 0,06 + 0,495cosan +

+ 0,878sinan W(t) = 10,328 + 1,13n – 0,25n

Эмпирическая формула

– 0,017n

Ошибка

прогноза, %

0,9–5,0

0,4–4,0

Для определения годового электропотребления необходимо про-

интегрировать за четыре квартала функцию W(t):

W W t dt

∫

(2.25)

Актуален вопрос надежности прогноза, построенного на основании зависимостей (2.17), (2.20), (2.21)–(2.24). Точность определяется уровнем погрешности: абсолютной (разность между фактическим и предсказанным значением электропотребления в тысячах киловатт-часов или в процентах к факту):

−

δ= ⋅

(2.26)

100,

приростной (разность приростов электропотребления фактического и расчетного):

( )



D −D

 



Dδ = ⋅

100.

(2.27)

Учитывая степень точности исходной информации, можно считать, что погрешности при прогнозировании на краткосрочную перспективу не должны превышать ±5 %.

Исследование организации производства должно определить степень реализации состояния организации производства через ряд основных принципов, которые характеризуются набором следующих коэффициентов: непрерывности производственного процесса, параллельности при организации производственных процессов, пропорциональности использования средств труда, специализации рабочих мест, предметной специализации, подетальной специализации, технологической специализации.

Исследование позволяет обосновать, какие из этих коэффициентов не будут меняться на период прогнозирования, а какие будут подвержены изменениям, как это скажется на прогнозном уровне электропотребления, что будет основой формирования будущей стратегии развития предприятия в сфере электропотребления.

При прогнозировании электропотребления необходимо знать, на какую стратегию производственного планирования будет опираться предприятие: стратегию отслеживания спроса, гибкого использования рабочего времени или на стратегию неизменного темпа производства. Проблема прогнозирования заключается в том, что практически всегда применяются смешанные стратегии, что усложняет поддержание организации производства на одном уровне. Поэтому центральное место в устойчивости организации производства будет занимать гибкость производственных мощностей, которая означает способность предприятия быстро увеличивать или уменьшать объем производства либо переводить мощности с выпуска одного вида продукции на выпуск других товаров.

Важное место при прогнозировании электропотребления занимает система составления производственных графиков, она ориентирована на уровень загрузки производственных мощностей,

а это может быть основано на ограниченной или неограниченной загрузке оборудования, следовательно, определять уровень электропотребления. Неограниченная загрузка имеет место в тех случаях, когда основанием для потребления электроэнергии является лишь потребность во времени. Система составления производственных графиков, основанная на ограниченной загрузке, предусматривает подробное планирование электроэнергии по каждому заказу.

Особую актуальность приобретает статистическое наблюдение, которое является научно организованным учетом фактов об изучаемых процессах электропотребления и сбором первичных данных, поэтому при анализе организации производства информация может быть получена из статистических отчетов предприятия.

Очень важным для анализа является перечень показателей, характеризующих состояние организации производства в функциональных подсистемах: организация подготовки производства, производственных процессов, вспомогательных процессов, контроля качества продукции, материального обеспечения производства. Отбор самых важных показателей производится на основе корреляционно-регрессионного анализа, позволяющего по величине коэффициента корреляции отбирать наиболее значимые показатели.

Для устойчивого уровня организации производства, который закладывается при прогнозировании электропотребления, необходимо осуществлять контроль через набор организационно-технических мероприятий, не требующих, как правило, инвестиций, что является достаточно сложной задачей, но выполнимой. Отбор подобных мероприятий должен проводиться тщательным образом, чтобы обеспечить устойчивость уровня организации производства и выйти на прогнозируемый объем электропотребления.

В основе отбора организационно-технических мероприятий лежит хронометраж, фотографии рабочего времени, анкетные опросы, опросы-интервью, а также анализ карт производственного процесса, что позволяет определить резервы сокращения длительности производственного цикла и выдерживать требуемый уровень организации производства при прогнозировании электропотребления.

<<< < Предыдущая 1 2 3 4 5 6 78 / 158 9 10 11 12 13 14 15 > Следующая >>>

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]