Краткосрочное прогнозирование электропотребления угольного разреза в условиях оптового рынка электроэнергии тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.09.03, кандидат технических наук Антоненков, Дмитрий Васильевич

• Антоненков, Дмитрий Васильевич
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Антоненков, Дмитрий Васильевич

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ И ОЦЕНКА ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ ЭТК УГЛЕДОБЫВАЮЩЕГО ПРЕДПРИЯТИЯ В УСЛОВИЯХ

ОПТОВОГО РЫНКА ЭНЕРГИИ И МОЩНОСТИ.

1.1. Угледобывающая промышленность в топливно-энергетическом комплексе и особенности угольного разреза «Нерюнгринский».

1.2. Описание схемы электроснабжения ЭТК угольного разреза «Нерюнгринский».

1.3. Условия работы на оптовом рынке электроэнергии и мощности.

1.4. Требования, предъявляемые к методам прогнозирования параметров электропотребления ЭТК угледобывающего предприятия.

Выводы по главе.

2. КРАТКОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОТРЕБЛЕНИЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ.

2.1. Техноценологический метод прогнозирования.

2.1.1. Техноценологический метод прогнозирования без фиксированной первой точки.

2.1.2. Техноценологический метод прогнозирования с фиксированной первой точкой.

2.1.3. Техноценологический метод прогнозирования с делением на кастовые зоны.

2.1.4. Ф-метод прогнозирования электропотребления.

2.2. Статистические методы прогнозирования временных рядов.

2.3. Метод прогнозирования на основе анализа сингулярного спектра

S S А-«Гу сеница».

2.3.1. Построение траекторной матрицы.

2.3.2. Сингулярное разложение траекторной матрицы.

2.3.3. Процедура группировки.

2.3.4. Диагональное усреднение.

Выводы по главе.

3. ЦЕНОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПАРАМЕТРОВ

ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ ЭТК УГОЛЬНОГО РАЗРЕЗА.

3.1. Анализ электропотребления угольного разреза.

3.2. Анализ зависимости электропотребления угольного разреза от технологических показателей.

3.3. Ценологические свойства угольного разреза как неотъемлемая часть угледобывающего техноценоза.

3.4. Прогнозирование параметров электропотребления угольного разреза методом рангового анализа.

Выводы по главе.

4. МЕТОДИКА КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ И

ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОРРЕКТИРУЮЩИХ ВОЗДЕЙСТВИЙ.

4.1. Прогнозирование параметров электропотребления угольного разреза на основе временных рядов.

4.1.1. Метод прогнозирования на основе модели авторегрессионного проинтегрированного скользящего среднего (АРПСС).

4.1.2. Метод прогнозирования на основе анализа сингулярного спектра АСС-«Гусеница».

4.1.3. Метод прогнозирования на основе модели декомпозиции временного ряда (МДВР).

4.2. Анализ электропотребления энергоемкого одноковшового экскаватора угольного разреза.

4.3. Современные технические средства учета и контроля параметров электропотребления угольного разреза.

4.3.1. Многофункциональный программируемый комплекс.

4.3.2. Нижний уровень комплекса.

4.3.3. Верхний уровень комплекса.

4.4. Корректирующие воздействия на параметры электропотребления угольного разреза.

4.5. Расчет экономического эффекта от применения краткосрочного прогнозирования параметров электропотребления угольного разреза.

Выводы по главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Краткосрочное прогнозирование электропотребления угольного разреза в условиях оптового рынка электроэнергии»

Актуальность работы. В условиях рыночной экономики основой успешного функционирования любого предприятия является обеспечение требуемого уровня рентабельности его хозяйственной деятельности.

Особую важность приобретает задача эффективного использования электрической энергии на различных промышленных предприятиях, одними из которых являются угледобывающие [87, 113, 118].

Угледобывающее производство - одно из наиболее энергоемких отраслей промышленности - занимает существенную часть в энергетическом балансе страны [95].

В 2003 г. с принятием Федерального закона «Об электроэнергетике» [119] был образован оптовый рынок электрической энергии (ОРЭ). С 1 сентября 2006 г. начал работу новый оптовый рынок энергии и мощности (НОРЭМ) с измененными правилами работы.

Необходимость включения условия о количестве электроэнергии определена тем, что в соответствии с Гражданским кодексом Российской Федерации договор энергоснабжения отнесен к договорам купли-продажи и должен определять наименование и количество товара, подлежащего передаче покупателю.

Особенность электроэнергии как товара, подлежащего купле-продаже, заключается в том, что в энергетике процессы производства-потребления электроэнергии совпадают во времени и не могут быть разнесены. Электроэнергию нельзя «складировать», поэтому при заключении договора электроснабжения возникает задача прогнозирования электропотребления.

Выход предприятия на оптовый рынок позволит значительно снизить стоимость потребленной энергии, так как стоимость электроэнергии, получаемой предприятием с ОРЭ, будет существенно ниже стоимости электроэнергии, получаемой от гарантирующего поставщика (региональной энергосистемы).

Данный путь снижения затрат на электрическую энергию требует от предприятия выполнения ряда условий, связанных с необходимостью прогнозировать величину электропотребления для предоставления заявки по часам на сутки вперед с отклонением не более чем на пять процентов.

Ошибка в прогнозировании нагрузки, как правило, оборачивается экономическим ущербом для предприятия: недооценка ожидаемой нагрузки (превышение заявленного максимума) приводит к штрафам (увеличению стоимости перерасходованной мощности); если фактическая часовая мощность ниже договорной, то оплата производится по значению, обусловленному заявленной величиной.

Очевидно, что составление заявок будет невозможным без создания методики прогнозирования, отражающей особенности угледобывающего предприятия с его индивидуальными технологическими свойствами как сложного техноценологического объекта.

Прогнозированию режимов электропотребления электротехнических комплексов (ЭТК) промышленных предприятий посвящены работы Д.В. Бэнна, И.Е. Васильева, Ф.Д. Гальяны, В.И. Гордеева, С.К. Гурского, В.И. Доброжанова, С.В. Жака, И.И. Надтоки, В.И. Сидельникова, А.В. Седова, Е.Д. Фармера, В.В. Прокопчика, А.А. Федорова и других известных ученых.

Моделирование электропотребления на основе техноценологических свойств — новое направление в исследовании действующих предприятий, сформированное профессором Б.И.Кудриным, которое положительно зарекомендовало себя как общий подход к анализу сложных технических систем и получило дальнейшее развитие в работах Фуфаева В.В., Гнатюка В.И., Жилина Б.В., Лагуткина О.Е., Ошуркова М.Г., Южанникова А.Ю., Сизгановой Е.Ю., Степанова А.В., Чупак Т.М., Луценко Д.В. и др.

Несмотря на большое количество научных публикаций в области моделирования и прогнозирования электропотребления, остается ряд вопросов, одним из которых является разработка математических моделей процесса электропотребления угледобывающих предприятий, повышающих точность моделирования и прогнозирования.

Общая теоретическая база, позволяющая решать проблему, связанную с выходом угольного разреза на оптовый рынок электроэнергии на всех уровнях горного производства, в настоящее время разработана недостаточно.

Это приводит к тому, что реализация задач прогнозирования потребления электроэнергии оказывается слишком субъективной и слабо связанной с предприятием и теми изменениями, которые происходят в процессе их функционирования. Потребление электроэнергии в изменяющихся условиях на угледобывающем предприятии зависит от множества производственных, горно-геологических, технологических и административных факторов, большинство из которых в настоящее время не учитывается при анализе, планировании и управлении на всех уровнях предприятия. В связи с этим необходимо установление взаимосвязей между технологическими и энергетическими режимами производственных процессов.

Диссертационная работа посвящена определению параметров электропотребления угольного разреза в условиях оптового рынка электрической энергии. В работе проведена оценка влияния технологических показателей на фактическое электропотребление угольного разреза и обоснована возможность применения ценологической теории для прогнозирования электропотребления угледобывающего предприятия в целом (с учетом всех подразделений).

Целью работы является разработка методики краткосрочного прогнозирования и формирования оперативного корректирующего воздействия с целью планирования объемов электропотребления угольного разреза и управления ими в условиях работы на оптовом рынке электроэнергии.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

-Создать информационную базу параметров электропотребления ЭТК угледобывающего предприятия и основных технологических показателей угольного разреза (на примере ОАО ХК «Якутуголь»).

- Провести анализ основных методов прогнозирования и сформулировать требования к системе краткосрочного прогнозирования с учетом специфики угольного разреза.

- Разработать методику краткосрочного прогнозирования электропотребления угольного разреза (на примере разреза «Нерюнгринский»).

-Разработать алгоритм корректирующего воздействия электропотребления угольного разреза для поддержания договорной величины потребляемой электроэнергии.

- Оценить экономическую эффективность от внедрения методики краткосрочного прогнозирования параметров электропотребления угольного разреза.

Методы исследования включает в себя применение подхода Гусеница-SSA, теорию сингулярного разложения матриц, использование их свойств собственных чисел и собственных векторов, методы разложения Фурье, теории вероятности, ценологический аппарат и его вариации. Теоретические исследования сопровождались разработкой различных математических моделей, реализованных в виде программных алгоритмов. Для реализации алгоритмов на практике использовались среды MatLab, MathCad, STATISTICA.

Результаты, выносимые на защиту и представляющие научную новизну:

1. Методика краткосрочного прогнозирования электропотребления ЭТК угледобывающего предприятия на основе рангового анализа и устойчивых гиперболических Н-распределений (на примере ОАО ХК «Якутуголь»).

2. Методика краткосрочного прогнозирования электропотребления ЭТК угольного разреза на основе теории временных рядов (на примере угольного разреза «Нерюнгринский»).

3. Энергетические характеристики карьерных экскаваторов для оперативного корректирования электропотребления угольного разреза.

4. Алгоритм корректирующих воздействий на параметры электропотребления ЭТК угольного разреза.

Выводы и предложения основываются на результатах анализа статистики посуточного и почасового электропотребления и технологических показателей ОАО ХК «Якутуголь» с 2006-2008 гг.

Значения для теории состоит в развитии метода прогнозирования параметров электропотребления угледобывающих предприятий на основе теории временных рядов, и техноценологической теории устойчивых гиперболических Н-распределений.

Значения для практики имеют:

1. Методика краткосрочного прогнозирования параметров электропотребления угольного разреза на основе теории временных рядов для часовых нагрузок и ценологической теории для суточных нагрузок.

2. Математическая модель электропотребления угольного разреза, включающая в себя технологические показатели (факторы).

3. Математические модели для моделирования посуточного и почасового потребления электрической энергии и формирования корректирующего воздействия на процесс электропотребления угольного разреза.

4. Энергетические характеристики основных потребителей электроэнергии угольного разреза для осуществления корректирующего воздействия на параметры электропотребления.

Обоснованность и достоверность научных положений и выводов основываются на анализе статистики, полученной по данным автоматизированных систем коммерческого учета электроэнергии угледобывающего предприятия в течение трех лет и сопоставления полученных результатов прогнозирования с экспериментальными данными.

Реализация работы. Результаты диссертационной работы внедрены на ОАО ХК «Якутуголь», угольном разрезе «Нерюнгринский» и в учебный процесс Технического института (филиала) Якутского государственного университета.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных, всероссийских и региональных конференциях: Региональная научно-практическая конференция молодых ученых, аспирантов и студентов, Нерюнгри, 20062009; XX межвузовская научно-практическая конференция «Совершенствование образовательных технологий», Калининград, 2006; Международная научно-практическая конференция «Южная Якутия - Новые этапы индустриального развития», Якутск, 2007; Международная конференция «Технические науки и современное производство», Пекин, 2007; Международная научно-практическая конференция «Электроэнергия: от получения и распределения до эффективного использования», Томск, 2008; IV Всероссийская научно-практическая конференция «Энергетика в современном мире», Чита, 2009; I Всероссийская научно-практическая конференция «Молодежь и научно-технический прогресс в современном мире», Мирный, 2009; Международная научно-техническая конференция и

Проблемы электротехники, электроэнергетики и электротехнологии», Тольятти, 2009; ХУ Международная научно-практическая конференция «Современные техника и технологии» СТТ2009, Томск, 2009; Международная научно-практическая конференция «Современные направления теоретических и прикладных исследований - 2009», Одесса, 2009; I Международный конгресс «Цветные металлы Сибири-2009», Красноярск, 2009; VI Международной заочной научно-практической конференции "Наука на рубеже тысячелетий", Тамбов, 2009, а также на постоянно действующем семинаре кафедры «Электроснабжение и электрический транспорт» ПИ СФУ.

Публикации. Основные результаты исследований по данной теме опубликованы в 19 печатных работах.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, выводов по работе, выполнена на 169 страницах машинописного текста, содержит 50 рисунков, 16 таблиц, список использованной литературы из 151 наименований и 4 приложения на 20 страницах.

Заключение диссертации по теме «Электротехнические комплексы и системы», Антоненков, Дмитрий Васильевич

Основные выводы по работе

1. На основании анализа современных методов прогнозирования электропотребления выявлено, что основным требованием для работы на ОРЭ, предъявляемым к прогнозированию договорной величины электропотребления ЭТК угольного разреза по часам на сутки вперед, является обеспечение ошибки не более чем 5%.

2. Показано, что электропотребление ЭТК угольного разреза «Нерюнг-ринский» - элемент системы техноценологического типа (техноценоза) угледобывающего предприятия ОАО ХК «Якутуголь», на основании чего обоснована необходимость техноценологического подхода к решению задачи краткосрочного прогнозирования договорной величины электропотребления угольного разреза.

3. Установлена принадлежность эмпирических распределений электропотребления ОАО ХК «Якутуголь» к виду устойчивых ранговых параметрических Н-распределений с целью прогнозирования на основе экстраполяции параметров этих распределений.

4. В результате исследований различных методов прогнозирования были определены как наиболее точные: техноценологический метод для суточных заявок электроэнергии, при этом экономия составила 1148,53 тыс.кВт-час в месяц, и модель декомпозиции временных рядов для часовых объемов электропотребления угольного разреза, который увеличил точность составления часовых заявок на 55,94 тыс.кВт-час в сутки.

5. Получены энергетические характеристики карьерных экскаваторов от времени экскавации для формирования корректирующего воздействия на параметры электропотребления угольного разреза в целях непревышения договорной величины электроэнергии.

6. Разработана методика краткосрочного прогнозирования для определения необходимой договорной величины электропотребления угольного разреза, позволяющая снизить финансовые потери на 15%.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Антоненков, Дмитрий Васильевич, 2009 год

1. Аистов А.В. Эконометрика шаг за шагом Текст.: учеб. пособие для вузов / А.В. Аистов, А.Г. Максимов; Гос. ун-т — Высшая школа экономики. — М.: Изд. Дом ГУ ВШЭ, 2006. 178,[2] с. - Прил.: с. 159-170. - Библиогр. список: с. 171-178.

2. Айвозян С.А., Бухштабер В.М., Енюров И.С. Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности: Справочное изд.- М.: Финансы и статистика, 1989. 607 с.

3. Алгоритмы и программы восстановления зависимостей/ Под ред. Вапника.- М.: Наука, 1984 816 с.

4. Андерсен Т. Статический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976.

5. Антоненков Д.В. Ранговый анализ электропотребления горнообогатительного производства // ВНТК «Электроэнергия: от получения и распределения до эффективного использования» Томск, 12-14 мая 2008, С. 36-39

6. Антоненков Д.В., Дедюлькин Е.Г. Особенности электроснабжения каменноугольного разреза в условиях Южно-Якутского региона // Журнал «Электрика»,— 2008 №7 С.28-33.

7. Антоненков Д.В., Южанников А.Ю. Техноценозы и золотое сечение в системах электроснабжения // МНТК «Проблемы электротехники, электроэнергетики и электротехнологии», Тольятти, 12-15 мая 2009г. С. 326-329.

8. Антоненков Д.В., Южанников А.Ю. Ранговая модель электропотребления горно-обогатительного предприятия//ХУ МНПК «Современные техника и технологии» СТТ2009, 4-8 мая 2009 г., Томск. С. 25-27.

9. Антоненков Д.В., Южанников А.Ю. Анализ электропотребления электрогидравлического экскаватора// МНПК «СНТиПИ-2009», Одесса, март 2009г., Т.5. Технические науки. С. 35-38.

10. Антоненков Д.В., Южанников А.Ю. Ценологические параметры электропотребления горного предприятия// Известия вузов. Горный журнал. -2009. -№ 6. С19-20.

11. Антоненков Д.В., Южанников А.Ю. Ценологическая модель электропотребления предприятия горнодобывающей отрасли. IV ВНПК «Энергетика в современном мире», Чита, 24-25 марта 2009 г.,Т.1, С.278-285.

12. Антоненков Д.В., Луценко Д.В., Двойрис Л.И., Гнатюк В. И., Дюн-дик П.Ю. Прогнозирование электропотребления методом анализа главных компонент // Журнал «Электрика».— 2007 .- №3 — С.41-46.

13. Бариев Н.В. Электрооборудование и наладка экскаваторов. М.: Энергоатомизат, 1985.- 144 е., ил.

14. Бердин А.С. Формирование параметров модели ЭЭС для управления электрическими режимами /А.С. Бердин, П.А. Крючков — Екатеринбург: УГ-ТУ, 2000.- 107 с.

15. Блохин В.Г. Глудкин О.П., Гуров А.И., Ханин М.А. Современный эксперимент: подготовка, проведение, анализ.результатов. — М.: Радио.и связь, 1997.-232 с.

16. Бокс Дж, Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Выпуск 1 и 2. М.: Мир, 1974.

17. Большаков А.А., Каримов Р.Н. Методы обработки многомерных данных и временных рядов: Учебное пособие для вузов. — М.: Горячая линия Телеком, 2007. — 522с.: ил.

18. Боровик В.П. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере. Для профессионалов. СПб.: Питер, 2001.

19. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник для инженеров и учащихся втузов. -М.: Наука, 1980. 976 с.

20. Бухштабер В.М. Многомерные развертки временных рядов. Теоретические основы и алгоритмы. // Обозрение прикл. промышл. матем., сер. Вероятн. и статист. 1997. Т. 4. Вып. 4. С 629-645.

21. Бэнн Д.В. Сравнительные модели прогнозирования электрической нагрузки.: Пер. с англ. / Д.В. Бэнн., Е.Д. Фармер. — М.: Энергоатомиздат, 1987. 200 с.

22. Валентинов В.А. Эконометрика: Учебник. М.: Издательство торговая корпорация «Дашков и К0», 2006. - 448 с.

23. Волотковский С.А., Козло В.К., Фурсов В.Д., Емец В.И. Электропривод и электроснабжение шахтных самоходных машин. М.,«Недра», 1977. 208 с.

24. Волотковский С.А., Сыроватко А.А., Липин В.М. Удельные расходы электроэнергии на экскаваторные работы. — Горный журнал, 1964, №9, с. 2325.

25. Гайдукевич В.И., Титов B.C. Случайные нагрузки силовых электроприводов. М.: Энергоатомиздат, 1983. — 160 е., ил.

26. Главные компоненты временных рядов: метод «Гусеница» / Под ред. Д.Л. Данилова, А.А. Жиглявского. СПб: Пресском, 1997. 308 с.

27. Гладкий С. В. Состояние и перспективы развития межотраслевого централизованного ремонта электрооборудования промышленных предприятий / С. В. Гладкий // Промышленная энергетика. — 1979. — № 11. — С. 12-15.

28. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учеб. Пособие для вузов. Изд. 7-е, стер. М.: Высш. шк., 2004. - 479 е.: ил.

29. Гнатюк В.И., Луценко Д.В., Двойрис Л.И., Антоненков Д.В. Прогнозирование электропотребления методом анализа главных компонент. Электрика. № 3, 2007. - С. 41 - 46.

30. Гнатюк, В. И. Ранговый анализ и энергосбережение / В. И.Гнатюк, А. Е. Северин. Калининград : КВИ ФПС РФ - ЗНЦ НТ РАЕН, 2003. - 120 с.

31. Голяндина Н.Э. Метод «rycemma»-SSA: анализ временных рядов: Учеб. пособие. СПб: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2004. 78 с.

32. Гордеев В.И. Регулирование максимума нагрузки промышленных электрических сетей. М.: Энергоатомиздат, 1986. 182 с.

33. Гордеев В.И., Васильев И.Е., Щуцкий В.И. Управление электропотреблением и его прогнозирование. Ростов н/Д: Изд-во РГУ, 1991. 104 с.

34. Горелова, Г. В. Теория вероятностей и математическая статистика в примерах и задачах с применением Exel: учебное пособие для вузов (Изд. 3-е, доп. и перераб.) / Г. В. Горелова, И. А. Кацко. Ростов н/Д : Феникс, 2005. -480 с. : ил.

35. Горшков A.JI. США: энергетическая стратегия.// Энергия.- 1987.10. с 60-63.

36. Григорьев С.Н. Обоснование порядка разработки мульдообразных залежей угля одним карьером. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук (М., МГГУ, 1999г., 190 стр.)

37. Гурский С.К. Адаптивное прогнозирование временных рядов в электроэнергетике.- Минск: Наука и техника, 1983. — 271 с.

38. Данилов Д.Л. Метод «Гусеница» для прогнозирования временных рядов // Главные компоненты временных рядов: метод «Гусеница» / Под ред. Д.Л. Данилова и А.А. Жиглявского. СПб: Пресском, 1997. С. 73-104.

39. Двойрис Л.И. Применение пакета Mathcad при решении прикладных задач. Часть II. Моделирование систем и сигналов. Учебное пособие. Калининград: КПИ ФСБ РФ, 2003. - 132 с.

40. Дуброва Т.А. Статистические методы пргнозирования: Учеб. Пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 206 с.

41. Ермилов А. А., Соколов Б. А. Электроснабжение промышленных предприятий. 4-е изд., перераб. и доп. М.: Энергоатомиздат, 1986. 144 с.

42. Жилин Б.В. Модели формирования структуры ценозов. Ценологиче-ские исследования. Вып.1 Математическое описание ценозов и закономерности технетики. Материалы первой международной конференции, Новомосковск, 24-26 января, Москва, 1996 г. с. 142-156.

43. Жилин Б.В. Проблемы расчета электрических нагрузок (по материалам диску сии по комплексному методу Б.И.Кудрина) — Тула: Приокское книжное изд-во.1996. 129 с.

44. Жилин Б.В., Ставцев В.А. К вопросу взаимоотношений предприятия с энергосистемой //Промышленная энергетика.-1993.-1Ч12.

45. Заводы черной металлургии ФРГ. М.: Черметинформация, 1982.120 с.

46. Иберла К. Факторный анализ.- М.: Статистика, 1980.- 365 с.

47. Иванов B.C., Соколов В.И. Режимы потребления и качество электроэнергии систем электроснабжения промышленных предприятий.-М., Электроатомиздат,1987,с.189.

48. Информация с сайта http://www.almozg.narod.ru/st5.htm

49. Информация с сайта Журнал Уголь, 2007г. http://www.rosugol.ru/

50. Информация с сайта ЗАО «Энергопромышленная компания», 20042007 http://www.eic.ru

51. Информация с сайта ОАО "НЭК" энергия преобразований http://www.novesk.ru/AJIStkp.htm

52. Информация с сайта Выход на ФОРЭМ Internet: http://www.abb.ru/

53. Информация с сайта ОАО ХК «Якутуголь»: http://yakutugol.ru/

54. Исаев А.С. Разработка метода определения объемов и периодично-стей регионального электроремонта ремонта На примере Новомосковского промышленного узла). Автореф. . канд.техн.наук. М. 1999.

55. Калинина В. Н., Соловьев В. И. Введение в многомерный статистический анализ: Учебное пособие / ГУУ. — М., 2003. — 66 с.

56. Каялов Г.М. Определение максимума нагрузки произвольных электроприемников// Электричество.- 1937.-N9-10.-C.29-34.

57. Кендалл, М. Временные ряды / М. Кендалл. — М. : Финансы и статистика, 1981.- 199 с.

58. Кендалл, М. Дж. Многомерный статистический анализ и временные ряды / М. Дж. Кендалл, А. Стъюарт. М. : Наука, 1976. - 736 с.

59. Кистенев, В. К. Анализ и прогнозирование электропотребления на предприятиях химической промышленности : дис. . канд. техн. наук : 05.09.03 / В. К. Кистенев ; рук. работы Ю. П. Попов. Красноярск : б. и., 1999.-153 с.

60. Королев Ю. Г., Рабинович П. М., Шмойлова Р. А. Статистическое моделирование и прогнозирование. — М.: МЭСИ, 1985, с. 20.

61. Королюк B.C., Портенко Н.И., Скороход А.В. и др. Справочник по теории вероятностей и математической статистике. — М.:Наука, 1985. — 640 с.

62. Крамер Г., Линдбеттер М. Стационарные случайные процессы. М.: Мир, 1969.

63. Кудрин Б. И. Реструктуризация черной металлургии и план ГОЭЛ-РО // Промышленная энергетика. — 2000 -№ 12. — С. 8 15.

64. Кудрин Б.И. Ценологическое определение параметров электропотребления многономенклатурных производств / Б.И. Кудрин, Б.В. Жилин, О.Е. Лагуткин, М.Г. Ошурков. — Тула: Приокское книжное изд-во, 1994. — 122 с.

65. Кудрин Б.И. Введение в технетику. 2-е изд., перераб. и доп. -Томск: Изд-во Томского гос. ун-та, 1993. - 552 с.

66. Кудрин Б.И. Электроснабжение промышленных предприятий: Учебник для вузов.- М.: Энергоатомиздат, 1995. 416 с.

67. Кудрин Б.И., Жилин Б.В., Лагуткин О.Е., Ошурков М.Г. Ценологическое определение параметров электропотреб-,ления многономенклатурных производств. Тула: Приок. кн. изд-во, 1994. - 122 с.

68. Кудрин Б.И., Кудряшев С.А., Фуфаев В.В., Якимов А.Е. Канонизация и управление видовой структуры ценоза. Принцип максимума энтропии.// Докл. МОИП, 1987. Общая биология. Морфология и генетика процессов роста и развития. МОИП: Наука, 1989,с.69-75.

69. Куликов А.П. "Оценка влияния ресурсных ограничений на развитие ТЭК России до 2025г. (модельный подход)" // "Сборник научных трудов ИНП РАН" — М.:МАКС Пресс, 2003.

70. Лагуткин О.Е., Ошурков М.Г. Прогнозирование электропотребления на основе структурной устойчивости ценозов.// Известия ВУЗов Электромеханика.- 1993 .-N6.C.63.

71. Лившиц С.М. Методы расчета электрических нагрузок промышленных потребителей //Промышленная энергетика.- 1948.- N2.- С. 1-7.

72. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователей. М.; Наука, 1991.-432 с.

73. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика: Начальный курс: М.: Дело, 2000.

74. Математическое описание ценозов и закономерности технетики. Философия и становление технетики. Выпуски 1 и 2. Ценологические исследования. — Абакан: Центр системных исследований, 1996. 452 с.

75. Материалы сайта http://www.neuroproject.ru/

76. Матюнина, Ю. В. Прогнозирование электропотребления промышленных предприятий в условиях структурных изменений производства : дис. . канд. техн. наук : 05.09.03 /Ю. В. Матюнина ; Моск. энерг. ин-т. — М. : б. и., 1992.

77. Махно Д.Е. Эксплуатация и ремонт карьерных экскаваторов в условиях Севера. М., Недра, 1984. 133 с.

78. Методы прогнозирования в условиях рынка Э.Е. Тихонов учебное пособие. Невинномысск, 2006. - 221 с.

79. Методы решения задач реального времени в энергоэнергетике / А.З. Гамм, Ю.Н. Кучеров и др.Новосибирск: Наука, 1990. 294 с.

80. Михайлов В.В. Тарифы и режимы электропотребления. М.: Энерго-атомиздат, 1986. — 216 с.

81. Некрасов А.С., Синяк С.В. Экономические проблемы развития энергетического сектора в России // Экономическая наука современной России №4, 1999 г. С63-77.

82. Некрасов А.С., Синяк Ю.В. "Долгосрочные тенденции развития энергети-ческого комплекса России" // "Экономика и финансы электроэнергетики», №1 за 2003 г

83. Некруткин В.В. Аппроксимирующие пространства в продолжения временных рядов // Статистические модели с приложениями в эконометрике и смежных областях / Под ред. С.М. Ермакова и Ю.Н. Каштанова. СПб: НИ-ИХСПбГУ, 1999. С. 3-32.

84. Никифоров Г.Н. Комплексное управление электропотреблением и энергосбережением металлургического производства. Автореф. . .докт.техн. наук. Челябинск: 2001.

85. Нормирование топливно-энергетических ресурсов и регулирование режимов электропотребления (Сб. инструкций). М.: Недра, 1983. 224 с.

86. Олейников В.К. Анализ и планирование электропотребления на горных предприятиях. М., Недра, 1983. 192 с.

87. Орлов А.И. Прикладная статистика. Учебник. / А.И.Орлов. М.: Издательство «Экзамен», 2004. - 656 с.

88. Орлов Ю.К. Динамика ранговых распределений и проблемы статистики редких событий.// Электрика. 2001. № 8 - с.39-45.

89. Орнов В.Г., Рабинович М.А. Задачи оперативного и автоматического управления энергосистемами. М.: Энергоатомиздат 1988. 223 с.

90. Отчет "Разработать рекомендации по технологии формирования крутого борта на Северном участке разреза "Нерюнгринский". Шифр Т0-200 (100/2001) (Заключительный). М., МГГУ, 2003г., 104 стр.

91. Отраслевые рынки: итоги и перспективы развития // Топливно-энергетический комплекс России, 2004 С. 16-17.

92. Плащанский JI. А. Основы электроснабжения горных предприятий: Учебник для вузов. М.: Издательство Московского государственного горного университета, 2005. 499 с.

93. Постановление Правительства РФ №526 от 11.06.2001 "О реформировании электроэнергетики Российской Федерации".

94. Праховник А.В., Розен В.П., Дектярев В.В. Энергосберегающие режимы электроснабжения горнодобывающих предприятий. М.: Недра, 1985. -232 с.

95. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. /Под ред. С.А.Айвазяна //М.:Финансы и статистика. 1989 - 600 с.

96. Прогнозирование в системе STATISTIC А в среде Windows: Основы теории и интенсивная практика на компьютере: Учеб. Пособие /В.П. Боровиков, Г.И. Ивченко.-2-е изд., перераб.и доп.- М.: Финансы и статистика, 2006.368 е.: ил.

97. Прокопчик В.В., Кудрин Б.В., Якимов А.Е. Прогноз электропотребления промышленных предприятий на основе индуктивного метода самоорганизации,- М.: Изв. Вузов Энергетика, 1986, N 5, с. 20-24.

98. Прохоров С.А., Иващенко А.В., Графкин А.В.; Под ред. Прохорова С.А. Автоматизированная система корреляционно-спектрального анализа случайных процессов. СНЦ РАН, 2003. - 286 е., ил.

99. Рабочая книга по прогнозированию / Редкол.: И.В. Бестужев-Лада (отв. ред.). М.: Мысль, 1982. - 430 с.

100. Разработка рекомендаций по максимальным параметрам устойчивого борта на Северном участке разреза "Нерюнгринский". Отчет о НИР № УН-118-02-СПБ, ВНИМИ, 2003г.

101. Рубан А.И., Методы анализа данных: Учеб. пособие. 2-е изд., ис-правл. доп. / А. И. Рубан. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2004. 319 с.

102. Северин А.Е. Ранговый анализ в прогнозировании электропотребления // Автоматизация технологических процессов. — Калининград: Изд-во КГТУ, 2002.-С. 118-122.

103. Седов А.В., Надтока И.И. Системы контроля, распределения и прогнозирования электропотребления: модели, методы, алгоритмы и средства. Ростов н/д: Изд-во Рост, ун-та, 2002. - 320 с.

104. Смоляк С.А., Титаренко Б.П. Устойчивые методы оценивания. М. Статистика, 1980.

105. Справочник по прикладной статистике. В 2-х т. Т. 1.: Пер. с англ. / Под ред. Ллойда Э, Ледермана У, Тюрина Ю.Н. М.: Финансы и статистика, 1989.-510 с.

106. Срагович В.Г. Теория адаптивных систем. — М.:Наука, 1976—319 с.

107. Федеральный закон «Об электроэнергетике»: Официальный текст. М.: «НЦ ЭНАС», 2003. - 64 с.

108. Федоров А.А., Каменева В.В. Основы электроснабжения промышленных предприятий.- М.: Энергоатомиздат, 1984.- 472 с.

109. Фуфаев В.В. Ценологическое влияние на электропотребление предприятия. Вып. 10. "Ценологические исследования" / В.В. Фуфаев. Абакан: Центр системных исследований, 1999. — 124 с.

110. Фуфаев В.В. Основы теории динамики структуры техно-ценозов // Математическое описание ценозов и законо^мериостей технетики. Ценологические исследования. Вып. 1. Абакан: Центр системных исследований, 1996. -С. 156-193.

111. Фуфаев В.В. Структурно-топологическая устойчивость динамики ценозов // Кибернетические системы ценозов: синтез и управление. М.: Наука, 1991.-С. 18-26.

112. Фуфаев В.В. Ценологическое определение параметров электропотребления, надежности, монтажа и ремонта электрооборудования предприятий региона. — М.: Центр системных исследований, 2000. 320 с.

113. Фуфаев В.В., Кучинская О.А. Учет разнообразия электрических двигателей промышленных предприятий при организации электроремонта // Промышленная энергетика, 1995. № 9. - С. 41 - 48.

114. Холлендей М., Вульф Д. Непараметрические методы статистики. М.: Мир, 1983.

115. Циканов М.М. Реализация Эльгинского проекта в кооперации и интеграции с субъектами Дальневосточного Федерального округа, г.Якутск, Республика Саха (Якутии), 2007.

116. Четыркин Е.М., Калихман И.Л. Вероятность и статисти,ка. М.: Финансы и статистика, 1982.

117. Четыркин, Е. М. Статистические методы прогнозирования / Е. М. Четыркин. -М. : Статистика, 1977. 200 с.

118. Чупак Т.М. Прогнозирование технического состояния силовых мас-лонаполненных трансформаторов : автореферат дис. . кандидата технических наук : 05.14.02 / Чупак Татьяна Михайловна

119. Южанников А.Ю. Золотое сечение, числа Фибоначчи и ценологи-ческие параметры электропотребления промышленного предприятия. //Вестн. Ассоц. Выпуск. КГТУ. Вып. 12 / Под ред. А.А.Михеева. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2005. С.165-169.

120. Южанников А.Ю. Моделирование электропотребления предприятия сельхозмашиностроения / А.Ю. Южанников, А.Г. Студенский, Т.А. Ширяева, Е.Ю. Сизганова. — Красноярск: Вестник КрасГАУ. 2006. №12. -С. 262-274.

121. Южанников А.Ю. Ценозы и золотое сечение в системах электроснабжения // Новое в российской электроэнергетике / А.Ю. Южанников, Е.Ю. Сизганова, 2008. №3, - С. 34-41.

122. Южанников А.Ю. Энергосбережение в образовательной сфере г.Красноярска / А.Ю. Южанников, Е.Ю. Сизганова, В.П. Филиппов. Энергосбережение и водоподготовка, 2007. - №3, - С. 30-33.

123. Южанников А.Ю. Контроль изоляции автотрансформаторов и числа Фибоначчи / А.Ю. Южанников, А.Г. Степанов. Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, 2007. - №4, - С. 55-58.

124. Южанников А.Ю. Техноценозы, гармония технических систем, золотое сечение и числа Фибоначчи / А.Ю. Южанников. — История науки и техники, 2006. - №10, - С. 35-41.

125. Box G.E.P., Pierce D.A. Distribution of Residual Autocorrelations in Autoregressive-Integrated Moving Average Time Series Models //J. of the Am. Statistic. Ass. 1970. Vol. 65. P. 1509-1526.

126. Broomhead D.S., King G.P. On the qualitative analysis of experimental dynamical systems// Nonlinear Phenomena and Chaos / Ed. by S. Sarkar. Bristol: Adam Hilger. 1986.-P. 113-144.

127. Buchstaber V.M. Time series analysis and grassmannians // Applied Problems of Radon Transform./ Ed. by S. Gindikin. Providence, RI: AMS, 1994. P. 1-17.

128. Eisner J., Tsonis A. Singular Spectrum Analysis. A New Tool in Time Series Analysis. New York: Plenum Press, 1996. 163 p.

129. Feinberg E.A. Load Forecasting / E.A. Feinberg and D. Genethliou // Applied Mathematics for Restructured Electric Power Systems: Optimization,

130. Control, and Computational Intelligence (J. H. Chow, F.F. Wu, and J.J. Momoh, eds.), Spinger, 2005. Pp. 269-285.

131. Golyandina N., Nekrutkin V., and Zhigljavsky A. Analysis of Time Series Structure: SSA and Related Techniques. London: Chapman & Hall/CRC, 2001.305 p.

132. Gross G. Short term load forecasting / Gross G. and Galiana F.D. // Proc. IEEE, Vol.75, №12, 1987. Pp. 1558-1573.

133. Keppenne C., Lall U. Complex singular spectrum analysis and multivariate adaptive regression splines applied to forecasting the southern oscillation // Exp. Long-Lead Forest. Bull. 1996. http://www.cpc.ncep.noaa.gov

134. Lilliefors H.W. On the Kolmogorov-Smirnov test for normality with mean and variance unknown / H.W. Lilliefors // Journal of the American Statistical Association. 1967. - Vol.64. - Pp. 399 - 402.

135. Luing G.M., Box G.E.P. On a Measure of Lack of Fit in Time Series Models // Biometrica. 1978. Vol. 65. P. 297-303.