Модель управления энергетическим комплексом железнодорожного предприятия для интеллектуальной поддержки процессов принятия решений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Осипова Валерия Эдуардовна

• Осипова Валерия Эдуардовна
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Осипова Валерия Эдуардовна

ВВЕДЕНИЕ

1 АНАЛИЗ МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ И СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ ПРИМЕНИТЕЛЬНО К ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИМ СИСТЕМАМ

1.1 Принятие управленческих решений на железнодорожном транспорте

1.2 Анализ существующих способов управления расходом топливно-энергетических ресурсов железнодорожного предприятия

1.2.1 Формирование топливно-энергетического баланса по точке перезаказ

1.2.2 Планирование необходимых материалов (MRP) и планирование необходимых ресурсов (MRP-II) для формирования топливно-энергетического баланса предприятия

1.2.3 Формирование топливно-энергетического баланса предприятия

21

на основе теории Just-In-Time «Точно вовремя»

1.2.4 Формирование топливно-энергетического баланса предприятия

22

на основе теории ограничений (Theory of Constraints, TOC)

1.2.5 Формирование топливно-энергетического баланса предприятия на основе теории синхронного планирования (Advanced Planning & Scheduling -APS)

1.2.6 Формирование топливно-энергетического баланса предприятия

на основе теории интегрированные системы управления (ERP-системы)

1.3 Современные достижения в управлении электроэнергетическими системами на основе теории нечетких множеств

1.4 Анализ преимуществ формирования топливно-энергетического баланса предприятия путем управления расходом топливно-энергетических ресурсов на основе теории нечеткой логики

2 ФОРМИРОВАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЕ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИМ КОМПЛЕКСОМ ПРЕДПРИЯТИЯ НА

ОСНОВЕ ТЕОРИИИ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ

2.1 Формирование исходных данных

2.2 Анализ данных по электропотреблению на тягу поездов

2.3 Анализ данных по энергопотреблению Забайкальской Дирекции Тепло-Водоснабжения

2.4 Анализ факторов, влияющих на расход ТЭР

3 РАЗРАБОТКА АДАПТИВНОЙ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ТОПЛИВНО -ЭНЕРГЕТИЧЕСКИМИ РЕСУРСАМИ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ

3.1 Процесс разработки модели управления расходом топливно-

71

энергетических ресурсов на основе теории нечетких множеств

3.2 Анализ основных стадий обработки информации в процессе создания продукционной и реляционной моделей управления

3.3 Создание реляционной модели управления расходом топливно-энергетических ресурсов

3.4 Реализация реляционной модели управления формирования топливно-энергетического баланса предприятий на основе нечеткой логики с использованием Simulink

3.5 Создание базы правил нечетких выводов с MISO- структурой и программная реализация продукционной модели управления с использованием программного комплекса MATLAB

4 РАЗРАБОТКА ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ ПО ОПТИМИЗАЦИИ ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЯ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА ПРЕДПРИТИЯ

4.1 Структурная схема методов прогнозирования электропотребления на железнодорожном транспорте

4.2 Особенности методов прогнозирования энергопотребления,

применяемых на железнодорожном транспорте

4.3 Реализация разработанной модели управления расходом ТЭР ЭКЖП на основе нечеткой логики

4.4 Оценка экономического эффекта от внедрения предлагаемой модели управления расходом ТЭР ЭКЖП

4.5 Разработка оптимально алгоритма формирования топливно-энергетического баланса предприятий

Заключение

Список литературы

Приложение

Приложение

Приложение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модель управления энергетическим комплексом железнодорожного предприятия для интеллектуальной поддержки процессов принятия решений»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы. Особенностью работы объектов железнодорожного транспорта является неравномерность нагрузки системы по времени, что затрудняет формирование полной исходной базы данных, характеризующих рассматриваемую систему.

Многообразие и неопределенностью факторов, описывающих состояние ее отдельных элементов, не позволяет в полной мере использовать данные одной из имеющихся систем учета железнодорожной отрасли (АСУТП), как следствие, затрудняет принятие решения с целью управления технологическим процессом. Режимы работы специализированного оборудования таких объектов обычно отличаются наличием жестких ограничений по времени и сложностью описания изменений, характеризующих состояния системы в определенный момент времени.

Все это способствует разработке все более сложных математических моделей с целью принятия управленческих решений. Наиболее перспективным из которых является применение теории нечетких множеств Таким образом, актуальность диссертационного исследования обусловлена необходимостью совершенствования методики формирования топливно-энергетического баланса системы энергоснабжения на основе теории нечетких множеств.

Целью диссертационной работы является совершенствование системы управления энергетическим комплексом железнодорожного предприятия путем эффективного формирования топливно-энергетического баланса на основе системного анализа, разработки математической модели и методики управления топливно-энергетическими ресурсами.

Для реализации поставленной цели в ходе диссертационного исследования потребовалось решить следующие задачи:

-провести системный анализ неопределенности исходных данных и

изучить принципы и особенности работы системы управления расходом топливно-энергетических ресурсов энергетического комплекса железнодорожного предприятия (ТЭР ЭКЖП);

-определить критерии выборки, основные системные связи и закономерности функционирования ЭКЖП, для создания базы правил управления расходом топливно-энергетических ресурсов;

-разработать математическую модель управления расходом ТЭР ЭКЖП; -провести оценку и анализ адекватности полученных результатов разработанных моделей управления, определить экономический эффект от внедрения предлагаемой модели;

-предложить методику управления расходом ТЭР ЭКЖП на основе теории нечетких множеств с использованием базы правил нечетких выводов и нечетких регуляторов.

Объектом исследования является система управления расходом топливно-энергетических ресурсов энергетического комплекса железнодорожного предприятия.

Предметом исследования являются математические методы управления расходом топливно-энергетических ресурсов железнодорожного предприятия, методы нечеткого управления и нечетких выводов, и созданная на их основе методика формирования баланса ТЭР. Практическая значимость:

Практическая значимость полученных результатов заключается в улучшении процесса принятия управленческих решений при формировании топливно-энергетического баланса предприятий. Применение разработанной методики формирования ТЭР способствует снижению эксплуатационных расходов по закупке ТЭР на 2 - 4 %.

Разработанная в ходе диссертационного исследования программа «Расчет топливно-энергетических ресурсов предприятия» позволяет обеспечить принятие оперативных мер по устранению выявленных отклонений, а также определить направления для увеличения

энергоэффективности данной системы.

Методы исследования. Работа выполнена на основе объектно-ориентированного подхода к управлению технологическими системами и методов формализации выработки алгоритма принятия управленческих решений с использованием методов системного анализа, теории нечетких множеств, методов математического моделирования и статистики

Для проведения расчетов и анализа математических зависимостей применялись лицензионные программные продукты: электронные таблицы Microsoft Excel, STATISTICA и пакет прикладных программ MATLAB.

Степень достоверности полученных результатов исследований и выводов, сделанных в работе, обеспечивается удовлетворительной сходимостью результатов, рассчитанных при математическом моделировании, с имеющимися результатами существующих параметров системы ЭКЖП.

Научная новизна и положения, выносимые на защиту:

1. Разработан новый алгоритм формирования топливно-энергетического баланса ЭКЖП, обеспечивающий повышение эффективности принятия решений в условиях неопределенности, за счет использования математического аппарата нечеткой логики.

2. Применительно к объектам энергоснабжения ОАО «РЖД» предложены уравнения для определения «центра тяжести» в процессе деффазификации на основе алгоритма Мамдани-Сугено.

3. На базе разработанного алгоритма формирования топливно -энергетического баланса ЭКЖП предложена система принятия управленческих решений по формированию баланса ТЭР ЭКЖП.

4. Предложена оригинальная методика интеллектуальной поддержки процесса формирования топливно-энергетического баланса на основе теории нечетких множеств при определении итоговой величины закупки энергоресурсов.

Реализация результатов диссертационного исследования подтверждена актами внедрения разработанного программного комплекса на «Вагонно-ремонтном депо Чита» АО «Вагонная ремонтная компания-2» и Забайкальской дирекции по энергообеспечению - структурном подразделении Трансэнерго - филиала ОАО "РЖД", г.Чита.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на: Международной научно-технической конференции по программе научно-образовательного форума "Трансвуз-2010" «Инновации для транспорта» (г. Омск, 2010); XVII Всероссийской научно-технической конференции «Энергетика: эффективность, надежность, безопасность» (г. Томск, 2011); V Международной заочной научно-практическая конференция «Энергетика в современном мире», (г. Чита 2011); Международной научно-практической конференции «Проблемы трансферта современных технологий в экономику Забайкалья и железнодорожный транспорт» (г. Чита, 2011); Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Транспортная инфраструктура Сибирского региона» (г. Иркутск, 2011, 2014 гг.); XVII научно-практической конференции «Проблемы проектирования, строительства, диагностики и технического содержания объектов железнодорожного транспорта» (г. Чита, 2013); Международной научно-практической конференции «Транспортная инфраструктура Сибирского региона» (г. Иркутск, 2015, 2016, 2018 гг.).

Публикации Основное содержание диссертации опубликовано в пятнадцати печатных работах, четыре из которых опубликованы в изданиях, рекомендованных ВАК для публикации научных результатов диссертации. Научная новизна разработанных в диссертационной работе моделей подтверждается свидетельством на программу для ЭВМ.

Структура и объем диссертации Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и списка используемой литературы из 1 28 наименований. Работа изложена на 138 страницах основного текста, в том числе 65 рисунков и 14 таблиц.

В первой главе приведены основные характеристики существующей структуры принятия управленческих решений на железнодорожном транспорте по формированию баланса ТЭР ЭКЖП, анализ которых позволил классифицировать автоматизированную систему управления расходом ТЭР ЭКЖП.

Во второй главе приведен анализ основных показателей, характеризующих объекты управления, определены взаимозависимости между основными параметрами объектов управления.

Практическая реализация процесса создания нечеткой реляционной и продукционной моделей управления для формирования топливно-энергетического баланса предприятия с использованием априорных данных о потреблении ТЭР ЭКП представлена в третьей главе.

В четвертой главе описана структурная схема методов прогнозирования электропотребления применительно к Забайкальской железной дороге, а также рассмотрена методика прогнозирования существующих программных комплексов, таких как: «Энергостат», ИНС и метод рангового распределения. Для возможности сравнительного анализа существующих методологий прогнозирования и предлагаемой адаптивной модели управления расходом ТЭР ЭКЖП на основе нечеткой логики, в рамках диссертационного исследования была осуществлена программная реализация разработанной адаптивной модели.

Предлагаемая система принятия управленческих решений по формированию баланса ТЭР ЭКЖП позволяет организовать целевое управление расходом ТЭР ЭКЖП и обеспечить принятие адекватных мер по устранению выявленных отклонений, а также определять направления для увеличения энергоэффективности данной системы.

В заключении приведены основные результаты работы.

1 АНАЛИЗ МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ И СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ ПРИМЕНИТЕЛЬНО К ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИМ СИСТЕМАМ

Одним из основных направлений перевозочного процесса сегодня является железнодорожный транспорт, главной задачей которого является транспортировка груза большого объема на дальние расстояния. На железные дороги России приходится 85 % грузооборота страны, обеспечивая непрерывное взаимодействие промышленных центров с потребителями, организовывая тем самым взаимодействие многих видов транспорта. Кроме того, железные дороги обеспечивают 35% пассажирских перевозок страны. Таким образом, железнодорожный транспорт является одним из крупных и стабильных транспортных энергопотребителей страны. Ежегодный расход энергоресурсов представлен на рисунке 1.1.

Рисунок 1.1 - Ежегодный расход энергоресурсов железнодорожным транспортом: ■ Электроэнергия ■ Диз.тошшбо ^ Мазут "Сжатый газ "Бензин

Общий объем потребляемых энергоресурсов составляет 6% от вырабатываемых энергоресурсов страны. Преобладающим энергоносителем для

объектов железнодорожного транспорта является электроэнергия - 86% (более 50 процентов), 10% - дизельное топливо, уголь и мазут - 2 % и 2% - сжатый газ.

Большое потребление электроэнергии способствует развитию направления энергосбережения в отрасли, что соответствует стратегии энергетики страны. С целью развития данного направления в рамках ОАО «РЖД» разработана «Энергетическая стратегия железнодорожного транспорта на период до 2030 года» [102], согласно которой для обеспечения энергосбережения система железнодорожного транспорта требуется оптимизации управления. Оптимизация достигается путем качественного улучшения структуры управления потреблением ТЭР, а применение современных информационных технологий, систем учета, нормирования и мониторинга потребления энергоресурсов, а также систем коммуникации производителей и потребителей энергоресурсов направлено на снижении затрат на приобретение топливно-энергетических ресурсов.

1.1 Принятие управленческих решений на железнодорожном

транспорте

Управление железнодорожным транспортом представляет собой сложный технологический процесс, осуществляемый путем трехуровневой автоматизированной структуры управления [7]. Типовая организационная структура управления ОАО «РЖД» представлена на рисунке 1.2 [69].

С авет директоров

Генеральный директор

Рисунок 1.2 - Типовая организационная структура управления ОАО «РЖД»

Согласно представленной структуры управление ОАО «РЖД» осуществляется по трехуровневой системе, во главе которой стоит Совет директоров ОАО «РЖД».

III уровень управления данной структуры представляет собой железная дорога, как структурное подразделение ОАО «РЖД», в ведении которой находится деятельность линейных предприятий ОАО «РЖД». Во главе такой организационной деятельности стоит начальник железной дороги, возлагающий функции контроля и организации деятельности структурных подразделений ОАО «РЖД» на заместителей и соответствующие дирекции.

Структура управления железной дорогой - филиала ОАО «РЖД» представлена на рисунке 1.3.

АСУХГ-ЦЖфИаНМШ»« дс.пггкрсьде ртйюдгтьо

ЛДЦУ-ЭГОММНртНВиЙ дпятт^с щи Цтнгр угилзмюа

1.1 и<аЗЕ1.

руучугпшл1

псдрллдаиння

итрукту'лнае го^ра^здгзе-аэ (пшшш

ЛВЧД БЧДа, ТШС. РЦС.

Рисунок 1.3 - Структура управления железной дорогой -филиала ОАО «РЖД»

Основу представленной структуры составляет приписной штат, имеющий возможность автоматизированного управления перевозочным процессом за счет наличия автоматизированных систем управления АСУЖТ и АДЦУ.

Необходимым условием для их работы является возможность формирования исходной информации, описывающей состояние линейного объекта. С этой целью каждое структурное подразделение ОАО «РЖД» оборудовано специализированными рабочими местами или автоматическим учетом определенных параметров.

Контроль за эксплуатационной ситуацией в границах дороги осуществляется I уровнем управления, в лице начальника железной дороги.

Классификация автоматизированных систем управления по виду объектов представлена на рисунке 1.4.

Рисунок 1.4 - Классификация автоматизированных систем управления по

виду объектов

Принятие правильного управленческого решения является гарантом успешной деятельности всех отраслей железнодорожного транспорта.

Современные методы управления можно классифицировать по двум направлениям: 1) классическая концепция управления; 2) вновь внедряемая теория нечеткого управления (теория нечеткой логики, теория нечетких множеств).

Развитие управленческой структуры происходило на протяжении десятилетий, изменяясь от простого к сложному: первоначально управление перевозочным процессом осуществлялось путем наблюдения и отслеживания состояния дел, в настоящее время управление осуществляется на основе информационно-управляющих систем (АСУТП), разработанных на основе современных технологий для возможности учета и оперативного вмешательства в производственный процесс в условиях работы предприятия [48].

Независимо от способа принятия управленческих решений, сам процесс предполагает оценку большого числа факторов, определяющих состояние исследуемого объекта, и направлен на обеспечение перевозочного процесса, а также на организацию оптимальной работы всех отраслей железнодорожного транспорта. Кроме того, любой управляемый объект необходимо рассматривать, как совокупность взаимосвязанных подсистем, объединенных общей целью функционирования. Точность в определении состояния объекта влияет на

правильность принятого решения. В связи с этим, одним из направлений в процессе разработки модели управления является системный анализ энергетического комплекса предприятия.

В качестве параметров системного анализа можно рассматривать следующие факторы:

- Статистические данные, описывающие состояние исследуемого объекта за последние несколько лет;

- Качественные характеристики рассматриваемого объекта;

- Корреляционные данные о степени воздействия исследуемых параметров на состояние объекта.

Важной частью политики формирования топливно-энергетического баланса железнодорожного предприятия является управление расходом топливно-энергетических ресурсов (ТЭР).

Любой процесс управления расходом ТЭР включает в себя 4 стадии [25]:

1) Планирование и прогнозирование величины потребляемых ТЭР;

2) Мониторинг фактического использования ТЭР;

3) Мониторинг фактических затрат на закупку ТЭР;

4) Мониторинг времени, необходимого для поставки или производства ТЭР.

В настоящее время существует множество способов принятия управленческих решений для формирования топливно-энергетического баланса.

1.2 Анализ существующих способов формирования топливно-энергетического баланса железнодорожного предприятия

Повышение конкурентоспособности и увеличение объемов грузоперевозок - основные направления концепции развития объектов железнодорожного транспорта. Как следствие, формируются основные задачи по энергообеспечению на правленные на сокращение транспортных издержек и энергосбережение производства.

Развитие информационных технологий, позволяет увеличить точность получаемых результатов и играет значительную роль для решения поставленных задач.

«С ориентиром на эти направления в 1996 г. была принята Концепция информатизации железнодорожного транспорта России» [102]. Согласно которой основным направлением развития считается переход от автономных систем управления к автоматизированным, обеспечивающим высокую степень информатизации и информационного взаимодействия между участниками перевозочного процесса.

Такой подход позволяет сформировать определенный алгоритм взаимосвязанных и взаимозависимых распределенных и централизованных параметров, осуществляя оперативное управление отдельными структурными подразделениями отрасли. С учетом современных тенденций развития информационных технологий в настоящее время все больше осуществляется переход от автоматизированных систем управления к интеллектуальным.

Таким образом, основной целью Концепции можно считать «своевременное обеспечение информацией всех сфер деятельности железнодорожного транспорта, а также создание информационной основы для достижения максимальной эффективности работы отрасли в условиях рыночной эконо-мики».[102, 83]

Исторически концепция развития способов управления происходила от простого к сложному. Классификация существующих способов формирования топливно-энергетического баланса предприятия представлена на рисунке 1.5 [66,91].

Рисунок 1.5 - Классификация существующих способов формирования топливно-энергетического баланса предприятия

На сегодняшний день принятие управленческих решений на предприятии осуществляется либо на основе традиционных методов управления: экспертного мнения или теории ограничения; либо на основе прогнозных значений, получивших наибольшее распространение.

Для более детального изучения рассмотрим особенности каждого из существующих способов принятия управленческих решений в отдельности.

1.2.1 Формирование топливно-энергетического баланса по точке

перезаказа

На раннем этапе развития все управленческие операции по учету ТЭР проводились персоналом предприятия вручную. Мониторинг ТЭР осуществлялся на основе журналов учета, в которых указывалось движение ТЭР: поступление, отпуск и остаток. Несовершенство такой системы учета приводило к появлению значительного количества ошибок и неточностей, а возможность оперативного реагирования в случае необходимости - была крайне невысока. Такой метод формирования заявки на закупку ТЭР называется - «методом управления по точке перезаказа» [4].

При таком подходе закупка и пополнение ТЭР решается очень простым и неэффективным образом: заказ на поставку формируется при достижении нулевого значения. Таким образом, данный способ отличается простотой применения с точки зрения трудозатрат персонала и неэффективностью с точки зрения достижения основных целей.

Структурная схема управления расходом по точке перезаказа представлена на рисунке 1. 6.

Уровень запасов

Приход материалов на склад

Точка перезаказа

Время опережения

Время

Рисунок 1.6 - Структурная схема управления расходом ТЭР по

точке перезаказа

Согласно представленной схемы для предупреждения возникновения ситуации, при которой возможно полное отсутствие ТЭР в отрасли, для

каждого вида деятельности определяется точка перезаказа, представляющая собой минимальный уровень расхода ТЭР, при достижении которого происходит оформление заказа на новое поступление. Определение точки перезаказа формируется на основании экспертного мнения специалистов отрасли. Объем нового поступления ТЭР рассчитывается при помощи формулы оптимального объема заказа, на основании модели экономически обоснованного размера заказа Уилсона [1]

где С0 - время реализации заказа;

Сн - затраты на хранение единицы запаса в течении одного года;

D - годовая потребность в ТЭР.

Согласно представленной формулы ряд факторов, таких как потребность в ТЭР и время реализации заказа - величины непостоянные, зависящие от воздействия внешних условий. Выполнение расчетов в таких условиях сводится к применению усредненных расчетных показателей и, как следствие, значительной величины погрешности. Такой подход не позволяет сформировать величину закупки топливно-энергетических ресурсов, обеспечивающую баланс требуемого и потребляемого сырья, что приводит к дефициту или необоснованно завышенным объемам и соответствующим издержкам производства^].

Это побудило ученых к изучению новых способов определения требуемых объемов ТЭР.

1.2.2 Планирование необходимых материалов (MRP) и планирование необходимых ресурсов (MRP-II) для формирования топливно-энергетического баланса предприятия

MRP - метод планирования необходимых материалов. В отличии от

(1.1)

метода по точке перезаказа, формирование баланса по методу MRP основано на данных о потреблении необходимых ресурсов для обеспечения будущих потребностей. Формирование заказа на закупку ТЭР осуществляется только на требуемое количество энергоресурсов и в случае необходимости. Такой подход направлен на минимизацию затрат, связанных со складскими запасами и потерей качественных свойств энергоресурса в период хранения. Принцип работы такого метода планирования представлен на рисунке 1.7.

Старт MRP

C

E

F

D

A

^ Начало B ^ ^

Начало C

Начало F

^НачалоЕ ^ Начало D (Необходимо выполнение E, F)

k Начало A (необходимо выполнение A,B,D)

Дата исходной потребности

Рисунок 1.7 - Принцип работы метода планирования необходимых ресурсов

Данный метод базируется на системе расчетов прогнозных значений требуемых объемов закупки ресурсов, при этом за исходную точку принимается фактическое потребление. Осуществление закупки производится на основе производственного плана, в котором указываются прогнозные значения объемов заказа с утвержденными, либо ожидаемыми датами поставок. Концепция MRP при расчетах не учитывает основные параметры рассматриваемой системы и потребность в материалах. Этот недостаток устраняется в системах планирования производственных ресурсов (Manufacturing Resource

Planning) MRP II, в основе которого лежит формирование топливно-энергетического баланса предприятия по MRP, с учетом основным параметров рассматриваемой системы, оказывающих влияние на расход ресурсов [4].

Недостатком применения методов MRP для формирования топливно-энергетического баланса объектов железнодорожного транспорта является нестабильность производства и степень их загрузки, которая не позволяет обеспечить своевременную реализацию имеющихся ресурсов. Учитывая, что особенностью данных методов является постоянное наличие необходимых ресурсов в производстве, применение методов MRP приводит к значительным погрешностям планируемых результатов.

1.2.3 Формирование топливно-энергетического баланса предприятия на основе теории Just-In-Time «Точно вовремя»

Термин «Точно вовремя» (JIT) говорит «о поставке необходимого количества ресурсов точно к заданному сроку» [81]. Данный метод не нашел широкого применения в России, в виду того, что формирование топливно -энергетического баланса предполагается без складов, запасов и точно вовремя. Однако, смысл этого понятия не ограничивается точностью сроков поставок ТЭР.

На практике, если предприятие хочет работать по методу JIT, необходимо постоянно бороться со всеми потерями на производстве.

Управление ТЭР по теории JIT подразумевает использование современных интегрированных систем управления. Поэтому сегодня существует несколько программных комплексов, при помощи которых реализуются методы управления JIT, а также MRP-II системы. Принцип работы такого метода управления ТЭР представлен на рисунке 1.8.

Цех А

А

О**

Поставщик А

Поставщик В М-

Сырье, материалы—►Готовые

изделия

Рынок сбыта

Поставщик C

Цех В

V

Рисунок 1.8 - Принцип работы JIT метода управления ТЭР

Согласно рисунка 1.8 - только наличие постоянного спроса обеспечивает низкую погрешность и крепкую взаимосвязь между поставщиком и потребителем [82], поэтому данный метод нашел успешное применение в производстве японских компаний.

1.2.4 Формирование топливно-энергетического баланса предприятия на основе теории ограничений (Theory of Constraints, TOC)

Понятие «ограничение» включает в себя все то, что мешает организованной системе достичь своей цели [4, 86].

Формирование топливно-энергетического баланса предприятия сопровождается несколькими типами ограничений:

- Внутренние производственные ограничения - недостаток квалифицированного персонала, необходимого производственного оборудования и т.д.;

- Внешние производственные ограничения - переизбыток рынка;

- Ограничения в виду невозможности использования классических методов управления.

Управление системой на основе теории ограничений осуществляется путем выполнения следующих шагов:

1) Определение «критического ресурса» системы - параметром, являющимся ограничением рассматриваемой системы;

2) Определение способов наиболее эффективного использования «критического ресурса»;

3) Определение наиболее эффективных и оптимальных способов использования «критического ресурса»;

4) Поиск возможности устранения недостатков «критического ресурса»;

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Осипова Валерия Эдуардовна, 2022 год

- 224 с.

42. Круглов, В. В. Гибридные нейронные сети / В. В. Круглов, В. В. Борисов. - Смоленск: Русич, 2001. - 222 с.

43. Круглов, В. В. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети / В. В. Круглов, М. И. Дли, Р. Ю. Голунов. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001 - 221 с.

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

45. Кудрин, Б. И. Выделение и описание электрических ценозов / Б. И. Кудрин // Изв. вузов. Электромеханика.- 1985. - №7. - С. 49 - 54.

46. Кудрин, Б. И. Ценологическое определение параметров электропотребления многономенклатурных производств / Б. И. Кудрин, Б. В. Жилин, О. Е. Лагуткин, М. Г. Ошурков. - Тула: Приок. кн. изд-во, 1994.

- 121 с.

47. Кудрин, Б.И. Канонизация и управление видовой структуры ценоза. Принцип максимума энтропии / Б. И. Кудрин, С. А. Кудряшев, В. В.

Фуфаев, А. Е. Якимов // Общая биология. Морфология и генетика процессов роста и развития. - М: Наука, 1989. - с. 69 - 75.

48. Лавренюк И.В. Автоматизированные системы управления на железнодорожном транспорте/ И.В.Лавренюк. - Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте, 2017. - 242 с.

50. Леоненков, А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy TECH./ А. В. Леоненков. - СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 736 с.

51. Лещинская, Т. Б. Алгоритм решения многокритериальных задач оптимизации с неопределенной информацией на примере выбора оптимальной мощности глубокого ввода высокого напряжения / Т. Б. Лещинская, А. А. Глазунов, Г. В. Шведов // Электричество. - 2004. -№ 10. - С. 8 - 14.

52. Лещинская, Т. Б. Применение методов многокритериального выбора при оптимизации систем электроснабжения сельских районов / Т. Б. Лещинская // Электричество. - 2003. - № 1. - С. 14 - 22.

53. Литвинцев В.Г. Краткосрочное и оперативное прогнозирование потребления электрической энергии на тягу поездов методом интервальной регрессии: дис...канд.тех.наук: 05.22.07/ Литвинцев Виталий Геннадьевич. - Чита, 2011. - 153 с.

54. Макаров, И. М. Интеллектуальные системы автоматического управления / под. ред. И. М. Макарова, В. М. Лохина. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001. - 576 с.

55. Макаров, И. М. Теория выбора и принятия решений / И. М. Макаров, Т. М. Виноградская, А. А. Рубчинский. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 1982. -328 с.

56. Манусов, В. З. Методы оценивания потерь электроэнергии в условиях неопределенности/ В. З. Манусов, А. В. Могиленко // Электричество. -2003. - № 3. - С. 2 - 8.

57. Манусов, В. З. Применение нечеткой логики для согласования

режимов работы ветроэнергетической установки с графиком электрической нагрузки / В. З. Манусов, А. В. Седельников // Известия ТПУ. - 2005. - Т. 308. - №5. - С. 161 - 164.

58. Матюнина, Ю.В. Прогнозирование электропотребления промышленных предприятий в условиях структурных изменений производства: дис...канд. тех. наук: 05.09.03 / Матюнина Юлия Валерьевна. - Москва, 1992. - 153 с.

59. Меламед, А. М. Моделирование динамики изменений потребления электроэнергии энергосистем при неполной информации / А. М. Меламед, В. Ф. Тимченко, К. А. Соаренд // Электричество. -1977. - №4.- С. 66 - 69.

60. Мелентьев, Л. А. Системные исследования в энергетике / Л. А. Мелентьев 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Наука, 1983. - 455 с.

61. Мелихов, А. Н. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой / А. Н. Мелихов, Л. С. Берштейн, С. Я. Коровин - М.: Наука, 1990. - 271 с.

62. Моисеев, Н. Н. Математические задачи системного анализа / Н. Н. Моисеев - М.: Наука, 1981. - 488 с.

63. Могиленко, А. В. Оценка и прогнозирование потерь электроэнергии в электрических системах на основе нечеткого регрессионного анализа: дис.канд. тех. наук: 05.14.02 / Могиленко Александр Валерьевич. -Красноярск, 2009. - 115 с. Беляев Роман Юрьевич. - Новосибирск, 2003. - 165 с.

64. Мушик, Э. Методы приятия технических решений / Э. Мушик, П. Мюллер - М.: Мир, 1990. - 208 с.

66. Осипова, В.Э. Анализ существующих способов формирования энергетического баланса предприятия путем управления расходом энергетических ресурсов энергетического комплекса предприятия / В.Э. Осипова, Е. В. Седельникова // Транспортная инфраструктура

сибирского региона: Материалы восьмой международной научно -практической конферен-ции с международным участием, 28 марта - 1 апреля 2017 г., г. Иркутск. - Иркутск: Изд-во ИрГУПС, 2017. - Т.1 -С.351 - 355.

67. Осипова, В.Э. Выявление объектов энергообследования на примере поездоучастков Забайкальской железной дороги / В. Э. Осипова, Д. А Яковлев // Инновации для транспорта: Материалы международной научно-технической конференции, 15 - 16 декабря 2010 г., г. Омск. -Омск: Изд-во ОмГУПС, 2010 - С.83 - 88.

68. Осипова, В. Э. Использование аппарата нейронных сетей и координатных определений местоположения поездов для автоматизированного оперативного расчета межпоездных интервалов / В. Э. Осипова, М. Г. Комогорцев // Транспортная инфраструктура сибирского региона: Материалы седьмой международной научно-практической конференции с международным участием, 29 марта - 1 апреля 2016 г., г. Иркутск. - Иркутск: Изд-во ИрГУПС, 2016. - Т.1. -С.634 - 637.

69. Осипова, В. Э. Организация системы управления топливно-энергетическими ресурсами на уровне филиала ОАО «РЖД» / В. Э. Осипова // Транспортная инфраструктура сибирского региона: Материалы шестой международной научно-практической конференции с между-народным участием, 30 сентября - 3 октября 2015 г., г. Иркутск. - Иркутск: Изд-во ИрГУПС, 2015. - Т.1. - С.627 -630.

70. Осипова, В. Э. Применение математического аппарата нечеткой логики при определении объемов энергоресурсов для обеспечения объектов инфраструктуры железнодорожного транспорта / В. Э. Осипова, Д. А. Яковлев // Проблемы проектирования, строительства, диагностики и технического содержания объектов железнодорожного

транспорта: материалы Всероссийской научнопрактической конференции, 24 октября - 15 ноября, 2013 г., г. Чита. - Чита: Изд-во ЗабИЖТ, 2013. - С.91 - 95.

71. Осипова, В. Э. Применение математического аппарата продукционной модели управления энергетическим комплексом предприятия на основе нечеткой логики / В. Э. Осипова, Д.А. Яковлев // Известия Транссиба. - 2018. - №1(33). - С.98 - 109.

72. Осипова, В. Э. Применение нечеткой логики в управлении энергетическими ресурсами на примере Забайкальской железной дороги / В. Э. Осипова, Д. А. Яковлев //Транспортная инфраструктура сибирского региона: Материалы второй межвузовской научно -практической конференции с международным участием, 16 - 18 мая 2011 г., г. Иркутск. - Иркутск: Изд-во ИрГУПС, 2011. - Т.1. - С.484 -487.

73. Осипова, В. Э. Применение системы нечеткого управления энергообеспечением предприятия / В. Э. Осипова, Д. А. Яковлев, В.Г.Дурнов // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. - 2011.- №3(31). - С.147 - 152.

74. Осипова, В. Э. Применение системы нечеткого управления энергообеспечением предприятия / В. Э. Осипова, Д. А. Яковлев // Проблемы трансферта современных технологий в экономику Забайкалья и железнодорожный транспорт: Материалы международной научно-практической конференции, 13 - 14 октября 2011 г., г. Чита. - Чита: Изд-во ЗабИЖТ, 2011. - С.200 - 207.

75. Осипова, В. Э. Реализация алгоритма нечеткой логики при анализе и планировании расхода ТЭР систем энергоснабжения предприятия / В. Э. Осипова, И. А. Лукъянов // Транспортная инфраструктура сибирского региона: Материалы пятой международной научно -практической конференции с международным участием, 31 марта - 4

апреля 2014 г., г. Иркутск. - Иркутск: Изд-во ИрГУПС, 2014. - Т.1. -С.484 - 487.

76. Осипова, В. Э. Свидетельство о регистрации государственной программы для ЭВМ №2015619471 Расчет топливно-энергетических ресурсов предприятия / В. Э. Осипова, Д. А. Яковлев; правообладатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Иркутский государственный университет путей сообщения» (ФГБОУ ВПО ИрГУПС) (RU). -Заявка №2015616553; дата поступления 16.07.2015, дата гос.регистрации в реестре программ ЭВМ 04.09.2015 г.

77. Осипова, В. Э. Синтез нечётких регуляторов для управления энергообеспечением сложного объекта / В. Э. Осипова, Д. А Яковлев // Энергетика: эффективность, надежность, безопасность: Материалы XVII Всероссийской научно-технической конференции, 7 - 9 декабря 2011 г., г. Томск. - Томск: Издво «СПБ Графикс», 2011. - С.252 - 255.

78. Осипова, В. Э. Разработка нечеткой модели управления показателями работы Забайкальской железной дороги / В. Э. Осипова, Д. А. Яковлев // Энергетика в современном мире: Материалы V международной научно-практической конференции, 15 - 16 ноября 2011 г., г. Чита. -Чита: Изд-во ЗабГУ, 2011. - С.68 - 72.

79. Орловский, С. А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации / С. А. Орловский. - М.: Наука, 1981. - 184 с.

80. Переборов, А. С. Диспетчерская централизация: учебник для вузов жд транспорта / А. С. Переборов, О. К. Дрейман, Л. Ф. Кондратенко; под ред. В. В. Сапожникова. - М.: Транспорт, 1989. - 303 с.

81. Питеркин, С. В. Точно вовремя для России. Практика применения ERP - систем / С. В. Питеркин, Н. А. Оладов, Д. В. Исаев. - М.: Альпина Паблишерз, 2010. - 368 с.

82. Поспелов, Д. А. Нечеткие множества в моделях управления и

искусственного интеллекта / Д. А. Поспелов - М.: Наука, 1986. - 312 с.

83. Распоряжение ОАО «РЖД» от 11.02.2008 № 269 « Об энергетической стратегии ОАО «РЖД» до 2010 г. и на перспективу до 2030 г.».

84. Романов, В. Н. Системный анализ для инженеров / В. Н. Романов -СПб: СЗГЗТУ, 2006. - 186 с.

85. Рудковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: перевод с польского И. Д. Рудинского / Д. Рудковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. - М.: Горячая линия-Телеком, 2006. - 452 с.

86. Сидорова, Е. Н. Автоматизированные системы управления в эксплуатационной работе: учебник для техникумов и колледжей жд транспорта / Е. Н. Сидорова. - М.: Маршрут, 2005. - 560 с.

87. Силов, В. Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке / В. Б. Силов. - М.: ИНПРО-РЕС, 1995. - 228 с.

88. Терехов, В. М. Алгоритм фаззи-регуляторов в электротехнических системах / В. М. Терехов // Электричество, 2001 - № 12 - С. 55 - 63.

90. Трахтенгерц, Э. А. Компьютерная поддержка принятия решений / Э. А. Трахтенгерц. - М.: СИНТЕГ, 1998. - 376 с.

91. Тулупов, Л. П. Автоматизированные системы управления перевозочными процессами на железных дорогах: учеб. пособие для вузов / Л. П. Тулупов, Е. М. Жуковский, А. М. Гусятинер. - М.: Транспорт, 1991. - 208 с.

92. Ульянов, С. В. Нечеткие модели интеллектуальных систем управления: теоретические и прикладные аспекты / С. В. Ульянов // Известия РАН. Техническая кибернетика. - 1991. - № 3. - С. 3 - 28.

93. Усков, А. А. Интеллектуальные системы управления на основе методов нечеткой логики / А. А. Усков, В. В. Круглов. - Смоленск: Смоленская городская типография, 2003. - 176 с.

94. Фуфаев, В. В. Динамика структуры электропотребления региона / В. В. Фуфаев // Энергосбережение и автоматизация проектирования электрохозяйства промышленных предприятий. - М., 1991. - С. 106 -110.

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

96. Фуфаев, В. В. Прогнозирование электропотребления по цехам и основным производствам на основе семейств Н-распределения / В. В. Фуфаев, О. А. Кучинская // Условия присоединения потребителей к сети энергосистем. - М., 1993. - С. 12 -16.

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

98. Харченко, М. А. Корреляционный анализ: учебное пособие для вузов / М. А. Харченко. - Воронеж: Изд-во ВГУ, 2008. - 31 с.

99. Хорев, В. Д. Самоучитель программирования на VBA в MS Office / В. Д. Хорев - К.: Юниор, 2001 - 320 с.

100. Четыркин, Е. М. Вероятность и статистика / Е. М. Четыркин, И. Л. Калих-ман. - М.: Финансы и статистика, 1982. - 319 с.

101. Шумилова, Г. П. Прогнозирование электрических нагрузок при оперативном управлении электроэнергетическими системами на основе нейросетевых структур: монография / Г. П. Шумилова, Н. Э. Готман, Т.Б.Старцева; Под ред. доктора технических наук П. И. Бартоломея. - Сыктывкар: КНЦ УрО РАН, 2008. - 85 с.

102. Энергетическая стратегия холдинга «Российские железные дороги» на период до 2015 года и на перспективу до 2030 года № 2718 р от 15.12.2011

103. Этингов, П. В. Исследование робастности генетически оптимизированного нечеткого автоматического регулятора возбуждения / П. В. Этингов // Труды молодых ученых ИСЭМ СО РАН, 2002. - № 32.

104. Attaviriyanupap, P. A fuzzy-optimization approach to dynamic economic dispatch considering uncertainties / Р. Attaviriyanupap, Н. Kita, Е. Tanaka, J. Hasegawa // IEEE Transactions on Power Systems, 2004. - №3. -PP.1299 - 1307 .

105. An-zhao, C. Применение нечеткой классификации для прогнозирования нагрузки в энергосистеме / Cao An-zhao, Zhang Bin, Zhang Yong-rong, Qing Xian-hao // J.Annui Univ.Technol and Sci.Natur.Sci, 2005 - № 1.

106. Bijwe, P. R. Fuzzy Power flow solutions with reactive limits and multiple uncertainties /P. R. Bijwe, M. Hanmandlu, V. N. Pande // Electric Power Systems Research, 2005. - № 1.

107. Deng, Y. M. Optimal capacitor switching with fuzzy load model for radial distribution system / Y. M. Deng, X. J. Ren // IEE Proc.Commun, 2003. -№2.

108. Dubois, D. Fuzzy sets in approximate reasoning, part l: Inference with possibility distributions / D. Dubois, H. Prade // Fuzzy Sets and Systems, 1991. - № 40. - PP. 143 - 202.

109. Hong - Ch, C. Fauit section diagnosis of power system using fuzzy logic / C. Hong - Ch // IEEE Trans. Power Syst., 2003. - №1.

110. Gupta M., M. J. Qi. Theory of t-norms and fuzzy inference methods // Fuzzy Sets and Systems. 1991. № 40. P. 431-450.

111. Higashi, M. Identification of fuzzy relation systems / M. Higashi, G. J. Klir // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 1984. - № 14. -PP. 349 - 355.

112. Hiroyuki, M. Краткосрочный прогноз нагрузки с использованием

нечеткой логики регрессионного анализа / M. Hiroyuki, N. Kosemura, K. Ishigaro, T. Kondo. // Denki Gakkai ronbunshi. Transactions of the Institute of Electrical Engineers of Japan, 2001. - № 12.

113. Jie, G. Методы нечеткой логики для средне и долгосрочного прогнозирования нагрузки энергетической системы / G. Jie // Shanghai Jiaotong University, 2002. - № 2.

114. Fei, L. Использование нечетких (fuzzy) нейронных сетей в задаче обеспечения устойчивости переходных процессов в энергетической системе / L. Fei, L. Yutian, Q. Xizhao // Transactions of Chine Eletrotechnical Society, 2001. - №2.

115. Ke-fu, X. Dianli zidonghua shebei. Нечеткая диагностическая система силового трансформатора, оптимизируемая с помощью силового трансформатора алгоритма / X. Ke-fu, L. An. // Electric Power Automatic Equipment, 2005. - № 4.

116. Mali, O. P. Power system stabilizer based on a self - learning adaptive network fuzzy interface system / O. P. Mali, A. Hariri // Transactions of the Institute of Measurement and Control, 2002. - № 2.

117. Mekhamer, S. F. Application of fuzzy logic for reactive power compensation of radial distribution feeders /S.F.Mekhamer, S.A.Soliman, M. A. Moustafa, M. E.El-Hawary // IEEE Transactions on Power Systems, 2003. - №1.

118. Ming - you, Y. Нечеткая модель для среднесрочного прогноза нагрузки и ее применение в системах электроснабжения / Y. Ming-you, X. Xian -yong, Y. Hong - geng, Z. Li - yuan, Y. Bing // Shanghai University of Engineering Science, 2002 - № 4.

119. Mishra, S. Genetically optimized neuro-fuzzy IPFC for damping modal oscillations of power system / S. Mishra, P. K. Dash, P. K. Hota, M. Tripathy // IEEE Transactions on Power Systems, 2002. - № 4.

120. Osipova, V. E. Generation of a rational training sample when predicting power consumption for train traction / V. E. Osipova, D. A. Yakovlev // IOP

Conference Series: Materials Science and Engineering Volume 760, International Conference on Transport and Infrastructure of the Siberian Region, 21 - 24 may 2019. -c.Moscow, Russian Federation. - pр.012040.

121. Osipova, V. E. The Methodology of the Department of Fuel and Energy Resources of the Enterprise Based on Fuzzy Logic / V. E. Osipova, D. A. Yakovlev // Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies. - 2019. - № 12(2). - P.153 -158.

122. Shaolan, C. Метод прогноза нагрузки в энергосистеме, использующий нечеткие множества / C. Shaolan, S. Caixim, Z. Quan // High Voltage Eng., 2004. - № 9.

123. Shao-lan, L. Применение теории нечетких приближенных рядов для пространственного прогнозирования нагрузки / L. Shao-lan, S. Xin, Z. Quan, Z. Xiao-xing // Power SystemTechnology, 2005. - № 9.

124. Vencatesh, B. Fuzzy EP algorithm and dynamic data structure for optimal apacitor allocation in radial distribution system / B. Vencatesh, R. Ranjan // IEEE Proceedings - Ceneration Transmission and Distribution, 2006. - №1.

125. Wang, T. Application of fuzzy logic and transshipment model to spatial load forecasting / T. Wang, P. Wang, M. Fan, Z. Yue // 15 International Conference and Exhibition on Electricity Distribution, Nice, 1 - 4 June, 1999. - Liage: University of Liege, Belgium.

126. Wang, X. Метод краткосрочного прогноза нагрузки, основанный на использовании нейронной сети, нечетких множеств и преобразований малой пробной волны / X. Wang, W. Yao-wu, // Xinyin, 2004, - № 4.

127. Zaden, L. A. Fuzzy sets / L. A. Zaden // Information and Control, 1965. - №2 8. - PP. 338 - 353.

128. Zhu, T. X., Wavelet based fuzzy reasoning approach to power quality disturbance recognition / T. X. Zhu, S. K. Tso, K. L. Lo // IEEE Transactions on Power Delivery, 2004. - № 4.

р/О

ФИЛИАЛ ОАО «РЖД» ЦЕНТРАЛЬНАЯ ДИРЕКЦИЯ ИНФРАСТРУКТУРЫ

ЗАБАЙКАЛЬСКАЯ ДИРЕКЦИЯ ИНФРАСТРУКТУРЫ

ВАГОНОРЕМОНТНОЕ ДЕПО ЧИТА

Комсомольская ул., 1, г. Чита, 672014, Тел.: [phone], факс: [phone]

«27» октября 2020 г. № 37 На №____от_

Внедрения программного комплекса «Расчет ТЭР ЭКЖП», разработанного в рамках диссертационного исследования на тему: «Создание модели управления энергетическим комплексом предприятия для интеллектуальной поддержки

процессов принятия решений»

Настоящий акт составлен в том, что в период с 15.11.2019г. по 05.10.2020г. сотрудники кафедры «Электроснабжения» Забайкальского института железнодорожного транспорта - филиала Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Иркутский государственный университет путей сообщения (ЗабИЖТ ФГБОУ ВО ИрГУПС) в составе: к.т.н., доцента Яковлева Д.А., старшего преподавателя Осиповой В.Э., провели комплекс научно-исследовательских работ по сбору и анализу исходных данных о энергопотреблении, используемых при моделировании и управлении энергопотреблением железнодорожного предприятия.

На основании полученных данных был проведен системный анализ и изучены особенности работы системы управления энергопотреблением вагонного ремонтного депо Чита АО «Вагонная ремонтная компания-2».

В результате проведенных работ разработана методика управления расходом топливно-энергетических ресурсов вагонного ремонтного депо Чита АО «Вагонная ремонтная компания-2» на основе нечеткой логики с использованием базы правил нечетких выводов и нечетких регуляторов, реализованная при помощи программного комплекса «Расчет ТЭР ЭКЖП».

Внедрение предложенной методики управления топливно - энергетических ресурсов позволяет оптимизировать процесс формирования топливно -энергетических ресурсов предприятия. Средняя экономическая выгода от внедрения предлагаемой модели составляет 2-4% от величины эксплуатационных расходов по расходу ТЭР.

АКТ

Главный инженер депо

/

ФИЛИАЛ ОАО «РЖД» ТРАНСЭНЕРГО ЗАБАЙКАЛЬСКАЯ ДИРЕКЦИЯ ПО ЭНЕРГООБЕСПЕЧЕНИЮ

Ленинградская ул., 34, г. Чита, 672000, Тел.: [phone], факс: [phone]

21 > января 2021 г. г ^ 031/ЗабНТЭ

На №_от

внедрения результатов НИОКР на тему «Создание модели управления энергетическим комплексом предприятия для интеллектуальной поддержки процессов управления»

В рамках выполнения инициативной научно-исследовательской работы творческого коллектива кафедры «Электроснабжения» Забайкальского института железнодорожного транспорта - филиала Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Иркутский государственный университет путей сообщения (ЗабИЖТ ФГБОУ ВО ИрГУПС) в составе к.т.н., доцента Яковлева Д.А., старшего преподавателя Осиповой В.Э., проведен следующий комплекс научно-исследовательских работ:

- Сбор и анализ исходных данных о электропотреблении на тягу поездов.

- Изучение основных факторов, влияющих на потребление электрической энергии подвижным составом.

Разработка алгоритма адаптивной модели управления

электропотреблением Забайкальской дирекции по энергообеспечению -структурного подразделения Трансэнерго - филиала ОАО "РЖД" на основе нечеткой логики.

Внедрение предложенного алгоритма управления расходом электропотребления, реализованного при помощи программного комплекса «Расчет топливно-энергетических ресурсов предприятия» приводит к снижению относительной погрешности прогнозных значений при закупке электроэнергии до 2,4 %. Экономическая выгода от внедрения предлагаемой модели составляет 2-4% от величины эксплуатационных расходов на закупку электроэнергии.

Результаты представленной научно-технической работы могут быть использованы для определения расхода топливно - энергетических ресурсов Забайкальской дирекции по энергообеспечению - структурного подразделения Трансэнерго - филиала ОАО "РЖД". ^

АКТ

Заместитель начальника дирекции

Д.Ю. Янкин