Модели и алгоритмы прогнозирования для поддержки принятия решений при управлении электропотреблением промышленных предприятий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Колоколов, Максим Владимирович

• Колоколов, Максим Владимирович
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Колоколов, Максим Владимирович

ОГЛАВЛЕНИЕ

Стр.

Список сокращений и условных обозначений

ВВЕДЕНИЕ

1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

1.1. Обзор и анализ работ по управлению электропотреблением промышленных предприятий

1.2. Постановка задачи исследования

2. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И ПОСТРОЕНИЕ СТРУКТУРЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

2.1. Системный анализ автоматизированного управления электропотреблением предприятий

2.2. Подход к построению структуры автоматизированного управления электропотреблением предприятий

3. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

3.1. Прогнозирование электропотребления предприятий на основе статистических моделей

3.2. Прогнозирование электропотребления предприятий на основе искусственных нейронных сетей

3.3. Система автоматизированного управления на основе прогнозных значений электропотребления предприятия

4. РЕЗУЛЬТАТЫ ПРАКТИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ РАЗРАБОТАННЫХ МОДЕЛЕЙ, МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ

4.1. Оценка эффективности алгоритмов прогнозирования

4.2. Программно-информационный комплекс прогнозирования

4.3. Оценка эффективности предложенной системы управления

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ

Список сокращений и условных обозначений

АПК - аппаратно-программный комплекс

АПС - аппаратно-программные средства

АРМ - автоматизированное рабочее место

АСУЭ - АСУ энергетикой

БД - база данных

ИВК - информационно-вычислительный комплекс

ИНС - искусственная нейронная сеть

ИЛС - информационно-логическая схема

КТС - комплекс технических средств

ПИК - программно-информационный комплекс

РВ - реальное время

СГЭ - служба главного энергетика

СМОУ - специальное математическое обеспечение

СППР - система поддержки принятия решений

ОУ - объект управления

ТО - технологическое оборудование

ТП - технологический процесс

УВ - управляющее воздействие

УСД - устройство сбора данных

УСО - устройство связи с объектом

УСПД - устройство сбора и передачи данных

ЭЭ - электрическая энергия

ЭЭС - электроэнергетическая система

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и алгоритмы прогнозирования для поддержки принятия решений при управлении электропотреблением промышленных предприятий»

ВВЕДЕНИЕ

Экономия электрической энергии является важнейшей проблемой энергетики России. Экономное использование электроэнергии на промышленных предприятиях представляет собой одну из составляющих данной проблемы, решение которой обеспечивается путем создания АСУ энергетикой предприятий. Это достигается за счет использования возможностей промышленных предприятий по внедрению и совершенствованию систем автоматизированного управления электроэнергетикой, реализующих автоматизированный учет электропотребления, а также подготовку, принятие и исполнение эффективных управленческих решений, обеспечивающих обоснованное уменьшение потребления электроэнергии предприятиями и снижение финансовых затрат на ее оплату.

Изложенное определяет актуальность темы диссертационной работы, посвященной развитию прикладных аспектов системного анализа, разработке моделей и алгоритмов автоматизированного прогнозирования электропотребления, положенных в основу эффективного управления, обеспечивающего экономию электроэнергии на предприятиях и снижение энергетической составляющей себестоимости производимой ими продукции.'

Степень разработанности проблемы. Значительный вклад в разработку теории и практики управления электропотреблением промышленных предприятий внесли А.С.Некрасов, Ю.В.Синяк, В.Т.Мелехин, JI.A.Мелентьев, Ю.Б.Клюев, В.В.Михайлов, В.А. Веников, А.А.Федоров, В.В.Шевченко, Э.А.Киреева, Б.А. Константинов, Б.И. Кудрин, JI.C. Беляев, Э.Э. Лойтер, П.И. Головкин, В.А. Непомнящий, В.С.Каханович, Ю.С. Железко, Е.М. Червонный, Б.В.Папков, А.Ф. Резчиков, G.Matthäus, L.Zang, R. Frost, H. Kanai и другие отечественные и зарубежные ученые [1-10 и др.].

Отдельные результаты исследований этих ученых нашли применение в автоматизированных системах контроля и учета электроэнергии, функционирую-

щих на промышленных предприятиях России, таких как АСУЭ КТС «Энергия+», АСУЭ «Ток-С», АСКУЭ «Альфа Центр», АСКУЭ на базе ПТК ЭКОМ, ИВК «Метроника-Альфамет» и ряда других.

Однако в теоретических и прикладных исследованиях, проводимых в данном направлении, отсутствует методологический подход к построению эффективных систем автоматизированного управления, весьма ограниченно используются современные информационные технологии и слабо разработаны алгоритмы прогнозирования, существенно влияющие на точность определения норм и планового потребления промышленными предприятиями электроэнергии, являющихся одним из основных источников ее экономии на предприятиях. Необходимость продолжения работ в этом направлении определили выбор темы, цели и задач исследования данной диссертации.

В работе представлены исследования, направленные на развитие теоретических и прикладных вопросов совершенствования управления электропотреблением на промышленных предприятиях, обеспечивающих дальнейшую экономию электроэнергии.

В результате предложена новая концепция построения систем автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий, основанная на структуризации процесса управления, позволяющая выделить его функциональные компоненты и информационное взаимодействие между ними, допускающие формализацию данного процесса с помощью существующих серийно производимых отечественных и зарубежных аппаратно-программных средств. Разработаны модели и алгоритмы прогнозирования электропотребления промышленных предприятий, обеспечивающих по сравнению с известными более высокую точность прогноза в пределах широкого (до года) интервала упреждения, позволяющего осуществлять более точное нормирование и планирование электропотребления на них. Эти модели и алгоритмы положены в основу построения системы автоматизированного управления на промышленных предприятиях, позволяющих обеспечить существенную экономия электрической энергии.

Цель диссертационной работы. Разработка моделей и алгоритмов прогнозирования для поддержки принятия решений при управлении электропотреблением промышленных предприятий, обеспечивающего экономию электроэнергии и сокращение издержек предприятий по оплате за нее.

Объект исследования - электроэнергетика промышленных предприятий.

Предмет исследования - модели и алгоритмы прогнозирования электропотребления промышленных предприятий.

Задачи исследования:

-системный анализ процесса управления электропотреблением промышленных предприятий, положенный в основу его структуризации, позволяющей разработать эффективные модели и алгоритмы прогнозирования электропотребления предприятий и определить их взаимодействие с другими компонентами системы автоматизированного управления;

- разработка статистических моделей и алгоритмов прогнозирования суточного электропотребления промышленных предприятий с интервалом упреждения и точностью, необходимыми для эффективного планирования и управления электропотреблением на предприятиях;

- разработка моделей прогнозирования суточного электропотребления промышленных предприятий на основе искусственной нейронной сети, позволяющей повысить точность и достоверность прогноза;

-построение системы автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий, обеспечивающей принятие эффективных управленческих решений по экономии электроэнергии.

Методы исследования. Для решения поставленных задач используются методы системного анализа, теория множеств, математическая статистика, теория случайных процессов, аппарат искусственных нейронных сетей и современные информационные технологии.

Выносимые на защиту результаты:

-системный анализ процесса управления электропотреблением промышленных предприятий, позволяющий выполнить декомпозицию данного процесса

и системно подойти к решению полученного в результате комплекса взаимосвязанных задач;

- статистические методы и алгоритмы прогнозирования суточного электропотребления промышленных предприятий, обеспечивающие по сравнению с существующими период упреждения и точность прогноза, необходимые для эффективного автоматизированного управления электропотреблением;

- процедура прогнозирования суточного электропотребления промышленных предприятий на основе искусственной нейронной сети, позволяющая выполнить данный прогноз с учетом влияния на электропотребление колебаний температуры окружающей среды и изменения объемов производимой предприятием продукции, тем самым повысить точность прогнозирования;

- структура и состав системы автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий, позволяющей существенно сократить их издержки по оплате за электроэнергию.

Научная новизна результатов, выносимых на защиту:

1. Выполнен системный анализ процесса управления электропотреблением промышленных предприятий, позволивший представить отдельные компоненты этого процесса и связи между ними с детализацией, необходимой для их формального описания и реализации с помощью существующих аппаратно-программных средств в едином информационном пространстве.

Выделен базовый состав функций, включающий функцию прогнозирования

(

электропотребления, необходимую для научно обоснованного нормирования и планирования расхода электроэнергии на предприятиях и управления на этой основе их электропотреблением.

2. Предложены статистические модели и алгоритмы прогнозирования суточного электропотребления предприятий, которые обладают по сравнению с известными моделями большим широким горизонтом (от суток до года) и более высокой точностью (порядка 3,9-4,5 % от фактического уровня электропотребления) прогноза.

3. Определена архитектура искусственной нейронной сети в виде трехслойного персептрона и разработан алгоритм его обучения, позволяющие:

- повысить точность прогнозирования суточного электропотребления предприятий за счет учета колебаний среднесуточной температуры окружающей среды и изменения объемов производимой предприятием продукции;

- обеспечить в режиме реального времени адаптацию искусственной нейронной сети к изменениям характера электропотребления.

4. Предложена структура и состав системы автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий, позволяющая обеспечить выполнение плановых норм расхода электроэнергии, определенных на основе прогнозных значений суточного электропотребления предприятий.

Теоретическая и практическая значимость работы определяется решением важной для электроэнергетики России задачи по совершенствованию систем управления электропотреблением промышленных предприятий. Использование предложенных моделей и алгоритмов прогнозирования и построение на их основе системы автоматизированного управления электропотреблением позволяет повысить эффективность принятия решений по экономии электроэнергии на предприятиях и улучшить условия функционирования электроэнергетической системы.

Достоверность и обоснованность результатов достигается корректным применением математического аппарата: системного анализа, статистических моделей и алгоритмов, методов искусственного интеллекта и апробацией их в составе действующей АСУ энергетикой предприятий.

Реализация и внедрение результатов работы. Теоретические и практические результаты работы используются на ОАО «Саратовское электроагрегатное производственное объединение» и ОАО «Саратовстройстекло», а также в учебном процессе в Саратовском государственном техническом университете (СГТУ) имени Гагарина Ю.А. и в отчетах о НИР Института проблем точной механики и управления (ИПТМУ) РАН (№№ гос. per. 0120 0 803005 и 01201156340).

Апробация работы. Результаты работы докладывались на XXIII Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-23» (Саратов, 2010) и XXIV Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-24» (Саратов, 2011), на конкурсе «Участник молодежного научно-инновационного конкурса» (УМНИК - 2010) (Белгород, 2010), на XXVI Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-26» (Саратов, 2013), на Всероссийской научной конференции с международным участием «Проблемы критических ситуаций в точной механике и управлении» (Саратов, 2013), на научных семинарах лаборатории системных проблем управления и автоматизации в машиностроении ИПТМУ РАН (Саратов, 2009-2013) и кафедры «Системотехника» СГТУ (Саратов, 2009-2013).

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 13 печатных работ, из которых 5 в ведущих рецензируемых изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа содержит введение, четыре раздела, заключение, список литературы и приложение. Общий объем работы составляет 100 страниц машинописного текста, в том числе 33 рисунка, 2 таблицы и 94 наименования литературы.

1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

В данном разделе представлен анализ состояния проблемы автоматизации управления электропотреблением промышленных предприятий, позволивший определить направления ее решения.

1.1. Обзор и анализ работ по управлению электропотреблением промышленных предприятий

Традиционно управление электроэнергетикой промышленных предприятий осуществлялось за счет организационно - технических мероприятий. И только в последнее время в связи с совершенствованием аппаратно - программных средств (АПС), появлением высокопроизводительных ЭВМ, программируемых контроллеров и унифицированных измерительных устройств стало уделяться внимание разработке и внедрению автоматизированных систем управления.

РАО «ЕЭС России» предложен подход к построению таких систем, в соответствии с которым они являются многоуровневыми, включающими в свой состав АСУ региональных отделений, электроэнергетических систем (ЭЭС) и их структурных подразделений, отдельные потребители электроэнергии (ЭЭ), в том числе и промышленные предприятия.

В настоящее время функционирует ряд АСУ ЭЭС, решающих учетные задачи и обеспечивающих дистанционную передачу управляющих воздействий (УВ) на исполнительные механизмы.

На российском рынке представлены различного рода АСКУЭ, реализующие учетные задачи, программное обеспечение (ПО) которых по составу реализуемых ими функций сопоставимо с зарубежными разработками [11-19 и др.].

Так, в статьях [20,21] рассматривается первая из серийных АСКУЭ -ИИСЭ - 1 - 48, предназначенная для коммерческих расчетов промышленных предприятий с энергоснабжающими организациями по многоставочным тарифам.

Дальнейшее развитие линии ИИСЭ позволило несколько расширить объем реализуемых ими функций по техническому контролю и управлению электросбережением на промышленных предприятиях.

В информационном листке [22] представлена ИИСЭ, позволяющая по сравнению с ИИСЭ - 1-48:

- увеличивать количество точек контроля;

- изменять интервалы контроля электрической мощности и ЭЭ;

- формировать массивы данных, необходимые для оптимизации электрических нагрузок и расхода ЭЭ предприятий в автоматическом режиме.

Данные ИИСЭ послужили важным этапом в развитии систем автоматизированного управления электроэнергетикой промышленных предприятий [23].

Любая АСУ неэффективна при неавтоматизированном сборе данных, используемых для решения возложенных на нее задач. Поэтому большое значение при создании АСКУЭ имеют устройства сбора и передачи данных (УСПД).

Выпускаемые отечественной промышленностью УСПД представлены в работе [25]. Из этих устройств можно выделить УСПД ЭКОМ - 3000, в котором заложена перспективная технология формирования и передачи данных на верхний уровень АСКУЭ. Данное устройство снабжено ПО нижнего уровня, обеспечивающим тестирование и конфигурирование системы, работающим в среде MS Windows. Оно может быть использовано для учета и контроля как ЭЭ, так и других видов энергии и энергоносителей (тепло, газ, воздух и т.д.).

Наряду с рассмотренным УСПД, интерес представляет устройство сбора данных (УСД), обеспечивающее хранение больших массивов информации и фильтрацию сигналов с целью устранения аномальных измерений [26].

Нельзя не отметить и комплекс АПС «ПОТОК - 1», который обеспечивает сбор, обработку, хранение, отображение и передачу информации в АСКУ потреблением и сбытом ЭЭ [27]. Этот комплекс содержит до 128 каналов учета и позволяет контролировать правильность функционирования входящих в его состав счетчиков и потребление ЭЭ по дифференцированным тарифам.

При проектировании УСПД и УСД большое внимание обращается на элементную базу. Эти устройства содержат современные аппаратные средства, надежные процессорные модули и интерфейсы с совместимыми протоколами обмена данных. Однако до настоящего времени они не позволяют выполнять анализ достоверности исходных данных, что существенно снижает эффективность систем, использующих их.

В статье [28] рассматривается АСКУЭ, которая выполняет:

- расчет потребления ЭЭ;

- построение графиков электрической мощности (нагрузки) за различные промежутки времени;

- контроль превышения лимита по мощности.

Данная система содержит посты наблюдения, пункт управления и автоматизированное рабочее место (АРМ) энергодиспетчера предприятия.

Постами наблюдения контролируются расход активной и реактивной ЭЭ (до 100 точек ), состояния коммутационной аппаратуры, датчиков и блоков питания. С пункта управления опрашиваются посты наблюдения, информация с которых заносится в БД, а также осуществляется ведение протоколов связи и передача данных на АРМ энергодиспетчера.

В статье [29] представлено ПО систем коммерческого учета ЭЭ и комплекса технических средств (КТС) «Энергомера», представленное совокупностью программных модулей для организации коммерческого учета ЭЭ на энергетических объектах. В качестве таких объектов могут выступать АО Энерго, РЭС, подстанции и прочие потребители ЭЭ.

Программное обеспечение КТС «Энергомера» включает:

- АРМ диспетчера, осуществляющего обработку данных с УСД и УСПД, представление их в виде графиков и таблиц;

- генератор отчетов для создания различных форм документов;

- программы сбора данных и формирования БД; ;

- программы администрирования КТС для определения параметров устройств системы.

Анализ работ [28, 29] показал, что ПО, представленное в них, создано различными организациями, не взаимодействующими между собой при его создании. Это вызывает существенные затруднения по совместному использованию данного ПО.

В статье [30] представлена двухуровневая автоматизированная система учета потребления ЭЭ «Е1 - Энерго - учет». Нижний уровень системы содержит электронные счетчики «Евро Альфа» и «Альфа Плюс» с цифровыми каналами связи, а верхний - современные компьютеры с АРМами. Система построена по архитектуре «клиент - сервер». Она позволяет поддерживать произвольное количество клиентских компьютеров с АРМами. Однако в настоящее время этой системой решаются лишь учетные задачи.

В последнее время все большее применение находят АСКУЭ нового поколения, основу построения которых составляют современные промышленные контроллеры, сертифицированные как в России, так и за рубежом [31]. Эти системы ориентированы на решение задач коммерческого учета потребления ЭЭ и мощности, а также технического учета и мониторинга электрических нагрузок промышленных предприятий в режиме реального времени (РВ).

Интерес представляет АСКУЭ, внедренная на Ижевской ТЭЦ - 1, которая построена на базе информационно-вычислительного комплекса (ИВК) «СПРУТ». Она обеспечивает учет вырабатываемой, отпускаемой потребителям и энергетической системе, а также потребляемой на собственные нужды ТЭЦ ЭЭ [32].

В статье [33] рассмотрена АСКУЭ «Миус», основу построения которой составляют современные промышленные контроллеры Micro PC фирмы Octagon Systems, США, позволяющая:

- осуществлять обработку информации от 96 датчиков;

- вычислять трехминутную мощность по каналам учета;

- фиксировать каждые 30 минут и сохранять в течение трех суток значения потребленной ЭЭ;

- определять максимальную величину средней получасовой мощности в часы максимума ЭЭС.

Данная система позволяет:

- определять значения потребленной ЭЭ по каналам учета и максимальные значения средней получасовой мощности;

I

- отражать общее состояние потребления ЭЭ;

- вести оперативный, месячный и квартальный балансы расхода ЭЭ.

Эта система внедрена в Ростовских городских электрических сетях.

Анализ работ [31-33] показывает, что рассмотренные в них системы выполняют функции контроля электрической мощности и ЭЭ. Эти системы не реализуют функции нормирования, планирования, прогнозирования и оптимизации управления электроэнергетикой промышленных предприятий, позволяющие получить основной экономический эффект.

В статье [34] предлагается многоканальное многотарифное устройство контроля и учета ЭЭ СИНЭТ-1 для информационного сопровождения задач управления электроиспользованием предприятий. Каждый из комплексов на базе СИНЭТ - 1 включает до 128 точек опроса.

Это устройство позволяет осуществлять контроль скользящей трехминутной и получасовой активной мощности, фиксировать превышение лимита по ней в течение календарного месяца, прогнозировать активную получасовую мощность на конец текущего получаса суток и потребление ЭЭ за следующие три минуты. Предложена архитектура распределенной АСКУЭ, в основу построения которой положена информационная сеть СИНЭТ и АРМы различного целевого назначения.

В работе [35] представлен расчет вероятности превышения суммарной электрической нагрузкой предприятия заявленной мощности. Исключение.этого превышения осуществляется отключением второстепенных питающих фидеров.

В статье [36] приведена АСКУЭ, обеспечивающая:

- реализацию функций вычисления и хранения максимальных значений активной и реактивной мощности промышленного предприятия при максимальных нагрузках ЭЭС за сутки, месяц и квартал;

- контроля получасовой мощности предприятия, ее прогнозирования на 5, 10 и 15 минут;

- автоматизированного регулирования активной и реактивной мощности предприятия.

Регулирование электрических нагрузок выполняется на выделенных, фиксированных, 30-минутных отрезках времени. В результате определяется величина снижения (восстановления) нагрузки на каждом из них.

В работах [34-36] представлены лишь вопросы контроля электрических нагрузок предприятий.

Определенный интерес представляет АСКУЭ, внедренная на ФГУП «Комбинат «Электрохимприбор» [37], в основу построения которой положен КТС «Энергия» и микропроцессорные электросчетчики концерна ABB - «ЕвроАльфа». Этой системой реализуется совокупность функций измерения потребления ЭЭ и мощности по каждому измерительному каналу и группе каналов коммерческого учета, обработки, хранения, документирования и визуализации измерительной информации, подготовки и передачи выходных данных АСКУЭ в «Энергосбыт» электронными средствами.

Компанией Vecon на базе отечественных счетчиков ЭЭ и контроллеров разработана АСУ энергетикой (АСУЭ) предприятий, использующая в качестве УСПД ПТК ЭКОМ-ЗООО [38].

Система позволяет осуществлять оперативный контроль и анализ режимов электропотребления, а также его получасовой прогноз и мониторинг технического состояния электропотребляющего оборудования.

Несмотря на многообразие реализуемых системой функций, конкретные сведения, подтверждающие их эффективность, не приводятся.

В последнее время широкое распространение для решения задач оптимизации и управления в электроэнергетике получили искусственные нейронные сети (ИНС) [39-42], которые можно использовать для решения задач восстановления данных, прогнозирования электроэнергетических процессов и

распознавания различного рода ситуаций, возникающих на энергетических объектах.

Например, в статье [40] рассмотрены вопросы использования ИНС для анализа качества телеизмерений при оценке параметров состояния ЭЭС, а в статье [41] - для прогнозирования электрических нагрузок от нескольких минут до одного часа.

В статье [42] исследована возможность использования ИНС по повышению достоверности данных телеметрии и прогнозирования режимов ЭЭС.

Обобщая выводы по работам [39-42], следует отметить, что рассмотренные в них задачи краткосрочного прогнозирования режимов ЭЭС при использовании в электроэнергетике промышленных предприятий не позволяют существенно повысить эффективность ее функционирования из-за того, что не обеспечивают необходимый для этого горизонт прогнозирования.

К тому же в этих работах отсутствует:

- обоснование выбора функций активации (передаточных функций) и анализ обучающих выборок на избыточность;

- определение циклов переобучения ИНС;

- оценка точности прогнозирования в условиях существенного изменения ретроспективных данных.

Вопросы по нормированию расходов ЭЭ в промышленности рассмотрены в целом ряде работ [43-47]. Однако методики нормирования, представленные в них, не пригодны для многономенклатурных предприятий. Как правило, нормы вычисляются для отдельных производственных агрегатов (станков) или их группы, которые являются основой для определения норм расхода ЭЭ для производственных участков, цехов и предприятий в целом.

Применение предложенного подхода для нормирования невозможно для большого количества электроприемников. Это связано с тем, что этот подход трудоемкий, неточный и не позволяет обеспечить привязку норм электропо-ребления к организационной структуре предприятий.

17 1

Выход из этого положения заключается в использовании для нормирования вероятностно-статистических методов и алгоритмов применительно к организационным (производственным) подразделениям и предприятиям в целом. Это позволяет осуществить полную автоматизацию процессов нормирования и планирования электропотребления промышленных предприятий и их привязку к звеньям организационной структуры предприятий, обеспечивающую реализацию мероприятий по моральному и материальному стимулированию персонала производственных подразделений предприятий, направленных на экономию ЭЭ.

В работах [48-63] предложены методы краткосрочного прогнозирования электропотребления для ЭЭС [48-50] и различных промышленных потребителей ЭЭ [51-63] для обеспечения эффективного использования ими ЭЭ и минимизации расходов, связанных с необоснованными действиями персонала при принятии управленческих решений. Рассмотрены математические модели помесячного, посуточного и почасового прогнозирования потребления ими ЭЭ при различном составе электропотребляющего оборудования.

В работах [62, 63] также представлены разработанные на базе нейросетевых информационных технологий методы прогнозирования электропотребления предприятий, которые позволяют достигнуть более высокой точности прогнозирования по сравнению с известными методами.

Так, в работе [62] для составления достоверной заявки для электроснаб-жающей организации на электропотребление предложены прогнозы ЭЭ с помощью ИНС с упреждением в один календарный месяц. При прогнозировании на 30 суток среднее квадратическое отклонение прогнозного значения не превышает 3,37 % от среднего значения потребления ЭЭ, а на одни сутки - 3,15 %.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Колоколов, Максим Владимирович, 2013 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Некрасов, А. С. Система управления энергетическим хозяйством промышленного предприятия (принципы и направления совершенствования) / А. С. Некрасов, Ю. В. Синяк. - М.: ЦЭМИ АН СССР, 1970. - 161 с.

2. Некрасов, А. С. Управление энергетикой предприятия / А. С. Некрасов, Ю. В. Синяк. - М.: Энергия, 1979. - 296 с.

3. Мелехин, В. Т. Основы управления и эффективность промышленной энергетики / В. Т. Мелехин. - Л.: Энергия, 1976. - 168 с.

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

5. Сальников, В. Г. Эффективные системы электроснабжения предприятий цветной металлургии / В. Г. Сальников, В. В. Шевченко. - М.: Металлургия, 1986. - 317 с.

6. Кудрин, Б. И. О теоретических основах и практике нормирования и энергосбережения / Б. И. Кудрин // Промышленная энергетика. - 2000. - № 6. -С. 11-12.

7. Чокин, Ш. Ч. Управление нагрузкой электроэнергосистем / Ш. Ч. Чокин, Э. Э. Лойтер. - Алма-Ата: Наука, 1985. - 288 с.

8. Михайлов, В.В. Рациональное использование топлива и энергии в промышленности / В.В.Михайлов, Л. В. Гудков, А.В.Терещенко. - М.: Энергия, 1978.-224 с.

9. Резчиков, А. Ф. Управление энергетикой промышленных предприятий / А. Ф. Резчиков. - Саратов : СГТУ, 2006. - 348 с.

10. Kanai Н. Total Energy Management in a Factory Through Distributed Processing // Proc. IEEE. - 1979. - Vol. 5. - P. 542-546.

11. Ackerman J. A System to Conserve Energy // Keyboard. - 1977. - №2. -

p. 5-9.

12. Серков, А. В. О порядке ограничения или временного отключения потребителей электрической энергии / А. В. Серков // Энергетик. - 2000. — № 8. -С. 10.

13. Автоматизация диспетчерского управления ЕЭС России / В. Г. Орнов [и др.] // Энергетик. - 2001. - № 2. - С. 8-10.

14. Лысюк, С. С. Автоматизированная система диспетчерского управления Гродненских электрических сетей / С. С. Лысюк // Энергетик. - 1997. - № 8. -С. 19-20.

15. Кустов, А. А. Автоматизация управления рациональным электропотреблением / А. А. Кустов. - М.: Наука, 1990. - 282 с.

16. Еремин, Л. М. Очерки об электроэнергетики Японии / Л. М. Еремин // Энергетик. - 2000. - № 8. - С. 17-20.

17. Еремин, Л. М. Очерки об электроэнергетики Японии / Л. М. Еремин // Энергетик. - 2001. - № 2. - С. 14-16.

18. Степура, И. И. О некоторых возможностях регулирования электропотребления завода / И. И. Степура // Промышленная энергетика. - 1975. - № 3. — С. 28-31.

19. Резчиков, А. Ф. Экспертно-моделирующая система формирования рациональных структур для энергетики промышленных предприятий / А. Ф. Резчиков, Р. В. Новиков // Проблемы точной механики и управления: сб. науч. тр. / ИПТМУ РАН. - Саратов: СГТУ, 2002. - С. 108-116.

20. Антоневич, В. Ф. Автоматизация учета и контроля потребления электроэнергии на промышленных предприятиях / В. Ф. Антоневич // Автоматизированные системы управления в энергохозяйстве промышленных предприятий: материалы конф. - М., 1976.-С. 103-106.

21. Каханович, В. С. Экономическая эффективность внедрения автоматизированных систем учета электроэнергии / В. С. Каханович, С. С. Телицын, Б. Н. Порохнявый // Промышленная энергетика. - 1980. - № 2. — С. 5-7.

22. Алгоритм централизованного контроля и учета расхода электроэнергии в АСУТП электроснабжения промышленного предприятия: инф. листок, № 300-79 / ЦНТИ. - Ульяновск, 1979. - 4 с.

23. Резчиков, А. Ф. Управление электропотреблением промышленных предприятий / А. Ф. Резчиков, В. А. Иващенко. - Саратов: ООО Издательский Центр «Наука». 2008. - 186 с.

24. Колоколов, М. В. Информационно-логическая схема управления электропотреблением промышленных предприятий / М. В. Колоколов // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-26: сб. тр. XXVI Междунар. науч. конф.: в 12 т. Т. 11. Секция 6 / под общ. ред. B.C. Балакирева. - Саратов: СГТУ, 2013.-С. 55-57.

25. Махов, В. Устройство сбора и передачи данных ЭКОМ-ЗООО / В. Махов,

A. Распутин // Современные технологии автоматизации. - 1998. - № 1. - С. 84-86.

26. Махов, В. Опыт реализации системы учета электропотребления АО «Уралэлектромедь» / В. Махов, А. Распутин // Современные технологии автоматизации. - 1996. - № 1. - С. 86-88.

27. Конопелько, В. В. Комплекс аппаратно-программных средств «ПОТОК-1» для многоуровневой сети учета и контроля электропотребления /

B. В. Конопелько // Энергетик. - 1997. - № 8. - С. 28-29.

28. Капитонова, JI. Территориально-распределенная автоматизированная система учета и контроля электропотребления / JI. Капитонова, Б. Туганов, В. Сатаров // Современные технологии автоматизации. - 1996. -№ 1. - С. 78-80.

29. Мирзоян, Ю.Ц. Программное обеспечение КТС «Энергомера» / Ю. Ц. Мирзоян // Энергетик. - 2000. - № 8. - С. 42-44.

30. Булаев, Ю. В. Комплексная автоматизация энергоснабжения предприятия / Ю. В. Булаев, В. А. Табаков, В. В. Еськин // Промышленная энергетика. -2001. -№ 2. - С. 11-15.

31. Егоров, В. А. АСКУЭ современного предприятия / В.А.Егоров // Энергетик.-2001,-№ 12.-С. 41.

32. Ковезев, С. Н. Создание АСКУЭ на базе ИВК «Спрут» / С. Н. Ковезев,

B. В. Уразов, В. В. Чумаков // Энергетик. - 2001. -№ 2. - С. 11-13.

33. Автоматизация учета энергопотребления / Э. Молокан [и др.] // Современные технологии автоматизации. - 1996. - № 1. - С. 74-76.

34. Система информационных энергосберегающих технологий / А. Волошко [и др.] // Современные технологии автоматизации. - 1997. - № 4. - С. 80-85.

35. Гельман, Г. А. Вопросы оптимизации работы систем электроснабжения предприятий / Г. А. Гельман // Автоматизированные системы управления в энергохозяйстве промышленных предприятий: материалы конф. - М., 1976. - С. 130-133.

36. Автоматизированная система управления потреблением электроэнергии / Н. Ш. Вартанян [и др.] // Электронная промышленность. - 1979. - Вып. 11 (83)-12(84). - С. 35-36.

37. Гашо, Е. Г. Опыт эксплуатации АСКУЭ (КТС «ЭНЕРГИЯ+») в ОАО «Белокалитвинское металлургическое производственное объединение» / Е. Г. Гашо, В. К. Ковылов // Промышленная энергетика. - 2004. - № 10. -

C. 57-63.

38. VECON [Электронный ресурс]: Калинин Д. Е. Автоматизированная система контроля и учета энергоресурсов как резерв повышения экономической эффективности производства. -URL : http: // www.vecon.ru / news/news_body.htm3. - Загл. с экрана.

39. Сочков, А. J1. Использование технологии нейронных сетей для решения электротехнических задач / А. JI. Сочков, С. А. Калин // Электротехника. - 2000. -№2.-С. 15-17.

40. Колосок, И. Н. Достоверизация телеизмерений в ЭЭС с помощью искусственных нейронных сетей / И. Н. Колосок, А. М. Глазунова // Электричество.-2000.-№ 10.-С. 18-24.

41. Шумилова, Г. П. Краткосрочное прогнозирование электрических нагрузок с использованием нейронных сетей / Г. П. Шумилова, Н. Э. Готман, Т. Б. Старцева // Электричество. - 1999. - №10. - С. 7-12.

42. Чукреев, Ю. Я. Оперативное управление режимами региональной энергосистемы с использованием нейронных сетей / Ю. Я. Чукреев, М. В. Хохлов, Э. А. Алла // Электричество. - 2000. - № 4. - С. 2-10.

43. Рациональное использование и нормирование удельных расходов электроэнергии. - М.: МДНТП им. Ф.Э. Дзержинского, 1975. - 168 с.

44. Багиев, Г.Л. Нормирование и учет в системе энергосбережения / Г. Л. Багиев. - М.: Энергия, 1985. - 201 с.

45. Анчарова, Т. В. Определение удельных норм расхода электроэнергии и электроемкости продукции для многономенклатурного производства / Т. В. Анчарова, 3. К. Хабдуллина, Ю. В. Матюшина // Изв. вузов. Энергетика. -1991.-№ 10.-С. 12-15.

46. Никифоров, Г. В. Совершенствование нормирования и планирования электропотребления в промышленном производстве / Г. В. Никифоров // Промышленная энергетика. - 1999. -№ 3. - С. 33-38.

47. Грунин, В. М. Опыт нормирования и прогнозирования электропотребления предприятия на основе математической обработки статистической отчетности / В. М. Грунин, Л. А. Копцев, Г. В. Никифоров // Промышленная энергетика. -2000.-№2.-С. 2-5.

48. Сухомлинова, О. А. Моделирование процесса электропотребления при краткосрочном прогнозировании методами ортогональных разложений: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.13.18 / Сухомлинова Ольга Александровна. - Ростов-на-Дону, 2005.-20 с.

49. Седов, А. В. Усовершенствованные математические методы и модели прогнозирования электропотребления на основе применения декомпозиционного подхода: автореф. дис. ... д-ра техн. наук: 05.13.18 / Седов Андрей Владимирович. - Новочеркасск, 2005. - 36 с.

50. Глебов, А. А. Модель краткосрочного прогнозирования электропотребления с помощью нейро-нечетких систем: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.13.10 / Глебов Андрей Александрович. - Астрахань, 2006. - 20 с.

51. Кумаритов, А. М. Краткосрочное прогнозирование потребления электрической энергии на основе информации АСКУЭ для АСПР (автоматизированной системы плановых расчетов) регионального диспетчерского управления энергосистемы / А. М. Кумаритов, А. В. Сакиев // «Малая энергетика - 2005»: Между-нар. науч.-практ. конф. - Владикавказ: Сев.-Кавказ. горно-металлург. ин-т (гос. технологич. ун-т), 2005. - С. 297-299.

52. Гнатюк, В.И. Закон оптимального построения техноценозов / В. И. Гнатюк // Ценологические исследования. Вып. 29. - М.: Изд-во ТГУ - Центр системных исследований, 2005. - 384 с.

53. Мозгалин, А. В. Информационно-методическое обеспечение прогнозирования часовых объёмов электропотребления при выходе предприятия на оптовый рынок электрической энергии: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.09.03 / Мозгалин Алексей Владимирович. - М., 2007. - 20 с.

54. Антоненков, Д. В. Краткосрочное прогнозирование электропотребления угольного разреза в условиях оптового рынка электроэнергии: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.09.03 / Антоненков Дмитрий Васильевич. - Красноярск, 2009.-24 с.

55. Бажинов, А. Н. Прогнозная модель электропотребления предприятием металлургического профиля. Алгоритм отбора значимых факторов / А. Н. Бажинов, Е. В. Ершов // Современные тенденции технических наук: материалы между-нар. заоч. науч. конф. - Уфа: Лето, 2011. - С. 48-51.

56. Литвинцев, В. Г. Краткосрочное и оперативное прогнозирование по-

р

требления электрической энергии на тягу поездов методом интервальной регрессии: автореф. дис. ... канд." техн. наук: 05.22.07 / Литвинцев Виталий Геннадьевич. - Омск, 2011. - 16 с.

57. Федотов, А. И. Оптимизация затрат на электроэнергию для производств с продолжительным режимом работы / А. И. Федотов, Г. В. Вагапов // Промышленная энергетика. - 2010. - № 10. - С. 2-6.

58. Валь, П. В. Концепция разработки системы прогнозирования электропотребления промышленного предприятия в условиях оптового рынка / П. В. Валь, Ю. П. Попов // Промышленная энергетика. - 2011. - № 10. - С. 31-35.

59. Копцев, Л. А. Нормирование и прогнозирование потребления электроэнергии на промышленном предприятии / Л. А. Копцев, А. Л. Копцев // Промышленная энергетика. - 2011. -№ 1. - С. 18-23.

60. Даниленко, П. П. Прогнозирование электропотребления предприятия с учетом специфики его деятельности / П. П. Даниленко / МЭИ (ТУ). - М., 2011. -64 с.

61. Пахомов, А. В. Методика прогнозирования помесячного расхода электроэнергии региона для мониторинга и принятия стратегических решений по электропотреблению: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.09.03 / Пахомов Андрей Викторович. - М., 2009. - 20 с.

62. Белов, К. Д. Прогнозирование потребления электроэнергии фабрикой окускования горно-обогатительного комбината методом искусственных нейронных сетей: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.09.03 / Белов Константин Дмитриевич. - Магнитогорск, 2008. - 18 с.

63. Политов, Е. А. Построение моделей долгосрочного прогноза потребления электроэнергии и мощности промышленными предприятиями: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.09.03 / Политов Евгений Александрович. - Кемерово, 2012. -18 с.

64. Зимин, Р. В. Разработка статистических моделей прогнозирования электропотребления и графиков нагрузки ЭЭС: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.14.02 / Зимин Роман Валерьевич. — Новосибирск, 2008. - 20 с.

65. Березкина, С. Ю. Анализ и прогнозирование регионального промышленного потребления энергоресурсов с применением информационно-

аналитической системы: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.14.01 / Березкина; Светлана Юрьевна. - Новочеркасск, 2008. - 20 с.

66. Клиланд, Д. Системный анализ и целевое управление / пер. с англ. Д. Клиланд, В. Кинг. - М.: Сов. радио. 1974. - 280 с.

67. Перегудов, Ф. И. Введение в системный анализ: учеб. пособие для вузов / Ф. И. Перегудов, Ф. П. Тарасенко. - М.: Высш. шк. 1989. - 367 с.

68. Антонов, А. В. Системный анализ / А.В.Антонов. М.: Высш. шк., 2004. - 454 с.

69. Митрофанов, Ю. И. Системный анализ: учеб. пособие / Ю. И. Митрофанов. - Саратов: Научная книга, 2000. - 232 с.

70. Анфилатов, В. С. Системный анализ и управление: учеб. пособие / под ред. A.A. Емельянова ; В. С. Анфилатов, А. А. Емельянов, А. А. Кукушкин. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 с.

71. Денисов, А. А, Современные проблемы системного анализа: Информационные основы: учеб. пособие / А. А. Денисов. - СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2005. -295 с.

72. Качала, В. В. Основы теории систем и системного анализа: учеб. пособие для вузов / В. В. Качала. - М.: Горячая линия - Телеком, 2007. - 216 с.

73. Иващенко, В. А. Концепция синтеза структуры системы автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий / В. А. Иващенко, М. В. Колоколов, Д. А. Васильев // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2012. - № 10. - С. 43-46.

74. Колоколов, М. В. Прогнозирование электропотребления промышленных предприятий на основе статистических методов / М. В. Колоколов, В. А. Иващенко // Математические методы в технике и технологиях — ММТТ-23: сб. тр. XXIII междунар. науч. конф.: в 12 т. Т. 11. Секция 13 / под общ. ред. B.C. Балакирева. - Саратов, 2010. - С. 168-170.

75. Колоколов, М. В. Прогнозирование электропотребления промышленных предприятий на основе статистических методов / М. В. Колоколов // Сборник докладов номинантов, допущенных к отбору на участие в конкурсе БГТУ

им. В.Г. Шухова по программе «Участник молодежного научно-инновационного конкурса» (УМНИК) по тематическому направлению Н1 - Информационные технологии, программные продукты и телекоммуникационные системы / под. общ. ред. В. Г. Рубанова. - Белгород, 2010. - С. 17-20.

76. Колоколов, М. В. Прогнозирование электропотребления промышленных предприятий на основе статистических методов / М. В. Колоколов, Д. А. Васильев // Анализ, синтез и управление в сложных системах: сб. науч. тр. -Саратов, 2010. - С. 27-30.

77. Колоколов, М. В. Прогнозирование электропотребления промышленных предприятий на основе искусственных нейронных сетей / М. В. Колоколов, В. А. Иващенко // Анализ, синтез и управление в сложных системах: сб. науч. тр. - Саратов, 2010. - С. 61-64.

78. Васильев, Д. А. Прогнозирование электропотребления в АСУ энергетикой промышленных предприятий / Д. А. Васильев, М. В. Колоколов, В. А. Иващенко // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2010. — № 8. - С. 58-60.

79. Иващенко, В. А. Прогнозирование электропотребления промышленных предприятий на основе статистических методов и искусственных нейронных сетей / В. А. Иващенко, М. В. Колоколов, Д. А. Васильев // Вестник Саратовского государственного технического университета. - 2010. — № 2 ( 45). - С/110-115.

80. Васильев, Д. А. Подход к оценке ущерба промышленных предприятий от перебоев в электроснабжении технологического оборудования / Д. А. Васильев, В. А. Иващенко, А. Ф. Резчиков // Анализ, синтез и управление в сложных системах: сб. науч. тр. - Саратов, 2006. - С. 64-66.

81. Лукьянов, Д. В. Реконфигурация структур электрических сетей при нарушениях электроснабжения промышленных предприятий / Д. В. Лукьянов, Д. А. Васильев, В. А. Иващенко // Мехатроника, автоматизация, управление. -2011.-№7.-С. 55-59.

82. Эволюционная модель выбора рационального варианта электроснабжения потребителей в аварийных и предаварийных ситуациях / М. В. Колоколов [и

др.] // Вестник Воронежского государственного технического университета. -2010.-Т 6.-№ 10.-С. 166-170.

83. Колоколов, М. В. Структура и состав системы управления электропотреблением промышленных предприятий / М. В. Колоколов // Анализ, синтез и управление в сложных системах: сб. науч. тр. - Саратов, 2011. - С. 57-62.

84. Резчиков, А. Ф. Перспективные информационные технологии построения структур управления энергетикой промышленных предприятий / А. Ф. Резчиков, В. А. Иващенко, Д. А. Васильев // Высокие технологии - путь к прогрессу: сб. науч. тр. - Саратов, 2003. - С. 40-48.

85. Иващенко, В. А. Аппаратно-программная реализация систем управления электроэнергетикой промышленных предприятий / В. А. Иващенко, Ю. И. Мартынов, А. Ф. Резчиков // Информационные технологии в науке, производстве и социальной сфере: сб. науч. тр. - Саратов, 2005. - С. 294-297.

86. Иващенко, В. А. Построение систем управления электропотреблением промышленных предприятий на основе 8САЕ>А-систем / В. А. Иващенко, Д. А. Васильев, Ю. И. Мартынов, А. Ф. Резчиков // Проблемы и перспективы прецизионной механики и управления в машиностроении: материалы Междунар. конф. / под ред. чл.-корр. РАН А.Ф. Резчикова. - Саратов. 2006. - С. 87-97.

87. Иващенко, В. А. Методы прогнозирования электрических нагрузок в условиях АСУ электропотреблением промышленных предприятий / В. А. Иващенко, А. Д. Васильев, А. Ф. Резчиков // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2006. - № 7. - С. 52-55.

88. Васильев, Д. А. Гибридная модель прогнозирования электрических нагрузок промышленных предприятий «адаптивный фильтр Брауна •- адаптивная ИНС - нечеткая модель» / Д. А. Васильев, М. В. Колоколов // Анализ, синтез и управление в сложных системах: сб. науч. тр. - Саратов, 2011. - С. 13-18.

89. Колоколов, М. В. Комбинированный метод прогнозирования электрических нагрузок / М. В. Колоколов, Д. А. Васильев, В. А. Иващенко // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-24: сб. тр. XXIV Междунар. науч. конф.: в 10 т. Секция ПЗ. - Саратов, 2011. - С. 58-60.

90. Васильев, Д. А. Подход к построению системы автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий / Д. А. Васильев, В. А. Иващенко, М. В. Колоколов // Проблемы критических ситуаций в точной механике и управлении: материалы Всеросс. науч. конф. с междунар. участием . -Саратов, 2013.-С. 45-50.

91. Математические модели организаций: учеб. пособие / А. А. Воронин [и др.]. - М.: ЛЕНАНД. 2008. - 360 с.

92. PC WEEK [Электронный ресурс]: Анзимиров Л., Медведев С., Айзин В. Структура и основные функции Trace Mode 6 и T-Factory 6. - Режим доступа: http:// www.pcweek.ru/themes/detail.php?ID=65152. Загл. с экрана.

93. Бузинов, P.A. Интегрированная разработка системы автоматизации промышленного предприятия в TRACE MODE 6: АСУ ТП + АСУП от датчика до ERP / Р. А. Бузинов // Управление производством в системе TRACE MO+DE: Тез. докл. XI Междунар. конф. и выставка. - М., 2005. - С. 9-18.

94. AdAstra Research Group, Ltd [Электронный ресурс]: Цены на продукцию и услуги. - Режим доступа: http:// www.adastra.ru. Загл. с экрана.