Повышение энергетической эффективности нетяговых железнодорожных потребителей за счет совершенствования методов анализа и определения расхода электрической энергии тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.22.07, кандидат наук Коломоец, Ольга Анатольевна

• Коломоец, Ольга Анатольевна
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Коломоец, Ольга Анатольевна

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1 Анализ методов определения расхода электрической энергии нетяговых железнодорожных потребителей

1.1 Электроснабжение нетяговых железнодорожных потребителей электрической энергии

1.2 Методы анализа и определения расхода электрической энергии

на железнодорожном транспорте

1.3 Систематизация производственно-технологических и климатических факторов, влияющих на расход электрической энергии нетяговых железнодорожных потребителей

1.4 Общие принципы нейросетевого моделирования

1.5 Основные результаты и выводы

2 Разработка методики анализа и определения расхода электрической энергии нетяговых железнодорожных потребителей на основе ИНС

2.1 Анализ и выбор структуры ИНС для определения расхода электрической энергии

2.2 Алгоритм обучения ИНС

2.3 Совершенствование методов оценки успешности обучения ИНС

2.4 Общий порядок анализа и определения расхода электрической энергии нетяговых железнодорожных потребителей с применением ИНС

2.5 Разработка программного комплекса для определения расхода электрической энергии нетяговых железнодорожных потребителей

2.5.1 Формирование первичных исходных данных для программного комплекса

2.5.2 Структура программного комплекса

2.5.3 Алгоритм работы с программным комплексом

2.5.4 Создание и обучение нейронной сети в программном комплексе

2.5.5 Работа с обученной нейронной сетью в программном комплексе

2.5.6 Дообучение нейронной сети в программном комплексе

2.5.7 Минимальные системные требования для программного комплекса

2.6 Основные результаты и выводы

3 Апробация методики и программного комплекса для анализа и определения расхода электрической энергии нетяговых железнодорожных потребителей

3.1 Планирование расхода электрической энергии для локомотивного ремонтного депо ТЧР-21 Таганай Южно-Уральской железной дороги

3.2 Сравнение фактического и планируемого расхода электрической энергии

3.3 Основные результаты и выводы

4 Оценка экономической эффективности и адекватности методики для анализа и определения расхода электрической энергии на нетяговые нужды в ОАО «РЖД»

4.1 Проверка адекватности предложенной методики

4.2 Расчет экономической эффективности внедрения методики анализа и определения расхода электрической энергии на нетяговые нужды в ОАО «РЖД»

4.3 Основные результаты и выводы

Заключение

Библиографический список

Приложение 1. Распоряжение об утверждении Методики планирования расхода электрической энергии на нетяговые нужды с использованием

искусственных нейронных сетей

Приложение 2. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2012617381 «Нейросетевое планирование расхода электрической энергии на железнодорожном транспорте

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Повышение энергетической эффективности нетяговых железнодорожных потребителей за счет совершенствования методов анализа и определения расхода электрической энергии»

ВВЕДЕНИЕ

Железнодорожный транспорт является крупным потребителем энергетических ресурсов в стране, расходуя около 5% электроэнергии и 11% дизельного топлива. Энергетическая эффективность в современных условиях является важнейшим фактором повышения конкурентоспособности российских железных дорог на внутреннем и международном рынке транспортных услуг [1].

В структуре затрат ОАО «Российские железные дороги» на приобретение энергоресурсов существенная доля приходится на электрическую энергию (62,24%), в том числе и на нетяговые нужды (8,05%), что составляет около 89 млрд. руб. в год.

Основные программные документы в области энергосбережения («Энергетическая стратегия железнодорожного транспорта на период до 2010 года и на перспективу до 2030 года», «Транспортная стратегия Российской Федерации на период до 2030 г.» [2,3]) декларируют в качестве одной из главных целей повышение энергетической эффективности основных производственных процессов компании. Важная роль при этом уделяется процессам анализа и прогнозирования расхода электрической энергии как в системе тягового электроснабжения, так и на нетяговые нужды структурных подразделений (СП) железных дорог.

На сегодняшний день достоверность результатов планирования расхода электрической энергии нетяговых железнодорожных потребителей не во всех случаях является удовлетворительной, что свидетельствует о недостаточной степени разработанности исследуемой темы. Так, планируемый расход электрической энергии на нетяговые нужды в ОАО «РЖД» за 2012 год составил 5446,1 млн. кВт-ч, а фактический 4370,2 млн. кВт-ч (расхождение (-19,8)%). Наиболее существенна погрешность планирования по Дирекции железнодорожных вокзалов (-30%), Дирекции тепловодоснабжения (-32,7%), Дирекции управления движением (-34,7)%, а также по отдельным железным дорогам: Свердловской (-9,0)%, Красноярской (-8,6)%, Западно-Сибирской (-6,1)%. В итоге установление недостоверных лимитов электропотребления приводит к неэффективному использованию денежных средств на приобретение энергоресурсов.

В связи с этим разработка актуальной и достоверной методики анализа и определения расхода электрической энергии нетяговых железнодорожных

4

потребителей на основе современного математического аппарата является актуальной задачей.

Цель диссертационной работы - совершенствование методов анализа и определения расхода электрической энергии нетяговыми железнодорожными потребителями на основе математического аппарата искусственных нейронных сетей.

Для достижения указанной цели были поставлены следующие задачи:

1) выполнить систематизацию производственно-технологических и климатических факторов, влияющих на расход электрической энергии нетяговых железнодорожных потребителей;

2) разработать математическую модель электропотребления структурных подразделений железных дорог с использованием искусственных нейронных сетей;

3) разработать методику и программный комплекс на основе искусственных нейронных сетей для анализа и определения расхода электрической энергии на нетяговые нужды железнодорожного транспорта;

4) выполнить апробацию методики анализа и определения расхода электрической энергии на предприятиях железнодорожного транспорта и определить экономический эффект от ее внедрения.

Методы исследования. Для достижения поставленных целей использованы теоретические и экспериментальные исследования, моделирование процессов электропотребления на нетяговые нужды с помощью разработанного программного комплекса на основе искусственных нейронных сетей. В исследованиях использованы основные положения математической статистики и теории вероятностей.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем.

1. Разработана методика анализа и определения расхода электрической энергии структурных подразделений железных дорог с использованием искусственных нейронных сетей, учитывающая влияние климатических и производственных факторов.

2. Предложен алгоритм выбора структуры и параметров нейронной сети на основе расчета коэффициента, характеризующего близость дисперсий фактической и смоделированной выборок, и среднеквадратического отклонения средней ошибки моделирования для определения расхода электрической энергии структурных подразделений железных дорог.

Положения, выносимые на защиту:

1) методика анализа и определения расхода электрической энергии на нетяговые нужды железнодорожных потребителей с использованием искусственных нейронных сетей;

2) алгоритм выбора структуры и параметров нейронной сети для определения расхода электрической энергии структурных подразделений железных дорог на основе оценки близости дисперсий фактической и смоделированной выборок и среднеквадратического отклонения средней ошибки моделирования.

Достоверность научных положений и результатов диссертационной работы обоснована теоретически и подтверждена положительными результатами апробации методики анализа и определения расхода электрической энергии на нетяговые нужды с применением искусственных нейронных сетей в структурных подразделениях Южно-Уральской железной дороги с погрешностью, не превышающей 9 %.

Практическая ценность и реализация результатов работы подтверждаются следующими документами и программами:

1) методика планирования расхода электрической энергии на нетяговые нужды с использованием искусственных нейронных сетей, утвержденная распоряжением ОАО «РЖД» № 2626р от 06.12.2011;

2) программный комплекс «Нейросетевое планирование расхода электрической энергии на железнодорожном транспорте», зарегистрированный в реестре программ для ЭВМ 16.08.2012 (свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2012617381).

Личный вклад соискателя. Автором принято непосредственное участие в работе на всех этапах: при получении исходных данных, их систематизации и проведении анализа, разработке программного комплекса и апробации результатов исследования. На основе полученной информации сформулированы основные положения диссертации, составляющие ее новизну и практическую ценность.

Апробация работы. Основные положения работы и ее результаты докладывались и обсуждались на научно-практических конференциях «Инновационные проекты и новые технологии в образовании, промышленности и на транспорте» (Омск, 2011 - 2012), «Интеллектуальные системы управления на железнодорожном транспорте «ИСУЖТ-2012» (Москва, 2012), «Научные исследования и их практическое применение. Современное состояние и пути

6

развития-2013» (Одесса, 2013), «Эксплуатационная надежность подвижного состава» (Омск, 2013), на семинаре кафедры «Теоретическая электротехника» Омского государственного университета путей сообщения (Омск, 2013), научно-техническом семинаре Омского государственного университета путей сообщения «Повышение эффективности работы железнодорожного транспорта, объектов промышленной теплоэнергетики, телекоммуникационно-информационных систем, автоматики и телемеханики» (Омск, 2013).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано девять печатных работ, из них три - в изданиях, определенных ВАК Минобрнауки России [1-3].

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, заключения, библиографического списка из 93 наименований и двух приложений. Работа изложена на 126 страницах основного текста, содержит 42 рисунка, 36 таблиц.

1 Анализ методов определения расхода электрической энергии нетяговых железнодорожных потребителей

1.1 Электроснабжение нетяговых железнодорожных потребителей электрической энергии

Нетяговые железнодорожные потребители - это потребители электрической энергии, входящие в состав ОАО «РЖД» и не использующие электроэнергию от контактной сети.

Вопросам повышения эффективности системы электроснабжения потребителей железнодорожного транспорта посвящены работы А. Н. Поплав-ского, В. Н. Пупынина, Р. Р. Мамошина, А. Т. Буркова, Е. П. Фигурнова, А. В. Котельникова, М. П. Бадера, А. Г. Галкина, Б. Е. Дынькина, Ю. И. Жаркова, А. В. Ефимова, М. Г. Шалимова, В. Т. Черемисина, В. Л. Григорьева, Ю. П. Неугодникова, Н. И. Молина, В. Д. Бардушко, В. П. Зака-рюкина, А. В. Крюкова, А. Б. Косарева, А. Н. Марикина, Л. А. Германа и других ученых [4 - 14, 16 - 21].

В соответствии с ОСТ 32.14-80 «Электроприемники предприятий железнодорожного транспорта. Категорийность в отношении обеспечения надежности электроснабжения» в отношении надежности электроснабжения объекты нетяговых потребителей делятся на три категории [22, 23].

К первой категории относятся электроприемники (ЭП), перерыв электроснабжения которых может повлечь за собой опасность для жизни людей, срыв графика движения поездов, значительный ущерб транспорту и хозяйству страны в целом. ЭП этой категории должны обеспечиваться электроэнергией от двух независимых источников питания, причем перерыв их электроснабжения может быть допущен только на время автоматического восстановления питания. В составе этой группы выделяется особая категория ЭП, для которой предусматривается дополнительное питание от третьего независимого источника (аккумуляторные батареи, дизель-генераторные установки). К данной категории относятся устройства СЦБ и связи, вокзалы вместимостью более 300 чел., диспетчерские пункты и т.п.

Ко второй категории относятся ЭП, перерыв электроснабжения которых приводит к нарушению производственного цикла и массовым простоям рабочих энергоемких предприятий. Такие ЭП обеспечиваются электроэнергией от двух источников питания, причем перерыв их электроснабжения до-

пускается на время выполнения переключений обслуживающим персоналом. К данной категории относятся ремонтные цеха локомотивных и вагонных депо, небольшие вокзалы, административно-бытовые здания и т.п.

Все остальные ЭП относятся к третьей категории. Их электроснабжение обычно выполняется от одного источника питания при условии, что перерыв их электропитания не превышает одних суток.

Электроснабжение нетяговых потребителей осуществляется, как правило, следующими способами (рисунок 1.1):

- по линиям продольного электроснабжения (ЛПЭ) на участках постоянного тока и линиям «два провода-рельс» (ДПР) на участках переменного тока. ЛПЭ обычно подключаются к шинам 6(10, 35)кВ тяговых подстанций, а ДПР - к шинам 27,5 кВ. По такой схеме обычно питаются небольшие потребители, рассредоточенные вдоль железнодорожных путей: пункты обогрева дистанций пути, объекты небольших станций, пункты обнаружения нагретых букс (ПОНАБ) и т.п. Для питания таких объектов предусмотрены комплектные трансформаторные подстанции (КТП), которые располагаются вдоль путей. Также от ЛПЭ и ДПР осуществляется резервное питание устройств СЦБ;

- по линиям основного питания устройств СЦБ. Для повышения надежности эти линии подключены к специальным повышающим трансформаторам СЦБ, которые, в свою очередь, питаются от шин собственных нужд тяговых подстанций. Такая схема позволяет обеспечить гальваническую развязку системы электроснабжения СЦБ с питающей системой, а также уменьшить влияние переходных процессов в питающей системе на работу устройств СЦБ;

- от шин собственных нужд тяговых подстанций. К таким потребителям относят системы освещения, электроотопления зданий тяговых подстанций, подогрев приводов выключателей и т.п.;

- по распределительным сетям железнодорожных узлов, которые включают в себя большое количество распределительных и трансформаторных подстанций (РП и ТП). К этим сетям обычно подключены объекты, расположенные в границах больших железнодорожных станций. Обычно сети железнодорожных узлов получают питание от шин 6 (10, 35) кВ тяговых подстанций постоянного тока или шин 10 (35) кВ тяговых подстанций переменного тока.

ввод от питающем энергосистемы

ИОкВ

6(10, 35) кВ

* ЛПЭ (линия продольного ЭЛС) КТП1

0,4 кВ небольшие

-М-

ж.д. потребители, расположенные

КТП2 _ вдоль "Утей

О/ИсВ резервное питание

устройств СЦБ

-М-

ТП1

РП

тпз

0,4 кВ

ТП2

нетяговые ж.д. потребители

0,4 кВ

собственные нужды ТП

ТСЦБ

основное питание устройств СЦБ

Рисунок 1.1

- Схема электроснабжения нетяговых железнодорожных потребителей (на примере электрифицированного

участка постоянного тока)

При этом на участках переменного тока шины 10 (35) кВ получают питание от третьей обмотки понижающего трансформатора, а при значительной нетяговой нагрузке предусматривается дополнительный трансформатор.

В ряде случаев (например, на неэлектрифицированных линиях) объекты железнодорожного транспорта могут получать питание непосредственно от сторонних ОАО «РЖД» организаций.

Для учета и контроля расхода электрической энергии нетяговых железнодорожных потребителей применяются приборы учета электрической энергии, установленные, как правило, на питающих фидерах напряжением 0,4 кВ (рисунок 1.2).

В том случае, когда один из потребителей не имеет прибора учета, его расход определяется косвенным методом как разность между суммарным расходом электроэнергии по вводам 0,4 кВ трансформаторной подстанции и суммарным расходом по остальным отходящим фидерам [24].

В редких случаях при отсутствии либо неисправности приборов учета электропотребление отдельных объектов определяется расчетным методом исходя из установленной мощности электрооборудования.

Отдельной составляющей расхода электрической энергии является небаланс расхода электрической энергии. С 2012 г. в ОАО «РЖД» принят «Временный порядок учета и распределения потерь электрической энергии, возникающих в электрических сетях ОАО «РЖД», и предъявления этих потерь структурным подразделениям ОАО «РЖД» в составе объемов потребления электрической энергии», в соответствии с которым всем СП, имеющим нетяговую электрическую нагрузку, дополнительно к расходу электрической энергии по приборам учета предъявляются потери электрической энергии.

Так, объем потерь, отнесенных на ]-го стационарного (нетягового) потребителя, точками поставки для которого являются тяговые подстанции (далее - ЭЧЭ), расположенные в границах 1-й тарифной зоны, определяется как доля объема общих потерь (без учета потерь в электрооборудовании ЭЧЭ), отнесенных на всех стационарных потребителей, точками поставки для которых являются эти ЭЧЭ, пропорциональная расходу электроэнергии ]-м потребителем в общем объеме ее расхода всеми стационарными потребителями, точками поставки для которых являются указанные ЭЧЭ (без учета объема расхода электроэнергии на собственные нужды этих ЭЧЭ, нужды устройств СЦБ на прогрев трансформаторов ЭЧЭ и при работе на холостом

Расход по объектам, оборудованным собственным прибором учета

0,4 кВ

ТП 10/0,4

У/',

ю

W1

Ф1

\У'

ф2

фЗ

СП №1 СП №2

СП №3

^СП№1 -

Расход электроэнергии нетяговых железнодорожных потребителей

Расход по объектам при отсутствии у них приборов учета

0,4 кВ

ТП 10/0,4

\У2

СП №1 СП №2

фЗ

СП №3

Wcш^l = W1' + W¿-Wф2-Wфз

Расход, относимый к СП по установленной мощности

оборудования (определяется договором с энергоснабжающей организацией)

0,4 кВ

СП №1 СП №2

^СП№1 ^усг.мощн.

Небаланс расхода электрической энергии

)

Рисунок 1.2 - Учет расхода электрической энергии нетяговых железнодорожных потребителей

ходу):

эчэ

ЭЧЭ ^ад ЭЧЭ

стад. ^ ^ЧЭ стац.1' .

стацЛ

где ^^а^д _ объем расхода электроэнергии >м стационарным потребителем,

точками поставки для которого являются ЭЧЭ, расположенные в границах ьй тарифной зоны, без учета потерь, который определяется по показаниям приборов ее учета этого потребителя, либо рассчитывается по мощности его электроустановок и числу часов использования этой мощности;

^стгии ~~ °^ъем Расхода электроэнергии всеми стационарными потребителями (кроме соответствующей дистанции электроснабжения в части электропотребления на собственные нужды ЭЧЭ и на прогрев трансформаторов ЭЧЭ при работе на холостом ходу), точками поставки для которых являются ЭЧЭ, расположенные в границах ьй тарифной зоны, а также дистанциями сигнализации, централизации и блокировки на нужды устройств СЦБ, подключенных к трансформатору собственных нужд ЭЧЭ, без учета потерь. Эта величина определяется по показаниям приборов ее учета этих потребителей и/или рассчитывается по мощности их электроустановок и числу часов использования этой мощности;

~~ °^ъем потеРь> отнесенных на всех стационарных потребителей, точками поставки для которых являются ЭЧЭ, расположенные в границах 1-й тарифной зоны, который определяется как разница между общим объемом поступления (поставки) электроэнергии в сеть ОАО «РЖД» через ЭЧЭ, расположенные в границах ьй тарифной зоны, и суммой объемов ее поступления в контактную сеть от этих ЭЧЭ и расхода электроэнергии всеми другими потребителями, точками поставки для которых являются те же ЭЧЭ, с учетом потерь, отнесенных на сторонних потребителей, и потерь в электрооборудовании указанных ЭЧЭ:

+ \уэч? + \уэчэ . +ДУ/ЭЧЭ .

Х.Х.1 сторон.1 сторон.1 ЭО 1

где - общий объем поступления (поставки) электроэнергии в сеть

ОАО «РЖД» через ЭЧЭ, расположенные в границах ьой тарифной зоны, который определяется по показаниям соответствующих приборов ее учета;

^ - общий объем поступления (поставки) электроэнергии в тяговую

сеть от ЭЧЭ, расположенных в границах ьй тарифной зоны, который определяется по соответствующим приборам ее учета на этих ЭЧЭ;

^ТСШ - °^ъем расхода электроэнергии на собственные нужды ЭЧЭ,

расположенных в границах ьй тарифной зоны, и на нужды устройств СЦБ, питающихся от этих ЭЧЭ, который определяется по показаниям соответствующих приборов ее учета, расположенных на трансформаторе собственных нужд ЭЧЭ;

. - объем расхода электроэнергии на прогрев трансформаторов

ЭЧЭ, расположенных в границах ьй тарифной зоны, при работе на холостом ходу, который определяется по показаниям соответствующих приборов ее учета, расположенных на ЭЧЭ, либо расчетным путем по установленным нормативам расхода электроэнергии и количеству часов прогрева этих трансформаторов при работе на холостом ходу;

^сторон 1 ~ °^ъем передачи электроэнергии сторонним потребителям,

точками поставки для которых являются ЭЧЭ, расположенные в границах 1-й тарифной зоны, без учета потерь, который определяется по показаниям соответствующих приборов ее учета, либо рассчитывается по мощности их электроустановок и числу часов использования этой мощности;

Л сторон 1 ~ °^ъем потерь, отнесенных на сторонних потребителей,

точками поставки для которых являются ЭЧЭ, расположенные в границах ьй тарифной зоны, что определяется в соответствии с договорами купли-продажи электроэнергии в целях компенсации потерь на основе нормативов потерь, принятых соответствующими регулирующими органами;

~~ общий объем потерь в электрооборудовании ЭЧЭ, расположенных в границах ьй тарифной зоны.

Объем электроэнергии, потребляемой на собственные нужды тяговых подстанций и на прогрев трансформаторов ЭЧЭ при работе на холостом ходу, а также объем расхода электроэнергии, связанного с потерями в электро-

оборудовании ЭЧЭ, относятся на соответствующую дистанцию электроснабжения.

В настоящее время для учета электрической энергии широко применяются современные трехфазные и однофазные счетчики типа ЦЭ (Энергомера), ПСЧ-4ТМ, КТЧиМ и др. класса точности 1,0 и выше. В целях автоматизации процессов измерения количества электрической энергии и повышения их точности в ОАО «РЖД» внедрена и успешно эксплуатируется автоматизированная система коммерческого учета электрической энергии (АСКУЭ), которая функционирует на трех уровнях:

автоматизированная система коммерческого учета ЭЭ тяговых подстанций (АСКУЭ Ш);

автоматизированная система коммерческого учета ЭЭ железнодорожных узлов (АСКУЭ ЖУ);

автоматизированная система коммерческого учета ЭЭ в рамках розничного рынка электроэнергии (АСКУЭ РРЭ).

К числу основных функций АСКУЭ относятся [25]: сбор, обработка и представление информации об энергопотреблении; предоставление отчетов и справок о деятельности объекта на основе автоматизированного составления различных форм и видов информационных документов;

обработка информации на основе научно-обоснованной методологии, поддержки принятия решений;

контроль и управление энергопотреблением объектов предприятий. Первые две задачи являются практически стандартными для любого потребителя и в настоящее время решаются в полном объеме. Решение третьей и четвертой задач является более сложным и, к сожалению, на сегодняшний день эти возможности реализуются не в полном объеме. Это относится и к функции планирования энергопотребления на нетяговые нужды.

1.2 Методы анализа и определения расхода электрической энергии на железнодорожном транспорте

Одной из актуальных и важных задач для отраслевых предприятий ОАО «РЖД» является совершенствование существующих методов анализа и определения расхода электрической энергии, позволяющих обеспечить достоверное прогнозирование расхода электрической энергии и уменьшить расхождение фактического и планового электропотребления. Точное прогнозирование расхода электроэнергии за определенный расчетный период времени (месяц, квартал, год) позволяет повысить эффективность использования денежных средств на приобретение энергоресурсов в структурных подразделениях ОАО «РЖД», его дочерних и зависимых обществах.

Вопросам анализа, планирования и нормирования расхода энергоресурсов на железнодорожном транспорте посвящены работы ученых В. Н. Игина, Е. А. Сидоровой, В. Т. Черемисина, А. Н. Митрофанова, В. П. Закарюкина, А. В. Крюкова и др. [26 - 30].

В настоящее время в ОАО «РЖД» выстроена вертикально-интегрированная система управления потреблением топливно-энергетических ресурсов (рисунок 1.3) [31].

Рисунок 1.3 - Вертикально-интегрированная система энергетического менеджмента в ОАО «РЖД»

Анализ, контроль и прогнозирование расхода электрической энергии на уровне Центрального аппарата компании возложено на управление планирования и нормирования материально-технических ресурсов (ЦУНР). Вертикаль управления энергопотреблением на уровне железных дорог формируется через топливно-энергетические центры (НТЭЦ). Организована системная работа Центральной топливно-энергетической комиссии - одного из инструментов управления практической реализацией Энергетической стратегии во всех структурных подразделениях компании.

Для оценки возможных значений расхода электрической энергии на эксплуатационные нужды отраслевых предприятий ОАО «РЖД» ранее использовались методики расчета, разработанные ВНИИЖТом для различных хозяйств железных дорог [32]. Суть методик заключается в нормировании по укрупненным показателям в расчете на единицу перевозочной работы - 104 ткм брутто, а также в расчете на условную единицу производства (кВт-ч/усл. локомотив, кВт ч/условный вагон, кВт-ч/МВт-ч и т.п.). Например, для вагонного хозяйства удельный расход в расчете на условный вагон:

= ' (690 + 24 • , (1.3)

плв

где кв - коэффициент, учитывающий влияние объема ремонтных работ и технического обслуживания вагонов на электропотребление;

плв - число условных (приведенных) вагонов, обслуживаемых депо, участком или пунктом технического обслуживания за планируемый период.

Данные методики являются простыми в использовании, однако они не учитывают влияние состава оборудования, климатических факторов на расход электроэнергии, что приводит к существенному расхождению результатов помесячного, квартального и годового планирования. Поэтому указанные методики в настоящее время не находят применения при планировании электропотребления на железнодорожном транспорте.

В одном из филиалов ОАО «РЖД» - Свердловской железной дороге -согласно распоряжению начальника дороги №Н-182р/НТЭЦ от 22.07.2009 «О внедрении системы нормирования удельного расхода энергоресурсов на единицу конечной продукции и утверждения Регламента по учету тепловой энергии, воды и стоков» используется методика, основанная на применении единого укрупненного измерителя работы, по которому производится прогнозирование расхода электрической энергии. Например, для вагонного экс-

плуатационного депо таким измерителем является 100 тыс. приведенных вагонов, для дистанции пути - 1 приведенный км пути [25].

Данная методика является простой в использовании и показывает хорошие результаты при анализе расхода электрической энергии по СП, сравнении их энергетической эффективности. Например, на рисунке 1.4 представлены значения удельного расхода топливно-энергетических ресурсов (ТЭР) в пересчете в условное топливо для вагонных эксплуатационных депо Свердловской железной дороги за 2008 - 2009 гг.

V/.

уд»

тут/100 30,00 тыс. прив. вагонов 20,00

200,0

-- 160,0

120,0

100 тыс. - 80,0 прив.

вагонов

-- 40,0

ВЧДЭ-4 ВЧДЭ-11 ВЧДЭ-16 ВЧДЭ-17 ВЧДЭ-18 ВЧДЭ-19

Рисунок 1.4 - Значения удельного расхода ТЭР и объема работы для СП вагонного хозяйства Свердловской железной дороги

Наибольший удельный расход ТЭР имеет место в ВЧДЭ-18, а наименьший - в ВЧДЭ-17, при этом расхождение составило 4,8 раза. Также возможно исследование динамики изменения удельного расхода ТЭР по наиболее энергоемкому предприятию (ВЧДЭ-18), представленной на рисунке 1.5.

Таким образом, анализ удельных расходов ТЭР на выпуск единицы продукции позволяет выявлять наиболее энергоемкие СП в границах служб железной дороги, а также осуществлять непрерывный мониторинг удельного расхода для выявления временных периодов с возможным нерациональным использованием ТЭР.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Коломоец, Ольга Анатольевна, 2013 год

Библиографический список

1 Энергосбережение на железнодорожном транспорте: учебник для вузов / В.А. Гапанович, В.Д. Авилов, Б.А. Аржанников [и др.] ; под ред. В.А. Гапановича. - М. : Изд. Дом МИСиС, 2012. - 605 с.

2 Энергетическая стратегия холдинга «Российские железные дороги» на период до 2015 года и на перспективу до 2030 года. Распоряжение ОАО «РЖД» № 2718р от 15.12.2011 г.

3 Транспортная стратегия Российской Федерации на период до 2030 г. Утв. распоряжением Правительства Российской Федерации № 1734-р от 22.11.2008 г.

4 Поплавский А. Н. Стационарная электроэнергетика железнодорожного узла / А. Н. Поплавский, Б. Д. Краснов, В. В. Недачин. М.: Транспорт, 1986. 279 с.

5 Поплавский А. Н. Электроэнергетика предприятий железнодорожного транспорта / А. Н. Поплавский. М.: Транспорт, 1981. 264 с.

6 Бардушко В. Д. Алгоритм расчета потерь электроэнергии в системе тягового электроснабжения / В. Д. Бардушко // Автоматизированные системы контроля и управления на транспорте: Сб. науч. тр. ИрИИТ, 1999. Вып. 5. С. 87-95.

7 Мамошин Р. Р. Проблемы энергосбережения на электрифицированных железных дорогах / Мамошин Р. Р. // Экономия топливно-энергетических ресурсов на железных дорогах - текущие и перспективные задачи: Доклады и тезисы, представленные на конференцию / ВНИИЖТ. М., 2000.19-24.

8 Бурков А. Т. Автоматизация учета электрической энергии на электрифицированных железных дорогах / А. Т. Бурков, Б. А. Ковбаса, М. А. Дашков, В. С. Коган // Энергосбережение, качество электроэнергии, электромагнитная совместимость на железнодорожном транспорте: Сб. трудов / МИИТ. М., 1997. С. 60 - 62.

9 Фигурнов Е. П. Релейная защита / Е. П. Фигурнов. М.: Желдориз-дат, 2002. 719 с.

10 Котельников А. В. Электрификация железных дорог / А. В. Котельников. М.: Интекст, 2002. 104 с.

11 Галкин А. Г. Надежность и диагностика систем электроснабжения железных дорог / А. Г. Галкин, А. В. Ефимов. М.: УМК МПС России, 2000. 511 с.

12 Жарков Ю. И. Автоматизация диагностирования систем релейной защиты и автоматики электроустановок / Ю. И. Жарков, В. Г. Лысенко, Е. А. Стороженко. Монография. М., 2005. 176 с.

13 Дынькин Б. Е. Особенности защиты тяговой сети при нетиповых условиях электроснабжения / Б. Е. Дынькин // Вестн. ВНИИЖТ, 2001. № 1. С. 22-26.

14 Бей Ю. М. Тяговые подстанции / Р. Р. Мамошин, В. Н. Пупынин, М. Г. Шалимов. М.: Транспорт, 1986. 319 с.

15 Манусов В. 3. Размер обучающей выборки и ее влияние на архитектуру искусственной нейронной сети в энергосистеме / В. 3. Манусов, И. С. Макаров, С. А. Дмитриев, С. Е. Кокин, С. А. Ерошенко // Вестник Тамбовского университета. Серия: Естественные и технические науки. 2013. Т. 18. №4-1. С. 1417-1420.

16 Молин Н. И. Повышение эффективности использования электроэнергии на предприятиях железнодорожного транспорта / Н. И. Молин, А. В. Крюков // Проблемы энергосбережения и энергобезопасности в Сибири. Материалы Всероссийской научно-практической конференции / Барнаул, АлГТУ, 2003. С. 139-143.

17 Косарев А. Б. Электромагнитные связи элементов систем тягового электроснабжения / А. Б. Косарев // Вестник ВНИИЖТ. 2000. № 5. С. 38-41.

18 Черемисин В. Т. Метод расчета электроэнергетической системы, содержащей электротяговую нагрузку / В. Т. Черемисин; Ом. ин-т инж. ж.-д. трансп. Омск, 1992. 19 с. Деп. в ЦНИИТЭИ МПС 17.01.93, № 5789.

19 Герман JI. А. Современный метод расчета системы тягового электроснабжения железных дорог переменного тока / JI. А. Герман // Железнодорожный транспорт. 2004. № 1. С. 45.

20 Марикин А. Н. Математическое моделирование аварийных режимов в тяговом преобразователе с управляемым выпрямителем / А. Н. Марикин, В. В. Молчанинов // Обозрение прикладной и промышленной математики. 2005. Т. 12. № 4. С. 1034-1035.

21 Крюков А. В. Применение технологий распределенной генерации для электроснабжения нетяговых потребителей железных дорог / А. В. Крюков, В. П. Закарюкин, М. О. Арсентьев // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2009. Т. 37. № 1. С. 190-195.

22 Ратнер М. П. Электроснабжение нетяговых потребителей железных дорог / М. П. Ратнер, Е. Л. Могилевский. М.: Транспорт, 1985. - 295 с.

23 Электроснабжение нетяговых потребителей железнодорожного транспорта. Устройство, обслуживание, ремонт: Учебное пособие / Под ред. В. М. Долдина. - М.: ГОУ «Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте», 2010. - 304 с.

24 Комяков А. А. Совершенствование системы контроля и анализа расхода электрической энергии нетяговыми железнодорожными потребителями [Текст] : дис.... канд. техн. наук : 05.22.07 : защищена в 2009 г. / Комяков Александр Анатольевич. - Омск., 2009. - 145 с.

25 Каштанов А. Л. Автоматизированный программный комплекс по контролю и управлению энергопотреблением в границах железнодорожного узла по данным АСКУЭ / А. Л. Каштанов, А. А. Комяков, И. Ю. Норкин. Известия Транссиба. Омск, 2010. № 2(2). С. 71 - 76.

26 Игин В. Н. Научные основы анализа и контроля энергетической эффективности эксплуатируемого парка тепловозов [Текст] : дис.... докт. техн. наук : 05.22.07 : защищена в 2002 г. / Игин Валерий Николаевич. - М., 2002. - 300 с.

27 Митрофанов А. Н. Оценка технологических норм удельных расходов электроэнергии на тягу поездов на базе статистического анализа данных маршрутов машинистов / А. Н. Митрофанов, О. В. Табаков // Актуальные проблемы развития железнодорожного транспорта, материалы 2-й Международной научно-практической конф. / Самарский гос. ун-т путей сообщения. Самара, 2006. - С. 205-207.

28 Черемисин В. Т. Совершенствование системы контроля и анализа расхода электрической энергии нетяговыми железнодорожными потребителями [Текст]: Монография / В. Т. Черемисин, А. А. Комяков, М. М. Никифоров и др. // Омский гос. ун-т путей сообщения, 2010. 94 с.

29 Сидорова Е. А. Статистический метод нормирования энергии рекуперации / Е. А. Сидорова, А. И. Давыдов // Локомотив. М., 2012. № 5. С. 3536.

30 Закарюкин В. П. Моделирование и прогнозирование процессов электропотребления на железнодорожном транспорте / В. П. Закарюкин, А. В. Крюков, Н. В. Раевский, Д. А. Яковлев. Под ред. профессора A.B. Крюкова // Иркутский государственный университет путей сообщения. Иркутск, 2007. 59 с.

31 Гапанович В. А. Энергетическая стратегия ОАО «РЖД». Ход реализации, актуализация основных параметров, инвестиционных и инновационных приоритетов / В. А. Гапанович. Железнодорожный транспорт. М., 2007. №7 (2007). С. 1-20.

32 Методика определения норм расхода электрической энергии на эксплуатационные нужды объектов локомотивного хозяйства и планирования затрат на ее потребление / МПС РФ. М.: ВНИИЖТ, 1999. 59 с.

33 Комякова О. А. Анализ основных методов планирования электропотребления на железнодорожном транспорте / О. А. Комякова, А. В. Пономарев, А. А. Комяков // Инновационные проекты и новые технологии в образовании, промышленности и на транспорте: Материалы научно-практической конференции / Омский гос. ун-т путей сообщения. Омск, 2012. С. 231 - 235:

34 Черемисин В. Т. Система анализа и планирования расхода электрической энергии на нетяговые нужды структурных подразделений ОАО «РЖД» / В. Т. Черемисин, А. А. Комяков. Транспорт Урала: Научно-технический журнал. Екатеринбург, 2008. № 3. С. 79 - 82.

35 Методика анализа и планирования расхода электрической энергии на нетяговые нужды в ОАО «РЖД». Под ред. В. Т. Черемисина. Утв. распоряжением вице-президента ОАО «РЖД» В. А. Гапановича № 2507р от 29.12.2007 г.

36 Вентцель Е. С. Теория вероятностей / Е. С. Вентцель. М.: Наука, 1969. 576 с

37 Корн Г. Справочник по математике (для научных работников и инженеров) / Г. Корн, Т. Корн. М.: Наука, 1974.

38 Бронштейн И. Н. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов / И. Н. Бронштейн, К. А. Семендяев. М.: Наука, 1980.

39 Donald Olding Hebb. The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory. — Lawrence Erlbaum Associates, 2002. — 335 p.

40 F. Rosenblatt. Principles of neurodynamics: perceptrons and the theory of brain mechanisms. Spartan Books, 1962. P. 616.

41 Уидроу Б. Адаптивная обработка сигналов / Б. Уиндроу, С. Стирнз. М.: Радио и связь. 1989 г.

42 Минский М. Перспептроны / М. Минский, С. Пейперт. М.: Мир, 1971 г.

43 Kohonen, Т. Learning Vector Quantization, Neural Networks, 1 (suppl 1), 303. 1988.

44 J. J. Hopfield, C. D. Brody. Separating objects and neural computation. Compte Rendus Biologies 326, 219-222. 2003.

45 Галушкин А. И. Теория нейронных сетей. Нейрокомпьютеры и их применение. М.: 2000.

46 Дунин-Барковский B.JI. Многонейронные структуры: теория и эксперимент. - Успехи физических наук, 1986, т. 150, вып. 2. С. 321-323.

47 Царегородцев В.Г. Перспективы распараллеливания программ ней-росетевого анализа и обработки данных / Материалы III Всеросс. конф. «Математика, информатика, управление», Иркутск, 2004.

48 Горбань А. Н. Нейроинформатика / А.Н.Горбань, В.Л.Дунин-Барковский, А.Н.Кирдин и др. - Новосибирск: Наука. Сибирское предприятие РАН, 1998.-296 с.

49 Манусов В. 3. Краткосрочное прогнозирование электрической нагрузки на основе нечеткой нейронной сети и ее сравнение с другими методами / В. 3. Манусов, Е. В. Бирюков // Известия Томского политехнического университета. 2006. Т. 309. № 6. С. 153-157.

50 Мунхжаргал С. Разработка и исследование нейросетевых алгоритмов краткосрочного прогнозирования нагрузки центральной электроэнергетической системы Монголии: Дис... канд. техн. наук. Новосибирск, 2004. 177 с.

51 Манусов В. 3. Модель прогнозирования потерь мощности в высоковольтных электрических сетях на основе искусственных нейронных сетей / В. 3. Манусов, Ю. Б. Заиграева // Научный вестник Новосибирского государственного технического университета. 2008. № 1. С. 131-147.

52 Манусов В. 3. Сравнительный анализ двух моделей прогнозирования электрической нагрузки промышленных предприятий, построенных на основе регрессионного анализа и искусственных нейронных сетей / В. 3. Манусов, С. В. Хохлова // Научный вестник Новосибирского государственного технического университета. 2008. № 1. С. 147-159.

53 Mbamalu G. A. N., El-Hawary M. E. Load forecasting suboptimal seasonal autoregressive models and iteratively reweighted least squares estimation // IEEE Trans. PAS. 1993. V.8. № 1.

54 M. Espinoza, J. A. K. Suykens, R. Belmans, and B. De Moor, «Using Kernel-based modeling for nonlinear system identification», IEEE control systems magazine, 2007, pp. 43-57.

55 Гальперова E. В. Методы исследования и прогнозирования электропотребления на региональном уровне: Дис... канд. техн. наук. Иркутск, 2004. 115 с.

56 Infield D. G., Hill D. С. Optimal smoothing for trend removal in short term electricity demand forecasting // IEEE Trans. PAS. 1998. V.13. № 3.

57 Chang B. and Titterington D. M. (1994), "Neural networks; a review from a statistical perspective", Statistical Science, 9: 2-54.

58 J. W. Taylor and R. Buizza, «Neural Network Load Forecasting with Weather Ensemble Predictions», IEEE Trans, on Power Systems, 2002, Vol. 17, pp. 626-632.

59 Sheppard C. and Gent C., (1994) "A European Initiative in the application of neural networks to Utility load-forecasting", EDS preprint.

60 K.-H. Kim, H.-S. Youn, and Y.-C. Kang, "Short-term load forecasting for special days in anomalous load conditions using neural networks and fuzzy inference method," IEEE Trans. Power Syst., vol. 15, no. 2, pp. 559-565, 2000.

61 H. Hippert, D. Bunn, and R. Souza, "Large neural networks for electricity load forecasting: Are they overfitted?" Int. J. Forecasting, vol. 21, no. 3, pp. 425^34, 2005.

62 H. Steinherz, C. Pedreira, and R. Castro, "Neural networks for shortterm load forecasting: A review and evaluation," IEEE Trans. Power Syst., vol. 16, no. l,pp. 44-55,2001.

63 Томин H. В. Анализ ^прогнозирование режимных параметров и характеристик для субъектов розничного рынка электроэнергии на базе технологий искусственного интеллекта: Дис... канд. техн. наук. Иркутск, 2007. 211 с.

64 Шевченко В. В. Нейросетевое моделирование режимов систем электроснабжения промышленных предприятий: Дис... канд. техн. наук. Красноярск, 2006. 123 с.

65 Глебов А. А. Модель краткосрочного прогнозирования электропотребления с помощью нейро-нечетких систем: Автореф. дис... канд. техн. наук. Астрахань, 2006. 20 с.

66 Шумилова Г. П. Краткосрочное прогнозирование электрических нагрузок с использованием искусственных нейронных сетей / Г. П. Шумилова, Н. Э. Готман, Т. Б. Старцева // Электричество. 1999. № 10

67 Комяков А. А. Применение искусственных нейронных сетей для планирования расхода электрической энергии на нетяговые нужды структурных подразделений железных дорог [Текст] / А. А. Комяков, А. В. Пономарев, О. А. Комякова // Известия Транссиба. - Омск, 2011. - № 1(5). - С. 63 - 67.

68 Халафян А. А. 8ТАТ18Т1СА 6. Статистический анализ данных / А. А. Халафян // М.: ООО «Бином-Пресс», 2007. 512 с.

69 Коломоец О. А. Метод выбора наилучшей конфигурации нейросе-тевой модели для целей прогнозирования расхода электрической энергии предприятий железнодорожного транспорта / О. А. Коломоец, А. А. Комяков, А. В. Пономарев // Научные исследования и их практическое применение. Современное состояние и пути развития '2013. Материалы научно-практической интернет-конференции / Одесса, 2013. С. 78 - 82.

70 Савиных Н. В. Обучение методами нейронных сетей: алгоритм обратного распространения / Н. В. Савиных, А. В. Светкин // Информационные системы и технологии. 2006. № 1-4. С. 193-197.

71 Багаев Д. В. Распознавание образов при помощи нейронных сетей с обучением по алгоритму обратного распространения / Д. В. Багаев, Е. В. Кузнецова // Промышленные АСУ и контроллеры. 2007. № 11. С. 40-42.

72 Гройсман Т. В. Сравнительный анализ качества алгоритмов оптимизации на основе обратного распространения / Т. В. Гройсман, Е. А. Арси-рий // Труды Одесского политехнического университета. 2009. № 1. С. 85-91.

73 Меркушева А. В.. Нейронная сеть с множественной рекуррентной структурой / А. В. Меркушева, Г. Ф. Малыхина // Научное приборостроение. 2012. Т. 22. №3. С. 107-113.

74 Короткий С. Нейронные сети. Алгоритм обратного распространения [Электронный ресурс] / С. Короткий - Электрон, текстовые дан. Режим доступа: http://www.twirpx.com/file/86088/, свободный.

75 D. Marcek, M. Marcek, J. Babel. Granular RBF NN Approach and Statistical Methods Applied to Modelling and Forecasting High Frequency Data. International Journal of Computational Intelligence Systems, Vol.2, No. 4. 2009. P. 353-364.

76 Комяков А. А. Анализ факторов, влияющих на расход электрической энергии на нетяговые нужды структурных подразделений железнодорожного транспорта / А. А. Комяков // Научные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока. - Новосибирск, 2009. - № 1. - С. 151-153.

77 Комякова О. А. Возможности искусственных нейронных сетей как аппарата для прогнозирования расхода электрической энергии на предприятиях железнодорожного транспорта// Омский научный вестник / Омский гос. технический ун-т. Омск, 2013. № 2(2013). С. 264 - 266.

78 Комякова О. А. Методические основы нейросетевого моделирования электропотребления на нетяговые нужды железнодорожного транспорта / О. А. Комякова, А. В. Пономарев, А. А. Комяков // Инновационные проекты и новые технологии в образовании, промышленности и на транспорте: Материалы научно-практической конференции / Омский гос. ун-т путей сообщения. Омск, 2011. С. 173 - 177.

79 Комякова О. А. Применение искусственных нейронных сетей для анализа и планирования расхода электроэнергии на нетяговые нужды / О. А. Комякова, А. В. Пономарев, А. А. Комяков, В. И. Гутников // Труды первой научно-технической конференции «Интеллектуальные системы управления на железнодорожном транспорте «ИСУЖТ-2012». ОАО «НИИАС». М., 2012. С. 274-276.

80 Методика планирования расхода электрической энергии на нетяговые нужды с использованием искусственных нейронных сетей. Утверждена распоряжением ОАО «РЖД» № 2626р от 06.12.2011 г.

81 Епанешников A.M. Программирование в среде Delphi / А. М. Епанешников, В. А. Епанешников. М: Диалог-МИФИ, 1998. 336 с.

82 Возневич Э. Освой самостоятельно Delphi / Э. Возневич. М.: Бином, 1996. 729 с.

83 Коломоец О. А. Разработка программного алгоритма прогнозирования расхода электрической энергии нетяговых железнодорожных потребителей на основе искусственных нейронных сетей/ А. А. Комяков, А. В. Пономарев // Известия Транссиба / Омский гос. ун-т путей сообщения. Омск, 2013. № 3(15). С. 96-103.

84 Комякова О. А. Нейросетевое планирование расхода электрической энергии на железнодорожном транспорте / О. А. Комякова, А. В. Пономарев, А. А. Комяков // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2012617381. Зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 16.08.2012.

85 Комяков А. А. Методика планирования электропотребления на нетяговые нужды структурных подразделений филиалов ОАО «Российские железные дороги» / А. А. Комяков, М. М. Никифоров // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Спец. выпуск: Перспективы и направления развития транспортной системы. Самара, 2007. С. 49-53.

86 Комякова О. А. Применение искусственных нейронных сетей для анализа и планирования расхода электроэнергии на нетяговые нужды / О. А. Комякова, А. В. Пономарев, А. А. Комяков, В. И. Гутников // Труды первой научно-технической конференции «Интеллектуальные системы управления на железнодорожном транспорте «ИСУЖТ-2012». ОАО «НИИАС».М., 2012. С. 274-276.

87 Коломоец О. А. Планирование расхода электрической энергии с применением ИНС/ В. Т. Черемисин, А. А. Комяков // Железнодорожный транспорт. Москва, 2013. №11. С. 54 - 56.

88 Жуковская В. М. Факторный анализ в социально-экономических исследованиях / В. М. Жуковская, И. Б. Мучник. М.: Статистика, 1976. 152 с.

89 Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: Пер. с англ. / Дж.-О. Ким, Ч. У. Мьюллер, У. Р. Клекка и др. Под ред. И. С. Енюкова. М.: Финансы и статистика, 1989. 215 с.

90 Ходасевич Г. Б. Обработка экспериментальных данных на ЭВМ / Г. Б. Ходасевич. СПб.: Санкт-Петербургский гос. ун-т телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, 2002. 138 с.

91 Агамиров Л. В. Методы статистического анализа механических испытаний / Л. В. Агамиров. М.: Интермет Инжиниринг, 2004. 127 с.

92 Методические рекомендации по оценке инвестиционных проектов ОАО «РЖД». Утверждены распоряжением ОАО «РЖД» №2538р от 25.11.2008 г (в ред. распоряжения ОАО «РЖД» от 10.11.2009 №2288р).

93 Журавель А. И. Экономическая эффективность инвестиций / А. И. Журавель // Железнодорожный транспорт. 1995. № 11. С. 57 - 61.