Теоретические основы автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий
2 чел. помогло. | скачать Дата защиты: 24 апреля 2007 года. Диссертационный совет Д 212.242.04 извещает о предстоящей защите диссертации «Теоретические основы автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий» на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 05.13.01- Системный анализ, управление и обработка информации (в технической области) Защита диссертации состоится в 13.00 часов Соискатель: Иващенко Владимир Андреевич На правах рукописи ИВАЩЕНКО Владимир Андреевич ^ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ
АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук Саратов 2007 Работа выполнена в Институте проблем точной механики и управления РАН и в ГОУ ВПО «Саратовский государственный технический университет»
Защита состоится 24 апреля 2007 г. в 13 часов на заседании диссертационного совета Д 212.242.04 при ГОУ ВПО «Саратовский государственный технический университет» по адресу: 410054, Саратов, ул. Политехническая, 77, корп. 1, ауд. 319 С диссертацией можно ознакомиться в научно - технической библиотеке ГОУ ВПО «Саратовский государственный технический университет» Автореферат разослан « 6 » марта 2007 г.
^ Актуальность темы. В структуре электропотребления России потребление электрической энергии промышленностью составляет около 30 %, а по отдельным электроэнергетическим системам ( ЭЭС ) достигает 60 % и более. Основными потребителями электроэнергии в промышленности являются крупные промышленные и приравненные к ним предприятия. В этих условиях весьма актуальной проблемой становится совершенствование управления электропотреблением промышленных предприятий на основе использования новых информационных технологий, математических методов и современных технических средств. Совершенствованию управления электропотреблением предприятий посвящены работы В.Т. Мелехина, Ю.Б. Клюева, А.А. Тайца, А.А. Федорова, В.В. Шевченко, Б.И. Кудрина, П.И. Головкина, Э.Э. Лойтера, В.В. Михайлова, В.В. Непомнящего, Е.М. Червонного, Б.В. Папкова, R. Frost, J. Ackerman и других авторов, в которых рассмотрены вопросы нормирования и планирования электропотребления, регулирования электрических нагрузок, оценки ущербов от перебоев в электроснабжении, сокращения потерь электроэнергии в электросетях, организации ремонта и оптимизации функционирования электрооборудования предприятий. Важные результаты по управлению энерготехнологическими объектами получены Э.Я. Рапопортом. Основные результаты в области построения структур крупномасштабных систем управления содержатся в работах А.Г. Мамиконова, А.Д. Цвиркуна, А.П. Копеловича, А.Ф. Резчикова и других ученых. Под руководством чл.- корр. РАН А.Ф. Резчикова и при участии автора с 1972 года выполняются исследования по созданию автоматизированных систем управления энергетикой предприятий в Саратовском государственном техническом университете ( СГТУ ), с 1987 года – в филиале Института машиноведения ( ИМАШ ) им. А.А. Благонравова АН СССР в г. Саратове и с 1996 года – в Институте проблем точной механики и управления ( ИПТМУ ) РАН. В 1979 году впервые в регионе внедрена АСУ энергохозяйством на Саратовском электроагрегатном производственном объединении ( СЭПО ) *. Участники разработки системы, включая автора, в 1983 году награждены серебряными и бронзовыми медалями ВДНХ СССР. В настоящее время в России производятся различные автоматизированные системы контроля и учета электроэнергии на предприятиях, среди которых следует отметить АСУЭ «Ток - С» ( ООО «СКБ Амрита», г. Пенза ), КТС «Энергия+» ( НТП «Энергоконтроль», г. Заречный Пензенской области ), АСКУЭ «Альфа Центр» ( ООО «АББ ВЭИ Метроника», г. Москва ), АСКУЭ на базе ПТК ЭКОМ ( Инженерная компания ProSoft _________________ * Автоматизированная система управления энергохозяйством предприятия АСУ «Энергетик»: Информ. листок № 171-80 / ЦНТИ. Саратов, 1980. 4 с. Systems, г. Екатеринбург ), которые позволяют выполнять сбор, накопление, обработку, хранение и отображение информации, а также формировать балансы электропотребления, осуществлять коммерческий и технический учет электрической энергии и мощности на предприятиях. Однако несмотря на большой объем исследований по управлению электроэнергетикой промышленных предприятий:
Отсутствие действенных мер совершенствования управления электропотреблением промышленных предприятий определило выбор темы, цели и содержания данной работы. ^ – разработка теоретических основ автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий на основе совершенствования структур, моделей и методов управления, использования современных информационных технологий и человеко - машинных процедур, позволяющих обеспечить принятие и реализацию адекватных и эффективных управленческих решений. ^ системы автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий. Предмет исследований – методология построения систем автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий, а также модели, методы и алгоритмы, обеспечивающие повышение эффективности функционирования этих систем. ^ Исходя из поставленной цели, определены следующие основные направления исследований:
^ Исследования выполнены на основе:
^ состоит в системном анализе энергетики промышленных предприятий и решении на этой основе актуальной научно - технической проблемы по разработке теоретических основ автоматизированного управления их электропотреблением. Теоретические основы включают:
Основные научные результаты диссертационной работы: 1. Предложена новая методология построения систем автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий, в основу которой положено представление структуры этих систем в виде совокупности взаимосвязанных структур: принятия решений, функциональной, информационной, организационно - технической и последовательный ( итерационный ) их синтез. 2. На основе синтезированных структур предложена информационно - логическая схема, объединяющая распределенные по циклам реализации управляющих воздействий и организационно - техническим средствам функции, выполняемые системой управления, в единую автоматизированную систему. Данная схема положена в основу разработки специального математического обеспечения управления электропотреблением предприятий. 3. Впервые предложены методики построения нормообразующих математических моделей и нормативных графиков активной мощности, которые позволяют в автоматическом режиме осуществлять планирование потребления электроэнергии и активной мощности для предприятий и их структурных подразделений, исходя из фактических условий функционирования производства. 4. Приведены новые постановки и методы решения задач:
обеспечивающие оптимизацию режимов электропотребления предприятий. Предложены способы разрешения конфликтов между этими задачами, которые позволяют согласовывать их решения в условиях неполноты и нечеткости информации о состоянии процесса электропотребления предприятий. 5. Предложены и обоснованы ранее неизвестные адаптивные методы оперативного прогнозирования активной и реактивной нагрузок промышленных предприятий, которые в условиях глубокого снижения электрической мощности обеспечивают необходимую точность прогноза и своевременное принятие решений по регулированию режимов электропотребления. 6. Предложен новый подход к построению автоматизированных систем мониторинга технического состояния электропотребляющего технологического оборудования промышленных предприятий, в основу которого положено объединение функций контроля технического состояния оборудования и качества изделий, обрабатываемых на нем. Такой подход обеспечивает оперативность и достоверность оценки технического состояния электрооборудования, принятие своевременных и обоснованных решений по его обслуживанию и выводу в ремонт. ^ достигается за счет:
^ теоретические основы автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий, включающие:
^ заключается в создании концепции построения систем управления электропотреблением промышленных предприятий, обеспечивающей улучшение показателей функционирования электроэнергетики предприятий и способствующей совершенствованию различных видов ее деятельности ( экономической, финансовой, научно - технической и др. ), что существенно в условиях рыночных отношений. Представленные в работе методы, модели и человеко - машинные процедуры обеспечивают: снижение максимальной мощности, потребляемой предприятиями в часы максимума нагрузки ЭЭС, и объемов электропотребления; поддержание величины реактивной мощности в границах, установленных договором электроснабжения; минимизацию потерь электроэнергии от потокораспределения реактивной мощности в электросетях и поддержание уровня напряжения в их узлах в пределах, определенных нормативными документами. Мониторинг технического состояния электропотребляющего технологического оборудования предприятий, основанный на предложенном алгоритме, позволяет сократить количество неплановых остановок технологических процессов, время простоя при ремонте и издержки на ремонт оборудования, а также ликвидировать последствия аварий на нем. Полученные результаты включены в Концепцию промышленной политики Правительства Саратовской области, а также использованы в работе региональной энергетической комиссии Саратовской области и Комитета по промышленности и энергетике Государственной Думы РФ ( Распоряжение Губернатора области от 13.03.97 г., № 326 - Р ). Материалы исследований использованы в лекционных курсах: «Теория принятия решений», «Цифровое управление», «Базы и банки данных» и др., читаемых автором в СГТУ студентам специальности 220200 – Автоматизированные системы обработки информации и управления. ^ Исследования выполнены в соответствии с планами НИР, проводимых кафедрами АСУ и системотехники СГТУ ( №№ ГР 77032642, 77032643, 01830077743 и др. ) c 1972 по 2002 гг. и лабораторией системных проблем управления и автоматизации в машиностроении ИПТМУ РАН ( №№ ГР 01.88.0 030932, 01.9.40 002035, 01.960.0 04382, 01.200.2 02058 и др. ) в рамках программы фундаментальных исследований АН СССР «Повышение надежности систем «машина - человек - среда» и Комплексной программы фундаментальных исследований проблем машиностроения, механики и процессов управления РАН в период 1987 - 2004 гг. Предложенная методология построения систем управления электропотреблением предприятий является одной из составляющих Единого плана исследований и опытных работ межотраслевого научно - технического комплекса «Надежность машин» ( головная организация – ИМАШ им. А.А. Благонравова РАН ), осуществляющего построение базы для поиска и отработки принципиально новых решений, направленных на повышение экономического и технического уровня промышленного производства, качества и надежности современного технологического и энергетического оборудования. Реализация результатов исследований. Результаты работы внедрены в рамках хоздоговоров, выполняемых ИПТМУ РАН: № 18 от 04.01.91 г. с ОАО «Саратовское электроагрегатное производственное объединение»; № 30 от 31.12.92 г. с ПО «Бином», г. Саратов; № 40 от 31.03.92 г. с ЗАО «Химволокно», г. Энгельс; № 22 от 05.04.99 г. и № 1496 от 20.09.02 г. с ОАО «Саратовстройстекло»; № 28 от 03.11.03 г. с ЗАО «Тесар - СО», г. Саратов. Предложенный подход к построению систем автоматизированного управления электропотреблением предприятий использован при создании АСУ энергообеспечением ОАО «Саратовское электроагрегатное производственное объединение» и ОАО «Саратовстройстекло», а в настоящее время проходит апробацию на ОАО «Трансмаш» ( г. Энгельс ). Отдельные результаты исследований использованы в учебном процессе при чтении лекций, выполнении курсового и дипломного проектирования, подготовке кандидатских диссертаций. ^ Основные положения и результаты диссертационной работы обсуждались во Всесоюзной школе и на Всесоюзных семинарах по методам синтеза и планирования развития структур сложных систем ( Ташкент, 1981, 1987 ), на III Всесоюзном совещании по автоматизации проектирования систем автоматического и автоматизированного управления технологическими процессами ( Иваново, 1981 ), на Всесоюзном совещании «Оптимизационные задачи в автоматизированных системах управления» ( Нальчик, 1981 ), на Всесоюзном семинаре «Проблемы создания и развития автоматизированных систем научных исследований коллективного пользования в городском хозяйстве» ( Москва, 1983 ), в отраслевой школе-семинаре «Применение ЭВМ в промышленной энергетике» ( Свердловск, 1987 ), в Межреспубликанской школе-семинаре «Анализ и синтез распределенных информационных управляющих систем» ( Батуми, 1987 ), на Всесоюзном семинаре «Синтез структур автоматизированного управления в крупномасштабных системах» ( Херсон, 1989 ), на 3-й Украинской конференции по автоматическому управлению ( с приглашением иностранных специалистов ) «Автоматика - 96» ( Севастополь, 1996 ), на Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» ( Самара, 1999 ), на XVII Международной конференции «Математические методы в технике и технологиях – ММТТ-17» ( Кострома, 2004 ), на VI Международном симпозиуме «Интеллектуальные системы» и VII Международной научно - технической конференции по динамике технологических систем «ДТС-2004» ( Саратов, 2004 ), на Первой Всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Мехатроника, автоматизация, управление» ( Владимир, 2004 ), на 2-й Международной научной конференции «Аналитическая теория автоматического управления и ее приложения» ( Саратов, 2005 ), на Международных конференциях «Проблемы и перспективы прецизионной механики и управления в машиностроении» ( Саратов, 1997, 2002, 2004, 2006 ), а также на научных семинарах кафедры «Системотехника» СГТУ, ученых советах и семинарах лаборатории системных проблем управления и автоматизации ИПТМУ РАН. Публикации. По теме диссертации опубликовано самостоятельно и в соавторстве 60 работ, включая публикации в изданиях из перечня ВАК РФ. Основные научные результаты содержатся в публикациях, приведенных в конце автореферата. ^ Диссертация состоит из введения, семи разделов, заключения и списка использованной литературы, включающего 218 наименований. Общий объем работы составляет 254 страницы машинописного текста, в том числе 61 рисунок и 19 таблиц. ^ Во введении обоснована актуальность совершенствования управления электропотреблением промышленных предприятий, сформулирована научно - техническая проблема, приведены выносимые на защиту результаты, отмечены другие определяющие характеристики работы. ^ выполнен анализ современного состояния проблемы автоматизации управления электропотреблением промышленных предприятий и приведена постановка задач исследования. Анализ публикаций, а также материалов, размещенных в сети Интернет, показал на отсутствие концепции построения систем автоматизированного управления электропотреблением промышленных предприятий, обеспечивающей целостность процесса управления, взаимную увязку и согласование реализуемых системой управления задач, от которых непосредственно зависят экономичность, ресурсосбережение и конкурентоспособность энергетики предприятий. ^ представлен системный анализ энергетики промышленных предприятий и предложена методология построения систем автоматизированного управления их электропотреблением. ^ Системы управления энергетикой промышленных предприятий невозможно в целом адекватно описать с помощью математического аппарата. Возникает необходимость их расчленения на отдельные подсистемы, для формализации которых корректно могут быть использованы математические модели и методы. Однако и при этом все же остается широкий круг задач, которые с требуемой полнотой не могут быть описаны на основе существующего формализма. Энергетика предприятий включает процессы: производства и преобразования PG , транспортирования и распределения PT , потребления PU энергии, топлива и энергоносителей ( ЭТЭ ); обслуживания этих процессов PS и развития объектов управления ( ОУ ) PD . Управление указанными процессами осуществляется путем реализации множества функций C ( сбора c1, преобразования и передачи c2 , первичной обработки c3 информации; прогнозирования состояний ОУ c4; выработки управленческих решений c5; вывода этих решений на устройства отображения данных c6; формирования и передачи управляющих воздействий на ОУ c7 ), образующих контуры управления. Эти функции реализуются на различных интервалах времени ( с различными циклами управления ) H, соответствующих непрерывному h1, оперативно - диспетчерскому ( до 0,5 часа ) h2 , текущему ( в пределах соответственно суток, месяца, года ) h3, h4, h5 и перспективному ( более года ) h6 уровням управления. Пересечение выделенных процессов, функций и уровней управления образует функциональные подсистемы ( комплексы задач ) управления производством FG = C PG H, транспортом и распределением FT = C PT H, потреблением FU = C PU H ЭТЭ, сервисом ( обслуживанием ) FS = C PS H и развитием FD = C PD H энергетики промышленных предприятий. Данный подход к декомпозиции систем управления энергетикой промышленных предприятий позволяет на теоретико - множественном уровне описать структуру систем, выполнить разработку функциональных подсистем управления в рамках единой концепции, обеспечивающей в дальнейшем организацию их совместного функционирования. ^ Основной подсистемой управления энергетикой промышленных предприятий является подсистема управления электропотреблением, целью Ц которой является эффективное ( надежное и экономичное ) снабжение предприятий электроэнергией. Выполнение этой цели достигается решением общей задачи управления ( ОЗУ )  , где П – описание ОУ, а Ф – критерий управления им.Описание ОУ представляет собой формализацию требований выполнения предприятием запланированных ( договорных ) объемов продукции, т.е.   где  – формальное описание i-го требования, X – пространство параметров и характеристик состояний ОУ ( см. разд. 3 ).Критерий управления при существующих взаимоотношениях с энергоснабжающей организацией может быть принят в виде  (1)Здесь  и  – соответственно тариф на электроэнергию и объем ее потребления предприятием;  и  – соответственно тариф на электроэнергию, потребленную сверх договора, и ее расход;  и  – соответственно тариф на заявленную мощность, участвующую в максимуме нагрузки ЭЭС, и величина этой мощности;  и – соответственно тариф на активную мощность, потребленную сверх заявленной, и ее величина;  и Q – соответственно тариф на реактивную мощность в часы максимума нагрузки ЭЭС и максимальная величина этой мощности;  [ или  ] – коэффициент платы за потребленную [ или генерируемую ] реактивную энергию сверх значений, установленных в договоре ( утверждается органом по регулированию тарифов );  – издержки предприятий по регулированию активной мощности в часы максимума нагрузки ЭЭС, являющиеся функцией глубины снижения и времени ограничения tогр нагрузки;  – ущерб от ненадежной работы электрооборудования yпп и несвоевременного вывода его в ремонт З.Представить описание П и Ф аналитически на пространстве параметров и характеристик состояний ОУ практически невозможно. Поэтому реализуется взаимосвязанная совокупность задач управления ( ЗУ ), решения которых согласованы и направлены на достижение оптимума критерия Ф, используемого при этом в качестве оценочного. В основу предлагаемой методологии построения систем автоматизированного управления электропотреблением предприятий положен подход, основанный на представлении структуры этих систем в виде совокупности взаимосвязанных структур: принятия решений, функциональной, информационной и организационно - технической и последующем их синтезе.  Структура принятия решений ( СПР ) является представлением ОЗУ в виде взаимосвязанной совокупности ЗУ, описанной ориентированным графом G1 ( Z, V1 ) ( рис. 1 ), где  ,  – множество вершин ( ЗУ ), а   – множество дуг графа. Дуги графа отражают связанность ЗУ (  – задачи, реализация которых необходима для решения ЗУ  Все ЗУ являются оптимизационными задачами. Решение каждой из них направлено на получение максимальной по критерию (1) эффективности. Для разрешения конфликтов между ЗУ решаются задачи координации, в которых используются различные способы формального выражения компромисса, а также интуиция и опыт управленческого персонала ( см. разд. 4 ).Наибольшая эффективность при этом достигается за счет использования диалоговых процедур, основанных на интерактивном общении энергодиспетчера с информационно - вычислительным комплексом ( ИВК ). ^ формируется из СПР путем представления каждой задачи в виде взаимосвязанной совокупности функций Сi = { cij }. На первом этапе синтеза этой структуры используется выделенный при декомпозиции системы управления энергетикой предприятий набор укрупненных функций. Данная структура, как и СПР, изображается в виде графа G2 ( С, V2 ), где  – множество вершин – функций, а ^ 2 – множество дуг, описывающих их соподчиненность ( последовательность реализации ).Информационная структура отражает информационные потоки, циркулирующие в системе управления, а также ее информационный обмен с ОУ и внешними системами ( энергоснабжающая организация, основное производство предприятия и др. ). Эта структура описывается графом G3 ( С, V3 ), где V3 – множество дуг, отображающих информационные потоки, необходимые для поддержки функций системы ( связанность по данным ). Ф  ункции распределяются между элементами организационно - технической структуры O = { ok }, образующими иерархические уровни управления. В качестве «типовых» (характерных для большинства энергетических служб предприятий ) уровней управления выступают главный энергетик и его заместители o1 , начальники структурных подразделений СГЭ o2 , энергодиспетчеры o3 , информационно - вычислительные комплексы o4 . Организационно - техническая структура представляет собой граф G4 ( О, V4 ), где V4 – множество дуг, отражающих каналы связи для передачи информации между организационными и техническими средствами системы управления.В дальнейшем структуры G1 – G4 детализируются до получения функций, которые могут быть реализованы существующими математическими методами на основе серийно выпускаемых технических средств ( рис. 2 ). На основе синтезированных структур осуществляется построение информационно - логической схемы ( ИЛС ) автоматизированного управления электропотреблением предприятий ( рис. 3 ). На схеме приняты следующие обозначения: 1 – регистрация телесигналов о состоянии коммутационной аппаратуры электросети и мониторинг технического состояния электропотребляющего технологического оборудования ( ТО ) предприятия; 2 – регистрация и проверка на достоверность статистических данных по активным нагрузкам, вычисление их фактических ( усредненных за 0,5 часа ) значений по предприятию, группам потребителей электроэнергии и энергоемким агрегатам; 3 – регистрация и проверка на достоверность статистических данных по реактивным нагрузкам и вычисление их усредненных значений; 4 – регистрация и проверка на достоверность данных по напряжению в узлах электросети; 5 – определение суточных расходов электроэнергии по предприятию, группам потребителей электроэнергии и энергоемким агрегатам; 6 – определение расходов электроэнергии по предприятию и производственным подразделениям за месяц; 7 – прогнозирование нагрузок и потребления электроэнергии по предприятию и производственным подразделениям; 8 – формирование области решения многокритериальной задачи ( области Парето ) оперативно - диспетчерского управления электропотреблением предприятия; 9 – определение показателей режимов электропотребления предприятия и их предельных значений; 10 – отображение оперативной информации о текущем состоянии системы электроснабжения промышленного предприятия ( СЭПП ) с устройств связи с объектом ( УСО ); 11 – поиск решения задачи оперативно - диспетчерского управления электропотреблением предприятия путем интерактивного общения энергодиспетчера с ИВК; реализация управляющих воздействий ( УВ ) с запросом подтверждения исполнения ( автоматизированное рабочее место ( АРМ ) энергодиспетчера ); 12 – запреты на реализацию УВ от диспетчера производственно - диспетчерского отдела ( ПДО ) предприятия; 13 – выбор топологии электросети и оценка состояния СЭПП ( с использованием геоинформационных технологий ); 14, 18 – отображение информации по электропотреблению на АРМы главного энергетика, энергетика, инженера по ремонту оборудования и экономиста; 15 – формирование базы данных ( БД ) для решения задач управления электропотреблением предприятия; 16 – расчет норм расхода электроэнергии и построение нормативных графиков электропотребления по производственным подразделениям и предприятию; планирование электропотребления предприятия и производственных подразделений; моральное и материальное стимулирование персонала производственных подразделений предприятия за рациональные режимы электропотребления; 17 – определение величины заявляемой предприятием мощности; составление и оптимизация электробалансов по предприятию и энергоемким потребителям электроэнергии; анализ результатов мониторинга технического состояния ТО; анализ УВ по изменению режима работы электрооборудования; моральное и материальное стимулирование персонала СГЭ за эффективное управление электропотреблением; 19 – утверждение графиков проведения ремонта оборудования. Р  ис. 3. Информационно - логическая схема автоматизированного управления электропотреблением предприятий Эта схема отражает основные причинно - следственные связи между функциями ^ и отображает их на организационно-технические средства O и временные интервалы реализации H, т.е. C O H. Жирными линиями выделены функции, содержащие акты принятия решений. Представление процесса управления электропотреблением промышленных предприятий с помощью ИЛС отражает неразрывную связь автоматизированной и неавтоматизированной частей системы управления, позволяет получить общую картину ее функционирования. ^ предложено формализованное описание системы электроснабжения промышленных предприятий, выполнен анализ процессов электропотребления и рассмотрены вопросы формирования и поддержания в достоверном состоянии информационной базы управления ими. ^ При управлении электропотреблением промышленных предприятий объектом реализации УВ является электрическая сеть, имеющая иерархическую структуру. Выделяются следующие уровни сети: 1 – вводы электроэнергии в предприятие; 2 – трансформаторные подстанции; 3 – силовые трансформаторы; 4 – группы электроприемников, питающихся от одной секции шин; 5 – группы электроприемников, питающихся от одного фидера; 6 – отдельные энергоемкие потребители электрической энергии. Структура S электрической сети описывается набором бинарных отношений ( дуг )  , где  – множество элементов ( узлов ) на j-м уровне сети,  .Данное описание электросети положено в основу формализации СЭПП. При этом узлам и дугам сети ставятся в соответствие компоненты вектора ( параметры и характеристики состояния ОУ ) X = { Pогр , Pi j (t),  , yi j, ki j,  ,  , Qi j (t),  ,  , Gi j, Ri j, Ui j мин , Ui j макс , Ui j (t), I j , J, Wn , wn , Пn , N,    Lnm , Mn ,    V }.Здесь Pi j (t) и  – соответственно активная мгновенная и получасовая ( усредненная за 0,5 часа ) нагрузка i-го узла j-го уровня электросети; Pогр – ограничение по активной нагрузке предприятия, вводимое энергоснабжающей организацией, в качестве которого в нормальных условиях функционирования предприятия выступает заявленная им мощность РS ; yi j – оценка удельного ущерба от простоя i-го потребителя - регулятора ( ПР ) активной нагрузки j-го уровня сети: ущерб от простоя рабочих, плата за фонды и амортизационные отчисления на отключаемое оборудование, расходы на оплату за мощность, издержки от разрушения производственного процесса, вызванного отключением ПР ( при кратковременном отключении ПР составляющая ущерба, связанная с разрушением производственного процесса, отсутствует ввиду наличия накопителей продукции ); ki j = i j i j i j, где i j = 1, если i-й ПР j-го уровня сети может быть использован для регулирования нагрузки, i j = 1, если ПР включен и i j = 1, если рекомендуется для регулирования нагрузки, 0 – в противных случаях; I j – количество ПР для регулирования нагрузки на j-м уровне сети; J – количество уровней сети; Wn и wn – интегральный и удельный расходы электроэнергии при заданном объеме продукции Пn по n-му объекту планирования; N – количество подразделений; Qi j (t) и  – соответственно реактивная мгновенная и усредненная ( обычно за 0,5 часа ) нагрузка i-го узла j-го уровня сети;  и  – соответственно минимально и максимально допустимые значения реактивной мощности предприятия ( дифференцированные по времени суток );  – мощность батарей конденсаторов ( БК ), размещенных в i-м узле j-го уровня сети; Gi j – количество секций в БК, установленной в i-м узле j-го уровня сети;  – булева переменная, равная 1, если осуществляется воздействие на gi j - ю секцию i-й БК j-го уровня, и 0 – в противном случае; Ui j (t) – напряжение в i-м узле j-го уровня сети; Ri j – активное сопротивление i-го участка j-го уровня сети; Ui j мин и Ui j макс – минимально и максимально допустимые значения напряжения в i-м узле j-го уровня сети ( в соответствии с принятыми нормативами );  – значение l-й характеристики технического состояния m - го технологического агрегата, размещенного в n - м подразделении;  и  – соответственно минимально и максимально допустимые значения l-й характеристики технического состояния m-го агрегата n-го подразделения; Mn – количество технологических агрегатов (оборудования ) в n-м подразделении; L nm – количество характеристик технического состояния m-го агрегата n-го подразделения;  – значение v-го параметра качества изделий;  и  – соответственно минимально и максимально допустимые значения v-го параметра; V – количество контролируемых параметров качества изделий.В целях повышения надежности функционирования электрические сети предприятий эксплуатируются по древовидным структурам. ^ В результате анализа активных нагрузок промышленных предприятий установлено, что процесс их изменения может быть представлен в виде модели  , t = r ∆t, r = 0, …, R, где  – тенденция изменения активной нагрузки в среднем ( тренд ), а  – стационарный случайный процесс ( остаток ) с нулевым средним.Тогда при линейной аппроксимации тренда на интервалах времени между измерениями ошибка, вызванная дискретизацией измерительной информации, для ∆ t = 3 - 5 мин не выходит за пределы ± ( 0,1 - 0,2 ) %, а оценка случайной составляющей погрешности, вычисленной по критерию максимально вероятного в интервале интерполяции значения среднеквадратической ошибки, составляет ± ( 0,3 - 0,4 ) %. При указанных выше интервалах дискретности измерительной информации среднеквадратическая погрешность вычисления активных получасовых нагрузок составляет ± ( 0,05 - 0,2 ) % для метода Симпсона и ± ( 0,2 - 0,5 ) % для метода трапеций. Аналогичные результаты получены и для реактивных нагрузок. При техническом учете электроэнергии с точностью ± 2,0 %, принятой в настоящее время, и использовании для измерения нагрузок приборов общепромышленного назначения с пределами допустимой погрешности ± 1,0 %, а для коммутации и аналого - цифрового преобразования сигналов серийно выпускаемых устройств с точностью не хуже ± 0,3 % с учетом погрешности дискретизации нагрузок алгоритмическая погрешность должна находиться в пределах ± ( 1,5 - 1,6 ) %. Такое ограничение на величину алгоритмической погрешности позволяет для усреднения электрических нагрузок использовать метод трапеций и обеспечить при этом их прогнозирование на интервалы времени, достаточные для формирования и реализации энергодиспетчером решений по управлению режимами электропотребления предприятия. Для коммерческого учета электроэнергии необходима более высокая точность измерения активных нагрузок ( как правило, не ниже 1,0 % ). Поэтому для их измерения рекомендуется использовать приборы 0,5 S и 0,2 S классов точности. Алгоритмическая погрешность при этом не должна выходить за пределы ± ( 0,7 - 0,8 ) %. В данном случае для снижения требований к точности прогноза для усреднения нагрузок необходимо использовать метод Симпсона. Исходя из проведенного анализа погрешности контроля электрических нагрузок промышленных предприятий, интервал дискретности их измерения целесообразно принять равным пяти минутам. Выбор этого интервала существенно влияет и на точность прогноза. Так, например, при его увеличении с 5 до 7 минут ошибка прогноза возрастает в 1,6 раза. ^ Для устранения грубых ошибок в измерениях не всегда можно применять классические статистические методы, а робастные и непараметрические методы, как правило, не удовлетворяют по временным характеристикам. К тому же эти методы лишь констатируют наличие аномальных измерений и не позволяют восстановить потерянную информацию. Поэтому обнаружение и исключение аномальных измерений осуществляется на основе применения искусственной нейронной сети ( ИНС ), формирующей в процессе обучения на выходах образ фактических значений измеряемых величин. Периодически происходит сравнение фактических значений измеряемых величин с их значениями на выходах сети. В случае появления аномальных измерений, возникающих вследствие аварий в СЭПП, используются сигналы с выходов сети. При изменении характера электропотребления предприятий осуществляется переобучение сети с целью формирования на ее выходах нового образа измеряемых величин. В результате экспериментов выбрана трехслойная ИНС с числом нейронов, равным в нулевом ( входном ) и во втором ( выходном ) слоях количеству измеряемых величин M, а в первом ( скрытом ) слое – 2,5 M, с полным набором синаптических связей, позволяющих учесть корреляцию между показаниями, снимаемыми с датчиков, и тем самым обеспечивающих надежное функционирование сети, более адекватное восстановление потерянной и искаженной измерительной информации. Количество нейронов в первом слое определено путем их последовательного наращивания до получения удовлетворительных характеристик процесса обучения. Нейроны нулевого слоя служат точками разветвления и никаких вычислений не выполняют. Активационной функцией нейронов скрытого и выходного слоев сети является сигмоидальная функция f (u) = 1 / (1+ e – au), где a – некоторый характерный параметр, определяемый в процессе обучения нейросети; u – взвешенная сумма входных сигналов сети. Для корректировки весов связей нейронов используется алгоритм Коши. Время обучения сети на ПЭВМ с процессором Celeron 1800 для 200 входных сигналов ( образов ) при 50 наборах значений обучающей последовательности и числе итераций обучения, изменяющихся в пределах 1000 - 1500, составляет 15 - 18 с. Нормирование входных сигналов позволяет несколько сократить время обучения и исключить ошибки при обучении и работе сети. Периодичность переобучения сети устанавливается в зависимости от изменения характера электропотребления предприятия и обычно составляет от недели до нескольких месяцев. Ошибки восстановления истинных значений входных сигналов на выходе ИНС для наборов данных, не содержащих грубых измерений, не превышают ± ( 2,3 - 2,5 ) % и содержащих – ± ( 4 - 5 ) % от их максимальных значений. Результаты тестирования ИНС по активной и реактивной нагрузкам одного из вводов электроэнергии в предприятие представлены в табл. 1. Таблица 1 Результаты тестирования ИНС
Примечания: , / , – значения входных / выходных данных нейросети; параметр a в выражении сигмоидальной функции принят равным 1 В последней строке таблицы приведены результаты работы сети на входных данных, содержащих грубые ошибки. ^ приведены математические постановки и методы решения взаимосвязанного комплекса задач, а также диалоговые процедуры управления электропотреблением промышленных предприятий. ^  Методика нормирования электропотребления. Методика основана на построении кривых  и  ,  , описывающих удельное потребление  и фактический расход  электроэнергии при заданных ( обычно в нормо - часах ) объемах  продук-ции, производимой объектами планирования, на отрезках  , где  и  – границы планирования ( рис. 4 ).Анализ экспериментальных данных подтвердил возможность использования для всех уровней производственной иерархии зависимости вида  , где    – оценки параметров модели для n-го объекта, полученные путем обработки данных  по фактическим удельным расходам электроэнергии за прошлый период ( месяц и квартал ).По аналогии с зависимостью  осуществляется построение нормообразующих моделей  , где  ,  ,  – оценки параметров модели для n-го объекта, вычисленные по статистическим данным  (Пn)  , характеризующим рациональное потребление им электрической энергии.На основе зависимостей  по соотношению  определяется плановое потребление электроэнергии n-м объектом. При большой дисперсии  в качестве планового электропотребления принимается верхняя доверительная граница нормообразующей модели.^ сти. Графики строятся путем усреднения ансамблей реализаций активной мощности ( нагрузок ) по потребителям электроэнергии за истекший период ( месяц и квартал ). При отсутствии реализаций, лежащих выше усредненной по исходному ансамблю, данная реализация принимается за нормативную. В противном случае реализации, лежащие выше нее, отбрасываются, и производится усреднение по оставшимся в ансамбле реализациям. Полученная реализация выступает в качестве нормативной. Поскольку характер графиков нагрузок зависит от дня недели, то последние разбиваются на группы ( классы ) по степени «близости». В качестве признаков классификации выступают коэффициенты неравномерности и заполнения графиков электрических нагрузок. ^ - диспетчерского управления электропотреблением промышленных предприятий. Постановка задачи. Необходимо минимизировать совокупность технико - экономических критериев:
|
отлично
2 