Определение показателей энергоэффективности нефтеперерабатывающего предприятия Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

«

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ

ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТИ НЕФТЕПЕРЕРАБАТЫВАЮЩЕГО ПРЕДПРИЯТИЯ

Лахов Юрий Александрович, Санкт-Петербургский государственный, университет аэрокосмического приборостроения, г. Санкт-Петербург

E-mail: yuristwell@yandex.ru

Аннотация. В основе работы лежит создание общей стратегии управления энергоэффективностью на каждом иерархическом уровне предприятия при помощи адаптированной системы сбалансированных показателей.

В статье предложены методы расчета показателей энергоэффективности в условия неполной информации и отсутствия ретроспективных данных. Для определения индикаторов используется программно математический пакет MatLab.

Ключевые слова: энергоэффективность, энергоменеджмент, система сбалансированных показателей, нейро-нечеткая логика, генетические алгоритмы.

В статье предложено рассмотреть различные методики оценки энергоэффективности системы электроснабжения нефтеперерабатывающего предприятия, позволяющие дать полную картину состояния, уровня эксплуатации, техническую эффективность используемых на предприятии топливно - энергетических ресурсов. Для решения проблемы управления энергоэффективностью на нефтеперерабатывающем предприятии будут предложены различные методики, такие как: система сбалансированных показателей, системный подход, бенчмаркинг, система жизненных циклов оборудования (CALS - технология в энергоснабжении), энергоанализ, энергоменеджмент, метод анализа иерархий, метод экспертных оценок.

Для определения показателей энергоэффективности в условия неполной информации и отсутствия ретроспективных данных предприятия будет использован программно - математический пакет Matlab Fuzzy Logic Toolbox и GA Algorithms.

Полученные результаты показателей энергоэффективности будут

»

198

использованы в одной из «четырех основных проекции» адаптированной системы сбалансированных показателей нефтеперерабатывающего предприятия, так называемой - технической, включающей в себя энергоменеджмент, как основной в этом векторе, для анализа деятельности предприятия в области энергосбережения и оптимизации его энергетического хозяйства (качество энергии).

Заводы по переработке нефти характеризуются по варианту переработки нефти и ее глубине. На этапе проектирования НПЗ определяет выбор тех или иных технологий для получения соответствующей товарной продукции. Варианты переработки нефти: топливный, топливно - масляный и топливно -нефтехимический. Глубина переработки нефти - выход нефтепродуктов в расчете на нефть, в % по массе за минусом топочного мазута и газа.

На сегодняшний день границы между профилями стираются, предприятия становятся более универсальными. В российской нефтеперерабатывающей промышленности выделяют три профиля заводов по переработке нефти, в зависимости от схемы нефтепереработки:

- топливный,

- топливно-масляный,

- топливно-нефтехимический.

На НПЗ топливно-нефтехимического профиля помимо различных видов топлива и углеродных материалов производится нефтехимическая продукция: полимеры, реагенты и т. д. [1]

Набор установок включает в себя: установки для производства топлив и установки для производства нефтехимической продукции (пиролиз, производство полиэтилена, полипропилена, полистирола, риформинг направленный на производство индивидуальных ароматических углеводородов и.т.д.). По топливно - нефтехимической схеме работают Киришинефтеоргсинтез, Нижнекамскнефтеоргсинтез, Салаватнефтеоргсинтез, Орскнефтеоргсинтез, Ангарская НХК, Ярославнефтеоргсинтез. [8]

Оценка энергоэффективности каждого конкретного предприятия или отдельно взятой отрасли требует индивидуальной методики анализа и зависит, в первую очередь, от особенностей технологических процессов. В анализе должны использоваться физические и экономические методы. Физические методы основаны на общих данных об энергопользовании на предприятии, включая суммарное потребление энергии и его распределение по отдельным объектам. Сравнение указанных цифр с базовыми и нормативными позволяет увидеть основные отклонения и провести первичную оценку энергоэффективности. При этом следует определить те факторы, которые влияют на энергопользование на данном предприятии (например, сезонные колебания температур) и выявить наименее эффективные с точки зрения энергопотребления объекты и системы.

Методы экономического анализа позволяют рассчитать потери от нерационального использования топливно-энергетических ресурсов и выработать конкретные рекомендации по повышению энергоэффективности. [1]

Показатели энергоэффективности предприятия обычно зависят от большого числа факторов (часто противоположных):

- выполнение эксплуатационных целей;

- работы по техническому обслуживанию (эффективность и надежность оборудования);

- применяемые технологии;

- стандарты проектирования;

- культура и профессиональные знания;

- достижение баланса мощности, прибыли, энергозатрат.

Не существует одного единственного фактора, определяющего состояние всей энергосистемы. Условия эксплуатации постоянно меняются. Обеспечение энергоэффективности требует постоянного внимания ко всему комплексу факторов. В результате показатели энергоэффективности зачастую ухудшаются из-за бюджетных ограничений и стремления получить краткосрочную прибыль, энергия часто «ускользает сквозь пальцы».

Универсального решения не существует. Для достижения стабильной энергоэффективности требуется подход, сочетающий технологии и соответствующие процедурные и хозяйственные меры, который находит отражение в новых стандартах по управлению производством и потреблением энергии и выбросами СО2 (например, ISO 50001). Конкретные точечные решения обычно просты и хорошо известны, однако, общий процесс управления представляет собой более сложную картину.

В основе проблемы лежит контроль: как на управленческом уровне (использование технологических данных для анализа эффективности и реализации мероприятий, направленных на улучшения), так и на эксплуатационном уровне (использование современных методов контроля для приближения к нормам энергоэффективности). Точные и достоверные данные об измерении энергии на предприятии вместе с распределенной системой управления и сервером архивных технологических данных становятся фундаментом для построения последовательной концепции управления производством и потреблением энергии. [3]

Основная идея решения управленческой проблемы повышения уровня энергоэффективности заключается в последовательном применении системного подхода к энергоменеджменту. Таким образом, дополнительные возможности повышения уровня энергоэффективности могут быть получены на основе применения стандартной методологии PDCA (Plan-Do-Check-Act), свойственной всем хорошо известным международным стандартам (ISO 9001, 14001 и др.).

Сбалансированная система показателей эффективности является новой схемой, которая включает в отчетность показатели стратегического развития предприятия.

Сбалансированная система, тем не менее, нечто большее, чем новый подход к оценке. Уже многие предприятия используют ее как центральную организационную схему процессов управления. Первоначально предприятие может разработать свою систему с довольно узким набором задач: сформулировать ясную концепцию стратегии, прийти к единому мнению о способах ее реализации и довести ее до сведения всех сотрудников компании.

Но истинная значимость сбалансированной системы показателей проявляется тогда, когда происходит ее трансформация из системы оценок в систему управления.

Сбалансированная система показателей эффективности заполняет тот пробел, который существует в большинстве управленческих систем, — отсутствие обратной связи по вопросам стратегии компании. Менеджмент, поставивший во главу угла ССП, предоставляет компании возможность систематизировать и концентрировать свои усилия на выполнении долгосрочной стратегии. При условии именно такого применения система становится основой управления предприятиями информационной эпохи.[2]

Основополагающим методом является то, что ключевые показатели энергоэффективности должны быть четко связаны со стратегическими целями организации и, следовательно, помогать контролировать выполнение стратегии. По классической схеме ССП в данной разработке приняты четыре «основные проекции» стратегии:

- люди - обучение персонала и развитие;

- техническая - качество энергии (энергоменеждмент);

- технологическая - внутренние технологические процессы;

- финансовая - прибыль предприятия.

Ключевая задача - заставить эту программу работать и приносить ощутимый экономический эффект. Для этого необходимо выстроить грамотную систему мониторинга, контроля и обработки данных, что является залогом успешного развития линии энергосбережения и повышения качества работы всех систем предприятия. Ниже приведены показатели энергоэффективности которые уже применяются для определения конкурентоспособности предприятия:

- индекс энергоемкости,

- индекс эффективности ремонтных затрат,

- индекс эффективности персонала,

- индекс эффективности ремонтного персонала,

- индекс эффективности не ремонтного персонала,

- индекс эффективности не энергетических затрат,

- индекс объемного увеличения,

- индекс выбросов углерода.

Показатели эффективности используются для сравнения показателей нефтеперерабатывающего предприятия с показателями аналогичных заводов в том же географическом регионе. Важно, чтобы на каждом уровне предприятия были разработаны и внедрены свои показатели.

Также, в соответствии с иерархической структурой предприятия, должны быть определены, так называемые границы системы для мониторинга:

- нижний уровень (пример: насос-двигатель, вентиляционная установка, печь);

- средний уровень (пример: установка, объект);

- верхний уровень (пример: предприятие).

Эти показатели должны отвечать задачам управления каждого уровня. Так, на уровне предприятия задача управления - это оптимизация энерготехнологической эффективности, то есть повышение эффективности производственно-технологических процессов, снижение потребления энергоресурсов по каким-то конкретным установкам, объектам.

В качестве примера можно привести удельную норму расхода электрической энергии на тонну произведенной продукции или кубический метр перекаченной жидкости для насосной установки. Систему показателей нужно разрабатывать не просто для того, чтобы она была задокументирована, - она должна реально использоваться. Для этого показателей не должно быть слишком много.

Рекомендуемое количество показателей на верхнем уровне - это 7 плюс-минус 2, не больше, на среднем уровне - примерно столько же. Этого вполне достаточно для функций управления. Если спуститься на уровень ниже -необходимо не избыточное, но достаточно большое количество показателей для исследования и принятия управленческих решений.

На уровне предприятия тоже должна быть выстроена иерархия контроля: свои обобщающие показатели контроля для главного инженера, более детализированные - для мастеров участков, начальников смен и. т. д.

Практика показывает, что нужно разрабатывать системы показателей энерготехнологической эффективности с учетом показателей, принятых в международной и отраслевой практике.

Хороший пример - это использование данных в нефтепереработке: применение для расчета показателей энерготехнологической эффективности тех же данных, которые используются для расчета индекса предприятия нефтепереработки по методике Соломона. Это отраслевая привязка, которая позволит сравнить предприятие с другими по отрасли или лучшими по миру и

даст дополнительную возможность для аналитики. [4]

Широкое распространение получила концепция бенчмаркинга энергоэффективности, которая заключается в распространении передового опыта и лучших достижений как в промышленности, так и для предприятий с различными видами деятельности и любой формы собственности. При этом важную роль играют организационные и стимулирующие факторы, влияющие на уровень эффективности функционирования промышленных предприятий в сфере энергосбережения.

Широкое применение бенчмаркинга привело к появлению различных методик. Одна из фундаментальных работ была посвящена преимуществам в конкурентоспособности компаний вследствие использования бенчмаркинга.

Бенчмаркинг энергоэффективности - процесс сбора, анализа информации для оценки и сравнения эффективности использования топливно-энергетических ресурсов рядом объектов или в пределах одного объекта. Объектами могут быть процессы, здания или промышленные предприятия.

Бенчмаркинг может быть внутренним между объектами в рамках одной организации или внешним - между конкурирующими объектами в зависимости от конфиденциальности.

Бенчмаркинг энергоэффективности имеет различные цели, среди которых:

- повышение уровня информированности об уровне энергоэффективности объектов в одном классе для стимулирования процессов по внедрению энергосберегающих мероприятий;

- определение целей по повышению уровня энергоэффективности;

- определение и наблюдение за динамикой изменения уровня энергетической эффективности объектов в классе, и связанные с этим лучшие практические меры.

В соответствии с европейским стандартом, бенчмаркинг энергоэффективности применяется для оценки удельного энергопотребления и, в случае внедрения энергосберегающих мероприятий, может измениться технология и менеджмент, что потребует новых оценок. Бенчмаркинг энергоэффективности жестко связан с энергоменеджментом, энергоаудитом и методами вычисления уровня энергоэффективности. [8]

Необходимо рассмотреть положительные и отрицательные положения иерархической системы энергопотребления предприятия.

Существует две системы классификации объектов: иерархическая и фасетная. При иерархической системе множество объектов разбивается на соподчиненные подмножества. Каждый объект на определенном уровне характеризует конкретное значение выбранного признака классификации. Для последующей классификации нужно задать новые признаки. Количество уровней классификации называется глубиной классификации. Плюсы: простота

построения, использование независимых классификационных признаков в различных ветвях иерархической структуры. Минусы: жесткая структура -сложно ввести изменения, невозможность группировать объекты по заранее не предусмотренным сочетаниям признаков.

Фасетная система - позволяет выбирать признаки классификации (фасеты) независимо друг от друга. Каждый фасет содержит совокупность однородных значений данного классификационного признака. Плюсы: использование большого числа признаков классификации; возможность модификации всей системы без изменения структуры группировок. Минусы: сложность построения - нужно учитывать все многообразие фасетов.

Применение MATLAB Fuzzy Logic Toolbox в определении показателей энергоэффективности нефтеперерабатывающего предприятия.

Применение современного программного обеспечения позволяет более точно по сравнению с другими методиками определить коэффициенты энергоэффективности и значительно сокращает время на соответствующие расчеты. Одним из таких инструментов является система MATLAB, включающая пакет нечеткой логики (Fuzzy Logic Toolbox), а также применение (GA Algorithms) генетических алгоритмов.

Подход, основанный на теории нечетких множеств и генетических, изначально развивался с целью формализации действий оператора, управляющего объектом в условиях неопределенности с использованием нечетких инструкций.

Для анализа нечетких высказываний предложена нечеткая логика, методы которой относятся к так называемым «мягким» вычислениям, основанным на вероятностном подходе. В нечеткой логике введено понятие нечеткой функции и разработана концепция построения нечетких регрессионных моделей. Многочисленные приложения метода показали его эффективность при построении автоматических и автоматизированных систем управления объектами в условиях неопределенности, которые превосходят по скоростным и динамическим характеристикам традиционные информационные системы. [5]

Варьируя значения набора входных переменных, можно получить показатели для оценки эффективности использования различных систем оборудования на нефтеперерабатывающих предприятиях.

При оценке результата вычисления энергоэффективности оборудования необходимо учитывать различные варианты развития событий, то есть проводить разработку сценариев реализации наиболее вероятных или наиболее «опасных» для каких-либо участников условиях и давать оценку финансовых последствий осуществления таких сценариев. Такие сценарии условно можно рассматривать как оптимистичный, пессимистичный и наиболее вероятный. Каждому варианту отвечают свои значения входных переменных. [6]

Предлагается методика, позволяющая объективно оценить уровень качества электроснабжения предприятия и потенциал энергоэффективности на основе нескольких определенных критериев.

Предлагаемая математическая модель может быть применена для различных аспектов деятельности предприятий в направлении улучшения качества электроснабжения:

- во-первых, может быть решена задача сравнения деятельности предприятий в области энергоэффективности по суммарному рейтингу;

- во-вторых, предприятием может быть решена задача оптимизации деятельности в области энергоэффективности.

Для решения данной задачи предполагается целесообразным использование методов искусственного интеллекта, в частности — генетических алгоритмов (ГА). Это обусловлено тем, что ГА устойчивы к локальным экстремумам, а постановка задачи с использованием двоичных переменных характерна для них.

Ниже (как пример) предлагается для реализации оценки показателей энергоэффективности оборудования, определенного иерархического уровня, на нефтеперерабатывающем предприятии следующая таблица нечеткой логики.

Таблица 1

Пример оценки энергоэффективности оборудования предприятия

Шаг алгоритма Результат выполнения шага алгоритма

Определяем переменные, включаемые в математическую модель. Входные переменные: (пример). Потребление электроэнергии (кВт/ч). Производительность (КПД). Срок окупаемости (СО). Жизненный цикл (изношенность оборудования) (ЖЦ). Рентабельность инвестиций в данное оборудование (РИ). Выходная переменная: (пример). Ремонтопригодности оборудования (РПО).

Для каждой переменной задаем функции принадлежности. Все функции трапециевидные или треугольные. Параметры функций подбираются, исходя из смысла переменной. Все переменные, имеют логические значения низкое (low), среднее (middle) и высокое (high). Переменные описываются трапециевидной функцией принадлежности имеют логическое значение yes.

Формирование базы правил системы нечеткого вывода (пример). Если низкий (КПД) или низкий (ЖЦ), то результат низкий. Если средний (КПД) и средний (ЖЦ), то (CO) высокий, то результат средний. Отвергаются системы оборудования со сроком окупаемости более нормы. Если (СО) и (РИ) имеют логическое значение yes, то результат высокий.

Вычисление результата Получение четкого значения результата.

Вероятность точности полученных результатов должна быть достаточно высокой. При различных вариациях входных переменных, можно получить

данные для оценки эффективности различных производственных единиц, уровней, систем на нефтеперерабатывающих предприятиях, даже с возможностью реализации данной информационной системы на других предприятиях.

Такие сценарии условно можно рассматривать как оптимистичный, пессимистичный и наиболее вероятный. Каждому варианту отвечают свои значения входных переменных.

Для основательного анализа и определения показателей энергоэффективности необходимо рассмотреть различные инновационные инструменты и методики. Вполне вероятно, что использование методов расчета при помощи нечетких множеств и генетических алгоритмов, в отсутствии на определенных уровнях предприятия ретроспективных данных, будут давать наиболее истинные значения.

В результате системного анализа исследуемой проблемы были выявлены важные моменты и положения, влияющие на истинную и адекватную оценку энергоэффективности нефтеперерабатывающего предприятия.

Обоснована целесообразность использования в качестве основного инструмента системы сбалансированных показателей.

Литература:

1. Гнедой, Н.В. Энергоэффективность и определение потенциала энергосбережения в нефтепереработке / Н.В. Гнедой, Е.Е. Маляренко; Наукова думка. Киев, 2008. 182 с.

2. Каплан Роберт С. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию / Каплан Роберт С, Нортон Дейвид П. Пер. с англ. - М. Павлова.: ЗАО Олимп-Бизнес, 2003. 304 с.

3. Дэвид Стокилл. Энергоэффективность в перерабатывающей промышленности. Руководство пользователя по стабильной энергоэффективности (в сокращении) / Дэвид Стокилл; Руководство Emerson по энергоэффективности, 2013. 51 с.

4. Агеев, М.К. Новые факторы энергоэффективности. / М.К. Агеев // Независимая газета, НГ- энергия. 2013. 16 окт.

5. Леоненков, А. В. Нечеткое моделирование в среде Matlab и FuzzyTech / А. В. Леоненков; СПб. БХВ - Петербург 2005. 736 с.

6. Семененко, М.Г. Оценка эффективности инвестиционных проектов на основе нечеткой логики / М.Г Семененко, Т.В. Лесина // Финансовая аналитика: проблемы и решения. № 29. C. 63-68. 2011. авг.

7. Розен, В. П. Методология бенчмаркинга для повышения уровня энергоэффективности промышленных предприятий предприятий Украины. / В.П. Розен, Б.Л. Тышевич, Е.Н. Иншеков, П.В. Розен // Проблемы региональной

энергетики. 2012. No 2. С. 73-84.

8. Нефтеперерабатывающий завод (Oil Refinery) - это НПЗ - это промышленное предприятие перерабатывающее нефть, http://forexaw.com/TERMs/Industry/ Plants_and_soobruzheniya