CC BY
72
СУДОСТРОЕНИЕ И СУДОРЕМОНТ
УДК 629.12
В. М. Приходько,
канд. техн. наук, доцент, СПГУВК;
М. Л. Ивлев,
канд. техн. наук, филиал «Севмаш ВТУЗ» СПбГМТУ;
И. В. Приходько,
аспирант,
СПГУВК
МЕТОДИКА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ СУДОРЕМОНТНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ
FORECASTING TECHNIQUE EFFICIENCY OF THE POWER CONSUMPTION OF
THE SHIP-REPAIR ENTERPRISE
На основе анализа графиков нагрузки судоремонтного предприятия предложена методика прогнозирования величины заявленной мощности, базирующаяся на обработке статистических данных предыдущих периодов и планируемых основных производственных и прогнозируемых природных факторов. Методика отличается простотой, а ее применение позволяет с достаточной точностью определить планируемые величины, используемые предприятием в расчетах с энергоснабжающей организацией, избегая при этом применения к предприятию штрафных санкций за отклонения фактических объемов потребления от планируемых.
On the basis of the analysis of production schedules of the ship-repair enterprise the technique of forecasting of the declared capacity amount, based on processing of the statistic data of the previous periods and planned basic industrial and predicted natural factors is offered. The technique is simple and its application allows with sufficient accuracy to define the planned amount used by the enterprise in calculations with power supplying organization, avoiding thus application of penal sanctions to the enterprise for deviations of actual volumes of consumption from the planned.
Ключевые слова: эффективность, методика прогнозирования, электропотребление, судоремонтное предприятие, корреляционные функции, узлы нагрузки, потребители электроэнергии, графики электрической нагрузки, корреляционные коэффициенты.
Key words: efficiency, a forecasting technique, power consumption, the ship-repair enterprise, correlation functions, loading nodes, consumers of the electric power, a drawing of electric loading, correlation factors.
ЕЛЬЮ прогнозирования является установление плановой величины заявленной активной мощности су-
ки взаимоотношений потребителя и энергоснабжающей организации, подразумевающей в том числе возможность корректировки величины заявленной мощности на следующий расчетный период.
доремонтного предприятия, используемой при расчетах с энергоснабжающей организацией. Данный прогноз является оперативнотактическим (за расчетный период при прогнозировании принимается один месяц) и не предназначен для целей долгосрочного прогнозирования. Указанный расчетный период принимается исходя из сложившейся практи-
Для разработки методики прогнозирования проведем анализ электропотребления как отдельного производства, так и судоремонтного предприятия в целом с целью определения пригодности результатов такого анализа для решения поставленной задачи [1, с. 25-28].
Выпуск 1
Эффективность мероприятий по планированию, оптимизации и управлению электропотреблением определяется достоверностью выявленных тенденций изменения графиков нагрузки отдельных узлов системы электроснабжения предприятия, их взаимной коррелированности. В связи с этим возникает необходимость экспериментальной оценки этих зависимостей, определение достоверных математических моделей графиков нагрузки.
В работе приводятся результаты определения и анализа статистических характеристик групповых графиков нагрузки узлов системы электроснабжения стапельного цеха судоремонтного предприятия, экспериментальное определение корреляционных и взаимных корреляционных функций этих узлов нагрузки, выявление зависимостей параметров этих функций от типа потребителей электрической энергии, соотношения их мощностей и режима работы, характера технологического процесса предприятия [2].
Характерной особенностью судоремонтных предприятий является существенная зависимость графиков электрической нагрузки системы электроснабжения от характера технологического процесса, этапа выполнения производственного графика, зоны рабочей смены, потребителей электроэнергии, подключенных к узлам нагрузки системы, их мощности, количества и режимов работы. Как показали экспериментальные исследования, наблюдается также взаимная зависимость изменения графиков нагрузки узлов системы электроснабжения, что объясняется взаимной
согласованностью всех этапов производственного процесса.
Определение характера этих зависимостей для судоремонтного предприятия путем анализа индивидуальных графиков нагрузки отдельных потребителей электрической энергии представляет собой очень сложную задачу вследствие большого количества рабочих производственных участков и значительного числа потребителей электроэнергии, имеющих случайный режим работы. Поэтому в данных условиях целесообразно экспериментальное определение корреляционных характеристик графиков нагрузки отдельных узлов системы электроснабжения [3].
Для анализа выделена часть системы электроснабжения, содержащая шесть узлов: ТП-1, ТП-2, ТП-3, ТП-4, ТП-7, ТП-26. В зависимости от режима работы потребители электроэнергии каждого узла системы отнесены к одной из трех групп:
1-я — потребители с резкопеременным характером работы (сварочное оборудование);
2-я — потребители с постоянным режимом работы (освещение, станки, преобразователи);
3-я — потребители с эпизодическим режимом работы (подъемно-транспортные механизмы, краны, прессы).
В табл. 1 приведены суммарные мощности потребителей электроэнергии узлов нагрузки, а также соотношение мощностей каждой из указанных групп потребителей в процентах к полной мощности узла.
Таблица 1
Параметры узлов нагрузки системы электроснабжения судоремонтного предприятия
т
|68>
№ п/п Подстанция Мощность нагрузки, кВт Соотнесение мощности по группам потребителей, % Характеристики случайного процесса электропотребления
1 2 3 М [р], кВт 0[ р], кВт а, с-1 соТ о
1 ТП-1 1100,0 78,2 9,6 12,2 140,2 262,9 0,052 0,079
2 ТП-2 847,0 23,9 24,9 51,5 504,2 2200,0 0,032 0,102
3 ТП-3 1120,6 20,8 32,6 46,6 301,4 4055,0 0,036 0,092
4 ТП-4 2390,5 41,2 47,3 11,5 544,8 1008,9 0,031 0,148
5 ТП-7 542,0 75,7 23,1 1,2 157,6 148,2 0,028 0,159
6 ТП-26 1491,0 58,0 36,6 5,4 248,5 679,1 0,035 0,085
Проведенные исследования показали, что графики нагрузки узлов системы электроснабжения судоремонтного предприятия являются нестационарными случайными процессами как по математическому ожиданию, так и по дисперсии. Однако при установившемся характере производственного цикла в нестационарном графике нагрузки можно выделить участки стационарности продолжительностью 30...90 мин.
Важнейшими характеристиками, необходимыми для рационального построения схемы электроснабжения, прогнозирования и управления электропотреблением, являются среднее значение, дисперсия и коэффициенты корреляции графиков нагрузки [4]. Для всех узлов нагрузки системы установлены зависимости изменения дисперсии колебаний нагрузки в течение суток и связь ее со средним значением электропотребления. Характерный график изменения среднего значения потребляемой активной мощности М [р] и дисперсии 0[р] во времени (узел 4) показан на рис. 1. Видно, что изменение дисперсии колебаний пропорционально изменению среднего значения электропотребления. Значения среднего М[р] и дисперсии В[р] в режиме максималь-
ных нагрузок предприятия для каждого из исследуемых узлов представлены в табл. 1. Матрица коэффициентов корреляции Я.[р] потребления активной мощности узлов нагрузки в режиме максимума системы электроснабжения имеет вид:
№ 1 2 3 4 5 6
1 1 -0,29 0,28 0,20 0,21 -0,14
2 1 0,35 0,78 -0,33 0,60
3 1 0,18 0,40 0,60
4 1 -0,22 0,18
5 1 0,56
6 1
Математическое ожидание М^[р] и дисперсия ^г[р] суммарной нагрузки системы электроснабжения, состоящей из п узлов, равны
1=1
А [р]= Е А И+22Х И-
/=1 ;</
Следовательно, наличие положительной корреляции приводит к увеличению суммарных колебаний нагрузки системы. Отрицательный коэффициент корреляции, наобо-
Рис. 1. График измененияМ[р] и ^[р]
Выпуск 1
рот, снижает суммарную дисперсию нагрузки предприятия. Этот фактор необходимо учитывать при планировании электропотребления и оперативном управлении режимами.
На рис. 2 в качестве примера приведены нормированные корреляционные функции первого ^(т), пятого ^5(т) и шестого ^6(т) узлов системы. Корреляционные функции всех графиков нагрузки имеют одинаковый характер изменения и могут быть аппроксимированы стандартной кривой вида
Щт) = ештС08р.т.
Параметры кривой а. и р. для каждого узла представлены в табл. 1. Анализ корреляционных функций показал явную зависимость этих параметров от соотношения мощностей различных типов потребителей узла нагрузки, имеющих различный режим работы. Причем чем большую долю в составе потребителей электроэнергии составляют сварочные преобразователи и оборудование, тем более существенно влияние экспоненци-
альной и косинусоидальной составляющих, тем быстрее происходит убывание функции. Исследования показали, что прогнозирование электропотребления для таких узлов нагрузки с достаточной для практики точностью возможно лишь на интервале 10.15 мин.
Возможность оптимальной организации совместного режима работы электрооборудования узлов нагрузки системы с целью выравнивания графиков нагрузки и снижения расхода электроэнергии определяется типом взаимных корреляционных функций, характеризующих процесс взаимного влияния электропотребления узлов нагрузки системы электроснабжения. Для системы электроснабжения судоремонтного предприятия корреляция между всеми узлами оценивается однотипными взаимными корреляционными функциями. Для примера на рис. 3 приведены нормированные взаимные корреляционные функции ^23(т), Л24(т), ^34(т). Анализ взаимных корреляционных функций показывает взаимозависимость процессов электропотребления системы элект-
В
|0>
Рис. 2. Нормированные корреляционные коэффициенты
Рис. 3. Нормированные взаимные корреляционные коэффициенты
роснабжения судоремонтного производства, что характеризуется согласованностью циклов производственного процесса предприятия. Характерно также совпадение максимумов взаимных корреляционных функций. В соответствии с правилами суммирования случайных процессов корреляционная функция электропотребления всего предприятия рассчитывается по формуле, аналогичной для дисперсии группового графика нагрузки:
к(т)=Хк^+2ХкМ
1=1 і<у
где К.(т) и К(т) — соответственно корреляционная и взаимная корреляционная функции.
В результате проведенного анализа электропотребления цеховых подстанций (узлов нагрузки) можно сделать следующие выводы:
1. Экспериментально полученные корреляционные и взаимные корреляционные функции показали зависимость параметров этих функций от типа потребителей электрической энергии и вида технологического процесса.
2. Определены интервалы корреляции корреляционных функций, позволяющие с достаточной для практики точностью осуществлять прогнозирование и принятие решения по оперативной коррекции режимов предприятия. Для исследованного предприятия интервалы корреляции равны 10.15 мин.
3. Знание корреляционных и взаимных корреляционных функций позволит использовать их при планировании, прогнозировании и оперативно-диспетчерском управлении электропотреблением судоремонтного предприятия.
Выпуск 1
В качестве исходных данных для обработки и анализа были использованы полученные сведения о суточном потреблении активной мощности предприятием с усреднением за каждые полчаса. Вид суточного графика электропотребления показан на рис. 4.
Как следует из графика, в качестве исходных данных могут быть использованы уровни потребляемой предприятием в целом мощности, причем для каждых суток имеются усредненные данные за 48 получасовых отрезков времени [5, с. 16-19].
Совместное рассмотрение массива таких графиков, полученных для рабочих дней, позволяет сделать вывод об идентичности их
формы, одинаковом времени расположения точек максимумов и минимумов нагрузки, что объясняется неизменностью времени начала и окончания рабочего дня и перерывов в течение рабочего дня. Выходные (нерабочие) дни могут быть исключены из рассмотрения, так как потребление мощности в такие дни заметно ниже, чем в рабочие, и не может влиять на установление величины заявленной мощности [6]. Для проведения анализа были рассмотрены графики электропотребления за период, составляющий 3 месяца, и путем усреднения получен обобщенный усредненный график электропотребления предприятия. Параметры этого графика приведены в табл. 2.
Таблица 2
Параметры усредненного графика потребления мощности
Точка измерения 1 1 2 3 4 5 6 7
Мощность, кВт 2 6683 6562 6732 6740 6772 6863 6888
1 8 9 10 11 12 13 14
2 6949 7123 7262 7296 7590 7570 7806
1 15 16 17 18 19 20 21
2 8356 10 455 13 100 13 842 14 416 13 667 13 930
1 22 23 24 25 26 27 28
2 14 074 13 447 11 365 9922 10 100 11 918 12 967
1 29 30 31 32 33 34 35
2 12 540 12 104 11 807 11 633 10 835 9689 8999
1 36 37 38 39 40 41 42
2 8914 8935 8812 8690 8417 8347 8327
1 43 44 45 46 47 48
2 8540 8479 8369 8274 7931 7747
Под «точкой измерения» в данной таблице понимается временной интервал, за который производится усреднение данных по потреблению мощности, при этом точке «1» соответствует временной интервал от 00 ч 01 мин до 00 ч 30 мин, точке «2» — интервал от 00 ч 31 мин до 01 ч 00 мин и др.
На основе анализа графиков нагрузки судоремонтного предприятия разработана методика прогнозирования величины заявленной мощности, базирующаяся на обработке статистических данных предыдущих периодов и планируемых основных производственных и прогнозируемых природных факторов.
Список литературы
1. Курин Б. И. Прогнозирование электропотребления многономенклатурных производств на основе анализа продолжительных временных рядов в условиях нестабильных объемов выпуска продукции / Б. И. Курин, О. Е. Лагуткин // Промышленная энергетика. — 2003. — № 5.
2. Кильдишев Г. С. Анализ временных рядов и статистика / Г. С. Кильдишев, А. А. Френкель. — М.: Статистика, 1973.
3. Гмурман В. И. Теория вероятностей и математическая статистика / В. И. Гмурман. — М.: Высш. шк., 2002.
4. Гордеев В. И. Регулирование максимума нагрузки промышленных электрических сетей /
В. И. Гордеев. — М.: Энергоатомиздат, 1986.
5. Ивлев М. Л. Прогнозирование электропотребления промышленного предприятия / М. Л. Ивлев, А. И. Черевко // Вопросы технологии, эффективности производства и надежности: сб. ст. — Северодвинск: РИО СевмашВТУЗа , 2004. — Вып. № 20.
6. Электрические нагрузки промышленных предприятий // С. Д. Волобринский [и др.]. — Л.: Энергия, 1971.
УДК 627.2 В. Г. Никифоров,
д-р техн. наук, профессор, СПГУВК;
А. В. Бурков,
канд. экон. наук, доцент, СПГУВК
ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ ПОРТОВ И ФЛОТА ЕВРОПЕЙСКОГО ВНУТРЕННЕГО ВОДНОГО ТРАНСПОРТА
TENDENCIES IN EUROPEAN INLAND PORTS AND FLEET DEVELOPMENT
Статья посвящена актуальным тенденциям развития европейских портов и флота внутреннего водного транспорта. В частности, показаны примеры выкупа морскими портами территорий для развития внутренних портов, а также технологии логистики с участием портопунктов перевалки контейнеров. Рассмотрены классификация, возрастной состав и некоторые современные проекты судов внутреннего плавания Голландии.
The article is devoted to the particular tendencies of development of European inland ports and fleet. There are some examples shown to describe the landlord schemes for inland ports development, where sea-ports participate; and logistical technologies of cargo transportation through Container Transfer Points. Inland fleet classification, its age structure and some up-to-date projects of Dutch inland vessels have given as well.
Ключевые слова: внутренний водный транспорт, порт, терминал, флот, интермодальная совместимость, землевладение для развития территорий, портопункт перевалки контейнеров, классификация внутреннего флота, возрастная структура флота, проект судна.
Key words: inland waterway transport, port, terminal, fleet, intermodality, landlord in hinterland, Container Transfer Point, inland fleet classification, fleet age structure, vessel’s project.
Выпуск 1
