CC BY
7Научно-образовательный журнал для студентов и преподавателей «StudNet» №10/2020
ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ОСНОВНЫХ РЕСУРСОВ ОТОПИТЕЛЬНОЙ КОТЕЛЬНОЙ С ПОМОЩЬЮ ПРИМЕНЕНИЯ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
EVALUATION OF THE EFFICIENCY OF USING THE BASIC RESOURCES OF A HEATING BOILER USING THE APPLICATION OF
SIMULATION MODELING
УДК 51-77
Баймуратов И.Р., магистрант 2 курса, кафедры «Теплогазоснабжение и вентиляция» АСА СамГТУ Россия, г. Самара
Гаврилова А.А., кандидат технических наук, доцент доцент кафедры «Теплогазоснабжение и вентиляция» АСА СамГТУ Россия, г. Самара
Baimuratov I.R., ilnurrifle@gmail.com Gavrilova A.A., ilnurrifle@gmail.com
Аннотация
В статье исследовано влияние используемых ресурсов энергоснабжающего объекта на энергоэффективность производства тепла котельной. Разумное и обоснованное использование ресурсов предприятия является одним из наиболее важных факторов, влияющих на себестоимость продукции, что в свою очередь обеспечивает устойчивость и конкурентоспособность энергетического предприятия на рынке тепловой энергии. Для определения эффективности использования ресурсов применен метод математического моделирования.
Annotation
The article studies the influence of the used resources of the energy supplying facility on the energy efficiency of boiler heat production. Reasonable and justified use of the enterprise's resources is one of the most important factors affecting the cost of production, which in turn ensures the stability and competitiveness of the energy company in the heat market. To determine the efficiency of resource use, the method of mathematical modeling is applied.
Ключевые слова: энергоэффективность, регрессивный анализ, энергетические ресурсы, трудовые ресурсы, адекватность модели, математическое моделирование, производственная функция.
Keywords: energy efficiency, regression analysis, energy resources, labor resources, model adequacy, mathematical modeling, production function.
В условиях рынка для эффективной работы энергопредприятия необходимы рентабельность производимой тепловой энергии, низкие издержки производства и рациональное применение ресурсов. Наиболее целесообразно использовать основное и вспомогательное оборудование в расчетных номинальных режимах с максимальным КПД.
Для оценивания эффективности использования ресурсов можно воспользоваться математическим моделированием, как одним из широко используемых методов исследования эффективности функционирования энергопредприятия, с помощью которого возможно прогнозировать будущее функционирование энергетического предприятия, а также найти способы повышения эффективности производства тепловой энергии [1].
Моделирование очень эффективно либо при отсутствии возможности проведения натурных экспериментов на объекте, либо, когда исследование требует значительных затрат материальных и временных ресурсов.
Процесс построения математической модели происходит в несколько этапов. На начальном этапе производится анализ основных действующих показателей, имеющих отношение к функционированию производства, и составляется модель объекта. Далее исследуется построенная модель, при этом сама модель выступает как самостоятельный объект. Изучаются закономерности поведения модели, возможные стратегии управления и сценарии функционирования. На последнем этапе в основе полученной модельной информации делаются выводы о свойствах, характеристиках, закономерностях поведения исследуемого объекта [2].
На начальном этапе проанализируем основные данные об исследуемой котельной, а также значения входных параметров, оказывающих влияние на производство тепловой энергии.
Объектом исследования выбрана отопительная котельная посёлка Калинка, снабжающая население тепловой энергией для собственных нужд. В основе потребляемых ресурсов лежат топливные B(t), энергетические E(t) и трудовые ресурсы L(t). Эти статистические данные приведены к максимуму.
Расход топлива является входным ресурсом. Достижение максимального значения топливных ресурсов теплоисточника приходится на январь и соответствует 1,0, в октябре и апреле расход топлива минимален и равен 0,5.
Второй входной параметр - расход электроэнергии котельной на собственные нужды. В ноябре, январе и феврале величина энергетические ресурсов достигает своих наибольших значений (0,96-1,0), в октябре его значение минимально и равно 0,58. В декабре, марте и апреле значения расхода электроэнергии на собственные нужды незначительно снижаются и, соответственно, равны 0,92, 0,91 и 0,93.
Трудовые ресурсы - это персонал, задействованный в работе котельной. Они являются третьим входным параметром, их значение наиболее стабильно: весь отопительный период значение равно 1 за исключением октября, когда наблюдается спад до 0,5.
Выходной величиной функционирования отопительной котельной является отпускаемая тепловая энергия. Наблюдаемые изменения динамики отпуска тепла аналогичны изменениям расхода топливных ресурсов.
Используем агрегированную модель в виде трехфакторной производственной функций типа Кобба-Дугласа, которая может эффективно использоваться качестве анализа деятельности энергопредприятия [3].
Трехфакторная производственная функция в общем виде определяет зависимость выпускаемой продукции от используемых ресурсов и выглядит следующим образом:
где Y - выходной продукт, B, E, L - потребляемые ресурсы при производстве продукции [4].
Для описания работы котельной модель (1) в виде трехфакторной степенной производственной функции описывается уравнением:
Y = F (Б, E, L),
(1)
Y(t)=A*£(t)a *Е(г)Р ,
(2)
где Y(t) - отпуск тепловой энергии отопительной котельной;
А - масштабный коэффициент;
B(t) - расход топлива;
E(t) - расход электроэнергии на собственные нужды предприятия;
L(t) - количество персонала;
а, в, у - коэффициенты эластичности, которые показывают, на какую величину увеличится или уменьшится отпуск тепловой энергии при повышении определенного потребляемого ресурса на 1%.
Параметры A, а, р, у определены методом наименьших квадратов. В качестве критерия оптимальности примем минимальное значение квадратичного отклонения модельной зависимости Ут (^ от соответствующего действительного статистического параметра Y(t) [3].
ЙиСГад - УтИд)2 ^ тт, (3)
где Ут - расчетные данные по модельной зависимости (2),
Y - реальные статистические данные объекта,
^ - единица наблюдаемого временного интервала [5,6].
В результате было получено уравнение следующего вида:
3,57*£0,74 * Е0,124 * /г0,013
Для проверки статистических гипотез и статистической значимости определенных параметров воспользуемся многомерным регрессивным анализом. Получившиеся результаты сведены в таблице 1.
Таблица 1
Результаты регрессионного анализа математической модели
Критерии Полученные величины
Y(t)=A*5(t)а * Е(г)Р *
A 3,57
а 0,74
в 0,124
У -0,013
д2 0,991
а 0,035
F 654,2
та 7,4
ти 31,9
ТА 10,1
2,11
Оценка качества аппроксимации показала, что у модели хорошие описательные свойства. Среднеквадратичная ошибка погрешности расчётов равна 3,5%. Коэффициент детерминации Я2 значим по статистике Фишера и достигает 0,991. Математическая модель обладает хорошими
прогнозирующими свойствами - критерий DW равен 2,11, что говорит об отсутствии автокорреляции остатков. Наиболее значимы величины эластичности, соответствующие топливным и трудовым ресурсам у , так как Та> 2. На рисунке 1 изображен график изменения реального отпуска тепловой энергии отопительной котельной и данных, полученных при помощи математического моделирования.
На основании определенных параметров математической модели отпуска тепловой энергии возможно сформулировать следующие основные выводы:
1. Полученных коэффициент эластичности топливных ресурсов имеет положительный знак (а = 0,74). Соответственно, при производстве тепловой энергии данный ресурс эффективен и его зависимость, близка к линейной. Увеличение расхода топлива на 1 % увеличивает отпуск продукции предприятия на 0,74%. Данный ресурс оказывает существенное влияние при производстве тепловой энергии.
2. Расход электроэнергии на собственные нужды соответствует нормативу. Эластичность энергетических ресурсов р имеет положительный знак, следовательно, при увеличении расхода электроэнергии на собственные нужды на 1% отпуск тепловой энергии предприятия повышается на 0,124%.
3. В ходе модельного анализа выявлено, что влияние величины трудовых ресурсов несущественно. Коэффициент эластичности у имеет близкое к нулю (-0,013) отрицательное значение.
4. Основное влияние на эффективность производства тепловой энергии в 5,97 раз выше, чем влияние энергетических ресурсов оказывают топливные ресурсы.
Литература
1. А. А. Гаврилова Комплексный анализ эффективности использования капитальных, трудовых, топливных и водных ресурсов генерирующего предприятия/ Вест. Самар. Гос. Техн. ун-та. сер. Технические науки. 2012. № 1 (33) - 178 с.
2. Гаврилова А.А., Салов А.Г., Иванова Д.В. /Исследование характеристик регионального промышленного комплекса методами статистического и модельного анализа. / Научное обозрение, /Наука образования - издательский дом - М, №15, 2015, с.327-332
3. Дилигенский Н.В., Гаврилова А.А., Цапенко М.В. Построение и идентификация математических моделей производственных систем. -Самара: Офорт, 2005. - 126 с.
4. Гаврилова А.А. Применение имитационного моделирования для анализа устойчивости производственно-экономического объекта // ИКТ. - № 3. - 2011. - С. 53-58.
5. Терехов Л.Л. Производственные функции. М.: Статистика, 1974. 128 с.
6. Н. В. Дилигенский, А. А. Гаврилова, М. В. Цапенко. /Методы моделирования и управления производственно-экономическими объектами: учебное пособие / Самар. гос. техн.ун-т, Управление и системный анализ в теплоэнергетических и социотехнических комплексах. - Самара: 2017.- 60-65 c.
Literature
1. A. A. Gavrilova Comprehensive analysis of the efficiency of using capital, labor, fuel and water resources of the generating enterprise/ West. Samar. State. Techn. UN-TA. ser. Technical science. 2012. no. 1 (33) - 178 p.
2. Gavrilova A. A., Salov A. G., Ivanova D. V. / Research of characteristics of regional industrial complex by methods of statistical and model
analysis. / Scientific review, / Science of education-publishing house-M, no. 15, 2015, pp. 327-332
3. diligenskiy N. V., Gavrilova A. A., Tsapenko M. V. Construction and identification of mathematical models of production systems. Samara: Etch, 2005. 126 p.
4. Gavrilova A. A. Application of simulation modeling for analyzing the stability of a production and economic object / / ICT. - № 3. - 2011. - Pp. 5358.
5. Terekhov L. L. Production functions. Moscow: Statistics, 1974. 128
p.
6. N. V. Diligensky, A. A. Gavrilova, M. V. Tsapenko. / Methods of modeling and management of production and economic objects: textbook / Samar. GOS. tehn.UN-t, Management and system analysis in heat and power and social engineering complexes. - Samara: 2017. - 60-65 c.
