CC BY
4
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ, ВЫПУСКАЮЩИХ РАЗНОРОДНУЮ МНОГОАССОРТИМЕНТНУЮ
ПРОДУКЦИЮ Рахмонов И.У.1, Нажимова А.М.2
1РахмоновИкромжон Усмонович - доктор философии по техническим наукам (PhD), заведующий кафедрой,
кафедра электроснабжения, Ташкентский государственный технический университет, г. Ташкент; 2Нажимова АйсулуМахмудовна - доктор философии по техническим наукам (PhD), преподаватель,
кафедра электроэнергетики, Каракалпакский государственный университет, г. Нукус, Республика Узбекистан
Аннотация: в статье рассматривается вопросы прогнозирования потребления электроэнергии на предприятиях, производящих различную продукцию. Также рассмотрены проблемы практики ведения учета электрической энергии на промышленных предприятиях по каждому цеху в отдельности. Предлагается метод расчета энергопотребления по отношению к произведенному валовому продукту. Ключевые слова: электроэнергия, потребитель, прогнозирования электропотребления, нормирования электропотребления, валовая продукция.
FORECASTING OF ELECTRIC CONSUMPTION IN ENTERPRISES PRODUCING DIFFERENT MULTI-ASSORTMENT PRODUCTS Rakhmonov I.U.1, Najimova A.M.2
1Rakhmonov Ikromjon Usmonovich - Doctor Philosophy in Technics, Head of Department, DEPARTMENT PO WER SUPPL Y, TASHKENT STATE TECHNICAL UNIVERSITY, TASHKENT; 2Najimova Aysulu Mahmudovna - Doctor Philosophy in Technics, Teacher, DEPARTMENT OF PO WER ENERGY, KARAKALPAK STATE UNIVERSITY, NUKUS, REPUBLIC OF UZBEKISTAN
Abstract: this article discusses the issue of forecasting of electricity consumption at enterprises producing various products. The practice of accounting for electric energy at industrial enterprises for each shop separately is also considered and a method for calculating energy consumption in relation to the gross product produced is constructed.
Keywords: electricity, consumer, forecasting of electricity consumption, rationing of electricity consumption, gross output.
УДК 621.365
Вопрос прогнозирования и нормирования потребления электроэнергии на предприятиях, выпускающих разнородную продукцию, представляет достаточно сложную задачу, которая до сего времени не нашла своего решения.
Здесь даже выбор единицы нормирования представляет определённую трудность. В настоящее время в технической литературе описаны приближённые методы нормирования электроэнергии для механических цехов с большой номенклатурой станкочасов [1-2].
Однако эти методы на протяжении многих лет с момента опубликования, широкого применения не нашли. Объясняется это тем, что для их внедрения требуется организация специального учёта на промышленных предприятиях с привлечением большого числа инженерно-технических работников. Например, для организации нормирования по объёмному методу необходимо учитывать: характеристику обрабатываемого материала, вес заготовок, вес готовой детали, объём материала, снятый шлифованием. При этом, долю шлифовальных работ в общем объёме снимаемого металла определить очень трудно, допуски и припуски не всегда выполняются строго по норме и для применения этого метода требуется систематически вводить большое число поправочных коэффициентов [3-5].
Примерно с такими же сложными обстоятельствами связано применение метода нормирования станкочасов. Здесь любое изменение в станочном оборудовании и в технологии обработки металла, например, в связи с внедрением приспособлений в порядке рационализации, с применением новых резцов, усовершенствованием элементов станка, изменением скорости резания и др. требует корректировки норм путём соответствующих пересчётов и применения ряда коэффициентов.
Для получения общезаводской нормы необходимо разработать и применить целую систему коэффициентов приведения цеховых норм к общезаводским, а при наличии технологических норм -предварительно к цеховым.
Эти коэффициенты должны отражать меру участия данного технологического процесса в обработке конечного вида продукции. Очевидно, что определить их числовые значения можно только приближённо, причём и эти приближённые коэффициенты должны постоянно корректироваться в зависимости от изменений, которые могут иметь место в отдельных цехах, в противном случае общезаводская норма окажется совершенно не реальной. Кроме того, из электро баланса предприятия видно, что механические цеха по-своему электропотреблению занимают наименьший удельный вес, и тщательная разработка норм для этих цехов практически мало отражается на точности общезаводских норм [4-7].
Из сказанного видно, что описанные методы нормирования весьма трудоёмки и не могут существенно повысить точность общезаводских норм.
Практика противопоставила указанным методам другой приближённый метод нормирования - в денежном (1000 сум. валовой продукции) и весовом выражении. Этот метод получил в настоящее время наибольшее распространение благодаря своей простоте, несмотря на то, что в литературе он не описан, а в руководящих указаниях представлен в виде исключения. Однако способы применения этой нормы в настоящее время настолько произвольны, что они в ряде случаев совершенно не отражают фактического положения с электропотреблением на предприятии, создают ничем не оправданную экономию или перерасход электроэнергии.
Например, если объём выпускаемой продукции в натуральном исчислении не меняется за расчётный период, а расход электроэнергии остаётся неизменным, то при снижении рыночных цен на изготовляемую продукцию предприятие будет иметь по принятой единице нормирования - 1000 сум совершенно необоснованный перерасход электроэнергии и наоборот, экономию, если цены повысятся. При изменении цен на продукцию перерасход электроэнергии может оказаться и при значительном снижении электроэнергии от внедрения ОТМ.
Поэтому с нашей точки зрения необходимо упорядочить применение указанной нормы с тем, чтобы сохраняя простоту, сделать её поточней. При нормировании на 1000 сум. валовой продукции, особое внимание должно быть уделено структуре норм, причём здесь недостаточно ограничиться выделением цеховых и общезаводских расходов электроэнергии на вспомогательные нужды. Особое значение в структуре имеет соотношение выпуска отдельных видов изделий.
Список литературы /References
1. Kohonen Т. Self-organizing Maps. Heidelberg: Springer Verlag, 1995. 256 p.
2. Rakhmonov U., Reymov K.M. and Shayumova Z.M. The role information in power management tasks. // E3S Web Conf. Volume 139, 2019. Rudenko International Conference "Methodological problems in reliability study of large energy systems" (RSES 2019) 01080. 1-3 p. https://doi.org/10.1051/e3sconf/201913901080.
3. Gilchrist W. Statistical Forecasting W. Gilchrist. London: John Wiley & Sons, 2001. 540 p.
4. Fogel D.B. Evolutionary computation: Toward a New Philosophy of Machine Intelligence / D.B. Fogel. Piscataway, NJ: IEEE Press, 1995. 340 p.
5. Hirota K.A. Disturbed Model of Fuzzy Set Connectives / K. Hirota, W. Pedrycz // Fuzzy Sets and Systems. 1994. V. 68. P. 157-170.
6. Goel А. Regression Based Forecast of Electricity Demand of New Delhi / A. Goel // International Journal of Scientific and Research Publications, 2014. Vol. 4. Issue 9. Р. 9.
7. Rakhmonov U., Reymov K.M., Najimova А.М., Uzakov B.A., and Seytmuratov B.T. Analysis and calculation of optimum parameters of electric arc furnace. // Journal of Physics: Conference Series. APITECH-2019. 1399 (2019) 055048 doi:10.1088/1742-6596/1399/5/055048.
