CC BY
2
СОСТОЯНИЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ НА ТЕКСТИЛЬНЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ Самиев Ш.С.1, Кеунимжаева А.К.2
1Самиев Шохрух Салим угли - ассистент, кафедра электроснабжения, электроэнергетический факультет, Ташкентский государственный технический университет, г. Ташкент; 2Кеунимжаева Акмарал Камбаровна - ассистент, кафедра электроэнергетики, факультет физики, Каракалпакский государственный университет, г. Нукус, Республика Узбекистан
Аннотация: в статье рассматриваются вопросы прогнозирования электропотребления промышленных предприятий на примере текстильного производства. Приводятся характерные особенности технологических процессов текстильных предприятий. Предлагаются оптимальные методы выборки методов прогнозирования.
Ключевые слова: технологический процесс, нормирование, прогнозирование, регрессионные и корреляционные модели, режимы электропотребления.
STATE OF PREDICTION OF POWER CONSUMPTION AT TEXTILE
ENTERPRISES Samiev Sh.S.1, Keunimzhayeva A.K.2
1Samiev Shohrukh Salim ugli - Assistant, DEPARTMENT OF POWER SUPPLY, ELECTRICAL POWER FACULTY, TASHKENT STATE TECHNICAL UNIVERSITY, TASHKENT; 2Keunimzhayeva Akmaral Kambarovna - Assistant, DEPARTMENT OF ELECTRIC POWER, FACULTY OF PHYSICS, KARAKALPAK STATE UNIVERSITY, NUKUS, REPUBLIC OF UZBEKISTAN
Abstract: the article deals with the issues of forecasting the power consumption of industrial enterprises on the example of textile production. The characteristic features of technological processes of textile enterprises are given. Optimal methods are proposed for selection offorecasting methods.
Keywords: technological process, regulation, forecasting, regression and correlation models, power consumption modes.
УДК 691.316
Увеличение доли платы за электроэнергию в себестоимости продукции текстильных предприятий с 1 -3% (1990 г.) до 25-40% (2010 г.), переход к заключению прямых договоров на использование электрической энергии (ЭЭ) с учетом штрафных санкций и лимитов со стороны энергосистемы, резкий рост тарифов на электроэнергию, а также низкий уровень эффективности её использования определяют необходимость задач научного анализа, контроля, нормирования и прогнозирования, а также управления режимами электропотребления текстильных предприятий. Основанные, в первую очередь, на классических методах статистического анализа существующие способы моделирования и прогнозирования электропотребления не эффективны при моделировании электропотребления на основе пассивного эксперимента в условиях изменчивого рынка продукции и сырья, постоянно изменении ассортимента и номенклатуры и производства, низком уровне достоверности или недостаточном количестве исходной статической информации. Применение активного эксперимента для выявления зависимостей электропотребления от значимых факторов производство требует значительных затрат и недоступно для крупных структурных уровней предприятия. При этом необходимость нормирования, расчета лимитов и получения зависимости электропотребления от значимых факторов при планировании производство, энергосберегающих мероприятий и заключении договоров с энергоснабжающими организациями обусловливает разработку новых способов моделирования и прогнозирования электропотребления для разных структурных уровней текстильных предприятий, учитывающих многоступенчатость процесса производства, различную энергоемкость технологического оборудования, многообразия выпускаемого ассортимента, не достаток исходных статических данных.
Поэтому все исследования, направленные на определения параметров электропотребления текстильных предприятий, актуальны для проведения эффективного энергосбережения по цехам и производствам для обоснования удельных норм и увеличены отпуска энергии (мощности) для установления пределов регулирования электропотребления, для заключения договоров
электроснабжения с энергосистемой, удовлетворяющих обе стороны. Отмечается, что система электроснабжения текстильного предприятия играет основную роль в обеспечении непрерывности и устойчивости технологического процесса производство, представляющего собой сложную цепь последовательных операций.
Характерными особенностями технологических процессов текстильных предприятий являются: многоступенчатость процесса производства, различная энергоемкость технологического оборудования, наличие внутренних и внешних производственных связей, большое количество факторов, влияющих на технологических процесс широта ассортимента сырья полуфабрикатов и готовой продукции и т.д. поэтому, показатели электропотребления на каждом отдельно взятом производстве, являясь сложной функцией многих переменных могут резко изменяться при одних и тех же значениях общего объема выпускаемой продукции. Эти особенности затрудняют решение задачи моделирования и прогнозирования электропотребления текстильных предприятий. Практически, в текстильной промышленности отсутствуют методы обоснованного прогнозирования электропотребления, учитывающие специфику текстильного предприятия.
Уставлено, что несмотря на разнообразие методов прогнозирования основным способом получения и обработки данных по электропотреблению для текстильных предприятий остаются регрессионные методы. Вместе с тем регрессионные модели прогнозирования электропотребления имеют достаточно большую погрешность. Регрессионные и корреляционные модели чувствительны зашумлённости данных, к недостатку статистической информации. Добавления и изъятие входных величин и данных на различных этапах моделирования может сказаться на точности и адекватности модели. Анализ существующих методов статической обработки данных и прогнозирования электропотребления показал, что несмотря на имеющиеся достоинства метода необходимо дальнейшее их развитие и применение методов, способных обеспечить с меньшими затратами более достоверные результаты моделирования. К таким методам относятся методы нейросетевого анализа и прогнозирования.
Специфичность каждого отдельного производства текстильного предприятия и различного применяемого в технологии оборудования, а также его четкая структурированность обусловливают необходимость и возможность моделирования электропотребления и построения электробалансов как для производств и предприятий в целом, так и для их отдельных структурных уровней: агрегатов, групп электроприемников, технологических линий, цехов и т.д.
Список литературы /References
1. Большаков А.А. Методы обработки многомерных данных и временных рядов: учеб. пособие для вузов / А.А. Большаков, Р.Н. Каримов. М.: Горячая линия - Телеком, 2007. С. 522.
2. Воронов И.В., Политов Е.А., Ефременко В.М. Обзор типов искусственных нейронных сетей и методов их обучения // Вестник КузГТУ, 2007. № 3. С. 38-42.
3. Политов Е.А., Воронов И.В., Ефременко В.М.Принципы построения прогнозной модели электропотребления промышленного предприятия на основе искусственной нейронной сети // Вестник КузГТУ, 2009. № 5. С. 58-60.
4. Шарифуллин В.Н., Шарифуллина А.В. Нейросетевое прогнозирование потребления электроэнергии промышленным предприятием // Вестник КГУЭ, 2012. № 2 (13). С. 6-11.
5. Крюков А.В., Раевский Н.В., Яковлев Д.А. Прогнозирование электропотребления с применением аппарата нейронных сетей // Proceedings of the International conference 29-31 March 2004. Irkutsk, 2004.
6. Рахмонов И.У., Жалилова Д.А. Рационализация режима работы вентиляционных, водоснабжающих и осветительных установок на предприятиях текстильной промышленности // Научно-методический журнал «Academy». № 8 (71), 2021. Стр. 13-15.
7. Рахмонов И. У., Тоиров М.М. Наивыгоднейшие режимы энергоемких потребителей промышленных предприятий с различным технологическим процессом // Издательство «Проблемы науки». «European science», 2021. № 6 (62). Стр. 17-19.
8. Рахмонов И.У., Нажимова А.М. Оценка влияния энергетических, технологических и эксплуатационных факторов на показатели удельного расхода электроэнергии на единицу выпускаемой продукции // Научно-методический журнал «Проблемы науки». № 8 (67), 2021. Стр. 2022.
9. Рахмонов И.У., Зиявуддинов А.Ф. Исследование закономерности изменения параметров электропотребления промышленных предприятий // Научно-методический журнал «Проблемы современной науки и образования», 2021. № 9 (166). Стр. 17-20.
