Разработка методики анализа параметров электропотребления для их нормирования и оценки объемов энергосбережения при проведении энергоаудита предприятий и организаций
1На правах рукописи
КОШАРНАЯ ЮЛИЯ ВАСИЛЬЕВНА РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ АНАЛИЗА ПАРАМЕТРОВ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ ДЛЯ ИХ НОРМИРОВАНИЯ И ОЦЕНКИ ОБЪЕМОВ ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЯ ПРИ ПРОВЕДЕНИИ ЭНЕРГОАУДИТА ПРЕДПРИЯТИЙ И ОРГАНИЗАЦИЙ Специальность 05.09.03 – «Электротехнические комплексы и системы»
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук
Москва – 2012 г.
2
Работа выполнена на кафедре «Электроснабжение промышленных предприятий Национального исследовательского университета «МЭИ».
Научный руководитель :
Доктор технических наук, профессор Кудрин Борис Иванович
Официальные оппоненты:
Заведующий кафедрой «Электрификация и энергоэффективность горных предприятий» Московского государственного горного университета, доктор технических наук, профессор Ляхомский Александр Валентинович Начальник отдела стратегического и среднесрочного планирования московского представительства «Лукойл Оверз Сервис ЛТД», кандидат технических наук Сокольников Александр Васильевич Ведущее предприятие: Саморегулируемая организация в области энергетического обследования НП «Международный центр Энергоэффективности, Энергобезопасности и Возобновляемых источников энергии»
Защита диссертации состоится 11 мая 2012 года в аудитории М- в 16 ч. 00 мин. на заседании диссертационного совета Д 212.157.02 при Национальном исследовательском университете «МЭИ» по адресу: Москва, ул. Красноказарменная, д. 13.
Отзыв на автореферат (в двух экземплярах, заверенных печатью) просим прислать по адресу: 111250, г. Москва, ул. Красноказарменная, 14, Ученый Совет НИУ «МЭИ».
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке НИУ «МЭИ».
Автореферат разослан «» _ 2012 г.
Ученый секретарь Диссертационного совета Д 212.157. К.т.н., доцент С.А. Цырук
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность работы.
В Энергетической стратегии России на период до 2030 года отмечено, что на современном этапе экономика России характеризуется высокой электроемкостью, все еще превышающей удельную электроемкость экономики развитых стран в 2-3 раза. Поэтому энергосбережение относится к числу высших приоритетов государственной энергетической политики.
Особенно большое значение имеет рациональное использование энергии у потребителей энергоресурсов. Поэтому эффективное использование электроэнергии на промышленных предприятиях является одной из важнейших проблем и задач, которые могут быть решены при проведении энергетических обследований, позволяющих давать независимую оценку параметрам электропотребления и анализировать эффективность расходования электроэнергии.
В настоящее время процедура энергоаудита не в полной мере обеспечена современными адекватными и эффективными методами и методиками анализа показателей электропотребления для выявления объектов учета, требующих первоочередных мер по оптимизации объемов электропотребления, что позволяло бы отразить реальное состояние потребления ими электроэнергии и предложить адресный подход к нормированию.
Каждый из существующих методов нормирования нацелен на установление норм узкой направленности в использовании. Для реализации комплексного решения задач нормирования и достижения эффекта от внедрения на предприятиях норм, выраженного в рационализации энергоиспользования и энергосбережении, необходима разработка методики анализа показателей электропотребления, охватывающей все уровни учета электропотребления внутри предприятия. Такая методика должна предлагать системный подход к установлению норм и использовать не только математический аппарат классических и вероятностно-статистических методов расчета, но и позволять проводить анализ динамики структуры электропотребления исследуемого предприятия как объекта, проявляющего ценологические свойства устойчивости распределения объемов ограниченного ресурса – потребляемой электроэнергии – между отдельными объектами.
Системный подход к оценке объемов электропотребления и грамотное нормирование обеспечивают энергоаудитора тонкими процедурами анализа электропотребления при энергообследованиях как для выявления объектов нерационального энергоиспользования, так и случаев несоблюдения технологических норм при производстве продукции, а также позволяют разработать систему показателей энергетической эффективности для дальнейшего контроля их соответствия некоторым целевым значениям и на их основе давать оценку объемов энергосбережения.
Реализовать цели оптимизации управления энергетической эффективностью призван принятый новый международный стандарт ISO 50001:2011 Energy management systems – Requirements with guidance for use (Системы энергоменеджмента – Требования с руководством по использованию), утвержденный и вступивший в действие с 15.06.2011 г.
Стандарт устанавливает требования к разработке и внедрению на предприятиях и в организациях параметров энергоэффективности и позволяет реализовать системный подход к непрерывному улучшению энергоэффективности методами эффективного управления энергосбережением.
Определено, что энергоэффективность в современной промышленности достигается как за счет внедрения новых энергосберегающих технологий, так и за счет изменений в методах и способах управления.
Таким образом, работа ставит перед собой актуальную задачу – разработку системы подходов и математических методов к индивидуальному анализу показателей электропотребления отдельных объектов учета и предприятий в целом, а также к их реальному нормированию и оценке потенциала энергосбережения.
Цель диссертационной работы заключается в разработке комплексной методики анализа параметров электропотребления для их нормирования и оценки объемов энергосбережения на основе результатов энергоаудита электрических хозяйств промышленных предприятий.
Для достижения поставленной цели в работе были решены следующие задачи:
1. Изучен состав параметров электропотребления ряда предприятий, сформирована система показателей, формирующих базу исходных данных для статистической обработки, разработаны методы индикации и произведена процедура верификации массива исследуемых данных на их соответствие исследуемой выборке.
2. Определена структура электропотребления каждого предприятия как ценологического объекта, состоящего из отдельных элементов, формирующих электрический баланс, путем их ранжирования по параметру электропотребления и оценены показатели сформированной структуры на соответствие ценологическим критериям.
3. Выработаны рекомендации по оптимизации исследуемой структуры путем группирования или разгруппировки отдельных объектов учета по административным и технологическим признакам.
4. Оценен характер изменения рангов отдельных объектов учета за исследуемый период для более глубокого анализа к разработке индивидуальных подходов.
5. Сформированы и оценены статистические модели общего и удельного электропотребления предприятия в целом и отдельных объектов учета как переменных временных рядов данных и как целевых переменных в функциональной зависимости от объемов производства и других факторов.
6. Разработан качественно новый подход к нормированию общего и удельного электропотребления предприятия в целом и отдельных объектов учета.
7. Сформулирована методика анализа параметров электропотребления для их нормирования и оценки объемов энергосбережения при реализации мер по рациональному энергоиспользованию.
Методы исследования. Для решения поставленных в работе задач использовалась методика, реализующая системный подход к анализу и нормированию электропотребления, основанный на синтезе классического, вероятностно-статистического и ценологического математического аппарата анализа динамики структуры электропотребления исследуемого предприятия.
Обоснованность и достоверность положений и выводов настоящей работы обеспечивается использованием большого объема статистических данных, полученных при энергоаудитах промышленных предприятий различных отраслей экономики.
Научная новизна работы заключается в следующем:
- доказана уникальность каждого предприятия как объекта электропотребления и необходимость адресного подхода к разработке нормативных целевых показателей электропотребления и энергоэффективности;
- разработан качественно новый подход к оптимизации по ценологическим параметрам структуры электропотребления объекта как целого, состоящего из отдельных элементов в общей структуре путем укрупнения и разукрупнения отдельных элементов учета с технологической позиции и позиции администрирования и на этой основе рационализации системы учета электропотребления;
- выявлены закономерности изменения рангов объектов во времени по их принадлежности к соответствующей касте на кривой Н-гиперболы и на их основе разработаны методы индикации объектов с наибольшим потенциалом энергосбережения;
- доказаны соответствия между резкой сменой ранга объекта и резкими изменениями удельного электропотребления в соответствующие временные периоды как показателя нерационального использования электроэнергии;
- разработан новый подход к выбору оптимального метода нормирования для отдельных объектов на основе системы анализа показателей электропотребления;
- разработана комплексная методика анализа и нормирования электропотребления объектов и их элементов для формирования системы энергетического менеджмента с выделением уровней агрегации норм и их сопоставлением с уровнями администрирования предприятия, с уровнями бухгалтерского и финансового учета, а также с уровнями приборного учета электропотребления.
Практическая ценность работы заключается в разработке универсальной системы нормирования показателей электропотребления предприятий с возможностью ее применения в полном объеме или в части для объектов любой сложности и масштабности. Элементами методики предусматривается возможность обновления сформированных баз исходных данных путем пополнения новыми данными, поступающими после процедуры нормирования, и корректировки (обновления) существующих норм с учетом реализации мер по рациональному энергоиспользованию и энергосбережению на любом этапе пересмотра системы норм. Предложены методы математической оценки величин объемов потенциально возможного энергосбережения, исходя из сложившейся на момент анализа структуры электропотребления объекта и предложенных моделей, описывающих изменение показателей электропотребления. Предложенная методика может быть применена для разработки системы норм по другим видам энергоресурсов.
Публикации. Основные положения диссертационной работы опубликованы в восьми печатных работах, одна из которых в печатном издании, рекомендованном ВАК.
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались автором и обсуждались на следующих конференциях: XXXIX Международная научно-практическая конференция «Повышение эффективности электрического хозяйства потребителей в условиях ресурсных ограничений» (Москва, 2009 г.);
Международная научно-практическая конференция «Проблемы электротехники, электроэнергетики и электротехнологии» (Тольятти, 2009 г.);
VII Международная научно-практическая Интернет-конференция «Энерго- и ресурсосбережение XXI век» (МИК-2009) (Орел, 2009 г.);
Международная научно-практическая конференция «Роль стратегии индустриального развития Республики Казахстан в условиях глобализации:
проблемы и перспективы» (Рудный, 2009 г.);
Всероссийская научно практическая конференция «Энерго – 2010» (Москва, 2010 г.);
XLI Всероссийская научно-практическая конференция с элементами научной школы для молодежи (с международным участием) «ФЁДОРОВСКИЕ ЧТЕНИЯ – 2011» (Москва, ноябрь 2011 г.).
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка из 108 наименований.
Общий объем работы 238 страниц, в том числе 186 страниц машинописного текста, 49 рисунков, 28 таблиц, четыре приложения.
КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обоснована актуальность работы, сформулирована цель и задачи исследований, дана общая характеристика работы.
В первой главе отражено современное состояние уровня электропотребления и энергоэффективности в России. Отмечено, что стратегические прогнозы до 2030 г. периодически пересматриваются в сторону снижения планируемых объемов электропотребления, которые предполагается обеспечить не только за счет ввода новых генерирующих мощностей, но и за счет рационализации использования электроэнергии и повышения энергетической эффективности.
Рассмотрены особенности энергоаудита промышленных предприятий, перечень исходных данных, требуемых при обследовании систем электроснабжения предприятия, приведена классификация потребителей электроэнергии в соответствии с их масштабностью – по величине потребляемой мощности с указанием уровня электроснабжения.
Отмечены современные мировые тенденции, требующие системного подхода к управлению энергетической эффективностью, соблюдению положений международного стандарта ISO 50001:2011.
Во второй главе представлены основные методы разработки (моделирования) норм расхода энергии, к которым относятся: расчетно аналитические (классические);
расчетно-статистические (вероятностные);
ценологические.
Моделирование норм расхода электроэнергии расчетно-аналитическим методом сводится к определению объемов электропотребления расчетным путем по статьям расхода, исходя из реестра установленного электрооборудования (ЭО):
W = Pном * N * Ки * Кз где Pном – номинальная мощность ЭО, кВт;
N – количество ЭО, шт.;
Ки – коэффициент использования активной мощности предприятия, отн.ед.;
Кз – коэффициент заполнения графика нагрузки по активной мощности, отн.ед.
Принимаемый нами вероятностно-статистический метод основан на анализе статистических данных за ряд предшествующих лет (месяцев, суток) о фактических общих и удельных расходах энергии и позволяет выявлять закономерности на фоне случайностей. Для описания случайных величин, анализируемых в ходе эксперимента, используются функции их распределения.
Использовано нормальное распределение как наиболее распространенное и важное, учитывая рассмотренные в работе ситуации, когда на результат воздействует большое количество независимых случайных переменных, определяющих функцию стандартного нормального распределения.
При построении статистической модели выдвигается предположение (гипотеза) о ее соответствии выбранному закону распределения.
Статистически гипотезы проверяют на совместимость с имеющимся (наблюдаемым) результатом путем определения минимального уровня значимости или проверки соответствия критериям.
Для оценки степени независимости двух случайных величин чаще всего используют корреляционный анализ с определением коэффициентов корреляции по Пирсону, Кендаллу и др. Регрессионный анализ (линейный) – статистический метод исследования математической (не причинно следственной) зависимости между зависимой переменной Y и одной или несколькими независимыми переменными X1, X2,..., Xp.
Для определения закономерностей изменения исследуемой случайной величины во времени нами использована совокупность математико статистических методов, обеспечивающих анализ временных рядов электрических показателей. Нахождение тренда или тенденции развития временного ряда осуществлено различными методами: укрупнения интервалов;
скользящей средней;
аналитического выравнивания. При аналитическом выравнивании уровней динамического ряда закономерно изменяющийся уровень изучаемого показателя оценивался как функция времени yt = f(t) и были использованы функции: линейная;
парабола второго порядка;
полином;
показательная;
экспоненциальная;
гиперболическая. Для доказательства наличия связи между признаками (случайными величинами) применялся корреляционный анализ.
Выделение групп близких объектов для сравнения и оценки возможно с помощью кластерного анализа – многомерной статистической процедуры упорядочения объектов выборки в сравнительно однородные группы. Такой метод находит свое применение при проведении многофакторного анализа величин удельного электропотребления для отдельных технологических процессов и энергоемких агрегатов при детализации степени нормирования, равной суткам, отдельной смене, законченному технологическому процессу.
Ценологический метод основан на описании электрического хозяйства как сообщества изделий конвенционально определённого объекта;
множество образующих целостность элементов-изделий, характеризующееся слабыми связями и слабыми взаимодействиями относительно друг друга.
Исследование электрического ценоза – исследование целостности, которая структурируется и характеризуется устойчивыми параметрами.
Математический аппарат ценологического метода представлен тремя моделями гиперболического H-распределения:
Видовое Ранговидовое Ранговое по параметру W(r)=W1/r 1+ (х)=W0/x (r)=B/r ;
(r)=ur/U;
U=ur Для описания закономерностей изменения электрического хозяйства, характеризующегося непрерывными величинами (общее и удельное электропотребление, мощность, стоимость, затраты), применяют гиперболическое ранговое H-распределение по параметру, которое выявляет следующие закономерности:
1) удельные расходы электроэнергии объектов распределения первого и последнего рангов различаются на два и более порядка;
2) для первых рангов Ауд = Аr – Аr + 1 неизмеримо больше, чем для последних;
3) большая часть объектов распределения имеет Ауд ниже общеотраслевого значения, Ауд мало различаются;
4) среднее (предприятие в целом) никоим образом не определяет Ауд отдельного объекта распределения (решения для точки по значению среднего и дисперсии не существует);
5) отдельно взятое значение Ауд не может быть оценено с позиции энергосбережения;
6) устойчивость может быть использована для прогноза.
Изучение поведения анализируемых величин в динамике методами ценологического рангового анализа – исследование зависимостей показателей W1 = f(t) и = f(t) формализуемых поверхностью, описываемой формулой:
W1 (t ) a1 b1 (t ) W (r, t ), t /T 0 (1 e ) r (t ) r где t – временной ряд;
a1, b1, 0, T – константы аппроксимирующих уравнений.
Ценологический анализ параметра на основе динамики рангового H распределения основан на допущении о неизменности ранга особей в структуре ценоза. Оценка объемов электропотребления заключается в определении площади под ранговым H-распределением, скорректированной во времени конфигурацией поверхности.
Структурно-топологическую динамику или динамику используют при и рассмотрении точек (отдельных объектов-потребителей) рангового распределения в функции времени как случайных процессов. Функция изменения ранга имеет лишь одну интерпретацию модели – аппроксимацию временного ряда. Высокий коэффициент конкордации (согласованности) позволяет синтезировать структурно-топологическую динамику ранговой поверхности:
Следует выделить три группы особей по ранговому H-распределению, требующие различного подхода в зависимости от их места в ценологической классификации: 1) самые крупные особи, образующие первую точку (касту) рангового H-распределения;
2) средние особи пойнтер-касты;
3) малые особи, составляющие «саранчевую» касту.
В выводах отмечено, что для формирования различных видов норм электропотребления требуется применение индивидуальных методов математического анализа (для формирования отдельных видов норм требуется применение своего конкретного математического аппарата).
В третьей главе производится анализ существующего методического инструментария энергоаудитора при проведении им энергообследований, формировании величин фактического и прогнозного электропотребления для составления электрического баланса, а также при оценке потенциала энергосбережения для разработки энергосберегающих мероприятий.
Анализируются формы энергетического паспорта, обязательного к заполнению по результатам энергоаудита. Отмечается, что показатели электропотребления отражаются в двух формах: «Электрический баланс» и «Сведения о показателях энергетической эффективности».
Отмечается, что в процессе составления электрического баланса выявляются некорректные действия специалистов предприятий. При распределении полученного объема электроэнергии существует проблема искажения данных о фактическом электропотреблении подразделениями предприятия, связанного с ошибками в фиксировании показаний счетчиков.
Кроме того, в балансе самого предприятия нет статьи «потери», а их величина (небаланс) устраняется путем расписывания на те или иные объекты учета (чаще энергоемкие) в пределах плановых удельных норм вне зависимости от того, что их электропотребление определено по показаниям счетчика. Это влечет за собой искажение величин фактических удельных расходов электроэнергии по таким объектам и не способствует энергосбережению.
В форме, отражающей удельные величины расхода энергоресурсов, дается оценка соответствия фактических показателей паспортным и расчетно-нормативным данным. Форма предусматривает выделение показателей энергетической эффективности по пяти направлениям: 1. По номенклатуре основной и дополнительной продукции;
2. По видам проводимых работ;
3. По видам оказываемых услуг;
4. По основным энергоемким технологическим процессам;
5. По основному технологическому оборудованию.
Указанная классификация дает возможность провести глубокую оценку существующих фактических норм расхода электроэнергии для реализации различных целей нормирования, в первую очередь для оценки результатов энергосбережения. Однако в форме указываются значения показателя только за базовый год. Формы энергетического паспорта не предусматривают заполнения исходных данных для проведения более глубокого анализа энергопотребления предприятия во временном разрезе поквартального, помесячного, суточного или посменного потребления и выбора методов нормирования, что значительно усложняет разработку целевых показателей энергоиспользования и внедрение системы энергоменеджмента и энергетического мониторинга, преодолеваемых нами на основе анализа принятых на различных промышленных предприятиях разработанных методик нормирования электропотребления.
В большинстве случаев нормы электропотребления служат для планирования расходов на электропотребление будущих временных периодов и зачастую ориентированы на положения ГОСТ Р 51541- «Энергосбережение. Энергетическая эффективность. Состав показателей.
Общие положения», что позволяет использовать описанные ранее классические методы расчета, реализованные, в частности, при нормировании на предприятиях РЖД. Однако только оценочные величины не реализуют цели энергосбережения и не позволяют работать системе энергомониторинга по оценке потенциала энергосбережения и постоянному улучшению показателей энергоэффективности.
На примере анализа отраслевого стандарта предприятия газораспределительной отрасли критически оценен шаблонный подход к нормированию и показана необходимость индивидуального подхода к разработке норм электропотребления каждого конкретного предприятия.
Согласно указанному нормативному документу нормативы отражают средний сложившийся в подотрасли газораспределения уровень расхода ТЭР на эксплуатационные нужды и определяются с разбивкой по видам технологических расходов. Сравнение показателей нормативного и фактического потребления электроэнергии по ГРО за 2010 г. выявило кратность превышения норм в целом по предприятию в 4,8 раза и превышение по основному технологическому процессу в 8,3 раза.
Нормативом не учитываются специфические условия функционирования предприятия с позиции климатического расположения, технологических особенностей (сети не магистральные, а городские распределительные), состава электрооборудования и выбора единицы измерения для удельных норм, территориальной распределенности.
Поэтому для каждого отдельно взятого предприятия требуется дифференцированный подход к рекомендации способов нормирования показателей электропотребления различных уровней, основанный на глубоком анализе исходных величин этих показателей и баз данных, их формирующих.
На примере исходных данных, полученных по результатам энергообследований отдельных инфраструктурных предприятий ОАО «РЖД», проведена процедура их анализа, на основе которой апробированы различные подходы как к анализу, так и к нормированию показателей электропотребления изучаемых объектов.
Так на предприятии «Дистанция сигнализации, централизации и блокировки ШЧ-6» в качестве исходных данных имеется выборка, представляющая собой временной ряд из 69 помесячных величин электропотребления по предприятию в целом (рис. 1). В качестве целевого показателя необходимо разработать и принять норматив электропотребления по абсолютной величине, так как объемы производства в натуральном выражении не определяются ввиду отсутствия системы их учета.
При подборе адекватной функциональной зависимости определено, что наиболее удобной ее формой является линейная модель вида:
Y = W(t) = - 2,8637 x + 623,68.
Анализ функциональных зависимостей для каждого года исследования показал, что на фоне общей тенденции к снижению, обусловленной кризисом 2008 года, наблюдается постепенное возвращение к прежним объемам электропотребления, что дает основание предположить соответствие исследуемого массива данных нормальному закону распределения.
Рис. 1. График помесячного электропотребления ШЧ-6 за 2005-2010 гг.
(тыс. кВт.ч) Для этого была построена гистограмма распределения случайной величины (рис. 2) и определены математическое ожидание (x) = 523,45 и среднеквадратическое отклонение (x) = 99,54.
При проверке эмпирического распределения на соответствие нормальному путем анализа свойств распределения и проверки гипотезы о соответствии на достоверность, используя критерий согласия (хи-квадрат), было определено, что на уровне значимости 0, исследуемое распределение соответствует нормальному.
Рис. 2. Гистограмма распределения величины Поэтому для целей нормирования величины электропотребления был выбран «коридор допустимых значений» диапазоном от – 1,0 до + 1,0, что составляет интервал от 423,9 до 623,0 тыс. кВт.ч. Объем энергосбережения, определенный путем суммирования величин превышения отдельных значений верхней границы «коридора» оценен в размере 765,2 тыс. кВт.ч, что составило 2,1% от общего объема электропотребления за весь период.
При разработке метода нормирования электропотребления для предприятия «Дистанция гражданских сооружений, водоснабжения и водоотведения НГЧ-3» объем производства основной продукции (работ или услуг) в натуральном выражении не выделяем, поэтому целевые показатели электропотребления определялись в абсолютных единицах. В качестве исходных данных оценивалась динамика помесячных объемов электропотребления за 2009 г. в целом по предприятию, а также в разрезе его подразделений – отдельных объектов учета. Выявлены значительные «выбросы» величины в сентябре и ноябре месяце, искажающие реальную тенденцию. После верификации была получена линия тренда вида W(t) = 4,488 x2 - 57,988 x + 333,15 (R2 = 0,93), рекомендованная в качестве целевой функции для целей планирования электропотребления будущих периодов.
Для определения влияния выявленных «выбросов» на распределение объемов между подразделениями была составлена структура динамики. Все объекты НГЧ-3 за 2009 г. были ранжированы по убыванию в соответствии с их величинами электропотребления по январю с сохранением первоначальных рангов в последующие месяцы и была получена структура электропотребления предприятия (рис. 3) и карта изменения рангов объектов исследуемый период.
Рис. 3. Структура электропотребления НГЧ-3 за 2009 г.
Анализ характера изменения рангов отдельных объектов выявил значительные нарушения, связанные с резкой сменой ранга с последнего на первый, с восемнадцатого на второй, с пятого на двадцатый и т.д., что говорит о неграмотном подходе к формированию предприятием своих электрических балансов.
Такой подход нарушает закономерности структуры электропотребления и не позволяет реализовывать процедуру нормирования.
В случае если причиной значительных превышений фактических объемов над трендом были выставленные задолженности предыдущих периодов, предприятию необходимо пересмотреть подход к финансовому учету таких задолженностей.
Таким образом, изученные подходы к анализу данных по электропотреблению и методам их нормирования позволяют провести расширенную процедуру анализа для крупного предприятия.
В четвертой главе проведено апробирование изученных методов формирования норм для разных уровней агрегации на крупном промышленном предприятии при анализе его электропотребления, на основе чего сформулована методика анализа показателей электропотребления и выбора методов их нормирования для оценки объемов энергосбережения.
Исходными данными являются помесячные значения фактических расходов электроэнергии, объемов производства продукции и плановых и фактических величин удельных расходов электроэнергии на выработку продукции в разрезе отдельных единиц учета за 34 месяца. На первом этапе анализа вырабатывается подход к формированию электроемкости Э, как удельной величины 1-го уровня агрегации норм. Для этого формируется тренд изменения величины общего электропотребления предприятия в виде:
W(t) = - 1,8953 x + 246,51, не содержащий сезонной составляющей.
Многономенклатурность производства и множественность объектов учета не позволяет однозначно определить объект учета, производственные показатели которого лягут в основу величины электроемкости. Для выбора такого объекта применен спектр тонких процедур анализа. Первоначально все объекты ранжированы по убыванию величины их электропотребления. В результате были выделены 8 объектов с наибольшими долями, чья суммарная доля в общем объеме электропотребления составила 78,7 %, и определены их линейные модели электропотребления, обладающие тенденцией, схожей с общезаводской. Однако скорости снижения электропотребления по каждому из объектов оказались разные, и при их сравнении со скоростью снижения электропотребления в целом по предприятию были определены коэффициенты соотношения скоростей, которые выявили три объекта, наиболее точно совпадающих с общим:
«кислород всего» – 1,008;
«прокат всего» – 0,995;
«агломерат» – 0,85.
При анализе профиля изменения помесячного электропотребления трех выделенных объектов в сравнении с профилем электропотребления для предприятия в целом выявлено соответствие, заключающееся в совпадении знаков величин отклонений фактических значений помесячного электропотребления от теоретических, определенных по уравнениям функций линии тренда, которое наиболее точно выражено для объекта «прокат».
Для оценки влияния величин электропотребления каждого из трех объектов на суммарное общезаводское электропотребление, были построены графические зависимости и определены их регрессионные модели. Пример такой зависимости для объекта «прокат» представлен на рис. 4а. Оценка влияния объема производства проката на величину электропотребления предприятия в целом, представляется моделью, описываемой функцией вида W(x) = 0,3098 x + 123,01, графическое изображение которого представлено на рис. 4б. Данная модель может быть выбрана для нормирования электропотребления предприятия в целом.
а) б) Рис. 4. Зависимость электропотребления предприятия от объемов электропотребления (а) и объемов производства (б) объекта «прокат» Для оценки объемов энергосбережения была оценена динамика структуры электропотребления завода в разрезе отдельных объектов учета.
При первоначальном ранжировании объектов в соответствии с ведомостями внутреннего учета предприятия было получено ранговое распределение по параметру электропотребления за январь 2007 г., характеристический показатель которого = 2,27 не соответствует оптимальным значениям 0,51,5 и превышает верхнюю границу более чем в 1,5 раза, что требует оптимизации структуры электропотребления.
Анализ состава объектов и величин их электропотребления показал, что требуется разукрупнить объекты учета, находящиеся в первом и втором децилях, для более четкого выделения объектов «ноевой» касты и «укоротить хвост» гиперболы путем сгруппировывания отдельных потребителей с маленькими величинами расхода электроэнергии в единый объект учета.
Такая процедура приводит к оптимизации количества единиц учета и величины характеристического показателя = 1,59, а также упрощает задачу с позиции бухгалтерского и финансового учета. Анализ динамики изменения выявил сезонный характер, выраженный в снижении показателя в зимний период и его повышении в летний период, что в целом характерно для промышленных предприятий. Устойчивость структуры электропотребления оценивалась построением динамик гиперболического H-распределения и составлением карты изменения рангов объектов за период исследования.
Анализ динамики рангов объектов выявил следующие особенности:
1. Объекты с рангами 1 и 2, относящиеся к «ноевой касте», не меняют своих рангов на протяжении всего периода исследования, что говорит о стабильности структуры электропотребления предприятия в целом.
2. Большинство объектов из первой трети ценоза, в состав которых входят объекты учета, связанные с основными видами производств, проявляют стабильность рангов и имеют незначительные колебания вокруг первоначального значения, отклоняясь от него на ± 1 позицию.
3. Объекты с более низкими рангами (9-16) имеют вариацию своего значения уже в пределах ± 2-3 позиций. Иногда встречаются единичные резкие нехарактерные изменения ранга более чем на 3-4 позиции, что дает основание выделять объекты с такой динамикой ранга для более глубокого анализа их электропотребления.
4. Объекты второй трети ценоза с рангами 19-39 также имеют вариацию своего значения в пределах ± 2-3 позиций. Но у них гораздо реже встречаются резкие изменения ранга более чем на 3-4 позиции, чаще обусловлено технологическими факторами либо сезонными колебаниями.
5. Для объектов «саранчевой касты» или «хвоста гиперболы» с рангами 40-45 характерна тенденция сохранения исходного ранга либо его незначительное изменение не более чем на 1-2 позиции.
В целом анализ динамики рангов говорит об устойчивости структуры электропотребления предприятия, которая может быть описана функцией гиперболического рангового по параметру H-распределения вида:
n W1 (t ) 377,47 t W (t ), (t ) 0, 0002 t 1, 6029 I 1r (t ) r r r где r – ранг объекта учета;
n = 45 – количество объектов выборки;
I (t) – индекс сезонности изменения показателя.
Объем энергосбережения, определенный как разница между фактическим (7 265,3 млн. кВт.ч) и расчетным (6 676,3 млн. кВт.ч) объемом электропотребления предприятия за исследуемый период, составил 589, млн. кВт.ч или 8,1% от фактического объема электропотребления.
На втором этапе анализа, соответствующего второму уровню агрегации норм, для оценки объемов энергосбережения и контроля эффективности использования электроэнергии внутри отдельных цехов была произведена процедура нормирования удельного электропотребления основных видов продукции, которая представлена на примере объекта учета «прокат», являющегося вторым по объему электропотребления. Анализ проводился с учетом утвержденных на предприятии плановых показателей в сравнении с величинами фактических удельных расходов (рис. 5).
При сопоставлении этих графиков наблюдается сходство изменения их профилей, что говорит об отсутствии у предприятия установленной нормы удельного расхода электроэнергии на производство тонны проката и возможности контроля электропотребления с позиции энергосбережения.
Рис. 5. Динамика планового и фактического удельного расхода электроэнергии по прокату.
Учитывая, что позиция «прокат» складывается из величин электропотребления пяти отдельных объектов учета «м/с стан 250-1», «м/с стан 250-2», «проволочный», «среднесортный», «обжимной», необходимо проведение процедуры нормирования путем анализа изменения во времени величин планового и фактического удельного электропотребления по указанным объектам, а также выявления зависимостей объемов электропотребления от объемов производства по каждому объекту.
Представим анализ на примере объектов «обжимной» (рис. 6 (а, б)) и «м/с стан 250-1», где графики планового и фактического удельного электропотребления и зависимости объемов электропотребления и объемов производства стана 250 обладают меньшей предсказуемостью.
а) б) Рис. 6. Плановые и фактические удельные расходы электроэнергии (а) и зависимости объемов электропотребления и объемов производства (б) объекта «обжимной» Для объекта «обжимной» близость фактических данных к линейной функциональной зависимости (к линии тренда) позволяет предположить соответствие массива выборки нормальному закону распределения. Проверка данной гипотезы выявила указанное соответствие. Поэтому норму удельного электропотребления можно выразить постоянной величиной, задав «коридор допустимых значений» в диапазоне от – 1,5 до + 1,5, что составляет интервал 37,3 46,8 кВт.ч/т и покрывает 91% всего массива исследуемых данных.
Тогда объем энергосбережения при исключении случаев несоответствия величин фактического удельного электропотребления норме будет рассчитываться по формуле:
N wнорм ) * М факт, i i W ( wфакт i i wфакт где – фактические удельные величины электропотребления, wнорм – норма превысившие нормативное значение в i-ом периоде;
удельного электропотребления;
М факт – фактические величины объемов i производства в соответствующем i-ом периоде.
За анализируемый период объем энергосбережения может составить:
W(x) = (52,4 – 46,8) * 206550 + (47,8 – 46,8) * 199028 = 1338,7 тыс. кВт.ч.
Для математического описания приведенных ситуаций и формирования норм недостаточно только значений объемов производства. Для выявления причин отклонений фактических величин от принятых нормативных значений нами проводился более глубокий детальный анализ влияния на величину электропотребления прочих факторов.
Таким образом, рекомендации по нормированию и определению объемов энергосбережения сведены в таблицу 1.
Табл. 1. Система нормирования электропотребления предприятия Уровни Тип учета Вид нормы Методы Оценка администри- нормирования потенциала рования энергосбе режения Электроемкость Статистические – Общехозяйствен- Коммерческий Изменение Аэi=А6УР/Мi модель тренда ный (расположенный площади под Структура на границе Ранговый по ранговой эл.потребления балансовой параметру анализ поверхностью W(r)=W1/r принадлежности) Общецеховый Технический (на Удельная норма Модель тренда: Разница между РП по объектам- цеха регрессионный фактом и подразделениям анализ, временные утвержденным Ауд=Ацех/Мцех ряды, цикличность, коридором сезонность и др. значений норм Функциональная Производственно- Технический Ауд= f (М;
X1;
X2) Изменение факторная технологический (внутрицеховый и площади под где: X1;
X2 – доп.
зависимость на отдельных кривыми факторы агрегатах) Кластер-анализ гиперболы и Гаусса Основные результаты и выводы.
1. Разработана универсальная методика, приемлемая для предприятий и организаций разных отраслей экономики.
2. Предложена трехуровневая система агрегации нормирования для трех основных уровней администрирования внутри предприятия (организации), сопоставимая с уровнями учета электропотребления и уровнями бухгалтерского учета.
3. Создана система нормирования, основанная на опровержении возможности определять нормы расчетно-аналитическим методом (используя коэффициенты Ки, Км) без приборного подтверждения.
4. Осуществлен синтез вероятностно-статистических и ценологических методов нормирования на каждом уровне.
5. Доказана возможность применения методики для нормирования других энергоресурсов.
Основные публикации по теме диссертационной работы:
1. Цырук С.А., Кошарная Ю.В., Евграфов С.А., Понаровкин Д.Б., Степанов Д.И., Яценко Е.С. Влияние нагрузки субабонентов на уровень потерь электроэнергии в электрических сетях электроснабжающих предприятий // Промышленная энергетика, 2010, № 8.
2. Кошарная Ю.В. Использование методов ценологического и кластерного анализа в энергоаудите промышленных предприятий / Труды VII Международной научно-практической Интернет-конференции «Энерго и ресурсосбережение XXI век» (МИК-2009). – Орел, 2009.
3. Кошарная Ю.В. Энергоаудит и обеспечивающий его цели инструментарий / Труды Международной научно-практической конференции «Роль стратегии индустриального развития Республики Казахстан в условиях глобализации: проблемы и перспективы». – Рудный, 2009.
Кошарная Ю.В. Разработка системы нормирования 4.
электропотребления предприятий // Федоровские чтения-2011. Сб. трудов XLI Всероссийской научно-практической конференции (с международным участием) с элементами науч. школы для молодежи. Москва, 2011. С. 37–39.
5. Цырук С.А., Кошарная Ю.В. Действующее федеральное законодательство и нормативно-правовые акты РФ о взаимоотношениях субъектов электроэнергетики и потребителей электрической энергии // Электрика, 2010, № 3. С. 3-5.
6. Пахомов А.В., Иваничев А.В., Кошарная Ю.В. Мониторинг и прогнозирование расхода электрической энергии групп потребителей мегаполиса / Труды Международной научно-практической конференции «Проблемы электротехники, электроэнергетики и электротехнологии». – Тольятти, 2009.
7. Цырук С.А., Матюнина Ю.В., Кошарная Ю.В. Особенности действующего законодательства Российской Федерации в вопросах технологического присоединения потребителей электроэнергии к электрическим сетям субъектов электроэнергетики / Труды Всероссийской научно-практической конференции «Энерго – 2010». М.: Издательский дом МЭИ, 2010.
8. Абельдаев А.Р., Зайнутдинов Р.А., Кошарная Ю.В. Эффективность применения фотоэлектрических станций на территории Астраханской области / Труды научной конференции с международным участием (22- ноября 2007 г., Москва). Вып. 35 «Ценологические исследования». М.:
Технетика, 2008. С. 126-129.