CC BY
18
1нформа^я
УДК 658.5.012.7 10.20998/2074-272Х.2017.1.11
Я. С. Бедерак
ПРО ОБГРУНТУВАННЯ ВИБОРУ ЕКОНОМ1КО-МАТЕМАТИЧНИХ МЕТОД1В ОЦ1НКИ ЕНЕРГОЕФЕКТИВНОСТ1 ВИРОБНИЧИХ ОБ'СКТШ
Метою досМдження е обТрунтування вибору найб/льш доц/льних економжо-математичних метод1в забезпечення енер-гоефективного режиму роботи виробничих об'ектгв. Розглянутг методи можуть бути використан для вибору найкра-ще працюючих технололчних лгнгй, агрегатгв, насосних, компресорних, вентиляторных установок, або тших електро-приймачгв з декглькох м под1бних за критериями р1вно1' та нер1вно1' ваги. Описано споаб контролю енергоефективностг роботи виробничих об'ектгв в трикутних координатах у випадку, коли електричне навантаження залежить вд двох параметр1в при наявност1 х граничних обмежень. Наведено приклад пор1вняння ефективностг роботи виробничих об'ектгв х1м1чно1 промисловостг методами апрюрного ранжування та морфололчним (геометричним). Зроблений висно-вок про те, що тотожн1сть поточного значения енергоспоживання з розрахованим методом Хольта прогнозованим значенням при визначених заздалелдь оптимальних сталих згладжування визначае стаб/льшсть роботи технололчного процесу. Доведена доцгльшсть застосування коефщенту автокореляци першого порядку виб1рок електроспоживання для перев1рки технололчних процеав на стаб/льнсть роботи. Бiбл. 10, табл. 3, рис. 5.
Ключовi слова: електроспоживання, критерil рiвноl та нерiвноl ваги, коефщент автокорелящ1, енергоефектившсть.
Целью исследования является обоснование выбора наиболее целесообразных экономико-математических методов обеспечения энергоэффективного режима работы производственных объектов. Рассмотренные методы могут быть использованы для выбора наиболее энергоэффективных технологических линий, агрегатов, насосных, компрессорных, вентиляторных установок или других электроприемников с нескольких им подобных по равновесным и неравновесным критериям Приведен пример сравнения эффективности работы производственных объектов химической промышленности методами априорного ранжирования и морфологическим (геометрическим). Описан способ контроля энергоэффективности работы производственных объектов в случае, когда электрическая нагрузка зависит от двух параметров при наличии предельных ограничений их, используя треугольные координаты Сделан вывод о том, что тождество текущего значения энергопотребления с рассчитанным методом Хольта прогнозируемым значением при определенных заранее оптимальных постоянных сглаживания определяет стабильность работы технологического процесса. Доказана целесообразность применения коэффициента автокорреляции первого порядка выборок электропотребления для проверки технологических процессов на стабильность работы Библ. 10, табл. 3, рис. 5.
Ключевые слова: электропотребление, равновесные и неравновесные критерии, энергоэффективность, коэффициент автокоррелящии.
Вступ. В промисловосл часто необхщно порiв-няти енергоефектившсть подiбних за будовою та функцюнальним призначенням двох або бшьше виробничих об'еклв, наприклад, технолопчних лшш, агрегапв, насосних, компресорних, вентиляторних або шших установок за декшькома критерiями (параметрами), щоб обрати найкраще працюючий агрегат. Для цього користуються критерiями як рiвноl, так i нерiвноl ваги. Аналопчно в практичнш дiяль-ност треба вирiшувати завдання визначення моменту часу на протязi змши, доби, декади, мюяця тощо, у якому виробничий об'ект працював найефективш-ше (або навпаки). Необхщно забезпечувати в режимi реального часу енергоефектившсть виробничих об'еклв. Ц задачi пропонуеться виршувати за до-помогою вщомих економжо-математичних методiв та параметрiв.
Метою роботи е обгрунтування вибору най-бшьш дощльних економжо-математичних методiв для забезпечення енергоефективного режиму роботи ви-робничих об'еклв.
Аналiз останшх дослвджень та публжацш. Статистичний аналiз даних в електропостачальних системах (ЕПС) промислових пвдприемств впровадив М.А. Денисенко в робол [1]. Такий пiдхiд доцiльно застосовувати для шших енергоресурав [2].
Методи прийняття рiшень за критерiями рiвноl та нерiвноl ваги розглянутi в робол [3]. В цщ робол
запропоновано обирати оптимально працюючий тех-нiчний об'ект за допомогою процедури побудови фу-нкцп корисностi. Для забезпечення та контролю над енергоефеклвшстю режиму роботи технолопчних процеав доцшьно застосовувати контрольш карти Шухарта [4].
Матерiал i результата досл1джень. Дослвджен-ня довели, що для забезпечення енергоефективного режиму роботи виробничих об'еклв необхвдно проводит так1 заходи:
1. Монторинг ефективностг ведення технологг-чного процесу у раз1, коли електричне навантаження залежить eid двох параметргв.
Серед уах методiв вiзуaлiзaцil та контролю за технолопчним процесом у раз^ коли електричне навантаження залежить ввд двох пaрaметрiв, найпросл-шим е метод використання трикутних координат [5]. На рис. 1 наведений приклад побудови трикутно! сис-теми координат для поршньового повiтряного комп-ресора, навантаження якого (ввдкладаеться по вiсi р) залежить прямо пропорцшно ввд тиску (вюь m) в сис-темi i температури повiтря в компресорi (вюь n). В результaтi перетину трьох довiльних прямих побудо-ваний рiвностороннiй трикутник АВС. Вiн називаеть-ся базисом трикутно! системи координат. Ос координат, а отже i координати точок, позначаються буквами m, n i р.
© Я. С. Бедерак
Рис. 1. Приклад побудови трикутних системах координат для поршньового иовпряного компресора, навантаження якого залежить прямо пропорцшно вiд тиску в системi i температури повiтря в компресорi
Використовуючи трикутш координати, зручно здiйснювати контроль за технолопчним процесом, наприклад, за режимом роботи поршньового повггря-ного компресора (рис. 2). Електроспоживання його залежить вщ тиску в системi стислого повiтря та температура стислого повпря в системi.
8 / В / СУЙ>
/ / 1 \
/ / °х ■р/ /_/\$>
/ /д /е \ ь / / | | 1__/_г
100 80 60 ¿10 20 О
Р, Р %
Рис. 2. Приклад ведения технолопчного процесу за дiагра-мою в трикутних координатах
На вга т вщкладений тиск в системi стислого повпря у вiдсотках, по вга п - температура стислого повпря в системi у ввдсотках, по вга р - потужнiсть компресора в рiзиi моменти часу у вщсотках. При роботi компресора юнуе ряд обмежень: граничний iитервал по тиску у вщсотках 20-80 %, по температурi 0-70 %, по потужносп 0-90 %. Ддаграма технолопчного процесу (рис. 2) показуе, що процес повинен вести-ся в межах фцури ЛБСББЛ. Чим ближче знаходиться до початку оа р (потужиiсть у вiдсотках), тим ефек-тивнiше працюе компресор [5].
2. Порiвняння енергоефективностi виробничих об 'eктiв, енергоспоживання яких залежить вiд велико! кiлькостi р1зних факторiв рiвноi ваги.
Енергоспоживання виробничих об'екпв може за-лежати ввд велико! кшькосп рiзних факторiв рiвно! ваги. Для порiвняння енергоефективностi виробничих об'екпв за частковими (що характеризують тшьки одну рису об'екту) критерiями рiвно! ваги можливо за-стосовувати або адитивний, або мультиплiкативний узагальнеш критерп [3]. Щд критерiем мають на увазi вихвдний контрольований параметр, що характеризуе ступiнь досягнення поставлено! мети. Частковi критерi! Е(Х) тим або шшим способом повиннi поеднуватися в узагальнений критерiй ;/(Х)=Ф№1(Х), F2(X), . . . , Fm(X)], який потiм оптимiзуеться.
Коли ус критерi! мають рiвне значення, то узагальнений адитивний критерш записуеться в видi су-ми часткових критерпв у тому випадку, коли вони мають однакову вагу. Мультиплшативний критерiй утворюеться шляхом простого перемножування част-кових критерi!в у тому випадку, коли вони мають однакову вагу. Для випадку, коли один об'ект кращий за адитивним узагальненим критерiем, а iнший - за му-льтиплiкативним, необхвдно застосувати для вибору оптимально! математично! моделi геометричний (морфологiчний) пiдхiд [6].
Морфолопчний пiдхiд може застосовуватися не пльки для порiвняннi роботи об'екта за рiзнi моменти часу, а й при робот двох однакових агрегапв, техно-логiчних лiнiй тощо. Для використання морфолопч-ного пiдходу необхщна побудова радiацiйно! дiагра-ми. Така дiаграма будуеться в такий споаб: iз центру кола проводяться по числу факторiв прямi лiнi! (радь уси), як1 нагадують променi, що розходяться при ра-дiоактивному розпащ. На цi радiуси наносяться мпки градуiрування в долях вiд 100 % та вщкладають на них значення даних в вщсотках. Точки, якими позна-ченi вiдкладенi значення, з'еднують вiдрiзками прямо!. Числовi значення, що ставляться на променях, що вiдповiдають кожному фактору, порiвнюють iз ета-лонним значенням (стандартом енергоспоживання) або з значеннями за минулий розрахунковий перiод. На кожному технолопчному об'ектi необхвдно визна-чити питому норму споживання електроенергi! на одиницю продукцi! або розрахувати стандарт енергоспоживання за алгоритмом, вказаним в робот [7].
На приклащ цеху ашаку побудована радiацiйна дiаграма, на як1й порiвнюеться енергоефективнiсть цеху за двi доби поспiль за рiвноважними критерiями якостi. Цими критерiями е споживання електроенергi!, споживання теплово! енергi!, споживання оборотно! води, витрати природного газу, споживання знесоле-но! води, виробпок амiаку. В табл. 1 наведеш вщно-шення споживання енергоресурав на одиницю про-дукцi! до нормованого значення (стандарту енергоспоживання або питомо! норми).
Приклад визначення найкраще працюючого об'екта показаний на рис. 3.
Позначення на рис. 3: промшь 1 - вщсоток ввд «стандарту енергоспоживання» по електроенерги (на ньому знаходяться точки А1 та А2), 2 - по тепловш енергi! (В1 та В2), 3 - по оборотнш водi (С1 та С2), 4 -по знесоленш водi (Э1 та Б2), 5 - по витрап природного газу (Б1 та Б2), 6 - ввдсоток вiд добово! норми виробiтку амiаку (Б1 та Б2).
Таблиця 1
Значення вщношення споживання енергоресурсш на одиницю продукцц до нормованого значення за дв1 доби поспшь
Параметр Значення за першу добу та позначення точки на радiацiйнiй дiаграмi, % Значення за другу добу та позначення точки на радiацiйнiй дiаграмi, %
Споживання електроенерги 100 (Ai) 87 (А2)
Споживання теплово1 енер-гiï 110 (В1) 90 (В2)
Споживання оборотно1 води 105 (С1) 91 (С2)
Споживання знесолено1 води 108 (D1) 94 (D2)
Витрати природного газу 115 (E1) 95 (Б2)
Виробiток амiаку 103 (F1) 96 (F2)
Рис. 3. Радiацiйна дiаграма п^вняння енергоефективностi роботи цеху з виробництва амiаку за двi доби постль за ршноважними критерiями якостi
Багатокутник A1B1C1D1E1F1 А1 е оцiнкою енер-гоефективностi роботи цеху з виробництва ашаку за першу добу, а багатокутник A2B2C2D2E2F2A2 - за другу добу. Окружшсть, що проходить через точки А, В, С, D, E, F е стандартом енергоспоживання, або вщмь ткою, яка вщповщае питомш нормi споживання пев-ного енергоресурсу на одиницю випуску продукцiï. З рис. 3 можливо зробити висновок про те, що ефектив-нiше персонал цеху спрацював за другу добу, н1ж за першу. Аналiзуючи та контролюючи рiвень енергое-фективностi за радiацiйними дiаграмами можливо оцiнити стан енергоефективностi на виробництва Чим менше площа багатокутнишв (полiгонiв) A1B1C1D1E1F1 А1 та A2B2C2D2E2F2 А2, тим краще пра-цюе виробничий об'ект.
Аналогiчним чином можливо оцшити енергое-фективнiсть технологiчного агрегату, цеху, шдпри-емства.
3. nopieHMHHM енергоефективностi виробничих об 'eKmie, енергоспоживання яких залежить eid вели-koï K^bmcmi pi-зних факторiв нерiвноï ваги.
В практичнш дiяльностi необхвдно виконувати порiвняння ефективносл декiлькох технологiчних або енергетичних об'ектiв за критерiями нерiвноï ваги. Проводити це порiвняння шляхом побудови функцп корисностi не завжди доцiльно. Метод потребуе знань у особи, що приймае рiшення, математично! статистики та методiв прийняття рiшень. Тому необхiдно розробити або використовувати iншi методи знахо-дження оптимально працюючих виробничих об'ектiв з дешлькох подiбних за декiлькома критерiями. Най-бiльш простим е метод апрюрного ранжування [3].
На початковш стадiï планування експерименту з урахуванням поставлених цiлей експериментатор повинен вщбрати незалежнi змiннi (фактори), яш в по-дальшому будуть використовувати в експерименп. Як правило, фактори вибираються на основi аналiзу апрь орно!' шформацп, що вимагае використання рiзних методiв систематизацiï отриманих знань. Для вирь шення завдань такого роду широко використовуються методи експертноï оцшки. Цi методи заснованi на отриманш та обробцi даних, отриманих в результата опитування фахiвцiв. Стосовно оцшки та вибору най-бiльш значущих чинник1в широке поширення отри-мав метод апрюрного ранжирування, який може бути застосований для оцiнювання енергоефективносл виробничих об'ектiв.
Так, в цеху ашаку методом апрiорного ранжування розраховаш коефiцiенти вагомостi. Енергоспоживання цеху залежить ввд таких факторiв: споживання тепловоï енергiï, оборотноï води, знесоленоï води, витрат природного газу, виробггку амiаку. Кое-фщенти вагомостi Kw за вимiрюваними факторами, наявними в цеху ашаку наступш: для електроспоживання Kw = 0,24; для споживання тепловоï енергп Kw = 0,21; для споживання оборотноï води Kw = 0,16; для споживання знесоленоï води Kw = 0,13; для витрат природного газу споживання оборотноï води Kw = 0,26. Необхвдно перемножувати кожне значення розрахованого коефiцiенту вагомостi на вщсоткову (нормовану) величину критерiю, вказану в табл. 1.
В табл. 2 наведет вiдношення споживання енергоресурав на одиницю продукцiï до нормованого значення (стандарту енергоспоживання або питомоï норми) з урахуванням коефщенпв вагомосп.
На рис. 4 наведена ращацшна дiаграма порiвнян-ня енергоефективностi виробництва ашаку за крите-рiями нерiвноï ваги.
Розраховуються площi багатокутникiв A1B1C1D1E1F1A1 та A2B2C2D2E2F2 А2. З рис. 4 можливо зробити висновок, що за перший день цех амiаку спрацював прше, шж за другий.
4. Перевiрка технологiчного процесу на стабшь-тсть.
Стан технолопчного процесу характеризуемся сумарною похибкою, що виникае внаслщок дiï причин випадкового i систематичного характеру.
Таблиця 2
Значення вдаошення споживання енергоресурсш на одиницю продукци до нормованого значення з урахуванням коефiцiеиту вагомосд за ды доби поспiль
Параметр Значення за першу добу та позначення точки на рaдiaцiйиiй дiaгрaмi , % Значення за другу добу та позначення точки на рaдiaцiйиiй дiaгрaмi , %
Споживання електроенергй 100-0,24 = 24 (А!) 87-0,24 = 21 (А2)
Споживання теплово! енер-гп 110-0,21 = 23 (В!) 90-0,21 = 19 (В2)
Споживання оборотно! води 105-0,16 = 17 (С!) 91-0,16 = 15 (С2)
Споживання знесолено! води 108-0,13 = 14 (Б!) 94-0,13 = 12 (Б2)
Витрати природного газу 115-0,26 = 30 (Б!) 95-0,26 = 25 (Б2)
Виробiток амь аку 103-1,0 = 103 ^о 96-1,0 = 96 (Б2)
для перевiрки технологiчного процесу на стабшьшсть бiльш простi методи.
У 1957 р Чарльз Хольт розробив метод експоне-нщального згладжування, що отримав назву двопара-метричного методу Хольта [8]. У цьому методi врахо-вуеться локальний лiнiйний тренд, присутнш у часо-вих рядах. Якщо у часових рядах е тенденцiя до зрос-тання, то ^м оцiнки поточного рiвня необхiдна i оцiнка нахилу. У методi Хольта значення рiвня i на-хилу згладжуються безпосередньо, при цьому для них використовуються рiзнi сталi згладжування, якi до-зволяють оцiнити поточний рiвень i нахил, уточнюю-чи !х щоразу, коли з'являються новi спостереження. Одна з переваг методики Хольта - и гнучшсть, що дозволяе вибирати спiввiдношения, в якому ввдстежу-еться рiвень i нахил.
Основу метода Хольта складають три рiвияния:
УГ =а-(¥( _[ + Т( _1) + (1 -а)Т,, Г{ = (1_Д)• (ур -У{-1) + р.Г{_1,
Т1Р = т,£ + р • т,
(1) (2) (3)
Рис. 4. Рaдiaцiйнa дiаграма порiвияиия енергоефективносл виробництва aмiaку за двi доби поспшь за иерiвиовaжними критершми якосл
Оцiнкa стaбiльностi технологiчного процесу в за-гальному випадку вiдбувaеться таким чином. Спочат-ку здiйснюеться нaбiр експериментальних даних шляхом вимiрювaння контрольованих пaрaметрiв вибiрки одиниць продукци з одночасною реестрaцiею резуль-тапв вимiрювaнь. Дaлi складаеться таблиця частот; обчислюються стaтистичнi характеристики; визна-чаться показники стану технологiчного процесу; ви-значаеться стан процесу за рiвнем дефектностi; вста-новлюеться закон розподшу i здiйснюеться статистич-на перевiркa узгодження цього закону з нормальним законом. Але така процедура займае чимало часу, вона потребуе знань математично! статистики у експлуата-цiйного персоналу. Тому пропонуеться використати
де У{РГ и У— - прогнозовaнi (згладжеш) значення
показника в наступний i попереднiй моменти часу; Тг - табличне значення показника в момент часу £ 7^-1 - значення тренда на момент часу 1, що визначаеть-ся з рiвняння (2); де а i в - стaлi згладжування, необхвдт для згладжування оцiнки тренда.
Дослщження, проведенi в роботi [8] довели, що значення сталих а i в визначають стaбiльнiсть техно-лопчного процесу. Стaбiльнiсть технологiчного процесу - властивють, що обумовлюе сталють розподiлiв ймовiрностi його пaрaметрiв протягом деякого iнтер-валу часу без втручання ззовнi. Процес вважаеться стабуним, якщо контрольовaнi параметри не пере-вищують контрольних меж i не спостертаеться тренд до !х виходу за цi межi. Коефiцiент вaрiaцi! даних еле-ктроспоживання за розрахунковий перiод повинен бути мiнiмaльним. Для великотоннажних хiмiчних виробництв з випуску aмiaку, слабоазотно! кислоти, потужно! насосно! стaнцi! подaчi води першого тд-йому встановлено, що для рiзних процесiв оптималь-не значення стало! згладжування а дорiвнюе 0,1, а стало! згладжування в мае дорiвнювaти 0,9 (для стабь льного технологичного процесу).
Знання значень сталих згладжування дозволяе в режимi реального часу порiвнювaти поточне значення енергоспоживання з розрахованим методом Хольта прогнозованим значенням. Якщо при значеннях сталих згладжування а = 0,1 i в = 0,9 [8] дшсне значення електроспоживання спiвпaдaе з прогнозованим, то технолопчний процес при цьому стабшьний.
Зменшення або збiльшення останнього значення вибiрки часових значень електроспоживання не дае можливосп зробити належний висновок про правиль-не ведення технологiчного процесу. Для перевiрки технолопчного процесу на стaбiльнiсть пропонуеться використовувати коефщент aвтокореляцi! (КА) [9] першого, другого i дaлi порядкiв для перевiрки стaбi-льностi та ефективносп ведення процесу енергоспоживання.
Проведено ряд дослщжень з ефективносп вико-ристання КА для оцiнювання технолопчного процесу на дек1лькох об'ектах хiмiчноl промисловостi. Зiбрано данi про середньогодинне споживання електроенерги Р крупнотонажного цеху амiаку хiмiчного шдприемс-тва за дешлька дiб 201.. року. Вибiрка даних енерго-споживання наведена в табл. 3.
Таблиця 3
Значения щогодинного електроспоживання крупнотонажного цеху амiаку за одну з дiб 2016 року
№ ш- тервалу 1 2 3 4 5 6 7 8
Р, МВттод 37,264 37,275 37,290 37,189 37,058 37,088 37,131 37,124
№ ш- тервалу 9 10 11 12 13 14 15 16
Р, МВттод 37,112 37,074 37,171 37,201 37,239 37,259 37,189 37,162
№ ш- тервалу 17 18 19 20 21 22 23 24
Р, МВттод 37,450 37,465 37,527 37,510 37,472 37,267 37,074 37,133
*Коеф1щент варiацil даио! вибiрки 0,24 %.
Останне (24-те) значення вибiрки змiнюeться в дiапазонi вщ 0 до 100 % з дискретшстю 25 % в штер-валi вiд 0 до 75 % та 5 % в штерват вщ 75 % до 100 % (Р24 =К-Р24), де К - вiдношения змшеного останнього значення вибiрки до його повного значення. Коефщь ент К = 0-1,0; вш приймае значення 0; 0,25; 0,5; 0,75; 0,8; 0,85; 0,9; 0,95; 1,0. Розраховаш КА першого, другого, третього порядку для кожно! з вибiрок при змь нюваннi останнього значення вибiрки.
Дослщження довели, що юнують три типа зале-жиостi КА ввд величини змiненого останнього значення вибiрки (рис. 5).
Коеф|Ц1ент I
Рис. 5. Залежнiсть КА першого порядку вщ змiиюваиия останнього значения вибiрки
Для першого та третього типу залежносл КА першого порядку пропорцшно залежить вщ змшю-вания величини останнього значення вибiрки. Тому коли спостерiгаеться така залежшсть, то КА доцiльно використовувати для контролю над режимом електро-споживання. Результати розрахуншв довели, що роз-мах КА першого порядку для першого та третього типу залежностi на 30-40 % бшьше, шж другого або третього порядку. Тому саме його краще використо-вувати для контролю режиму електроспоживання.
Для першого типу характерна сильна чутливють на pi3Ky змшу величини останнього значення B^ipra та на нульове значення електроспоживання. Так, при змш останнього значення вибipки на 25 % КА першого порядку зменшуеться в 2,5 рази. КА характери-зуе тiсноту тшьки лiнiйного зв'язку поточного i попе-реднього piвнiв ряду. Тому за коефщентом автокоре-ляци можна судити про наявшсть лшшно! (або близь-кою до лшшно!) тенденци [9].
Для третього типу спостержаеться сильна залежшсть КА першого порядку вщ змши величини останнього значення вибipки. КА другого та третього порядку для третього типу нагадують за формою КА першого порядку для цього типу.
Для деяких часових pядiв, що мають сильну не-лшшну тенденцiю (наприклад, мають форми парабо-ли другого порядку або експоненти), коефщент авто-кореляци piвнiв вихщного ряду може наближатися до нуля. Коли для вибipки залежшсть КА ввд змiни величини останнього значення вибipки нагадуе другий тип (рис. 5), то тодi КА не придатний для контролю енер-госпоживання.
Розраховувати КА другого та третього порядив для уах тишв залежносп його вщ величини змшеного останнього значення вибipки необхiдно також для того, щоби користуватися тестом Льюшга-Бокса на наявнiсть автокореляцп [9].
Уа вищенаведенi економiко-математичнi методи можуть допомогти експлуатацiйному персоналу шви-дко ощнювати ситуацiю на виpобництвi, краще проводит монiтоpинг енеpгоефективностi виробничих об'ектiв та в стислий термш приймати заходи з забез-печення стабiльностi технологiчного процесу, що вщ-повщае концепци Smart Grid [10].
Висновки.
1. Доведена доцiльнiсть застосування ряду еконо-мiко-математичних методiв для мониторингу енергое-фективностi виробничих об'еклв та пеpевipки техно-логiчного процесу на стабшьшсть.
2. Найпpостiшим способом контролю за енергое-фективнiстю технолопчних пpоцесiв у випадку, коли електричне навантаження залежить тiльки вщ двох паpаметpiв, е спосiб використання трикутних координат, як1 доцiльно застосовувати для вiзуалiзацil та контролю за технолопчним процесом.
3. Викоpистанi метод апрюрного ранжування та моpфологiчний для поpiвняння енеpгоефективностi роботи декiлькох подiбних виробничих об'ектiв хiмi-чно! промисловосп, у яких енергоспоживання залежить вщ багатьох фактоpiв. Цi методи рекомендовано для використання для оцшювання енергоефективносп на iнших виробничих об'ектах.
4. Ознакою стабшьносп технологiчного процесу е тотожшсть поточного значення енергоспоживання з розрахованим методом Хольта прогнозованим зна-ченням при визначених заздалепдь оптимальних ста-лих згладжування.
5. Вперше застосовано коефiцiент автокореляцп для оцшювання стабшьносп технологiчних пpоцесiв. Доведено, що при змшюванш в невеликому дiапазонi одного значення вибipки електроспоживання з ймовь pнiстю 66 % вщбуваеться значна змша коефiцiенту автокореляцп першого або другого порядку.
6. Розглянуп в публшацп eKOHOMiKO-MaTeMaTH4Hi методи можуть бути використанi для тдтримки дiй та рiшень експлуатацiйного персоналу з проведения контролю за енергоефектившстю та стабшьшстю виро-бничих об'eктiв, для вiзуалiзацi! поточно! шформацп, для пiдтримки дiй та обгрунтованосп рiшень людини-оператора, що буде сприяти впровадженню концепцi! Smart Grid на промислових пвдприемствах.
СПИСОК ШТЕРАТУРИ
1. Денисенко М.А. Спещальш питання електропостачання: навч. посiб. Ч.1.: Вибiр елеметтв електропостачальних систем на оснж стохастичного моделювання процеав, що вщбуваються в них. - К.: НТУУ «КП1», 2009. - 288 с.
2. Замулко А.1., Бедерак Я.С. Комплексний статистичний аналiз даних споживання активно! електроенерги, витрат енергоресурс1в та обсяпв виробнидтва продукци // Енергети-ка: економжа, технологи, екологш. - 2014. - №2. - С. 79-83.
3. Горбунов В.М. Теория принятия решений: Учебное пособие ГОУВПО. - Томск: Национальный исследовательский Томский политехнический университет, 2010. - 67 с.
4. Уилер Д., Чамберс Д. Статистическое управление процессами. Оптимизация бизнеса с использованием контрольных карт Шухарта. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2008. - 419 с.
5. Бедерак Я.С. Вiзуалiзацiя звтв i шаблошв, що форму-ються в системах контролю електроспоживання та енерго-менеджменту // Вюник Харквського нацiонального техшч-ного ушверситету сiльського господарства iменi Петра Ва-силенка. Серiя «Проблеми енергозабезпечення та енергоз-береження в АПК Укра!ни». - 2012. - №130 - С. 3-5.
6. Волошко А.В., Бедерак Я.С., Лутчин Т.М. Проблеми ви-бору оптимально! математично! моделi енергоспоживання на промислових тдприемствах // Схгдно-Свропейський журнал передових технологи - 2013. - №5/8(65). - С. 19-23. doi: 10.15587/1729-4061.2013.18122.
7. Находов В.Ф., Бориченко О.В. Контроль та аналiз вико-нання встановлених «стандарта» в системах статистичного контролю ефективност використання електрично! енерги // 1нформацшний збiриик «Промислова електроенергетика та електротехнжа» Промелектро. - 2011. - №2. - С. 16-23.
8. Стеценко И.В., Бедерак Я.С. Восстановление и оперативное прогнозирование методом Хольта электропотребления предприятий с непрерывным циклом работы // Электронное моделирование. - 2015. - №4. - С. 119-126.
9. Лук'яненко 1.Г., Краснжова Л.1. Економетрика: Шдруч-ник. - К.: Товариство «Знання», 1998. - 494 с.
10. Кобец Б.Б., Волкова И.О. Инновационное развитие электроэнергетики на базе концепции Smart Grid. - М.: ИАЦ Энергия, 2010. - 208 с.
REFERENCES
1. Denysenko M. A. Spetsial'nipytannya elektropostachannya: navch. posib. Ch.I.: Vybir elementiv elektropostachal'nykh system na osnovi stokhastychnoho modelyuvannya protsesiv, shcho vidbuvayut'sya v nykh [Special issues of power supply. Part 1. Selecting items of electricity supply systems based on stochastic modeling of processes occurring in them]. Kyiv, NTUU «KPI» Publ., 2009. 288 p. (Ukr).
2. Zamulko A.I., Bederak Ya.S. Comprehensive statistical data analysis of active power consumption, energy expenditures and production volumes. Power Engineering: Economics, Technique, Ecology, 2014, no.2, pp. 79-83. (Ukr).
3. Gorbunov V.M. Teoriia priniatiia reshenii [Decision making theory]. Tomsk, NRTPU Publ., 2010. 67 p. (Rus).
4. Uiler D., Chambers D. Statisticheskoe upravlenie protses-sami. Optimizatsiia biznesa s ispol'zovaniem kontrol'nykh kart Shukharta [Statistical control of process. Optimization of business using Shewhart control charts]. Moscow, Alpina Business Books Publ., 2008. 419 p. (Rus).
5. Bederak Ya.S. Visualization of reports and templates, which are formed in the monitoring systems of power consumption and energy management. Bulletin of Kharkiv Petro Vasylenko National Technical University of Agriculture, 2012, no.130, pp. 3-5. (Ukr).
6. Voloshko A.V., Bederak Ya.S., Lutchyn T.M. The problems of selection of optimal mathematical model of energy consumption at industrial enterprises. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2013, no.5/8(65), pp. 19-23. (Ukr). doi: 10.15587/1729-4061.2013.18122.
7. Nakhodov V.F., Borychenko O.V. Monitoring and analysis of implementation of established «standards» in the statistical control systems of effective use of electric energy. Informational collected papers «Promyslova electroenergetyka ta elektro-tekhnyka» Promelektro, 2011, no.2, pp. 16-23. (Ukr).
8. Stetsenko Y.V., Bederak Ya.S. Recovery and operational forecasting by Holt's method of electricity consumption at enterprises with a continuous work cycle. Electronic modeling, 2015, no.4, pp. 119-126. (Rus).
9. Luk'yanenko I.G., Krasnikova L.I. Ekonometryka [Econometrics]. Kyiv, Tovaristvo «Znannya» KOO Publ., 1998. 494 p. (Ukr).
10. Kobets B.B., Volkova I.O. Innovatsionnoe razvitie elektro-energetiki na baze kontseptsii Smart Grid [Innovative development of the electric power on the basis of Smart Grid concept]. Moscow, LAC Energiya Publ., 2010, 208 p. (Rus).
Надтшла (received) 11.10.2016
Бедерак Ярослав Семенович, тженер, Публiчне акцюнерне товариство «АЗОТ», 18014, Черкаси, вул. Першотравнева, 72, тел/phone +380 47 2392979, e-mail: [email protected]
Ya.S. Bederak PJSC «AZOT»,
72, Pervomayskaya Str., Cherkassy, 18014, Ukraine. On substantiation of selection of economic and mathematical methods for the assessment of energy efficiency of production facilities.
Research purpose is generalization and further development of economic- mathematical methods for ensuring energy-efficient operation mode of production facilities. The above methods can be used for selection of the most energy-efficient production lines, mechanisms; pumping, compression, ventilation installations or other electric receivers among several similar ones by using equal and unequal weight criteria. An example of comparing the efficiency of the production facilities of the chemical industry is showed by a priori ranking and morphological (geometric) methods. The method of control the correctness of the production facilities in the case when the electric load depends on two parameters in triangular coordinates in the presence of boundary restrictions is described. The identity of the current energy values calculated by Holt predicted value at a predetermined optimal smoothing constant determines the stability of the process. Expedience of application the autocorrelation coefficient for testing processes on the stability is proved. References 10, tables 3, figures 5. Key words: power consumption, criteria of equal and unequal weights, the autocorrelation coefficient, energy efficiency.
