1 - Южно-Уральский государственный университет

ФГБОУ ВПО «Южно-Уральский государственный университет»
(Национальный Исследовательский Университет)
МЕТОД ЭФФЕКТИВНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ И
УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ
МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОГО ПРЕДПРИЯТИЯ
Докладчик: Филимонова Александра Александровна
Челябинск - 2015
Структура электропотребления Челябинской области
Добыча полезных
ископаемых
2%
Сельское хозяйство
1,3%
Производство и
распределение
энергии, газа и воды
13,2%
Строительство
0,7%
Металлургическое
производство
87,2%
Промышленное
производство
57,8%
Транспорт и связь
8,7%
Потребление
населением, услуги и
прочие виды
деятельности
16,3%
По данным Росстата
Производство
строительных
материалов
2,5%
Производство машин и
оборудования
7%
Прочие (пищевая,
атомная)
3,3%
2
Схема производственной системы управления
электропотреблением предприятия
ПиК – подсистема планирования и контроля;
ОДУ – оперативно-диспетчерское управление;
g оп - оперативное управление работой регуляторов электропотребления;
P0 (t ) – фактический график электропотребления;
АСУ Энергоучет – подсистема мониторинга текущего энергопотребления;
ПР – потребители-регуляторы электропотребления;
Пi – прочие потребители энергоресурсов.
3
Особенности процедур принятия решений по планированию
и управлению энергопотреблением в многоуровневой
структуре предприятия
Принятие
решений
по
планированию
и
управлению
энергопотреблением технологических процессов в многоуровневой
структуре
предприятия
характеризуется
межуровневыми
противоречиями, среди которых необходимо выделить:

несогласованность агрегированных представлений динамики
потребления ресурсов на верхнем уровне и высокой степенью
детализации представления динамики на нижних уровнях;

несогласованность
между
общими
оценками
объемов
потребления электроэнергии предприятия и суммарными
локальными оценками объемов потребления электроэнергии на
уровне отдельных технологических процессов.
4
Краткосрочное прогнозирование
потребления электроэнергии
Краткосрочное
нормирование
и
прогнозирование
потребления
электрической энергии дает технико-экономический эффект на основе
следующих факторов:

более точного контроля потребления электрической энергии, которое
позволит выявить места и временные интервалы повышенного
использования электроэнергии и оценить резервы снижения объемов ее
потребления;

снижения затрат на приобретение электрической энергии вследствие
переноса электропотребления в более льготный ценовой диапазон.
5
Форма расписания производственных циклов
П1, j(1)
П1, j(1)+1
П1, j(1)+2
U1
t
П2, j(2)
П2, j(2)+1
U2
t
t2, j(2)
T2, j(2)
П3, j(3)
П3, j(3)+1
П3, j(3)+2
П3, j(3)+3
П3, j(3)+4
U3
t
U4
ts
ts+1
ts+2
ts+3
t
U1,…, U4 – номера производственных участков – потребителей электрической энергии;
П ij – плановое задание выпуска продукции производственного цикла (i, j);
i –группа агрегатов;
j – индекс соответствующего производственного цикла.
6
Методика почасового нормирования и прогнозирования
электропотребления
для сложных производственных комплексов
Для сложных производственных комплексов предлагается децентрализованная
процедура почасового нормирования и прогнозирования электропотребления.
Процедура основана на том, что на верхнем уровне иерархии расчетов
оцениваются интегральные показатели производственных циклов:
 объемы выпуска продукции Пij ;

объемы потребляемой электрической энергии Wij.
Дополнительно вводится новый интегральный показатель индекс снижения стоимости потребления электроэнергии Iсн,
который
позволяет
интегрально
оценивать
оптимальность
электропотребления.
графиков
7
Определение индекса снижения стоимости
потребления электроэнергии
Индекс снижения стоимости потребления электроэнергии Iсн определяется по
соотношению:
 р(t )ц (t )

,
 р (t )ц (t )
k
I сн
э
k
k
б
k
э
(23)
k
k
р (tk ) 
Р(tk )
;
Р
(
t
)
 k
k
рб (tk ) 
Рб (tk )
;
Р
(
t
)
 б k
k
цэ (tk ) 
Ц э (tk )
 Ц э (tk )
k
где {P(tk)} - текущий график электропотребления; {Pб(tk)} - базовый график электропотребления;
ΔЦэ(t) - переменная часть индекса равновесных цен на продажу электроэнергии на оптовом рынке; k –
индекс часовых интервалов.
Если текущий график совпадает с базовым графиком, то Iсн = 1.
Если текущий график электропотребления снижает стоимость покупки электроэнергии по
сравнению с базовым графиком, то Iсн < 1.
Безусловный оптимум достигается при Iсн = 0.
Если текущий график электропотребления хуже базового графика, то Iсн > 1.
8
Апробация методики почасового прогнозирования
Почасовой график загрузки оборудования электросталеплавильного цеха
металлургического предприятия 1-й ценовой зоны (сентябрь 2014 г.)
Агрегат 4
Агрегат 3
Агрегат 2
Агрегат 1
0:00
2:00
4:00
6:00
8:00
10:00
12:00
14:00
16:00
18:00
20:00
22:00
0:00
00:00
02:00
04:00
06:00
08:00
10:00
12:00
14:00
16:00
18:00
20:00
22:00
00:00
Построение модели проводилось на основе данных почасового потребления
электрической
энергии
агрегатами
электросталеплавильного
цеха
металлургического предприятия 1-й ценовой зоны в период за сентябрь
2014 г., а также с учетом индекса равновесных цен на продажу электроэнергии,
полученных с сайта компании ОАО «АТС».
9
Численные посуточные значения индекса снижения стоимости
потребления электроэнергии Iсн за сентябрь 2014 года
№ п/п
Дата
1
2
3
4
5
6
7
8
9
01.09.2014
02.09.2014
08.09.2014
15.09.2014
16.09.2014
22.09.2014
23.09.2014
29.09.2014
30.09.2014
Индекс снижения стоимости
потребления электроэнергии Iсн
1
1,230005
1,10099
1,01747
1,089341
1,169866
1,1831297
1,356048
1,1686137
Значение индекса снижения стоимости электропотребления Iсн для
заданных базовых графиков превышает 1.
10
Целевая функция минимизации месячных производственных расходов:
K I N


min
W

C

C

I

t




 kin k
   d  CM  M

add
add

k 1 i 1 n1


(13)
I – агрегаты (группа агрегатов);
N – общее число видов производимой продукции
Wkin – электроэнергия в кВтч, потребленная оборудованием i за k-й временной интервал при
производстве продукции n;
Ck – стоимость электроэнергии за 1 кВтч в интервале времени k;
Cadd – добавочная стоимость, связанная с деятельностью по управлению электропотреблением на
интервале k. К добавочной стоимости можно отнести дополнительные затраты на оплату
труда рабочих, возникшие в связи с изменением графика загрузки оборудования.
I add – переменная, такая что: I add  1 – при осуществлении действий по управлению
электропотреблением, I add  0 – в другом случае.
d – число рабочих дней в месяце;
CM – стоимость пикового потребления за месяц;
M – заявленное пиковое потребление электроэнергии предприятием.
Эффективно спланированный график электропотребления должен снижать
стоимость покупки электроэнергии по сравнению с базовым графиком, т.е.
Iсн < 1.
11
Апробация методики почасового прогнозирования
Почасовой график загрузки оборудования электросталеплавильного цеха
металлургического предприятия 1-й ценовой зоны (сентябрь 2014 г.) со
смещением
Агрегат 4
Агрегат 3
Агрегат 2
Агрегат 1
0:00 02:00
2:00 04:00
4:00 06:00
6:00 08:00
8:00 10:00
10:00 12:00
12:00 14:00
14:00 16:00
16:00 18:00
18:00 20:00
20:00 22:00
22:00
0:00
00:00
00:00
При построении оптимального графика почасовой загрузки оборудования
была соблюдена технология процесса, в том числе требование по величине
перерывов в работе оборудования.
12
Индекс снижения стоимости электропотребления
Сравнение динамики изменения индекса снижения стоимости
потребления электроэнергии во времени для рассматриваемых
вариантов базового графика и графика со смещением
1,6
1,4
1,2
1
0,8
0,6
0,4
0,2
0
03.09.12 04.09.12 05.09.12 06.09.12 07.09.12 08.09.12 09.09.12 10.09.12 11.09.12 12.09.12 13.09.12 14.09.12
Базовый график 1
Базовый график 1 (со смещением)
13
Экономический эффект от почасового планирования в часы
максимальной загрузки за 2014 год на ОАО «ММК»
Наименование
Ед. изм.
Базовый
период
Отчетный
период
2013 год
2014 год
Плановое суммарное почасовое
потребление электроэнергии
тыс. кВт·ч
2 385 600,5
2 688 475,5
Фактическое суммарное почасовое
потребление
тыс. кВт·ч
2 323 309,7
2 643 724,3
Отклонение почасового потребления
тыс. кВт·ч
62 290,8
44 751,2
Экономия от почасового
планирования в часы максимальной
загрузки за 2014 год
тыс. руб.
22 011,8
14
Программное обеспечение
«Многоуровневое нормирование и прогнозирование
электропотребления промышленного предприятия»
Цель внедрения - создание возможности определения обоснованных удельных норм
расхода электроэнергии и на этой основе получение высокой точности прогнозирования
объемов потребления электроэнергии отдельными подразделениями и предприятия в
целом.
Цель достигается за счёт:

формирования аналитической зависимости удельного расхода электроэнергии от
объёма производства на основе математической обработки статистических (отчётных)
данных о фактических объёмах производства и удельных расходах электроэнергии;

обеспечения обработки данных из набора на переменную глубину по желанию
оператора-нормировщика;

формирования сезонных зависимостей удельного расхода электроэнергии от объёмов
производства («зимняя» и «летняя» зависимости).
15
Отображение зависимостей удельного расхода
электроэнергии от объема производимой продукции
Набор данных - совокупность всех данных, определяющих исходные данные для анализа.
Действия:
 новый набор
данных;
 создание копии
набора данных;
 открытие набора
данных;
 добавление в
«Избранное»;
 последние
открытые наборы
данных;
 удаление набора
данных.
16
Сопоставление показателей
Сопоставление показателей
месяца со средними за год
Сопоставление показателей
месяца и предыдущих
12 месяцев
17
Отчет о потреблении электрической энергии
18
Основные выводы и результаты
1. В целях минимизации производственных расходов в условиях почасового тарифа на
оплату электроэнергии предложена методика краткосрочного нормирования и
прогнозирования потребления электрической энергии, основанная на интегральной
оценке оптимальности графиков электропотребления.
2. Разработаны методическое, алгоритмическое и программное обеспечение
нормирования удельного расхода и прогнозирования расхода электроэнергии
ОАО «ММК», с использованием которого на основе реальных данных по выработке
продукции
и
электропотреблению
производственными
подразделениями
ОАО «ММК» проведены опытные расчеты.
3. Разработано программное обеспечение, обеспечивающее прогноз потребления
энергетических ресурсов при заданных плановых значениях выпуска продукции и
установленных значениях базовых технологических факторов.
4. Разработанное методическое и программное обеспечение внедрено в практику
управления энергопотреблением промплощадки ОАО «ММК».
5. Экономический эффект от выполнения данной работы образуется за счет снижения
общей ошибки прогнозирования потребления электроэнергии и снижения затрат на
ее приобретение. Общая экономия за 2014 г. составляет 22 млн. рублей.
19