АЛГОРИТМ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ О ПОВЫШЕНИИ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕГИОНАЛЬНОГО ЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА
- Авторы: Сагитова Л.А1
-
Учреждения:
- Самарский государственный технический университет
- Выпуск: Том 19, № 2 (2021)
- Страницы: 256-262
- Раздел: Статьи
- URL: https://journals.eco-vector.com/2073-3909/article/view/112216
- DOI: https://doi.org/10.18469/ikt.2021.19.2.15
- ID: 112216
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Функционирование энергетических систем в условиях постоянных преобразований внешней среды в совокупности с их высокой сложностью приводят к необходимости принятия сложных управленческих решений. В данной статье был проведен анализ деятельности энергосистемы по повышению эффективности её функционирования на примере Самарской области. Для повышения эффективности управления энергосистемой была разработана структура системы поддержки принятия решений. В предложенном алгоритме был реализован принцип системного подхода к ресурсосбережению в энергетических производствах. Построены математические модели, позволяющие описать функционирование энергосистемы. Сформулированы обобщённые критерии эффективности работы энергетического оборудования. Сконструирована и предложена система управления, позволяющая получать научно обоснованные управленческие решения в сфере инвестирования в энергетику.
Полный текст
Введение Энергетика является одной из важнейших от- раслей экономики РФ и оказывает влияние на качество жизни людей и развитие промышлен- ности. В соответствии с Указом Президента РФ от 07.07.2011 № 899 одними из приоритетных на- правлений развития науки, техники и технологий в России являются энергосбережение, энерго- эффективность и ядерная энергетика. Всё это подтверждает важность организации мероприя- тий, направленных на повышение эффективной деятельности энергопредприятий. Для повышения эффективности работы энерго- производств необходимо совершенствование струк- тур и методов системного управления. Поэтому актуальной является разработка алгоритма сис- темы поддержки принятия решений (СППР) для анализа и формирования математически обос- нованных решений управления энергетическим комплексом. Разработка алгоритма СППР про- водилась для Самарской энергосистемы, со- стоящей из крупнейших энергетических пред- приятий Самарской области, входящих в состав ПАО «Т Плюс». Анализ структуры энергетической системы Самарской области Исследована структура данной энергосисте- мы. В настоящее время в состав энергосистемы входят семь теплоэлектроцентралей. Установ- ленная электрическая мощность энергосистемы составляет- 2867,9 МВт, установленная тепловая мощность - 11366,13 Гкал/ч. В качестве элементов сложного развивающе- гося объекта - энергосистемы - примем энерго- предприятия (ТЭЦ), входящие в ее состав. Таким образом, специфика энергосистемы Са- марской области, состоящей только из ТЭЦ, осу- ществляющих совместную выработку тепловой и электрической энергии, обуславливает особен- ности ее работы и накладывает ограничения на ее деятельность. Раздельная выработка тепловой и электрической энергии на ТЭЦ является эконо- мически неэффективной, например, при перево- де ТЭЦ в конденсационный режим работы КПД снижается до значений 10-15 %. Кроме этого, объемы производства энергии энергосистемой определяются нуждами потребителей в реальном времени, так как невозможно складировать и за- пасать энергию [1-4]. Рисунок 1. Структура энергосистемы Самарской области На рисунке 1 представлена структурная мо- дель взаимодействия энергосистемы с внешней средой. При производстве энергии используются следующие ресурсы Ri: информационные, капи- тальные, трудовые, топливные, водные, матери- альные и энергетические, поступающие в блок распределения и управления соответствующим ресурсом БР и УRi Энергосистема производит тепловую Yt (t) энергию в виде производственного пара и горя- чей воды и электроэнергию Ye (t), вырабатыва- емую на базе выработки тепловой энергии. Основ- ными потребителями тепловой и электрической энергии, отпускаемой энергосистемой, являются жилищно-коммунальное хозяйство и промыш- ленные предприятия Самарской области [5]. Избыток произведенной электроэнергии может продаваться соседним регионам на Федеральном оптовом рынке электрической энергии и мощ- ности (ФОРЭМ), а ее недостаток - восполняться покупкой на ФОРЭМе электроэнергии. Построение архитектуры алгоритма системы поддержки СППР Для повышения эффективности деятельности энергетического производства был сконструиро- ван алгоритм работы СППР, детально представ- ленный на рисунке 2. Данный алгоритм создает единое информационное пространство, работая на двух иерархических уровнях: оптимизации работы энергетического обо- рудования на уровне i-го энергетического пред- приятия; выработке организационно-экономических управляющих решений для всей энергосистемы. При построении структуры алгоритма были реализованы принципы системного подхода к ис- следованию сложных систем для решения задач ресурсосбережения. В сконструированном алго- ритме объединены экономическое, технологиче- ское, информационное, организационное управ- ление разными видами ресурсов на оперативном и стратегическом уровне. Построенный алгоритм позволяет провести комплексный анализ функционирования энер- госистемы, исследовать внутренние и внешние связи между входными и выходными ресурсами, оценить эффективность деятельности энерго- системы, сконструировать системы управления энергообъектом и сформировать альтернативные варианты для оптимального управления его дея- тельностью. Реализация алгоритма СППР будет происхо- дить в результате реализации следующих 6 эта- пов. Рассмотрим этапы, входящие в алгоритм, более подробно. Целеполагание и выбор методов исследова- ния. На первом этапе алгоритма исследуются во- просы целеполагания, определяются методы ис- следования и производится структурный анализ энергосистемы и отдельных энергопредприятий. Кроме этого, выбираются модели и основные па- раметры, характеризующие работу объекта, для дальнейшего анализа. Эффективность функционирования отдель- ной ТЭЦ характеризуется следующими основны- ми показателями: удельным расходом топлива на производство тепловой энергии, электрической энергии, КПД котельных агрегатов, коэффици- ентом использования топлива, расходом электро- энергии на собственные нужды. 258 Сагитова Л.А. «Инфокоммуникационные технологии» Том 19, № 2, 2021, с. 256-262 Рисунок 2. Архитектура алгоритма поддержки принятия решений по повышению эффективности функционирования энергосистемы На уровне энергосистемы основными ресур- сами, оказывающими влияние на производство энергии, являются капитальные K(t), трудовые L(t) и топливные B(t) ресурсы. Сбор и анализ статистических данных функционирования объекта. На уровне энерге- тических предприятий при реализации второго этапа алгоритма происходят сбор и первичная обработка значений параметров системы кон- трольно-измерительных приборов (КИП), срав- нение их с оптимальными, расчет и анализ тех- нико-экономических показателей (ТЭП) работы оборудования в реальном времени и формирова- ние отчетов и режимных карт. Работа энергетического оборудования харак- теризуется более чем 50 показателями, из кото- рых были выделены 8 основных [6]. Удельный расход топлива, Gòîïë . Удельный расход электроэнергии на тягу и дутье, Ýòä . Температура уходящих газов, tóõ.n . Отклонение от оптимального значения раз- ряжения в топке котла, Pn . Содержание оксидов азота в продуктах сгоразличных параметров, были сформированы обобщенные критерии экономичности, экологич- ности, технологичности работы оборудования и глобальный критерий эффективности, объеди- няющий предыдущие. В качестве входных па- раметров использовались ТЭП, проанализиро- ванные в работе [7]. Для определения критериев эффективности использовался метод многокри- териального оценивания DEA или «Анализ сре- ды функционирования», позволяющий провести сравнительную оценку котлов. На уровне энергосистемы при выполнении данного этапа алгоритма проводятся построение математических моделей, описывающих деятель- ность энергосистемы и взаимосвязи между про- изводством энергии и использованием основных ресурсов, идентификация построенных моделей и оценка их качества. Если качество построен- ных моделей неудовлетворительно, то в мате- матическую модель вводится дополнительная информация и влияющие на производственную деятельность факторы. В качестве математических моделей, описы- вающих взаимосвязи между объемом затрачиварания, V NOx n . емых ресурсов и производством энергии, были x Содержание оксидов углерода в продуктах сгорания, VCO n . Содержание диоксидов углерода в продукприняты двухфакторные (1) и трехфакторные (2) степенные производственные функции типа Коб- ба - Дугласа [5; 8]: 2x тах сгорания, VCO n . КПД, n . Y (t) AK (t) L(t) , (1) Полученные от каждого предприятия данные Y (t) AK (t) L(t) B(t) , (2) направляются на уровень энергосистемы. На уровне энергосистемы на основе методов статистического анализа проводится качествен- ный и количественный анализ входных и выход- ных параметров деятельности энергосистемы в где A - масштабный коэффициент; α, β и γ - коэффициенты эластичности (3), характеризующие эффективность использования капитальных, тру- довых и топливных ресурсов в производствен- ных процессах соответственно. целом: капитальных K(t), трудовых L(t) и топлив- ных B(t) ресурсов и производства тепловой Yt (t) K Y Y K ( LnY ) ; (LnK ) и электрической Ye (t) энергии; а также анализ технико-экономических показателей функционирования, в частности текущих производитель- L Y Y L (LnY ) ; (LnL) (3) ностей ресурсов - фондоотдачи Y/K, производи- B Y (LnY ) . тельности труда Y/L и топливоотдачи Y/B. Кроме Y B (LnB) этого, исследуется устойчивость системы и эф- фективность использования ресурсов по фазо- вым портретам энергосистемы в пространстве состояний, характеризующих эффективность ее работы. Математическое моделирование, иденти- фикация и оценка качества моделей. На уровне отдельных ТЭЦ при выполнении данного этапа оценивается и сравнивается эффективность рабо- ты основного оборудования - котлов. Поскольку их работа характеризуется большим количеством Идентификация проводилась с помощью ме- тода наименьших квадратов на основе статисти- ческих данных деятельности энергосистемы. Модельное исследование свойств объекта и оценка эффективности его функционирования. На уровне отдельных энергетических произ- водств проводится анализ критериев эффектив- ности работы основного оборудования, в резуль- тате которого формируется комплексная оценка работы основного оборудования с учетом всех выбранных частных показателей эффективности. На уровне энергосистемы на основе постро- енных и идентифицированных моделей исследу- ются ее свойства и осуществляется оценка эф- фективности ее функционирования. Для оценки эффективности деятельности энергосистемы были разработаны дифференци- альные и интегральные критерии эффективно- сти. Для исследования эффективности использо- вания каждого вида ресурсов рассматривались предельные производительности капитальных мируются направления, в первую очередь нужда- ющиеся в улучшении и ремонте. На уровне энергосистемы в целом проводит- ся двухступенчатое построение прогнозов по- ведения энергосистемы как с учетом изменения финансирования основных фондов, так и без учета управляющих воздействий. Для получе- ния прогнозных значений основных ресурсов использованы адаптивные методы прогнозирова- ния. Далее по математической модели производ- ственной функции (2) определяются прогнозные Y K , трудовых Y L и топливных Y B значения производства энергии. Имитационная ресурсов. Была проведена оценка влияния на деятельность энергосистемы фактора измене- ния масштаба производства M и фактора со- вершенствования энергетических процессов R. Исследовалось влияние относительных вкладов капитальных Wk и трудовых WL ресурсов на про- изводство энергии. Кроме этого, было исследова- но поведение производственно-технологических процессов в энергосистеме в плоскости параме- тров капитальных K и трудовых L ресурсов [9; 10]. Построение систем управления и имитаци- онное моделирование. Для каждого предприятия на данном этапе строится алгоритм распределе- ния нагрузки между котельными агрегатами на основе данных, полученных в результате много- критериального оценивания, что позволяет при- нимать математически обоснованные решения при выборе наиболее оптимальных режимов ра- боты и использовать имеющееся оборудование максимально эффективно. На уровне энергосистемы данный этап ал- горитма представляет собой имитационное мо- делирование производственно-экономических процессов в энергосистеме на основе ранее по- строенных и идентифицированных моделей. В имитационной модели исследовалось влияние инвестирования в обновление капитальных ре- сурсов на эффективность производства энергии. Формирование инвестиций происходит за счет доли прибыли в виде выпуска продукции за предыдущий финансовый год с помощью управ- ляющей величины ν. В зависимости от величины ν на следующий год определяются модель (4) позволяет определить сценарий поведения энергосистемы с учетом управляющих воз- действий, величина капитальных ресурсов опре- делялась для различных значений ν. С учетом построенных прогнозов функциони- рования системы на этом этапе формируются ре- комендации по управлению энергосистемой для лиц, принимающих решения. Выводы Предложен алгоритм СППР, который по- зволяет на базе методов системного подхода проводить комплексный анализ деятельности энергосистем и оценку энергоэффективности их функционирования на двух уровнях - на общем уровне и на уровне энергетических производств с учетом особенностей совместного производства тепловой и электрической энергии. На уровне энергосистемы исследованы внутренние и внешние связи между ресурсами, сконструированы системы управления функцио- нированием объекта, предложены сценарии по- ведения и сформированы адаптивные варианты деятельности энергосистемы. На уровне энергетического производства исследованы основные параметры, характери- зующие работу котельного оборудования, раз- работаны обобщенные критерии, позволяющие проводить многокритериальную оценку эффек- тивности основного оборудования, предложен алгоритм распределения нагрузки котельной, по- вышающий экономичность и технологичность ее работы. Разработанный алгоритм можно использо- K (t) K(t -1) Ys (t -1) . (4) вать для анализа энергоэффективности аналогич- Построение прогнозов и получение реко- мендаций по управлению. При выполнении за- ключительного этапа алгоритма определяется экономическая эффективность мероприятий по изменению распределения нагрузки в котельной в соответствии с критериями эффективности, формируются рекомендации по управлению для лиц, принимающих решения, в частности, форных энергосистем других регионов.×
Об авторах
Л. А Сагитова
Самарский государственный технический университет
Email: l0410@mail.ru
Самара, РФ
Список литературы
- Мелентьев Л.А. Оптимизация развития и управления больших систем энергетики. М.: Высшая школа, 1982. 319 с
- Математическое моделирование источников энергоснабжения промышленных предприятий / А.И. Зайцев [и др.]. М.: Энергоатомиздат, 1991. 152 с
- Модельный анализ эффективности совместного производства тепловой и электрической энергии региональной энергосистемой / Н.В. Дилигенский [и др.] // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Серия «Технические науки». 2008. № 5. С. 37-40
- Гаврилова А.А., Салов А.Г., Гаврилов В.К. Системный анализ влияния режимов работы энергетического оборудования на эффективность производства тепловой и электрической энергии энергосистемой // Труды МНТК «Современные научно-технические проблемы теплоэнергетики и пути их решения». Саратов: СарНЦ РАН; СГТУ, 2008. Вып. 5. С. 189-195
- Дилигенский Н.В., Гаврилова А.А., Цапенко М.В. Построение и идентификация математических моделей производственных систем. Самара: Офорт, 2005. 126 с
- Гаврилов В.К., Гаврилова А.А. Модельный анализ эффективности функционирования региональных энергопроизводств // Труды III ВНТКсмежд. участием «Математическое моделирование и краевые задачи». Самара: СамГТУ, 2006. С. 43-45
- Обобщенная оценка сравнительной эффективности работы котельного оборудования / А.Г. Салов [и др.] // Вестник СГАСУ. Градостроительство и архитектура: научно-технический журнал. 2016. № 2. С. 140-146
- Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. М.: МГУ, Изд-во «ДИС», 1997. 368 с
- Gavrilova A.A., Salov A.G., Sagitova L.A. System Analysis of the Effectiveness of Regional Energy System Management in the Conditions of Transformation // XXI International Conference Complex Systems: Control and Modeling Problems (CSCMP). Samara. 2019. Р. 736-741. doi: 10.1109/CSCMP45713.2019.8976644. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8976644 (дата обращения: 10.03.2021)
- Gavrilova A.A., Salov A.G., Sagitova L.A. Assessment of the Efficiency of the Samara Region’s Energy Complex Under Changing Conditions // 2020 International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon). Vladivostok, 2020. P. 1-4. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9271116 (дата обращения: 10.03.2021)
Дополнительные файлы
![](/img/style/loading.gif)