МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПОТРЕБЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ В ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ
Журнал: ВЕСТНИК АСТРАХАНСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: УПРАВЛЕНИЕ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ИНФОРМАТИКА
№ 3
, 2020
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
Авторы:
1.
Национальный исследовательский университет "МЭИ"
(кафедра АСУ ТП, аспирант)
аспирант с 01.01.2017 по настоящее время
г. Москва и Московская область, Россия
аспирант с 01.01.2017 по настоящее время
г. Москва и Московская область, Россия
2.
Национальный исследовательский университет «МЭИ»
Москва, Россия
Москва, Россия
Тип:
Статья
Страницы:
с 116
по 124
Статус:
Опубликован
Получено:
20.07.2020
Одобрено:
21.07.2020
Опубликовано:
21.07.2020
Классификаторы:
УДК 60 Прикладные науки. Общие вопросы
Язык материала:
русский
Ключевые слова:
ценовая категория, электрическая энергия, мощность, потребление электроэнергии, стоимость, прогноз, алгоритм определения, математическая модель
Аннотация (русский):
Цель исследования: построить математическую модель прогноза потребления электрической энергии и мощности для шести ценовых категорий в системе электроснабжения предприятия и на ее основе разработать алгоритм, позволяющий потребителю выбрать выгодную стоимость электроэнергии. Рассмотрение системы как целостного комплекса взаимодействующих объектов велось с позиции причинно-следственных связей и взаимного влияния. Для анализа научных данных применялись принципы системности, структуризации, целостности, иерархичности и множественности. Структурно-функциональный подход позволил изучить элементы (подсистемы) и зависимости между ними в рамках единой системы. Проведено исследование текущего состояния, на основе исходных данных выполнен прогноз электрического потребления предприятия, построена математическая модель электрической энергии и мощности для шести ценовых категорий, разработан алгоритм определения ценовой категории, позволяющий найти финансово выгодную ценовую категорию. Проведенное исследование является основой для выбора потребителями на территории Российской Федерации финансово выгодной ценовой категории и стоимости электрической энергии. Выполнена независимая экспериментальная проверка алгоритма определения ценовой категории, статья расходов «Оплата потребленной электрической энергии» по объекту сократилась. Эксперимент показывает практическую применимость математической модели прогноза и экономическую эффективность алгоритма определе-ния ценовой категории электрической энергии
Цель исследования: построить математическую модель прогноза потребления электрической энергии и мощности для шести ценовых категорий в системе электроснабжения предприятия и на ее основе разработать алгоритм, позволяющий потребителю выбрать выгодную стоимость электроэнергии. Рассмотрение системы как целостного комплекса взаимодействующих объектов велось с позиции причинно-следственных связей и взаимного влияния. Для анализа научных данных применялись принципы системности, структуризации, целостности, иерархичности и множественности. Структурно-функциональный подход позволил изучить элементы (подсистемы) и зависимости между ними в рамках единой системы. Проведено исследование текущего состояния, на основе исходных данных выполнен прогноз электрического потребления предприятия, построена математическая модель электрической энергии и мощности для шести ценовых категорий, разработан алгоритм определения ценовой категории, позволяющий найти финансово выгодную ценовую категорию. Проведенное исследование является основой для выбора потребителями на территории Российской Федерации финансово выгодной ценовой категории и стоимости электрической энергии. Выполнена независимая экспериментальная проверка алгоритма определения ценовой категории, статья расходов «Оплата потребленной электрической энергии» по объекту сократилась. Эксперимент показывает практическую применимость математической модели прогноза и экономическую эффективность алгоритма определе-ния ценовой категории электрической энергии
Ключевые слова:
ценовая категория, электрическая энергия, мощность, потребление электроэнергии, стоимость, прогноз, алгоритм определения, математическая модель
ценовая категория, электрическая энергия, мощность, потребление электроэнергии, стоимость, прогноз, алгоритм определения, математическая модель
Введение
Управление системой электроснабжения предприятия включает ряд составляющих, одной из которых является оптимизация потребления электрической энергии. Рост цен на электроэнергию и постоянное увеличение объема ее потребления обусловливают актуальность данного вопроса. Оптимизация потребления электроэнергии и минимизация ее стоимости являются перспективными направлениями исследований для мирового сообщества в целом [1–4]. Существует ряд управленческих решений, позволяющих минимизировать затраты на электроснабжение при неизменном объеме вырабатываемой продукции [5–8]. Одним из этих решений является определение оптимальной ценовой категории потребления электроэнергии для предприятия. Ценовая категория определяется из прогноза электропотребления, условий планирования почасового расхода, выбора тарифа на транспортировку и наличия автоматизированной системы коммерческого учета электроэнергии [9–11]. Каждое предприятие может определить для себя ценовую категорию потребления из шести существующих и перейти на одну из них: 1-я и 2-я – для потребителей с единовременно потребляемой мощностью до 670 кВт, остальные – для потребителей с мощностью свыше 670 кВт.
Предлагаемое решение задачи
Решение задачи вычисления оптимальной ценовой категории сводится к построению математической модели прогноза потребления электрической энергии и мощности в системе электроснабжения предприятия и реализуется в виде алгоритма нахождения оптимальной ценовой категории, позволяющего потребителю найти выгодную стоимость электроэнергии, [12–15].
В процессе моделирования мощность выступает как физическая величина, характеризующая передачу и преобразование электроэнергии.
В качестве критерия оптимальности используем финансовые расходы на оплату потребляемой предприятием электроэнергии [16]:
Для определения ценовой категории на следующем этапе требуется построение математической модели прогноза с горизонтом прогнозирования в 1 год, на основе архивных данных электропотребления с глубиной минимум один предыдущий год [17]. Прогноз необходим для оценки предшествующего потребления электрической энергии и планирования последующего оптимального режима работы электрооборудования.
Первичная обработка архивных данных электропотребления предприятия «Аэропорт Внуково» выявила общую тенденцию: с понедельника по пятницу – скачкообразно высокое потребление: днем максимальное, а ночью минимальное; в нерабочие дни потребление низкое. В дальнейшем анализ показал, что на точность прогноза влияет глубина архивных данных. Максимально точный прогноз можно получить при исследовании электропотребления за все время работы электроустановки.
Математическая модель
Поскольку математическая модель определения стоимости электрической энергии имеет 6 вариантов расчета, возникает необходимость в декомпозиции построения задачи на 6 составляющих, которые отличаются условиями и исходными данными.
Первая составляющая математической модели определения цены электрической энергии (1-я ценовая категория) подразумевает, что объем электроэнергии рассчитывается в целом за месяц, планирования электропотребления нет, тариф на передачу электрической энергии одноставочный. Математическая модель для объектов первой ценовой категории, позволяющая определить стоимость электроэнергии, руб./кВТ•ч, :
где – предельный уровень нерегулируемых цен электроэнергии и мощности на j-м уровне напряжения в n группе потребителей; – планируемое электропотребление за календарный месяц; – цена за электроэнергию и мощность; – одноставочный тариф для требуемого уровня напряжения; – оплата дополнительных услуг; – оплата услуг гарантирующего поставщика; – средневзвешенная нерегулируемая цена электроэнергии на оптовом рынке; – коэффициент для мощности; – рыночная цена мощности на оптовом рынке электроэнергии; – величина изменения средневзвешенной цены.
Вторая составляющая математической модели стоимости электроэнергии (2-я ценовая категория) предписывает потребление электроэнергии распределять по зонам суток, планировать электропотребление не требуется, тариф на транспортировку одноставочный. Модель стоимости электроэнергии, :
где – границы для зон в течение суток; – предельный уровень нерегулируемых цен электроэнергии и мощности в зоне суток; – объем электроэнергии в зоне суток z; – средневзвешенная нерегулируемая цена в зоне суток; – цена услуг гарантирующего поставщика, дифференцированная по зонам суток.
Третья ценовая категория характерна тем, что учет электрической энергии производится по часам, почасовое планирование электропотребления отсутствует, тариф на транспортировку одноставочный. Цена электроэнергии, , определяется математической моделью
где – ставка за электрическую энергию (СЭ); – объем электроэнергии в час h; – ставка за мощность предельного уровня нерегулируемых цен; – величина мощности почасовых объемов потребления; – цена электроэнергии на оптовом рынке, дифференцированная по часам; – сбытовая надбавка гарантирующего поставщика, учитываемая в стоимости электроэнергии в час; – оплата работ гарантирующего поставщика, входящая в цену за мощность.
Четвертая составляющая математической модели стоимости электроэнергии (для 4-й ценовой категории) определяет, что расчет за электрическую энергию выполняется по часам суток, прогнозирование почасового электропотребления не требуется, тариф на передачу электрической энергии двухставочный. Стоимость электроэнергии, , для 4-й ценовой категории определяется математической моделью
где и – ставка за содержание электрических сетей и нормативных технологических потерь; – величина мощности, оплачиваемая потребителем; – оплата услуг
и работ за эксплуатацию электрической сети.
Пятая составляющая математической модели стоимости электроэнергии (5-я ценовая категория) требует при учете электрической энергии фиксировать расход за каждый час, осуществлять прогноз потребления электроэнергии в почасовом виде, расчеты производить по одному тарифу. Математическая модель 5-й ценовой категории, определяющая стоимость электроэнергии, :
где – СЭ, учитывающая разницу между фактическим электропотреблением и плановым; – СЭ, прилагаемая к величине превышения планового почасового потребления над фактическим; – СЭ, применяемая к сумме плановых почасовых объемов покупки электроэнергии; – СЭ, применяемая к сумме фактических и плановых почасовых объемов покупки электроэнергии; – цена электроэнергии, дифференцированная по часам на оптовом рынке; – цена электроэнергии для объема фактического потребления, превышающего прогнозируемый; – цена электроэнергии для объема прогнозируемого потребления, превышающего фактический; – величина электроэнергии, рассчитанная на основе ценовых заявок на сутки вперед; – величина, приходящаяся на единицу электрической энергии, рассчитанная для системы, определяемая на расчетный период.
Шестая составляющая математической модели стоимости электроэнергии (для 6-й ценовой категории) регламентирует, чтобы осуществлялся почасовой учет электроэнергии, прогнозирование выполнялось на каждый час, при расчетах применялись две ставки. Математическая модель для 6-й ценовой категории, определяющая стоимость электроэнергии, :
Результаты исследования
Авторами спроектирован алгоритм, включающий предложенные математические модели, определяющий ценовую категорию электропотребления предприятия (рис. 1).
Рис. 1. Алгоритм определения ценовой категории электропотребления предприятия
Среднесрочный прогноз прошел успешную проверку в ходе проведения эксперимента на действующем объекте – стационарном комплексе «Аэропорт Внуково».
Вычисления в алгоритме производятся исходя из предположения, что у потребителя есть возможность произвести технологическое подключение любой необходимой мощности. Вводятся исходные данные в виде архивного потребления электрической энергии за все время работы электроустановки. Выполняется параллельный прогноз по 6-и составляющим, в результате получаем стоимость электроэнергии и производим сравнительный анализ. Вычисления по алгоритму завершаются определением минимальной стоимости электроэнергии и финансово выгодной ценовой категории. Для составления прогноза разработана таблица архивного электропотребления исследуемого объекта, выполненная в программном обеспечении АльфаЦентр (рис. 2).
Рис. 2. Результаты электропотребления объекта на основе архивных данных
Табличная модель включает архивные данные с 13 ноября 2015 г. по 31 декабря 2018 г.
и представляет календарное электропотребление, разделенное по дням недели и часам. Часы установлены как временные интервалы, например: 7-й час – интервал времени с 06:00 до 07:00. Информация в таблице разделена по питающим кабельным линиям и счетчикам электроэнергии. Потребление фиксируется по 2-м показателям: активная (Апр) и реактивная (Rпр) энергия. По сложившейся практике потребители оплачивают сумму 2-х показателей, полную электрическую мощность (кВт).
Заключение
Выполнено независимое экспериментальное исследование всех объектов и подсистем
в системе электроснабжения предприятия, на примере тоннельного участка со стационарным комплексом «Аэропорт Внуково» произведены вычисления, определение и переход на выгодную ценовую категорию, что привело к экономии в 2019 г. 2,1 млн руб., статья расходов «Оплата потребленной электрической энергии» сократилась на 7,6 %.
Проведено исследование текущего состояния и построена математическая модель стоимости электрической энергии и мощности для системы электроснабжения предприятия, предложен алгоритм, являющийся основой для разработки программного обеспечения, позволяющего на основе исходных данных автоматически построить прогноз электропотребления, вычислить планируемый объем и стоимость электроэнергии.
1. Wenn sich Vorteile addieren, 01. Juni 2017. URL: https://www.automationnet.de/wenn-sich-vorteile-addieren-73374 (дата обращения: 21.02.20).
2. Offenheit als Prinzip, 30. September 2019. URL: https://www.automationnet.de/offenheit-als-prinzip-85840 (дата обращения: 21.02.20).
3. Virtuelle Instrumente, 14. Mai 2019. URL: https://www.automationnet.de/virtuelle-instrumen-te-82544 (дата обращения: 21.02.20).
4. Vernetzte Möglichkeiten, 24. April 2019. URL: https://www.automationnet.de/vernetzte-mo-eglichkeiten-82185 (дата обращения: 20.02.20).
5. Verteilte Intelligenz, 04. Oktober 2019. URL: https:// www.automationnet.de/verteilte-intelli-genz-85938 (дата обращения: 20.02.20).
6. Offenheit als Prinzip, 30. September 2019. URL: https:// www.automationnet.de/offenheit-als-prinzip-85840 (дата обращения: 20.02.20).
7. Vernetzt und elektrifiziert, 26. August 2019. URL: https://www.automationnet.de/vernetzt-und-elektrifiziert-84054 (дата обращения: 20.02.20).
8. Digitale Transformation im Blick, 10. April 2019. URL: https://www.automationnet.de/digi-tale-transformation-im-blick (дата обращения: 20.02.20).
9. Remote alles im Blick, 20. Mai 2019. URL: https://www.automationnet.de/remote-alles-im-blick-82626 (дата обращения: 20.02.20).
10. Einstecken und loslegen, 15. April 2019. URL: https://www.automationnet.de/einstecken-und-loslegen-82101 (дата обращения: 20.02.20).
11. Maschinenbau 4.0, 18. Juni 2019. URL: https://www.automationnet.de/maschinenbau-4-0-83273 (дата обращения: 20.02.20).
12. Fachkonferenz für industrielle Automatisierung am 16./17. Mai, 06. Mai 2019. URL: https://www.automationnet.de/fachkonferenz-fuer-industrielle-automatisierung-am-16-17-mai-81764 (дата обращения: 20.02.20).
13. Automatisierung auf neuem Niveau, 22. Februar 2018. URL: https://www.automationnet.de/automatisierung (дата обращения: 20.02.20).
14. Was wird kommen, 29. März 2018. URL: https://www.automationnet.de/was-wird-kommen-74030 (дата обращения: 20.02.20).
15. Planen auf vielen Ebenen, 21. Februar 2019. URL: https://www.automationnet.de/planen-auf -vielen-ebenen-80800 (дата обращения: 20.02.20).
16. Участникам оптового рынка. URL: https://www.ats-energo.ru/uchastnikam-optovogo-ryn-ka/rynok-moschnosti (дата обращения: 19.02.20).
17. Тарифы и оплата. URL: https://www.mosenergo-sbyt.ru/website/faces/individuals/tariffs-n-payments (дата обращения: 19.02.20).
