Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ проблем автоматизированного управления потребления газа на металлургическом предприятии 8
1.1. Проблемы и задачи автоматизированного управления потреблением газов на металлургическом предприятии 8
1.2. Автоматизированная система учета и контроля потребления газов на металлургическом предприятии 9
1.2.1. Краткие сведения об объектах автоматизации 12
1.2.2. Характеристика основных производств 12
1.2.3. Характеристика вспомогательных производств 15
1.2.4. Характеристика газоснабжения топливными газами 16
1.3. Структура АСУ 20
1.3.1. Описание подсистем 21
1.3.2. Комплекс технических средств 26
1.4. Состав и описание внутренних потоков информации 27
1.5. Роль прогнозирующих моделей в АСУ ГАЗ 33
1.6. Обзор литературы по моделированию потребления газа 35
1.7. Постановка целей и задач исследования 45
ГЛАВА 2. Построение прогнозирующих моделей для основных технологических процессов металлургического производства 46
2.1. Система прогнозирующих моделей металлургического производства 46
2.2. Построение прогнозных моделей доменного цеха 56
2.2.1. Построение прогнозных моделей потребления топлива (природного газа и кокса) доменным цехом ОАО «ММК» 56
2.2.2. Построение прогнозной модели потребления доли природного газа 65
2.2.3. Построение прогнозной модели выхода доменного газа 71
2.2.4. Построение прогнозных моделей потребления доменного и коксового газа на воздухоподогреватели доменного цеха 78
2.2.5. Построение прогнозной модели потребления доменного газа доменного цеха 88
2.3. Построение прогнозных моделей коксохимического производства 98
2.4. Построение прогнозных моделей ПВЭС ОАО «ММК» 127
2.5. Прогнозирование потребления топлива на ТЭЦ ОАО «ММК» 129
2.6. Прогнозирование потребления топлива ЦЭС ОАО «ММК» 133
2.7. Построение прогнозных моделей потребления природного газа .ЛПЦ-5 135
2.8. Построение прогнозной модели потребления природного газа ЛПЦ-10 140
Выводы к главе 2 147
ГЛАВА 3. Автоматизация прогнозирования газа на металлургическом предприятии 148
3.1. Структура программного обеспечения задач прогнозирования в рамках АСУ ГАЗ 148
3.2. Методика и алгоритм построения оптимальной модели прогнозирования 150
3.3. Процедура построения моделей прогнозирования потребления многокомпонентных газовых смесей на основе метода группового учета аргументов 158
Выводы к главе 3 161
ГЛАВА 4. Экспериментальная отработка прогнозирующих моделей в рамках АСУ газ ОАО «ММК» 162
4.1. Задача прогнозирования потребления газов на ОАО «ММК» 162
4.2. Применение математических моделей потребления топливных газов ОАО «ММК» для решения задачи прогнозирования потребления газов .163
Выводы к главе 4 169
Основные выводы и результаты 170
Литература 172
- Автоматизированная система учета и контроля потребления газов на металлургическом предприятии
- Система прогнозирующих моделей металлургического производства
- Методика и алгоритм построения оптимальной модели прогнозирования
- Применение математических моделей потребления топливных газов ОАО «ММК» для решения задачи прогнозирования потребления газов
Введение к работе
Актуальность работы
Потребление топливных газов на металлургических предприятиях составляет существенную долю себестоимости производимой продукции, поэтому на предприятиях большое внимание уделяется снижению объема потребления топливных газов. Среди топливных газов особо следует выделить природный газ, так как он представляет собой покупной строго лимитированный ресурс. Вследствие этого для металлургического производства наряду с задачей снижения объемов потребления природного газа, является актуальной задача мониторинга и прогнозирования объемов потребляемого газа. Ошибки в прогнозе потребления природного газа приводят к недостоверным заявкам предприятия на объемы поставок газа и, как следствие, к большим штрафам за невыполнение лимитов, определенных в договорах на поставку. Повысить достоверность оценок, как текущего потребления природного газа, так и его прогноза можно на основе автоматизированных систем мониторинга и прогнозирования потребления газа.
В силу коммерческой важности рассматриваемой задачи в настоящее время на металлургических предприятиях разрабатываются специализированные АСУ, осуществляющие мониторинг и управление потреблением топливных газов (АСУ ГАЗ). При этом задача мониторинга в настоящее время достаточно разработана и по данному вопросу имеются многочисленные публикации. Однако задача прогнозирования и управления потреблением топливных газов особенно в системном плане в масштабе металлургического производства еще решена недостаточно.
Базовыми работами по энергосбережению и прогнозированию, содержащими глубокие исследования по данному вопросу, являются работы член-корреспондента АЭН РФ, д.т.н. Никифорова Г.В., к.т.н., проф. Олейникова В.К., д.т.н., проф. Заславца Б.И. Работы указанных авторов в сфере энергосбережения и управления энергопотреблением в металлургическом производстве удостоены в 2003 году премии Правительства РФ в области науки и технике.
Научный подход большинства работ основан на статистическом анализе данных с использованием тех или иных модификаций метода наименьших квадратов при построении прогностических моделей. Однако задача прогнозирования потребления газа имеет ярко выраженный системный технико-экономический характер. Эффективное решение задачи возможно лишь при системном рассмотрении металлургического производства как единого технологического целого. При этом конечной целью является минимизация потребления объемов топливных газов, а также штрафов предприятия за нарушения лимитов потребления природного газа. Решение задач прогнозирования и управления потреблением топливных
газов в подобной постановке в литературе не рассматривалось, что и определяет актуальность проводимого исследования.
Целью диссертационной работы является разработка и практическое внедрение методов, алгоритмов и моделей прогнозирования, позволяющих в рамках автоматизированной системы управления потреблением топливных газов на металлургическом предприятии минимизировать лимиты объемов потребления газов.
Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:
Проведение анализа существенных факторов металлургического производства, определяющих объемы потребления топливных газов.
Разработка информационной структуры АСУ ГАЗ, позволяющей осуществлять автоматизированный мониторинг и прогноз потребления топливных газов на металлургическом предприятии.
Создание системы типовых моделей прогнозирования потребления топливных газов, охватывающие основные цеха и участки металлургического производства.
Разработка алгоритма оптимального прогнозирования потребления топливных газов по технико-экономическим критериям.
Разработка программного обеспечения оптимального прогнозирования потребления топливных газов в рамках АСУ ГАЗ.
Внедрение разработанных методов прогнозирования потребления газа в практику управления технологическими процессами металлургического производства в рамках АСУ ГАЗ ОАО «ММК».
Объектом исследования являются технологические процессы металлургического производства, рассматриваемые с точки зрения потребления топливных газов на металлургическом предприятия.
Предметом исследования являются методы, алгоритмы и модели
прогнозирования потребления топливных газов в рамках
автоматизированных систем управления потреблением топливных газов на металлургическом предприятии.
Методика исследования
В основу методики исследования положены труды российских и зарубежных ученых по прогнозированию энергетических ресурсов, методы математической статистики, математического программирования, теоретические и методологические основы построения АСУ ТП.
Научная новизна:
1. Произведен анализ существенных факторов комплекса технологических процессов, составляющих металлургическое производство, определяющих объемы потребления топливных газов. На основе проведенного анализа предложена система прогнозирующих моделей металлургического производства, а также информационная структура АСУ ГАЗ, позволяющая осуществлять мониторинг и прогнозирование потребления топливных газов на металлургическом предприятии.
Разработаны модели оптимального прогнозирования потребления топливных газов по технико-экономическому критерию. Базовым технико-экономическим критерием принята величина экономических потерь, включающая величину штрафа, налагаемого на предприятие за недостоверное определение лимитов потребления природного газа в прогнозируемый период.
На основе метода группового учета аргументов предложена процедура построения моделей прогнозирования потребления многокомпонентных газовых смесей, позволяющая существенно повысить точность прогноза для сложных технологических процессов.
Практическая ценность:
Полученные научные результаты служат основой для разработки автоматизированных систем управления потреблением топливных газов на металлургическом предприятии.
Создано программное обеспечение для решения задачи построения оптимальной модели прогнозирования потребления топливных газов в технологических процессах по данным эксплуатации. Программное обеспечение ориентировано на использование в составе АРМ технолога в АСУ ГАЗ.
Реализация работы
Разработанное методическое и программное обеспечение мониторинга и прогнозирования потребления топливных газов внедрено в подсистему АСУ ГАЗ в составе АСУ «ЭНЕРГО» ОАО «ММК» и используется для составления прогнозов потребления природного газа цехами и подразделениями ОАО «ММК» с целью минимизации штрафов.
Экономический эффект от внедрения диссертационной работы на ОАО «ММК» составляет более 60 млн. руб. в год. Внедрение результатов диссертационной работы подтверждено соответствующим актом.
Апробация работы
Основные результаты исследования, изложенные в диссертации, докладывались на 1-й Международной научно-технической конференции молодых специалистов предприятий и учебных заведений металлургической промышленности, г. Магнитогорск, 28 марта 2001 год; на 5-й Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Энергетики и металлурги настоящему и будущему России», г. Магнитогорск, 20-21 мая 2004г.; на Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых по проблемам промышленной теплоэнергетики, г. Челябинск, 4 мая 2006год; на 7-й Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Энергетики и металлурги настоящему и будущему России», г. Магнитогорск, 24-26 мая 2006года.
Автоматизированная система учета и контроля потребления газов на металлургическом предприятии
Крупнейшими предприятиями металлургической промышленности РФ являются ОАО «Северсталь», ОАО «ММК», ОАО «Новолипецкий МК». Повсеместное внедрение автоматизированных систем учета и контроля (в особенности покупных) энергетических ресурсов определяется и экономической значимостью, и необходимостью повышения оперативности, достоверности и точности учета. В зарубежной и отечественной практике, используемые автоматизированные системы контроля и учета, стороятся по иерархическому принципу. Структуру современной автоматизированной системы управления потреблением газов рассмотрим на примере ОАО «ММК».
Открытое акционерное общество «Магнитогорский металлургический комбинат» является крупнейшим предприятием чёрной металлургии России, его доля в объёме металлопродукции, реализуемой на внутреннем рынке страны, составляет около 20 %. Предприятие представляет собой крупный металлургический комплекс с полным производственным циклом, начиная с подготовки железорудного сырья и заканчивая глубокой переработкой черных металлов. Общая площадь комбината составляет 11834,9 га, из которых 6842 га заняты производственными помещениями. ОАО «ММК» производит самый широкий на сегодняшний день сортамент металлопродукции среди предприятий Российской Федерации и стран СНГ. Более половины продукции ОАО «ММК» экспортируется в различные страны мира. В 2005 году комбинат выпустил 1528 тыс. тонн готовой руды, 10343 тыс. тонн агломерата, 5575,9 тыс. тонн кокса, 9654,5 тыс. тонн чугуна, 11 384,5 тыс. тонн стали, 11 019,2 тыс. тонн горячего проката. Огромные объемы потребления покупного природного газа на ОАО «ММК» (порядка 300 - 400 млн. мЗ ежемесячно) объясняют необходимость применения автоматизированной централизованной системы управления. Система предназначена для автоматизации процесса контроля, учета и управления снабжения топливом ОАО «ММК» и является компонентной интегрированной информационной системой предприятия, решающей проблемы целенаправленного ведения технологического процесса энергоснабжения с целью снижения затрат на единицу выпускаемой продукции и обеспечения смежных систем управления достоверной и своевременной информацией. Помимо покупного природного газа на металлургическом предприятии стоит вопрос о распределении собственно вырабатываемых источников энергии - коксового и доменного газа. В качестве единого механизма учета и сведения баланса выработки и потребления топливных газов система предназначена для следующих служб: 1. Центр энергосберегающих технологий управления Главного энергетика (ЦЭСТ УГЭ); 2. Отделы управления Главного энергетика (УГЭ); 3. Отдел нормирования и анализа расхода ТЭР (Техническое управление); 4. Службы бухгалтерского учета, финансового и экономического управления ОАО «ММК», использующие данные корпоративной информационной системы, внедряемой Дирекцией информационных технологий (ДИТ). На сегодняшний день автоматизированная система учета ТЭР на ОАО «ММК» разработана для 146 узлов учета топливных газов: - природный газ - 71 узел учета; - коксовый газ - 45 узлов учета; - доменный газ - 30 узлов учета. При этом Горно-обогатительное и доменное производство - 42 точки учета, прокатное производство - 37 точек учета, цеха УГЭ - 38 точек учета, дочерние предприятия ОАО «ММК» - 29 точек учета. 1.2.1. Краткие сведения об объектах автоматизации Объектами автоматизации являются: 1. Подразделения и цеха, участники технологического процесса производства, распределения и потребления ТЭР. 1.1) цеха и подразделения управления Главного энергетика (УГЭ) комбината: - газовый цех (ГЦ); - паросиловой цех (ПСЦ); - цех водоснабжения (ЦВС); - центральная электростанция (ЦЭС); - теплоэлектроцентраль (ТЭЦ); - паро - воздуходувная электростанция (ПВЭС1, ПВЭС2); - кислородный цех (КЦ); - цех электросетей и подстанций (ЦЭСиП); 1.2) горно-обогатительное производство (ГОП); 1.3) известняково-доломитовое производство (ИДП); 1.4) доменный цех (ДЦ); 1.5) кислородно-конверторный цех (ККЦ); 1.6) мартеновский цех (МЦ); 1.7) цеха прокатного производства; 1.8) управление железнодорожного транспорта (УЖДТ); 1.9) дочерние предприятия: - ЗАО «Русская металлургическая компания» (РМК); - ЗАО «Механоремонтный комплекс» (МРК); - ОАО «Цементно-огнеупорный завод»; - завод «Керамик». 2. Подразделения и цеха, участники процесса контроля и учета ТЭР: 2.1) цеха и подразделения управления Главного энергетика (УГЭ) комбината: 2.2) центр энергосберегающих технологий (ЦЭСТ); 2.3) центр оперативного диспетчерского управления (ЦОДУ); 2.4) цех контрольно-измерительных приборов и автоматизации (ЦКИП и А); 2.5) центральная электротехническая лаборатория (ЦЭТЛ); 2.6) диспетчерские службы энергоцехов.
Система прогнозирующих моделей металлургического производства
При рассмотрении методических вопросов моделирования режимов электропотребления авторы [55] указывают необходимость применения метода множественной регрессии для математического описания процесса. Именно математическое описание или идентификация объекта является основой для решения задач целого комплекса задач по управлению режимами электропотребления. В общем виде математическое описание представляет собой совокупность уравнений и ограничений, которые в количественной форме описывают статистические и динамические связи между параметрами объекта.
Авторы [56] предложили пилотный проект по энергосбережению, в котором рассмотрели вопросы модернизации принципов оперативного управления системой централизованного теплоснабжения на основе информации учета потребления электричества и природного газа в коммунально-бытовом секторе муниципального хозяйства, управление потреблением взаимосвязанных видов энергии (электричества, природного газа и тепла). Проанализировав построенную математическую зависимость объемов потребления электричества и природного газа в жилищно -коммунальном секторе от наружной температуры воздуха сделали вывод, что электроотопление, даже в форме дотопа в сочетании с традиционным водяным отоплением не может служить формой сбережения энергии. То есть не обеспеченная поставка нужного количества тепла приводит к перерасходу топлива на самом источнике теплоснабжения ( в случае перетопа), либо на электростанциях, генерирующих энергию для электродотопа в быту (при недоотпуске тепла от котельных и ТЭЦ).
Иванов В.И. [29] в статье «математическая модель потребления топлива электростанциями» предложил математическую модель оптимизации потребления топлива ТЭС. В математической постановке, решаемая им задача выглядит так: имеется несколько видов топлива, известны их теплотворные способности - Q" И удельные затраты по их сжиганию, то есть цена, транспортные (транспортировка до горелочного устройства) и цеховые (включая ремонтно-восстановительные работы) затраты. При этом в транспортные затраты входят затраты на подготовку топлива к сжиганию -например, пылеприготовление твердого топлива или подогрев и распыление мазута. Известно так же нагрузка-количество теплоты, которое необходимо получить от сжигания всех видов топлива Q6p/?J - в любой период времени (год, квартал, месяц, сутки или смену - по выбору пользователя). По сути, предложен метод сведения топливного баланса при ряде налагаемых ограничений (известны лимиты потребления каждого ресурса и еще ряд ограничений - технологических, экологических, экономических, по которым будет произведен расчет.
Коваленко М.В. и Махотило К.В. в статье [43] предложили нейросетевую модель прогнозирования газа в жилищно - бытовом секторе. Нейросетевая прогностическая модель представляет собой предиктор, который по некоторому набору входных параметров предсказывает уровень потребления газа в жилищно-бытовом секторе на следующие ближайшие сутки. Для прогнозирования была выбрана трехслойная прямонаправленная сеть с линейными входными и выходными нейронами, а также нейронами скрытого слоя радиально-базисного типа. Тестирование модели на архивных данных потребления показало, что она дает менее точный прогноз газопотребления населением, чем аналогичная модель для прогноза электропотребления в жилищно - бытовом секторе. В результате проведенных исследований установлено, что моделирование связного потребления тепловой энергии и газа в быту требует учета большого числа параметров, чем моделирование электропотребления. Спрос на варочный газ формируется под влиянием двухдневной предыстории наружной температуры, двухдневной предыстории потребления газа и двухдневной предыстории потребления тепловой энергии в жилищно - бытовом секторе. Понимание взаимосвязи, существующей между этими параметрами позволит улучшить процесс планирования режимов работы городского кольца газоснабжения и объективизировать состояние спроса на газ в жилищно - бытовом секторе.
Авторы в монографии [44] представили описание разработанных математических моделей, алгоритмов и компьютерных программ для решения комплекса технологических задач в области доменного производства. Разработанную в рамках натурно - модельного подхода балансовая модель доменного процесса в общем виде представляет собой систему детерминированных зависимостей, характеризующих тепловой, восстановительный, дутьевой, газодинамический и шлаковый режимы доменной плавки. Принятая при описании концепция опорно-возмущенного движения позволяет решать задачи с применением относительно простого математического аппарата, но с использованием физической сущности процессов, протекающих в доменной печи. Условно модель можно разделить на две части - модель базового состояния и прогнозирующую модель. Модель базового (эталонного) состояния позволяет оценивать состояние процесса по усредненным показателям за базовый (эталонный) период работы печи. Прогнозирующая же модель на основании результатов, полученных с помощью базового (эталонного) состояния, позволяет оценить показатели доменного процесса в случае изменений условий плавки.
Итак, приведенный обзор литературы показывает, что проблема прогнозирования потребления топлива с использованием математико-статистических моделей и методов анализа достаточно исследована. Однако конкретно для металлургического производства не существует математико-статистических моделей прогноза потребления природного газа. Таким образом, возникает необходимость в построении высокоточных моделей потребления природного газа для металлургического производства.
Методика и алгоритм построения оптимальной модели прогнозирования
Построение моделей прогноза необходимо осуществлять оптимальным образом по технико-экономическим критериям. Базовым технико-экономическим критерием является величина штрафа, налагаемого на предприятие за недостоверное определение лимитов потребления природного газа в прогнозируемый период. 2. Математическая постановка задачи оптимального прогноза потребления природного газа по технико-экономическим критериям приводит к специализированной задаче математического программирования, имеющего в общем случае нелинейный характер. В работе для решения поставленной задачи предложен алгоритм оптимизации. 4. В работе предложен для построения моделей прогнозирования многокомпонентных газовых смесей метод группового учета аргументов. Указанный метод состоит из следующих этапов решения задачи: - построение агрегированной модели с представлением объемов многокомпонентных газовых смесей в тоннах условного топлива; - построение частных моделей по отдельным компонентам с представлением объемов газовых компонент в натуральных показателях построение комплексной модели, включающей как агрегированные объемы газовых смесей, так и частные факторы по отдельным газовым компонентам. 5. Создано программное обеспечение для решения задачи построения оптимальной модели прогнозирования потребления топливных газов в технологических процессах по данным эксплуатации. Программное обеспечение ориентировано на использование в составе АРМ технолога в АСУ ГАЗ. В условиях современной рыночной экономики основной целью становится выпуск востребованного рынком объёма продукции при максимальной эффективности производства и минимальных энергозатратах. Реальное повышение энергоэффективности металлургического производства должно основываться не только на технических решениях, но и на более совершенном управлении. Для промышленных предприятий сокращение покупки энергоресурсов - один из важнейших факторов снижения себестоимости продукции, повышение ее рентабельности и обеспечение устойчивого развития. ОАО «ММК» покупает топливо: коксующийся уголь, природный газ, энергетический уголь. Поставка указанных видов топлива на комбинат жестко лимитирована, в случае нарушений к комбинату применяют штрафные санкции. В связи, с чем основной задачей управления потреблением топлива является высокая точность прогнозов потребления газа. При этом необходимо учитывать, что прогнозирование расхода газа осуществляется в следующих специфических условиях, определяемых условиями производства: 1. В энергокомплексе комбината за счет внешних, покупных энергоресурсов производится большое количество внутренних энергоресурсов. Побочными продуктами производства является коксовый, доменный и конвертерный газы. Первые два утилизируются, а конвертерный газ дожигается на свече. То есть наряду с использованием природного газа возникает приоритетная задача эффективного использования вторичных топливных газов (коксового и доменного). Вовлечение вторичных газов в энергобаланс предприятия, повышение степени их использования за счет уменьшения потерь и технологических сбросов является прямым путем снижения потребления природного газа в результате замещения вторичными. Максимально полное их использование снижает объем потребления покупного природного газа и тем самым обеспечивает уменьшение энергоемкости продукции. То есть в рамках производства магнитогорского металлургического комбината уникальной является задача эффективного прогнозирования покупного природного газа в сочетании с полным распределением вторичных газов 2. Сложная структура производства с большим числом взаимосвязанных потребителей, с различными режимами работы, колебаниями загрузки агрегатов, необходимостью ремонта оборудования приводит к необходимости согласованной работы источников и потребителей, приоритетности снабжения и все это в рамках жестко лимитированного потребления природного газа. Основное назначение математической модели потребления газа состоит в обеспечении возможности прогнозирования его потребления отдельными цехами и комбинатом в целом в зависимости от производственной программы и ряда факторов, оказывающих влияние на потребление топливных газов. Модель позволит специалистам (УЭ, УГЭ, ТУ, ОН и АР ТЭР): 1) прогнозировать с определенной степенью достоверности объем потребления покупного природного газа и всего топлива в целом; 2) Отслеживать тенденции в объеме потребления топлива и в частности природного газа в зависимости от перераспределения производственной программы между цехами, от загрузки цехов и от других факторов, включенных в модель для отдельных цехов. На основании разработанных и оптимизированных моделей потребления топливных газов выполняются расчет прогноза потребления газа для каждого цеха.
Применение математических моделей потребления топливных газов ОАО «ММК» для решения задачи прогнозирования потребления газов
Разработанная методика и ее программное обеспечение внедрено в практику мониторинга и прогнозирования потребления топливных газов в рамках подсистемы АСУ ГАЗ в АСУ «ЭНЕРГО» ОАО "ММК". 2. В главе 4 сформулирована специфика задачи прогнозирования потребления топливных газов на ОАО «ММК». В рамках производства Магнитогорского металлургического комбината уникальной является задача эффективного прогнозирования покупного природного газа в сочетании с полным распределением вторичных газов. 3. В главе 4 рассмотрено составление заявки на месячное потребление топливных газов ОАО «ММК», предоставляемой в отдел энергетических ресурсов коммерческого управления и управление экономики ОАО «ММК» для составления заявки на закуп природного газа комбинатом. . Одним из основных мероприятий по повышению эффективности использования топливных газов на металлургических предприятиях является введение автоматизированных систем учета, мониторинга и прогнозирования потребления газа в технологических процессах (АСУ ГАЗ). 2. Произведен анализ существенных факторов технологических процессов металлургического производства для построения АСУ ГАЗ, определяющих объемы потребления топливных газов. Указанные факторы служат основой построения информационной подсистемы АСУ ГАЗ. Предложена система определяющих факторов технологических процессов металлургического производства и система прогнозирующих моделей. 3. Построена система моделей прогноза потребления топливных газов оптимальная по технико-экономическим критериям. Базовым технико-экономическим критерием является величина штрафа, налагаемого на предприятие за недостоверное определение лимитов потребления природного газа в прогнозируемый период. 4. Предложен алгоритм оптимизации для решения задачи оптимального прогноза потребления природного газа по технико-экономическим критериям. Математическая постановка задачи оптимального прогноза потребления природного газа по технико-экономическим критериям приводит к специализированной задаче математического программирования, имеющего в общем случае нелинейный характер 5. В работе предложена для построения моделей прогнозирования многокомпонентных газовых смесей модификация метода группового учета аргументов. Разработанный метод состоит из следующих этапов решения задачи: a. построение агрегированной модели с представлением объемов многокомпонентных газовых смесей в тоннах условного топлива; b. построение частных моделей по отдельным компонентам с представлением объемов газовых компонент в натуральных показателях c. построение комплексной модели, включающей как агрегированные объемы газовых смесей, так и частные факторы по отдельным газовым компонентам. 6. Создано программное обеспечение для решения задачи построения оптимальной модели прогнозирования потребления топливных газов в технологических процессах по данным эксплуатации. Программное обеспечение ориентировано на использование в составе АРМ технолога в АСУ ГАЗ. 7. Точность системы моделей по данным эксплуатации в реальном производстве показала, что погрешность составляет не более 2%. 170 8. Разработана методика и внедрено программное обеспечение в практику мониторинга и прогнозирования потребления топливных газов в рамках подсистемы АСУ ГАЗ в АСУ «ЭНЕРГО» ОАО "ММК". 9. Применение указанного программного обеспечения позволило повысить точность прогноза на 2%, что дает годовой экономический эффект более 60 млн. руб.
Похожие диссертации на Автоматизированная система управления потреблением топливных газов на металлургическом предприятии
