Содержание к диссертации
Введение
1. Планирование электропотребления на угольных разрезах кузбасса стр.8
1.1. Анализ существующего состояния исследований по планированию электропотребления на открытых горных работах стр. 8
1.2. Режимы работы горных машин и формирование электропотребления стр. 17
1.2.1. Классификация режимов работы стр. 17
1.2.2. Формирование электропотребления экскаваторами стр. 21
1.2.3. Формирование электропотребления буровыми станками стр. 33
1.2.4. Формирование электропотребления электровозным транспортом стр. 38
1.2.5. Формирование электропотребления водоотливными установками стр. 41
1.2.6. Формирование электропотребления вспомогательными машинами и установками стр. 42
1.2.7. Нагрузки карьерных подстанций стр. 44
1.3. Горно-геологические условия угольных разрезов ОАО ХК «Кузбассразрезуголь» стр. 46
1.4. Методики расчета расхода электроэнергии на горных предприятиях стр. 52
1.5. Выводы стр. 62
2. Математическое моделирование электропотребления угольных разрезов стр.65
2.1. Выбор факторов для статистических моделей электропотребления на угольных разрезах методами экспертных оценок и априорного статистического анализа стр. 65
2.2. Применение линейного множественного корреляционно-регрессионного анализа, основанного на стандартизации переменных, и дисперсионного анализа к электропотреблению угольных разрезов стр. 75
2.3. Выводы стр. 93
3. Математическое моделирование электропотребления на разрезах оао хк «кузбассразрезуголь» стр. 95
3.1. Математические модели общего и удельного электропотребления на разрезах ОАО ХК «Кузбассразрезуголь» в зависимости от технологических факторов стр. 95
3.2. Математические модели общего и удельного электропотребления на разрезах ОАО ХК «Кузбассразрезуголь» в зависимости от среднемесячной производительности экскаваторов различных типов стр. 129
3.3. Математические модели общего и удельного электропотребления на разрезах ОАО ХК «Кузбассразрезуголь» в зависимости от среднемесячной производительности экскаваторов на различных видах работ стр. 151
3.4. Исследование регрессионных остатков стр. 159
3.5. Выводы стр. 163
Заключение стр.165
Список литературы стр. 167
Приложения стр. 174
- Анализ существующего состояния исследований по планированию электропотребления на открытых горных работах
- Классификация режимов работы
- Выбор факторов для статистических моделей электропотребления на угольных разрезах методами экспертных оценок и априорного статистического анализа
- Математические модели общего и удельного электропотребления на разрезах ОАО ХК «Кузбассразрезуголь» в зависимости от технологических факторов
Введение к работе
Актуальность работы. В Российской Федерации определён уровень добычи угля на периоды: 2000 г.- 180 млн т, 2005 г.- 200 млн т, 2010 г.- 220 млн т. Этот уровень должен реализоваться за счёт наиболее эффективного открытого способа добычи, посредством которого в 1995 г. было добыто 58 % от всего добытого угля, в 2000 г. - 68 %, а в 2005 г. планируется добыть более 70%. В России в настоящее время 65 действующих разрезов, 25 из которых находятся в Кузнецком бассейне, где сосредоточено 11% всех запасов угля страны (117,2 млрд т), пригодных для разработки открытым способом.
Крупнейшей компанией, объединяющей 13 разрезов Кузнецкого бассейна, является ОАО ХК «Кузбассразрезуголь», добыча которой в 2000 г. составила 34,3 млн т, в 2001 г. - 36,2 млн т, а в 2002 г. планируется добыть 37,5 млн т. За период с 1993 г. по 2001 г. электропотребление ОАО ХК «Кузбассразрезуголь» выросло с 775,1 до 1008 тыс. МВт-ч. Несмотря на реформы, проводимые в электроэнергетике России и направленные на вовлечение рыночных механизмов в вопросы ценообразования, на сегодняшний день сохраняется устойчивая тенденция роста цен на электрическую энергию. В ОАО ХК «Кузбассразрезуголь», безусловно, имеются резервы снижения потребления электроэнергии. Но использование резервов экономии электроэнергии в значительной мере тормозится применением формально-статистических методов планирования потребления электроэнергии. Потребление электроэнергии планируется, как правило, по фактическому расходу за предыдущий период с некоторыми коррективами.
Адекватная оценка объёмов электропотребления и добычи угля требует соответствующей теоретической базы. Разработать пути повышения эффективности использования электроэнергии возможно только на основе изучения закономерностей формирования электропотребления.
Необходимой основой для этого является математическая модель объекта, связывающая энергетические и производственные факторы и отражающая внутреннюю структуру и основные причинно-следственные связи процесса. Эффективное использование электроэнергии на угольных разрезах Кузбасса является актуальной проблемой, требующей проведения всесторонних исследований и установления закономерностей электропотребления с учетом многообразия факторов, оказывающих влияние на электропотребление при добыче угля открытым способом.
Целью работы является создание математических моделей для анализа и планирования электропотребления при добыче угля открытым способом.
Идея работы заключается в оценке влияния различных производственных и технологических факторов на величину расхода электроэнергии при помощи корреляционно-регрессионного анализа, основанного на стандартизации переменных.
Основные научные положения.
1. Использование технологических параметров работы угольного разреза в качестве факторов для построения прогнозных многофакторных моделей позволяет прогнозировать электропотребление разреза в целом.
2. Определены зависимости электропотребления от технологических параметров работы угольных разрезов, которые являются основой для прогноза электропотребления разреза в целом.
Научная новизна.
1. Установлена возможность использования технологических параметров работы угольного разреза для построения прогнозных многофакторных моделей электропотребления разреза в целом. Сформированы три группы факторов для установления закономерностей формирования электропотребления и построения математических моделей.
В первую группу входят следующие технологические параметры: объём добычи угля, объём вскрышных работ, среднемесячная производительность труда рабочего по добыче угля, объемы пород на различные способы транспортировки.
Во вторую группу входят фактические среднемесячные производительности экскаваторов различных типов.
В третью группу входят фактические среднемесячные производительности экскаваторов на различных видах работ.
2. Разработаны три группы математических моделей электропотребления угольными разрезами ОАО ХК «Кузбассразрезуголь» в натуральном масштабе в зависимости от: технологических факторов; производительностеи экскаваторов различных типов; производительностеи экскаваторов на различных видах работ.
3. Разработанные математические модели электропотребления уголь ными разрезами ОАО ХК «Кузбассразрезуголь» представлены в стандартизованном масштабе.
Практическая ценность работы состоит в том, что полученные результаты позволяют: совершенствовать планирование общего и удельного электропотребления предприятием в целом на основе использования полученных математических моделей электропотребления в зависимости от технологических факторов на разрезах ОАО ХК "Кузбассразрезуголь"; корректировать математические модели электропотребления с использованием разработанной программы, которая способна обеспечивать постоянное совершенствование модели с накоплением ретроспективного материала.
Достоверность научных положений и выводов подтверждается: значительным объемом представленного статистического материала, позволившим получить результаты исследований с доверительной вероятностью не ниже 0,95; адекватностью полученных математических моделей, которая подтверждается высокими значениями коэффициентов корреляции, превышающими критическое значение, и расчетными значениями критериев Фишера, значительно превышающими табличные значения; учетом взаимосвязи факторов, определяющих процесс электропотребления на разрезе; сопоставлением результатов расчетов с фактическими данными.
Реализация результатов работы. Математические модели электропотребления разрезов предназначены для анализа и планирования расхода электроэнергии в ОАО ХК «Кузбассразрезуголь». Предложенные модели, программа для корректировки математических моделей электропотребления способствуют повышению эффективности планирования электропотребления ОАО ХК «Кузбассразрезуголь».
Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались на международной научно-технической конференции «Вузовская наука в современном мире» (г. Рубцовск, 1999 г.), XXXXVII научной конференции студентов, аспирантов, сотрудников НИС и профессорско-преподавательского состава (г. Кемерово, 2002 г.), межвузовской электронной научно-технической конференции «Электроснабжение. Новые технологии» (г. Вологда, 2002 г.).
Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 5 печатных работ.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 3 глав и заключения, изложенных на 173 страницах машинописного текста, содержит 22 таблицы, 33 рисунка, приложения список литературы из 69 наименований.
Анализ существующего состояния исследований по планированию электропотребления на открытых горных работах
Открытый способ разработки как генеральное направление развития горнодобывающих отраслей промышленности России сохраняется для обеспечения топливом и минеральным сырьем потребностей энергетики, черной и цветной металлургии, химической индустрии и других отраслей. По сравнению с подземным открытый способ добычи угля обеспечивает более высокую производительность труда (85-330 т - на разрезах, 20-165 т на шахтах) и удельные затраты электроэнергии (15-30 кВт-ч/т - на разрезах, 37-50 кВт-ч/т на шахтах), а также более низкую себестоимость, значительно лучшие и безопасные условия труда [50].
В России в настоящий момент 65 действующих разрезов, 25 из них находятся в Кузнецком бассейне, где сосредоточено 11 % всех запасов угля (117,2 млрд т), пригодных для разработки открытым способом. Кузнецкий бассейн является одним из наиболее освоенных и перспективных бассейнов по добыче открытым способом энергетических и коксующихся углей в России и обеспечивает 32 % общероссийской добычи каменного угля и 66 % угля для коксования. Бассейн имеет федеральное значение и поставляет уголь в 70 из 86 регионов России; кузнецким углем снабжаются более 20 тысяч потребителей всех экономических районов России. Достаточно крупные запасы угля позволяют строить и развивать в этом горнопромышленном регионе угольные разрезы, с тем, чтобы, начиная с 1995-2002 гг., формировались необходимые условия для дальнейшего наращивания открытой добычи угля. Развитие добычи угля открытым способом в ближайшей перспективе будет осуществляться в первую очередь за счет интенсификации открытых горных работ на действующих разрезах, их реконструкции и технического переоснащения. Таким образом, в будущем в Российской Федерации наибольшее развитие должен получить Кузнецкий бассейн [49].
В 1992-1998 гг. угольная промышленность Кузбасса пережила кризис, когда уровень добычи уменьшился с 124 млн т в 1991 г. до 95 млн т в 1998 г. В 1999 г. было добыто 105 млн т. Данная тенденция была обусловлена снижением уровня добычи подземным способом. На разрезах ОАО ХК «Кузбассразрезуголь» в этот период было увеличение добычи при общем снижении объемов горных работ. Анализ режимов электропотребления разрезов за эти годы дал возможность выявить наличие и действие двух основных закономерностей. Первой из них является увеличение постоянной составляющей электропотребления в удельном расходе электроэнергии. Другая тенденция состоит в том, что имело место устойчивое повышение удельного расхода электроэнергии в размере (4,4-9,1) % в год по отношению к прошедшему году [52]. В угольной промышленности Кузбасса снижение объема добычи в 1998 г. по сравнению с 1991 г. на 21,2 % привело к повышению удельного расхода электроэнергии на 25,5 %, то есть снижение объемов производства на один процент привело к увеличению удельного расхода электроэнергии на 1,25 % [53]. Несмотря на это, в целом по холдингу наблюдалось снижение удельного электропотребления с 31 кВт-ч/т в 1993 году до 24,9 кВт-ч/т в 1999 году. Тенденция к снижению удельного электропотребления за данный период не является величиной, объективно сложившейся и отражающей уровень развития производства, а определяется объемами ведения горных работ, в частности снижением объемов вскрышных работ в данный период. Поскольку под воздействием внешних экономических факторов наблюдается изменение составляющей затрат на электроэнергию в составе себестоимости продукции, то необходимость в прогнозе электропотребления ничуть не уменьшилась, а наоборот, возросла (рис. 1.1).
Годовое электропотребление ОАО ХК "Кузбассразрезуголь" в 1999 году составило 852 тыс. МВт-ч, при этом было добыто 34,2 млн т угля, в 2000 году электропотребление составило 878 тыс. МВт-ч при годовой добыче 34,3 млн т угля, в 2001 году - 1008 тыс. МВт-ч при годовой добыче 36,2 млн т угля (рис.1.2)
В повышении эффективности электропотребления важную роль играет нормирование. Нормирование электропотребления вызвано необходимостью установления его плановой меры и обеспечения при планировании и производстве технически и экономически обоснованных, прогрессивных норм расхода электрической энергии для последующей реализации режима ее экономии, рационального распределения и наиболее эффективного использования [28]. Нормирование потребления электроэнергии производится согласно инструкции по расчету норм расхода электроэнергии в угольной промышленности ВН 12.25.007-81 [25].
Классификация режимов работы
Режим потребления электрической энергии на ОГР определяется технологией процессов добычи полезного ископаемого и, как следствие, режимами работы горных машин.
Для выяснения физической картины формирования общего электропотребления, которое характеризуется групповыми графиками нагрузки, необходим анализ индивидуальных графиков нагрузок, которые в свою очередь и отражают режимы работы горных машин [12].
Согласно существующей классификации графики нагрузки подразделяются на периодические, цикличные, нецикличные и нерегулярные, но большое разнообразие возможных режимов работы электроприемников на ОГР затрудняет четкую их классификацию по степени регулярности.
Первый тип (периодические) (рисунок 1.3, а) отвечает строго ритмичному с периодом tu процессу производства. На открытых горных разработках к электроприемникам, имеющим подобный график, можно отнести станки ударно-канатного бурения.
Второй тип (цикличные) (рисунок 1.3, б) отвечает цикличному производству, у которого периодичность нарушена в основном из-за непостоянства длительности пауз отдельных циклов, однако продолжительность рабочих интервалов цикла и характер соответствующих участков графика остаются практически неизменными. Характерным графиком подобного типа является график потребляемой мощности экскаватора, работающего в подготовленном забое.
Третий тип (нецикличные) (рисунок 1.3, в) характерен для случая, когда выполняемые агрегатом повторяющиеся операции строго не регламентированы, вследствие чего характер графика существенно изменяется также и на рабочих участках, причем длительность последних нестабильна. В качестве примера можно привести работу экскаватора на скальных грунтах в неподготовленном забое. Четвертый тип (нерегулярные) (рисунок 1.3, г) характерен для режима работы электроприемника когда условие стабильности потребления электроэнергии не соблюдается. Это возможно в тех случаях, когда технологический процесс в силу самой его природы имеет неустановившийся характер. В качестве примера можно привести электропривод станка вращательного бурения.
При изучении индивидуальных графиков нагрузки надо дополнительно различать однородный и неоднородный режимы работы потребителя.
При неоднородном режиме потребитель иногда прекращает работу или изменяет ее характер. Примером может служить периодический, но неоднородный график ударно-канатного станка, делающего остановки для очистки скважины или смены долота.
Для групповых графиков степень регулярности определяется не только типами слагающих индивидуальных графиков, но и взаимосвязями нагрузок отдельных потребителей по условиям технологического процесса. Взаимосвязи между нагрузками в разные моменты времени приобретают здесь вероятностный характер. Примером может служить работа экскаватора при откатке вскрышных пород автомобильным транспортом, когда режим работы экскаватора определяется наличием транспорта под погрузку.
Характерный график нагрузки карьерной подстанции представлен на рисунке 1.4. Исследование графиков нагрузки карьерных потребителей показало, что графики нагрузки отдельных электроприемников и групп потребителей, построенные по часам суток или годовые, имеют нерегулярный характер.
Поскольку формирование графика нагрузки определяется в результате совместного действия ряда случайных факторов, то электропотребление оказывается при этом функцией большого числа случайных факторов и их многообразного сочетания. Так, для экскаваторов многообразие факторов определяется способом транспортировки породы, изменением физико-механических свойств грунтов, переменной высотой забоев и бортов и т. д.
Следует учесть, что кроме режима работы той или иной группы характерных потребителей и их сочетания при формировании группового графика нагрузки, существенными факторами всегда являются мощность установленных двигателей и количество таковых в каждой группе. На основании изложенного целесообразен анализ электропотребления по характерным группам потребителей (например, по типам экскаваторов), хотя и в рамках каждой группы могут быть существенные отличия, связанные с устройством и принципом действия каждого потребителя данной группы.
Выбор факторов для статистических моделей электропотребления на угольных разрезах методами экспертных оценок и априорного статистического анализа
Для угольных разрезов не выведены зависимости электропотребления от различных технологических факторов, а также зависимости между факторами, оказывающими влияние на электропотребление. Поэтому приходится производить выбор факторов путём трудоёмкого перебора их возможных комбинаций.
При большом разнообразии факторов, влияющих на электропотребление угольного разреза, получить достаточно полный их список можно только при участии специалистов различного профиля — энергетиков, технологов, организаторов производства и т. д. (рисунок 2.1).
Однако мнение специалистов по поводу степени влияния различных факторов на процесс неоднозначно. Иными словами, такая оценка носит явно субъективный характер. Поэтому для успешного определения начального набора факторов, влияющих на какой-либо процесс, применяется метод экспертных оценок, позволяющий придать значительную долю объективности мнениям специалистов-экспертов.
Одним из главных условий считается подбор соответствующих специалистов, так как качество результатов их опроса будет существенно зависеть от их компетентности. Оценка уровня компетентности того или иного специалиста представляет собой довольно сложную задачу. Причем на сегодняшний день не существует объективных методов ее решения. В связи с этим для подбора экспертов может быть использован метод самооценки специалистами уровня своей компетентности и компетентности своих коллег.
Определенный в результате обработки мнений специалистов-экспертов начальный набор факторов, оказывающих влияние на процесс электропотребления объекта, может быть принят за основу при формировании его математической модели. Однако информация, полученная по методу экспертных оценок, сохраняет все же определенную долю субъективизма, что не позволяет использовать ее в чистом виде для цели моделирования и прогноза.
Кроме того, учет всего начального набора факторов в модели существенно усложняет расчеты, причем точность моделирования зачастую не только не улучшается, но и даже ухудшается. Это объясняется тем, что на конкретном временном интервале процесс электропотребления существенно определяется не всем исходным набором параметров, а только частью его.
Возникает задача получения математической модели, которая наилучшим образом соответствовала бы описываемому процессу. При формировании математической модели должны быть учтены факторы, существенно влияющие на процесс. Следовательно, одной из основных задач при формировании математической модели электропотребления является отбор факторов, существенно влияющих на исследуемый процесс [31].
Процесс выделения переменных в статистических моделях может быть значительно облегчен при использовании некоторых несложных методов априорного статистического анализа [15].
Электропотребление на карьерах, имеющих электровозную и автомобильную откатку, значительно отличается друг от друга. Наиболее электроемкими операциями на карьерах, имеющих электровозную откатку, является собственно электровозная откатка, расход электроэнергии по которой составляет от 51 до 61,3 % и экскаваторные работы - от 21,2 до 30,3 %. На карьерах с автомобильным транспортом доля расхода электроэнергии на экскаваторные работы увеличивается до 69 % . В сумме на эти технологические процессы приходится 70-80 % всей потребляемой электроэнергии. Таким образом, при установлении технологических норм удельного расхода электроэнергии и перспективном планировании потребления электроэнергии особое внимание следует уделять этим технологическим процессам. Энергоемкость бурения скважин (6,3 %) и водоотлива (8 %), вспомогательных установок - ремонтных цехов (3,2 %), освещения (0,7%) и других значительно ниже [10].
Особенностью эксплуатации машин на карьерах является большое разнообразие режимов работы, определяемое горно-геологическими условиями и технологическими схемами разработки. Выделение и учет факторов, влияющих на расход электроэнергии, представляет собой первоочередную задачу исследования и анализа электропотребления на разрезах. Учесть все факторы невозможно и не нужно, поскольку они оказывают неодинаковое влияние на расход электроэнергии. Некоторые из них оказывают наибольшее, решающее влияние, другие же характеризуются незначительным влиянием, носящим, как правило, случайный характер. Поэтому в настоящее время выделение и учет этих факторов осуществляется на основании предварительного логического и энергетического анализов расхода электроэнергии тем или иным карьерным потребителем. Такой анализ позволяет лишь выделить ряд параметров, определяющих расход электроэнергии потребителем, но не даёт оценить степень влияния каждого параметра на величину электропотребления, т.е. выделить главные, решающие. Отсюда в ряде случаев для одной и той же карьерной машины в качестве главных принимают различные факторы и по ним находят энергетические характеристики, которые рекомендуются для расчёта и планирования расхода электроэнергии. Так в [10] предлагается использовать регрессионные модели электропотребления в зависимости от категории пород экскавации (крепости пород) угла поворота экскаватора и его производительности.
Математические модели общего и удельного электропотребления на разрезах ОАО ХК «Кузбассразрезуголь» в зависимости от технологических факторов
Математические модели общего и удельного электропотребления на разрезах ОАО ХК «Кузбассразрезуголь» в зависимости от технологических факторов
Проведенный в соответствии с методикой, изложенной во 2 главе, предварительный анализ показал, что значения W, Д, П, В, Вжд, Ва, Вг, Вб являются случайными величинами, распределение которых подчиняется нормальному закону распределения. Основными потребителями электроэнергии на разрезах являются экскаваторы, а измерения показали, что уже при двух экскаваторах, питающихся от одного присоединения, распределение общей нагрузки стремится к нормальному закону [47]. Статистическая и аналитическая (для нормального закона) плотности распределения вероятности W, Вг, Д, П приведены на рисунке 3.2. Критерии rf-Пирсона равны xw = 0,794, х вг = 1,46, хд = 1,613, х2п = 1,552, табличное значение -Пирсона равно х2табл(5, ю) 1,61. Поэтому, применив корреляционно-регрессионный анализ, можно получить аналитическую зависимость расхода электроэнергии.
Построение зависимости электропотребления от технологических факторов показано на примере разреза "Бачатский". Транспортировка вскрышных пород на разрезе "Бачатский" осуществляется следующими способами: железнодорожным транспортом Вжд, автотранспортом Вф гидроспособом ВГ. Бестранспортные вскрышные работы отсутствуют.
Степень влияния факторов друг на друга и на расход электроэнергии определяется по коэффициентам корреляции. Коэффициенты корреляции между факторами, предложенными по разрезу "Бачатский", приведены в таблице 3.1. Наибольшее влияние на электропотребление разреза оказывают вскрыша гидроспособом Вг (гВг =0,688), объём добычи угля Д (гд =0,665), общий объем вскрышных работ В (0,402), среднемесячная производительность труда рабочего по добыче угля П {гп = -0,411), причем знак « - » указывает на обратно пропорциональную связь между электропотреблением и среднемесячной производительностью труда рабочего по добыче угля 77. Эти факторы необходимо включить в модель, так как коэффициенты корреляции между электропотреблением и данными факторами оказались выше критического значения гкрит - 0,21 при и=84 согласно П. 10. [2].
Так как наблюдается тесная взаимосвязь между вскрышей гидроспособом Вг общим объемом вскрышных работ В (г =0,531), данные два фактора {В, Вг) не рекомендуется включать в одну модель. Поэтому для разреза "Бачатский" необходимо построить 2 модели: ї=/(Вг,ДП), w=№ д, п).
В каждой из этих двух моделей коэффициенты корреляции между факторами ниже предела значимости гкрит или приближенно равны ему, таким образом, принимаем эти факторы для построения математических моделей электропотребления в соответствии с методикой, изложенной во 2 главе.
Математические модели этих зависимостей представлены в таблице 3.8. При этом использовался метод пошагового наращивания числа переменных в модели. Далее как пример в работе подробно рассмотрено построение регрессионной зависимости W=f(Bz, Д, П), оставшаяся модель (W-f(B, Д П)) построена аналогичным образом.
По имеющимся данным для рассматриваемых факторов рассчитаны средние значения и среднеквадратические отклонения (приведены в таблице 3.2), и построены графики подбора линий регрессии зависимостей расхода электроэнергии от выбранных параметров, а также регрессии перечисленных факторов между собой, которые показаны на рисунках 3.1.1-3.1.7.
Для установления суммарной зависимости между электропотреблением и выделенными факторами предварительно рассмотрены парные зависимости между электропотреблением W и параметрами Вг, Д, П. Результаты расчёта парных зависимостей между рассматриваемыми факторами приведены в таблице 3.3.
Анализ вышеприведённых парных зависимостей показал, что во всех случаях имеет место влияние факторов, и не только тех, которые включены в зависимости, но и тех, которые неявно им сопутствуют. Для определения меры влияния каждого фактора в чистом виде необходимо отделить сопутствующее влияние других факторов, что достигается построением уравнения множественной регрессии [10].
Первой задачей корреляционного анализа является определение формы связи. В связи с тем, что эмпирические кривые соответствующих рассматриваемых парных зависимостей между параметрами W, Вг, Д П оказались прямолинейными, установлено, что и множественная зависимость W=f(Bz, Д, П) тоже будет прямолинейной [10]:
