Введение к работе
Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы цель и задачи исследования, .дана .
В первой главе проведен анализ существующих методов и практики расчета величин электропотребления и максимальной электрической нагрузки на начальных стадиях проектирования объектов черной металлургии. Показаны особенности функционирования и построения электрического хозяйства современных промышленных предприятий отрасли, а также тенденции их развития. Проведен сравнительный анализ расхода электрической энергии на единицу основных видов продукции отрасли в нашей стране и в ряде развитых стран. Наблюдается тенденция роста ЗГРЭ по всем основным видам продукции.
Интенсификация развития производств переделов черной металлургии, повышающиеся требования к качеству продукции, экологии производства и культуре труда ведут к структурным изменениям, техническому перевооружению, реконструкции действующих объектов с'внедрением новейших техники и технологий производства. Все это влечет за собой увеличение потребления электроэнергии и увеличение количества устанавливаемого электрооборудования.
В условиях нарастающих темпов электрификации и все усложняющихся систем электроснабжения ПП встает проблема оптимального построения и управления электрическим хозяйством, начиная с технико-экономического обоснования и сравнения лредпроектных решений. Многовариантная проработка таких решений в условиях ограничения во времени, неполноты и неопределенности исходной информации немыслима без широкого внедрения систем автоматизированного проектирования (САПР).
Выполнен анализ схем традиционного и автоматизированного проектирования объектов отрасли. Показаны узкие места в решении проблемы расчета величин электропотребления и электрической нагрузки в режиме САПР.
Практика эксплуатации систем электроснабжения показывает, что расчетные нагрузки существенно отличаются от фактических. Одной из причин этого является существенный разброс значений по-
казателей, заложенных в расчетные формулы существующих методов определения электрических нагрузок, что относится и к методу расчета нагрузок по удельным расходам электроэнергии на единицу продукции. Применяемые метода не дают методики определения УРЭ, адекватных техническому заданию, уровню неопределенности и неполноты исходной информации на стадии ТЭО. Нами показано, что ряд показателей,заложенных в расчетные формулы, принципиально не могут быть получены на стации схема развития отрасли (региона) или ТЭО. Для решения проблемы поиска адекватных техническому заданию значений УРЭ по вицам про.дукции описывается алгоритм поиска с использованием теории распознавания образов, системного описания электрического хозяйства ШІ, цискриминантного и кластерного анализов- Показано, что для решения задачи повышения точности расчета параметров электропотребления необходимо решить проблему поиска "электрогехнологического образа" объекта-аналога, в соответствии с минимумом исходной информации.
Во второй главе анализируются,годовые УРЭ (в дальнейшем УРЭ) по основным видам продукции .для выборок и генеральных совокупностей ІЇЇІ, производств и цехов отрасли на интервале времени 20 лет (с 1970 г.), с выделением значимых интервалов, составлякпих 10-12 лет. Проведенный анализ показал, что соотношение УРЭ достигает 1:3 по электростали, 1:5 по коксу, 1:8 по мартеновской стали, 1:15 по конверторной стали и чугуну, 1:70 по прокату. Так, для прокатных производств отрасли..УРЭ изменяются от 36,9 до 2538:0,при среднеотраслевой норме 112,6 кВт.ч/т, для конвертор-, ной стали пределы УРЭ составляют 13,2 и 199,8 кВт.ч/т при среднеотраслевой норме 31,7 кВт.ч/т.
В основу существующих методов расчета электрических нагрузок заложено представление о нормальном законе распределения не только электрической нагрузки, но и используемых величин (коэффициентов спроса, загрузки, использования, а также УРЭ). Показано, что УРЭ по основным видам продукции для выборок и генеральных совокупностей объектов отрасли не подчиняются нормальному закону распределения. Распределение УРЭ относится к семейству устойчивых безгранично-делимых распределений в пределе не имеющих математического ожидания и с бесконечной дисперсией. Нами применено распределение, которое как и видовое описывается некоторым идеальным Н-распредаггением, являвшегося разновидностью закона
Ципфа. Ранговая форма записи которого:
где 1>Ь>0, 2>t/-> 0 - константы рангового распределения; % - ранг реализации рассматриваемой функции. На рис.1 представлено графическое изображение рангового распределения УРЭ по электростали. Аналогичная форма кривой характерна и по УРЭ других видов продукции.
В третьей главе дано обоснование и реализовано применение кластерного анализа для решения задачи поиска "электротехнологического образа" объектов-аналогов с использованием технологических классифи -келий и информационных баз данных по объектам отрасли.
Показано, что для поиска объекта-аналога можно использовать имеющуюся в отрасли информационную базу данных по' основным и дополнительным электрический показателям, описывающих ПП на границе раздела с энергосистемой. Информационный банк данных по отрасли включает:
где Рм - заявляемый получасовой максимум электрической нагрузки, МВт; Тм - число часов использования максимума нагрузки, час; К - коэффи -циент спроса; Ц- количество установленных электродвигателей, шт; Рлт, _- средняя мощность электродвигателя, кВт; А_ - электровооружен-ность труда, МВт; Ад - электровооруженность электротехнического персонала, МВт; А_ - годовое электропотребление, ГВт-ч.
Решение факторной задачи было ограничено проблемой общности и проблемой факторов. Корреляционная матрица между основными электри - . ческими показателями может быть воспроизведенена с помощью факторного отображения и корреляций между факторами. Для чего преобразуем матрицу [PQ\ в матрицу-нормированных исходных данных -"]_ =[2ljl» где 2ц- стандартизированное значение L-й переменной для j-ro обьекта. Значение любого ij можно представить в виде линейной комбинации < факторов: .. _ (ц^ + д., p2j + „,+ щ ^ % (3)
где р<1- значеїшя факторов у J -го обьекта; СЩ- постоянные коэффи - / циенты (факторные нагрузки). В матричной форме записи :
Z=AP, . U)
где А =|&Ц|- матрица факторных нагрузок, являющаяся матрицей коэффициентов регрессии ф-.-л-оров по переменным матрицы Гр0| ; Р = [0{i( -матрица значений всех факторов у всех объектов.
Для каждого фактора отбираются только те переменные, которые сильно нагружают данный фактор (рис.2). По полученным таким образом значениям факторов оцениваются "способности" каждого из объектов по
Ay кВт.ч/т
400 І І І І і і і I I I і і І і І І І І І і і І і І і і І і I I і і I I I і і I I I і І і і I
0 5 tO 15 20 25 30 3S 40 45
Рио.1.- Ранговое распределение 7РЭ по электростали
кавдому из электрических показателей. Исходя из матрицы Z» осущест
вляется классификация генеральной совокупности объектов на группы
" близких " объектов, для которых было бы применимо
среднее значение УРЭ. Однако анализ проведенной классификация объектов по электрическим показателям f Р0| показал, что в один кластер попадают объекты с различной технологией производства, различными сортаментом и видом продукции. Кроме того, при политетической классификации объекты одного кластера сильно разнятся и по электричес -ким показателям (табл.1).
Кластеризация по выделенным факторам (рис.З)дала результаты, хорошо согласуемые с результатами кластеризации по | PQJ, в том числе и по качественным критериям (технологии производства, сортаменту и виду продукции). Интерпретация выделенных факторов позволила снизить 8-мерное признаковое пространство электрических показателей до 3-мерного, в виде латентных показателей (факторов Fl, Fl, Fj:) без потеря качества исходной информации.Проведенный анализ результатов кластеризации показал недостаточность использования основных электрических показателей для целей выбора объекта-аналога, определения значений УРЭ, адекватных техническому заданию.
В четвертой главе осуществлено формирование "электротехнологического образа" объектов по цехам и производствам отрасли. Показана необходшлость описания производств каждого из переделов черкой металлургии наборов технико-экономических показателей, включая и
,*F*ia
Рис.2. Полное факторное пространство основных электрических показателей
в-
зо-
го-
о"3„
»,
I*
д о
I 1 I I | I I I I | I I I I | I I I I | I I I I | I I I I | I I— С д
Рес.З. График факторов в соответствии с результатами кластеризации объектов:*-^Д-Fi; -Fj
электрические, однозначно определявшие данный объект (однозначно с точки зрения поставленной задачи). На примере прокатного производства (сортопрокатных цехов) составлен априорный словарь признаков, являющийся основой качественного разбиения всей совокупности объектов на группы кластеров. Для получения кластеров с близкой технологической структурой вводятся морфологические(технологические) пока -затели Т1-Т4 . Для составления словаря признаков (табл.2)определены показатели-дескрипторы прокатного производства, а на основе анализа схем традиционного и автоматизированного проектирования и схем вы -бора основных технологических агрегатов (станов) выявлены показатели-детерминанты (ТЗД), составляющие первооснову принципа классики -кации объектов данного вида производства. К числу таких показателей отнесены: марки сталей, профильный сортамент продукции и производительность стана. С учетом действующего в отрасли видового перечня основных технологических агрегатов прокатного производства и ранее проведенных классификаций осуществлена экспертная классификация прокатных цехов (станов), в соответствии с которой целесообразно формировать банк данных по основным технологическим структурам от -расли (рис.4). Показанная на рисунке классификация является основой выбора объекта-аналога по технологическим признакам. Для ре*пзния задачи 'нахождения УРЭ экспертно определена система электрических показателей на 5УР системы электроснабжения Ш (производство, цех), дополняющая банк данных (2):
V ЫХМХЫХ1РЕэд\4Р1т1х[РЕэп1х(амЬ1РХЭд(в)1х
Косв!х(РГтр14ФЫ4^д\х1Нзд,К5НЦХ1Ц.
где А^ - удельный расход электроэнергии,кВт.ч/т; суммарные мощности, МВт: Р2эл- электродвигателей; Pi? - технологической нагрузки; Рэп-главных электроприводов; Р2осв- осветительной нагрузки,кВт; Р -трансформаторов 1-Ш габаритов; CL,- максимальная реактивная нагрузка, Мвар; С - стоимость электротехнического хозяйства,тыс.руб.; количество, шт:М__- установленні^ электродвигателей; KL-- трансформаторов 1-Ш габаритов; Ь - площадь объекта в плане,кв.м; t с* ^к ~ Д-118- си ~ лового и контрольного кабелей, ил.
Среди выявленных показателей определены показатели-детерминанты, по которым осуществляется выбор объекта аналога.
Анализ создаваемого в отрасли автоматизированного банка данных подсистемы САПР - Прокат привел к необходимости его дополнения показателями, используемыми при расчете величин электропотребления п электрической нагрузки, а такав для целей выбора объекта -
Таблица I
Основные электрические показатели Ш одного кластера (при кластеризации по р и УРЭ)
Показатель
№ 31
Объект
И 34
» 49
а 51
Словарь признаков прокатного производства
Таблица 2
Объект
Признаки
("Детерминированные j
і Морфологические
Промышленные предприятия
р„
ТІ Коксохимические ферросплавные огнеупорные
металлургические
Производства, цехи
^
12 сталеплавильный
доменный
прокатный
Прокатные цехи (станы)
Л.
ТЗ Видовой перечень
объектов классифицированных по:
а) способу произ
водства
б) назначению
в) расположению
рабочих клетей
ТЗД Детерминанты: .
сортамент продукции марки сталей производительность стана
Прокатные цехи (станы)-аналоги
По,ТЭП
Т4
Паспортные технологические показатели
ідегаав-
T_J—
ЗАГОТОВОЧНЫЕ _
>
штипсовиЕ
РОВАИЯ1Е )Г
J БШШГ
ІШРОКО-ПОЛОСІШЕ
СПЕЦИАЛЬНЫЕ -]
ПРОК1ЛЕ-
гиючныг
ВОЛОЧИЛЬНЫЕ и — КАЛИПРОВОЧНЫЕ
КОЛЫ1Й-
голжо-прокатные
КАРОЛРО-КАТШЕ
ЗУЮПР0-КАТШЕ
t
Рис.4. ІОіассификация прокатных цехов (станов).
аналога. Созданы подпрограммы формирования баз данных для электрика-проектанта, включающие электрические и технологические по—. казатели-дескрипторы, а также выявленные среди них показатели-детерминанты.
В пятой главе дан анализ и обоснован выбор методов кластеризации объектов. Решена проблема создания системы распознавания, опирающаяся на экспертную систему, и обеспечивающая поиск объекта-аналога, определение УРЭ, величин электропотребления и электрической нагрузки. В разработанной математической, модели выбора объекта-аналога и разбиения генеральной совокупности объектов на кластеры в качестве,решающих правил использовались разделяющие функции.
Если Хя, вектор признаков (техколэгических, электрических), a dl'l - решающее правило, то в качестве разделяющей принята такая функция, которая обусловит принятие решения,"обеспечивающего выполнение условия: _,, _«,
с1(Хи)=Мр<=>др(Х)>^1х),^]*<д,..иЬ, (5)
где No - кластеры, соответствующие априорному словарю признаков; QjСХІ - разделяющая функция. Классификацию можно считать завершенной, если найдены решающие правила такие, что их можно представить в виде: ' 1U '
. jjui-iajisiui,
где^и^іІ - весовые коэффициенты составляющих (признаков)' вектора Х*%1 а (Зч -функции от X . Каждому кластеру Np соответствует свой вектор весовых коэффициентов bSaflJ^uliptiinU)^), которые определяются экспортно. Значение функций Si. определяется характером решаемой задачи. В реализованную программу "ТД-классификация" заложена линейная разделяющая функция:
5j(X)=i3jo+u5jmT. (?)
Для случая S сепарабельных кластеров решение о принадлежности проектируемого объекта к определенному кластеру будет:
і/ s_ fNp, если <3(Хпр)=^прХпр>; (в)
пр 1%есЛи д(Йр)< *-,
где Np+Np--Np.
В терминах предложенного метода поиск объекта-аналога осуществляется следующим образом.
1. Проектируемый объект описывается количественно набором
Т-признаков-детерминантов:
Хпр=\Х<, Xi,,,,,!],,,,, Xw.31
где Х< - производительность стана; Xl1ul1 Xj - марки прокатываемых сталей; XjHv»t Xm - сортамент прокатываемых профилей.
2. Вся исходная совокупность объектов (станов) априори рас-
классифицированна в соответствии со словарем признаков.
Для выбора отана-аналога накладывается ограничение по часовой производительности: аналогом может быть лишь стан с производительностью большей чем у проектируемого. Определив величину Q'v,(X») находится класс, в который попадает проектируемый объект с параметрами f Xhjj - В зависимости от лимитирующих факторов (сортамент по профилям или марочный состав сталей) значения весовых коэффициентов Ojjjj варьируются и определяются по формуле:
u)Lb= dUyifc, Ь = 2,3,.--,5, (9)
где (jLb - весовой коэффициент, определяемый експертно; y^jj -характерные признаки по данной груше ртанов.
Для отнесения объекта к тому или иному классу по минимуму его расстояния до каждого класса заложено решающее правило:
9iMa mMXu-Npl!, do)
где Np IР= В программу "ТД-классификацкя" заложено взвешенное Евклидо dPj=[lcOi(xPi-X]i)2y2j іЖ=і, (ІІ) где Glpj - расстояние мезду объектами риj; tp\- значение І- й переменной для 1-го объекта. После определения кластера, в который попал проектируемый объект, осуществляется профессионально-логическое сравнение объектов-аналогов по технико-экономическим и электрическим показателям, анализируются временные ряды УРЭ. На основании чего пригга-- мается окончательное решение по величине УРЭ (по намечаемым к производству видам продукции -1^) и определяются значения годового электропотребления и расчетной электрической нагрузки ( А^ІА^.М-.; Изложенная модель выбора объекта-аналога реализована в виде комплекса программ, составлявших распознающую-систему и позволяющих в режиме САПР определять величины УРЭ, электропотребле-ния и электрической нагрузки. В заключение изложены основные результаты и выводы по диссертационной работе. В приложении приведены: основные электрические показатели по объектам отрасли;.результаты расчетов; описание алгоритмов и программ классификации; таблицы технико-экономических показателей цехов и производств; акты внедрения.
во расстояние: _i/ ^Похожие диссертации на Определение параметров электропотребления промышленных потребителей на предпроектных стадиях : (на примере объектов черной металлургии)
