Содержание к диссертации
Введение
1. Электропотребление, энергосбережение и энергоаудит электрического хозяйства промышленных предприятий 12
1.1. Современное состояние уровня электропотребления и энергоэффективности в России 12
1.2. Законодательная база, обеспечивающая правовые, экономические и организационные условия для энергосбережения в России на основе проведения энергетического обследования 21
1.3. Энергоменджмент и целевой энергетический мониторинг электропотребления промышленного предприятия 28
1.4. Потребитель, его статус, электрическое хозяйство и параметры нормирования электропотребления 32
2. Математический аппарат нормирования показателей электропотребления и оценки объемов энергосбережения 38
2.1. Нормирование расходов электроэнергии. Основные понятия 38
2.2. Классические вероятностно-статистические методы нормирования 39
2.3. Нормирование как временные ряды электрических показателей 45
2.4. Ценологические и кластерные критерии нормирования параметров электропотребления 48
2.5. Структурно-топологическая динамика изменения удельных и общих расходов электроэнергии по производствам 54
3. Анализ и нормирование показателей электропотребления и опенка объемов энергосбережения 57
3.1. Электрический баланс промышленного предприятия и показатели энергоэффективности энергетического паспорта 57
3.2. Концепция учета, нормирования и анализа электрических параметров предприятий 61
3.3. Применение и анализ методов нормирования электрических параметров предприятий и их подразделений 68
4. Разработка методики нормирования показателей электропотребления и опенки объемов энергосбережения промышленных предприятий 81
4.1. Разработка системы нормативов параметров электропотребления крупного промышленного предприятия 81
4.2. Иерархические уровни разрабатываемых нормативов электропотребления промышленного предприятия 107
4.3. Алгоритм нормирования и оценки объемов энергосбережения и его программная реализация 112
Заключение 120
Литература 122
- Законодательная база, обеспечивающая правовые, экономические и организационные условия для энергосбережения в России на основе проведения энергетического обследования
- Классические вероятностно-статистические методы нормирования
- Концепция учета, нормирования и анализа электрических параметров предприятий
- Иерархические уровни разрабатываемых нормативов электропотребления промышленного предприятия
Введение к работе
Актуальность работы.
В Энергетической стратегии России на период до 2030 года отмечено, что на современном этапе экономика России характеризуется высокой электроемкостью, все еще превышающей удельную электроемкость экономики развитых стран в 2-3 раза. Поэтому энергосбережение относится к числу высших приоритетов государственной энергетической политики.
Особенно большое значение имеет рациональное использование энергии у потребителей энергоресурсов. Поэтому эффективное использование электроэнергии на промышленных предприятиях является одной из важнейших проблем и задач, которые могут быть решены при проведении энергетических обследований, позволяющих давать независимую оценку параметрам электропотребления и анализировать эффективность расходования электроэнергии.
В настоящее время процедура энергоаудита не в полной мере обеспечена современными адекватными и эффективными методами и методиками анализа показателей электропотребления для выявления объектов учета, требующих первоочередных мер по оптимизации объемов электропотребления, что позволяло бы отразить реальное состояние потребления ими электроэнергии и предложить адресный подход к нормированию.
Каждый из существующих методов нормирования нацелен на установление норм узкой направленности в использовании. Для реализации комплексного решения задач нормирования и достижения эффекта от внедрения на предприятиях норм, выраженного в рационализации энергоиспользования и энергосбережении, необходима разработка методики анализа показателей электропотребления, охватывающей все уровни учета электропотребления внутри предприятия. Такая методика должна предлагать системный подход к установлению норм и использовать не только математический аппарат классических и вероятностно-статистических методов расчета, но и позволять проводить анализ динамики структуры электропотребления исследуемого предприятия как объекта, проявляющего ценологические свойства устойчивости распределения объемов ограниченного ресурса - потребляемой электроэнергии - между отдельными объектами.
Системный подход к оценке объемов электропотребления и грамотное нормирование обеспечивают энергоаудитора тонкими процедурами анализа электропотребления при энергообследованиях как для выявления объектов нерационального энергоиспользования, так и случаев несоблюдения технологических норм при производстве продукции, а также позволяют разработать систему показателей энергетической эффективности для дальнейшего контроля их соответствия некоторым целевым значениям и на их основе давать оценку объемов энергосбережения.
Реализовать цели оптимизации управления энергетической эффективностью призван принятый новый международный стандарт ISO 50001:2011 Energy management systems - Requirements with guidance for use (Системы энергоменеджмента - Требования с руководством по использованию), утвержденный и вступивший в действие с 15.06.2011 г.
Стандарт устанавливает требования к разработке и внедрению на
предприятиях и в организациях параметров энергоэффективности и
позволяет реализовать системный подход к непрерывному улучшению
энергоэффективности методами эффективного управления
энергосбережением.
Определено, что энергоэффективность в современной промышленности достигается как за счет внедрения новых энергосберегающих технологий, так и за счет изменений в методах и способах управления.
Таким образом, работа ставит перед собой актуальную задачу -разработку системы подходов и математических методов к индивидуальному анализу показателей электропотребления отдельных объектов учета и предприятий в целом, а также к их реальному нормированию и оценке потенциала энергосбережения.
Цель диссертационной работы заключается в разработке комплексной методики анализа параметров электропотребления для их нормирования и оценки объемов энергосбережения на основе результатов энергоаудита электрических хозяйств промышленных предприятий.
Для достижения поставленной цели в работе были решены следующие задачи:
Изучен состав параметров электропотребления ряда предприятий, сформирована система показателей, формирующих базу исходных данных для статистической обработки, разработаны методы индикации и произведена процедура верификации массива исследуемых данных на их соответствие исследуемой выборке.
Определена структура электропотребления каждого предприятия как ценологического объекта, состоящего из отдельных элементов, формирующих электрический баланс, путем их ранжирования по параметру электропотребления и оценены показатели сформированной структуры на соответствие ценологическим критериям.
Выработаны рекомендации по оптимизации исследуемой структуры путем группирования или разгруппировки отдельных объектов учета по административным и технологическим признакам.
Оценен характер изменения рангов отдельных объектов учета за исследуемый период для более глубокого анализа к разработке индивидуальных подходов.
5. Сформированы и оценены статистические модели общего и
удельного электропотребления предприятия в целом и отдельных объектов
учета как переменных временных рядов данных и как целевых переменных в функциональной зависимости от объемов производства и других факторов.
Разработан качественно новый подход к нормированию общего и удельного электропотребления предприятия в целом и отдельных объектов учета.
Сформулирована методика анализа параметров электропотребления для их нормирования и оценки объемов энергосбережения при реализации мер по рациональному энергоиспользованию.
Методы исследования. Для решения поставленных в работе задач использовалась методика, реализующая системный подход к анализу и нормированию электропотребления, основанный на синтезе классического, вероятностно-статистического и ценологического математического аппарата анализа динамики структуры электропотребления исследуемого предприятия.
Обоснованность и достоверность положений и выводов настоящей работы обеспечивается использованием большого объема статистических данных, полученных при энергоаудитах промышленных предприятий различных отраслей экономики.
Научная новизна работы заключается в следующем:
доказана уникальность каждого предприятия как объекта
электропотребления и необходимость адресного подхода к разработке
нормативных целевых показателей электропотребления и
энергоэффективности;
разработан качественно новый подход к оптимизации по ценологическим параметрам структуры электропотребления объекта как целого, состоящего из отдельных элементов в общей структуре путем укрупнения и разукрупнения отдельных элементов учета с технологической позиции и позиции администрирования и на этой основе рационализации системы учета электропотребления;
выявлены закономерности изменения рангов объектов во времени по их принадлежности к соответствующей касте на кривой //-гиперболы и на их основе разработаны методы индикации объектов с наибольшим потенциалом энергосбережения;
доказаны соответствия между резкой сменой ранга объекта и резкими изменениями удельного электропотребления в соответствующие временные периоды как показателя нерационального использования электроэнергии;
разработан новый подход к выбору оптимального метода нормирования для отдельных объектов на основе системы анализа показателей электропотребления;
разработана комплексная методика анализа и нормирования электропотребления объектов и их элементов для формирования системы энергетического менеджмента с выделением уровней агрегации норм и их сопоставлением с уровнями администрирования предприятия, с уровнями
бухгалтерского и финансового учета, а также с уровнями приборного учета электропотребления.
Практическая ценность работы заключается в разработке универсальной системы нормирования показателей электропотребления предприятий с возможностью ее применения в полном объеме или в части для объектов любой сложности и масштабности. Элементами методики предусматривается возможность обновления сформированных баз исходных данных путем пополнения новыми данными, поступающими после процедуры нормирования, и корректировки (обновления) существующих норм с учетом реализации мер по рациональному энергоиспользованию и энергосбережению на любом этапе пересмотра системы норм. Предложены методы математической оценки величин объемов потенциально возможного энергосбережения, исходя из сложившейся на момент анализа структуры электропотребления объекта и предложенных моделей, описывающих изменение показателей электропотребления. Предложенная методика может быть применена для разработки системы норм по другим видам энергоресурсов.
Публикации. Основные положения диссертационной работы опубликованы в восьми печатных работах, одна из которых в печатном издании, рекомендованном ВАК.
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались автором и обсуждались на следующих конференциях: XXXIX Международная научно-практическая конференция «Повышение эффективности электрического хозяйства потребителей в условиях ресурсных ограничений» (Москва, 2009 г.); Международная научно-практическая конференция «Проблемы электротехники, электроэнергетики и электротехнологии» (Тольятти, 2009 г.); VII Международная научно-практическая Интернет-конференция «Энерго- и ресурсосбережение XXI век» (МИК-2009) (Орел, 2009 г.); Международная научно-практическая конференция «Роль стратегии индустриального развития Республики Казахстан в условиях глобализации: проблемы и перспективы» (Рудный, 2009 г.); Всероссийская научно-практическая конференция «Энерго - 2010» (Москва, 2010 г.); XLI Всероссийская научно-практическая конференция с элементами научной школы для молодежи (с международным участием) «ФЁДОРОВСКИЕ ЧТЕНИЯ - 2011» (Москва, ноябрь 2011 г.).
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка из 108 наименований. Общий объем работы 238 страниц, в том числе 186 страниц машинописного текста, 49 рисунков, 28 таблиц, четыре приложения.
Законодательная база, обеспечивающая правовые, экономические и организационные условия для энергосбережения в России на основе проведения энергетического обследования
Россия располагает значительными запасами энергетических ресурсов и мощным топливно-энергетическим комплексом, который является базой развития экономики, инструментом проведения внутренней и внешней политики.
Роль топливно-энергетического комплекса в системе его взаимодействия с промышленностью определяется двумя видами экономических связей -топливно-энергетического комплекса как поставщика топлива, энергии, сырья и топливно-энергетического комплекса как потребителя конечной продукции смежных отраслей промышленности [65].
За прошедший период с начала реализации Энергетической стратегии России на период до 2020 года [101] в связи с более ускоренным развитием экономики страны спрос на электроэнергию рос более высокими темпами, чем прогнозировалось. Однако кризис 2008-2009 гг. привел к снижению электропотребления с 1022,7 млрд. кВт.ч в год до 977,1. Наступившая стабилизация и некоторое развитие экономики в 2010-2012 гг. привело к увеличению электропотребления до 1063,3 млрд. кВт.ч в год. Но начавшиеся с 2013 г. кризисные явления снизили величину электропотребления до 1054,8 млрд. кВт.ч. После снижения электропотребления оптимистический прогноз называет на 2015 г. электропотребление на уровне 1076 млрд. кВт.ч с ожидаемым эффектом развития на 2035 г. [37, 38]. На перспективу, в любом случае, электроснабжение промышленности будет обеспечиваться.
По отдельным регионам страны из-за разного влияния экономического кризиса и состояния региональной экономики наблюдалась неоднородная тенденция в динамике электропотребления. Годовой максимум потребления мощности в ЕЭС России в 2013 г. составил 150 012 МВт. По ряду энергообъединений и энергосистем уровень потребления мощности 2009 г. превысил исторический максимум (энергосистема Москвы и Московской области, энергосистема Санкт-Петербурга, Тюменская энергосистема, Кубанская энергосистема и др.), но в 2014 году произошло снижение [100].
В процессе ожидаемого восстановления экономического роста в регионах России продолжится рост электрической нагрузки. Это ставит новые задачи перед электроэнергетикой страны, прежде всего, избежать сдерживания промышленного и гражданского строительства, развитие малого бизнеса [12, 65] из-за дефицита электроэнергии.
К числу основных проблем электроэнергетики относятся: дефицит генерирующих и сетевых мощностей в ряде регионов страны; неоптимальная структура генерирующих мощностей, обусловленная недостатком полупиковых и пиковых маневренных электростанций; снижение надежности электроснабжения, обусловленное высоким износом основных производственных фондов и отсутствием необходимых инвестиций для их масштабного и своевременного обновления.
Установленная мощность электростанций ЕЭС России на 01.01.2010 г. составила 211 845,7 МВт [100]. В то же время ввод новых мощностей в электроэнергетике существенно отставал от прогноза, предусмотренного стратегией [30, 101], и не в полной мере удовлетворял потребности растущей экономики.
Произведенная реформа потребовала разработки стратегии на длительную перспективу [76]. Были разработаны оптимистический вариант энергетической стратегии (2003 г.), базовая и максимальная генеральные схемы размещения объектов электроэнергетики до 2020 г. (2007 г.), Стратегия до 2030 г. (2009 г.), Схема и программа развития ЕЭС, Стратегия до 2035 г. (2014 г.).
В 2010 г. (через два года после утверждения Генсхемы) объем вводов до 2020 года был сокращен со 186,1 до 78 ГВт. Корректировка на 58% стала следствием ошибки прогноза электропотребления при старении и выбывании генерирующих мощностей. Предполагалось с 2010 г. ежегодно вводить около
ГВт мощностей, что на порядок больше показателей 2000-2008 гг. и в 1,5 раза больше объема, вводимого по всему СССР в последнее десятилетие его существования. Фактически в 2010 г. сдана генерация на электростанциях РФ 3,25 ГВт, в 2011 г. - 6,4 ГВт, 2012 г. - 7,8 ГВт. Всего на 2011-2015 гг. - 31,7 ГВт. Принимая за время использования генерирующей мощности 4900 час/год, получаем рост производства электроэнергии к 2030 г. максимум 1120 млрд. кВт.ч, что в общем (с учетом выработки 2010 г.) составит 2160 млрд. кВт.ч. Таким образом, принятые Генсхемой темпы роста до 2030 года завышены вдвое.
Стратегию развития России предлагается осуществить, опираясь на выполненный кафедрой ЭПП МЭИ в 2004 г. прогноз, согласно которому на 2020 г. объем производства электроэнергии составит 1300 млрд. кВт.ч; 2035 г. - 1500; 2050 г. - 2000 с максимумом потребления в 2060 г. - 2100 млрд. кВт.ч, что не будет превышено до конца века. Реализация прогноза предполагает осуществление ценологически распределенной генерации, ориентированной на глубинку и пригороды [30, 35, 38].
В период реструктуризации электроэнергетики был запущен процесс развития конкуренции на оптовом рынке электрической энергии (мощности), предусматривающий постепенный отказ от государственного регулирования цен на электроэнергию. В 2011 г. произошел переход к свободному ценообразованию для всех потребителей, за исключением населения [103].
Среднеотпускная цена на электроэнергию для конечных потребителей в 2014 г. составила 278,5 коп/кВтч, рост к среднеотпускной цене 2008 г. составил 205,5%. Рост электропотребления на фоне одновременного повышения тарифов на электрическую энергию ставит перед потребителями задачи более экономного ее расходования и реализации мер по энергосбережению внедрению энергоэффективных технологий.
Классические вероятностно-статистические методы нормирования
Классификация перечня двигателей, трансформаторов, технологических агрегатов как особей текста Т по видам двигателей позволяет составить таблицу ранговидового распределения, в которой виды располагают в порядке уменьшения численности их популяций. Ранговидовое Я-распределение Л(г) определяется показателями: иг - количество особей вида sr, соответствующее рангу г; ранг вида sr есть порядковый номер (номер строки). Последний номер S определяет объем словаря V; можно записать V= \S\.
Ранговидовое распределение Видовое и ранговидовое распределение используют для изучения и управления структурой установленного и ремонтируемого электрооборудования (электроустановок), т.е. для дискретных величин. Но электрическое хозяйство, в том числе и система электроснабжения, характеризуется и непрерывными величинами (электропотребление, мощность, стоимость, затраты). В этом случае применяют гиперболическое ранговое Я-распределение по параметру.
Пусть задано множество объектов, которое образует некоторую целостность (все подразделения одного предприятия) и которое соответствует ценологическим критериям. Каждый объект характеризуется одним или несколькими параметрами, выраженными численно. Определив параметр, можно упорядочить множество, расположив все объекты по порядку по мере уменьшения параметра, и получить гиперболическое ранговое Я-распределение по параметру. Площадь под кривой рангового Я-распределения по параметру характеризует электропотребление предприятия в целом.
Математическое описание рангового Я-распределения по параметру Wif) =Wi/r , (2.6) где W\ - максимальный параметр, которому соответствует ранг г = 1; р -ранговый коэффициент, характеризующий степень крутизны распределения.
Анализ характеристик рангового //-распределения по параметру позволяет сделать следующие выводы: 1) удельные расходы электроэнергии объектов распределения первого и последнего рангов различаются на два и более порядка; 2) для равных рангов ААУЯ = АТ-АТ+ \ неизмеримо больше, чем для последних; 3) большая часть объектов распределения имеет Ауя ниже общеотраслевого значения, Ауя мало различаются; 4) среднее (предприятие в целом) никоим образом не определяет Ауя отдельного объекта распределения (решения для точки по значению среднего и дисперсии не существует); 5) отдельно взятое значение Ауя не может быть оценено с позиции энергосбережения; 6) устойчивость р может быть использована для прогноза.
Нормальный закон распределения можно представить в виде рангового распределения непрерывных величин. Особенность - хвост рангового распределения, который у нормального распределения быстро становится незначительным при рассмотрении значений больших «трех сигм» (гауссово распределение имеет «короткий хвост»). Ранговое //-распределение непрерывных величин имеет «длинный хвост», характеризующийся «саранчевыми объектами», что объясняется теоретически бесконечной дисперсией (в специальной литературе эти распределения называют широкими). Параметр каждого объекта, составляющего ценоз, индивидуален и изменяется во времени, но так, что параметр р во времени остается устойчивым. Выделение групп близких объектов для сравнения и оценки возможно с помощью кластерного анализа.
Для определения достоверных удельных расходов электроэнергии предприятий, при недостаточном количестве наблюдений для применения аппарата множественной регрессии, предлагается использовать метод кластеризации удельных расходов электроэнергии [47, 77]. Кластерный метод - это многомерная статистическая процедура, выполняющая сбор данных, содержащих информацию о выборке объектов, и затем упорядочивающая объекты в сравнительно однородные группы. Главная цель кластерного анализа - нахождение групп схожих объектов в выборке данных.
Все исследования, использующие кластерный анализ, характеризуют следующие пять основных шагов: 1) отбор выборки для кластеризации; 2) определение множества признаков, по которым будут оцениваться объекты в выборке; 3) вычисление значений той или иной меры сходства между объектами; 4) применение метода кластерного анализа для создания групп сходных объектов; 5) проверка достоверности результатов кластерного решения.
Количественное оценивание сходства отталкивается от понятия метрики. При этом подходе к сходству события представляются точками координатного пространства, причем замеченные сходства и различия между точками находятся в соответствии с метрическими расстояниями между ними. Размерность пространства определяется числом переменных, использованных для описания событий.
Расстоянием (метрикой) между объектами в пространстве параметров называется такая величина сЦ, которая удовлетворяет аксиомам:
Мерой близости (сходства) называется величина цаь, имеющая предел и возрастающая с возрастанием близости объектов, обладающая следующими свойствами: 1) д,аъ = Цъа; 2) 0 цаь 1 для а Ф Ь; 3) Цаа = 1. Величину Цаь называют коэффициентом близости. Примером линейной близости является коэффициент корреляции. Основные способы определения близости между объектами - это метрики для количественных шкал (расстояния): Линейное расстояние обладает особыми статистическими и геометрическими свойствами. С помощью линейной метрики лучше всего выделяются «плоские» кластеры, расположенные почти на гиперплоскостях, особенно если они ортогональны каким-либо координатным осям.
Евклидово расстояние является самой популярной метрикой в кластерном анализе: оно отвечает интуитивным представлениям о близости и, кроме того, очень удачно вписывается своей квадратичной формой в традиционно статистические конструкции. Геометрически оно лучше всего объединяет объекты в шарообразных скоплениях, которые весьма типичны для слабо коррелированных совокупностей.
Использование различных способов измерения расстояния ведет к разным результатам кластеризации. Следовательно, целесообразно использовать различные меры сходства и затем сравнить результаты. Выбрав меру сходства, затем можно выбрать метод кластеризации. Среди алгоритмов иерархической кластеризации выделяются два основных типа: восходящие и нисходящие алгоритмы. Результаты таких алгоритмов обычно представляют в виде дерева - дендрограммы.
Ни один из методов кластеризации (метод "ближнего", "дальнего" соседа, центройдный метод и др.) не дают однозначной классификации, поэтому проводить анализ необходимо с привлечением нескольких экспертов. Для проверки статистической значимости полученного разбиения возможно применение дискриминантного анализа, определяющего вероятность принадлежности объекта к тому или иному кластеру.
Концепция учета, нормирования и анализа электрических параметров предприятий
Основой расходной части баланса является распределение всей полученной (потребленной) электроэнергии по статьям расхода, включающим собственное потребление предприятия, объем передачи электроэнергии субабонентам и фактические потери, величина которых формируется как разница (небаланс) или остаток от распределения электроэнергии по затратным статьям.
Собственное потребление предприятия разделяется на две составляющие: технологический расход и расход на собственный нужды. Отметим, что Требования к энергопаспорту [60] не дают разъяснений по отнесению расходов электроэнергии к тому или другому виду, то есть не представлено определение, какие расходы следует относить к собственным нуждам, а какие к технологии, включая разделение по видам технологий.
Средние и крупные предприятия, граница раздела балансовой принадлежности (6УР) которых совпадает с 4УР-5УР, чаще всего имеют счетчики технического учета электроэнергии, расположенные в распределительном устройстве (РУ) на стороне низкого напряжения ГПП (ТП, РП), практически на каждой отходящей линии, питающей объекты (подразделения) предприятия. Также счетчики могут быть установлены не в РУ, а непосредственно на вводе в здание объекта учета. Как правило, предприятие ежемесячно на основании данных технического учета формирует ведомость распределения потребленной электроэнергии по отдельным объектам для целей бухгалтерского учета. При этом не всегда административно выделенный объект отчетности совпадает с единицей технического учета электроэнергии.
При проведении энергообследования энергоаудитор, в целях формирования достоверных величин статей баланса электрической энергии, должен опираться на данные счетчиков технического учета. Энергоаудитор на свое усмотрение должен соотносить тот или иной вид производственной деятельности предприятия с понятием технологического процесса. Такое разделение не имеет смысла и непригодно для процедуры нормирования расходов электроэнергии (разработки удельных норм) [29].
Статья баланса «фактические (отчетные) потери» формируется как разница между объемами электроэнергии, определенными по счетчикам коммерческого и технического учета. В идеале величина фактических потерь должна совпадать с величиной статьи баланса «технологические потери», которая рассчитывается по Методике, утвержденной приказом Минэнерго России от 30.12.2008 г. № 326, и составляет величину технологически обоснованных потерь в элементах электрической сети предприятия [91].
При распределении полученного объема электроэнергии существует проблема искажения данных о фактическом электропотреблении. Действующие на предприятии удельные нормы расхода электроэнергии не всегда отражают действительную картину планируемого электропотребления. Большинство норм принято директивно в соответствии с утвержденными общеотраслевыми методиками и чаще всего отражают средневзвешенные по отрасли удельные величины электропотребления [11, 34], что ошибочно с ценологической точки зрения. Удельные величины расхода энергоресурсов, определяемые при энергоаудите предприятий, нашли свое отражение в формах энергетического паспорта.
Среди общих сведений об энергопотреблении Форма № 2 энергопаспорта содержит также электрические показатели, такие как суммарная мощность электроприемных устройств, в том числе разрешенная установленная (МВт) и среднегодовая заявленная (МВт). Следует отметить, что разрешенная и установленная мощности некорректно объединены в энергетическом паспорте в единое понятие, так как разрешенная мощность рассчитывается и указывается в Акте технологического присоединения потребителя к электрическим сетям, а также согласовывается Ростехнадзором. Установленная же мощность определяется как сумма номинальных мощностей всего установленного на предприятии электрооборудования и может превышать величину разрешенной мощности, но использоваться не в полном объеме. Наличие среднегодовой заявленной мощности говорит об использовании предприятием при расчетах за электроэнергию двухставочного тарифа.
Еще одной формой [60], отражающей удельные величины расхода энергоресурсов, является Форма № 13 «Сведения о показателях энергетической эффективности», где дается оценка соответствия фактических показателей паспортным и расчетно-нормативным данным. Форма предусматривает выделение показателей энергетической эффективности по: номенклатуре основной и дополнительной продукции; видам проводимых работ; видам оказываемых услуг; основным энергоемким технологическим процессам; основному технологическому оборудованию.
Классификация позволяет провести оценку существующих фактических норм расхода энергоресурса для реализации различных целей нормирования, в первую очередь для оценки результатов энергосбережения. Однако в строках энергетического паспорта указываются значения показателя только за базовый год.
Формы энергетического паспорта не предусматривают заполнения исходных данных для проведения анализа энергопотребления предприятия во временном разрезе поквартального, помесячного, суточного или посменного потребления. Указанная аналитика должна быть предусмотрена и проведена в рамках составления отчета о проведении энергетического обследования как пояснительной записки к разработанному энергетическому паспорту.
Иерархические уровни разрабатываемых нормативов электропотребления промышленного предприятия
Модель зависимости электропотребления предприятия от объемов электропотребления по прокату имеет наиболее высокий коэффициент достоверности аппроксимации R = 0,8025, поэтому его линия регрессии наиболее точно описывает данную зависимость. Отнесем годовой расход электроэнергии WT0R к выпуску основного вида продукции: WT0R I Мосн = 2 818 828 / 4 096 197 = 688,15 кВт.ч /т. Оценку адекватности выбранной модели электропотребления предприятия необходимо выполнить путем проведения процедуры нормирования удельного электропотребления данного вида продукции, соответствующую второму уровню агрегации норм.
Зависимость помесячного электропотребления предприятия от объемов производства объекта учета «прокат» описывается выявленной функциональной зависимостью - линейной моделью W(x) = 0,3098 х + 123,01. Модель может быть выбрана в качестве целевой функции для нормирования электропотребления предприятия в целом в зависимости от объема производства проката.
Для оценки объемов энергосбережения необходимо проследить и проанализировать динамику электропотребления предприятия в целом по совокупности изменений электропотребления его отдельных объектов учета, опираясь на математический аппарат гиперболического рангового по параметру Я-распределения, а также его динамическая составляющая в форме динамики 1-го и 2-го рода. При построении графика гиперболического рангового по параметру Я-распределения для исследуемого предприятия были использованы данные из ежемесячных ведомостей по электропотреблению, на основании которых построена диаграмма (рис. 4.2), где использовались укрупненные показатели по электропотреблению основных производств.
Все анализируемые объекты учета были ранжированы по величине потребления электроэнергии за один календарный месяц. График рангового распределения объектов учета по параметру электропотребления за январь 2007 г. представлен на рисунке 4.3.
При анализе соотношения «крупное-среднее-мелкое» исследуемой структуры электропотребления выявлено, что 10% объектов учета с наибольшим электропотреблением расходуют 57,4% общего объема электроэнергии, в то время как 60% объектов учета с наибольшим электропотреблением расходуют 5,3%, что соответствует условию оптимальной структуры гиперболического //-распределения. Для оптимизации структуры исследуемого распределения предприятию рекомендуется разукрупнить объекты учета, находящиеся в первом и втором децилях, для более четкого выделения объектов «ноевой» касты. В то же время для снижения определенной для данного распределения величины /? необходимо «укоротить хвост» гиперболы путем группировки отдельных потребителей с маленькими величинами расхода электроэнергии в единый объект учета. Такая процедура приведет к оптимизации количества единиц учета электропотребления и величины характеристического показателя /?, а также упростит задачу с позиции бухгалтерского и финансового учета.
Для исследуемого предприятия необходимо в качестве отдельных объектов учета использовать в анализе структуры электропотребления не укрупненные показатели электропотребления для основных производств, а их составляющие по отдельным цехам и крупным электроемким технологическим агрегатам (процессам). Данные из первичных помесячных ведомостей по электропотреблению позволяют провести такую процедуру.
Кроме того, предприятию рекомендуется отдельные мелкие объекты учета объединить в один, так как они являются группой объектов одного уровня администрирования (общехозяйственные расходы) и не относятся к основным производственным процессам. Помимо этого, предприятию можно сгруппировать некоторые объекты учета не по типу технологических процессов, а по цеховой принадлежности. Так, например, в составе объекта учета «ПВС всего» объединены вспомогательные технологические процессы пароснабжения и воздухоснабжения, имеющие разные единицы измерения (Гкал, т, тыс. м ) объемов производства. Поэтому данный объект учета также требует проведения процедуры разукрупнения и выделения каждой составляющей в отдельную точку учета. В результате процедуры перегруппировки была получена структура электропотребления предприятия, объекты учета которой приведены в таблице 4.6. В указанной таблице объекты ранжированы в порядке убывания величины их электропотребления. Для оптимизированной структуры электропотребления предприятия получена математическая функция, описывающая гиперболическое ранговое
Полученная структура электропотребления предприятия (для исходной выборки, состоящей из 45 элементов) проверена на соответствие гиперболическому ранговому //-распределению по параметру в каждом анализируемом периоде, т.е. за 34 календарных месяца в период с января 2007 г. по октябрь 2009 г. Для этого произведено ранжирование всех объектов учета (элементов выборки) за каждый календарный месяц и определены показатели полученных распределений. В таблице 4.7 представлены функциональные зависимости, описывающие гиперболические ранговые //-распределения по параметру электропотребления объектов выборки за каждый месяц. Таблица 4.7. Математические функции, описывающие гиперболические ранговые
Оценим динамику характеристических показателей W\ и /? за исследуемый временной интервал. Характер изменения показателя W\ не имеет выраженной цикличности, однако имеет тенденцию к снижению величины электропотребления объекта выборки с рангом 1. Математически данное снижение описывается линейной функциональной зависимостью вида: W(t) = - 377,47 х + 51442, причем скорость снижения показателя W\ во времени соответствует скорости снижения величины электропотребления предприятия в целом.
Динамика изменения характеристического показателя /? (рис. 4.4) имеет цикличный характер, связанный с сезонностью и выраженный в снижении показателя в зимний период и его повышении в летний период, что характерно для промышленных предприятий [42, 85]. Перераспределение рангов между объектами приводит к изменению формы кривой гиперболического рангового распределения и влияет на величину показателя /?. В таблице 4.8 представлены объекты выборки и изменение их рангов за каждый месяц исследуемого периода с января 2007 г. по октябрь 2009 г.
