Минимизация потерь активной мощности в электрической сети за счет изменения загрузки источников реактивной мощности и коэффициентов трансформации трансформаторов с регулированием под нагрузкой
Дипломная работа - Физика
Другие дипломы по предмету Физика
?бъективных причин этого является неочевидность последствий принимаемых решений. С другой стороны, оценки зарубежных аналитиков свидетельствуют, что один доллар, вложенный в поддержку принятия решений, приносит в среднем три доллара прибыли. Если учесть, что подобные выводы сделаны для стабильных экономик, то в условиях переходной экономики Украины эффективность может быть в несколько раз большей.
В принятии решений (оперативных, стратегических) в производственной сфере ключевая роль отводится нахождению оптимального баланса между задачами максимальной загрузки производственных мощностей, имеющихся энергетических и материальных ресурсов и получения максимального дохода. Очевидно, что процесс принятия решения в реальном масштабе времени в каждом конкретном случае потребует оперирования с множеством показателей, как правило, построенных произвольным образом, и нередко оцениваемых на основании субъективных представлений лица, принимающего решение (ЛПР) о тех или иных предпочтениях в решаемой проблеме.
Решение задачи базируется на формализованном описании функционирования предприятия (города, региона) - интеграции разнородных данных в рамках единой бизнес - модели, позволяющей проводить оперативную оценку и многофакторный анализ параметров, влияющих на установленные результирующие, в том числе энергетические, показатели (статические, динамические).
Основная цель технологии - информационная поддержка количественно обоснованных оптимальных решений, т.е. таких решений, которые, по тем или иным соображениям (критериям), считаются (принимаются) предпочтительнее других. Само принятие решения относится к компетенции ЛПР, которому предоставлено право окончательного выбора.
В рамках технологии должно быть обеспечено формализованное описание системы структурированных взаимосвязанных бизнес - процессов объектов. Системные задачи должны быть рассмотрены в постановке, предусматривающей требование достижения интегральной эффективности с учетом имеющихся ограничений (технологических, ресурсных, финансовых, экологических, рыночных). Здесь учитывается, что технико-экономические показатели, характеризующие энергоэффективности, могут описываться множеством несовместимых показателей, из которых некоторые желательно максимизировать, а другие минимизировать - решение, обращающее в максимум один какой-то показатель, как правило, не обращает ни в максимум, ни в минимум другие показатели.
Соответствующие данные базируются на первичных документах, установленных нормативах, регламентах, показателях, других данных, формируемых на всех уровнях управления и контроля производственных процессов. Тем самым исключается возможное влияние промежуточных звеньев на формирование достоверной информации - для ЛПР обеспечивается возможность оперирования данными с любой степенью детализации (в зависимости от содержания и цели решаемой задачи). В производственной сфере для этого должны быть предварительно формализованы и увязаны в рамках единого функционального описания разнообразные операции, связанные с технологическим и финансовым обеспечением производства и реализации продукции.
Операционный анализ данных должен обеспечить (в динамике) возможность оценки управляемости энергетическими факторами, непосредственно влияющими на себестоимость продукции - влияние изменение объема и структуры производства, технического уровня, организации и управления производством, показателей использования ресурсов, норм расхода энергоресурсов и материалов, общепроизводственных расходов. Выделяются задачи поддержания ресурса основных фондов (текущие и капитальные затраты).
Еще одну проблему составляют многопараметрические задачи прогноза потребления электроэнергии, не имеющие строгого формального описания. При-менение классических методов прогнозирования, разработанных для анализа динамики временных рядов, для реальных систем, функционирующих в условиях неопределенности о влияющих факторах, вызывает очевидные затруднения. Поэтому такая задача должна решаться с привлечением специальным образом сконструированной динамической бизнес-модели, на основании многофакторного анализа параметров которой сначала определяется устойчивость показателей к вариации влияющих факторов, а затем формируются соответствующие оценки показателей.
Дальнейшее развитие методов решения таких задач связывается с применением специальных алгоритмов адаптивного управления, а также искусственных нейронных сетей, показывающих высокую эффективность работы с нечеткими исходными данными.
Подсистему мониторинга потребления электрической и тепловой энергии можно реализовать с использованием OLAP-приложений, а картографические задачи - на основе геоинформационных технологий, например, на основе интеграции Maplnfo MapX и Oracle Express Objects с организацией хранения показателей в многомерной базе данных Oracle Express. Обеспечивается представление информации на электронной карте, а также традиционные средства графического представления данных в произвольных разрезах (пространственных, временных, объектных), устанавливаемых пользователем.
Практическая реализация многоуровневой системы подготовки принятия энергосберегающих решений в региональном масштабе могла бы быть, например, осуществлена по известной схеме создания демонстрационных зон высокой энергоэффективности, получивших распространение в России. Такие экспе-риментальные полигоны призваны отраб?/p>