Системный анализ комплексной эффективности и оптимизация функционирования региональной энергетической системы в условиях структурных преобразований

Вид материала

Автореферат

Содержание Научный руководитель Ведущая организация – Общая характеристика работы Целю диссертационной работы Основными методами исследования Научная новизна и значимость Практическая полезность Реализация результатов работы. Апробация работы. Объем и структура работы. На защиту выносятся следующие основные научные положения Краткое содержание работы В первой главе Вторая глава K(t), трудовые L(t) Y(t) – отпуск тепловой энергии (тыс. Гкал), K(t) Третья глава А – коэффициент, определяющий масштабную эффективность энергосистемы,  Пятая глава N задач математического программирования. Решая каждую из N ... Полное содержание

Подобный материал:

• Системный анализ, моделирование и оптимизация функционирования систем централизованного, 327.76kb.
• Об утверждении региональной программы "энергосбережение и повышение энергетической, 1509.64kb.
• «О некоторых мерах по повышению энергетической и экологической эффективности российской, 55.53kb.
• Об утверждении региональной программы в области энергосбережения и повышения энергетической, 2919.83kb.
• Повышение эффективности функционирования транспортно-погрузочного комплекса предприятий, 243.9kb.
• Теория систем и системный анализ. Модуль 1 (1-6 недели), 1077.63kb.
• Программа подготовки: Оптимизация структур, параметров и режимов систем электроснабжения, 146.95kb.
• Программа подготовки: Оптимизация структур, параметров и режимов систем электроснабжения, 145.75kb.
• Программа подготовки: Оптимизация структур, параметров и режимов систем электроснабжения, 109.45kb.
• Магистерская программа: Оптимизация структур, параметров и режимов систем электроснабжения, 134.24kb.

На правах рукописи

Колмыков Дмитрий Сергеевич

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ КОМПЛЕКСНОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ И ОПТИМИЗАЦИЯ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ В УСЛОВИЯХ СТРУКТУРНЫХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ


Специальность 05.13.01 –

Системный анализ, управление и

обработка информации (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени

кандидата технических наук

Самара – 2006

Работа выполнена на кафедре Управление и системный анализ в теплоэнергетике Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Самарский государственный технический университет.


НАУЧНЫЙ РУКОВОДИТЕЛЬ


Заслуженный деятель науки Российской Федерации, доктор технических наук, профессор Дилигенский Николай Владимирович.


ОФИЦИАЛЬНЫЕ ОППОНЕНТЫ:


Доктор технических наук, доцент Батищев Виталий Иванович.


Кандидат технических наук, доцент Туманов Николай Валентинович.


ВЕДУЩАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ –

Институт проблем управления сложными системами Российской академии наук (г. Самара).


Защита диссертации состоится 15 декабря 2006 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д 212.217.03 ГОУ ВПО Самарский государственный технический университет по адресу г. Самара, ул. Галактионовская, 141, корпус 6, аудитория 28.


Отзывы на автореферат просим направлять по адресу: 443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, 244, главный корпус, на имя ученого секретаря диссертационного совета.


С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Самарского государственного технического университета по адресу: г. Самара, ул. Первомайская, 18.


Автореферат разослан ___ ноября 2006 года.


Ученый секретарь

диссертационного совета

Д 212.217.03

кандидат технических наук Н.Г. ГУБАНОВ

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Энергетические системы являются основой функционирования и развития промышленности любого региона. От эффективности работы и развития энергетических систем зависит способность промышленных комплексов сохранять и наращивать производственный потенциал.

В настоящее время происходит процесс реформирования электроэнергетической отрасли страны. Осуществляется структуризация региональных энергосистем на основе выделения различных видов деятельности: производства электрической и тепловой энергии, передачи электроэнергии, сбыта электроэнергии и диспетчерского управления. В процессе реформирования основное внимание должно быть уделено будущим перспективам компаний по производству электрической и тепловой энергии – их конкурентоспособности и повышению эффективности энергопроизводств. Для этого должны быть сформированы конкурентные отношения в электроэнергетике, созданы условия для привлечения инвестиций в отрасль. При этом должны быть оценены эффективность различных технологий и масштабов производства электрической и тепловой энергии, специфика рынков сбыта энергии.

Нарастающие темпы процессов физического износа и морального старения генерирующего оборудования и систем транспорта энергии, приводят к вхождению режимов работы энергетических объектов в зону повышенного риска нарушений работы. Общая наработка оборудования тепловых электрических станций (ТЭЦ) достигает критических значений - 75% от установленного паркового ресурса.

Снижение теплопотребления промышленными предприятиями привело к вынужденному переводу части генерирующего оборудования ряда ТЭЦ в режимы работы с высокой долей конденсационной выработки электроэнергии, уменьшению их располагаемой мощности и объёмов выработки электроэнергии. Вследствие этого происходит резкое снижение среднего уровня эффективного коэффициента полезного действия (КПД) генерирующего оборудования действующих ТЭЦ (20-26 %) по сравнению с уровнем современных энергоблоков на базе газотурбинных установок (ГТУ) с КПД 50-55%.

Вывод из эксплуатации части энергетических котлов и турбин ТЭЦ при сохранении затрат на их регламентное обслуживание также увеличило себестоимость производимой электрической и тепловой энергии и значительно понизило конкурентоспособность тепловых электрических станций.

Обеспечение конкурентоспособности ТЭЦ энергосистемы в рыночных отношениях возможно только при коренной модернизации тепловых станций путём повышения энергетической эффективности за счет совершенствования термодинамических циклов ТЭЦ. Это позволит улучшить технико-экономические показатели энергосистемы, увеличить годовые объёмы выработки электроэнергии и снизить удельные расходы топлива на отпускаемую электроэнергию.

Реальное состояние основного энергетического оборудования тепловых электрических станций страны в сочетании с ограниченностью инвестиционных ресурсов приводят к необходимости проведения системного анализа эффективности функционирования энергопроизводств и энергосистем, формированию оптимальных программ модернизации ТЭЦ и совершенствованию энерготехнологий.

В соответствии с изложенным, тема диссертационной работы, посвященной исследованию фактического положения дел в региональной энергетике в условиях структурных преобразований и разработке направлений повышения эффективности энергопроизводств, является актуальной.

Целю диссертационной работы являются системный анализ, математическое моделирование и комплексное оценивание эффективности функционирования региональных энергетических производств, совершенствование и оптимизация их деятельности.

В соответствии с поставленной целью в работе решаются следующие основные задачи:

1.  Системный анализ эффективности функционирования региональной энергетической системы, исследование статистических показателей деятельности, оценка технико-экономических показателей производства электрической и тепловой энергии.

2.  Построение математических моделей региональной энергетической системы, исследование структурных и функциональных свойств энергопроизводств. Идентификация моделей на основе реальной статистики функционирования энергосистемы, оценка аппроксимативных и прогнозных свойств полученных моделей.

3.  Декомпозиция и исследование эффективности функционирования генерирующих филиалов региональной энергосистемы. Оценка эффективности использования производственных ресурсов на основе построенных моделей.

4.  Разработка направлений модернизации генерирующих филиалов региональной энергосистемы, построение обобщенных критериев многокритериальной комплексной оценки их эффективности.

Основными методами исследования являются методы системного анализа, теории управления, методы идентификации, методы статистического анализа, теория производственных функций, методология многокритериальной оценки эффективности Data Envelopment Analysis (DEA), математическое программирование.

Научная новизна и значимость заключается в следующих полученных результатах:

1. Поставлены и решены задачи системного анализа, структурного моделирования и идентификации региональной энергетической системы, позволяющие выявить закономерности поведения энергетических предприятий в условиях происходящего реформирования энергетической отрасли.

2. Предложен состав критериев технико-экономической эффективности функционирования энергетической системы и способы их нахождения, являющиеся основой разработки системно обоснованных направлений повышения эффективности использования энергетических, материальных и трудовых ресурсов.

3. Разработан комплекс математических моделей функционирования генерирующих филиалов энергосистемы, позволяющий рассчитывать оптимальные характеристики и режимы функционирования энергетических установок, схем и энерготехнологий.

4. Разработаны комплексные подходы интегральной оценки потенциала модернизации генерирующего оборудования энергетических предприятий, являющаяся основой совершенствования энерготехнологий парогазовых циклов.

5. Предложены обобщенные критерии оценки системной эффективности модернизации энергетических предприятий, на базе которых проведена многокритериальная оценка сравнительной эффективности разработанных вариантов модернизации энергопроизводств.

Практическая полезность диссертации заключается в следующих полученных результатах:

1. Разработаны методики оптимизации схем, параметров и характеристик региональной энергосистемы.

2. Разработаны направления и мероприятия совершенствования технологий производства электрической и тепловой энергии.

3. Определены пути модернизации основного оборудования генерирующих филиалов региональной энергосистемы.

Реализация результатов работы. Полученные в диссертационной работе решения и разработанные методики были использованы при разработке основных направлений Энергетической программы Самарской области на период до 2010 года, при формировании приоритетных предложений модернизации Самарской энергосистемы и при разработке приоритетных инвестиционных проектов реконструкции ТЭЦ.

Полученные научные результаты использованы в учебном процессе на кафедре системного анализа и управления в теплоэнергетике Самарского государственного технического университета.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях: II Международной конференции молодых ученых и студентов «Актуальные проблемы современной науки», СамГТУ (Самара, 2001); IX Международной научно технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика», МЭИ (Москва, 2003); XIII межвузовской конференции «Математическое моделирование и краевые задачи», СамГТУ (Самара, 2003); Международной научно-практической конференции «Проблемы развития централизованного теплоснабжения» (Самара, 2004); Межвузовской научной конференции «Современные научно-технические проблемы теплоэнергетики и пути их решения», СГТУ (Саратов, 2004); II Всероссийской научной конференции «Математическое моделирование и краевые задачи», СамГТУ (Самара, 2005); Межрегиональной юбилейной научно-практической конференции «Перспективные проекты и технологии в энергетике», МЭИ (Волжский, 2005);

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 печатных работ.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка и двух приложений. Основной текст изложен на 170 страницах, содержит 110 рисунков, 28 таблиц. Библиографический список включает 85 наименований.

На защиту выносятся следующие основные научные положения:

1. Методология оценки системной эффективности региональных энергопроизводств.

2. Совокупность критериев эффективности энергетических производств и способы их построения.

3. Комплекс математических моделей функционирования региональной энергосистемы, описывающих использование энергетических, трудовых и материальных ресурсов. Сравнительный анализ эффективности функционирования генерирующих филиалов энергосистемы.

4. Методика интегральной оценки потенциала модернизации генерирующего оборудования энергетических предприятий при совершенствовании энерготехнологий парогазовых циклов.

5. Обобщенный критерий оценки сравнительной эффективности модернизации генерирующего оборудования филиалов энергосистемы.


КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В диссертации рассмотрен следующий комплекс теоретических и прикладных вопросов.

Во введении показана актуальность темы, сформулирована цель работы, дана общая характеристика, показана научная новизна и практическая значимость полученных результатов, сформулированы основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе проведен аналитический обзор методов системного анализа и математического моделирования энергетических систем.

Рассмотрены исследования и подходы к математическому моделированию сложных систем Л.В. Канторовича, В.В Леонтьева, В.С Немчинова и др. Изучены методология системных исследований и анализ комплексных проблем энергетической отрасли, разработанные Л.А. Мелентьевым, Ю.П. Иваниловым, А.А. Макаровым и др.

В настоящее время для исследования сложных производственных систем достаточно широко используются следующие типы моделей:

- функциональные модели работы производственного объекта, описывающие функции объекта и взаимосвязанную совокупность процессов функционирования его отдельных элементов;

- процедурные модели, определяющие порядок воздействий на производственную систему для обеспечения требуемых условий протекания процессов;

- модели элементарных процессов, описывающие связи между внутренними и внешними характеристиками объекта;

- функционально-стоимостные модели, определяющие зависимости между экономическими показателями деятельности и производственно-технологическими целями управления объектом;

- балансовые модели, описывающие систему балансов производства и распределения продукции.

В связи со сложностью системных проблем энергетики, наличием различных, в том числе противоречивых требований к свойствам и поведению энергетических систем, существованием значительного числа неизвестных и неопределенных факторов, неоднозначным и нелинейным характером взаимодействий между элементами системы и внешней средой применение вышеперечисленных моделей целесообразно сочетать с высокой степенью агрегирования характеристик энергосистем.

При формализованном описании функционирования производственных систем агрегирование факторов осуществляется по определённым признакам, соответствующим анализируемым производственным структурам. Степень агрегирования определяется уровнем детализации, необходимом для описания функционирования производственных процессов, предприятий, комплексов и отраслей.

Достаточно широко распространённым классом моделей функционирования производственных систем, описывающих процессы преобразования входных ресурсов в конечные продукты, являются производственные функции. Данный класс моделей в работе выбран в качестве базового для исследования энергетических систем.

Развитие и текущее функционирование энергосистем, как и любых других больших систем, обеспечивает выполнение большого числа самых разнообразных целей. Энергосистема должна быть экономичной, обеспечивать полное и надежное снабжение потребителей электрической и тепловой энергией, не оказывать вредного влияния на окружающую среду. Кроме этих важнейших глобальных целей, существуют еще множество других локальных целей.

Оценивание комплексной эффективности функционирования производственной системы является неотъемлемой частью системного анализа и принятия управленческих решений. Цель комплексного оценивания – получение интегральных (обобщённых) показателей качества функционирования производств, характеризующих системную эффективность деятельности исследуемой системы.

Существует множество методов оценивания, построения рейтинговых и экспертных оценок, основанных на самых различных подходах: множества оптимальных по Парето решений, метод анализа иерархий, метод бальных оценок, метод дерева целей, метод решающих матриц и др. Недостатками данных методов являются значительная субъективность, а также во многих случаях значительное число итераций в определении наилучшего решения.

Современная методология многокритериального оценивания сравнительной эффективности – Data Envelopment Analysis позволяет проводить оценку, ранжирование и составление рейтингов предприятий, и лишена вышеперечисленных недостатков.

На основании проведенного обзора поставлены задачи и выбраны методы исследования – модели в форме производственных функций и методология DEA.

Вторая глава посвящена структуризации, классификации и анализу экспериментальных данных о функционировании и характеристиках региональной энергетической системы. В качестве конкретного объекта исследования выбрана энергосистема Самарской области.

Входными воздействиями положены капитальные K(t), трудовые L(t) и топливные ресурсы R(t). Выходными величинами энергосистемы приняты производство тепловой энергии Y_t(t), электрической Y_e(t) и суммарной энергии Y(t). Исследована динамика поведения входных и выходных величин энергосистемы на периоде с 1976 по 2004 г.г., проанализирована эффективность использования ресурсов. Исходя из анализа поведения энергосистемы на выбранном интервале исследования, временной период разделен на два, соответствующих различному характеру поведения производственных процессов в энергосистеме (рисунок 1).



Рисунок 1 – Производство тепловой энергии: Y(t) – отпуск тепловой энергии (тыс. Гкал), K(t) – объем основных фондов (млн. руб.), L(t) – количество трудовых ресурсов (чел.).

Период 1976-1989 г.г. характеризуется общим, устойчивым ростом объемов производства электрической и тепловой энергии с незначительными колебаниями. Так же достаточно устойчиво растут производственные ресурсы энергосистемы. Производство тепловой энергии за данный период выросло на 21,3%, электрической на 17,3%. При этом рост используемых капитальных, топливных и трудовых ресурсов составил 33,4, 31,5 и 2,8%, соответственно.

Динамика поведения энергосистемы на периоде 1990-2004 г.г. определяется структурными изменениями в составе энергосистемы, значительным снижением объемов производства электрической и тепловой энергии. Так объемы производства тепловой энергии снижены за данный период на 44,8%, электрической на 25,2%, потребление топливных ресурсов снизилось на 37,1%. При этом наблюдается значительный рост капитальных и трудовых ресурсов на 38,1 и 28,9%, соответственно.

Исследовано состояние основного оборудования региональной энергосистемы. Суммарная наработка всего парка турбоагрегатов энергосистемы составляет 85,7% от установленного паркового ресурса. Проанализированы графики годовой загрузки оборудования энергосистемы, объемы производства электрической и тепловой энергии, структура потребляемого топлива. Выявлена значительная сезонная зависимость эффективности производства тепловой и электрической энергии. Топливная эффективность работы энергосистемы в отопительный период на 15 – 30% выше, чем в летние периоды.

Третья глава диссертации посвящена построению и идентификации математических моделей региональной энергосистемы в форме производственных функций (ПФ), анализу аппроксимативных и прогнозных свойств полученных модельных зависимостей и определению на их основе частных показателей эффективности функционирования региональной энергосистемы.

Построено пять классов моделей региональной энергосистемы в форме производственных функций различных структур, описывающих связь входных и выходных характеристик энергосистемы. Для всех построенных математических моделей проведена идентификация параметров на основе реальных статистических данных на периоде спада производства 1990-2004 г.г.

Идентификация проводилась с использованием метода наименьших квадратов с критерием оптимальности – квадратичным отклонением модельных зависимостей Y_m(t_i) от реальных данных Y(t_i):

,

(1)

где t_i – годы временного интервала наблюдений.

Общее качество полученных моделей оценивалось коэффициентом детерминации R², среднеквадратичным отклонением  и F–критерием Фишера. Значимость полученных параметров моделей определялась t-критерием Стьюдента. Прогнозные свойства моделей оценивались на основании критерия Дарбина-Уотсона DW.

На первом этапе была построена и идентифицирована на основе (1) базовая модель энергосистемы в форме двухфакторной производственной функции Кобба-Дугласа:

,

(2)

где А – коэффициент, определяющий масштабную эффективность энергосистемы,  и факторные эластичности производства по основным фондам и трудовым ресурсам:

, .

Анализ результатов моделирования на основе (2) показал неадекватность полученных модельных зависимостей реальным процессам спада производства на периоде исследования. Практически отсутствует корреляция между реальными и модельными данными (R²=0,216 – 0,492).

На втором этапе была построена двухфакторная неоднородная производственная функция Кобба-Дугласа, имеющая большее число степеней свободы:

, .

(3)

Неоднородная производственная функция Кобба-Дугласа (3) имеет три адаптивных параметра А, ,  и, обладает большими описательными возможностями по отношению к (2).

Анализ моделей, построенных на основе двухфакторных ПФ (3), показал существенно лучшие результаты. Значения коэффициентов детерминации R² составляют 0,842 – 0,956. Среднеквадратичная ошибка не превышает 7,5%. Критерий Дарбина-Уотсона лежит в диапазоне 1,33 – 2,04.

Таким образом, неоднородная ПФ (3) показала достаточно адекватные результаты описания процессов энергопроизводства на исследуемом периоде.

На следующем этапе была исследована степень влияния научно технического прогресса (НТП) на деятельность региональной энергосистемы. Были построены и идентифицированы модели энергосистемы на основе неоднородной ПФ с НТП:

,

(4)

где v – темп научно-технического прогресса.

Неоднородная ПФ с НТП имеет 4 настроечных параметра – А, , , v и, следовательно, обладает более гибкими аппроксимативными свойствами, чем неоднородная производственная функция.

Введение дополнительного фактора научно-технического прогресса в (4) дало незначительное улучшение свойств моделей, по сравнению с неоднородной ПФ (3). Коэффициент эластичности модели по времени v идентифицированный по фактическим данным, является не значимым для всех моделей. Это говорит об отсутствии или незначительном влиянии фактора НТП на процессы производства электрической и тепловой энергии в рассматриваемый период.

Исходя из сущности процессов производства тепловой и электрической энергии, в модель введен в качестве базового фактора расход топливных ресурсов:

,

(5)

где  - коэффициент эластичности выпуска по топливу - .

Неоднородная ПФ с топливным ресурсом (5) имеет 4 настроечных параметра – А, , ,  и, следовательно, позволяет более гибко описывать процессы производства тепловой и электрической энергии.

Введение дополнительного фактора в виде расхода топливных ресурсов дало кардинальное улучшение свойств моделей по сравнению с моделью неоднородной ПФ (3). Значение коэффициента детерминации составило 0,988 для модели тепловой энергии, 0,910 для электрической и 0,964 для суммарной энергии. Величина среднеквадратичной невязки составляет 3,2 - 4,8%.

В общем, анализ характеристик и показателей качества ПФ (5) показал, что модель достаточно адекватно описывает происходящие в энергосистеме процессы на интервале спада производства 1990-2004 г.г. Оценки расчетов значимы по F-статистике на рассматриваемом интервале. Все коэффициенты по t-критерию Стьюдента являются значимыми. По критерию Дарбина-Уотсона модели обладают достаточными прогнозными свойствами, DW находится в пределах 1,59- 2,28.

На рисунке 2 приведено графическое сопоставление фактических и модельных данных производства электрической и тепловой энергии, наглядно иллюстрирующее удовлетворительные аппроксимативные свойства построенных моделей.

На основе трехфакторной производственной функции с топливным ресурсом (5) было изучено влияние НТП на процессы производства электрической и тепловой энергии:

.

(6)

Анализ показал, что в результате введение фактора НТП произошло улучшение прогнозных свойств моделей, но ухудшились остальные показатели качества. Значения коэффициента детерминации R² уменьшились, а так же выросли величины среднеквадратичной ошибки. При этом фактор НТП v в данной модели так же не идентифицируется, и является незначимым по t-статистике Стьюдента.

В целом, применение неоднородной модели с топливным ресурсом и НТП (6) по сравнению с неоднородной моделью (5) не дало ощутимых результатов, и введение фактора НТП в модель нецелесообразно.

Для построенных и идентифицированных моделей были изучены факторные эластичности , , , характеризующие относительную эффективность использования соответствующих ресурсов. Численные значения эластичностей показывают насколько процентов возрастает производство энергии при увеличении использования соответствующего ресурса на один процент.






Рисунок 2 – Производство электрической и тепловой энергии

фактические данные; модельные расчеты.

Для модели неоднородной ПФ с топливным ресурсом (5) эластичности выпуска продукции по основным фондам  и трудовым ресурсам  являются отрицательными. Значения эластичности по основным фондам составили: -0,39 для тепловой, -0,48 для электрической и -1,10 для суммарной энергии. Для трудовых ресурсов значения эластичностей равны: -0,19 для тепловой, -0,37 для электрической и -0,42 для суммарной энергии. Это свидетельствует об излишках данных ресурсов при значительном сокращении объемов производства электрической и тепловой энергии на исследуемом периоде.

В построенной модели идентифицируются положительные и значимые эластичности производства по топливу  : 0,65 – для отпуска электрической энергии; 0,18 – для отпуска тепловой энергии; 0,44 – для отпуска суммарной энергии. Положительные, но низкие значения эластичности производства по топливу свидетельствуют об отсутствии линейной зависимости между объемами производства Y и расходом топлива R и недостаточной эффективности использовании топливных ресурсов на исследуемом периоде спада объемов производства.