WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


 

На правах рукописи

Агаев Владимир Святославович

ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ
ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ТОПЛИВОСНАБЖЕНИЕМ
КОТЕЛЬНЫХ УСТАНОВОК НА СУГ

Специальность: 05.13.01 – Системный анализ, управление

и обработка информации (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание учёной степени
кандидата технических наук

Владикавказ – 2012 г

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Северо-Кавказский горно-металлургический институт (государственный технологический университет)»

Научный руководитель:        доктор технических наук, профессор

Кумаритов Алан Мелитонович

Официальные оппоненты:        Хадзарагова Елена Александровна

доктор технических наук, доцент, профессор кафедры «Теория и автоматизация металлургических процессов и печей» СКГМИ (ГТУ)

Хузмиев Максим Маратович

кандидат технических наук, начальник
Северо-Осетинского участка ОАО «Энерго Сервис» (г. Пятигорск)

Ведущая организация:        ФГБОУ ВПО «Грозненский государственный нефтяной технический университет имени акад. М. Д. Миллионщикова»,

г. Грозный

Защита диссертации состоится «19» июня 2012 г. в 1500 часов на заседании диссертационного совета Д212.246.01 при ФГБОУ ВПО «Северо-Кавказский горно-металлургический институт (государственный технологический университет)» по адресу: 362021, г. Владикавказ, ул. Николаева, 44, СКГМИ (ГТУ). Факс: (8672) 407-203. E-mail: info@skgmi-gtu.ru.

С диссертацией можно ознакомиться в научно-технической библиотеке СКГМИ (ГТУ).

Автореферат разослан «__» __________ 2012 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета

Д 212.246.01 к.т.н., доцент  А. Ю. Аликов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ



Актуальность работы. Потребление энергии в нашей стране, как и во всем мире, неуклонно возрастает и, прежде всего, для теплоснабжения зданий и сооружений. На сегодняшний день теплоэнергетика находится в сложном положении, во-первых, чрезвычайно медленная реконструкция фондов сохраняет высокие потери и низкий уровень безопасности, что, в конечном счете, осложняет процесс перехода отрасли на новый уровень, во-вторых, незначительно развитие и использование проектов, имеющих экономически и экологически эффективные показатели. В настоящее время газовое топливо стало одним из наиболее широко применяемых видов топлива. В большом количестве существующих котельных твердое топливо заменено газовым. Разработка проектов применения сжиженных углеводородных газов (СУГ), а именно, пропан - бутановой смеси, как стартового, резервного или основного вида топлива для промышленных котельных малой и средней мощности, была начата в 2004 году. Система эксплуатации котельных установок на сжиженном углеводородном газе (СУГ) является более перспективной в экономическом плане, по сравнению с использованием ряда типов котельных на стандартных видах топлива. Отличительной чертой данных котельных установок является отсутствие подходящего газопровода и использование резервуаров для хранения СУГ. Для оптимизации работы системы котельных на СУГ, снижения затрат на эксплуатацию, одним из основных факторов которых является система поставок и контроль расхода топлива, необходимо осуществлять своевременное планирование и поставку СУГ той или иной котельной установке. Так же следует сказать, что при использовании большого количества котельных для теплоснабжения удаленных от городской местности объектов, данный вопрос становится более актуальным. Определять время полного расхода топлива на котельной установке можно расчетным способом, используя методы прогнозирования. Адекватные прогнозные значения могут составить основную информацию для осуществления эффективной процедуры планирования и принятия решения при определении оптимального времени поставки СУГ. Прогнозные значения могут быть получены на основе временных рядов данных. Поскольку в зависимости от типа котельной установки, ее мощности, присоединенной мощности, количества резервуаров, время расхода топлива отличается, расчеты занимают длительное время, и возникает необходимость периодического перерасчета для каждого объекта.

Так же, помимо оптимизации работы котельных, связанной с увеличением времени работы котельной между поставками топлива, необходимо эффективно управлять и локальными ресурсами каждой котельной в частности. СУГ в резервуарах находится в состоянии двух фаз, для работы котлоагрегатов необходима газовая фаза, а при использовании жидкого СУГ в процедуре подачи по технологии необходимо осуществить два цикла регазификации. Учитывая тот факт, что СУГ сильно расширяется (из четырех литров СУГ получается 1 м3 газовой фазы), можно сказать, что исключение ситуации понижения температуры жидкой фазы в одном резервуаре может быть достигнуто посредством отбора жидкой фазы СУГ с другого резервуара, её регазификации и помещением в первый. Повышение давления газовой фазы, таким образом, уменьшит процесс испарения жидкой фазы топлива, что, в свою очередь, остановит процесс охлаждения резервуара.

Для выполнения данных задач и оптимизации всех перечисленных процессов лицу принимающему решение (ЛПР) необходимо оперировать точными данными, что осуществимо за счет использования системы поддержки принятия решений (СППР). Так же система распределенного использования котельных установок на СУГ нуждается в централизованном контроле. Реализация такой возможности может быть осуществима за счет использования диспетчерского контроля, создание модуля SCADA-системы. Разработка такой системы является перспективной, поскольку позволяет увеличить время работы котельных на более экономичном и экологичном топливе, что, безусловно, является актуальным на сегодняшний день.

Целью диссертационной работы является исследование и разработка методов и алгоритмов обработки информации при управлении котельными установками на СУГ на основе прогнозирования расхода и времени поставки топлива для снижения затрат, количества поставок топлива и увеличения времени работы котельной между поставками топлива.

Поставленная цель потребовала решения следующих задач:

  1. Анализ методов оптимального топливоснабжения для котельных установок на СУГ.
  2. Разработка методов оптимизации управления топливоснабжением котельных установок.
  3. Разработка методов и алгоритмов функционирования основных подсистем СППР при управлении топливоснабжением котельных установок.
  4. Разработка алгоритмического и программного комплекса СППР для обеспечения оптимального управления топливоснабжением котельных установок.

Объект исследований система управления топливоснабжением котельных установок на сжиженном углеводородном газе.

Предмет исследований – методы обработки информации и алгоритмы принятия решений при управлении котельными установками на СУГ.

Методы исследований. Решение поставленных задач базируется на применении комплекса методов системного анализа, математической статистики, регрессионного анализа, прогнозирования, технико-экономического анализа, теории принятия решений.

Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем:

  1. Разработаны модели прогнозирования расхода СУГ котельными установками, основанные на временных рядах данных.
  2. Предложены новые методы оптимального управления топливоснабжением котельных установок на сжиженном углеводородном газе, основанные на данных прогнозирования расхода топлива и расчетах оптимального времени поставки СУГ, позволяющие сократить количество поставок топлива.
  3. Впервые предложены методы и алгоритмы эксплуатации оборудования, основанные на контроле использования фаз топлива в резервуаре позволяющие снизить затраты на обслуживание котельных установок на СУГ.
  4. На основе предлагаемых методов обработки информации и алгоритмов их реализации разработана система поддержки принятия решений, обеспечивающая выбор для ЛПР решений, повышающих эффективность управления топливоснабжением котельных на СУГ.

Практическая значимость диссертационной работы:

  1. На основе анализа особенностей функционирования системы теплоснабжения, использующей котельные установки на СУГ, определены приоритетные задачи прогнозирования расхода топлива и последующего определения времени поставки, а так же пути их решения.
  2. Предложены методы и алгоритмы обработки информации, основанные на прогнозировании рядов динамики расхода топлива.
  3. Предложены методы и алгоритмы контроля и эксплуатации оборудования котельной установки, основанные на использовании и контроле газовой фазы СУГ для обеспечения работы котлоагрегатов.
  4. Разработанные схемы и алгоритмы функционирования системы поддержки принятия решений, для осуществления диспетчерского контроля введены в эксплуатацию в ОАО «ВМУС-2». На основе полученных результатов диссертационного исследования разработаны методические рекомендации для данной организации по оптимизации работы котельных установок, использующих СУГ в качестве топлива.
  5. Ожидаемый экономический эффект от внедрения в ОАО «ВМУС-2» составит 475 тыс. руб. в год.

Обоснованность, достоверность научных положений основываются в использовании в качестве теоретической и методологической базы трудов ведущих ученых, в области системного анализа, подтверждаются соответствием результатов теоретических исследований и практических данных, а так же внедрением разработанной системы поддержки принятия решений для оптимального управления котельными установками на СУГ в ОАО «ВМУС-2».

Апробация диссертационной работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих международных, всероссийских научно-технических и научно-практических конференциях: V Международная научно-практическая конференция «Совершенствование подготовки IT-специалистов по направлению «Прикладная информатика» для инновационной экономики», г. Москва 2009 год; VI Международная научная конференция «Устойчивое развитие горных территорий в условиях глобальных изменений», г. Владикавказ 2010 год; Научно - практическая конференция «Молодые ученые в решение актуальных проблем науки», г. Владикавказ 2010 год; II Международная научно - практическая конференция «Молодые ученые в решение актуальных проблем науки», г. Владикавказ 2011 год.

Личный вклад автора. Основные научные положения, выводы и рекомендации, содержащиеся в диссертационной работе, получены автором самостоятельно.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 печатных работ, в
т. ч. 2 работы в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, определенных ВАК РФ для публикации основных научных результатов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка использованной литературы, включающего 74 наименования, и содержит 127 страниц машинописного текста, 41 рисунок, 15 таблиц и 2 приложения.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, поставлена цель исследования, сформулированы задачи и использованные методы их решений, раскрыта научная новизна, отмечена практическая значимость и дана информация об апробации полученных результатов работы.

В первой главе проведен анализ котельных установок, использующих сжиженный углеводородный газ (СУГ) в качестве топлива в условиях теплоснабжения, анализ основных проблем связанных с оптимальным контролем, управлением и эксплуатацией данных котельных установок, сформулирована постановка задачи исследования.

Проведенный анализ выявил преимущества использования котельных данного типа, а именно был произведен сравнительный анализ технико-экономических показателей и эколого-экономических показателей использования котельных установок на СУГ и на дизельном топливе. Расчеты показали, что система эксплуатации котельных установок на сжиженном углеводородном газе является более перспективной в экономическом плане, по сравнению с использованием ряда котельных на стандартных видах топлива. Отличительной чертой данных котельных установок является отсутствие подведенного газопровода и использование резервуаров для хранения СУГ. Выявлено, что для оптимизации работы системы котельных на СУГ, снижения затрат на эксплуатацию, необходимо осуществлять своевременное планирование поставок СУГ той или иной котельной установке. Анализ показал, что оптимальное время поставки СУГ на котельные установки напрямую зависит от времени и объема расхода топлива. Задачу определения времени расхода СУГ предлагается решать, используя методы прогнозирования. В ходе проведенного обзора и анализа существующих методов прогнозирования выявлены модели, наиболее эффективно описывающие динамику расхода топлива – абсолютный прирост (прямая) и полином второго порядка (парабола).

Выявлено, что помимо оптимизации работы котельных, связанной с определением времени расхода топлива, необходимо оптимально управлять и локальными ресурсами, каждой котельной в частности. Анализ показал, что оптимальное использование оборудования котельной (экономия энергоресурсов, затрачиваемых на работу двух типов регазификаторов), принимая во внимание, что СУГ в резервуарах находится в состоянии двух фаз, может быть достигнуто путем использования в большей мере газовой фазы СУГ. Исключать ситуации замерзания жидкой фазы в ходе процесса испарения предлагается посредством регазифицированной жидкой фазы СУГ, взятой из другого резервуара. Характерной чертой пропан - бутановой смеси является сильное расширение (из 4 литров жидкой фазы получается 1 м3 газовой). Это позволит использовать минимальное количество ресурсов для устранения проблемных ситуаций.





Для реализации оптимального управления вышеперечисленных задач предложено разработать модуль SCADA-системы с возможностями системы поддержки принятия решений (СППР) для осуществления централизованного контроля работы котельных установок на СУГ, создания диспетчерского пункта контроля. На основе проведенного анализа структур существующих СППР, определены основные компоненты, необходимые для ее правильного функционирования. Проведен анализ применяемых SCADA-систем, определена их структура и основные функции.

Рассматриваемые котельные установки, использующие СУГ в качестве топлива, являются инновационными и их применение не столь широко. На сегодняшний день нет узкоспециализированных систем, позволяющих осуществлять управление ходом их работы. Разработка такого рода системы поддержки принятия решений, позволит решить поставленные в диссертационной работе задачи.

Во второй главе в соответствии с поставленной задачей разработки методов оптимальной эксплуатации котельных установок на СУГ, выделены основные подсистемы СППР:

1. Подсистема эксплуатации оборудования котельных на СУГ, реализующая:

  • методы и алгоритмы контроля процесса хранения и эксплуатации топлива в резервуарах;
  • методы и алгоритмы контроля процесса замерзания жидкой фазы СУГ в резервуаре;
  • методы и алгоритмы работы системы с любыми размерами используемых резервуаров хранения СУГ на котельных установках.

2. Подсистема, позволяющая производить расчеты:

  • прогнозирования расхода топлива на отопительный и летний сезон;
  • определения оптимального времени поставки СУГ.

Разработана схема потоков данных в системе поддержки принятия решений, структура которой представлена на рисунке 1.

При наличии количества котельных n, осуществляющих передачу пакета данных (Bi), где i=1,…,n , общий массив поступающей информации (B) подсистеме диспетчерской обработки информации с котельных представляет собой:

Разработаны методы обработки информации, позволяющие принимать решения при эксплуатации оборудования котельных установок на сжиженном углеводородном газе, методы прогнозирования расхода топлива на летний и отопительный период работы котельных установок на СУГ.

Метод оптимальной эксплуатации оборудования котельной установки заключается в использовании газовой фазы СУГ для обеспечения работы котлоагрегатов, исключение ситуации замерзания жидкой фазы топлива в резервуаре, с которого производится отбор, путем повышения давления регазифицированной жидкой фазы СУГ, отобранной из другого резервуара и помещенной в первый. На первом этапе предлагается внести возможность регулирования процесса независимо от геометрических параметров резервуаров, используемых для хранения СУГ.

Рисунок 1 – Схема потоков данных в СППР.

Наиболее распространенными размерами резервуаров, имеющих форму горизонтального цилиндра, используемых в котельных на СУГ, являются 5, 8, 10, 20, 25, 50 м3.

Формы резервуаров представляют собой комбинацию, состоящую из двух геометрических фигур – горизонтального цилиндра (объем V1) и двух сегментов эллипсоида равных объемов (V2 каждый). Таким образом, нахождение уровня жидкости и поверхности теплообменника (зеркала теплообмена)
S (мм2) можно свести к решению двух задач — нахождения площадей поверхности испарения жидкости емкостей объемом V1 и V2.

Параметры резервуара Vmax = 20 м3, hmax = 1600 мм. Зная эти параметры и фактическую высоту уровня топлива, легко вычислить объем жидкости в резервуаре: .

При расчете площади поверхности испарения цилиндра (V1) путем расчета заполнения резервуара, были получены следующие выражения:

для цилиндра при уровне площадь поверхности испарения (Sисп.цил1) равна:

,

где  R – радиус цилиндра, (мм); d – диаметр, (мм); h – уровень топлива, (мм);  l – длина цилиндра, (мм).

Для цилиндра при уровне площадь поверхности испарения  (Sисп.цил2) равна:

,

Площадь поверхности испарения в эллипсоиде объемом V2, для и была найдена следующим образом:

Исходя из расчета, формула нахождения площади поверхности испарения представляет собой:

для 0 h R

;

для R h 2R

.

Таким образом, можно производить расчет позволяющий осуществлять работу системы с любыми размерами используемых резервуаров хранения СУГ на котельных установках.

Для создания системы, отображающей процесс хранения СУГ (пропанобутановой смеси) в резервуаре, расчет системы нахождения фаз и определения состояния равновесия, следует учитывать следующие показатели:

  • Mж – масса жидкой фазы СУГ, (кг); Mг – масса газовой фазы СУГ, (кг);
  • Pж – давление жидкой фазы, (МПа) СУГ; Pг – давление газовой фазы СУГ, (МПа);
  • tж – температура жидкой фазы СУГ, (оС).

При отборе газовой фазы объем и, следовательно, давление газа будут уменьшаться, в свою очередь, начнет происходить процесс испарения жидкого СУГ внутри резервуара до момента восстановления баланса двух фаз. В процессе испарения, жидкая фаза СУГ будет охлаждаться, отдавая часть кинетической энергии на испарение, так же будет изменяться зеркало испарения и, соответственно, уровень жидкой фазы. Момент насыщения и равновесия двух фаз напрямую зависит от объема отбираемого газа, от времени отбора и от времени испарения жидкой фазы СУГ. Таким образом, справедливо следующее выражение:

при

Vотб = 0 (Vотб=const);

Vисп = 0 (Vисп=f(Vотб)),

следовательно:

Vоб.исп. = f (S,T,P(Vотб)),

где        Vоб.исп – объем испарившегося газа в резервуаре, (м3);

S – площадь поверхности испарения, (м2);

Т – время отбора, (с);

Р – давление, (МПа).

Также следует учитывать что:

Vисп = f (T, P)

При ситуации, когда охлаждение жидкой фазы (Т) в процессе испарения газа будет стремиться к критической отметке (температура замерзания жидкой фазы) t = tкрит., следует увеличить давление внутри резервуара, следовательно, система должна провести анализ состояния жидкости-газа в других резервуарах, определить оптимальный для отбора жидкой фазы резервуар. После отбора и последующего процесса регазификации, помещения СУГ в резервуар, в котором температура стремится к критической отметке, может быть получено оптимальное решение по устранению ситуации замерзания СУГ. За счет большого коэффициента расширяемости сжиженного углеводородного газа данный метод может являться наиболее эффективным и оптимальным в решении данной проблемы.

Исходя из вышесказанного, для решения проблемы, связанной с замерзанием жидкой фазы СУГ в резервуаре, система должна производить следующую операцию:

при наличии двух или более резервуаров, для первого резервуара, из которого производят отбор, будет произведен расчет:

Vотб1=X1;

Mо1=Mж+Mг-X1;

Vисп1=f(X1);

Vоб.исп.1=f (S1, T1, P(X1)),

где        X1 – количество газовой фазы отобранной из резервуара, (м3);

Мо1 – общая масса топлива в первом резервуаре, из которого производят отбор СУГ, (кг).

Далее необходимо произвести проверку на стремление температуры топлива к критической точке замерзания:

t1Z1,

где        Z1 – критическая температура замерзания жидкости, (оС); t – температура охлаждения жидкого СУГ в процессе испарения, (оС).

При условии, что масса отбора газовой фазы СУГ из резервуара равна X1, а масса отбора необходимого количества жидкой фазы для восстановления стабильной температуры равна Y1, получим следующее выражение:

При отборе из первого резервуара Mг-X1 количества топлива, если t1tкрит, при значении температуры, стремящейся к критической отметке замерзания, системе необходимо произвести анализ изменений температур в каждом из других резервуаров, которые будут получены в результате отбора СУГ для регазификации, и стабилизировать температуру в резервуаре, с которого осуществлялся отбор:

M2-Y1 и Mn-Yn

Определяется резервуар, который будет иметь максимальную температуру после процесса отбора жидкой фазы СУГ для регазификации:

(t2-tкрит ,…, tn-tкрит)max

Таким образом, если выбирать резервуар для стабилизации температуры в первом резервуаре при отборе X1 количества газовой фазы СУГ, опираясь на изменение температуры, то выбор того резервуара, температура которого, при разнице с критической температурой (tкрит), будет наибольшей, означает что и другие параметры топлива (P1, 1) будут иметь стабильные показатели. Расчеты и нахождение данных параметров производились по нормативам и гостам. Что касается отбора газовой фазы, то после первого отбора, определяемого по заданному интервалу времени, система должна проанализировать то, как изменятся параметры топлива при отборе такого же количества жидкой фазы СУГ. Такой подход к решению проблемы сохранения стабильного состояния топлива в резервуаре представляет собой систему мониторинга, определяющую поведение состояния СУГ «на шаг вперед», опираясь на описанные методы расчета необходимых параметров.

Для определения адекватности прогноза необходимо иметь фактические значения по расходу топлива на теплоснабжение. Так как существующие котельные установки на СУГ находятся на закрытых объектах, и информация о динамике расхода топлива является недоступной, то в рамках диссертационного исследования были использованы расчетные значения расхода СУГ, полученные посредством расчета тепловых нагрузок. Тепловые нагрузки и, соответственно, расход топлива, для зданий можно определить расчетным методом, используя справочные данные.

Так, за суточную тепловую нагрузку для ЖКХ установлена сумма расхода теплоты на отопление и ГВС (горячее водоснабжение):

Расчет расхода теплоты Qот (Гкал/час) на отопление жилых, общественных и административных зданий определяют по формуле:

Среднечасовой расчетный расход теплоты на горячее водоснабжение (Гкал/ч) определялся умножением соответствующего расхода воды на коэффициент (60 – tх)10-3, где 60 – принятая температура горячей воды; tх – температура холодной воды (при отсутствии данных принимается 5 °С).

Таким образом, получены расчетные данные расхода топлива (на основе данных за 2009 год). В работе они стали основой для построения и расчета прогнозных значений расхода СУГ. Для расчета был использован математический пакет MathCAD. В качестве примера расхода СУГ приняты расчетные значения за период с 01.01.2009 по 19.01.2009 представленные в таблице 1.

Таблица 1 – Значений расхода СУГ за период с 01.01.2009 по 19.01.2009 год (посуточно)

Порядковый номер элемента ряда

Дата

Значение

расхода СУГ (м3)

Порядковый номер элемента ряда

Дата

Значение

расхода СУГ (м3)

1

1.01.2009

0,57

11

11.01.2009

0,53

2

2.01.2009

0,47

12

12.01.2009

0,40

3

3.01.2009

0,5

13

13.01.2009

0,35

4

4.01.2009

0,57

14

14.01.2009

0,35

5

5.01.2009

0,5

15

15.01.2009

0,32

6

6.01.2009

0,56

16

16.01.2009

0,28

7

7.01.2009

0,67

17

17.01.2009

0,31

8

8.01.2009

0,53

18

18.01.2009

0,48

9

9.01.2009

0,67

19

19.01.2009

0,5

10

10.01.2009

0,56

Выявлено, что в ряде динамики расхода СУГ присутствуют возрастающие или убывающие вариации данных, и для расчета прогнозных значений использовалась мультипликативная модель:

где        t – период детализации, Y – значение величины, Т – тренд, S – временные изменения, е – шум.

Один из способов нахождения тренда – сглаживание ряда методом скользящего среднего. Сглаживание почти полностью устраняет временные колебания и шум. В ходе исследования выявлено, что наиболее эффективно использовать сглаживания для построения тренда и производить расчет прогнозных значений по 12 точкам (по 12 дням).

Скользящее среднее с периодом сглаживания 12 дней имеет вид:

,

где        Mt – значение скользящего среднего в точке t, Yt – значение временного ряда в точке t. И вычисляется следующим образом:

Прологарифмировав уравнение мультипликативной модели, при наличии не очень большого шума, была получена аддитивная модель:

.

Для , где n – величина временного ряда, а , получим следующие значения тренда Mt:

Следующим этапом прогнозирования является прогнозирование тренда. Используя выше перечисленные модели прогнозирования и формулы расчета их коэффициентов, выявлено, что наиболее точно описывают тренд две модели – абсолютный прирост и полином второго порядка.

После нахождения прогнозных значений тренда определено, что коэффициенты детерминации (R2) у прямой и параболы практически одинаковые. У прямой величина коэффициента детерминации составила R2=0,990, у параболы R2=0,991. Исходя из этого, было принято решение, в качестве прогноза тренда взять среднее арифметическое между прямой и параболой. После расчета прогноза тренда, рассчитан прогноз самого показателя. Формула расчета выглядит следующим образом:

;

,

Результатом расчета является матрица данных, приведенная ниже:

где        PFR – прогнозные значения на 12 дней вперед;

F – фактические значения прогнозируемого временного ряда;

X – длина временного ряда.

Таблица 2 – Таблица сравнения фактических и прогнозных значений расхода СУГ (м3) с 20.01.2009 оп 31.01.2009

Номер периода

Период

Фактические значения расхода СУГ (м3)

Прогнозные значения расхода СУГ (м3)

Абсолютная ошибка

Относительная ошибка (%)

1

20.01.2009

0,52

0,6

0,08

15

2

21.01.2009

0,5

0,451

0,049

9

3

22.01.2009

0,45

0,462

0,012

2

4

23.01.2009

0,53

0,388

0,142

26

5

24.01.2009

0,395

0,33

0,065

16

6

25.01.2009

0,26

0,279

0,019

7

7

26.01.2009

0,45

0,279

0,171

38

8

27.01.2009

0,30

0,28

0,02

6

9

28.01.2009

0,32

0,223

0,097

30

10

29.01.2009

0,46

0,288

0,172

37

11

30.01.2009

0,36

0,374

0,014

3

12

31.01.2009

0,43

0,5

0,07

16

Итого:

0,911

217

Среднее:

0,07

17

Рисунок 2 – График сглаженных фактических значений и прогноза расхода СУГ (м3).

Для обоснования выбора среднего арифметического между параболой и прямой и использования полученных результатов в качестве значения прогнозного тренда, сравнивались фактические значения прогноза, полученные данным методом, и значения прогноза, полученные с помощью полинома второго порядка, результаты представлены на рисунке 3.

Рисунок 3 – График фактических и прогнозных значений расхода СУГ (м3).

В таблице 3 представлены значения полученных прогнозных значений:

Таблица 3 – Таблица сравнения фактических и прогнозных значений расхода СУГ (м3) (среднее арифметическое и полином второго порядка)

Номер периода

Фактические значения расхода СУГ (м3)

Прогноз расхода СУГ (м3) - парабола

абс. ошибка (парабола)

Прогноз расхода СУГ (м3) - среднее арифметическое

абс. ошибка (ср. арифметического)

1

0,52

0,828

0,308

0,6

0,08

2

0,5

0,467

0,033

0,451

0,049

3

0,45

0,595

0,145

0,462

0,012

4

0,53

0,448

0,082

0,388

0,142

5

0,395

0,42

0,025

0,33

0,065

6

0,26

0,35

0,09

0,279

0,019

7

0,45

0,363

0,087

0,279

0,171

8

0,3

0,379

0,079

0,28

0,02

9

0,32

0,287

0,033

0,223

0,097

10

0,46

0,418

0,042

0,288

0,172

11

0,36

0,481

0,121

0,374

0,014

12

0,43

0,743

0,313

0,5

0,07

Сумма:

 

 

1,358

 

0,911

Для сравнения величины выборочных дисперсий двух рядов (фактического и прогнозного) использован расчет F - критерия Фишера.

Так же при определении значимости отличия средних величин двух сравниваемых рядов, данное сравнение было осуществлено с использованием t - критерия Стьюдента.

Величины средних обоих рядов практически совпадают друг с другом, и величина t-критерия Стьюдента равная 0,234 для количества степеней свободы df=N1+N2-2=22 является незначимой. При расчете F - критерия Фишера, т.к. S1>S2 получим:

Число степеней свободы для обеих выборок равно, т.к. n1=n2 и равны df=n-1=11, исходя из этого, получим:

При построении «оси значимости» расчетное значение F -  Фишера попало в зону незначимости, в этом случае принимается гипотеза H0 (при попадании Fкр.ф в зону незначимости, принимается гипотеза Н0 об отсутствии различий). Следовательно, полученные прогнозные значения являются адекватными и могут быть использованы в качестве фактических значений для дальнейшего прогнозирования и расчета оптимального времени поставки сжиженного углеводородного газа.

Имея 19 фактических значений и 12 прогнозных, получив график расхода на 31 день, можно произвести прогнозирование еще на 12 дней вперед (рассчитать прогноз с 1.02.2009 по 12.02.2009). Для этого нужно сдвинуть временной ряд, на основе которого производиться прогнозирование. Был получен ряд, состоящий из 7 фактических значений (за предыдущий промежуток времени) и 12 прогнозных.

Произведя процедуру прогнозирования на 12 дней вперед, описанную выше, мы получили следующие значения:

Таблица 4 – Таблица сравнения фактических и прогнозных значений расхода СУГ (м3) с 1.02.2009 по 12.02.2009

Номер периода

Период

Фактические значения расхода СУГ (м3)

Прогнозные значения расхода СУГ (м3)

Абсолютная ошибка

Ошибка %

1

20.01.2009

0,47

0,5

0,03

6

2

21.01.2009

0,41

0,368

0,042

10

3

22.01.2009

0,41

0,43

0,02

4

4

23.01.2009

0,45

0,352

0,098

21

5

24.01.2009

0,23

0,311

0,081

35

6

25.01.2009

0,23

0,26

0,03

13

7

26.01.2009

0,23

0,257

0,027

11

8

27.01.2009

0,26

0,27

0,01

3

9

28.01.2009

0,43

0,33

0,1

23

10

29.01.2009

0,42

0,288

0,132

31

11

30.01.2009

0,37

0,344

0,026

7

12

31.01.2009

0,28

0,4

0,12

42

Итого:

0,716

211

Среднее:

0,05

17

График фактических и прогнозных значения на период с 1.02.2009 по 12.02.2009 представлен на рисунке 4 и выглядит следующим образом:

Рисунок 4 – Фактические и прогнозные значения расхода СУГ (м3) за период с 1.02.2009 по 12.02.2009.

При оценке значимости прогнозных значений было получено расчетное значение F-критерия Фишера, равное 2,7 и попавшее в зону незначимости. Исходя из гипотезы H0, можно сказать, что значения расхода топлива, полученные в ходе прогнозирования на вторые 12 дней, являются адекватными. Следовательно, прогнозные значения, точность которых составляет 83%, могут быть использованы для последующего расчета и дальнейшего определения времени расхода и поставки СУГ.

Расчет прогноза методом абсолютного прироста произведен относительно фактических значений расхода топлива за май 2009 года. Для осуществления прогноза были взяты данные по расходу с 1 по 5 число, и представлены в виде матрицы Y:

Исходя из этого, расчет абсолютного прироста выглядеть следующим образом:

где        L:=1 – прогнозный ряд на 1 день вперед, за Р обозначим – прогнозное значение (n+L)-го ряда.

Прогнозное значение на 7 день рассчитано следующим образом:

В летнее время котельная обеспечивает только ГВС, то и расход топлива, соответственно, осуществляться равномерно (т.к. значение прогноза является константой). Следовательно, расчет прогнозных значений можно осуществлять, используя только «абсолютный прирост».

В третьей главе представлены методы и алгоритмы контроля основных показателей и принципов программирования СППР. Построены структурные схемы функционирования SCADA-системы и алгоритмическое обеспечение выполнения основных задач СППР. Выявлены основные информационные связи разрабатываемой системы, которые представлены на рисунке 5.

Рисунок 5 – Информационные связи в предложенной системе
управления и контроля котельных на СУГ.

Построение алгоритмического обеспечения функций СППР по оптимизации процесса эксплуатации оборудования включило в себя все этапы, первым из которых является расчет площади поверхности испарения СУГ, данный алгоритм представлен на рисунке 6.

Рисунок 6 – Блок-схема алгоритма расчета площади поверхности испарения СУГ в СППР.

Так же разработан алгоритм, представленный на рисунке 7, позволяющий системе определить наиболее подходящий для первичного отбора газовой фазы СУГ резервуар, и стабилизировать процесс понижения температуры жидкой фазы СУГ в резервуаре, из которого производился отбор топлива. Наиболее подходящим резервуаром считаться тот, в котором отношение массы газовой фазы и уровня топлива будет наиболее стабильное.

Рисунок 7 – Блок-схема алгоритма использования СУГ в системе оптимального управления подачей топлива котельной установке.

Алгоритм работы, представленного во второй главе метода прогнозирования, посредством которого система производить расчет расхода сжиженного углеводородного газа и планирование оптимального времени поставки, осуществляться в три этапа:

  1. Выбор сезона прогнозирования. Система определяет, какой метод прогнозирования выбрать (отопительный или летний сезон).
  2. Расчет прогнозирования расхода топлива

2.1. произвести расчет прогнозных значений на отопительный сезон:

2.1.1. определить метод для прогнозирования линии тренда;

2.1.2. произвести прогноз расхода топлива с шагом в 12 дней.

2.2. произвести расчет прогнозных значений расхода топлива на летний период.

  1. Определение оптимального времени поставки топлива.

Разработанный алгоритм определения сезона прогнозирования представлен на рисунке 8.

Рисунок 8 – Блок-схема алгоритма выбора сезона прогнозирования.

Учитывая методы выбора расчетов для прогноза значений тренда, получен алгоритм расчета прогноза расхода топлива на отопительный сезон, данный алгоритм представлен на рисунке 9.

Алгоритм, описывающий процесс прогнозирования расхода топлива на летний сезон представлен на рисунке 10.

Расчет количества суток до выдачи системой уведомления диспетчеру о необходимости подачи заявки на поставку выглядит следующим образом:

,

где        Tпоставки – период времени расхода СУГ, за который будет доставлено топливо на котельную установку, (сутки); Tрасхода – период времени полного расход топлива котельной установкой (сутки) равный:

Трасхода = Тфактическое + tпрогнозное ,

где        Тфактическое – период времени фактического расхода топлива с последней поставки до момента прогнозирования, (сутки); tпрогнозное – промежуток времени до полного расхода СУГ, полученный на основе прогнозных значений, который в формуле расчета точки заказа представляет собой следующее выражение:

tпрогнозное = Tпрогнозное – Tрезерв,

где        Tпрогнозное – спрогнозированный промежуток времени полного расхода топлива, (сутки); Tрезерв – время расхода резервного топлива.

Исходя из представленных выше формул, время, за которое должен осуществляться заказ на поставку СУГ (сутки), будет равно Tзаказа= 0. Алгоритм работы данной ежедневной процедуры расчета представлен на рисунке 11.

В четвертой главе приведены результаты разработки алгоритмического и программного комплекса системы поддержки принятия решений, мониторинга и контроля работы котельных на СУГ.

Рисунок 9 – Блок-схема алгоритма расчета прогнозных значений расхода топлива с шагом на 12 дней вперед.

Рисунок 10 – Блок-схема алгоритма прогнозирования расхода топлива за летний сезон.

Рисунок 11 – Блок-схема алгоритма расчета количества суток до выдачи системой уведомления диспетчеру о необходимости  подачи заявки на поставку СУГ.

Выявлены основные требования к полноценному функционированию разрабатываемого программного комплекса. Разработана архитектура, структура базы данных программного комплекса. Предложен способ обеспечения работы канала связи между программными модулями, посредством установления VPN соединения между диспетчерским модулем программного продукта и локальными модулями на котельных установках.

В главе так же представлены основные алгоритмы функционирования программного комплекса, блок-схема алгоритма работы подсистемы прогнозирования диспетчерского программного модуля представлена на рисунке 12, на основе которых разработан программный продукт КУСУГ-АТЛАНТ.

Рисунок 12 – Блок-схема алгоритма работы подсистемы прогнозирования диспетчерского программного модуля.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведенные в диссертационной работе исследования по разработке методов оптимального контроля и управления работой котельных установок на сжиженном углеводородном газе и алгоритмов их функционирования, на основе которых построена система поддержки приятия решений (СППР), обеспечивающая лицо принимающее решения (ЛПР) информацией, на основе которой производится оптимальное управление, позволило сделать следующие выводы:

  1. Впервые проведен анализ теплоэнергетических систем (котельных установок), использующих сжиженный углеводородный газ в качестве топлива, относительно теплоснабжения, отдаленных от городской местности территорий и заповедных зон.
  2. Предложенные методы обработки информации, позволяющие производить оптимальное использование оборудования котельной установки, основанные на использовании газовой фазы СУГ для обеспечения работы котлоагрегатов, а также позволяющие устранять проблемные ситуации, связанные с процессом замерзание жидкой фазы в ходе процесса интенсивного испарения СУГ, в данной области используются впервые. Они позволяют снизить нагрузки на оборудование котельных установок (при использовании газовой фазы, нет необходимости производить два цикла регазификации СУГ, тем самым не использовать испарители сжиженных газов), снизить эксплуатационные затраты.
  3. Представлены расчеты, определяющие площадь поверхности испарения СУГ в резервуаре, значение которой используется в методах и расчетах контроля и оптимизации использования топлива. Данные расчеты позволяют системе работать с любыми размерами используемых резервуаров хранения СУГ на котельных установках.
  4. Впервые предложены методы определения времени расхода топлива котельными установками на СУГ, основанные на методах математической статистики. Полученные прогнозные значения прошли проверку на адекватность и являются эффективными для осуществления оптимального управления топливоснабжением котельных установок на СУГ, определения оптимального времени поставки топлива, в частности, независимо от технических характеристик котельной, присоединенной мощности и т.д. Разработанный метод прогнозирования позволяет определять расход топлива, как для летнего, так и для отопительного сезона.
  5. Разработано и реализовано алгоритмическое, математическое и программное обеспечение системы поддержки принятия решений, позволяющее ЛПР оптимизировать процесс топливоснабжения и эксплуатации котельных установок на СУГ.
  6. На основании разработанной СППР создано специальное программное обеспечение, представляющее собой два связанных между собой модуля автоматизированного рабочего места диспетчерского контроля.
  7. Ожидаемый экономический эффект от внедрения разработанного программного обеспечения в ОАО «ВМУС-2», составит 475 тыс. руб. в год.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в ведущих рецензируемых научных журналах,
включенных в перечень ВАК:

  1. Кумаритов А.М., Агаев В.С. Разработка методов и алгоритмов поступления-передачи информации для системы автоматизированного контроля и учета работоспособности котельных установок на сжиженном углеводородном газе // Вестник Воронежского государственного технического университета, Воронеж 2010, Т. 6. № 9. – С. 108-112.
  2. Кумаритов А.М., Леонтьев А.В., Агаев В.С. К вопросу о перспективах использования инновационных проектов в теплоэнергетике и методах их автоматизации на примере республики северная Осетия – Алания // Аудит и финансовый анализ, Москва 2011, Т. 2. – С. 444-450.

Публикации в других изданиях:

  1. Агаев В.С. К вопросу о методах и алгоритмах построения информационной системы теплоснабжения // Сборник научных трудов «5 международной, научно-практической конференции «Совершенствование подготовки IT-специалистов по направлению «Прикладная информатика» для инновационной экономики»» Москва 2009 г. – С.9-13.
  2. Агаев В.С. Перспективы развития инновационных проектов в энергетике // Труды Северо-Кавказского горно-металлургического института (Государственного Технологического Университета) «Выпуск семнадцатый», Владикавказ 2010 г. – С. 65-70.
  3. Агаев В.С. Алгоритм мониторинга котельных установок на СУГ // Материалы 6 Международной научной конференции «Устойчивое развитие горных территорий в условиях глобальных изменений», Электронное издание, Владикавказ 2010 год.
  4. Агаев В.С. Проектирование Базы Данных программного комплекса мониторинга котельных на сжиженном углеводородном газе // научные труды 13 международной научно-практической конференции «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения и информатики», Москва 2010 г. – С. 102-105.
  5. Агаев В.С. К вопросу о разработке системы автоматизированного учета информации по теплоснабжению котельными на СУГ потребителей // Сборник работ молодых ученых международной научно практической конференции «Молодые ученые в решение актуальных проблем науки», Владикавказ 2010 г. – С. 10-12.
  6. Агаев В.С. Принципы работы автоматизированной системы контроля котельных установок на сжиженном углеводородном газе // сборник материалов 4 Международной научно-практической конференции «Современные тенденции в экономике  и управлении: Новый взгляд», Новосибирск 2010 г. – С. 247-250.
  7. Агаев В.С. Подход к разработке АСУ ТП резервуарного хранения СУГ в качестве топлива для котельных установок // Труды Северо-Кавказского горно-металлургического института (Государственного Технологического Университета) «Выпуск восемнадцатый», Владикавказ 2011 г. – С. 58-61.
  8. Агаев В.С. Задачи автоматизации контроля и управления технологическим процессом использования СУГ в качестве топлива и работы основного оборудования котельных установок // Сборник работ молодых ученых, 2 международной научно практической конференции «Молодые ученые в решение актуальных проблем науки», Владикавказ 2011 г. – С. 7-8.

Подписано в печать 16.05.2012. Формат 60х84 1/16. Бумага офсетная. Гарнитура «Таймс». Печать на ризографе. Усл. п.л. 1,0. Тираж 110. Заказ № 101.

Северо-Кавказский горно-металлургический институт (государственный технологический университет. Издательство «Терек».

Отпечатано в отделе оперативной полиграфии СКГМИ (ГТУ).

362021, г. Владикавказ, ул. Николаева, 44.






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.