Поиск

Полнотекстовый поиск:
Где искать:
везде
только в названии
только в тексте
Выводить:
описание
слова в тексте
только заголовок

Рекомендуем ознакомиться

'Лекция'
К биохимическим относятся месторождения фосфоритов, кремнистых, карбонатных пород, сапропеля, торфа, лигнита, бурого и каменного угля и горючих сланц...полностью>>
'Лекція'
6. История физической культуры и организация физической культуры и спорта в СССР. Методическое пособие для студентов заочного отделения институтов фи...полностью>>
'Конкурс'
Вед.2: 200 лет назад родился он на воронежской земле, потому имя его нам очень близко. Близко еще и потому, что исходит оно из крестьянского корня и т...полностью>>
'Автореферат диссертации'
Работа выполнена на кафедре мелиорации и рекультивации земель Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального обр...полностью>>

Совершенствование прогнозирования электропотребления сельскохозяйственного предприятия нейросетевым методом

Главная > Автореферат диссертации
Сохрани ссылку в одной из сетей:

ЧУВИЛКИН АЛЕКСАНДР ВИКТОРОВИЧ

«СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО

ПРЕДПРИЯТИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫМ МЕТОДОМ»

05.20.02 – электротехнологии и электрооборудование

в сельском хозяйстве

технические науки

ДМ 220.041.03

Мичуринский государственный аграрный университет

393760, Тамбовская область, г. Мичуринск, ул. Интернациональная, 101

тел. 5-31-37

Дата защиты диссертации – 16 декабря 2011 года

На правах рукописи

ЧУВИЛКИН Александр Викторович

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПРОГНОЗИРоВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ НЕЙРОСЕТЕВым МЕТОДом

Специальность 05.20.02 – Электротехнологии и электрооборудование в сельском хозяйстве

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Мичуринск – наукоград РФ

2011

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Мичуринский государственный аграрный университет»

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

доктор технических наук, профессор

Гордеев Александр Сергеевич

доктор технических наук, профессор

Гришин Иван Иванович

кандидат технических наук, профессор

Набатов Константин Александрович

федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Саратовский государственный технический университет»

Защита состоится «16» декабря 2011 г. в 1300 часов на заседании диссертационного совета ДМ 220.041.03 при Мичуринском государственном аграрном университете по адресу: 393760, г. Мичуринск, ул. Интернациональная,101, зал заседаний диссертационного совета.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета ФГБОУ ВПО МичГАУ, с авторефератом - на сайтах Высшей аттестационной комиссии Министерства образования и науки Российской Федерации и ФГБОУ ВПО МичГАУ www.mgau.ru.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные гербовой печатью, просим направлять ученому секретарю диссертационного совета по адресу: 393760, г. Мичуринск, ул. Интернациональная,101.

Автореферат разослан « » ноября 2011 года.

Ученый секретарь

диссертационного совета,

кандидат технических наук, доцент Михеев Н.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы

В структуре энергетических затрат на производство сельскохозяйственной продукции в Российской Федерации доля электрической энергии достигает 11%-13%. Из-за относительно небольшого электропотребления сельскохозяйственные предприятия являются участниками розничного рынка электроэнергии. Работа на розничном рынке предполагает для каждого предприятия заключение договоров на поставку электроэнергии, в соответствии с которыми необходимо заявлять планируемый объем электропотребления на год с помесячной детализацией. При отклонении фактического объема потребленной электрической энергии относительно договорного на предприятие накладываются штрафные санкции.

Кроме того, прогнозные значения электропотребления необходимы при проектировании и реконструкции систем электроснабжения сельскохозяйственного предприятия.

Поэтому важное значение для сельскохозяйственного предприятия имеет прогнозирование электропотребления, что на сегодняшний день является актуальной научной и практической задачей.

Изучение вопросов прогнозирования связано с именами таких учёных, как: Макоклюев Б.И.- программный комплекс «Энергостат», Кудрин Б.И., Гнатюк В.И., Лагуткин О.Е., Ощурков М.Г.- прогнозирование с применением рангового анализа, Воронов И.В.- нейростетевой подход при прогнозировании электропотребления, Лещинская Т.Б. и др.

Для прогнозирования электропотребления применяются методы экспертных оценок, экстраполяции, регрессионные модели, ранговый анализ и др. Однако эти методы не учитывают особенности сельского хозяйства и, как следствие, обладают большой ошибкой прогнозирования. Для минимизации ошибки прогнозирования электропотребления при изменении параметров и условий сельскохозяйственного производства предлагается использовать нейросетевую модель.

Работа выполнялась в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Мичуринский государственный аграрный университет» в соответствии с Межведомственной координационной программой фундаментальных и приоритетных прикладных исследований по научному обеспечению развития агропромышленного комплекса Российской Федерации на 2006-2010 гг. по проблеме IX «Научное обеспечение повышения машинно-технологического и энергетического потенциала сельского хозяйства России», а также в рамках государственного контракта № 2009-1.1-000-082 по теме «Разработка системы энергетического менеджмента на предприятиях АПК» (2009-2011 гг.).

Целью работы является совершенствование методики прогнозирования потребления электрической энергии сельскохозяйственным предприятием при изменении параметров и условий производства с применением нейросетевой модели, минимизирующей ошибку прогнозирования.

Объект исследований: электропотребление сельскохозяйственного предприятия.

Предмет исследований: временные зависимости электропотребления сельскохозяйственного предприятия от параметров и условий производства сельскохозяйственной продукции.

Методика исследований. В работе использовались методы математической статистики, динамического, нейросетевого моделирования и рангового анализа.

Параллельно с теоретическими исследованиями разрабатывались компьютерные математические модели, которые реализовывались в программных пакетах Statistica, Matlab(Simulink, Neural Networks Toolbox, Statistics Toolbox), MathCad, MS Office.

Исследования, включающие сбор и анализ информации, обучение моделей и прогнозирование электропотребления осуществлялись на сельскохозяйственных предприятиях Тамбовской и Курской областей.

Научная новизна работы состоит в:

  • обосновании методики выбора архитектуры и адаптации к параметрам и условиям сельскохозяйственного производства динамической нейросетевой модели прямой передачи сигнала с возможностью обучения и накопления результатов, обеспечивающей ошибку моделирования электропотребления не более 6%.

  • обосновании методики прогнозирования электропотребления сельскохозяйственного предприятия динамической нейросетевой моделью, позволяющей осуществлять его помесячное прогнозирование со среднегодовой ошибкой не более 4%, минимизация которой достигается выявлением недостоверных данных, путём интервального оценивания гиперболического распределения электропотребления, и их заменой ретроспективными данными.

  • результатах анализа электропотребления сельскохозяйственного предприятия, заключающихся в зависимости электропотребления от структуры, объемов и метеорологических условий производства продукции.

Научная гипотеза. Необходимое качество прогнозирования электропотребления сельскохозяйственного предприятия может быть достигнуто путём анализа ретроспективных данных, параметров и условий производства.

Рабочая гипотеза. Минимизация ошибки прогнозирования нейросетевой моделью может быть осуществлена обнаружением недостоверных данных по электропотреблению методами интервального оценивания и их последующей заменой ретроспективными данными.

Практическая значимость работы заключается в создании методики прогнозирования электропотребления сельскохозяйственного предприятия, позволяющей определять перспективные объемы электропотребления для заключения договоров с поставщиками электрической энергии с максимальной экономией средств на её оплату. Разработаны компьютерные программные продукты и база данных, которые позволяют осуществлять помесячное прогнозирование электропотребления и производить текущее уточнение прогноза.

На защиту выносятся:

- методика прогнозирования электропотребления сельскохозяйственного предприятия динамической нейросетевой моделью;

- методические основы исследования зависимости электропотребления от параметров и условий производства сельскохозяйственной продукции;

- методика создания базы данных для прогнозирования электропотребления сельскохозяйственного предприятия.

Реализация результатов исследований. В ходе работы были обследованы предприятия Тамбовской и Курской областей, даны предложения по организации прогнозирования электропотребления. Разработанная методика прогнозирования принята и используется на сельскохозяйственных предприятиях - ФГУП учхоз племзавод «Комсомолец», СХПК «Родина» Тамбовской области; СПК «Русь» Курской области. Результаты исследований используются в учебном процессе Мичуринского государственного аграрного университета при изучении дисциплин «Энергоменеджмент в АПК», «Информационные технологии в энергетике».

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы доложены, обсуждены и одобрены на: XXI Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» г. Тамбов, 2008; всероссийской научно-практической конференции «Инновационно - техническое обеспечение ресурсосберегающих технологий в АПК» г. Мичуринск, 2009; научно- практической конференции «Инновационные технологии производства, хранения и переработки плодов и ягод», г. Мичуринск, 2009; III Международной выставке –Интернет – конференции «Энергообеспечение и строительство» г. Орёл, 2009; научно-практической конференции «Комплексное решение вопросов энергосбережения и ресурсосбережения для инновационного развития агропромышленного комплекса», г. Рязань, февраль 2010г.; семинаре «Управление электрохозяйством предприятий агропромышленного комплекса», г. Мичуринск, март 2010г.

Публикация результатов работы. По теме диссертации опубликовано 8 печатных работ, в том числе 3 в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, общих выводов, библиографического списка и приложений. Работа содержит 161 страницу основного текста, 84 рисунка, 27 таблиц и 12 приложений. Библиографический список включает в себя 124 наименования работ отечественных и зарубежных авторов.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении показана актуальность темы исследования, научная новизна, практическая значимость, изложены цель, объект и предмет исследования, сформулированы основные положения, выносимые на защиту.

Первая глава «Методы прогнозирования электропотребления сельскохозяйственного предприятия» посвящена изучению сельскохозяйственного предприятия как объекта прогнозирования, а также анализу существующих методов прогнозирования электропотребления. Согласно Федеральному закону «Об электроэнергетике», а также «Основным положениям функционирования розничных рынков электрической энергии» в силу своего небольшого электропотребления сельскохозяйственное предприятие является участником розничного рынка электроэнергии (рисунок 1).

При заключении договора с энергосбытовой компанией на поставку электро­энергии энергослужбе пред­приятия необходимо заявлять планируемый объём потреб­ления электрической энергии. За 15 дней до начала следую­щего месяца предприятие вправе корректировать заявленный ранее объём.

О

Рисунок 1. Сельскохозяйственное предприятие в структуре рынка электроэнергии

днако, особенность сельскохозяйственного пред­приятия как потребителя электроэнергии - электропотребление последующего года может значительно отличаться от потреб­ления предыдущего года, что обуславливается влиянием различных условий и па­раметров производства. По результатам проведённого анализа в таблице 1 в качестве примера представлены условия и параметры, которые могут оказывать влияние на электропотребление сельскохозяйственного предприятия.

Таблица 1. Условия и параметры, которые могут оказывать влияние на электропотребление сельскохозяйственного предприятия

Параметры и условия

Обозначение

Наименование параметра

Ед. измерения

Метеороло-гические условия

PUt

температура воздуха

°C

PUd

атмосферное давление

мм.рт.ст.

PUV

влажность воздуха

%

PUs

скорость ветра

м/с

PUo

количество осадков

мм

Производственные параметры

Основное производство

Ppz

масса переработанного зерна

кг

Ppm

масса произведённого молока

кг

Ppu

масса произведённого мяса

кг

……………..

Вспомогательное производство

Pvgs

расход горюче- смазочных материалов

л

Pvke

количество потребленного корма

кормовые единицы

Pvpg

приплод животных

голов

Pvvg

численность животных

голов

…………....

Социаль-ные параметры

Pcm

месяц

наименование

Pcd

количество дней в месяце

ед.

Pcr

количество рабочих дней

ед.

……………

Параметры электри-ческой сети

Prc

частота сети

Гц

Prn

уровень напряжения

%

…………….

Для анализа электропотребления использовались понятия однопрофильного (выпуск одного вида продукции) и многопрофильного (выпуск нескольких видов продукции) предприятий.

При изучении работы сельскохозяйственного предприятия были выделены следующие его особенности как объекта прогнозирования электропотребления:

- влияние на производство метеорологических условий;

- удалённость электропотребителей предприятия друг от друга;

- графики нагрузки отдельных потребителей имеют сезонный характер;

- производства, корпуса, здания, цеха не имеют отдельных приборов учёта потребляемой электроэнергии;

- достоверность данных по электропотреблению отдельных производств в силу отсутствия приборов учёта электропотребления достаточно низкая, субъективна, а иногда – фальсифицирована.

Под прогнозированием понимается научно обоснованная оценка наиболее вероятного электропотребления сельскохозяйственного предприятия, которое обуславливается входными и выходными параметрами и условиями.

По времени упреждения прогнозы делятся на долгосрочные (несколько лет), среднесрочные (от месяца до года), краткосрочные (от суток до месяца) и оперативные (на несколько минут, следующий час). Для сельскохозяйственных предприятий актуальным является среднесрочный прогноз.

Методы прогнозирования электропотребления - экстраполяции, экспертной оценки, среднего и скользящего среднего, декомпозиции временного ряда, регрессионные модели, рангового анализа и др., позволяют выполнить прогноз с ошибкой более 20%. Например, для метода декомпозиции временного ряда, рисунок 2, ошибка составляет 17-21%.

а б

Рисунок 2. Прогноз электропотребления предприятий методом декомпозиции временного ряда:



Скачать документ

Похожие документы:

  1. Список литературы, поступившей в январе 2012 года

    Документ
    Амчеславский О.В. Разработка технологии орошения сахарной кукурузы с использованием оптимизированных составов активированных растворов: автореф. дис. канд.
  2. Методические основы функционирования межрегионального оптового продовольственного рынка (в соавторстве) 2008

    Документ
    Методология и инст­рументарий проектирования электронной информационно-образователь­ной среды в системе профессионального экономического образования (в соавторстве)
  3. Министерство образования и науки Республики Казахстан (3)

    Документ
    Цель изучения: привить и закрепить навыки выполнения различного рода чертежей в соответствии со стандартами ЕСКД и познакомить с современными способами машинного изготовления (AutoCAD, Компас-График).
  4. Матеріали ХVII міжнародної науково-практичної конференції удвох частинах Ч. I харків 2009 ббк 73 І 57

    Документ
    Інформаційні технології: наука, техніка, технологія, освіта, здоров’я: Матеріали ХVII міжнародної науково-практичної конференції, Ч.I (20-22 травня 2009 р.
  5. Государственный комитет по науке и технологиям республики беларусь государственное учреждение (13)

    Документ
    Государственное учреждение «Белорусский институт системного анализа и информационного обеспечения научно-технической сферы» (ГУ «БелИСА») Государственного комитета по науке и технологиям Республики Беларусь оказывает содействие организациям,

Другие похожие документы..