А.В. Чувилкин, А.С. Гордеев

ФГОУ ВПО «Мичуринский государственный аграрный университет», г. Мичуринск, Россия

Прогнозирование электропотребления – сложная и важная задача энергетической службы сельскохозяйственного предприятия. Прогноз необходим для заказа электроэнергии, расчетов с энергосбытовыми организациями, а также для составления бизнес-плана [1].

Производство предприятий АПК имеет большую зависимость от метеорологических условий. В первую очередь, это связано с урожайностью с/х продукции, которое производит предприятие. Для предприятий, ориентированных на животноводство и птицеводство, метеоусловия влияют на возникновение эпидемий и болезней животных, их продуктивность.

Таким образом, оказывая влияние на производство, метеофакторы могут влиять и на потребление электроэнергии предприятий АПК.

Для выявления влияния метеорологических и производственных факторов на электропотребление с/х предприятия нами создана база данных по электропотреблению предприятий, имеющих разные производственные направления.

Фрагмент   базы данных представлен в таблице 1.

При сборе информации помимо электропотребления предприятия фиксировалось время по месяцам, метеоданные – температура, давление, влажность, скорость ветра, а также производственные параметры – производство молока и зерна.

Таблица 1 - Фрагмент базы данных для нахождения зависимостей климатических, производственных параметров и расхода электроэнергии.

В энергетике рассматривают три зоны влияния температуры на потребление [2]:

Летний период (сезон без отопления). Электропотребление в целом незначительно зависит от температуры наружного воздуха. В жаркую погоду сказывается влияние электропотребления холодильников, приборов кондиционирования.

Зимний период (отопительный сезон). Связь между температурой и электропотреблением существенна и может быть описана достаточно простыми линейными моделями.

Для определения влияния производственных и метеорологических факторов на потребление электроэнергии (на примере производства зерна и молока) применялась множественная линейная регрессия, учитывающая взаимосвязь между факторами и позволяющая выделить влияние на выходную функцию отдельного фактора на фоне других факторов. Для получения множественной регрессионной модели требуется более тщательный отбор факторов. Анализ производился с применением пакета прикладных программ Matlab [3].

Вид множественной регрессионной зависимости для 6 факторов:

Y = b0 +x1 * b1 + x2 * b2 + x3 * b3 + x4 * b4 + x5 * b5 + x6 * b6,
где:
x1-время;
x2-температура;
x3-влажность;
x4-скорость ветра;
x5-объём производимого зерна;
x6-объём производимого молока;
b0 …b7- коэффициенты множественной линейной регрессии.

Результаты расчета множественной регрессии в виде коэффициентов множественной линейной регрессии имеют вид:

На рисунке 1 приведена регрессионная зависимость энергопотребления группы хозяйств АПК от температуры воздуха окружающей среды.

Рисунок 1 – Множественная регрессия зависимости электропотребления от температуры окружающей среды.

Физическое объяснение регрессии довольно просто: чем выше температура, тем меньше требуется дополнительного тепла для поддержания условий жизни, получения и обработки продукта. Повышение температуры значительно снижает потребление тепла - в 2 и более раз.

Рисунок 2 – Регрессионная зависимость электропотребления от влажности окружающей среды.

Регрессионная зависимость электропотребления по группе базовых хозяйств от влажности   приведена на рисунке 2.

Влажность окружающего воздуха значительно влияет на потребление сельскохозяйственного предприятия (1,5 и более раз), вернее, влажность влияет на продукцию, сырье, которые при её увеличении обрабатываются с большими затратами электроэнергии.

Влияние скорости ветра x на энергопотребление Y по группе базовых предприятий описывается линейным уравнением множественной регрессии, вид который приведен на рисунке 3.

Рисунок 3 – Регрессионная зависимость электропотребления от скорости ветра.

Естественно, что ветер влияет на энергопотребление путем охлаждения зданий и сооружений (в 3 и более раз), в результате чего требуется дополнительная энергия на отопление. Однако собственно для сельскохозяйственного производства роль скорости ветра имеет более широкое значение: увеличение скорости ветра ускоряет естественную сушку растительной продукции и, как следствие этого, снижается энергоемкость последующей сушки.

Таким образом, параметры климата являются существенным факторами, влияющими на энергопотребление, что необходимо учитывать в прогнозе на количество заказываемой электроэнергии.

Рисунок 4 – Регрессионная зависимость электропотребления от времени года.

На рисунке 4 приведена регрессионная зависимость электропотребления от времени года. На графике отсчёт начат с мая – период, когда начинается посев с/х культур, животных перегоняют в летние лагеря, т.е. наблюдается снижение потребления электроэнергии.

Получены регрессионные зависимости энергопотребления по группе базовых хозяйств от объема произведенной продукции- молока и зерна.
Зависимость энергопотребления от объема произведенного зерна приведена на рисунке 5. В данной регрессии не присутствуют незерновые хозяйства. Тем не менее получен непонятный факт – увеличение производства зерна в 4 раза приводит к снижению потребления энергии в 2 раза. Возможны следующие объяснения этого результата:

-    увеличение урожая связано с благоприятным климатом текущего года, высокой температурой и низкой влажностью, что приводит, в свою очередь, к снижению энергопотребления;
-    высокий урожай - благоприятный год - низкая влажность зерна – низкая энергоемкость сушки;

методика учета энергозатрат несовершенна.

Рисунок 5 – Регрессионная зависимость энергопотребления от урожая зерна.

На рисунке 6 приведена зависимость расхода электроэнергии от производства молока. Данная зависимость показывает, что увеличение производства молока приводит к увеличению электропотребления.

Рисунок 6 – Зависимость энергопотребления от производства молока, представленная множественной линейной регрессией.

Следует отметить, что анализ однофакторной регрессией показывает, что при увеличении производства молока расход электроэнергии снижается. Процесс производства молока сопровождается многими сопутствующими производствами (производство кормов, уборка навоза и др.), на которые также тратиться электроэнергия, но которые не были учтены при построении зависимости. Во множественной регрессии происходит компенсация влияния других факторов.

Литература

1.    Постановление Правительства РФ от 11 июля 2001 г. №526 «О реформировании электроэнергетики Российской Федерации».
2.    Макоклюев Б.И. Анализ и планирование электропотребления.- М.Энергоатомиздат, 2008.-296 с.:ил. ISBN 978-5-283-03281-8
3.    Мещеряков В.В. Задачи по статистике и регрессионному анализу с MATLAB – M.: Диалог – МИФИ – 2009 – 448с.
4.    А.С. Гордеев, А.В. Чувилкин. Прогнозирование электропотребления предприятий АПК. Инновационные технологии производства, хранения и переработки плодов и ягод: Мат. науч.- практ. конф. 5-6 сентября 2009 года - г. Мичуринск – наукоград, 2009.

Источник - ВЕСТНИК МИЧГАУ, научно-производственный журнал, 2010, № 1,  Печатная версия.