МОДЕЛЬ ПЛАНУВАННЯ ЕНЕРГОСПОЖИВАННЯ МЕТАЛУРГІЙНОГО ПІДПРИЄМСТВА
Ключові слова:
планування енергоспоживання, енергоресурси, прогнозування, портфель проектів енергозбереження, металургійне підприємство
Анотація
Розроблено багаторівневу модель енергоспоживання металургійного підприємства, яка дозволяє оцінити ефективність відібраних до реалізації енергозберігаючих проектів, об'єктивно оцінити частку кожного енергоресурсу в загальному потоці, визначити енергоємність окремого виробництва, цеху, всього підприємства, скорегувати стратегічний напрям в управлінні енергоресурсами. За допомогою моделі можливе вирішення цілого ряду завдань, серед яких оцінка раціональності та ефективності існуючої на підприємстві структури енергоспоживання, прогнозування очікуваних рівнів енерговитрат при зміні технології, сортаменту і якості продукції та порівняння різних технологій і обладнання з точки зору енергоефективності, оптимальне управління потоками енергоносіїв з урахуванням зміни умов виробництваЗавантаження
Дані про завантаження поки що недоступні.
Посилання
1. Макаров А.Я. Нормирование потребления топлива и энергии в черной металлургии [Електронний ресурс] // Журнал главного инженера. – No 6. – 2019. – Режим доступу: http://gl-engineer.com/articles/normirovanie-potrebleniya-topliva-i-energii-v-chernoy-metallurgii
2. Федотов А.И. Нормирование электропотребления на основе математического моделирования / А.И. Федоров, Г.В. Вагапов // Известия вузов. Проблемы энергетики. – 2008. – No 9-10. – С. 130-133.
3. Никифоров, Г .В. Энергосбережение и управление энергопотреблением в металлургическом производстве / Г.В Никифоров, В.К. Олейников, Б.И. Заславец. – М.: Энергоатомиздат, 2003. – 480 с.
4. Bianco V. Electricity consumption forecasting in Italy using linear regression models / V. Bianco, O. Manca, S. Nardini // Energy. – 2009. – No 34. – pp. 1413-1421.
5. Dordonnat V. Dynamic factors in periodic time-varying regressions with an application to hourly electricity load modeling / V. Dordonnat, S.J. Koopman, M. Ooms // Computational Statistics and Data Analysis. – 2012. – No56. – pp. 3134-3152.
6. Казаринов Л.С. Оптимальное прогнозирование потребления топливных газов на металлургических предприятиях / Л.С. Казаринов, Л.А. Копцев, И.А. Япрынцева // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. – No7(79). – 2007. – С. 24-26.
7. Mosavi A. Energy Consumption Prediction Using Machine Learning; A Review [Електронний ресурс] / A. Mosavi, A. Bahmani // Preprints 2019. – Режим доступу: https://www.preprints.org/manuscript/201903.0131/v1/download
8. Koksharov V.A. Theoretical-methodological basis of formation of the enterprise strategy improving energy efficiency / V.A. Koksharov // European Science and Technology: materials of the X International research and practice conference, Vol. I. Publishing office Vela Verlag Waldkraiburg, Munich, Germany. – 2015. – pp. 143–148.
9. Linares P. Energy efficiency: Economics and policy / P. Linares, X. Labandeira // Journal of Economic Surveys. – 2010. – No 24(3). – Р. 573–592.
10. Anatomy of a paradox: Management practices, organizational structure and energy efficiency / R. Martin, M. Muûls, L. B. De Preux, U. J. Wagner // Journal of Environmental Economics and Management. – 2012. – No 63(2). – Р. 208–223.
11. Shemetov A. Identification of the electricity consumption of metallurgical enterprises at the highest levels of management / A. Shemetov. – 2005. – pp. 135-140.
12. Yujuan R. Modeling and Simulation of Metallurgical Process Based on Hybrid Petri Net / R. Yujuan, H. Bao // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – 2016. – P. 157.
2. Федотов А.И. Нормирование электропотребления на основе математического моделирования / А.И. Федоров, Г.В. Вагапов // Известия вузов. Проблемы энергетики. – 2008. – No 9-10. – С. 130-133.
3. Никифоров, Г .В. Энергосбережение и управление энергопотреблением в металлургическом производстве / Г.В Никифоров, В.К. Олейников, Б.И. Заславец. – М.: Энергоатомиздат, 2003. – 480 с.
4. Bianco V. Electricity consumption forecasting in Italy using linear regression models / V. Bianco, O. Manca, S. Nardini // Energy. – 2009. – No 34. – pp. 1413-1421.
5. Dordonnat V. Dynamic factors in periodic time-varying regressions with an application to hourly electricity load modeling / V. Dordonnat, S.J. Koopman, M. Ooms // Computational Statistics and Data Analysis. – 2012. – No56. – pp. 3134-3152.
6. Казаринов Л.С. Оптимальное прогнозирование потребления топливных газов на металлургических предприятиях / Л.С. Казаринов, Л.А. Копцев, И.А. Япрынцева // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. – No7(79). – 2007. – С. 24-26.
7. Mosavi A. Energy Consumption Prediction Using Machine Learning; A Review [Електронний ресурс] / A. Mosavi, A. Bahmani // Preprints 2019. – Режим доступу: https://www.preprints.org/manuscript/201903.0131/v1/download
8. Koksharov V.A. Theoretical-methodological basis of formation of the enterprise strategy improving energy efficiency / V.A. Koksharov // European Science and Technology: materials of the X International research and practice conference, Vol. I. Publishing office Vela Verlag Waldkraiburg, Munich, Germany. – 2015. – pp. 143–148.
9. Linares P. Energy efficiency: Economics and policy / P. Linares, X. Labandeira // Journal of Economic Surveys. – 2010. – No 24(3). – Р. 573–592.
10. Anatomy of a paradox: Management practices, organizational structure and energy efficiency / R. Martin, M. Muûls, L. B. De Preux, U. J. Wagner // Journal of Environmental Economics and Management. – 2012. – No 63(2). – Р. 208–223.
11. Shemetov A. Identification of the electricity consumption of metallurgical enterprises at the highest levels of management / A. Shemetov. – 2005. – pp. 135-140.
12. Yujuan R. Modeling and Simulation of Metallurgical Process Based on Hybrid Petri Net / R. Yujuan, H. Bao // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – 2016. – P. 157.
Опубліковано
2020-02-26
Як цитувати
Kiyko S. Модель планування енергоспоживання металургійного підприємства / S. Kiyko, E. Druzhinin, O. Prokhorov // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2020. – Т. 1 (59). – С. 27-32. – doi:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2020.1.027.
Розділ
Управління в складних системах
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
