ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ ПРИ ЦЕНОЗАВИСИМОМ УПРАВЛЕНИИ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ

Главная

Статья в Elpub

РУС ENG

Вектор науки Тольяттинского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2019; : 33-43

ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ ПРИ ЦЕНОЗАВИСИМОМ УПРАВЛЕНИИ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ

Дзюба А. П.

https://doi.org/10.18323/2221-5689-2019-3-33-43

Аннотация

Одним из значимых для мировой экономики направлений повышения энергетической эффективности, реализуемых в современных условиях, является развитие технологий управления спросом на электропотребление. На уровне конечных потребителей электроэнергии управление спросом осуществляется посредством механизма ценозависимого управления электропотреблением, который основан на изменении графиков работы производственного оборудования, действующего на площадках промышленных предприятий и крупных потребителей энергоресурсов. Управление графиками электропотребления отдельных энергоемких производственных объектов должно производиться на базе применения методов производственного планирования. Целью статьи является исследование возможности применения методов линейного программирования для выбора оптимального графика производственного процесса при ценозависимом управлении электропотреблением на примере данных реального промышленного предприятия. Анализ действующих методов производственного планирования позволил установить, что в условиях глобальной цифровизации промышленности особую роль занимают экономико-математические методы. Наиболее подходящим из них является метод линейного программирования, позволяющий учитывать гибкое ценозависимое управление электропотреблением. Приведены результаты апробации разработанной автором модели производственного планирования на основе метода линейного программирования на примере участка закалочных печей в составе промышленного предприятия. В результате расчетов смоделирована стоимость электроэнергии при базовом варианте работы участка закалочных печей, при применении параметров расчетной модели в вариантах работы участка в первую, вторую либо третью смену. Результаты расчета параметров модели позволили выявить, что при сохранении объема выполнения плана участком закалочных печей затраты на закупку электроэнергии снизились относительно работы участка в базовом варианте: в первую смену - на 4,2 %, во вторую смену - на 24,2 % и в третью смену - на 57,6 %. Это показывает важность не только теоретических, но и практических результатов исследования.

Список литературы

1. Son J., Hara R., Kita H., Tanaka E. Energy management considering demand response resource in commercial building with chiller system and energy storage systems // The 2nd IEEE Conference on Power Engineering and Renewable Energy (ICPERE). 2014. P. 96-101.

2. Energy cloud 4.0. Capturing business value through disruptive energy platforms. Report of Navigation research. Chicago: Navigant Consulting Inc., 2018. 46 p. URL: navigantresearch.com/reports/energy-cloud-40.

3. Explicit Demand Response in Europe. Mapping the Markets 2017. Brussels: SEDC, 2017. 223 p. URL: smarten.eu/wp-content/uploads/2017/04/SEDC-Explicit-Demand-Response-in-Europe-Mapping-the-Markets-2017.pdf.

4. Digitalization & Energy. UK: International Energy Agency, 2017. 188 p. URL: iea.org/publications/freepublications/publication/DigitalizationandEnergy3.pdf.

5. Dranka G.G., Ferreira P. Review and assessment of the different categories of demand response potentials // Energy. 2019. Vol. 179. P. 280-294.

6. Takahashi M., Asano H. An Assessment Study of Energy Efficiency Policy Measures for Japanese Commercial Sector // The Energy Journal. 2011. Vol. 32. Special Issue 1. P. 243-260.

7. Wang J., Bloyd C.N., Huc Z., Tand Z. Demand response in China // Energy. 2010. Vol. 35. № 4. P. 1592-1597.

8. Посыпанко Н. Особенности национального demand response // Энергорынок. 2017. № 6. С. 10-13.

9. Ишкова Е., Кулешов М., Рычков С. Поведенческое управление спросом // Энергорынок. 2018. № 4. С. 14-23.

10. Посыпанко Н. Demand response в России: важнее, чем может показаться // Энергорынок. 2019. № 1. С. 16-19.

11. Гительман Л.Д., Ратников Б.Е., Кожевников М.В., Шевелев Ю.П. Управление спросом на энергию. Уникальная инновация для российской электроэнергетики. Екатеринбург: Экономика, 2013. 120 с.

12. Дзюба А.П., Соловьева И.А. Особенности управления спросом на энергоресурсы в России // Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом. 2018. № 11. С. 58-66.

13. Дзюба А.П., Соловьева И.А. Модель комплексного ценозависимого управления спросом промышленных предприятий на электроэнергию и газ // Известия Уральского государственного экономического университета. 2018. № 1. С. 79-93.

14. Баев И.А., Соловьева И.А., Дзюба А.П. Внедрение модели ценозависимого управления спросом на электропотребление в промышленности // Управленец. 2018. Т. 9. № 6. С. 111-121.

15. Трофимова В.Ш. Экономико-математическое моделирование и прогнозирование электропотребления промышленного предприятия (на примере ОАО «ММК») // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. 2010. № 4. С. 109-114.

16. Забайкин Ю.В. Применение экономико-математических методов в производственном планировании // KANT. 2017. № 2. С. 140-147.

17. Канторович Л.В. Математические методы организации планирования производства. Л.: Ленинградский государственный университет, 1939. 67 с.

18. Чернов В.П. Модели операционного и производственного менеджмента. СПб.: СПбГЭУ, 2017. 249 с.

19. Кудашкин В.Н. Планирование и управление логистическим циклом тылового обеспечения // Статистика и экономика. 2017. № 1. С. 86-95.

20. Воскобойников Д.М. Эффективность применения дифференцированных тарифов для регулирования режимов электропотребления // Промышленная энергетика. 1987. № 1. С. 2-4.

Science Vector of Togliatti State University. Series: Economics and Management. 2019; : 33-43

PRACTICAL APPLICATION OF THE LINEAR PROGRAMMING METHOD DURING PRICE-DEPENDENT CUSTOM LOAD MANAGEMENT

Dzyuba A. P.

https://doi.org/10.18323/2221-5689-2019-3-33-43

Abstract

One of the important for global economy directions of energy efficiency improvement implemented in modern conditions is the development of the demand side response technologies. At the end-user level, the demand side response is carried out through the mechanism of price-dependent custom load management based on the change of operating schedule of manufacturing equipment functioning at the sites of industrial enterprises and large energy consumers. Management of load curves of individual energy-intensive production facilities should be carried out based on the application of manufacturing planning methods. The goal of the paper is to study the possibility of application of the linear programming methods to select optimal operating process schedule during price-dependent custom load management using the example of an existent industrial enterprise. The analysis of current manufacturing planning methods allowed identifying that, in the conditions of global industry digitalization, the economic and mathematical methods are essential. The most relevant of them is the linear programming method allowing considering flexible price-dependent custom load management. The paper presents the results of the practical evaluation of manufacturing planning model developed by the author based on the linear programming method using the example of the quenching furnaces plant within an industrial enterprise. As the result of calculations, the author modeled the electrical energy cost at the basic scenario of work of the quenching furnaces plant when applying simulation model parameters to the variants of plant’s operation in the first, second or third shift. The results of calculation of the model’s parameters allowed identifying that while the quenching furnaces plant maintains the plan performance volumes, the cost of electric power procurement decreases as relating to the functioning of the plant according to the basic scenario: in the first shift - by 4.2 %, in the second shift - by 24.2 %, and in the third shift - by 57.6 %. This shows the importance of both theoretical and practical results of the study.

References

4. Digitalization & Energy. UK: International Energy Agency, 2017. 188 p. URL: iea.org/publications/freepublications/publication/DigitalizationandEnergy3.pdf.

5. Dranka G.G., Ferreira P. Review and assessment of the different categories of demand response potentials // Energy. 2019. Vol. 179. P. 280-294.

6. Takahashi M., Asano H. An Assessment Study of Energy Efficiency Policy Measures for Japanese Commercial Sector // The Energy Journal. 2011. Vol. 32. Special Issue 1. P. 243-260.

7. Wang J., Bloyd C.N., Huc Z., Tand Z. Demand response in China // Energy. 2010. Vol. 35. № 4. P. 1592-1597.

8. Posypanko N. Osobennosti natsional'nogo demand response // Energorynok. 2017. № 6. S. 10-13.

9. Ishkova E., Kuleshov M., Rychkov S. Povedencheskoe upravlenie sprosom // Energorynok. 2018. № 4. S. 14-23.

10. Posypanko N. Demand response v Rossii: vazhnee, chem mozhet pokazat'sya // Energorynok. 2019. № 1. S. 16-19.

11. Gitel'man L.D., Ratnikov B.E., Kozhevnikov M.V., Shevelev Yu.P. Upravlenie sprosom na energiyu. Unikal'naya innovatsiya dlya rossiiskoi elektroenergetiki. Ekaterinburg: Ekonomika, 2013. 120 s.

12. Dzyuba A.P., Solov'eva I.A. Osobennosti upravleniya sprosom na energoresursy v Rossii // Problemy ekonomiki i upravleniya neftegazovym kompleksom. 2018. № 11. S. 58-66.

13. Dzyuba A.P., Solov'eva I.A. Model' kompleksnogo tsenozavisimogo upravleniya sprosom promyshlennykh predpriyatii na elektroenergiyu i gaz // Izvestiya Ural'skogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta. 2018. № 1. S. 79-93.

14. Baev I.A., Solov'eva I.A., Dzyuba A.P. Vnedrenie modeli tsenozavisimogo upravleniya sprosom na elektropotreblenie v promyshlennosti // Upravlenets. 2018. T. 9. № 6. S. 111-121.

15. Trofimova V.Sh. Ekonomiko-matematicheskoe modelirovanie i prognozirovanie elektropotrebleniya promyshlennogo predpriyatiya (na primere OAO «MMK») // Ekonomika, statistika i informatika. Vestnik UMO. 2010. № 4. S. 109-114.

16. Zabaikin Yu.V. Primenenie ekonomiko-matematicheskikh metodov v proizvodstvennom planirovanii // KANT. 2017. № 2. S. 140-147.

17. Kantorovich L.V. Matematicheskie metody organizatsii planirovaniya proizvodstva. L.: Leningradskii gosudarstvennyi universitet, 1939. 67 s.

18. Chernov V.P. Modeli operatsionnogo i proizvodstvennogo menedzhmenta. SPb.: SPbGEU, 2017. 249 s.

19. Kudashkin V.N. Planirovanie i upravlenie logisticheskim tsiklom tylovogo obespecheniya // Statistika i ekonomika. 2017. № 1. S. 86-95.

20. Voskoboinikov D.M. Effektivnost' primeneniya differentsirovannykh tarifov dlya regulirovaniya rezhimov elektropotrebleniya // Promyshlennaya energetika. 1987. № 1. S. 2-4.

ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ ПРИ ЦЕНОЗАВИСИМОМ УПРАВЛЕНИИ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ

Аннотация

PRACTICAL APPLICATION OF THE LINEAR PROGRAMMING METHOD DURING PRICE-DEPENDENT CUSTOM LOAD MANAGEMENT

Abstract

События