Elektritarbimise määra arvutused

Energiatarbimise standardite väljatöötamisel kasutatakse kolme peamist lähenemist: eksperimentaalne, arvutuslik-analüütiline ja statistiline.

Kogenud viis eeldab elektritarbimise mõõtmist iga toimingu jaoks reeglitega määratud tehnoloogilise protsessi režiimides. Elektrikulu toodanguühiku kohta määratakse tegevuskulude liitmise teel.

See lähenemisviis nõuab suure hulga mõõteseadmete kasutamist ja märkimisväärseid tööjõukulusid. Iga toimingu kohta usaldusväärsete tulemuste saamiseks on vaja läbi viia suur hulk mõõtmisi ja tulemuste statistiline töötlemine, samuti võrrelda saadud andmeid objekti, töökoja, tootmise kuludega. Seetõttu on see meetod peamiselt rakendatav üksikute standardite määramiseks konkreetses tootmiskeskkonnas.

Arvutus-analüütiline meetod hõlmab elektritarbimise määra määramist arvutuslikult - tehnoloogilise seadme passiandmete järgi, võttes arvesse selle koormuse astet, töörežiime ja muid tegureid. Üldiste tootmisstandardite puhul tuleb arvestada ka kõigi abiseadmete (ventilatsioon, veevarustus ja kanalisatsioon, elektrivalgustus, remondivajadused jne) võimsust ja töörežiime.

Elektritarbijate töörežiime võetakse arvesse erinevate koefitsientide abil (sisselülitamine, laadimine jne), mille empiiriline valik ja juhuslikkus toovad kaasa olulisi vigu. Energiatarbimise komponentide komplekti elementide kaupa arvutamine muudab meetodi äärmiselt aeganõudvaks.

Statistiline normeerimise meetod, mis põhineb teatud perioodi üld- ja erikulude andmete statistilisel töötlemisel ning nende muutumist mõjutavate tegurite väljaselgitamisel. Arvutused tehakse elektriarvestite näitude ja toote väljundandmete järgi. See meetod on kõige vähem aeganõudev, töökindel ja energiatarbimise normeerimisel laialdaselt kasutatav. Vaatame selle rakendamise praktilisi meetodeid.

Elektri eritarbimist arvestatakse spetsiaalsele rajatisele — tootmisplatsile, töökojale või eraldi energiamahukale sõlmele, mille sissepääsu juures on "oma" lett. Elektriarvestuse korraldamine on tõhusa reguleerimise eelduseks.

Elektrienergia mõõtmise tehniline süsteem ei lange sageli kokku ettevõtte haldusjaotusega elektrivarustussüsteemide keerukuse ja hargnevuse tõttu. Seetõttu tuleb normeerimist teostavate haldusüksuste määramisel kaardistada need arvestusüksustega.

Kontrollitava objekti puhul eristatakse peamised tooteliigid, mille tootmismahtu saab arvutada vahetuse, päeva või ühe seadme töötsükli kohta. Vastavalt sellele võetakse elektriarvestite näidud vahetustega, iga päev või iga töötsükli kohta.

Iseloomulike näitajate arvutamiseks on vajalik statistiliste andmete kogumise ettevalmistav etapp - vähemalt 50 perioodi. Tabelis 1 on näidisvaade algandmete esitusest. Iga ajaintervalli lõpus registreeritakse rajatise elektrienergia kogutarbimine (meetri kohta) ja tootmisvõimsus. Viimasesse veergu sisestatakse elektri eritarbimise väärtused, mis saadakse valemiga w = W / M, kus W on tegelik elektritarbimine toodete tootmiseks summas M (kogust saab mõõta erinevad ühikud).

jaotis. 1.

Tegelik elektri eritarbimine erinevatel ajaperioodidel ei ole sama, mis on tingitud valitud objekti erinevast koormusest, töörežiimidest, tooraine koostisest ja muudest teguritest.Kui kõik need tingimused on samad, siis on ühikukulude väärtused erinevatel perioodidel lähedased, nende jaotus peaks olema normaalne (Gaussi) Sel juhul saate elektritarbimise keskmise väärtuse mitme perioodi kohta ja kasutage seda standardina.

Tuleb märkida, et katseandmete jaotus on normaalne (Gaussilik) ainult tehnoloogilise protsessi samade tingimuste ja valmistatud toote samade parameetrite korral. Üsna sageli ei järgi andmed normaaljaotust kahe teguri tõttu.

Esiteks võivad muutuda toodete, toorainete või seadmete töörežiimide parameetrid. Näiteks terase mark ja valtsmetalli profiil omavad suurt mõju energiatarbimisele (sarruse valtsimine määrab energia erikulu 180 kWh, sama läbimõõduga roostevaba teras — 540 kWh). Sellistel juhtudel tuleks seire korraldada nii, et homogeensetest toodetest saadakse vajalik arv mõõtmisi.

Teiseks on normaaljaotuse rikkumine seletatav tehnoloogiliste omadustega, mis sel juhul väljenduvad tehnoloogiast kõrvalekaldumistes, tagasilükatud ja vastamata klassides (näiteks on sulatise maht oluliselt väiksem nominaalsest). Just need juhtumid peab vastutav tehnoloog tuvastama ja tegutsema. Jaotuse kõrvalekalle normist määratleb teatud valdkonna, mis määrab organisatsiooniliste meetmete abil võimalikud energiasäästu mahud.

Mõistlike normide saamiseks on vaja kontrollida elektri eritarbimise jaotuse statistilise seaduse vastavust normaal (Gaussi) jaotusele. Testi saab kasutada kriteeriumi χ2 järgi… Kui kriteeriumi saadud väärtus ületab teoreetilise väärtuse, tuleb hüpotees statistilise jaotuse vastavusest normaalväärtusele tagasi lükata.

See tähendab, et saadud andmetest ei ole võimalik välja töötada ühtset elektritarbimise määra toodanguühiku kohta, seejärel tuleb need jagada iseloomulike tehnoloogiliste režiimide järgi, arvutades iga energiatarbimise määra kohta, või määrata nende statistiline sõltuvus. eritarbimine mõjutegurite w = f (x1, x2, x3) järgi, kus tootmismahud võivad toimida teguritena x1, x2, x3, temperatuur, töötlemiskiirus jne.

Kui kontroll kinnitab, et ühikukulude jaotus on normilähedane, saab nende andmete põhjal määrata elektritarbimise määra. Jälgimiseks on kõige mugavam seada vahemik, milles energia erikulu peaks olema.

Vahemiku määrab kõige lihtsamalt keskmine voolukiirus ja standardhälve. σ... Lihtsamalt öeldes võib eeldada, et vahemiku alumine piir on võrdne wmin = wWed — 1,5σ ja ülemine — wmax = wcp + 1,5σ... Vastavalt reeglile 10 — 20% erielektrist reaalsetes tootmistingimustes saadud tarbimine ületab määratud vahemikku, mis on tingitud töötajate vigadest, režiimi rikkumistest, toote kvaliteedi kõrvalekalletest jne.Tehnoloogiatöötajad peaksid sellistele juhtumitele tähelepanu pöörama ja meetmeid võtma.

Rõhutame, et kõigi nende meetodite abil saadud normid kajastavad energiatarbimise viise toodete tootmiseks ainult ettevõttes, kus need saadakse, ja neid ei saa laiendada ei tööstusele tervikuna ega teisele ettevõttele. See on tingitud iga ettevõtte kui keeruka tehnoloogilise süsteemi individuaalsetest omadustest.

Näiteks valtsitootmise tehnoloogiline standard määrati katseliselt sõltuvalt metalli temperatuurist, valtsimiskiirusest, kalibreerimisest, laagrite hõõrdumisest, tehnoloogilistest kadudest jne. lõikekiirus ja töötlusaeg.Neid tulemusi ei saa aga üle kanda kõikidele tööpinkidele isegi ühe tehase piires, sest praktikas on töödeldud detaile ja töötlusrežiime mitut tüüpi.

Samuti, kuidas te kasutate iga detaili jaoks saadud kiirusi? Masina lähedusse on võimatu paigutada elektriarvestit ja võrrelda iga osa tarbimist standardiga. Standardite üldistamine, võttes arvesse toodetud osade arvu ja valikut, toob kaasa suure vea, kuna ei suudeta arvesse võtta kõiki töötavaid tegureid.

Samuti on arvutus- ja analüütilise meetodi abil võimatu liikuda üksikute elektrivastuvõtjate nimivõimsuse andmetest, võttes arvesse kõiki võimalikke tehnoloogilisi režiime, tootetüüpe, tooraine kvaliteeti, kuni töökoja või ettevõtte elektritarbimiseni. kuuks, kvartaliks, aastaks.

Ettevõtte energiatarbimise hinnangulist väärtust on võimatu saada, kui summeerida erinevaid erinorme kogu tootevaliku jaoks. Selleks on vaja ette planeerida mitte ainult järgmisel kuul (kvartalis, aastal) välja tulevate toodete kogusumma, vaid ka täpselt jagada see kaubamärkide, töötlemisrežiimide omaduste ja paljude muude tegurite järgi. See oli võimatu plaanimajanduse tingimustes ja veelgi enam praegu.

Erinevaid ettevõtteid ja laiendatud standardite järgi kogu tehase kohta on võimatu võrrelda isegi tihedate tehnoloogiliste tsüklite korral. Seega oli 1985. aastal mustmetallurgia ettevõtetes 1 tonni valtstoodete elektri eritarbimine vahemikus 36,5 kuni 2222,0 kW • h / t tööstuse keskmisega 115,5 kW * h / t; muundurterase puhul - 13,7 kuni 54,0 kW • h / t tööstuse keskmisega 32,3 kW • h / t.

Selline märkimisväärne levik on seletatav iga tootmise tehnoloogiliste, organisatsiooniliste ja sotsiaalsete tegurite erinevusega ning on selge, et tööstuse keskmist normi ei saa laiendada kõigile ettevõtetele. Samas ei saa pidada ettevõtet ebaefektiivseks, kui see ületab valdkonna keskmist.

Tootmise vähenemine, seadmete mittetäielik ja ebaühtlane kasutamine toovad kaasa kõrgemad ühikukulud, suurendades veelgi andmelünka. Seetõttu ei saa tööstuse keskmisi elektritarbimise tasemeid tänapäeva tingimustes kasutada ei energiatarbimise prognoosimiseks ega energiasäästu hindamiseks.