Энерготехнологический анализ процесса электропотребления в горной промышленности | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 21 декабря, печатный экземпляр отправим 25 декабря.

Опубликовать статью в журнале

Авторы: ,

Рубрика: Технические науки

Опубликовано в Молодой учёный №21 (259) май 2019 г.

Дата публикации: 27.05.2019

Статья просмотрена: 14 раз

Библиографическое описание:

Ляхомский А. В., Виноградов В. В. Энерготехнологический анализ процесса электропотребления в горной промышленности // Молодой ученый. — 2019. — №21. — С. 106-110. — URL https://moluch.ru/archive/259/59585/ (дата обращения: 08.12.2019).



Энергоэффективность характеризует устойчивым постоянным ростом стоимости электрической энергии, необходимостью уменьшения потерь электроэнергии в процессе ее производства и доставки до потребителей. Существующие способы экономии электроэнергии не могут обеспечивать достижения максимально возможных энергетических показателей. Необходимо разработать новые способы и подходы к проблеме снижения потерь электроэнергии.

  1. Использование методики оценки статистических характеристик изаконов распределения вероятности энергетических параметров врасчете зависимости электропотребления от объемов горных работ

Общие черты статистического метода в различных областях знания сводятся к подсчету числа объектов, входящих в те или иные группы, рассмотрению распределения количественных признаков, применению выборочного метода, когда детальное исследование всех объектов обширной совокупности, например совокупности многоделимой массы горных пород или потребление электроэнергии на объема массы полезного ископаемого затруднительно. Теория вероятности используется также при оценке достаточности числа наблюдений для тех или иных выводов.

Нахождение статистических характеристик:

Исходные данные

Таблица 1

Потребляемая электроэнергия, объем горной массы, переработанной экскаватором, иудельный расход электроэнергии экскаватора. Шахта северная, февраль, смена 2

п/п

Объем горной массы, переработанной экскаватором Q, тыс. м3

Потребляемая электроэнергия W, кВт. ч

Удельная норма расхода,

1

1158

4498,03

3,884309

2

1747

2786,13

1,594808

3

1996

2573,57

1,289364

4

1968

3142,68

1,59689

5

1219

3707,22

3,041198

6

1126

3010,12

2,673286

7

1375

4534,6

3,297891

8

1622

3442,09

2,122127

9

1317

3956,35

3,004062

10

1984

2779,27

1,400842

11

1506

2740,42

1,819668

12

1731

4534,6

2,619642

13

1216

4280,9

3,520477

14

1199

3083,25

2,571518

15

1984

3778,07

1,904269

16

1873

4445,46

2,373444

17

1349

2719,85

2,016197

18

1653

2596,43

1,570738

19

1945

3181,53

1,635748

20

1190

3604,37

3,028882

21

1136

4562,03

4,015871

22

1392

3451,23

2,479332

23

1577

3716,36

2,356601

24

1996

4038,63

2,023362

25

1510

4166,62

2,759351

26

1626

2962,12

1,821722

27

1767

3405,52

1,927289

28

1823

3256,96

3,884309

Общей характеристикой вариационного ряда служит средняя величина:

h=, (1)

3. Вычисляем медиану:

Медиана- значение признака, соответствующего середине упорядоченного вариационного ряда.

При постоянстве плотности внутри интервалов (классов) значение медианы определяют по формуле:

; (2)

где - нижняя граница медианного ряда; h- интервальная разность; М — накопленная частота интервала, предшествующего медианному; - частота медианного интервала.

4. Вычисляем моду

В интервальном ряду интервал, содержащий моду, определяют по наибольшей частоте (когда интервалы равны) или по наибольшей плотности (когда интервалы не равны). Вычисляем по формуле:

(3)

где — нижняя граница модального интервала;

mmod частота модального интервала.

5. Находим дисперсию(средний квадрат отклонения)

Является наиболее распространенной характеристикой степени колеблемости признака.

Определяется по формуле:

; (4)

Для характеристики степени вариации признака чаще используют относительные показатели — коэффициент вариации, вычисляемое по формуле:

. (5)

6. Определяем условные моменты относительно ложного нуля

Условные моменты относительно ложного нуля находят из выражения:

или ; (6)

где .

7. Определим центральные моменты

Между центральными и условными моментами следующая связь:

;

; (7)

.

8. Зная центральные моменты третьего и четвертого порядков, вычисляем асимметрию и эксцесс вариационного ряда.

Мерой асимметрии вариационного ряда служит нормированный момент третьего порядка, определяемый из выражения

; (8)

Сглаженность кривой вариационного ряда характеризуется эксцессом, который определяется по формуле:

; (9)

9. Для установления зависимости между потребляемой электроэнергией и объемом горной массы, переработанной экскаватором, определяется коэффициент парной корреляции , определим по формуле:

(10)

10. Чтобы рассчитать значение потребляемой электроэнергии в зависимости от объема горной массы, переработанной экскаватором, найдем коэффициенты уравнения регрессии по формуле:

; (11)

. (12)

Определяем статистические характеристики потребляемой электроэнергий W,удельного электропотребления ω и обьема горной массы,переработанной экскаватором Q. Расчеты будем проводить в программе Statistica

ввод1.jpg

ввод2.jpg

Рис. 1. Полученные данные

Определим корреляционные зависимости между .

(13)

(14)

(15)

(16)

(17)

3.1.2.6.Определяем коэффициент парной корреляции:

(18)

3.1.2.6. Определяем коэффициенты уравнения регрессии:

; (19)

4451,951. (20)

Полученное уравнение регрессии позволяет рассчитать значение потребляемой электроэнергии в зависимости от объема горной массы, переработанной экскаватором, графически представлено на рис. 2.

Рис. 2. Зависимость потребляемой электроэнергии от объема горной массы, переработанной экскаватором

Для установления зависимости между удельным электропотреблением и объемом горной массы, переработанной экскаватором, определяется коэффициент парной корреляции

Находим промежуточные коэффициенты: так же как и в формулах (13–17)

;

;

;

;

;

Находим коэффициент парной корреляции (см п.18):

Определяем коэффициенты уравнения регрессии (см п. 19):

-0,00173;

5,157544

Полученное уравнение регрессии позволяет рассчитать значение потребляемой электроэнергии в зависимости от объема горной массы, переработанной экскаватором, графически представлено на рис. 3.

Рис. 3. Зависимость удельного электропотребления от объема горной массы, переработанной экскаватором

Таким образом мы можем говорить о электропотреблении, как случайный процесс. Проведя в статистике анализ статистических данных электропотребления на объем добытой горной массы, мы можем прогнозировать с математической точностью потребление электроэнергии в последующие месяцы добычи угольных пород.

Литература:

  1. Рыжов П. А. Математическая статистика в горном деле. Учебное пособие для вузов спец. «Маркшейдерское дело», М., «Высш. школа», 1973. -287с.
  2. Левин Б. Р. Статистические основы радиотехники. 3-е изд., перераб. и доп. — М.: Радио и связь, 1989. — 656 с.: ил. — ISBN 5–256–00264–3.
Основные термины (генерируются автоматически): горная масса, потребляемая электроэнергия, вариационный ряд, парная корреляция, объем, удельное электропотребление, коэффициент уравнения регрессии, экскаватор, формула, ложный нуль.


Похожие статьи

Факторный анализ валового внутреннего продукта РФ

Ключевые слова: ВВП, корреляционно-регрессионный анализ, матрица парных коэффициентов корреляции, уравнение регрессии.

Построение эконометрических моделей для анализа... корреляционно-регрессионный анализ, инвестиции в основной капитал...

Эконометрический анализ валового внутреннего продукта России

Регрессионный анализ используется для прогноза, анализа временных рядов

Учитывая, что коэффициент регрессии невозможно использовать для непосредственной оценки

Ключевые слова: ВВП, корреляционно-регрессионный анализ, матрица парных коэффициентов...

Анализ энергоэффективности мясокомбината в зависимости от...

В данной статье рассмотрены проблемы энергоэффективности холодильной техники мясокомбинатов, эксплуатация холодильного оборудования в режимах, отличных от оптимальных (например, в условиях повышенных температур окружающей среды)...

Корреляционно-регрессионный анализ как способ...

Корреляционно-регрессионный анализ производительности труда при производстве сахарной свеклы в Орловской области. Уравнение регрессии приняло вид: (1). Анализ матрицы парных коэффициентов корреляции показал достаточно высокую коллинеарность между...

К вопросу о рациональном использовании электроэнергии...

В настоящее время одним из приоритетных направлений в Российской Федерации является разработка мероприятий способствующих энерго- и ресурсосбережению. Горные предприятия, в частности калийные рудники...

Применение регрессионного анализа для прогнозирования...

Формула для вычисления коэффициента детерминации [6, 7]

В случае парной линейной регрессионной модели коэффициент детерминации равен квадрату коэффициента

4. Парная линейная регрессия. Метод наименьших квадратов [Электронный ресурс].

Применение регрессионного анализа для расчета прогнозных...

Построение модели на основе регрессионного анализа выбранных параметров позволяет установить и формализовать связи между различными показателями в виде уравнения, оценить устойчивость и степень их взаимного влияния.

Зависимость уровня экспорта отечественной продукции от объема...

Ключевые слова: экспорт, промышленность, корреляция, объем производства, коэффициент Спирмена, коэффициент Пирсона.

При помощи использования соответствующей формулы расчетов значения корреляции (рис. 2) определяем коэффициент зависимости двух...

Экономическая оценка эффективности применения...

Статья посвящена вопросу оценки экономической эффективности модели краткосрочного прогнозирования электропотребления, используемой для целей формирования плановых почасовых объемов покупки электроэнергии на оптовом рынке.

Похожие статьи

Факторный анализ валового внутреннего продукта РФ

Ключевые слова: ВВП, корреляционно-регрессионный анализ, матрица парных коэффициентов корреляции, уравнение регрессии.

Построение эконометрических моделей для анализа... корреляционно-регрессионный анализ, инвестиции в основной капитал...

Эконометрический анализ валового внутреннего продукта России

Регрессионный анализ используется для прогноза, анализа временных рядов

Учитывая, что коэффициент регрессии невозможно использовать для непосредственной оценки

Ключевые слова: ВВП, корреляционно-регрессионный анализ, матрица парных коэффициентов...

Анализ энергоэффективности мясокомбината в зависимости от...

В данной статье рассмотрены проблемы энергоэффективности холодильной техники мясокомбинатов, эксплуатация холодильного оборудования в режимах, отличных от оптимальных (например, в условиях повышенных температур окружающей среды)...

Корреляционно-регрессионный анализ как способ...

Корреляционно-регрессионный анализ производительности труда при производстве сахарной свеклы в Орловской области. Уравнение регрессии приняло вид: (1). Анализ матрицы парных коэффициентов корреляции показал достаточно высокую коллинеарность между...

К вопросу о рациональном использовании электроэнергии...

В настоящее время одним из приоритетных направлений в Российской Федерации является разработка мероприятий способствующих энерго- и ресурсосбережению. Горные предприятия, в частности калийные рудники...

Применение регрессионного анализа для прогнозирования...

Формула для вычисления коэффициента детерминации [6, 7]

В случае парной линейной регрессионной модели коэффициент детерминации равен квадрату коэффициента

4. Парная линейная регрессия. Метод наименьших квадратов [Электронный ресурс].

Применение регрессионного анализа для расчета прогнозных...

Построение модели на основе регрессионного анализа выбранных параметров позволяет установить и формализовать связи между различными показателями в виде уравнения, оценить устойчивость и степень их взаимного влияния.

Зависимость уровня экспорта отечественной продукции от объема...

Ключевые слова: экспорт, промышленность, корреляция, объем производства, коэффициент Спирмена, коэффициент Пирсона.

При помощи использования соответствующей формулы расчетов значения корреляции (рис. 2) определяем коэффициент зависимости двух...

Экономическая оценка эффективности применения...

Статья посвящена вопросу оценки экономической эффективности модели краткосрочного прогнозирования электропотребления, используемой для целей формирования плановых почасовых объемов покупки электроэнергии на оптовом рынке.

Задать вопрос