На основании энергетической стратегии РФ до 2035 г., а также ряда других нормативных документов, в том числе, для опасных производственных объектов перед ГТП и НГДП, одной из приоритетных задач развития является снижение удельных затрат на производство, рациональное потребление, применение энергосберегающих технологий, следствием которых является сокращение потерь при добыче, транспортировке и реализации продукции, возникает необходимость в актуальности решения задач, стоящих перед топливно-энергетическим комплексом (ТЭК) страны.
Выделим два подхода при рассмотрении эффективного управления ЭП для таких предприятий.
Первый подход связан с повышением эффективности операционного управления режимами ЭП, предполагающий системный анализ ЭП отдельными группами электроприемниками (ГЭ) с выявлением сверхнормативных зон. Результатом такого подхода является применение эффективной системы планирования и прогнозирования, включающей разработку как нормативов ЭП, так и использование прогрессивных прогнозных моделей. Например, на рис. 1 показан график изменения показателя работы по переносу нагрузок в часы минимальных тарифов на электроэнергию при проведении регулировочных мероприятий по НГДУ, из которого следует, что его снижение относительно 2014 г. составило 31%, относительно 2015 г. на 16%.
Анализ изменения усредненной активной мощности в течение года на примере одной точки учета (ТУ) для ГТП показан на рис. 2, из которого можно сделать вывод о максимумах, приходящихся для летних и зимних месяцев. В качестве базисных значений приняты: для среднего значения усредненной активной мощности Pуср.б.ср = 1212,2 кВт, для максимального значения – Pуср.б.мк = 5413,8 кВт, для минимального значения – Pуср.б.мин = 537,6 кВт.
Анализ летних и зимних графиков электрической нагрузки показан на рис. 3 с учетом проведения контрольных замеров для энергосистемы (режимные дни).
Анализ периодограммы ЭП ГТП показал, что временные ряды имеют сезонную составляющую с периодом в 12 месяцев, показанную на рис. 4. Периодограмма подтверждает цикличность измерений с 30-минутным интервалом, что является важным аспектом для составления и учета показателя для прогнозных моделей (выбор окна прогнозирования).