Статті

Параметризація статистичної моделі контролю ефективності споживання електричної енергії

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 1

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Зміст №4 2023

Останнє оновлення: 28 серпня 2023

Опубліковано: 30 листопада -0001

Перегляди: 1733

Authors:

Н. С. Дрешпак*, orcid.org/0000-0002-4453-1378, Національний технічний університет «Дніпровська політехніка», м. Дніпро, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

О. С. Дрешпак, orcid.org/0000-0003-1019-4382, Національний технічний університет «Дніпровська політехніка», м. Дніпро, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

* Автор-кореспондент e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

повний текст / full article

Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2023, (4): 096 - 102

https://doi.org/10.33271/nvngu/2023-4/096

Abstract:

Мета. Обґрунтування структурної побудови та параметрів регресійної моделі для унормування питомих витрат енергії при виконанні контролю енергоефективності виробничого процесу.

Методика. Аналіз особливостей контролю енергоефективності виробничого процесу в умовах частих і суттєвих змін питомих витрат енергії з наступним визначенням структури та параметрів регресійної моделі.

Результати. Виходячи з наявності частих і суттєвих змін енергоефективності виробничого процесу об’єкта контролю, обґрунтована доцільність нормування питомих витрат енергії шляхом використання регресійної моделі зі змінною структурою. Щоденні фактичні показники питомого енергоспоживання, отримані протягом місяця, використані як для контролю ефективності використання енергії, так і для побудови регресійної моделі змінної структури. Обмеженість можливостей для формування об’ємних статистичних вибірок з однорідними даними, складність і трудомісткість вимірювань значної кількості параметрів впливу зумовлюють необхідність скорочення кількості пояснюючих змінних регресійної моделі. Доведена доцільність використання в моделі значення обсягу випуску продукції як комплексної характеристики рівня витрат енергії. Визначена прийнятність застосування лінійної та нелінійної однофакторних регресійних залежностей. Нелінійна модель отримана в результаті приведення лінійної моделі витрат енергії до нелінійного виду, характерного для значень її питомих витрат.

Наукова новизна. Уперше запропоноване використання регресійної моделі змінної структури для унормування питомих витрат енергії в умовах частих і суттєвих змін енергоефективності виробничого процесу, що сприяє підвищенню точності їх визначення. Доведена необхідність скорочення кількості пояснюючих змінних регресійної моделі. Підтверджена доцільність застосування в даних умовах контролю енергоефективності лінійної або нелінійної однофакторних регресійних залежностей, що сприяє спрощенню процедури реєстрації вихідних даних для їх побудови.

Практична значимість. Наукові результати виконаних досліджень дозволяють ураховувати особливості умов виробництва продукції при визначенні структури та параметрів регресійної моделі для унормування питомих витрат енергії. Це сприяє підвищенню точності та оперативності контролю енергоефективності виробничого процесу.

Ключові слова: контроль енергоефективності, питомі витрати енергії, регресійна залежність, параметризація моделі, методи унормування

References.

1. Verkhovna Rada of Ukraine (2021). About energy efficiency. 1818-IX§ section I Article 5. Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1818-20#Text.

2. Government portal (2016). Ukraine has adopted national standards for energy audit and energy management in accordance with European norms. Retrieved from https://www.kmu.gov.ua/news/249113427.

3. ISO 50001:2018, IDT. Energy Management Systems – Requirements with Guidance for Use – Guidelines (2018). Retrieved from https://www.iso.org/obp/ui/#iso:std:iso:50001:ed-2:v1:en.

4. Implementation of the standard of energy management systems in the industry of Ukraine: UNIDO/GEF Project (2015). Retrieved from http://www.ukriee.org.ua/uk/proekt/meta-proekta.

5. ISO 50001 Benefits for Manufacturers (2019). Retrieved from https://www.plantengineering.com/articles/iso-50001-benefits-for-manufacturers/.

6. Palekhova, L., & Simon, S. (2016). Competitive advantages through the implementation of international energy management standards. Bulletin of the Dnieper State Academy of Construction and Architecture, 3, 42-51.

7. Dreshpak, N. S. (2020). Energy efficiency control systems of production processes and ways of their improvement. Electrical Engineering and Power Engineering, 1, 40-48. https://doi.org/10.15588/1607-6761-2020-1-5.

8. Dreshpak, N. S., Dreshpak, O. S., & Vypanasenko, S. I. (2021). Specific standards of energy consumption in the problem of controlling its use efficiency Electrical Engineering and Power Engineering, 3, 31-39. https://doi.org/10.15588/1607-6761-2021-3-3.

9. Shulle, Yu. A., & Rogozyanskmiy, I. S. (2016). The use of AMR to increase the efficiency of energy use at industrial enterprises. Information Technologies and Computer Engineering, 1, 59-63.

10. Verkhovna Rada of Ukraine (2018). Code of commercial accounting of electric energy. No 311§, Section I 1.2. Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/v0311874-18#Text.

11. Dreshpak, O. S., Dreshpak, N. S., & Vypanasenko, S. I. (2022). Technology of Raw Materials Enrichment of Inhomogeneous Carbonate Deposits and Evaluation of its Energy Efficiency: Multi-authored: monograph, (pp. 194-214). Romania: UNIVERSI-TAS Publishing. https://doi.org/10.31713/m1107.

12. Chung, S., Park, Y., & Cheong, T. (2020). A mathematical programming approach for integrated multiple linear regression subset selection and validation. Pattern Recognition, 108, 1-25. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2020.107565.

• < Попередня
• Наступна >