Математическая модель и алгоритм определения удельного потребления электроэнергии

Аннотация

Актуальность: Актуальность работы заключается в определении факторов, влияющих на потребление электроэнергии в текстильной промышленности, особенно на прядильных предприятиях. Определение факторов, влияющих на потребление электроэнергии в отрасли промышленности и промышленных предприятиях, приводит к повышению эффективности потребления электроэнергии и экономии при использовании электроэнергии, а также к рациональному использованию топливно-энергетических ресурсов. Факторы, влияющие на потребление электроэнергии, делятся на несколько групп. Их изучение в группах влияния в каждой отрасли облегчит работу по энергоэффективности. В частности, в данной работе факторы, влияющие на потребление электроэнергии прядильными предприятиями, были разделены на 4 группы, из которых 10 факторов были выбраны в качестве факторов, влияющих на потребление электроэнергии. При этом степень влияния факторов была выбрана методом экспертной оценки и проверена на основе регрессионного анализа, а также разработаны математическая модель и алгоритм сравнительного потребления электроэнергии.

Цель: заключается в разработке математической модели и алгоритма определения уделельного потребления электроэнергии путем определения факторов, влияющих на потребление электроэнергии.

Методы: для определения факторов, влияющих на потребление электроэнергии, использован метод экспертной оценки, для разработки математической модели и алгоритма определения удельного потребления электроэнергии использован корреляционный и регрессионный анализ, для оценки его адекватности – критерий Фишера и методы относительной погрешности.

Результаты: разработаны математическая модель и алгоритм удельного потребления электроэнергии с помощью определения факторов, влияющих на потребление электроэнергии на пряжопрядильных предприятиях. Также при проверке адекватности разработанной математической модели с использованием критерия Фишера и методов относительной ошибки установлено, что значения математической модели менее 244, табличное значение критерия Фишера менее 432, а относительная погрешность модели находится в диапазоне [-0,4÷2,19%], что оправдывает адекватность модели.