Интеллектуальная энергетика

Сборник

Во втором варианте представлена наиболее негативная ситуация, поскольку «выгодные» часы используются минимально и потребитель тратит «дорогую» электроэнергию.

Таблица 2

Тарификация электроэнергии при 90 процентах потребления в дневное время и 10 процентах в ночное

Разница между выбранными системами тарификации составляет 1131,072 рублей, что говорит о том, что выбранный вариант крайне неэффективен для потребителя, поскольку он, упрощённо можно сказать,

оплачивает ещё и «тринадцатый месяц» (959 рублей стоит ежемесячная оплата при одноставочной тарификации).

Таблица 3

Тарификация электроэнергии при 50 процентах потребления в дневное время и 50 процентах в ночное

Аналогично первому и второму вариантам рассматривается третий, который включает равное процентное соотношение между дневными и ночными часами.

Как видно из таблицы, из трёх вариантов данный является наиболее оптимальным, поскольку сочетает в себе более разумное распределение потребления электроэнергии за сутки, а также приводит к экономической выгоде для потребителя.

Таким образом, можно сделать вывод, что АСКУЭ является актуальным системой, которая способствует эффективному расходованию энергоресурсов. Помимо борьбы с коммерческими потерями, она выступает активным элементом при внедрении дифференцированных по зонам суток тарифов электроэнергии.

В упрощённом виде на рассмотренном примере было выявлено, что наиболее оптимальный вариант данной дифференцированной тарификации представляет собой равное распределение потребление электроэнергии между дневными и ночными часами.

Список используемой литературы

1. Об энергосбережении и о повышении энергетической эффективности, и о внесении изменений в отдельные акты Российской Федерации: Федеральный закон № 261-ФЗ: [принят Государственной думой 11 ноября 2009 года: одобрен Советом Федерации 18 ноября 2009 года]: (с изменениями на 26 июля 2019 года). – Доступ из справ. – правовой системы «КонсультантПлюс» (дата обращения: 10.11.2020). – Текст: электронный.

2. Барнаульская горэлектросеть: [сайт]. – Барнаул, 2019 —. – URL:(дата обращения: 07.11.2020). – Текст: электронный.

Информация об авторах

Хомутов С. О. – д.т.н., профессор, Рассохина Е. О. – студент группы 8Э-01, ФГБОУ ВО «Алтайский государственный технический университет им. И. И. Ползунова», РФ, Алтайский край, г. Барнаул.

Методика формирования математических моделей для расчёта удельной мощности для помещений промышленного и общественного назначения

Тюрина Наталья Александровна, [e-mail]

Грибанов Алексей Александрович, [e-mail]

Аннотация:

В статье подробно рассмотрен метод регрессионного моделирования для формирования математической модели расчета для последующего расчета удельной мощности для проектирования освещения в помещениях промышленного и общественного назначений. Также в статье представлен подробный расчет относительной погрешности модели.

Ключевые слова: метод удельной мощности, математическая модель, регрессионное моделирование, освещенность, источники света.

Расчет электрических нагрузок является основополагающим этапом проектирования систем электроснабжения. Электрические нагрузки подразделяются

на силовые и осветительные. На сегодняшний день существуют три наиболее популярных метода расчета осветительных нагрузок: метод удельной мощности, точечный метод, метод коэффициента использования. Метод удельной мощности наиболее часто используется проектировщиками для приближенного расчета мощности осветительного оборудования, отличается простотой использования и сравнительно малым объемом исходных данных, что значительно расширяет круг его использования. Значения удельной мощности были получены в середине двадцатого столетия и, к сожалению, их использование для современных светодиодных и люминесцентных источников некорректно[1]. В ходе эксперимента мною были получены актуальные значения для таких источников.

В рамках исследования было проведено 830 экспериментов путем расчета в среде Dialux evo, рассмотрено 29 расчетных случаев. Расчетный случай – это помещение общественного и промышленного назначения, для которых определялись нормируемая освещенность, высота подвеса источников света, площадь. Помимо этого, для каждого расчетного случая было отобрано 6 источников света. Всего в эксперименте участвовало 49 источников света.

В ходе исследования были получены математические модели, для каждой из которых посчитаны относительная погрешность источника света и относительная погрешность для расчетного случая. Значения относительных погрешностей лежат в допустимом диапазоне, что позволяет в дальнейшем рассчитывать мощность источников света для проектирования освещения в помещениях промышленного и общественного назначений для входных параметров, не участвовавших в эксперименте.

Общий вид математической модели (1):

W=a•S⁴+b•E⁴+c•S³+d•E³+e•S³E+f•S³H_p+g•E³H_p+h•

E³S+i•H_p²+j•S²+k•E²+l•H_p²S+m•H_p²S²+n•H_p²E²+o•S²E²+p•

H_p²E+q•S²H_p+r•S²E+s•E²S+t•E²H_p+u•H_p²•S•E+v•H_p•S²•E+

w•H_p•S•E²+x•H_p+y•S+z•E+•H_p•S+•H_p•E+•S•E+•H_p•S+

(1)

где – значение удельной мощности осветительной нагрузки на единицу площади помещения, Вт/м²;

a, b, c, d, e, f, g, h, i, j,k, l, m, n, o, p, q, r, s, t, u, v, w, x, y, z, ,,,, – коэффициенты регрессионного уравнения, которые необходимо определить.

Для определения значения уровня варьирования применялась следующая формула (2):