Хохлов А.С. и др. Энергоэффективность нефтепереработки

Министерство науки и высшего образования Российской Федерации РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ НЕФТИ И ГАЗА (НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ) имени И. М. ГУБКИНА К а ф е д р а а в т о м а т и з ации технол ог ических процессов

А. С. Хохлов Е. С. Баулин А. Б. Боронин А. Н. Гайнетдинова

ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТЬ НЕФТЕПЕРЕРАБОТКИ: МЕТОДИКИ, ТЕХНОЛОГИИ, МОДЕЛИ Учебное пособие

Москва 2018

УДК 665.6.013.011 Х 86 Реценз енты: О. Ю. Першин – д.т.н., профессор кафедры автоматизации технологических процессов РГУ нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина А. А. Аносов – руководитель отдела систем планирования производства снабжения и сбыта АО «Хоневелл»

Хохлов А. С., Баулин Е. С., Боронин А. Б., Гайнетдинова А. Н. Энергоэффективность нефтепереработки: методики, Х 86 технологии, модели: Учебное пособие. – М.: Издательский центр РГУ нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина, 2018. – 108 с. Рассмотрены методики, направления, технологии и модели, необходимые на предприятиях нефтепереработки и нефтехимии для повышения их энергоэффективности. Учебное пособие предназначено для студентов и аспирантов кафедр АТП, АСУ и ПМиКМ, экономики нефтяной и газовой промышленности, технологии переработки нефти РГУ нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина; а также для кафедры интегрированных киберсистем Московского физико-технического института. Рассмотренные вопросы будут актуальны для широкого круга специалистов, занимающихся проблемами автоматизации управления и оптимального планирования в нефтегазовом комплексе.

Хохлов А. С., Баулин Е. С., Боронин А. Б., Гайнетдинова А. Н., 2018 РГУ нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина, 2018

Содержание ТЕРМИНЫ, ОПРЕДЕЛЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ ..............................

4

Введение ........................................................................................................

5

Глава 1. ЭНЕРГОСБЕРЕГАЮЩИЕ МЕТОДЫ В НЕФТЕПЕРЕРАБОТКЕ ...................................................................................................... 1.1 Энергоэффективность и энергосбережение ..................................... 1.2 Энергоменеджмент в нефтепереработке ..........................................

7 7 17

Глава 2. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ УЧЕТА РАСХОДА ТЭР НА НПЗ В РОССИИ .......................................................................................... 2.1. Современные системы АСКУЭ/АСКУТ учета электроэнергии. 2.2. УНПЭ и классификация норм и методов их определения .......... 2.3. Разработка моделей прогнозирования УНПЭ ................................ 2.4. Выводы и рекомендации по разработке УНПЭ .............................

49 51 54 60 66

Глава 3. УЧЕТ ПЕРЕМЕННЫХ НОРМ ПОТРЕБЛЕНИЯ ТЭР ........ 3.1. Модели планирования с переменными нормами расхода ТЭР . 3.2. Практика внедрения LP-моделей с переменной энергетикой на НПЗ ........................................................................................................... 3.3. Формирование LP-моделей планирования с переменными УНПЭ .............................................................................................................

68 68

Литература....................................................................................................

88

Приложение 1. ПРОИЗВОДСТВЕННАЯ СТРУКТУРА СЛУЖБЫ ГЛАВНОГО ЭНЕРГЕТИКА .....................................................................

91

Приложение 2. СПОСОБ МОДЕЛИРОВАНИЯ УСОВЕРШЕНСТВОВАННОГО АЛГОРИТМА УЧЕТА ПОТРЕБЛЕНИЯ ТЭР УСТАНОВКАМИ В RPMS-МОДЕЛИ ..........................................................

92

Приложение 3. ВОЗОБНОВЛЯЕМЫЕ ИСТОЧНИКИ ЭНЕРГИИ НА НПЗ/НХК................................................................................................

96

73 74

Приложение 4. SMARTGRID-ИНТЕЛЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ЭНЕРГОСЕТЬ......................................................................................................... 104

3

ТЕРМИНЫ, ОПРЕДЕЛЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ АСКУЭ/АСТУЭ – Автоматизированные информационно-измерительные системы коммерческого/технического учета электроэнергии энергии. ВВП – валовой внутренний продукт (англ. GDP). ВИНК – вертикально-интегрированная компания. ВИЭ – возобновляемые источники энергии. ГПН – глубина переработки нефти. LP-модели – оптимизационные модели производства, где в основе линейное программирование и, решения находят методом ПЛП при возникновении в них нелинейностей. ПЛП – метод последовательного линейного программирования МСФО – Международные стандарты финансовой отчётности (IFRS). НПЗ/НХК – нефтеперерабатывающий завод и нефтехимический комбинат. СПГ– сжиженный природный газ. СГЭ – служба главного энергетика на предприятии. ТЭК – топливно-энергетический комплекс. ТЭП – технико-экономические показатели. ТЭР – топливно-энергетические ресурсы (электроэнергия, теплоэнергия, заводское газовое и жидкое топливо). Энергия в моделях планирования НПЗ/НХК входит в название – утилиты. УНПЭ – удельные нормы потребления энергии. ЦЭНЭФ – Центр по эффективному использованию энергии (CENEF). ЭМН – энергоменеджмент (ГОСТ РИСО 50001 аналог ISO 50001). ЭСМ – энергосберегающие мероприятия. 4

Введение Цель работы  ознакомить с методиками, технологиями и моделями, которые целесообразно применять на предприятиях нефтепереработки и нефтехимии для повышения их энергоэффективности. В главе 1 даны основные понятия энергоэффективности / энергосбережения  бенчмаркинг, потенциал энергосбережения и роль последнего для экономики России, а также место РФ среди развитых стран по показателю энергоемкости ВВП. Рассматриваются виды и размер потерь ТЭР на перерабатывающих предприятиях, их причины и пути снижения. Приведены принципы управления энергосбережением в РФ, принятые законодательные акты, стандарты по управлению энергоэффективностью, ключевые параметры развития нефтяной отрасли РФ до 20202030 г. и задачи энергетической стратегии до 2035 г. Исходя из этих положений, формулируются требования к системе энергоменежмента и энергоаудита на предприятиях нефтепереработки. Рассматривается методика и пример энергоаудита для предприятия нефтепереработки и оценка его результатов с целью выработки рекомендаций по приоритетам ЭСМ. В главе 2 анализируются подходы и применяемые модели для нормирования потребления ТЭР производственными установками НПЗ/НХК, т.к. именно норма расхода энергоресурса является основным его показателем, с учетом всех прямых и вспомогательных расходов ТЭР, в том числе потерь. Весьма важным считается внедрение эффективных алгоритмов и научно обоснованных методов формирования удельных норм потребления энергии, с использованием современных систем учета типа АСКУЭ/ АСКУТ, а в перспективе  информационных систем в рамках 5

решений и услуг концепции Smart Grid  что позволит снизить затраты на ТЭР. Выражение «удельные нормы» подчеркивает  что переменные затраты ТЭР зависят от загрузки установки, что и оптимизируется в моделях планирования. Разработка методики прогнозирования УНПЭ позволяет в главе 3 перейти к учету их изменений от нагрузки по основным технологическим процессам в моделях планирования работы предприятий НПЗ/НХК. Большинство этих предприятий оснащено современными системами моделирования, что позволяет совершенствовать их LP-модели производств более корректным расчетом потребления ТЭР на перспективу и, соответственно, выявлять и проводить необходимые ЭСМ. В целях совершенствования LP-моделей производств НПЗ/ НХК рассматриваются два подхода по учету переменных норм потребления ТЭР с использованием оптимизационных систем типа RPMS и дополнительной опции, позволяющие эти подходы реализовать. Описан алгоритм таких подходов, указаны их сильные стороны и возможные осложнения при их внедрении. В приложении 2 детально расписан способ модификации RPMSмодели и подмоделей установок с помощью линейных зависимостей расхода ТЭР от загрузки с последующей актуализацией. В приложении 3 показан прогресс в использовании на НПЗ/ НХК возобновляемых источников энергии (ВИЭ)  традиционных и нетрадиционных, а также переработка отходов производства. Приведены меры, принятые правительством РФ по стимулированию использования ВИЭ, перечень реализованных проектов, их экономическая и экологическая эффективность. В приложении 4 кратко описана современная концепция Smart Grid для интеллектуальных электроэнергетических сетей. 6

Глава 1 ЭНЕРГОСБЕРЕГАЮЩИЕ МЕТОДЫ В НЕФТЕПЕРЕРАБОТКЕ В этой главе вводятся понятия энергоэффективности / энергосбережения, потенциал энергосбережения и роль её в экономике России и развитых стран по показателю энергоемкости ВВП. Рассматриваются виды и размер потерь ТЭР на перерабатывающих предприятиях, причины их возникновения и пути снижения. 1.1. Энергоэффективность и энергосбережение Глобальной задачей XXI века является сбережение энергоресурсов. Объектами энергосбережения и повышения энергетической эффективности являются предприятия, организации, отрасли, комплексы, а также региональная и национальная экономики. Основное внимание мы уделим предприятиям нефтепереработки и нефтехимии. Эффективность использования энергетических ресурсов определяет устойчивый рост экономики страны, ее конкурентоспособность, энергетическую и экологическую безопасность. По данным Международного энергетического агентства (IEA), Россия входит в тройку крупнейших производителей первичных топливно-энергетических ресурсов в мире (ТЭР  10 % мирового производства). Главным показателем эффективности использования энергии выступает энергоемкость ВВП  соотношение потребления энергии и объема произведенных товаров и услуг. Энергоемкость ВВП России в 2,5 раза выше среднемирового уровня и в 2,53,5 раза выше, чем в развитых странах, и поэтому является одной из стратегических задач экономики (рис. 1.1). 7

0,6

0,5

0,49

0,5

0,53

0,4 0,28

0,3

0,26

0,22 0,2

0,12

0,14

0,23

0,21

0,16 0,16 0,16

0,21

0,16 0,1

0,1 0

Рис. 1.1. Энергоемкость ВВП в различных странах и мире (в килограммах нефтяного эквивалента на доллар США)1

Рациональное использование энергии и энергосбережение является важнейшим приоритетом энергетической политики России, поскольку:  энергообеспечение связано с большими финансовыми, материальными и трудовыми затратами;  увеличение объема энергопотребления предприятием приводит к удорожанию производства продукции, а значит снижает её конкурентоспособность;  добыча, производство, транспортировка и потребление ТЭР негативно влияют на окружающую среду. Высокая энергоемкость российской экономики снижает энергетическую безопасность страны и сдерживает экономический По данным Международного энергетического агентства (МЭА), нефтяной эквивалент (обычно обозначаемый аббревитарой TOE (англ. Tonne of oil equivalent) – одна тонна которого равняется 41,868 ГДж или 11,63 МВт·ч. 1

8

рост. От решения этой проблемы зависит место России в ряду развитых в экономическом отношении стран. Россия обладает значительным потенциалом энергосбережения, в частности, по оценкам ЦЕНЭФ, это 968,7 млн. т у.т. (рис. 1.2).

Рис. 1.2. Потенциал энергосбережения в РФ, млн. т у.т.

Для повышения результативности энерго- и ресурсосберегающей деятельности необходимо:  реализовывать энергосберегающие мероприятия (ЭСМ);  внедрять инновации и современные технологии, в том числе по возобновляемым источникам энергии (ВИЭ);  ориентироваться на передовую зарубежную практику. Эффективность использования энергии или повышение энергоэффективности означает такое использование ТЭР, при котором энергопотребление сводится к минимально возможному уровню при производстве продукции без снижения её качества. Энергоэффективность опирается, как правило, на оптимизацию потребления менее энергоемких затрат. Энергосбережение ставит своей целью сокращение чрезмерного (сверх установленных норм) потребления энергии, а также 9

исключение ее потерь, а потому его можно рассматривать как составную часть энергоэффективности [1], повышение которой включает:  совокупность мер по увеличению КПД производственных процессов, в частности, расчет норм потребления ТЭР и планирование потребности ТЭР в будущем;  совершенствование оптимизации бизнес-процессов;  повышение экологичности производства;  эффективность менеджмента;  развитие нематериальных механизмов формирования стоимости внутри компании и её финансовой эффективности (например, рост компетенций сотрудников, подробнее см. МСФО). Исследования показывают, что по указанным направлениям на предприятиях есть существенные резервы энергоэкономии. Энергосбережение  это результат модернизации производства на текущем его уровне, а энергоэффективность повышается при снижении энергоёмкости ВВП, а это значит инновационный рост компании (рис. 1.3) [3]. Экологичность производства, например, повышает энергетическую эффективность за счет снижения выбросов парниковых газов и, в первую очередь, СО2. По оценкам консалтинговой компании McKinsey & Company, рост экономики без существенного увеличения энергопотребления и объема выброса парниковых газов, снизит годовое потребление ТЭР в России до 1020 млн. т у.т. (на 23 %) и сократит объем выбросов парниковых газов до 2425 млн. т СО2 (на 19 %). Среди различных отраслей промышленности наибольшее сокращение выбросов парниковых газов в результате технических мероприятий по модернизации приходится на нефтедобычу и нефтепереработку. 10

Устойчивое развитие

Эффективность

Инновационное развитие

Организационные инновации

Модернизация

Технологические инновации

Энергосбережение

Повышение энергоэффективности

Рис. 1.3. Место энергосбережения и энергоэффективности в устойчивом развитии экономического субъекта

Потери ТЭР в перерабатывающей промышленности Данные баланса энергоресурсов показывают [2], что больше всего потерь на стадиях потребления и транспортировки (рис. 1.4). Потери в перерабатывающей промышленности, по оценкам экспертов McKinsey&Company, могут достигать 40 % и имеют восемь основных видов [4]  табл. 1.1. Как показал совместный опыт специалистов НПЗ/НХК компании ПАО «ЛУКОЙЛ» и инженеров-разработчиков систем планирования компании АО «Хоневелл», потери энергоресурсов (табл. 1.1) можно отчасти снизить за счет, например, эффективного оптимизационного планирования:  перепроизводство (п.1) может иметь много причин и, в частности, неэффективность оптимизационных систем планиро11

вания производства, где рассчитывается, например, потребность в ТЭР на плановый период;

Рис. 1.4. Динамика потерь на стадиях потребления и транспортировки по видам топлива в 20092013 гг. (млн. т у.т.)

 простои (п.2) не форс-мажорного характера связаны с низкой эффективностью текущего и календарного планирования НПЗ/НХК;  завышение требований к технологическим процессам (п.4) и, как следствие, завышение/занижение планов потребления энергии на НПЗ/НХК. Это часто связано с некорректными нормами энергопотребления, требующими исследования и уточнения;  возникновение избыточных запасов (п.5) отражает низкий уровень достоверности маркетинговых прогнозов служб сбыта и, соответственно, снижает эффективность планирование выпуска продукции НПЗ/НХК;  выпуск некондиционных продуктов (п.6), когда производство сбалансировано, может быть связано с низкой эффективностью текущего и календарного планирования работы НПЗ/НХК. 12

Таблица 1.1 Виды потерь ТЭР с примерами из предприятия типа НПЗ/НХК Вид потерь Определение Пример 1. Перепроизвод- Генерирование излиш- Выпускается лишний пар ство ков ТЭР, что не используются в производстве продукции. 2. Простои Потребление ТЭР в пе- В режиме пуска/запуска риод остановов техноло- насосы потребляют электрогических процессов энергию 3. Неэффективная Потери ТЭР при нераИзношенная тепловая изотранспортировка циональной организации ляция теплотрубопроводов её транспортировки приводит к утечкам тепловой энергии 4. Завышенные Заведомо более высокое Установки изомеризации требования к тех- энергопотребление по работают с перегрузом с ценологическим про- сравнению с необходи- лью повышения температуцессам мым уровнем. ры и получения определенного качества изомеризации бензиновых фракций 5. Избыточные Избыточное потребление При хранении и последуюзапасы или потери ТЭР вслед- щем отпуске битума необствие хранения продук- ходим подогрев ции на предприятии 6. Брак и передел- Неэффективная интегра- Часть нефтепродуктов поки ция между различными падает в канализацию, затем звеньями производотлавливается нефтеловушственного процесса, ками. Обнаруженный нефприводящая к ухудше- тешлам (смесь н/п, воды, нию качества продукции. механических примесей: Широкий диапазон из- глины, окислов металлов, менения качества ком- песка) подлежит переработпонент и малый гаранти- ке. Установки потребляют рованный запас на каче- тепло- и электроэнергию ство продукта 7. Неэффективные Нерациональное расхо- Допускается избыточное сотехнологические дование ТЭР в техноло- держание кислорода в газопроцессы гических процессах вом тракте парового котла 8. Недостаточно Неумение использовать Сотрудники не участвуют в используется персонал для выявления разработке проектов повыумения персонала и предотвращения пошения энергоэффективности терь ТЭР 13

При этом наиболее эффективным режимом работы промышленных установок является максимальная загрузка мощностей, то есть меньшее количество потерь ТЭР, в том числе холостого хода. Российская система управлением энергосбережением в настоящее время основывается на следующих принципах [5]:  мониторинг энергоэффективности субъектов РФ и муниципальных образований;  планирование выпуска/потребления энергии как основной инструмент управления энергосбережением. Системы планирования работы НПЗ/НХК должны включать элементы, детально моделирующие технологическое энергопотребление;  самостоятельность субъектов РФ и муниципальных образований при разработке планов энергетического развития и программ энергосбережения с учетом установленных заданий;  государственный контроль исполнения планов энергетического развития субъектов РФ и программ повышения энергетической эффективности муниципальных образований;  приоритет экономических, финансовых и иных мер стимулирования энергосбережения над административными мерами и др. Политика РФ в области энергоэффективности и стандарты Государственная политика РФ в области энергоэффективности и энергосбережения отражена в ряде законодательных актов:  Федеральный закон № 261 «Об энергосбережении и о повышении энергетической эффективности и о внесении изменений в отдельные законодательные акты РФ». http://www.energopasport.com/zakon-ob-energosberezhenii-fz-261/ 14

 Государственная программа РФ «Энергоэффективность и развитие энергетики». https://minenergo.gov.ru/node/1921  «Энергетическая стратегия России на период до 2020 / 2035 / 2055 гг.». Целью государственной программы «Энергоэффективность и развитие энергетики» является:  надежное обеспечение страны ТЭР;  повышение эффективности использования ТЭР;  снижение антропогенного воздействия ТЭК на окружающую среду и, в частности, снижение энергоемкости ВВП РФ на 13,5% к 2020 г. (по отношению к уровню 2007 г.);  увеличение глубины переработки нефти(ГПН) до 82,7 % к 2020 г. Программные документы развития нефтегазовой и нефтегазохимической промышленности России отражены в табл. 1.2. Таблица 1.2 Ключевые параметры развития нефтяной отрасли РФ в документах Содержание документа  ключевые параметры Поддержание на текущих значениях:  объема добычи нефти  на уровне 500550 млн.т/год до 2020 г.;  нефтепереработки  на уровне 230240 млн.т/год и ГПН к 2020 г. до 82,7%;  развития магистральных нефтепроводов. Генеральная схема  Прирост добычи газа до 870980 млрд. куб. м за развития нефтяной от- счет разработки новых месторождений к 2030 г. расли РФ на период  Рост газификации регионов до 80%. до 2030 г.  Геодиверсификация экспорта газа РФ за счет СПГ-проектов и новых транспортных коридоров. План развития газо- и  Увеличение объемов переработки нефтехимиченефтехимии РФ на ского сырья и удовлетворение спроса за счет разпериод до 2030 г. вития мощностей по производству мономеров.  Реализация шести кластеров в нефтехимической отрасли. Название документа Генеральная схема развития нефтяной отрасли РФ на период до 2020 г.

15

ISO 50001:2011/ EN 16001:2009  основной стандарт в международной практике по управлению энергоэффективностью для организаций, то есть по энергоменеджменту (далее, ЭМН). ГОСТ РИСО 50001-2012 – стандарт-аналог в РФ, принят в 2012г.: http://docs.cntd.ru/document/gost-r-iso-50001-2012; http:// www.up-pro.ru/encyclopedia/deming-cycle.html. Данный стандарт системы энергеменеджмента основывается на цикле Деминга PDCA(«Plan-Do-Check-Act»  планированиедействие-проверка-корректировка, т.е. циклически повторяющиеся решения по управлению качеством (рис. 1.5). Постоянное улучшение

Анализ со стороны руководства

Энергетическая политика Энергетическое планирование Внедрение и функционирование Мониторинг, измерение и анализ

Внутренний аудит системы энергетического менеджмента

Проверка Несоответствия, коррекция, корректирующие и предупреждающие действия

Рис. 1.5. Модель системы энергетического менеджмента

Стандарт ГОСТ РИСО 50001-2012 «Система энергетического менеджмента» включает: 1) более результативную энергетическую политику; 2) корректировку целей и задач в соответствии с этой политикой; 16

3) данные для более рационального использования ТЭР; 4) измерение результатов; 5) оценку эффективности энергетической политики; 6) постоянное улучшение ЭМН. Сертификация по данному стандарту не является обязательной. Рядом организаций стандарт внедряется ради предоставляемых преимуществ, другие проходят сертификацию с целью продемонстрировать систему энергетического менеджмента (ЭМН). В 2014 г. произошли изменения системы управления энергосбережением и повышение энергоэффективности на трех уровнях:  Федеральный: внедрен механизм включения показателей энергоэффективности в отраслевые государственные программы.  Региональный: представлены региональные стандарты в области энергоэффективности;  Компании и ее подразделения. Министерство энергетики РФ предложило устанавливать показатели энергоэффективности для топ-менеджмента, всех подразделений компаний, а также определять данные показатели сравнением с зарубежными аналогами. Все это привело к внедрению стандартов управления энергоэффективностью в компаниях, т.е. и энергоменеджменту. 1.2. Энергоменеджмент в нефтепереработке Управление энергетическим хозяйством предприятия основывается на положениях и теории энергетического менеджмента (ЭМН) [6]. ЭМН  это набор взаимосвязанных или взаимодействующих элементов для разработки и внедрения энергетической политики, 17

энергетических целей, а также процессов и процедур для достижения этих целей. Значительная часть энергии, производимой в России (около 45 %), потребляется ТЭК. Кроме того, ТЭК обеспечивает более 45 % поступлений в доходную часть консолидируемого бюджета РФ, а доля отраслей ТЭК в объеме ВВП составляет почти 30 % [6]. Поэтому повышение энергоэффективности особенно важно для топливно-энергетического комплекса РФ и, в частности, нефтепереработки/нефтехимии. Нефтеперерабатывающая отрасль характеризуется энергоемкими процессами. По данным ОАО «ВНИПИнефть», Россия тратит значительно больше ТЭР на производство 1 тыс. т нефтепродуктов [7]. Доля затрат на ТЭР в себестоимости нефтепереработки составляет 54,7 % [8]. Нефтеперерабатывающий завод (НПЗ), состоит из совокупности процессов нефтетехнологии и вспомогательных/обслуживающих служб, которые и должны обеспечить эффективность производства нефтепродуктов. Характерной особенностью НПЗ является возможность получить различную продукции из одного исходного нефтяного сырья (нефть, газовый конденсат). По ассортименту выпускаемой продукции предприятия нефтепереработки принято классифицировать на следующие группы (профили): 1) НПЗ топливного профиля: виды моторного и котельного топлива; 2) НПЗ топливно-масляного профиля: кроме топлив и углеродных материалов, еще и смазочные материалы; 3) НПЗ/НХК топливно-нефтехимического профиля; 4) НПЗ/НХК топливно-масляно-нефтехимического профиля, а также полимеры, реагенты и т.д. 18

Комплексная переработка нефти экономически эффективнее, чем специализация в переработке. С изменением схемы переработки нефти изменяется объем эксплуатационных затрат и себестоимость нефтепродуктов. В 2008 г. правительством РФ был принят технический регламент [9], направленный на внедрение европейских экологических стандартов при производстве моторных топлив. Наиболее актуальной задачей стало увеличение ГПН и улучшение качества моторных топлив до стандарта Евро-5, что потребовало дополнительных энергозатрат, и как следствие, повышения энергоемкости производства. В 2010 году была принята «Генеральная схема развития нефтяной отрасли РФ на период до 2020 года», согласно которой одной из основных задач государства являются экономические стимулы для модернизации НПЗ/НХК в целях масшабного увеличения ГПН. В данном документе предложен целевой сценарий развития нефтеперерабатывающей промышленности России, который учитывает:  необходимость технологической модернизации отечественных НПЗ/НХК;  повышение качества конечной продукции, в том числе ужесточение экологических требований к моторному топливу;  обеспечение внутреннего спроса на основные нефтепродукты в перспективе до 2020 г./2030 г.;  прогноз ситуации на внешнем рынке нефтепродуктов и нарастающей в нем конкуренции;  экономическую эффективность проектов модернизации НПЗ/НХК. К ключевым показателям состояния нефтеперерабатывающей отрасли относятся: 1  ГПН, 2  уровень выхода светлых нефте19

продуктов, 3  коэффициент загрузки производственных мощностей при первичной переработке нефти. В Минэнерго к 2020 г. планируется увеличить ГПН на российских НПЗ до 82.7 % к 2020 г., а к 2035 г.  до 8990% (в 2017 г.– 79 %), т.е. достичь среднего европейского уровня (рис. 1.6). Рис. 1.6. ГПН к 2035 г., 89,6 % [10] и доля топлив стандарта не ниже Евро-5 до 98 % в общем объеме производства [11]

Таблица 1.3 Проблемы и задачи развития нефтяного комплекса РФ Проблемы 1. Нерациональность недропользования (низкий КИН) и отсутствие эффективных технологий добычи и эффективной утилизации углеводородного сырья. 2. Слабые инвестиционные возможности ВИНК  высокая налоговой нагрузка. 3. Высокий уровень монополизации российских внутренних рынков нефтепродуктов. 4. Высокая степень износа основных фондов в нефтепереработке

Задачи 1.Расширенное воспроизводство запасов. 2. Совершенствование технологий извлечения. 3. Интенсивное развитие инфраструктуры транспортировки углеводородов. 4. Увеличение ГПН и рост качества нефтепродуктов. 5. Стимулирование развития независимых игроков в производстве, хранении, розничной и оптовой реализации н/п. 6. Энерго- и ресурсосбережение, снижение потерь на всех стадиях технологического процесса.

Энергоэффективность и энергосбережение взаимосвязаны и являются важнейшими составляющими ЭМН, основная цель которого – повышение уровня энергоэффективности. 20

Существует три варианта энергообеспечения НПЗ: 1) энергия поступает из внешних (источников); 2) используется собственная энергия; 3) комбинирование  энергия от собственных и внешних источников. НПЗ потребляют несколько видов ТЭР, и бóльшая их часть приходится на: электроэнергию, тепловую энергию, природный газ, топливный газ (нефтепереработки), жидкое топливо (как собственного производства, так и из внешних источников). Главным потребителем ТЭР являются установки первичной переработки нефти на НПЗ, требующие энергосберегающих мероприятий (ЭСМ) и повышения энергоэффективности. Среди методов повышения эффективности ТЭР на предприятиях нефтепереработки можно выделить:  внедрение автоматизированных систем контроля за процессами (например, автоматизированная система технического учёта потребления котельно-печного топлива, систем автоматизированного сведения энергобалансов, системы типа АСКУЭ/АСТУЭ) и совершенствование планирования;  повышение эффективности утилизации сбросной теплоты (например, установка котлов-утилизаторов на печи);  увеличение КПД печей;  совершенствование тепловых насосов (например, замена поршневых насосов на центробежные с электроприводом);  снижение технологических потерь (например, замена и ремонт изоляции трубопроводов);  применение низкопонтенциальной сбросной теплоты для теплоснабжения;  электросбережение в системах освещения (например, автоматизация системы освещения, применение эффективных источников света) и др. 21

Большой проблемой для НПЗ является засорение и закупоривание теплообменников. Снижение уровня рекуперации (утилизации) тепла приводит к увеличению объемов потребления ТЭР. Кроме того, засорение и закупоривание теплообменников является причиной непредвиденных остановок производства и финансовых потерь. Применение средств прогнозирования (специализированных систем управления и ремонта оборудования типа ТОРО/ЕАМ) позволят сэкономить около 2 % общего объема ТЭР и повысить качество технического обслуживания. Согласно Федеральному закону № 261, повышение энергоэффективности предполагает обязательное энергетическое обследование (энергоаудит), основные цели которого: 1) получение объективных данных об объеме используемых ТЭР; 2) определение показателей энергетической эффективности; 3) определение потенциала энергосбережения и повышения энергетической эффективности; 4) разработка ЭСМ, повышающих энергетическую эффективность, их стоимостная оценка. По результатам энергетического обследования/энергоаудита составляется энергетический паспорт, содержащий: 1) оснащенность приборами учета используемых ТЭР; 2) объем используемых ТЭР и его колебания; 3) показатели энергетической эффективности; 4) потери переданных ТЭР (для организаций, передающих ТЭР); 5) потенциал энергосбережения, в том числе оценка возможной экономии ТЭР в натуральном выражении; 6) перечень проводимых ЭСМ и их стоимостная оценка. 22

Результаты энергетического обследования/энергоаудита позволяют предприятиям выбрать основные направления деятельности в области энергосбережения и повышения энергоэффективности и реализовать комплекс ЭСМ. Управление энергетическим хозяйством предприятия, как выбор и реализация комплекса ЭСМ, и составляет суть ЭНЕРГОМЕНЕЖМЕНТА и согласно стандарту ГОСТ РИСО 50001-2012 (Plan-Do-Check-Act) определяет последовательность действий при каждом энергосберегающем проекте (см. рис. 1.5).  Планирование (Plan)  это энергетический анализ и определение базовых критериев, показателей энергетической результативности, постановка целей и задач, а также разработка ЭСМ.  Осуществление (Do) подразумевает реализацию (внедрение) планов ЭСМ.  Проверка (Check)  это мониторинг и измерение процессов и ключевых характеристик операций, определяющих энергетическую эффективность и сообщение о результатах.  Комплекс мер (Act) по улучшению в области энергетики и ЭМН. В результате внедрения ЭМН предприятие может получить организационный, финансовый и репутационный эффекты (рис. 1.7). Внедрение ЭМН на предприятии [12] предполагает следующие этапы:  принятие политики в области энергетики;  план производства и потребление ТЭР;  внедрение и эксплуатация энергетических установок;  контроль и измерения в энергопользовании, включая персонал;  корректирующие и предупреждающие действия по выявленным и прогнозируемым несоответствиям в потреблении ТЭР; 23

 внутренний энергоаудит использования и расходования ТЭР;  анализ ЭМН и его совершенствование. Организационный эффект Эффективное управление; Улучшение производственного цикла; Повышение общей управляемости компании и оптимизация всех бизнес-процессов

Повышение управляемости компании

Финансовый эффект Улучшение финансовых показателей компании за счет прямой экономии всех видов ТЭР; Сокращение издержек, выявление и устранение непроизводственных расходов; Повышение финансовых прозрачности компании; Гарантия инвестирования в энергосберегающие мероприятия

Обеспечение инвестиционной привлекательности и рост стоимости компании

Репутационный эффект Имиджевая привлекательность компании, реализующая политику энергоэффективности производства, в глазах бизнес-партнеров, населения и органов власти; Репутация компании как успешной в повышении своей энергоэффективности

Поддержание имиджа и репутации компании

Обеспечение стабильной конкурентоспособности на отечественных и зарубежных рынках

Рис. 1.7. Результаты внедрения системы энергоменеджмента

Одним из основных элементов энергоменеджмента предприятия является энергетическая политика (рис. 1.5). Энергетическая политика представляет собой комплекс мер, направленных на создание необходимых условий организационного, материального, финансового, правового и иного характера для рацио-нального использования и экономного расходования ТЭР [13]. Энергетическая политика определяет энергоэффективность как часть общей философии компании и устанавливает алгоритм действий по достижению поставленных в ней целей и задач. В сфере промышленности передовые страны имеют широкий набор инструментов управления энергосберегающей деятельностью и повышения энергоэффективности. С целью поиска и обоснования ЭСМ могут использоваться методы операционных улучшений. 24

1.2.1. Бенчмаркинг Широкое распространение в качестве инструмента политики повышения эффективности промышленности получил бенчмаркинг (англ. benchmarking  систематическое сравнение подходов и характеристик)  процесс определения, понимания и адаптации имеющихся примеров эффективного функционирования компании для улучшения своей работы [14]. Он включает два равнозначных процесса  оценивание и сопоставление. Более конструктивно применение бенчмаркинга для анализа и поиска лучшей практики. Государство, как правило, готово поддерживать программы внедрения бенчмаркинга в сфере энергосбережения. Бенчмаркинг в энергоменеджменте  это сбор, анализ и соотношение между данными, характеризующими энергетическую результативность сопоставимых видов деятельности. Цель состоит в сравнении этой результативности между одинаковыми или различными элементами (образованиями) и оценкой их [6]. ГОСТ РИСО 50001-2012 подчеркивает, что бенчмаркинг  это один из инструментов поддержания и непрерывного улучшения энергодеятельности в рамках ЭМН в виде энергопланирования. Выделены следующие цели бенчмаркинга энергоэффективности[15]:  повышение степени информированности об уровне энергоэффективности объектов в одном классе для стимулирования (внедрения) ЭСМ;  определение целей по повышению уровня энергоэффективности;  уровень и наблюдение за динамикой его энергоэффективности объектов в классе и связанные с этим практические меры. 25

Применение бенчмаркинга предполагает системное изучение всех факторов и причин, которые определяют позиции лидера. Необходимость того или иного вида бенчмаркинга будет определяться слабыми местами в деятельности предприятия, а также направлениями деятельности, которые требуют модернизации. В связи с тем, что государственная статистическая отчетность не содержит необходимых для бенчмаркинга показателей при управлении энергосбережением, используют специальную форму оперативного учета деятельности НПЗ по повышению энергоэффективности и энергосбережения в виде табл. 1.4. 1.2.2. Методика самооценки системы энергоменеджмента Выявление целей и задач в области энергетики и оценка результативность ЭМН на предприятии определяется внутренними энергоаудитами, проводимыми через запланированные временные интервалы. Оценка уровня достигнутого развития ЭМН определяется энергоаудитом с матрицей ЭМН и процедурами ее обработки. Используемые в различных зарубежных странах матрицы ЭМН имеют ряд общих черт, например, пять уровней развития  от нулевого до четвертого. Классическая матрица ЭМН включает:  6 составляющих  энергетическая политика, организация, мотивация, информационная система, маркетинг и инвестирование;  5 уровней развития  от 0 до 4 по каждой из 6 составляющих. Чем выше уровень, тем совершеннее подходы и при решении данных вопросов. 26

27 %

%

Используемая мощность (RU)

Общая стоимость выпущенной продукции (услуг)

Сумма стандартного потребления энергии по каждой технологической установке

Потребление фактической энергии

×100 %

RU 

27

Имеющиеся на НПЗ производственные мощности

Фактическое использование доступных мощностей 

100 %

Процент использования НПЗ доступных производственных мощностей

ЕП 

Отношение фактического объема потребленных ТЭР на НПЗ к сумме стандартного потребления

Эпр 

Расход тепловой энергии на 1 руб произведенной продукции Расход топлива (природного газа) на 1 руб произведенной продукции Величина полного потребления ТЭР на выпущенную продукцию (выполнение работы)

руб/руб руб/руб %

Энергозатраты на доставку Энергозатраты Энергозатраты Энергозатраты + + + исходных ресурсов на техпроцесс на экологию на персонал

Расход электрической энергии на 1 руб произведенной продукции

руб/руб

Единица Характеристика показателя измерения и/или формула расчёта руб/руб Расход ТЭР на 1 руб произведенной продукции

Индекс энергоемкости (EII)

Энергоемкость продукции Электроемкость продукции Теплоэнергоемкость Топливоемкость Технологическая энергоемкость продукции

Показатель

Форма оперативного учета деятельности НПЗ в рамках ответственности ЭМН

Таблица 1.4

28

ой в году t при применении лучших мировых технологий; eiPRRit  удельный расход энергии по технологии переработки нефти i-ой в году t для предприятия; PRit – объем переработки нефти по технологии i-ой нефти в году t.

eiPRWBit  удельный расход энергии по технологии переработки нефти i-

28

9 Доля потенциала кг у. т/тыс. Вычитание из 100% значения индекса энергетической эффективности дает энергосбережения (Пэ) т. км оценку потенциала энергосбережения Пэ = 100% – INEFPRt 10 Удельный расход кг у. т/тыс. Отношение общего объема энергии израсходованной на переработку нефти энергии на переработку т. км к объему первичной переработки нефти eiPPRt = EPRt / PPRt нефти на единицу перEPRt – расход энергии на переработку нефти и газового конденсата в году t; вичной переработки PPRt – объем первичной переработки нефти в году t; 11 Удельный расход кг у. т/тыс. Отношение расхода энергии на транспортировку нефти по трубопроводам энергии на транспорт т. км к протяженности трубопроводов нефти по трубе УД нефти = Расход ТЭР на транспорт нефти / Протяженность трубы

Показатель

Единица Характеристика показателя измерения и/или формула расчёта 8 Индекс энергетиче% Отношение расхода энергии, полученного как сумма произведений объёской эффективности для мов выпуска продукции или услуг на удельные расходы энергии для лучпереработки нефти ших мировых технологий, к расходу энергии, полученному как сумма произведений объёмов выпуска продукции или услуг на фактические удельные расходы энергии для данной страны INEFPR t  ( i eiPRWBit  PRit ) / ( i eiPRRit  PRit ) ×100 %

Продолжение табл. 1.4

29

%

Отношение реализованных мероприятий к запланированному количеству

кг Отношение расхода энергии на транспортировку нефтепродуктов по труу. т/тыс. бопроводам к протяженности трубопроводов т. км УД н/п = Расход ТЭР на транспорт н/п / Протяженность трубы ед. Число единиц технологических установок, введённых по программе модернизации

29

Пояснения к таблице:  П1  Технологическая энергоёмкость продукции- расчет см.в ГОСТ Р 51750-2001 «см. Общие положения» [18].  П.6  ЕII/П7-RU- расчет по методике компании Solomon Associates [16,17].  П.8  П.11 расчет  см. в программе «Энергосбережение и повышение энергетической эффективности на период до 2020 года» [19].

12 Удельный расход энергии на транспорт н/п по трубе 13 Ввод технологических установок программа модернизации 14 Уровень план-факт реализации ЭСМ

Рассмотрим методику самооценки системы ЭМН[20] для предприятий нефтепереработки, которая включает:  заполнение разработанной матрицы;  построение организационного профиля;  расчет интегрального показателя оценки состояния ЭМН, позволяющего отнести предприятие к определенному уровню развития. В рамках методики проводится внутренний энергоаудит системы ЭМН (управления энергосберегающей деятельностью), которая оценивается по 9 параметрам: 1) 2) 3) 4) 5)

энергетическая политика; планирование развития; организационная структура; обучение персонала; мотивационное обеспечение;

6) маркетинговое обеспечение; 7) технологические проверки; 8) информационные системы; 9) методы оценки ЭСМ и обеспечение.

Уровень развития каждого из параметров оценивается по шкале из 5 баллов (от 0 до 4). Основным инструментом самооценки является матрица ЭМН (табл. 1.5), где каждой составляющей ранга присваивается оценка от 1до 9. В качестве экспертов может выступать, например, персонал службы главного энергетика (СГЭ) и её подразделений (см. приложение 1). Ранг составляющей матрицы ЭМН имеет прямую зависимость с её значимостью в управлении энергетическим хозяйством. Если эксперт считает, что две составляющие равнозначны, то им присваивается два одинаковых ранга (связанные ранги). Номер (цифра) ранга представляет собой среднеарифметическую данного и последующего рангов.

30

31

Уровень-0

Уровень-1

Уровень-2 Энергетическая политика принята. Нет интереса Руководителей НПЗ

Уровень-3

Повышение ЭЭФ – часть программы развития НПЗ

Уровень-4

Ситуативный Обучение ЭМН главподход к обучению ных пользователей из числа персонала НПЗ

Нет обучения Курсы повыше4.О Обучение ния квалификации по ЭСБ, сотрудников и включая ЭМН

31

Сотрудник с други- Имеется должность отми работами совветственного для реамещает ЭМН обя- лизации функций ЭМН занности

Отсутствует Функции ЭМН  3.О Орган система ЭМН нет сотрудника. структура Нет персональной ответственности

Специальные тренинги для сотрудников НПЗ как развитие ЭСБ для конкретного процесса, установки и т.д. производства НПЗ

ЭМН интегрирована в структуру управления НПЗ и есть разделение отвечающих за ЭНП

Не cоставля- Публикуется Новый план действий План развития ЭМН 2.П План развития  План ют план, но не осно- экспресс-анализ со- ЭМН публикуется каж- публикуется каждые действий ван на анализе дые 5 лет 35 лет в бизнес-плане стояния ЭМН текущей ситуации на НПЗ

Отсутствует Нет в письменном Энергетическая по1.П ЭЭФ определенная виде рекоменда- литика не принята политика политика ций и набора ме- официально роприятий

Ранг

Матрица оценки уровня ЭМН для НПЗ

Таблица 1.5

32

Не проводит- Только в рамках 7.Т Проверка ся общей проверки НПЗ

Действует официально принятая информацион. программа по ЭЭФ практики. Реализуется программа пропаганды ЭЭФ среди сотрудников

Есть система мотиваций персонала в области обеспечения повышения ЭЭФ  вводят премии персоналу. Факторы по мотивации не для всех уровней управления НПЗ

Уровень-3

Реализация практики ключевых показателей эффективности (KПЭ)  система достижения результатов по ЭЭФ практике внутри НПЗ и во вне.

Действует полномасштабная система мотивации сотрудников НПЗ в области обеспечения повышения ЭЭФ

Уровень-4

32

Проверки проводят- Проверка выполняются Проверки проводится: ся, но редко регулярно каждый год квартал/полгода, и затем модернизация процессов, и затем коррекция стратегии куда развивать НПЗ

Пропаганда ЭСБ Периодические по через неформаль- ЭСБ темы совещаные контакты ний руководителей,  дается оценка ЭСБ мероприятий, а также действий персонала

На НПЗ имеется связь с потребителями энергии через комитет по ЭМН. Системы оценки ЭЭФ мероприятий нет и стимулы  наказание

Уровень-2

Пропаганды 6.О Маркетинг ЭСБ нет

Уровень-1 У менеджеров имеются контакты с персоналом, управляющим. ЭНП установками. Мотивация по ЭЭФ  эпизодическая

Уровень-0

У менедже5.О Мотивац. ров нет контактов с сотрудником ЭНП оборудов. Нет мотиваций действий по ЭЭФ практике

5Ранг

Продолжение табл. 1.5

33

Инвестиции в мероприятия только ЭСБ малозатратные

Инвестиции в 9.Ф Инвести- ЭСБ и повыции шение ЭЭФ отсутствуют

Инвестиции мероприятия ЭСБ по критерию малого срока окупаемости (12 года)

Отчеты об ЭНП по данным от счетчиков коммерческих. Показатели энергии могут использоваться в разработке бюджета Инвестиции мероприятия со средним сроком окупаемости (34 года). Имеется инвестиционная программа ЭЭФ

ИТ-система проводит мониторинг ЭНП всех подразделений, но информация об экономии не доводится до потребителей энергии

Инвест. мероприятий с длительным сроком окупаемости, и имеют экологический эффект. Инвестирование в модернизацию НПЗ с учётом критериев ЭЭФ и развития ВИЭ (возобновляемых источников энергии)

ИТ-система выявляет цели ЭНП, мониторинг потребления энергии, обнаружение сбоев, расчет экономии

33

П  Политика; О  Организация; Т технология; М  Мониторинг системы; Ф  финансовое обеспечение. ЭНП – энергопотребление; ЭСБ – энергосбережение; ЭЭФ – энергоэффективность.

Отчеты об ЭНП основаны на платежных документах

ИТ-система и 8.М ИТ-систем система учета ЭНП на НПЗ отсутствуют

Ранжирование, в отличие от самооценки, происходит не ежегодно, а с периодичностью, определяемой изменениями в уровне ЭМН как по предприятию в целом, так и по отдельным составляющим. После выставления рангов экспертами определяется уровень развития каждой составляющей ЭМН. Проверка согласованности оценок экспертов Затем производится проверка согласованности совокупности ранжирований, указанных всеми экспертами, посредством расчета коэффициента конкордации Кенделла (W):

W

2

12 i Di 2

3

m (n  n)

,

где Di  сумма квадратов отклонений всех оценок рангов i-го элемента экспертизы от среднего значения; m  число экспертов, между которыми оценивается согласованность; n  количество объектов последовательности рангов. В случае связанных рангов коэффициент конкордации (W) вычисляется по формуле:

W

2

12 i Di 2

3

m ( n  n )  mB

и B  kz 1 ( Bk3  Bk ),

где Вk  число связных рангов, k = 1,2, …., z. Коэффициент принимает значения 0 < W < 1, чем ближе значение коэффициента к единице, тем более высокой является согласованность мнений экспертов. Правомочность коэффициента конкордации Кенделла определяется по критерию согласия Пирсона: 2  W  m(n  1). . Расчётное значение критерия  2 сравнивают с критическим

34

2 = (а; f), где f = n1  степени свободы; уровень значимости кр 2 примем a = 0,05. Критическое значение кр  это табличное зна-

чение, которое можно посмотреть, например в [21]. При выпол2 нении неравенства  2 > кр гипотеза об отсутствии связи отвер-

гается (рис. 1.8). Начало

Выставление рангов экспертам

Экспертная оценка по опросному листу каждым элементом Проверка согласованности оценок экспертам

Нет

Результаты согласованы

Да

Расчет среднего значения рангов Расчет средневзвешанных арифметических значений оценок

Конец

Рис. 1.8. Процедура обработки результатов экспертного опроса

При низких значениях согласованности экспертов (W < 0,5) оценка уровня достигнутого развития ЭМН на основе матрицы проводится повторно. 35

Для анализа вариативности полученных экспертных оценок предлагается рассчитывать среднеквадратическое, среднее линейное отклонение, дисперсию и коэффициенты вариации и линейного отклонения. Построение организационного профиля На следующем этапе строится организационный профиль  кривая (прямая) из средневзвешенных значений экспертных оценок (ранги при построении профиля не учитываются). На ось ординат, отражающую уровень развития составляющих ЭМН, наносятся значения от 0 до 4, на ось абсцисс  составляющие ЭМН. Построенный профиль позволяет определить направления, которые помогут повысить уровень управления энергетическим хозяйством и выявить проблемные стороны ЭМН. Интегральный показатель ЭМН и классы состояний После построения профиля рассчитывается интегральный показатель состояния ЭМН EMt в году t в виде суммы произведений средневзвешенных значений оценок ̅Xаi по i-той составляющей на ранги, присвоенные последней по формуле: 𝐸𝑀𝑡 = ∑ 𝑅𝑖 𝑋𝑎𝑖 ,

где Ri – ранг i-той составляющей и i = 1, 2,…9. Диапазон значений данного интегрального показателя варьирует от 0 до 180. Максимальное значение возможно, если все составляющие ЭМН находятся на четвертом уровне развития, т.е.:

EM tmax = 1·4 + 2·4 +….. + 9·4 = 180. Расчёт интегрального показателя состояния ЭМН позволяет отнести предприятие к определенному уровню развития ЭМН. 36

Для формирования вербально-числовой шкалы развития ЭМН были определены её деления и рассчитаны их численные значения. Для определения количества классов (n) была использована формула Стерджесса: N = 1 +3,322·lgN, где N  число изучаемых совокупностей. Согласно реестру НПЗ Минэнерго на конец 2014 г., введенными в эксплуатацию считались 37 предприятий. Таким образом, для расчёта было принято N = 37. Подставив в формулу Стерджесса данное значение, получаем количество групп n = 6. Для определения ширины интервала h была использована формула: H = (XmaxXmin)/n, где Хмах – максимальное значение признака в совокупности, равное в нашем случае EM tmax = 180, и, соответственно, Xmin равное EM tmin = 0 (Ri = 0, для всех i в формуле для EMt).

Рассчитанная величина интервала h = 30. Полученные классы состояния энергоменеджмента для российских НПЗ представлены в табл. 1.6. Таблица 1.6 Классы состояния ЭМН для российских НПЗ Интер- Состояние Характеристики валы ЭМН состояния 151-180 Отличное Уровень организации ЭМН высокий. Нужна энергосберегающая деятельность и повышение энергоэффективности

37

Рекомендации Отслеживать актуальную информацию. Стараться внедрять передовой опыт в сфере ЭМН, а требования стандарта ГОСТ РИСО 50001-2012  в практику

Продолжение табл. 1.6 Интер- Состояние валы ЭМН

Характеристики состояния

Рекомендации

121-150

Очень Уровень организации хорошее ЭМН достаточно высокий

91-120

Хорошее Потенциал энергосбере- Совершенствовать струкжения используется не в туру ЭМН. Уделить вниполной мере мание мотивации и маркетингу, обеспечению ЭМН для улучшения энергосбережения и повышения энергоэффективности

61-90

Удовле- Процессы ЭМН носят нетвори- последовательный характельное тер. Уделяется внимание только аспектам инж.техническ. энергосбережения и повышения энергоэффективности

Внедрить в практику все аспекты мониторинга ЭМН. Потенциал ЭМН используется недостаточно

31-60

Плохое

Возможности ЭМН используются слабо. Составляющие ЭМН на предприятии представлены частично

Необходимо выявить основные препятствия развитию ЭМН и устранить их. Требуются существенные усилия по интеграции ЭМН в организационную структуру

0-30

Очень плохое

ЭМН отсутствует или находится на стадии формирования. Предприятие несет потери от неэффективного использования энергии

Необходимо планомерно формировать систему управления энергопотреблением во всех ее аспектах: техническом оснащении, обучении персонала, создании организационной структуры

38

Предприятию необходимо обратить внимание на «узкие места» ЭМН и стремиться к балансу организационного профиля

Далее по результатам процедуры самооценки составляется комплекс рекомендаций-ЭСМ, направленных на улучшение. Этапы проведения ежегодной самооценки состояния ЭМН на нефтеперерабатывающем предприятии представлены на рис. 1.9. 1)Обработка результатов 2)Обработка результатов. Оценка согласования экспертных мнений Этап 0: Присвоение экспертами рангов каждой составляющей энергоменеджмента (разовая процедура)

Этап 1: Проведение экспертного опроса

Этап 3: Выводы и рекомендации Этап 2: Оценка текущего состояния энергоменеджмента

5) Расчет интегрального показателя, характеризующего состояние энергоменеджмента

3) Построение специалистом организационного профиля 4) Выявление проблемных мест

6) Составление рекомендаций по результатам внутреннего энергоаудита

Рис.1.9. Этапы проведения ежегодного внутреннего энергоаудита (самооценки состояния ЭМН) на НПЗ

Применение на НПЗ методики ежегодного внутреннего энергоаудита позволяет для нефтеперерабатывающего сектора, например, для ВИНК в целом распределить все НПЗ по классам уровня развития ЭМН и, таким образом, иметь четкую картину состояния ЭМН в данном промышленном секторе, что позволяет внести коррективы в программы его развития.

39

1.2.3.Пример внутреннего энергоаудита НПЗ Для примера в качестве объекта возьмем ОАО «Орскнефтеоргсинтез», входящий с 2005 г. в состав ВИНК «РуссНефть». Экспертами для оценки состояния ЭМН по разработанной методике стали пятеро сотрудников СГЭ ОАО «Орскнефтеоргсинтез» (далее ОрскНПЗ – см. приложение 1). В ходе внутреннего аудита применялась разработанная матрица ЭМН. При ранжировании составляющих энергетической матрицы один из экспертов выставил по две пары связанных рангов. Для оценки согласованности экспертов при выставлении рангов был рассчитан коэффициент конкордации Кендэлла, который составил W = 0,79 (таблицы 1.7 и 1.8). Таким образом, мнения экспертов можно считать согласованными. Расчётное значение критерия Пирсона ℵ2 = 31,41, с помощью которого определялась значимость коэффициента конкордации Кендэлла, оказалось больше табличного. Следовательно, ранжирование составляющих ЭМН пятью экспертами на уровне значимости а = 0,05  согласованное. Составляющие ЭМН были ранжированы в следующем порядке (от менее к более значимому): маркетинг, организационная структура, обучение персонала, планирование, проверка, мотивационное обеспечение, ИТ-системы, энергетическая политика, инвестиционное обеспечение. Организационный профиль энергетического хозяйства ОрскНПЗ (в виде графика) построен по результатам экспертных оценок персонала службы главного энергетика и имеет несбалансированный вид (рис. 1.9) [20].

40

41 41

ЭнергеОрганизаМотиваЭксПланиОбучение Мар- ПроверИТИнвеОценка тическая ционная ционное Сумма перт рование персонала кетинг ка системы стиции политика структура обучение 1 Ранг 8,5 4,5 6 3 4,5 1 2 7 8,5 45 Уровень 4 1 3 1 1 2,5 1 4 4 21,5 2 Ранг 8 5 3 4 2 1 6 7 9 45 Уровень 2 2 2,5 1,5 1 2,5 2 2 4 19,5 3 Ранг 8 4 5 3 6 2 1 7 9 45 Уровень 4 2 2 1 2 3 1 2 4 21 4 Ранг 8 3 1 4 6 2 5 7 9 45 Уровень 2 2 2 2 1 3 2 3,5 4 21,5 5 Ранг 8 2 1 4 5 3 6 7 9 45 Уровень 4 3 3 1 1 2 1,5 3,5 3,5 22,5 Оценка согласованности Коэффициент 0,785 конкордации Кендалла1) Показатель вариации Среднеквадра0,98 0,63 0,45 0,4 0,4 1,18 0,45 0,84 0,2  тическое отклонение Среднее ли0,96 0,4 0,4 0,36 0,32 0,32 0,4 0,8 0,16  нейное отклонение

Результаты экспертной оценки текущего состояния ЭМН ОрскНПЗ

Таблица 1.7

42

ный показатель

42

ЭнергеОрганизаМотиваЭксПланиОбучение Мар- ПроверИТИнвеОценка тическая ционная ционное Сумма перт рование персонала кетинг ка системы стиции политика структура обучение Коэффициент 30,62 31,62 17,89 30,77 33,33 45,31 29,81 27,89 5,13  вариации,% Дисперсия 0,96 0,4 0,2 0,16 0,16 1,388 0,2 0,7 0,04  Коэффициент 30 20 16 27,69 26,67 12,31 26,67 26,67 4,1  линейного отклонения, % Средние величины Ранг 8,1 3,7 3,2 3,6 4,7 1,8 4 7 8,9 45 Уровень 3,2 2 2,5 1,3 1,2 2,6 1,5 3 3,9 21,2 Интеграль- 118,03

Продолжение табл. 1.7

Таблица 1.8 Расчет показателя согласованности мнений экспертов по ранжированию составляющих ЭМН Эксперты Составляющие Сумма Di2 Di энергоменеджмента 1 2 3 4 5 рангов X1 (маркетинг) 8,5 8 8 8 8 40,5 15,5 240,25 Х2 (организационная структура) 4,5 5 4 3 2 18,5 6,25 42,25 Х3 (обучение персонала) 6 4 5 1 1 17 64 8 Х4 (планирование) 3 3 3 4 4 17 64 8 Х5 (проверка) 4,5 2 6 6 5 23,5 1,5 2,25 Х6 (мотивационное обеспече1 1 2 2 3 9 16 256 ние) Х7 (информационные системы) 2 6 1 5 6 20 25 5 Х8 (энергетическая политика) 7 7 7 7 7 35 10 100 Х9 (инвестиционное обеспече8,5 9 9 9 9 44,5 19,5 380,25 ние) Сумма 45 45 45 45 45 225 1174  Среднее значение по суммам рангов 25   Коэффициент конкордации 0,785 Кендалла W Вспомогательная величина В 12 Оценка значимости коэффициента Критическое Критерий Пирсона χ2 31,4111 > 15,507 значение χ2ср

Рис.1.9 Организационный профиль ЭМН

43

Выводы по результатам расчетов и выбор ЭСМ для ОрскНПЗ График имеет несбалансированный вид профиля, и четко видны элементы ЭМН, которые требуют особого внимания. Слабой стороной, как видно из графика, являются составляющие «обучение персонала» и «мотивационное обеспечение предприятия», а сильной  «инвестиционное обеспечение». Это обусловлено общими условиями развития российской нефтепереработки и, в первую очередь, обязательным повышением ГПН. Рассчитанный интегральный показатель состояния ЭМН EMt = 118 и, согласно сформированным классам (табл. 1.6), управление энергетическим хозяйством находится на хорошем уровне, но потенциал энергосбережения предприятия используется недостаточно. В соответствии рассматриваемой методикой в ходе энергетического обследования/энергоаудита предприятия ОрскНПЗ оценивается состояние ЭМН, и далее составляется энергетический паспорт с перечнем проводимых ЭСМ. Для каждой из выделенных ЭСМ должен быть получен набор ключевых показателей их инвестиционной привлекательности, в частности, объем необходимых инвестиций, простой срок окупаемости, ожидаемый эффект от энергосбережения в натуральном и денежном выражении. Итак, рассмотренные ЭСМ сгруппируются по видам потребляемых ТЭР. За 20112014 гг. для ОАО «Орскнефтеоргеинтез» среднее значение коэффициента рентабельности инвестированного капитала ROInet составило 10,64%. Для каждого i-го ЭСМ рассчитано внутренняя норма доходности IRR[16]. Условие отбора ЭСМ для энергосбережения принято: IRRi>ROInet=10,64%. Из 8 ЭСМ до этапа ранжирования было допущено 6 мероприятий. 44

Представим результаты отбора ЭСМ на ОрскНПЗ, полученные в ходе внутреннего аудита (табл. 1.19).

Показатель приведенной величины энергосберегающего эффекта, руб/ 1000 руб.

Ранг

74,84

1

102

45

70,61

2

По тепловой энергии 7650 5 4168,1 744

46

35,25

4

12750

40

26,20

6

5844,9

15

Годовая экономия ТЭР (в первый год), тыс. руб.

47

Период эксплуатации

IRR, %

3. Внедрение автоматизированной централизованной информационной системы технического учета тепловой энергии пара и теплофикационной воды. Создание системы контроля за расходом тепловой энергии 4. Установка конденсатоотводчиков и модернизация пароконденсатной схемы установки 39-4

Экономия ТЭР, т у.т.

1. Внедрение частотного регулируемого привода технологических агрегатах 2. Компенсация реактивной мощности

По электрической энергии 9207 10 4422,95 170

Капитальные вложения, тыс. руб.

Наименование мероприятий-ЭСМ

Таблица 1.19 Характеристики предлагаемых ЭСМ для ОрскНПЗ

2649

12

5162,83

45

928

Экономия ТЭР, т у.т.

IRR, %

Показатель приведенной величины энергосберегающего эффекта, руб/ 1000 руб.

Ранг

34

33,53

5

3

5. Ликвидация присосов и наладка режима горения печи П-2 установки У-19-6М 6. Замена воздухо15000 подогревателя печи 7. Установка горе120100 лочных устройств с автоматическим регулированием соотношения топливо/воздух на печах П-1,2,3, установка Л-35-11 8. Внедрение авто- 100800 матизированной системы технического учета потребления котельно-печного топлива 276751,9 Итого

Период эксплуатации

Годовая экономия ТЭР (в первый год), тыс. руб.

По природному газу 5400 5 2389,01 781

Капитальные вложения, тыс. руб.

Наименование мероприятий-ЭСМ

Продолжение табл. 1.19

7

8310,37

2718

53

42,00

8

12470,01 3425

4

7,87

5

20368,51 6656

0

15,32



59940,51 16252 



Примечание. Выделены проекты, отобранные по критерию величины внутренней нормы доходности IRR

По результатам расчетов можно сделать вывод, что среди рассмотренных ЭСМ наиболее приоритетными, исходя из величины 46

энергосберегающего эффекта, являются мероприятия, приводящие к:  экономии электрической энергии,  снижению потребления тепловой энергии,  сокращению потребления природного газа. Рассмотренные ЭСМ с величиной IRR (внутренняя норма доходности) ниже средней рентабельности инвестированного капитала должны быть отправлены на корректировку и доработку. Предприятию ОАО «Орскнефтеоргеинтез» необходимо совершенствовать структуру ЭМН, уделить внимание мотивационному и маркетинговому обеспечению ЭМН для улучшения энергосбережения и повышения энергоэффективности. Конечным результатом внедрения таких ЭСМ станет снижение потребления ТЭР, что отразится и на следующих параметрах:  повышение уровня модернизации оборудования и процесса производства;  увеличение объема выпуска и повышение качества нефтепродуктов;  снижение издержек;  сокращение потерь ТЭР;  повышение экологической безопасности. Эффективное развитие промышленных предприятий предполагает дальнейшее совершенствование энергосберегающей деятельности даже при наличии достаточной энергоресурсной базы и технологической инфраструктуры. К такой деятельности относится любой проект (методика, технология), способствующий снижению издержек на первичные энергоресурсы, наиболее полному использованию вторичных энергетических ресурсов, повышению экологичности производства, рациональному использованию ТЭР, ресурсо- и энергосбережению. 47

В частности, далее будут детально рассмотрены следующие проекты по энергоэффективности НПЗ/НХК:  подходы к определению удельных норм потребления энергоресурсов по основным процессам нефтепереработки (глава 2);  планирование работы НПЗ/НХК средствами оптимизационных моделей, где энергопотребление по основным технологическим процессам проводиться с учетом переменных удельных норм в зависимости от загрузки установок (глава 3). В приложение 3 показан прогресс в использовании на НПЗ/ НХК возобновляемых источников энергии (ВИЭ): традиционных, нетрадиционных, а также переработка отходов производства.

48

Глава 2 АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ УЧЕТА РАСХОДА ТЭР НА НПЗ В РОССИИ Промышленные предприятия в России были и остаются основными потребителями ТЭР. Например, на долю электротехнического оборудования приходится значительная часть (до 80%) от всей используемой электрической энергии, а постоянный рост цен на ТЭР вызывает повышение себестоимости продукции и снижение её конкурентность. Проблемы энергосбережения абсолютно для всех предприятий и, в частности, НПЗ/НХК являются очень сложными, в основном, из-за множества факторов, создающих неоднозначность при нормирования потребления ТЭР производственными установками. Именно норма расхода энергоресурса является основным показателем, в котором расходы (прямые и вспомогательные, включая потери) сопоставляются с результатами производства [22]. Чтобы решить проблему энергосбережения, на всех российских предприятиях нужно использовать научно обоснованные методы нормирования и планирования потребления ТЭР. Это важно, поскольку внедрение эффективных алгоритмов и методов формирования удельных норм потребления энергии (УНПЭ) позволяет экономить, например, электроэнергии 35% в год, и не требуют специальных затрат на какие-либо технические или организационные мероприятия. Выражение «удельные нормы» подчеркивает учет переменных затрат ТЭР от загрузки установки при производстве продукции, что и оптимизируется в моделях планирования. На предприятиях, как правило, имеются инструкции и рекомендации по нормированию в виде свода эмпирических формул и 49

справочных данных для расчетов расхода ТЭР по типам оборудования. Разработать научно обоснованную норму потребления ТЭР с помощью такого рода методик практически невозможно, да и экономически не всегда целесообразно (отсутствуют методы оценки точности, критерии выбора объектов нормирования, нет научной обоснованных рекомендаций по построению внутрипроизводственных систем нормирования и учета энергопотребления). Кроме того, при разработке методики расчета УНПЭ на предприятиях часто сталкиваются с организационными и техническими трудностями, например, по электроэнергии [23]:  установленный прибор при транзитном питании учитывает полный расход энергии нескольких участков различных цехов;  участки цеха производства чередуются с участками других цехов, что затрудняет раздельный приборный учет расхода энергии;  нередки случаи учета частичного расхода энергии по двум и более цехам;  часто одним прибором учитывается расход энергии на различные целевые нужды (технология, освещение, вентиляция, отопление и т.п.);  дефицит приборов учета и нерациональное использование имеющегося на предприятии парка контрольно-измерительных приборов. По аналогии с работой [24] можно сделать вывод, что определение УНПЭ обязательно должно включать:  технические операции и процессы для выявления резервов снижения расхода ТЭР;  факторы, влияющие на производительность оборудования и 50

расход ТЭР, установление функциональных связей между производительностью оборудования и расходом энергии;  фактические расходы ТЭР, нормализацию технических и энергетических параметров агрегатов. С этой целью далее рассмотрим, и проанализируем:  использование современных систем учета расхода ТЭР (в частности, на примере АСКУЭ/АСКУТ) для быстрого сбора, обработки статистических данных и построения моделей прогнозирования УНПЭ;  классификацию методов расчета УНПЭ;  модели прогнозирования УНПЭ на основе статистических данных в зависимости от параметров производства. На основе такого анализа сформируем рекомендации по повышению адекватности расчетов УНПЭ на предприятиях. 2.1. Современные системы АСКУЭ/АСКУТ учета электроэнергии В ходе работы предприятия накапливаются статистические измерения для расчета на заданный период времени потребности в ресурсах электроэнергии участков производства, цехов и предприятия в целом, что и позволяет на научной основе определить УНПЭ на выход продукции и тем самым повысить достоверность планов по необходимому электроснабжению. С помощью установленных базовых УНПЭ можно оценить использование ресурсов электроэнергии в условиях колеблющегося объема и изменяющегося ассортимента продукции, выпускаемой отдельными участками и цехами. В настоящее время можно отметить, что некоторые промышленные предприятия нефтехимической промышленности не оп51

ределили адекватные нормы ресурсов электроэнергии. Причины этого, скорее всего в следующем:  сложные пересекающиеся технологические линии по разным видам продукции, отсутствует детальный учет по определенным видам электротехнического оборудования, трудоемки опытно-экспериментальные измерения. На многих НПЗ/НХК нет требуемого количества измерительных средств, имеются сложности в проведении единовременных измерений;  при широкой номенклатуре выпускаемых изделий определение расхода ресурсов электроэнергии на основе данных ее баланса технически сложно, а иногда невозможно;  существующие методики нормирования расхода ресурсов электроэнергии ориентированы на общий учет ее расхода и не всегда ориентированы на конкретное электропотребление по каждому виду продукции, что затрудняет выявление причин перерасхода электроэнергии. Ситуация усугубляется тем, что доступ к информации по расходу энергоресурсов затруднен, и тот, кому она необходима, не может получить ее за разумное время или получает в неудобном для использования виде. Следствием этого становится:  неэффективность работы: разные сотрудники постоянно тратят много времени на получение и обработку данных;  низкая скорость реакции на изменения: информация становится доступной, когда оперативная реакция уже невозможна;  неэффективность управленческих решений: не на основе «анализа информации », а на базе «опыта и интуиции ». Современное решение  использование ИТ-систем производства для интеграции информации из разнородных источников, архивирования ее и обеспечение единой точки доступа для пользователей и систем. 52

АСКУЭ/АСКУТ  автоматизированные информационноизмерительные системы коммерческого/технического учета электроэнергии энергии:  учет электроэнергии в целях коммерческих расчетов с поставщиком/потребителем энергии и детального анализа потребления энергии на каждом участке производства. Функции систем АСКУЭ/АСКУТ:  измерение количества выданного/потребленного энергоресурса на данном производственном участке за заданный интервал времени;  сбор и передача в базу информации текущих параметров счетчиков, контроллеров;  хранение первичной информации о потреблении не менее 45 суток;  хранение коммерческой и технологической информации не менее 3,5 лет;  оперативные сообщения (по запросу пользователя) о потребленной энергии и мощности в real-time, отчеты в виде графиков и таблиц, вывод на экран монитора и печать журнала событий;  синхронизация времени всех компонентов системы с международным координированным временем (UTC – стандарт вместо среднего времени по Гринвичу) спутниковой системы GPS;  контроль потребляемой мощности (оперативный), работоспособности каналов связи, несанкционированного доступа к системе, единство времени, отключения и восстановления питания устройств;  автоматическая регистрация отказов и сбоев компонентов системы, времени отключения и восстановления связи с каждым абонентом и питания устройств;  защита от несанкционированного доступа; 53

 обеспечение сохранности информации при авариях;  передача коммерческой информации в контролирующие организации и смежным субъектам. Основные цели внедрения систем типа АСКУЭ/АСКУТ:  повышение производительности труда специалистов СГЭ доступом к оперативной информации (например, по пароснабжению производства) и автоматизацией обработки данных;  постоянное обеспечение установок производства ТЭР для оптимального технологического режима;  максимально возможное снижение последствий от прекращения паро- и водоснабжения технологических установок производства;  снижение потерь пара при транспортировке, в результате завышения давления на источники (паропровод от ТЭЦ до предприятия может составлять несколько километров);  получение всей необходимой информации в кратчайшие сроки, в полном объеме и требуемом формате;  повышение экономической эффективности работы предприятия;  отказ от множества систем представления данных в пользу единой среды отображения, содержащей все необходимые данные. 2.2. УНПЭ и классификация норм и методов их определения Существуют различные определения норм расхода ТЭР. В работе [24] приводится следующая формулировка нормы удельного потребления (расхода): «расход ТЭР, необходимый и достаточный для выработки единицы работы в планируемых прогрессивных условиях производства и эксплуатации оборудования». 54

В [25] норма определяется как «максимальная допустимая величина потребления (расхода) ТЭР для производства единицы продукции (или объема работы) установленного качества». В [26] отмечается, что такие определения не отражают современного значения этого показателя в планировании, хотя нормы разрабатываются, а в ряде случаев и утверждаются в составе текущих и перспективных планов. В связи со сказанным, за основу принято:  «норма расхода ТЭР  плановый показатель расхода этих ресурсов в производстве единицы продукции (работы) установленного качества». В соответствии с [22, 27] и современной оценкой удельного потребления ТЭР в промышленности предлагается следующая классификация норм расхода (рис. 2.1), применяемая для контроля за использованием ТЭР в цехах и на предприятии. Классифицируется УНПР по следующим основным признакам: степени агрегации, составу потребления(расхода), периоду действия. Нормы потребления ТЭР

 Индивидуальные  Групповые

 Технологические  Производственные

По степени агрегации

По составу потребления

   

Годовые Квартальные Ежемесячные Ежедневные

По периоду действия

Рис. 2.1. Классификация норм потребления ТЭР

Нормы потребления по степени агрегации  Индивидуальная норма потребления ТЭР на производство единицы продукции (работы) рассчитывается по типам и отдельным агрегатам, технологическим схемам применительно к определенным условиям производства продукции (работы). 55

 Групповая норма  устанавливается для различных уровней планирования производства единицы одноименной продукции (работы). Снижение групповых норм достигается за счет индивидуальных и формирования наиболее рациональной структуры производства, внедрения энергосберегающих технологических процессов, установок и оборудования. Нормы по составу потребления  Технологическая норма учитывает потребление ТЭП на основные и вспомогательные технологические процессы производства данного вида продукции, потребление на поддержание технологических агрегатов в горячем резерве, на их разогрев и пуск после текущих ремонтов и холодных простоев, а также на технически неизбежные потери энергии при работе оборудования.  Производственная норма  содержит дополнительно технически неизбежные потери ТЭР в преобразователях и сетях, отнесенные на производство данной продукции (работы). Следует отметить, что условное отнесение дополнительного потребления на производство отдельного вида продукции не имеет высокой научной обоснованности. По времени действия нормы потребления ТЭР принято подразделять по климатическим условиям в течение года и, наряду с периодами отчетности год/квартал, все чаще применяют ежемесячные/ ежедневные УНПЭ. Поэтому методика расчета УНПЭ должна обеспечить прогнозирование на различные периоды и, в частности, в целях оперативного контроля потребления ТЭР при изменении загрузки производственных мощностей. Нормы расхода ТЭР разрабатываются расчетно-аналитичес56

ким, опытным и расчетно-статистическим методами [22]. Анализируя основные современные направления оценки УНПЭ, следует отметить, что нормы потребления ТЭР зависят от характера технологического процесса и условно их можно разделить на пять основных типов [23]  экспериментальные, аналитические, расчетные, статистические и комбинированные (рис. 2.2). Методы нормирования

Экспериментальные

Расчетные

Аналитические

Статические

Комбинированные

Рис. 2.2. Классификация методов расчета удельных норм

Расчетные методы Расчетный метод нормирования заключается в вычислении нормообразующих статей энергетических затрат и норм расхода энергоресурсов на продукт по производственным регламентам, режимным картам и другой технической документации. При этом можно учесть реальные условия производства, сделать поправку на фактическое состояние оборудования, режим его работы и т.д. Такие расчеты приемлемы при разработке аналитического баланса ТЭР, когда можно совместить нормирование и анализ расхода ТЭР. При расчетном методе необходимы инструкции и методики с точной привязкой к технологии, учитывающие специфику оборудования, технологической схемы, а также нормативные характеристики всего (или хотя бы основного) оборудования. Этот метод требует хорошо организованной системы документации по ТЭР. Основным недостатком данного метода является 57

большая трудоемкость расчетов, для которых нужны высококвалифицированные специалисты [28]. Экспериментальные методы Экспериментальный метод нормирования основан на многократных испытаниях оборудования. По их результатам составляются энергетические балансы технологических установок и процессов, участков, цехов, предприятий в целом и устанавливаются нормы. Удельный расход, например, электроэнергии определяется на основе зависимости потребляемой мощности Р от производительности Р = f(П) для каждой машины технологического цикла. По энергетическим характеристикам Р = f(П) строятся кривые удельного расхода электороэнергии wy, как функции от производительности wy = f(П). Из-за трудоемкости экспериментальный метод применяют лишь для установления частных норм на отдельные установки и процессы, т.к. это можно сделать только во время испытаний оборудования. Основным недостатком при опытном методе нормирования является необходимость корректировки норм перед их применением. Аналитические методы Как указывается в работе [23], аналитические методы расчета норм являются логически осмысленными, научно обоснованными и точными. Чаще всего применяется простейший прием анализа – деление рассматриваемого явления на элементарные составляющие. При определении норм расхода электрической энергии расчет ведется по статьям расхода, которые обусловлены, в основном, технологическим процессом производства данного вида продукции. Определению нормы по статьям расхода всегда должен предшествовать теоретический анализ производственных 58

процессов, имеющий целью выявление основных факторов и зависимостей, определяющих степень использования ТЭР. Такой анализ возможен лишь в условиях конкретно поставленной планово-экономической задачи при условии прогрессивного использования ТЭР в производстве. Статические методы Статистический метод основан на использовании средних эксплуатационных отношений объема расходуемых ТЭР к количеству произведенной продукции за определенный период времени. При исследовании отчетные цифры удельного потребления ТЭР за месяц, квартал, год обычно дополняются вероятностностатистическим анализом для обоснованной поинтервальной оценки изменения расхода ТЭР при варьировании технологического процесса. Статистический метод основан на пассивном эксперименте и находит широкое применение для расчета УНПЭ на промышленных предприятиях, включая и НПЗ/НХК. Комбинированные методы Комбинированные методы определения УНПЭ являются наиболее универсальными, так как объединяют достоинства всех методов. Выделяют отчетно-статистический и расчетно-статистический (математический) методы нормирования. Отчетно-статистический метод устанавливает нормы на плановый период по уровню отчетных удельных расходов энергоресурсов за прошлый период. При этом учитываются изменения в технологии и экономике энергоресурсов в виде ЭСМ. В результате величина УНПЭ на плановый период устанавливается несколько ниже отчетной. Основной недостаток отчетно-статистического метода, что практичсски все нерациональные энергозатраты, сверхнормативные потери и другие недочеты в использовании ТЭР, имеющиеся 59

на каждом промышленном предприятии и суммарно вошедшие в отчетный удельный расход, включаются в планируемую норму и тем самым узакониваются. Расчетно-статистический метод наименее сложен, общедоступен и может широко применяться на действующих предприятиях. Метод позволяет обоснованно определить объективно необходимую величину расхода ТЭР на производство единицы продукции. Расчетно-статистический метод опирается на теоретические выводы и опытные данные пассивного эксперимента, обеспечивающие разработку базовых и прогрессивных УНПЭ. Это комбинация статистического и расчетного метода с использованием средств математического анализа для выявления нормообразующих факторов. Все методы, с точки зрения надежности расчетов, уступают расчетно-статистическим, которые дают наиболее достоверное значение УНПЭ. С их помощью можно получить технически обоснованное, прогрессивное определение УНПЭ предприятий нефтехимической отрасли промышленности с учетом влияния на исследуемый процесс всех производственных факторов. Использование моделей для расчета УНПЭ по конкретному виду выпускаемой продукции не исключает серьезной погрешности, вплоть до недопустимой. Следовательно, актуальной задачей остается дальнейшее исследование закономерностей потребления ТЭР и разработка адекватной методики прогнозирования научнообоснованных УНПЭ на промышленных предприятиях. 2.3. Разработка моделей прогнозирования УНПЭ Разработка математической модели прогнозирования УНПЭ многономенклатурного производства требует, прежде всего, ана60

лиза качества, структуры и объема экспериментальных данных (по потреблению ТЭР и производству продукции). Контроль качества используемой информации включает:  просмотр данных с целью выявления явных выбросов наблюдений;  визуальную или автоматическую проверку данных для обнаружения значений, которые логически несовместимы или противоречат предварительной информации о правдоподобных границах измерения отдельных переменных;  отслеживание собранных данных, поиск источников искажения;  восстановление пропущенных наблюдений. Для эффективного анализа явлений и управления производственными процессами необходимо знать взаимосвязи между факторами, определяющими ход процесса, и представить их в количественной форме  в виде математической модели. В зависимости от источника информации при построении математической модели, использует аналитические (теоретические) и статистические (эмпирические) (рис. 2.3). Результаты пассивного эксперимента на промышленных предприятиях позволяют провести адекватный расчет многих технико-экономических показателей (ТЭП). В этом случае объектами исследований являются отдельные аппараты и технологии на НПЗ/НХК. Все переменные, определяющие состояние производственного процесса, независимо от их физической сущности, можно разделить на четыре группы (рис. 2.4) [29]. 1) Группа W = (w1,...,wn1) факторов, не допускающих целенаправленного изменения в ходе исследования. 2) Группа V = (v1,,..,vn2) управляемых факторов процесса, с их помощью реализуется заданный технологический режим. Пере61

менные V и W объединяются в группу X = (х1, ,...,xn), называемую независимыми переменными процесса. Объект Исследуемый производственный процесс Информация об аналогичных объектах

Общие принципы, законы сохранения и т.д.

Наблюдение за объектом и эксперименты

Цель исследования

Обработка результатов опытов

Разработка методики адекватного прогнозирования УРЭ для нестационарного производства

Получение расчетных зависимостей

Выдвижение гипотез

Проверка справедливости выдвинутых гипотез

нет

Анализ влияния на УРЭ основных производственных факторов

Оценка достоверности прогноза по фактическим показателям да

Проверка условий окончания эксперимента

Планирование и проведение эксперимента нет

Пассивный эксперимент

Корректировка энергетических характеристик да

Математическая модель прогнозироания удельного поребления энергоресурса

Рис. 2.3. Алгоритм построения математической модели

3) Переменные группы Y = (y1,...,ym) называются выходными. К их числу относятся величины, характеризующие ТЭП процессов. Переменные группы Y выступают в качестве целевых при оптимизации. 4) Группа D = (d1,...,dr) образует неконтролируемые факторы, воздействие которых приводит к дрейфу характеристик объекта. 62

При оптимизации подобного многофакторного объекта важным этапом является выделение из группы переменных X наиболее значимых и получение с их помощью математической модели, адекватно описывающей производственный объект в изучаемом диапазоне изменения его входных факторов. При этом нужно стремиться к тому, чтобы математическое описание было возможно более простым при максимуме подобия. Входные факторы Качество сырья и исходных материалов

Перебои в работе оборудования

Коэффициент износа оборудования

Сбои в системе электроснабжения

d1

d2

Электровооруженность труда

y1

Объект

y2

(Производственный процесс)

...ym

w2 ...wm V1

Численность промышленного персонала Стоимость основных производственных фондов

Климатические возмущения

Общее и удельное потребление энергоресурсов

...dr

w1 Установленная мощность электроприемников

Выходные переменные

Неконтролируемые факторы

v2

Коэффициент полезного использования энергоресурса

КПД аппаратов и установок

...vr

Управляемые факторы Выпуск готовой продукции

Коэффициент использования мощности

Использование вторичных ресурсов

Себестоимость продукции с выделением энергетической составляющей

Рис. 2.4. Структурно-функциональная модель производственного процесса

Методы прогнозирования [3036] можно разделить на исследовательские, основанные на закономерностях развития объекта, и нормативные, предполагающие, что будущее объекта неизвестно. Следует заметить, что на практике трудно найти метод, подходящий одновременно для долговременного и краткосрочного прогнозирования. Поэтому для адекватного прогнозирования параметров потребления ТЭР часто необходимо нескольких методов, что в определенной степени является недостатком. В прогнозировании удельного и общего потребления ТЭР 63

нашли применение различные методы, которые позволяют планировать значения ТЭП промышленных предприятий. В общем случае требования, предъявляемые к прогнозным моделям, таковы:  аддитивность  некоторые, если не все, параметры прогностической модели не остаются неизменными во времени. Обновление их должно быть автоматическим для всей модели;  рекурсивность  по мере поступления новых данных прогнозы должны обновляться, но без использовании всей имеющейся предыстории для пересчета оценок каких-либо параметров модели;  робастность  модель может работать с частью временнóго ряда, для которой она не является адекватной или оптимальной, тем не менее должны получиться разумные прогнозы. В качестве необходимых требований к разрабатываемой методике прогнозирования следует назвать устойчивость к ошибкам в исходных данных (при необходимости проведение проверки исходных данных) и частичному их отсутствию [37]. Кроме того, модель должна обеспечивать необходимую точность прогнозирования УНПЭ для различных временных интервалов (год, квартал, месяц) и возможность корректировки параметров без дополнительных экспериментов. В работе [23] для получения наиболее точных энергетических характеристик технологических установок сравнивались следующие типы математических моделей:  линейная: данные аппроксимированы по методу наименьших квадратов: у = mx + b, где m  угол наклона, b  координата пересечения оси абсцисс;  полиномиальная: y = b +c1x+c2x2, где b, с1, с2 являются константами; 64

 логарифмическая: y = c∙ln x + b, где c, b – константы, ln  функция натурального логарифма;  экспоненциальная: у = с∙еbx , где c, b  константы, е  основание натурального логарифма;  степенная: у = с∙хb, где с,b  константы, y – рассчитываемое значение удельного расхода, x – планируемый выпуск продукции. При аппроксимации учета потребления электроэнергии использовались перечисленные выше модели. Цель  выбор вида зависимости, наиболее точно описывающей функцию удельного электропотребления во всем диапазоне, что являлось необходимым условием для дальнейшего прогнозирования за пределы рабочей области и экстраполяции в области, где значения фактической выработки не определены (слева и справа от рабочей области). Расчеты в работе [23] показывают, что по статистическим данным за несколько лет работы производств можно построить экспоненциальные энергетические характеристики. Данные зависимости были получены на основе расчета прогнозируемых (шинный завод) и базовых (химкомбинат) удельных норм электропотребления: y = a∙еbx, где у  рассчитываемое значение удельного расхода, x  планируемый выпуск продукции, a, b  коэффициенты уравнения, определяемые по методу наименьших квадратов. Сравнительный анализ подтвердил корректность прогнозирования удельного электропотребления с помощью экспоненциальной энергетической характеристики. Конкретные нормы удельного расхода электроэнергии определены с достоверностью ±5 %, в зависимости от точности исходной информации, что подтверждено экспериментально.

65

Использование разработанной методики и программ в работе [23] позволили установить нормы удельного расхода электрической энергии в целом по производству, для каждого цеха, участка по видам выпускаемой продукции, а также обеспечить контроль в различные периоды (сутки, месяц, квартал, год). 2.4. Выводы и рекомендации по разработке УНПЭ Обобщая все вышесказанное и, в частности, применительно к предприятиям нефтеперерабатывающей/нефтехимической отрасли, можно заключить, что на каждом предприятии для адекватного прогнозирования УНПЭ необходимо:  установить закономерности энергопотребления для наиболее энергоемких продуктов, необходимые для анализа и нормирования расхода ТЭР;  разработать основы статистического исследования влияния наиболее существенных производственных факторов на удельное и общее потребление ТЭР;  исследовать характер изменения затрат ТЭР и прочих технологических факторов во времени и разработать прогнозные модели потребления ТЭР в целях перспективного планирования их расхода;  разработать научно-обоснованную методику расчета УНПЭ для различных периодов упреждения. В общем виде алгоритм разработки методики прогнозирования УНПЭ на промышленном предприятии должен состоять из следующих базовых этапов:  анализ технических операций и процессов, режимов работы технологического оборудования;  анализ факторов, влияющих на работу производственного объекта, расход ТЭР, установление функциональных связей; 66

 прогнозирование базовых значений УНПЭ, анализ фактических расходов ТЭР. При этом значительно повысить производительность труда специалистов СГЭ, можно лишь предоставив им удобный и быстрый доступ к оперативной информации, и наладить автоматизированную обработку данных.

67

Глава 3 УЧЕТ ПЕРЕМЕННЫХ НОРМ ПОТРЕБЛЕНИЯ ТЭР Разработка методики прогнозирования УНПЭ позволяет перейти к учету изменений этих норм в зависимости от нагрузки в моделях планирования работы предприятий НПЗ/НХК. Большинство из таких производств оснащено системами моделирования, что позволяет перейти к совершенствованию их LP-моделей по учету потребления ТЭР, а значит проводить необходимые ЭСМ в ходе энергоменежмента. 3.1. Модели планирования с переменными нормами расхода ТЭР Анализ фактического потребления энергии (ТЭР) и вспомогательных материалов НПЗ (часто трактуются как утилиты) выявил переменный характер этих затрат, в зависимости от сезона и нагрузки по сырью. Несмотря на это, в моделях оптимального планирования используются, как правило, постоянные нормы потребления энергоносителей при расчете оптимальной загрузки установок. Причина  в простоте моделирования при использовании постоянных норм и принятой практики планирования на предприятиях и в ВИНК. Этот вносит существенную погрешность в расчет потребления утилит, а потому целесообразно рассмотреть способы учета УНПЭ от загрузки в моделях планирования. В основе расчета переменных норм лежат кривые расхода/выработки ТЭР в зависимости от загрузки установок. Эти зависимости разрабатываются СГЭ предприятий (см. приложение 1) для разных сезонов при планировании, и представляются обычно в табличном виде. Зависимости утверждаются в ВИНК. 68

На рисунке 3.1 черным цветом показана кривая расхода ТЭР в зависимости от загрузки установки. Это потребовало для каждого сезона и каждой энергоемкой технологической установки строить математические модели зависимости затрат энергии и вспомогательных материалов от загрузки.

Расход энергоресурса, U (X)

U2 U1

X`

Загрузка установки, X - Истинная кривая зависимости расхода U (x) - Кусочно-линейная зависимость расхода U (x) - Линейная зависимость расхода U (x)

Рис. 3.1. Примеры зависимостей расхода энергоресурса от загрузки

В системах оптимизационного планирования, например, на предприятиях ПАО «ЛУКОЙЛ» при моделировании используют зависимости расхода ТЭР от загрузки двояко:  не зависит;  зависит  линейно, кусочно-линейно, полиномиально. Расход ТЭР не зависит от загрузки и является константой, когда в модели планирования необходимо учитывать его фиксированный часовой, суточный или месячный формат для конкретного технологического процесса. 69

Линейная зависимость расхода ТЭР от загрузки установок, как правило, связана не с постоянными УНПЭ в конкретном технологическом процессе, а с отсутствием технического инструментария, позволяющего моделировать нелинейные зависимости, либо с отсутствием накопленной статистики по переменному расходу ТЭР. Кроме того, учет переменных норм потребления ТЭР в LP-моделях усиливает ее нелинейность и требует рекурсивной техники решения типа ПЛП. Последнее ухудшает сходимость к решению LP-модели, а потому здесь нужен пользователь более высокого уровня для ее эксплуатации. Нелинейные зависимости, такие как кусочно-линейная или полиномиальная, используются в соответствии с утвержденным регламентом на предприятиях. Такие способы моделирования расхода ТЭР требуют подготовки различных типов данных. Например, для учета кусочно-линейной зависимости расхода ТЭР необходимо в регламенте предприятия согласовать таблицы переменных норм, которые формируются набором взаимосвязей загрузок и расхода ТЭР. А в случае полиномиальной зависимости расхода ТЭР от загрузки на предприятии должны согласовать коэффициенты a0, a1, …, an полинома f(x) = a0xn + a1xn1 + … + an x0, где xn – загрузка установки, возведенная в n-ю степень. На практике чаще всего ограничиваются степенью 2 (два) изза возникающих трудностей с безальтернативностью зависимости расхода ТЭР более высокого порядка. В LP-моделях планирования систем типа RPMS/PIMS используется, как правило, постоянная УНПЭ, и в результате расход некоторого энергоресурса U для установки при загрузке x сводиться к линейной зависимости: U = u·x, где u – УНПЭ установки и не зависит ее загрузки. 70

(3.1)

Вычисление U по (3.1) в подмодели установки, когда УНПЭ зависит от ее загрузки, может вносить существенную погрешность в решение LP-модели. На основе анализа LP-моделей планирования НПЗ/НХК в работе [38] предлагается в процессе формирования подмоделей технологических процессов ввести критерий, определяющий переход к переменным УНПЭ. Пусть имеется график расхода некоторого энергоресурса в зависимости от суточной загрузки установки с постоянными и переменными нормами (рис. 3.1). Критерий заключается в том, что если на графиках есть хотя бы одна такая точка X` (загрузка установки), в которой выполняется условие:

U1  U 2 100%  1%, U1

(3.2)

где U1 – расход энергоресурса с учетом постоянного УНПЭ, U2 – расход энергоресурса с учетом переменного УНПЭ, то для такой установки необходимо планирование с учетом переменных норм. Такой критерий, как показали результаты исследований, целесообразно применять для установок, минимальная допустимая суточная загрузка которых не менее 100 тонн в сутки (примерно 3000 тонн в месяц). В частности, в работе [38] предлагается при расчете переменных УНПР по кривым расхода/выработки ТЭР заменять кусочнолинейными функциями (на рис. 3.1 синие прямые), которые задаются наборами пар точек «загрузка – расход». Выбор количества точек для аппроксимации кривых расхода/выработки ТЭР кусочно-линейными функциями зависит от требуемой точности приближения исходных кривых. Ниже приведен общий вид таб71

лицы (табл. 3.1) переменных норм расхода энергоресурса U для некоторой установки. Если загрузка установки равна x  [ xi , xi1 ] , величина расхода энергоресурса U ' будет вычисляться по формуле: U i ' xi  xi 1 (3.3) U'  x  ui , xi xi где Ui  xi 1ui 1  xiui , xi  xi 1  xi , ui  ui 1  ui , а УНПЭ u  будет: U (3.4) u  . x

Таблица 3.1 Переменные УНПЭ в зависимости от загрузки установки Загрузка (% или т/сут) x1 … xi … xn

УНПЭ U u1 … ui … un

Таким образом, расчет удельной нормы потребления при заданной загрузке для j-ТЭР предполагает: 1) сбор данных по потреблению j-ТЭР при разных загрузках, 2) определение требуемой точности для аппроксимации кусочно-линейными функциями кривой зависимости потребления jТЭР от загрузки; 3) оценить характер нелинейности по (3.2), и если для критерия условие выполнено, то переходят к п.4, иначе определяется постоянная УНПЭ для j-ТЭР для всех значений загрузки, т.е. зависимость линейна (3.1); 4) найти потребление j-ТЭР, аппроксимируя каждый раз кусочно-линейно по (3.3) методом интерполяции для данной загрузки; 5) вычислить УНПЭ по (3.4). 72

3.2. Практика внедрения LP-моделей с переменной энергетикой на НПЗ Использование на нефтеперерабатывающих предприятиях LPмодели планирования производства с учетом переменной энергетики должно включать: 1) анализ текущей версии LP-модели и документов «Руководство по сопровождению LP-модели» и «Регламент по организации производственного планирования»; 2) с помощью СГЭ определить перечень установок основного производства (первичных и вторичных процессов), требующих учета переменных норм потребления энергии и представить в требуемом формате необходимые данные из списка ТЭР: пар, электроэнергия и др.; 3) анализ данных и утвержденных значений сезонных расходов ТЭР в зависимости от нагрузки для этих установок. Оценку характера нелинейности расходов ТЭР и расчет УНПЭ как указано выше (1)(5). Согласование с СГЭ и их руководством уточненного перечня установок и список их ТЭР; 4) подготовку специализированного отчета «Энергетика» по перечню требуемых изменений в LP-модели и согласование его со службами НПЗ; 5) модификацию LP-модели планирования в соответствии с положениями отчета «Энергетика» и ее тестирование на согласованных тестах при одно- и многопериодном моделировании; 6) модификацию документов «Руководство по сопровождению LP-модели» и «Регламент по организации производственного планирования» для учета переменных энергетики и их тестирование; 7) обучение специалистов группы эксплуатации на НПЗ спо73

собам настройки LP-модели с переменными УНПЭ в подмоделях установок; 8) передачу на предприятие модифицированной версии LPмодели и двух документов см. п.6) для начала опытной эксплуатации; 9) консультации специалистов из группы эксплуатации LPмодели по ее работе в течение опытной эксплуатации непосредственно на НПЗ (не более 2-х месяцев) и уточнение LP-модели и документации (при необходимости). После завершения опытной эксплуатации модифицированная версия LP-модели передается в промышленную эксплуатацию. 3.3. Формирование LP-моделей планирования с переменными УНПЭ Актуализация LP-модели постоянными УНПЭ должна предшествовать поиску оптимального решения и, например, соответствовать типовой загрузке установок на производстве в выбранном сезоне, а переменные нормы должны пересчитываться в ходе поиска оптимального решения. Для актуализации моделей текущего планирования предлагается использование способа решения, изображенной на рис. 3.2. Если решения необходимой точности с помощью только внутренней рекурсии нет (т.е. процедура не сходиться), предлагается для этого внешняя рекурсия. И как следствие, для учета переменных УНПЭ в LP-моделях оптимизации должны обладать расширенной функциональностью к базовой комплектации, например, в виде дополнительной опции. Эта опция способствует при поиске решения применять внешнюю рекурсию (рис.3.2) (блок-анализ сходимости 2). Это означает: 74

 решение LP-модели начинается с текущих УНПЭ, заданных в подмоделях установок;  после решения LP-модели автоматически анализируется суточные загрузки установок (блок-анализ сходимости 2 на рис. 3.2) и, при необходимости, корректируются нормы расхода/выработки ТЭР непосредственно в LP-модели в соответствии с таблицами типа табл.3.1;  процесс продолжается до тех пор, пока изменение корректируемых УНПЭ не станет допустимым:



N0  N1 *100  h%, N0

(3.5)

где N0 – начальная УНПЭ; N1 – новая УНПЭ; h% – допустимая погрешность в процентах, определяемая модельером из группы эксплуатации. LP-задача Решение LP

{a1,…,an}, {b1,…,bm}

Исходные данные LPмодель

Коррекция коэффициентов {a1,…,an}

Новые исходные данные

НЕТ

ДА

ДА Анализ сходимости 1 {a1,…,an}

Анализ сходимости 2 {b1,…,bk}

Стоп

НЕТ Коррекция данных

{b1,…,bk}

Рис. 3.2 Алгоритм поиска решения методом последовательного линейного программирования с анализом исходных данных после найденного решения

По окончании решения в LP-модели должна быть автоматически установлены УНПЭ, соответствующие рассчитаной загрузке установок. Кусочно-линейная аппроксимация зависимости расхода ТЭР 75

от загрузки в LP-моделях позволяет повысить точность расчета его потребления (для некоторых установок) до 20%. В качестве примера возьмем условный мини-НПЗ, состоящий из одной установки первичной переработки нефти АВТ, и рассмотрим пересчет ее переменных норм потребления ТЭР. Пусть атмосферно-вакуумная трубчатка (АВТ) мини-НПЗ работает, например, в некотором режиме (для простоты в одном, а обычно режимов несколько с разными выходами дистиллятов), и допустим, что при подготовке LP-модели планирования на месяц рассчитали постоянные УНПЭ для трех видов ТЭР согласно табл. 3.2. Таблица 3.2 Постоянные УНПЭ для АВТ Норма потребления электроэнергии Норма потребления теплоэнергии Норма потребления жидкого топлива

6,200 кВтч/т 20,50 Мкал/т 0,050 т /т

После LP-модели оптимальное решение при заданных технико-экономических условиях показало, например, что загрузка установки АВТ 9000 т/сут. В результате получили следующий расход ТЭР за 30 рабочих дней на установке АВТ мини-НПЗ (табл. 3.3). Таблица 3.3 Плановый расход ТЭР АВТ с постоянными нормами Расход электроэнергии Расход теплоэнергии Расход жидкого топлива

1674000 5535000 13500

кВтч Мкал т

На рисунке 3.3а–в показаны исходные графики расхода ТЭР от загрузки с учетом постоянных (табл. 3.2) и переменных УНПЭ, составленные на основе фактической работы АВТ. Из рисунка 76

3.3а–в видно, что существует множество точек на графиках, удовлетворяющих определенному выше критерию (3.2) – условию перехода к учету переменных УНПЭ для установки. В таблице 3.4 приведены переменные УНПЭ для АВТ от загрузки. Таблица 3.4 Переменные УНПЭ для АВТ в зависимости от загрузки Загрузка, % 60 70 75 78 85 100

Загрузка, т/сут 6000 7000 7500 7800 8500 10000

Электроэнергия, кВтч/т 6,6 6,5 6,4 6,3 6,2 6,0

Теплоэнергия, Мкал/т 23,6 24,0 23,9 23,5 23,0 22,5

Жидкое топливо, т/т 0,056 0,055 0,054 0,053 0,052 0,048

Тогда расчет LP-модели будет следующий:  сперва модель будет решена с начальными постоянными нормами расхода ТЭР и вычислена оптимальная загрузка АВТ  9000 т/cут.;  затем на основе таблицы переменных норм (табл. 3.4) вычисляются УНПЭ, соответствующие данной нагрузке, а потом отдельно для каждого энергоресурса  анализ сходимости. Согласно формулам (3.2-3.3) УНПЭ для ТЭР равно:  6,1259 кВтч/т  для электроэнергии;  22,814 Мкал/т  для теплоэнергии;  0,04926 т/т  для жидкого топлива. Анализ сходимости показал: 

6,2  6,1259 *100%  1,19%  для нормы электроэнергии; 6,2



22,5  22,814 *100%  1,39%  для нормы теплоэнергии; 22,5 77



0,05  0,04926 *100%  1,48%  для нормы жидкого топ0,05

лива. Если принять для LP-модели допустимую погрешность сходимости для расчета переменных 1%, то УНПЭ для всех трех ТЭР в LP-модели должны быть скорректированы, а это значит:  формируются новые УНПЭ для установки АВТ согласно формулам (3.2)(3.3) и в табл. 3.5;  LP-модель решается с новыми постоянными УНПЭ (табл. 3.5), и опять будет вычислена оптимальная величина загрузки АВТ, например, для простоты 9000 т/ сут.;

Рис. 3.3. Примеры зависимостей расхода энергоресурсов от загрузки АВТ 78

Таблица 3.5 Новые УНПЭ для установки АВТ Норма потребления электроэнергии, кВтч/т Норма потребления теплоэнергии, Мкал/т Норма потребления жидкого топлива, т /т

6,1259 22,814 0,04926

 проводиться новый анализ сходимости для УНПЭ электроэнергии, теплоэнергии, жидкого топлива: 6,1259  6,1259 6,1259

22,814  22,814

*100% ;

0, 04926  0, 04926 0, 04926

22,814

*100% ;

*100%  0% ; и тогда

изменение УНПЭ для всех ТЭР меньше допустимой погрешности 1%, то процедура поиска решения завершена. Таким образом, в решении с учетом переменных УНПЭ получаем следующие значения расхода ТЭР для АВТ (табл. 3.6): Таблица 3.6 Расход ТЭР установки АВТ с новыми УНПЭ Расход электроэнергии, кВтч 1653993 Расход теплоэнергии, Мкал

6159780

Расход жидкого топлива, т

13300

Как видим, произошла коррекция решения (табл. 3.7). Если бы после пересчета с новыми нормами получилось решение с другой загрузкой установки, то вновь проводился бы анализ сходимости УНПЭ. В случае превышения погрешности в 1% хотя бы одной из УНПЭ какого-либо ТЭР поиск оптимального решения продолжился бы до тех пор, пока погрешности не станут допустимыми. Практический опыт применения системы RPMS с дополнительной опцией показал, что сходимость достигается, как правило, через 23 корректировки УНПЭ. 79

Таблица 3.7 Изменения в решениях расхода ТЭР установкой АВТ из табл.3.3 и 3.6

Энергоресурсы

Расход электроэнергии, кВтч Расход теплоэнергии, Мкал Расход жидкого топлива, т

Расход Расход Абсолютное энергоресурэнергоресурсов изменение сов с переменными расхода энерс постоянными нормами горесурсов нормами 1674000 1653993 20007 5535000

6159780

624780

13500

13300

200

Внедрение оптимизационной системы RPMS с расширенной функциональностью в виде дополнительной опции R_FRESH позволило:  повысить точность расчета потребления ТЭР на НПЗ/НХК, что и входит в показатели уровня эффективности энергоменежмента на предприятии;  корректно оценить фактическое исполнение предприятиями сметы затрат путем формирования производственных расходов на RPMS с учетом фактических параметров работы (за счет использования корректных УНПЭ соответствующих загрузкам по установкам)  объема переработки нефти, загрузки установок и выработки продукции;  повысить эффективность оптимизационной системы планирования RPMS на дочерних предприятиях и в центральном офисе нефтяной компании ПАО «ЛУКОЙЛ». Точность расчета потребления ТЭР удалось повысить для ряда установок на 20 30%.

80

Возможные проблемы с LP-моделями при фиксированных УНПЭ При использовании LP-моделей с переменной энергетикой на НПЗ/НХК отрасли обозначился ряд проблем с использованием такого подхода. В результате решения LP-модели имеем новую загрузку по установкам, а через аппроксимацию кривой потребления ТЭР получаем фиксированные УНПЭ по загрузке, и согласно (3.5), при необходимости, переходим к следующей итерации с обновленными УНПЭ в подмоделях установок. Рассмотрим решение LP-модели для одного из НПЗ топливного профиля при разных объемах перерабатываемой нефти  от 165 до 195 тыс. тонн и как она влияет на постоянные нормы для двух загрузок 165,195 и итерацию с переменной энергетикой. В таблице 3.8 (столбцы 14) представлены результаты решения LP-модели в системе RPMS для разных фиксированных объемов переработки российской экспортной нефти URALS от 165 195 тыс. тонн (шаг 5) и значение целевой функции типа прибыль:  1 –количество переработанной нефти ;  2–значение целевой функции с постоянными нормами расхода ТЭР, соответствующими загрузке НПЗ нефтью в 165 тыс. тонн;  3 – значение целевой функции с постоянными нормами расхода ТЭР, соответствующими загрузке НПЗ нефтью в в 195 тыс. тонн;  4 – значение целевой функции с переменными нормами расхода ТЭР (использована опция R_FRESH). Как видно из табл. 3.8, значение целевой функции при решении LP-модели с постоянными нормами расхода ТЭР (ст. 23) уменьшается с ростом количества переработанной нефти, и до81

стигает максимального значения в 4156 единиц, что соответствует минимальной переработке нефти в 165 тыс. тонн. Ситуация нетипична для НПЗ. Как правило, переработка нефти прибыльна, и целевая функция растет с увеличением объема переработки. Таблица 3.8 Значение целевая функция LP-модели при разной переработке нефти на НПЗ Переработка нефти, тыс. тонн 1 165 170 175 180 185 190 195

Нормы расхода энергоресурсов(УНПЭ) Постоянные УНПЭ при двух Переменные загрузках нефти УНПЭ 165 тыс. тонн 195 тыс. тонн 2 3 4 4156 4644 4156 4140 4640 4235 4125 4637 4315 4071 4596 4357 4009 4546 4392 3947 4497 4426 3636 4196 4196

Анализ структуры LP-модели показал, что ограничения на продажу прибыльных продуктов (с большой ценой) даны не в виде допустимого диапазона, а фиксированными. Увеличение объема переработки нефти URALS свыше 165 тыс. тонн приводит к росту продаж менее ценных продуктов, и соответственно, к снижению прибыли производства при любых фиксированных нормах расхода ТЭР. В этих условиях при поиске решения становятся критичными УНПЭ, которые будут снижаться с ростом загрузки установок. Результаты расчета модели с переменными УНПЭ (ст. 4) показывают, что оптимальная загрузка НПЗ соответствует переработке нефти URALS в 190 тыс. тонн. При этой загрузке НПЗ спад 82

прибыльности от продажи продуктов компенсируется экономией расхода ТЭР. Заметим, что опция R_FRESH, с помощью которой в настоящее время пользователи решают модель с переменными нормами расхода ТЭР, использует последовательно несколько моделей с разными, но фиксированными нормами расхода ТЭР. Каждая последующая модель использует новые фиксированные нормы расхода ТЭР, соответствующие решению предыдущей. Такой алгоритм учета переменной энергетики может оказаться неэффективным при поиске оптимальной загрузки НПЗ по сырью. Наиболее простой способ учета переменной энергетики  это анализ поведения полученного локального оптимума на устойчивость, например, в интервале (MIN, MAX) загрузки НПЗ. В результате итеративное решение LP-модели с учетом переменной энергетики (с опцией типа R_FRESH) будет, например, таким: 1) решить LP-модель. Это определит значение целевой функции и объем Pi покупки сырья. Пусть, например, Pi =MIN, а шаг Δ = 10 тыс. тонн; 2) сдвинуть ограничение на покупку сырья на шаг, т.е. Pi+1 = = Pi + Δ, (если Pi = MАХ, то шаг Δ со знаком минус); 3) решить LP-модель со значением ограничения Pi+1 и сравнить полученное значение целевой функции со значением при решении с ограничением Pi. Если получено лучшее решение, то i заменить i+1 и повторить шаг 2, иначе решение LP-модели с переменной энергетикой будет соответствовать предыдущему шагу. Выводы Рассмотренный способ в виде итерции 1)3) прост в моделировании и надежен, с точки зрения LP-модели сходимости, объем 83

корректировок при актуализации невелик и понятен пользователю. В предложенном подходе при каждом поиске оптимума LPмодели значения УНПЭ фиксированы (3.1), т.е. не зависят от загрузки установок. Значит нужно ввести в LP-модель подобную зависимость и рассмотреть, как и что даст это усовершенствование. Введение в LP-модель линейных зависимостей по расходу ТЭР Предлагается ввести в LP-модель линейные зависимости расхода ТЭР от загрузки установок в виде:

U  A0 X  A1 ( X  X 0 ),

(3.6)

где A0 – УНПЭ при X0 – базовой загрузке установки, A1 – поправка для коррекции расхода УНПЭ при загрузке X, переменная в LP-модели. По результатам решения LP-модели, пересчитывается, как и ранее, параметр A0, и дополнительно A1, X0 и процесс решения повторяется. Реализация усовершенствованного подхода с ведением в LPмодель линейных зависимостей расхода ТЭР от загрузки установок и пересчет их параметров средствами системы RPMS приведен в приложении 2. Рассмотрим расчет параметров A0, A1, X0 зависимости (3.6). На рисунке 3.4. два графика:  (3.4.1) – кусочно-линейная функция как аппроксимация исходных зависимостей УНПЭ от загрузки (рис. 3.1). Значение нормы рассчитываются, как было указано выше, в СГЭ и предоставляются в виде таблицы переменных норм по каждой установки; 84

 (3.4.2) – линейная функция расхода УНПЭ, построенная по (3.4.1) и используемая в LP-модели. U (Расход утилиты) (3.4.2) (3.4.1)

X (Загрузка) Xmin X0

Xmax

Рис. 3.4 Кусочно-линейная и линейная аппроксимация кривой расхода ТЭР

Способ расчета параметров A0, A1, X0 Базовая загрузка X0 Обозначим через Z загрузку установки в решении LP-модели.

 X min , если Z  X min ;  Х 0   X max , если Z  X max ;  Z  в противном случае. 

(3.7)

Здесь Xmin, Xmax – минимальная и максимальная загрузка установки, заданные в таблице переменных норм. Норма A0 расхода утилиты при базовой загрузке Пусть расход ТЭР при базовой загрузке X0 равен расходу U(X0), определенному по таблице переменных норм, то есть по графику (3.4.1). Расход ТЭР U(X0) всегда определен согласно (3.7) для загрузки X0 и равен: A0 = U(X0)/X0. 85

Поправочный коэффициент A1 Коэффициент A1 для линейной зависимости (3.6) вычисляется, исходя из следующего правила аппроксимации: прямая (3.4.2) имеет тот же наклон, что и соединяющая две точки графика (3.4.1) с абсциссами:  X1 = Х 0 (100 – Δ)/100;  X2 = Х 0 (100 + Δ)/100, где Δ – заданное отклонение в % от значения X0. На рисунке 3.5 показана искомая прямая (3.5.1), проходящая через точки с абсциссами X1, X2. Тангенс угла наклона этой прямой вычисляется по формуле: K = (U2 – U1)/(X2 – X1). U (Расход утилиты)

(3.8)

(3.5.1)

U2 U0 U1

X (Загрузка) X1

X0

X2

Рис. 3.5. Правило линейной аппроксимации

Учитывая тангенс угла наклона (3.8) и допустимый диапазон изменения нагрузки [Xmin, Xmax] (3.7), получим формулы для определения коэффициента A1 в (3.6): 86

*  U 0 / X 0 – K , если U 0  K  X 0  X min  ; A1    0  в противном случае.

(3.9) (3.10)

Формулы (3.9), (3.10) получены из условий:  прямая, соответствующая формуле (3.6), проходит через точку {X0, U0}  тангенс угла наклона этой прямой равен параметру K, вычисляемому по формуле (3.8);  если прямая при значении A1, вычисленному по формуле (3.9), пересекает ось абсцисс, то коррекция (3.10). В результате прямая идет через точку {0, 0} и функция U(X)>0, что указывает на потребление ТЭР (утилиты) в диапазоне [Xmin, Xmax]. Выводы При всей привлекательности усовершенствованного способа, имеется и ряд осложнений:  введение линейных уравнений (3.6) в LP-модель потребует значительных ее корректировок (приложение 2) и пересмотра методологии планирования расхода ТЭР (наряду с таблицами УНПЭ нужны уравнения);  рост трудоемкости в эксплуатации LP-модели и потребность в более высокой квалификация пользователя для ее регулярной актуализации и интерпретации решения.

87

Литература 1. Устойчивое развитие нефтегазовых компаний: от теории к практике / Авт.: В.В. Бушуев, A.M. Белогорьев, О.Ю. Аполонский, Е.А. Борголова, В.В. Тиматков / Под ред. В.В. Бушуева.  М.: ИЦ «Энергия», 2012.  88 с. 2. Баланс энергоресурсов Российской Федерации [Электронный ресурс] http://www.gks.ru/free_doc/new_site/business/prorn/en_balans.htm 3. Москаленко А.П. и др. Экономика природопользования и ресурсосбережения: Учебное пособие / Под ред. А.П. Москаленко.  Ростов н/Д: Феникс, 2014.  478 с. 4. Реетмер Н., Сомерс К., Шефер Э. Новые инструменты повышения энергоэффективности // Вестник McKinsey. Теория и практика управления.  2013.  №27.  С. 4551. 5. Разработка научно-обоснованного проекта учебного курса по подготовке лиц, проводящих энергетические обследования, и комплекта методических материалов к нему: отчет о НИР – 2011 [Электронный ресурс] Режим доступа: http://portal-energo.ru/files/articles/portal-energo_ru_kurs_ dlya_eneroauditorov.pdf 6. Системы энергетического менеджмента. Требования и руководство по применению Изд. офиц.  M.: Стандартинформ, 2012.  52 с. 7. Гайда, И.В. Путь к глобальной конкурентоспособности: повышение энергоэффективности нефтегазового комплекса: Материалы II Международного форума «Энергоэффективность и энергосбережение» (ENES2013),  М., 2123 нояб. 2013 г. http://enesexpo.com/docs/ prezentatsii_ dlya_programmy/21112013/BCG.pdf 8. Асвадуров С., Кобулия Г. По пути модернизации российской нефтепереработки: Вестник McKinsey. Теория и практика управления.  2011.  № 24.  С. 3745. 9. Энергоэффективность и устойчивое развитие / Авт.: С.П. Бобылев, А.А. Аверченков, С.В.Соловьева, П.А.Кирюшин.  М.: Институт устойчивого развития / Центр экологической политики России, 2010.  148 с. 10. Энергетическая стратегия России на период до 2035 года [Электронный ресурс]: проект.  М.: Министерство энергетики, 2014. http://minenergo.gov.ru/uploaaViblock/665/665a6512e64ffd5e3d30d9448d7b7ff f.pdf. 11. Башмаков И.А. Российский ресурс энергоэффективности: масштабы, затраты и выгоды // Вопросы экономики.  2009.  № 2.  С. 7189. 12. Павлов М. Барьеры для энергоменеджмента [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.energyIand.info/analitic-show-96436 13. Сюсюкин А.И. Разработка энергетической политики организации и соответствующей учетной политики [Электронный ресурс] / А.И. Сюсю88

кин // ЭСКО-Энергосервис.  2013.  № 1 www.journal.esco.co.ua/esco/ 2013_l/artl3_l.pdf 14. Руководство Осло: Рекомендации по сбору и анализу данных по инновациям. 3-е изд.  М., 2010 .  107 с. 15. Методология бенчмаркинга для повышения уровня энергоэффективности промышленных предприятий Украины / Авт.: В.П. Розен, Б.Л. Тышевич, Е.Н. Иншеков, П.В. Розен // Проблемы региональной экономики, 2012.  №2.  С. 7384. 16. Шишорон Ю.Р., Браун Р, Ивашкина Ф., Капустин О. Бенчмаркинг российских НПЗ: 15лет в России // Автоматизация в промышленности.  М., 2015.  №4.  С. 4653. 17. Шестаков Н.В. Нефтепереработка и нефтехимия в России и странах СНГ: тезисы докл. 10 Ежегодный круглый стол (Женева, 29 нояб.-02 дек. 2011 г.). https://cyberleninka.ru/article/n/neobhodimost-primeneniya-metodikisolomon-dlya-otsenki-effektivnosti-funktsionirovaniya-predpriyatiyneftegazohimicheskogo 18. ГОСТ Р 51750-2001 «Энергосбережение. Методика определения энергоемкости при производстве продукции и оказании услуг в технологических энергетических системах. Общие положения»  http://www.gosthelp.ru/gost/gost6713.html 19. Гос. программа Рос. Федерации «Энергосбережение и повышение энергетической эффективности на период до 2020 года». Утв. пост. Правительства РФ от 27 дек. 2010 г. № 2446-р // Рос. Газ.  2011.  25 янв. 20. Хусаинова Е.К. Оценка экономической эффективности энергосберегающей деятельности нефтеперерабатывающих предприятий: Автореф. дисс. на соиск. уч. степ. к.э.н., 08.00.05./ Е.К. Хусаинова; СПб. Горный Университет,  http://old.spmi.ru/system/files/lib/sci/aspirant-doctorant/ avtoreferaty/2015/2015-3/khusainova_e.k._08.00.05.pdf 21. Фёрстер Э., Б. Рёнц. Методы корреляционного и регрессионного анализа. Руководство для экономистов.  М.: «Финансы и статистика», 1983.  304 с. 22. Сальников А.Х., Шевченко Л.А. Нормирование потребления и экономия топливно-энергетических ресурсов.  М.: Энергоатомиздат, 1986.  240 с. 23. Шуралев Д.В. Прогнозирование удельных норм расхода электроэнергии на нефтехимических предприятиях: Дисс. на соиск. уч. степ. канд. техн. наук.  Казань, 2004.  167 c. 24. Гофман И.В. Нормирование потребления энергии и энергобалансы промышленных предприятий.  М.-Л.: Энергия, 1966.  319 с. 25. Справочник по электропотреблению в промышленности / Под ред. Г.П. Минина, Ю.В. Копытова.  М.: Энергия, 1988.  496 с. 89

26. Макарова В.А., Шевченко Л.А. Некоторые вопросы совершенствования методологии нормирования топливно-энергетических ресурсов: Материалы семинара «Нормирование потребления электроэнергии и энергобалансы промышленных предприятий».  М.: МДНТП, 1979.  С. 49. 27. Нормирование топливно-энергетических ресурсов и регулирование режимов электропотребления: Сборник инструкций // Под ред. В.В. Дегтярева.  М.: Недра, 1983.  223 с. 28. Балабайченко О.И., Закатаева А.Ф,, Ю.А. Вяткин. Нормирование энергетических ресурсов в химических производствах.  М.: Химия, 1985.  48 с. 29. Бородюк В.П. Статистические методы математического описания сложных объектов: Учебное пособие.  М.: МЭИ, 1981.  92 с. 30. Бокс Дж., Дженкис Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление.  М.: Мир, 1974.  255 с. 31. Ивахненко А.Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем.  Киев: Наукова думка, 1982.  296 с. 32. Меламед A.M., Тимченко В.Ф., Сааред К.А. Моделирование динамики изменений потребления электрической энергии энергосистем при неполной информации // Электричество.  1977.  № 9.  С. 6669. 33. Рабочая книга по прогнозированию / Под ред. И.В. БестужеваЛада.  М.: Мысль, 1982.  430 с. 34. Тейл Г. Прикладное экономическое прогнозирование.  М.: Прогресс, 1970.  293 с. 35. Смоляк С.А., Титаренко Б.П. Устойчивые методы оценивания.  М.: Статистика, 1980.  189 с. 36. Янг Э. Прогнозирование научно-технического прогресса.  М.: Прогресс, 1970.  216 с. 37. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования.  М.: Прогресс, 1970.  342 с. 38. Баулин Е.С. Автоматизированная актуализация оптимизационных моделей планирования нефтеперерабатывающих/нефтехимических производств: Дисс. на соиск. уч. степ. канд. техн. наук. – М., 2014. – 149 с.

90

Приложение 1 ПРОИЗВОДСТВЕННАЯ СТРУКТУРА СЛУЖБЫ ГЛАВНОГО ЭНЕРГЕТИКА

Главный энергетик

Заместитель главного энергетика по ПГВС

Экономист СГЭ

Заместитель главного энергетика по ПГВС

Электроцех

Цех ПГВС

Участок паровой котельной №1

Бюро по энергопользованию

Участок паровой котельной №2

Бюро оптового рынка

Участок химводоочистки и кондесатоочистки

Участок по ремонту и обслуживанию электрооборудования

Участок воздушной компрессорной

Участок электроснабжения

Участок парогазовоздухоснабжения

Участок связи

Технологические установки получения инертного газа и азота

Участок по ремонту и наладке приборов безопастности грузоподъемных механизмов и электронного оборудования Участок по ремонту и обслуживанию электрооборудования

Рис. П1.1. Производственная структура службы главного энергетика

91

Приложение 2 СПОСОБ МОДЕЛИРОВАНИЯ УСОВЕРШЕНСТВОВАННОГО АЛГОРИТМА УЧЕТА ПОТРЕБЛЕНИЯ ТЭР УСТАНОВКАМИ В RPMS-МОДЕЛИ Линейное уравнение (3.6) в RPMS-модели вводиться для разных типов установок по своим правилам. В таблицы и подмодели установок добавляются следующие структуры. 1. Таблица PLIM. Строка (уравнение) EVUTxxx, где xxx – код строки WCAPxxx, которая используется в таблице переменных норм для вычисления загрузки установки. Примечание. Одинаковый код xxx у строк EVUT* и WCAP* нужен для правильной обработки дней работы установки. В файлах USER.GAM, USERMM.GAM вставлена обработка значения FIX у строк EVUTxxx: FIX(EVUTxxx) = FIX (EVUTxxx)*DPY(WCAPxxx). Здесь FIX(EVUTxxx) означает:  значение столбца FIX в таблице PLIM в строке EVUTxxx;  DPY(WCAPxxx) – значение столбца DPY в таблице PLIM в строке WCAPxxx. 2. Wххх  подмодели установок вторичных процессов. Столбец (переменная) DUT, значение которого равно Y = X– X0. Строка EVUTxxx служит для вычисления значения переменной DUT: Xi – DUT = X0.  Xi – переменные подмодели установки, определяющие ее загрузку;  X0 – базовая загрузка установки 92

 DUT – переменная столбца DUT является знаконеопределенной, поэтому в подмодели установки нужна строка QCOLFRE, в которой в столбце DUT нужно ввести единичный коэффициент;  EVUTxxx-строки, где коэффициенты задаются в подмодели установки, правая часть – в таблице PLIM в столбце FIX. 3. WCRx –подмодели установок первичных процессы. Используется вспомогательная таблица, например, WCUx для норм расхода утилит с целью замены таблицы QUBAL:  EVUTxxx строку и столбец DUT вставить в эту таблицу.  A0 коэффициенты задаются в столбцах (базовые нормы расхода), указанных, как и ранее, в таблицах переменных норм (последние три символа имени столбцов).  A1 коэффициенты корректировки-поправки задаются в столбце DUT. Возможные ситуации:  Несколько подмоделей привязаны к одной таблице переменных норм (к одному уравнению WCAPxxx). Коэффициент A1 должен меняться только в одном столбце DUT одной из подмоделей, поэтому ошибочно:  столбец DUT есть в нескольких подмоделях – непонятно, какой использовать для моделирования зависимостей (3.6);  столбец DUT отсутствует во всех подмоделях – нельзя моделировать зависимости (3.6).  К одной подмодели привязано несколько таблиц переменных норм с разными строками WCAPxxx. Это означает разные способы нормирования расхода утилит. Например, одни утилиты нормируется на сырье, а другие – на выход продукта, и в подмодели должны присутствовать две строки EVUTxxx и два столбца DUT. Предлагаемый алгоритм основан на фиксированном имени 93

столбца – DUT, поэтому нужно разнести столбцы по разным подмоделям. Таким образом, правильный способ моделирования утилит выглядит следующим образом:  разнести расход утилит, привязанных к разным строкам WCAPxxx, по разным подмоделям. Например, расход утилит на сырье оставить в основной подмодели, а переменные моделирования расхода утилит на продукт – вынести в дополнительную подмодель;  в этой дополнительной подмодели будет свое уравнение EVUTxxx и свой столбец DUT. РЕЗЮМЕ. Не допускается привязка одной подмодели установки к двум таблицам переменных норм! Актуализация подмоделей в RPMS-модели Исходные данные для расчета остаются неизменными:  Настройки программы корректировки норм. Примечание. Могут появиться дополнительные настройки. Например:  способ расчета (УНПЭ – старый расчет или линейные зависимости – новый расчет);  отклонение Δ в % для вычисления интервала [X1, X2] аппроксимации графиков расхода утилит (см. рис. 3.5.).  Таблицы переменных норм (остаются без изменений).  Привязка таблиц подмоделей установок к таблицам переменных норм. Расчет по новому способу  В подмоделях установок должны присутствовать структуры в виде строк EVUTxxx и столбцы DUT, которые моделируют уравнения вида (3.6). Правильные способы моделирования описаны выше.  Для пересчета коэффициентов уравнений (3.6), как и ранее, используется таблица UNITCOEF. 94

Алгоритм пересчета коэффициентов подмоделей установок, привязанных к одной таблице переменных норм, следующий: 1. Найти суточную загрузку подмоделей по значению строки WCAPxxx, указанной в таблице переменных норм. 2. Вычислить параметры X0, A0, A1 как указано выше. 3. При помощи таблицы UNITCOEF задать в подмоделях:  базовые нормы расхода утилит (коэффициенты A0) в столбцах, указанных в таблице переменных норм;  поправочные коэффициенты расхода утилит (коэффициенты A1) в единственном столбце DUT одной из подмоделей, привязанные к таблице переменных норм. 4. Задать в таблице PLIM значение суточной базовой загрузки подмоделей (строка EVUTxxx, столбец FIX). 5. Начиная со второй итерации, можно задать ограничения на строку WCAPxxx (MIN = X1, MAX = X2) для улучшения сходимости. Критерий остановки алгоритма пересчета Для каждой установки и для каждой утилиты должно выполняться условие: [U1(Z) – U2(Z)]/U2(Z)·100% ≤ NMAXERR%.  Здесь Z – значение суточной загрузки установки в решении модели, вычисленное по значению строки WCAPxxx;  U1(Z) – значение расхода утилиты, вычисленное по формуле (3.6) для загрузки Z c коэффициентами X0, A0, A1, заданными в модели;  U2(Z) – значение расхода утилиты, вычисленное по таблице переменных норм для загрузки Z; NMAXERR% – задан.

95

Приложение 3 ВОЗОБНОВЛЯЕМЫЕ ИСТОЧНИКИ ЭНЕРГИИ НА НПЗ/НХК В настоящее время все большую популярность набирает использование в промышленности возобновляемых источников энергии (ВИЭ), которые принято условно разделять на две группы:  Традиционные: гидравлическая энергия, преобразуемая в используемый вид энергии ГЭС мощностью более 30 МВт; энергия биомассы, используемая для получения тепла традиционными способами сжигания (дрова, торф и некоторые другие виды печного топлива); геотермальная энергия.  Нетрадиционные: солнечная, ветровая, энергия морских волн, течений, приливов и океана, гидравлическая, преобразуемая в используемый вид энергии малыми и микро-ГЭС, энергия биомассы, не используемая для получения тепла традиционными методами, низкопотенциальная тепловая энергия и другие «новые» виды возобновляемой энергии [http://verdit.ru/finansing/4217renewable-energy.html ]. Страны Евросоюза стали использовать солнечную энергию в рамках снижения зависимости от углеводородов и выбросов в атмосферу парниковых газов. Суммарная установленная мощность солнечных электростанций (СЭС) в мире к 2019 году может достичь 500 ГВт  указано в аналитическом отчете международной консалтинговой компании IHS [http://pvrussia.ru/news/ 138/ ]. На сегодняшний, день инвестиции в солнечную энергетику превышают таковые в угольную, газовую и ядерную промышленности вместе взятые. Исследователи приходят к выводу, что в Европе возобновляе96

мая энергия будет к 2040 покрывать 70% потребностей, в США  44%. Уже к 2020 году на источники возобновляемой энергии будет приходиться до 65% всех инвестиций в электроэнергетику. Прогнозируется, что возобновляемая энергетика привлечет к 2040 году $7,8 трлн. инвестиций. Росту инвестиций способствует развитие солнечной энергетики в таких странах, как Индия и Китай, а также на других развивающихся рынках. К примеру, Китай за 2016 год инвестировал рекордную сумму в проекты, связанные с солнечной энергетикой  $32 млрд, и собирается вложить еще по меньшей мере $361 млрд. до 2020 года. В Индии, по мнению исследователей, инвестиции будут расти на 24% ежегодно, вплоть до 2020 года [http://www.cleanenergo.ru/ 2017/v-2017-godu-solnechnaya-energetika-privlechet-rekordnoe-kolichestvo-investitsij/ ]. В России доля солнечной генерации составляет лишь 0,5– 0,8% от общего объема мощности электростанций. В мае 2013 года государство приняло меры стимулирования производства «чистой» энергии в России. Правительство РФ утвердило постановлении №449 «О механизме стимулирования использования возобновляемых источников энергии на оптовом рынке электрической энергии и мощности», которое гарантирует инвесторам выгоду для проектов по развитию возобновляемой энергетики за счет регулируемых цен на мощность в течение 15 лет в рамках договора о предоставлении мощности (ДПМ). Договор распространяется на проекты строительства мини-ГЭС, объекты солнечной и ветрогенерации. Этот законодательный акт  значительный шаг вперед по созданию базы регулирования, призванной содействовать производству энергии из возобновляемых источников в России. 97

[Российска газета, «К солнцу с ветерком» https://rg.ru/2017/10/03/regsibfo/kolichestvo-proektov-zelenoj-energii-v-rossii-rastet.html]

Первая промышленная солнечная электростанция мощностью 5 МВт была построена в Республике Алтай в 2014 году. За три года объем только солнечной генерации в стране вырос в 30 раз. Сегодня суммарная мощность построенных в России солнечных электростанций  более 150 МВт. Строительство СЭС на территории промышленного предприятия весьма актуально. Дело в том, что объекты промышленности имеют достаточное количество свободных площадей и крыш, не задействованных в производственном процессе, на которые можно установить фотоэлектрические модули. К тому же, такие компании имеют готовые точки подключения большой мощности, благодаря чему солнечная электростанция может быть с лёгкостью включена в существующую сеть. Наиболее ярким примером на территории России может служить ООО «ЛУКОЙЛ-Волгограднефтепереработка» в г. Волгограде, где в настоящее время идет строительство СЭС мощностью 10 МВт. Ввод СЭС в эксплуатацию позволит ЛУКОЙЛу сократить выбросы CO2 на 10 тыс. тонн и обеспечит выработку дополнительных 12 млн. кВт·ч в год электроэнергии [http://neftegaz.ru/news/view/162451-God-na-podgotovku.LUKOYL-nakonets-nachal-stroitelstvo-solnechnoy-elektrostantsii-naVolgogradskom-NPZ]. 98

Это не первый проект компании ЛУКОЙЛ в области ВИЭ:  В 2011 году была построена СЭС мощностью 1,25 МВт на территории «ЛУКОЙЛ Энергия и Газ Болгария» (г.Бургас, Болгария);  В 2014 году введена в эксплуатацию СЭС мощностью 9 МВт на территории НПЗ S.C. “Petrotel-LUKOIL” (г. Плоешти, Румыния); Также компания владеет ветропарком Land Rover общей мощностью 84 МВт в Румынии и несколькими ветровыми установками на месторождениях в России. [ООО «Лукойл-Экоэнергия» - http://ekoenergo.lukoil.ru/ru/About/GeneralInformation] Переработка отходов производства Другим не менее интересным, с точки зрения энергоэффективности, является вопрос переработки отходов производства. В год в России образуется 4 млрд. тонн отходов и только 5% из них перерабатываются. Для примера, страны Западной Европы перерабатывают более 60% производимых отходов [ЭКОМАШГРУПП «Комплекс EcoMachine AMR-100 для производства электроэнергии при переработке отходов]. На сегодняшний день есть технологии, позволяющие, не только экологически безопасно переработать вредные отходы, но и получить ликвидную продукцию  электрическую и тепловую энергию, некоторые виды товарных продуктов. Пиролиз представляет собой термическое разложение органических и некоторых неорганических веществ при высоких температурах и без доступа кислорода. С помощью установок, работающих по пиролизной технологии (установка «ОГНЕМАШ», установка УПВ-1-01, комплекс

99

ECOMACHINE AMR 100), можно перерабатывать следующие виды отходов:  твёрдые бытовые отходы населения и их составляющие;  отходы муниципальных предприятий: иловые осадки водоканала, отходы медицинских учреждений;  отходы химических и промышленных предприятий: пластики, полимеры, резинотехнические изделия, иные углеводородные отходы;  отходы древесины: щепа, некондиционная древесина, загрязнённая древесина, отработанные деревянные шпалы;  отходы нефтехимических нефтезагрязнённые земли;

предприятий:

нефтешламы,

 отходы сельскохозяйственных предприятий: стебли растений, лузга подсолнечника, птичий помёт и т.п. Переработка 1 тонны бытовых отходов может дать до 500кВт электрической энергии и до 400 Мкал тепловой энергии [ЭКОМАШГРУПП комплекс EcoMachine AMR-100 для производства электроэнергии при переработке отходов]. При переработке резинотехнических изделий (автомобильные покрышки) можно произвести [Технология утилизации отходов резиновых изделий и пластмасс http://old.minregion.gov.ua/ attachments/content-attachments/4528/.pdf, стр. 10]:  Печное бытовое топливо ТУ 38.101656-87 – (содержит суспендированную сажу). Без ограничений может использоваться как топливо для промышленных печей и котлов, теплогенераторов, оснащенных распыляющими горелками. Может перерабатываться с помощью ректификационных колонн в товарные бензины и дизельные топлива подобно продуктам коксования и пиролиза нефтяных остатков.  Технический углерод (кокс нефтяной малосернистый 100

ГОСТ 22898-78 тип КЗО). Используется как твердое топливо для производства абразивов и бытовой продукции. После дополнительной прокалки может применяться в электродных массах. Характеристики технического углерода: массовая доля общей влаги не более 3%; массовая доля летучих веществ не более 11,5%; зольность не более 0,80%; массовая доля серы не более 1,50%.  Металлолом – остатки от переработки резины с металлокордом по ГОСТ 2787-75. Используется для последующей переработки в металл.  Пиролизный газ, получаемый в результате переработки, используется для поддержания техпроцесса. По приблизительной оценке, прибыль от работы пиролизной установки по переработке резинотехнических изделий производительностью 3т/сут составляет около $5000 в месяц [Технология утилизации отходов резиновых изделий и пластмасс http:// old.minregion.gov.ua/attachments/content-attachments/4528/.pdf, стр. 13]. В работе [автореферат] д.т.н., Е.Р. Шпербера. Разработка комплекса природоохранных технологий переработки отходов НПЗ Краснодарского Края, https://www.google.ru/url?sa=t&rct=j&q= &esrc=s&source=web&cd=5&ved=0ahUKEwjevYPfu5PXAhWDCp oKHQwGAjwQFgg8MAQ&url=http%3A%2F%2Fdlib.rsl.ru%2Fload er%2Fview%2F01005558845%3Fget%3Dpdf&usg=AOvVaw3Qp_R9__h9sJian-r823e] описаны способы переработки отходов производства всех НПЗ Краснодарского края в товарную продукцию. Это вовлечение:  донных отложений нефтяных резервуаров в производство гидроизоляционного кровельного материала и в печное топливо; 101

 донных отложений мазутных резервуаров в производство рельсовой смазки и асфальтобетона;  нефтешламов водоочистных сооружений в производство кирпича и керамзита;  нефтешламов шламонакопителей, замазученного песка и грунта в производство дорожного основания;  раствора отработанной керосино-дизельной щелочи в производство смазочно-охлаждающей жидкости. Суммарный экономический эффект от всех внедрений по переработке отходов производства НПЗ Краснодарского края, объемом переработки 20,9 млн.т нефти в год, составил 1040,8 млн. рублей в год. Таблица П3.1 Экономический эффект от внедрения технологий утилизации Направление использования

Вид нефтешлама

Донные отложения нефтя- гидроизоляционный ных резервуаров кровельный материал топливная композиция

Эффект от внедрения млн. руб/год 0,7 2,1

Донные отложений мазут- рельсовая смазка ных резервуаров асфальтобетон

1,2

Нефтешламы водоочистных сооружений

кирпич

69,9

керамзит

300,5

Замазученный песок и грунт, нефтешламы шламонакопителей.

дорожное основание

43,3

Нафтената натрия

смазочно-охлаждающая жидкость

444,6

0,5

Выручка за утилизацию

178

ИТОГО:

1040,8

Суммарный предотвращенный экологический ущерб составляет 64,98 млн. рублей в год. 102

Таблица П3.2 Наименование НПЗ

Мощность, Сумма предотвращенного млн. т нефти экологического ущерба, в год рублей в год

ООО «РН - Туапсинский НПЗ»

6,0

21 660000

ООО «Афипский НПЗ»

6,0

21 660000

ЗАО «Краснодарский НПЗ  Краснодарэконефть»

3,0

10 830000

ООО «Ильский НПЗ»

3,0

10 830000

Итого

18

64 980000

103

Приложение 4 SMARTGRID -ИНТЕЛЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ЭНЕРГОСЕТЬ Электроэнергетические системы в большинстве стран модернизируются, и развиваются в настоящее время на основе глубокой интеграции электроэнергетических сетей (Power Grid) и сетей компьютерных или как их называют, инфокоммуникационных (Network). При этом оба вида сетей порождают глубокий синергетический эффект, связанный с невиданными ранее возможностями анализа состояния огромной энергосистемы в реальном времени, прогнозирования процессов в ней, интерактивного взаимодействия с клиентами и управления оборудованием. Такая концепция по определению IEEE (англ. Institute of Electrical and Electronics Engineers) получила название «интеллектуальная энергосеть».  SmartGrid  (рис. П4.1), полностью интегрированная, саморегулирующаяся и самовосстанавливающаяся электроэнергети-

 Рис. П4.1. Smart Grid как объединяющая инфраструктура электро энергетики 104

ческая система с сетевой топологией, включающая все генерирующие источники, магистральные и распределительные сети и все виды потребителей электрической энергии, управляемые единой сетью информационно-управляющих устройств и систем в режиме реального времени.  Smart Grid  стала де-факто стандартным подходом как для участников электроэнергетического рынка (например, для предприятий рис.П4.2.) , так и для правительственных регуляторов.

Рис.П4. 2. структурная схема единой энергетической и инфокоммуникационной инфраструктуры предприятия

В РФ этот подход находится в начальной фазе развития и реализуется в концепции Интеллектуальной электроэнергетической системы с активно-адаптивной сетью (ИЭС ААС), под которой понимается система, где все субъекты электроэнергетического рынка (генерация, сеть, потребители) принимают активное участие в передаче и распределении электроэнергии. 105

В составе ИЭС электрическая сеть из пассивного устройства транспорта и распределения электроэнергии превращается в активный элемент, параметры и характеристики которой изменяются в зависимости от режимов работы энергосистемы. Данные направления на практике воплощаются во взаимосвязи и развитии положений стратегических документов ОАО «ФСК ЕЭС» в виде программы и политики инновационного развития и модернизации. Согласно документам программы можно выделить особенности новой концепции энергосетей ИЭС ААС:  Обеспечение равного доступа любых производителей и потребителей электрической энергии к услугам инфраструктуры. Создание специальных интерфейсов для унифицированного и надежного подключения к сетям возобновляемых и нетрадиционных источников энергии на условиях параллельной работы в составе энергосистемы.  Участие в управлении режимом работы ИЭС генерации, элементов сетевой инфраструктуры, потребителей электроэнергии.  Обеспечение «активности» потребителей электроэнергии за счет их оснащения интеллектуальными системами учета с возможностью ситуативного управления спросом. Обеспечение за счет применения этих систем рационального использования энергии в нормальных режимах и управления потреблением электроэнергии с целью поддержания требуемых параметров функционирования ИЭС.  Наличие достаточных объемов информации о текущем состоянии электрической сети и ее элементов (включая векторные измерения), и о внешней среде (освещенность, осадки, гололед, ветровые нагрузки и другие метеофакторы), а также современной 106

системы управления, позволяющей в реальном времени обрабатывать указанную информацию.  Обеспечение максимальной самодиагностики элементов ИЭС, использование ее результатов в алгоритмах функционирования автоматических систем режимного и противоаварийного управления.  Наличие распределенных и иерархических централизованных систем режимного и противоаварийного управления, основанных на адаптивных алгоритмах реального времени. Согласно документам Министерства энергетики США (DOE Department of Energy) концепция Smart Grid нацелена на удовлетворение ключевых ценностей (keygoals) :  Доступность  обеспечение потребителей энергией без ограничений в зависимости от того, когда и где она им необходима, и от оплачиваемого качества.  Надежность  возможность противостояния физическим и информационным негативным воздействиям без тотальных отключений или высоких затрат на восстановительные работы; максимально быстрое восстановление (самовосстановление) работоспособности.  Экономичность  оптимизация тарифов на электрическую энергию для потребителей и снижение общесистемных затрат.  Эффективность  максимизация использования всех видов ресурсов, технологий и оборудования при производстве, передаче, распределении и потреблении электроэнергии.  Органичность взаимодействия с окружающей средой  максимально возможное снижение негативных экологических воздействий.  Безопасность – предотвращение ситуаций в электроэнергетике, опасных для людей и окружающей среды. 107

Столь сложное и разнообразное взаимодействие участников интеллектуальной электроэнергетической системы на основе концепции Smart Grid регулируется протоколами, обеспечивая эффективное взаимодействие и поддерживая технический прогресс во всех компонентах энергосистемы. Отметим, что несмотря на общую концепцию и ее поддержку во многих странах, существует национальная специфика применения различных протоколов на сетях того или иного государства. В качестве источников дополнительной информации по концепции Smart Grid, в частности, рекомендуем:  Крылов В.В., Крылов С.В. Большие данные и их приложения в электроэнергетике: Монография.  М.: Lennex Corp, – Подготовка макета: Изд. Нобель Пресс,. 2014.  168 с./ http://static.my-shop.ru/product/pdf/187/1863730.pdf  Петроченков А.Б. Развитие теории и совершенствование методов обеспечения эффективного функционирования электротехнических комплексов предприятий минерально-сырьевой отрасли: Дисс. на соиск. уч. степ. докт. техн. наук. – М., 2016. – 367 с./ http://misis.ru/files/3503/Petrochenkov_ avtoreferat.pdf

108

УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ

ХОХЛОВ Александр Сергеевич БАУЛИН Евгений Сергеевич БОРОНИН Андрей Борисович ГАЙНЕТДИНОВА Алсу Наилевна

ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТЬ НЕФТЕПЕРЕРАБОТКИ: МЕТОДИКИ, ТЕХНОЛОГИИ, МОДЕЛИ Редактор: Л. А. Суаридзе Компьютерная верстка: И. В. Севалкина

Подписано в печать 25.10.2018. Формат 60×841/16. Бумага офсетная. Печать офсетная. Гарнитура «Таймс». Усл. п. л. 6,75. Тираж 50 экз. Заказ № 459 Издательский центр РГУ нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина 119991, Москва, Ленинский проспект, дом 65 тел./факс: (499) 507 82 12