Полученные данные приведены в таблице 1 приложения А.
Для каждого значения середины интервала определим среднее значение экспериментальной функции распределения F(x). Получим результативные данные, приведенные в таблице А.1 приложения А
Таблица 2.3 — Среднее значение экспериментальной функции распределения
Середина интервала | Среднее значение F(X) |
125 | 0 |
1831 | 0,27 |
4994 | 0,84 |
8157 | 1 |
По полученным данным построим график экспериментального значения функции распределения потребления угля.
Рисунок 2.7 — Экспериментальное значение функции распределения потребления угля Змиевской ТЭС
2.3.3 Определение параметров синусоиды
На рисунке 2.7 проведем линию тренда, определим приблизительные параметры синусоид, которыми мы будем аппроксимировать наши графики.
Рисунок 2.8 — Экспериментальное значение функции распределения потребления угля.
Найдем параметры циклических зависимостей [5].
Расстояние от точки до прямой есть амплитуда, которая характеризует размах колебания потребления угля.
Если прямая имеет вид Ax+By+C=0, то расстояние от точки до прямой будет иметь вид
d=
В нашем случае уравнение прямой имеет вид
Приведем его к стандартному виду
Тогда
K=-1;
L=
M=
Согласно нашим данным K=-1, L=8032, M=125.
Тогда расстояние от прямой до первой амплитуды равно
Расстояние до второй амплитуды равно
Определим среднюю амплитуду
Точка пересечения (точка Е) находится на середине интервала
(2.36)
Тогда формула должна иметь вид
y=Ax-Bsin(Cx-D)+E (3.38)
Согласно формулам (2.35) и (2.36) коэффициенты при синусоиде определяются по формулам
С =
D =
2.3.4 Подбор вида формул для графиков зависимости потребления угля по дням и месяцам
Для определения вида формулы или параметров синусоиды мы построили графики, которые показывают среднее значение потребления угля по каждому дню в течение месяца и среднее значение потребления угля по месяцам в течение года.
Рисунок 2.9 — Потребление угля Змиевской ТЭС по месяцам
Рисунок 2.10 — Потребление угля Змиевской ТЭС по дням
Из рисунков видна слабовыраженная синусоидальная функция. Поэтому для графика на рисунке 2.9 можно определить функцию такого вида
f(x)=AМ*sin(BМ^2+C)+D, (2.41)
где М — номер месяца
А для графика на рисунке 2.10 — вида
f(x)=A*sin(BД+C)+D, (2.42)
где Д — номер дня
Для решения задачи (2.41) представим ее в математической форме.
M=1,2…12 (2.43)
y= потребление
Задачу (2.42) математически можно сформулировать так:
Д = 1,2…7 (2.44)
y = потребление
С помощью программы Еxcel, функции поиск решения определим коэффициенты уравнений (2.43) и (2.44).
Таблица 2.4 — Значения коэффициентов при синусоиде
Номер уравнения | А | В | С | D |
(2.37) | 7801,97 | 1,08 | 4,38 | 129211,28 |
(2.38) | 222897,3 | 0,104527 | 7,78 | 36633,84 |
2.3.5 Расчет функции зависимости F(x)
Зная параметры всех синусоид, описанных выше, можно определить функции
sin(BM+C), (2.45)
sin(BД+C), (2.46)
sin(BП+C), (2.47)
где П — потребление угля
Далее с помощью регрессионного анализа определим коэффициенты уравнения регресс, а также оценим значимость этого уравнения, где входным интервалом X будут функции sin(BM+C), sin(BД+C), sin(BП+C), а входным интерваломY — ранее полученное F(x).
Проведя регрессионный анализ, мы видим, что наша модель адекватна, так как по таблице F-распределения Фишера критическое значение F больше расчетного.
Коэффициенты, полученные при регрессионном анализе, представлены в таблице 2.5
Таблица 2.5 — Коэффициенты регрессионной модели
Значение коэффициента | |
Y-пересечение | 0,498183381 |
Sin(BM+C) | 0,042390271 |
Sin(BD+C) | -0,016880258 |
Sin(BП+C) | 0,118797111 |
Подставим эти коэффициенты в функцию регрессии и получим регрессионную модель
Y=0.498+0.042*sin(BM+C)-0.017* sin(BД+C)+0,119 sin(BП+C) (2.48)
2.3.6 Расчет запаса угля на складе на каждый день
Чтобы рассчитать оптимальный запас определим сначала отношение
где
Так как предприятие использует разные марки угля и по разным ценам, то стоимость одной единицы с учетом затрат на ее поставку и хранение определим как условную цену по формуле
где n – количество сортов угля;
Ц - цена угля;
Это отношение равно 0,45.
С помощью функции «Поиск решения» рассчитаем оптимальный запас угля на складе на каждый день.
Для этого сформулируем нашу задачу математически:
= 0,45
Y>0
Решаем данную задачу с помощью MS Excel («Поиск решения»). Полученные данные приведены в таблице Б.1 приложения Б.
По результатам расчетов видно, что имеющийся запас угля на складе Змиевской ТЭС превышает необходимый на 16%.
Снижения имеющегося запаса угля на складе до полученного при расчетах приведет к экономии 1309 тыс. гривен, что положительно отразится на данном предприятии. В таблице 2.7 приведем план выработки электроэнергии по Змиевской ТЭС.
Таблица 2.6 — План выработки электроэнергии по Змиевской ТЭС
Период | Млн. квтч. |
1 квартал | 1169 |
2 квартал | 775 |
1 полугодие | 1944 |
3 квартал | 758 |
9 месяцев | 2701 |
4 квартал | 1324 |
ГОД | 4026 |
Теперь мы можем рассчитать себестоимость (Квт часа)электроэнергии. Для этого полученную сумму экономии разделим на производство электроэнергии Змиевской ТЭС за год.
где