Применение техноценологического подхода к анализу электропотребления и энергосбережения предприятий Свердловской области

Свердловская область относится к наиболее индустриально развитым регионам России, с мощным экономическим, промышленным и научным потенциалом. Доля энергоемких отраслей (электроэнергетика, металлургия, промышленность стройматериалов, лесная и деревообрабатывающая промышленность) значительна и на 6–8 процентов выше, чем в целом по Российской Федерации [1].

Благодаря реализации энергосберегающей политики достигнуты положительные результаты в вопросах повышения энергетической эффективности региональной экономики, так, энергоемкость валового регионального продукта (ВРП) в 2008 году по отношению к 2000 году снизилась на 34,5 процента, а электроемкость соответственно на 36,5 процента.

Такие результаты были достигнуты благодаря повышению энергетической эффективности в реальном секторе экономики, в том числе за счет снижения удельных расходов топлива и энергии в промышленности.

Динамика ВРП Свердловской области за период 2007–2011 гг. представлена в табл. 1.

В динамике явно просматривается кризисный

2009 г., когда произошло резкое снижение ВРП. На рис. 1 показано изменение индекса физического объема ВРП в % к предыдущему году.

Рис. 1. Индекс физического объема ВРП в % к предыдущему году

В то же время в регионе остаются немалые возможности к дальнейшему сокращению удельного расхода топлива и энергии во всех секторах экономики, в том числе при производстве промышленной продукции. Почти четверть потребляемых энергоресурсов Свердловская область может сэкономить за счет технического перевооружения, за счет организационных и структурных мероприятий [2].

Динамика электропотребления в Свердловской энергосистеме за период 2005–2011 гг., представленная в «Программе развития электроэнергетического комплекса Свердловской области 2010– 2015 годы и на перспективу до 2020 года», а также данные статистического сборника по Свердловской области 2011г. приведены в табл. 2.

Достижение целевых показателей повышения энергетической эффективности и энергосбережения, принятых в региональной программе, во многом определяется реализацией эффективного энергопотребления, прежде всего, эффективностью использования электрической энергии.

За период с 2005 года по настоящее время в области происходили структурные изменения в экономике, что отразилось на потреблении электроэнергии предприятиями.

Учитывая, что потребление энергоресурсов является одним из наиболее объективных и достоверных параметров, характеризующих работу предприятия, анализ структурных изменений в отраслях экономики области можно проводить по данным годового электропотребления.

Первичный анализ динамики годового электропотребления предприятий Свердловской области показал его рост до 2008 года. После чего произошел перелом на снижение электропотребления до 2010 года, и начало нового роста наблюдается в 2010 и 2011 гг. (рис. 2).

Характер изменения электропотребления по отдельным отраслям очень не однозначен. Не смотря на общий спад экономики в 2009 г., на фоне кризиса, имеют место предприятия, устойчиво развивающиеся, являющиеся конкурентоспособными, энергоэффективными. К ним относятся предприятия черной и цветной металлургии, химической промышленности, связи, железнодорожный транспорт. По данным ОАО «Свердловэнер-госбыт» рост электропотребления в 2010–2011 гг. обусловлен вводом дополнительных мощностей на крупных промышленных предприятиях, а также естественным ростом потребления электрической энергии населением и предприятиями малого и среднего бизнеса.

Рис. 2. Динамика годового электропотребления

Важно понять, какие процессы обусловливают вектор снижения и роста электропотребления и как они влияют на развитие системы.

В данной работе мы опираемся на техноцено-логический подход, являющийся одним из методов анализа и моделирования структуры больших технических систем, разработанный профессором Кудриным Б.И. [4, 5].

Основой указанного метода является представление статистических данных в виде ранговых распределений по параметру электропотребления, которые являются одной из фундаментальных закономерностей целостных систем [7], а также информационным показателем структурной сложности, определяющими стратегию энергоэффективного развития региона.

Электропотребление отдельного предприятия при использовании техноценологического подхода рассматривается не изолированно, а соотносится с другими потребителями, иерархически систематизированными [4–7].

Выявление тенденции электропотребления предприятий области, анализ параметров ранговых распределений создает основу оптимизации управления электропотреблением инфраструктуры региона, дает возможность более точно прогнозировать дальнейшее развитие электроэнергетического комплекса Свердловской области, оценить его устойчивость [5, 7].

Рассматриваемый техноценоз мы определяем как «Предприятия Свердловской области», объеди-

Динамика ВРП Свердловской области

Таблица 1

Наименование показателя	Годы
	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011
ВРП Свердловской области, млрд руб.	475,5	653,9	820,8	944,4	838,8	1008,8	1200
Индекс физического объема ВРП в % к предыдущему году	109,5	111,5	109,4	102,5	88,4	109,8	109

Таблица 2

Динамика потребления электроэнергии [9]

Наименование показателя Годы 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 Электропотребление, млн кВт·ч 44394,6 46321,8 47761,8 47709,2 41947,8 44590 45750 В % к предыдущему году – 104,34 103,11 99,891 87,92 106,3 102,6 ненные в отрасли (на примере 2686 предприятий).

Методика анализа структуры рангового распределения заключается в следующем.

• 1.    В техноценозе (отрасли области) выделяются элементы (предприятия-особи) и исследуемый параметр – годовое электропотребление.

• 2.    Предприятия ранжируются в порядке убывания величины электропотребления. Первый ранг присваивается предприятию с максимальным параметром [7].

Статистические данные анализируем за период 2005–2011 гг. [3].

Ранговое Н-распределение описывается математическим выражением

W (r ) = W1, (1) r р где r – ранг объекта, W1 – величина электропотребления наиболее крупного объекта, β – характеристический показатель, определяющий степень крутизны кривой гиперболического Н-распределения.

Характеристический показатель для всех выборок находится в пределах β=1,36–2,2 (рис. 3).

Динамика характеристического показателя позволяет сделать вывод о ценологическом характере исследуемой совокупности предприятий Свердловской области. Кроме того, предел изменения β (1,36–2,2) отражает устойчивость структуры распределения электрохозяйства в целом по региону и этап стабильной работы техноценоза.

Однако заметный рост β в 2007 г. говорит об увеличении разрыва в электропотреблении между несколькими самыми крупными предприятиями и снижении темпов роста электропотребления основной массы малых и средних предприятий. С 2010 года благодаря программам поддержки малого и среднего бизнеса наблюдается его развитие (β снижается).

Ранговые распределения для 2009 и 2011 годов, описывающие соотношение в техноценозе «крупное-мелкое», в графическом виде представляющие собой ряд, где по оси абсцисс откладывают ранг объекта, по оси ординат – величину параметра, проиллюстрированы на рис. 4.

С 2006 по 2009 годы первый ранг принадлежал электроэнергетической отрасли. За ней вторым рангом расположились предприятия черной металлургии. Структура техноценоза меняется с 2010 года, когда происходит резкое снижение электропотребления в электроэнергетике.

Лидирующими по электропотреблению в 2011 году являются четыре отрасли: черная металлургия, железнодорожный транспорт, электроэнергетика и цветная металлургия.

Снижение характеристического показателя в этот период определено уменьшением отрыва крупных предприятий от средних и мелких по электропотреблению.

В 2010–2011 гг. самыми крупными потребителями электроэнергии (r=1) в Свердловской энер- госистеме являются металлургические предприятия (табл. 3).

На рис. 5 представлен результат ранжирования по электропотреблению предприятий Первоуральского городского округа, в состав которого входят предприятия черной металлургии [9].

Ноеву касту в структуре данного техноценоза составляют металлургические компании.

Чтобы осуществить анализ динамики процессов в техноценозе, необходимо перейти к структурно-топологической динамике [7] .

Структурно-топологическая динамика строится добавлением к осям рангового распределения оси – времени (рис. 6).

Ранговая проекция системы координат отражает динамические свойства объекта, которые формируются под влиянием на этот объект динамики техноценоза в целом (рис. 7).

Рис. 3. Динамика характеристического показателя р

Рис. 4. Ранговое распределение предприятий Свердловской области по электропотреблению за 2009 (а) и 2011 (б) годы

Рис. 5. Ранговое распределение предприятий по электропотреблению Первоуральского городского округа за 2011 год

Таблица 3

Крупные потребители электроэнергии в Свердловской энергосистеме

Отрасль	№	Наименование предприятия
Производство продукции черной металлургии	1	ОАО «Нижнетагильский металлургический комбинат» (ООО «ЕвразХол-динг»)
	2	ОАО «Серовский ферросплавный завод» (принадлежит казахской ENRC)
	3	ОАО «Каменск-Уральский металлургический завод» (ОК РУСАЛ)
	4	ЗАО «Нижнесергинский метизно-металлургический завод» (г.Ревда, г.Н.Серги и г.Березовский, принадлежит ОАО «НЛМК»)
	5	ОАО «ВИЗ-сталь» (ОАО «НЛМК»)
	6	ОАО «Металлургический завод им.Серова» (ОАО «УГМК»)
	7	ОАО «Первоуральский новотрубный завод» (группа ЧТПЗ)
	8	ОАО «Синарский трубный завод» (ОАО «ТМК»)
	9	ОАО «Северский трубный завод» (ОАО «ТМК»)

Рис. 6. Структурно-топологическая динамика рангового распределения электропотребления за 7 лет

Значительные изменения электропотребления в течение семи лет наблюдаются в электроэнергетике, черной металлургии, химической промышленности, сельском хозяйстве.

Рост электропотребления в черной металлургии Свердловской области обусловлен активным введением мощностей по производству:

• •    стали электропечной в 2007 году -700 тыс. т, в 2009 году – 1298 тыс. т;

• •    проката черных металлов в 2010 году -550 тыс. т [8].

Только на Северском трубном заводе, в рамках реконструкции трубных заводов области, в 2009 г. была установлена машина непрерывного литья заготовок на 950 тыс. т [8].

В сельском хозяйстве рост электропотребления в 2008 и 2009 годах обусловлен введением новых производственных помещений для крупного рогатого скота, свиней и птицы.

Однако сравнивая характер динамики электропотребления по Свердловской области (см. рис. 2), индекс физического объема ВРП (см. рис. 1), особенно в кризисный 2009 год, с электропотреблением предприятий по отраслям (рис. 6, 7), можно сделать вывод, что ряд из них устойчиво развивались и оказались не подвержены кризисным явлениям. К ним относятся легкая, лесная, топливная отрасли промышленности, значительного падения объемов производства в которых не произошло.

Время, год

Рис. 7. Структурно-топологическая динамика рангового распределения по электропотреблению в ранговой проекции координат

Снижение ранга (рост электропотребления) в этих отраслях в 2008–2009 годах не означает повышение объема потребления, а свидетельствует об общем снижении электропотребления всех других отраслей. К 2011 году по ранговому показателю электропотребления эти отрасли вернулись в исходное положение 2005–2006 гг.

Таким образом, при техноценологическом подходе к анализу электропотребления нивелируется (сглаживается) влияние кризисных пиков, что позволяет производить анализ, а затем прогноз экономического анализа развития региона, отраслей (видов экономической деятельности) более точно.

В зависимости от ранга электропотребления (рис. 7) наибольший вклад в энергосбережение в прогнозных показателях следует ожидать в следующих отраслях: черная металлургия, железнодорожный транспорт, электроэнергетика, цветная металлургия, строительные материалы. Наименьший результат – в лесной, легкой, топливной промышленности.

Выводы

• 1.    Применение техноценологического подхода дает математический инструмент, позволяющий рассмотреть структуру и динамику электропотребления предприятий Свердловской области в трех плоскостях: временной период, уровень электропотребления и интенсивность электропотребления.

• 2.    Результаты данного исследования могут быть использованы органами государственной власти и местного самоуправления при анализе и прогнозировании социально-экономического раз

• 3.    Полученные результаты работы позволяют осуществлять расчеты и прогнозы темпов снижения электроемкости (энергоемкости) ВРП. Наибольший вклад в энергосбережение в прогнозных показателях следует ожидать в черной металлургии, железнодорожном транспорте, электроэнергетике, цветной металлургии, строительных материалах, наименьший – в лесной, легкой, топливной промышленности.

вития региона и муниципальных образований.