Автоматизированная система управления потреблением топливных газов на металлургическом предприятии тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Япрынцева, Илона Алексеевна

• Япрынцева, Илона Алексеевна
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Япрынцева, Илона Алексеевна

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ПОТРЕБЛЕНИЯ ГАЗА НА МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОМ ПРЕДПРИЯТИИ.

1.1. Проблемы и задачи автоматизированного управления потреблением газов на металлургическом предприятии.

1.2. Автоматизированная система учета и контроля потребления газов на металлургическом предприятии.

1.2.1. Краткие сведения об объектах автоматизации.

1.2.2. Характеристика основных производств.

1.2.3. Характеристика вспомогательных производств.

1.2.4. Характеристика газоснабжения топливными газами.

1.3. Структура АСУ.

1.3.1. Описание подсистем.

1.3.2. Комплекс технических средств.

1.4. Состав и описание внутренних потоков информации.

1.5. Роль прогнозирующих моделей в АСУ ГАЗ.

1.6. Обзор литературы по моделированию потребления газа.

1.7. Постановка целей и задач исследования.

ГЛАВА 2. ПОСТРОЕНИЕ ПРОГНОЗИРУЮЩИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ОСНОВНЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОГО ПРОИЗВОДСТВА.

2.1. Система прогнозирующих моделей металлургического производства

2.2. Построение прогнозных моделей доменного цеха.

2.2.1. Построение прогнозных моделей потребления топлива (природного газа и кокса) доменным цехом ОАО «ММК».

2.2.2. Построение прогнозной модели потребления доли природного газа

2.2.3. Построение прогнозной модели выхода доменного газа.

2.2.4. Построение прогнозных моделей потребления доменного и коксового газа на воздухоподогреватели доменного цеха.

2.2.5. Построение прогнозной модели потребления доменного газа доменного цеха.

2.3. Построение прогнозных моделей коксохимического производства.

2.4. Построение прогнозных моделей ПВЭС ОАО «ММК».

2.5. Прогнозирование потребления топлива на ТЭЦ ОАО «ММК».

2.6. Прогнозирование потребления топлива ЦЭС ОАО «ММК».

2.7. Построение прогнозных моделей потребления природного газа . ЛПЦ

2.8. Построение прогнозной модели потребления природного газа ЛПЦ

Выводы к главе 2.

ГЛАВА 3. АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ГАЗА НА МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОМ ПРЕДПРИЯТИИ.

3.1. Структура программного обеспечения задач прогнозирования в рамках АСУ ГАЗ.

3.2. Методика и алгоритм построения оптимальной модели прогнозирования.

3.3. Процедура построения моделей прогнозирования потребления многокомпонентных газовых смесей на основе метода группового учета аргументов.

Выводы к главе 3.

ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ОТРАБОТКА ПРОГНОЗИРУЮЩИХ МОДЕЛЕЙ В РАМКАХ АСУ ГАЗ ОАО «ММК».

4.1. Задача прогнозирования потребления газов на ОАО «ММК».

4.2. Применение математических моделей потребления топливных газов ОАО «ММК» для решения задачи прогнозирования потребления газов

Выводы к главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизированная система управления потреблением топливных газов на металлургическом предприятии»

Актуальность работы

Потребление топливных газов на металлургических предприятиях составляет существенную долю себестоимости производимой продукции, поэтому на предприятиях большое внимание уделяется снижению объема потребления топливных газов. Среди топливных газов особо следует выделить природный газ, так как он представляет собой покупной строго лимитированный ресурс. Вследствие этого для металлургического производства наряду с задачей снижения объемов потребления природного газа, является актуальной задача мониторинга и прогнозирования объемов потребляемого газа. Ошибки в прогнозе потребления природного газа приводят к недостоверным заявкам предприятия на объемы поставок газа и, как следствие, к большим штрафам за невыполнение лимитов, определенных в договорах на поставку. Повысить достоверность оценок, как текущего потребления природного газа, так и его прогноза можно на основе автоматизированных систем мониторинга и прогнозирования потребления газа.

В силу коммерческой важности рассматриваемой задачи в настоящее время на металлургических предприятиях разрабатываются специализированные АСУ, осуществляющие мониторинг и управление потреблением топливных газов (АСУ ГАЗ). При этом задача мониторинга в настоящее время достаточно разработана и по данному вопросу имеются многочисленные публикации. Однако задача прогнозирования и управления потреблением топливных газов особенно в системном плане в масштабе металлургического производства еще решена недостаточно.

Базовыми работами по энергосбережению и прогнозированию, содержащими глубокие исследования по данному вопросу, являются работы член-корреспондента АЭН РФ, д.т.н. Никифорова Г.В., к.т.н., проф. Олейникова В.К., д.т.н., проф. Заславца Б.И. Работы указанных авторов в сфере энергосбережения и управления энергопотреблением в металлургическом производстве удостоены в 2003 году премии Правительства РФ в области науки и технике.

Научный подход большинства работ основан на статистическом анализе данных с использованием тех или иных модификаций метода наименьших квадратов при построении прогностических моделей. Однако задача прогнозирования потребления газа имеет ярко выраженный системный технико-экономический характер. Эффективное решение задачи возможно лишь при системном рассмотрении металлургического производства как единого технологического целого. При этом конечной целью является минимизация потребления объемов топливных газов, а также штрафов предприятия за нарушения лимитов потребления природного газа. Решение задач прогнозирования и управления потреблением топливных газов в подобной постановке в литературе не рассматривалось, что и определяет актуальность проводимого исследования.

Целью диссертационной работы является разработка и практическое внедрение методов, алгоритмов и моделей прогнозирования, позволяющих в рамках автоматизированной системы управления потреблением топливных газов на металлургическом предприятии минимизировать лимиты объемов потребления газов.

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:

1. Проведение анализа существенных факторов металлургического производства, определяющих объемы потребления топливных газов.

2. Разработка информационной структуры АСУ ГАЗ, позволяющей осуществлять автоматизированный мониторинг и прогноз потребления топливных газов на металлургическом предприятии.

3. Создание системы типовых моделей прогнозирования потребления топливных газов, охватывающие основные цеха и участки металлургического производства.

4. Разработка алгоритма оптимального прогнозирования потребления топливных газов по технико-экономическим критериям.

5. Разработка программного обеспечения оптимального прогнозирования потребления топливных газов в рамках АСУ ГАЗ.

6. Внедрение разработанных методов прогнозирования потребления газа в практику управления технологическими процессами металлургического производства в рамках АСУ ГАЗ ОАО «ММК».

Объектом исследования являются технологические процессы металлургического производства, рассматриваемые с точки зрения потребления топливных газов на металлургическом предприятия.

Предметом исследования являются методы, алгоритмы и модели прогнозирования потребления топливных газов в рамках автоматизированных систем управления потреблением топливных газов на металлургическом предприятии.

Методика исследования

В основу методики исследования положены труды российских и зарубежных ученых по прогнозированию энергетических ресурсов, методы математической статистики, математического программирования, теоретические и методологические основы построения АСУ ТП.

Научная новизна:

1. Произведен анализ существенных факторов комплекса технологических процессов, составляющих металлургическое производство, определяющих объемы потребления топливных газов. На основе проведенного анализа предложена система прогнозирующих моделей металлургического производства, а также информационная структура АСУ ГАЗ, позволяющая осуществлять мониторинг и прогнозирование потребления топливных газов на металлургическом предприятии.

2. Разработаны модели оптимального прогнозирования потребления топливных газов по технико-экономическому критерию. Базовым технико-экономическим критерием принята величина экономических потерь, включающая величину штрафа, налагаемого на предприятие за недостоверное определение лимитов потребления природного газа в прогнозируемый период.

3. На основе метода группового учета аргументов предложена процедура построения моделей прогнозирования потребления многокомпонентных газовых смесей, позволяющая существенно повысить точность прогноза для сложных технологических процессов.

Практическая ценность:

1. Полученные научные результаты служат основой для разработки автоматизированных систем управления потреблением топливных газов на металлургическом предприятии.

2. Создано программное обеспечение для решения задачи построения оптимальной модели прогнозирования потребления топливных газов в технологических процессах по данным эксплуатации. Программное обеспечение ориентировано на использование в составе АРМ технолога в АСУ ГАЗ.

Реализация работы

Разработанное методическое и программное обеспечение мониторинга и прогнозирования потребления топливных газов внедрено в подсистему АСУ ГАЗ в составе АСУ «ЭНЕРГО» ОАО «ММК» и используется для составления прогнозов потребления природного газа цехами и подразделениями ОАО «ММК» с целью минимизации штрафов.

Экономический эффект от внедрения диссертационной работы на ОАО «ММК» составляет более 60 млн. руб. в год. Внедрение результатов диссертационной работы подтверждено соответствующим актом.

Апробация работы

Основные результаты исследования, изложенные в диссертации, докладывались на 1-й Международной научно-технической конференции молодых специалистов предприятий и учебных заведений металлургической промышленности, г. Магнитогорск, 28 марта 2001 год; на 5-й Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Энергетики и металлурги настоящему и будущему России», г. Магнитогорск, 20-21 мая 2004г.; на Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых по проблемам промышленной теплоэнергетики, г. Челябинск, 4 мая 2006год; на 7-й Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Энергетики и металлурги настоящему и будущему России», г. Магнитогорск, 24-26 мая 2006года.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Япрынцева, Илона Алексеевна

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

1. Одним из основных мероприятий по повышению эффективности использования топливных газов на металлургических предприятиях является введение автоматизированных систем учета, мониторинга и прогнозирования потребления газа в технологических процессах (АСУ ГАЗ).

2. Произведен анализ существенных факторов технологических процессов металлургического производства для построения АСУ ГАЗ, определяющих объемы потребления топливных газов. Указанные факторы служат основой построения информационной подсистемы АСУ ГАЗ. Предложена система определяющих факторов технологических процессов металлургического производства и система прогнозирующих моделей.

3. Построена система моделей прогноза потребления топливных газов оптимальная по технико-экономическим критериям. Базовым технико-экономическим критерием является величина штрафа, налагаемого на предприятие за недостоверное определение лимитов потребления природного газа в прогнозируемый период.

4. Предложен алгоритм оптимизации для решения задачи оптимального прогноза потребления природного газа по технико-экономическим критериям. Математическая постановка задачи оптимального прогноза потребления природного газа по технико-экономическим критериям приводит к специализированной задаче математического программирования, имеющего в общем случае нелинейный характер

5. В работе предложена для построения моделей прогнозирования многокомпонентных газовых смесей модификация метода группового учета аргументов. Разработанный метод состоит из следующих этапов решения задачи: a. построение агрегированной модели с представлением объемов многокомпонентных газовых смесей в тоннах условного топлива; b. построение частных моделей по отдельным компонентам с представлением объемов газовых компонент в натуральных показателях c. построение комплексной модели, включающей как агрегированные объемы газовых смесей, так и частные факторы по отдельным газовым компонентам.

6. Создано программное обеспечение для решения задачи построения оптимальной модели прогнозирования потребления топливных газов в технологических процессах по данным эксплуатации. Программное обеспечение ориентировано на использование в составе АРМ технолога в АСУ ГАЗ.

7. Точность системы моделей по данным эксплуатации в реальном производстве показала, что погрешность составляет не более 2%.

8. Разработана методика и внедрено программное обеспечение в практику мониторинга и прогнозирования потребления топливных газов в рамках подсистемы АСУ ГАЗ в АСУ «ЭНЕРГО» ОАО "ММК".

9. Применение указанного программного обеспечения позволило повысить точность прогноза на 2%, что дает годовой экономический эффект более 60 млн. руб.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Япрынцева, Илона Алексеевна, 2007 год

1. Автоматизация технологических и производственных процессов в металлургии: Межвуз.сб.науч.трудов / Под ред. Б.И. Парсункина. -Магнитогорск: Изд-во МГТУ им. Носова, 2004. - 299с.

2. Айвазян, С.А. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности / С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин. М.: Финансы и статистика, 1985. - 607с.

3. Айвазян, С.А. Прикладная статистика. Исследование зависимостей / С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин. М.: Финансы и статистика, 1985.-488с.

4. Алгоритмы и программы восстановления зависимостей / под ред. В.П. Вапника. -М.: Наука, 1984. 816 с.

5. Андерсон, Т. Введение в многомерный статистический анализ / Т. Андерсон; пер. с англ. -М.: Физматгиз, 1963. 500 с.

6. Афифи, А. Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ / А. Афифи, С. Эйзен; пер. с англ. М.: Мир, 1982. - 488 с.

7. Аптерман, В.Н. Колпаковые печи / В.Н. Аптерман. М.: Металлургия, 1965.-235 с.

8. Барра, Ж.Р. Основные понятия математической статистики / Ж.Р. Барра; пер. с фр. А.Л. Рухина; под ред. А.Н. Ширяева. М.: Мир,1974.

9. Бесекерский, В.А. Теория систем автоматизированного управления / В.А. Бесекерский, Е.П. Попов. СПб.: Профессия, 2004. - 752 с.

10. Большев, Л.Н. Таблицы математической статистики / Л.Н. Большее, Н.В. Смирнов. -М.: Наука, 1983. 416 с.

11. Бородюк, В.П. Статистическое описание промышленных объектов /В.П. Бородюк, Э.К. Лецкий. -М.: Энергия, 1971. 110 с.

12. Бородин, И.Ф. Автоматизация технологических процессов: учебник / И.Ф. Бородин, Ю.А. Судник. М.: Колосс, 2003. - 344 с.

13. Бородулин, А.В. Математические модели оптимального использования ресурсов в доменном производстве / А.В. Бородулин. -Свердловск: УНЦ АН СССР, 1985. 148 с.

14. Бородулин, А.В. Математическое моделирование и оптимизация как метод решения проблем энергосбережения и экологии промышленных районов / А.В. Бородулин, А.Б. Анохин, В.И. Ситас, И.А. Султангузин // Теплоэнергетика. 1994. - №6. - С. 38 - 41.

15. Бородулин, А.В. Математическое моделирование системы распределения энергетических и сырьевых ресурсов в доменном производстве / А.В. Бородулин, Ю.Б. Муравьев // Сб. тез. докл. симпозиума «Энергосбережение и экология». Днепропетровск, 1998. - С. 27-28.

16. Бочаров, П.П. Математическая статистика: учебное пособие / П.П Бочаров, А.В. Печенкин. М.: Изд-во РУДН, 1994. - 164 с.

17. Брук, Ю.Г. Сжигание газа в нагревательных печах: учебник / Ю.Г. Брук. Л.: Недра, 1977. - 167 с.

18. Вучков, И. Прикладной регрессионный анализ / И. Вучков, Л. Боятжиева, Е. Соколов; пер с болг. Ю.П. Адлера. М.: Финансы и статистика, 1987. -239с.: ил.

19. Гиршфельд, В.Я. Общий курс электростанций / В.Я. Гиршфельд, JI.A. Кароль. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Энегия, 1976. - 272 с.

20. Гуртовцев, А.Л. Современные принципы автоматизации энергоучета в энергосистемах / А.Л. Гуртовцев // Промышленные АСУ и контроллеры. 2003. - № 4. - С. 4 - 10.

21. Джессен, Р. Методы статистических обследований / Р. Джессен; пер. с англ. Ю.П. Лукашина, Я.Ш. Паппэ; под ред. Е.М. Четыркина. М.: Финансы и статистика, 1985.

22. Демиденко, Е.З. Оптимизация и статистика / Е.З. Демиденко. М.: Наука, 1989.-293с.

23. Дикин, И.И. Итеративное решение задач математического программирования / И.И. Дикин, В.И. Воркальцев. Новосибирск: Наука, 1980.- 144с.

24. Дрейпер, Н. Прикладной регрессионный анализ / Н. Дрейпер, Г. Смит; пер с англ. М.: Сатистика, 1973. - 392с.

25. Дюге, Д. Теоретическая и прикладная статистика / Д. Дюге; пер с фр. М.: Наука, 1972. - 284с.

26. Дюк, В.A. Data Mining интеллектуальный анализ данных / В.А. Дюк // Byte (Россия). - 1999. - №9. - С. 18 - 24.

27. Девятченко, Л.Д. Главные компоненты информационных матриц. Введение в факторный анализ: учебное пособие / Л.Д. Девятченко. -Магнитогорск: Изд-во МГТУ, 2000. 95 с.

28. Девятченко, Л.Д. Признаки классификации. Введение в дискриминантный анализ: учебное пособие / Л.Д. Девятченко. -Магнитогорск: Изд-во МГТУ, 2001. 127 с.

29. Девятченко, Л.Д. Линейная корреляция. Введение в канонический анализ: учебное пособие / Л.Д. Девятченко. Магнитогорск: Изд-во МГТУ, 2002.-87 с.

30. Демиденко, Е.З. Линейная и нелинейная регрессия / Е.З. Демиденко. М.: Финансы и статистика, 1981. - 302 с.

31. Драйпер, Н. Прикладной регрессионный анализ: в 2 кн. / Н. Драйпер, Г. Смит; пер с англ. М.: Финансы и статистика, 1986 - 1987. -Кн.1. - 1986. - 366с.; Кн.2. - 1987. - 351 с.

32. Дзян, Л. Совершенствование системы автоматизации на металлургическом заводе Shagang / Л. Дзян, Р. Пичлер, П. Юза // Сталь. -2004. № 10. -С.114- 117.

33. Енюков, И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа: Пакет ППСА / И.С. Енюков. М.: Финансы и статистика, 1986. - 192 с.

34. Закиров, Д.Г. Энергосбережение: учебное пособие / Д.Г. Закиров. Пермь: Изд-во «Книга», 2000. - 308 с.

35. Зобнин, Б.Ф. Нагревательные печи. Теория и расчет: учебник / Б.Ф Зобнин. М.: Машиностроение, 1964. - 311 с.

36. Иванов, В.И. Математическая модель потребления топлива электростанциями / В.И. Иванов // Нефтегазовое дело. Электронный научный журнал. http://www.ogbus.ru/energetika.shtml. - С. 3 - 15.

37. Ивченко, Г.И. Математическая статистика: учебное пособие для вузов / Г.И. Ивченко, Ю.И. Медведев. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Высшая школа, 1992. - 304 с.

38. Кулаичев, А.П. Пакеты для анализа данных / А.П. Кулаичев // Мир ПК.- 1995.-№ 1.

39. Кулаичев, А.П. Средства и программные системы анализа данных / А.П. Кулаичев // Мир ПК. 1994. - № 10.

40. Кокс, ДР. Прикладная статистика: Принципы и примеры / Д.Р. Кокс, Э. Дж. Снелл; пер. с англ. Е.В. Чепурина; под ред.Ю.К. Беляева М.: Мир, 1984.-200с.

41. Крамер, Г. Математические методы статистики / Гарольд Крамер; пер. с англ. А.С. Монина и А.А. Петрова; под ред. академика А.Н. Колмогорова. 2-е изд., стереотип. - М.: Мир; 1975. - 648с.

42. Кейн, Э. Экономическая статистика и эконометрия / Э. Кейн. М.: Статистика, 1977. - Вып.2. - 230 с.

43. Кендал, М. Статистические выводы и связи / М. Кендал, А. Стюарт. М.: Наука, 1973. - 899 с.

44. Кендал, М. Многомерный статистический анализ и временные ряды / М. Кендал, А. Стюарт. М.: Наука, 1976. - 736 с.

45. Кудрин, Б.И. О теоретических основах и практике нормирования и энергосбережения / Б.И. Кудрин // Промышленная энергетика. 2000. -№6.-С. 33 -36.

46. Концепция РАО «ЕЭС России» в области энергосбережения (проект, вторая редакция) // Энергосбережение и водоподготовка. 1998. -№1.-С. 75-84; 1998.-№2.- С. 47-53.

47. Копцев JI.A. Моделирование потребления топлива в ОАО «ММК» / JI.A. Копцев, И.А. Япрынцева // Промышленная энергетика. Москва: НТФ «Прогресс» - 2004. - Вып. № 5. - С. 2 - 6.

48. Компьютерные методы моделирования доменного процесса / О.П. Онорин, Н.А. Спирин, B.JI. Терентьев, Л.Ю. Гилева, В.Ю. Рыболовлев, И.Е. Косаченко, В.В. Лавров, А.В. Терентьев; под ред. Н.А. Спирина. -Екатеринбург.: УГТУ УПИ, 2005. - 301 с.

49. Кузнецов, М.С. Проблемы создания корпоративной автоматизированной информационной системы на предприятиях черной металлургии / М.С. Кузнецов, А.И. Замура // Металлургия и горнорудная промышленность. 2004. - №5. - С. 114 - 117.

50. Линейный регрессионный анализ / Дж. Себер; под ред. М.Б. Малютова. -М.: Мир, 1980. 456 с.

51. Лоули, Д. Факторный анализ как статистический метод / Д. Лоули, А. Максвелл.- М.: Мир, 1967.

52. Математическое моделирование доменного процесса / под ред. проф. С.В. Шаврина. Екатеринбург.: УрО РАН, 1994. - 72 с.

53. Мостеллер, Ф. Анализ данных и регрессия / Ф. Мостеллер, Дж. Тьюки; пер. с англ. / под ред. Ю.П. Адлера. М.: Финансы и статистика, 1982. - Вып. 1. - 317 е.; Вып.2. - 239 с.

54. Методические печи: учебник / В.Л. Гусовский, Л.Г. Оркин, В.М. Тымчак; под ред. В.М. Тымчака. -М.: Металлургия, 1970.-430 с.

55. Мейкляр, М.В. Краткий справочник по паровым котлам электростанций / М.В. Мейкляр. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Энергия, 1967.-120 с.

56. Мейкляр, М.В. Паровые котлы электростанций / М.В. Мейкляр. -4-изд., перераб. и доп. -М.: Энергия, 1974. 300 с.

57. Никифоров, Г.В. Комплексное решение проблем энергосбережения на металлургическом предприятии / Г.В. Никифоров, Б.И. Заславец // Сб.Электрификация металлургических предприятий Сибири. Вып.7. Томск, 1997. - С. 72 - 80.

58. Никифоров, Г.В. Некоторые практические результаты реализации политики энергосбережения на Магнитогорском металлургическом комбинате / Г.В. Никифоров, В.П. Прудаев, Ю.П. Коваленко // Электрика. 2001. - №2. - С. 2 - 10.

59. Никифоров, Г.В. Энергосбережение и управление энергопотреблением в металлургическом производстве / Г.В. Никифоров, В.К. Олейников, Б.И. Заславец. М.: Энергоатомиздат, 2003. - 480 с.

60. Овчинников, Ю.Н. Разработка комплексных методов экономии топливно-энергетических ресурсов в доменных печах / Ю.Н. Овчинников // Международная конференция доменщиков «Витковице 1989»: труды. -Чехословакия, 1989. С. 156- 176.

61. Олейников, В.К. Анализ и управление электропотреблением на металлургических предприятиях / В.К. Олейников, Г.В. Никифоров. -Магнитогорск: МГТУ, 1999.-219 с.

62. Парсункин, Б.Н. Расчеты систем автоматической оптимизации управления технологическими процессами в металлургии: учебное пособие / Б. Н. Парсункин. М.В. Бушманов, С.М. Андреев. -Магнитогорск: МГТУ им. Носова Г.И., 2003. 267 с.

63. Пилотный проект по энергосбережению. -http://www.rosteplo.ru/techstat/statshablon.php?id=369&name=eu-oIAp6N.htm

64. Полянский, А.В. Система технического учета и управления энергопотреблением предприятия / А.В. Полянский // Энергосбережение. -2003.-№4.-С. 64-67.

65. Протяжные печи / В.Н. Аптерман, В.М. Тымчак; под ред. В.М. Тымчака. М.: Металлургия, 1969. - 320 с.

66. Рей, У. Методы управления технологическими процессами / У. Рей.-М.: Мир, 1983.-368 с.

67. Рыжкин, В.Я. Тепловые электрические станции: учебник для вузов / В.Я. Рыжкин; под ред. В.Я. Гиршфельда. 3-е изд., перераб. и доп. -М.: Энергоатомиздат, 1987.-326 с.

68. Ротарь, В.И. Теория вероятностей: учебное пособие для вузов / В.И. Ротарь. М.: Высшая школа, 1992. - 368 с.

69. Стратегия энергосбережения: Региональный подход / под ред.

70. A.П. Ливинского. Челябинск, 1996. - 170 с.

71. Смирнов, Н.В. Курс теории вероятностей и математической статистики /Н.В.Смирнов, И.В. Дунин Барковский. - М.: Наука, 1965. -486 с.

72. Смирнов, А.Д. Справочная книжка энергетика / А.Д. Смирнов, К.М. Антипов. 5-е изд., перераб. и доп. - М.: Энергоатомиздат, 1987. -568 с.

73. Савашинская, В.И. Технико-экономическое планирование на тепловых электростанциях / В.И. Савашинская. 2-е изд., перераб. и доп. -JL: Энергия, 1975. - 223 с.

74. Сазанов, Б.В. Тепловые электрические станции: учебное пособие / Б.В. Сазанов. -М.: Энергия, 1974. 200 с.

75. Совершенствование технологии в ОАО «ММК». Вып.5: Сборник трудов Центральной лаборатории ОАО «ММК». Магнитогорск: Дом печати, 2001.-350 с.

76. Современные нагревательные и термические печи (конструкции и технические характеристики): справочник / B.JI. Гусовский, М.Г. Ладыгичев, А.Б. Усачев; под ред. А.Б. Усачева. М.: Машиностроение, 2001.-656 с.

77. Статистическое изучение ритмичности промышленного производства / В.Е. Адамов; под ред. Г.И. Бакланова. М.: Статистика, 1965.- 188 с.

78. Сердюков, О.В. АСУ ТП для крупных объектов энергетики / О.В. Сердюков, С.А. Кулагин, В.И. Кузнецов // Энергетик. 2005. - №7. - С.46

79. Спирин Н.А. Информационные системы в металлургии / Н.А Спирин, Ю.В. Ипатов, В.И. Лобанов, В.А. Краснобаев, В.В. Лавров и др. -Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2001. 617 с.

80. Спирин Н.А. Принципы построения и реализация математических моделей оптимального управления сырьевыми и топливно-энергетическими ресурсами в аглодоменном производстве /Н.А. Спирин,

81. B.Ю. Рыболовлев, В.В. Лавров, О.П. Онорин, А.Ю. Перминов /ЯV Всероссийская научно-практическая конференция «Системы автоматизации в образовании, науке и производстве»: труды. -Новокузнецк, 2003. С. 355 - 359.

82. Тюрин, Ю.Н. Анализ данных на компьютере / Ю.Н. Тюрин, А.А. Макаров. М.: Финансы и статистика, 1995. - 176 с.

83. Тюрин, Ю.Н. Анализ данных на компьютере / Ю.Н. Тюрин, А.А. Макаров. -М.: ИНФРА-М, Финансы и статистика, 1997.

84. Уилкс, С. Математическая статистика. / С. Уилкс; пер с англ. A.M. Кагана; под ред. Ю.Б. Линника. М.: Наука, 1967. - 632с.

85. Феллер, В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения / В. Феллер; пер. с англ. Р.Л. Добрушина; под ред. Е.Б. Дынкина. М.: Мир, 1964.-498 с.

86. Фёдоров, С.П. Автоматизация на ОАО «Мечел» от локальных систем управления к интегрированным / С.П. Фёдоров // Металлург. -2003. - №3. - С.6 - 7.

87. Чугель, В.О. Оптимизация распределения природного газа в группе доменных печей / В.О. Чугель, Ю.В. Смирнов // Изв.вузов. Черная металлургия, 1989. №4. - С. 135 - 142.

88. Экономия топлива на электростанциях и в энергосистемах. Сборник статей / под общ. ред. А.С. Горшкова. М.: Энергия, 1967. - 223 с.

89. Япрынцева И.А. Подготовка к управлению потреблением топлива в ОАО «ММК» на основе математических статистических зависимостей /И.А. Япрынцева // Известия Челябинского научного центра. -http://www/sci.urc.ac.ru/news/2004 4(26V. С.96 - 100.

90. Boulding К.Е. General Systems Theory The Skeleton of Science / K.E. Boulding // Management. Science. - 1956. - № 2.

91. Cover, T. Nearest neighbour pattern classification / T. Cover // IEEE Trans. Inform. Theory, 1967. P. 21 - 27.

92. Gramer, N.L. A representation for the adaptive generation of simple sequential programs / N.L Gramer // Proceedings of an International Conference on Genetic Algorithms and the Applications. 1985. - P. 183 — 187.

93. Fridlung, A J. CTI Catalogue of Economics Software: STATISTICAL ANALYSIS / A.J. Fridlung. P.21

94. Fridlung, A.J. Powerful SYSTAT Limited by Outdated Interface / A.J. Fridlung // Info World. 1995. - № 40. - P. 99.

95. Fridlung, A.J. Sophisticated STATISTICA Is a Slick Jack-of-all-trades / A.J. Fridlung // Info World. 1995. - P. 106.

96. Sammon J.W. A nonlinear mapping for Data Structure Analysis / J.W. Sammon // IEEE Trans. Comput. 1969. - Vol.C - 18. № 5. - P.401 -409.

97. Schervish M.J. MINITAB / M.J. Schervish // CHANCE: New Directions for Statistics and Computing. 1993. - № 1. - P. 54 - 61.

98. Stein P.G. Review of Statistical Software for the Apple Macintoch / P.G. Stein, J.R. Matey, K.A. Pitts // The American Statistician. 1997. - Vol.51 - № 1.-P.67-82.

99. Small, R.D, Интеллектуальный анализ данных: мифы и факты / R.D. Small // Info World. 1997. - № 22 - 23. - С.З8 - 39.

100. Wass J. S. How Statistical Software Can Be Assessed / J. S. Wass // Scientific Computing & Automation. 1996 (October). - P. 14 - 24.