贵州中烟工业有限责任公司毕节卷烟厂 贵州毕节 551700
摘要：本文对毕节卷烟厂三车间使用的三台阿特拉斯40立方空压机电耗数据进行统计分析，找出影响空压机电耗的主要因素，通过多元线性回归分析，建立科学的回归模型，对该模型进行验证性计算，得出空压机耗电量和各自变因素之间的关系。对车间空压机合理经济运行，节能降耗提出指导性意见。
关键词：空压机电耗；回归分析；经济运行；节能降耗
1、前言：
“节能减排，降本增效”是企业响应国家号召，担当社会责任，实现效益增长，推动可持续发展的一条必经之路。关注重点耗能设备，用科学的方法进行分析，对企业提升能效管理水平具有重大意义。
回归分析法是一种常用的统计预测方法，他以事物之间的关系为依据，在统计已有数据的基础上，建立数学模型，测量变量之间关系的密切程度。回归分析方法因其实用性和有效性，在当今社会各领域得到越来越广泛的应用，如农业分析，环保监测，消费统计，工业加工领域等不胜枚举，并且取得了相当大的成就。
本文将回归分析这一传统数学统计工具引入，研究空压机电耗及其影响因素的关系。采取的数据均来自工厂能管中心采集，进行数据的稳态处理和失真筛选，得到符合机组实际运行情况的数据，并应用EXCEL中的数据分析功能，来建立多元回归模型。
2、建立回归模型
设变量 Y 与 X1、X2…Xp 之间有线性关系
Y = b0 + b1 X1 + … + bp Xp + ε，ε ～ N（ 0，σ2）
式中，b0 b1，…，bp（ p≥2）和 σ2 为未知参数。（ xi1，…，xip，yi），（ i = 1，2，…，n）是（ X1，…，XP，Y）的一组 n（ n ＞ p + 1）次独立观测值，则多元线性回归模型可以表示为：
Y = b0 + b1 xi1 + … + bp xip + εi，ε ～ N（ 0，σ2）
式中i = 1，2，…n，各 εi 相互独立。
2.1 影响因素确定
一般来说，如果在一个回归方程中忽略了对因变量 Y 有显著影响的自变量，那么所建立的回归方程必然与实际有较大的偏离；但选取的变量过多，使用就不方便。
回归分析方法中，最常用的是逐步回归分析法和主成分回归分析法，考虑到主成分回归分析实际可操作性不及逐步回归分析，本文结合逐步回归分析对影响空压机电耗的因素进行分析。空压机运行，各监测点共有11个参数，分气缸压力、分气缸温度、运行时间、产气量，冷却水温度等。
逐步回归分析不管自变量对因变量的影响关系，直接带入方程中，通拟合度检验和显著性检验，逐一踢出影响不显著的自变量，直到方程中不含影响不显著的自变量。由于篇幅关系，本文不对剔除过程做详细叙述，筛选出影响空压机电耗的主要因素为空压机运行时间，空压机总产气量，进行分析建模。
2.2作出散点图
数据收集采样规则：
（1）对2018年1-11月份的数据，以周为单位，对数据进行整理。
（2）由于三台空压机根据用气量大小，开启运行台数不同，空压机运行时间统计单台空压机运行时间之和。
生产压缩空气量：每周三台空压机产气总量。
空压机运行时间：每周空压机运行时间统计每周单台空压机运行时间之和
2018年1-11月空压机电耗数据、总压缩空气量、运行时间整理统计出47组数据，作出散点图如下：
由图中可以看出
（1）测定系数R2为0.973589，很接近于1，说明拟合度很高，即回归方程对样本数据代表性程度较强，空压机耗电量97.36%由生产压缩空气量，空压机运行时间这两个因素决定，只有2.64%由其他因素解释。通过拟合优度检验。
（2）两个变量的t检验中的p值分别为2.18*10-20，0.009643，都是小于显著水平0.05，生产压缩空气量，空压机运行时间这两个变量和空压机耗电量线性关系性显著，应该保留在回归方程中。
（3）模型中，自变量前面的系数分别为0.1186、36.654均为正数，符合自变量和因变量之间正线性相关的逻辑关系。
所以，空压机电耗模型为：
Y=0.1186X1+36.654X2+113.2159
3.残差分析与预测
将数据带入Excel中，进行回归分析，得出生产压缩空气量、空压机运行时间残差散点图分布如下：
如图所示，各变量残差散点图随机分布，正负都有，没有趋势和规则，说明回归方程是可靠的。
将数据带入Excel中，进行回归分析，得出生产压缩空气量、空压机运行时间线性拟合图如下：
图4 运行时间线性拟合图
由图3和图4可以直观的看出，各变量对应的实际值与通过回归方程计算的预测值基本重合，拟合效果很好。
4.结论
（1）即当其他变量一定时，生产压缩空气量每增加1000NM3，多电耗118.6度，空压机运行时间每增加1小时，多耗电36.65度。
（2）平时生产安排尽量紧凑，减少空压机低负荷运行时间。
（3）在设备巡检过程中，关注压空排放点，空压机浓缩排污，干燥机压空排水口，减少不必要的压空排放。
参考文献：
[1] 管宇 《实用多元统计分析》［M］． 杭州：浙江大学出版社
[2] 于秋敏 《利用线性回归方法分析能耗与产量的关系》［J］ 节能技术
[3] 张有国 《煤化工产品能耗分析与思考》［J］ 石油和化工节能
[4] 王慧杰 张家宁 《基于回归分析的火电机组能耗指标实时计算方法》[J] 汽轮机技术
[5] 李娜. 《基于作业量与作业效率的卸车轮流程电耗分析》[J] 神华科技
论文作者:田果,赵兰,秦伟业
论文发表刊物:《基层建设》2019年第6期
论文发表时间:2019/4/29
标签：空压机论文; 电耗论文; 时间论文; 数据论文; 自变量论文; 压缩空气论文; 变量论文; 《基层建设》2019年第6期论文;