Математическое моделирование минимизации расходов электроэнергии промышленными предприятиями с непрерывным характером производства
- Авторы: Рахмонов И.У.1, Ушаков В.Я.2, Нажимова А.М.3, Обидов К.К.4, Сулейманов С.Р.5
-
Учреждения:
- Ташкентский государственный технический университет
- Национальный исследовательский Томский политехнический университет
- Каракалпакский государственный университет
- «ТИИИМСХ» НИУ Бухарский институт управления природными ресурсами
- Научно-производственная компания КазТехАвтоматика
- Выпуск: Том 335, № 4 (2024)
- Страницы: 43-51
- Раздел: Статьи
- URL: https://ogarev-online.ru/2500-1019/article/view/258829
- DOI: https://doi.org/10.18799/24131830/2024/4/4423
- ID: 258829
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Актуальность работы обусловлена важностью минимизации потребления электроэнергии на промышленных предприятиях с непрерывным характером производства с учетом особенностей технологических процессов на них и требований сохранения объема выпускаемой ими продукции.
Цель: решить задачу минимизации потребления электрической энергии на основе математической модели и градиентного метода в условиях оптимального планирования объема продукции, выпускаемой на промышленными предприятиями с непрерывным характером производства; разработать математическую модель оптимального распределения продукции за цикл времени (месяц, квартал, год) по цехам с учетом простых и функциональных ограничений, исходя из условия обеспечения минимального потребления электроэнергии на промышленных предприятиях с непрерывным характером производства. Методы. При разработке математической модели обеспечения минимального потребления электроэнергии при сохранении объема производимой продукции применены классические методы оптимизации Лагранжа, а с целью обеспечения достаточной точности расчета – итерационные методы. Для рассматриваемой задачи предполагалась и установлена погрешность расчета на уровне ε=0,1. Известно, что выбор значения погрешности расчета зависит от особенностей решаемой задачи и лица, принимающего решение. Для проверки адекватности разработанной модели был использован метод отыскания относительного экстремума функции нескольких переменных. Результаты. Использование математической модели, учитывающей характер технологического процесса и граничные условия в простой и интегральной форме, показало целесообразность оптимального планирования электропотребления предприятием. Эффективность разработанных подходов проверена на примере металлургического предприятия как промышленного предприятия с непрерывным характером производства при решении задачи минимизации расхода электроэнергии на продукцию, производимую в течение отчетного периода. Использование предложенной модели позволило снизить годовое потребление электроэнергии на 2,5 % при сохранении неизменным объема производства продукции. Один из классических методов оптимизации – метод отыскания относительного экстремума функций нескольких переменных – при проверке показал практически такие же результаты. Это еще одно свидетельство адекватности предложенной модели.
Полный текст
Введение
Повышение эффективности использования электроэнергии на промышленных предприятиях с непрерывным характером производства (ППНХП) требует выполнения системы мероприятий, в том числе специальных [1, 2]. К универсальным, наиболее общим, мероприятиям обычно относят следующие:
- учёт и контроль расхода электроэнергии;
- составление электробалансов отдельных электропотребляющих машин и агрегатов, цехов и предприятия в целом;
- нормирование электропотребления;
- разработка и реализация конкретных мероприятий по рациональному использованию электроэнергии.
Одним из путей повышения энергоэффективности работы промышленных предприятий является минимизация расхода ими электроэнергии при сохранении объёма выпускаемой продукции за рассматриваемый период. Минимизации расхода электроэнергии можно добиться привлечением потребителей; в рассматриваемом случае – ППНХП на административно-экономической основе [3].
В [4–6] предложена следующая технология реализации потенциала энергосбережения и повышения энергоэффективности (ЭС и ПЭЭ) на ППНХП:
- разработка новых методов и технических решений по снижению энергетических затрат;
- оптимизация расхода топлива, электрической и тепловой энергии в основных технологических процессах промышленного производства с использованием современных технических средств учёта, контроля и управления;
- разработка методов экспериментальных исследований и измерений на действующем оборудовании ППНХП;
- составление математических моделей параметров управления режимами энергопотребления, обеспечивающих минимум энергетических затрат.
В связи с этим на основе выполненного анализа современного состояния управления потреблением электроэнергии промышленными предприятиями можно сделать вывод, что целесообразным является разработка и использование специально созданной для этой цели математической модели.
Результаты исследования
При решении задач реализации потенциала ЭС и ПЭЭ в качестве основных энергетических показателей электропотребления, которые зависят от многих факторов, обычно рассматриваются: потребляемая активная мощность – P, расход электроэнергии – W, удельное электропотребление – d (на единицу произведенной продукции) [7, 8].
Обычно на показатели электропотребления наибольшее влияние оказывает объём и номенклатура выпускаемой продукции за расчётный период (П). В математических моделях это влияние описывается выражением Р=f(П) [9]. При выпуске нескольких видов продукции учитываются их объём и доля каждого вида в общем выпуске продукции, а также режим работы оборудования при изготовлении каждого вида продукции. Потребляемая мощность определяется для каждого вида продукции. В этих случаях исследования проводятся на основе системного подхода, что позволяет разработать методы оптимизации электрических нагрузок и определить зависимости между режимом работы электрооборудования и его энергетическими показателями [10, 11].
Как известно [12, 13], исследования можно выполнять как на физической модели (на уменьшенном варианте реального объекта), так и на математической модели. В первом случае изучают сам процесс, а во втором исследуют уравнения, описывающие тот или иной процесс. Обычно в таких случаях невозможно аналитическое решение таких уравнений, поэтому с помощью различных приближенных методов уравнения приводят к виду, при котором они могут быть решены.
При оптимизации электропотребления разрабатываются и выполняются энергосберегающие мероприятия, для осуществления которых требуются значительные финансовые средства. При этом для оценки различных стратегий используются разработанные модели, и при изменении любого параметра с их помощью можно быстро и точно найти новые решения, обеспечивающие оптимальность системы в целом [14–16].
Промышленные предприятия, как правило, располагают информацией по итогам работы в отчетном периоде об объемах произведенной продукции и фактических расходах электроэнергии на каждый вид продукции в соответствии с принятой для производственных подразделений методикой учёта электроэнергии за отчетный период (год, месяц, неделя) [17–19]. Необходимо отметить, что предложенная методика применима для предприятий, выпускающих один тип продукции с различающимися объемами по временным интервалам. На основе этой информации можно нормировать удельный расход электроэнергии по соотношению:
(1)
где Wi – расход электроэнергии за отчетный период (год, месяц, неделя), кВтч; di – удельный расход электроэнергии за отчетный период (год, месяц, неделя), кВтч/т; Пi – объём выпускаемой продукции за отчетный период (год, месяц, неделя), т.
Анализ статистических данных об объемах производства и соответствующих им удельных расходах электроэнергии показал, что наилучшим образом связь удельных расходов электроэнергии с объёмами производства отражается экспоненциальной зависимостью вида [9]:
(2)
где – коэффициенты, определяемые для каждой зависимости (для каждого производственного подразделения предприятия).
Таким образом, на уровне производственных подразделений объём потребления электроэнергии можно определять на основе полученных зависимостей (1) по соотношению:
(3)
Задача состоит в минимизации общего расхода или удельного расхода электроэнергии при ограничивающем условии для объема выпускаемой продукции Пi, т. е.:
Исходя из особенностей работы оборудования ППНХП, для обеспечения неизменного объёма производства продукции в течение технологического процесса при минимально возможном потреблении электроэнергии задача оптимального распределения производства готовой продукции в течение отчётного периода (без учета простых и функциональных ограничений) пошагово решается следующим образом [20, 21].
Минимизируется целевая функция, которая представляет собой сумму затрат на электроэнергию при производстве готовой продукции в j-цехах предприятия:
(4)
здесь
(5)
Ограничения:
по балансу готовой продукции, произведённой в цехах предприятия за отчетный период (год, месяц, неделя):
(6)
по максимальному и минимальному объемам готовой продукции, которая может быть произведена цехом за отчётный период (год, месяц, неделя):
(7)
Описанная уравнениями (4)–(7) задача с учетом ограничений минимизируется с помощью функции Лагранжа:
(8)
где λ – неопределенные множители Лагранжа с учётом условия баланса производства готовой продукции в отчетном периоде.
Для обеспечения минимума функции (8) должно выполняться следующее условие:
(9)
где – относительный прирост потребления электроэнергии j-го цеха при производстве готовой продукции Пj за отчетный период,
Из системы (9) видно что, значения λ равны:
Для решения системы уравнений значения λ находим по минимальным значениям объема продукции, т. е.
Тогда для определения значения Пi имеем трансцендентные уравнения вида
(10)
Для решения уравнения (10) применим метод итерации.
С учетом (10) уравнение имеет следующий вид:
Значения Пi из (4) определяются методом итерации.
Таким образом, для обеспечения минимума потребления электроэнергии в процессе производства готовой продукции необходимо выполнять условия, записанные в виде (6), (7).
В частных случаях, т. е. с учетом всех условий, приведенных в (8), получаем:
Это означает, что при сохранении баланса готовой продукции равенство относительного прироста расхода электроэнергии i-го цеха при производстве продукции Пj за рассматриваемый отчетный период является критерием минимального потребления электроэнергии [22, 23].
Для проверки правильности сформулированных выше выводов рассмотрена задача обеспечения минимального расхода электроэнергии на готовую продукцию, производимую промышленными предприятиями с непрерывным характером производства в течение отчетного периода. В связи с тем, что потребление электроэнергии на предприятии пропорционально удельной стоимости продукции, рекомендуется использовать стоимостные характеристики вместо характеристик электропотребления
Значения Пi определяются с помощью метода итерации.
Таким образом, для обеспечения минимума потребления электроэнергии в процессе производства готовой продукции необходимо выполнять условия, записанные в виде (6)–(8).
В частных случаях, т. е. с учетом всех условий, приведенных в (8), получаем:
Это означает, что при сохранении баланса готовой продукции равенство относительного прироста расхода электроэнергии j-го цеха при производстве продукции П за рассматриваемый период является критерием минимального потребления электроэнергии.
Для подтверждения сформулированных выше выводов рассмотрена задача обеспечения минимального расхода электроэнергии на производство продукци на ППНХП в течение отчетного периода по подразделениям предприятия (по цехам). Коэффициенты, определенные по уравнениям (2) и (3), приведены в табл. 1.
Таблица 1. Коэффициенты, характеризующие расход электроэнергии по подразделениям предприятия (по цехам), определенные по уравнениям (2) и (3)
Table 1. Coefficients, characterizing electrical power consumption by divisions of the enterprise (by workshops), determined according to equations (2) and (3)
Подразделения (цех)/ Divisions (workshop) | а0 | а1 |
№ 1 | 3,0092 | 0,0041 |
№ 2 | 3,0067 | 0,0043 |
№ 3 | 2,9663 | 0,0043 |
Введен ряд ограничений в соответствии с уравнениями (6) и (7):
по балансу готовой продукции, произведённой предприятием за год:
плановые обязательства по объему производимой продукции, принятые предприятием (табл. 2).
ограничения по максимальному и минимальному объемам продукции, произведённой в цехах предприятия по кварталам, имеют следующий вид:
цех № 1: 67≤П1≤81
цех № 2: 69≤П2≤82
цех № 3: 65≤П3≤75.
Таблица 2. Плановые значения выпуска готовой продукции ППНХП
Table 2. Planned output values of finished products of the industrial enterprises of continuous production (IECP)
Кварталы/Quarters | 1 | 2 | 3 | 4 | Сумма/Total |
Пплан, т/Пplan, t | 210 | 241 | 201 | 202 | 854 |
Здесь граничные условия для каждого цеха заранее заданы руководством предприятия, а минимальные и максимальные значения определяются спецификой технологического процесса. Например, сокращение производства до минимального значения нецелосообразно с экономической точки зрения, а увеличение его выше максимального значения ограничено возможностями предприятия (или цеха).
Ежеквартальный план по выпуску продукции и соответствующая ему потребляемая электроэнергия приведены в табл. 3.
Таблица 3. Ежеквартальный план производства продукции и потребление электроэнергии предприятием
Table 3. Quarterly plan for production and electrical power consumption by the enterprise
Кварталы Quarters | 1 | 2 | 3 | 4 | Сумма Total |
Объем произведенной продукции, Пплан, т Volume of produced products, Пplan, t | 210 | 241 | 201 | 202 | 854 |
Расход электроэнергии на производство продукции, Wплан, 104·кВт·ч Electrical power consumption for production, Wplan, 104·kW·h | 81,69 | 93,749 | 78,189 | 78,578 | 332,21 |
Поквартальное изменение в течение года потребления электроэнергии и объёма произведенной продукции на предприятии чёрной металлургии с непрерывным характером производства показано в табл. 4.
Видно, что при незначительном изменении объёма производимой продукции в течение года наблюдаются значительные изменения объёма потребленной электроэнергии. При сохранении годового объема готовой продукции минимальное потребление электроэнергии в месяц составляет 324,03·106 кВт·ч, а различие между плановым и оптимальным годовым потреблением электроэнергии составляет 8,176·106 кВт·ч. Годовое потребление электроэнергии уменьшается на 2,5 % при сохранении объемов производства продукции, т. е. условия ограничения по максимальному и минимальному объемам продукции, произведённой в цехах предприятия за год по кварталам в разрезах цехов, выполняются. Результаты исследования подтверждают адекватность предложенной модели.
Таблица 4. Поквартальное изменение выпуска готовой продукции и потребления электроэнергии
Table 4. Quarterly changes in finished product output and electrical power consumption
Кварталы Quarters | 1 | 2 | 3 | 4 | Сумма Total |
Пплан, т/Пplan, t | 210 | 241 | 201 | 202 | 854 |
Поптим., т/Пoptim, t | 205 | 238 | 201 | 210 | 854 |
Разница в объемах произведенной продукции , т Difference in volume of products, t | 5 | 3 | 0 | –8 | 0 |
Wплан, 104·кВт·ч Wplan, 104·kW·h | 81,69 | 93,749 | 78,189 | 78,578 | 332,21 |
Wоптим., 104·кВт·ч Woptim, 104·kW·h | 80,01 | 83,84 | 79,57 | 80,61 | 324,03 |
Разница в объемах потребления ЭЭ, 104·кВт·ч Difference in electrical power consumption volumes, 104·kW·h | 1,68 | 9,909 | –1,381 | –2,032 | 8,176 |
Результаты подобного сравнения, но в разрезе цехов (на примере трех цехов), приведены в табл. 5.
Таблица 5. Изменение по кварталам выпуска готовой продукции и потребления электроэнергии в разрезе цехов
Table 5. Quarterly changes in the output of finished products and electrical power consumption by workshop division
Подразделения (цехи) Divisions (workshops) | Кварталы Quarters | 1 | 2 | 3 | 4 | Сумма Total |
№ 1 | Поптимал, т Пoptimal, t | 70 | 81 | 67 | 69 | 287 |
Wоптимал, 104·кВт·ч Woptimal, 104·kW·h | 27,01 | 28,26 | 26,68 | 26,90 | 109 | |
№ 2 | Поптимал, т Пoptimal, t | 69 | 82 | 69 | 75 | 295 |
Wоптимал, 104·кВт·ч Woptimal, 104·kW·h | 27,21 | 28,77 | 27,21 | 27,92 | 111 | |
№ 3 | Поптимал, т Пoptimal, t | 66 | 75 | 65 | 66 | 272 |
Wоптимал, 104·кВт·ч Woptimal, 104·kW·h | 25,79 | 26,81 | 25,68 | 25,79 | 104 |
В табл. 6 достоверность полученных результатов и сделанных на их основе выводов подтверждена сравнением с результатами, полученными методом отыскания относительного экстремума функций нескольких переменных [24, 25].
Таблица 6. Сравнение полученных результатов методом отыскания относительного экстремума функций нескольких переменных
Table 6. Comparison of results obtained by the method of finding the relative extremum of functions of several variables
Кварталы Quarters | 1 | 2 | 3 | 4 | Сумма Total |
Результаты, полученные разработанным авторами методом Results obtained by the method developed by the authors | |||||
Поптим., т/Пoptimal, t | 204 | 238 | 202 | 210 | 854 |
Wоптим., 104·кВт·ч Woptimal, 104·kW·h | 80,01 | 83,84 | 79,57 | 80,61 | 324,03 |
Поптим., т/Пoptimal, t | 205 | 238 | 201 | 210 | 854 |
Wоптим., 104·кВт·ч Woptimal, 104·kW·h | 79,86 | 83,84 | 80,52 | 80,61 | 324,83 |
Разница в объемах потребленной ЭЭ, 104·кВт·ч Difference in electrical power consumption volumes, 104·kW·h | 0,15 | 0 | –0,95 | 0 | –0,8 |
Заключение
Решена задача минимизации потребления электроэнергии на основе математической модели и градиентного метода в условиях оптимального планирования объема продукции, выпускаемой на ППНХП. При разработке математической модели, учитывающей характер технологического процесса и граничные условия в простой и интегральной форме, выявлена целесообразность оптимального планирования электропотребления предприятием.
На основе проведенных расчетно-эксперимен-тальных исследований установлено, что предложенная математическая модель является адекватной, так как обеспечивает минимум потребления электроэнергии. При учете различных видов ограничений она обладает высокими вычислительными качествами. При этом оптимальный объем выпускаемой продукции относится к определенному отрезку времени (месяц, год) при условии строгого соблюдения требований технологического процесса.
Адекватность разработанной модели подтверждена на примере работы металлургического предприятия. При этом выявлено условие минимального потребления электроэнергии. Результаты расчетов по предложенной методике и с применением метода отыскания относительного экстремума функций нескольких переменных практически совпали. Использование на практике предложенного авторами метода позволяет сократить годовое электропотребление на 8,176·106 кВт·ч, что составит 2,5 % от суммарного объема. Естественно, что при этом должны учитываться основные факторы, влияющие на потребление электроэнергии на данном конкретном промышленном предприятии, а также граничные условия в простой и интегральной форме.
Об авторах
Икромжон Усмонович Рахмонов
Ташкентский государственный технический университет
Автор, ответственный за переписку.
Email: ilider1987@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-2076-5919
доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой электроснабжения
Узбекистан, 100095, г. Ташкент, ул. Университетская, 2Василий Яковлевич Ушаков
Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Email: vyush@tpu.ru
заслуженный деятель науки и техники РФ, доктор технических наук, профессор Инженерной школы энергетики
Россия, 634050, г. Томск, пр. Ленина, 30Айсулу Махмудовна Нажимова
Каракалпакский государственный университет
Email: a_najimova@karsu.uz
ORCID iD: 0009-0001-7336-8362
доктор философии по техническим наук, доцент, доцент кафедры электроэнергетики
Узбекистан, 230100, г. Нукус, ул. Ч. Абдирова, 1Камолиддин Комилович Обидов
«ТИИИМСХ» НИУ Бухарский институт управления природными ресурсами
Email: fedika1@mail.ru
заместитель декана по работе с молодежью гидромелиоративного факультета
Узбекистан, 200100, г. Бухара, шоссе Газлийское, 32Сейдамет Ришадович Сулейманов
Научно-производственная компания КазТехАвтоматика
Email: seidamet.s@gmail.com
директор
Казахстан, 101400, г. Темиртау, ул. Сейфуллина, 11Список литературы
- Zharov V., Tokarenko A. Quantitative assessment of sustainability level of industrial enterprises // BIO Web of Conferences Aquaculture-2023. – 2023. – Vol. 05003. URL: https://doi.org/10.1051/bioconf/20248405003 (дата обращения 15.09.2023).
- Zakharchenko N., Kosaretskyi Y., Andreichenko A. Methodical provision of assessment of the efficiency of the functioning of a high-tech industrial enterprise on the basis of score-coefficient method // Economic Innovations. – 2023. – Vol. 25. – № 87. – P. 18–26. URL: https://doi.org/https://doi.org/10.31520/ei.2023.25.2 (дата обращения 15.09.2023).
- Gayibov T., Reymov K. Optimal planning of short-term modes of power systems with control of loads of electric consumers and taking into account of network factor // European Science Review. – 2017. – Vol. 3. – № 9–10. – P. 86–91.
- Dinolov O. Energy efficiency of induction motor drives: state of the art, analysis and recommendations // Energies. – 2023. – Vol. 16. – № 7136. URL: https://doi.org/10.3390/en162071-36 (дата обращения 15.09.2023).
- Shinkevich A.I. Modeling the efficiency of using digital technologies of energy and resource saving technologies at petrochemical enterprises // International Journal of Energy Economics and Policy. – 2020. – Vol. 10 (5). – P. 1–6. URL: https://doi.org/10.32479/ijeep.9837 (дата обращения 15.09.2023).
- Yepifanova I.Yu., Dzhedzhula V.V. Modelling of potential level of industrial enterprises // WSEAS Transactions on Environment and Development. – 2022. – Vol. 17. – P. 556–565.
- The effect of electricity distribution loos, electricity power consumption, electricity intensity on energy consumption in West Africa / A. Mohammed, S. Ismail, F. Roslan, A. Ahmad // International Journal of Energy Economics and Policy. – 2022. – Vol. 12. – № 5. – P. 361–369. URL: https://doi.org/10.32479/ijeep.13386 (дата обращения 15.09.2023).
- Ugolnikov A.V., Makarov N.V. Application of automation systems for monitoring and energy efficiency accounting indicators of mining enterprises compressor facility operation // Journal of Mining Institute. – 2019. – Vol. 236. – P. 245–248. doi: 10.31897/PMI.2019.2.245
- Гофман И.В. Нормирование потребления энергии и энергетические балансы промышленных предприятий. – СПб.: Энергия, 1966. – 319 с.
- Dzhedzhula V., Yepifanova I. Optimization of energy saving potential of industrial enterprises // 11th International Conference on Advanced Computer Information Technologies (ACIT). – 2021. – P. 433–436. doi: 10.1109/ACIT52158.2021.9548428.
- Energy-efficient field-oriented control for induction motors taking into account core losses / G. Khoury, R. Ghosn, F. Khatounian, M. Fadel, M. Tientcheu // Proceedings of the 18th International Conference on Power Electronics and Motion Control. – Budapest, Hungary, 2018. – P. 543–548.
- Mokin O., Mokin B., Kryvonis O. Synthesis of mathematical models for one class of electromechanical systems with variable parameters // IEEE First Ukraine Conference on Electrical and Computer Engineering (UKRCON). – 2017. DOI: http://doi.org/10.1109/ukrcon.2017.8100504
- Maryasin O.Y. Two-stage problem of optimizing smart grid energy consumption at the enterprise // 4th International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency-2022. – Lipetsk, 2022. – P. 808–813. doi: 10.1109/SUMMA57301.2022.9973902.
- Novel sampling-based optimal motion planning algorithm for energy-efficient robotic pick and place / M.M. Alam, T. Nishi, Z. Liu, T.A. Fujiwara // Energies. – 2023. – Vol. 16. – № 6910. – P. 1–22. URL: https://doi.org/10.3390/en16196910 (дата обращения 15.09.2023).
- Maryasin O. Two-stage problem of optimizing smart grid energy consumption at the enterprise. – 2022. – Р. 808–813. URL: https://doi.org/10.1109/SUMMA57301.2022.9973902 (дата обращения 15.09.2023).
- Chang S.C. Effects of financial developments and income on energy consumption // International Review of Economics and Finance. – 2015. – Vol. 35. – P. 28–40. URL: http://dx.doi.org/10.1016/j.iref.2014.08.011 (дата обращения 15.09.2023).
- Соколов В.К. Задачи оперативной оптимизации производства электроэнергии в условиях рыночных отношений // Электричество. – 2007. – № 1. – С. 2–9.
- Валь П.В., Попов Ю.П. Концепция разработки системы прогнозирования электропотребления промышленного предприятия в условиях оптового рынка // Промышленная энергетика. – 2011. – № 10. – С. 31–35.
- Арендателева С.И. Математическое моделирование производственного планирования на малом предприятии // Вестник Тверского государственного университета. Серия «Прикладная математика». – 2010. – № 2 (17). – С. 97–109.
- Прогнозирование электропотребления с помощью нейронных сетей c LSTM / И.У. Рахмонов, В.Я. Ушаков, Н.Н. Ниёзов, Н.Н. Курбонов // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2023. – Т. 334. – № 12. – С. 125–133. DOI: 24131830/2023/12/4407
- Рахмонов И.У., Реймов K.М. Математические модели и алгоритмы оптимального управления нагрузкой электропотребителей // Известия высших учебных заведений и энергетических объединений СНГ. – 2019. – № 62 (6). – С. 528–535. URL: https://doi.org/10.21122/1029-7448-2019-62-6-528-535 (дата обращения 15.09.2023).
- Rakhmonov I.U., Reymov K.M. Regularities of change of energy indicators of the basic technological equipment of the cotton cleaning industry// Journal of Physics: Conference Series. APITECH-2019. – 2019. doi: 10.1088/1742-6596/1399/5/055038.
- Taslimov A.D., Rakhmonov I.U. Optimization of complex parameters of urban distribution electric networks // Journal of Physics: Conference Series. APITECH-2019. – 2019. doi: 10.1088/1742-6596/1399/5/055046.
- Method of integral gradients for searching global extremum of multivariable functions (procedure improvement) / V. Shmukler, V. Babaev, L. Kovalenko, O. Kalmykov, I. Demianenko // Lecture Notes in Networks and Systems. – 2023. – Vol. 807. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-031-46874-2_7 (дата обращения 15.09.2023).
- Doroshenko D., Bilichenko R. Understanding of the main ideas and logical reasoning when studying the sequence limit section // Collection of Scientific Papers ΛΌГOΣ. – 2022. – P. 97–100. URL: https://doi.org/10.36074/logos-16.09.2022.26 (дата обращения 15.09.2023).
Дополнительные файлы
