Глава 6 - Факторы, влияющие на энергопотребление сельскохозяйственного производства

6.1- Временной ряд энергопотребления

В сложившейся практике отчетности предприятий энергопотребление представляется в виде временного ряда. Под временным рядом понимаются последовательно измеренные через некоторые (зачастую равные) промежутки времени данные [41]. Пример временного ряда x_t – потребление электрической энергии в течении года приведен в таблице 6.1, где t - месяцы потребления.

Таблица 6.1- Пример временного ряда: потребление электрической энергии в течение года (t - месяц года; x_t –электропотребление, кВт*ч)

t				….
xt				….

В сложившейся практике отчетности предприятий энергопотребление представляется в виде временного ряда. Случайный временной ряд энергопотребления часто удобно представ-лять в виде трех аддитивных составляющих - детерминированной (тренд), сезонной и остаточной случайной:

, (5.22)

где E_f(t) – тренд энергопотребления; E_s(t) - сезонная составляющая; E_c(t) - случайная составляющая; t=1,2,…, n - номер месяца.

Тренд - закономерная, неслучайная составляющая временного ряда (обычно монотонная). Тренд временного ряда часто является результатом действия на временной ряд физических законов или каких-либо других объек-тивных закономерностей. Однако нельзя однозначно разделить случайный процесс или временной ряд на регулярную часть- тренд и колебательную часть (остаток). Поэтому, обычно предполагают, что тренд - это некоторая функция, модель, простого вида (линейная, квадратичная и т.п.), описывающая “поведе-ние в целом” временного ряда. Для нахождения трендовой составляющих временного ряда энергопотребления на начальном этапе исследования используют линейную зависимость - уравнение регрессии 1-го порядка:

. (6.2)

Если такой тренд упрощает исследование и ошибка E_о(t) достаточно мала, то предположение о выбранной форме тренда считается допустимым. В противном случае применяют модели более высоких порядков при t.

Сезонная составляющая E_s(t) - периодические колебания временного ряда. Сезонность характерна для временных рядов, порожденных изменениями в природе (температура, влажность, солнечная активность и т.п.), характерными для процессов сельского хозяйства- производства продуктов и потребления энергии. Сезонную составляющую описывают моделью, содержащей периодические функции, например cos t. В большинстве случаев период известен из контекста задачи- для сельскохозяйственного предприятия он будет равен году.

Случайная составляющая E_c(t) порождается случайными и неконтроли-руемыми изменениями параметров процесса или условий производства (тем-пература, влажность и т.п.), а также ошибками измерений (методическими или инструментальными). Случайная составляющая обычно трактуется как шум, подчиняющийся нормальному (Гауссову) закону распределения.

Общая схема исследования временного ряда

1. Общее описание временного ряда, представленного определенной моделью.

2. Выделение тренда и анализ его значимости.

3. Выделение сезонной компоненты.

4. Выделение остатков - разницы между действительными значениями процесса и его трендом и сезонной составляющими:

. (6.2a)

5. Анализ остатков на случайность.

Если остатки E_о(t) подчиняются нормальному закону распределения, то тренд E_f(t) и сезонная E_s(t) составляющая с минимальными ошибками описывают процесс. В противном случае или модель тренда или сезонная составляющая описывают процесс с большой ошибкой и требуется замена или самих моделей или исходных данных [41].

Пусть некоторое сельскохозяйственное предприятие имеет помесячное электропотребление за три года, т.е. за t = 1, 2,…, 36 месяцев, представленное графиком E(t) (сплошная линия) на рисунке 6.1. Электропотребление по предприятию носит достаточно неравномерный, сезонный, характер[5]. Уравне-ние линейной регрессии (6.2) – тренд на рисунке 6.1. (пунктирная линия) выглядит следующим образом:

, (6.3)

где: b₀ = 63510 и b₁ = -553 соответственно свободный коэффициент линейной регрессии и коэффициент при переменной t.

В данном примере коэффициент b₀ имеет размерность кВт*ч, а коэффи-циент b₁ - кВт*ч/месяц, т.е. их размерные величины зависят от размерности самой функции E_о(t) и аргумента t Первый коэффициент b ₀ означает величину электропотребления E при t=0, второй - b ₁ можно трактовать как чувстви-тельность- отношение изменения энергозатрат ΔE к изменению времени t:

. (6.4)

Чтобы чувствительность не зависела от единиц измерения, применяют относительный коэффициент чувствительности, в экономике называемый также коэффициентом эластичности:

, (6.5)

где E_о - некоторое базовое значение функции энергопотребления, например его среднее за весь период или другое число из временного ряда; t_о - некоторое базовое значение фактора - времени, необходимое или удобное для анализа.

Рисунок 6.1- График электропотребления предприятия E(t): E – электропотребление (кВт*ч)- сплошная лирния; тренд- пунктирная линия; t – время (месяц).

Коэффициент эластичности — отношение относительного приращения функции к относительному приросту фактора - независимой переменной. В экономике коэффициент эластичности показывает степень количественного изменения одного фактора (например, объема спроса или предложения) при изменении другого (цены, доходов или издержек) на 1% [41].

Разные предприятия при выпуске однотипной продукции различаются между собой по степени изменения энергопотребления под воздействием того, или иного фактора. Исходя из вышеизложенного и формул (6.4) и (6.5) коэффициент эластичности энергопотребления может иметь следующие свойства:

1. Это безмерная величина, значение которой не зависит от того, в каких единицах мы измеряем энергию и независимые факторы – время (часы), объем выпуска продукции (тонны), стоимость (рубли) и т.п.

2. В зависимости от знака при коэффициенте эластичности между функцией и изменяющимся независимым фактором может иметь место:

- прямая зависимость, когда рост фактора вызывает увеличение функции,

;

- обратная зависимость, когда рост фактора вызывает убывание функции, ;

3. В зависимости от абсолютной величины коэффициента эластичности ε можно получить следующие ситуации:

- абсолютная эластичность энергопотребления, когда незначительное изменение какого-либо фактора повышает (или понижает) энергопотребление на неограниченную величину;

- эластичное энергопотребление, когда энергопотребление изменяется более высокими темпами, чем изменяется фактор;

- единичная эластичность энергопотребления, когда энерго-потребление растет теми же темпами, что и воздействующий на него фактор;

- неэластичное энергопотребление, когда темпы изменения (роста, снижения) энергопотребления меньше темпа изменения фактора;

- абсолютная неэластичность энергопотребления, когда изменение какого-либо фактора не влияет на величину энергопотребления.

Тренд электропотребления, рисунок 6.1, указывает на постоянное снижение электропотребления предприятия- . В этом случае мы наблюдаем отрицательное эластичное электропотребление: изменение фактора времени на 1% приводит к снижению электропотребления на 15,9%.

Анализ сезонности энергопотребления сельскохозяйственного предприятия

Для получения сезонной составляющей электропотребления из общего электропотребления вычитается тренд (рисунок 6.1.):

, (6.6)

На рисунке 6.2. показано изменение помесячного электропотребления объекта в относительных единицах (относительно среднего годового значения) в различные годы без трендовой составляющей, то есть сезонная составляющая электропотребления.

Рисунок 6.2- Cезонная составляющая электропотребления E_s(t) для разных лет.

Как видно из представленных графиков на рисунке 6.2, ежегодно для сельскохозяйственного предприятия минимальное электропотребление приходится на месяц июль, а максимальное - ­на январь. На рисунке 6.3 представлен график E(t) помесячного потребления сельскохозяйственным предприятием бензина. Потребление (сплошная кривая) по предприятию носит сезонный характер.

Значение тренда на начало периода t = 0 составляло E(0) = 4215 л, а через три года t = 36 - на конец периода E(36) = 4376 л, что составляет снижение на 3,8%, т.е. коэффициент эластичности электропотребления ε_э=+1,4, т.е. наблю-дается положительное эластичное потребление бензина: изменение фактора времени на 1% приводит к увеличению потребления жидкого топлива на 1,4%.

На рисунке 6.4 показано изменение помесячного потребления бензина в различные годы без трендовой составляющей- сезонная составляющая в относительных единицах. В представленном примере ежегодно минимальное энергопотребление приходится на месяцы декабрь-февраль, а максимальное -на июль- август.

6.2- Зависимость энергопотребления от параметров воздуха и скорости ветра

При энергетическом анализе сельскохозяйственных предприятий необ-ходима оценка влияния на энергопотребление производственных параметров и метеорологических условий. Интуитивно каждый понимает, что метеорологи-ческие условия - температура и влажность окружающего воздуха, скорость ветра и другие, влияют на количество и качество сельскохозяйственной продукции, а значит и на потребляемые энергоресурсы.

Рисунок 6.3- График потребления предприятием бензина E(t): E – потребление бензина (л)- сплошная линия; тренд- пунктирная линия; t – время (месяц).

Зависимость расхода электрической энергии предприятий от температуры окружающей среды

Наличие соответствующей температуры окружающего воздуха – одно из важнейших условий производства и переработки сельскохозяйственной про-дукции. Поддержание необходимой температуры осуществляется естествен-ным путем в поле (саду) или искусственным - на животноводческих фермах, теплицах и хранилищах.

Рисунок 6.4- Cезонная составляющая потребления бензина E_s(t) для разных лет.

В качестве примеров зависимостей энергопотребления от метеорологичес-ких условий рассмотрим потребление электрической энергии на предприятиях по производству зерна и молока[6]. Для изучения влияния температуры окружающего воздуха на электропотребление за насколько лет, не менее трех, анализируется отчетная документация предприятия по производству продуктов и агрометерологические данные. Данные формируются в виде временных помесячных рядов, а далее проводится их математический анализ.

Регрессионные зависимости (тренды) E_f (t) помесячного расхода элект-роэнергии от температуры окружающего воздуха (относительно средних значений) для предприятий, производящих зерно и молоко, приведены на рисунке 6.5. Коэффициент эластичности для зернового предприятия равен

ε = 0,33, а молочного- ε = -0,95.

Рисунок 6.5- Регрессионные зависимости помесячного расхода электроэнергии предприятий по производству зерна (1) и молока (2)

Из этих зависимостей видно, что температура окружающей среды влияет на расход электрической энергии неоднозначно: увеличивает в случае работы в летний период, когда температура больше, для зернового предприятия

(ε = 0,33) и уменьшает - для молочного предприятия (ε = -0,95).

Для зернового предприятия повышение электропотребления связано с усилением работы зернотока, зерноскладов и сушку зерна в летний период, когда температура растет. Молочное предприятие в летний период потребляет электроэнергии мало- животные в летних лагерях, меньше требуется энергии на приготовление кормов и горячей воды, освещение и уборку навоза.

Таким образом, вид производства влияет на характер энергопотребления- оно может уменьшаться или увеличиваться от повышения температуры.

Зависимость электропотребления от влажности окружающей среды

Относительная влажность окружающего воздуха неразрывно связана с его температурой и количеством выпавших осадков. Последние напрямую влияют на урожайность. Кроме того количество выпавших осадков сильно влияет на качество урожая: содержание влаги в продукте, загрязненность и засоренность, а также на потери в процессе уборки. Относительная влажность и температура окружающего воздуха- две взаимосвязанные величины, по существу обратные друг другу: увеличение температуры приводит при том же самом влагосодержании к снижению относительной влажности.

На рисунке 6.6 приведены регрессионные зависимости E_f(W) помесяч-ного расхода электроэнергии предприятий от влажности окружающей среды (относительно средних значений). Приведенные зависимости сильно коррели-рованны с зависимостями для температуры на рисунке 6.5. Это естественно, учитывая термодинамическую связь температуры и относительной влажности воздуха.

Рисунок 6.6- Регрессионные зависимости E_f (W) помесячного расхода электроэнергии предприятий от влажности окружающей среды предпиятия, производящего зерно (1) и молоко (2).

Для предприятия по производству молока (зависимость 2), повышение относительной влажности окружающей среды приводит к повышению расхо-да электроэнергии. Повышение относительной влажности окружающего воздуха сопряжено, как правило, со снижением температуры, дождевыми осадками и, как следствием последних, повышенной влажности сельскохозяйс-твенного сырья и продукции и загрязненности, которые, в свою очередь, требуют сушки, мойки и повышенного расхода энергии, увеличения длитель-ности работы оборудования и усиленных его режимов. Повышенная влажность связана с осенним периодом, когда значительно повышаются энергетические расходы на отопление производственных помещений, нагрев воды, приготовление кормов- это характерно для производства молока.

При производстве зерна больше влажность - меньше убранный урожай или он уже убран: меньше затраты электрической энергии на обработку зерна.

Таким образом, влажность окружающего воздуха существенно влияет на затраты электрической энергии предприятием: через воздух, требующий нагрева или охлаждения в помещении или хранилище, или опосредовано - через влажную продукцию или сырье, которые необходимо сушить и мыть.

Зависимость электропотребления от скорости ветра

Перемещение воздушных масс в постранстве – ветер, может существенно влиять на сохранение тепла в зданиях и сооружениях. На рисунке 6.7 приведе-ны регрессионные зависимости E_f(V) помесячного расхода электроэнергии предприятий от скорости ветра для предприятий по производству молока, плодоовощных консервов и хранения зерна.

Для всех производств увеличение скорости ветра приводит к увеличению энергопотребления. Самая большая зависимость от ветра у предприятия по производству плодоовощных консервов. В конкретном варианте предприятия плохая защита от ветра стен, окон и других конструкций, удерживающих тепло в зданиях.

Расход электроэнергии предприятий, имеющих значительное количество производственных помещений (животноводческие фермы, птицефабрики, теп-лицы, хранилища, цеха переработки), сильно зависит от скорости ветра- чем она больше, тем больше расход. Расход энергии от ветра в полной мере можно отнести к потерям. Для снижения этих потерь необходимо улучшать ветровую характеристику каждого здания.

Рисунок 6.7- Регрессионные E_f(V) зависимости помесячного расхода электроэнергии предприятий от скорости ветра: 1, 2, 3 – соответственно для предприятий по производству молока, плодоовощных консервов и хранения зерна.

Зависимость электропотребления от количества рабочих дней

Временная организация работ по производству и переработке сельскохо-зяйственной продукции диктуется применяемой технологией, традициями, социальными условиями и другими факторами. Каждый работник на своем рабочем месте использует энергетические средства, время и интенсивность работы которых определяют затраты энергии- чем больше времени работает оборудование предприятия, тем больше энергии оно потребляет. Относится ли это к числу рабочих дней на предприятии? Как зависят затраты энергии от количества рабочих дней на предприятии?

Регрессионные зависимости E_f(D) помесячного расхода электроэнергии некоторых предприятий от числа рабочих дней приведены на рисунке 6.8., а их коэффициенты эластичности - в таблице 6.3.

На всех предприятиях регрессионные зависимости имеют ниспадающий характер- увеличение количества рабочих дней предприятия приводит к сни-жению потребляемой энергии. Таким образом, для анализируемых предприя-тий имеется обратная зависимость между затратами энергии и количеством рабочих дней. Снижение потребления энергии связано с организацией труда и ритмом работы: снижение рабочих дней (увеличение выходных и праздничных дней, не выходов на работу) приводит к дезорганизации труда, нарушению технологического процесса, холостой работе оборудования и т.д. В результате энергопотребление повышается.

Рисунок 6.8- Регрессионные зависимости E_f(D) помесячного расхода электроэнергии предприятий от числа рабочих дней: 1, 2, 3 – соответственно для предприятий по производству молока, подоовощных консервов и хранения зерна.

Таблица 6.2- Коэффициенты эластичности зависимости электропотребления от числа рабочих дней

Предприятие
Коэффициент эластичности ε	-0,60	-0,38	-0,44

6.3- Зависимость энергопотребления от объемов производства

Рассмотрим зависимость энергопотребления от объемов производствапродуктов на примере электропотребления от величины производства зерна.

Наши устоявшиеся представления о предприятии, в том числе и сельско-хозяйственном, как потребителе энергии базируются на упрощенной модели его функционирования как единичного устройства (тракторный агрегат, авто-мобиль, электрический двигатель и т.п.), работающими автономно, без связи с другими устройствами и системой управления отдельного производства (цеха) или предприятия в целом. Поэтому выработался определенный стереотип: больше продукции необходимо произвести или переработать- больше необходимо затратить энергии.

На рисунке 6.9 приведены регрессионные зависимости E_f(Z) помесяч-ного расхода электроэнергии от массы произведенного зерна для первого предприятия, которое производит только зерно, и второго предприятия, производящего несколько видов продукции- зерно, молоко, фрукты и другие продукты.

Рисунок 6.9- Регрессионные зависимости помесячного расхода электроэнергии от массы произведенного зерна E_f(Z) для однопрофильного (1) и многопрофильного (2) предприятий.

Коэффициенты эластичности электропотребления приведены в таблице 6.3. Для одного и того же продукта- зерна знаки коэффициентов эластичности разные. Для первого предприятия увеличение производства зерна приводит к увеличению затрат электроэнергии, а для второго- снижению. Разница в поведении характеристик затрат электрической энергии объясняется различием структуры и организации производства на этих предприятиях.

На первом предприятии (рисунок 6.9, зависимость 1) - однопрофильном, специализирующемся на зерне и имеющем ограниченный набор техники и простую линейную схему управления, увеличение производства приводит к увеличению затрат электрической энергии.

В другом случае второе предприятие, многопрофильное (рисунок 6.9, зависимость 2), имеет более сложную структуру производства и организации управления, сотни единиц технических средств, установленных на разных производствах, и, как следствие этого, в силу нелинейности взаимосвязей между ними, снижение затрат электроэнергии на производство зерна. При минимальном уровне производства зерна (Z = -1, рисунок 6.9) потребление электроэнергии для обоих предприятий примерно равно E = - 0,3…-0,32.

При среднем значении производства зерна Z = 0для первого предприятия увеличивает свои затраты до E = - 0,25, а второе предприятие- снижает до

E = - 0,55. Таким образом, разные по структуре предприятия по производству одного и того же продукта- зерна имеют разные знаки трендов изменения энергопотребления от его массы (урожая).

Таблица 6.3- Коэффициенты эластичности зависимости электропотребления от массы произведенного зерна

Предприятие
Коэффициент эластичности ε	0,06	-0,23

Аналогичные результаты можно наблюдать при исследовании влияния на энергопотребление уровня производства молока, мяса, хранящейся или пере-рабатываемой продукции. Во всех случаях можно наблюдать двойственную картину: энергопотребление при увеличении количества производимого продукта может или увеличиваться или уменьшаться.

Для одного или несколько отдельно работающих технических устройств (оборудования) при выпуске ограниченного количества продуктов (один, два) наблюдается положительный коэффициент эластичности ε >0. В этом случае наблюдается прямая зависимость между энергопотреблением и массой выпускаемого продукта (урожаем).

Однако, при выпуске большего количества продуктов, усложнении струк-туры предприятия, когда количество устройств, технических средств, машин, оборудования, участвующих в производственном процессе, начинает исчис-ляться десятками и сотнями единиц, требующие дополнительно оптимального управления режимами их работы, когда в процессе производства и управления участвуют десятки людей разной квалификации, ответственности и мотивации к труду и энергосбережению, то может наблюдаться обратная зависимость энергопотребления от уровня производства (урожая) потребления уже переста-ет действовать. Множество факторов и условий, слабокоррелированных в ту или иную сторону между собой, принимаемые решения при управлении производством, становящиеся все более и более оптимальными для данного предприятия, совершенствование квалификации персонала и развитие технологий- все это и многое другое, что объединяется общим понятием ценоза (био, агро, техно-ценоза), начинают влиять на структуру и межструктурные связи предприятия. Это влияние в конечном счете приводит к нелинейной оптимизации или разрушению производственного процесса, выражающиеся в изменении потребления энергии в ту или иную сторону [25, 26]. Наиболее предпочтительный тренд- обратная зависимость между энергопотребле-нием и уровнем производства возникает при совершенствовании структуры управления, снижении явных потерь, замены устаревшего оборудования на новое с меньшим энергопотреблением.

6.4- Потери топливно-энергетических ресурсов

Потребление энергии осуществляется для получения полезного эффекта или другого вида энергии. Полезный эффект определяется:

а) в освещении — по световому потоку ламп;

б) в растениеводстве- по величине фотосинтеза;

в) в электрохимических и электрофизических процессах — по расходу энергии, необходимому в соответствии с теоретическим расчетом;

г) в термических процессах — по теоретическому расходу энергии на нагрев, плавку, испарение материала и проведение эндотермических реакций;

д) в отоплении, вентиляции, кондиционировании, горячем водоснабже-нии, холодоснабжении — по количеству тепла, полученному пользователями;

е) в системах преобразования, хранения, транспортирования топливно-энергетических ресурсов — по количеству ресурсов, получаемых из этих систем;

ж) в силовых процессах:

- для двигательных процессов — по рабочему моменту на валу двигателя;

- для процессов прямого воздействия — по расходу энергии, необходи-мому в соответствии с теоретическим расчетом для заданных условий;

Энергия, потраченная не на полезный эффект, относится к потерям, причинами которых могут быть:

- неправильное применение и/или недогрузка технологических машин, тракторов и оборудования;

- нарушение персоналом технологических регламентов производства (выращивания) продукции, оказания услуг и другие бесхозяйственные потери;

- несоответствие среды внутри производственных помещений установлен-ным технологическим требованиям по нормальным климатическим условиям функционирования оборудования;

- потери от нарушений метрологического характера;

- качество энергоносителей не соответствует сертифицированным требованиям;

- нарушение требований нормативных документов по охране окружающей среды;

- неквалифицированное документирование результатов оценки технологической энергоемкости;

- неиспользование или недоиспользование вторичных энергетических ресурсов.

Потери могут быть разделены на следующие составляющие:

Организационные потери - потери, связанные с неудовлетворительной организацией и (или) отсутствием или недостаточным контролем за работой энергетического оборудования (Таблица 6.4.).

Таблица 6.4- Виды организационных потерь

№ п/п	Фактор, влияющий на энергопотребление	Выявленные ситуации
1.1	Коммерческие потери	- подключение энергоприёмников, не принадлежащих предприятию; - использование энергоприемников для выполнения работы не связанной с деятельностью предприятия; - завышенная погрешность прибора учета вследствие его неисправности; - использование трансформаторов тока с различными коэффициентами трансформации для одной трёхфазной точки учёта; - отсутсвие учета энергии на производствах.
1.2	Субъективные потери	- отсутствие контроля за работой системы освещения в дневное время суток, во время отсутствия персонала; - отсутствие контроля за работой отопительных систем; - отсутствие контроля за маршрутами автомобильного транспорта; - отсутствие контроля за работой машинно-тракторных агрегатов; - отсутствие контроля за работой систем вентиляции; - отсутствие контроля за работой вспомогательного оборудования (вычислительная техника, копировально-множительная техника, сварочный трансформатор на х.х. и т.п.)

Технические потери – потери энергии, обусловленные физическими процессами в энергетических системах и отдельных её элементах при преобразовании и транспортировании энергии (Таблица 6.5.).

Технологические потери - потери, обусловленные особенностями использования технологического оборудования (Таблица 6.6.).

Потери, связанные с изменением режима работы технологического оборудования

Данные потери зависят от ряда факторов, в первую очередь от ряда внешних воздействий, от которых может измениться режим работы

Таблица 6.5- Виды технических потерь

№п/п	Фактор, влияющий на энергопотребление	Выявленные ситуации
2.1.	Потери при транспортировании энергии	- заниженное сечение электрических проводников и как следствие потери на нагрев; - завышенное переходное сопротивление контактных соединений; - передача электроэнергии на значительные расстояния на низком уровне напряжения; - заниженный диаметр трубопроводов, наличие дополнительных сопротивлений при перекачке и транспортировании жидкостей и газов (наличие значительного числа отводов и поворотов, местные занижения диаметра и т.п.); - передача тепловой энергии на значительное расстояние без преобразования в пар или горячую воду; - утечки газового и жидкого топлива; - высокий уровень реактивной электроэнергии.
2.2	Потери при преобразовании (трансформации) энергии	- использование трансформаторов с большим значением тока х.х.; - недозагрузка трансформаторов; -необоснованные промежуточные трансформации.

технологического оборудования – внешние механические, температурные воздействия, природные факторы и т.п. Так же данный вид потерь зависит от технического состояния оборудования и качественных показателей энергии, энергоносителя или физической среды с которой взаимодействует технологическое оборудование (Таблица 6.7.).

Таблица 6.6- Виды технологических потерь

№ п/п	Фактор, влияющий на энергопотребление	Выявленные ситуации
3.1.	Применение энергоёмкого технологического оборудования основного производства и малоэффективных технологий и технологических процессов	- применение двигателей с низким к.п.д.; - применение двигателей завышенной мощности; - необоснованное применение редуктора или мультипликатора; - применение электрических нагревателей (при наличии альтернативных источников энергии - газ, мазут); - отсутствие системы контроля и управления за режимами работы технологического оборудования; - неиспользование энергии, получаемой в результате технологического процесса для вторичного использования; - технологический выброс значительного количества энергии окружающую среду (применение системы выброса дымовых газов без экономайзера, сброс горячей воды в канализацию и т.п.).
3.2	Применение малоэффективных технологий и технологических процессов вспомогательного оборудования и производств	- отсутствие системы контроля и управления за режимами работы вспомогательного оборудования; - применение электрической энергии на обогрев помещений при наличии альтернативных источников энергии.
3.3	Расход энергии на собственные нужды, необходимый для обеспечения работы технологического оборудования и жизнедеятельности обслуживающего персонала	- необоснованное применение ламп завышенной мощности и повышенной светоотдачи; - необоснованное применение системы отопления завышенной мощности; - отсутствие системы контроля и управления за режимами работы оборудования собственных нужд.
3.4	Потери, обусловленные инструментальными погрешностями средств измерений	- увеличение дополнительной погрешности электрических счётчиков вследствие влияния кондуктивных воздействий (мощности высших гармоник, нессиметрия по току и напряжению); - увеличение дополнительной погрешности электрических счётчиков вследствие влияния внешних факторов (электромагнитное поле, работа в условиях непредусмотренных конструкцией счётчика – за пределами нормальных температур, повышенное пылесодержание, влажность); - увеличение дополнительной погрешности счётчиков физических сред (жидкость, газ) вследствие низкого качества контролируемой среды; - увеличение дополнительной погрешности счётчиков физических сред (жидкость, газ) вследствие внешнего воздействия.

Таблица 6.7- Виды потерь, связанные с изменением режима работы технологического оборудования

№ п/п	Фактор, влияющий на энергопотребление	Выявленные ситуации
4.1.	Потери энергии при возникновении аварийных и нестан-дартных ситуациях	- прорывы трубопроводов, паропроводов; - утечки жидкостей, газа в местах соединений; - короткие замыкания в системах электроснабжения; - токи утечки вследствие заниженного уровня сопротивления изоляции.
4.2.	Потери энергии в случае несоответствия энергоносителя требованиям качества.	- несоответствие топлива требованиям стандарта качества; - несоответствие электрической энергии требованиям стандарта качества.
4.3.	Потери, связанные с использованием работоспособного, но неисправного оборудования	- использование неисправных двигателей (неисправность подшипников, межвитковые замыкания), редукторов, муфт; - разрушение теплоизоляции трубопроводов и паропроводов; - завышенное переходное сопротивление в контактных соединениях.
4.4.	Климатические потери	- потери, связанные с изменением режима работы оборудования от изменения температуры окружающей среды; - потери, связанные с изменением вида погоды – дождь, изморозь, наледь (потери на корону, токи утечки по изоляции и т.п.).

6.5- Динамическая энергоемкость продукции предприятий сельского хозяйства

Предприятие, производящее продукцию, может наращивать свое произ-водство или, наоборот, сокращать. И в том и другом случае могут меняться характеристики продукции и характер самого производства, которые сопрово-ждаются, в том числе, и изменением в ее энергоемкости.

При экстенсивном росте производства развитие осуществляется за счет привлечения дополнительных факторов. Например, для увеличения производ-ства сельскохозяйственной продукции можно вовлечь в оборот новые земли. Для этого необходимо привлечь дополнительную технику- потребуется дополнительное количество энергии, в частности жидкого топлива [7, 13–16].

При интенсивном росте увеличение производства продукции происходит при сохранении существующих факторов производства. Примером интенсив-ного развития может служить увеличение производства из-за применения семян лучшего качества, менее энергозатратных технологий, появления более эффективных материалов, новых рынков сбыта, удешевления и сокращении потребления энергоресурсов и т.д. Некоторые предприятия объединяют в себе экстенсивный и интенсивный варианты развития.

В отдельные периоды предприятие испытывает спад производства, застой, отсутствие развития, выражающиеся в нулевых или незначительных темпах роста, неизменной структуре экономики, ее невосприимчивости к нововведениям, научно-техническому прогрессу. Относительно умеренный, некритический спад производства или замедление темпов экономического роста называется рецессией.

В соответствии с состоянием производства может изменяться и его энергоемкость. В девяностых годах двадцатого века в России начался резкий спад производства сельскохозяйственной продукции, т. е.снижение выпуска продукции животноводства и растениеводства, сопровождающееся сокраще-нием поголовья крупного рогатого скота, парков сельскохозяйственной техники, посевных площадей, использования минеральных и органических удобрений и т.д. Это привело в сельскохозяйственном производстве России к сокращению потребления энергоносителей (электроэнергии, автомобильного бензина и дизельного топлива).

После спада сельскохозяйственного производства в России в начале пер-вого десятилетия 21 века начался его подъем, однако потребление дизельного топлива и автомобильного бензина практически менялось мало, а потребление электроэнергии до 2005 г. продолжало падать, рисунок 6.10. На основании данных энергопотребления в сельскохозяйственном производстве за 1995-2005 гг. были получены прогнозные модели энергопотребления сельскохозяйствен-ными предприятиями России до 2030 г. [4]:

1. Модель, отражающая зависимость потребления электроэнергии от трех факторов:

, (6.13)

где: E – потребление электроэнергии сельскохозяйственными предпри-ятиями, млрд. кВт*ч; X ₁– поголовье скота, млн. голов; X ₂– поголовье птиц, млн. голов; X ₃– продукция животноводства, млрд. руб.

2. Модель, отражающая зависимость потребления автомобильного бензина от трех факторов:

, (6.14)

Где E – потребление автобензина в сельскохозяйственных организациях, млн. т; X ₁– сельскохозяйственные угодья, млн. га; X ₂ – малая механизация, тыс. шт.; X ₃ – производство молока, млн. т.

3. Модель, отражающая зависимость потребления дизельного топлива от четырех факторов:

, (6.15)

Где E – потребление дизельного топлива в сельскохозяйственных органи-зациях, млн. т; X ₁ – сельскохозяйственные угодья и посевные площади, млн. га; X ₂ – внесение минеральных и органических удобрений, млн. т; X ₃ – валовой сбор продуктов растениеводства, млн. т; X ₄– парк сельскохозяйственной техники, тыс. шт.

Рисунок 6.10- Энергопотребление сельского хозяйства в период 1990- 2005гг.

Из приведенных моделей энергопотребления (6.13… 6.15) вытекает, что увеличение производства продукции животноводства (молоко, мясо, яйца) по стране при постоянном поголовье животных привело к снижению абсолют-ного потребления электрической энергии. Увеличение продукции животно-водства, посевных площадей и валового сбора продукции растениеводства и повышение уровня малой механизации приводит к снижению потребления энергии в сельском хозяйстве. В тоже время увеличение поголовья скота и птицы, а также парка сельскохозяйственной техники приводит к росту потребления энергии.

Несколько десятилетий назад считали, что признак оптимальности энер-гопотребления, здоровой экономики — это увеличивающийся темп роста энерговооруженности общества, который длительное время определял развитие положительных обратных связей в экономической системе. Одним из показа-телей отрасли производства был показатель энерговооруженности.

Энерговооруженность - это потребление энергии на одного работника [1]. Повышение энерговооруженности производства привело к быстрому развитию энергетики, вплоть до превышения темпов роста расхода энергии на единицу прироста валового продукта- потребности в энергии росли быстрее, чем росло производство. В России такая связь в той или иной мере сохранилась и до последнего времени.

Обратная связь между ростом производства продукции и ростом энерго-емкости иллюстрируется рисунком 6.11. Пусть выпуск продукта зависит от времени t и определяется зависимостью Z(t), а на первоначальном этапе известна энергоемкость производства продукции (нормативная, плановая энергоемкость), определяемая технологическим и техническим уровнем производства. Производство продукции Z(t) во времени может целенаправ-ленно изменяться, например, увеличиваться. Изменение производства Z(t) связано с изменением энергоемкости E(Z), они взаимно влияют друг на друга. Это влияние осуществляется путем подачи (учета) производства произведен-ной (готовой) продукции Z(t) через цепь обратной связи OC, осуществляю-щую формирование величины энергоемкости E(Z) и величину обратной связи f (1- r _э), на вход этого производства Z(t) через один из входов блока перем-ножения П, на другой вход которого подается нормативная энергоемкость E _o. По-существу обратная связь управляет энергоемкостью производства: увеличивает или уменьшает ее. Для лучшего понимания связи энергоемкости производства продукции и величины этого производства введем понятие коэффициента рецессии энергоемкости r _э.

Понятие рецессии энергоемкости – минусовая эластичность может отно-ситься как к полной энергоемкости, так и к технологической. Связи динамики производства Z(t), его энергоемкости E(Z) и коэффициента рецессии энерго-емкости производства r_э(Z), как функции от объемов производства Z(t), проанализируем на примере рисунка 6.12, на котором вид и единицы зависимости E(Z) представлен в удобной для анализа форме. В предлагаемой на рисунке 6.12 ситуации энергоемкость Z(t) при Z <2 увеличивается. Это может быть экстенсивным развитием производства только за счет наращивания мощностей. Далее, при достижении производства Z = 2 и более, предприятие переходит на путь интенсивного развития и пересмотру своей энергосберегающей политики, когда за счет энергосберегающих технологий, совершенствования структуры управления и других мероприятий. В результат при Z > 2 зависимость E(Z) идет на убыль. Перейдя к дифференциальной форме, зависимость коэффициента рецессии энергоемкости от объема производства будет иметь следующий вид, рисунок 6.12:

, (6.16)

При отрицательном значении коэффициента рецессии энергоемкости производства r _э(Z)<0 наблюдается увеличение последней в зависимости от объемов производства Z. Это негативная ситуация в потреблении энергоресур-сов - величина обратной связи положительна, f (1- r _э)>1, рисунок 6.12, и производство наращивает энергопотребление и повышает энергоемкость производства.

Рисунок 6.11- К понятию обратной связи между ростом производства продукции и ростом энергоемкости: E _o - формирование нормативной энергоемкости; – блок перемножения; Z(t) - производство продукции в момент времени t; E(Z) - формирование энергоемкости производства; ОС - обратная связь; f (1- r _э) – расчет величины обратной связи; r _э- коэффициент рецессии энергоемкости.

При нулевом значении коэффициента рецессии энергоемкости производ-ства r _э(Z) =0 наблюдается постоянство последней в зависимости от объемов производства Z. Это положительная ситуация в потреблении энергоресурсов - величина обратной связи равна 1, f (1- r _э) = 1, рисунок 6.12, - производство не наращивает энергопотребление и снижает энергоемкость производства за счет увеличения объема Z.

Рисунок 6.12- Изменение энергоемкости E(Z) и коэффициента рецессии энергоемкости r _э(Z) в зависимости от объема производства Z

При положительном значении коэффициента рецессии энергоемкости производства r _э(Z) > 0 наблюдается снижение последней в зависимости от объемов производства Z. Это также положительная ситуация в потреблении энергоресурсов - величина обратной связи отрицательна,, f (1- r _э) <1, рисунок 6.12, - производство снижает энергопотребление и энергоемкость производства.

Во второй половине XX в. в ряде развитых стран во время энергетическо-го кризиса 1973 г., стали наблюдаться уже не положительные, а отрицательные обратные связи между энергетикой и экономикой. Проявилось это в снижении темпов роста энергоемкости валового внутреннего продукта. Влияние на дина-мику этого показателя оказывает техническая революция, изменение техноло-гических укладов, а также низкие цены на энергию (топливо), войны и депрессии в экономике. Причем окончание войн (I и II мировых), депрессии в экономике 20-х гг., начало роста цен на энергоносители в 1973 г. сопровожда-лись снижения темпов прироста расхода энергии на единицу прироста ВВП. Поэтому показатель снижения темпов прироста расхода энергии на единицу роста ВВП следует считать представительным показателем качества экономической системы. В России в течение ряда лет начала 21 века при некотором снижении объемов валового потребления первичной энергии наблюдался фактический рост энергоемкости ВВП, т.е. сохранились положительные обратные связи между энергопотреблением и ростом ВВП [1].

Таким образом, величина коэффициента рецессии энергоемкости r _э(Z) является критерием эффективности энергопотребления производства и прово-димых энергосберегающих мероприятий. Анализ динамики изменения энерго-емкости продукции является важнейшим этапом энергетического анализа.

В современном понимании [1]:

Более экономически эффективным является предприятие с энергетичес-кой отрицательной обратной связью, т.е. со снижающейся энергоемкостью при росте объемов производства продукции. Именно на этом условии должны строиться основные принципы энергосберегающей политики предприятия.

5.6- Контроль и корректировка энергопотребления

Контроль и анализ энергопотребления (КиА) - это сбор текущей инфор-мации по энергопотреблению процессом производства и анализ его предыс-тории (данных, собранных за предыдущие периоды) для определения стандар-тных (т.е. средних, нормируемых) и прогнозных уровней энергопотребления, с которыми могли бы сравнивать будущие уровни потребления. Эти стандартные и прогнозные уровни обычно зависят от объективных факторов таких, как производительность, погодные условия и др. Определив их, будущие уровни потребления можно будет сравнить со стандартными и прогнозными показателями энергопотребления. Это даст возможность сравнить реальные результаты с ожидаемыми. Этот процесс осуществляется постоянно, например ежедневно, раз в неделю или месяц [50]. Контролируя уровни потребления энергии и сравнивая их со стандартными и прогнозными энергозатратами, можно обнаружить ухудшения в работе. Сам по себе контроль не экономит энергию, но с его помощью можно определить, где и когда необходимо предпринять меры для устранения ее неэффективного использования, и отслеживать проблемы энергосбережения постоянно. Эти задачи могут быть выполнены в составе информационно-организационной системы.

Система КиА — это система управления энергопотреблением, контролиру-ющая использование энергии через одинаковые интервалы времени – циклы (например, недели или месяцы) для определения изменений в ее эффективнос-ти. Это дает возможность определить место и время для принятия мер по предотвращению неэффективного использования энергии. Так для животновод-ческой фермы, хранилища или теплицы можно установить недельный цикл, а для цеха растениеводста- раз в месяц.

Основой для системы КиА является математическая модель процесса энеропотребления в виде линейной регрессионной модели. Различия между фактическим и ожидаемым потреблением энергопотребления указывают на сбережения и потери энергии. Это побуждает к принятию мер по улучшению использования энергии в местах ее значительной потери. По-существу это

оперативная коррекция энергопоребления. Это дает возможность осуществлять поиск наилучших решений по минимизации энергопотребления в темпе технологического процесса.

Первым этапом в процессе КиА является сбор необходимых данных- фаза контроля. Данными, необходимыми для анализа тенденций и определения уровней энергопотребления, являются:

- ретроспективные данные по энергопотреблению и выпуску продукции (предистория);

- данные по энергопотреблению и выпуску продукции за текущий цикл измерений;

- прогнозные данные по энергопотреблению и выпуску продукции на несколько циклов вперед;

- целевые величины, с которыми необходимо сравнивать потребление энергии.

Ретроспективные данные по энергопотреблению и выпуску продукции (предистория) получают из бухгалтерских отчетов предприятия.

Данные по энергопотреблению и выпуску продукции за текущий цикл измерений – по результатам текущего приборного и бухгалтерского контроля. Так, например, если мы хотим проконтролировать эффективность использова-ния электрической энергии на животноводческой ферме, то по приборам учета электрической энергии (как правило один прибор учета на вводе) измеряем электрическую энергию, потребляемую именно этой фермой и количество произведенного молока- по бухгалтерским документам.

Прогнозные данные по энергопотреблению и выпуску продукции на несколько циклов вперед получают с помощью методов прогнозирования, в частности методами регрессионного анализа.

Целевые величины - это данные с которыми необходимо сравнивать теку-щее потребление энергии, чтобы сделать вывод о его эффективности и принятия решения о корректировке процессов энергопотребления или производства продукции.

Система КиА – информацион-но-организационная система, структурная схема которой представлена на рисунке 6.13.

Рисунок 6.13- Структурная схема системы КиА

В блоке «Центр Энергоуправления» формируется текущая информация: «Данные по энергопотреблению» и «Данные по выпуску продукции». Оба потока данных структуируются по формам, удобным для обработки в блоке «Энергетический анализ» и подаются на вход этого блока. На его другие входа поступают: прогнозная информация по энергопотреблению в виде таблиц и графиков и целевые величины - данные для сравнения с текущим потребленим энергии, которые вырабатываются в блоке «Прогноз энергопотребления». В блок «Прогноз энергопотребления» поступают ретроспективные данные по энергопотреблению и выпуску продукции, а также другая информация «Внешние данные»- данные для осуществления корректировки (нормализации) ретроспективных и текущих данных в сторону снижения их зависимости от неуправляемых факторов (температура, качество сырья, изменение сортимента и т.д). На их основе и заложенной в этот блок модели прогнозирования энергопотребления формируются прогнозные данные по энергопотреблению, а также раситываются целевые величины, к которым должно стремиться энергопотребление в ближайшие временные циклы.

На основе этой информации в блоке «Энергетический анализ» текущие данные по энергопотреблению и выпуску продукции сравниваются с прогноз-ными и целевыми, в результате чего формируется направление действий для сближения будущего энергопотребления с целевым. Результаты анализа с блока «Энергетический анализ» подаются в блок «Управление», где вырабатываются мероприятия по энергосбережению, позволяющие снизить разницу между целевыми и текущими значениями энеригопотребления. Решения этого блока в виде управляющих воздействий по организации и режимам производства подаются в блоки «Процесс производства продукта» и «Прогнозирование».

По истечении времени цикла (неделя, месяц, год) процесс КиА повторяет-ся на новом уровне входных данных.

Данные по энергопотреблению и выпуску продукции на несколько циклов вперед получают с помощью методов прогнозирования, в частности методами регрессионного анализа.

Для прогнозирования энергопотребления и производства продукции, как правило, используется линейные многофакторные регрессионные модели изучемого процесса (6.2):

, (6.17)

где: E– показатель энергопотребления за цикл измерений; X₁- основная входная переменная, относительно которой изучается процесс, ед.; X₂,, X₃,…, X_n – дополнительные, не основные входные переменные, внешние переменные, влияющие на энергопотребление, ед.; k₁, k₂ , k₃ ,…, k_n – коэффициенты при входных переменных; k_o - свободный член уравнения регрессии.

Поскольку процесс электропотребления не всегда может быть определен на базе одно факторной линейной модели, то в определенных случаях исполь-зуются более сложные математические модели. Линейный вид модели прини-мается ввиду ее простоты получения и интерпретации. В действительности модели могут иметь и иной порядок- второй и третьей степени и аппроксими-роваться не только уравнением вида (6.17), но и, например, экспоненциальной зависимостью.

В качестве показателя энергопотребления показатель за цикл измерений Y в зависимости от целей и задач могут быть приняты:

- E = E_a - энергопотребление в абсолютных значениях, МДж;

- E = E_u - удельные значения энергопотребления на единицу продукции, МДж/ед.;

- E = E_n - нормализованных по входному параметру, МДж/ед.

В качестве выходной величины для анализа текущей энергоэффективности за цикл могут быть взяты потребление энергии в абсолютных значениях энер-гии Y_a, удельные значения- относительно единицы произведенной продукции E_u и нормализованные значения E_a - фактическкие значения энернгопотребле-ния, скорректированные на изменение переменных, влияющих на величины E_a и E_n.

Удельная выходная величина E_u - показатель работы технологического процесса, удельный расход энергии — это отношение потребленной энергии к выполненной работе (например, кВт ч/м² или кВт*ч/т).

В качестве основной входной переменной X₁ принимают обычно величину произведенной за цикл измерений продукции в материальном или денежном выражении, ед., руб., а не основные X₂,, X₃,…, X_N – условия и различные обсто-ятельства использования энергии на объектах (N - число основных и неоснов-ных входных переменных). Примеры различных условий использования энер-гии: разные виды и качество продукции, сырья, энергии и топлива; разные сезоны и погодные условия (например, для выращивания растительной продукции, воздушных систем отопления и кондиционеров.

Нормализованная величина – величина E_n в левой части уравнения (6.17) при постоянных величинах X₂,, X₃,…, X_N, например средних для данного произ-водства, лучших или худших, но постоянных. Тогда левая величина будет постоянно соотнесена к этому базовому уровню, что позволит сравнивать ее независимо от действительно имеющих место в технологическом процессе текущего времени. Нормализация состоит в процедуре:

- по исходным данным вектора значений энергопотребления предыстории для разного времени t = 1, 2, …, T (циклов)

(6.18)

и матрицы N*T основных и неосновных входных переменных

, (6.19)

находят вектор коэффициентов k = [ k_0, k₁, k₂ , k₃ ,…, k_N ] уравнения (6.18), где N - число входных переменных X (число столбцов), T - число циклов времени предистории за которые собрана информация об энергопотреблении и производстве (число строк).

На рисунке 6.14 приведены отсчеты (E_u, Q) удельного полного энергопотребления (электрическая энергия, дизельное топливо, бензин, масла)

и надоя Q на животноводческой ферме. Отсчеты получаются по предистории работы фермы (три года), отраженной в месячных бухгалтерских документах.

Для представленных на рисунке 6.14 данных одномерная регрессионная модель

, (6.20)

имеет вид, изображенный на рисунке 6.15 (сплошная диния, линейный тренд),

где k_o = 2,237 МДж/кг; k₁ = - 1, 149*10⁵ МДж/(кг*кг).

Если точка «а» фактического энергопотребления на данном шаге находит-ся выше тренда энергопотребления, то имеет место аномально большое потреб-ление электроэнергии. Именно на объекты, породившие эту точку в первую очередь должно нацеливаться углубленное энергетическое обследование (энергоаудит). Обнаружение на очередном шаге котроля аномальной точки- сигнал к действиям, которые на следующем шаге контроля привели бы эту точку к тренду и ниже.

Рисунок 6.14- Отсчеты удельного энергопотребления и надоя на животноводческой ферме

В результате проявления случайных факторов реальное потребление энергии всегда будет отличаться от теоретического. Поэтому контроль и оценка указанных расхождений между фактическим и ожидаемым потреблением энергии является предметом оперативного управления энергопотребления и энергосбережения.

Рисунок 6.15- Тренд удельного энергопотребления от надоя на животноводческой ферме

В зависимости от исходной информационной базы и целей контроля воз-можны следующие варианты сравнения фактического потребления на данной шаге процесса с прогнозной информацией (трендом) для энергетического ана-лиза и принятия решения о необходимых энергосберегающих мероприятиях.

Определим цель управления энергосбережением на данном шаге процесса как величину энергопотребления, к которой необходимо стремиться на следующем шаге.

Цель- базовое энергопотребление. Напрвление тренда может быть любым - это зависит от процесса. Поэтому сам тренд не может характеризовать энергетическую эффективность производства, т.к. его параметры k_o и k₁ зависят от конкретного производственного процесса, времени его протекания, уровня управления и т.п. Величина k_o - базовая величина энергопотребления является переменной величиной и может характеризовать только сам процесс, но с ней нельзя сравнивать энергоэффективность других процессов и производств, осуществляемых на других предприятиях и при других условиях.

Коэффициент k_o имеет смысл удельного энергопотребления E_u, когда

Q = 0, т.е. ферма продукции не производит, но потребление энергии происхо-дит, в частности, на отопление рабочих мест дежурного персонала (охраны), освеще-ния и отопления, подвоза кормов для животных и т.д. Эту величину можно считать начальной, базовой нагрузкой. Это те потери, которые характеризуют использование энергии на предприятии и могут указывать на потенциальную экономию. Величина коэффициента k_o является верхним предельным уровнем потребления энергии (в данном случае удельного), энергопотребление выше которого однозначно имеет смысл аварии или несанкционированного подключения (аномальное потребление).

Причиной аномального энергопотребления могут быть резкие изменения в результате выхода из строя оборудования, аварий (прорыв теплотрассы), хищения, незапланированные работы и т.д.

Если же точка находится ниже тренда, то это, как правило, свидетельству-ет о нарушении нормального технологического процесса электропотребления на данном объекте:

- частые отключения энергии;

- неплатежи за поставленную энергию;

- избыточная экономия;

- несанкционированное потребление со стороны потребителя (минуя приборы учета);

- нарушение технологического процесса;

- аварийные ситуации и т.п.

Цель с фиксированным уровнем энерогопотребления

Наиболее простой целью является фиксирование уровня энергопотребле-ния. Это предполагает, что в случае отсутствия проблем, связанных с аномаль-ным потреблением, количество потребляемой энергии за определенный проме-жуток времени не должно измениться- «сегодня должно быть также как вчера». Такая интерпретация измерения, например, подходит к потреблению электри-ческой энергии для освещения птицефабрики, когда энергопотребление внутри предприятия постоянно.

Установление фиксированной величины энергопотребления E_norm для всего процесса позволяет иметь критерий, ориентир, показывающий относите-льный уровень фактического энергопотребления на данном шаге (точка «а»), рисунок 6.15. Величину E_norm можно трактовать как некоторый усреденный критерий, к котор

Дата добавления: 2015-11-26