Поиск :
- Новые поступления
- Поиск
- Поиск одной строкой
- Помощь
- Книги по отраслям
- Книги 2022
- Книги 2023
- Книги 2024
- Ретрофонд
- Статьи из информационных обзоров за 2023
- Статьи из информационных обзоров за 2024
- Авторы
- Издательства
- Серии
- Ключевые слова
- Дерево рубрик
- Статистика поисков
- Статистика справок
Разделы фонда
Справочники
Личный кабинет :
Электронный каталог: Кожевников, И.О. - Опыт краткосрочного прогнозирования электропотребления на примере прокатного цеха металлургическ...
Кожевников, И.О. - Опыт краткосрочного прогнозирования электропотребления на примере прокатного цеха металлургическ...
Нет экз.
Статья
Автор: Кожевников, И.О.
Промышленная энергетика: Опыт краткосрочного прогнозирования электропотребления на примере прокатного цеха металлургическ...
б.г.
ISBN отсутствует
Автор: Кожевников, И.О.
Промышленная энергетика: Опыт краткосрочного прогнозирования электропотребления на примере прокатного цеха металлургическ...
б.г.
ISBN отсутствует
Статья
Кожевников, И.О.
Опыт краткосрочного прогнозирования электропотребления на примере прокатного цеха металлургического предприятия / И.О. Кожевников, Г.П. Корнилов, А.Н. Шеметов // Промышленная энергетика. – 2024. – № 7. – С. 9-15: ил. - Библиогр.: 20 назв.
Опыт использования математического аппарата рекуррентных нейронных сетей для краткосрочного прогнозирования потребления электрической энергии цеха холодной прокатки металлургического предприятия. Способы консолидации исходных данных с учетом различия динамических характеристик технологических и энергетических параметров производственного процесса. Методика машинного обучения нейросетевой модели с использованием архитектуры LSTM и показаны особенности оценки адекватности прогноза. Модель обрабатывает массив, включающий более 40 исходных технологических и производственных параметров для реального комплекса в составе непрерывных травильных линий, прокатных и дрессировочных станов, агрегатов продольной и поперечно резки. Новый алгоритм учёта и представления производственных показателей с учётом их корреляции с целевой переменной. Результаты моделирования с использованием рекуррентных нейронных сетей и архитектуры двунаправленных LSTM-слоев показали достаточно высокую точность прогнозирования потребления электроэнергии по принятым оценочным показателям. Основные результаты работы внедряются на реальном промышленном объекте.
Ключевые слова = ЭНЕРГЕТИКА
Ключевые слова РП = обучение машинное
Ключевые слова = ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Ключевые слова РП = сеть нейронная
Ключевые слова РП = электропотребление
Кожевников, И.О.
Опыт краткосрочного прогнозирования электропотребления на примере прокатного цеха металлургического предприятия / И.О. Кожевников, Г.П. Корнилов, А.Н. Шеметов // Промышленная энергетика. – 2024. – № 7. – С. 9-15: ил. - Библиогр.: 20 назв.
Опыт использования математического аппарата рекуррентных нейронных сетей для краткосрочного прогнозирования потребления электрической энергии цеха холодной прокатки металлургического предприятия. Способы консолидации исходных данных с учетом различия динамических характеристик технологических и энергетических параметров производственного процесса. Методика машинного обучения нейросетевой модели с использованием архитектуры LSTM и показаны особенности оценки адекватности прогноза. Модель обрабатывает массив, включающий более 40 исходных технологических и производственных параметров для реального комплекса в составе непрерывных травильных линий, прокатных и дрессировочных станов, агрегатов продольной и поперечно резки. Новый алгоритм учёта и представления производственных показателей с учётом их корреляции с целевой переменной. Результаты моделирования с использованием рекуррентных нейронных сетей и архитектуры двунаправленных LSTM-слоев показали достаточно высокую точность прогнозирования потребления электроэнергии по принятым оценочным показателям. Основные результаты работы внедряются на реальном промышленном объекте.
Ключевые слова = ЭНЕРГЕТИКА
Ключевые слова РП = обучение машинное
Ключевые слова = ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Ключевые слова РП = сеть нейронная
Ключевые слова РП = электропотребление