Электронный каталог

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 = ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЕ
Ключевые слова = МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Ключевые слова = НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
Ключевые слова = ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Ключевые слова РП = LSTM-сеть
Ключевые слова = МЕТАЛЛУРГИЯ
Ключевые слова = ПРОИЗВОДСТВО
Ключевые слова = ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ПРОЦЕСС