Математическое моделирование энергопотребления крупных промышленных комплексов с использованием нейросетевых алгоритмов и оптимизационных графов

Утакаева И. Х.

База данных: Каталог библиотеки СФУ (У 840)

Библиографическое описание: Утакаева, И. Х. Математическое моделирование энергопотребления крупных промышленных комплексов с использованием нейросетевых алгоритмов и оптимизационных графов / И. Х. Утакаева. - (Автоматизация управления производством). - Текст : электронный // Кузнечно-штамповочное производство. Обработка материалов давлением. - 2025. - № 5. - С. 102-110. - Библиогр.: с. 110 (12 назв. ). - Электронное дополнение. - ISSN 0234-8241.

Аннотация: Настоящее исследование посвящено разработке и апробации комплексной математической модели прогнозирования и оптимизации энергопотребления промышленных объектов на основе интеграции нейросетевых алгоритмов и теории оптимизационных графов. В работе представлен критический анализ существующих подходов к моделированию энергопотребления, выявлены их ограничения при работе с многопараметрическими динамическими системами. Предложенная гибридная модель основана на синергии рекуррентных нейронных сетей с долгой краткосрочной памятью (LSTM) и оптимизационных графов с мультивариативными весовыми функциями, что позволяет учитывать нелинейные зависимости между производственными циклами, сезонной нагрузкой и климатическими факторами. Эмпирическая верификация модели проведена на данных 17 крупных промышленных комплексов металлургического и нефтехимического секторов за период 2018-2023 гг. Результаты демонстрируют повышение точности прогнозирования энергопотребления на 18, 7 % по сравнению с традиционными методами и снижение среднеквадратичной ошибки до 3, 2 % при горизонте прогнозирования 30 суток. Оптимизационный компонент модели обеспечивает сокращение избыточного энергопотребления на 12, 4-15, 8 % при сохранении производственных показателей. Практическая значимость исследования определяется возможностью интеграции разработанных алгоритмов в существующие системы управления энергоресурсами промышленных предприятий, что способствует повышению энергоэффективности и сокращению углеродного следа. Теоретическая ценность работы заключается в развитии методологии мультимодального моделирования сложных энергетических систем с высокой степенью неопределенности и большим количеством взаимозависимых переменных.

Год издания: 2025

Авторы: Утакаева И. Х.

Источник: Кузнечно-штамповочное производство. Обработка материалов давлением

Выпуск: № 5

Номера страниц: 102-110

Количество экземпляров:

Читальный зал (пер. Вузовский, 6Д): свободно 1 из 1 экземпляров

Показать дополнительные сведения

Оптимизация логистических маршрутов сырья с использованием комбинации теории графов и гибридных… : статья из журнала

Утакаева И. Х.
2025 год

Оптимизация инвестиционных решений в тяжелой промышленности через интеграцию предиктивной… : статья из журнала

Кучковская Н. В.
2025 год

Разработка подходов к интеграции предиктивной аналитики в процессы моделирования роста… : статья из журнала

Трифонов П. В. и др.
2025 год

Исследование применения методов предиктивного анализа в моделях стратегического развития… : статья из журнала

Тронин С. А.
2025 год

Исследование методов предиктивной аналитики и искусственного интеллекта для улучшения качества и… : статья из журнала

Тронин С. А.
2025 год

Роль больших данных в минимизации экологических и финансовых рисков при реализации… : статья из журнала

Чувахин П. И.
2025 год

Анализ эффективности использования предиктивной аналитики в моделировании жизненного цикла… : статья из журнала

Кучковская Н. В.
2025 год

Оптимизация расходов на энергопотребление промышленных зданий методами математического моделирования : статья из журнала

Завалеев И. и др.
2020 год

Методология оценки экономических рисков при внедрении интеллектуальных систем анализа данных в… : статья из журнала

Скрипник О. Б.
2025 год

Комплексное исследование внедрения цифровых моделей в производственные процессы промышленных… : статья из журнала

Фролова В. Б.
2025 год

Применение предиктивных методов для прогнозирования и управления развитием промышленных… : статья из журнала

Кучковская Н. В.
2025 год

Анализ влияния больших данных на стратегии управления рисками в инвестиционных проектах… : статья из журнала

Скрипник О. Б.
2025 год

Анализ перспектив использования искусственного интеллекта и больших данных для цифровой… : статья из журнала

Тронин С. А.
2025 год

Моделирование интеллектуальных систем управления производством на основе искусственного… : статья из журнала

Тронин С. А.
2025 год

Исследование влияния цифровых моделей на экологическую устойчивость и энергетическую… : статья из журнала

Лазарев М. П.
2025 год

Разработка методологии использования предиктивного анализа для стратегического планирования… : статья из журнала

Кучковская Н. В.
2025 год

Библиотечно-издательский комплекс СФУ

Похожие публикации