RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Computational nanotechnology // Архив

Comp. nanotechnol., 2021, том 8, выпуск 1, страницы 68–76 (Mi cn328)

ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ

Разработка алгоритма оптимизации расхода энергоресурсов в химико-технологических системах на основе статистического обучения

Т. В. Малышева

Казанский национальный исследовательский технологический университет

Аннотация: Цель исследования. Целью исследования является разработка подходов к решению задач оптимизации энергетических ресурсов химико-технологических систем на основе статистического обучения. В качестве основных методов исследования в статье использованы графические и табличные инструменты дескриптивного анализа данных для исследования динамики структуры энергоносителей и определения возможных резервов снижения расхода; метод обучения нейронных сетей для предсказания оптимальных значений расхода энергоресурсов. Результаты. В статье проведен анализ текущих тенденций энергоемкости себестоимости химических производств с оценкой степени трансформации структуры энергетического портфеля и возможных резервов снижения удельного веса электрической и тепловой энергии. Методом обучения нейронных статей с использованием регрессионной прогностической модели определены минимально возможные значения параметра расхода энергетических ресурсов по верхней границе диапазона с учетом ограничений технологического регламента производства химических веществ и химических продуктов. Результаты исследования применимы при разработке программных комплексов интеллектуальных энергетических систем, в процессе определения причинно-следственных связей отклонений расхода ресурсов от заданной траектории и оптимальный вектор устойчивого энергопотребления.

Ключевые слова: алгоритм оптимизации, дескриптивная аналитика, статистическое обучение, энергетические ресурсы, удельный расход ресурсов, алгоритм оптимизации, дескриптивная аналитика, статистическое обучение, энергетические ресурсы, удельный расход ресурсов.

Поступила в редакцию: 18.02.2021

DOI: 10.33693/2313-223X-2021-8-1-68-76



© МИАН, 2024