Please use this identifier to cite or link to this item: http://elar.urfu.ru/handle/10995/128432
Title: Разработка прототипа системы прогнозирования потребления электроэнергии промышленным предприятием по производству меди : магистерская диссертация
Other Titles: Development of a prototype system for forecasting electricity consumption by an industrial copper production enterprise
Authors: Лысакова, Т. Е.
Lysakova, T. E.
metadata.dc.contributor.advisor: Папуловская, Н. В.
Papulovskaya, N. V.
Issue Date: 2023
Publisher: б. и.
Citation: Лысакова Т. Е. Разработка прототипа системы прогнозирования потребления электроэнергии промышленным предприятием по производству меди : магистерская диссертация / Т. Е. Лысакова ; Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, Институт радиоэлектроники и информационных технологий – РТФ, Школа профессионального и академического образования. — Екатеринбург, 2023. — 80 с. — Библиогр.: с. 61-64 (36 назв.).
Abstract: В работе поднимается проблема прогнозирования энергопотребления крупного промышленного предприятия. В условиях продолжающегося роста глобального энергопотребления важность экономии ресурсов стала как никогда актуальной. В работе описана модель информационной системы, которая включает: получение данных с SQL-сервера в автоматизированном режиме, передачу данных в пакет MATLAB и алгоритмическую часть для расчета анализа прогноза электропотребления. Для анализа данных используется нейронная сеть и программа, которая разработана на языке C#, способна извлекать данные с SQL-сервера предприятия из определенных таблиц и столбцов. Результат работы нейронной сети был сравнен с реальными данными по потреблению электроэнергии. Данные прогноза удовлетворяют поставленным требованиям к погрешности.
The paper raises the problem of forecasting the energy consumption of a large industrial enterprise. With the continued growth of global energy consumption, high resource savings has become more relevant than ever. The paper describes a model of the detection system, which includes: receiving data from the SQL server in automatic mode, transferring data to the MATLAB package and the algorithmic part for calculating the analysis of the power consumption forecast. For data analysis, a neural network and a program developed in C # are used, which allows you to use data from the enterprise SQL server from exceptions and columns. The result of the neural network was compared with real data on electricity consumption. The data is predicted by the installed equipment to the margin of error.
Keywords: МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ
MASTER'S THESIS
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ
ПЕРЕДАЧА ДАННЫХ
АНАЛИЗ ДАННЫХ
НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
МОДЕЛЬ
СИСТЕМА
PREDICTION OF POWER CONSUMPTION
DATA TRANSFER
DATA ANALYSIS
NEURAL NETWORK
MODEL
SYSTEM
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/128432
Access: Предоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензии
License text: http://elar.urfu.ru/handle/10995/31613
Appears in Collections:Магистерские диссертации

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
m_th_t.e.lysakova_2023.pdf2,05 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.