Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/128432
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.advisorПапуловская, Н. В.ru
dc.contributor.advisorPapulovskaya, N. V.en
dc.contributor.authorЛысакова, Т. Е.ru
dc.contributor.authorLysakova, T. E.en
dc.date.accessioned2023-12-08T06:51:25Z-
dc.date.available2023-12-08T06:51:25Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.citationЛысакова 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.).ru
dc.identifier.urihttp://elar.urfu.ru/handle/10995/128432-
dc.description.abstractВ 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.ru
dc.description.abstractThe 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.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoruen
dc.publisherб. и.ru
dc.rightsПредоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензииru
dc.rights.urihttp://elar.urfu.ru/handle/10995/31613-
dc.subjectМАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯru
dc.subjectMASTER'S THESISen
dc.subjectПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯru
dc.subjectПЕРЕДАЧА ДАННЫХru
dc.subjectАНАЛИЗ ДАННЫХru
dc.subjectНЕЙРОННАЯ СЕТЬru
dc.subjectМОДЕЛЬru
dc.subjectСИСТЕМАru
dc.subjectPREDICTION OF POWER CONSUMPTIONen
dc.subjectDATA TRANSFERen
dc.subjectDATA ANALYSISen
dc.subjectNEURAL NETWORKen
dc.subjectMODELen
dc.subjectSYSTEMen
dc.titleРазработка прототипа системы прогнозирования потребления электроэнергии промышленным предприятием по производству меди : магистерская диссертацияru
dc.title.alternativeDevelopment of a prototype system for forecasting electricity consumption by an industrial copper production enterpriseen
dc.typeMaster's thesisen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
dc.thesis.levelМагистрru
dc.contributor.departmentУрФУ. Институт радиоэлектроники и информационных технологий – РТФru
dc.thesis.speciality09.04.04 - Программная инженерияru
dc.contributor.subdepartmentШкола профессионального и академического образованияru
Располагается в коллекциях:Магистерские диссертации

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
m_th_t.e.lysakova_2023.pdf2,05 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.