Прогнозирование потребления электроэнергии фабрикой окускования горно-обогатительного комбината методом искусственных нейронных сетей

Белов Константин Дмитриевич. Прогнозирование потребления электроэнергии фабрикой окускования горно-обогатительного комбината методом искусственных нейронных сетей : диссертация ... кандидата технических наук : 05.09.03 / Белов Константин Дмитриевич; [Место защиты: Магнитог. гос. техн. ун-т им. Г.И. Носова].- Екатеринбург, 2008.- 236 с.: ил. РГБ ОД, 61 09-5/589
Автор
Белов Константин Дмитриевич
Год
2008
  • 99 000 UZS

Оглавление диссертации
Введение
1 . Состояние вопроса и задачи исследования 12
1.1 Анализ электропотребления горного предприятия ОАО «Качканарский ГОК «Ванадий» 12
1.1.1 Исследование существующего метода прогноза электропотребления 12
1.1.2 Анализ электроснабжения фабрики окускования 15
1.2 Анализ технологического процесса и основного оборудовании фабрики окускования 18
1.2.1 Технология добычи и переработки руды на ГОКе 18
1.2.2 Шихтоподготовка 19
1.2.3 Производство агломерата 24
1.2.4 Производство окатышей 27
1.3 Анализ методов прогнозирования. Выбор метода прогнозирования элек тропотребления горного предприятия 32
1.3.1 Общие сведения о прогнозировании. Выбор метода прогнозирования 32
1.3.2 Основные положения теории искусственных нейронных сетей 35
1.3.3 Сбор и обработка данных для нейронной сети 49
1.4 Цели и задачи исследований 55
2. Синтез нейронной сети, прогнозирующей потребление электрической энергии цехом агломерации 59
2.1 Сбор данных для нейронной сети 59
2.2 Отбор переменных и понижение размерности 62
2.3 Удаление выбросов и препроцессирование 79
2.4 Экспериментирование с обобщенно-регрессионными сетями 83
2.5 Определение архитектуры нейронной сети 87
2.6 Обучение нейронной сети 88
2.7 Анализ полученной нейронной сети 90
2.8 Выводы 100
3. Исследование электропотребления цехов фабрики окускования методом искусственных нейронных сетей 103
3.1 Цех окатышей 103
3.1.1 Сбор данных для нейронной сети 103
3.1.2 Отбор переменных и понижение размерности 104
3.1.3 Удаление выбросов и препроцессирование 110
3.1.4 Экспериментирование с обобщенно-регрессионными сетями 112
3.1.5 Определение архитектуры нейронной сети 115
3.1.6 Обучение нейронной сети 116
3.1.7 Анализ полученной нейронной сети 118
3.2 Технологическая линия по подготовке шихты для агломерации 125
3.2.1 Сбор данных для нейронной сети 125
3.2.2 Отбор переменных и понижение размерности 127
3.2.3 Удаление выбросов и препроцессирование 134
3.2.4 Экспериментирование с обобщенно-регрессионными сетями 136
3.2.5 Определение архитектуры нейронной сети 139
3.2.6 Обучение нейронной сети 140
3.2.7 Анализ полученной нейронной сети 142
3.3 Технологическая линия по подготовке шихты для обжига 150
3.3.1 Сбор данных для нейронной сети 150
3.3.2 Отбор переменных и понижение размерности 152
3.3.3 Удаление выбросов и препроцессирование 159
3.3.4 Экспериментирование с обобщенно-регрессионными сетями 163
3.3.5 Определение архитектуры нейронной сети 166
3.3.6 Обучение нейронной сети 167
3.3.7 Анализ полученной нейронной сети 168
3.4 Исследование разработанной системы прогнозирования потребления электрической энергии фабрикой окускования 178
3.5 Выводы 185
4. Исследование алгоритма работы системы анализа и прогнозирования электропотребления Качканарского ГОКа, основанной на статистическом ме тода корреляционно-регрессионного анализа 188
4.1 Исследование алгоритма анализа и прогнозирования удельного электропотребления 188
4.2 Исследование алгоритма анализа и прогнозирования общего электропотребления 192
4.3 Выводы 195
5. Сравнительный анализ и технико-экономические показатели существующей и разработанной на основе метода искусственных нейронных сетей систем прогнозирования потребления электроэнергии 196
5.1 Сравнительный анализ систем прогнозирования потребления электрической энергии 196
5.2 Методика определения стоимости электрической энергии 202
5.3 Оценка экономического эффекта от использования разработанной на основе метода искусственных нейронных сетей системы прогнозирования электропотребления 206
5.4 Выводы 211
Заключение 212
Библиографический список

Рекомендуем вам товары

99 000 UZS
Автор
Бородина Виктория Вячеславовна
Количество страниц
Год
2008
99 000 UZS
Автор
Бушев Александр Валериевич
Количество страниц
Год
2008
99 000 UZS
Автор
Дроздов Андрей Владимирович
Количество страниц
Год
2008
99 000 UZS
Автор
Харланов Александр Александрович
Количество страниц
Год
2009
99 000 UZS
Автор
Зиновьев Константин Владимирович
Количество страниц
Год
2008
Модули для Opencart 2, Опенкарт 3