Введение
1 .Состояние вопроса и задачи исследования
1.1 Анализ электропотребления горного предприятия
ОАО Качканарский ГОК Ванадий
1.1.1 Исследование существующего метода прогноза
электропотребления
1.1.2 Анализ электроснабжения фабрики окускования
1.2 Анализ технологического процесса и основного оборудовании фабрики окускования
1.2.1 Технология добычи и переработки руды на ГОКе
1.2.2 Шихтоподготовка
1.2.3 Производство агломерата
1.2.4 Производство окатышей
1.3 Анализ методов прогнозирования. Выбор метода прогнозирования электропотребления горного предприятия
1.3.1 Общие сведения о прогнозировании. Выбор метода прогнозирования
1.3.2 Основные положения теории искусственных нейронных сетей
1.3.3 Сбор и обработка данных для нейронной сети
1.4 Цели и задачи исследований
2. Синтез нейронной сети, прогнозирующей потребление электрической энергии цехом агломерации
2.1 Сбор данных для нейронной сети
2.2 Отбор переменных и понижение размерности
2.3 Удаление выбросов и препроцессирование
2.4 Экспериментирование с обобщеннорегрессионными сетями
2.5 Определение архитектуры нейронной сети
2.6 Обучение неГфонной сети
2.7 Анализ полученной нейронной сети
2.8 Выводы
3. Исследование электропотребления цехов фабрики окускования методом искусственных нейронных сетей
3.1 Цех окатышей
3.1.1 Сбор данных для нейронной сети
3.1.2 Отбор переменных и понижение размерности
3.1.3 Удаление выбросов и препроцессирование
3.1.4 Экспериментирование с обобщеннорегрессионными сетями
3.1.5 Определение архитектуры нейронной сети
3.1.6 Обучение нейронной сети
3.1.7 Анализ полученной нейронной сети
3.2 Технологическая линия по подготовке шихты для агломерации
3.2.1 Сбор данных для нейронной сети
3.2.2 Отбор переменных и понижение размерности
3.2.3 Удаление выбросов и препроцессирование
3.2.4 Экспериментирование с обобщеннорегрессионными сетями
3.2.5 Определение архитектуры нейронной сети
3.2.6 Обучение нейронной сети
3.2.7 Анализ полученной нейронной сети
3.3 Технологическая линия по подготовке шихты для обжига
3.3.1 Сбор данных для нейронной сети
3.3.2 Отбор переменных и понижение размерности
3.3.3 Удаление выбросов и препроцессирование
3.3.4 Экспериментирование с обобщеннорегрессионными сетями
3.3.5 Определение архитектуры нейронной сети
3.3.6 Обучение нейронной сети
3.3.7 Анализ полученной нейронной сети
3.4 Исследование разработанной системы прогнозирования потребления электрической энергии фабрикой окускования
3.5 Выводы
4. Исследование алгоритма работы системы анализа и прогнозирования
электропотребления Качканарского ГОКа, основанной на статистическом метода корреляционнорегрессионного анализа
4.1 Исследование алгоритма анализа и прогнозирования удельного электропотребления
4.2 Исследование алгоритма анализа и прогнозирования общего электропотребления
4.3 Выводы
5. Сравнительный анализ и техникоэкономические показатели существующей и разработанной на основе метода искусственных нейронных сетей систем прогнозирования потребления электроэнергии
5.1 Сравнительный анализ систем прогнозирования
потребления электрической энергии
5.2 Методика определения стоимости электрической энергии
5.3 Оценка экономического эффекта от использования разработанной на основе метода искусственных нейронных сетей системы прогнозирования электропотребления
5.4 Выводы
Заключение
Библиографический список
Приложение 1. Листинг программы в системе создания нейронной сети цеха агломерации, вычисления средних квадратических отклонений и относительной ошибки прогноза
Приложение 2. Листинг программы построения графика изменения среднего квадратического отклонения прогноза потребления электрической энергии фабрикой окускования от фактического значения в зависимости от точности задания независимых переменных на входах нейронных сетей
Приложение 3. Листинг программы вычисления экономического эффекта от использования разработанной системы прогнозирования электропотребления на базе нейронных сетей
Приложение 4. Письмо справка о внедрении
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность
- Київ+380960830922