Librería Samer Atenea
Kálamo Books
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Das Buch befasst sich mit der Untersuchung und Entwicklung von Methoden des maschinellen Lernens zur Prognose und Optimierung des Energieverbrauchs in Industrieunternehmen. Die Untersuchung basiert auf realen Daten zum täglichen Stromverbrauch der Bergwerke des Unternehmens Qarmet für den Zeitraum 2014-2025. Es wurde eine vergleichende Analyse der Modelle RNN, LSTM, GRU und Transformer für die kurzfristige Prognose von Zeitreihen durchgeführt. Aufgrund der Versuchsergebnisse wurde das Transformer-Modell mit einem 30-tägigen Beobachtungsfenster und einer direkten mehrstufigen Prognose als das effektivste Modell identifiziert. Auf der Grundlage der Prognosen wurde eine Methode zur Glättung von Spitzenlasten bei gleichbleibendem Gesamtenergieverbrauch entwickelt. Es wurde eine Software-Suite implementiert, die die Prognose, Optimierung und Visualisierung der Ergebnisse ermöglicht. Der vorgeschlagene Ansatz kann als Instrument zur Entscheidungsunterstützung zur Steigerung der Energieeffizienz und zur Planung der Energieverbrauchsmodi von Industrieunternehmen genutzt werden.
