电力需求与能耗管理系统
人工智能
2011-04-20 v5 计算工程、金融与科学
摘要
本项目描述了电力需求与能耗管理系统及其在南方秘鲁冶炼厂的应用。该系统由一个逐时需求预测模块和一个工厂电气系统仿真组件组成。第一个模块采用带有反向传播训练算法的动态神经网络实现，用于预测每小时的电力需求，误差百分比低于 1%。该信息允许在能源峰值需求发生之前对其进行有效管理，将电力负荷的增加分配到其他时段，或改进那些增加需求的设备。仿真模块基于先进的估计技术，如：参数估计、神经网络建模、统计回归和先前开发的模型，用于模拟冶炼厂的电学行为。这些模块有助于电力需求和消耗的合理规划，因为它们允许了解逐时需求和工厂消耗模式（包括账单组成部分），以及能源缺陷和改进机会，这些基于对设备、流程和生产计划以及维护计划的信息分析。最后给出了其在南方秘鲁冶炼厂的应用结果。
引用
@article{arxiv.0809.2421,
title = {Electricity Demand and Energy Consumption Management System},
author = {Juan Ojeda Sarmiento},
journal= {arXiv preprint arXiv:0809.2421},
year = {2011}
}