ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ТОПЛИВНО- ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ЗАТРАТ НА ТРАНСПОРТИРОВКУ ГАЗА ПО ГАЗОТРАНСПОРТНЫМ СИСТЕМАМ С ПРИМЕНЕНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ (500,00 руб.)

Первый автор	Фомина
Авторы	Белинский А.В., Малетин А.В.
Страниц	6

ID	871935
Аннотация	Одной из актуальных задач при управлении системами газоснабжения является минимизация топливноэнергетических затрат на выполнение работ по транспортировке газа по газотранспортным системам ( ГТС) . Современные системы газоснабжения представляют собой сложную инженерную инфраструктуру, для анализа которой необходимо привлекать развитой математический аппарат и современные компьютерные технологии. В настоящее время разработаны различные подходы к прогнозированию затрат топливного газа, однако задача по- прежнему остается актуальной, открытой и исследуемой. Рост объемов данных о фактических режимах работы систем газоснабжения и вычислительных мощностей создает условия для активного применения методов машинного обучения в решении этой задачи. В статье обсуждается применение методов машинного обучения для прогнозирования затрат топливного газа при различных режимах работы систем газоснабжения. Отмечается, что качество результатов моделирования во многом зависит от эффективной настройки параметров моделей машинного обучения. Проведено сравнение результатов различных моделей в рамках рассматриваемой задачи. Применение методов машинного обучения позволяет существенно сократить время решения расчетных задач в среднем более чем в 20 раз по сравнению с традиционными программно- вычислительными комплексами. Апробация предложенных подходов выполнена на примере реальных участков ГТС при стационарном режиме работы. Предполагается, что методы машинного обучения и искусственного интеллекта в совокупности с уже имеющимися моделями гидравлического расчета могут активно применяться в практике управления и оптимизации режимов работы Единой системы газоснабжения

Фомина, Е.В. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ТОПЛИВНО- ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ЗАТРАТ НА ТРАНСПОРТИРОВКУ ГАЗА ПО ГАЗОТРАНСПОРТНЫМ СИСТЕМАМ С ПРИМЕНЕНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ / Е.В. Фомина, А.В. Белинский, А.В. Малетин // Автоматизация и информатизация ТЭК .— 2022 .— №2 .— С. 22-27 .— URL: https://rucont.ru/efd/871935 (дата обращения: 07.04.2025)