О выборе метода динамического нормирования энергоресурсов нефтеперерабатывающих производств

Аннотация

В статье рассмотрены возможности расчета плановой потребности в энергоресурсах на основе «больших данных» и машинного обучения для энерготехнологических процессов нефтеперерабатывающих заводов. Для получения прогнозных данных предложено использовать
множественную линейную регрессию, машинное обучение и нейронные сети для построения
математической модели. Рассмотрены их достоинства и недостатки, сравнены точности моделей
и возможность их интерпретации. Благодаря применению современных статистических методов удалось интерпретировать вариативность потребления энергоресурса в форме факторного
анализа. В результате опытно-промышленных испытаний обоснована практическая значимость
предложенных методов для практического использования при функционировании системы энергетического менеджмента и при переходе к применению статистического контроля технологического процесса.