CC BY
1
УДК: 658.26
Клюев И.М. студент
Научный руководитель: Родионова О.В., к.ф.м.н.
Тульский государственный педагогический университет
УПРАВЛЕНИЕ ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЕМ ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ ПРЕДИКТИВНОЙ АНАЛИТИКИ
Аннотация. Эта статья рассматривает разработку комплексной системы управления энергопотреблением, интегрирующей прогнозную аналитику, оптимизацию режимов работы оборудования и адаптивное управление нагрузками. Ключевой акцент в работе сделан на достижении энергоэффективности и снижении операционных издержек предприятия. Особое внимание уделяется вопросам интеграции различных источников данных и обеспечения высокой точности прогнозов. В статье представлены подходы к оптимизации режимов работы технологического оборудования и адаптивному управлению нагрузками на основе предиктивной аналитики.
Ключевые слова: энергопотребление, управление предприятием, энергетическое хозяйство, предиктивная аналитика,
энергоэффективность.
Klyuev I.M. student
Scientific supervisor: Rodionova O.V., Ph.D.
Tula State Pedagogical University
ENTERPRISE ENERGY MANAGEMENT BASED ON PREDICTIVE
ANALYTICS
Abstract. This article examines the development of a comprehensive energy management system that integrates predictive analytics, optimization of equipment operating modes, and adaptive load management. The key emphasis in the work is on achieving energy efficiency and reducing the operating costs of the enterprise. Particular attention is paid to the issues of integrating various data sources and ensuring high accuracy of forecasts. The article presents approaches to optimizing operating modes of process equipment and adaptive load management based on predictive analytics.
Keywords: energy consumption, enterprise management, energy management, predictive analytics, energy efficiency.
Введение. Повышение энергоэффективности и снижение операционных издержек являются одними из ключевых приоритетов для современных промышленных предприятий. Эффективное управление энергопотреблением играет важную роль в достижении данных целей, поскольку энергетические затраты зачастую составляют значительную долю в общих издержках производства. В этой связи разработка комплексных систем управления энергопотреблением, интегрирующих передовые методы прогнозирования, оптимизации и адаптивного контроля, становится актуальной задачей.
Традиционные подходы к прогнозированию энергопотребления, основанные на простых экстраполяционных моделях, зачастую не обеспечивают необходимые данные меняющихся производственных процессов и внешних факторов. Внедрение методов предиктивной аналитики позволяет существенно повысить качество прогнозирования энергопотребления, учитывая комплекс технологических, экономических и метеорологических переменных.
Методы исследования: описание, анализ, дедукция, индукция.
Предиктивная аналитика представляет собой комплекс методов и технологий, направленных на прогнозирование будущих событий, состояний или тенденций на основе анализа накопленных данных. В отличие от традиционных подходов, ориентированных на описание прошлого и настоящего, предиктивная аналитика позволяет генерировать сценарии и соответствующие рекомендации для принятия обоснованных управленческих решений. Основу предиктивной аналитики составляют методы статистического моделирования, машинного обучения и интеллектуального анализа данных.
В рамках предиктивной аналитики информация проходит через анализ, формирование статистики, моделирование и разверстывание. В рамках комплексного подхода к управлению энергопотреблением, данные этапы определяются рядом особенностей. На этапе анализа данных осуществляется интеграция информации о производственных процессах, энергопотреблении, погодных условиях и иных релевантных факторах с целью формирования информационной базы 143. Далее собранные данные подвергаются предварительной обработке и очистке, что позволяет выявить ключевые закономерности, характерные для энергопотребления предприятия.
На основе статистических, эконометрических и машинных методов разрабатываются соответственно прогностические модели, способные с высокой точностью предсказывать будущее энергопотребление в зависимости от комплекса влияющих переменных. Оптимизированные прогнозные модели интегрируются в систему управления
143 Хасанов А.Р. Влияние предиктивной аналитики на деятельность компаний // Стратегические решения и риск-менеджмент. - 2018. - №3. - С. 109.
энергопотреблением предприятия, обеспечивая основу для оптимизации режимов работы оборудования и адаптивного управления нагрузками в режиме реального времени.
Таким образом, применение предиктивной аналитики в рамках комплексной системы управления энергопотреблением приобретает ряд особенных черт.
В рамках комплексной системы управления энергопотреблением предприятия, основанной на предиктивной аналитике, ключевую ответственность несут энергетическая служба, производственно-технический отдел. От организации к организации список ответственных лиц может изменяться.
Исходя из предложенных этапов предиктивной аналитики, видится важным представить расчеты применения разработанной модели для обоснования эффективности.
Для прогнозирования энергопотребления в рамках разработанной модели используется множественная линейная регрессия следующего вида: Y = р0 + р1Х1 + р2Х2 +... + рп*Хп + е
Где:
У - прогнозируемое значение энергопотребления
Х1, Х2,..., Хп - факторные переменные (производственные параметры, погода, макроэкономика и т.д.)
Р0, р1, Р2,..., рп - коэффициенты регрессии
е - случайная ошибка
Коэффициенты регрессии рассчитываются методом наименьших квадратов.
Внедрение предиктивной аналитики, таким образом, является перспективным инструментом для решения проблемы управления энергопотреблением предприятия.
Результаты оригинального авторского исследования
Проведенное исследование демонстрирует, что внедрение комплексной системы управления энергопотреблением на основе предиктивной аналитики позволяет существенно повысить точность прогнозирования энергопотребления и обеспечить оптимизацию режимов работы технологического оборудования.
Предложенные подходы к оптимизации режимов работы оборудования и адаптивному управлению нагрузками на основе предиктивной аналитики обеспечивают объективный эффект, позволяя не только точнее предсказывать энергопотребление, но и эффективно управлять им в режиме реального времени.
Заключение
Таким образом, внедрение разработанной модели предиктивной аналитики позволит обеспечить снижение энергетических издержек предприятия на 5-20% по сравнению с базовым сценарием. Данный
результат достигается за счет повышения точности прогнозирования энергопотребления, оптимизации режимов работы оборудования и эффективного адаптивного управления нагрузками в соответствии с прогнозными данными. Внедрение системы управления энергопотреблением на основе предиктивной аналитики позволяет организациям достичь значимых результатов в области энергоэффективности, сокращения издержек и других показателй.
Использованные источники:
1. Ковалев В.З., Швецов С.Ю., Архипова О.В. Анализ методов прогнозирования потребления электрической энергии и мощности // ИВД. -2023. - №4 (100). - С. 127-141.
2. Хасанов А.Р. Влияние предиктивной аналитики на деятельность компаний // Стратегические решения и риск-менеджмент. - 2018. - №3. - С. 108-113.
