Оптимизация энергопотребления предприятия с использованием методов многокритериальной оптимизации

?

Оптимизация энергопотребления предприятия с использованием методов многокритериальной оптимизации

Информационные технологии и вычислительные системы. 2026. № 3. С. 157–169.

В условиях роста стоимости энергоресурсов и необходимости повышения энергоэффективности производственных процессов особую актуальность приобретает задача оптимизации энергопотребления промышленных предприятий. В данной работе рассматривается подход к управлению энергозатратами машиностроительного предприятия на основе методов многокритериальной оптимизации. Постановка задачи включает несколько целевых функций: минимизацию энергопотребления, минимизацию стоимости электроэнергии с учётом тарифных ограничений и максимизацию производственной эффективности. Для решения задачи предложено использование эволюционных алгоритмов (NSGA-II, MOEA/D) и алгоритма роя частиц (PSO), обеспечивающих построение набора оптимальных компромиссных решений (Pareto-фронта). Проведено моделирование энергопотребления производственного оборудования на основе реальных и симулированных данных, выполнено сравнение эффективности алгоритмов. Результаты показали, что применение методов многокритериальной оптимизации позволяет несущественно снизить энергозатраты без ущерба для производственных показателей. Полученные выводы могут быть использованы при разработке интеллектуальных систем энергоменеджмента и внедрении цифровых двойников производственных предприятий.

Научное направление: Электроника и электротехника Компьютерные науки

Язык: русский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

ВЛИЯНИЕ ПАРАМЕТРОВ РЕЗОНАНСНОГО КОНТУРА И ВЫХОДНОГО ФИЛЬТРА НА ДИНАМИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ LLC-ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯ

Коробок М. А., Хлыстунов М. Е., Шемолин И. С., Известия высших учебных заведений. Электроника 2026 Т. 31 № S4.3 С. 473–486

В работе рассматривается задача реализации закона управления для серийного изготовляемых источников питания на основе LLC-преобразователя. Целью исследования является создание закона управления, позволяющего соблюсти требования к устойчивости преобразователя при разных параметрах резонансного контура и выходного фильтра. Для корректной работы обратной связи серийно изготовляемых источников питания необходимо учитывать разброс параметров их реактивных элементов. Методология проектирования закона управления ...

Добавлено: 4 октября 2026 г.

On Practical Aspects of Constructing Quasi-Cyclic Subfield Subcodes of Dual Elliptic Codes and Their Application in McEliece-type Cryptosystems

Кунинец А. А., IEEE Transactions on Information Theory 2026 P. 1–1

Добавлено: 3 октября 2026 г.

Инкрементальный метод обновления многомерного куба по неупорядоченному потоку событий журналов информационных систем

Зыков С. В., Уфимцев Г. А., Моделирование, оптимизация и информационные технологии 2026 Т. 14 № 8 С. 1–13

Информационные системы формируют большие объёмы событийных журналов, которые используются для анализа работы приложений и сервисов. При этом события могут поступать в аналитический контур позже момента их фактического возникновения и не в исходном порядке. Такая рассинхронизация приводит к ошибкам при построении агрегированных временных показателей, а регулярный полный пересчёт многомерного аналитического куба требует значительных вычислительных затрат. Целью ...

Добавлено: 2 октября 2026 г.

Polarization of opinions in the group: a modeling algorithm considering the dynamics of social bonds

Chebotarev V., Andreyuk D., Elizarova Anastasiya и др., Procedia Computer Science 2022 Vol. 213 No. C P. 596–601

Добавлено: 2 октября 2026 г.

Enhancing Boundary Stability in Decision Trees and Random Forests: A Weighted Sample Duplication Approach

Konstantinov A., Elizarova Anastasiya P., Utkin L., Computing, Telecommunications and Control 2026 Vol. 19 No. 1 P. 16–25

Деревья решений и их ансамблевые расширения, такие как случайные леса, широко используются в качестве моделей классификации благодаря своей простоте и интерпретируемости. Однако во многих реальных задачах, где метки классов перекрываются в пространстве признаков, стандартные деревья решений полагаются на жесткие разбиения, которые создают слабые границы принятия решений. В этих областях небольшие возмущения входных значений могут привести ...

Добавлено: 2 октября 2026 г.

Bayesian Adaptive Sparse Copula

Prokhorov A., Burda M., Journal of Computational and Graphical Statistics 2026 P. 1–13

Добавлено: 2 октября 2026 г.

Pericyte-derived cancer-associated fibroblasts correlate with poor survival and are enriched after chemoradiotherapy in glioblastoma

Aly Ismailov, Попцова М. С., Plos One 2026 Vol. 21 No. 9 Article e0355902

Добавлено: 2 октября 2026 г.

Консервативные энтропийно и энергетически корректные разностные методы для одномерных квазигазодинамических систем уравнений

Злотник А. А., Математические заметки 2026 Т. 120 № 6 С. 1005–1009

Численным методам решения систем газодинамических уравнений посвящена обширная литература. Ранее было разработано и успешно апробировано специальное семейство симметричных по пространству консервативных разностных методов, основанных на предварительной кинетической, точнее, квазигазодинамической (КГД), регуляризации этих уравнений. Актуальной задачей является построение численных методов, которые обладают не только свойством консервативности по массе, импульсу и полной энергии, но и удовлетворяют условиям энтропийной ...

Добавлено: 1 октября 2026 г.

Proceedings of the Thirty-Fifth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2026)

International Joint Conferences on Artificial Intelligence, 2026.

Добавлено: 1 октября 2026 г.

Ensemble-based Prototype-Augmented Multimodal Fusion for Ambivalence/Hesitancy Recognition

Рюмина Е. В., Аксёнов А. А., Сысоев Д. С. и др., IEEE Computer Society, 2026.

Добавлено: 30 сентября 2026 г.

Decoding Algorithms for Binary U-UV Codes: A Unified Survey of Performance and Complexity

Иванов Ф. И., Котов Ф. И., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 104662–104679

Добавлено: 30 сентября 2026 г.

Нейросетевая модель жилого здания как объекта управления для погодозависимого регулятора тепловой энергии

Стукач О. В., Ершов И. А., Динамика систем, механизмов и машин 2025 Т. 13 № 3 С. 82–87

Растущая сложность современной городской инфраструктуры приводит к возрастанию требований к эффективности управления теплоснабжениям, что должно обеспечиваться стабильной и эффективной работой теплоснабжающих организаций. Некачественное управление отпуском тепловой энергии приводит или к снижению теплового комфорта, или перерасходу тепловой энергии из-за перетопа. В системном плане теплопотребление жилых зданий в масштабах города представляет собой множество случайных рядов, характеризующихся причудливыми ...

Добавлено: 30 сентября 2026 г.

The EG-TD3 Machine Learning Architecture: Evolutionary-Guided Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient

Джамбонг Тенке Х., Institute for System Programming of the RAS, 2026.

Добавлено: 29 сентября 2026 г.

Устойчивое развитие городских агломераций: энергоэффективность и климатическая адаптация

Дрегуло А. М., СПб.: Издательство Санкт-Петербургского государственного экономического университета, 2026.

В монографии представлен междисциплинарный анализ современных вызовов перехода городских агломераций к климатически нейтральному и энергоэффективному развитию. В работе рассмотрены теоретические подходы к определению городских агломераций, международных стратегий устойчивого развития, проведен анализ климатических рисков, энергопотребления и секторальных выбросов парниковых газов в Российской Федерации, стран Европейского союза и др. В России, несмотря на рост энергопотребления и выбросов ...

Добавлено: 29 сентября 2026 г.

Нижние множества и свойства замкнутости классов функций подсчета

Иванашев Я. М., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2026 Т. 529 С. 93–101

Язык L является нижним для релятивизируемого сложностного класса C, если CL=C. Для классов #P, GapP и SpanP известны точные нижние классы языков: Low(#P) = UP ∩ coUP, Low(GapP) = SPP и Low(SpanP) = NP ∩ coNP. В этой статье мы доказываем, что Low(TotP) = P, и приводим характеризации нижних классов функций для #P, GapP, TotP ...