通过人工智能优化水泥厂电力成本的方法开发,操作电力市场成本

Manuel Parejo-Guzmán, Benito Navarrete-Rubia, Pedro Mora-Peris, Rafaela Alfalla-Luque
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摘要

水泥厂消耗大量能源:70%的可变成本用于能源,33%用于热能,37%用于电力。这项工作是利用人工智能技术优化水泥工厂电力成本研究的第二阶段。在对共有42名行业专业人士进行系统的文献综述、调查和专家小组(第一阶段)后,制定了一种优化电力购买的方法。本文提出了一种利用人工神经网络和反向传播算法来预测现货电价的方法。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Desarrollo metodológico para la optimización del coste eléctrico en fábricas de cemento, mediante inteligencia artificial, operando sobre coste eléctrico del mercado
Las fábricas de cemento presentan importantes consumos energéticos: el 70 % del coste variable se dedica a energía -33 % térmica y 37% eléctrica-. Este trabajo supone la segunda fase de una investigación para optimizar el coste eléctrico en cementeras mediante técnicas de inteligencia artificial. Tras una revisión sistemática de la literatura, encuestas y panel de expertos a un total de 42 profesionales del sector (primera fase), se ha desarrollado una metodología para optimizar la compra de electricidad. Para ello se propone el uso de Redes Neuronales Artificiales y del algoritmo Backpropagation, de cara a predecir el precio eléctrico spot.
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