An Industrial Energy Prediction Method Integrating Planning Information and Process Correlation Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
An accurate prediction of energy production and consumption is a prerequisite for realizing reasonable energy scheduling in process industry. However, under the conditions of production-energy coupling, the energy operating status is highly related to production rhythm. Many prediction methods are unable to consider the impact of multi-production process correlation and planning constraints on energy data fluctuations. To tackle this problem, an industrial energy prediction method integrating plan and multi-dimensional data correlation is proposed. A data augmentation method based on wavelet matching is developed to extract specific features of the energy data and obtain augmented samples. To capture the alternating operation characteristics of different production processes, a contrastive learning (CL) method with probability jumping is developed that takes the process uncertainty into consideration. On this basis, the planning information is represented by a novel form of partial differential equations (PDEs), so that the global production information can be embedded as a priori knowledge within a physics-informed neural network (PINN) to achieve dynamic energy prediction. In order to validate the effectiveness of the proposed method, experiments are conducted using energy data from a steel company and compared with a variety of state-of-the-art methods. The results verify that the proposed method achieves better prediction results in complex industrial scenarios containing process coupling and planning constraints.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».