Модель нейромережі енергоефективності виробничого процесу підприємництва в умовах стабілізаційних відключень електроенергії в Україні

DOI: 10.31673/2412-9070.2025.028328

Анотація

Питання енергоефективності та фукціональна стійкість виробничих процесів є одним з ключових викликів для сучасної промисловості. Масовані обстріли об’єктів енергетичної інфраструктури України наприкінці 2022 р. – початку 2023 р. та починаючи з березня 2024 року завдали значного негативного впливу на функціонування підприємств промисловості. Відключення електроенергії стали частими та тривалими, що призвело до суттєвих зупинок виробництва, зниження продуктивності та фінансових втрат у всіх галузях економіки. У статті проаналізовано наслідки стабілізаційних відключень електроенергії на чорну металургію та хімічну промисловисть, а також розроблено рекомендації для підвищення стійкості функціонування виробничих процесів в умовах нестабільного електропостачання. Розроблено стратегію заходів пов'язаних із забезпеченням стійоксті роботи енергосистеми підприємства, як однієї з ключових складових забезпечення функціональної стійкості виробничих процесів. Потреба
в підвищенні рентабельності виробництва робить все більш актуальним пошук нових інструментів та методів оптимізації енергоспоживання. Нейронні мережі, завдяки своїм можливостям для навчання та прогнозування, є потужним інструментом для аналізу енергоспоживання та підвищення функціональної стійкості виробничих процесів. В статті проводиться аналіз сучасних підходів до використання нейронних мереж для енергозбереження на промислових підприємствах, що дозволяє підвищити ефективність та надійність функціонування виробничих процесів. В статті розглядається процес побудови нейронної мережі LSTM та спосіб її покращення для прогнозу енергоспоживання у виробничих процесах та подальшого аналізу ефективності використання енергоносіїв.

Ключові слова: енергетична інфраструктура, нейронні мережі, інформаційна технологія, промислове підприємство, виробничий процес, LSTM, енергоефективність, модель, алгоритм.