Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/39523
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Сараев Сергей Сергеевич | ru_RU |
dc.contributor.advisor | Saraev Sergej Sergeevic | en_GB |
dc.contributor.author | Васильев Владимир Александрович | ru_RU |
dc.contributor.author | Vasilev Vladimir Aleksandrovic | en_GB |
dc.contributor.editor | Крылатов Александр Юрьевич | ru_RU |
dc.contributor.editor | Krylatov Aleksandr Urevic | en_GB |
dc.date.accessioned | 2023-04-06T21:47:35Z | - |
dc.date.available | 2023-04-06T21:47:35Z | - |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.other | 040914 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/39523 | - |
dc.description.abstract | Для осуществления корректной информационно-аналитической деятельности требуется точный расчет ключевых параметров, характеризующих работу ТЭЦ, имея которые, становится возможен комплексный анализ маржинального дохода генерирующего предприятия. Процент теплофикационной выработки является одним из таких индикаторов, который позволяет дать оценку эффективности работы оборудования и персонала на станциях с комбинированной выработкой. Была предложена методика расчета и построена математическая модель по блокам станций (ТЭЦ-5, ТЭЦ-14, ТЭЦ-21, ТЭЦ-22). Реализованный на языке Python алгоритм машинного обучения отвечает требованиям, заложенным на этапе получения задания на выполнение ВКР от работодателя . Поэтому полученный результат будет ежедневно применяться при анализе маржинального дохода станций ПАО "ТГК-1". А в дальнейшем методика расчета может быть применена и к другим тепловым станциям компании. | ru_RU |
dc.description.abstract | For the implementation of correct information and analytical activities, an accurate calculation of the key parameters characterizing the operation of the CHP is required, having which, a comprehensive analysis of the marginal income of the generating enterprise becomes possible. The percentage of heat output is one of such indicators, which allows assessing the efficiency of equipment and personnel at stations with combined generation. A calculation technique was proposed and a mathematical model was built for power plant units (CHP-5, CHP-14, CHP-21, CHP-22). The machine learning algorithm implemented in Python meets the requirements laid down at the stage of receiving an assignment from the employer to complete the final qualifying work. Therefore, the result obtained will be applied daily in the analysis of the marginal income of the stations of PJSC "TGC-1". And in the future, the calculation method can be applied to other thermal power plants of the company. | en_GB |
dc.language.iso | ru | |
dc.subject | маржинальный доход | ru_RU |
dc.subject | теплофикационная выработка | ru_RU |
dc.subject | машинное обучение | ru_RU |
dc.subject | линейная регресссия | ru_RU |
dc.subject | полиномиальная линейная регрессия | ru_RU |
dc.subject | marginal income | en_GB |
dc.subject | heat generation | en_GB |
dc.subject | machine learning | en_GB |
dc.subject | linear regression | en_GB |
dc.subject | polynomial linear regression | en_GB |
dc.title | Development of methodology for determining heat output of CHP for daily marginal income analysis of PJSC «TGC-1» stаtions | en_GB |
dc.title.alternative | Разработка методики определения теплофикационной выработки ТЭЦ для анализа суточного маржинального дохода станций ПАО «ТГК-1» | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | MASTER'S STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
Vasilev_V.A.___ver_2.2.2.pdf | Article | 1,15 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_Otzyv_Vasilev.pdf | ReviewSV | 61 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_st040914_Vasilev_Vladimir_Aleksandrovic_(supervisor)(Ru).txt | ReviewSV | 2,56 kB | Text | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.