論文の概要: Predicting Fuel Consumption in Power Generation Plants using Machine
Learning and Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.05591v1
- Date: Fri, 11 Feb 2022 13:21:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-15 00:06:42.493891
- Title: Predicting Fuel Consumption in Power Generation Plants using Machine
Learning and Neural Networks
- Title（参考訳）: 機械学習とニューラルネットワークを用いた発電プラントの燃費予測
- Authors: Gabin Maxime Nguegnang, Marcellin Atemkeng, Theophilus Ansah-Narh,
Rockefeller Rockefeller, Gabin Maxime Nguegnang, Marco Andrea Garuti
- Abstract要約: 国有グリッドからの発電の不安定さは、産業(例えば、電気通信)が事業を運営するためにプラント発電機に依存するようになった。
二次発電機は、システムの内外への燃料漏れや、燃料レベルゲージの摂動など、さらなる課題を発生させる。
社会経済的要因による燃料価格の上昇に伴い、過剰な燃料消費と燃料ピラージュが問題となる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The instability of power generation from national grids has led industries
(e.g., telecommunication) to rely on plant generators to run their businesses.
However, these secondary generators create additional challenges such as fuel
leakages in and out of the system and perturbations in the fuel level gauges.
Consequently, telecommunication operators have been involved in a constant need
for fuel to supply diesel generators. With the increase in fuel prices due to
socio-economic factors, excessive fuel consumption and fuel pilferage become a
problem, and this affects the smooth run of the network companies. In this
work, we compared four machine learning algorithms (i.e. Gradient Boosting,
Random Forest, Neural Network, and Lasso) to predict the amount of fuel
consumed by a power generation plant. After evaluating the predictive accuracy
of these models, the Gradient Boosting model out-perform the other three
regressor models with the highest Nash efficiency value of 99.1%.
- Abstract（参考訳）: 電力網からの発電の不安定さにより、産業(電気通信など)はプラント発電機に依存して事業を営むようになった。
しかし、これらの二次発電機は、システムの内外への燃料漏れや燃料レベルゲージの摂動など、さらなる課題を生んでいる。
そのため、電気通信事業者はディーゼル発電機の供給に常に燃料を必要としている。
社会経済的要因による燃料価格の上昇に伴い、過剰な燃料消費と燃料の投下が問題となり、ネットワーク企業の円滑な運営に影響を及ぼす。
本研究では,4つの機械学習アルゴリズム(勾配ブースティング,ランダムフォレスト,ニューラルネットワーク,lasso)を比較し,発電プラントで消費される燃料量を予測する。
これらのモデルの予測精度を評価すると、勾配ブースティングモデルは、他の3つのレグレッサーモデルよりも高いnash効率値99.1%の精度を持つ。
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