Кузбасский государственный технический университет им. Т. Ф. Горбачева, Кемерово, Россия:
Захарова А. Г., проф., д-р техн. наук, zaharova8@gmail.com
Предложен математический аппарат моделирования работы технологических звеньев угольной шахты, позволяющий учесть влияние факторов случайного характера на электропотребление.
1. Васильев Д. А., Иващенко В. А., Лукьянов Д. В. Прогнозирование активных нагрузок промышленных предприятий на основе распознавания образцов // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. 2011. № 3-4. С. 122–126.
2. Казаринов Л. С., Барбасова Т. А., Колесникова О. В., Захарова А. А. Метод прогнозирования электропотребления промышленного предприятия // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Сер. : Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. 2014. Т. 14. № 1. С. 5–13.
3. Gabov V. V., Zadkov D. A. Energy-saving modular units for selective coal cutting // Eurasian Mining. 2016. № 1. С. 37–40. DOI: 10.17580/em.2016.01.06
4. Синчук О. Н., Гузов Э. С., Пархоменко Р. А., Розен В. П. Методы расчета электрических нагрузок систем электроснабжения горных предприятий // Известия высших учебных заведений. Горный журнал. 2013. № 8. С. 104–110.
5. Валь П. В., Попов Ю. П. Концепция разработки системы прогнозирования электропотребления промышленного предприятия в условиях оптового рынка // Промышленная энергетика. 2011. № 10. С. 31–35.
6. Захарова А. Г. Закономерности электропотребления на угольных шахтах Кузбасса : автореф. дис. … д-ра техн. наук. – Кемерово, 2006. – 34 с.
7. Богданофф Дж., Козин Ф. Вероятностные модели накопления повреждений : пер. с англ. – М. : Мир, 1989. – 344 с.
8. Лантух-Лященко А. И. К вопросу о «памяти» марковской модели накопления повреждений // Наука и прогресс транспорта. 2010. № 33. С. 150–154.
9. Узагалиев З. А. Вероятностная модель накопления повреждений в полимерной высоковольтной изоляции // Вестник Кыргызского-Российского Славянского университета. 2015. Т. 15. № 9. С. 156–159.
10. Barash L. Yu., Shchur L. N. PRAND: GPU accelerated parallel random number generation library: Using most reliable algorithms and applying parallelism of modern GPUs and CPUs // Computer Physics Communications. 2014. Vol. 185. No. 4. P. 1343–1353.
11. Гулд X., Тобочник Я. Компьютерное моделирование в физике : пер. с англ. : в 2 ч. – М. : Мир, 1990. Ч. 2. – 398 с.
12. Barash L. Yu., Shchur L. N. RNGSSELIB: Program library for random number generation. More generators, parallel streams of random numbers and Fortran compability // Computer Physics Communications. 2013. Vol. 184. No. 10. P. 2367–2369.
13. Stickler B., Schachinger E. Basic concepts in computational physics. 2nd edition. – Switzerland : Springer International Publishing, 2016. – 412 p.
14. Newman M. Computational physics. – North Charleston : CreateSpace Independent Publishing Platform, 2012. – 562 p.