ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ ДЛЯ РАСЧЕТА ПОТЕРИ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ
Ключевые слова:
Кластеризация, выбросы, классификация, методы, к-средниеАннотация
В этом исследовании описываются три различных метода интеллектуального анализа данных для обнаружения аномального энергопотребления освещения с использованием ежечасно регистрируемых данных о потреблении энергии и пиковом спросе (максимальной мощности). Для обнаружения аномального потребления в одном и том же наборе данных к каждому классу и кластеру применяются два метода обнаружения выбросов. В каждом классе и кластере с аномальным потреблением величина отклонения от нормы определяется с использованием модифицированных стандартных оценок. Исследование будет полезно для создания систем управления энергопотреблением, чтобы сократить эксплуатационные расходы и время за счет отсутствия необходимости обнаруживать неисправности вручную или диагностировать ложные предупреждения. Кроме того, это будет полезно для разработки модели обнаружения неисправностей и диагностики энергопотребления всего здания.
