Кластерний аналіз енергетичних часових рядів розумного будинку

Abstract

З настанням та швидким розвитком четвертої індустріальної революції та інтелектуалізацією функціонування різних об’єктів, зокрема, розумних будинків, виникає потреба у розробці та дослідженні різноманітних алгоритмів оптимізації енерговитрат. В даній роботі для виявлення та оцінки закономірностей енергоспоживання здійснено аналіз часових рядів споживання газу для розумних будинків. З використанням алгоритмів машинного навчання проведена кластеризація річних даних газу та виявлені добові патерни відносно різних сезонів протягом року. На основі отриманих патернів проаналізовано поведінкові залежності споживання енергії, яка використовується для обігріву та запропоновано підхід до дисагрегації даних споживання газу.

With the rapid development of Industry 4.0 and the intellectualization of functioning the various objects, in particular, smart homes, there is a need for the research and development of various algorithms for energy optimization. In this paper, for detecting and evaluating the patterns in energy data, the time series of smart home gas consumption have been analyzed. Using machine learning algorithms, clustering of annual data has been performed and daily patterns have been detected for different seasons during the year. On the basis of the obtained patterns, behavioral dependencies of energy consumption used for heating have been studied an approach to gas time series disaggregation has been proposed.