Please use this identifier to cite or link to this item: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/45921
Title: Розробка програмного забезпечення для прогнозу енергоспоживання засобами машинного навчання
Other Titles: Development of Software for Forecasting Energy Consumption by Means of Machine Learning
Authors: Шеремета, Вадим Васильович
Sheremeta, Vadym
Affiliation: ТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра комп’ютерних наук, м. Тернопіль, Україна
Bibliographic description (Ukraine): Шеремета В. В. Розробка програмного забезпечення для прогнозу енергоспоживання засобами машинного навчання : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня бакалавра : спец. 122 - комп'ютерні науки / наук. кер. Н. Б. Гащин. Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024. 65 с.
Issue Date: 28-Jun-2024
Submitted date: 14-Jun-2024
Date of entry: 8-Jul-2024
Country (code): UA
Place of the edition/event: ТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Україна
Supervisor: Гащин, Надія Богданівна
Committee members: Жаровський, Руслан Олегович
UDC: 004.4
Keywords: прогнозування
forecasting
енергоспоживання
energy consumption
машинне навчання
machine learning
алгоритми навчання
learning algorithms
Abstract: Прогнозування обсягів енергоспоживання є критично важливим для України в сучасних умовах, зокрема через військову агресію росії. Цей фактор додає до існуючих викликів, таких як економічна нестабільність, енергетична залежність, кліматичні зміни та необхідність впровадження ефективних енергетичних політик. У сучасному глобалізованому світі, де енергетичні ресурси відіграють ключову роль у розвитку економіки, забезпечення стабільного та прогнозованого енергоспоживання стає основою енергетичної безпеки країни. Агресія Росії проти України створила нові загрози для енергетичної інфраструктури та підвищила важливість точного прогнозування обсягів енергоспоживання. В умовах військових дій та можливих диверсій на об'єктах критичної інфраструктури, здатність передбачати та швидко реагувати на зміни в енергоспоживанні є життєво важливою. Прогнозування дозволяє уряду та підприємствам планувати свої дії, що знижує ризики неочікуваних збоїв у постачанні енергії. Енергетична залежність України від імпорту газу та нафти, значна частина яких надходила з росії, підкреслює необхідність розвитку власних енергоресурсів та зменшення залежності від зовнішніх постачальників. Прогнозування допомагає визначити оптимальні шляхи забезпечення енергетичної незалежності та ефективного використання наявних ресурсів. Кліматичні зміни та зобов’язання України щодо зниження викидів парникових газів відповідно до міжнародних угод також вимагають ретельного прогнозування обсягів енергоспоживання. Зменшення викидів можливо лише за умови оптимізації енергоспоживання та переходу на відновлювані джерела енергії. Прогнозування допомагає визначити найбільш ефективні шляхи інтеграції зелених технологій у енергетичний сектор. Важливою складовою прогнозування є врахування соціально-економічних тенденцій та демографічних змін, що впливають на попит на енергію. Це дозволяє розробляти довгострокові стратегії розвитку енергетичного сектору, спрямовані на підвищення енергоефективності та стабільності енергозабезпечення. Таким чином, прогнозування обсягів енергоспоживання є ключовим елементом забезпечення енергетичної безпеки України. Воно сприяє економічній стабільності, зменшенню залежності від імпорту енергоносіїв, виконанню міжнародних екологічних зобов’язань та оптимізації внутрішнього енергоспоживання. Ефективне прогнозування дозволяє створити надійну основу для сталого розвитку енергетичного сектору країни, особливо в умовах агресії росії. Forecasting energy consumption is critically important for Ukraine in modern conditions, especially considering russia's military aggression. This factor adds to existing challenges such as economic instability, energy dependence, climate change, and the necessity to implement effective energy policies. In the modern globalized world, where energy resources play a key role in economic development, ensuring stable and predictable energy consumption becomes the foundation of the country's energy security. Russia's aggression against Ukraine has created new threats to the energy infrastructure and increased the importance of accurate energy consumption forecasting. In conditions of military actions and possible sabotage of critical infrastructure facilities, the ability to predict and quickly respond to changes in energy consumption is vital. Forecasting allows the government and enterprises to plan their actions, reducing the risks of unexpected energy supply disruptions. Ukraine's energy dependence on imported gas and oil, a significant portion of which previously came from Russia, underscores the need to develop domestic energy resources and reduce reliance on external suppliers. Forecasting helps identify optimal ways to ensure energy independence and the efficient use of available resources. Climate change and Ukraine's commitments to reduce greenhouse gas emissions according to international agreements also require careful forecasting of energy consumption. Emission reduction is possible only with optimized energy consumption and a transition to renewable energy sources. Forecasting helps determine the most effective ways to integrate green technologies into the energy sector. An important component of forecasting is considering socio-economic trends and demographic changes that affect energy demand. This enables the development of long-term strategies for the energy sector aimed at increasing energy efficiency and the stability of energy supply. Thus, forecasting energy consumption is a key element of ensuring Ukraine's energy security. It promotes economic stability, reduces dependence on imported energy resources, fulfills international environmental obligations, and optimizes domestic energy consumption. Effective forecasting creates a reliable foundation for the sustainable development of the country's energy sector, especially under conditions of russian aggression.
Content: ВСТУП 9 1 АНАЛІЗ ПРЕДМЕТНОЇ ОБЛАСТІ 11 1.1 Аналіз глобального попиту на електроенергію 11 1.2 Країни, що розвиваються, є двигунами зростання глобального попиту на електроенергію 12 1.3 Перспективи на швидке відновлення енергоємних галузей у Європейському Союзі 14 1.4 Прогноз постачання чистої електроенергії 16 1.5 Перспективи виробництва ядерної енергії 19 2 ОГЛЯД АЛГОРИТМІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ЕНЕРГОСПОЖИВАННЯ 27 2.1 Принципи Використання AutoML 27 2.1.1 Огляд AutoML 28 2.1.2 Переваги AutoML у машинному навчанні 29 2.1.3 Недоліки AutoML 30 2.1.4 Практичне застосування автоматизації машинного навчання 32 2.2 Алгоритм Gradient Boosting для задач прогнозу енергоспоживання 33 2.2.1 Приклад алгоритму gradient boosting (посилення градієнта) 35 2.2.2 Впровадження gbm за допомогою scikit-learn 39 3 ПРАКТИЧНА ЧАСТИНА РОБОТИ 42 3.1 Загальний опис роботи програми 42 3.2 Аналіз вхідного набору даних 43 3.3 Тренування та оцінка моделі прогнозування Prophet 44 3.4 Перетворюйте дані часових рядів у табличні дані за допомогою функції 46 3.5 Навчання та оцінка моделі GradientBoostingClassifier на основі представлених табличних даних 49 3.6 Використання AutoML для оптимізації 50 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 53 4.1 Охорона праці та її актуальність в іт-сфері 53 4.2 Шкідлива дія шуту та вібрації і захист від неї 57 ВИСНОВКИ 62 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 63 ДОДАТКИ
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/45921
Copyright owner: © Шеремета Вадим Васильович, 2024
References (Ukraine): 1. Готович, В. А., С. В. Марценко, and Т. Л. Щербак. "Створення мобільного апаратно-програмного пристрою моніторингу характеристик якості електроенергії." Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. ГЄ Пухова 70 (2014): 98-105.
2. Марценко, Сергій Володимирович. Математичне моделювання та статистичні методи обробки даних вимірювань в задачах моніторингу електронавантаження. Diss. Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2011.
3. Готович, Володимир Анатолійович. Математичне моделювання і статистичне оцінювання характеристик штатного режиму електроспоживання організацій. Diss. Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2019.
4. Kozlovskyi, Valerii, et al. "Information Technology for Estimating City Gas Consumption During the Year." 2022 International Conference on Smart Information Systems and Technologies (SIST). IEEE, 2022.
5. Lupenko, Serhii, et al. "Approach to gas consumption process forecasting on the basis of a mathematical model in the form of a random cyclic process." Proceedings of the International Conference "Advanced applied energy and information technologies 2021", 2021. TNTU, Zhytomyr «Publishing house "Book-Druk"» LLC, 2021.
6. Lytvynenko, I., et al. "Simulation of gas consumption process based on the mathematical model in the form of cyclic random process considering the scale factors." 1st International Workshop on Information Technologies: Theoretical and Applied Problems, ITTAP 2021. 2021.
7. Оробчук, Богдан Ярославович, et al. "Енергоощадна інтелектуальна система керування механічною системою." Матеріали міжнародної науково-технічної конференції „Математичні методи та моделі технічних і економічних систем “присвячена пам’яті професора Шаблія Олега Миколайовича та 60-ти річчю кафедри теоретичної механіки (2022): 128-130.
8. Бартошевський, Р. В., and Богдан Ярославович Оробчук. "Інтелектуальна система управління та контролю параметрів електричної мережі." Матеріали ⅩⅠ Міжнародної науково-практичної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій “ (2022): 82-83.
9. Orobchuk, Bogdan, Oleh Buniak, and Ivan Sysak. "DESIGN OF AN INTELLIGENT SYSTEM TO CONTROL EDUCATIONAL LABORATORY EQUIPMENT BASED ON A HYBRID MINI-POWER PLANT." Eastern-European Journal of Enterprise Technologies 122.9 (2023).
10. Оробчук, Богдан Ярославович, В. Г. Прокопчук, and Р. В. Бартошевський. "Методи зниження втрат електричної енергії в розподільчих мережах." Матеріали ⅩⅡ Міжнародної науково-практичної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій “ (2023): 226-227.
11. Executive summary. Global electricity demand rose moderately in 2023 but is set to grow faster through 2026. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.iea.org/reports/electricity-2024/executive-summary. 26.03.2024.
12. Hourly Energy Consumption https://www.kaggle.com/datasets/robikscube/hourly-energy-consumption?select = PJME_hourly.csv [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.iea.org/reports/electricity-2024/executive-summary. 27.03.2024.
13. Сайт CleanLab. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://cleanlab.ai/ 21.04.2024.
14. Стручок, В. С., Стручок, О. С., & Мудра, Д. В. (2017). Навчальний посібник до написання розділу дипломного проекту та дипломної роботи ″Безпека в надзвичайних ситуаціях ″для студентів всіх спец. денної, заочної (дистанційної) та екстернатної форм навчання.
15. Стручок, В. С. (2022). Техноекологія та цивільна безпека. Частина «Цивільна безпека». Навчальний посібник.
16. Шконда В.В., Кальянов А.В., Давыдов П.Г. Феномен синергетики: наука – общество – образование: Монография / Ред. Шконда В.В. – Донецк: Норд-Пресс, 2009. – 156 с.
17. Жидецький, В. Ц., Джигирей, В. С., & Мельников, О. В. (2000). Основи охорони праці. Львів: Афіша, 350, 132-136.
18. Навакатіян О.О., Кальниш В.В., Стрюков С.М. Охорона праці користувачів комп’ютерних відеодисплейних терміналів. - К.:1997. - 400 с.
Content type: Bachelor Thesis
Appears in Collections:122 — Компʼютерні науки (бакалаври)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Шеремета Вадим Васильович СН-42.pdf1,76 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Admin Tools