Сегментація часового ряду параметрів енергоспоживання

Б.М. Плескач, канд. техн. наук
Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є Пухова НАН України
Україна, 03164, Київ, вул. Генерала Наумова, 15,   
тел. 050 652 17 16; е-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Èlektron. model. 2021, 43(2):79-85

АННОТАЦИЯ

Розглянуто актуальну проблему формування інформаційної бази прецедентного методу діагностування енергетичної ефективності технологічних систем. Таку базу необхідно створювати в темпі протікання технологічного процесу і утримувати характеристики випадків ефективного використання енергії. Запропоновано виділяти прецеденти енергоспоживання за допомогою сегментації потоку похідних режимних параметрів екс­плуатації обладнання на стаціонарні ділянки. Сегментація здійснюється на основі по­слідовного обчислення відстаней між елементами ряду у просторі режимних параметрів і порівняння їх з пороговими значеннями. Наведено методику і алгоритм сегментації часового ряду.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:

сегментація часових рядів, енергетичний моніторинг, прецеденти енергоспоживання.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Olajire A.A. The brewing industry and environmental challenges // Journal of Cleaner Production, 2020, 256, рр. 1—21, Doi:10.1016/j.jclepro.2012.03.003
2. Mandal , Madheswaran S. Energy use efficiency of Іndian cement companies: a data envelopment analysis // Energy Efficiency,  2011, Vol. 4, pp. 57—73. Doi: 10.1007/s12053-010-9081-7.
3. Moss K. Monitoring and Targeting // Computer Science, Published 2006. URL: Doi: https://doi.org/10.4324/9780203349021
4. Ramasubramanian S., Avinash Y., Pragathi Chitra S. et al. An activity based approach to minimize energy usage of service sector infrastructure. Second International Conference IEEE Infrastructure Systems and Services: Developing 21st Century Infrastructure Networks (INFRA), 2009, pp 1—6.
5. Праховник А.В., Закладний О.М., Закладний О.О. Функціональне діагностування енергоефективності електромеханічних систем з асинхронними двигунами // Електротехнічні та комп’ютерні системи, 2011, № 3, c. 375—376. Режим доступу http:// nbuv.gov.ua/UJRN/etks_2011_3_129 .
6. Keogh E., Chu S., Hart D., Pazzani M. Segmenting Time Series: A Survey and Novel Approach: // Data Mining in Time Series Databases, 2004, pp. 1—21. URL: https:// www.cs.rutgers.edu/~pazzani/Publications/survey.pdf
7. Shumway R.H., Stoffer D.S. Time Series Analysis and Its Applications: With R Examples, 3rd Edition. Springer, 2011, 609 p.
8. Vasko K, Toivonen H Estimating the number of segments in time series data using permutation tests. IEEE International Conference on Data Mining, 2002, pp 466—473.
9. Himberg J, Korpiaho K, Mannila H. et al. Time-series segmentation for context recognition in mobile devices. IEEE International Conference on Data Mining (ICDM01). San Jose, California, 2001, pp. 466—473.

Полный текст: PDF