Кластерний аналіз енергетичних часових рядів розумного будинку
DSpace at Ternopil State Ivan Puluj Technical University
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Кластерний аналіз енергетичних часових рядів розумного будинку
Cluster analysis of smart home energy time series |
|
| Creator |
Сінькевич, Олег
Монастирський, Любомир Соколовський, Богдан Матчишин, Зіновій Sinkevych, Oleh Monastyrskyi, Liubomyr Sokolovskyi, Bohdan Matchyshyn, Zenyk |
|
| Contributor |
Львівський Національний Університет ім. І. Франка, Україна
Altran/Lohika, Україна |
|
| Subject |
Кластеризація
розумний будинок часові ряди машинне навчання Clustering smart home time series machine learning 004.9 |
|
| Description |
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. |
|
| Date |
2019-07-15T16:32:28Z
2019-07-15T16:32:28Z 2019-06-20 2019-06-20 |
|
| Type |
Conference Abstract
|
|
| Identifier |
Кластерний аналіз енергетичних часових рядів розумного будинку / Олег Сінькевич, Любомир Монастирський, Богдан Соколовський, Зіновій Матчишин // Матеріали Ⅳ Міжнародної науково-технічної конференції „Теоретичні та прикладні аспекти радіотехніки, приладобудування і компʼютерних технологій“ присвячена 80-ти річчю з дня народження професора Я.І. Проця, 20-21 червня 2019 року. — Т. : ФОП Паляниця В. А., 2019. — С. 237–240. — (Автоматизація, компютерні технології та робототехніка).
978-617-7331-85-7 http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/28841 Sinkevych O., Monastyrskyi L., Sokolovskyi B., Matchyshyn Z. (2019) Klasternyi analiz enerhetychnykh chasovykh riadiv rozumnoho budynku [Cluster analysis of smart home energy time series]. Materialy Ⅳ Mizhnarodnoi naukovo-tekhnichnoi konferentsii "Teoretychni ta prykladni aspekty radiotekhniky, pryladobuduvannia i kompʼiuternykh tekhnolohii" prysviachena 80-ty richchiu z dnia narodzhennia profesora Ya.I. Protsia (Tern., 20-21 June 2019), pp. 237-240 [in Ukrainian]. |
|
| Language |
uk
|
|
| Relation |
Матеріали Ⅳ Міжнародної науково-технічної конференції „Теоретичні та прикладні аспекти радіотехніки, приладобудування і компʼютерних технологій“ присвячена 80-ти річчю з дня народження професора Я.І. Проця, 2019
1. Matallanas E. Neural network controller for Active Demand-Side Management with PV energy in the residential sector / E. Matallanas, M. Castillo-Cagigal, A. Gutiérrez. // Applied Energy. – 2012. – №91 (1). – P. 90–97. 2. Vamsikrishna P. Raspberry PI controlled SMS-Update-Notification (Sun) system / Vamsikrishna, Patchava; Sonti Dinesh Kumar; Shaik Riyaz Hussain; Rama Naidu, K. Proceeding of IEEE International Conference on Electrical, Computer and Communication Technologies (ICECCT 2015), pp.1-4, 5-7 March 2015. 3. Kane T. Heating behaviour in English homes: An assessment of indirect calculation methods / T. Kane, S. Firth, T. Hassan, V. Dimitrou // Energy and Buildings. – 2017. – № 148. – P. 89–105. 4. Nornadiah R. Power comparisons of Shapiro–Wilk, Kolmogorov–Smirnov, Lilliefors and Anderson–Darling tests / Razali Nornadiah, Yap Bee Wah // Journal of Statistical Modeling and Analytics. – 2011. – №2 (1). P. 21–33. 1. Matallanas E. Neural network controller for Active Demand-Side Management with PV energy in the residential sector, E. Matallanas, M. Castillo-Cagigal, A. Gutiérrez., Applied Energy, 2012, No 91 (1), P. 90–97. 2. Vamsikrishna P. Raspberry PI controlled SMS-Update-Notification (Sun) system, Vamsikrishna, Patchava; Sonti Dinesh Kumar; Shaik Riyaz Hussain; Rama Naidu, K. Proceeding of IEEE International Conference on Electrical, Computer and Communication Technologies (ICECCT 2015), pp.1-4, 5-7 March 2015. 3. Kane T. Heating behaviour in English homes: An assessment of indirect calculation methods, T. Kane, S. Firth, T. Hassan, V. Dimitrou, Energy and Buildings, 2017, No 148, P. 89–105. 4. Nornadiah R. Power comparisons of Shapiro–Wilk, Kolmogorov–Smirnov, Lilliefors and Anderson–Darling tests, Razali Nornadiah, Yap Bee Wah, Journal of Statistical Modeling and Analytics, 2011, No 2 (1). P. 21–33. |
|
| Rights |
© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, укладання, оформлення, 2019
|
|
| Format |
237-240
4 |
|
| Coverage |
20-21 червня 2019 року
20-21 June 2019 Тернопіль Ternopil |
|
| Publisher |
ФОП Паляниця В. А.
FOP Palyanitsa V. A. |
|