Библиографическое описание:Интеллектуальный анализ данных электропотребления домохозяйствами сельской местности : научное издание / Н. В. Дулесова, Д. Д. Харитонова. - Текст : непосредственный // Иннов: электронный научный журнал. - 2018. - № 6. - С. 25. - ISSN 2414-5122. Перевод заглавия: Data mining of households’ electricity consumption
Аннотация:Практика хозяйственной деятельности предприятий электроэнергетики постоянно сталкивается с ситуациями, связанными с неучтенным потреблением электрической энергии, что приводит к нежелательным финансовым потерям. Выявление «узких» мест в электропотреблении домохозяйствами сельской местности требует внедрения качественного анализа, базирующегося на применении инструментов интеллектуального анализа данных (среди которых программное обеспечение SPSS Statistics 17.0). В качестве объекта анализа рассматривалось помесячное электропотребление домохозяйствами (более 300) сельской местности в течение четырех лет с 2014 г. по 2017 г. одного из населенных пунктов Республики Хакасия. Среди статистических данных рассматривались: объем электропотребления домохозяйствами; количество проживающих; площадь домохозяйства; количество комнат и др. Имеющаяся информация сведена в единую базу данных, предварительная обработка которых позволила сформировать среднемесячные показания по каждому абоненту и определить удельные значения электропотребления. Используя SPSS Statistics 17.0, оценивались корреляционные связи между электропотреблением и такими показателями как площадью помещения абонента, количеством лиц, проживающих в помещении абонента и количеством комнат. Полученные результаты показали наличие слабой корреляции между данными показателями, что свидетельствует о незначительном влиянии этих факторов. Существенными факторами при этом остаются сезонные, погодные условия и применение домохозяйствами электроприемников с высокой установленной мощностью (нагреватели воды, электронасосы воды, электропилы, сепараторы и др.). Кластерный анализ с применением SPSS Statistics 17.0 позволил выявить роль в электропотреблении группы абонентов и каждого абонента в отдельности. Полученные графические результаты позволили выделить диапазон, в котором сосредоточено большинство абонентов, относящихся к добросовестным потребителям, а также обнаружены отдельные потребители, которые при наличии больших площадей домохозяйств имеют незначительное потребление электроэнергии.
The electric power industry enterprises are constantly being challenged with situations related to unaccounted consumption of electric energy, which leads to undesirable financial losses. Identification of gaps in energy consumption needs an implementation of qualitative analysis which involves data mining tools (of which IBM SPSS Statistics Software). The month-by-month electricity consumption of the village in the Republic of Khakassia for 2014 to 2017 was an object of analysis. Among the statistical data, the following was considered: electricity consumption of households, number of occupants, area of the households, number of rooms, etc. The available information was consolidated into a single database. Preliminary treatment of the data allowed to generate monthly average readings for every subscriber and define specific values of consumption. The evaluation of the existence of a correlation between the households’ electricity consumption and other factors (number of occupants, household’s area, number of rooms and so on) was made by using SPSS Statistics. The obtained results showed the presence of a weak correlation between these factors, and that indicates of these factors’ insignificant influence. Such factors as seasonal weather conditions and high power electrical appliances usage remain significant (water heaters, electric water pumps, electric saws, separators, etc.). Cluster analysis using SPSS Statistics made it possible to identify the role of each subscriber and of a group of subscribers in the total electricity use. The obtained graphic results allowed to distinguish the range where the conscientious subscribers are concentrated, and to find individual subscribers having large areas of households with insignificant consumption of electricity as well.
Ключевые слова:электропотребление, потребитель электроэнергии, корреляция, интеллектуальный анализ данных, electricity consumption, consumer of electricity, correlation, data mining
