Библиографическое описание:Анализ данных мониторинга электропотребления и выявление сверхпотребления электроэнергии на основе предлагаемого алгоритма : научное издание / Е. В. Пупкова, А. С. Дулесов, Н. В. Дулесова. - Текст : непосредственный // Современные инновации, системы и технологии. - 2024. - Т. 4, № 2. - С. 280-290. - ISSN 2782-2818, DOI 10.47813/2782-2818-2024-4-2-0280-0290.
Аннотация:Предложен алгоритм выявления сверхпотребления электрической энергии в электросетях низкого напряжения. В основе исследования лежит системный подход, основанный на комплексе методов интеллектуального сбора и обработки информации. Для извлечения, сжатия, выборки, анализа и представления данных использована технология Data Mining. Методом экспертных оценок определены основополагающие критерии влияния на исследуемый процесс. Выполнена обработка массива данных путем деления их на кластеры. Предложен анализ исследуемого процесса методом дерева принятия решений, на базе статистического пакета IBM SPSS Statistics. В ходе проделанной работы из большого массива данных извлечены элементы, отвечающих установленным критериям отбора. Получен алгоритм, применимый для анализа поведенческого потребления электроэнергии, позволяющий отслеживать количественные и качественные показатели сверхпотребления электроэнергии, в процессе производственной деятельности исследуемого объекта, на выбранном временном интервале. Применение данного алгоритма позволило оптимизировать процесс решения проблемы неконтролируемого использование энергоресурсов путем выявления незаконной предпринимательской деятельности, в частности майнинга криптовалюты.
In the framework of this work, an algorithm for detecting overconsumption of electric energy in low-voltage networks is proposed. The research is based on a systematic approach based on a set of methods for the intelligent collection and processing of information. Data Mining technology is used to extract, compress, sample, analyze and present data. The method of expert assessments determines the fundamental criteria for influencing the process under study. The data array is processed by dividing it into clusters. An analysis of the process under study using the decision tree method based on the IBM SPSS Statistics statistical package is proposed. In the course of the work done, elements that meet the established selection criteria were extracted from a large array of data. As a result, an algorithm is obtained that is applicable to the analysis of behavioral electricity consumption, allowing you to track quantitative and qualitative indicators of overconsumption of electricity during the production activity of the object under study, at a selected time interval. The use of this algorithm makes it possible to optimize the process of solving the problem of uncontrolled use of energy resources by identifying illegal business activities, in particular cryptocurrency mining.
Издательство:ООО "Сибирский Научный Центр ДНИТ, Красноярск
Источник:Современные инновации, системы и технологии
Выпуск:Т. 4, № 2
Номера страниц:280-290
Держатель оригинала документа:ООО «Сетевая компания Сибири», Хакасский государственный университет им. Н.Ф. Катанова, Хакасский технический институт - филиал ФГАОУ ВО «Сибирский федеральный университет»
Количество экземпляров:
Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки
Ключевые слова:excess electricity consumption, data analysis, data mining technology, information processing, cluster analysis, decision tree, сверхпотребление электроэнергии, анализ данных, технология Data Mining, обработка информации, кластерный анализ, дерево решений
