Математические модели мониторинга и контроля электропотребления с учётом фактора сезонности

Автор: Лавренченко Сергей Александрович, Згонник Людмила Владимировна, Гладская Инна Георгиевна, Политикова Наталья Анатольевна

Журнал: Сервис в России и за рубежом @service-rusjournal

Рубрика: Сервис сервисология: наука и практика

Статья в выпуске: 5 (75), 2017 года.

Бесплатный доступ

В работе предлагается метод для прогнозирования суточного уровня электропотребления на каждый день целого года с учётом фактора сезонности, исходя лишь из двенадцати фактических данных электро- потребления по месяцам этого года. Далее разрабатывается мате- матическая модель для мониторинга качества и контроля уровня электропотребления на ежедневной основе. Модель согласуется с об- щепринятой моделью длины светового дня (в часах). Кроме того, на основе этой модели дан метод мониторинга и диагностики электро- потребления, который позволит пользователям отслеживать уровень электропотребления и вовремя уведомляться о любых отклонениях от теоретического уровня. Наконец, на этом методе основан принцип работы предлагаемого устройства - «умного энергометра» - для об- наружения подозрительных отклонений от теоретического уровня. Прибор поможет вовремя обнаружить перерасход (или недорасход) электроэнергии, чтобы принять превентивные меры. Предлагаемый метод состоит из следующих звеньев: 1) выбор функции для адекват- ного моделирования уровня электропотребления (теоретического расчётного уровня), 2) выбор трубчатой контрольной окрестности графика моделирующей функции, 3) выбор критерия того, когда «ум- ный энергометр» должен уведомлять пользователя о нештатном отклонении от теоретического уровня в случае выхода из трубчатой контрольной окрестности.

Еще

Короткий адрес: https://readera.ru/140208486

IDR: 140208486   |   DOI: 10.22412/1995-042X-11-5-12

Список литературы Математические модели мониторинга и контроля электропотребления с учётом фактора сезонности

  • Lontay Z., Pál А., Bakoss G., Werring L. Regulatory Implications of Energy Efficiency Policies: INOGATE Textbook. European Union: ERRA, 2011. 72 p.
  • Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело, 2007. 504 с.
  • Montgomery D.C. Introduction to Statistical Quality Control. Hoboken, NJ: Wiley, 2013. 766 p.
  • Peck R., Olsen C., Devore J.L. Introduction to Statistics and Data Analysis. Boston, MA: Cengage Learning, 2015. 844 p.
  • Пронина Е.А. Об одной математической модели электропотребления с учётом данных мониторинга//Вестник Красноярского государственного аграрного университета. 2013. №9. С. 333-341.
  • Siegel A. Practical Business Statistics. Burlington, MA: Elsevier, 2012.
  • Stewart J. Calculus. Pacific Grove, California: Brooks Cole, 2015.
  • Сярмина Т.С. Моделирование уровня энергопотребления в многоквартирном доме/Актуальные задачи математического моделирования и информационных технологий: Мат. Междунар. науч.-практ. конф. Сочи: Тип. ИП Кривлякин С.П., 2016. С. 51-53.
  • Сярмина Т.С. Разработка энергосберегающих мероприятий для многоквартирного дома. Выпускная квалифик. работа (бакалавр). М.: РГУТИС, 2016.
  • Шмойлова Р.А., Минашкин В.Г., Садовникова Н.А. Практикум по теории статистики. М.: Финансы и статистика, 2004.
Еще
Статья научная