СИСТЕМА ПРОГНОЗУВАННЯ СПОЖИВАННЯ ЕЛЕКТРОЕНЕРГІЇ НА ОСНОВІ ТЕМПЕРАТУРНИХ ДАНИХ

Анотація

В роботі розглянуті основні задачі системи оцінки залежності між споживанням електроенергії та температурою. Система оцінки залежності між споживанням електроенергії та температурою повинна забезпечувати комплексний підхід до аналізу даних, починаючи від збору інформації, її обробки та аналізу, і завершуючи прогнозуванням та візуалізацією результатів. Проведено аналіз різних сучасних підходів та методів до оцінки взаємозв’язку між температурою та споживанням електроенергії. В результаті проведених досліджень визначено ключові фактори, що впливають на енергоспоживання в залежності від температурних умов, а також виявлено переваги та недоліки різних методів та інструментів, що застосовуються в цьому напрямі. Реалізовано оцінку кореляції між температурними показниками та енергоспоживанням за допомогою коефіцієнта кореляції Пірсона, що забезпечує високу точність у визначенні зв’язку між цими параметрами. Розроблено математичну модель прогнозування споживання електроенергії на основі даних про температуру, що дозволяє передбачати енергоспоживання з урахуванням змін температурних умов. Обґрунтовано вибір засобів й технологій для створення програмної системи, яка реалізує проведення аналізу даних з використанням бібліотек та інструментів для обробки, збереження та візуалізації інформації. Результати створюють основу для ефективного прогнозування енергоспоживання в міських умовах. Розроблено архітектуру системи, що забезпечує ефективну обробку даних і легке масштабування. Забезпечено інтеграцію з базою даних, що дозволяє ефективно зберігати та обробляти великі обсяги даних для аналізу та прогнозування. Проведено функціональну декомпозицію, яка визначає основні модулі та їхні взаємозв’язки, що сприяє чіткому виконанню кожної задачі. Результати роботи даної системи дозволяють прогнозувати рівень споживання електроенергії залежно від температурних умов. Це сприятиме кращому плануванню ресурсів та зниженню ризиків перевантаження енергосистеми під час температурних піків. Такий підхід дозволяє не лише оптимізувати енергетичні витрати, а й забезпечити стабільність і надійність енергопостачання для міста.