Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2024
Идентификатор DOI: 10.47813/2782-2818-2024-4-2-0280-0290
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
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. МетПоказать полностьюодом 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.
Журнал: Современные инновации, системы и технологии
Выпуск журнала: Т. 4, № 2
Номера страниц: 280-290
ISSN журнала: 27822818
Место издания: Красноярск
Издатель: ООО "Сибирский Научный Центр ДНИТ"