Например, Бобцов

Модель аналитики энергопотребления на основе интеллектуальной оболочки Game Optimization для данных интеллектуального учета

Аннотация:

Интеллектуальные измерения привлекают к себе все большое внимание из-за ненадежности электромеханических измерений, больших затрат труда и времени. Существующие методы прогнозирования сосредоточены на работе с данными и не уделяют должного внимания полученным результатам. Точное прогнозирование потребления электроэнергии позволяет предоставлять услуги по планированию ресурсов, контролю действия по балансированию спроса и предложения. Пользователи получают выгоду при применении интеллектуального учета за счет эффективной интерпретации результатов использования энергии и благодаря экономичному) управлению затратами на электроэнергию. В работе представлена интеллектуальная аналитика энергопотребления с применением модели данных интеллектуального учета ECA-SMD для определения использования энергии. Модель включает предварительную обработку данных, извлечение признаков, классификацию и оптимизацию параметров. Использована классификация на основе машин экстремального обучения (Extreme Learning Machine, ELM) для определения оптимальных меток классов. Применен алгоритм оптимизации Shell Game Optimization для настройки параметров, участвующих в ELM и повышения эффективности классификации. Работоспособность модели ECA-SMD проверена с использованием обширного набора данных интеллектуальных измерений. Предложенная модель показала максимальную точность 65,9 % и среднеквадратичное отклонение 0,096.

Ключевые слова:

Статьи в номере