ANALYSIS OF METHODS FOR DETECTING ANOMALIES IN ELECTRICITY CONSUMPTION DATA

ID елемента: 22590
2026/05/05
Властивості
Назва
Англійська
ANALYSIS OF METHODS FOR DETECTING ANOMALIES IN ELECTRICITY CONSUMPTION DATA
Російська
.
Українська
АНАЛІЗ МЕТОДІВ ВИЯВЛЕННЯ АНОМАЛІЙ У ДАНИХ ПРО СПОЖИВАННЯ ЕЛЕКТРОЕНЕРГІЇ
Опис
Англійська
Topicality. Modern people are constantly looking for new ways to use energy to improve their lives, so the demand for it is growing. In most cases, it is difficult for companies and industries to control all their devices at the same time, which can lead to a loss of electricity at any time. As a result, operating costs will be higher than necessary. In addition, the loss of power contributes to global warming through the release of carbon when energy is generated by burning coal, gas, and oil. Thus, solutions are needed to address these issues. The purpose of this work is to analyse existing methods for detecting anomalies in data to solve the problem of excessive electricity consumption and to warn of critical values in the indicators of electricity consumed by various devices and electrical equipment. The object of the study is the process of detecting atypical values or significant deviations in electricity consumption by such parameters as voltage, current strength and frequency, power. The subject of the study is models and methods for detecting anomalies in data. Results. After a thorough analysis of each of the above anomaly detection methods, new opportunities for solving the energy consumption problem open up. For example: combining several methods into one; developing a machine learning model based on one or more methods, training on test data and, in the future, processing real energy consumption data to identify atypical values, with the ability to record the date and time of anomalies, and build various graphs based on this information. Conclusion. The anomaly detection methods discussed here can prevent high electricity consumption to achieve energy savings, remind users to identify faulty electrical appliances or change incorrect electricity consumption patterns, reduce users' energy costs, and promote awareness of electricity safety.
Російська
49-51
Українська
Сучасні люди постійно шукають нові способи використання енергії для покращення свого життя, тому попит на неї зростає. У більшості випадків компаніям і галузям важко контролювати всі свої пристрої одночасно, що може призвести до втрати електроенергії в будь-який час. В результаті операційні витрати будуть більшими, ніж необхідно. Крім того, втрата електроенергії сприяє глобальному потеплінню через вивільнення вуглецю, коли енергія генерується шляхом спалювання вугілля, газу та нафти. Отже, потрібні рішення для вирішення цих проблем. Метою даної роботи є аналіз існуючих методів виявлення аномалій в даних задля вирішення проблеми надмірного споживання електроенергії та попередження про критичні значення в показниках електроенергії, споживаної різноманітними пристроями та електрообладнанням. Об’єктом дослідження є процес виявлення нетипових значень або значних відхилень в показниках споживання електроенергії за такими параметрами, як: напруга, сила, частота струму, потужність. Предметом дослідження є моделі та методи виявлення аномалій в даних. Результати. Після ретельного аналізу кожного з перелічених методів виявлення аномалій відкриваються нові можливості для вирішення проблеми енергоспоживання. Наприклад: об’єднання декількох методів в один; розробка моделі машинного навчання на основі одного або декількох методів, тренування на тестових даних і в перспективі оброблення реальних даних про енергоспоживання з метою визначення нетипових значень, з можливістю фіксування дати та часу виникнення аномалій, а також побудовою різноманітних графіків на основі цієї інформації. Висновок. Завдяки розглянутим методам виявлення аномалій можна запобігти великому споживанню електроенергії для досягнення енергозбереження, нагадувати користувачам про визначення несправних електроприладів або змінювати неправильні схеми споживання електроенергії, знижувати витрати користувачів на енергоспоживання та сприяти обізнаності щодо безпеки споживання електроенергії.
Автор
Українська
Bratyshchenko, Mykyta
Українська
Filimonchuk, Tetiana
Українська
Maistrenko, Halyna
Українська
Sitnikov, Vitalii
Тематика
Англійська
anomaly detection
Англійська
energy consumption
Англійська
statistical data
Англійська
machine learning
Англійська
energy efficiency
Англійська
clustering
Англійська
methods
Російська
10
Українська
виявлення аномалій
Українська
енергоспоживання
Українська
статистичні дані
Українська
машинне навчання
Українська
кластеризація
Українська
методи
Видавництво
Українська
Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка»
Тип
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Українська
Рецензована Стаття
Формат
application/pdf
Ідентифікатор
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3266
10.26906/SUNZ.2024.1.045
Джерело
Англійська
Control, Navigation and Communication Systems. Academic Journal; Vol. 1 No. 75 (2024): Control, Navigation and Communication Systems; 45-49
Російська
Системы управления, навигации и связи. Сборник научных трудов; Том 1 № 75 (2024): Системи управління, навігації та зв’язку; 45-49
Українська
Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць; Том 1 № 75 (2024): Системи управління, навігації та зв’язку; 45-49
2073-7394
10.26906/SUNZ.2024.1
2024. №1 (75)
Мова
uk
Відношення
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3266/2688
Права
Українська
Авторське право (c) 2024 Mykyta Bratyshchenko, Tetiana Filimonchuk, Halyna Maistrenko, Vitalii Sitnikov
Набори елементів 1
Збірник наукових праць. Системи управління, навігації та зв’язку
20733 423 items
Інформація про метадані
Створено
2026-5-5 12:56
Остання зміна
2026-5-5 12:56
ID елемента
#22590