Abstract

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. Методом 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.

Full Text
Paper version not known

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call

Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.