МЕТОД І КІБЕРФІЗИЧНА СИСТЕМА ПРОГНОЗУВАННЯ ТА ОПТИМІЗАЦІЇ ЕЛЕКТРОСПОЖИВАННЯ ЖИТЛОВИХ КВАРТАЛІВ НА ОСНОВІ АЛГОРИТМІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ (Computer systems and information technologies, 2025)
Розвиток кіберфізичних систем у поєднанні з алгоритмами машинного навчання відкриває нові можливості для прогнозування та оптимізації споживання електроенергії в житлових районах. У цьому дослідженні було проаналізовано існуючі технології та рішення для управління енергоспоживанням, визначено їхні переваги та недоліки. Аналіз показав, що сучасні комерційні системи в основному призначені або для промислового використання, або для індивідуального споживання, не маючи комплексного підходу для житлових районів. Запропонований метод прогнозування та оптимізації базується на гібридних алгоритмах машинного навчання. Для прогнозування енергоспоживання використано комбінацію рекурентних нейронних мереж (RNN) та XGBoost, що дозволяє враховувати як часові залежності, так і нелінійні фактори. Для оптимізації енергоспоживання реалізовано комбінацію генетичних алгоритмів (ГА) та оптимізації рою частинок (PSO), що забезпечило ефективність пошуку оптимальних рішень. Розроблена кіберфізична система включає датчики для збору даних, мікроконтролери (Raspberry Pi) для обробки даних та інтелектуальні системи для керування електроприладами. Це дозволяє в режимі реального часу аналізувати енергоспоживання та керувати ним, підвищуючи енергоефективність житлових районів. Експериментальні результати підтвердили ефективність запропонованого підходу, продемонструвавши високу точність прогнозування енергоспоживання та потенціал зниження витрат на електроенергію за рахунок оптимізації її використання. Запропонований метод має значний потенціал для масштабування та впровадження у великих житлових комплексах, сприяючи сталому розвитку та зменшенню навантаження на енергетичні мережі. Таким чином, результати цього дослідження можуть бути використані для подальшого вдосконалення систем енергоменеджменту, сприяння ефективному використанню електроенергії, зниження витрат споживачів та мінімізації впливу енергетичних систем на навколишнє середовище.
Keywords: прогнозування електроспоживання; кіберфізична система; машинне навчання; оптимізація енергоспоживання; штучний інтелект; розумні мережі; сенсори; мікроконтролери; енергоефективність; алгоритми оптимізації