Extras din document
Odata cu aparitia tehnologiei de contorizare inteligenta, cantitatea de date energetice va creste in mod semnificativ si industria utilitatilor va trebui sa se confrunte cu o alta mare provocare – de a gasi relatii in timp, si chiar mai mult pentru a analiza un numar atat de mare de serii de timp pentru a gasi modele utile si tendinte cu raspuns rapid sau chia in timp real.
Acest studio face o mica revizuire a literaturii in domeniu, incercand sa demonstreze cat e essential este aplicarea tehnicilor de extragere a datelor in serii de timp pentru a utiliza cat mai bine intreaga cantitate de date, in ciuda tuturor dificultatiilor.
In ultimele decenii, gestionarea resurselor energetice nu a fost semnificativa datorita ponderii relative scazute a costurilor energiei in operationule instalatiilor industriale.
Data mining reprezinta o oportunitate pentru industriile sau marii consumatori de energie care au posibilitatea de a-si gestiona eficient resursele energetice. Acest proces abordeaza instrumentele si tehnicile de extragere a datelor energetice si pot aduce o contributie potentiala in stabilirea consumului de energiei precum si in evaluarea oportunitatilor potentiale.
Cercetarile curente si evolutii in domeniul de data mining ofera unele informatii despre algoritmi care pot descoperii in mod eficient modele frecvente si interesate in baza de date.
Un set de date secventiale in baza de date poate fi un profil al consumului de energie electrica, care poate fi masurat in intervale de 15 minute, obiectivul fiind de a descoperii utilizarea relevanta a consumului de energie electrica.
Rezultate folosind un set de date:
Metodologia a fost testata cu date privind consumul de energie pentru o instalatie industriala. In acest set de date, consumul de energie electrica (kWh) este inregistrat la fiecare 15 minute timp de un an.
Preview document
Conținut arhivă zip
- Tehnologia Data-Mining.docx