Слайды к докладу.
Конференции «Осуществление инвестиционной и инновационной деятельности в области энергообеспечения и повышения энергетической эффективности на промышленных предприятиях»
2 - 3 октября 2013 года ВО «Ленэкспо» павильон 6, зал 6.1
Б.Позин, Е.Горбунова -- развитие ядра Essence для стадии сопровождения
Управление спросом на основе прогнозирования поведения пользователя
1. Интеллектуальное сетевое решение
для оптимизации энергопотребления
предприятий и офисных зданий
Управление спросом на основе
прогнозирования поведения пользователя
ОАО «Газпром промгаз»
T-Systems
Алексей Мележик
Дмитрий Вавилов
Санкт-Петербург, 02.10.2013
2. План доклада
† Особенности современных энергосистем предприятий.
† Системный подход в биотехническом комплексе.
† Использование прогнозирования для координации режимов
человек – энергосистема.
† Адаптивный алгоритм управления энергопотреблением,
включающий учет человеческого фактора.
† Пример реализации
3. Особенности современных энергосистем предприятий
Источник: Бурдяк А.Я. Анализ региональных тенденций
энергопотребления в секторе домашних хозяйств. SPERO №9 2008
Источник: ОАО «ФСК ЕЭС»
4. Системный подход в биотехническом комплексе.
Пользователи определяют состав,
функционал и режимы работы
оборудования и системы в целом
ЭНЕРГОСИСТЕМА
ОКРУЖАЮЩАЯ СРЕДА
Потребители предприятий
Ресурсы
Потребление
Загрязнения
Генерация
Автоматизация
Хранение
Сети
4
5. Прогнозирование для координации режимов
человек-энергосистема
Преимущества *:
† Удобство эксплуатации энергосистемы.
† Экономичная эксплуатация энергосистемы.
† Использование полной функциональности устройств
основанное на фоновом анализе.
† Снижение влияния человеческого фактора.
† Экономия затрат на создание системы автоматизации.
* 9% технологических нарушений на подстанциях России – ошибочные действия человека.
Источник: д-р психол. наук, профессор В.П. Третьяков Человеческий фактор безопасности в
энергетическом сетевом комплексе. Доклад 02.10.2013.
* Действия жителей часто приводят к тому, что теплопотери за счет вентиляции в переходный период
превышают теплопотери в середине отопительного периода.
Источник: H.Ehhorn и др. Энергоэффективные здания. Анализ современного состояния и перспектив
развития на основе реализованных проектов. Опыт немецких специалистов. АВОК №2 2006.
6. Прогнозирование для координации режимов
человек-энергосистема
Потребность в простых алгоритмах :
† Технические ограничения устройств автоматизации.
† Ограниченность объема исходной информации.
† Требование доступности и реализуемости.
Существующие подходы *:
† контентная фильтрация;
† коллаборативная фильтрация;
† групповые рекомендации;
† рекомендации основанные на общей базе знаний.
* Источник: Alexander Felfernig, Michael Jeran, Gerald Ninaus, Florian Reinfrank, and Stefan Reiterer.
Toward the Next Generation of Recommender Systems: Application and research Challenges, Multimedia
Services in Intelligent Environments: Recommendation Services, Springer, 25:1-18, 2013
7. Адаптивный алгоритм управления энергопотреблением,
включающий учет человеческого фактора
Использование алгоритма для STB
† управление может осуществляться в условиях ограниченности информации,
например наличия сведений только о начале и длительности просмотра и
соответствующем канале;
† может отсутствовать информация о профиле пользователя, его предпочтениях или
действиях кроме просмотра телеканалов – записях или покупках видеоконтента, запуске
приложений и т.п.;
† необходимы условия системы, для которой предназначен алгоритм, в данном случае,
например - список программ для EPG на текущий момент и на несколько дней вперед (в
том же формат - канал, программа, ее временные границы и аттрибуты).
8. Адаптивный алгоритм управления энергопотреблением,
включающий учет человеческого фактора
Основные допущения для энергосистем:
† цикличность в поведении пользователей;
† количественные оценки: время внесения изменений в режимы работы
оборудования и продолжительность работы в заданных режимах;
† ограничения со стороны энергосистемы: дифференцированные условия
рынка энергоресурсов, функционал, эффективные режимы используемого
оборудования и факторы окружающей среды;
† повышения эффективности прогнозирования: кластеризация (например,
возможно предусмотреть режимы рабочего и выходного дня, режим «гость»,
режим «болезнь» и др.).
8
