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
Применение IoT платформы AggreGate в энергетикеTibbo
Посмотрите, что может предложить AggreGate для энергетической отрасли. Познакомьтесь с возможностями нашей платформы для Интернета вещей, интересными проектами и лучшими примерами внедрения в энергетике.
Больше информации о решениях компании Tibbo Systems для энергетической отрасли вы найдете на нашем сайте: http://aggregate.tibbo.com/ru/industries/power-engineering.html
Как сделать ТЭЦ эффективными: практики внедрения систем моделирования, анализ...КРОК
Выставка и конференция Russia power 2013 http://www.croc.ru/action/partners/detail/20850/
Доклад Константина Голубева, руководителя практики систем управления производством в генерации (КРОК) и Александра Копина, начальника сектора ОРЭ и учета ТЭЦ (филиал ОАО «Мосэнерго»).
Применение IoT платформы AggreGate в энергетикеTibbo
Посмотрите, что может предложить AggreGate для энергетической отрасли. Познакомьтесь с возможностями нашей платформы для Интернета вещей, интересными проектами и лучшими примерами внедрения в энергетике.
Больше информации о решениях компании Tibbo Systems для энергетической отрасли вы найдете на нашем сайте: http://aggregate.tibbo.com/ru/industries/power-engineering.html
Как сделать ТЭЦ эффективными: практики внедрения систем моделирования, анализ...КРОК
Выставка и конференция Russia power 2013 http://www.croc.ru/action/partners/detail/20850/
Доклад Константина Голубева, руководителя практики систем управления производством в генерации (КРОК) и Александра Копина, начальника сектора ОРЭ и учета ТЭЦ (филиал ОАО «Мосэнерго»).
Марина Макарчук, Практический опыт создания и развития Комплексной системы ин...ScrumTrek
В Ростехнадзоре с 2011 года создается принципиально новая система информатизации и автоматизации осуществления государственных услуг и выполнения государственных функций — Комплексная система информатизации Ростехнадзора (КСИ Ростехнадзора). На этапах создания, внедрения и последующего развития КСИ Ростехнадзора команда, работающая над ее созданием, сталкивалась с существенными трудностями, приводящими не только к срыву сроков реализации проекта, но и нарастанию напряжения внутри команды. Внедрив в свою деятельность ряд принципов гибкой методологии разработки (в том числе так называемые принципы бережливого производства), удалось преодолеть указанные трудности, повысить эффективность работы команды и увеличить КПД при создании КСИ Ростехнадзора.
Инженерная компания ООО «Прософт Системы» начала внедрять системы коммерческого учета электроэнергии для оптового рынка электроэнергии одной из первых в России, практически с момента организации рынка ФОРЭМ. Сейчас, когда большинство крупных промышленных предприятий оборудованы системами АИИС КУЭ, встает задача наиболее эффективной работы на рынке.
ГИБРИДНАЯ ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА НА ОСНОВЕ ВЕРОЯТНОСТНО-ДЕТЕРМИНИРОВАННЫХ МОДЕЛЕЙ...Natalia Polkovnikova
Полковникова Н.А., Полковников А.К. Гибридная экспертная система на основе вероятностно-детерминированных моделей для главного судового двигателя // Эксплуатация морского транспорта. Гос. морской университет им. адмирала Ф.Ф. Ушакова, Новороссийск. – 2016. – №2(79). – С. 78-87.
Согласно принятой пять лет назад государственной программе по энергосбережению и повышению энергоэффективности, к 2020 году общая энергоемкость промышленного производства в России должна снизиться на 31,3 процента.
Исследования SDN в Оренбургском государственном университете: сетевая безопас...ARCCN
Доклад Шухмана А.Е. (ОГУ) на семинаре Консорциума университетов по изучению и развитию передовых технологий в сфере компьютерных сетей. 20 октября 2016 года
Б.Позин, Е.Горбунова -- развитие ядра Essence для стадии сопровожденияAnatoly Levenchuk
Доклад Бориса Позина и Eвгении Горбуновой "Предложение по развитию ядра OMG Essence для обеспечения процессов жизненного цикла программных систем" на 97 заседании INCOSE, 26 ноября 2014г.
More Related Content
Similar to Управление спросом на основе прогнозирования поведения пользователя
Марина Макарчук, Практический опыт создания и развития Комплексной системы ин...ScrumTrek
В Ростехнадзоре с 2011 года создается принципиально новая система информатизации и автоматизации осуществления государственных услуг и выполнения государственных функций — Комплексная система информатизации Ростехнадзора (КСИ Ростехнадзора). На этапах создания, внедрения и последующего развития КСИ Ростехнадзора команда, работающая над ее созданием, сталкивалась с существенными трудностями, приводящими не только к срыву сроков реализации проекта, но и нарастанию напряжения внутри команды. Внедрив в свою деятельность ряд принципов гибкой методологии разработки (в том числе так называемые принципы бережливого производства), удалось преодолеть указанные трудности, повысить эффективность работы команды и увеличить КПД при создании КСИ Ростехнадзора.
Инженерная компания ООО «Прософт Системы» начала внедрять системы коммерческого учета электроэнергии для оптового рынка электроэнергии одной из первых в России, практически с момента организации рынка ФОРЭМ. Сейчас, когда большинство крупных промышленных предприятий оборудованы системами АИИС КУЭ, встает задача наиболее эффективной работы на рынке.
ГИБРИДНАЯ ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА НА ОСНОВЕ ВЕРОЯТНОСТНО-ДЕТЕРМИНИРОВАННЫХ МОДЕЛЕЙ...Natalia Polkovnikova
Полковникова Н.А., Полковников А.К. Гибридная экспертная система на основе вероятностно-детерминированных моделей для главного судового двигателя // Эксплуатация морского транспорта. Гос. морской университет им. адмирала Ф.Ф. Ушакова, Новороссийск. – 2016. – №2(79). – С. 78-87.
Согласно принятой пять лет назад государственной программе по энергосбережению и повышению энергоэффективности, к 2020 году общая энергоемкость промышленного производства в России должна снизиться на 31,3 процента.
Исследования SDN в Оренбургском государственном университете: сетевая безопас...ARCCN
Доклад Шухмана А.Е. (ОГУ) на семинаре Консорциума университетов по изучению и развитию передовых технологий в сфере компьютерных сетей. 20 октября 2016 года
Б.Позин, Е.Горбунова -- развитие ядра Essence для стадии сопровожденияAnatoly Levenchuk
Доклад Бориса Позина и Eвгении Горбуновой "Предложение по развитию ядра OMG Essence для обеспечения процессов жизненного цикла программных систем" на 97 заседании INCOSE, 26 ноября 2014г.
Similar to Управление спросом на основе прогнозирования поведения пользователя (20)
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