Репозитарій КНУ
  • Yкраї́нська
  • English
  • Увійти
    Новий користувач? Зареєструйтесь.Забули пароль?
Репозитарій КНУ
  • Фонди & Зібрання
  • Статистика
  • Yкраї́нська
  • English
  • Увійти
    Новий користувач? Зареєструйтесь.Забули пароль?
  1. Головна
  2. Кваліфікаційні роботи | Qualifying works
  3. Магістерські роботи | Master's theses
  4. Розробка технології для оптимізації енергоспоживання в розумних будинках методами Data Science
 
  • Деталі
Параметри

Розробка технології для оптимізації енергоспоживання в розумних будинках методами Data Science

Тип публікації :
Магістерська робота
Дата випуску :
2025
Автор(и) :
Мінін Ігор Борисович
Науковий(і) керівник(и)/редактор(и) :
Хлевний, Андрій Олександрович 
Кафедра технологій управління 
Мова основного тексту :
Ukrainian
eKNUTSHIR URL :
https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/6658
Цитування :
Мінін І. Б. Розробка технології для оптимізації енергоспоживання в розумних будинках методами Data Science : кваліфікаційна робота магістра : 122 Комп’ютерні науки / Наук. кер. А. Хлевний. Київ, 2025. 90 с.
Мета дипломної роботи магістра – створення методики прогнозування енергоспоживання та виявлення пікових навантажень на основі методів Data Science, а також розробка прототипу інформаційної системи для аналізу, візуалізації та генерації рекомендацій щодо оптимізації споживання.
Об’єкт дослідження – енергоспоживання в житлових будинках у контексті впровадження інтелектуальних систем управління.
Предмет дослідження – методи обробки даних, побудови прогнозних моделей та алгоритми прийняття рішень для оптимізації енергоспоживання у розумному будинку.
Наукова новизна роботи – полягає в поєднанні інтерпретованих методів машинного навчання з аналізом ключових драйверів навантаження та адаптивними алгоритмами прогнозування споживання в умовах нестабільних даних. Запропонована технологія враховує погодні фактори, активність пристроїв і часові закономірності, а також включає автоматичну генерацію рекомендацій на основі структурованих JSON-звітів.
У роботі проведено огляд сучасних архітектур систем розумного будинку, класифіковано методи оптимізації енергоспоживання, реалізовано прототип аналітичної системи з функціями прогнозу, візуалізації та пояснення впливу факторів. Побудовані моделі оцінено за метриками MAPE, R² та SHAP. Сформовано рекомендації щодо перенесення пікових навантажень, підвищення ефективності та адаптації моделей до змінних умов.
Ключові слова :

розумний будинок

енергоспоживання

прогнозування

машинне навчання

оптимізація

інтерпретовані моделі...

SHAP

MAPE

Галузі знань та спеціальності :
122 Комп’ютерні науки
Галузі науки і техніки (FOS) :
Інженерія та технології
Тип зібрання :
Publication
Файл(и) :
Вантажиться...
Ескіз
Формат

Adobe PDF

Розмір :

2.19 MB

Контрольна сума:

(MD5):81209960b19c8bd628835fb3c0c5f828

Ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons CC BY-NC

Налаштування куків Політика приватності Угода користувача Надіслати відгук

Побудовано за допомогою Програмне забезпечення DSpace-CRIS - Розширення підтримується та оптимізується 4Наука

м. Київ, вул. Володимирська, 58, к. 42

(044) 239-33-30

ir.library@knu.ua