Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» kpi.ua Київ, Україна Анотація-Стаття присвячена підготовці і аналізу даних для покращення прогнозування кількості використаної та згенерованої електроенергії методами машинного навчання, а також оцінка важливості та впливу на прогнозування періоду доби, місяця, року, температури, вологості повітря, атмосферного тиску та інших ознак. Набір даних, що використовувався в даній статті, містить відомості про використання та генерацію електроенергії, а також погодні показники за 11 місяців з періодом фіксації даних 1 хвилина. Оброблення даних ґрунтувалось на статистичних методах обробки інформації, визначенні кількості пропущених даних, лінійних залежностях між ознаками, сумісності типів даних. Для оцінки точності прогнозування було використано коефіцієнт детермінації. Ключові слова-машинне навчання; коефіцієнт кореляції Пірсона; коефіцієнт детермінації; модель «Випадковий ліс».
Кафедра промислової електроніки Національний тех нічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» kpi.ua Київ, Україна Реферат-У застосуванні до системи розподіленої генерації MicroGrid розглянуто задачу виявлення аномалій поведінки користувача. Задача вирішується із залученням методів машинного навчання (Machine Learning), зокрема, методу детектування аномалій (Anomaly Detection). В якості ключових параметрів для найпростішого випадку задачі виявлення аномальної поведінки розглянуто усереднене електроспоживання за п'ятихвилинні проміжки часу, а також кількість спрацювань датчика руху, встановленого у приміщенні MicroGrid.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.