Аннотации:
Виконано аналіз стану споживання електроенергії будівлями та обґрунтування доцільності її прогнозування. Подано методи прогнозування обсягів генерування та споживання електроенергії. Наведена класифікація методів машинного навчання. Проаналізовано особливості оцінки енергетичної ефективності будівель за допомогою засобів машинного навчання. Сформульовано завдання кваліфікаційної роботи.
Здійнено вибір методів машинного навчання для прогнозування обсягів генерування та споживання електроенергії індивідуальними будинками. Проаналізовано метод дерев рішень (Decision Tree Regressor), регресію випадкового лісу, багатошаровий перцептрон (MLP Regressor), підвищення градієнта (Gradient Boosting Regressor).
Здійснено підготовку та аналіз даних для прогнозування обсягів генерування та споживання електроенергії індивідуальними будинками. Проведено оцінення взаємозв’язків між даними для прогнозування. Здійснено вибір інструментарію та підготовка даних до машинного навчання. Проведено наближене оцінення моделей прогнозування. Подано результати обґрунтування раціональної моделі прогнозування обсягів генерування та споживання електроенергії індивідуальними будинками.
Розроблено заходи із охорони праці та безпека у надзвичайних ситуаціях. Визначено ефективність від використання моделі прогнозування обсягів генерування та споживання електроенергії індивідуальними будинками.
