Phát triển hồ sơ tiêu thụ điện của các tòa nhà dân dụ dựa trên việc nhóm dữ liệu từ các máy đo thông minh
Development of electricity consumption profiles of residential buildings based on smart meter data clustering
Tác giả: László Czétány, Viktória Vámos, Miklós Horváth, Zsuzsa Szalay, Adrián Mota-Babiloni, Zsófia Deme-Bélafi, Tamás Csoknyai
Ngày đăng tải: 08/09/2021
DOI: https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2021.111376
Trong nghiên cứu này, chúng tôi đánh giá một bộ dữ liệu tải điện chi tiết với độ phân giải cao, được thu thập bởi các máy đo thông minh từ gần một nghìn hộ gia đình tại Hungary, trong đó nhiều hộ là nhà ở đơn gia đình. Mục tiêu của chúng tôi là đánh giá cụ thể bộ dữ liệu này để xác định hồ sơ tiêu thụ năng lượng từ chuỗi thời gian của tải điện hàng ngày và hàng năm. Sau khi kiểm tra độ đại diện của hồ sơ tiêu thụ năng lượng hàng ngày và hàng năm của bộ dữ liệu, chúng tôi đã phát triển các hồ sơ này bằng cách sử dụng ba phương pháp nhóm khác nhau (phân cụm k-means, phân cụm mờ k-means, phân cụm phân cấp hợp nhất) và ba chỉ số độ hợp lý khác nhau (phương pháp khuỷ tay, phương pháp silhouette, chỉ số Dunn) trong môi trường MATLAB (phần mềm cung cấp môi trường tính toán số và lập trình, do công ty MathWorks thiết kế). Phương pháp phân cụm tốt nhất cho nghiên cứu đã chứng minh là kỹ thuật phân cụm k-means. Các phân tích được tiến hành để xác định các nhóm người tiêu dùng khác nhau, cũng như làm rõ ảnh hưởng của các tham số cụ thể như loại máy đo trong đơn vị nhà ở (ví dụ: máy đo cao điểm, thấp điểm), ngày trong tuần (ví dụ: cuối tuần, ngày trong tuần), mùa vụ, vị trí địa lý, loại định cư và loại nhà ở (nhà ở đơn gia đình, căn hộ, lớp tuổi của tòa nhà). Hơn nữa, bốn loại hồ sơ người sử dụng điện được đề xuất, có thể được sử dụng để mô phỏng nhu cầu năng lượng của tòa nhà, tính toán tải nhiệt mùa hè và nhu cầu sưởi mùa đông.
Link: Science Direct | Research Gate
