ОБОСНОВАНИЕ МЕТОДА УЧЁТА И КОНТРОЛЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ

УДК  311:519.2:519.6:007.51:658.5.012.7
DOI: 10.24411/2413-693X-2018-10107

Обоснование метода учёта и контроля электропотребления

Лавренченко С. А.*, кандидат физико-математических наук, доцент,
lawrencenko@hotmail.com
Згонник Л. В.*, доктор экономических наук, профессор,
mila.zgonnik1@yandex.ru

*ФГБОУ ВО «Российский государственный университет туризма и сервиса», Институт туризма и гостеприимства, Москва, Российская Федерация


Аннотация: В работе обоснован метод для прогнозирования суточного уровня электропотребления на каждый день целого года с учётом фактора сезонности, исходя лишь из двенадцати фактических данных электропотребления по месяцам этого года. Описана математическая модель для учёта качества и контроля уровня электропотребления на ежедневной основе. Модель согласуется с общепринятой моделью длины светового дня (в часах), что говорит о том, что потребление энергии (по крайней мере, на общедомовые нужды) определяется длиной светового дня. Кроме того, на основе описанной модели дан метод учёта и диагностики электропотребления, который позволит пользователям отслеживать уровень электропотребления и вовремя уведомляться о любых отклонениях от теоретического уровня. Наконец, на этом методе основан принцип работы предлагаемого устройства – умного энергометра – для обнаружения подозрительных отклонений от теоретического уровня. Прибор поможет вовремя обнаружить перерасход (или недорасход) электроэнергии, чтобы принять превентивные меры. Предлагаемый метод состоит из следующих звеньев: (1) выбор функции для адекватного моделирования уровня электропотребления (теоретического расчётного уровня), (2) выбор трубчатой контрольной окрестности графика моделирующей функции, (3) выбор критерия того, когда умный энергометр должен уведомлять пользователя о нештатном отклонении от теоретического уровня в случае выхода из трубчатой контрольной окрестности.

Ключевые слова: временной вариационный ряд, учёт электропотребления, математическое моделирование, нормальный закон распределения

Благодарности. Первый автор выражает благодарность Лидии Ивановне Коверниковой за ценные комментарии по работе, в том числе по его докладу на международной конференции ICPQM-2016 в Московском энергетическом институте 24 ноября 2016 г. (http://icpqm.org/pqm-2016/).

Для цитирования: Лавренченко С.А., Згонник Л.В., Обоснование метода учёта и контроля электропотребления // Сервис plus. Т. 12. 2018. № 1. С. 67–77 DOI: 10.24411/2413-693X-2018-10107

Статья поступила в редакцию: 17.01.2018.
Статья принята к публикации: 18.02.2018.


Substantiation of a method for monitoring and controlling electricity consumption

S. Lawrencenko*, Cand. Sc. (Physico-Mathematical Sciences), Associate Prof., lawrencenko@hotmail.com

L. V. Zgonnik*, Dr. Sc. (Economics), Prof., mila.zgonnik1@yandex.ru

* Institute for Tourism and Hospitality (branch), Russian State University of Tourism and Service, Moscow, Russian Federation


Abstract: In this paper a method is substantiated for predicting the daily electricity consumption level for each day of a whole year, taking into account the seasonal factor, based on only twelve actual electricity consumption data by the months of the year. A mathematical model is described for monitoring and controlling the level of electricity consumption on a daily basis. The model is consistent with a common model for the length of daylight (in hours), which tells us that electricity consumption (at least for general building needs) is determined by the daylight hours. In addition, on the basis of this model, a method for monitoring and diagnostics of electricity consumption is presented, which will enable users to monitor the level of power consumption and be timely notified of any deviations from the theoretical level. Finally, this method gives rise to the operational principle for a proposed device–a smart energy meter–for detecting suspicious deviations from the theoretical level. The device will help timely detect over-consumption (or under-consumption) of electricity in order to take preventive measures. The proposed method consists of the following steps: (1) choice of a function to adequately model the level of electricity consumption (theoretical calculated level), (2) choice of a tubular control neighborhood of the graph of the model function, (3) choice of a criterion on when the smart energy meter should notify the user of an unexpected deviation from the theoretical level in the case of exit from the tubular control neighborhood.

Keywords: time series, energy consumption monitoring, mathematical modeling, normal distribution law

Thanks: The first author expresses his gratitude to L. I. Kovernikova for valuable comments on the work, including her comments on his report at the international conference ICPQM-2016 at Moscow Power Engineering Institute on November 24, 2016 (http://icpqm.org/pqm-2016/).

For citation: Lawrencenko S., Zgonnik L.V., Substantiation of a method for monitoring and controlling electricity consumption. Service plus, vol. 12, no. 1, 2018, pp. 67-77. DOI: 10.24411/2413-693X-2018-10107

Submitted: 2018/01/17.

Accepted: 2018/02/18.


Литература 

  1. Бетин А.В., Лавренченко С.А. Теоретико-графовый подход к одной фармацевтической задаче. Высокие технологии, фундаментальные и прикладные исследования в физиологии, фармакологии и медицине. Т. 2. Вторая международная научно-практическая конференция (Санкт-Петербург, 26–28 октября 2011 г.) : Сборник статей / Под ред. А.П. Кудинова и Б.В. Крылова. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2011. С. 123–125. ISBN 978-5-7422-3209-4.
  2. Згонник Л.В. Антикризисное управление: учебник. М.: ООО ИТК Дашков и К°, 2010. 207 с.
  3. Згонник Л.В. Антикризисное управление: учебник. М.: ООО ИТК Дашков и К°, 2014. 208 с.
  4. Иванников Д.А., Фомичев Е.Н. Основы метрологии и организации метрологического контроля: учебное пособие. Нижний Новгород: Нижегор. гос. техн. ун-т, 2001. URL: https://t.co/5SIxuTlkjc (дата обращения: 05.03.2018).
  5. Cleveland R.B., Cleveland W.S., McRae J.E., Terpenning I. STL: A seasonal-trend decomposition procedure based on LOESS // J. Offic. Stat. 1990. Т. 6. № 1. С. 3–73.
  6. Лавренченко С.А. Проверка нормальности результатов мониторинга электропотребления // Фундаментальные и прикладные проблемы математики и информатики. XII Международная конференция, приуроченная к 85-летию профессора Алишаева М. Г. (Махачкала, 19–22 сентября 2017 г.): Материалы. С. 131–136. Махачкала: Изд-во ДГУ, 2017. 235 с.
  7. Лавренченко С.А., Гладская И.Г., Згонник Л.В., Сумзина Л.В. Умный энергометр // Управление качеством электрической энергии: Международная научно-практическая конференция (Москва, 23–25 ноября 2016 г.) : Материалы. С. 177–184. М.: ООО «Центр полиграфических услуг Радуга», 2017. 300 с. ISBN 978-5-905486-14-2. URL: https://t.co/eqjavwSsuY (дата обращения: 05.03.2018).
  8. Лавренченко С.А., Горшкова Л.В., Лао Ш.С. Антагонистические лог-пары в социально-гуманитарных науках // Сервис plus. 2017. Т. 11. № 2. С. 87-101. DOI: 10.22412/1993-7768-11-2-11. URL: https://t.co/bd2GoLumFN (дата обращения: 05.03.2018).
  9. Лавренченко С.А., Дуборкина И.А. Алгоритмы поиска эффективных логистических цепей сети процесса для сферы сервиса // Сервис в России и за рубежом. 2015. Т. 9. №. 2 (58). С. 37–48. DOI: 10.12737/11889. URL: https://t.co/1J1PttBKlt (дата обращения: 05.03.2018).
  10. Лавренченко С.А., Дуборкина И.А. Алгоритмы поиска эффективных логистических цепей // Статья в открытом архиве arXiv библиотеки Корнельского университета (arXiv, Cornell University e-print repository) http://arxiv.org/. Итака, штат Нью-Йорк (США). 09.04.2015. № arXiv:1504.03170 . 10 c. URL: https://t.co/lhU6Qdhap1 (дата обращения: 05.03.2018).
  11. Лавренченко С.А., Згонник Л.В., Гладская И.Г. Статистический подход к управлению московскими многофункциональными центрами // Сервис в России и за рубежом. 2016. Т. 10. № 6 (67). С. 36–49. DOI: 10.12737/21207. URL: https://t.co/wCmTatbnFm (дата обращения: 05.03.2018).
  12. Лавренченко С.А., Згонник Л.В., Гладская И.Г. Статистические подходы к управлению показателями качества услуг // Сервис plus. 2016. Т. 10. № 4. С. 35–44. DOI: 10.22412/1993-7768-10-4-4. URL: https://t.co/USc2RqhPWD (дата обращения: 05.03.2018).
  13. Лавренченко С.А., Згонник Л.В., Гладская И.Г., Лао Ш.С., Соломянная М.Е. Статистические подходы к управлению показателями качества сервиса // Актуальные задачи математического моделирования и информационных технологий: Материалы Международной научно-практической конференции, Сочи, 22–31 мая 2016 г. / Соч. гос. ун-т: Материалы. С. 21–23 / Науч. ред.: Ю.И. Дрейзис, И.Л. Макарова, А.Р. Симонян, Е.И. Улитина. Сочи: Типография ИП Кривлякин С.П., 2016. 71 с. ISBN 978-5-91789-211-5.
  14. Лавренченко С.А., Згонник Л.В., Гладская И.Г., Политикова Н.А. Математические модели мониторинга и контроля электропотребления с учётом фактора сезонности // Сервис в России и за рубежом. 2017. Т. 11. № 5 (75). С. 133–140. DOI: 10.22412/1995-042X-11-5-12. URL: https://t.co/9XoHccPWai (дата обращения: 05.03.2018).
  15. Лавренченко С.А., Лао Ш.С., Орехова Н.А., Соломянная М.Е. Методология управленческого цикла мер по энергосбережению // Региональные особенности реализации государственной политики. Сборник научных статей преподавателей и студентов Института туризма и сервиса РГУТИС в г. Люберцы. С. 61–65 / Ред.- сост.: Горшкова Л.В. М.: Издательство «Перо», 2017. 88 с. ISBN 978-5-906961-57-0.
  16. Лавренченко С.А., Магомедов А.М. Характеристический цикл раскраски графа // Вестник Дагестанского государственного университета. Серия 1: Естественные науки. 2015. № 6. С. 68–73. URL: https://t.co/xq37B9EcBo (дата обращения: 05.03.2018).
  17. Lontay Z., Pál А., Bakoss G., Werring L. Regulatory Implications of Energy Efficiency Policies: INOGATE Textbook. European Union: ERRA, 2011. 72 p. https://t.co/pzKMxymgls (дата обращения: 05.03.2018).
  18. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело, 2007. 504 с. ISBN 978-5-7749-0473-0.
  19. Montgomery D.C. Introduction to Statistical Quality Control (7th Edition). Hoboken, NJ, USA: Wiley, 2013. 766 с. ISBN: 978-1-118-14681-1.
  20. Peck R., Olsen C., Devore J.L. Introduction to Statistics and Data Analysis. 5th Edition. Boston, MA: Cengage Learning, 2015. 844 c. ISBN 1305445961, 9781305445963.
  21. Промышленная экология / alfar.ru. URL: https://t.co/xBobig0J9P (дата обращения: 05.03.2018).
  22. Пронина Е.А. Об одной математической модели электропотребления с учётом данных мониторинга // Вестник Красноярского государственного аграрного университета. 2013. № 9. С. 333–341. URL: https://t.co/4fFVXUeYsV (дата обращения: 05.03.2018).
  23. Siegel A. Practical Business Statistics. 6th Edition. Burlington, MA: Elsevier, 2012.
  24. Stewart J. Calculus. 8th Edition. Pacific Grove, California, USA: Brooks Cole, 2015.
  25. Сярмина Т.С. Моделирование уровня энергопотребления в многоквартирном доме / Актуальные задачи математического моделирования и информационных технологий: Материалы Международной научно-практической конференции, Сочи, 22–31 мая 2016 г. / Соч. гос. ун-т: Материалы. С. 51–53 / Науч. ред.: Ю.И. Дрейзис, И.Л. Макарова, А.Р. Симонян, Е.И. Улитина. Сочи: Типография ИП Кривлякин С.П., 2016. 71 с.
  26. Thode H.C. Testing for normality. New York: Marcel Dekker, 2002. ISBN 0-8247-9613-6.
  27. Шмойлова Р. А., Минашкин В. Г., Садовникова Н. А. Практикум по теории статистики. 2 изд. М.: Финансы и статистика, 2004.

References: 

  1. Betin A.V., Lawrencenko S., A graph theoretical approach to a pharmaceutical problem. High Technologies, Fundamental and Applied Research in Physiology, Pharmacology and Medicine. Proceedings of the Second International Scientific and Practical Conference (St. Petersburg, October 26–28, 2011), vol. 2. St. Petersburg: Izd-vo Politekhn. un-ta, 2011, pp. 123–125. ISBN 978-5-7422-3209-4. (In Russ.)
  2. Zgonnik L.V., Anti-crisis Management: Textbook. Moscow: OOO ITK Dashkov i К, 2010, 207 p. (In Russ.)
  3. Zgonnik L.V., Anti-crisis Management: Textbook. Moscow: OOO ITK Dashkov i K, 2014, 208 p. (In Russ.)
  4. Ivannikov D.A., Fomichev E.N., Basics of Metrology and Organization of Metrological Control: Textbook. Nizhny Novgorod: Nizhegor. gos. tekhn. un-t, 2001. (In Russ.) Available at: https://t.co/5SIxuTlkjc (Accessed on March 05, 2018)
  5. Cleveland R.B., Cleveland W.S., McRae J.E., Terpenning I., STL: A seasonal-trend decomposition procedure based on LOESS. J. Offic. Stat., vol. 6, no. 1, 1990, pp. 3–73.
  6. Lavrenchenko S.A., Verification of the normality of the monitoring data for electricity consumption. Fundamental and Applied Problems of Mathematics and Informatics. Proceedings of the XII International Conference to the 85th Anniversary of Professor Alishaev M.G. (Makhachkala, September 19–22, 2017). Makhachkala: Publishing House of Dagestan State University, 2017, pp. 131–136. (In Russ.)
  7. Lawrencenko S.A., Gladskaya I.G., Zgonnik L.V., Sumzina L.V. A smart energy meter. Power Quality Management: Proceedings of the International Conference (Moscow, 23–25 November, 2016). Moscow: Raduga Publishers, 2017, pp. 177–184. ISBN 978-5-905486-14-2. ISBN 978-5-905486-14-2. (In Russ.) Available at: https://t.co/eqjavwSsuY (Accessed on March 05, 2018)
  8. Lawrencenko S.A., Gorshkova L.V., Lao Sh.S., Antagonistic log-pairs in the social sciences and the humanities. Servis plus, vol. 11, no. 2, 2017, pp. 87–101. DOI: 10.22412/1993-7768-11-2-11. (In Russ.) Available at: https://t.co/bd2GoLumFN (Accessed on March 05, 2018)
  9. Lavrenchenko S., Duborkina I. Search algorithms of effective logistics chains of network for service industry. Servis v Rossii i za rubezhom, vol. 9, no. 2 (58), 2015, 37–48. DOI: 10.12737/11889. (In Russ.) Available at: https://t.co/1J1PttBKlt (Accessed on March 05, 2018)
  10. Lawrencenko S., Duborkina I.A., Search algorithms for efficient logistics chains. Deposited in arXiv.org, Cornell University e-print repository. Ithaca, NY, USA. 9 Apr. 2015. No. arXiv:1504.03170. 10 p. (In Russ.) Available at: https://t.co/lhU6Qdhap1 (Accessed on March 05, 2018)
  11. Lawrencenko S., Zgonnik L., Gladskaya I., Managing Moscow multifunctional service centers: Statistical approach. Servis v Rossii i za rubezhom, vol. 10, no. 6 (67), 2016, 36–49. DOI: 10.12737/21207. (In Russ.) Available at: https://t.co/wCmTatbnFm (Accessed on March 05, 2018)
  12. Lawrencenko S., Zgonnik L.V., Gladskaya I.G., Statistical approaches to service quality management. Servis plus, vol. 10, no. 4, 2016, pp. 35–44. DOI: 10.22412/1993-7768-10-4-4. (In Russ.) Available at: https://t.co/USc2RqhPWD (Accessed on March 05, 2018)
  13. Lawrencenko S.A., Zgonnik L.V., Gladskaya I.G., Lao S.S., Solomyannaya M.E., Statistical approaches to the management of service quality characteristics. Actual Problems of Mathematical Modeling and Information Technologies: Proceedings of the International Scientific and Practical Conference, Sochi, May 22–31, 2016. Sochi: Tipografiya IP Krivlyakin S.P., 2016, pp. 21-23. ISBN 978-5-91789-211-5. (In Russ.)
  14. Lawrencenko S.A., Zgonnik L.V., Gladskaya I.G., Politikova N.A., Mathematical models for monitoring and control of electric energy consumption with account of the seasonal factor. Servis v Rossii i za rubezhom, vol. 11, no. 5 (75), 2017, 133–140. DOI: 10.22412/1995-042X-11-5-12. (In Russ.) Available at: https://t.co/9XoHccPWai (Accessed on March 05, 2018)
  15. Lawrencenko S.A., Lao Sh.S., Orekhova N.A., Solomyannaya M.E. Methodology of the management cycle for energy saving measures. Regional Features of the Implementation of the State Policy: collection of scientific articles of teachers and students of the Institute for Tourism and Service of the RSUTS in Lyubertsy. Moscow: Izdatel’stvo «Pero», 2017, pp. 61–65. ISBN 978-5-906961-57-0.
  16. Lawrencenko S.A., Magomedov A.M., Characteristic coloring cycle. Vestnik Dagestanskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya 1: Estestvennye nauki, no. 6, 2015, 68–73. (In Russ.) Available at: https://t.co/xq37B9EcBo (Accessed on March 05, 2018)
  17. Lontay Z., Pál А., Bakoss G., Werring L., Regulatory Implications of Energy Efficiency Policies: INOGATE Textbook. European Union: ERRA, 2011, 72 p. https://t.co/pzKMxymgls (Accessed on March 05, 2018)
  18. Magnus Ya.R., Katyshev P.K., Peresetskiy A.A., Econometrics. Initial Course. Moscow: Delo, 2007, 504 p. ISBN 978-5-7749-0473-0. (In Russ.)
  19. Montgomery D.C., Introduction to Statistical Quality Control. 7th Edition. Hoboken, NJ, USA: Wiley, 2013, 766 p. ISBN: 978-1-118-14681-1.
  20. Peck R., Olsen C., Devore J.L., Introduction to Statistics and Data Analysis. 5th Edition. Boston, MA: Cengage Learning, 2015, 844 p. ISBN 1305445961, 9781305445963.
  21. Industrial Ecology. alfar.ru. (In Russ.) Available at: https://t.co/xBobig0J9P (Accessed on March 05, 2018)
  22. Pronina E.A., About one power consumption mathematical model taking into account the monitoring data. Vestnik Krasnoyarskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta, no. 9, 2013, 333–341. (In Russ.) Available at: https://t.co/4fFVXUeYsV (Accessed on March 05, 2018)
  23. Siegel A., Practical Business Statistics. 6th Edition. Burlington, MA: Elsevier, 2012.
  24. Stewart J., Calculus. 8th Edition. Pacific Grove, California, USA: Brooks Cole, 2015.
  25. Syarmina T.S. Modeling the level of energy consumption in an apartment building. Actual Problems of Mathematical Modeling and Information Technologies: Proceedings of the International Scientific and Practical Conference, Sochi, May 22–31, 2016. Sochi: Tipografiya IP Krivlyakin S.P., 2016, pp. 51–53. (In Russ.)
  26. Thode H.C., Testing for Normality. New York: Marcel Dekker, 2002. ISBN 0-8247-9613-6.
  27. Shmoilova R.A., Minashkin V.G., Sadovnikova N.A., Practice on the Theory of Statistics. 2nd Edition. Moscow: Finansy i statistika, 2004. (In Russ.)