КОМПЛЕКСНЫЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНО-СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВОДОПОТРЕБЛЕНИЯ
КОМПЛЕКСНЫЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНО-СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВОДОПОТРЕБЛЕНИЯ
DOI:
https://doi.org/10.22337/2587-9618-2025-21-3-93-104Ключевые слова:
статистический анализ, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, кластеризация, почасовое водопотребление, многоквартирный домАннотация
В статье исследуется режим водопотребления в многоквартирном доме. Исследование основано на данных о почасовом потреблении холодной и горячей воды в многоэтажном жилом здании. Период измерения – один месяц. Исследование в комплексе использует статистический анализ водопотребления и интеллектуальный анализ групповых выбросов данных. Статистический анализ данных предназначен для определения характера распределения различных выборок данных. Анализ проводится для трех различных выборок данных водопотребления квартирами. В результате выявляются групповые выбросы почасового потребления воды. Для выделения групповых выбросов используются методы машинного обучения. Задача сводится к кластеризации часов суток для поиска часов с пониженным (ночным) потреблением воды. Кластеризация проводится пятью методами, качество кластеризации оценивается тремя метриками. В результате определяются периоды ночного потребления для разных наборов данных водопотребления в доме. В целом комплексный интеллектуально-статистический анализ водопотребления полезен для решения задач проектирования систем водоснабжения и водоотведения, настройки режимов эксплуатации инженерного оборудования, уточнения расчетных параметров водопотребления в многоквартирных домах.
Библиографические ссылки
Ignatova E.V., Kruglova L.V. Information systems for accounting and data analysis of housing and communal services of apartment buildings. J. Construction and Architecture Vol. 4, 2023, p. 38. DOI:10.29039/2308-0191-2023-11-4-38-37
Kitaytseva E.H., Ignatova E.V. Trends in the use of water supply systems telemetry data. J. Construction and Architecture Vol. 4, 2023, p. 22. DOI:10.29039/2308-0191-2023-11-4-22-22
Polivanov D.E., Semenov A.A., Yarkova O.N. Mathematical modeling of the intensity of water consumption by various types of water collecting devices. J. Information and mathematical technologies in science and management. 2024 Vol. 1 (33)
Andreenko A.A., Sharipov T.R. Analysis of hourly water consumption in a residential building. Modern problems of water supply and sanitation : collection of materials of the Interuniversity scientific and practical conference [December 1-3, 2021]. St. Petersburg : SPbGASU, 2022, p.3-11
Ignatchik V. S., Sarkisov S. V., Obvintsev V. A. Research of water consumption hour inequality coefficients. J. Water and ecology Vol.2 (70), 2017. p. 27-39. DOI:10.23968/2305-3488.2017.20.2.27–39
Kermany E., Mazzawi H., Baras D., Naveh Y., Michaelis H. Analysis of advanced meter infrastructure data of water consumption in apartment Buildings. 19th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining. 2013, p.1159-1167. DOI:10.1145/2487575.2488193
Josey B.M., Buchberger S.G., Jinzhe G.J. Comparing Actual and Designed Water Demand in Australian Multilevel Residential Buildings. Water Resour. Plann. Manage., 2023, 149(1): 05022013. DOI:10.1061/(asce)wr.1943-5452.0001625
Kitaytseva E.H. Numerical analysis of hourly consumption of hot and cold water. International Journal for Computational Civil and Structural Engineering. Vol. 8, Issue 4, 2012 - М. : DIA Publishing House, p. 78-84. Library ID: 18973119 EDN: https://www.elibrary.ru/pzexll
Zhulin A.G., Aminova A.Kh., Belova L.V. Determination of the amount of water consumed by various water users of the residential sector. Arkhitektura, stroitel'stvo, transport [Architecture, construction, transport], 2021 (1), p. 47-57. (in Russia)
Nejranowski J., Szaflik W. Hot water consumption time in multi-apartment buildings. Journal of Ecological Engineering. 2020, 21(4), p.199–202. DOI:10.12911/22998993/119906
Surendra P., Deka H., Rajakumara N. Application of Mamdani model-based fuzzy inference system in water consumption estimation using time series. J.Soft Computing - A Fusion of Foundations, Methodologies and Applications. 2022, 5. DOI:10.1007/s00500-022-06966-4
Lee S.S., Lee H.H., Lee Y.J. Prediction of Minimum Night Flow for Enhancing Leakage Detection Capabilities in Water Distribution Networks. Appl. Sci. 2022, 12, 6467. DOI:10.3390/app12136467
Kim J., Lee H., Lee M., Han H., Kim D., Kim H.S. Development of a Deep Learning-Based Prediction Model for Water Consumption at the Household Level. Water 2022, 14, 1512. DOI:10.3390/w14091512
Heydari Z., Cominola A., Stillwell A.S. Is smart water meter temporal resolution a limiting factor to residential water end-use classification? A quantitative experimental analysis. Environmental Research: Infrastructure and Sustainability, 2022, Vol.2, Num.4, 045004. DOI:10.1088/2634-4505/ac8a6b
Vedishcheva E.V., Kapyrin A.S., Vasilenko M.S. Analiz i utochnenie klassifikatsii anomalij i vybrosov na economicheskih dannyh [Analysis and refinement of classification of anomalies and outliers on economic data] // Bulletin of the Altai Academy of Economics and Law. 2019, Vol. 6-1. P. 41-46 (in Russia) URL: https://vaael.ru/ru/article/view?id=589
Ignatova E.V. Water supply telemetry data processing in apartment buildings. BIO Web of Conferences Volume 107 01004 (2024) (YRC-2024). DOI:10.1051/bioconf/202410701004
Bhattacharjee P., Mitra P. A survey of density-based clustering algorithms, Frontiers of Computer Science. (2021) 15, 151308, DOI:10.1007/s11704-019-9059-3.
Sivogolovko E.V. Metody otsenki kachestva chotkoj klasterizatsii [Methods for assessing the quality of clear clusterization] // Computer tools in education, Tver’, 2011, Issue 4(96), p. 14-31. (in Russia)
Ghamkhar H., Ghazizadeh J.M., Mohajeri S.H., Moslehi I., Yousefi-Khoshqalb E. An unsupervised method to exploit low-resolution water meter data for detecting end-users with abnormal consumption: Employing the DBSCAN and time series complexity. Sustainable Cities and Society, Volume 94, 2023, 104516 DOI:10.1016/j.scs.2023.104516
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 International Journal for Computational Civil and Structural Engineering
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-ShareAlike» («Атрибуция — Некоммерческое использование — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.
