Метод та засоби збору даних для управління енергоефективністю смарт систем
Автор: Яворівський Тарас Зіновійович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інформаційні управляючі системи та технології
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Актуальність. Питанню підвищення енергоефективності підприємств у сучасних умовах приділяється особлива увага, оскільки витрати на енергоресурси складають значну частину собівартості продукції, а нераціональне використання енергії призводить до суттєвих технологічних та економічних втрат. Одним з ключових викликів є відсутність оперативного контролю стану обладнання та споживання енергоресурсів у режимі реального часу. Це зумовлює потребу у створенні інтелектуальних інформаційних систем, здатних автоматично збирати, обробляти, аналізувати та прогнозувати енергетичні показники, а також своєчасно виявляти відхилення від нормального режиму роботи. Метою дослідження є розроблення методів та засобів збору даних для управління смарт-підприємством. Об’єктом дослідження є процеси збору, збереження, опрацювання даних енергоспоживання та підтримки прийняття управлінських рішень для смарт-підприємства. Предметом дослідження є методи, алгоритми та засоби збору, збереження, опрацювання та підтримки управлінських рішень у процесі управління енергоефективністю смарт-підприємства. Методи та інструменти дослідження. У роботі застосовано сучасні технології Інтернету речей (ESP32, BLE), методи фільтрації та ETL-обробки даних, серверні засоби Python (FastAPI, pandas, NumPy), сховища часових рядів, алгоритми машинного навчання (LSTM-мережі, baseline-моделі), а також засоби візуалізації на основі Qt/QML. Для забезпечення безпеки застосовано механізми взаємної сертифікації та TLS-шифрування. Результати та практичне значення. У роботі розроблено архітектуру та реалізовано прототип системи моніторингу енергоспоживання, який включає сенсорну підсистему на основі ESP32, сервіс збору та обробки даних, модуль прогнозування з використанням LSTM-моделі та клієнтський застосунок для відображення аналітичної інформації. Система забезпечує децентралізований збір даних, відстеження енергетичних показників, формування KPI та виявлення аномальних режимів роботи обладнання. Практична цінність полягає у можливості впровадження системи у виробничі підприємства для підвищення енергоефективності та зниження витрат. Структура роботи. Магістерська робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. У першому розділі описано аналіз предметної області, існуючі методи та засоби моніторингу, вимоги до системи та проблематику обробки енергетичних даних. Другий розділ присвячено проектування архітектури системи. У третьому розділі наведено реалізацію програмно-апаратного комплексу. Четвертий розділ містить опис експериментальної частини - тестування всіх елементів системи. Загальний обсяг роботи становить 123 сторінок, у тому числі 96 сторінок основного тексту, містить 13 рисунків, список використаних джерел налічує 30 найменувань. Ключові слова: Інтернет речей, енергоефективність, машинне навчання, часові ряди, LSTM, енергомоніторинг, BLE, ESP32.