Registration Number
0826U004056, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
04-09-2026
popup.evolution
o
Title
Methods and software tools for edge analytics of equipment condition applied to improve the accuracy of energy consumption planning
Author
Vladyslav O. Holets,
popup.head Oleksandr V. Koval
popup.opponent Hryhorii O. Kravtsov
popup.opponent Anatolii Y. Hladun
popup.review Nataliia V. Fedorova
popup.review Valerii O. Kuzminykh
popup.rada
National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute»
Description
Сучасний стан світової та вітчизняної енергетики характеризується стрімким переходом до відкритих ринків електричної енергії, де точність короткострокового планування споживання стає вагомим елементом бізнес-стратегії для промислових підприємств. В умовах функціонування ринку «на добу наперед» та балансуючого ринку, будь-які вагомі відхилення фактичного споживання від заявлених графіків призводять до значних фінансових штрафів. Для великих промислових споживачів проблема ускладнюється стохастичною природою виробничих процесів та динамічним зношенням технічного стану обладнання, що безпосередньо впливає на його енергоефективність.
Традиційні підходи до енергетичного менеджменту та планування, зокрема, статистичні методи ARIMA або нормативні методи на основі паспортних даних демонструють низьку точність у реальних умовах експлуатації. Це зумовлено наявністю інформаційного розриву між фізичним рівнем збору даних з сенсорів обладнання та рівнем комерційного планування підприємства. Сучасні програмні рішення часто ігнорують ступінь зносу обладнання, розглядаючи його як стаціонарний об'єкт із незмінними характеристиками, що в умовах прогресуючого зношення вузлів веде до похибок прогнозування (MAPE), які можуть перевищувати 40%.
Розвиток кіберфізичних систем та індустріального інтернету речей відкриває нові можливості для подолання цієї проблеми, проте існуючі централізовані хмарні архітектури стикаються із обмеженнями щодо пропускної здатності каналів зв'язку, затримок у передачі великих масивів даних та ризиків втрати детермінованості часу реакції. Це обумовлює необхідність переходу до парадигми граничних обчислень, де первинна аналітика та семантична обробка даних відбуваються безпосередньо у місці їх виникнення.
Актуальність дослідження полягає у необхідності створення нових архітектурних шаблонів, математичних моделей та методів децентралізованої обробки інформації, які б дозволили автоматизовано трансформувати необроблені дані з сенсорів обладнання у формалізовані семантичні стани та параметри працездатності. Розробка програмних засобів, здатних превентивно коригувати енергетичні плани на основі аналітики стану активів та топології матеріальних потоків, є критично важливою для мінімізації енергетичних небалансів та забезпечення цифрової трансформації промислового сектору.
Фундамент для вирішення завдань інтелектуального керування енергоспоживанням, предиктивної діагностики та розробки архітектури промислових кіберфізичних систем було закладено у працях багатьох провідних вітчизняних та зарубіжних науковців. Зокрема, значний внесок у розвиток методів математичного моделювання енергетичних процесів, інженерії знань, теорії графів та розподілених обчислень зробили Коцар О., Раско. І., Додонов О., Новосельцев О.В., Каплін М.І., Маляренко О.Є. Денисюк С.П., Баженов В.А., Kummari D., Laayati O., Bouzi M., Chebak A, Basmadjian R., Porter V., Oke P., Jiang Tao, Cao Yang, Yu Liang, та Wang Zhiqiang. Незважаючи на ґрунтовні теоретичні та практичні здобутки цих дослідників, які створили надійну алгоритмічну та методологічну базу для інтеграції інформаційних технологій у промисловий сектор, специфіка застосування парадигми граничних обчислень безпосередньо для цілей комерційного енергоменеджменту залишається недостатньо розкритою.
Насамперед, спостерігається протиріччя між тим, що мінімізація фінансових витрат потребує високої точності прогнозів, та тим, що існуючі методи енергоменеджменту базуються переважно на статичних моделях і не враховують динамічні зміни технічного стану обладнання. По-друге, виникає архітектурне протиріччя: хоча централізовані хмарні архітектури здатні до обробки великих масивів даних з сенсорів, обмежена пропускна здатність каналів створює неприпустимі затримки в умовах оперативного керування споживанням. По-третє, комплексне врахування різнородних факторів від бізнес-плану до фізичного стану обладнання дозволяє точно визначати план енергоспоживання, проте наразі відсутні методи та програмне забезпечення для розподілу таких обчислювальних задач. Зрештою, наявне «безпекове» протиріччя, яке полягає в тому, що пропоновані хмарні сервіси мають низьку вартість для споживача, проте ставлять під ризик конфіденційність та суверенітет над даними про бізнес-процеси, структуру підприємства та стан обладнання.
Наявність наведених нерозв'язаних протиріч зумовила необхідність і доцільність проведення даного дослідження, що об'єктивно призвело до постановки наукового завдання дисертаційної роботи, яке полягає у підвищенні точності планування енергоспоживання промислових підприємств шляхом розробки методів та програмних засобів семантичної обробки телеметричних даних про технічний стан обладнання на базі архітектури граничних обчислень.
Registration Date
2026-07-29
popup.nrat_date
2026-07-29 / 2026-09-23
