Search academic texts

Information × Registration Number 2125U001562, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author popup.publication 01-01-2025 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/74727 popup.publisher Київ Description Дипломна робота за темою «Програмне забезпечення планування енергоспоживання на основі даних про стан обладнання споживача» виконана студенткою кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Омельченко Ангеліною Олексіївною зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо-професійною програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем в енергетиці». Робота складається з: вступу; п’яти розділів («Постановка задачі планування енергоспоживання», «Опис предметної області», «Засоби розробки», «Опис програмної реалізації», «Робота користувача із застосунком»), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел (15 найменувань); 24 ілюстрацій; 2 додатків. Загальний обсяг – 83 сторінки. Розроблена система призначена для планування споживання енергоресурсів на основі даних про стан обладнання, і реалізована у вигляді мікросервісної архітектури з використанням Docker, MongoDB, моделі машинного навчання LightGBM. Особливістю рішення є використання збережених показників завантаження CPU, RAM та GPU для формування прогнозу споживання на 48 годин уперед. Актуальність теми: зростаючі потреби в точному плануванні енергоспоживання вимагають впровадження автоматизованих аналітичних систем. Метою роботи є розробка прогнозуючого програмного забезпечення, яке на основі даних про стан обладнання користувача визначає обсяг енергоспоживання у найближчі дві доби; для досягнення цієї мети було проаналізовано підходи до прогнозування та оглянуто існуючі системи енергомоніторингу; обґрунтовано вибір моделі LightGBM; спроєктовано мікросервісну архітектуру системи; реалізовано базу даних MongoDB; створено вебінтерфейс користувача з використанням Flask; налагоджено взаємодію між модулями через оркестратор; проведено тестування і оцінку точності прогнозу за метрикою MAE. Практичне значення одержаних результатів: розроблене ПЗ може застосовуватись у системах енергоменеджменту, оптимізації навантаження в ІТ-інфраструктурах і розумних будівлях. popup.nrat_date 2025-08-18 Close