The problem of power consumption forecasting is considered. A Python program has been developed
power consumption, forecasting, Python
В современном мире энергетическая эффективность и устойчивость становятся все более важными аспектами управления различными организациями, включая образовательные учреждения. Управление энергоресурсами играет ключевую роль не только в снижении операционных расходов, но и в сокращении негативного воздействия на окружающую среду.
Предметная область магистерской диссертации Левина Н.М. включает в себя исследование энергетических параметров университета [1]. Основное внимание уделяется разработке методов и инструментов для прогнозирования энергопотребления с использованием современных технологий и математических моделей.
Одним из наиболее важных инструментов в аналитике данных является анализ временных рядов. Временной ряд может быть представлен как комбинация нескольких компонентов: тренд, сезонность и случайные колебания.
Исследование проводили по архивным данным за 4 года. Данные за пятый год использовали для сравнения прогноза с реальными значениями расхода электроэнергии. Сравнительный анализ в MS Excel показан на рисунке 1.
Рисунок 1 – Сравнительный анализ прогноза и реальных значений
Ключевым результатом работы является программа, написанная на языке Python, которая позволяет прогнозировать будущий расход электроэнергии с учетом архивных данных и выявленных тенденций. Программа включает в себя модули для обработки данных, их анализа и визуализации результатов.
При запуске открывается главное окно с вкладками:
- "О программе": содержит информацию о программе;
- "Загрузка исходных данных": отображает текущие данные из файла base.txt;
- "Ввод данных": позволяет пользователю вводить новые данные;
- "График": строит график на основе данных из base.txt и отображает линейный тренд;
- "Прогноз": рассчитывает прогноз на основе линейного тренда;
- "График прогноза": строит график реальных значений и прогноза (рисунок 2).
Рисунок 2 – Вкладка «График прогноза»
К программе подключены библиотеки Python: Matplotlib и Tkinter. Matplotlib – это библиотека для визуализации данных. Библиотека Tkinter содержит все необходимые графические компоненты (кнопки, текстовые поля).
Таким образом, в процессе исследования был использован комплексный подход, включающий сбор и анализ данных, моделирование и применение информационных технологий.
1. Senotova, S.A. Prognozirovanie rashoda elektroenergii na osnove sezonnyh vremennyh ryadov / S.A. Senotova, N.M. Levin // Sovremennye tehnologii i nauchno-tehnicheskiy progress. – 2024. – № 1. – S. 171 – 172.
