Теоретичні підходи до виявлення аномалій у показах лічильників у науковій літературі

Abstract

Стаття присвячена дослідженню сучасних наукових підходів до виявлення аномалій у показах лічильників у контексті розвитку інтелектуальних енергетичних мереж. Актуальність дослідження зумовлена зростаючою потребою в ефективному моніторингу споживання електроенергії, особливо в умовах воєнного стану в Україні, коли енергосистема перебуває під постійними загрозами та потребує максимально ефективного управління ресурсами. У роботі проведено комплексний аналіз існуючих методів виявлення аномалій, які класифіковано на три основні категорії: точкові аномалії, що представляють окремі відхилення від типового патерна споживання; контекстуальні аномалії, які залежать від конкретного часового або просторового оточення; та колективні аномалії, що виникають у групах взаємопов’язаних даних. Дослідження демонструє переваги децентралізованих підходів до обробки даних, зокрема використання технологій edge computing та fog computing, які дозволяють здійснювати аналіз інформації безпосередньо на пристроях обліку або в їх безпосередній близькості. Порівняльний аналіз централізованих та децентралізованих методів показує, що гібридні системи, які поєднують переваги обох підходів, демонструють найкращі результати у практичних застосуваннях. Особливу увагу приділено аналізу ефективності різних алгоритмів машинного навчання для виявлення аномалій. Розглянуто статистичні методи, які базуються на ймовірнісних моделях та дозволяють відносно точно визначати межі нормальності за умови достатньої кількості історичних даних. Проаналізовано класифікаційні методи контрольованого навчання, що потребують попередньо маркованих даних для навчання моделей, але забезпечують високу точність виявлення відомих типів аномалій. Розглянуто перспективи подальшого розвитку технологій виявлення аномалій у контексті інтеграції з IoT-пристроями, розвитку технологій та впровадження більш складних алгоритмів глибокого навчання.