Програмне забезпечення планування енергоспоживання на основі даних про стан обладнання споживача

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКоваль, Олександр Васильович
dc.contributor.authorОмельченко, Ангеліна Олексіївна
dc.date.accessioned2025-07-08T09:42:09Z
dc.date.available2025-07-08T09:42:09Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractДипломна 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.
dc.description.abstractotherThe bachelor's thesis titled "Energy Consumption Planning Software Based on Equipment Status Data" was completed by Angelina Omelchenko, a student of the Department of Software Engineering in Energy at the Educational and Scientific Institute of Telecommunications and Energy (IATE), majoring in 121 "Software Engineering" under the educational and professional program "Software Engineering of Intelligent Cyber-Physical Systems in Energy." The thesis consists of: an introduction; five chapters ("Formulation of the Energy Consumption Planning Task", "Domain Description", "Development Tools", "Software Implementation", "User Interaction with the Application"); conclusions to each chapter; general conclusions; a list of references (15 sources); 24 illustrations; and 2 appendices. The total length is 83 pages. The developed system is to plan energy consumption based on equipment status data and is implemented as a microservice architecture using Docker, MongoDB, and the LightGBM machine learning model. A distinctive feature is the use of stored CPU, RAM, and GPU load indicators to generate consumption forecasts. Relevance of the topic: the growing demand for accurate energy consumption planning necessitates the implementation of automated analytical systems. The aim of this work is to develop forecasting software that determines energy consumption for the next two days based on the user's equipment status data; to achieve this goal, approaches to energy forecasting and existing energy monitoring systems were analyzed; the choice of the LightGBM model was justified; a microservice system architecture was designed; a MongoDB database was implemented; a user interface was developed using Flask; interaction between modules was configured through an orchestrator; and the system was tested with forecast accuracy evaluated using the MAE metric. Practical significance of the results: the developed software can be used in energy management systems, load optimization, and smart building infrastructure.
dc.format.extent82 с.
dc.identifier.citationОмельченко, А. О. Програмне забезпечення планування енергоспоживання на основі даних про стан обладнання споживача : дипломна робота ... бакалавра : 121 Інженерія програмного забезпечення / Омельченко Ангеліна Олексіївна. – Київ, 2025. – 83 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/74727
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectпланування енергоспоживання
dc.subjectпрогнозування
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectDocker
dc.subjectenergy consumption forecasting
dc.subjectcloud computing
dc.subjectweb interface
dc.subjectmicroservice architecture
dc.titleПрограмне забезпечення планування енергоспоживання на основі даних про стан обладнання споживача
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Omelchenko_bakalavr.pdf
Розмір:
7.11 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ІПЗЕ)
Бакалаврські роботи