Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Chiến lược hỗn hợp dựa trên Bản đồ tự tổ chức để phân tích mẫu nhu cầu nước từ dữ liệu của mạng lưới nước thông minh quy mô lớn
Tóm tắt
Trong bài báo này, một quy trình được giới thiệu để phát hiện các mẫu tiêu thụ nước trong các hệ thống phân phối nước. Phân tích được dựa trên dữ liệu tiêu thụ theo giờ liên quan đến các đồng hồ đo lưu lượng của hộ gia đình đơn lẻ, được kết nối với Mạng nước thông minh tại Soccavo (Napoli, Italy). Quy trình này được cấu trúc thành hai giai đoạn liên tiếp: phân cụm và phân loại. Phân cụm được thực hiện trên một lựa chọn các chuỗi thời gian tháng tiêu chuẩn hóa, được chọn ngẫu nhiên trong cơ sở dữ liệu; các mô hình phân cụm khác nhau được thử nghiệm dựa trên K-means, cây phân nhánh và Bản đồ tự tổ chức, và mô hình hiệu quả nhất được xác định bằng cách so sánh một lựa chọn các chỉ số hợp lệ của phân cụm. Phân loại có giám sát được thực hiện trên các chuỗi thời gian còn lại để liên kết các mẫu không nhãn với các cụm đã xác định trước. Kết quả cuối cùng cho thấy quy trình được đề xuất có khả năng phát hiện các mẫu hàng năm mô tả hành vi đáng kể của người tiêu dùng, cùng với các mẫu liên quan đến lỗi thiết bị và tiêu thụ bất thường.
Từ khóa
#Tiêu thụ nước #Phân cụm #Phân loại #Mạng nước thông minh #Bản đồ tự tổ chứcTài liệu tham khảo
Alvisi S, Franchini M, Marinelli A (2007) A short-term, pattern-based model for water-demand forecasting. J Hydroinf 9(1):39–50
Arbués F, Villanúa I, Barberán R (2010) Household size and residential water demand: an empirical approach. Aust J Agric Resour Econ 54(1):61–80
Avni N, Fishbain B, Shamir U (2015) Water consumption patterns as a basis for water demand modeling. Water Resour Res 51(10):8165–8181
Bergel T, Szelag B, Woyciechowska O (2017) Influence of a season on hourly and daily variations in water demand patterns in a rural water supply line–case study. J Water Land Dev 34(1):59–64
Blokker E, Vreeburg J, Van Dijk J (2010) Simulating residential water demand with a stochastic end-use model. J Water Resour Plan Manag 136(1):19–26
Bocci L, Mingo I (2012) Clustering large data set: An applied comparative study. In: Advanced statistical methods for the analysis of large data-sets. Springer, Berlin, pp 3–12
Breiman L, Friedman J, Stone CJ, Olshen RA (1984) Classification and regression trees. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton
Briggs WM, Zaretzki R (2008) The skill plot: a graphical technique for evaluating continuous diagnostic tests. Biometrics 64(1):250–256
Browne AL, Medd W, Anderson B (2013) Developing novel approaches to tracking domestic water demand under uncertainty - A reflection on the “up-scaling” of social science approaches in the United Kingdom. Water Resour Manag 27(4):1013–1035
Caliński T, Harabasz J (1974) A dendrite method for cluster analysis. Commun Stat Theory Methods 3(1):1–27
Cominola A, Giuliani M, Castelletti A, Rosenberg DE, Abdallah A (2018) Implications of data sampling resolution on water use simulation, end-use disaggregation, and demand management. Environ Model Softw 102:199–212
Cousineau D, Chartier S (2010) Outliers detection and treatment: a review. Int J Psychol Res 3(1):58–67
Cristianini N, Shawe-Taylor J (2000) An introduction to support vector machines and other Kernel-based learning methods, 1st. Cambridge University Press, Cambridge
Davies DL, Bouldin DW (1979) A cluster separation measure. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 2:224–227
Dimitriadou E, Dolničar S, Weingessel A (2002) An examination of indexes for determining the number of clusters in binary data sets. Psychometrika 67(3):137–159
Fawcett T (2004) ROC Graphs: notes and practical considerations for researchers. Mach Learn 31(1):1–38
Fawcett T (2006) An introduction to ROC analysis. Pattern Recogn Lett 27(8):861–874
Ferreira AM, Cavalcante CA, Fontes CH, Marambio JE (2013) A new method for pattern recognition in load profiles to support decision-making in the management of the electric sector. Int J Electr Power Energy Syst 53:824–831
Fontanazza CM, Notaro V, Puleo V, Freni G (2016) Multivariate statistical analysis for water demand modelling: implementation, performance analysis, and comparison with the PRP model. J Hydroinf 18(1): 4–22
Friedman JH, Bentley JL, Finkel RA (1977) An algorithm for finding best matches in logarithmic expected time. ACM Trans Math Softw 3(3):209–226
Gargano R, Tricarico C, Del Giudice G, Granata F (2016) A stochastic model for daily residential water demand. Water Sci Technol Water Supply 16(6):1753–1767
Ghavidelfar S, Shamseldin AY, Melville BW (2017) A multi-scale analysis of single-unit housing water demand through integration of water consumption, land use and demographic data. Water Resour Manag 31(7):2173–2186
Haque MM, de Souza A, Rahman A (2017) Water demand modelling using independent iomponent regression technique. Water Resour Manag 31(1):299–312
Johnson SC (1967) Hierarchical clustering schemes. Psychometrika 32(3):241–254
Jota PR, Silva VR, Jota FG (2011) Building load management using cluster and statistical analyses. Int J Electr Power Energy Syst 33(8):1498–1505
Kalteh AM, Hjorth P, Berndtsson R (2008) Review of the Self-Organizing Map (SOM) approach in water resources: analysis, modelling and application. Environ Model Softw 23(7):835–845
Keogh E, Chakrabarti K, Pazzani M, Mehrotra S (2001) Locally adaptive dimensionality reduction for indexing large time series databases. ACM SIGMOD Record 30(2):151–162
Kohonen T (1982) Self-organized formation of topologically correct feature maps. Biol Cybern 43(1):59–69
Krzanowski WJ (1988) Principles of multivariate analysis: a user’s perspective. Oxford University Press, Clarendon
Laspidou C, Papageorgiou E, Kokkinos K, Sahu S, Gupta A, Tassiulas L (2015) Exploring patterns in water consumption by clustering. Procedia Engineering 119:1439–1446
Lebart L, Morineau A, Piron M (2004) Statistique exploratoire multidimensionnelle. Dunod, Paris
López JJ, Aguado JA, Martín F, Munoz F, Rodríguez A, Ruiz JE (2011) Hopfield–K-Means clustering algorithm: A proposal for the segmentation of electricity customers. Electr Power Syst Res 81(2):716–724
Loureiro D, Mamade A, Cabral M, Amado C, Covas D (2016) A comprehensive approach for spatial and temporal water demand profiling to improve management in network areas. Water Resour Manag 30(10):3443–3457
Macedo M, Galo J, De Almeida L, Lima AdC (2015) Demand side management using artificial neural networks in a smart grid environment. Renew Sust Energ Rev 41:128–133
MacQueen J et al (1967) Some methods for classification and analysis of multivariate observations. In: Proceedings of the 5th Berkeley symposium on mathematical statistics and probability, Oakland, CA, USA, vol 1, pp 281–297
McKenna S, Fusco F, Eck B (2014) Water demand pattern classification from smart meter data. Procedia Engineering 70:1121–1130
Papa JP, Falcao AX, Suzuki CT (2009) Supervised pattern classification based on optimum-path forest. Int J Imaging Syst Technol 19(2):120–131
Parker JM, Wilby RL (2013) Quantifying household water demand: a review of theory and practice in the UK. Water Resour Manag 27(4):981–1011
Popivanov I, Miller RJ (2002) Similarity search over time-series data using wavelets. In: Proceedings of the 18th international conference on data engineering, San Jose, CA, USA, pp 212–221
Powers DM (2007) Evaluation: from precision, recall and F-Factor to ROC, informedness, markedness & correlation. Tech. Rep. SIE-07-001, School of Informatics and Engineering Flinders University, Adelaide, Australia
Räsänen T, Voukantsis D, Niska H, Karatzas K, Kolehmainen M (2010) Data-based method for creating electricity use load profiles using large amount of customer-specific hourly measured electricity use data. Appl Energy 87(11):3538–3545
Sancho-Asensio A, Navarro J, Arrieta-Salinas I, Armendáriz-Íñigo JE, Jiménez-Ruano V, Zaballos A, Golobardes E (2014) Improving data partition schemes in smart grids via clustering data streams. Expert Syst Appl 41(13):5832–5842
Schikuta E (1996) Grid-clustering: an efficient hierarchical clustering method for very large data sets. In: Proceedings of the 13th international conference on pattern recognition, Wien, Austria, vol 2, pp 101–105
Verdú SV, García MO, Senabre C, Marín AG, Franco FG (2006) Classification, filtering, and identification of electrical customer load patterns through the use of self-organizing maps. IEEE Trans Power Syst 21(4):1672–1682
Zhou Kl, Yang Sl, Shen C (2013) A review of electric load classification in smart grid environment. Renew Sust Energ Rev 24:103–110
Zhu X (2006) Semi-supervised learning literature survey. Computer Science Tech Rep 1530, University of Wisconsin-Madison