сколько постоянно включенных потребителей электроэнергии в вашей квартире посмотрите с какой
Сколько постоянно включенных потребителей электроэнергии в вашей квартире? Посмотрите, с какой скоростью вращается диск электросчётчика
В 17:42 поступил вопрос в раздел Разное, который вызвал затруднения у обучающегося.
Вопрос вызвавший трудности
Ответ подготовленный экспертами Учись.Ru
Для того чтобы дать полноценный ответ, был привлечен специалист, который хорошо разбирается требуемой тематике «Разное». Ваш вопрос звучал следующим образом: Сколько постоянно включенных потребителей электроэнергии в вашей квартире? Посмотрите, с какой скоростью вращается диск электросчётчика
После проведенного совещания с другими специалистами нашего сервиса, мы склонны полагать, что правильный ответ на заданный вами вопрос будет звучать следующим образом:
НЕСКОЛЬКО СЛОВ ОБ АВТОРЕ ЭТОГО ОТВЕТА:
Работы, которые я готовлю для студентов, преподаватели всегда оценивают на отлично. Я занимаюсь написанием студенческих работ уже более 4-х лет. За это время, мне еще ни разу не возвращали выполненную работу на доработку! Если вы желаете заказать у меня помощь оставьте заявку на этом сайте. Ознакомиться с отзывами моих клиентов можно на этой странице.
ПОМОГАЕМ УЧИТЬСЯ НА ОТЛИЧНО!
Выполняем ученические работы любой сложности на заказ. Гарантируем низкие цены и высокое качество.
Деятельность компании в цифрах:
Зачтено оказывает услуги помощи студентам с 1999 года. За все время деятельности мы выполнили более 400 тысяч работ. Написанные нами работы все были успешно защищены и сданы. К настоящему моменту наши офисы работают в 40 городах.
Площадка Учись.Ru разработана специально для студентов и школьников. Здесь можно найти ответы на вопросы по гуманитарным, техническим, естественным, общественным, прикладным и прочим наукам. Если же ответ не удается найти, то можно задать свой вопрос экспертам. С нами сотрудничают преподаватели школ, колледжей, университетов, которые с радостью помогут вам. Помощь студентам и школьникам оказывается круглосуточно. С Учись.Ru обучение станет в несколько раз проще, так как здесь можно не только получить ответ на свой вопрос, но расширить свои знания изучая ответы экспертов по различным направлениям науки.
Нагрузки нет, а счетчик продолжает считать электричество. Что это?
Если вам кажется, что электросчётчик насчитывает больше, чем вы реально расходуете, то вам это не кажется. Помните старые советские индукционные электросчетчики типа СО-2, которое массово устанавливались в наших квартирах? Несмотря на свою неказистую внешность, работали они безотказно десятилетиями.
Современным энергосбытовым организациям они стали крайне не выгодны, в виду их низкой чувствительности (нагрузки ниже 10…15 Вт они могли запросто игнорировать), кроме того их легко можно было остановить обычным кусочком плёнки от фотоаппарата. Чем не антикризисный вариант?
Теперь же по «леваку» подключить магазин в доме, это пожалуйста, а жителям ни капли халявы. Вот нас и перевели на новые электронные и электромеханические счётчики, исключительно с заботой о нас с вами, ведь старые считали не достаточно «правильно».
Однако, есть одна штука, о которой в энергосбытовых компаниях вам не говорят, но мы за это платим. Знаете ли вы, что даже без единого потребителя, счётчики всё равно наматывают киловатты электроэнергии? И это не учитывая возможных утечек старой электроводки в квартире.
Сколько электроэнергии добавляет ваш счётчик в квитанцию?
Мой эксперимент длился ровно полгода и сегодня хочу поделиться весьма интересными результатами. Итак, имеется квартира в новостройке с голыми стенами, без какой-либо отделки. От застройщика был установлен электрощиток со счётчиком и парой автоматов, никаких потребителей нет в принципе, даже самой обычной лампочки — идеальный вариант для проведения эксперимента.
За 6 месяцев и 12 дней, в абсолютно пустой квартире без потребителей счётчик успел насчитать 3,05 киловатт (!)
Получается, что в год счётчик запросто наматывает более 6 киловатт электроэнергии. Я бы не сказал, что это пренебрежительно мало. Но откуда взялось это потребление?
Стоит понимать, что любое электронное устройство питается не святым духом и электросчётчик не исключение. Тут стоит сказать пару слов о самом счётчике. У меня установлена не самая популярная модель счётчика EKF СКАТ 105 Э1-5 (60) ШОИ4 П — однофазный, электронный, многотарифный.
Путём нехитрых вычислений, энергопотребление счётчика получилось 0,662 Вт (3,05 кВт делим на 6 месяцев и 12 дней или 192 дня, что примерно равняется 0,0159 кВт в сутки или 0,662 Вт в час).
Это и есть, так называемый «самоход» электросчётчика, когда определённое количество электроэнергии прибор насчитывает, но фактически никакого расхода не будет. Полагаю, теперь ни у кого не останется сомнений, что мы дополнительно платим «за воздух».
Но где эти цифры в паспорте на прибор учёта? Производители стараются максимально непонятно обозначить собственное потребление электросчётчиков, причём точного значения они не указывают. Всё ограничивается довольно расплывчатыми показателями «не более» некоего значения. Смотрим какие данные по моему счётчику указаны на сайте производитель EKF и что написано в паспорте к самому прибору:
Ну и какое значение смотреть? Мало того что цифры различаются (активная мощность не превышает 1 или всё-таки 2 Вт?), так их ещё и целая куча. Конечно, полученные мною 0,662 Вт сюда укладываются, но всё равно от этого не легче.
Но что за показатели ВА (Вольт-Амперы) и как объяснить разницу между ними и ваттами (Вт)? Вроде как по физике проходили, что напряжение помноженное на силу тока и есть мощность. так почему цифры не совпадают?
Если говорить в двух словах, то в школе мы проходили работу постоянного тока, а в сетях переменного тока только часть мощности выполняет полезную работу — это активная мощность (Вт), а суммарная комплексная мощность измеряется в ВА (Вольт-Амперы).
Активная (полезная) мощность всегда меньше полной мощности на величину коэффициента мощности, который устанавливает соотношение между ними (примерно 0.7 для бытовых устройств). То есть можно умножить мощность в ВА на 0.7 и получить значение в Вт. И тут Остапа понесло. предлагаю не грузиться этой информацией, сегодня и так достаточно материала к размышлению.
Если считаете статью полезной,
не ленитесь ставить лайки и делиться с друзьями.
Комментариев: 1
В паспорте на двухтарифный счетчик МИРТЕК-12-РУ написано что он потребляет по цепи контроля напряжения 10 ВА, по цепи контроля тока 0.3 Вт. Это значит в месяц более 7 кВт*ч.
Посмотрите с какой скороси вращаестся диск.
Электростетчика когда кажется что все выключено.
Постоянно включён в розетку может быть холодильник.
Диск счётчика вообще не должен вращаться при всех выключенных электроприборах, а если он вращается, значит электросчетчик неисправен и подлежит замене.
Подумайте, каковы экономические связи вашей семьи с производственными и обслуживающими фирмами вашего города?
Подумайте, каковы экономические связи вашей семьи с производственными и обслуживающими фирмами вашего города?
Сообщение на тему интерьер растений в квартире?
Сообщение на тему интерьер растений в квартире.
Примите за единицу все платежы вашей семьи, связанные с городской квартирой?
Примите за единицу все платежы вашей семьи, связанные с городской квартирой.
Рассичайте, какие части составляет плата за квартиру, тепло, газ, телефон, радиоточку.
Есть ли другие платежи?
. При включении утюга в сет, рукой нужно браться за ___________________________?
. При включении утюга в сет, рукой нужно браться за ___________________________.
Определите, какие расходы вашей семьи являются постоянными (ежедневными), а какие периодическими и даже единовременными?
Определите, какие расходы вашей семьи являются постоянными (ежедневными), а какие периодическими и даже единовременными?
Как можно меньше за это заплотить.
Поставьте список расходов вашей семьи за месяц, год?
Поставьте список расходов вашей семьи за месяц, год.
Попробуйте разделить их на постоянные, циклические, сезонные и единовременных.
Выбери слово, объединяющее все картинки?
Выбери слово, объединяющее все картинки.
А) спорт, б) инструмент, в) диск, г) колесо.
Типы освещения в квартире?
Типы освещения в квартире.
Просто рисуешь комнату : 1 см = 5 м.
Відповідь Під буквою в.
1. при использовании масштабной линейки и нанесении чертежа сохраняется общий вид и пропорции детали, узла. Это облегчает персоналу, изучающему чертёж, понимание устройства детали. Уменьшенная копия детали это есть чертёж. Масштабная линейка позво..
Обработка пластмасс имеет некоторые особенности, связанные с абразивностью наполнителей, плавкостью при нагревании от трения режущего инструмента, деформативностью от усилий обработки. Эти особенности влияют на выбор и конструкцию режущего инструмен..
Предупредить и обесточить
Просто так, без предварительного предупреждения отключить гражданину- неплательщику коммунальную услугу не так просто, как это кажется на первый взгляд. Существует в такой ситуации некий законный алгоритм действий для организаций, которые поставляют коммунальные услуги и которым человек задолжал. Несоблюдение всех необходимых пунктов предупреждения чреваты тем, что коммунальную услугу заставят поставлять, несмотря на имеющийся долг.
Обычно должнику по почте отправляется заказным письмом предупреждение, что если он не погасит образовавшийся долг, то останется, как в нашем случае, без света. Предупреждение идет по почте и с обязательным уведомлением о вручении гражданину-должнику.
Именно к такому выводу пришел Верховный суд РФ, рассматривая жалобу некой ресурсоснабжающей организации. Она ограничила своему должнику неоплаченную коммунальную услугу. А должник нажаловался в местный орган жилнадзора, который предписал возобновить потребителю подачу коммунальной услуги по электроснабжению, потому что свет ему выключили «без надлежащего уведомления потребителя за 20 суток».
Поставщики электроэнергии пыталась обжаловать такое, незаконное, на его взгляд, предписание в местном суде.
Там энергетики объясняли, что должнику заказным письмом было отправлено уведомление о задолженности и о возможном «ограничении режима потребления электрической энергии». Это они подтвердили, предъявив суду реестр почтовых отправлений с отметкой почтового отделения.
Судя по отчету об отслеживании отправления, письмо прибыло в место вручения. И 1 сентября была сделана неудачная попытка вручения, почтовое отправление выслано отправителю.
Районный суд признал предписание жилнадзора незаконным, так как энергетики «не обеспечили получение потребителем соответствующего предупреждения» о предстоящем ограничении подачи коммунальной услуги. Как подчеркнул местный суд, доказательства, подтверждающие факт получения потребителем предупреждения, в материалах дела отсутствуют.
Сообщение считается доставленным и в тех случаях, если оно поступило гражданину, которому оно направлено (адресату), но по обстоятельствам, зависящим от него, не было ему вручено или адресат не ознакомился с ним.
Окружной суд посчитал, что применять статью 165.1 Гражданского кодекса РФ в нашем случае нельзя, так как правоотношения по обеспечению коммунальными услугами находятся в сфере регулирования жилищного законодательства и Закона «О защите прав потребителей». А вот нормы гражданского законодательства в части защиты потребителей и в части жилищных правоотношений носят общий характер.
Значит, 20-дневный срок не соблюден, а предписание включить свет соответствует закону.
Распознавание потребителей электричества в сети
Что мы думаем, когда видим показания счетчика электроэнергии? Наверное, большинство из нас сразу переводят набежавшее за последний месяц число в рубли, которые необходимо будет отдать за столь нужную в наш век услугу. Некоторые задумываются о том, как снизить потребление из заботы о нашей планете (за что таким людям я выражаю огромное уважение, в отличие от тех, кто хочет «заморозить» счетчик исключительно из заботы о кошельке). Какой бы ни была мотивация, хочется потреблять поменьше электроэнергии. Но трудно понять, что для этого можно сделать с минимальным уроном своим привычкам и комфорту, просто глядя на счетчик. Но если посмотреть на то, какие устройства ответственны за «поедание» электричества у нас дома, то можно выделить наименее полезные из них и выкинуть их из окна постараться, например, пользоваться ими поменьше.
если вам кажется, что чего-то не хватает, то это тут
Данные с высокой частотой
Со средней частотой
И с низкой частотой
(Подразумевается высокая/низкая частота в сравнении с током в розетке). Для каждого из этих сценариев есть свои хорошо работающие методы, о которых и пойдет речь далее.
1. Высокочастотные данные и нейросети
Одним из примеров данных, собранных на высокой частоте, является датасет PLAID. Он включает в себя измерения по 11 типам приборов на частоте 30 кГц, собранные индивидуально для каждого устройства. Да, это немного противоречит нашему пожеланию об отсутствии большого числа приборов-измерителей, но вдруг результаты перевесят этот недостаток?
Источник: https://github.com/jingkungao/PLAID/blob/master/ParseData.ipynb
Как видно, разные устройства обладают различными характерными кривыми (что-то похожее на фигуры Лиссажу, которым заметно поплохело). Но если эти фигуры различимы даже глазами, значит, можно попробовать на их основе классифицировать сами устройства?
Да, можно, и тут на помощь приходят нейросети. Тем более, сверточные сети вроде как умеют натренировываться на некие геометрические примитивы, из которых, по сути, и состоят графики. В этой статье исследователи пошли описанным выше путем: по данным за несколько периодов (5, 10 или 20) строился график в осях V-I, затем он сжимался до размеров 50х50 и подавался на вход свёрточной нейросети. В результате F-score, использовавшийся в этой работе для оценки точности, составил порядка 0,7 на датасете PLAID, для некоторых классов достигая величин > 0,9.
Архитектура нейронной сети, использовавшейся для классификации графиков
По словам авторов, такая структура стабильно показывала более высокую точность по сравнению с предсказанием 1 из 11 классов, добиваясь результата в 88%.
Одна из сетей ансамбля, решающая задачу попарного предсказания класса устройства
В заключение об этом подходе в целом: он действительно интересный и замечательно применим для классификации устройств по одному. Но у него есть 2 принципиальные проблемы.
Этот вопрос не был освещен ни в одной статье. Кажется, что это реальная проблема метода, поэтому перейдем к другим подходам.
2. Низкочастотные данные и статистические модели
Очень коротко про ARIMA модель
ARMA-модель объединяет в себе 2 идеи: авторегрессии (AR) и скользящего среднего (MA):
Вооружившись этими знаниями, несложно осознать, что происходит в ARMA-процессе. В ней каждый член ряда описывается константой с, авторегрессией порядка p, процессом со скользящим средним порядка q и случайным отклонением:
Невероятно полезной идеей является сезонная ARIMA-модель (SARIMA). Она добавляет три новых гиперпараметра для указания порядка авторегрессии (AR), разности (I) и скользящего среднего (MA) для сезонной составляющей ряда. То есть, теперь текущий член ряда зависит не только от непосредственных предшественников, но и от членов, стоящих на «сезонном» удалении от него. Например, если у нас есть ежемесячные данные, то учесть тот же месяц прошлого года нужно использовать «сезонное удаление» (лаг) 12. Вот как сезонность может помочь в описании поискового запроса песни «All I Want For Christmas Is You»:
Данные взяты из Google Trends.
Видно, что пытаясь предсказать популярность запроса, связанного с этой песней, хорошей идеей будет смотреть на данные не за прошлый месяц, а за тот же месяц прошлого года.
ARIMA-модели хорошо подходят для предсказания суточных/недельных/прочих циклов суммарного потребления. Например, для планирования потребления целых районов и максимально эффективного производства и распределения энергии с электростанции. В этой статье с помощью достаточно простых SARIMA-моделей (второго порядка и в основной, и сезонной части) авторы смогли получать весьма точные предсказания потребления электричества целого кампуса университета. А в этом исследовании SARIMA-модель показала точность прогнозирования потребляемой в США электроэнергии, сравнимую с нейросетями (при этом статистическая модель легко интерпретируема и имеет заметно более простую структуру).
3. Данные со средней частотой и. и что с ними делать-то?!
Сразу развеем иллюзии о применимости методов, описанных выше. Поскольку период тока в розетке составляет 1/50Гц = 20мс, с частотой сбора порядка секунды не имеет смысла надеятся уловить хоть какую-то структуру поведения тока и напряжения за период. Авторегрессии преследует другая крайность: допустим, у нас есть холодильник, включающий компрессор раз в 10 минут. Тогда, чтобы предсказать это, модели нужно «помнить» 10 * 60 = 600 лагов (при этом на практике я не видел, чтобы порядок ARIMA-моделей превосходил 7-8). Стоит ли говорить, что получающаяся таким образом модель невероятно сложна и очень долго считается.
Частичная функция автокорреляции для данных потребления холодильника.
Итак, и эта идея не работает на наших данных. Но взгляд на ARIMA-модели позволил нам сформулировать один из возможных подходов к распознаванию потребителей: а давайте помнить, кто у нас включен, а кто выключен, и подстраивать состояния устройств под суммарное показание мощности. И для воплощения такой идеи очень хорошо подходят скрытые марковские модели.
Немного о скрытых марковских моделях
А если долго наблюдать за перекрестком, то можно заметить, что машины не одинаково часто едут из разных рядов в разных направлениях. То есть, можно говорить о вероятности того, в какую сторону поедет автомобиль (в какое состояние перейдет) в зависимости от полосы движения (текущего состояния).
Марковская цепь. Изображение: https://www.pngegg.com/en/png-ihczt
Если продолжить наш пример, то скрытая марковская модель подразумевает, что мы не видим машину в момент проезда перекрестка. Мы только знаем, куда после проезда перекрестка машина поехала, и знаем вероятности, из какого ряда куда она могла повернуть. Еще раз: очень важно понять, что наблюдаем мы не состояния, а нечто, по чему можно сделать вывод о том, насколько вероятно каждое из них. Идею, лежащую в основе скрытых марковских моделей (СММ) тоже проще осознать, глядя на картинку:
Изображение: https://en.wikipedia.org/wiki/Hidden_Markov_model#/media/File:HiddenMarkovModel.svg
Здесь наблюдатель может видеть только значения O<1. 4>, а сама система от него скрыта. По-прежнему известны вероятности переходов между состояниями самой системы a
Скрытая марковская модель с несколькими устройствами-потребителями во времени
Итак, кажется, в скрытых марковских моделях заложена неплохо подходящая для распознавания потребителей идея, к которой мы пришли рассуждениями:
сама модель может описывать состояния устройств (помнить состояния вкл/выкл на предыдущем шаге времени и уровни потребления энергии, соответствующие этим состояниям);
в ней есть вероятности перехода между состояниями. Этот параметр можно трактовать как частоту включения устройств;
Посмотрим, как можно реализовать все эти идеи на практике.
Применение скрытых марковских моделей
Сначала происходит обучение модели на данных как общего потребления, так и всех устройств по отдельности. Модель запоминает параметры каждого из устройств: уровни потребления в различных режимах работы и вероятности переходов между ними.
Затем модели доступны данные только об общем потреблении, и на их основе строится предсказание поведение всех потребителей по одиночке.
Выделение состояний
Кластеризация данных потребления электроэнергии для холодильника. Данные из REDD Кластеризация данных потребления электроэнергии для микроволновой печи. Данные из REDD Кластеризация данных потребления электроэнергии для розетки. Данные из REDD
Из графиков видно, что для описания поведения приборов скорее имеет смысл использовать 2 состояния, а не 3, как создатели библиотеки заложили по умолчанию. Этот вывод подтверждается и на практике. Вот как различаются предсказания моделей, обученных на 2 и на 3 состояния соответственно, для данных холодильника:
Предсказанное потребление холодильника моделью, обученной на 2 состояния. Данные из REDD
Конечно, нельзя судить о качестве только на примере предсказания для одного устройства, но подобная картина наблюдается и для других потребителей: третье состояние соответствует шумовым точкам, а остальные 2 состояния не сильно отличаются между моделями. Причем в конкретном примере видно, что предсказанный «пик» не относится к «пику» именно холодильника (скорее всего, включилось другое устройство).
В целом, если «приближать» данные о потреблении пятью наиболее часто встречающимися классами устройств (напомним, что модель стремится на основе общего потребления предсказать работу каждого из устройств), получается такая картина:
О том, как считалась точность
Иллюстрация идеи подсчета точности предсказания
Доля правильных предсказаний (попаданий в голубой коридор на графике) и есть точность.
Переходы между состояниями
Еще один крайне важный для практического применения аспект работы нашей модели состоит в том, что она, на самом деле, является набором нескольких скрытых марковских моделей. Каждому устройству в ней сопоставляется своя СММ, чтобы избежать вычисления громоздкой матрицы переходов.
экспоненциальный рост числа параметров с ростом числа устройств;
И тут возникает замечательная идея: за редким исключением, работа устройств не сильно зависит от всех остальных в квартире, поэтому их можно «разделить». А то, что данные собираются с периодом 1 секунда, позволяет предположить, что очень редко за один период будут меняться состояния сразу двух устройств (пользователь, хочется верить, не будет с такой скоростью бегать между кухней и компьютером). Поэтому можно сделать модель, которая будет представлять из себя стопку моделей, описывающих каждое отдельное устройство.
Этот подход помогает избавиться от неприятностей, описанных выше. Рассмотрим для простоты все ту же схему с 10 устройствами и 2 состояниями на каждое:
вместо одной матрицы переходов с >500000 элементами, вероятности изменения состояний описываются 10 отдельными матрицами 2х2;
при обучении модели нам нужно знать только о режимах работы и соответствующие им параметры каждого устройства, а не моделировать комбинации с всех потребителей.
И тут проявляется еще один плюс такого подхода: предположим, у нас уже есть система, следящая за N устройствами в квартире, и пользователь покупает еще один девайс. Тогда «регистрация» этого прибора будет подразумевать сбор информации только о нем (например, через умную розетку) и занесение всех параметров в словарь параметров всех приборов, а не поочередное включение его вместе со всеми остальными устройствами в квартире.