1. UJIT
  2. Всі випуски
  3. Том 1 · Номер 1 · 2019
  4. ЗАСОБИ ЗБИРАННЯ ТА ВІЗУАЛІЗАЦІЇ ЕНЕРГЕТИЧНИХ ДАНИХ ДЛЯ СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ ЕНЕРГОЕФЕКТИВНІСТЮ ЕКОНОМІКИ РЕГІОНУ

ЗАСОБИ ЗБИРАННЯ ТА ВІЗУАЛІЗАЦІЇ ЕНЕРГЕТИЧНИХ ДАНИХ ДЛЯ СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ ЕНЕРГОЕФЕКТИВНІСТЮ ЕКОНОМІКИ РЕГІОНУ

UJIT.
2019;
Випуск 1, Номер 1
: 1-10
https://doi.org/10.23939/ujit2019.01.001
Надіслано: Жовтень 10, 2019
Прийнято: Листопад 20, 2019

Цитування за ДСТУ: Цмоць І. Г., Опотяк Ю. В., Роман В. І. Засоби збирання та візуалізації енергетичних даних для системи управління енергоефективністю економіки регіону. Український журнал інформаційних технологій. 2019, т. 1, № 1. С. 01–10.

Citation APA: Tsmots, I. G., Opotiak, Yu. V., & Roman, V. I. (2019). Means for collection and visualization of energy data for the system of energy efficiency management of the regional economic. Ukrainian Journal of Information Technology, 1(1), 01–10. https://doi.org/10.23939/ujit2019.01.001

Автори:
  1. І. Г. Цмоць
  2. Ю. В. Опотяк
  3. В. І. Роман
1
Національний університет "Львівська політехніка", м. Львів, Україна
2
Національний університет "Львівська політехніка", м. Львів, Україна
3
Національний університет «Львівська політехніка», кафедра автоматизованих систем управління

По­ка­за­но, що під­ви­щен­ня енер­го­ефек­тив­нос­ті еко­но­мі­ки ре­гі­ону за­без­пе­чується шля­хом ви­ко­рис­тан­ня ін­фор­ма­ційно-ана­лі­тич­них за­со­бів під­трим­ки уп­рав­лін­ня енер­го­ефек­тив­ніс­тю, які ґрун­ту­ють­ся на ін­те­лек­ту­аль­них ін­фор­ма­ційних, Web та те­ле­ко­му­ні­ка­ційних тех­но­ло­гі­ях. На під­ста­ві прин­ци­пів мо­дуль­нос­ті, від­кри­тос­ті, су­міс­нос­ті та ви­ко­рис­тан­ня ком­плек­су ба­зо­вих про­ек­тних рі­шень роз­роб­ле­но ар­хі­тек­ту­ру ін­фор­ма­ційно-ана­лі­тич­ної сис­те­ми уп­рав­лін­ня енер­го­ефек­тив­ніс­тю (ІАСУЕ) еко­но­мі­ки ре­гі­ону, яка за­без­пе­чує збір, оп­ра­цю­ван­ня та ві­зу­алі­за­цію енер­ге­тич­них да­них, мо­де­лю­ван­ня, прог­но­зу­ван­ня про­це­сів уп­рав­лін­ня енер­го­ефек­тив­ніс­тю та під­трим­ку прийнят­тя уп­рав­лінсь­ких рі­шень, спря­мо­ва­них на під­ви­щен­ня енер­го­ефек­тив­нос­ті еко­но­мі­ки ре­гі­ону. За­без­пе­че­но ство­рен­ня єди­но­го ін­фор­ма­ційно­го прос­то­ру з дос­то­вір­ною, пов­ною та опе­ра­тив­ною ін­фор­ма­цією, яка ви­ко­рис­то­вується для ге­не­ра­ції ефек­тив­них уп­рав­лінсь­ких рі­шень. Роз­роб­ле­но з ви­ко­рис­тан­ням кон­цеп­ції мережі Інтернет ре­чей за­со­би зби­ран­ня да­них, ос­но­вою яких є прос­то­ро­во роз­по­ді­ле­ні ма­ло­га­ба­рит­ні ін­те­лек­ту­аль­ні сен­со­ри, які зв'яза­ні зі схо­ви­щем да­них у хмар­но­му сер­ве­рі. По­ка­за­но, що роз­роб­лен­ня компонент геоін­фор­ма­ційної сис­те­ми для ІАСУЕ еко­но­мі­ки ре­гі­ону до­ціль­но здійсню­ва­ти з ви­ко­рис­тан­ням хмар­но­го сер­ві­су до­ку­мен­тів Go­og­le Clo­ud та спе­ці­алі­зо­ва­но­го Go­og­le Maps API, що за­без­пе­чить опе­ра­тив­не ство­рен­ня не­об­хід­них компонент, їх мо­ди­фі­ка­цію та на­ро­щу­ван­ня ін­фор­ма­ційних мож­ли­вос­тей. Обґрун­то­ва­но, що до­дат­ко­ве за­лу­чен­ня за­со­бів прог­ра­му­ван­ня, зок­ре­ма мо­ви Ja­vaScript з ви­ко­рис­тан­ням Go­og­le Maps API, за­без­пе­чує мож­ли­вість роз­роб­ки геоін­фор­ма­ційної сис­те­ми для ІАСУЕ еко­но­мі­ки ре­гі­ону з ура­ху­ван­ням до­дат­ко­вих спе­ци­фіч­них ви­мог ко­рис­ту­ва­ча сис­те­ми у майбутньо­му. Зап­ро­по­но­ва­но за­со­би під­трим­ки прийнят­тя уп­рав­лінсь­ких рі­шень ІАСУЕ еко­но­мі­ки ре­гі­ону орієнту­ва­ти на ви­ко­рис­тан­ня баз і схо­вищ да­них, спе­ці­алі­зо­ва­них за­галь­но­дос­туп­них за­со­бів ство­рен­ня ГІС для ві­зу­алі­за­ції та ана­лі­зу да­них про енер­гос­по­жи­ван­ня та енер­го­ефек­тив­ність, що за­без­пе­чить обґрун­то­ва­ність і опе­ра­тив­ність ге­не­ра­ції уп­рав­лінсь­ких рі­шень. По­ка­за­но, що ві­зу­алі­за­ція енер­ге­тич­них да­них і ре­зуль­та­тів об­роб­лен­ня у мак­си­маль­но сприйнят­ли­во­му для лю­ди­ни виг­ля­ді з точ­ною прив'яз­кою до місць роз­та­шу­ван­ня об'єктів уп­рав­лін­ня за­без­пе­чує ефек­тив­ну під­трим­ку прийнят­тя уп­рав­лінсь­ких рі­шень.

збір
опрацювання та візуалізація даних енергоефективності
підтримка прийняття управлінських рішень
концепція мережі Інтернет речей
засоби геоінформаційної системи

[1]     Ber­toc­co, M., Cap­pel­laz­zo, S., Flam­mi­ni, A., & Par­vis, M. (2002). A mul­ti-la­yer archi­tec­tu­re for distri­bu­ted da­ta ac­qui­si­ti­on. Pro­ce­edings of the 19th IEEE Instru­men­ta­ti­on and Me­asu­re­ment Techno­logy Con­fe­ren­ce, 2, 1261–1264.

[2]     Big Da­ta Imple­men­ta­ti­on Vs. (2019). Da­ta Wa­re­hou­sing. Ret­ri­eved from: http://www.b-eye-network.com/view/17017

[3]     Bulls, N. (2018). Big Da­ta Vis­ua­li­za­ti­on To­ols. Encyclo­pe­dia of Big Da­ta Techno­lo­gi­es. Sprin­ger. Ret­ri­eved from: https://arxiv.org/pdf/1801.08336.pdf

[4]     Chiu, Yu. Hsi­en, et al. (2014). En­terpri­se re­so­ur­ce plan­ning. New-York, 268 p.

[5]     Da­ta Vis­ua­li­za­ti­on. (2015). Da­ta Vis­ua­li­za­ti­on for Hu­man Per­cep­ti­on. The In­te­rac­ti­on De­sign Fo­un­da­ti­on. Ret­ri­eved from: https://www.interaction-design.org/literature/book/the-encyclopedia-of-human-computer-interaction-2nd-ed/data-visualization-for-human-perception

[6]     Da­ta Wa­re­hou­se De­sign. (2019). Ret­ri­eved from: http://tdan.com/data-warehouse-design-inmon-versus-kimball/20300

[7]     Da­ta Wa­re­hou­sing. (2019). Big Da­ta and Its Im­pact on Da­ta Wa­re­hou­sing. Ret­ri­eved from: http://cdn.ttgtmedia.com/BeyeNETWORK/downloads/BigDataE-Book_final.pdf

[8]     Di­aman­ta­ras, K. I., & Kung, S. Y. (1996). Prin­ci­pal Com­po­nent Neu­ral Net­works: The­ory and Appli­ca­ti­ons. Wi­ley, 270 p.

[9]     Fri­ed­man, V. (2008). Da­ta Vis­ua­li­za­ti­on and In­fog­rap­hics. in: Grap­hics, Mon­day Inspi­ra­ti­on, Jan­uary 14th, 2008. Ret­ri­eved from: https://www.smashingmagazine.com/2008/01/monday-inspiration-data-visualization-and-infographics/

[10]  Kar­pa, D. M., Tsmots, I. G., & Teslyuk, V. M. (2019). De­ci­si­on sup­port to­ols for pri­ori­ti­zing energy-sa­ving pro­jects. Sci­en­ti­fic Bul­le­tin of UN­FU, 29(2), 135–140. [In Uk­ra­ini­an].

[11]  Lambda Archi­tec­tu­re. (2019). Ret­ri­eved from: http://lambda-architecture.net/

[12]  Lengler, Ralph, & Eppler, Mar­tin. J. (2019). Pe­ri­odic Tab­le of Vis­ua­li­za­ti­on Met­hods. www.visual-literacy.org. Ret­ri­eved from: http://www.visual-literacy.org/periodic_table/periodic_table.html

[13]  Me­di­kovsky, M. O., Tsmots, I. G., & Po­dolsky, M. R. (2013). Substan­ti­ati­on of the prin­cip­les of construc­ti­on and de­ve­lop­ment of the ge­ne­ra­li­zed struc­tu­re of the in­for­ma­ti­on-analyti­cal system for es­ti­ma­ti­on, fo­re­cas­ting and ma­na­ge­ment of energy ef­fi­ci­ency of the re­gi­on's eco­nomy. (Ser. Com­pu­ter sci­en­ces and in­for­ma­ti­on techno­lo­gi­es). Bul­le­tin of NU "Lviv Polytechnic", 751, 40–51. Lviv. [In Uk­ra­ini­an].

[14]  Medykovsky, M. O., Tkac­hen­ko, R. O., Tsmots, I. G., Tsym­bal, Yu. V., Do­ros­hen­ko, A. V., & Sko­rok­ho­da, O. V. (2015). In­tel­lec­tu­al com­po­nents of in­teg­ra­ted au­to­ma­ted control systems. Lviv: Lviv Polytechnic Pub­lis­hing Hou­se, 280 p. [In Uk­ra­ini­an].

[15]  Medykovskyi, M. O., Tsmots, I. G., & Sko­rok­ho­da, О. В. (2014). Spectrum neu­ral net­work filtra­ti­on techno­logy for impro­ving the fo­re­cast ac­cu­racy of dyna­mic pro­ces­ses in eco­no­mics. Ac­tu­al Prob­lems of Eco­no­mics, 12(162), 410–416.

[16]  Medykovskyi, M. O., Tsmots, I. G., & Tsymbal, Yu. V. (2013). In­tel­li­gent da­ta pro­ces­sing to­ols in energy ef­fi­ci­ency ma­na­ge­ment systems for re­gi­onal eco­nomy. Ac­tu­al Prob­lems of Eco­no­mics, 12(150), 271–277.

[17]  Medykovskyi, M. O., Tsmots, I. G., Sko­rok­ho­da, О. В., & Teslyuk, T. V. (2016). De­sign of In­tel­li­gent Com­po­nent of Hi­erarchi­cal Control System. Econ­techmod: An In­ter­na­ti­onal Qu­ar­terly Jo­ur­nal, 5(2.3), 3–10.

[18]  Medykovskyi, M. O., Tsmots, I. H., & Tsymbal, Yu. V. (2016). In­for­ma­ti­on analyti­cal system for energy ef­fi­ci­ency ma­na­ge­ment at en­terpri­ses in the city of Lviv (Uk­ra­ine). Ac­tu­al Prob­lems of Eco­no­mics, 1(175), 379–384.

[19]  O'Le­ary, D. E. (2000). En­terpri­se re­so­ur­ce plan­ning systems: systems, li­fe cycle, electro­nic com­mer­ce, and risk. Cambrid­ge Uni­ver­sity Press.

[20]  Teslyuk, T., Tsmots, I., Teslyuk, V., Medykovskyi, M., & Opot­yak, Y. (2017). Archi­tec­tu­re of the ma­na­ge­ment system of energy ef­fi­ci­ency of techno­lo­gi­cal pro­ces­ses in the en­terpri­se. Pro­ce­edings of the 12th In­ter­na­ti­onal Sci­en­ti­fic and Techni­cal Con­fe­ren­ce, Sep­tem­ber 5–8, 2017, Lviv, (pp. 429–433).

[21]  Teslyuk, T., Tsmots, I., Teslyuk, V., Medykovskyy, M., & Opot­yak, Y. (2018). Archi­tec­tu­re and Mo­dels for System-Le­vel Com­pu­ter-Aided De­sign of the Energy Ef­fi­ci­ency Ma­na­ge­ment System of Techno­lo­gi­cal Pro­ces­ses at the En­terpri­se. Au­to­ma­ti­on 2017. Ad­van­ces in In­tel­li­gent Systems and Com­pu­ting: In­ter­na­ti­onal Con­fe­ren­ce, 689, 538–557. Sprin­ger.

[22]  Tsmot, I. G., Teslyuk, T. V., Opot­yak, Yu. V., & Teslyuk, V. M. (2017). Archi­tec­tu­re of a Mul­ti­le­vel Energy Ef­fi­ci­ency Ma­na­ge­ment System in the Re­gi­on. (Ser. Com­pu­ter Sci­en­ce and In­for­ma­ti­on Techno­lo­gi­es). Bul­le­tin of the Na­ti­onal Techni­cal Uni­ver­sity of Lviv Polytechnic, 864, 201–209. Lviv. [In Uk­ra­ini­an].

[23]  Tsmots, I. G., & Ro­man, V. I. (2019). Impro­ving the met­hod of grou­ping energy da­ta in the system of mul­ti­le­vel energy ef­fi­ci­ency ma­na­ge­ment of the re­gi­on's eco­nomy. Sci­en­ti­fic Bul­le­tin of UN­FU, 29(1), 116–120. [In Uk­ra­ini­an].

[24]  Tsmots, I. G., Sko­rok­ho­da, O. V., & Ro­man, V. I. (2016). Da­ta re­po­si­to­ri­es of mul­ti­le­vel energy ef­fi­ci­ency ma­na­ge­ment systems. Mo­de­ling and in­for­ma­ti­on techno­lo­gi­es, 77, 192–197. Insti­tu­te of Mo­de­ling Prob­lems in Energy. [In Uk­ra­ini­an].

[25]  Tsmots, I. G., Tsymbal, Yu. V., & Tsmots, O. I. (2012). Early war­ning systems for en­terpri­ses using neu­ral net­works to­ols. Ac­tu­al Prob­lems of Eco­no­mics, 10(136), 283–291.

[26]  Tsymbal, Yu., & Tkac­hen­ko, R. (2016). A Di­gi­tal Wa­ter­mar­king Sche­me Ba­sed on Au­to­as­so­ci­ati­ve Neu­ral Net­works of the Ge­omet­ric Transfor­ma­ti­ons Mo­del. Pro­ce­edings of the 2016 IEEE First In­ter­na­ti­onal Con­fe­ren­ce on Da­ta Stre­am Mi­ning & Pro­ces­sing, (pp. 231–234).