Магистерская диссертация на тему "ТЮМГУ | Система компьютерного моделирования динамики изменения температуры воздуха в помещениях учебно лабораторного корпуса под влиянием теплового режима"

Работа на тему:
Оценка: хорошо.
Оригинальность работы на момент публикации 50+% на антиплагиат.ру.
Ниже прилагаю все данные для покупки.
https://studentu24.ru/list/suppliers/Anastasiya1---1326

Описание работы

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования
«ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

ИНСТИТУТ МАТЕМАТИКИ И КОМПЬЮТЕРНЫХ НАУК
Кафедра программного обеспечения

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА
магистерская диссертация
СИСТЕМА КОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДИНАМИКИ ИЗМЕНЕНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ ВОЗДУХА В ПОМЕЩЕНИЯХ УЧЕБНО ЛАБОРАТОРНОГО КОРПУСА ПОД ВЛИЯНИЕМ ТЕПЛОВОГО РЕЖИМА

02.04.03 Математическое обеспечение и администрирование информационных систем
Магистерская программа «Разработка технологий Интернета вещей и больших данных»

Тюмень 2022 год

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 4
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ 6
1.1. АНАЛИЗ ФАКТОРОВ ВЛИЯНИЯ НА ТЕПЛОВОЙ РЕЖИМ ПОМЕЩЕНИЯ 6
1.1.1. ПОНЯТИЕ ТЕПЛОВОГО РЕЖИМА 6
1.1.2. ВЛИЯНИЕ ВЛАЖНОСТИ НА ТЕПЛОВОЙ РЕЖИМ 8
1.1.3. ВЛИЯНИЕ ВОЗДУШНЫХ ПОТОКОВ НА ТЕПЛОВОЙ РЕЖИМ 8
1.1.4. ВЛИЯНИЕ ИНСОЛЯЦИИ НА ТЕПЛОВОЙ РЕЖИМ 11
1.2. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ И ВЫБОР ТЕХНОЛОГИЙ 12
1.2.1. СРАВНЕНИЕ ЯЗЫКОВ ПРОГРАММИРОВАНИЯ 12
1.2.2. СРАВНЕНИЕ FRONTEND FRAMEWORKS 15
1.2.3. СРАВНЕНИЕ БИБЛИОТЕК ДЛЯ ОБРАБОТКИ ЗАПРОСОВ 16
1.3.3. ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ БИБЛИОТЕКИ 17
1.3. КЛАСТЕРИЗАЦИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ 18
1.4. ПОИСК АНОМАЛИЙ ВО ВРЕМЕННЫХ РЯДАХ 20
1.4.1. МЕТОДЫ ТРАНСФОРМАЦИИ ДАННЫХ 20
1.4.2. МЕТОДЫ ОБНАРУЖЕНИЯ 21
ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 1 24
ГЛАВА 2. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ 26
2.1. ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ДАННЫХ 26
2.1.1. ИСТОЧНИКИ ДАННЫХ 26
2.1.2. ОПИСАНИЕ ДОСТУПНЫХ ДАННЫХ 27
2.1.3. ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ 29
2.1.4. ПЕРВИЧНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ 30
2.2. КЛАСТЕРИЗАЦИЯ ПОМЕЩЕНИЙ 52
2.3. ПОИСК АНОМАЛИЙ 57
2.3.1 AGGREGATION ПОДХОД ПОИСКА АНОМАЛИЙ 57
2.3.2 PREDICION-BASED ПОДХОД ПОИСКА АНОМАЛИЙ 60
2.4. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ КЛАСТЕРОВ 65
2.5. СРАВНЕНИЕ МОДЕЛЕЙ 66
2.6. ПОИСК АНОМАЛИЙ ДЛЯ КЛАСТЕРНЫХ МОДЕЛЕЙ 72
2.7 ПРИЧИНЫ АНОМАЛИЙ 73
2.7.1 ОТКЛЮЧЕНИЕ БАТАРЕЙ 73
2.7.2 ПРОВЕТРИВАНИЯ 75
2.8. СИСТЕМА МОНИТОРИНГА ТЕМПЕРАТУР 79
2.8.1. РАЗРАБОТКА КЛИЕНТСКОЙ ЧАСТИ СИСТЕМЫ 79
2.8.2. РАЗРАБОТКА СЕРВЕРНОЙ ЧАСТИ СИСТЕМЫ 84
ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 2 87
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 90
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 92
ПРИЛОЖЕНИЯ 1-5 95

ВВЕДЕНИЕ
Согласно нормативу [ГОСТ 30494–96] оптимальная температура в помещениях для отдыха и учебных занятий колеблется от 20 до 22 градусов, а допустимая температура – от 18 до 24. На создание комфортной температуры в общественном здании требуется большое количество ресурсов. На данный момент расписание большинства систем отоплений не учитывает влияние внешних погодных факторов и внутренних факторов. Исследование влияния этих факторов позволит настроить режим системы отопления, позволяющий использовать тепловые ресурсы более эффективно.
Таким образом, обращение к проблеме повышения эффективности расхода теплоэнергии определило тему данной работы «Разработка системы мониторинга температуры воздуха в помещениях». Эта проблема наиболее значительна для климатических условий России, где продолжительность отопительного периода составляет для большинства регионов более 200 суток. На выработку тепловой энергии расходуется более 60% добываемого топлива, а на отопление зданий уходит более трети тепловой энергии [Ю. И. Толстова, Р. Н. Шумилов 5–6 с.]. Решение данной проблемы позволит тратить общественным организациям меньше ресурсов на отопление зданий.
Целью данной работы является исследование таких внешних климатических факторов влияния, как инсоляция и ветер, и таких внутренних факторов, как проветривания и количество людей, на тепловой режим общественного здания, что позволит скорректировать режим работы отопительных систем с учетом неучтенных ранее факторов.
Для реализации системы мониторинга необходимо решить следующие задачи:
Проект был разделен на 4 этапа, для каждого из этапов были поставлены следующие задачи:
1. Интерпретация данных:
1.1. Провести анализ климатических факторов, влияющих на температуру в помещениях.
1.2. Провести сравнительный анализ технологий, используемых для анализа данных, и выбрать подходящие.
1.3. Определить источники данных.
1.4. Собрать и предобработать данные из источников.
1.5. Провести анализ данных.
2. Построение модели кластеризации кабинетов.
2.1. Изучить подходящие алгоритмы кластеризации временных рядов.
2.2. Построить модель кластеризации помещений.
2.3. Проанализировать результат.
3. Разработка алгоритма поиска аномалий.
3.1. Изучить подходы поиска аномалий во временных рядах.
3.2. Написать алгоритмы поиска аномалий температур.
3.3. Проанализировать результат.
3.4. Написать алгоритм определения причин аномалий.
4. Разработать систему мониторинга.
4.1. Провести сравнительный анализ технологий, используемых для клиентской и серверной частей приложения, и выбрать подходящие.
4.2. Разработать клиентскую часть приложения.
4.3. Разработать серверную часть приложения.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. ГОСТ 30494-96 Здания жилые и общественные. Параметры микроклимата в помещениях. Дата введения 1999-03-01.
2. Толстова, Ю. И. Основы строительной теплофизики: учебное пособие / Ю. И. Толстова, Р. Н. Шумилов. – Екатеринбург: Издательство Уральского университета, 2014. – 106 c.
3. Кувшинов, Ю. А. Общее представление о формировании микроклимата
/ Ю. А Кувшинов. Текст: электронный // Холодильщик.RU: Интернет- газета
4. Каменев, П. Н. Отопление и вентиляция: учебник для вузов/ П. Н. Каменев, А. Н. Сканави, В. Н. Богословский [и др.]. 3-е изд. – Москва: Стройиздат, 1975. – 483 с.
5. Сенченок, Н. М. Сырость в жилых зданиях, ее источники и борьба с ней: книга / Н. М. Сенченок – Москва: Стройиздат, 1967. – 257 с.
6. Дрозд, Д. В. Влияние ветра на микроклимат в помещении: материалы V Международной студенческой научной конференции «Студенческий научный форум» / Д. В. Дрозд, Ю. В. Елистратова, А. С. Семиненко. – 2013.
7. Anis, W. A. Влияние воздухопроницаемости на проектирование систем климатизации. / W. A. Anis Текст: электронный // «АВОК» – 2003. – №2
8. Ананьев В. А. Системы вентиляции и кондиционирования. Теория и практика. / В. А. Ананьев, Л. Н. Балуева, А. Д. Гальперин [и др.]. – Москва: ЕВРОКЛИМАТ, 2000. – 416 c. (Дата обращения: 18.12.2020).
9. Стрижак, П. А. Математическое моделирование теплового режима здания с учетом инсоляционных теплопоступлений. / П. А. Стрижак, М. Н. Морозов. Текст: электронный // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов: журнал
10. Costa, С. D. Top Programming Languages for Data Science in 2020. / С. D. Costa. Текст: электронный // towards data science: интернет-портал
11. Khatri, V. S. Python Packages for Data Science. / V. S. Khatri. Текст: электронный // DZone: интернет-портал
12. Karakan, B. Python vs R for Data Science. / B. Karakan. Текст: электронный
// towards data science: интернет-портал
13. Shrestha, C. Can you use JavaScript for Data Science? / C. Shrestha. Текст: электронный // Medium: интернет-портал
14. Patel Jeel, List of 10 Best Front end Frameworks to Use For Web Development / Jeel Patel. Текст: электронный // Monocubed: интернет-
портал
15. Grinberg M. Flask Web Development. Developing web applications with Python: учебное пособие / M. Grinberg. – O’Reilly Media, Inc., 1005 Gravenstein Highway North, Sebastopol, 258 с. (Дата обращения. 11.04.2022).
16. Usman Malik – Иерархическая кластеризация с помощью Python и Scikit- Learn / U. Malik. Текст: электронный // Python по байтам интернет- портал
17. Saeed Aghabozorgi, Ali Seyed Shirkhorshidi, Teh Ying Wah — Time-series clustering – a Decade Review / S. Aghabozorgi, A. S. Shirkhorshidi, T. Y. Wah. Текст: электронный // Information Systems: интернет-портал
18. Deepthi Cheboli – Anomaly Detection of Time Series: учебное пособие / D. Cheboli. – University of Minnesota M.S. May 2010, 75с (Дата обращения. 10.02.2022)