Аннотация: Мониторинг и анализ потребления энергоресурсов в различных разрезах измерение различных параметров (показателей) во времени крайне важен для современной экономики. Данная работа посвящена исследованию и интерпретации аномалий набора данных по потреблению энергоресурсов (на примере потребления газа) в муниципальном образовании
Потребление газа имеет важное значение для социально-экономической сферы городов. Несанкционированные подключения являются основной причиной нетехнологических потерь ресурса. Традиционные методы проверки на предмет хищения неэффективны и отнимают много времени. Современные технологии анализа данных помогут выявить и интерпретировать аномалии потребления и, среди прочего, сформировать списки на проверку объектов на предмет несанкционированных подключений.
Основным вкладом нашего подхода было применение совокупности статистических методов, направленных на обработку и выявление аномалий на наборе данных по энергопотреблению муниципального образования. Следует отметить, что применение подобных технологий требует разработки эффективных алгоритмов, и внедрения автоматизации и алгоритмов машинного обучения. Этот новый взгляд на временные ряды облегчает обнаружение аномалий, оптимизацию принятия решений и т.д. Эти процессы могут быть автоматизированы. Представленная методология, проверенная на временных рядах, описывающих потребление газа, может быть использована для более широкого спектра задач. Исследование может быть объединено с методами обнаружения знаний и алгоритмами глубокого обучения.

Abstract: Monitoring and analysis of consumption of energy resources in various contexts, as well as measuring of parameters (indicators) in time are of utmost importance for the modern economy. This work is dedicated to examination and interpretation of the anomalies of collecting data on consumption of energy resources (on the example of gas consumption) in the municipal formation. Gas consumption is important for the socioeconomic sphere of cities. Unauthorized connections are the key reason for non-technological waste of the resource. The traditional methods of detection of stealing of gas are ineffective and time-consuming. The modern technologies of data analysis would allow detecting and interpreting the anomalies of consumption, as well as forming the lists for checking the objects for unauthorized connections. The author’s special contribution lies in application of the set of statistical methods aimed at processing and identification of anomalies in energy consumption of a municipal formation. It is worth noting that the use of such technologies requires the development of effective algorithms and implementation of automation and machine learning algorithms. The new perspective upon time-series data facilitates identification of anomalies, optimization of decision-making, etc. These processes can be automated. The presented methodology tested on time-series data that describes the consumption of gas can be used for a broader range of tasks. The research can be combined with the methods of knowledge discovery and deep learning algorithms.