ТАКСОНОМІЯ ФАКТОРІВ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ В ПОБУТОВИХ ЕНЕРГОСИСТЕМАХ НА ОСНОВІ КОНЦЕПЦІЇ ЦИФРОВОГО ДВІЙНИКА

Анотація

У статті обґрунтовано систематизовану таксономію факторів невизначеності в побутових енергосистемах у контексті впровадження технології цифрового двійника (Digital Twin, DT). Актуальність дослідження зумовлена необхідністю підвищення енергоефективності житлового сектору та інтеграції відновлюваних джерел енергії в умовах стохастичних процесів. На основі аналізу фахової літератури ідентифіковано та розмежовано чотири фундаментальні виміри невизначеності: поведінковий, технічний, генераційний та ринковий.
Поведінковий вимір охоплює непередбачуваність споживання, технічний – похибки вимірювань та деградацію обладнання. Генераційний вимір аналізує волатильність відновлюваних джерел енергії, а ринковий – динаміку тарифів. Для кожного виміру визначено джерела виникнення, кількісні показники впливу та методи їх подолання через алгоритмічну адаптацію. Методологія дослідження базується на поєднанні математичного моделювання та методів інтелектуального аналізу даних, що дозволяє мінімізувати вплив випадкових чинників на точність прогнозів.
Оригінальним внеском статті є матриця впливу кожного типу невизначеності на ключові функції цифрового двійника. Зокрема, досліджено кореляцію факторів із процесами неінвазивного моніторингу навантаження (NILM), що дозволяє здійснювати декомпозицію споживання без встановлення додаткових датчиків. Окрему увагу приділено прогнозуванню локальної генерації та інтелектуальній оптимізації поточних енергетичних потоків у режимі реального часу.
Виявлено два системних ланцюги взаємозалежності факторів невизначеності, що мають принципове значення для проектування адаптивних систем керування енергією в оселі (HEMS). Ці ланцюги демонструють, як похибки в окремих сегментах даних кумулятивно впливають на стійкість моделі. Результати статті формують теоретичну базу для розробки гібридних методів побудови цифрових двійників домогосподарств. Запропоновані підходи створюють основу для впровадження предиктивного сервісу та підвищення автономності енергосистем у структурі Smart Grids.