ПАРАЛЕЛЬНИЙ ПІДХІД ДО КЛАСТЕРИЗАЦІЇ БУДІВЕЛЬ ЗА РІВНЕМ ЕНЕРГОСПОЖИВАННЯ НА ОСНОВІ МОДИФІКОВАНОГО АЛГОРИТМУ K-MEANS

Анотація

У цій роботі досліджується кластеризація будівель із застосуванням модифікованого алгоритму K-means, який передбачає розпаралелення обчислень і вибір початкових центроїдів на основі середніх значень. Запропонований підхід дозволяє класифікувати будівлі за рівнем енергоспоживання та забезпечує точнішу сегментацію споживачів електроенергії. Проведено експериментальне дослідження ефективності алгоритму при різній кількості процесів. Результати демонструють, що використання чотирьох процесорів забезпечує оптимальне пришвидшення виконання, що особливо актуально для систем моніторингу концепції розумного міста. Розпаралелення алгоритму K-means дозволяє значно зменшити час обробки великих обсягів даних, що робить його перспективним для прогнозування споживання електроенергії, оптимізації ресурсів та розробки програм енергозбереження.