содержание
Введение 3
Раздел 1. Аналитический обзор 5
1.1 Концепция Smart City. 5
1.1.1 Понятие Smart 5
1.1.2 Составляющие Smart City 11
1.2 Исследование зарубежного опыта реализации проектов концепции «Умный город» 16
1.3 Исследование Российского опыта реализации проектов концепции «Умный город» 28
Раздел 2. Теоретический обзор 33
2.1 Описание объекта исследования 33
2.2 Описание внедряемых электрических систем здания 36
2.2.1 Система электроснабжения 36
2.2.2 Структурированная кабельная система (СКС) 41
2.2.3 Система кабельного телевидения (СКТВ) 42
2.2.4 Система домофонной связи (СДС) 44
2.2.5 Система диспетчеризации лифтов 46
2.2.6 Система пожарной сигнализации 47
2.2.7 Системы учета энергоресурсов (АСКУЭ) 54
2.2.8 Система управления освещением 58
2.2.9 Автоматизированная система управления наружным освещением (АСУНО) 60
Раздел 3. Экспериментальная часть 65
3.1. Актуальность прогнозирования электропотребления 65
3.2 Методы прогнозирования, основанные на использовании искусственных нейронных сетей 67
3.3 Преимущества ИНС 76
3.4 Разработка модели прогнозирования 82
Заключение 91
Список используемой литературы 93
Приложение 1 96
Раздел 1. Аналитический обзор 5
1.1 Концепция Smart City. 5
1.1.1 Понятие Smart 5
1.1.2 Составляющие Smart City 11
1.2 Исследование зарубежного опыта реализации проектов концепции «Умный город» 16
1.3 Исследование Российского опыта реализации проектов концепции «Умный город» 28
Раздел 2. Теоретический обзор 33
2.1 Описание объекта исследования 33
2.2 Описание внедряемых электрических систем здания 36
2.2.1 Система электроснабжения 36
2.2.2 Структурированная кабельная система (СКС) 41
2.2.3 Система кабельного телевидения (СКТВ) 42
2.2.4 Система домофонной связи (СДС) 44
2.2.5 Система диспетчеризации лифтов 46
2.2.6 Система пожарной сигнализации 47
2.2.7 Системы учета энергоресурсов (АСКУЭ) 54
2.2.8 Система управления освещением 58
2.2.9 Автоматизированная система управления наружным освещением (АСУНО) 60
Раздел 3. Экспериментальная часть 65
3.1. Актуальность прогнозирования электропотребления 65
3.2 Методы прогнозирования, основанные на использовании искусственных нейронных сетей 67
3.3 Преимущества ИНС 76
3.4 Разработка модели прогнозирования 82
Заключение 91
Список используемой литературы 93
Приложение 1 96
Весь текст будет доступен после покупки
Показать еще текст