title: Game theory applications to water supply systems
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Кондратьев Алексей Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Бакутеев Антон Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Bakuteev Anton
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Петросян Леон Аганесович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Petrosian Leon Аgаnesovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:34:27Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:34:27Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.lang: -
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 015443
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/11541
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Первая часть работы посвящена оптимизации ценовой политики водоснабжающего предприятия для уменьшения высоты ежедневного пика потребления. В работе предлагается теоретико-игровая модель, где игроки – потребители и водоснабжающая компания.  Стратегии потребителей – это их расписания запуска приборов. Стратегия водоснабжающей компании – тариф, зависящий от времени дня. В частном случае представлено решение в явном виде.  Для общего случая предлагается алгоритм формирования тарифов, позволяющий снизить пиковую нагрузку до 30%.    Вторая часть работы посвящена потреблению воды для неавтоматизированных приборов учета воды. Для этого используется информация о доме, показания каналов ручного ввода и показания автоматизированных приборов учета. При помощи композиций методов машинного обучения и нейронных сетей обеспечивается точность прогноза до 25%.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The first part of this work is about water peak demand problem. We formulate water consumption game, where the players are the users and their strategies are the daily schedules of their household appliances. The goal of users is to reduce water bill. It is assumed that the utility company can change pricing tariffs to reduce peak demand. We provide solutions in special cases and propose peak reduction algorithm in general case. With help of computer modelling we show that in general case our algorithm provides up to 30% peak demand reduction.    The second part is about the forecasting of water consumption forecasting for non-automated meters. We use information about the premise, manual register reads and consumptions for automated meters. With the help of the composition of machine-learning algorithms and neural networks, we provide the accuracy up to 25%.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.lang: -
metadata.name: dc.subject
metadata.value: теория игр
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: управление спросом
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогноз потребления
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: дезагрегирование потребления
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: водоснабжение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: снижение пика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: game theory
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: demand management
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: consumption forecasting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: consumption disaggregation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: water supply
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: peak reduction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Game theory applications to water supply systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Приложения теории игр к системам водоснабжения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: master_thesis.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11541/1/master_thesis.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,72 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_nauch_ruk_Bakuteev.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11541/2/reviewSV_Otzyv_nauch_ruk_Bakuteev.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 341,52 kB
resources.filename: reviewSV_Bakuteev_A_N__mag_rec_1.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11541/3/reviewSV_Bakuteev_A_N__mag_rec_1.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 2,81 MB
resources.filename: reviewSV_Bakuteev_A_N__mag_rec.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11541/5/reviewSV_Bakuteev_A_N__mag_rec.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 432,62 kB
resources.filename: reviewSV_st002262_Petrosyan_Leon_Aganesovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11541/6/reviewSV_st002262_Petrosyan_Leon_Aganesovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,6 kB