Підвищення надійності програмного забезпечення для енергоменеджменту за допомогою предиктовного моделювання та автоматизованого виправлення

DOI: 10.31673/2412-9070.2025.061212

Анотація

Інтелектуальне програмне забезпечення для енергоменеджменту (Intelligent Energy Management Software, IEMS) відіграє вирішальну роль у прогнозуванні, оптимізації та виявленні аномалій у сучасних енергетичних інфраструктурах. Однак, еволюція розподілів даних (distributional shift) та гетерогенні умови впровадження створюють значні ризики виникнення програмних дефектів і нестабільної поведінки систем, що загрожує енергоефективності та стабільності мережі. У цій статті запропоновано рамки «прогноз–ремонт» (prediction–repair framework), які об’єднують прогнозування дефектів з автоматизованим багаторівневим відновленням для забезпечення як точності, так і надійності. Модуль прогнозування використовує гібридні моделі, що поєднують часові та структурні ознаки для виявлення майбутніх аномалій та дефектів. Модуль відновлення функціонує на трьох рівнях: програмному (переналаштування алгоритмів), модельному (адаптація та перекалібрування машинного навчання) та системному (координація з фізичними компонентами). Для валідації використано публічні набори даних: NASA MDP та PROMISE для прогнозування програмних дефектів, NAB для виявлення аномалій у часових рядах та UCI Energy для оцінки калібрування моделей. Результати експериментів демонструють, що запропонований метод стабільно перевершує базові підходи: покращення F1-міри на 5–10 пунктів для прогнозування дефектів та зростання на 8 пунктів (0.70 → 0.78) для виявлення аномалій на наборі NAB. Надійність калібрування також значно зросла: очікувана похибка калібрування (Expected Calibration Error) знижена до 0.032, а від’ємна логарифмічна вірогідність (Negative Log Likelihood) – до 0.18. Крім того, інтегроване багаторівневе відновлення забезпечує 87% успішного відновлення системи та зменшує затримку на 36% порівняно з одномірівевими стратегіями. Отримані результати підтверджують, що поєднання прогнозного моделювання з автоматизованим ремонтом підвищує стійкість та довіру до IEMS в умовах змінних розподілів даних, пропонуючи практичний шлях для надійного впровадження в житлових, комерційних та промислових секторах енергетики.

Ключові слова: інтелектуальне програмне забезпечення для енергоменеджменту (IEMS); прогнозування дефектів; автоматизоване відновлення; виявлення аномалій; калібрування; стійкість; забезпечення якості програмного забезпечення.