Вестник МГТУ, 2022, Т. 25, № 4.

Вестник МГТУ. 2022. Т. 25, № 4. С. 313-323. DOI: https://doi.org/10.21443/1560-9278-2022-25-4-313-323 Гольдштейн В. Г., Кузнецов Д. В., Романов В. С. Применение инновационных типов электрооборудования в системах электроснабжения современных мегаполисов // Известия высших учебных заведений. Электромеханика. 2014. № 3. С. 23-25. EDN: QMKTRL. Гореева Н. М., Демидова Л. Н. Статистика. М. : Прометей. 2 019. 496 c. Гофман А. В., Ведерников А. С., Ведерникова Е. С. Повышение точности краткосрочного и оперативного прогнозирования электропотребления энергосистемы с применением искусственной нейронной сети // Электрические станции. 2012. № 7(972). С. 36-41. EDN: PAJHBH. Грачева Е. И., Наумов О. В., Садыков Р. Р. Учет холостого хода трансформаторов в период эксплуатации при расчете потерь электроэнергии в распределительных сетях // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. 2016. № 1-2. С. 53-63. EDN: VXLFSB. Грачева Е. И., Наумов О. В., Федотов Е. А. Влияние нагрузочной способности силовых трансформаторов на их эксплуатационные характеристики // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. 2017. Т. 19, № 7-8. С. 71-77. EDN: ZTQXSD. Жилкина Ю. В. Концепции интернета вещей как способ мотивации к энергосбережению // Электрические станции. 2020а. № 2(1063). С. 23-26. DOI: http://dx.doi.org/10.34831/EP.2020.1063.2.004. EDN: HOOSPG. Жилкина Ю. В. Процессы реформирования электроэнергетики в России // Энергетик. 2020б. № 1. С. 29-32. EDN: UCPRRI. Лоскутов А. Б., Лоскутов А. А., Зырин Д. В. Разработка и исследование гибкой интеллектуальной электрической сети среднего напряжения, основанной на гексагональной структуре // Труды НГТУ им. Р. Е. Алексеева. 2016. № 3(114). C. 85-94. EDN: WNGDRN. Лоскутов А. Б., Соснина Е. Н., Лоскутов А. А., Зырин Д. В. Интеллектуальные распределительные сети 10-20 кВ с гексагональной конфигурацией // Промышленная энергетика. 2013. № 12. С. 3-7. EDN: RTXSTD. Надтока И. И., Павлов А. В. Повышение точности расчета электрических нагрузок многоквартирных домов с электроплитами // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. 2015. № 2. С. 45-48. DOI: https://doi.org/10.17213/0321-2653-2015-2-45-48. EDN: TWMWPJ. Солуянов Ю. И., Федотов А. И., Ахметшин А. Р., Халтурин В. А. Энергосберегающие решения в распределительных электрических сетях на основе анализа их фактических нагрузок // Электроэнергия. Передача и распределение. 2020. № 5(62). С. 68-73. EDN: CRFVEH. Солуянов Ю. И., Федотов А. И., Галицкий Ю. Я., Чернова Н. В. [и др.]. Актуализация нормативных значений удельной электрической нагрузки многоквартирных домов в Республике Татарстан // Электричество. 2021. № 6. С. 62-71. DOI: https://doi.org/10.24160/0013-5380-2021-6-62-71. EDN: RRSRRX. Солуянов Ю. И., Чернова Н. В., Федотов А. И., Ахметшин А. Р. Анализ фактических электрических нагрузок многоквартирных жилых домов Москвы // Промышленная энергетика. 2022. № 9. С. 12-19. DOI: https://doi.org/10.34831/EP.2022.82.36.002. EDN: KBOZXD. Степанов В. С., Солонина Н. Н., Суслов К. В. К вопросу повышения качества электроэнергии в сетях электроснабжения // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2015. № 12(107). С. 197-203. EDN: VHISBT. Albert A., Rajagopal R. Smart meter driven segmentation: what your consumption says about you // IEEE Transactions on Power Systems. 2013. Vol. 28, Iss. 4. P. 4019-4030. DOI: https://doi.org/10.1109/ TPWRS.2013.2266122. Carroll P., Murphy T., Hanley M., Dempsey D. [et al.]. Household classification using smart meter data // Journal of Official Statistics. 2018. Vol. 34, № 1. P. 1-25. Cembranel S. S., Lezama F., Soares J., Ramos S. [et al.]. A short review on data mining techniques for electricity customers characterization // 2019 IEEE PES GTD Grand International Conference and Exposition Asia (GTD Asia), Bangkok, Thailand, 19-23 March 2019. IEEE, 2019. P. 194-199. DOI: https://doi.org/ 10.1109/GTDAsia.2019.8715891. James G., Witten D., Hatie T., Tibshirani R. An introduction to statistical learning with Applications in R. New York : Springer, 2021. 607 p. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-0716-1418-1. Latifi M., Sabzehgar R., Rasouli M. Reactive power compensation using plugged-in electric vehicles for an AC power grid // IECON 2018 - 44th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, Washington, USA, 21-23 October 2018. IEEE, 2018. P. 4986-4991. DOI: https://doi.org/10.1109/IECON.2018.8591249. Ledva G. S., Mathieu J. L. Separating feeder demand into components using substation, feeder, and smart meter measurements // IEEE Transactions on Smart Grid. 2020. Vol. 11, Iss. 4. P. 3280-3290. DOI: https://doi.org/ 10.1109/TSG.2020.2967220. Mai W., Chung C. Y., Wu T., Wong W. C. Electric load forecasting for large office building based on radial basis function neural network // IEEE PES General Meeting (IEEE General Meeting Power& Energy Society), 321