Существующие методы накопления, систематизации и обработки массива больших данных в отрасли жилищно-коммунального хозяйства и использования энергоресурсов

Данная работа является исследованием существующих методов накопления, систематизации и обработки больших данных в жилищной отрасли России с возможностью их использовании для повышения эффективности использования энергетических ресурсов. Управление энергопотреблением зданий представляет собой серьезную проблему из-за высокого потребления энергии. Задача состоит в том, чтобы эффективно использовать энергетические ресурсы в жилых зданиях. Целью исследования является выявление лучших практик, инновационных решений и соответствующих тематических исследований, которые могут способствовать более эффективному управлению энергопотреблением в жилищном секторе России. Учитываются проблемы, преимущества и ограничения методов, изучаемых в статье. Была использована современная база повышения качества и развитие цифровизации в жилищно-коммунальном хозяйстве страны на основе Общероссийского отраслевого объединения работодателей сферы жизнеобеспечения. Приведены рекомендации, такие как развитие инновационных технологий для сбора и анализа данных, разработка моделей и методов прогнозирования, изучение различных факторов, влияющих на энергоэффективность и управление ресурсами в жилищном секторе. Следует обратить внимание на подготовку кадров, обладающих соответствующими компетенциями для использования своих знаний и умений в отрасли жилищно-коммунального хозяйства.

1. Петров П.А., Хохлова Н.С. Оценка готовности города к внедрению концепции «Умный город» // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2023. Т. 13. № 3. С. 423–432. https://doi.org/10.21285/2227-2917-2023-3-423-432. EDN: FXDYPA.

2. Иванцов А.И., Петров А.С. К вопросу о повышении класса энергосбережения жилых зданий за счет архитектурно-конструктивных и других параметров // Известия Казанского государственного архитектурно-строительного университета. 2022. № 4. С. 40–50. https://doi.org/10.52409/20731523_2022_4_40. EDN: LKMZCC.

3. Горшков A.C, Гладких A.A. Мероприятия по повышению энергоэффективности в строительстве // Academia. Архитектура и строительство. 2010. № 3. С. 246–250. EDN: NTLBTB.

4. Алексеев К.А. Использование Big Data в международном бизнесе // Труды Института системного программирования РАН. 2020. Т. 32. № 4. С. 7–20. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2020-32(4)-1. EDN: RHHXDQ.

5. Darelle J. Classification of Data – What Is It, Types and Best Practices // Kiteworks. 2022. Режим доступа: https://www.kiteworks.com/secure-file-transfer/data-classification-what-it-is-types-and-best-practices/ (дата обращения: 19.03.2025).

6. Бююль А., Цёфель П. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2005. 608 с. EDN: QMPGNR.

7. Bilal M., Oyedele L.O., Qadir J., Munir K., Ajayi S.O., Akinade O.O. et al. Big Data in The Construction Industry: A Review of Present Status, Opportunities, And Future Trends // Advanced Engineering Informatics. 2016. Vol. 30. Iss. 3. P. 500–521. https://doi.org/10.1016/j.aei.2016.07.001.

8. Ismail S.A., Bandi S., Maaz Z.N. An Appraisal into the Potential Application of Big Data in the Construction Industry // International Journal of Built Environment and Sustainability. 2018. Vol. 5. Iss. 2. P. 145–154. https://doi.org/10.11113/ijbes.v5.n2.274.

9. Bouziane S., Aghoutane B., Moumen A., Sahlaoui A., El Ouali A. Proposal of a Big Data System for an Intelligent Management of Water Resources // E3S Web of Conferences. 2021. Vol. 314. P. 1–5. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202131402002.

10. Lysanov. D.M, Isavnin A.G., Eremina I.I., Ishmuradova I.I., Karamyshey A.N. System Design of Manaqement of Enerqy Recources in The Fields of Housing // HELIX. 2019. Vol. 9. Iss. 4. P. 5258–5263.

11. Angelopoulos M.K., Kontakou Ch. Big Data Analytics for Energy Efficiency // Archives of Business Research. 2020. Vol. 8. Iss.10. P. 15–23. https://doi.org/10.14738/abr.810.9183.

12. Гагарин В.Г., Козлов В.В. Перспективы повышения энергетической эффективности жилых зданий в России // Вестник МГСУ. 2011. № 3-1. С. 192–200. EDN: OVYOIX.

13. Конюхов В.Ю., Опарина Т.А., Гун Ш.С. Энергоменеджмент как эффективная система энергосбережения и решение проблем ее внедрения // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2020. Т. 10. № 4. С. 534–543. https://doi.org/10.21285/2227-2917-2020-4-534-543. EDN: ZVGMNC.

14. Кочегаров А.Д., Садыков А.С. Оценка эффективности организации управления ЖКХ // Сборник статей Правительства Москвы «Государственное и муниципальное управление на рубеже веков». М.: Прима-Пресс, 1998. 207 с.

15. Ustiuzhanin A., Chizhik K., Bazhenov V. Influence of Weather Conditions On Energy Consumption of Controlled Blowers at WWTP // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2020. Vol. 869. P. 1– 10. https://doi.org/10.1088/1757-899X/869/4/042027.

16. Бланцуа В.И. Создание первых автономных систем интернета в Сибири как пространственная диффузия инноваций // Пространственная экономика. 2025. Т. 21. № 1. С. 7–32. https://doi.org/10.14530/se.2025.1.007-032. EDN: ZJBFYK.

17. Пешков В.В., Кудрявцева В.А., Никишина О.В. Механизм комплексного развития территорий как базовый ресурс для развития регионального жилищного строительства // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2024. Т. 14. № 1. С. 10–19. https://doi.org/10.21285/2227-2917-2024-1-10-19. EDN: UINEZA.

18. Белоусов Р.А., Гапеенко А.Н., Фискин Е.М., Николаев А.А., Федчишин В.В., Фискина М.М. Концептуальный подход к созданию и развитию интеллектуальной системы учета энергоресурсов «КУМИр-ресурс» // Автоматизация в промышленности. 2023. № 8. С. 3–7. https://doi.org/10.25728/avtprom.2023.08.01. EDN: HPAWWR.

19. Рупосов В.Л., Хан В.В., Толстой М.Ю. Анализ социально-экономических моделей государственночастного партнерства на примере энергосервиса. Иркутск: Изд-во Иркутского государственного технического университета, 2015. 185 с. EDN: UNZRZJ.