Сезонный анализ

Назначение

Сезонный анализ выявляет повторяющиеся паттерны в поведении параметра телеметрии. Многие параметры здания имеют циклический характер: температура растёт днём и падает ночью, потребление энергии выше в рабочие дни и ниже в выходные, влажность зависит от времени суток и сезона.

Модуль автоматически разлагает историю данных на периодические составляющие и показывает, какие циклы присутствуют в данных, какова их амплитуда и фаза. Это помогает понять нормальное поведение системы и отличить его от аномального.

Возможности

► Автоматическое обнаружение периодических составляющих в данных

► Определение доминирующих периодов (суточный, недельный, сезонный)

► Извлечение типового суточного профиля (как параметр ведёт себя в течение суток)

► Извлечение типового недельного профиля (как параметр ведёт себя по дням недели)

► Оценка амплитуды колебаний (насколько сильно параметр меняется в цикле)

► Визуализация выявленных паттернов на графиках

► Текстовая интерпретация результатов

Когда использовать сезонный анализ

Ситуация	Что покажет сезонный анализ
«Потребление энергии растёт по выходным — почему?»	Недельный паттерн: какие дни отличаются и на сколько
«Температура в цехе каждый день к 16:00 поднимается»	Суточный паттерн: время пика и его амплитуда
«Влажность меняется в зависимости от сезона»	Сезонный паттерн: годовые колебания
«Насос работает с периодическими паузами»	Короткие периоды: циклы работы оборудования
«Датчик показывает странные колебания»	Поможет понять: это нормальный цикл или аномалия

Как пользоваться

Сценарий 1: Найти суточный паттерн температуры

Откройте модуль «Глубокий анализ».
Выберите тег температуры нужной зоны.
Выберите период: 30 дней (достаточно для выявления суточного паттерна).
Выберите тип анализа: «Сезонный анализ».
Нажмите «Запустить».
Результат покажет:
Типовой суточный профиль: как температура меняется в течение суток (усреднённо за все дни)
Время минимума и максимума
Амплитуду суточных колебаний

Сценарий 2: Понять недельный паттерн потребления энергии

Выберите тег потребления энергии (электричество, вода, тепло).
Выберите период: 90 дней (достаточно для выявления недельного паттерна).
Запустите сезонный анализ.
Результат покажет:
Типовой недельный профиль: потребление по дням недели (усреднённо за все недели)
Какие дни отличаются: рабочие или выходные
Насколько потребление в выходные отличается от рабочих дней

Сценарий 3: Определить доминирующие периоды

Выберите тег и период 90-365 дней.
Запустите сезонный анализ.
Результат покажет список обнаруженных периодов:
24 часа — суточный цикл (если параметр зависит от времени суток)
168 часов (7 дней) — недельный цикл (если поведение отличается по дням недели)
8760 часов (365 дней) — годовой цикл (если параметр зависит от сезона)
Другие периоды (например, 12 часов — полусуточный цикл)
Для каждого периода указана амплитуда: насколько сильно параметр колеблется с этим периодом.

Сценарий 4: Проверить, нормальны ли колебания

Вы видите, что параметр колеблется, и не знаете, нормально ли это.
Запустите сезонный анализ.
Если колебания совпадают с выявленным паттерном (например, суточным), значит, это нормальное поведение.
Если колебания не совпадают ни с одним паттерном, значит, это аномалия — запустите детекцию аномалий.

Что вы видите на экране

Структура результата сезонного анализа:

Блок обнаруженных периодов - Список найденных периодов с амплитудами - Пример: | Период | Амплитуда | Интерпретация | |--------|-----------|---------------| | 24 часа | 3.2 °C | Суточный цикл: температура меняется на ±3.2 °C в течение суток | | 168 часов | 1.1 °C | Недельный цикл: в выходные температура на 1.1 °C ниже | | 8760 часов | 5.8 °C | Годовой цикл: сезонные колебания температуры |

График типового суточного профиля - Ось X: время суток (00:00 — 23:59) - Ось Y: усреднённое значение параметра - Линия показывает, как параметр ведёт себя в течение суток (усреднённо за весь период анализа) - Отмечены точки минимума и максимума

График типового недельного профиля - Ось X: дни недели (Пн, Вт, Ср, Чт, Пт, Сб, Вс) - Ось Y: усреднённое значение параметра - Линия показывает, как параметр ведёт себя по дням недели

График фактических данных с паттерном - Фактические данные за выбранный период - Наложение выявленного паттерна (пунктирная линия) - Отклонения от паттерна (области, где данные не совпадают с ожидаемым поведением)

Текстовая интерпретация - Описание выявленных паттернов на естественном языке - Пример:

«Температура в серверной имеет выраженный суточный цикл: минимум в 05:00 (21.2 °C), максимум в 15:00 (24.8 °C). Амплитуда суточных колебаний: 3.6 °C. Недельный цикл выражен слабо: в выходные температура в среднем на 0.3 °C ниже. Годовой цикл не обнаружен (период анализа менее года).»

Практические советы

Используйте период не менее 14 дней для суточного паттерна. За 14 дней система наберёт достаточно данных для усреднения. Период 30 дней даст более надёжный результат.

Для недельного паттерна нужен период не менее 4 недель. За 4 недели система увидит 4 полных цикла и сможет усреднить поведение по дням недели.

Для годового паттерна нужен период от 12 месяцев. Годовой цикл невозможно выявить за 30 дней — нужен минимум год данных.

Сравнивайте фактические данные с паттерном. Если фактические данные совпадают с паттерном — поведение нормальное. Если есть систематическое отклонение — что-то изменилось (сезон, ремонт, поломка).

Паттерны помогают планировать обслуживание. Если пик нагрузки приходится на 15:00, планируйте профилактику на время минимума (05:00), чтобы не прерывать работу.

Отсутствие паттерна — тоже информация. Если сезонный анализ не нашёл периодов, значит, параметр не имеет циклического поведения. Это может означать, что параметр стабилен или его поведение хаотично (проверьте на аномалии).

Частые вопросы и ответы

Вопрос: Система нашла суточный цикл, но я его не вижу на графике. Почему? Суточный цикл может быть «спрятан» в данных, если вы смотрите на короткий период (24 часа) или на зашумлённые данные. Сезонный анализ усредняет данные за весь период и выявляет скрытые закономерности. Посмотрите на график типового суточного профиля — он покажет усреднённое поведение.

Вопрос: Можно ли найти паттерн с периодом, которого нет в списке? Система автоматически ищет все значимые периоды в данных. Если период не найден, значит, его амплитуда слишком мала на фоне шума. Попробуйте увеличить период анализа или проверить данные на шум.

Вопрос: Паттерн изменился после ремонта. Это нормально? Да. Если после ремонта изменился режим работы оборудования, паттерн тоже изменится. Проведите сезонный анализ до и после ремонта и сравните результаты — это покажет эффект ремонта.

Вопрос: Как отличить суточный паттерн от аномалии? Суточный паттерн повторяется каждый день в одно и то же время. Аномалия — это единичное отклонение. Если пик температуры в 15:00 повторяется каждый день — это паттерн. Если пик произошёл один раз — это аномалия.

Вопрос: Можно ли использовать сезонный анализ для прогнозирования? Косвенно — да. Если вы знаете паттерн, вы можете предсказать, как параметр будет вести себя завтра. Но для точных прогнозов используйте модуль «Аналитика» с функцией экстраполяции трендов.

Вопрос: Почему амплитуда годового цикла больше, чем суточного? Это нормально. Годовые колебания (зима-лето) обычно сильнее суточных (день-ночь). Например, температура воздуха меняется на ±15 °C за год, но только на ±5 °C за сутки.