magistrsko delo
Urban Kos (Avtor), Sašo Karakatič (Mentor)

Povzetek

Predvidevanje porabe električne energije predstavlja zelo pomemben člen v elektroenergetski industriji, saj lahko pripomore k optimizaciji proizvodnje. S pomočjo strojnega učenja, natančneje rekurentnih nevronskih mrež, je mogoče natančno napovedati električno energijo. Veliko vlogo pri napovedovanju igrajo kakovost in količina podatkov ter arhitektura in nastavitve nevronske mreže. V teoretičnem delu je podrobno opisana nevronska mreža in njeni osnovni gradniki, kjer je bilo največ pozornosti posvečene rekurentnim mrežam, praktični del pa prikazuje izvedbo eksperimenta napovedovanja porabe električne energije z rekurentnimi nevronskimi mrežami z različno arhitekturo in podatki.

Ključne besede

rekurentne nevronske mreže;električna energija;napovedovanje električne energije;magistrske naloge;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.09 - Magistrsko delo
Organizacija: UM FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Založnik: [U. Kos]
UDK: [004.832:519.216]:621.31(043.2)
COBISS: 27115523 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 583
Št. prenosov: 102
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: Predicting power consumption with recurrent neural networks
Sekundarni povzetek: The anticipation of electricity consumption represents a very important link in the electrical energy industry as it can help optimize production. With the help of machine learning, more precisely recurrent neural networks, electricity can be accurately predicted. The quality and quantity of data, as well as the architecture and settings of the neural network play a big role in forecasting. The theoretical part describes in detail the neural network and its basic building blocks, where the greatest attention was paid to the recurrent parts of the network and the practical part shows the implementation of an experiment for the prediction of electricity consumption with recurrent neural networks with different architecture and data.
Sekundarne ključne besede: recurrent neural networks;electricity;electricity forecasting;
Vrsta dela (COBISS): Magistrsko delo/naloga
Komentar na gradivo: Univ. v Mariboru, Fak. za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Informatika in tehnologije komuniciranja
Strani: XII, 124 str.
ID: 11567992