prikaz prve stranice dokumenta Kratkotrajna prognoza opterećenja elektroenergetskog sustava korištenjem umjetnih neuronskih mreža
No public access
master's thesis
Kratkotrajna prognoza opterećenja elektroenergetskog sustava korištenjem umjetnih neuronskih mreža
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2018. urn:nbn:hr:168:683315
Crnčević, Mario
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Crnčević, M. (2018). Kratkotrajna prognoza opterećenja elektroenergetskog sustava korištenjem umjetnih neuronskih mreža (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:683315

Crnčević, Mario. "Kratkotrajna prognoza opterećenja elektroenergetskog sustava korištenjem umjetnih neuronskih mreža." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:683315

Crnčević, Mario. "Kratkotrajna prognoza opterećenja elektroenergetskog sustava korištenjem umjetnih neuronskih mreža." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:683315

Crnčević, M. (2018). 'Kratkotrajna prognoza opterećenja elektroenergetskog sustava korištenjem umjetnih neuronskih mreža', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 17 June 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:683315

Crnčević M. Kratkotrajna prognoza opterećenja elektroenergetskog sustava korištenjem umjetnih neuronskih mreža [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2018 [cited 2024 June 17] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:683315

M. Crnčević, "Kratkotrajna prognoza opterećenja elektroenergetskog sustava korištenjem umjetnih neuronskih mreža", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2018. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:683315

Metadata
TitleKratkotrajna prognoza opterećenja elektroenergetskog sustava korištenjem umjetnih neuronskih mreža
Title (english)Short term power load forecasting using artifical neural networks
AuthorMario Crnčević
MentorIvica Pavić (mentor)
Committee memberIvica Pavić (član povjerenstva)
Committee memberIvan Rajšl (član povjerenstva)
Committee memberBožidar Filipović-Grčić (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2018-07-12, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Electrical Engineering
Abstract
Predviđanje potrošnje električne energije ima utjecaj na brojne aspekte društvenog života. Osim što donosi financijske uštede kod potrošnje i proizvodnje, povećava sigurnost opskrbe električnom energijom, pomaže razvoju i boljem planiranju infrastrukture. Zbog tih razloga razvijeni su različiti modeli predviđanja potrošnje električne energije. Svakako jedan od preciznijih predstavljaju neuronske mreže. U radu su dani primjeri upotrebe neuronskih mreža u mnogim poljima energetike. Vidjeli smo da one, uz dobre obrasce učenja i dovoljno podataka o čimbenicima koji utječu na potrošnju električne energije, olakšavaju kratkoročno predviđanje. Neuronske mreže su sigurno budućnost kratkoročnog predviđanja i njihova upotreba će samo rasti.
Abstract (english)
Forecasting electrical energy consumption has an impact on many aspects of social life. Apart from establishing financial savings with consumption and production, it increases security of electricity supply, helps in development of infrastructure. For these reasons, many different forecasting methods have been developed. Certainly, one of the more precise methods are neural networks. This study gives examples of the use of neural networks in many fields of energetics. We have seen that them, with good learning patterns and enough data of factors that affect electricity consumption, ease short-term forecasting. Neural networks are surely the future of short-term forecasts and their use will only grow.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:683315
Study programmeTitle: Electrical Engineering and Information Technology
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije (magistar/magistra inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2019-03-13 19:37:05