prikaz prve stranice dokumenta Kratkoročno predviđanje opterećenja električne mreže pomoću metode potpornih vektora
No public access
scientific master's theses
Kratkoročno predviđanje opterećenja električne mreže pomoću metode potpornih vektora
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2011. urn:nbn:hr:168:995711
Čeperić, Ervin
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Department of Applied Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Čeperić, E. (2011). Kratkoročno predviđanje opterećenja električne mreže pomoću metode potpornih vektora (Scientific master's theses). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:995711

Čeperić, Ervin. "Kratkoročno predviđanje opterećenja električne mreže pomoću metode potpornih vektora." Scientific master's theses, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2011. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:995711

Čeperić, Ervin. "Kratkoročno predviđanje opterećenja električne mreže pomoću metode potpornih vektora." Scientific master's theses, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2011. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:995711

Čeperić, E. (2011). 'Kratkoročno predviđanje opterećenja električne mreže pomoću metode potpornih vektora', Scientific master's theses, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 10 July 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:995711

Čeperić E. Kratkoročno predviđanje opterećenja električne mreže pomoću metode potpornih vektora [Scientific master's theses]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2011 [cited 2024 July 10] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:995711

E. Čeperić, "Kratkoročno predviđanje opterećenja električne mreže pomoću metode potpornih vektora", Scientific master's theses, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2011. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:995711

Metadata
TitleKratkoročno predviđanje opterećenja električne mreže pomoću metode potpornih vektora
Title (english)Short term electric load forecasting based on support vector machines
AuthorErvin Čeperić
MentorDamir Kalpić (mentor)
Committee memberDavor Škrlec (predsjednik povjerenstva)
Committee memberDamir Kalpić (član povjerenstva)
Committee memberRobert Manger (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
(Department of Applied Computing)
Zagreb
Defense date and country2011-01-25, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Universal decimal classification
(UDC)		004 - Computer science and technology. Computing. Data processing
Abstract
Planiranje opterećenja u električnoj mreži jedna je od važnih komponenata u planiranju i radu elektroenergetske industrije. Precizna procjena opterećenja presudna je u predviđanju cijena električne energije te može imati veliki utjecaj na prijenos električne energije, tržišne udjele i dobiti u konkurentnim elektroenergetskim tržištima. Ovaj rad usredotočuje se na kratkoročno planiranje opterećenja u električnoj mreži. Razvijena je metodologija kratkoročnog planiranja temeljena na metodi potpornih vektora. Kao ključan čimbenik uspjeha planiranja, identificirana je prilagodba modela za pojedinu regiju ili skup podataka, temeljena na prethodnoj analizi opterećenja i raznih specifičnosti regije ili skupa podataka. U ovom radu upravo je takva prilagodba izvršena na dva primjera, elektroenergetskog sustava Slovačke (na temelju EUNITE natjecanja) i trafostanice 110/35 kV Lošinj. Analiza rezultata predviđanja pokazuje korisnost modela i perspektivu za upotrebu u elektroenergetskoj industriji.
Abstract (english)
Load forecasting has become one of the most crucial parts in planning and operations of electric power industry. An accurate estimation of load is essential for electricity price forecasting and can have significant implications to energy transactions, market shares and profits in competitive electricity markets. This paper focuses on short-term load forecasting (STLF). The methodology for STLF is presented, based on support vector machines. Adaptation to regional specificities, based on analysis of its electric load, weather and economy, is identified as the key factor for accurate forecasting. The forecasting methodology, model and adaptation strategy is tested on two examples, Slovak electric power system (based on EUNITE competition) and electric power subsystem 110/35 kV Lošinj. The analysis of prediction results shows that the developed models have perspective for use in electric power industry.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:995711
Promotion2020
ProjectNumber: 036-0361983-2022
Title: Održivi razvoj informacijskih sustava
Leader: Krešimir Fertalj
Jurisdiction: Croatia
Funder: MZOS
Funding stream: ZP
ProjectNumber: 036-0361983-3137
Title: Optimiranje i upravljanje rizicima u informacijskim sustavima
Leader: Damir Kalpić
Jurisdiction: Croatia
Funder: MZOS
Funding stream: ZP
Study programmeTitle: Postgraduate master programe in computing
Study programme type: university
Study level: postgraduate
Academic / professional title: magistar inženjer računarstva (magistar inženjer računarstva)
Catalog URLhttp://lib.fer.hr/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=34377
Type of resourceText
Extent69 str ; 30 cm
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2020-08-21 08:42:43