prikaz prve stranice dokumenta Modeliranje željenih klimatizacijskih uvjeta korisnika pomoću IoT uređaja i neuronskih mreža
No public access
master's thesis
Modeliranje željenih klimatizacijskih uvjeta korisnika pomoću IoT uređaja i neuronskih mreža
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. urn:nbn:hr:168:195813
Perić, Nikica
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Perić, N. (2020). Modeliranje željenih klimatizacijskih uvjeta korisnika pomoću IoT uređaja i neuronskih mreža (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:195813

Perić, Nikica. "Modeliranje željenih klimatizacijskih uvjeta korisnika pomoću IoT uređaja i neuronskih mreža." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:195813

Perić, Nikica. "Modeliranje željenih klimatizacijskih uvjeta korisnika pomoću IoT uređaja i neuronskih mreža." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:195813

Perić, N. (2020). 'Modeliranje željenih klimatizacijskih uvjeta korisnika pomoću IoT uređaja i neuronskih mreža', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 28 December 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:195813

Perić N. Modeliranje željenih klimatizacijskih uvjeta korisnika pomoću IoT uređaja i neuronskih mreža [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2020 [cited 2024 December 28] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:195813

N. Perić, "Modeliranje željenih klimatizacijskih uvjeta korisnika pomoću IoT uređaja i neuronskih mreža", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2020. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:195813

Metadata
TitleModeliranje željenih klimatizacijskih uvjeta korisnika pomoću IoT uređaja i neuronskih mreža
Title (english)Modelling of user-defined climate conditions by IoT controller with neural networks
AuthorNikica Perić
MentorVinko Lešić (mentor)
Committee memberVinko Lešić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberMato Baotić (član povjerenstva)
Committee memberŠandor Ileš (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2020-07-15, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Electrical Engineering
Abstract
Zgrade su jedan od najvećih potrošača energije u svijetu te ujedeno i prostor za ostvarenje značajnih ušteda energije. Učenje ponašanja korisnika je preduvjet za predviđanje potrošnje i moguću optimizaciju klimatizacije prostorija i cijele zgrade prilagođenu ponašanju korisnika. U sklopu diplomskog rada izrađen je IoT uređaj koji postavlja željenu temperaturu u prostoriji te modelira ponašanja korisnika na razini jedne godine, u različitim dobima dana, vremenskim uvjetima, godišnjim dobima te radnim i neradnim danima. Učenje modela je provedeno na unaprijed dostupnom skupu podataka koji sadrži vanjske i unutarnje vremenske uvjete. Vanjski vremenski uvjeti se sastoje od temperature, vlage te direktne, difuzne i ukupne sunčeve dozračenosti. Unutarnji uvjeti se odnose na jedan od ureda Fakulteta Elektrotehnike i Računarstva, a dostupni su temperatura zraka, način rada kontrolera ventilokonvektora te referentne temperature u prošlosti. Model je naučen korištenjem neuronske mreže s dugom kratkoročnom memorijom (LSTM) koja je u posljednjim godinama najčešće korištena mreža dubokog učenja za predviđanje vremenskih serija. Naučeni model implementiran je kao Python skripta na Raspberry Pi mikroračunalo tako da u stvarnom vremenu daje predviđeno ponašanje korisnika 24 i 36 sati unaprijed.
Abstract (english)
Buildings are one of the largest consumers of energy in the world and at the same time a space for significant energy savings. Learning user behavior is a prerequisite for predicting consumption and possible optimization of air conditioning of rooms and the entire building adapted to user behavior. As part of the thesis, it was created an IoT device that sets the desired room temperature and models user behavior at the level of one year, at different times of the day, weather conditions, seasons and working and non-working days. Model learning was conducted on a pre-available dataset containing external and internal weather conditions. Outdoor weather conditions consist of temperature, humidity and direct, diffuse and global solar radiation. The internal conditions refer to one of the offices of the Faculty of Electrical Engineering and Computing, and the air temperature, the mode of operation of the fan coil controller and the set temperatures in the past are available. The model was learned using a neural network with Long Short Term Memory (LSTM), which in recent years has been the most commonly used deep learning network for predicting time series. The learned model is implemented as a Python script on a Raspberry Pi microcomputer so that it provides real-time predicted user behavior 24 and 36 hours in advance.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:195813
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 on2023-01-13 13:27:40