prikaz prve stranice dokumenta Primjena umjetnih neuronskih mreža za potrebe vođenja energetskih sustava s visokim udjelom obnovljivih izvora energije
  Download
PDF 4.35 MB
master's thesis
Primjena umjetnih neuronskih mreža za potrebe vođenja energetskih sustava s visokim udjelom obnovljivih izvora energije
diplomski rad
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Mining, Geology and Petroleum Engineering, 2021. urn:nbn:hr:169:738749
Milešević, Filip
University of Zagreb
Faculty of Mining, Geology and Petroleum Engineering
Department of Petroleum and Gas Engineering and energy

Institutional repository: Faculty of Mining, Geology and Petroleum Engineering Repository, University of Zagreb

Cite this document

Milešević, F. (2021). Primjena umjetnih neuronskih mreža za potrebe vođenja energetskih sustava s visokim udjelom obnovljivih izvora energije : diplomski rad (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Mining, Geology and Petroleum Engineering. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:169:738749

Milešević, Filip. "Primjena umjetnih neuronskih mreža za potrebe vođenja energetskih sustava s visokim udjelom obnovljivih izvora energije : diplomski rad." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Mining, Geology and Petroleum Engineering, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:169:738749

Milešević, Filip. "Primjena umjetnih neuronskih mreža za potrebe vođenja energetskih sustava s visokim udjelom obnovljivih izvora energije : diplomski rad." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Mining, Geology and Petroleum Engineering, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:169:738749

Milešević, F. (2021). 'Primjena umjetnih neuronskih mreža za potrebe vođenja energetskih sustava s visokim udjelom obnovljivih izvora energije : diplomski rad', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Mining, Geology and Petroleum Engineering, accessed 26 November 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:169:738749

Milešević F. Primjena umjetnih neuronskih mreža za potrebe vođenja energetskih sustava s visokim udjelom obnovljivih izvora energije : diplomski rad [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Mining, Geology and Petroleum Engineering; 2021 [cited 2024 November 26] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:169:738749

F. Milešević, "Primjena umjetnih neuronskih mreža za potrebe vođenja energetskih sustava s visokim udjelom obnovljivih izvora energije : diplomski rad", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Mining, Geology and Petroleum Engineering, Zagreb, 2021. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:169:738749

Metadata
TitlePrimjena umjetnih neuronskih mreža za potrebe vođenja energetskih sustava s visokim udjelom obnovljivih izvora energije : diplomski rad
Title (english)Application of artificial neural networks for management of energy systems with high share of renewable energy sources : master's thesis
AuthorFilip Milešević
MentorLuka Perković (mentor)
Committee memberLuka Perković (predsjednik povjerenstva)
Committee memberTomislav Kurevija (član povjerenstva)
Committee memberDaria Karasalihović Sedlar (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Mining, Geology and Petroleum Engineering
(Department of Petroleum and Gas Engineering and energy)
Zagreb
Defense date and country2021-07-16, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Mining, Petroleum and Geology Engineering
Petroleum Mining
Abstract
Energetske mikromreže imaju fleksibilan sastav, kompleksne mehanizme aktivnosti i veliku količinu podataka tokom rada. Stoga, zahtijevaju složenu analizu kako bi se optimirao rad i akumuliralo znanje o vođenju. Simuliran je energetski sustav od dvije tisuće kućanstava sa visokim udjelom OIE, te na temelju rezultata simulacije bilance energetskih tokova za mikromrežu, konstruirana je umjetna neuronska mreža. Za odabrane ulazne vrijednosti, zadatak mreže je prognozirati buduće vrijednosti kontrolnih varijabli te na taj način demonstrirati sposobnost vođenja, odnosno regulacije. Stvoren je generalni model koji je na temelju analize rezultata daljnje optimiziran te je naposlijetku provedena analiza osjetljivosti za dva tipična parametra. Konstruirani model pokazuje sposobnost učenja i rješavanja zadanog problema sa visokim stupnjem točnosti.
Abstract (english)
Energy microgrids have flexible composition, complex mechanisms of activity, and a large amount of data during operation. Therefore, they require complex analysis in order to optimize operation and accumulate scheduling knowledge. Energy system of two thousand households with a high share of RES was simulated, and based on the results of the simulation of the energy flow balance for the microgrid, an artificial neural network was constructed. For the selected input values, the task of the network is to forecast the future values of control variables and thus demonstrate the ability to control and regulate the microgrid. A general model was created, which was further optimized based on the analysis of the results, and finally a sensitivity analysis was performed for two typical parameters. The constructed model shows the ability to learn and solve a given problem with high degree of accuracy.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:169:738749
Study programmeTitle: Petroleum engineering; specializations in: Petroleum engineering, Energy production and supply, Environmental protection in petroleum engineering
Course: Energy production and supply
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka naftnog rudarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka naftnog rudarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsOpen access
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2021-07-23 10:08:45