prikaz prve stranice dokumenta Kratkoročna predikcija potrošnje električne energije primjenom regresijskih modela
Rad nije dostupan
diplomski rad
Kratkoročna predikcija potrošnje električne energije primjenom regresijskih modela
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. urn:nbn:hr:168:810646
Kuprešak, Tea
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Kuprešak, T. (2021). Kratkoročna predikcija potrošnje električne energije primjenom regresijskih modela (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:810646

Kuprešak, Tea. "Kratkoročna predikcija potrošnje električne energije primjenom regresijskih modela." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:810646

Kuprešak, Tea. "Kratkoročna predikcija potrošnje električne energije primjenom regresijskih modela." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:810646

Kuprešak, T. (2021). 'Kratkoročna predikcija potrošnje električne energije primjenom regresijskih modela', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 25.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:810646

Kuprešak T. Kratkoročna predikcija potrošnje električne energije primjenom regresijskih modela [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2021 [pristupljeno 25.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:810646

T. Kuprešak, "Kratkoročna predikcija potrošnje električne energije primjenom regresijskih modela", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:810646

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:810646
Podaci o radu
NaslovKratkoročna predikcija potrošnje električne energije primjenom regresijskih modela
Naslov (engleski)Short-term prediction of electrical energy consumtion using regression models
AutorTea Kuprešak
MentorJadranko Matuško (mentor)
Član povjerenstvaJadranko Matuško (član povjerenstva)
Član povjerenstvaŠandor Ileš (član povjerenstva)
Član povjerenstvaŽeljko Jakopović (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2021-07-15, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Elektrotehnika
Sažetak
Većina metoda predikcije potrošnje električne energije koristi statističke metode ili algoritme s umjetnom inteligencijom poput regresijskih postupaka, neuronskih mreža, neizrazite logike i ekspertnih sustava. U radu je analizirana primjena regresijskih postupaka za kratkoročnu predikciju potrošnje električne energije u Poslovnici Livno, korištenjem dva različita programska okruženja. Temeljem dobivenih podataka o potrošnji električne energije, tipu dana i blagdana, te meteoroloških podataka koji služe kao prediktori za prognozu potrošnje, dobiven je regresijski model unutar programskog okruženja PSI Control. Model prognoze ponaša se kao prilagodba putem Kalmanova filtra. Regresijski model implementiran je i unutar programskog okruženja Matlab te je obavljena statistička i grafička analiza predikcije potrošnje odabranog regresijskog modela.
Sažetak (engleski)
Most methods of predicting electricity consumption use statistical methods or algorithms with artificial intelligence such as regression procedures, neural networks, fuzzy logic, and expert systems. In this thesis was analyzed use of regression procedures for short-term prediction of electricity consumption in the Livno Branch, using two different software environments. Based on the obtained data of electricity consumption, type of days and holidays, and meteorological data that serve as predictors for the consumption forecast, a regression model was obtained within the PSI Control software environment. The forecast model acts as an adjustment via the Kalman filter. The regression model was also implemented within the Matlab software environment, and a statistical and graphical analysis of the consumption prediction of the selected regression model was performed.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:810646
Studijski programNaziv: Elektrotehnika i informacijska tehnologija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije (mag. ing. el. techn. inf.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-15 10:39:05