prikaz prve stranice dokumenta Predviđanje proizvodnje energije pomoću analize vremenskih serija
Rad nije dostupan
diplomski rad
Predviđanje proizvodnje energije pomoću analize vremenskih serija
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. urn:nbn:hr:168:806501
Zorčić, Sara
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Zorčić, S. (2021). Predviđanje proizvodnje energije pomoću analize vremenskih serija (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:806501

Zorčić, Sara. "Predviđanje proizvodnje energije pomoću analize vremenskih serija." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:806501

Zorčić, Sara. "Predviđanje proizvodnje energije pomoću analize vremenskih serija." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:806501

Zorčić, S. (2021). 'Predviđanje proizvodnje energije pomoću analize vremenskih serija', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 04.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:806501

Zorčić S. Predviđanje proizvodnje energije pomoću analize vremenskih serija [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2021 [pristupljeno 04.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:806501

S. Zorčić, "Predviđanje proizvodnje energije pomoću analize vremenskih serija", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:806501

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:806501
Podaci o radu
NaslovPredviđanje proizvodnje energije pomoću analize vremenskih serija
Naslov (engleski)Energy Generation Prediction Using Time Series Analysis
AutorSara Zorčić
MentorMarin Šilić (mentor)
Član povjerenstvaMarin Šilić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaKlemo Vladimir (član povjerenstva)
Član povjerenstvaGoran Delač (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2021-07-05, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
U ovom radu kreirani su modeli strojnog učenja u svrhu predviđanja vremenskih serija za studijski slučaj predikcije proizvedene energije u vjetroelektrani. Opisane su metode analize vremenskih serija i objašnjene metode prognoziranja neuronskim mrežama. Koristeći Pythonove biblioteke programski su ostvareni modeli LSTM mreže, GRU mreže i dvosmjerno povratne mreže. Pomoću njih je napravljeno predviđanje budućih vrijednosti energije na temelju vremenskih uvjeta brzine i smjera vjetra. Mjerama vrednovanja napravljena je usporedba točnosti modela. Svi rezultati ispitivanja prikazani su grafički.
Sažetak (engleski)
In this thesis, machine learning models were created in order to predict time series for case study of predicting energy production of wind power plant. Methods of time series analysis and time series prediction using neural networks are described. Python based libraries are used to implement models of LSTM network, GRU network, and bidirectional recursive neural network. With those models using wind speed and wind direction variables from dataset, prediction of future energy production values was made. Using forecast metrics models were evaluated and compared. All study results are described and visualized.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:806501
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-13 09:23:22