prikaz prve stranice dokumenta Modeliranje željenih klimatizacijskih uvjeta korisnika pomoću IoT uređaja i neuronskih mreža
Rad nije dostupan
diplomski rad
Modeliranje željenih klimatizacijskih uvjeta korisnika pomoću IoT uređaja i neuronskih mreža
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. urn:nbn:hr:168:195813
Perić, Nikica
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Perić, N. (2020). Modeliranje željenih klimatizacijskih uvjeta korisnika pomoću IoT uređaja i neuronskih mreža (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:195813

Perić, Nikica. "Modeliranje željenih klimatizacijskih uvjeta korisnika pomoću IoT uređaja i neuronskih mreža." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:195813

Perić, Nikica. "Modeliranje željenih klimatizacijskih uvjeta korisnika pomoću IoT uređaja i neuronskih mreža." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:195813

Perić, N. (2020). 'Modeliranje željenih klimatizacijskih uvjeta korisnika pomoću IoT uređaja i neuronskih mreža', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 29.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:195813

Perić N. Modeliranje željenih klimatizacijskih uvjeta korisnika pomoću IoT uređaja i neuronskih mreža [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2020 [pristupljeno 29.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:195813

N. Perić, "Modeliranje željenih klimatizacijskih uvjeta korisnika pomoću IoT uređaja i neuronskih mreža", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2020. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:195813

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:195813
Podaci o radu
NaslovModeliranje željenih klimatizacijskih uvjeta korisnika pomoću IoT uređaja i neuronskih mreža
Naslov (engleski)Modelling of user-defined climate conditions by IoT controller with neural networks
AutorNikica Perić
MentorVinko Lešić (mentor)
Član povjerenstvaVinko Lešić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMato Baotić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaŠandor Ileš (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2020-07-15, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Elektrotehnika
Sažetak
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.
Sažetak (engleski)
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.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:195813
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 pohrane2023-01-13 13:27:40