Kratkoročna prognoza potrošnje električne energije

master's thesis

• Title (english): Short term electric grid load forecasting
• Author: Mirela Ćosić
• Mentor: Domagoj Jakobović (mentor)
• Committee member: Domagoj Jakobović (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Nikola Bogunović (član povjerenstva)
• Committee member: Stjepan Groš (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2014-07-09, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Computing

Abstract

Danas je kratkoročno predviđanje potrošnje električne energije istraženo i razvijeno područje, ali i dalje se u njega ulaže. Glavni razlog tome je to što od dobrog predviđanja svi sudionici u elektroenergetskim sustavima profitiraju. U ovom radu je istraženo područje predviđanja potrošnje električne energije i opisani glavni problemi, kao i osnovne preporuke prilikom izrade prediktora. Opisane su moguće ulazne i izlazne varijable. Predstavljeni su neki od značajnijih dosadašnjih implementacija predviđanja potrošnje električne energije. Također je predstavljeno genetsko programiranje kao novi način predviđanja te su napravljena mjerenja i testiranja kako bi se utvrdila kvaliteta implementacije.

Abstract (english)

Nowadays, short-term load forecasting, STLF, is well explored and developed area, but is still area of interest. The main reason for that is benefit for all participants in the power system. This paper explores STLF and describes the main problems, as well as basic recommendations when making predictors. Possible input and output variables are described. Some of the highlights of the existing implementation for STLF are presented. Genetic programming is presented as a new way to predict load and measurements and tests are made to determine the quality of implementation.

• Keywords: Kratkoročno predviđanje potrošnje električne energije; genetsko programiranje
• Keywords (english): Short-term load forecasting; genetic programming
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:128622
• Study programme: Title: Computing; Study programme type: university; Study level: graduate; Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Closed access
• Created on: 2018-02-06 08:22:12