ČVUT DSpace
  • Prohledat DSpace
  • English
  • Přihlásit se
  • English
  • English
Zobrazit záznam 
  •   ČVUT DSpace
  • České vysoké učení technické v Praze
  • Fakulta elektrotechnická
  • katedra měření
  • Diplomové práce - 13138
  • Zobrazit záznam
  • České vysoké učení technické v Praze
  • Fakulta elektrotechnická
  • katedra měření
  • Diplomové práce - 13138
  • Zobrazit záznam
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Zpřesnění predikce slunečního osvitu pomocí umělých neuronových sítí

Improving the Accuracy of Solar Irradiance Prediction Using Artificial Neural Networks

Typ dokumentu
diplomová práce
master thesis
Autor
Bambušek Zbyněk
Vedoucí práce
Wolf Petr
Oponent práce
Šmíd Radislav
Studijní program
Inteligentní budovy
Instituce přidělující hodnost
katedra měření



Práva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznam
Abstrakt
Hlavním cílem této diplomové práce je vytvořit algoritmus pro predikci osvitu fungující na principu neuronových sítí, jehož smyslem je nahradit stávající metodu založenou na lineární interpolaci, která je v současné době implementována ve službě PV Forecast. Výstupem tohoto algoritmu je předpověď osvitu (úhrnná intenzita ozáření) na horizontální rovinu pro vybrané lokality v České republice ve Wm-2. Součástí práce je řada metod pro zpracování a hledání parametrů sítě, vstupních a výstupních dat a dále srovnání s aktuální verzí služby a některými dalšími veřejně dostupnými službami. V samotném závěru práce je demonstrován další potenciál neuronových sítí v pozměněné verzi algoritmu, která místo osvitu předpovídá přímo poskytovaný výkon za jednotku času na fotovoltaické elektrárně instalované v lokaci Unhošť.
 
The main aim of this thesis is to create an algorithm to predict irradiation that will function on the principle of neural networks. The purpose of this algorithm is to replace the method of prediction based on linear interpolation which is currently implemented in the service PV Forecast. The output is a prediction of irradiation (total intensity of irradiation) to horizontal surface for selected localities in Czech Republic in Wm-2. The work contains various methods for processing and finding parameters for the network, preliminary and output data, as well as a comparison with the current version of the service and other publicly available services. In the last part of the thesis, further potential of neural networks is demonstrated in a tweaked version of the algorithm which instead of irradiation predicts the amount of energy generated in a set amount of time by the photovoltaic power plant in Unhošť.
 
URI
http://hdl.handle.net/10467/76537
Zobrazit/otevřít
PLNY_TEXT (4.355Mb)
PRILOHA (29.68Mb)
POSUDEK (352.0Kb)
POSUDEK (577.7Kb)
Kolekce
  • Diplomové práce - 13138 [416]

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Kontaktujte nás | Vyjádření názoru
Theme by 
@mire NV
 

 

Užitečné odkazy

ČVUT v PrazeÚstřední knihovna ČVUTO digitální knihovně ČVUTInformační zdrojePodpora studiaPodpora publikování

Procházet

Vše v DSpaceKomunity a kolekceDle data publikováníAutořiNázvyKlíčová slovaTato kolekceDle data publikováníAutořiNázvyKlíčová slova

Můj účet

Přihlásit se

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Kontaktujte nás | Vyjádření názoru
Theme by 
@mire NV