Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/35420Tüm üstveri kaydı
| Dublin Core Alanı | Değer | Dil |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Дідич, Ірина Степанівна | - |
| dc.contributor.advisor | Didych, Iryna | - |
| dc.contributor.author | Куц, Олег Віталійович | - |
| dc.contributor.author | Kuts, Oleg | - |
| dc.date.accessioned | 2021-06-22T15:14:12Z | - |
| dc.date.available | 2021-06-22T15:14:12Z | - |
| dc.date.issued | 2021-06-23 | - |
| dc.identifier.citation | Куц О. В. Розробка автоматизованої системи прогнозування споживання електроенергії за допомогою методів машинного навчання : кваліфікаційна робота бакалавра за спеціальністю „151 — автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології“ / О. В. Куц. — Тернопіль : ТНТУ, 2021. — 66 с. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/35420 | - |
| dc.description | Роботу виконано на кафедрі ком’пютерно-інтегрованих технологій Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя Міністерства освіти і науки України Захист відбудеться 23 червня 2021 р. о 09 .00 годині на засіданні екзаменаційної комісії № 23 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя за адресою: 46001, м. Тернопіль, вул.Руська, 56, навчальний корпус №1, ауд. 403 | uk_UA |
| dc.description.abstract | У бакалаврській роботі було розроблено автоматизовану систему прогнозування споживання електроенергії за допомогою методів машинного навчання. Показана можливість ефективного прогнозування погодинного споживання електроенергії, як на основі попередніх вимірювань, так і з використанням погодних даних. | uk_UA |
| dc.description.abstract | In the bachelor's thesis, an automated system for forecasting electricity consumption using machine learning methods was developed. Possibility of effective forecasting of hourly electricity consumption is shown, both on the basis of preliminary measurements, and with use of weather data. | - |
| dc.description.tableofcontents | ВСТУП 5 1. АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА 7 1.1. Постановка задачі 7 1.2 Огляд існуючих аналогів 8 2 ПРОЕКТНА ЧАСТИНА Помилка! Закладку не визначено.6 2.1. Дані про споживання енергії 166 2.2. Дані про погоду Помилка! Закладку не визначено.8 2.3. Огляд аналогічних завдань і способів їх вирішення Помилка! Закладку не визначено. 2.4. Приведення до стандартного вигляду 22 2.5. Методи оцінки Помилка! Закладку не визначено. 2.6. Методи прогнозування Помилка! Закладку не визначено. 3 СПЕЦІАЛЬНА ЧАСТИНА 29 3.1 Опис моделі. Складові балансового рівняння Помилка! Закладку не визначено.9 3.2. Рівень підстанцій Помилка! Закладку не визначено. 3.3. Рівень обладнання підстанцій 40 3.4 Рівень зв'язків між енергооб'єктами 41 3.5 Реалізація модуля, архітектура системи 46 4. БЕЗПЕКА ЖИТТЄДІЯЛЬНОСТІ, ОСНОВИ ОХОРОНИ ПРАЦІ 54 4.1. Органiзацiя охорони працi при роботi з системою управлiння 54 4.2. Електробезпека 58 4.3. Розрахунок заземлення 59 Висновки 63 ПЕРЕЛІК ПОСИЛАНЬ 65 | uk_UA |
| dc.language.iso | uk | uk_UA |
| dc.publisher | Тернопіль, ТНТУ | uk_UA |
| dc.subject | інтерполяція даних | uk_UA |
| dc.subject | точки розподілу | uk_UA |
| dc.subject | методи прогнозування | uk_UA |
| dc.subject | точки вимірювання | uk_UA |
| dc.subject | data interpolation | uk_UA |
| dc.subject | distribution points | uk_UA |
| dc.subject | measurement points | uk_UA |
| dc.subject | forecasting methods | uk_UA |
| dc.title | Розробка автоматизованої системи прогнозування споживання електроенергії за допомогою методів машинного навчання | uk_UA |
| dc.title.alternative | Development of an automatic system of power consumption forecasting by machine learning methods | uk_UA |
| dc.type | Bachelor Thesis | uk_UA |
| dc.rights.holder | © Куц О.В., 2020 | uk_UA |
| dc.contributor.committeeMember | Микулик, Петро Миколайович | - |
| dc.contributor.committeeMember | Mykulyk, Petro | - |
| dc.coverage.placename | Тернопіль, ТНТУ | uk_UA |
| dc.format.pages | 66 | - |
| dc.subject.udc | 621.57 | uk_UA |
| dc.relation.references | 1. XML // Wikipedia, free encyclopaedia. - 2015. - URL:http: // en. wikipedia.org/wiki/xml 2. Oracle DBMS. - URL:https://www.oracle.com/database/index.html 3. XSLX // Wikipedia, free encyclopaedia. - 2015. - URL: http://en.wikipedia.org/wiki/Office_Open_XML 4. D. Borsboom GJ Mellenbergh J. van Heerden. The Theoretical Status of Latent Variables // Psychological Review. - 2003. 5. Jeffrey A. Greene Scott C. Brown. The Wisdom Development Scale: Further Validity Investigations // International Journal of Aging And Human Development. - 2003. 6. Janert Philipp K. Data Analysis with Open Source Tools. - O'REILLY, 2010. - P. 59-132. 7. Geoffrey KF Tso Kelvin KW Yau. Predicting electricity energy consumption: A comparison of regression analysis, decision tree and neural networks // Energy. - 2007. - Vol. 32, no. 9. - P. 1761-1768. 8. Лінійна регресія // Wikipedia, free encyclopaedia. - 2015. - URL:http://en.wikipedia.org/wiki/Linear_regression 9. Siegelmann Hava T., Sontag Eduardo D. On The Computational Power Of Neural Nets // JOURNAL OF COMPUTER AND SYSTEM SCIENCES. - 1995. - Vol. 50, no. 1. - P. 132-150. 10. Quinlan JR Induction of Decision Trees // MACH. LEARN. - 1986. - Vol. 1. - P. 81-106. 11. Taghrid Samak Christine Morin David Bailey. Energy Consumption Models and Predictions for Large-scale Systems // Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops PhD Forum (IPDPSW). - 2013. - Vol. 27. - P. 899-906. 12. Dean Jeffrey, Ghemawat Sanjay. MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters // OSDI'04: Sixth Symposium on Operating System Design and Implementation. – 2004 13. SQL // Wikipedia, free encyclopaedia. - 2015. - URL:http: // en. wikipedia.org/wiki/SQL 14. Asteriou D. Hall S. ARIMA Models and the Box-Jenkins Methodology // Applied Econometrics (Second ed.). - 2011. - P. 265- 286. 15. Taghrid Samak Christine Morin David Bailey. Short-term prediction of household electricity consumption: Assessing weather sensitivity in a Mediterranean area // Renewable and Sustainable Energy Reviews. - 2007. - Vol. 12. - P. 2040-2065. 16. Humidex Index // Wikipedia, free encyclopaedia. - 2015. - URL:http://en.wikipedia.org/wiki/Humidex 17. CSV // Wikipedia, free encyclopaedia. - 2015. - URL: http: //en.wikipedia.org/wiki/Comma-separated_values 18. FOAS. RStudio. - 2015. - URL:http://www.rstudio.com/ 19. Інтерполяція // Wikipedia, free encyclopaedia. - 2015. - URL:http://en.wikipedia.org/wiki/Interpolation 20. B. Efron R. Tibshirani. An Introduction to the Bootstrap. - Chapman Hall / CRC, 1993 21. Law of Large Numbers // Wikipedia, free encyclopaedia. - 2015. - URL:http://en.wikipedia.org/wiki/Law_of_large_numbers 22. А.В. Лукин ‘Электрические системы и сети’, 2006 23. Л.Д. Рожкова, В.С. Козулин ‘Электрооборудование станций и подстанций’, 1980 24. И.Ю. Баженова ‘SQLWindows. SAL- язык приложений баз данных с архитектурой клиент/сервер’, 1996 -252с. | uk_UA |
| dc.contributor.affiliation | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, кафедра комп'ютерно-інтегрованих технологій | uk_UA |
| dc.coverage.country | UA | uk_UA |
| Koleksiyonlarda Görünür: | 151 — Автоматизація та компʼютерно-інтегровані технології, 174 Автоматизація, комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка (бакалаври) | |
Bu öğenin dosyaları:
| Dosya | Açıklama | Boyut | Biçim | |
|---|---|---|---|---|
| Avtorska_Kuts_O._2021.pdf | Авторська довідка | 547,21 kB | Adobe PDF | Göster/Aç |
| Kvalifikatsiina_robota_Kuts_O._2021.pdf | Кваліфікаційна робота бакалавра | 1,47 MB | Adobe PDF | Göster/Aç |
DSpace'deki bütün öğeler, aksi belirtilmedikçe, tüm hakları saklı tutulmak şartıyla telif hakkı ile korunmaktadır.
Yönetim Araçları