Využití real-time prediktivních simulací pro energetický management

Bárta, Michael

Využití real-time prediktivních simulací pro energetický management

dc.contributor.advisor	Mužík Václav, Ing. Ph.D.
dc.contributor.author	Bárta, Michael
dc.contributor.referee	Raková Lenka, Ing. Ph.D.
dc.date.accepted	2023-6-13
dc.date.accessioned	2023-08-02T10:41:40Z
dc.date.available	2022-10-7
dc.date.available	2023-08-02T10:41:40Z
dc.date.issued	2023
dc.date.submitted	2023-5-26
dc.description.abstract	V této diplomové práci se budu věnovat problematice real-time predikce v energetice. Důvodem realizace této práce je absence této tematiky v širším povědomí a minimální využití v energetice. Práce je rozdělena na teoretickou a praktickou část. V teoretické části pojednávám o problematice tématu neuronových sítě a částí potřebných a vyu- žitých v praktické části. V teoretické části jsou tedy zmíněny pojmy jako neuronová síť zpětného šíření, Fotovoltaika, pojem čtvrhodinové maximum a způsob jeho regulace a kondenzační baterie. Praktická část je pak zaměřena přímo na ukázku predikce a návrh jejího využití pro regulaci. Celou práci a její výsledky jsou pak shrnuty v závěru který je dále rozdělen na 3 části, kde první se zabývá čistě predikcí spotřeby objektu a možnostmi optimalizace. Druhá problematikou predikce fotovoltaiocké elektrárny Třetí část je zaměřena na regulaci na základě predikce a jejím zhodnocení.	cs
dc.description.abstract-translated	In this master's thesis, I will focus on the issue of real-time prediction in the field of energy. The reason for undertaking this work is the lack of awareness and minimal utilization of this topic in the energy sector. The thesis is divided into a theoretical and practical part. In the theoretical part, I discuss the issues related to neural networks and the components necessary and utilized in the practical part. Specifically, I address concepts such as backpropagation neural network, photovoltaics, the concept of quarter-hourly maximum, its regulation, and condensing batteries. The practical part is then focused on demonstrating the prediction and proposing its utilization. The entire work and its results are summarized in the conclusion, which is further divided into three parts. The first part deals solely with the prediction of object consumption and optimization possibilities. The second part addresses the prediction of a photovoltaic power plant. The third part focuses on regulation based on prediction and its evaluation.	en
dc.description.result	Obhájeno
dc.format	44,0,87476
dc.identifier	92736
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11025/53060
dc.language.iso	cs
dc.publisher	Západočeská univerzita v Plzni
dc.rights	Plný text práce je přístupný bez omezení
dc.subject	neuronové sítě	cs
dc.subject	predikce	cs
dc.subject	energetické systémy	cs
dc.subject	regulace	cs
dc.subject	řízení	cs
dc.subject	fotovoltaika	cs
dc.subject	kogenerační jednotky	cs
dc.subject	energetické bateriové systémy	cs
dc.subject	čtvrthodinové maximum.	cs
dc.subject.translated	neural networks	en
dc.subject.translated	prediction	en
dc.subject.translated	energy systems	en
dc.subject.translated	regulation	en
dc.subject.translated	control	en
dc.subject.translated	photovoltaics	en
dc.subject.translated	cogeneration unit	en
dc.subject.translated	battery systems	en
dc.subject.translated	four hour maximum.	en
dc.thesis.degree-grantor	Západočeská univerzita v Plzni. Fakulta elektrotechnická
dc.thesis.degree-level	Navazující
dc.thesis.degree-name	Ing.
dc.thesis.degree-program	Výkonové systémy a elektroenergetika
dc.title	Využití real-time prediktivních simulací pro energetický management	cs
dc.title.alternative	Use of real-time predictive simulations for energy management purposes	en
dc.type	diplomová práce