Tato bakalářská práce obsahuje popis základní aplikace neuronové sítě pro predikovaní
zatížení z distribučního transformátoru. Teoretická část této práce se věnuje stručnému
popisu základního fungování neuronových sítí a provozovaní distribučního transformátoru.
V praktické části je nastíněno vytvoření neuronové sítě a vhodných vstupních hodnot, na
kterých závisí predikované zatížení. K procesu vytvoření neuronové sítě a její následné
aplikace je využíváno programu Matlab. Tato práce program Matlab rovněž využívá
k uskutečnění simulace predikovaného zatížení a k porovnání predikovaných hodnot se
skutečnými hodnotami.
Predikce zatížení z transformátoru je užitečná věc, neboť provozovatelé elektrizační
soustavy jsou schopni plánovat provoz elektrizační soustavy nebo předpovídat poruchy
vzniklé přetížením a mohou tak činit strategická rozhodnutí.
V práci je dosaženo přibližně 94 % úspěšnost predikce zatížení.
Anotace v angličtině
This bachelor thesis contains description of the basic application of artifical neural
networks for power load prediction of a distribution transformer. The theoretical part
focuses on brief description of the basic operation of the system for neural networks and
the operation of distribution transformers. The practical part is dedicated to creation
of the neural network and formation of adequate input values. In order to create neural
network and in order to implenent its application this thesis is using the Matlab program.
This thesis also uses the Matlab program to perform simulation of the predicted power
load and to compare the predicted values with the nominal values.
Power load prediction of the transformer is mainly beneficial due to the fact, that it
enables the operators to plan operation of the power system and it also enables them
to predict defects caused by overload. Therefore, the operators can make accordinate
decisions.
This thesis accomplishes approximately 94 % load prediction success.
neural network, neuron, transformer, electric load forecasting
Rozsah průvodní práce
48 s.
Jazyk
CZ
Anotace
Tato bakalářská práce obsahuje popis základní aplikace neuronové sítě pro predikovaní
zatížení z distribučního transformátoru. Teoretická část této práce se věnuje stručnému
popisu základního fungování neuronových sítí a provozovaní distribučního transformátoru.
V praktické části je nastíněno vytvoření neuronové sítě a vhodných vstupních hodnot, na
kterých závisí predikované zatížení. K procesu vytvoření neuronové sítě a její následné
aplikace je využíváno programu Matlab. Tato práce program Matlab rovněž využívá
k uskutečnění simulace predikovaného zatížení a k porovnání predikovaných hodnot se
skutečnými hodnotami.
Predikce zatížení z transformátoru je užitečná věc, neboť provozovatelé elektrizační
soustavy jsou schopni plánovat provoz elektrizační soustavy nebo předpovídat poruchy
vzniklé přetížením a mohou tak činit strategická rozhodnutí.
V práci je dosaženo přibližně 94 % úspěšnost predikce zatížení.
Anotace v angličtině
This bachelor thesis contains description of the basic application of artifical neural
networks for power load prediction of a distribution transformer. The theoretical part
focuses on brief description of the basic operation of the system for neural networks and
the operation of distribution transformers. The practical part is dedicated to creation
of the neural network and formation of adequate input values. In order to create neural
network and in order to implenent its application this thesis is using the Matlab program.
This thesis also uses the Matlab program to perform simulation of the predicted power
load and to compare the predicted values with the nominal values.
Power load prediction of the transformer is mainly beneficial due to the fact, that it
enables the operators to plan operation of the power system and it also enables them
to predict defects caused by overload. Therefore, the operators can make accordinate
decisions.
This thesis accomplishes approximately 94 % load prediction success.