hrvatski

Modeliranje električne potrošnje korisnika pomoću IoT uređaja i neuronskih mreža

Zgrade su jedan od najvećih potrošača energije na svijetu i također su prostor za značajne uštede energije. Učenje korisničkog ponašanja preduvjet je za prognoziranje i moguću optimizaciju cjelokupne energetske bilance prilagođene ponašanju korisnika. Da bi se to postiglo potrebno je pratiti ponašanje korisnika. IoT uređaj koristio se za otkrivanje prisutnosti korisnika i njihove potrošnje električne energije na razini od jedne godine, u različito doba dana, vremenske uvjete, godišnja doba i radne / neradne dane. Nakon prikupljanja podataka napravio se matematički model koji se temelji na informaciji te je naučen pomoću neuronskih mreža. Jednom naučeni model implementiran je kao Python skripta na mikroračunalo Rasberry Pi i pruža predviđeno ponašanje korisnicima 36 sati unaprijed.

štednja energije, Internet stvari, neuronska mreža, matematički model, Raspberry Pi, LSTM, RNN, Python, tensorflow, pandas

nije evidentirano