Naslov
Primjena metoda dubokog učenja na prognoziranje proizvodnje iz vjetroelektrana
(Application of deep learning methods to wind power forecasting)

Autori
Đaković, Josip ; Franc, Bojan ; Kuzle, Igor ; Jembrih, Matija

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Radovi u zbornicima skupova, cjeloviti rad (in extenso), znanstveni

Skup
14. Simpozij o vođenju EES-a (Cigre)

Mjesto i datum
Online, 09.11.2020. - 13.11.2020

Vrsta sudjelovanja
Predavanje

Vrsta recenzije
Domaća recenzija

Ključne riječi
prognoziranje proizvodnje ; duboko učenje ; rekurentne neuronske mreže ; vjetroelektrane
(production forecasting ; deep learning ; recurrent neural networks ; wind farms)

Sažetak
Trend povećane integracije vjetroelektrana u elektroenergetski sustav predstavlja izazov za operatore prijenosnog i distribucijskog sustava te operatora tržišta električne energije. Varijabilnost proizvodnje električne energije iz vjetroelektrana povećava zahtjeve za fleksibilnošću koja je potrebna kako bi se osigurao pouzdan i stabilan rad elektroenergetskog sustava. Vođenje elektroenergetskog sustava s visokim udjelom obnovljivih izvora zahtijeva napredne metode prognoziranja proizvodnje i potrošnje kako bi se osigurao pouzdan i ekonomičan pogon sustava. U radu je prikazana primjena metoda dubokog učenja za prognozu proizvodnje iz vjetroelektrana. Modeli su trenirani na stvarnim mjerenjima i prognozama vjetra na lokacijama na kojima su instalirane vjetroelektrane u Hrvatskoj. Dodatno, prikazana je usporedba točnosti predloženih modela s trenutno korištenim prognostičkim alatima.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Elektrotehnika, Računarstvo

POVEZANOST RADA