Napovedovanje proizvodnje električne energije v vetrnih elektrarnah na osnovi nevronskih mrežKirar, Aljaž (Avtor) Čepon, Gregor (Mentor) vetrne elektrarnenevronske mreželinearna regresijanapovedovanjeznačilkeObnovljivi viri energije zavzemajo vse pomembnejši delež v elektroenergetskem sistemu, kar povečuje potrebo po zanesljivem napovedovanju njihove proizvodnje. V diplomskem delu smo se osredotočili na razvoj modela za napovedovanje proizvodnje električne energije vetrnega polja. Zanesljive napovedi so namreč ključnega pomena za učinkovito načrtovanje obratovanja elektrarn, optimizacijo proizvodnih zmogljivosti ter uravnoteženje elektroenergetskega sistema. V tej nalogi je prikazan razvoj modela, ki je na podlagi zgodovinskih podatkov o proizvodnji električne energije in vremenskih razmerah sposoben napovedovati prihodnjo proizvodnjo iz vetrnih virov. Posebna pozornost je namenjena pripravi in obdelavi podatkovne zbirke, saj kakovost vhodnih podatkov pomembno vpliva na učinkovitost napovednega modela. Učna množica temelji na prosto dostopnih arhivih vremenskih podatkov in izmerjeni električni moči, ki jo je vetrno polje oddajalo v omrežje. Modeli so razviti v programskem jeziku Python, pri čemer je uporabljena odprtokodna knjižnica TensorFlow, ki omogoča gradnjo in učenje kompleksnih nevronskih mrež. Na osnovi izsledkov naloge je razvidno, da zaradi kompleksnosti vremenskih vzorcev najprimernejši napovedni model temelji na nevronski mreži.20252025-07-24 07:30:18Diplomsko delo/naloga170968sl