Podatkovni tokovi in rezervoarsko vzorčenje pri napovedovanju proizvodnje sončnih elektrarnKotnik, Denis (Avtor) Kukar, Matjaž (Mentor) podatkovno rudarjenjepodatkovni tokovisprememba konceptarezervoarsko vzorčenjesončne elektrarnenapovedovanje proizvodnjeSončna, vetrna in vodna energija kot obnovljivi viri energije vzbujajo vedno večjo pozornost, saj je njihov vpliv na okolje, v primerjavi s fosilnimi gorivi, mnogo manjši. V elektroenergetskih sistemih učinkovito shranjevanje električne energije skoraj ni mogoče, zato so se distributerji primorani ukvarjati s problemom ohranjanja ravnovesja med porabo in proizvodnjo električne energije. Kvalitetno napovedovanje proizvodnje in porabe električne energije omenjeni problem močno olajša. Delo obravnava kratkoročno napovedovanje proizvodnje električne energije sončnih elektrarn na območju primorske Slovenije na podlagi vremenskih napovedi, pri čemer se podatke obravnava kot podatkovni tok. Za napovedovanje se uporablja in primerja klasične algoritme strojnega učenja in algoritme, ki se iz podatkov učijo sproti. Dopolni se jih z algoritmom ADWIN, ki s prilagodljivimi drsečimi okni in zaznavanjem sprememb koncepta vzdržuje vzorec zadnjih primerov. Uporablja se tudi algoritem rezervoarskega vzorčenja z eksponentnim staranjem elementov, s katerim se vzdržuje vzorec iz celotnega podatkovnega toka. S sprotnimi modeli naučenimi na vzorcu podatkovnega toka so bile pridobljene uporabne napovedi in povsem primerljivi rezultati s sorodnimi deli.20182018-04-19 11:10:03Magistrsko delo/naloga100897VisID: 19345sl