20.500.12556/RUL-165313 Razvoj algoritma za kratkoročno napoved odstopanj v elektroenergetskem sistemu Slovenije Development of a Short-Term Forecasting Algorithm for Imbalances in the Slovenian Power System Odstopanja v elektroenergetskem sistemu zaradi vse večjega vključevanja obnovljivih virov energije postajajo čedalje večja. Pomanjkanje kratkoročnih napovedi odstopanj operaterjem v republiškem centru vodenja otežuje izravnavo sistema in povečuje stroške. V kontekstu te problematike smo razvili algoritem za kratkoročno napoved odstopanj, s ciljem izboljšanja ekonomske učinkovitosti in s tem zmanjšanja stroškov izravnave ter optimalnega koriščenja virov za izravnavo odstopanj.   V okviru magistrskega dela je bilo raziskano tehnično ozadje izravnav, ki jih s pomočjo različnih mehanizmov izvajajo operaterji. Na podlagi raziskanega področja smo pridobili globlje razumevanje ključnih problemov in izzivov, povezanih z izravnavo elektroenergetskega sistema. Raziskali smo teoretične osnove napovedovanja, pri čemer smo podrobneje predstavili najučinkovitejše pristope za napovedovanje obravnavanega problema. Analizirali in obdelali smo historične podatke, ki so služili kot osnova za razvoj in učenje modela kratkoročnih napovedi, ki temelji na metodah strojnega učenja. Zaradi pomanjkanja kratkoročnih napovedi smo razvili korekcijski model, ki temelji na preprostih matematičnih relacijah. Tako smo za izbrano obdobje neposredno primerjali natančnost razvitih modelov. Analiza rezultatov izpostavlja, da je v trenutni fazi razvoja preprost korekcijski model natančnejši od modela strojnega učenja. Glavni razlog za nekoliko slabše rezultate modela strojnega učenja pripisujemo omejenemu naboru vhodnih parametrov. Z vključitvijo dodatnih vhodnih parametrov, predvsem napovedjo vremena in napovedjo proizvodnje iz obnovljivih virov energije pričakujemo izboljšanje natančnosti modela strojnega učenja. Implementacija razvitega algoritma bo operaterjem omogočila učinkovitejšo ročno izravnavo odstopanj. The system imbalances are becoming severer due to increasingly integration of renewable energy sources. Lack of short-term predictions is making balancing the system more difficult for the system operator to handle and increases costs. In this context, we have developed an algorithm for short-term forecasting of system imbalances, with the aim of improving economic efficiency, thereby reducing the cost of balancing and optimal use of resources. Within the framework, the technical background of balancing the system, which are carried out by operators with the help of various mechanisms, was investigated. Based on the researched area, we gained a deeper understanding of the key problems and challenges related to the balancing of the power system. We explored the theoretical foundations of forecasting and described the most affective approaches for the problem under consideration. During the work, historical data was analysed and processed, which served as the basis for the development and learning of a short-term forecast model based on machine learning methods. Due to the lack of short-term forecasts, we developed a correction model based on simple mathematical principles. this allowed us to directly compare the accuracy of the developed models. The analysis of the results shows that, at the current stage of development, a simple correction model is more accurate than a machine learning model. The reason for the slightly lower accuracy of the machine learning model is the limited set of input parameters. By including additional input parameters, especially the weather forecast and the forecast of production from renewable energy sources, we expect an improvement in the accuracy of the machine learning model. The implementation of the developed algorithm will enable operators to handle system imbalances with enhanced operational efficiency. operater odstopanje v sistemu napoved odjema strojno učenje operator system imbalances load forecast machine learning true false false Slovenski jezik Angleški jezik Magistrsko delo/naloga 2024-12-02 09:15:00 2024-12-02 09:15:06 2024-12-16 11:26:33 0000-00-00 00:00:00 2024 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 62875 219207683 Tadel_Gregor_-_Razvoj_algoritma_za_kratkorocno_napoved_odstopanj_v_elektroenergetskem_sistemu_Sl.pdf Tadel_Gregor_-_Razvoj_algoritma_za_kratkorocno_napoved_odstopanj_v_elektroenergetskem_sistemu_Sl.pdf 1 A1634893CF5664A0DAFC91053FE1FBF9 2b69aeb2248c1a54595ba18937315323f2be548a8dfb7e97e0d7812012c1a37f 1dcd7264-b085-11ef-b232-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=196406 Fakulteta za elektrotehniko 0 0 0