Vtičnik v geografskem informacijskem sistemu za spoznavnost in simulacije v elektro distribucijskem omrežju

Oblak, Matej (author), Demšar, Janez (mentor)

V diplomskem delu je predstavljen vtičnik za spoznavnost in simulacije v elektrodistribucijskem sistemu v programu QGIS, ki omogoča pretvarjanje RDF datotek v vizualni format GIS-ovih plasti. Nad plastmi mora biti možen izračun toplotne odvisnosti ter izračun prisotnosti toplotne črpalke pri posameznih merilnih mestih. Proces dela je vključeval seznanitev s programom QGIS in oblikovanje vizualnega vtičnika z uporabo programa Qt Designer. Sledil je razvoj pretvornika iz RDF datotek v GIS plasti za možnost označevanja posameznih merilnih mest na zemljevidu. Nato so bile implementirane funkcije za izračun toplotne odvisnosti ter izračun prisotnosti toplotnih črpalk. Nazadnje je sledila integracija prej navedenih funkcij v vtičnik. Rezultat naloge je delujoč vizualni vtičnik, s katerim je možna pretvorba RDF datoteke v GIS plasti. Možno je izvajati izračun koeficientov toplotne odvisnosti ter z 96% natančnostjo zaznavati prisotnost toplotne črpalke pri označenih merilnih mestih.

• Language: Slovenian
• Keywords: GIS, vtičnik, pretvornik, strojno učenje, CIM, Python
• Work type: Bachelor thesis/paper
• Organization: FRI - Faculty of Computer and Information Science
• Year: 2024
• PID: 20.500.12556/RUL-160376
• Publication date in RUL: 27.08.2024

Secondary language

• Language: English
• Title: Plugin for the geographic information system for recognizability and simulations in the electrical distribution network

Abstract

This thesis presents a plugin for recognizability and simulations in the electrical distribution network, enabling the conversion of RDF files into a visual format of GIS layers. The plugin allows calculation of heat dependency, and determining the presence of heat pumps at individual metering points. The workflow involved familiarization with QGIS and designing a visual plugin using Qt Designer. Subsequently, a converter from RDF files to GIS layers was developed to enable selection of different metering points on the map. Functions were then implemented for calculating heat dependency, and determine the presence of heat pumps. The result is a functional visual plugin that allows the conversion of RDF files into GIS layers. It enables the calculation of heat dependency, and detection of the presence of heat pumps with 96% accuracy at selected metering points.

• Keywords: GIS, plugin, converter, machine learning, CIM, Python