Témata prací (Výběr práce)Témata prací (Výběr práce)(verze: 368)
Detail práce
   Přihlásit přes CAS
Prediction of energy load profiles
Název práce v češtině: Predikce profilů spotřeby elektrické energie
Název v anglickém jazyce: Prediction of energy load profiles
Klíčová slova: časové řady, stavo-prostorové modely, neuronové sítě, imputace, předzpracování
Klíčová slova anglicky: time series, state-space models, neural networks, imputation, preprocessing
Akademický rok vypsání: 2016/2017
Typ práce: diplomová práce
Jazyk práce: angličtina
Ústav: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky (32-KTIML)
Vedoucí / školitel: RNDr. Jiří Fink, Ph.D.
Řešitel: skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd.
Datum přihlášení: 06.12.2016
Datum zadání: 06.12.2016
Datum potvrzení stud. oddělením: 20.12.2016
Datum a čas obhajoby: 07.09.2017 10:30
Datum odevzdání elektronické podoby:17.07.2017
Datum odevzdání tištěné podoby:19.07.2017
Datum proběhlé obhajoby: 07.09.2017
Oponenti: Richard Van Leeuwen
 
 
 
Zásady pro vypracování
The student shall review the following topics in his diploma thesis:

- overview and comparison of various techniques applicable to predicting energy loads profiles

- implementation of selected models

- interpretation of results and extracted knowledge

The student will focus on some of these topics in more detail. Furthermore, he will propose a suitable technique for load profile prediction based on real-world data. The evaluation of the
obtained results and gained experience shall form an important part of the thesis. The thesis will be written in English.
Seznam odborné literatury
Některé z dostupných základních učebnic, resp. přehledových článků vhodných pro zvolené téma, např.:
- Russell, Stuart Jonathan, et al. Artificial intelligence: a modern approach. Vol. 2. Upper Saddle River: Prentice hall, 2003.
- Mitchell, Thomas M. "Machine learning." Mc G raw ill.(forthcoming) (1997).
- Haykin, Simon S., et al. Neural networks and learning machines. Vol. 3. Upper Saddle River, NJ, USA:: Pearson, 2009.

Články, např:
- Datta, D., S. A. Tassou, and D. Marriott. "Application of neural networks for the prediction of the energy consumption in a supermarket." Proceedings of the International Conference CLIMA.
2000.
- Neto, Alberto Hernandez, and Flávio Augusto Sanzovo Fiorelli. "Comparison between detailed model simulation and artificial neural network for forecasting building energy consumption."
Energy and buildings 40.12 (2008): 2169-2176.
- Kalogirou, Soteris A., and Milorad Bojic. "Artificial neural networks for the prediction of the energy consumption of a passive solar building." Energy 25.5 (2000): 479-491.
- Sulaiman, S. M., P. Aruna Jeyanthy, and D. Devaraj. "Artificial neural network based day ahead load forecasting using Smart Meter data." Power and Energy Systems: Towards Sustainable
Energy (PESTSE), 2016 Biennial International Conference on. IEEE, 2016.
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK