Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali uporabite sodobnejši brskalnik.
|
|
SLO
|
ENG
|
Piškotki in zasebnost
DKUM
EPF - Ekonomsko-poslovna fakulteta
FE - Fakulteta za energetiko
FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
FF - Filozofska fakulteta
FGPA - Fakulteta za gradbeništvo, prometno inženirstvo in arhitekturo
FKBV - Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede
FKKT - Fakulteta za kemijo in kemijsko tehnologijo
FL - Fakulteta za logistiko
FNM - Fakulteta za naravoslovje in matematiko
FOV - Fakulteta za organizacijske vede
FS - Fakulteta za strojništvo
FT - Fakulteta za turizem
FVV - Fakulteta za varnostne vede
FZV - Fakulteta za zdravstvene vede
MF - Medicinska fakulteta
PEF - Pedagoška fakulteta
PF - Pravna fakulteta
UKM - Univerzitetna knjižnica Maribor
UM - Univerza v Mariboru
UZUM - Univerzitetna založba Univerze v Mariboru
COBISS
Ekonomsko poslovna fakulteta
Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede
Fakulteta za logistiko
Fakulteta za organizacijske vede
Fakulteta za varnostne vede
Fakulteta za zdravstvene vede
Knjižnica tehniških fakultet
Medicinska fakulteta
Miklošičeva knjižnica - FPNM
Pravna fakulteta
Univerzitetna knjižnica Maribor
Večja pisava
|
Manjša pisava
Uvodnik
Iskanje
Brskanje
Oddaja dela
Statistika
Prijava
Prva stran
>
Izpis gradiva
Izpis gradiva
Naslov:
Razvoj modela za napoved proizvodnje električne energije v sončnih elektrarnah : magistrsko delo
Avtorji:
ID
Repnik, Sara
(
Avtor
)
ID
Ravnik, Jure
(
Mentor
)
Več o mentorju...
ID
Tručl, Primož
(
Komentor
)
Datoteke:
MAG_Repnik_Sara_2025.pdf
(54,88 MB)
MD5: AE3EECCDE7B3EBA290971F11AFA5FEDD
Jezik:
Slovenski jezik
Vrsta gradiva:
Magistrsko delo/naloga
Tipologija:
2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:
FS - Fakulteta za strojništvo
Opis:
Magistrska naloga obravnava razvoj modela za napoved proizvodnje električne energije v sončnih elektrarnah na območju Štajerske z uporabo umetnih nevronskih mrež. Za modeliranje so bili zbrani meteorološki podatki in zgodovinski podatki o proizvodnji za 100 elektrarn na območju vzhodne Slovenije. Model je bil razvit v programskem jeziku Pythonu z uporabo knjižnice PyTorch ter testiran z različnimi arhitekturami in aktivacijskimi funkcijami. Najboljše rezultate je dosegel model z dvema skritima slojema po 128 nevronov in kombinacijo ReLU ter Sigmoid funkcij. Dosežena povprečna napaka MAPE je znašala 8–14 %, pri čemer je natančnost močno odvisna od kakovosti vhodnih podatkov.
Ključne besede:
sončne elektrarne
,
umetna nevronska mreža
,
napoved proizvodnje električne energije
Kraj izida:
Maribor
Kraj izvedbe:
Maribor
Založnik:
[S. Repnik]
Leto izida:
2025
Št. strani:
1 spletni vir (1 datoteka PDF (XII, 62 f., [198] f. pril.))
PID:
20.500.12556/DKUM-95884
UDK:
621.311.243-047.72:004.8.032.26(043.2)
COBISS.SI-ID:
268598787
Datum objave v DKUM:
02.12.2025
Število ogledov:
179
Število prenosov:
48
Metapodatki:
Področja:
KTFMB - FS
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
Kopiraj citat
Skupna ocena:
(0 glasov)
Vaša ocena:
Ocenjevanje je dovoljeno samo
prijavljenim
uporabnikom.
Objavi na:
Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.
Licence
Licenca:
CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:
Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:
04.11.2025
Sekundarni jezik
Jezik:
Angleški jezik
Naslov:
Development of a model for predicting electricity production in solar power plants
Opis:
The master’s thesis focuses on developing a model for predicting electricity generation in solar power plants in the Štajerska region using artificial neural networks. Meteorological and historical production data from 100 plants in eastern Slovenia were used. The model was built in Python with PyTorch and tested with different architectures and activation functions. The best performance was achieved with two hidden layers of 128 neurons each and a combination of ReLU and Sigmoid functions. The mean absolute percentage error (MAPE) ranged from 8% to 14%, depending strongly on input data quality.
Ključne besede:
solar power plants
,
artificial neural network
,
Electricity production forecasting
Komentarji
Dodaj komentar
Za komentiranje se morate
prijaviti
.
Komentarji (0)
0 - 0 / 0
Ni komentarjev!
Nazaj
