| Title: | Napovedovanje obremenitvenega profila električne energije s pomočjo metod strojnega učenja : magistrsko delo |
|---|
| Authors: | ID Tepej, Urban (Author)
ID Beković, Miloš (Mentor) More about this mentor... 
ID Černezel, Martin (Comentor) |
|---|
| Files: |  MAG_Tepej_Urban_2026.pdf (4,33 MB)
MD5: 81A9E8D28E542E2E94723E1428D0BC78
|
|---|
| Language: | Slovenian |
|---|
| Work type: | Master's thesis/paper |
|---|
| Typology: | 2.09 - Master's Thesis |
|---|
| Organization: | FERI - Faculty of Electrical Engineering and Computer Science
|
|---|
| Abstract: | Zanesljivo napovedovanje obremenitvenega profila električne energije je ključno za učinkovito delovanje elektroenergetskega sistema. V magistrskem delu obravnavamo kratkoročno napovedovanje z uporabo podatkovno vodenih pristopov. Razvit je model, ki temelji na skrbno izbranih značilnostih, pri čemer poseben poudarek namenjamo preprečevanju uhajanja informacij (data leakage) in zagotavljanju t. i. future-safe pristopa. Analizirali smo vpliv časovnih, zgodovinskih in vremenskih spremenljivk na natančnost napovedi. Model smo ovrednotili z metrikami RMSE (Root Mean Squared Error), MAE (Mean Absolute Error) in MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Rezultati potrjujejo, da ustrezna izbira značilnosti bistveno izboljša zanesljivost napovedi. |
|---|
| Keywords: | napoved obremenitvenega profila, časovne vrste, strojno učenje, XGBoost, RMSE, MAE, MAPE |
|---|
| Place of publishing: | Maribor |
|---|
| Place of performance: | Maribor |
|---|
| Publisher: | [U. Tepej] |
|---|
| Year of publishing: | 2026 |
|---|
| Number of pages: | 1 spletni vir (1 datoteka PDF (XV, 83 str.)) |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-97820 |
|---|
| UDC: | 611.311.15-047.72:004.85(043.2) |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 282197507 |
|---|
| Publication date in DKUM: | 29.05.2026 |
|---|
| Views: | 162 |
|---|
| Downloads: | 18 |
|---|
| Metadata: |    |
|---|
| Categories: | KTFMB - FERI
|
|---|
|
:
|
Copy citation |
|---|
| | | | Average score: | (0 votes) |
|---|
| Your score: | Voting is allowed only for logged in users. |
|---|
| Share: |  |
|---|
Hover the mouse pointer over a document title to show the abstract or click
on the title to get all document metadata. |
