Кафедра промислової електроніки (ПЕ)

Постійне посилання на фонд

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/336
Об'єднана 03.02.2020 р. з Кафедрою електронних приладів та пристроїв в Кафедру електронних пристроїв та систем

Переглянути

Перегляд Кафедра промислової електроніки (ПЕ) за Ключові слова "004.942:519.876"

Зараз показуємо 1 - 3 з 3
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Виявлення аномалій у MicroGrid методами машинного навчання
    (2018) Комаревич, Олександр Миколайович; Ямненко, Юлія Сергіївна
    В магістерській дисертації розглядається задача застосування Anomaly Detection як один із засобів Machine Learning для визначення нетипових моделей поведінки людини (аномальної поведінки) у MicroGrid. Наукова новизна отриманих результатів полягає у отриманні подальшого розвитку теорії застосування методів машинного навчання для обробки та аналізу великих даних (Big Data) в частині виявлення аномалій поведінки людини у MicroGrid. Вперше запропоновано розв’язання задачі пошуку аномалій різних поведінкових моделей на базі застосування методу опорних векторів (SVM). За допомогою розробленого програмного забезпечення користувач може переглядати інтервали часу обраного дня та аналізувати випадки фіксування аномалій.
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Прогнозування генерації електроенергії в MicroGrid на базі нейронної мережі
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019-12) Живогляд, Олег Станіславович; Ямненко, Юлія Сергіївна
    У магістерській дисертації було розроблено метод прогнозування обсягів генерації від альтернативних джерел електроенергії у системі MicroGrid на базі штучних нейронних мереж. Було вибрано необхідний для поставленої задачі метод прогнозування і підібрано для його реалізації 2 моделі нейронних мереж: «Умовно обмежену машину Больцмана» та «Нелінійну авторегресивну модель з екзогенним входом»). В результаті моделювання було отримано такі висновки, що «Нелінійна авторегресивна модель з екзогенним входом» краще підходить для поставлених задач. Також було розроблено стартап-проект по використання даної системи.
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Система прогнозованого керування відбором енергії від сонячної електростанції
    (2018) Куцаченко, Євгеній Русланович; Клен, Катерина Сергіївна
    В магістерській дисертації розглядається задача створення системи керування відбором енергії від сонячної електростанції з урахуванням впливу хмарного покриву. Наукова новизна отриманих результатів полягає у вперше розробленій моделі сонячної електростанції з врахування напрямку руху проекції хмарного покриву. Вперше запропоновано прогнозування напрямку руху проекції хмарного покриву шляхом вимірювання струмів та напруг відповідних стійок сонячних панелей. За допомогою розробленої моделі роботи сонячної електростанції та імітаційної моделі вектору руху проекції хмарного покриву у програмному середовищі MATLAB Simulink даються рекомендації щодо просторового розміщення та орієнтації сонячних панелей сонячної електростанції для забезпечення її роботи у режимі відбору максимальної потужності.