Система прогнозування електроспоживання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЦибульський, Леонід Юрійович
dc.contributor.authorРєзнік, Олександр Сергійович
dc.date.accessioned2025-09-30T12:38:21Z
dc.date.available2025-09-30T12:38:21Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractМетою цього дослідження є розробка системи прогнозування електроспоживання, використовуючи вейвлет-аналіз, нейронні мережі та модель ARIMA. Ця система спрямована на оптимізацію споживання енергії та підвищення енергоефективності промислових об'єктів. Для досягнення цієї мети, було проведено ряд теоретичних та експериментальних досліджень. Використовуючи вейвлети Добеші, Симлет та Койфлет, було виконано обробку великого набору даних про електроспоживання. Розроблена система включає навчену нейронну мережу, яка здатна здійснювати прогнозування в реальному часі, а також модель ARIMA, яка показала свою ефективність на невеликих часових рядах. В результаті дослідження було отримано високу точність прогнозування, що підтверджує конкурентоспроможність розробленої системи. Отримані результати були представлені у вигляді візуалізацій та порівняльних характеристик, що демонструють ефективність використання вейвлет-аналізу для прогнозування електроспоживання.
dc.description.abstractotherThe purpose of this study is to develop a system for predicting electricity consumption using wavelet analysis, neural networks, and the ARIMA model. This system is aimed at optimizing energy consumption and improving the energy efficiency of industrial facilities. To achieve this goal, a number of theoretical and experimental studies were conducted. Using Dobeshi, Symlet, and Coiflet wavelets, a large set of energy consumption data was processed. The developed system includes a trained neural network capable of real-time forecasting, as well as the ARIMA model, which has proven its effectiveness on small time series. The study resulted in high forecasting accuracy, which confirms the competitiveness of the developed system. The obtained results were presented in the form of visualizations and comparative characteristics that demonstrate the effectiveness of using wavelet analysis to predict electricity consumption.
dc.format.extent75 с.
dc.identifier.citationРєзнік, О. С. Система прогнозування електроспоживання : дипломний проєкт … бакалавра: 171 Електроніка / Рєзнік Олександр Сергійович. – Київ, 2023. – 75 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/76434
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectСпоживання електроенергії
dc.subjectпрогнозування
dc.subjectнейронні мережі прямого поширення
dc.subjectмодель ARIMA
dc.subjectвейвлет-аналіз
dc.subjectенергоефективність
dc.subjectElectricity consumption
dc.subjectforecasting
dc.subjectfeed-forward neural networks
dc.subjectARIMA model
dc.subjectwavelet analysis
dc.subjectenergy efficiency
dc.titleСистема прогнозування електроспоживання
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Ryeznik_bakalavr.pdf
Розмір:
3.24 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ЕПС)
Бакалаврські роботи