Стохастична оптимізація на основі технології CUDA

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЛабжинський, Володимир Анатолійович
dc.contributor.authorТерещук, Роман Костянтинович
dc.date.accessioned2024-09-02T10:48:25Z
dc.date.available2024-09-02T10:48:25Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionПрограмне забезпечення, розроблене у межах цієї дипломної роботи, використовує методи стохастичної оптимізації та технологію CUDA для прогнозування виробітку електроенергії сонячними електростанціями. Система забезпечує високу точність і продуктивність обчислень, дозволяючи ефективно керувати енергетичними ресурсами. Інтерфейс користувача дозволяє легко налаштовувати, тренувати та тестувати моделі, забезпечуючи користувача всіма необхідними інструментами для прогнозування виробітку електроенергії на основі реальних погодних даних.
dc.description.abstractДипломна робота виконана на 60 сторінках, містить 19 ілюстрацій, 1 додаток, 25 джерел в переліку посилань. Мета роботи – розроблення програмного забезпечення для прогнозування виробітку електроенергії сонячними електростанціями з використанням методів стохастичної оптимізації та технології CUDA. Методи та засоби: лінійна регресія зі стохастичним оптимізатором Adam, мова програмування C++, фреймворк Qt, технологія CUDA, середовище розробки Visual Studio 2022, інструмент для проектування графічних інтерфейсів Qt Designer. Основний зміст дипломної роботи: проведено аналіз сучасних тенденцій у сфері відновлюваної енергетики, розглянуто методи прогнозування виробітку електроенергії. Обґрунтовано вибір лінійної регресії зі стохастичним оптимізатором Адам, розроблено програмне забезпечення для тренування моделей на CPU та GPU. Оцінено існуючі рішення для прогнозування виробітку електроенергії, такі як OpenWeatherMap Solar Panel Energy Prediction та Forecast.Solar. Результати: розроблене програмне забезпечення демонструє високу продуктивність обчислень та точність прогнозів, що підтверджується тестуванням на реальних даних. Система рекомендується для використання в енергетичних компаніях для оптимізації роботи сонячних електростанцій.
dc.description.abstractotherThe thesis is completed on 60 pages, contains 19 illustrations, 1 annex, and 25 sources in the list of references. The aim of the work is to develop software for predicting electricity production at solar power plants using stochastic optimization methods and CUDA technology. Methods and tools: the work uses linear regression methods and the Adam stochastic optimizer for model training. Programming is done in C++ using the Qt framework and CUDA technology for parallel computations on the GPU. The system was developed in Visual Studio. Main content of the thesis: an analysis of current trends in renewable energy, methods of forecasting electricity production was conducted. The choice of linear regression with the Adam stochastic optimizer is substantiated, software for model training on CPU and GPU is developed. Existing solutions for forecasting electricity production, such as OpenWeatherMap Solar Panel Energy Prediction and Forecast.Solar, were evaluated. Results: the developed software demonstrates high computational performance and accuracy of forecasts, which is confirmed by testing on real data. The system is recommended for use in energy companies to optimize the operation of solar power plants.
dc.format.extent60 с.
dc.identifier.citationТерещук, Р. К. Стохастична оптимізація на основі технології CUDA : дипломна робота … баклавра : 122 Комп’ютерні науки / Терещук Роман Костянтинович. – Київ, 2024. – 60 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/68647
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.titleСтохастична оптимізація на основі технології CUDA
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Tereschuk_bakalavr.pdf
Розмір:
1.46 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 (ЦТЕ)
Бакалаврські роботи