Бугаєва, Людмила МиколаївнаСидоренко, Іван Андрійович2020-01-242020-01-242019-12Сидоренко, І. А. Система прогнозування генерації електроенергії вітряною станцією із застосуванням методів машинного навчання : магістерська дис. : 151 Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології / Сидоренко Іван Андрійович. – Київ, 2019. – 91 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/31089Пояснювальна записка: 90 сторінок, 29 рисунки, 18 таблиць, 3 додатки, 16 джерел за переліком посилань. Об’єкт дослідження – система підтримки прийняття технічних із застосуванням методів машинного навчання. Ціль роботи – розробка програмного забезпечення на базі ШНМ для передбачення генерації електроенергії вітряною станцією. Методи дослідження – дослідити використання ШНМ у прогнозування генерації електроенергії вітряними станціями. Результатом роботи є програмне забезпечення (реалізована штучна нейронна мережа), яке можна використовувати для прогнозування сумарної кількості електроенергії що буде вироблена вітряною станцією протягом майбутніх 8 годин з точністю 80-85%. Актуальність роботи – разом із швидким поширенням та розвитком вітряної енергетики критично важливим є можливість її безпечного підключення у електромережу. При досягненні частки ВС у 25-30% від загальної потужності електромережі, виникає ризик дестабілізації мережі. Як наслідок потрібно застосовувати техніки акумуляції та прогнозування електроенергії на короткострокові терміни (1-3 доби). Крім того, в країнах Європи все більшої популярності набуває ринок електроенергії. Такий підхід дозволяє децентралізувати сферу енергетики, проте вимагає укладення угод між гравцями ринку щодо кількості енергопостачання та енергоспоживання на «добу наперед».ukматематична модель нейронаштучні нейронні мережіметод зворотнього розповсюдження помилкимашинне навчаннябагатошаровий перцептронвітряна енергетикавітряна енергетикапрогнозуванняartificial neural networksmachine learningmultilayer perseptronbackward propagationwind powerpredictionMaster Thesis91 с.