Барановська, Леся ВалеріївнаЛуцюк, Владислав Васильович2024-11-262024-11-262024Луцюк, В. В. Аналіз результатів нейронних мереж та регресійних методів для прогнозування погодинного енергетичного надходження Оператора системи розподілу : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Луцюк Владислав Васильович. - Київ, 2024. - 142 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/70801Дипломна робота: 142 с., 9 табл., 46 рис., 2 додатки, 30 джерел. Об’єкт дослідження – надходження електричної енергії в мережу Оператора системи розподілу. Предмет дослідження – методи штучного інтелекту та регресійні методи для задач прогнозування надходження в мережу Оператора системи розподілу. Мета роботи – провести аналіз та порівняння різних наборів даних та алгоритмів нейронних мереж та регресійних моделей для прогнозування надходження в мережу Оператора системи розподілу електричної енергії. Методи дослідження – використання алгоритмів машинного навчання та аналізу даних. Актуальність – вирішення задачі прогнозування надходження в мережу Оператора системи розподілу, для зменшення збитків компанії Оператора на ринках електричної енергії. Результати роботи – зібрано набір даних та створено програмний продукт, на основі методів штучного інтелекту, для стабільного прогнозування надходження в мережу Оператора системи розподілу. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – комбінація різних параметрів для створення кращого набору даних та пошук нової інформації, що може зменшити похибку прогнозування. Створення повноцінного програмного продукту з використанням графічного інтерфейсу для зручного використання програми іншими користувачами.142 с.ukпрогнозування часових рядівштучний інтелектмашинне навчаннянейронні мережіаналіз данихнадходження в мережу оператора системи розподілуtime series forecastingartifical intelligencemachine learningneural networksdata analysisgrid inflows to the disctibution system operatorBachelor Thesis