VSE knjižnice (vzajemna bibliografsko-kataložna baza podatkov COBIB.SI)
Celotno besedilo
  • Napovedovanje porabe električne energije z umetno inteligenco = Prediction of electricity consumtion with artifical inteligence
    Čegovnik, Tomaž ...
    V članku so predstavljeni rezultati raziskave uporabe novih algoritmov umetne inteligence za napovedovanje porabe električne energije na merilnih mestih končnih porabnikov. Raziskava je bila ... sestavljena iz treh sklopov: analiza vplivnih dejavnikov, analiza dnevnih profilov na posameznih merilnih mestih ter razvoj algoritmov za napovedovanje porabe električne energije. Na realnih zgodovinskih podatkih za več kot 2700 končnih porabnikov smo razvili tri algoritme, ki temeljijo na klastrski analizi v kombinaciji s slučajnimi drevesi in nevronskimi mrežami ter posplošenih linearnih modelih. Algoritme smo ovrednotili po metodi deljenja podatkov v učno množico, ki zajema vse podatke od prvega dne do izbranega četrtka, v testno množico pa podatke od sobote po izbranem četrtku do naslednjega petka. Z izračunom vrednosti MAPE (mean absolute percentage error) smo ovrednotili kakovost izdelane napovedi. Rezultati kažejo, da vsi trije algoritmi dosegajo vrednosti MAPE pod 10 % v več kot 50 % testnih primerov. To je glede na zastavljene zahteve zelo dober rezultat, v povprečju pa se najbolje obnaša algoritem, ki temelji na posplošenih linearnih modelih. Vsi algoritmi so razviti v okolju R, podatki so shranjeni v podatkovni bazi MongoDB, pripravo in filtriranje podatkov pa smo realizirali v okolju Python.
    Vrsta gradiva - prispevek na konferenci
    Leto - 2021
    Jezik - slovenski
    COBISS.SI-ID - 68521731