Bc. Daniel Pešek

Master's thesis

Krátkodobá predikce spotřeby elektřiny s využitím umělé neuronové sítě

Short Term Electric Load Forecasting Using an Artificial Neural Network
Abstract:
Diplomová práce je zaměřena na oblast krátkodobé predikce spotřeby elektrické energie v České republice s využitím umělé neuronové sítě. V teoretické části se zabývá jednak faktory, které ovlivňují velikost spotřeby elektřiny, a dále modely neuronových sítí a metodami pro jejich učení. V praktické části je navrženo několik variant modelu pro krátkodobou predikci spotřeby elektřiny s využitím umělé …more
Abstract:
The thesis addresses the topic of artificial neural network based short-term electricity load forecasting in the Czech Republic. The theoretical part describes the factors that affects the electricity consumption, as well as models of artificial neural networks and methods for their learning. In the practical part, several variants of the model for short-term prediction of electricity consumption using …more
 

Keywords

predikce spotřeba elektřiny umělé neuronové sítě časové řady forecasting electricity consumption artificial neural networks time series
 
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 30. 4. 2020
Identifier: https://is.vsfs.cz/th/dcyo3/

Thesis defence

  • Date of defence: 17. 6. 2020
  • Supervisor: prof. Ing. Petr Berka, CSc.
  • Reader: RNDr. Jan Lánský, Ph.D.

Citation record

Cite this text

Full text of thesis

Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:
  • světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Vysoká škola finanční a správní
Složka Reference to the local database directory of the institution