Aplikace neuronových sítí pro reálnou predikční úlohu

Marek Hlinovský

Diplomová práce

Application of neural networks for a real prediction task

Anotace:

Cílem této diplomové práce je prozkoumání možnosti využití umělých neuronových sítí pro předpověď systémové odchylky v přenosové soustavě. Mezi dílčí cíle této práce, které by měly napomoct k naplnění cíle hlavního, patří popis problematiky výroby, přenosu a spotřeby elektrické energie, analýza trhu s elektrickou energií, se zvláštním zaměřením na systémovou odchylku, a v neposlední řadě také popis základních principů neuronových sítí, jakožto nástroje použitého v praktické části diplomové práce. V praktické části práce je pak provedena samotná analýza, jejíž struktura vychází z metodiky CRISP-DM. Nejprve jsou zde popsána samotná data, jejich vztah k systémové odchylce a postup jejich předzpracování předzpracování. Další část pak pojednává o tvorbě modelů neuronové sítě v různých konfiguracích. Závěrem jsou jednotlivé modely porovnány a ohodnoceny.

Abstract:

The main aim of this thesis is to analyze possibilities of using artificial neural network for a forecast of the system imbalance in the transmission system. The partial aims of the thesis, that should help to achieve the main aim, are: the description of production, transmission and consumption of the electrical energy, the analysis of electricity market with a special focus on the system imbalance, as well as the description of basic principals of neural network as a tool, which is used in practical part of this work. In the practical part the analysis is made – its structure is based on methodology CRISP-DM. Firstly there are presented the data and its relation to system imbalance, also the pre-processing of the data are presented. The next part deals with the creation of the neural network models in different configurations. In the last part of the thesis all the models are compared and evaluated.

Klíčová slova

přenosová soustava, systémová odchylka, strojové učení, regrese, klasifikace, umělé neuronové sítě

Keywords

artificial neural network, machine learning, system imbalance, regression, classification, transmission system

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 12. 6. 2017

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 23. 1. 2019
• Vedoucí: Petr Berka
• Oponent: Tomáš Kliegr

Vysoká škola ekonomická v Praze

Magisterský studijní program / obor:
Aplikovaná informatika / Znalostní a webové technologie