Využití neuronových sítí pro predikci zatížení distribučního transformátoru

Jiří KRYCH

Bakalářská práce

Use of artificial neural networks for power load prediction of a distribution transformer

Anotace:

Tato bakalářská práce obsahuje popis základní aplikace neuronové sítě pro predikovaní zatížení z distribučního transformátoru. Teoretická část této práce se věnuje stručnému popisu základního fungování neuronových sítí a provozovaní distribučního transformátoru. V praktické části je nastíněno vytvoření neuronové sítě a vhodných vstupních hodnot, na kterých závisí predikované zatížení. K procesu vytvoření neuronové sítě a její následné aplikace je využíváno programu Matlab. Tato práce program Matlab rovněž využívá k uskutečnění simulace predikovaného zatížení a k porovnání predikovaných hodnot se skutečnými hodnotami. Predikce zatížení z transformátoru je užitečná věc, neboť provozovatelé elektrizační soustavy jsou schopni plánovat provoz elektrizační soustavy nebo předpovídat poruchy vzniklé přetížením a mohou tak činit strategická rozhodnutí. V práci je dosaženo přibližně 94 % úspěšnost predikce zatížení.

Abstract:

This bachelor thesis contains description of the basic application of artifical neural networks for power load prediction of a distribution transformer. The theoretical part focuses on brief description of the basic operation of the system for neural networks and the operation of distribution transformers. The practical part is dedicated to creation of the neural network and formation of adequate input values. In order to create neural network and in order to implenent its application this thesis is using the Matlab program. This thesis also uses the Matlab program to perform simulation of the predicted power load and to compare the predicted values with the nominal values. Power load prediction of the transformer is mainly beneficial due to the fact, that it enables the operators to plan operation of the power system and it also enables them to predict defects caused by overload. Therefore, the operators can make accordinate decisions. This thesis accomplishes approximately 94 % load prediction success.

Klíčová slova

neuronová síť, neuron, distribuční transformátor, predikce elektrického zatížení

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 11. 6. 2019

Zveřejnit od: 31. 12. 2999

Obhajoba závěrečné práce

• Vedoucí: Ing. Václav Mužík

ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI

Fakulta elektrotechnická

Bakalářský studijní program / obor:
Elektrotechnika a informatika / Elektrotechnika a energetika