1. A Machine Learning Application for the Energy Flexibility Assessment of a Distribution Network for ConsumersJaka Rober, Leon Maruša, Miloš Beković, 2023, izvirni znanstveni članek Ključne besede: flexibility, baseline, demand response, distribution transformer, congestion management, power flow control, peak shaving, load shifting, predictive models, machine learning Objavljeno v DKUM: 05.01.2024; Ogledov: 386; Prenosov: 62
Celotno besedilo (9,03 MB) Gradivo ima več datotek! Več... |
2. Določitev potenciala prožnosti pri uporabnikih distribucijskega omrežja : magistrsko deloJaka Rober, 2023, magistrsko delo Opis: V magistrskem delu je opisan postopek določitve potenciala prožnosti gospodinjskih odjemalcev z namenom upravljanja prezasedenosti distribucijskega omrežja. Opisani so izziv sodobnega distribucijskega omrežja s poudarkom na vključevanju obnovljivih virov energije v omrežje. Predstavljen je koncept izvajanja prožnosti v elektroenergetskem sistemu in pomen aktivnega odjemalca v distribucijskem omrežju. Na osnovi realnih podatkov preobremenjene transformatorske postaje in povezanih odjemalcev je izvedena določitev prožnosti z ovrednotenjem napovedanih vzorcev porabe. Pri napovedi porabe so uporabljene različne metode, vključno s povprečenjem, tehnikami strojnega učenja in polinomsko interpolacijo. Za odjemalce z največjim potencialom prožnosti so razviti scenariji za obvladovanje preobremenitev transformatorske postaje. Ključne besede: aktivni odjemalec, prožnost, odpravljanje prezasedenosti, napoved porabe, strojno učenje Objavljeno v DKUM: 18.09.2023; Ogledov: 589; Prenosov: 261
Celotno besedilo (17,63 MB) |
3. |