Iskanje po katalogu digitalne knjižnice

Opis: V doktorski disertaciji predlagamo nov algoritem za izračun fotovoltaičnega in vetrnega potenciala nad večjim geografskim območjem. Pri tem veliko geografsko območje predstavimo v topološki strukturi mreže, ki jo skonstruiramo iz visokoločljivostnih podatkov laserskega snemanja LiDAR. Najprej relativno, glede na lokacijo, izračunamo položaj Sonca, senčenje ter anizotropno obsevanje na površino, z upoštevanjem večletnih meritev direktnega in difuznega obsevanja. Izračunano trenutno vrednost globalnega obsevanja integriramo po času, pri čemer upoštevamo tudi od globalnega obsevanja nelinearno odvisno karakteristiko izkoristka (učinkovitosti) obravnavanega fotovoltaičnega sistema. V drugem delu doktorske disertacije predstavimo novo metodologijo za izračun vetrnega potenciala nad dano mrežo, kjer z računalniško simulacijo določimo vetrni tok kot skupek zračnih molekul z Lagrangeovo metodo hidrodinamike zglajenih delcev ter modelom turbulence temelječim na Reynoldsovim povprečenjem. Za izvedbo izračuna potencialnega gibanja vetra upoštevamo še večletne podatke meteoroloških meritev hitrosti in smeri vetra, s katerimi zgradimo logaritmični vetrni profil za določitev začetnih pogojev delcev vetra. Za izračun izhodne moči uporabimo nelinearno karakteristiko moči vetrne elektrarne, ki je odvisna od hitrosti vetra. Integracijo slednje po času uporabimo za napoved proizvodnje električne energije. Obe metodologiji združimo v predlagan algoritem, ki ga implementiramo na grafični procesni enoti s tehnologijo CUDA, s čimer dosežemo učinkovito paralelno izvajanje v doglednem času. V eksperimentalnem delu doktorske disertacije s primerjavo izračunanih vrednosti in neodvisnih meritev ovrednotimo natančnost in točnost izračuna glede na vhodne podatke. Z algoritmom tudi vrednotimo fotovoltaični in vetrni potencial večjega geografskega območja mesta Maribor. Pri fotovoltaičnem potencialu v povprečju dosežemo točnost glede na podatke meritev do 97%, pri vetrnem potencialu pa do 92%.
Ključne besede: algoritmi, modeliranje in simulacija, računalniška simulacija, daljinsko zaznavanje, meteorolov{s}ke meritve, podatki LiDAR, paralelno računanje, GPU, GPGPU, CUDA, fotovoltaiv{c}ni potencial, vetrni potencial, hidrodinamika zglajenih delcev
Objavljeno v DKUM: 02.06.2016; Ogledov: 2372; Prenosov: 368
Celotno besedilo (5,62 MB)

Opis: Cilje diplomske naloge je raziskati možnosti uporabe algoritmov gručenja za obdelavo podatkov LiDAR. Prvi del diplomske naloge predstavlja podatke LiDAR in algoritme gručenja. S senzorji LiDAR, pritrjenimi na letala ali helikopterje, je omogočeno hitro in natančno modeliranje površja. Metode gručenje predstavljajo enega izmed pristopov za detekcijo objektov na površju. Gručenje je vrsta nenadzorovane klasifikacije podatkov. Za učinkovito implementacijo algoritmov gručenja so potrebne posebne podatkovne strukture. Pri diplomski nalogi uporabljamo drevesa KD. V drugem delu diplomske naloge predstavimo aplikacijo. Pripravi podatkov s predobdelavo sledi uporaba algoritma DBSCAN za iskanje zgradb in cest. Za iskanje dreves smo uporabili algoritem k-means. V zaključku podamo rezultate in uporabljene parametre.
Ključne besede: algoritmi gručenja, k-means, DBSCAN, iskanje zgradb, iskanje cest, iskanje drevesnih krošenj, podatki LiDAR
Objavljeno v DKUM: 20.05.2014; Ogledov: 1793; Prenosov: 198
Celotno besedilo (5,21 MB)

Opis: Izračun sončnega potenciala iz podatkov LiDAR je eden iz med najbolj učinkovitih pristopov za iskanje primernih površin za namestitev fotovoltaičnih sistemov v urbanih področjih. Pri tem je potrebno upoštevat različne faktorje, ki vplivajo na natančnost izračuna, npr.: lokacija na Zemlji, topografija površja, senčenje, in zmanjševanje sončnega sevanja zaradi vplivov atmosfere ter oblakov. Čas izračuna se poveča, kadar je velikost podatkov znatno večja. Hitrejši izračun je sicer možen z uporabo superračunalnikov, vendar je cenovno neugoden za splošno uporabo. V tem magistrskem delu predstavimo učinkovito metodo za izračun sončnega potenciala iz podatkov LiDAR na grafičnem procesorju. Pri tem upoštevamo topografijo, pridobljeno iz podatkov LiDAR in statistične podatke sončnega obsevanja iz meritev s piranometrom. Večločljivostno globalno senčenje zaradi trdih objektov, in hevristično globalno senčenje zaradi vegetacije, dopolnjujeta predstavljeno metodo. Eksperimenti demonstrirajo učinkovitost in natančnost predstavljene metode.
Ključne besede: sončni potencial, sončno obsevanje, fotovoltaika, podatki LiDAR, GPU, GPGPU, CUDA
Objavljeno v DKUM: 04.09.2012; Ogledov: 3313; Prenosov: 454
Celotno besedilo (51,16 MB)