Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.upt.ro/xmlui/handle/123456789/256
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Chiș, Violeta Eugenia | - |
dc.date.accessioned | 2019-01-25T20:15:42Z | - |
dc.date.accessioned | 2021-03-01T11:22:55Z | - |
dc.date.available | 2019-01-25T20:15:42Z | - |
dc.date.available | 2021-03-01T11:22:55Z | - |
dc.date.issued | 2015 | - |
dc.identifier.citation | Chiș, Violeta Eugenia. Tehnici de inteligență artificială utilizate în studiile de prognoză din domeniul ingineriei energetice. Timişoara: Universitatea „Politehnica” Timişoara, Facultatea de Electrotehnică şi Electroenergetică, 2015 | en_US |
dc.identifier.isbn | 9786063500268 | - |
dc.identifier.uri | http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/256 | - |
dc.description.abstract | Tematica tezei se încadrează în preocupările actuale legate de utilizarea tehnicilor de inteligenţă artificială în soluţionarea unor probleme din domeniul ingineriei energetice. Teza are ca obiectiv principal elaborarea unei metode eficiente de prognoză a consumului de energie (putere) electrică şi a curbelor de sarcină. S-au elaborat o serie de metode de prognoză utilizând metode euristice şi metaeuristice, cu un accent special pe cele care fac uz de reţele neuronale artificiale. Metodologiile elaborate în cadrul tezei au la bază o abordare teoretică riguroasă, materializată prin realizarea şi implementarea unor instrumente soft de aplicabilitate generală, utile atât operatorilor de distribuţie şi de transport din România cât şi agenţilor economici cu preocupări în domeniul implementării surselor regenerabile distribuite de energie. Programele de calcul au fost realizate în mediul de programare Matlab, utilizând şi o serie de facilităţi oferite de toolbox-urile aferente tehnicilor de inteligenţă artificială utilizate. Aplicaţiile concrete se referă prognoza curbelor de sarcină, atât la ansamblul Enel Distribuţie Banat cât şi pentru principalele unităţi teritoriale reţea componente: Timişoara, Arad, Deva şi Reşiţa. Rezultatele obţinute au fost confruntate cu situaţia reală a consumului pentru anii prognozaţi. | en_US |
dc.language.iso | other | en_US |
dc.publisher | Timișoara: Editura Politehnica | en_US |
dc.relation.ispartofseries | 13 Inginerie Energetică ; 13 | - |
dc.subject | Energetică | en_US |
dc.subject | Reţele neuronale artificiale | en_US |
dc.subject | Energie electrică | en_US |
dc.subject | Consum | en_US |
dc.subject | Teză de doctorat | en_US |
dc.title | Tehnici de inteligență artificială utilizate în studiile de prognoză din domeniul ingineriei energetice | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Appears in Collections: | Teze de doctorat/Phd theses |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
BUPT_TD_Chis Violeta.pdf | 7.22 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.