Utilizarea rețelelor neuronale Bayesiene la prognoza consumului de energie electrică

Abstract

Tematica tezei de doctorat se încadrează în preocupările actuale din domeniul managementului transportului, distribuţiei şi consumului energiei electrice. La modul general, s au avut în vedere două obiective esenţiale: activitatea de prognoză (a consumului de energie electrică şi de p utere, a curbelor de sarcină) şi utilizarea unor tehnici moderne, eficiente, bazate pe inteligenţ a artificială (în principal reţele neuronale artificiale bayesiene) pentru obţinerea prognozelor. Metodologiile elaborate în cadrul tezei au la bază o aborda re 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 domeniu l implementării s urselor regenerabile distribuite de energie . Programele de calcul au fost realizate în mediul de programare Matlab. Ele utilizează cu eficienţă posibilităţile oferite de mediile de programare avansate şi de sistemele de calcul actuale. Aplicaţiile concre te se referă atât la ansamblul Enel Distr i buţie Banat cât şi la principalele unităţi teritoriale reţea componente: Timişoara, Arad, Deva şi Reşiţa. Au fost efectuate o serie de studii de prognoză dedicat e staţiilor de transformare de 110 kV / m.t. din cadr ul UTR Timişoara. Dintre aceste staţii au fost selectate pentru prezentare în detaliu în cadrul tezei 5 staţii semnificative de 110 20 kV (3 din municipiul Timişoara, una dintr o localitate importantă a jud. Timiş şi una care alimentează o exploatare pet rolieră)rolieră): Bucovina, IMT, Musicescu, Deta şi Satchinez.