prikaz prve stranice dokumenta Modeliranje električne potrošnje korisnika pomoću IoT uređaja i neuronskih mreža
Rad nije dostupan
diplomski rad
Modeliranje električne potrošnje korisnika pomoću IoT uređaja i neuronskih mreža
2020. urn:nbn:hr:168:700554
Gulin, Ante
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Gulin, A. (2020). Modeliranje električne potrošnje korisnika pomoću IoT uređaja i neuronskih mreža (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:700554

Gulin, Ante. "Modeliranje električne potrošnje korisnika pomoću IoT uređaja i neuronskih mreža." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:700554

Gulin, Ante. "Modeliranje električne potrošnje korisnika pomoću IoT uređaja i neuronskih mreža." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:700554

Gulin, A. (2020). 'Modeliranje električne potrošnje korisnika pomoću IoT uređaja i neuronskih mreža', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 11.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:700554

Gulin A. Modeliranje električne potrošnje korisnika pomoću IoT uređaja i neuronskih mreža [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2020 [pristupljeno 11.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:700554

A. Gulin, "Modeliranje električne potrošnje korisnika pomoću IoT uređaja i neuronskih mreža", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2020. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:700554

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:700554
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovModeliranje električne potrošnje korisnika pomoću IoT uređaja i neuronskih mreža
Naslov (engleski)Modelling of user power consumption by IoT controller with neural networks
AutorAnte Gulin
MentorVinko Lešić (mentor)
Član povjerenstvaVinko Lešić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMario Vašak (član povjerenstva)
Član povjerenstvaBranimir Novoselnik (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2020-07-15, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Elektrotehnika
Sažetak
Zgrade su jedan od najvećih potrošača energije na svijetu i također su prostor za značajne uštede energije. Učenje korisničkog ponašanja preduvjet je za prognoziranje i moguću optimizaciju cjelokupne energetske bilance prilagođene ponašanju korisnika. Da bi se to postiglo potrebno je pratiti ponašanje korisnika. IoT uređaj koristio se za otkrivanje prisutnosti korisnika i njihove potrošnje električne energije na razini od jedne godine, u različito doba dana, vremenske uvjete, godišnja doba i radne / neradne dane. Nakon prikupljanja podataka napravio se matematički model koji se temelji na informaciji te je naučen pomoću neuronskih mreža. Jednom naučeni model implementiran je kao Python skripta na mikroračunalo Rasberry Pi i pruža predviđeno ponašanje korisnicima 36 sati unaprijed.
Sažetak (engleski)
Buildings are one of the largest energy consumers in the world and also a space for significant energy saving. Learning user behavior is a prerequisite for forecasting and possible optimization of the entire buldings energy balance adjusted to user behavior. In order to do so, it is necessary to monitor the behaviors of the users. IoT device was used for detecting the presence of users and their electricity consumption at the level of one year, at different times of the day, weather conditions, seasons and working/non-working days. After dana collection, mathematical model based on infomation and lusing neural networks were made. Once learned model was implemented as a Python script on Rasberry Pi microcomputer and it is delivering predicted user behavior 36 hours in advance.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:700554
Studijski programNaziv: Elektrotehnika i informacijska tehnologija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije (mag. ing. el. techn. inf.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-13 12:23:17