Search academic texts

Information × Registration Number 2124U003713, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author popup.publication 01-01-2024 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/68647 popup.publisher Київ Description Програмне забезпечення, розроблене у межах цієї дипломної роботи, використовує методи стохастичної оптимізації та технологію CUDA для прогнозування виробітку електроенергії сонячними електростанціями. Система забезпечує високу точність і продуктивність обчислень, дозволяючи ефективно керувати енергетичними ресурсами. Інтерфейс користувача дозволяє легко налаштовувати, тренувати та тестувати моделі, забезпечуючи користувача всіма необхідними інструментами для прогнозування виробітку електроенергії на основі реальних погодних даних. Дипломна робота виконана на 60 сторінках, містить 19 ілюстрацій, 1 додаток, 25 джерел в переліку посилань. Мета роботи – розроблення програмного забезпечення для прогнозування виробітку електроенергії сонячними електростанціями з використанням методів стохастичної оптимізації та технології CUDA. Методи та засоби: лінійна регресія зі стохастичним оптимізатором Adam, мова програмування C++, фреймворк Qt, технологія CUDA, середовище розробки Visual Studio 2022, інструмент для проектування графічних інтерфейсів Qt Designer. Основний зміст дипломної роботи: проведено аналіз сучасних тенденцій у сфері відновлюваної енергетики, розглянуто методи прогнозування виробітку електроенергії. Обґрунтовано вибір лінійної регресії зі стохастичним оптимізатором Адам, розроблено програмне забезпечення для тренування моделей на CPU та GPU. Оцінено існуючі рішення для прогнозування виробітку електроенергії, такі як OpenWeatherMap Solar Panel Energy Prediction та Forecast.Solar. Результати: розроблене програмне забезпечення демонструє високу продуктивність обчислень та точність прогнозів, що підтверджується тестуванням на реальних даних. Система рекомендується для використання в енергетичних компаніях для оптимізації роботи сонячних електростанцій. popup.nrat_date 2025-03-31 Close