Academia de Studii Economice Bucuresti

Amfiteatru Economic
AN ECONOMIC AND BUSINESS RESEARCH PERIODICAL
Facultatea de Business si Turism

Utilizarea modelării predictive pe baza rețelelor neuronale artificiale și a IIoT în energia eoliană

Autor:Adrian-Nicolae Buturache și Stelian Stancu

JEL:O13, O14, O31, Q47, C45

DOI:10.24818/EA/2021/57/412

Cuvinte cheie:învățare automat, rețele neuronale artificiale, energie eoliană, internetul lucrurilor, internetul industrial al lucrurilor

Abstract:
Gradul de adopție al energiei eoliene a crescut semnificativ în ultimii ani. Noi tehnologii eficiente din punctul de vedere al costului au fost dezvoltate, transformarea fiind condusă de conștientizarea clienților cu privire la tehnologiile verzi și cadrul legal propus la nivelul Uniunii Europene. Natura stocastică a vitezei vântului este transferată și producției de energie, făcând-o greu predictibilă. Scopul principal al predicției producției de energie eoliană este de a permite luarea de acțiuni proactive prin echilibrarea și rezervarea acesteia în vederea satisfacerii cererii. Când predicția arată o posibilă diferență între cerere și ofertă, atunci trebuie generată și furnizată energie suplimentară din alte surse. Creând sinergie între soluții software și de stocare a datelor, dispozitive și capabilități de analiză Industrial Internet of Things facilitează prin automatizare tranziția la energia eoliană prin eliminarea multor dezavantaje într-un mod care a devenit relativ recent accesibil. Cercetarea se concentrează pe analiza datelor, propunând o abordare univariată rapidă bazată pe rețele neuronale pentru predicția producției de energie eoliane utilizând Rețele Neuronale cu Propagarea Înainte a semnalului, Rețele Neuronale Recurente, Long-Short Term Memory, Gated Recurrent Unit și Rețele Neuronale Convoluționale. Mai mult, prin introducerea fundamentelor teoretice, modului de implementare și parametrilor modelelor finale, acest articol devine unic în contextul energiei eoliene. La momentul realizării cercetării nicio sursă bibliografică nu prezenta o comparație directă între rețele neuronale cu propagare înainte a semnalului, recurente și convoluționale, acestea fiind cele mai importante din sfera învățării supervizate.
designed by Soft Expert & hosted by Host Expert