Dissertation/ Thesis

Краткосрочное прогнозирование генерации фотоэлектрических станций с применением методов машинного обучения : магистерская диссертация

Bibliographic Details
Title: Краткосрочное прогнозирование генерации фотоэлектрических станций с применением методов машинного обучения : магистерская диссертация
Authors: Mylnikova, A. V.
Contributors: Ерошенко, С. А., Eroshenko, S. A., УрФУ. Уральский энергетический институт, Кафедра электротехники
Publisher Information: б. и., 2025.
Publication Year: 2025
Subject Terms: RENEWABLE ENERGY SOURCES, АНСАМБЛЕВЫЕ АЛГОРИТМЫ, МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ, MASTER'S THESIS, ВОЗОБНОВЛЯЕМЫЕ ИСТОЧНИКИ ЭНЕРГИИ, GENERATION FORECASTING, MACHINE LEARNING, ПОРГНОЗИРОВАНИЕ ГЕНЕРАЦИИ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, SHORT-TERM FORECASTING, ENSEMBLE ALGORITHMS, КРАТКОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Description: В работе рассматриваются вопросы повышения точности прогнозирования генерации фотоэлектрических станций на открытых метеорологических данных с использованием методов машинного обучения, и алгоритма предварительной обработки исходных данных.
This work addresses the issues of improving the accuracy of forecasting the generation of photovoltaic power plants based on open meteorological data using machine learning methods and a preprocessing algorithm for the initial data.
Document Type: Master thesis
File Description: application/pdf
Language: Russian
Access URL: http://elar.urfu.ru/handle/10995/140611
Accession Number: edsair.od.......917..d1b9c5c04e498aabb33b87e4a2bca5c2
Database: OpenAIRE
Description
Description not available.