Dissertation/ Thesis
Применение алгоритмов машинного обучения для прогнозирования выработки солнечной электрической станции : магистерская диссертация
| Τίτλος: | Применение алгоритмов машинного обучения для прогнозирования выработки солнечной электрической станции : магистерская диссертация |
|---|---|
| Συγγραφείς: | Kharlashkina, M. A. |
| Συνεισφορές: | Хальясмаа, А. И., Khaliasmaa, A. I., УрФУ. Уральский энергетический институт, Кафедра электротехники |
| Στοιχεία εκδότη: | б. и., 2025. |
| Έτος έκδοσης: | 2025 |
| Θεματικοί όροι: | ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ФОТОЭЛЕКТРИЧЕСКАЯ СТАНЦИЯ, МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ, MASTER'S THESIS, ВОЗОБНОВЛЯЕМЫЕ ИСТОЧНИКИ ЭНЕРГИИ, АНСАМБЛИ ДЕРЕВЬЕВ РЕШЕНИЙ, DECISION TREE ENSEMBLES, RENEWABLE ENERGY SOURCES, ARTIFICIAL INTELLIGENCE, FORECASTING ELECTRICITY GENERATION FROM SOLAR POWER STATIONS, PHOTOVOLTAIC STATION, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ГЕНЕРАЦИИ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ СОЛНЕЧНЫМИ ЭЛЕКТРОСТАНЦИЯМИ, MACHINE LEARNING, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ |
| Περιγραφή: | The result of this work is the development of an algorithm for forecasting the generation of a solar power station using artificial intelligence technologies. The developed models were successfully tested, demonstrating the best results with the use of random forests. Результатом работы стала разработка алгоритма для прогнозирования генерации солнечной электростанции с использованием технологий искусственного интеллекта. Разработанные модели были успешно протестированы, показав наилучший результат с использованием случайного леса. |
| Τύπος εγγράφου: | Master thesis |
| Περιγραφή αρχείου: | application/pdf |
| Γλώσσα: | Russian |
| Σύνδεσμος πρόσβασης: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/140614 |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.od.......917..f964cf7d961db625b774db288c47d1eb |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| Η περιγραφή δεν είναι διαθέσιμη |