Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

The use of neural networks to forecast the number of road accidents in Poland

Gorzelańczyk Piotr

Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska

|

2023

|

z. 118

45--54

EN

Every year, a large number of traffic accidents occur on Polish roads. However, the pandemic of recent years has reduced the number of these accidents, although the number is still very high. For this reason, all measures should be taken to reduce this number. This article aims to forecast the number of road accidents in Poland. Thus, using Statistica software, the annual data on the number of road accidents in Poland were analyzed. Based on actual past data, a forecast was made for the future, for the period 2022-2040. Forecasting the number of accidents in Poland was conducted using selected neural network models. The results show that a reduction in the number of traffic accidents is likely. The choice of the number of random samples (learning, testing and validation) affects the results obtained.

2

Application of the creeping trend model for forecasting of accident events in the steel industry in Poland

Małysa Tomasz

Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska

|

2023

|

z. 170

313--324

EN

Purpose: The aim of the study to assess the possibility of using the creeping trend model in the forecasting of accidents at work in the steel sector in Poland, was presented. Design/methodology/approach: A four-stage research methodology was used to analyze the accident rate trend in the steel sector, based on: collecting empirical data, forecasting (creeping trend model), qualitative assessment of forecasts and determining the direction of activities in the field of health and safety. Findings: Based on the conducted research, it was found that it is possible to use the creeping trend model in forecasting the number of persons injured in accidents at work. The forecasts and their acceptance based on the criteria adopted in the methodology of own work made it possible to determine the directions of activities in the field of occupational health and safety in the steel sector in Poland. Research limitation/implications: The conducted analyses were limited to statistical data published by Statistic Poland. Forecasts of the number of persons injured in accidents in the steel sector were possible to determine thanks to the forecasting process using the creeping trend model. The forecasts are subject to errors, which is why it is important to interpret them more broadly, taking into account the specificity of the industry being the subject of the analyses. Practical implications: The forecasts can be important information on health and safety issues for the steel sector in Poland. The use of the creeping trend model, with the fulfillment of methodological assumptions (qualitative ocean of forecasts), can be useful in determining the direction of OSH activities in enterprises. Social implications: The article addresses the issue of the occurrence of accidents at work, the implementation of effective preventive measures in order to reduce them. Originality/value: The article presents the possibility of using the creeping trend model in the forecasting of the total number of persons injured in accidents in the steel sector in Poland. The forecasts and trend analysis can provide information for employers and employees of health and safety services regarding the effectiveness of the implemented preventive measures.

3

Problems of forecasting the length of the assembly cycle of complex products realized in the MTO (make-to-order) model

Brzozowska Jolanta, Gola Arkadiusz, Kulisz Monika

Technologia i Automatyzacja Montażu

|

2023

|

nr 3

13--20

EN

This article presents the problem of forecasting the length of machine assembly cycles in make-to-order production (Make-to-Order). The model of Make-to-Order production and the technological process of manufacturing the finished product are presented. The possibility of developing a novel method, using artificial intelligence solutions, to estimate machine assembly times based on historical company data on manufacturing times for structurally similar components, is described. It is assumed that the result of the developed method will be an intelligent system supporting efficient and accurate estimation of machine assembly time, ready for implementation in production conditions. Such data as part availability, human resource availability and novelty factor will be used as input data for learning the neural network, while the output variable during learning the neural network will be the actual machine assembly time.

PL

W niniejszym artykule przedstawiono problem prognozowania długości cyklu montażu maszyn w produkcji na zamówienie (Make-to-Order). Przedstawiony został model produkcji na zamówienie oraz proces technologiczny wytwarzania wyrobu gotowego. Opisana została możliwość opracowania nowatorskiej metody, wykorzystującej rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji, umożliwiającej szacowanie czasu montażu maszyn w oparciu o dane historyczne przedsiębiorstw, dotyczące czasów wytwarzania podobnych konstrukcyjnie elementów. Zakłada się, iż rezultatem opracowanej metody będzie inteligentny system wspomagający skuteczne i dokładne szacowanie czasu montażu maszyn, gotowy do implementacji w warunkach produkcyjnych. Jako dane wejściowe do uczenia sieci neuronowej wykorzystane zostaną takie dane jak: dostępność części, dostępność zasobów ludzkich oraz czynnik nowości, zaś zmienną wyjściową podczas uczenia sieci neuronowej będzie rzeczywisty czas montażu maszyny.

4

Deep learning technique for forecasting solar radiation and wind speed for dynamic microgrid analysis

Islam Md Mainul, Shareef Hussain, Al Hassan Eslam Salah Fayez

Przegląd Elektrotechniczny

|

2023

|

R. 99, nr 4

162--170

EN

The key variables in the development and operation of wind and solar power systems are wind speed and solar radiation. The prediction of solar and wind energy parameters is important to alleviate the effects of power generation fluctuations. Consequently, it is essential to predict renewable energy sources like solar radiation and wind speed precisely. An artificial intelligence-based random forest method is recommended in this paper to estimate wind speed and solar radiation. The number of decision trees in the random forest model is suggested to be optimised using a novel coot algorithm (CA), and the effectiveness of the CA is evaluated to that of the currently used particle swarm optimisation (PSO) method. The best forecasting data are used in this work to develop a dynamic Microgrid (MG) in MATLAB/SIMULINK. A novel binary CA is proposed to control the MG to minimize the cost. The effect of the energy storage system is also investigated during the simulation of the MG.

PL

Kluczowymi zmiennymi w rozwoju i działaniu systemów energii wiatrowej i słonecznej są prędkość wiatru i promieniowanie słoneczne. Prognozowanie parametrów energii słonecznej i wiatrowej jest ważne dla złagodzenia skutków wahań produkcji energii. W związku z tym niezbędne jest precyzyjne przewidywanie źródeł energii odnawialnej, takich jak promieniowanie słoneczne i prędkość wiatru. W tym artykule zaleca się metodę lasów losowych opartą na sztucznej inteligencji w celu oszacowania prędkości wiatru i promieniowania słonecznego. Sugeruje się optymalizację liczby drzew decyzyjnych w modelu losowego lasu przy użyciu nowego algorytmu łyski (CA), a skuteczność CA jest oceniana na podstawie obecnie stosowanej metody optymalizacji roju cząstek (PSO). W tej pracy wykorzystano najlepsze dane prognostyczne do opracowania dynamicznej mikrosieci (MG) w MATLAB/SIMULINK. Proponuje się nowy binarny CA do sterowania MG w celu zminimalizowania kosztów. Wpływ systemu magazynowania energii jest również badany podczas symulacji MG.

5

Shallot Price Forecasting Models: Comparison among Various Techniques

Kasemset Chompoonoot, Phuruan Kanokrot, Opassuwan Takron

Production Engineering Archives

|

2023

|

Vol. 29, Iss. 4

348-355

EN

Shallot is one of several horticultural products exported from Thailand to various countries. Despite an increase in shallot prices over the years, farmers face challenges in price forecasting due to fluctuations and other relevant factors. While different forecasting techniques exist in the literature, there is no universal approach due to varying problems and datasets. This study focuses on predicting shallot prices in Northern Thailand from January 2014 to December 2020. Traditional and machine learning models, including ARIMA, Holt-Winters, LSTM, and ARIMA-LSTM hybrids, are proposed. The LSTM model considers temperature and rainfall as influencing factors. Evaluation metrics include RMSE, MAE, and MAPE. Results indicate that the ARIMA-LSTM hybrid model performs best, with RMSE, MAE, and MAPE values of 10.275 Baht, 8.512 Baht, and 13.618%, respectively. Implementing this hybrid model can provide shallot farmers with advanced price information for informed decision-making regarding cultivation expansion and production management.

6

Przegląd obecnie istniejących instalacji LNG na świecie, aspekty techniczne pojedynczej stacji oraz prognozowanie zużycia gazu. Część 1, Przegląd istniejącej infrastruktury

Cieślik Tomasz, Narloch Piotr, Żero Andrzej

Gaz, Woda i Technika Sanitarna

|

2023

|

Nr 10

2--9

PL

W części pierwszej publikacji skupiono się na przeglądzie istniejących instalacji LNG na świecie, możliwości gazyfikacji wyspowych z wykorzystaniem LNG oraz omówiono budowę stacji gazyfikacji LNG. Proces prognozowania zostanie przedstawiony w drugiej części artykułu. W ciągu ostatnich lat proces gazyfikacji przebiegał bardzo intensywnie w zakresie zwiększenia liczby odbiorców gazu oraz rozwoju infrastruktury sieciowej. W Polce są obszary, które nie posiadają sieci gazowej a jej budowa jako inwestycja liniowa jest nieopłacalna lub nie ma odpowiedniej przepustowości w istniejącej i relatywnie blisko danego obszaru położonej sieci gazowej. W takiej sytuacji pojawia się możliwość wykorzystania stacji regazyfikacji LNG, które zasilają wyspowe obszary w paliwo gazowe.

EN

The first part of the publication focused on a review of existing LNG installations in the world, the possibilities of island gasification using LNG, and the construction of LNG gasification stations was discussed. The forecasting process will be presented in part 2 of the article. Over the past few years, the gasification process has been intensively developing in terms of increasing the number of gas consumers and expanding the infrastructure of the gas network. In Poland, there are areas that do not have a gas network, and constructing a linear investment for this purpose is not profitable or the existing gas network nearby does not have sufficient capacity to serve the given area. In such a situation, the possibility arises to utilize LNG regasification stations to supply gas fuel to isolated areas.

7

Możliwość prognozowania stanu procesów wydzieleniowych w stalach austenitycznych

Golański Grzegorz, Klimaszewska Klaudia, Purzyńska Hanna, Zieliński Adam, Sroka Marek, Pawlyta Mirosława

Energetyka

|

2023

|

nr 11

649--650

PL

Procesy wydzieleniowe w żarowytrzymałych stalach austenitycznych są głównym mechanizmem degradacji ich mikrostruktury i właściwości użytkowych. Przewidywanie składu fazowego wydzieleń za pomocą wykresów czas – temperatura – wydzielanie, może być pomocne przy oszacowaniu czasu bezpiecznej eksploatacji elementów wykonanych z tych materiałów.

EN

Precipitation processes in creep-resisting austenitic steels constitute the main mechanism of degradation of their microstructure and functional properties. Predicting the phase composition of precipitates using the time-temperature-precipitation curve can be helpful for the estimation of safe service time for elements made of these materials.

8

Forecasting the development of electricity from renewable energy sources in Poland against the background of the European Union countries

Firlej Krzysztof Adam, Stanuch Marcin

Ekonomia i Środowisko

|

2023

|

nr 1

30--50

EN

One of the key elements in the development of countries is energy stability particularly related to ensuring, among other things, continuity of power supply. The European Commission is trying to protect the security of energy supply by introducing internal conditions regarding the share of RES in everyday life. The aim of this article is to forecast the share of RES in electricity production for all the EU member states. The study covers the years 1985-2021, the research is based on two models: the autoregressive (AR) model and the Holt-Winters model, whereas the prediction values were deter-mined for the period 2022-2030. The prediction values showed that Denmark, as the only one of the community countries, may turn out to be self-sufficient in terms of electricity production from RES already at the turn of 2026-2027. In the case of Poland, there is a high probability that the projected RES share for 2030 will not be met. Potentially, for most EU countries, the energy produced from RES will satisfy at least 50% of electricity demand by 2030. A projection of the chances of meeting the commitments presented in the National Energy and Climate Plans regarding the share of renewable energy sources in electricity production in the EU member states in 2030 indicates that they will not be met in most EU economies.

PL

Jednym z kluczowych elementów rozwoju krajów jest stabilność energetyczna szczególnie związana z zapewnieniem ciągłości zasilania, m.in. w energię elektryczną. Komisja Europejska próbuje uchronić bezpieczeństwo dostaw energii wprowadzając wewnętrzne uwarunkowania dotyczące udziału OZE w życiu codziennym. Celem artykułu była prognoza udziału OZE w produkcji energii elektrycznej dla wszystkich krajów członkowskich Unii Europejskiej. Badanie przeprowadzono analizując lata 1985-2021, gdzie badania oparto o dwa modele: autoregresyjny (AR) oraz model Holta-Wintersa, a wartości predykcji zostały wyznaczone dla okresu 2022-2030. Wartości prognoz wykazały, że Dania jako jedyny z krajów wspólnoty już na przełomie 2026-2027 może okazać się państwem samowystarczalnym pod względem produkcji energii elektrycznej z OZE. W przypadku Polski istnieje duże prawdopodobieństwo niespełnienia oczekiwań udziału OZE w planowanym udziale na rok 2030. Potencjalnie, dla większości krajów UE energia produkowana z OZE dla 2030 r. będzie zaspokajać przynajmniej 50% zapotrzebowania na energię elektryczną. Prognoza dotycząca szans realizacji przedstawionych w krajowych planach na rzecz energii i klimatu zobowiązań dotyczących udziału odnawialnych źródeł energii w produkcji energii elektrycznej w krajach członkowskich Unii Europejskiej w 2030 roku wskazuje, że nie zostaną one spełnione w większości gospodarek unijnych.

9

Prediction of Selected Mechanical Properties in Austempered Ductile Iron with Different Wall Thickness by the Decision Support Systems

Jaśkowiec Krzysztof, Opaliński Andrzej, Kustra Piotr, Jach D., Wilk-Kołodziejczyk Dorota

Archives of Foundry Engineering

|

2023

|

Vol. 23, iss. 2

137--144

EN

The structure of Austempered Ductile Iron (ADI) is depend of many factors at individual stages of casting production. There is a rich literature documenting research on the relationship between heat treatment and the resulting microstructure of cast alloy. A significant amount of research is conducted towards the use of IT tools for indications production parameters for thin-walled castings, allowing for the selection of selected process parameters in order to obtain the expected properties. At the same time, the selection of these parameters should make it possible to obtain as few defects as possible. The input parameters of the solver is chemical composition Determined by the previous system module. Target wall thickness and HB of the product determined by the user. The method used to implement the solver is the method of Particle Swarm Optimization (PSO). The developed IT tool was used to determine the parameters of heat treatment, which will ensure obtaining the expected value for hardness. In the first stage, the ADI cast iron heat treatment parameters proposed by the expert were used, in the next part of the experiment, the settings proposed by the system were used. Used of the proposed IT tool, it was possible to reduce the number of deficiencies by 3%. The use of the solver in the case of castings with a wall thickness of 25 mm and 41 mm allowed to indication of process parameters allowing to obtain minimum mechanical properties in accordance with the PN-EN 1564:2012 standard. The results obtained by the solver for the selected parameters were verified. The indicated parameters were used to conduct experimental research. The tests obtained as a result of the physical experiment are convergent with the data from the solver.

10

Application of exponential smoothing method to forecasting daily water consumption in rural areas

Cieżak Wojciech, Kutyłowska Małgorzata

Archives of Civil Engineering

|

2023

|

Vol. 69, nr 3

445--456

EN

The size and distribution of water demand within a given structural unit is the basis for the proper operation and planning of the expansion and modernization of the water supply system’s elements. In rural areas, particularly in municipalities adjacent to urban-industrial agglomerations, a change in the use of tap water has been increasingly observed. The water consumption for animal breeding or agricultural use, typical of these areas, has been decreasing and even disappearing. Water has been increasingly used for domestic purposes in single- and multi-family housing as well as for other purposes such as watering lawns and filling residential swimming pools. Taking this into account, this paper presents observations regarding daily water consumption in a municipality adjacent to Wrocław together with an analysis of the possibility of using the exponential smoothing method for the short-term forecasting of daily water consumption. The analyses presented in this paper were carried out using STATISTICA 13 software.

PL

Wzrost zapotrzebowania na wodę w gminach przyległych do dużych aglomeracji, a co za tym idzie wzrost produkcji wody, zmuszają przedsiębiorstwa wodociągowe do szukania nowych rozwiązań dotyczących między innymi optymalnego sterowania takimi procesami jak: ujmowanie i rozdział dyspozycyjnych zasobów wodnych, dystrybucja oraz oczyszczanie wody i ścieków. Aby zapewnić skuteczne sterowanie tymi procesami wymagany jest między innymi skalibrowany model hydrauliczny sieci dystrybucji i model prognostyczny poboru wody. Do bieżącego i krótkoterminowego prognozowania poboru wody wykorzystywane są modele stochastyczne, wprowadzane w postaci zalgorytmizowanej do struktury zarządzania procesem sterowania. Najczęściej stosowane są scałkowane modele autoregresji i średniej ruchomej ARIMA oraz metody wygładzania wykładniczego szeregów czasowych. Modele klasy ARIMA odwzorowują właściwości statyczne i dynamiczne szeregów stacjonarnych i pewnych klas szeregów niestacjonarnych, interpretowanych jako wynik przejścia białego szumu przez dyskretny filtr liniowy skończenie wymiarowy. Charakteryzują się one różnymi właściwościami przy jednolitym zapisie formalnym oraz identycznych metodach estymacji parametrów dla różnych typów i podklas modeli. Metody prognozowania oparte na algorytmach wygładzania wykładniczego są łatwe do praktycznego zastosowania i nie wymagają założenia o stacjonarności analizowanego szeregu czasowego. W niniejszej pracy przedstawiono obserwacje dotyczące dobowego zużycia wody w jednej z gmin przyległej do Wrocławia wraz z analizą możliwości zastosowania metody wygładzania wykładniczego do krótkoterminowego prognozowania dobowego poboru wody.

11

Impact of econometric modeling and perspectives of economic security of the cross-industry complex

Liezina Anastasiia, Lavruk Alexandr, Matviienko Halyna, Ivanets Iryna, Tseluiko Oleksii, Kuchai Oksana

Acta Innovations

|

2023

|

no. 47

73--83

EN

The paper presents a forecast of the economic security of the inter-industry complex through the construction of a simulation model. The authors considered the possibility of using an econometric model in predicting the level of economic security of the inter-industry complex. The goal was to form a definition of the "inter-industry complex", as well as to study the issues of conceptual and fundamental methods of econometric modeling and forecasting the development of regional industry markets in dynamics. A range of issues related to the main components of economic security in the inter-industry complex has been allocated for scientific work in order to analyze the impact of the components of economic security on the integral indicator. The paper uses a methodology for predicting the structural and spatial-temporal dynamics of interbranch complexes, which includes new and refined methods of modeling and forecasting. As a result, the authors proposed the definition of "inter-industry complex", "economic security in the inter-industry complex", as well as the general provisions of the methodology for econometric modeling and forecasting the level of economic security of the inter-industry complex. The paper presents a full-scale simulation model that allows you to set, evaluate and make a decision using large nonlinear data. This kind of system contains dynamic and retarded data, which makes it possible to apply econometric modeling in automatic calculation.

12

Analyzing trend and forecast of rainfall and temperature in Valmiki Tiger Reserve, India, using non parametric test and random forest machine learning algorithm

Roshani, Sajjad Haroon, Saha Tamal Kanti, Rahaman Md Hibjur, Masroor Md, Sharma Yatendra, Pal Swades

Acta Geophysica

|

2023

|

Vol. 71, no. 1

531--552

EN

Assessment of spatiotemporal dynamics of meteorological variables and their forecast is essential in the context of climate change. Such analysis can help suggest possible solutions for flora and fauna in protected areas and adaptation strategies to make forests and communities more resilient. The present study attempts to analyze climate variability, trend and forecast of temperature and rainfall in the Valmiki Tiger Reserve, India. We utilized rainfall and temperature gridded data obtained from the Indian Meteorological Department during 1981–2020. The Mann–Kendall test and Sen’s slope estimator were employed to examine the time series trend and magnitude of change at the annual, monthly and seasonal levels. Random forest machine learning algorithm was used to estimate seasonal prediction and forecasting of rainfall and temperature trend for the next ten years (2021–2030). The predictive capacity of the model was evaluated by statistical performance assessors of coefficient of correlation, mean absolute error, mean absolute percentage error and root mean squared error. The findings revealed a significant decreasing trend in rainfall and an increasing trend in temperature. However, a declining trend for maximum temperature has been observed for winter and post-monsoon seasons. The results of seasonal forecasting exhibited a considerable decrease in rainfall and temperature across the Reserve during all the seasons. However, the temperature will increase during the summer season. The random forest machine learning algorithm has shown its effectiveness in forecasting the temperature and rainfall variables. The findings suggest that these approaches may be used at various spatial scales in different geographical locations.

13

Prognoza zużycia paliw płynnych w transporcie kolejowym do roku 2040

Klemba Szymon

Transport Miejski i Regionalny

|

2022

|

nr 6

17--22

PL

Artykuł jest poświęcony opracowaniu prognoz wartości energetycznej zużytego oleju napędowego wykonanego na potrzeby realizacji ustawowych zadań Krajowego Ośrodka Bilansowania i Zarządzania Emisjami. Prognozy zostały wykonane za pomocą opracowanego modelu wskaźnikowego, który uwzględniał zmienne, takie jak stan elektryfikacji poszczególnych odcinków sieci kolejowej, stopień wykorzystania taboru spalinowego na liniach zelektryfikowanych oraz wskaźnik zastępowalności taboru spalinowego taborem bezemisyjnym czy poprawa sprawności pojazdów spalinowych. Model bazował na ogólnodostępnych danych GUS oraz UTK, jak również specjalnie pozyskanych danych narodowego zarządcy infrastruktury kolejowej PKP PLK S.A. oraz przewoźników kolejowych. Opracowany model dla roku bazowego cechuje się błędem wynoszącym 2% obliczanego zużycia paliwa. Prognozy wykonano dla trzech scenariuszy: „zerowego”, scenariusza A „bez dodatkowych działań” (względem planowanych w momencie opracowywania prognozy) oraz scenariusza B „z dodatkowymi działaniami”, gdzie jako działania rozumie się inwestycje podejmowane w zakresie modernizacji infrastruktury i taboru kolejowego, jak również wprowadzanie zmian w organizacji przewozów kolejowych. Wyniki prognoz wskazują, że w najbardziej optymistycznym z punktu widzenia redukcji zużycia paliw płynnych w transporcie kolejowym scenariuszu B, do roku 2040 może nastąpić spadek zapotrzebowania na takie paliwa o około 31%. Według bardziej prawdopodobnego scenariusza A zużycie paliwa do 2040 nieznacznie wzrośnie. Elektryfikacja sieci kolejowej jest tylko jednym ze środków eliminowania pracy przewozowej realizowanej trakcją spalinową. Redukcja zużycia oleju napędowego wymaga znaczących zmian na rynku taboru kolejowego zmierzających w kierunku wdrażania pojazdów bezemisyjnych.

EN

The subject of the article is the preparation of forecasts of the energy value of used diesel oil in railway transport in Poland. The forecast was made using an index model, which took into account variables such as the electrification of the railway network, use of diesel rolling stock on electrified lines, the replacement ratio of diesel rolling stock with zero-emission vehicles or improvement of the efficiency of railway transport. The model was based on public statistical data, as well as specially captured data from the national railway infrastructure manager and railway operators. The forecast was made for three scenarios: “zero” scenario, scenario A “without additional actions” and scenario B “with additional actions”. The results of the forecasts indicate that in the most optimistic B scenario from the point of view of reducing the consumption of fuels, the demand for such fuels may decrease by 31% until 2040. According to the more likely scenario A, fuel consumption will increase slightly by 2040. The electrification of the railway network is only one of the means of eliminating diesel traction. The reduction of fuel consumption requires significant changes in the rolling stock market, and an implementation of zero-emission vehicles.

14

Analiza wstępna wybranych aspektów krótkoterminowych prognoz zapotrzebowania na energię elektryczną w kontekście dynamicznego rozwoju źródeł odnawialnych

Machał Paweł, Remiorz Leszek, Bukowiec Dariusz

Rynek Energii

|

2022

|

Nr 5

11--15

PL

Od 2015 roku notowany jest dynamiczny przyrost ilościowy różnych instalacji odnawialnych źródeł energii, zwłaszcza prosumenckich systemów fotowoltaicznych. Dalszy wykładniczy rozwój rynku nowych instalacji został zatrzymany wraz ze zmianą ustawy o OZE, jednakże wysokie ceny energii elektrycznej, wpływają korzystnie na ponowny wzrost opłacalności tego typu inwestycji. Energia elektryczna produkowana przez prosumentów jest zwykle zużywana na bieżąco, lub w przypadku jej nadmiaru kierowana jest do odbiorców przyłączonych do tej samej sieci niskiego napięcia. Dopiero w dalszej kolejności jest transformowana z niskiego na średnie napięcie. Takie uporządkowanie dystrybucji umożliwia lokalne obniżanie cen, co z kolei poprawia atrakcyjność inwestycji. W harmonogramie kontraktacji energii elektrycznej od przygotowania prognozy do jej realizacji mija zwykle od 16 do 40 godzin. Tak krótki czas stawia wysokie wymagania, co do jakości predykcji zapotrzebowania na energię elektryczną co przy wzrastającym udziale produkcji z OZE uzależnia ten rynek również od jakości prognoz pogody. Zwłaszcza niepewność związana z powstawaniem zachmurzenia, zwiększa ryzyko niezbilansowania dostawcy energii elektrycznej (sprzedawcy). W artykule przedstawiono wybrane zagadnienia wynikające z wzrostu udziału produkcji energii elektrycznej z źródeł o dużej niepewności, zwłaszcza instalacji fotowoltaicznych.

EN

Since 2015, there has been a dynamic quantitative increase in various installations of renewable energy sources, especially pro-consumer photovoltaic systems. The further exponential development of the market for new installations was stopped with the amendment to the RES Act, however, high electricity prices have a positive effect on the renewed increase in the profitability of this type of investment. Electricity produced by prosumers is usually consumed on an ongoing basis or, in the event of its excess, it is directed to consumers connected to the same low voltage grid. Only then is it transformed from low to medium voltage. Such an ordering of distribution allows for local price reductions, which in turn increases the attractiveness of the investment. In the electricity contracting schedule, 16 to 40 hours usually pass from the preparation of the forecast to its implementation. Such a short period of time places high demands on the quality of electricity demand prediction, which, with the increasing share of RES production, also makes this market dependent on the quality of weather forecasts. Especially the uncertainty related to the formation of cloudiness increases the risk of imbalance of the electricity supplier (seller). The article presents selected issues resulting from the increase in the share of electricity production from sources of high uncertainty, especially photovoltaic installations.

15

Forecasting the learning outcomes of the learning management process according to the study plan with artificial intelligence

Thepnarin Nawaphol, Nonthaputha Thanat, Bunsong Wasana, Prasongjan Piya

Przegląd Elektrotechniczny

|

2022

|

R. 98, nr 4

44--46

EN

This study presents the advanced prediction of learning achievement of students in Bachelor of Science in Technical Education, Electrical Program at Rajamangala University of Technology Srivijaya, Songkhla by using the technique of back-propagation neural networks based on the historical data of the pre-semester grade point average (GPA) that is expected to be a relevant factor affecting the cumulative GPA throughout the anticipated undergraduate program used in teaching and testing the neural network model to predict the average grade level. The results of the experiment showed that the use of neural network techniques for forecasting the grade point average obtained can be used to help in the preparation of effective study plan for first-time students.

PL

Niniejsze opracowanie przedstawia zaawansowaną prognozę wyników w nauce uczniów w Bachelor of Science in Technical Education, Electrical Program at Rajamangala University of Technology Srivijaya, Songkhla przy użyciu techniki sieci neuronowych z propagacją wsteczną w oparciu o dane historyczne z oceny przedsemestralnej średnia punktowa (GPA), która ma być istotnym czynnikiem wpływającym na skumulowany GPA podczas przewidywanego programu studiów licencjackich stosowanego w nauczaniu i testowaniu modelu sieci neuronowej w celu przewidzenia średniego poziomu ocen. Wyniki eksperymentu wykazały, że wykorzystanie technik sieci neuronowych do prognozowania uzyskanej średniej ocen może pomóc w przygotowaniu efektywnego planu studiów dla studentów pierwszego rok.

16

A survey of applications of simple and multiple linear regression in wind power generation

Mbuli Nhlanhla, Mendu Bongumsa

Przegląd Elektrotechniczny

|

2022

|

R. 98, nr 3

32--35

EN

This paper presents the results of a survey on the application of simple and multiple linear regression in wind power generation research. Relevant publications were searched for, found, reviewed, and summarised. An increasing trend of number of publications on this topic was found. The main categories of publications forecasting of wind output power, forecasting of wind speed, and wind turbine generator temperature monitoring. The paper presents coincise summaries of publications and details the references identified, all of this in one repository.

PL

W artykule przedstawiono wyniki badań ankietowych dotyczących zastosowania prostej i wielokrotnej regresji liniowej w badaniach energetyki wiatrowej. Odpowiednie publikacje zostały wyszukane, znalezione, zrecenzowane i podsumowane. Stwierdzono rosnący trend liczby publikacji na ten temat. Główne kategorie publikacji: prognozowanie mocy wiatru, prognozowanie prędkości wiatru oraz monitorowanie temperatury generatorów turbin wiatrowych. W pracy przedstawiono zwięzłe streszczenia publikacji i wyszczególnienie zidentyfikowanych pozycji literaturowych, a wszystko to w jednym repozytorium.

17

Forecasting municipal waste accumulation rate and personal consumption expenditures using vector autoregressive (VAR) model

Bień Jurand

Production Engineering Archives

|

2022

|

Vol. 28, Iss. 2

150--156

EN

Accurate forecasting of municipal solid waste (MSW) generation is important for the planning, operation and optimization of municipal waste management system. However, it’s not easy task due to dynamic changes in waste volume, its composition or unpredictable factors. Initially, mainly conventional and descriptive statistical models of waste generation forecasting with demographic and socioeconomic factors were used. Methods based on machine learning or artificial intelligence have been widely used in municipal waste projection for several years. This study investigates the trend of municipal waste accumulation rate and its relation to personal consumption expenditures based on the yearly data achieved from Local Data Bank (LDB) driven by Polish Statistical Office. The effect of personal consumption expenditures on the municipal waste accumulation rate was analysed by using the vector autoregressive model (VAR). The results showed that such method can be successfully used for this purpose with an approximate level of 2.3% Root Mean Square Error (RMSE).

18

Forecasting the number of vehicle kilometers by applying the autoregression model, using Warsaw trams as an example

Wiejak Grzegorz, Grzelak Małgorzata, Świderski Andrzej

Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Transport

|

2022

|

z. 134

83--93

EN

One of the biggest challenges of the 21st century is ecological responsibility. It also concerns the sustainable development of transport and the reduction of threats related to the negative impact of this phenomenon on the environment. A constant increase in transport congestion, atmospheric air pollution, and noise promotes the search for new solutions, especially in urban areas. One of the systematically implemented and improved ideas in this area is the development of urban transport systems. Their effectiveness and efficiency are evidenced by the level of meeting the transport needs of residents, with the optimal utilization of vehicles. The article analyses urban transport in Warsaw, focusing only on trams as the second most popular means of transport after wheeled vehicles. Two objectives of the study were adopted. The first was evaluating the current state and characteristics of the available options and indicating potential development directions, considering factors that determine it. The second goal was to select the appropriate model describing the number of vehicle kilometers accumulated by Warsaw trams in the years 2017-2019 and parametric identification of this model. The study allowed us to estimate and make a short-term forecast of transport services carried out by trams. The research has shown that the current situation regarding the performance of transport work by trams in Warsaw does not fit into the paradigm of sustainable transport development. This is due to the loss of vehicles from the records in the absence of new vehicle purchases. Additionally, the developed tool indicates a decrease in the number of vehicles-km performed in the following months and, thus, a reduction in the share of trams in transport in the Warsaw communication system. The identified problem (i.e., a downward trend in transport performance) is essential from the point of view of the quality of the system's operation and the ability to meet passengers' expectations. It also informs decision-makers about the need to implement changes leading to an increase in the share of tram transport, mainly in capacity and operating costs.

19

Estimation of extended durability of concrete members with galvanized steel reinforcement based on measured corrosion rates

Jaśniok Mariusz

Ochrona przed Korozją

|

2022

|

nr 6

172--176

EN

Protective coating of reinforcement extends the period of safe use of reinforced concrete structures. However, the available literature does not present any methods for reliable evaluation of extended durability of concrete members with galvanized reinforcement compared with conventional rebars without any protection. This paper proposes a simple method of comparative evaluation of durability on the basis of corrosion current density in the function of time measured with polarization (LPR and EIS) methods. After converting distribution of corrosion current density into distribution of corrosion rate CR indicator, accumulated corrosion loss of zinc coating on a rebar was determined by numerical integration of the surface under the distribution of the CR indicator in the function of time. Then, as further corrosion rate of zinc coating was predicted until dissolution of its thinnest fragment, the extended durability of reinforced concrete member was estimated. This extended time was a result of applying the protective coating of reinforcement in the form of hot-dip galvanisation.

PL

W wyniku zastosowania ochrony powłokowej zbrojenia w konstrukcjach żelbetowych istotnie wydłuża się okres ich bezpiecznego użytkowania. W literaturze przedmiotu nie wskazuje się jednak sposobów miarodajnej oceny wzrostu trwałości elementów betonowych z ocynkowanym zbrojeniem w porównaniu z tradycyjnie wykonywanymi elementami z prętami, w wypadku których nie zastosowano żadnej ochrony. W artykule zaproponowano prosty sposób porównawczej oceny trwałości na podstawie realizowanych w funkcji czasu pomiarów gęstości prądu korozyjnego metodami polaryzacyjnymi (LPR i EIS). Po przeliczeniu rozkładów gęstości prądu korozyjnego na rozkłady wartości wskaźnika szybkości korozji CR sumaryczny ubytek korozyjny powłoki cynkowej na pręcie zbrojeniowym wyznaczono przez numeryczne całkowanie powierzchni pod rozkładem wskaźnika CR w funkcji czasu. Następnie, prognozując dalszą szybkość korozji powłoki cynkowej do momentu roztworzenia jej najcieńszego fragmentu, oszacowano czas wydłużenia trwałości elementu żelbetowego dzięki zastosowaniu ochrony powłokowej zbrojenia w formie ogniowej powłoki cynkowej.

20

Prognozowanie wydatków instytucji z wykorzystaniem modelu Kleina

Kozicki Bartosz, Tomaszewski Jarosław, Korpysz Bartłomiej

Nowoczesne Systemy Zarządzania

|

2022

|

T. 17, nr 1

77--92

PL

W opracowaniu przeprowadzono analizę i ocenę szeregu czasowego wydatków podmiotu badań. Zbadano rozkład rozpatrywanych danych, wykorzystując wykresy w postaci: histogramu, normalności oraz test Shapiro–Wilka. Następnie poszukiwano istnienie wartości odstających i ekstremalnych poprzez zastosowanie wykresu ramka-wąsy. Następnie zastosowano Twarze Chernoffa do wykrycia sezonowości w ujęciu miesięcznym w szeregu czasowym rozpatrywanych wydatków. Wykryte podczas analiz danych prawidłowości w postaci trendu i sezonowości zostały potwierdzone zbudowanym modelem zerojedynkowym regresji wielorakiej. W opracowaniu przeprowadzono prognozowanie szeregu czasowego wydatków stosując model Kleina. Ostatnim etapem badań była analiza i ocena reszt uzyskanej prognozy. Prognoza wydatków na 2021 rok to kwota 575 248 346 zł, natomiast w 2022 roku wzrosła do poziomu 676 989 270 zł.

EN

The study includes an analysis and evaluation of the time series of expenses of the research subject. The distribution of the analyzed data was examined with the use of graphs, such as: a histogram, normality and the Shapiro-Wilk test. The existence of outliers and extreme values was then searched for with a box plot. Chernoff Faces were then used to detect the monthly seasonality in the time series of the expenses under consideration. The regularities in the form of trend and seasonality detected during the data analyzes were confirmed by the binary model of multiple regression. The study includes forecasting of the time series of expenses with the use of the Klein model. The last stage of the research was the analysis and evaluation of the remainder of forecasts. The forecast of expenses for 2021 is an amount of PLN 575 248 346. In 2022, it increased to PLN 676 989 270.