Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  demand for electricity
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
W artykule zaprezentowano możliwości uzyskania dodatkowych korzyści finansowych wynikających z zastosowania magazynów energii. Informacje te poparte zostały przykładem obliczeniowym bazującym na rzeczywistym obiekcie. Podsumowanie artykułu stanowi prosta analiza ekonomiczna opłacalności zastosowania magazynów oraz wprowadzenie do idei magazynów drugiego życia.
EN
This article provides a brief overview of the energy storage solutions currently available on the market, focusing mostly on battery storage. The article describes the available technologies, their purpose and use in the world and in Poland. Later, the authors present the possibilities of obtaining additional financial benefits resulting from the use of the battery storage unit. These methods are supported by a case study based on a real object. The conclusion part is a simple economic analysis of the profitability of the use of battery storage solutions and a brief description of the second life battery storage alternative.
PL
W artykule przedstawiono analizę techniczno-ekonomiczną metod redukcji zapotrzebowania na energię elektryczną w obiektach typu data center. Analiza została wykonana metodą całkowitego kosztu posiadania TCO. Wykonano obliczenia dla 2 obiektów data center (duży oraz średni), każdy w trzech wariantach. Sformułowano wnioski końcowe.
EN
The paper presents technical and economical analysis of methods to reduce the demand for electricity in data center objects. The analysis was executed using Total Cost Of Ownership method (TCO). Calculations were executed for two data center objects (big and medium size) in three variants. The final conclusions have been presented.
PL
Zaproponowano model sztucznej sieci neuronowej służący do przewidywania zapotrzebowania na moc elektryczną. Opracowana została odpowiednia architektura tej sieci pod względem ilości warstw jak również ilości neuronów w poszczególnych warstwach. Dane wejściowe do modelu stanowiły: obciążenie dobowe z dokładnością do 1 h oraz dzień tygodnia, którego to obciążenie dotyczyło. Natomiast na wyjściach sieci otrzymano przewidywane zapotrzebowanie na moc elektryczną dla dnia następnego. Sieć została nauczona na danych dotyczących obciążenia części Instytutu Techniki Cieplnej i Stołówki Centralnej Politechniki Warszawskiej z przedziału czasowego od 08.10.2011 do 15.10.2011 a przetestowana na danych z przedziału od 16.10.2011 do 23.10.2011.
EN
Proposed artificial neural network model is used to predict the demand for electric power. Appropriate architecture has been developed that network in terms of number of layers and number of neurons in each layer. Inputs to the model included: daily charge in 1 hour and day of the week, which is related to the load. However, the network received the outputs of the expected demand for electric power for the next day. The network was taught to load the data from the Institute of Thermal Technology and Warsaw University of Central Canteens of the time period from 08.10.2011 to 15.10.2011 and tested on data from a range of 10/16/2011 to 10/23/2011
PL
W artykule omówiono sporządzanie prognoz wybranymi typami sieci neuronowych z wykorzystaniem różnych algorytmów uczących oraz metodami statystycznymi. Następnie autor przedstawia wyniki prognoz uzyskane dla różnych algorytmów uczących w sieciach neutronowych MLP. We wnioskach końcowych autor podsumowuje skuteczność poszczególnych algorytmów uczących sieć typu MLP a także innych testowanych metod prognostycznych.
EN
It was presented in this paper the preparation of prognosis with selected types of neural networks with utilization varied teaching algorithms and with statistical methods. Than Author presents the results of prognosis which were obtained for varied teaching algorithms in neural networks type MLP. In conclusion Author discusses the efficiency of each teaching algorithms in neural networks type MLP and others testing methods of forecasting.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.