Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do optymalnego zarządzania energią

• Autorzy: Sroczan, E.M.

Warianty tytułu

EN

Artificial neurone networks applied to optimal energy management

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Systemy zarządzania energią wykorzystują informacje generowane przez systemy sterowania procesami, nadzorowania stanu technicznego obiektów i monitorowania instalacji technicznych wyposażenia budynków. Badanie relacji pomiędzy oczekiwanym stanem poboru mocy i energii a przyzwyczajeniami odbiorców energii i planowaną produkcją zakładu przemysłowego można realizować przez zastosowanie sieci neuronowych. Menadżer budynku uzyskuje tym samym narzędzie wspomagające zarządzanie substancją i instalacjami budynku, wpływającymi na poziom zużycia energii, natomiast energetyk zakładu przemysłowego uzyskuje realny obraz zmienności poboru energii i kosztów z niego wynikajacych.

EN

Energy management systems are processing signals from sources of information like: control loops in technological lines, alarm circuits and monitoring loops in housing estates and also office and industrial buildings. The relationships among expected or estimated level of energy consumption and behavior of energy consumers could be analyzed using some dedicated neural networks (NN). Energy manager of a building office or power manager in industrial enterprise is supported by the decision system, which improves the efficiency of consumed energy. In industry, the applied NN supports the comparison of the estimated and real level of energy supplying the technological processes.

Słowa kluczowe

PL

zarządzanie energią; sieć neuronowa; akwizycja danych

EN

energy management; neuron network

• Czasopismo: Rynek Energii
• Rocznik: 2001
• Tom: nr 6
• Strony: 7-11
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys.

Twórcy

autor

Sroczan, E.M.

• Politechnika Poznańska, Instytut Elektroenergetyki, ul. Piotrowo 3A, 60-965 Poznań

Bibliografia

• 1. Marecki J.: Gospodarka skojarzona cieplno-elektryczna. WNT, Warszawa 1991.
• 2. Sroczan E.: Model bazy danych dla systemów zarządzania energią. Rynek Energii nr 2(33)/200l.
• 3. Driankoy D., Hellendoom H., Reinfrank M., Wprowadzenie do sterowania rozmytego. WNT, Warszawa 1996.
• 4. Duch W., Korbicz J., Rutkowski L., Tadeusiewicz R.: Sieci Neuronowe. Akad. Ofic. Wyd. Exit, Warszawa 2000.
• 5. Koczyk H., Antoniewicz B., Sroczan E.: Nowoczesne wyposażenie techniczne domu jednorodzinnego, Cz. II - Instalacje elektryczne. PWRiL, Poznań 1998.
• 6. Sroczan E.: Zarządzanie energią w zakładzie przemysłowym. Wiadomości Elektrotechniczne nr 6/2000.
• 7. Sroczan E.: Zarządzanie energią w zintegrowanych instalacjach budynku inteligentnego. Rynek Energii nr 1(20)/1999.
• 8. Sroczan E., Urbaniak A.: Komputerowe sterowanie procesami odnowy środowiska z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji. HI Międzynarodowa Konf. „Komputer w ochronie środowiska", Mrzeżyno 12-15 września 1999.