| dc.contributor.author | Кулик, В. В. | uk |
| dc.contributor.author | Затхей, М. В. | uk |
| dc.date.accessioned | 2025-08-13T10:01:56Z | |
| dc.date.available | 2025-08-13T10:01:56Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48465 | |
| dc.description.abstract | Підвищення точності прогнозування генерування відновлюваних джерел енергії (ВДЕ) є актуальним питанням сьогодення. Через мінливий характер генерування ВДЕ, точність прогнозу генерування має вагомий вплив на підтримку балансу енергосистеми. Запропонований метод дозволяє врахувати сучасні вимоги до якісного прогнозування та спрощує сам процес з точки зору аналізу, обробки та використання даних. | uk |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», 15-16 червня 2025 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25584 | |
| dc.subject | електроенергетична система | uk |
| dc.subject | ФЕС | uk |
| dc.subject | прогнозування | uk |
| dc.subject | electricity system | uk |
| dc.subject | renewable energy sources (RES) | uk |
| dc.subject | forecasting | uk |
| dc.title | Оптимізація короткострокового прогнозування генерування сонячних електростанцій із використанням рекурентних нейронних мереж | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 621.311 | |
| dc.relation.references | A. Loureno et al. "Comparison of forecasting models for photovoltaic power generation". Energy Conversion and Management, 118, 2016, 404-418. | |
| dc.relation.references | . ., . ., . ., . . . | |
| dc.relation.references | Zaruba D. S., Shvets M. Y., Khokhlov Y. V. Machine Learning for Power Consumption and Generation Prediction. | |
