Projekty finansowane przez NCN

Dane kierownika projektu i jednostki realizującej

Szczegółowe informacje o projekcie i konkursie

Słowa kluczowe

Aparatura

Wyczyść formularz

Prognozowanie zapotrzebowania na energię elektryczną z wykorzystaniem inteligentnych systemów pomiarowych

2016/21/N/ST8/02435

Słowa kluczowe:

uczenie maszynowe inteligencja obliczeniowa systemy inteligentnego opomiarowania rozpoznawanie pracy urządzeń

Deskryptory:

  • ST8_3: Inżynieria obliczeniowa, komputerowe wspomaganie modelowania, projektowania i produkcji
  • ST6_11: Uczenie maszynowe, statystyczne przetwarzanie danych i zastosowanie w przetwarzaniu sygnałów
  • ST8_5: Systemy energetyczne (produkcja, dystrybucja)

Panel:

ST8 - Inżynieria procesów i produkcji: projektowanie wyrobów, projektowanie i sterowanie procesami produkcji, konstrukcje i procesy budowlane, inżynieria materiałowa, systemy energetyczne

Jednostka realizująca:

Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie, Wydział Zastosowań Informatyki i Matematyki

woj. mazowieckie

Inne projekty tej jednostki 

Kierownik projektu (z jednostki realizującej):

Krzysztof Gajowniczek 

Liczba wykonawców projektu: 2

Konkurs: PRELUDIUM 11 - ogłoszony 2016-03-15

Przyznana kwota: 40 800 PLN

Rozpoczęcie projektu: 2017-02-16

Zakończenie projektu: 2018-08-15

Planowany czas trwania projektu: 18 miesięcy (z wniosku)

Status projektu: Projekt rozliczony

Opis Projektu

Pobierz opis projektu w formacie .pdf

Uwaga - opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.

Dane z raportu końcowego/rocznego

  • Publikacje w czasopismach (6)
  • Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (3)
  1. Revealing Household Characteristics from Electricity Meter Data with Grade Analysis and Machine Learning Algorithms
    Autorzy:
    Gajowniczek Krzysztof, Ząbkowski Tomasz, Sodenkamp Mariya
    Czasopismo:
    Applied Sciences (rok: 2018, tom: 8(9), strony: art. 1654), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/app8091654 - link do publikacji
  2. Simulation Study on Clustering Approaches for Short-Term Electricity Forecasting
    Autorzy:
    Gajowniczek Krzysztof, Ząbkowski Tomasz
    Czasopismo:
    Complexity (rok: 2018, tom: 2018, strony: art. 3683969), Wydawca: Hindawi
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1155/2018/3683969 - link do publikacji
  3. Two-stage electricity demand modelling using machine learning algorithms
    Autorzy:
    Gajowniczek Krzysztof, Ząbkowski Tomasz
    Czasopismo:
    Energies (rok: 2017, tom: 10(10), strony: 45316), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/en10101547 - link do publikacji
  4. Simulation Study on the Application of the Generalized Entropy Concept in Artificial Neural Networks
    Autorzy:
    Gajowniczek Krzysztof, Ząbkowski Tomasz, Orłowski Arkadiusz
    Czasopismo:
    Entropy (rok: 2018, tom: 20(4), strony: art. 249), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/e20040249 - link do publikacji
  5. Electricity forecasting on the individual household level enhanced based on activity patterns
    Autorzy:
    Gajowniczek Krzysztof, Ząbkowski Tomasz
    Czasopismo:
    PLoS ONE (rok: 2017, tom: 12(4), strony: 45317), Wydawca: PLOS
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1371/journal.pone.0174098 - link do publikacji
  6. Do Customers Choose Proper Tariff? Empirical Analysis Based on Polish Data Using Unsupervised Techniques
    Autorzy:
    Nafkha Rafik, Gajowniczek Krzysztof, Ząbkowski Tomasz
    Czasopismo:
    Energies (rok: 2018, tom: 11(3), strony: 45308), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/en11030514 - link do publikacji
  1. Seasonal peak demand classification with machine learning techniques
    Autorzy:
    Gajowniczek Krzysztof, Nafkha Rafik, Ząbkowski Tomasz
    Konferencja:
    1st International Conference on Applied Mathematics and Computer Science (rok: 2018, ), Wydawca: Springer Verlag
    Data:
    konferencja 13-15.04.2018
    Status:
    Przyjęta do publikacji
  2. Grade analysis for households segmentation based on energy usage patterns
    Autorzy:
    Ząbkowski Tomasz, Gajowniczek Krzysztof
    Konferencja:
    INnovations in Intelligent SysTems and Applications (rok: 2017, ), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 3-5.07.2017
    Status:
    Opublikowana
  3. Electricity peak demand classification with artificial neural networks
    Autorzy:
    Gajowniczek Krzysztof, Nafkha Rafik, Ząbkowski Tomasz
    Konferencja:
    Federated Conference on Computer Science and Information Systems (rok: 2017, ), Wydawca: ACSIS
    Data:
    konferencja 3-6.09.2017
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    link do publikacji

O Narodowym Centrum Nauki

Finansowanie nauki

Współpraca zagraniczna

Centrum prasowe

Deklaracja dostępności
Przetwarzanie danych osobowych
Polityka cookies

Partnerzy