UNIVERZITET U TUZLI
FAKULTET ELEKTROTEHNIKE
O B J A V L J U J E
Kandidatkinja Samra Šutić, bachelor inž. el., javno će braniti završni magistarski rad pod nazivom „Prognoza izlazne snage fotonaponskog sistema primjenom nelinearne autoregresivne neuronske mreže s egzogenim ulazom“ dana u srijedu, 15.10.2025. godine u 16,00 sati u Multimedijalnoj sali (MMS) Gimnazije “Meša Selimović”, pred Komisijom u sastavu:
- Dr. sci. Suad Halilčević, redovni profesor na užoj naučnoj oblasti „Elektroenergetske mreže i sistemi“ na Fakultetu elektrotehnike Univerziteta u Tuzli-predsjednik
- Dr. sci. Tatjana Konjić, redovni profesor na užoj naučnoj oblasti „Elektroenergetske mreže i sistemi“ na Fakultetu elektrotehnike Univerziteta u Tuzli- mentor i član
- Dr. sci. Nedžmija Demirović, vanredni profesor na užoj naučnoj oblasti „Elektroenergetske mreže i sistemi“ na Fakultetu elektrotehnike Univerziteta u Tuzli- član
- sc. Izudin Softić, docent– zamjenski član
(uža naučna oblast “Elektroenergetske mreže i sistemi” Fakultet elektrotehnike Univerziteta u Tuzli),
Završni magistarski rad može se pogledati u Sekretarijatu Fakulteta radnim danom od 10,00 do 14,00 sati.
Pristup javnosti je slobodan.
REZIME RADA
Prognoza izlazne snage fotonaponskih sistema ima ključnu ulogu u efikasnom upravljanju elektroenergetskim mrežama. Precizna predviđanja omogućavaju bolje balansiranje proizvodnje i potrošnje, smanjenje potrebe za rezervnim kapacitetima i povećanje pouzdanosti sistema. Također doprinose ekonomičnijem planiranju, optimizaciji rada sistema i smanjenju operativnih troškova. Na širem nivou, pouzdana prognoza podržava integraciju obnovljivih izvora energije i doprinosi energetskoj tranziciji ka održivim i klimatski prihvatljivim energetskim sistemima.
Ovaj magistarski rad istražuje primjenu NARX (Nonlinear AutoRegressive with eXogenous inputs) neuronskih mreža za prognozu izlazne snage fotonaponskog sistema. Cilj istraživanja je razviti model koji može precizno predvidjeti proizvodnju energije iz fotonaponskih sistema, uzimajući u obzir ne samo prošle vrijednosti izlazne snage već i uticaje spoljašnjih faktora kao što je temperatura.
U okviru rada, analizirani su osnovni principi NARX mreža i njihova sposobnost da obrade nelinearne odnose u vremenskim serijama. NARX model se koristi zbog svoje sposobnosti da efikasno integriše vremenske i eksterne ulaze za poboljšanje tačnosti predikcija. Kroz seriju eksperimenata, model je obučavan i testiran na stvarnim skupovima podataka prikupljenim iz različitih fotonaponskih sistema. Implementacija i evaluacija modela izvršena je korištenjem programskog okruženja MATLAB.
Kao kriterij ocjene modela korištena je srednja kvadratna greška (MSE) i korijen srednje kvadratne greške (RMSE).
Ključne riječi: fotonaponski sistemi, prognoza, autoregresivni modeli, neuronske mreže, NARX, MATLAB