Navigacija

19D021VIE - Veštačka inteligencija u elektroenergetici

Specifikacija predmeta
Naziv Veštačka inteligencija u elektroenergetici
Akronim 19D021VIE
Studijski program Elektrotehnika i računarstvo
Modul
Tip studija doktorske akademske studije
Nastavnik (predavač)
Nastavnik/saradnik (vežbe)
    Nastavnik/saradnik (DON)
      Broj ESPB 9.0 Status predmeta izborni
      Uslovljnost drugim predmetima
      Ciljevi izučavanja predmeta Upoznavanje studenata sa osnovnim konceptima veštačke inteligencije i sagledavanje načina primene u elektroenergetici. Osposobljavanje studenata da samostalno upotrebljavaju neuralne mreže, fazi ekspertske siteme, algoritme klasifikacije i klasterovanja za inženjerske aplikacije u elektroeneregetici.
      Ishodi učenja (stečena znanja) Studenti će biti sposobni da samostalno analiziraju i sintetizuju različite tipove veštačke inteligencije koje se mogu primeniti u mnogim oblastima elektroenergetike. Osposoljavanje da primenjuju različite algoritme za dizajn sistema veštačke inteligencije i sistema koji koriste fazi logiku korišćenjem odgovarajućih softverskih alata.
      Sadržaj predmeta
      Sadržaj teorijske nastave Definisanje problema u elektroenergetici koji se mogu lakše rešiti primenom veštačke inteligencije. Metodologija primene veštačke inteligencije u oblasti: proračuna tokova snage i pouzdanosti, dijagnostici elemenata EES-a, relejne zaštite, obnovljivih izvora energije, pametnih mreža i predikcije cene električne energije, opterećenja, proizvodnje i potrošnje električne energije.
      Sadržaj praktične nastave Praktična nastava obuhvata izvođenje vežbi na računaru. Formiranje algoritama i programaskog koda koji simulira rad nenadgledanog mašinskog učenja, neuralnih mreža i fazi teorije. Primena algoritama veštačke inteligencije na adekvatnim bazama podataka u elektroenergetici koji će rezultovati potencijalni seminarski, istraživački, rad.
      Literatura
      1. Computational Intelligence Applications to Power Systems, Yong-Hua Song, Allan Johns, Raj Aggarwal,Springer Science & Business Media, 1996.
      2. Artificial intelligence in power system optimization, Ongsakul, Weerakorn, Vo, Dieu Ngoc, CRC Press, Taylor & Francis, 2012.
      3. Artificial Intelligence Techniques in Power Systems, K. Warwick, Arthur Ekwue, Raj Aggarwal, Institution of Electrical Engineers IET, 1997.
      Broj časova aktivne nastave nedeljno tokom semestra/trimestra/godine
      Predavanja Vežbe DON Studijski i istraživački rad Ostali časovi
      8
      Metode izvođenja nastave Nastava se izvodi na tabli uz korišćenje projektora. Predviđen je rad u Računskom centru.
      Ocena znanja (maksimalni broj poena 100)
      Predispitne obaveze Poena Završni ispit Poena
      Aktivnosti u toku predavanja 0 Pismeni ispit 0
      Praktična nastava 20 Usmeni ispit 30
      Projekti 0
      Kolokvijumi 0
      Seminari 50