|
|
|
|
LEADER |
02879na a2200229 4500 |
003 |
HR-ZaFER |
008 |
160221s2019 ci ||||| m||| 00| 0 hr d |
035 |
|
|
|a (HR-ZaFER)ferid6879
|
040 |
|
|
|a HR-ZaFER
|b hrv
|c HR-ZaFER
|e ppiak
|
100 |
1 |
|
|a Kostelac, Matija
|9 40515
|
245 |
1 |
0 |
|a Matematičko modeliranje energetskog pogona industrijskog postrojenja s vlastitom proizvodnjom :
|b diplomski rad /
|c Matija Kostelac ; [mentor Tomislav Capuder].
|
246 |
1 |
|
|a Mathematical model of energy balance with industrial end-user with own production
|i Naslov na engleskom:
|
260 |
|
|
|a Zagreb,
|b M. Kostelac,
|c 2019.
|
300 |
|
|
|a 39 str. ;
|c 30 cm +
|e CD-ROM
|
502 |
|
|
|b diplomski studij
|c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu
|g smjer: Elektroenergetika, šifra smjera: 47, datum predaje: 2019-06-28, datum završetka: 2019-07-05
|
520 |
3 |
|
|a Sažetak na hrvatskom: Tema ovog rada su energetski intenzivna industrijska postrojenja s vlastitom proizvodnjom. Ideja je koristiti fleksibilnost postrojenja u konzumaciji električne energije i plina. Uz rad je predložen i stohastički dvostupanjski mješoviti cjelobrojni linearni model. Model u prvom stupnju donosi odluke temeljene na predviđanjima nepoznatih parametara. U drugom stupnju se te odluke prilagođavaju stvarnom stanju do kojeg je došlo. Cilj modela je postići uštede natječući se na tržištima električne energije i plina. U rezultatima se vidi da model može biti dosta osjetljiv s obzirom na predviđanja dana u prvom stupnju. Prema tome dani su primjeri i savjeti kako bolje koristiti model i postići veće uštede. Kroz analizu osjetljivosti prikazano je kako promjena parametara u scenarijima mijenja izlazne podatke modela u cilju boljeg razumijevanja rada modela.
|
520 |
3 |
|
|a Sažetak na engleskom: The topic of this paper is energy-intensive industrial plants with their own production. The idea is to use the flexibility of the plant in electricity and gas consumption. In addition to the paper, a stochastic two-stage mixed linear program was proposed. The first-stage of the model makes decisions based on predictions of unknown parameters. In the second stage, these decisions are adapted to the actual state of affairs. The goal of the model is to achieve savings by competing on the electricity and gas markets. The results show that the model can be quite sensitive to the predictions made in the first stage. Hence, examples and tips are given to better use the model and to achieve greater savings. Sensitivity analysis shows how changing the parameters in the scenarios changes the output data of the model to better understand the model's performance.
|
653 |
|
1 |
|a Industrijska postrojenja
|a Stohastička optimizacija
|a Više energetski sustav
|
653 |
|
1 |
|a Industrial plants
|a Stohastic optimization
|a Multi-Energy Systems
|
700 |
1 |
|
|a Capuder, Tomislav
|4 ths
|9 34188
|
942 |
|
|
|c Y
|
999 |
|
|
|c 51235
|d 51235
|