Forecasting Short-term Wholesale Prices on the Irish Single Electricity Market

Electricity markets are different from other markets as electricity generation cannot be easily stored in substantial amounts and to avoid blackouts, the generation of electricity must be balanced with customer demand for it on a second-by-second basis. Customers tend to rely on electricity for day-to-day living and cannot replace it easily so when electricity prices increase, customer demand generally does not reduce significantly in the short-term. As electricity generation and customer demand must be matched perfectly second-by-second, and because generation cannot be stored to a considerable extent, cost bids from generators must be balanced with demand estimates in advance of real-time. This paper outlines a a forecasting algorithm built on artificial neural networks to predict short-term wholesale prices on the Irish Single Electricity Market so that market participants can make more informed trading decisions. Research studies have demonstrated that an adaptive or self-adaptive approach to forecasting would appear more suited to the task of predicting energy demands in territory such as Ireland. We have identified the features that such a model demands and outline it here

A New Approach To Improve E-Learning

: E-learning, by eliminating the limitation of space and time to attend in classes, has found a widespread use in communication between students and teachers. On the other hand, intelligence components, such as providing feedback and hint for students will increase the quality of education. But current methods for implementation of intelligent have high costs. This paper introduces a new method to provide intelligent e-learning at a low cost. Intelligence emergences in two components, including knowledge assessment and selection of appropriate hint during the problem solving. In this approach, a Bayesian network utilized to assess student knowledge and an Artificial Neural network utilized to select the appropriate hint. The structure of both networks is determined by training data. The proposed method is implemented and assessed in an e-learning system. The above 90 percent accuracy in both networks and low implementation cost are of the important advantages of the proposed method. The structure of the two networks which is based on training data makes it possible to use it in a variety of systems use e-learning systems with a diverse range of knowledge

Система розпізнавання овочів та фруктів для сільського господарства

Проблематика якісного розпізнавання та сортування продуктів харчування рослинного походження на виробництві має два прояви: з одного боку, це точність процесу ідентифікації, а з іншого – загальна пропускна здатність устаткування підприємства. Переважна більшість наявних робототехнічних рішень у сфері розпізнавання та сортування товарів фокусуються на збільшенні обсягів кінцевого виробництва, нехтуючи при цьому ресурсоефективністю та значними обсягами поживних мас продукції, , що опиняються у відходах разом з пошкодженими тканинами, залишаючись при цьому придатними до споживання. У даній магістерській дисертації запропонований спосіб сортування товарів сільськогосподарського призначення, а також апаратно-програмний комплекс здійснення даного способу. Дана система дозволяє підвищити ступінь використання початкової сировини, мінімізувати втрати поживних речовин у продуктах рослинного походження, а також підвищити фондовіддачу виробничих площ та роботизованих комплексів на кінцевому виробництві. Розмір пояснювальної записки – 125 аркушів, містить 7 ілюстрації, 23 таблиці, 6 додатків.The problem of qualitative recognition and sorting of vegetable food in the production has two manifestations: on the one hand, it is the accuracy of the identification process, and on the other hand, the total capacity of the equipment of the enterprise. The majority of available robotic decisions in the field of product recognition and sorting focus on increasing the volume of final production, while neglecting resource efficiency and significant volumes of nutrients that are suitable for consumption, in waste, with damaged fabrics. In the master's dissertation proposed the method of sorting of agricultural products, and hardware-software complex of realization this method. This system allows to increase the degree of use’s raw materials, minimize the loss of nutrients in products of plant origin, and promote increasing exploitation efficiency of automatic complexes on the final production. The size of the explanatory note is 125 sheets, contains 7 illustrations, 23 tables, 6 appendices

Modelo de optimización del consumo energético en trenes mediante el diseño geométrico vertical sinusoidal y su impacto en el coste de la construcción de la infraestructura

Railways are generally much more efficient than road transport in terms of energy consumption for both freight and passengers. Despite this, it is still necessary to reduce their energy consumption in order to improve their competitiveness and contribute to a global sustainability. This thesis presents the training of an artificial neural network using energy consumption data measured in the underground network of Valencia (Spain), with the objective of estimating the energy consumption of the systems. The section studied was line 5 of MetroValencia between Marítim-Serrería and Alameda stations. After calibration and validation of the artificial neural network using part of the consumption data gathered, the results obtained show that the neural network can predict power consumption with high accuracy (just an error of 2.42%). The advantages of this method lie in its adjustment speed and simulation, and, specially, in the fact that the artificial neural network may function as a virtual laboratory where it is possible to test hypothetical scenarios to reduce the train energy consumption. Once fully trained, the artificial neural network was used to model several scenarios of hypothetical vertical track layouts between two stations of a metro system, testing the energy consumption and infrastructure investment costs of the track layouts considered. The results show the fact that a symmetrical sinusoidal vertical layout is much more efficient than a flat layout, in terms of energy consumption, with reductions up to 18.41%, and the return period of the extra investment is 9.66 years for an example presented. Therefore, this thesis provides a useful tool to develop optimum vertical layouts in terms of energy consumption and, in addition, to determine a set of actions to reduce the energy consumption of a metro network.Los ferrocarriles son generalmente mucho más eficientes que el transporte carretero en términos de eficiencia energética para transporte de mercancías y pasajeros. Sin embargo, aún existe la necesidad de reducir su consumo energético para mejorar su competitividad y contribuir a un mundo más sostenible. Esta tesis presenta el entrenamiento de una red neuronal artificial usando información del consumo medido en la red de metro de Valencia (España), con el objetivo de estimar el consumo energético de los sistemas. El tramo estudiado fue la línea 5 de la red de Metro de Valencia entre las estaciones Marítim-Serrería y Alameda. Después de la calibración y la validación de la red neuronal artificial usando parte de los datos de consumo recogidos, los resultados obtenidos muestran que la red neuronal puede predecir el consumo energético con alta precisión (solo un error del 2.42%). Las ventajas de este método yacen en su velocidad de ajuste y simulación, y, especialmente, en el hecho de que la red neuronal artificial puede funcionar como un laboratorio virtual donde es posible evaluar escenarios hipotéticos para reducir el consumo energético del tren. Una vez completamente entrenada, la red neuronal artificial se utilizó para modelar varios escenarios de trazados verticales hipotéticos entre dos estaciones de un sistema metro evaluando el consumo energético y los costes de inversión en infraestructura de los trazados verticales considerados. Los resultados muestran el hecho de que un trazado vertical sinusoidal simétrico es mucho más eficiente que un trazado plano, en términos de consumo energético, con reducciones hasta del 18.41%, y el período de retorno de la inversión extra es de 9.66 años para un ejemplo presentado. De este modo, esta tesis proporciona una útil herramienta para desarrollar trazados verticales óptimos en términos de consumo energético y, además, para determinar acciones que reduzcan el consumo energético de una red de metro.Els ferrocarrils són generalment molt més eficients que el transport viari en termes d'eficiència energètica per tal de transportar mercaderies i passatgers. No obstant, encara existeix la necessitat de reduir el seu consum energètic per tal de millorar la seua competitivitat i contribuir a abastar un món més sostenible. Aquesta tesis presenta l'entrenament d'una xarxa neuronal artificial utilitzant informació del consum mesurat a la xarxa de metro de València (Espanya), amb l'objectiu d'estimar el consum energètic dels sistemes. El tram estudiat fou la línia 5 de la xarxa de Metro de València entre les estacions de Marítim-Serrería i Alameda. Després de la calibració i la validació de la xarxa neuronal artificial utilitzant part de les dades de consum recollides, els resultats obtinguts mostren que la xarxa neuronal pot predir el consum energètic amb una alta precisió (només un error del 2.42%). Els avantatges d'aquest mètode recauen en la seua velocitat d'ajust i simulació i, especialment, en el fet que la xarxa neuronal artificial pot funcionar com a laboratori virtual on es possible avaluar escenaris hipotètics per reduir el consum energètic del tren. Una volta completament entrenada, la xarxa neuronal artificial s'utilitzà per a modelitzar diferents escenaris de traçats verticals hipotètics entre dos estacions d'un sistema de metro avaluant el consum energètic i els costos d'inversió en infraestructura dels traçats verticals considerats. Els resultats mostren el fet que un traçat vertical sinusoïdal simètric es molt més eficient que un traçat pla, en termes de consum energètic, amb reduccions fins al 18.41% i el període de retorn de la inversió extra es de 9.66 anys per a un exemple presentat. D'aquest mode, aquesta tesis proporciona una ferramenta útil per desenvolupar traçats verticals òptims en termes de consum energètic i, a més a més, per a determinar accions que redueixen el consum energètic d'una xarxa de metro.Pineda Jaramillo, JD. (2017). Modelo de optimización del consumo energético en trenes mediante el diseño geométrico vertical sinusoidal y su impacto en el coste de la construcción de la infraestructura [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/90546TESI