
Mирослав Драгићевић
Кратак садржај предавања:
Циљ овог истраживања је развој одговарајућих модела машинског учења за предвиђање вредности напона на страни мреже од 400kV. Подаци који се користе за обуку модела укључују двогодишње историјске податке о напону, заједно са хидрометеоролошким променљивима, при чему је температура најзначајнији фактор, подржан метеоролошким годишњацима. Додатни улазни подаци укључују влажност ваздуха, правац ветра, брзину ветра, падавине и појаву леда на далеководима. Предвиђање вредности напона има за циљ прогнозу ангажовања статичких реактивних резерви, са периодом узроковања од 10 минута (мин/макс/просек). Ови подаци омогућавају годишње планирање увоза енергије и периода одржавања, као и дневно планирање ангажовања капацитета. Следећи корак у истраживању је прогноза динамичких реактивних резерви, где би се за обуку модела користили узорци са фреквенцијом од једне секунде и чешћи узорци.
Кључне речи:машинско учење, прогноза напонско реактивних стања, стабло одлучивања, градијентни бустинг, регресија
Кратка биографија:
Мирослав Драгићевић, дипл. инж. ел. дипломирао је на Електротехничком факултету Универзитета у Београду на смеру за електроенергетске системе.
Радно искуство је стекао у сектору индустријске аутоматизације које је унапредио и проширио у Електротехничком институту Никола Тесла у центру за аутоматику и регулацију. Специјализовао се за управљање индустријским и технолошким процесима коришћењем процесних рачунара, регулацију турбина и целокупно управљање малим хидроелектранама. Обавља функцију заменика руководиоца Специјализоване лабораторије за испитивања система турбинске регулације у оквиру Лабораторије за испитивање и еталонирање.
Члан је „Инжењерске коморе Србије“ и Комисије за стандарде Н057 – Управљање и комуникација у електроенергетском систему Института за стандардизацију Србије.

