Analiza i prognozowanie zużycia energii pierwotnej w Polsce z wykorzystaniem technik głębokiego uczenia

  • Anna MANOWSKA Ph.D., Eng Silesian University of Technology, Faculty of Mining, Safety Engineering and Industrial Automation
Słowa kluczowe: konsumpcja energii pierwotnej, metody głębokiego uczenia, sztuczne sieci neuronowe, LSTM

Abstrakt

Zużycie kopalnych surowców energetycznych wzrasta, a wzrost ten jest skorelowany ze wzrostem ludności i rozwojem gospodarczym. Z kolei zużycie kopalnych surowców energetycznych powoduje wyczerpywanie się zasobów i przyczynia się do zanieczyszczenia środowiska. Inicjatywa Unii Europejskiej "neutralność klimatyczna" wymaga od państw członkowskich efektywnego zarządzania energią. Przez co rozumie się zasobooszczędną i konkurencyjną gospodarką, w której nie ma emisji netto gazów cieplarnianych i gdzie wzrost gospodarczy jest oddzielony od zużycia zasobów. W artykule przeanalizowano poziom zużycia energii pierwotnej w Polsce. Zbadano, czy w roku 2030 uda się osiągnąć 23% spadek konsumpcji energii w odniesieniu do roku bazowego, zgodnie z przyjętymi założeniami o efektywności energetycznej. Przedstawiono również metodologię prognozowania zużycia energii pierwotnej opartą na głębokich sieciach neuronowych, w szczególności na algorytmach Long Short Term Memory (LSTM).

Opublikowane
2020-09-09