Využití metod umělé inteligence v technické diagnostice fotovoltaické elektrárny

Abstract

Tato diplomová práce se zaměřuje na využití moderních metod umělé inteligence pro analýzu a~diagnostiku historických provozních dat z fotovoltaické elektrárny, přičemž hlavním cílem je odhalování anomálií. V teoretické části je nejprve provedena analýza základních komponent fotovoltaické elektrárny a~následně rešerše metod vhodných pro zpracování a analýzu dat. Praktická část práce zahrnuje návrh a implementaci aplikace pro práci s daty uloženými v databázovém systému PostgreSQL a realizaci vizuálního rozhraní. Součástí práce je rovněž testování zvolených algoritmů pro detekci anomálií, včetně jejich vyhodnocení z hlediska úspěšnosti a vhodnosti pro praktické nasazení.

This thesis focuses on the application of modern artificial intelligence methods for the analysis and diagnostics of historical operational data from a photovoltaic power plant, with the main goal being the detection of anomalies. The theoretical part begins with an analysis of the basic components of a photovoltaic system, followed by a review of data processing and analysis methods suitable for this domain. The practical part includes the design and implementation of an application for working with data stored in a PostgreSQL database system, as well as the development of a visual interface. The thesis also involves testing selected algorithms for anomaly detection, including an evaluation of their performance and suitability for real-world deployment.