Wyniki 1-5 spośród 5 dla zapytania: authorDesc:"Stanisław Szczepaniak"

Z PÓLKI KSIĘGARSKIEJ - Jan Przondo Związki powierzchniowo czynne i ich zastosowanie w produktach chemii gospodarczej

Czytaj za darmo! »

Kiedy w 2004 r. ukazało się w dość skromnej objętości 213 stron I wydanie recenzowanej książki i wypełniło w jakimś stopniu dotkliwą lukę na rynku wydawniczym w zakresie tematyki związków powierzchniowo czynnych, byłem przekonany (znając Autora), że w niedługim czasie ukaże się rozszerzona wersja tej książki. I rzeczywiście po trzech latach, w końcu 2007 r. ten sam wydawca przygotował do druku II wydanie pod zachowanym tytułem ale w podwojonej objętości. Wydanie to dotarło do Czytelników w lutym 2008 r. i zostało bardzo dobrze przyjęte przez grono ludzi, do których została adresowana, zarówno przez studentów, jak i inżynierów zajmujących się problematyką związków powierzchniowo czynnych na co dzień. We wstępie do książki Autor podkreślił, że układ materiału w książce pok[...]

Neural Models of Demands for Electricity - Prediction and Risk Assessment

Czytaj za darmo! »

Two neural systems for forecasting the electricity demand by the group of retail consumers are presented along with two methods for risk assessment of demand prediction models. The first forecasting system is composed of series-connected local neural predictors in the form of multilayer perceptron (MLP) networks. The system is mainly formed on the basis of expert knowledge and statistical tests. The second forecasting system has two levels. The first contains a neural classifier and the second consists of a set of local neural predictors. The classifier is built on the basis of a self-organising neural network (SOM). MLP or radial basis function (RBF) networks are used as predictors. Finally, two methods for assessing the risk of forecasting models are proposed. These consider financial risk measures such as value at risk (VaR) and conditional value at risk (CVaR). Possible economic losses posed by the application of predictions from a forecasting model are calculated using these risk measures. The risk analysis facilitates the selection of the forecasting model that generates the smallest risk of losses when selling energy contracts. The proposed methods are tested using data from the Polish electricity market. Streszczenie. W pracy zostały przedstawione dwa neuronowe systemy przeznaczone do prognozowania zapotrzebowania na energie˛ elektryczna˛ grupy konsumentów detalicznych. Ponadto zaprenzetowano dwie metody oceny ryzyka modeli prognozowania. Pierwszy system prognozowania składa sie˛ z poła˛czonych szeregowo lokalnych predyktorów neuronowych zudowanych w oparciu o wielowarstwowe sieci perceptronowne (MLP). System powstał na podstawie wiedzy eksperckiej i testów statystycznych. Drugi system prognozowania jest dwupoziomowy. Pierwsza cz˛e´s´c zawiera klasyfikator neuronowy, a drugi składa sie˛ z zestawu lokalnych neuronowych predyktorów. Klasyfikator jest zbudowany w oparciu o samoorganizuja˛ce sieci neuronowe (SOM). Natomiast jako predyktor[...]

Hybrydowy układ skojarzonej produkcji energii z wykorzystaniem kogeneracji parowej i olejowej DOI:

Czytaj za darmo! »

BIOMASA stała stanowi obecnie największe źródło energii odnawialnej w Polsce. Podstawowe sposoby wykorzystania biomasy w instalacjach energetycznych realizowane są przez jej spalanie (jako paliwa podstawowego) lub współspalanie z innym paliwem alternatywnym). W grę wchodzi także przygotowanie paliw specjalnych na bazie biomasy (brykiety, pelety itp.) Problem energetycznego wykorzystania biomasy z odpadów komunalnych jest szczególnie istotny w aspekcie zobowiązań Polski wynikających z Traktatu Akcesyjnego, a także z ustawy o odpadach, dotyczących redukcji składowanych odpadów ulegających biodegradacji. Analiza techniczna i technologiczna potencjalnych paliw energetycznych wytworzonych z odpadów komunalnych wykazała, że najbardziej ekonomicznym i ekologicznym sposobem Energetyc[...]

 Strona 1