Zobrazeno 1 - 10
of 194
pro vyhledávání: '"electrical load forecasting"'
Publikováno v:
Energies, Vol 17, Iss 18, p 4667 (2024)
Accurate electrical load forecasting is crucial for the stable operation of power systems. However, existing forecasting models face limitations when handling multidimensional features and feature interactions. Additionally, traditional metaheuristic
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/74ea82027a51424caf12ee82c93aae3f
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 14, Iss 11, p 4442 (2024)
This review paper is a foundational resource for power distribution and management decisions, thoroughly examining short-term load forecasting (STLF) models within power systems. The study categorizes these models into three groups: statistical appro
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/5aa6dd8000604218aa519d70271fcca1
Publikováno v:
Symmetry, Vol 16, Iss 5, p 628 (2024)
Accurate short-term electrical load forecasting is crucial for the stable operation of power systems. Given the nonlinear, periodic, and rapidly changing characteristics of short-term power load forecasts, this paper introduces a novel forecasting me
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/60973d99e76f4511a91e880a65bc4f8e
Publikováno v:
Energy Reports, Vol 8, Iss , Pp 1678-1686 (2022)
Electrical load forecasting plays a vital role in the operation and planning of power plants for the utility companies and policy makers to design stable and reliable energy infrastructure. Load forecasting is categorized in long-term, mid-term and s
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/637a73587f9a46d38610be25f872e0d9
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Energies, Vol 16, Iss 10, p 4110 (2023)
In recent years, electrical systems have evolved, creating uncertainties in short-term economic dispatch programming due to demand fluctuations from self-generating companies. This paper proposes a flexible Machine Learning (ML) approach to address e
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f3f0a1bbdbb948a7a8fc543f1bf0a477
Publikováno v:
Energies, Vol 16, Iss 6, p 2919 (2023)
This study focuses on the important issue of predicting electricity load for efficient energy management. To achieve this goal, different statistical methods were compared, and results over time were analyzed using various ratios and layers for train
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/48b70181cf6e454290ae5e04d3ba3f05
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.