Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

An Intelligent and Efficient ANN Approach. Short Term Electric Load Forecasting

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Medha Joshi and Puneet Joshi
ISBN: 9783659944864
Год издания: 2016
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 148
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 36562 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 167492
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: Load forecasting is very important for decision processes in the electricity sector. STELF provides an accurate estimate for the operating of the power system and also a basis for energy transactions and decision making in energy markets. It is also very important for daily maintenance of power plants because most of the decisions, like the unit commitment, load shedding and the economic load dispatch is necessarily based on forecasts of future demands. As seen in the literatures, conventional approaches, like the regression model and the time-series based models, are not very suitable because of the complexity and labour involved in modeling. So in this proposed work, to fulfill the requirement of accurate forecast, an ANN approach was used to forecast the next hour electrical load for Safdarjang, New Delhi region.
Ключевые слова: Efficient, Electricity, Intelligent, load forecasting, ANN approach, electrical tower