Search
Abstract
Popularność i rosnące możliwości sztucznych sieci neuronowych przyczyniają się do coraz to szerszego zastosowania przemysłowego. Szybki przyrost mocy elektrowni wiatrowych w krajowej sieci elektroenergetycznej (KSE) stawia trudne zadanie bilansowania mocy przed krajowymi Operatorami Sieci Dystrybucyjnych (OSD) i Operatorem Sieci Przesyłowej (OSP). Prawnym obowiązkiem prognozowania mocy farmy wiatrowej obarczony jest właściciel. Ze względu na trudność trafnych prognoz z 24 godzinnym horyzontem, inwestorzy przekazują tę powinność OSD. Celem artykułu jest porównanie algorytmów uczenia sieci neuronowej o topologii perceptronu jedno- i wielowarstwowego oraz rekurencyjnego Elmana, wykorzystanej do zagadnienia predykcji mocy farmy wiatrowej.
Cite as
Full text
full text is not available in portal
Keywords
Details
- Category:
- Articles
- Type:
- artykuły w czasopismach recenzowanych i innych wydawnictwach ciągłych
- Published in:
-
Mechanik
pages 579 - 586,
ISSN: 0025-6552 - Language:
- Polish
- Publication year:
- 2010
- Bibliographic description:
- Bogalecka E., Rubanowicz T.: Neuronowy model mocy farmy wiatrowej// Mechanik. -., nr. nr 7 (2010), s.579-586
- Verified by:
- Gdańsk University of Technology
seen 123 times