Neuronowy model mocy farmy wiatrowej - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Neuronowy model mocy farmy wiatrowej

Abstrakt

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.

Pełna treść

pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Aktywność konferencyjna
Typ:
publikacja w wydawnictwie zbiorowym recenzowanym (także w materiałach konferencyjnych)
Tytuł wydania:
XIV Międzynarodowa Szkoła Komputerowego Wspomagania Projektowania, Wytwarzania i Eksploatacji : materiały konferencyjne, Jurata, 10-14 maja 2010 strony 579 - 586
Język:
polski
Rok wydania:
2010
Opis bibliograficzny:
Rubanowicz T., Bogalecka E.: Neuronowy model mocy farmy wiatrowej// XIV Międzynarodowa Szkoła Komputerowego Wspomagania Projektowania, Wytwarzania i Eksploatacji : materiały konferencyjne, Jurata, 10-14 maja 2010/ ed. Wojskowa Akademia Techniczna. Warszawa: WAT, 2010, s.579-586
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 18 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi