Short-term electrical load demand forecasting with deep learning techniques
With the advent of smart grid systems enabling efficient allocation of electrical power, the topic of short-term electrical load demand forecasting has gained attention in academic literature. However, despite crucial findings in this area, the topic of forecasting electrical load 30-minutes ahead h...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Singh, Arnav |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Ponnuthurai Nagaratnam Suganthan |
التنسيق: | Final Year Project |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/158100 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Electricity load forecasting by randomized neural networks
بواسطة: Gao, Ruobin
منشور في: (2022) -
Demand response management for industrial load consumers
بواسطة: Ng, Chai Tse.
منشور في: (2011) -
Load forecast for microgrids
بواسطة: Zhang, Yu.
منشور في: (2010) -
Forecast, distinguish, and optimise electrical demand
بواسطة: Lim, Shi Jie
منشور في: (2023) -
Short-term and medium-term reliability evaluation for power systems with high penetration of wind power
بواسطة: Wang, Peng, وآخرون
منشور في: (2014)