Long Term Load Forecasting using Neuro-fuzzy Methods
Publish place: 12th Iranian Student Conference on Electrical Engieering
Publish Year: 1388
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 2,392
This Paper With 6 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ISCEE12_098
تاریخ نمایه سازی: 29 اسفند 1387
Abstract:
Long-term forecasting of load demand is necessary for the correct operation of electric utilities. There is an on-going attention toward putting new approaches to the task. Recently, Neuro-fuzzy modeling has played a successful role in various applications over nonlinear time series prediction. This paper presents a neuro-fuzzy model for long-term load forecasting. This model is identified through Locally Liner Model Tree (LoLiMoT) learning algorithm. The model is compared to a multilayer perceptron and Radial Basis Function (RBF). The models are trained and assessed on load data extracted from a North- American electric utility.
Keywords:
long term load forecasting , Neuro-
Fuzzy modeling , LoLiMoT , multilayer perceptron , Radial Basis Function
Authors
Hadi hah-Hosseini
Shahid Beheshti University, Dept. of Electrical and Computer Eng.,
C Lucas
University of Tehran, Dept. of Electrical and Computer Eng.,
A.R Koushki
Islamic Azad University Science and Research Branch,
M Nosrati Maralloo
Islamic Azad University Science and Research Branch,
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :