FUZZY-NEURAL NETWORK BASED SHORT-TERM SEASONAL AND AVERAGE LOAD FORECASTING

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26210%2F01%3APU24471" target="_blank" >RIV/00216305:26210/01:PU24471 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

FUZZY-NEURAL NETWORK BASED SHORT-TERM SEASONAL AND AVERAGE LOAD FORECASTING

Popis výsledku v původním jazyce

A hybrid approach utilizing a fuzzy system and artificial neural network for short-term average and seasonal load prediction is proposed for the Czech Electric Power Utility (ČEZ), Czech Republic in this paper. The FNN is trained on real data and evaluated for forecasting seasonal and average load profiles based on forecast weather data. The fuzzy membership values of the load and weather variables are the inputs to the hybrid fuzzy-neural network (FNN) and the output is the predicted load. The performaance of this network has been compared with ANN technique in order to demonstrate the superiority of this approach.

Název v anglickém jazyce

FUZZY-NEURAL NETWORK BASED SHORT-TERM SEASONAL AND AVERAGE LOAD FORECASTING

Popis výsledku anglicky

A hybrid approach utilizing a fuzzy system and artificial neural network for short-term average and seasonal load prediction is proposed for the Czech Electric Power Utility (ČEZ), Czech Republic in this paper. The FNN is trained on real data and evaluated for forecasting seasonal and average load profiles based on forecast weather data. The fuzzy membership values of the load and weather variables are the inputs to the hybrid fuzzy-neural network (FNN) and the output is the predicted load. The performaance of this network has been compared with ANN technique in order to demonstrate the superiority of this approach.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2001

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

4th International Conference on Prediction and Nonlinear Dynamics, Nostradamus Prediction Conference

ISBN

80-7318-030-8

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

1

Strana od-do

13-13

Název nakladatele

n

Místo vydání

Zlín

Místo konání akce

Zlín

Datum konání akce

25. 9. 2001

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—