Optimal design of neural tree for solar power prediction
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F14%3A86092533" target="_blank" >RIV/61989100:27240/14:86092533 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/61989100:27740/14:86092533
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/EPE.2014.6839522" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/EPE.2014.6839522</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/EPE.2014.6839522" target="_blank" >10.1109/EPE.2014.6839522</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Optimal design of neural tree for solar power prediction
Popis výsledku v původním jazyce
Today renewable energy sources are integral part of energy mix in most of countries in the world. Carbon reduction issues and other ecological activity provide a wide possibility to progressive increase of installed capacity of renewable energy sources. Huge distribution of instable renewable energy sources like wind and photovoltaic plants brings new tasks in power system control and power system reliability. Prediction of power production is one of the ways to mitigate negative impact of operation of instable energy sources. This work presents application of a neural tree method from the group of soft computing method for renewable energy prediction. In this work we focus on photovoltaic power plant production prediction.
Název v anglickém jazyce
Optimal design of neural tree for solar power prediction
Popis výsledku anglicky
Today renewable energy sources are integral part of energy mix in most of countries in the world. Carbon reduction issues and other ecological activity provide a wide possibility to progressive increase of installed capacity of renewable energy sources. Huge distribution of instable renewable energy sources like wind and photovoltaic plants brings new tasks in power system control and power system reliability. Prediction of power production is one of the ways to mitigate negative impact of operation of instable energy sources. This work presents application of a neural tree method from the group of soft computing method for renewable energy prediction. In this work we focus on photovoltaic power plant production prediction.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2014
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
EPE 2014 : Electric Power Engineering 2014 : 15th International Scientific Conference : Brno, May 12th to May 14th, 2014
ISBN
978-1-4799-3806-3
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
273-278
Název nakladatele
IEEE
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Brno
Datum konání akce
12. 5. 2014
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000358740100051