Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Nowadays, with the unprecedented penetration of renewable distributed energy resources (DERs), the necessity of an efficient energy forecasting model is more demanding than before. Generally, forecasting models are trained using observed weather data while the trained models are applied for energy forecasting using forecasted weather data. In this study, the performance of several commonly used forecasting...
The future power grid will need to incorporate systems and processes with a higher degree of variability and randomness due to the penetration of renewable energy resources and the increase of energy demand. Forecasting variables in a more uncertain environment poses new challenges and revisions of the existing forecasting methodologies will have to be made to maintain forecasting accuracy. This paper...
Decentralized attitude synchronization and tracking control for multiple rigid bodies are investigated in this paper. In the presence of inertia uncertainties and environmental disturbances, we propose a class of decentralized adaptive sliding mode control laws. An adaptive control strategy is adopted to reject the uncertainties and disturbances. Using the Lyapunov approach and graph theory, it is...
This paper proposes a probabilistic collocation method (PCM) to quantify the uncertainties in state estimation. Comparing to classic Monte-Carlo (MC) method, the proposed PCM is based on sparse grid points and uses a smaller number of sparse grid points to quantify the uncertainty. Thus, the proposed PCM can quantify a large number of uncertain power system variables with relatively lower computational...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.