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.
The objective of this paper is to discuss the design and implementation of a multi-agent system that provides intelligence to a distributed smart grid - a smart grid located at a distribution level. A multi-agent application development will be discussed that involves agent specification, application analysis, application design and application realization. The message exchange in the proposed multi-agent...
Summary form only given. This presentation deals with a new paradigm where a mix of central station generation, distributed generation and energy efficiency/demand side management practices will provide an alternative and sustainable way to meet the growing needs for electricity. The proposed concept takes into account the availability of cleaner, more efficient and cost-effective small-scale generation...
A hybrid neural network-fuzzy expert system is developed to forecast one hour to forty-eight hour ahead electric load accurately. The fuzzy membership values of load and other weather variables are the inputs to the neural network and the output comprises the membership value of the predicted load. An adaptive fuzzy correction scheme is used to forecast the final load by using a fuzzy rule base and...
This paper addresses short-term load forecasting using machine learning and neural network techniques. Neural networks, though accurate in weekday load forecasting, are poor at forecasting maximum daily load, weekend and holiday loads. This necessitates development of a robust forecasting technique to complement the neural networks for enhanced reliability of forecast and improved overall accuracy...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.