Popularność i rosnące możliwości sztucznych sieci neuronowych przyczyniają się do coraz to szerszego zastosowania przemysłowego. Szybki przyrost mocy elektrowni wiatrowych w krajowej sieci elektroenergetycznej (KSE) stawia trudne zadanie bilansowania mocy przed krajowymi Operatorami Sieci Dystrybucyjnych (OSD) i Operatorem Sieci Przesyłowej (OSP). Prawnym obowiązkiem prognozowania mocy farmy wiatrowej obarczony jest właściciel. Ze względu na trudność trafnych prognoz z 24 godzinnym horyzontem, inwestorzy przekazują tę powinność OSD. Celem artykułu jest porównanie algorytmów uczenia sieci neuronowej o topologii perceptronu jedno- i wielowarstwowego oraz rekurencyjnego Elmana, wykorzystanej do zagadnienia predykcji mocy farmy wiatrowej.
Authors
- dr hab. inż. Elżbieta Bogalecka link open in new tab ,
- Tomasz Rubanowicz
Additional information
- Category
- Publikacja w czasopiśmie
- Type
- artykuły w czasopismach recenzowanych i innych wydawnictwach ciągłych
- Language
- polski
- Publication year
- 2010
Source: MOSTWiedzy.pl - publication "Neuronowy model mocy farmy wiatrowej" link open in new tab
