Electrical Load Manageability Factor Analyses by Artificial Neural Network Training
سال انتشار: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 70
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JOAPE-7-2_006
تاریخ نمایه سازی: 13 آبان 1402
چکیده مقاله:
On typical medium voltage feeder, Load side management means power energy consumption controlling at connected loads. Each load has various amount of reaction to essential parameters variation that collection of these reactions is mentioned feeder behavior to each parameter variation. Temperature, humidity, and energy pricing variation or major event happening and power utility announcing to the customers are essential parameters that are considered at recent researches. Depends on amount of improvement that each changeable parameters effect on feeder load consumption, financial assets could be managed correctly to gain proper load side management. Collecting feeder loads behavior to all mentioned parameters will gain Load Manageability Factor (LMF) that helps power utilities to manage load side consumption. Calculating this factor needs to find out each types of load with unique inherent features behavior to each parameters variation. This paper and future works will help us to catch mentioned LMF. In this paper analysis of typical commercial feeder behavior due to temperature and humidity variation with training artificial neural network will be done. Load behavior due to other essential parameters variations like energy pricing variation, major event happening, and power utility announcing to the customers, and etc will study in future works
کلیدواژه ها:
نویسندگان
N. Eskandari
دانشکده مهندسی -گروه برق دانشگاه زنجان
S. Jalilzadeh
Department of Electrical Engineering, University of Zanjan, Zanjan, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :