Application of nuSupport Vector Regression in Short-Term Load Forecasting
- سال انتشار: 1394
- محل انتشار: بیستمین کنفرانس توزیع برق
- کد COI اختصاصی: EPDC20_193
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 967
نویسندگان
Faculty of Electrical and Computer Sistan and Baluchestan University, Zahadan, Iran
Faculty of Electrical and Computer Sistan and Baluchestan University, Zahadan, Iran
Faculty of Electrical and Computer Sistan and Baluchestan University, Zahadan, Iran
چکیده
Short-term load forecasting (STLF) of electric power systems plays an essential role in the optimal operation of power systems. Economic performance and reliability of a power system is substantially dependent on the load prediction. STLF is a complex process in electric grid due to having many non-linear factors, such as daily and weekly cyclical changes. Support vector regression has a good ability to estimate non-linear equations. In this paper, a new support vector machine model called nu support vector regression (nu-SVR) is proposed for electrical load forecasting. Results of the proposed method are compared with forecasting results achieved using an artificial neural network (ANN). Results show that the nu-SVR is a proper method for STLF.کلیدواژه ها
Short-termloadforecasting, support vectorregression, multilayerperceptron (MLP)neural networksمقالات مرتبط جدید
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.