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Improved Short-Term Load Forecasting Based on Two-Stage Predictions with Artificial Neural Networks in a Microgrid Environment

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Improved Short-Term Load Forecasting Based on Two-Stage Predictions with Artificial Neural Networks in a Microgrid Environment

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Hernández, L.; Baladrón Zorita, C.; Aguiar Pérez, JM.; Calavia Domínguez, L.; Carro Martínez, B.; Sanchez-Esguevillas, A.; Sanjuan, J.... (2013). Improved Short-Term Load Forecasting Based on Two-Stage Predictions with Artificial Neural Networks in a Microgrid Environment. Energies. 6(9):4489-4507. doi:10.3390/en6094489

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/43122

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Título: Improved Short-Term Load Forecasting Based on Two-Stage Predictions with Artificial Neural Networks in a Microgrid Environment
Autor:
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Comunicaciones - Departament de Comunicacions
Universitat Politècnica de València. Instituto de Investigación para la Gestión Integral de Zonas Costeras - Institut d'Investigació per a la Gestió Integral de Zones Costaneres
Fecha difusión:
Resumen:
Short-Term Load Forecasting plays a significant role in energy generation planning, and is specially gaining momentum in the emerging Smart Grids environment, which usually presents highly disaggregated scenarios where ...[+]
Palabras clave: artificial neural network , short-term load forecasting , microgrid , multilayer perceptron , peak load forecasting , valley load forecasting , next day’s total load
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
Fuente:
Energies. (issn: 1996-1073 )
DOI: 10.3390/en6094489
Editorial:
MDPI
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.3390/en6094489
Tipo: Artículo

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