LASTPROGNOSE FÜR SMART GRID MIT MATLAB
Analyse & Fallstudien
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Dieses Buch bietet leistungsstarke Werkzeuge für Entwurf, Simulation, Steuerung, Schätzung, Fehlerdiagnose und fehlertolerante Steuerung in modernen intelligenten Netzen (SG) und erneuerbaren Energiesystemen (RES). Als eines der wichtigsten Glieder, um ein Netz intelligenter zu machen, spielt die Lastprognose eine bedeutende Rolle. Die zuverlässige Vorhersage des Lastbedarfs trägt zum effizienten und wirtschaftlichen Betrieb und zur Planung des Stromsystems bei. Die nichtlineare Natur des elektrischen Lastbedarfs bestätigt die Fähigkeit des künstlichen neuronalen Netzes, die nichtlinear...
Dieses Buch bietet leistungsstarke Werkzeuge für Entwurf, Simulation, Steuerung, Schätzung, Fehlerdiagnose und fehlertolerante Steuerung in modernen intelligenten Netzen (SG) und erneuerbaren Energiesystemen (RES). Als eines der wichtigsten Glieder, um ein Netz intelligenter zu machen, spielt die Lastprognose eine bedeutende Rolle. Die zuverlässige Vorhersage des Lastbedarfs trägt zum effizienten und wirtschaftlichen Betrieb und zur Planung des Stromsystems bei. Die nichtlineare Natur des elektrischen Lastbedarfs bestätigt die Fähigkeit des künstlichen neuronalen Netzes, die nichtlineare Beziehung von Eingängen und Ausgängen zu berechnen. Es gibt viele Methoden wie Expertensysteme, Fuzzy-Logik und künstliche neuronale Netze usw., die für die Lastprognose eingesetzt werden. In diesem Buch wird ein auf einem Personalcomputer basierendes Expertensystem mit einem künstlichen neuronalen Netz für die Smart-Grid-Prognose dargestellt. MATLAB SIMULINK wird als Programmiersprache verwendet.
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