Przejdź do głównego menu Przejdź do sekcji głównej Przejdź do stopki

Tom 3 Nr 1-2 (2004)

Artykuły

Zastosowanie metod sztucznej inteligencji do prognozowania miesięcznej sprzedaży energii elektrycznej na wsi

DOI: https://doi.org/10.24326/aspta.2004.1-2.11
Przesłane: marca 22, 2023
Opublikowane: 2004-12-31

Abstrakt

W artykule analizowano możliwości wykorzystania metod sztucznej inteligencji, a w szczególności modeli opartych na teorii chaosu zdeterminowanego, modeli neuronowych oraz modeli rozmytych do prognozowania miesięcznej sprzedaży energii elektrycznej odbiorcom wiejskim. Przeprowadzone obliczenia potwierdziły dużą przydatność sztucznych sieci neuronowych do prognozowania zapotrzebowania na energię elektryczną. Konkurencyjne w stosunku do modeli neuronowych i godne polecenia do celów predykcyjnych okazały się rozmyte modele z wnioskowaniem typu Takagi-Sugeno.

Bibliografia

  1. Findeisen W., Szymanowski J., Wierzbicki A., 1977. Teoria i metody obliczeniowe optymalizacji. WNT Warszawa.
  2. Osowski S., 1996. Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym. WNT Warszawa.
  3. Piegat A., 1999. Modelowanie i sterowanie rozmyte. AOW EXIT Warszawa.
  4. Prognozowanie w elektroenergetyce. Zagadnienia wybrane. Red. I. Dobrzańska. 2002. Wyd. Pol. Częstoch., Częstochowa.
  5. Yager R. R., Filev D. P., 1995. Podstawy modelowania i sterowania rozmytego. WNT Warszawa.

Downloads

Download data is not yet available.

Podobne artykuły

1 2 > >> 

Możesz również Rozpocznij zaawansowane wyszukiwanie podobieństw dla tego artykułu.