Thông tin tài liệu

Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.editorGarcía-Díaz, J. Carlos; Trull, Óscarvi
dc.date.accessioned2024-12-05T03:59:19Z-
dc.date.available2024-12-05T03:59:19Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.isbn978-3-0365-4217-1vi
dc.identifier.otherOER00005027vi
dc.identifier.urihttp://dlib.hust.edu.vn/handle/HUST/25848-
dc.descriptionEbook miễn phí tại trang https://directory.doabooks.org/vi
dc.description.abstractLần tái bản này giới thiệu các mô hình dự đoán tiên tiến tập trung vào dự báo phụ tải điện. Các mô hình dựa trên trí tuệ nhân tạo và các phương pháp tiếp cận truyền thống hơn được trình bày, thể hiện khả năng sử dụng thực tế để cải thiện khả năng dự đoán trong lĩnh vực này. Các mô hình mạng thần kinh LSTM, mạng LSTM có kiến ​​trúc SESDA, thậm chí cả LSTM-CNN đều được sử dụng. Mặt khác, nhiều mô hình Holt-Winters theo mùa với tính thời vụ rời rạc và việc áp dụng phương pháp Tiên tri để dự báo nhu cầu cũng được trình bày. Những mô hình này được áp dụng trong nhiều hoàn cảnh khác nhau và cho kết quả rất khả quan. Bản in lại này dành cho cả các nhà nghiên cứu liên quan đến quản lý năng lượng và những người liên quan đến dự báo, đặc biệt là phụ tải điện.vi
dc.description.urihttps://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/84505vi
dc.formatPDFvi
dc.language.isoenvi
dc.publisherMDPI - Multidisciplinary Digital Publishing Institutevi
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Vietnam*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/vn/*
dc.subjectPhụ tải điệnvi
dc.subjectPhương pháp dự báovi
dc.subject.lccTK1191vi
dc.titleAdvanced Methods of Power Load Forecastingvi
dc.typeEbooks (Sách điện tử)vi
Appears in Collections:OER - Kỹ thuật điện; Điện tử - Viễn thông

Files in This Item:
Thumbnail
  • OER000005027.pdf
      Restricted Access
    • Size : 3,05 MB

    • Format : Adobe PDF



  • This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons