Training a FIS with EPSO under an entropy criterion for wind power prediction

• Tipo: Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
• Data: 2006

Autores

Vladimiro Miranda (Autor) FEUP; Cristina Cerqueira (Autor) Outra; Cláudio Monteiro (Autor) FEUP

Ata de Conferência Internacional

Título: 2006 International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems, Vols 1 and 2

Páginas: 98-105

9th International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems

Stockholm, SWEDEN, JUN 11-15, 2006

Indexação

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Classificação Científica

FOS: Ciências da engenharia e tecnologias > Engenharia electrotécnica, electrónica e informática

CORDIS: Ciências Tecnológicas > Engenharia > Engenharia electrotécnica

Outras Informações

ID Authenticus: P-004-R65

DOI: 10.1109/pmaps.2006.360208

Abstract (EN): This paper summarizes efforts in understanding the possible application of Information Theoretic Learning Principles to Power Systems. It presents the application of Renyi's Entropy combined with Parzen windows as a measure of information content of the error distribution in model parameter estimation in supervised learning. It illustrates the concept with an application to the prediction of power generated in a wind park, made by Takagi-Sugeno Fuzzy Inference Systems, whose parameters are discovered with an EPSO-Evolutionary Particle Swarm Optimization algorithm.

Idioma: Inglês

Tipo (Avaliação Docente): Científica

Nº de páginas: 8