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Hybrid Evolutionary Neuro-fuzzy Computational Tool to Forecast Wind Power and Electricity Prices

Título
Hybrid Evolutionary Neuro-fuzzy Computational Tool to Forecast Wind Power and Electricity Prices
Tipo
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Ano
2012
Autores
Osorio, GJ
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Pousinho, HMI
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
Matias, JCO
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
Ata de Conferência Internacional
Páginas: 321-328
3rd IFIP/SOCOLNET Doctoral Conference on Computing, Electrical and Industrial Systems
Costa de Caparica, PORTUGAL, FEB 27-29, 2012
Indexação
Outras Informações
ID Authenticus: P-002-FGM
Abstract (EN): The intermittence of the renewable sources due to its unpredictability increases the instability of the actual grid and energy supply. Besides, in a deregulated and competitive framework, producers and consumers require short-term forecasting tools to derive their bidding strategies to the electricity market. This paper proposes a novel hybrid computational tool, based on a combination of evolutionary particle swarm optimization with an adaptive-network-based fuzzy inference system, for wind power forecasting and electricity prices forecasting in the short-term. The results from two real-world case studies are presented, in order to illustrate the proficiency of the proposed computational tool.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 8
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