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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12008/47023 Cómo citar
Título: Genetic algorithm applied to the specialization of neural networks for the forecast of wind and solar generation
Autor: Vallejo, Damián
Cornalino, Eliana
Chaer, Ruben
Tipo: Ponencia
Palabras clave: Neural networks, Wind and solar power midterm generation forecast, Genetic algorithm
Fecha de publicación: 2018
Resumen: This work presents the training of a Neural Network (NN) using Genetic Algorithm (GA) for medium-term wind and solar power generation forecasts. Wind speed, solar radiation, and other meteorological variables forecasts are provided by a meteorological service and are used as the NN’s inputs. The NN’s output is the generated power forecast. A comparison between the previously used mdel and the new one s shown and future improvements are discussed
Descripción: Presentado y publicado en IEEE 2018 9th Power, Instrumentation and Measurement Meeting (EPIM 2018) : Renewable Energies for a Sustainable Development, Salto, Uruguay, 14-16 nov 2018
Citación: Vallejo, D, Cornalino, E, Chaer, R. "Genetic algorithm applied to the specialization of neural networks for the forecast of wind and solar generation" Publicado en: Proceedings of the 9th Power, Instrumentation and Measurement Meeting (EPIM 2018) : Renewable Energies for a Sustainable Development, Salto, Uruguay, 14-16 nov 2018. Doi: 10.1109/EPIM.2018.8756397.
Departamento académico: Potencia
Grupo de investigación: Energía Eléctrica
Aparece en las colecciones: Publicaciones académicas y científicas - Instituto de Ingeniería Eléctrica

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