Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 1
 Görüntüleme 18
Short-Term Wind Power Forecasting Using R-LSTM
2021
Dergi:  
International Journal of Renewable Energy Research
Yazar:  
Özet:

Renewable energies such as wind and solar begin receiving remarkable popularity in accordance with the energy demand, expeditious expansion of solar and wind energy generation involves acute forecasting of wind and solar power, so in past and recent years it has become an intensive research area. An accurate forecast of wind power to maintain an affordable, secure, and economical power supply is most significant. Numerous investigations and research have been performed in this area in recent years. This research article aims to develop a short-term wind power forecasting model to improve the accuracy of the prediction. Therefore, a novel approach based on LSTM (Long Short-Term Memory) is proposed to forecast from 1 to 6 hours ahead of wind power. A recursive strategy is used when predicting short-term wind power, unlike the conventional LSTM approach. The proposed model is implemented using historical generated wind power data for Gujarat state. A comparative analysis is performed between the proposed and existing approach presented in the literature, from the analysis, it is noted that the proposed R-LSTM (Rolling-LSTM) model outperformed with minimal error and better accuracy. <

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler












International Journal of Renewable Energy Research

Alan :   Eğitim Bilimleri; Fen Bilimleri ve Matematik; Sağlık Bilimleri; Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 1.313
Atıf : 745
2023 Impact/Etki : 0.099
International Journal of Renewable Energy Research