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 17
 İndirme 2
Operating Reserve forecasting in a wind integrated power system using Hybrid Support Vector Machine-Fuzzy Inference System
2017
Dergi:  
International Journal of Renewable Energy Research
Yazar:  
Özet:

— In a restructured power system, Ancillary services (AS) are required to balance load generation mismatches and to meet unforeseen contingencies. Operating Reserve is a major part of AS which is highly uncertain to forecast, mainly due to unpredictability of customer needs, over or under production of Energy and unpredictability in the integration of renewable energy sources.  In this work wind integration is considered as a factor to forecast operating reserve. Increase of wind integration into power system, needs larger quantities of operating reserve. This demands an increase in the cost of generation and emissions. Forecasting the Operating Reserve Ancillary Service helps the system operators (SO) to plan scheduling of generators in advance and also in better bidding environment. Forecasting tools like feed-forward networks, Time series models were used to forecast load and Electricity price in the past. In this paper a hybrid method consisting of Support Vector Machines (SVM) and Fuzzy Interface System (FIS) is used to forecast Operating Reserve in Day-ahead market. Case studies using CAISO and ERCOT ISOs are presented. The SVM-FIS method is found to be better forecasting tool to predict the operating reserve Ancillary Service.

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 : 746
2023 Impact/Etki : 0.099
International Journal of Renewable Energy Research