Exploiting Deep Learning for Wind Power Forecasting Based on Big Data Analytics

Recently, power systems are facing the challenges of growing power demand, depleting fossil fuel and aggravating environmental pollution (caused by carbon emission from fossil fuel based power generation). The incorporation of alternative low carbon energy generation, i.e., Renewable Energy Sources...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Applied sciences Ročník 9; číslo 20; s. 4417
Hlavní autoři:	Mujeeb, Sana, Alghamdi, Turki Ali, Ullah, Sameeh, Fatima, Aisha, Javaid, Nadeem, Saba, Tanzila
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Basel MDPI AG 01.10.2019
Témata:	Accuracy Alternative energy sources Big Data convolution neural network Data analysis data analytics Decomposition Deep learning demand side management energy management Energy resources Forecasting Forecasting techniques Industrial plant emissions Neural networks Optimization techniques Power supply Random variables Renewable resources Teaching methods Time series Wavelet transforms Wind power
ISSN:	2076-3417, 2076-3417
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!