Residential Electrical Long-term Load Forecast
using Artificial Neural Network: 11/0.415 kV feeder Port Harcourt, Nigeria. DE
-
5% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 43.90
-
18 207 Ft (17 340 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 5% (cc. 910 Ft off)
- Kedvezményes ár 17 297 Ft (16 473 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
18 207 Ft
Beszerezhetőség
Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó LAP Lambert Academic Publishing
- Megjelenés dátuma 2024. január 1.
- Kötetek száma Großformatiges Paperback. Klappenbroschur
- ISBN 9786207486670
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem52 oldal
- Méret 220x150 mm
- Nyelv angol 525
Kategóriák
Hosszú leírás:
The essentiality of electric load forecast for the effective design and management of electric power systems has been achieved in this study. PHEDC may plan for infrastructure construction, resource allocation, and energy management by using accurate long-term load forecasts of this study. In the context of the 11/0.415 kV feeder in Port Harcourt, Nigeria, we have discussed the use of ANNs for a long-term of ten (10) years of load forecasting. Curve fitting feed-forward artificial neural network has been used for the simulation on MATLAB 2020 environment, with six input datasets obtained from TCN, and PHEDCs' offices, and average temperature from NIMET-Abuja all in Nigeria from January, 2015-December, 2019. The regression plot of epoch 11 with training; R=1 and validation of 0.9999 has been achieved which indicates how efficient was the training of the dataset. Levenberg-Marquardt algorithm is used as an optimization technique in this study. It shows that ANN provides effective results on long-term electrical load forecasting of the Woji Estate Feeder with a total forecasted value of 29734.4 MWHR and an average value of 24778.67 MWHR at the end of the tenth year.
Több
Latin-into-Hebrew: Texts and Studies : Volume One: Studies
83 779 Ft
77 077 Ft
