Cyclic electric load forecasting by seasonal SVR with chaotic genetic algorithm

Auteur

HONG, Wei-Chiang¹ ; YUCHENG DONG² ; WEN YU ZHANG³ ; CHEN, Li-Yueh⁴ ; PANIGRAHI, B. K⁵
[1] Department of Information Management, Oriental Institute of Technology, 58, Sec. 2, Sichuan Rd., Panchiao, Taipei County 220, Taiwan, Province of China
[2] School of Business, Sichuan University, Chengdu 610065, China
[3] School of Information, Zhejiang University of Finance & Economics, Hangzhou 310018, China
[4] Department of Global Marketing and Logistics, MingDao University, 369 Wen-Hua Rd., Peetow, Changhua 52345, Taiwan, Province of China
[5] Department of Electrical Engineering, Indian Institutes of Technology (IITs), India

Source

Electrical power & energy systems. 2013, Vol 44, Num 1, pp 604-614, 11 p ; ref : 83 ref

CODEN

IEPSDC

ISSN

0142-0615

Domaine scientifique

Electrical engineering

Editeur

Elsevier, Oxford

Pays de publication

United Kingdom

Type de document

Article

Langue

English

Mot clé auteur

Chaotic genetic algorithm (CGA) Cyclic electric load forecasting Seasonal adjustment mechanism Support vector regression (SVR)

Mot clé (fr)

Algorithme génétique Algorithme évolutionniste Analyse régression Chaos Charge cyclique Charge électroénergétique Evaluation performance Gestion charge Gestion prévisionnelle Machine vecteur support Modèle ARMA Méthode itérative Optimisation Prévision demande Simulation numérique Solution optimale

Mot clé (en)

Genetic algorithm Evolutionary algorithm Regression analysis Chaos Cyclic load Power system load Performance evaluation Load management Forecasting management Support vector machine ARMA model Iterative method Optimization Demand forecasting Numerical simulation Optimal solution

Mot clé (es)

Algoritmo genético Algoritmo evoluciónista Análisis regresión Caos Carga cíclica Carga electroenergética Evaluación prestación Gestión provisional Máquina vector soporte Modelo ARMA Método iterativo Optimización Previsión demanda Simulación numérica Solución óptima

Classification

Pascal

001 Sciences exactes et technologie / 001D Sciences appliquees / 001D05 Electrotechnique. Electroenergetique / 001D05I Electroénergétique / 001D05I01 Réseaux et lignes électriques / 001D05I01H Exploitation. Commande de charge. Fiabilité

Discipline

Electrical engineering. Electroenergetics

Provenance

Inist-CNRS

Base de données

PASCAL

Identifiant INIST

26515123

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