Prediction of the Electric Energy System State with the Help of Artificial Neural Networks

0047395 - ÚI 2007 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Vítková, G. - Jelínek, J. - Húsek, Dušan - Snášel, Václav
Prediction of the Electric Energy System State with the Help of Artificial Neural Networks.
[Predikce stavů elektrického energetického systému s pomocí neuronových sítí.]
Power, Energy and Applications. Science and Technology for Development in 21st Century. Anheim: ACTA press, 2006 - (Anderson, G.), s. 54-58. ISBN 0-88986-614-7.
[IASTED International Conference on Power, Energy and Applications. Gaborone (BW), 11.09.2006-13.09.2006]
Grant CEP: GA AV ČR 1ET100300414
Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
Klíčová slova: electricity distribution system * simulation * artificial intelligence * neural networks * backpropagation network * Kohonen network * ART2
Kód oboru RIV: BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

Worthiness of neural networks application for prediction of emergency states in utility networks is proved on the basis of theoretical analysis and its experimental verification. Neural networks appeared to be a very promising means for this objective. Three neural network architectures were tested - Backpropagation network, Kohonen network and ART2.

Vhodnost aplikace neuronových sítí pro predikci havarijních stavů ve spotřebitelských elektrických sítích je prokázána na základě teoretické analýzy a následné experimentální verifikace. Ukazuje se, že neuronové sítě jsou velmi slibným nástrojem pro tento cíl. Byly testovány 3 síťové architektury: Backpropagation network, Kohonen network a ART2.
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0138316