![](/images/graphics-bg.png)
Forecasting-Aided Monitoring for the Distribution System State Estimation
المؤلفون المشاركون
Carcangiu, S.
Fanni, A.
Pegoraro, P. A.
Sias, G.
Sulis, S.
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-02-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In this paper, an innovative approach based on an artificial neural network (ANN) load forecasting model to improve the distribution system state estimation accuracy is proposed.
High-quality pseudomeasurements are produced by a neural model fed with both exogenous and historical load information and applied in a realistic measurement scenario.
Aggregated active and reactive powers of small or medium enterprises and residential loads are simultaneously predicted by a one-step ahead forecast.
The correlation between the forecasted real and reactive power errors is duly kept into account in the definition of the estimator together with the uncertainty of the overall measurement chain.
The beneficial effects of the ANN-based pseudomeasurements on the quality of the state estimation are demonstrated by simulations carried out on a small medium-voltage distribution grid.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Carcangiu, S.& Fanni, A.& Pegoraro, P. A.& Sias, G.& Sulis, S.. 2020. Forecasting-Aided Monitoring for the Distribution System State Estimation. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141870
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Carcangiu, S.…[et al.]. Forecasting-Aided Monitoring for the Distribution System State Estimation. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141870
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Carcangiu, S.& Fanni, A.& Pegoraro, P. A.& Sias, G.& Sulis, S.. Forecasting-Aided Monitoring for the Distribution System State Estimation. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141870
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1141870
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)