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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Hybrid Evolutionary Neuro-fuzzy Computational Tool to Forecast Wind Power and Electricity Prices

verfasst von : G. J. Osório, H. M. I. Pousinho, J. C. O. Matias, C. Monteiro, J. P. S. Catalão

Erschienen in: Technological Innovation for Value Creation

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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The intermittence of the renewable sources due to its unpredictability increases the instability of the actual grid and energy supply. Besides, in a deregulated and competitive framework, producers and consumers require short-term forecasting tools to derive their bidding strategies to the electricity market. This paper proposes a novel hybrid computational tool, based on a combination of evolutionary particle swarm optimization with an adaptive-network-based fuzzy inference system, for wind power forecasting and electricity prices forecasting in the short-term. The results from two real-world case studies are presented, in order to illustrate the proficiency of the proposed computational tool.

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Metadaten
Titel
Hybrid Evolutionary Neuro-fuzzy Computational Tool to Forecast Wind Power and Electricity Prices
verfasst von
G. J. Osório
H. M. I. Pousinho
J. C. O. Matias
C. Monteiro
J. P. S. Catalão
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-28255-3_35