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Probabilistic Load Forecasting for Day-Ahead Congestion Mitigation

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In
2020 International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems (PMAPS) : August 18-21, 2020, Liège, Belgium : conference proceedings, Seiten/Artikel-Nr: 6 Seiten

Konferenz/Event:16. International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems , Liège , Belgium , PMAPS 2020 , 2020-08-18 - 2020-08-21

ImpressumPiscataway, NJ : IEEE

Umfang6 Seiten

ISBN978-1-7281-2822-1, 978-1-7281-2823-8

Online
DOI: 10.1109/PMAPS47429.2020.9183670

URL: http://aimontefiore.org/PMAPS2020/openconf/modules/request.php?module=oc_proceedings&action=view.php&id=92&type=3&a=Accept

Einrichtungen

  1. Lehrstuhl für Automation of Complex Power Systems (616310)
  2. E.ON Energy Research Center (080052)

Projekte

  1. CoordiNet - Large scale campaigns to demonstrate how TSO-DSO shall act in a coordinated manner to procure grid services in the most reliable and efficient way (824414) (824414)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Probabilistic load forecasting (frei) ; RNN (frei) ; congestion management (frei) ; energy flexibility (frei) ; machine learning (frei) ; quantile regression (frei) ; time-series (frei)

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Dokumenttyp
Contribution to a book/Contribution to a conference proceedings

Format
online

Sprache
English

Anmerkung
Peer reviewed article

Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-85091328475
WOS Core Collection: WOS:000841883300088

Interne Identnummern
RWTH-2020-08527
Datensatz-ID: 795750

Beteiligte Länder
Germany

 GO


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Dokumenttypen > Ereignisse > Beiträge zu Proceedings
Dokumenttypen > Bücher > Buchbeiträge
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik (Fak.6)
Zentrale und weitere Einrichtungen
Öffentliche Einträge
Publikationsdatenbank
080052
616310

 Datensatz erzeugt am 2020-08-20, letzte Änderung am 2024-01-04


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