Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloAn artificial neural network-based forecasting model of energy-related time series for electrical grid management
Anno di pubblicazione2020
FormatoElettronico
Autore/iDi Piazza A.; Di Piazza M.C.; La Tona G.; Luna M.
Affiliazioni autoriConsiglio Nazionale delle Ricerche (CNR), Istituto di Ingegneria del Mare (INM), Palermo, INM-CNR, via Ugo La Malfa 153, 90146, Palermo, Italy
Autori CNR e affiliazioni
  • MARIA CARMELA DI PIAZZA
  • MASSIMILIANO LUNA
  • GIUSEPPE LA TONA
Lingua/e
  • inglese
AbstractForecasting of energy-related variables is crucial for accurate planning and management of electrical power grids, aiming at improving overall efficiency and performance. In this paper, an artificial neural network (ANN)-based model is investigated for short-term forecasting of the hourly wind speed, solar radiation, and electrical power demand. Specifically, the non-linear autoregressive network with exogenous inputs (NARX) ANN is considered, compared to other models, and then selected to perform multi-step-ahead forecasting. Different time horizons have been considered in the range between 8 and 24 h ahead. The simulation analysis has put in evidence the main advantage of the proposed method, i.e., its capability to reconcile good forecasting performance in the short-term time horizon with a very simple network structure, which is potentially implementable on a low-cost processing platform.
Lingua abstractinglese
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine da294
Pagine a305
Pagine totali-
RivistaMathematics and computers in simulation (Print)
Attiva dal 1977
Editore: North-Holland Publishing Company - Amsterdam
Paese di pubblicazione: Paesi Bassi
Lingua: inglese
ISSN: 0378-4754
Titolo chiave: Mathematics and computers in simulation (Print)
Titolo proprio: Mathematics and computers in simulation. (Print)
Titolo abbreviato: Math. comput. simul. (Print)
Numero volume della rivista184
Fascicolo della rivista-
DOI10.1016/j.matcom.2020.05.010
Verificato da refereeSì: Internazionale
Stato della pubblicazionePublished version
Indicizzazione (in banche dati controllate)
  • Scopus (Codice:2-s2.0-85085173441)
  • ISI Web of Science (WoS) (Codice:000608596100020)
Parole chiavemodeling, artificial neural network, solar radiation, wind speed, grid management
Link (URL, URI)http://www.scopus.com/record/display.url?eid=2-s2.0-85085173441&origin=inward
Titolo parallelo-
Licenza-
Scadenza embargo-
Data di accettazione-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • INM — Istituto di iNgegneria del Mare
Moduli/Attività/Sottoprogetti CNR
  • DIT.AD017.072.001 : Energy conversion and management
Progetti Europei-
Allegati
articolo (documento privato )
Descrizione: articolo
Tipo documento: application/pdf