Enhanced Signal Processing-Based Load Forecasting in Smart Grids Using Artificial Neural Networks and Heuristic Optimization
Notice bibliographique
Résumé
The incorporation of renewable energy sources into contemporary power systems necessitates accurate management of the demand-supply equilibrium, highlighting the critical role of smart grids.Signal processing techniques play a crucial role in improving load forecasting by refining feature extraction, noise reduction, and classification.This study introduces an innovative signal processing-driven approach for intelligent load forecasting in smart grids, utilizing Artificial Neural Networks (ANN) optimized by the Smart Flower Water Wave Optimization (SFWWO) algorithm.The SFWWO combines Water Wave Optimization (WWO) and Smart Flower Optimization Algorithm (SFOA) to enhance forecasting accuracy and reliability.Additionally, key signal processing techniques, such as feature selection using Motyka and Ruzicka metrics and fusion via Dice Similarity, ensure improved data preprocessing and classification.The ANN_SFWWO model outperforms existing methods, achieving the lowest RMSE (0.225), MSE (0.040), and MAPE (0.770) on the ERCOT Load Data.These findings highlight substantial improvements in energy efficiency, noise-resistant forecasting, and grid stability, underscoring the role of advanced signal processing techniques in optimizing smart grid operations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».