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Format
Description
Introduction to power market data and their characteristics.- Modeling load forecasting uncertainty using deep learning models.- Data-driven load data cleaning and its impacts on forecasting performance.- Generalized cost-oriented load forecasting in economic dispatch.- A monthly electricity consumption forecasting method.- Data-driven pattern extraction for analyzing market bidding behaviors.- Stochastic optimal offering based on probabilistic forecast on aggregated supply curves.- Power market simulation framework based on learning from individual offering strategy.- Deep inverse reinforcement learning for reward function identification in bidding models.- The subspace characteristics and congestion identification of LMP data.- Online transmission topology identification in LMP-based markets.- Day-ahead componential electricity price forecasting.- Quantifying the impact of price forecasting error on market bidding.- Virtual bidding and FTR speculation based on probabilistic LMP forecasting.- Abnormal detection of LMP scenario and data with deep neural networks.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 273
- Langue:
- Anglais
Caractéristiques
- EAN:
- 9789811649776
- Date de parution :
- 03-10-22
- Format:
- Livre broché
- Format numérique:
- Trade paperback (VS)
- Dimensions :
- 156 mm x 234 mm
- Poids :
- 435 g
