KCI등재
SCIE
SCOPUS
Energy Forecasting Information System of Optimal Electricity Generation using Fuzzy-based RERNN with GPC
저자
Elumalaivasan Poongavanam (SRM Institute of Science and Technology) ; Padmanathan Kasinathan (Agni College of Technology) ; Karunanithi Kandasamy (Vel Tech Rangarajan Dr. Sagunthala R&D Institute of Science and Technology) ; S.P. Raja (Vellore Institute of Technology)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
2701-2717(17쪽)
제공처
In this paper, a hybrid fuzzy-based method is suggested for determining India's best system for power generation. This suggested approach was created using a fuzzy-based combination of the Giza Pyramids Construction (GPC) and Recalling-Enhanced Recurrent Neural Network (RERNN). GPC is a meta-heuristic algorithm that deals with solutions for many groups of problems, whereas RERNN has selective memory properties. The evaluation of the current load requirements and production profile information system is the main objective of the suggested method. The Central Electricity Authority database, the Indian National Load Dispatch Centre, regional load dispatching centers, and annual reports of India were some of the sources used to compile the data regarding profiles of electricity loads, capacity factors, power plant generation, and transmission limits. The RERNN approach makes advantage of the ability to analyze the ideal power generation from energy data, however the optimization of RERNN factor necessitates the employment of a GPC technique. The proposedmethod was tested using MATLAB, and the findings indicate that it is effective in terms of accuracy, feasibility, and computing efficiency. The suggested hybrid system outperformed conventional models, achieving the top result of 93% accuracy with a shorter computation time of 6814 seconds.
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