پیش بینی قیمت روزانه برق با شبکه عصبی بهبودیافته مبتنی بر تبدیل موجک و روش آشوبناک جستجوی گرانشی

چکیده:با سمت‎گیری وتغییرساختاربازاربرقازبازارانحصاریدولتیبهبازار رقابتیکهدرآنقیمتتوسطنیروهایبازارتعیینمی‎شود،نیاز به طراحی مدلی کارا و مناسب به گونه ای که ریسک شرکت در بازار رقابتی برای فعالان بازاربرق را در جهت افزایش سوددهی آن ها کاهش دهد، اهمیتویژه‎اییافتهاست. برای مدل سازی و پیش‎بینی قیمت برق در بازار رقابتی باید خصوصیات این کالا ازجملهعدمقابلیتذخیره سازی،کم کششبودن وفصلی بودنتقاضارادرنظرگرفت. مدل ایجادشده درصورتی که بتواند با ایجاد رابطه‎ای از داده‎های قبلی، کم­ترین خطای پیش‎بینی را داشته باشد، مؤثرتر و کارآمدتر خواهد بود. در مدل‎های کلاسیک ارائه شده در مسئله پیش بینی قیمت برق با تنوع تعداد متغیرهای ورودی و عـدم پیروی متغیرهـا از یک مـدل سری مشخص، خطای ناشی از پیش بینی افزایش خواهد یافت. در این مقاله با انگیزه دست­یابی به کم­ترین خطای پیش‎بینی و برطرف کردن نواقص روش‎های قبلی، از روشی ترکیبی تبدیل موجک برای کم کردن نوسانات در داده‎های ورودی و به منظور افزایش دقت پیش بینی از شبکه عصبی بهبودیافته مبتنی بر ساختار غیرخطی برای آموزش و یادگیری بهتر بر روی مقادیر گذشته قیمت برق و استفاده از آن برای اطلاعات آینده و از ایده ترکیبی جدید نظریه آشوب با فن جستجوی گرانشی سعی در یافتن بهترین وزن‎ها و بایاس‎ها برای حداقل کردن مربعات خطای پیش‎بینی بهره گرفته شده است. به منظور نشان دادن کارایی روش پیشنهادی در حل مسئله پیش‎بینی قیمت بازار برق در مقایسه با سایر روش‎های اخیر انجام گرفته در این زمینه، از داده‎های بازارهای واقعی مانند اسپانیا و ایران استفاده شده است.  نتایج نشان از دقت بالا و خطای کم­تر در پیش بینی می‎دهد. همچنین قابلیت جستجوی محلی و نهایی الگوریتم هوشمند ارائه شده در تنظیم وزن‎ها و بایاس‎های شبکه عصبی به طور قابل ملاحظه ای بهبود یافته است.