پیش بینی کوتاه مدت قیمت تراکم گرهی در یک سیستم قدرت بزرگ تجدید ساختار یافته با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی با بهینه سازی آموزش ژنتیکی
Authors
abstract
در یک بازار برق روزانه، پیش بینی قیمت و بار مهمترین سیگنال برای شرکت کنندگان در بازار می باشد. در این مقاله از شبکه های عصبی پیشرو با بهینه سازی آموزش ژنتیکی برای پیش بینی قیمت کوتاه مدت تراکم گرهی برق در نواحی مختلف یک بازار برق در مقیاس وسیع استفاده شده است. اطلاعات لازم برای پایگاه داده شبکه عصبی از حل معادلات پخش بار بهینه سیستم قدرت با در نظر گرفتن کلیه عوامل موثر، برای تغییرات بار سیستم در هر ساعت از روز در مدت یک ماه حل شده است. ساختار شبکه عصبی دارای دو سیگنال ورودی توان اکتیو و راکتیو هر شین در هر ساعت از مدل برنامه ریزی می باشد. این دو سیگنال همواره در سیستم قدرت قابل دسترس می باشند. در این مطالعه از سیستم 118 باسه ieee برای بررسی صحت روش پیشنهادی استفاده شده است. این شبکه به 3 ناحیه تقسیم شده و برای هر ناحیه از یک شبکه عصبی با آموزش بهینه ژنتیکی استفاده شده است. نتایج حاصله بیانگر توانایی این روش برای پیش بینی قیمت در یک بازار برق بزرگ با خطای نسبتاً کم و قابل قبول خصوصاً در نقاط جهش قیمت دارد.
similar resources
پیشبینی کوتاه مدت قیمت تراکم گرهی در یک سیستم قدرت بزرگ تجدید ساختار یافته با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی با بهینه‌سازی آموزش ژنتیکی
In a daily power market, price and load forecasting is the most important signal for the market participants. In this paper, an accurate feed-forward neural network model with a genetic optimization levenberg-marquardt back propagation (LMBP) training algorithm is employed for short-term nodal congestion price forecasting in different zones of a large-scale power market. The use of genetic algo...
full textپیش بینی تقاضای کوتاه مدت آب شهر تهران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی
پیش بینی تقاضای کوتاه مدت آب شهری کمک موثری به مدیران و بهره برداران سیستمهای آب شهری می باشد تا بتوانند نسبت به مدیریت صحیح مصرف، مخازن، پمپها، شیرآلات و تصفیه خانه ها اقدام نمایند. مصرف کوتاه مدت آب تابعی از پارامترهای مختلف و متنوع مانند شرائط اقلیمی و هواشناسی، مناسبتهای فرهنگی، اقتصادی، اجتماعی و مصارف گذشته می باشد. بدلیل همین تنوع، پیش بینی مصرف کوتاه مدت بصورت تحلیلی بسیار مشکل و یا نام...
full textپیش بینی تقاضای کوتاه مدت آب شهر تهران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی
Short-term water demand modeling plays a key role in urban water resources planning and management. The importance of demand prediction is even greater in countries like Iran with frequent periods of drought. Short-term water demand estimation is useful for planning and management of water and wastewater facilities such as pump scheduling, control of reservoirs and tanks volume, pressure manage...
full textمقایسه قدرت پیش بینی روش شبکه عصبی مصنوعی با سایر روش های پیشبینی: مورد قیمت چغندرقند
این مطالعه با هدف پیشبینی قیمت اسمی و واقعی چغندرقند و مقایسه روش شبکه عصبی مصنوعی با سایر روشها صورت گرفت. پس از بررسی ایستایی سریها، تصادفی بودن متغیرها با استفاده از دو آزمون ناپارامتریک والد- ولفویتز و پارامتریک دوربین- واتسون بررسی شد. براساس نتایج این آزمونها سری قیمت اسمی چغندرقند بهعنوان سری غیرتصادفی و قابل پیشبینی و سری قیمت واقعی بهعنوان سری تصادفی ارزیابی شد. دوره مطالعه نیز ...
full textپیش بینی کوتاه مدت بار استان چهارمحال و بختیاری با استفاده از اجماع شبکه های عصبی
پیشبینی کوتاه مدت بار در بازار برق اهمیت زیادی دارد. از طرفی عوامل مهم تأثیرگذار بر پیشبینی کوتاه مدت بار به ویژگیهای بار الکتریکی و آب و هوایی هر منطقه بستگی دارد، بنابراین با استفاده از دادههای واقعی استان چهارمحال و بختیاری-شامل بار و دما- به پیشبینی کوتاه مدت بار الکتریکی استان پرداختهایم. بدین منظور با استفاده از چهار روش مختلف شبکه عصبی پرسپترون (MLp < /strong>)، مجمعی از شبکه عصبی ...
full textمدل سازی و پیش بینی رشد اقتصادی در ایران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی
شبکه های عصبی مصنوعی، یک ابزار قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده ها و مدل سازی روابط غیر خطی به حساب می آید که استفاده از آن طی سال های گذشته در اقتصاد کلان گسترش یافته است. در این مطالعه، کارایی یک مدل شبکه عصبی با یک مدل خطی رگرسیون برای پیش بینی نرخ رشد اقتصادی در ایران مقایسه می شود. برای این منظور ابتدا، یک مدل رگرسیون رشد برای دوره 1315-1373 برآورد شده و سپس با همان مجموعه رگرسورها (متغیرها...
full textMy Resources
Save resource for easier access later
Journal title:
مهندسی برق و الکترونیک ایرانجلد ۱۱، شماره ۱، صفحات ۳۷-۴۸
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023