پیش بینی کوتاه مدت بار الکتریکی شبکه سرتاسری ایران با استفاده از شبکه های عصبی و منطق فازی
محل انتشار: بیستمین کنفرانس بین المللی برق
سال انتشار: 1384
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: فارسی
مشاهده: 4,167
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
PSC20_099
تاریخ نمایه سازی: 8 آذر 1385
چکیده مقاله:
پـیش بینی کوتــاه مـدت مصـرف بــار الـکتریــکی نقـش اساسی در بهره برداری بهینه از سیستمهای قدرت دارد . در این مقاله با اس تفاده از شبـکه عصبی پرسپترون چنـد لایـه ( MLP ) [1] و منطق فازی [2] مـدلی جهت پــیش بینـی کوتــاه مـدت بـار الـکتریـکی مطرح شده است . این مدل بار الکتریکی را به دو بخش تقسـیم مـی کنـد . منحنـی بـار نرمـالیزه و مینـیمم و ماکزیمم بار . منحنی نرمـالیزه بـار توسـط یـک شـبکه عصـبی متشکل از 16 مدول MLP پیش بینی می شود . 16 مدول مـورد استفاده برای پیش بینی بار در روزهای کاری هفته ( یکشنبه تـا چهارشــنبه ) ، روزهــای تعطیــل، روزهــای قبــل از تعطیلــی، و روزهای بعد از تعطیلی در هر یک از فصـول بهـار، تابسـتان، پائیز، و زمستان به کار می روند . مقادیر مینیمم و مـ اکزیمم بـار در هر روز توسط منطق فازی پیش بینی خواهـد شـد . در ایـن مــدل، شــرایط آب و هــوایی، تغییــرات ماهیانــه، نــوع روز و اطلاعات تعطیلات خاص در نظر گرفته شده اند . مدل مـذکور توسط اطلاعات بار اخذ شده از مرکز دیسپاچینگ ایران مـورد آزمایش واقع گردیده است و متوسط قدرمطلق خطای بدستآمده 1/6 درصد می باشد .
کلیدواژه ها:
نویسندگان
هادی رزمی
دانشجوی کارشناسی ارشد کنترل دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر دانشگاه تب
محمدتقی وکیل باغمیشه
استادیار گروه کنترل دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر دانشگاه تبریز ایرا
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :