Long Term Load Forecasting Using SA-ANN Model: a Comparative Analysis on Real Case Khorasan Regional Load
- سال انتشار: 1392
- محل انتشار: بیست و هشتمین کنفرانس بین المللی برق
- کد COI اختصاصی: PSC28_131
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 1001
نویسندگان
Electrical Department Faculty of Engineering Sadjad Institute of Higher Education Mashhad, Iran
Electrical Department Faculty of Engineering Sadjad Institute of Higher Education Mashhad, Iran
Khorasan Regional Electrical Company Mashhad, Iran
چکیده
long term electric power system load forecasting (LTLF) plays an important role in Energy Management System (EMS), which has remarkable influence on planning, control system, generation expansion and economic issues on power systems. While several promising techniques have been done in the short-term load forecasting, no trustworthy methods have been contemplated for long-term predictions. The intent of this paper is to introduce two approaches based on the regression method and Artificial Neural Network (ANN) with considering on input data for prediction of real case Khorasan regional load. Furthermore, we apply combination of Simulated Annealing and Artificial Neural Network (SA-ANN) in order to increasing accuracy in LTLF. Comparison of the results illustrate that proposed method have a reliable solution for long term load forecasting of Khorasan, Iran and in more than 95% of test result, SA-ANN give better solutions than ANN and AR methodsکلیدواژه ها
Power System Planning, Long Term Load Forecasting (LTLF), Regression Methods, Artificial Neural Network (ANN), Simulated Annealing ANNمقالات مرتبط جدید
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.