پیش‌بینی احتمالاتی میان‌مدت بار خالص شبکه با در نظر گرفتن اثر تولید توان خورشیدی با استفاده از ماشین یادگیری شدید
Publish Year: 1399
Type: Journal paper
Language: Persian
View: 408
This Paper With 14 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- I'm the author of the paper
Export:
Document National Code:
JR_ISEE-11-2_004
Index date: 6 February 2021
پیش‌بینی احتمالاتی میان‌مدت بار خالص شبکه با در نظر گرفتن اثر تولید توان خورشیدی با استفاده از ماشین یادگیری شدید abstract
افزایش میزان نفوذ توان تولیدشده با استفاده از انرژی خورشیدی، افزایش عدم‌قطعیت را در شبکه قدرت موجب می‌شود؛ زیرا بیشتر ادوات اندازه‌گیری، بار خالص شبکه را بدون در نظر گرفتن خروجی تولیدات پراکنده اندازه‌گیری می‌کنند. این مقاله روشی را برای پیش‌بینی احتمالاتی میان‌مدت بار خالص در شبکه برق براساس پیش‌بینی‌های مجزای بار و توان خروجی یک ایستگاه خورشیدی با استفاده از ترکیب روش‌های تحلیل اجزای اصلی و روش ماشین یادگیری شدید پیشنهاد می‌دهد. داده‌های پیش‌بینی مربوط به دو پایگاه دادة NERL و GEFCom2014 برای آموزش مدل‌ها استفاده شده‌اند و با روش تحلیل اجزای اصلی ماتریس نمرات از این مجموعه داده‌ها، استخراج و با مدل ماشین یادگیری شدید ORELM مدل‌های پیش‌بینی آموزش داده می‌شوند و در سه بخش آموزش، اعتبارسنجی و پیش‌بینی میان‌مدت ارزیابی می‌شوند. هدف اصلی روش پیشنهادشده افزایش دقت پیش‌بینی بار خالص از طریق بهبود پیش‌بینی‌های نقطه‌ای است. مقایسة انجام‌شده بین نتایج ارائه‌شده در این مقاله با مراجع دیگر نشان می‌دهد خطای میانگین مطلق خطای پیش‌بینی‌های بار و توان خروجی ایستگاه خورشیدی به‌ترتیب به میزان 1333/1 و 3118/0 بهبود یافته است که کاهش خطای کلی پیش‌بینی را سبب می‌شود.
پیش‌بینی احتمالاتی میان‌مدت بار خالص شبکه با در نظر گرفتن اثر تولید توان خورشیدی با استفاده از ماشین یادگیری شدید Keywords:
تحلیل اجزای اصلی , پیش‌بینی میان‌مدت بار خالص , پیش‌بینی میان‌مدت توان خروجی ایستگاه خورشیدی , ماتریس نمرات , ماشین یادگیری شدید , میانگین مطلق درصد خطا
پیش‌بینی احتمالاتی میان‌مدت بار خالص شبکه با در نظر گرفتن اثر تولید توان خورشیدی با استفاده از ماشین یادگیری شدید authors
جابر سهرابی
دانشکده مهندسی برق، واحد نجف آباد، دانشگاه آزاد اسلامی، نجف آباد، ایران
مجید معظمی
دانشکده مهندسی برق، واحد نجف آباد، دانشگاه آزاد اسلامی، نجف آباد، ایران- مرکز تحقیقات ریزشبکههای هوشمند، واحد نجف آباد، دانشگاه آزاد اسلامی، نجف آباد، ایران
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper 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 Paper لینک شده اند :