پیش بینی کوتاه مدت باد با استفاده از شبکه های عصبی چندلایه آموزش یافته با الگوریتم PSO جهت کاربردهای توربین بادی
Publish place: 22nd International Power System Conference
Publish Year: 1386
Type: Conference paper
Language: Persian
View: 2,648
This Paper With 8 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- I'm the author of the paper
Export:
Document National Code:
PSC22_284
Index date: 5 May 2007
پیش بینی کوتاه مدت باد با استفاده از شبکه های عصبی چندلایه آموزش یافته با الگوریتم PSO جهت کاربردهای توربین بادی abstract
این مقاله پیش بینی بسیار کوتاه مدت باد را جهت کاربردهای توربین بادی ارائه می دهد . با توجه به گسترش روزافزون استفاده از انرژی بادی در تولید جهانی انرژی و با توجه به ساختار نامطمئن و گسسته تولید انرژی بادی، پیش بینی در فواصل زمانی مختلف ضرورت می یابد . در این مطالعه، ازشبکه های عصبی آموزش یافته با الگوریتم تکاملی PSO جهت پیش بینی باد استفاده شده است . ساختار تغییرپذیر و معمولاً غیرمتناوب باد باعث می شود تا الگوریتم های آموزشی معمول جهت آموزش شبکه های عصبی که از روش های گرادیانی جهت آموزش استفاده می کنند، به خوبی نتوانند
فرآیند آموزش را کامل کنند . از طرفی هدف از آموزش شبکه های عصبی یافتن اندازه وزن ها و بایاس ها به نحوی است که خطای داده های آموزش را به حداقل برساند . لذا آموزش شبکه های عصبی را می توان در بردارنده یک مسئله بهینه سازی دانست . از آنجا که پیش بینی باد توسط شبکه عصبی تابعی پیچیده و غیرخطی است، لذا استفاده از روش های بهینه سازی در فرآیند آموزش شبکه های عصبی مورد توجه قرار می گیرد . داده های باد از منطقه ای در کشور دانمارک و با فرکانس 2/5 ثانیه نمونه برداری شده است . پیش بینی برای داده های باد واقعی و باد فیلتر شده صورت می گیرد . کار اصلی مقاله، استفاده از الگوریتم تکاملی PSO در آموزش شبکه عصبی و ارائه توجیهی برای استفاده از داده های فیلتر شده در پیش بینی باد می باشد .
پیش بینی کوتاه مدت باد با استفاده از شبکه های عصبی چندلایه آموزش یافته با الگوریتم PSO جهت کاربردهای توربین بادی Keywords:
پیش بینی کوتاه مدت باد با استفاده از شبکه های عصبی چندلایه آموزش یافته با الگوریتم PSO جهت کاربردهای توربین بادی authors
سیدعلی پورموسوی کانی
قطب علمی قدرت، دانشکده مهندسی برق دانشگاه صنعتی امیرکبیر تهران
علی جهانبانی اردکانی
قطب علمی قدرت، دانشکده مهندسی برق دانشگاه صنعتی امیرکبیر تهران
علی کاشفی کاویانی
قطب علمی قدرت، دانشکده مهندسی برق دانشگاه صنعتی امیرکبیر تهران
غلامحسین ریاحی دهکردی
قطب علمی قدرت، دانشکده مهندسی برق دانشگاه صنعتی امیرکبیر تهران
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 :