
پیشبینی قیمت برق با تأکید بر جهشهای قیمت با استفاده از ترکیب شبکۀ عصبی-فازی با الگوریتم بهینۀ ازدحام ذرات | ||
Advances in Industrial Engineering | ||
Article 12, Volume 52, Issue 2, April 1397, Pages 277-290 PDF (1.47 M) | ||
Document Type: مقاله پژوهشی | ||
DOI: 10.22059/jieng.2019.223088.1280 | ||
Authors | ||
علی ناظمی* 1; سیاب ممیپور1; سلمان رحیمی2 | ||
1استادیار دانشکدة اقتصاد دانشگاه خوارزمی تهران | ||
2کارشناس ارشد مهندسی صنایع دانشکدة اقتصاد دانشگاه خوارزمی تهران | ||
Abstract | ||
پس از تجدید ساختار بازار برق، مطالعات بسیاری بهمنظور افزایش کارایی سیستم قدرت و سوددهی سرمایهگذاران، بهویژه در بحث طراحی سیستمهای جدید و قیمت انرژی انجام شد. سود سرمایهگذاری میتواند با بستن قراردادهای بهتر یا پیشنهاددهی قیمت مناسب برای خریدوفروش انرژی الکتریکی افزایش یابد. بهطوریکه برای رسیدن به این موارد باید قیمت برق بهطور دقیق پیشبینی شود. هدف اصلی این پژوهش، پیشبینی قیمت برق در بازار ایران بهکمک ترکیب شبکههای عصبی-فازی با الگوریتم بهینة ازدحام ذرات است. در این پژوهش، قیمتهای گذشته، بار گذشته، بار پیشبینیشده، روزهای کاری و غیرکاری، ساعات روز و تمییز فصول سال 1394 مهمترین فاکتورهای تأثیرگذار در پیشبینی بهشمار میآیند. مدل ترکیبی از روشهای ARIMA، شبکة عصبی شعاعی پایه، شبکة عصبی-فازی و ترکیب شبکة عصبی-فازی با الگوریتم ژنتیک دقت بالاتری دارد. در ادامة مقاله، برای بهبود و افزایش دقت پیشبینی، به پردازش نوسانات قیمت پرداخته شد. نتایج شبیهسازی نشان میدهد پیشبینی قیمت برق با استفاده از روش پردازش قیمت، دقت بهتری دارد. | ||
Keywords | ||
الگوریتم ازدحام ذرات; پیشبینی; جهشهای قیمت; شبکههای عصبی-فازی | ||
References | ||
1. Yamin, H., Shahidehpour, S., and Li, Z. (2004). “Adaptive Short-Term Electricity Price Forecasting Using Artificial Neural Networks in Restructured Power Markets”, Electrical Power and Energy Systems, Vol. 26, No. 8, PP. 571-581. 2. Azevedo, F., and Vale, Z. (2006). “Forecasting Electricity Prices with Historical Statistical Information Using Neural Networks and Clustering Techniques”, Proceeding of IEEE PES Power Systems Conference and Exposition, Georgia, USA, PP. 44-50. 3. Hu, L., Taylor, G., Wan, H., and Irving, M. (2009). “A Review of Short-Term Electricity Price Forecasting Techniques in Deregulated Electricity Markets”, Proceeding of 44th International Universities Power Engineering Conference, Glasgow, UK, PP. 1-5. 4. Voronin, S., and Partanen, J. (2013). “Forecasting Electricity Price and Demand Using a Hybrid Approach Based on Wavelet Transform, ARIMA and Neural Networks”, International Jornal of Energy Research, Vol. 38, No. 5, PP. 626-637 5. Rao, N., and Sarada, K. (2013). “Price Eastimation for Day-Ahead Electricity Market Using Fuzzy Logic”, International Journal of Advanced Research in Electrical, Electronics and Instrumentation Engineering, Vol. 2, No. 5, PP. 1940-1946. 6. Shrivastava, N., and Panigrahi, B. (2014). “A Hybrid Wavelet-ELM Based Short Term Price Forecasting for Electricity Markets”, International Journal of Electrical Power and Energy Systems, Vol. 55, No. 1, PP. 41-50. 7. Shafie Khah, M., Parsamoghaddam, M., and Sheikh-el-Eslami, M. (2011). “Price Forecasting of Day-Ahead Electricity Markets Using a Hybrid Forecast Method”, Energy Conversion and Management, Vol. 52, No. 5, PP. 2165-2169. 8. Young, D., Poletti, S., and Browne, O. (2014). “Can Agent-Based Models Forecast Spot Prices in Electricity Markets? Evidence from the New Zealand Electricity Market”, Energy Economics, Vol. 45, No. 1, PP. 419-434. 9. Keles, D., Scelle, J., Paraschiv, F., and Fichtner, W. (2016). “Extended Forecast Methods for Day-Ahead Electricity Spot Prices Applying Artificial Neural Networks”, Applied Energy, Vol. 162, No. 1, PP. 218-230. 10. Yang, Z., Ce, L., and Ce, L. (2017). “Electricity Price Forecasting by a Hybrid Model, Combining Wavelet Transform, ARMA and Kernel-Based Extreme Learning Machine Methods”, Applied Energy, Vol. 190, No. 1, PP. 291-305. 11. Jang, J. S. R. (1993). “ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System”, IEEE Transaction On System, Vol. 23, No. 3, PP. 665-685. 12. Clerc, M. (2006). Particle Swarm Optimization. British Library Cataloguing In Publication Data, London. 13. Kennedy, J., and Eberhart, R. (1995). “Particle Swarm Optimization.” Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks, Perth, Australia, PP. 1942–1948. 14.Aggarwal, S., Saini, L., and Kumar, A. (2009). “Electricity price Forecasting in Deregulated Markets:A Reviewand Evaluation”, International Journal of Electrical Power & Energy Systems, Vol. 31, No. 1, PP. 13-29. | ||
Statistics Article View: 503 PDF Download: 423 |