[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
برای داوران::
ثبت نام و اشتراک::
صاحب امتیاز::
درباره انجمن::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
cope::
metrics::
تعارض منافع::
::
پایگاه های نمایه کننده
..
DOI
کلیک کنید
..
DOR

..
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
:: دوره 8، شماره 2 - ( 9-1398 ) ::
جلد 8 شماره 2 صفحات 74-65 برگشت به فهرست نسخه ها
پیش بینی کوتاه مدت بار الکتریکی بر پایه شبکه عصبی عمیق و تبدیل موجک و انتخاب ورودی
فرشید کی نیا* 1، غلامرضا معمارزاده1
1- دانشگاه تحصیلات تکمیلی کرمان
چکیده:   (3086 مشاهده)
پیش بینی تقاضای الکتریکی یکی از مهمترین عوامل در برنامه ریزی، طراحی و بهره برداری از سیستم های  الکتریکی رقابتی است. اما بیش تر روش های پیش بینی بار دارای دقت مناسبی نمی باشند، از این رو در این مقاله جهت افزایش دقت پیش بینی کوتاه مدت بار الکتریکی به ارائه یک روش ترکیبی جهت پیش بینی بار الکتریکی بر پایه شبکه عصبی عمیق با تبدیل موجک و اتتخاب ورودی بر مبنای تابع آنتروپی پرداخته شده است. همچنین برای نشان دادن قدرت روش پیشنهادی، بر روی داده های بار الکتریکی سال 2006 میلادی بازار برق PJM و یکی از پستهای کرمان در سال 1395 پیش بینی صورت پذیرفته است که نتایج آن تاکیدی بر کارایی روش پیشنهادی در پیش بینی بار الکتریکی برای برنامه ریزی تولید و توزیع می باشد.
 
واژه‌های کلیدی: پیش بینی بار، شبکه ی عصبی عمیق، تبدیل موجک، انتخاب ورودی، آنتروپی.
متن کامل [PDF 1439 kb]   (1502 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: برق و کامپیوتر
دریافت: 1397/10/16 | پذیرش: 1398/6/23 | انتشار: 1398/9/6
فهرست منابع
1. [1] حسین شایقی، علی قاسمی، «ارائه سک مدل ترکیبی در پیش بینی بار در بازار تجدید ساختار یافته »، نشریه کیفیت و بهره وری صنعت برق ایران ، جلد 2، شماره 3، 19 تا 28، بهار و تابستان 92.
2. [2] R. Weron, Modeling and Forecasting Electricity Loads and Prices: A Statistical Approach, Wiley Publishing, 2006 [DOI:10.1002/9781118673362]
3. [3] R. Weron, "Electricity price forecast.: A review of the state-of-theart with a look into the future," International Journal of Forecasting, vol. 30, no. 4, pp. 1030-1081, 2014. [DOI:10.1016/j.ijforecast.2014.08.008]
4. [4] J.W. Taylor, "Short-term load forecasting with exponentially weighted methods", IEEE Transactions on Power Systems, vol. 27, no.1, pp. 458-464, 2012. [DOI:10.1109/TPWRS.2011.2161780]
5. [5] D.G. lnfield, D.C. Hill, "Optimal smoothing for trend removal in short term electricity demand forecasting", IEEE Transactions on Power Systems, vol. 13, no. 3, pp. 1115-1120, 1998. [DOI:10.1109/59.709108]
6. [6] S.J. Huang, K.R. Shih, "Short-term load forecasting via ARMA model identification including non-Gaussian process considerations", IEEE Transactions on Power Systems, vol. 18, no. 2, pp. 673-679, 2003. [DOI:10.1109/TPWRS.2003.811010]
7. [7] M. López, S. Valero, C. Senabre, J. Aparicio, A. Gabaldon, "Application of SOM neural networks to short-term load forecasting: the Spanish electricity market case study", Electric Power Systems Research, vol. 91, no. 1, pp. 18-27, 2012. [DOI:10.1016/j.epsr.2012.04.009]
8. [8] Y.M. Wi, S.K. Joo, K.B. Song, "Holiday load forecasting using fuzzy polynomial regression with weather feature selection and adjustment", IEEE Transactions on Power Systems, vol. 27, no. 2, pp. 596-603, 2012. [9] S. Fan, L. Chen, "Short-term load forecasting based on an adaptive hybrid method", IEEE Transactions on Power Systems. Vol. 21, no. 1, pp. 392-401, 2006. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2005.860944 [DOI:10.1109/TPWRS.2011.2174659]
9. [10] K. Kalaitzakis, G.S. Stavrakakis, E.M. Anagnostakis, "Short-term load forecasting based on artificial neural networks parallel implementation", Electric Power Systems Research, vol. 63, no. 3, pp. 185-196, 2002. [DOI:10.1016/S0378-7796(02)00123-2]
10. [11] H. Shi, M.Xu, R. Li, "Deep Learning for Household Load Forecasting-A Novel Pooling Deep RNN", IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 9, no. 5, pp. 5271-5280, 2018. [DOI:10.1109/TSG.2017.2686012]
11. [12] K. Chen, K. Chen, Q. Wang, Z. He, J. Hu, "Short-term Load Forecasting with Deep Residual Networks", IEEE Transactions on Smart Grid, Doi: 10.1109/TSG.2018.2844307. [DOI:10.1109/TSG.2018.2844307]
12. [13] H.Z. Wang, G.Q. Li, G.B. Wang, J.C. Peng, H. Jiang,Y.T. Liu, "Deep learning based ensemble approach for probabilistic wind power forecasting", vol. 188, no. 1, pp. 56-70, 2017. [DOI:10.1016/j.apenergy.2016.11.111]
13. [14] S. Fan and L. Chen, "Short-term load forecasting based on an adaptive hybrid method," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 21, no. 1, pp. 392-401, 2006. [DOI:10.1109/TPWRS.2005.860944]
14. [15] M. Rana, I. Koprinska, and A. Khosravi, "Feature selection for interval forecasting of electricity demand time series data," Artificial Neural Network, vol. 4, no. 1, pp. 445-462, 2015. [DOI:10.1007/978-3-319-09903-3_22]
15. [16] S. Kouhi, F. Keynia, and S. N. Ravadanegh, "A new short-term load forecast method based on neuro-evolutionary algorithm and chaotic feature selection," International Journal of Electrical Power & Energy Systems., vol. 62, no. 1, pp. 862-867, 2014 [DOI:10.1016/j.ijepes.2014.05.036]
16. [17] M. Shahidehpour, H. Yamin, and Z. Li, Market Operations in Electric Power Systems, Wiley Publishing, 2002. [DOI:10.1002/047122412X]
17. [18] P. Mandal, A. K. Srivastava, M. Negnevitsky, and J. W. Park, "Sensitivity analysis of neural network parameters to improve the performance of electricity price forecasting," International Journal of Energy Research, vol. 33, no. 1, pp. 38-51, 2009 [DOI:10.1002/er.1469]
18. [19] N. Amjady and F. Keynia, "Day-ahead price forecasting of electricity markets by mutual information technique and cascaded neuro-evolutionary algorithm," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 24, no. 1, pp. 306-318, Feb. 2009 [DOI:10.1109/TPWRS.2008.2006997]
19. [20] O. Abedinia, N. Amjady, H. Zareipour, "A New Feature Selection Technique for Load and Price Forecast of Electrical Power Systems", IEEE Transactions on Power Systems, vol. 32, no. 1, pp. 62-74, 2017. [DOI:10.1109/TPWRS.2016.2556620]
20. [21] N. Amjady and A. Daraeepour, "Design of input vector for day-ahead price forecasting of electricity markets", Expert Systems with Applications, vol. 36, no. 10, pp. 12281-12294, 2009. [DOI:10.1016/j.eswa.2009.04.059]
21. [22] N. Tai, J. Stenzel, H. Wu, "Techniques of applying wavelet transform into combined model for short-term load forecasting", Electric Power Systems Research, vol. 76, no. 6-7, pp. 525-533, 2006. [DOI:10.1016/j.epsr.2005.07.003]
22. [23] Z.A. Bashir, M.E. El-Hawary, "Applying wavelets to short-term load forecasting using PSO-based neural networks", IEEE Transactions on Power Systems, vol. 24, no. 1, pp. 20-27, 2009. [DOI:10.1109/TPWRS.2008.2008606]
23. [24] N. Amjady and F. Keynia, "Short-term load forecasting of power systems by combination of wavelet transform and neuro-evolutionary algorithm," Energy, vol. 34, no. 1, pp. 46-57, 2009. [DOI:10.1016/j.energy.2008.09.020]
24. [25] فرشته صادقی، ابوالفضل جلیلوند، سید هادی حسینی، « ارائه يک روش ترکیبي مبتني بر تبديل موجک گسسته براي پیش بیني بار الکتريکي با استفاده از يک مدل دوبعدي»، مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، جلد 45، شماره 3، 67 تا 78، پاییز 94.
25. [26] N. Kwak and C.-H. Choi, "Input feature selection for classification problems," IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 13, no. 1, pp. 143-159, 2002. [DOI:10.1109/72.977291]
26. [27] P. E. Latham and S. Nirenberg, "Synergy, redundancy, and independence in population codes, revisited," Journal of Neuroscience., vol. 25, no. 21, pp. 5195-5206, 2005. [DOI:10.1523/JNEUROSCI.5319-04.2005]
27. [28] H. Peng, F. Long, and C. Ding, "Feature selection based on mutual information: Criteria of max-dependency, max-relevance and min redundancy," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 27, no. 8, pp. 1226-1238, 2005. [DOI:10.1109/TPAMI.2005.159]
28. [29] P.A. Estevez, M. Tesmer, C. A. Perez, and J. M. Zurada, "Normalized mutual information feature selection," IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 20, no. 2, pp. 189-201, 2009. [DOI:10.1109/TNN.2008.2005601]


XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

keynia F, memarzadeh G. Short term electric load prediction based on deep neural network and wavelet transform and input selection. ieijqp 2019; 8 (2) :65-74
URL: http://ieijqp.ir/article-1-591-fa.html

کی نیا فرشید، معمارزاده غلامرضا. پیش بینی کوتاه مدت بار الکتریکی بر پایه شبکه عصبی عمیق و تبدیل موجک و انتخاب ورودی. نشریه کیفیت و بهره وری صنعت برق ایران. 1398; 8 (2) :65-74

URL: http://ieijqp.ir/article-1-591-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 8، شماره 2 - ( 9-1398 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی- پژوهشی کیفیت و بهره وری صنعت برق ایران Iranian Electric Industry Journal of Quality and Productivity
Persian site map - English site map - Created in 0.05 seconds with 39 queries by YEKTAWEB 4645