[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 9، شماره 4 - ( 9-1399 ) ::
جلد 9 شماره 4 صفحات 34-24 برگشت به فهرست نسخه ها
پیش بینی توان خروجی مزارع بادی براساس الگوریتم‌های فازی با هدف کاهش تاثیر عدم قطعیت انرژی باد
محسن داودی* 1، مهدی محمدقلیها1
1- دانشگاه بین المللی امام خمینی، ایران
چکیده:   (2491 مشاهده)
با افزایش نفوذ منابع انرژی تجدید¬پذیر در سیستم های قدرت و بدنبال آن شکل گیری بازارهای برق، بهره¬برداری و کنترل سیستم¬های قدرت با چالش های مختلفی همراه خواهد بود. یکی از چالش¬های اصلی مواجهه با عدم قطعیت انرژی باد بوده که تأثیر مستقیم بر هزینه کل بهره¬برداری خواهد داشت. در این مقاله، رویکردهای مختلفی مبتنی بر منطق فازی پیشنهاد شده است تا اثربخشی آنها جهت کاهش عدم قطعیت ذکر شده از طریق پیش بینی دقیق توان تولید شده در توربین¬های بادی، نشان داده شود. برای دستیابی به این هدف، عملکرد سه روش فازی برای حل این مسئله مورد تحلیل و بررسی قرار گرفته است. ابتدا با استفاده از داده¬های تاریخی باد، الگوریتم¬های حداقل مربعات (BLS) و حداقل مربعات مجاز (RLS) اجرا می¬شوند. در ادامه، الگوریتم RLS با استفاده از تکنیک یادگیری اصلاح شده (MLFE) ، تلفیق شده تا دقت پیش بینی را افزایش دهد. همچنین، شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) به دلیل توانایی بالا در حل چنین مسائلی به منظور مقایسه و تایید نتایج بدست آمده، مورد استفاده قرار گرفته است. در نهایت آنالیز حساسیت برخی از پارامترها بر روی پیش بینی توان مزارع بادی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج نشان می¬دهد گرچه اکثر روش¬های فازی و ANN  توانایی خوبی برای حل مسئله پیش بینی دارند، اما الگوریتم پیشنهادی (RLS-MLFE) به مراتب از دقت بهتری نسبت به دیگر روش ها برخوردار می باشد.
 
واژه‌های کلیدی: آنالیز فازی، عدم قطعیت توان باد، الگوریتم MLFE، شبکه های عصبی مصنوعی
متن کامل [PDF 1135 kb]   (678 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: برق و کامپیوتر
دریافت: 1398/5/24 | پذیرش: 1399/5/21 | انتشار: 1399/9/12
فهرست منابع
1. [1] M. Bilgili, A. Ozbek, B. Sahin, and A. Kahraman, "An overview of renewable electric power capacity and progress in new technologies in the world," Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 49, pp. 323-334, Sep. 2015. [DOI:10.1016/j.rser.2015.04.148]
2. [2] M. Lange, "Analysis of the uncertainty of wind power predictions," Ph.D. dissertation, Fakultät Mathematik un Naturwissenschaften, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Oldenburg, Germany, 2003.
3. [3] P. Pinson and G. Kariniotakis, "Conditional prediction intervals of wind power generation," IEEE Trans. Power Syst., vol. 25, no. 4, pp. 1845-1856, Nov. 2010. [DOI:10.1109/TPWRS.2010.2045774]
4. [4] P. Pinson, "Very-short-term probabilistic forecasting of wind power with generalized logitnormal distributions," J. Roy. Stat. Soc. C, App., vol. 61, no. 4, pp. 555-576, Aug. 2012. [DOI:10.1111/j.1467-9876.2011.01026.x]
5. [5] A. Botterud, Z. Zhou, J. Wang, R. J. Bessa, H. Keko, J. Sumaili, and V. Miranda, "Wind Power Trading Under Uncertainty in LMP Markets," IEEE Trans. Power Syst., vol. 27, no. 2, pp. 894-903, May 2012. [DOI:10.1109/TPWRS.2011.2170442]
6. [6] J. M. Morales, A. Conejo, H. Madsen, P. Pinson, and M. Zugno, Integrating Renewables in Electricity Markets: Operational Problems, Int. Series in Operations Research and Management Science. New York, NY, USA: Springer, 2014. [DOI:10.1007/978-1-4614-9411-9]
7. [7] C. Wan, Z. Xu, P. Pinson, Z. Y. Dong, and K. P. Wong, "Optimal Prediction Intervals of Wind Power Generation," IEEE Trans. Power Syst., vol. 29, no. 3, pp. 1166-1174, May 2014. [DOI:10.1109/TPWRS.2013.2288100]
8. [8] J. Kiviluoma et al., "Short-term energy balancing with increasing levels of wind energy," IEEE Trans. Sustain. Energy, vol. 3, no. 4, pp. 769-776,Oct. 2012. [DOI:10.1109/TSTE.2012.2209210]
9. [9] C. Lowery and M. O'Malley, "Impact of wind forecast error statistics upon unit commitment," IEEE Trans. Sustain. Energy, vol. 3, no. 4, pp. 760-768, Oct. 2012. [DOI:10.1109/TSTE.2012.2210150]
10. [10] A. Shortt, J. Kiviluoma, and M. O'Malley, "Accommodating variability in generation planning," IEEE Trans. Power Syst., vol. 28, no. 1, pp. 158- 169, Feb. 2013. [DOI:10.1109/TPWRS.2012.2202925]
11. [11] R. Doherty and M. O'Malley, "A new approach to quantify reserve demand in systems with significant installed wind capacity," IEEE Trans. Power Syst., vol. 20, no. 2, pp. 587-595, May 2005. [DOI:10.1109/TPWRS.2005.846206]
12. [12] A. Fabbri, T. Gomez San Roman ,J. Rivier Abbad, and V. Mendez Quezada, "Assessment of the cost associated with wind generation prediction errors in a liberalized electricity market," IEEE Trans. Power Syst., vol. 20, no. 3, pp. 1440-1446, Aug. 2005 [DOI:10.1109/TPWRS.2005.852148]
13. [13] H. Bludszuweit, J. Dominguez-Navarro, and A. Llombart, "Statistical analysis of wind power forecast error," IEEE Trans. Power Syst., vol. 23, no. 3, pp. 983-991, Aug. 2008. [DOI:10.1109/TPWRS.2008.922526]
14. [14] B.-M. Hodge and M. Milligan, "Wind power forecasting error distributions over multiple timescales," in Proc. IEEE Power & Energy Soc. General Meet., Detroit, MI, USA, 2011, pp. 1-8. [DOI:10.1109/PES.2011.6039388]
15. [15] N. Menemenlis, M. Huneault, and A. Robitaille, "Computation of dynamic operating balancing reserve for wind power integration for the time-horizon 1-48 hours," IEEE Trans. Sustain. Energy, vol. 3, no. 4, pp. 692-702, Oct. 2012. [DOI:10.1109/TSTE.2011.2181878]
16. [16] K.Dietrich,J.M.Latorre,L.Olmos ,A. Ramos ,and J.P.Ignacio, "Stochastic unit commitment considering uncertain wind production in an isolated system," in Proc. 4th Conf. Energy Econ. Technol., Dresden, Germany, 2009, pp. 1-6.
17. [17] K.Bruninx and E.Delarue, " A Statistical Description of the Error on Wind Power Forecasts for Probablistic Reserve Sizing" IEEE Trans. Sustain. Energy, VOL. 5, NO. 3, JULY 2014. [DOI:10.1109/TSTE.2014.2320193]
18. [18] R. Billinton and G. Bai, Multistate wind energy conversion system models for adequacy assessment of generating systems incorporating wind energy, IEEE Trans Energy Convers 23(1) (2008), 163-170. [DOI:10.1109/TEC.2006.882415]
19. [19] R. Billinton and W. Wangdee, Reliability-based transmission reinforcement planning associated with large-scale wind farms, IEEE Trans Power Syst 22(1) (2007), 34-41. [DOI:10.1109/TPWRS.2006.889126]
20. [20] S. Riahinia, A. Abbaspour, M. Fotuhi-Firuzabad and M. Moeini-Aghtaie, A Neural Network-Based Model for Wind
21. Farm Output in Probabilistic Studies of Power Systems, 21st Iranian Conference on Electrical Engineering (ICEE), 2013.
22. [21] S.Riahinia, A.Abbaspour, M.Fotuhi-Firuzabad and M. Moeini Aghtaie, " Developing a stochastic framework to determine the static reserve requirements of high-wind penetrated power systems" Journal of Intelligent & Fuzzy Systems 29 (2015) 2039-2046. [DOI:10.3233/IFS-151681]
23. [22] F. ‎ Bouffard and F‎ . ‎ D‎ . Galiana‎,‎ "Stochastic security for operations planning with significant‎ wind‎ power‎ generation," ‎IEEE Trans‎. ‎Power Syst.‎ , vol. 23, no. 2, pp. 306-316, 2008. [DOI:10.1109/TPWRS.2008.919318]
24. [23] J. M. Morales, A. J. Conejo‎ , ‎ and J‎. ‎Perez-Ruiz,‎"Economic valuation of reserves in power systems with high penetration of wind‎power," IEEE Trans‎ . ‎ Power Syst., vol. 24, no. 2, pp. 900-910, 2009. [DOI:10.1109/TPWRS.2009.2016598]
25. [24] A‎ . ‎ Papavasiliou‎ , ‎ S‎ . ‎ S‎ . ‎ Oren‎ , ‎ and R‎. ‎P‎. ‎O'Neill‎‎,‎"Reserve requirements for wind power integration‎ : ‎ A scenario-based stochastic programming fram ework," IEEE Trans‎ . ‎ Power Syst, vol. 26, no. 4, pp. 2197-2206, 2011. [DOI:10.1109/TPWRS.2011.2121095]
26. [25] A. Papavasiliou,‎ S.‎ S.‎ Oren,‎ and‎ B.‎ Rountree,‎ "Applying high performance Computing to Transmission-Constrained Stochastic Unit Commitment for‎ Renewable‎ Energy‎ Integration," IEEE Trans. Power. Syst., vol. 30, no. 3, pp. 1109-1120, 2015. [DOI:10.1109/TPWRS.2014.2341354]
27. [26] J. M. Morales, S. Pineda, A.‎ J.‎ Conejo,‎ and‎ M.‎ Carrion,‎ "Scenario reduction for futures market trading‎in‎electricity‎markets," IEEE Trans. Power Syst., vol. 24, no. 2, p. 878-888, 2009. [DOI:10.1109/TPWRS.2009.2016072]
28. [27] M. Kaut and S. W. Wallace,‎"Evaluation of scenario-generation methods for‎stochastic‎programming," Stochastic Program., vol. 3, no. 2, p. 257- 271, 2007.
29. [28] B. Hu and‎ L.‎ Wu,‎ "Robust SCUC considering continuous/discrete uncert- ainties and quick-start units: a two-stage robust optimization with mixed-integer‎ recourse," IEEE Trans. Power Syst., vol. 31, no. 2, pp. 1407-1419, 2016. [DOI:10.1109/TPWRS.2015.2418158]
30. [29] Y. ‎ Guan and J‎ . ‎ Wang‎,‎ "Uncertainty sets for robust unit commitm ent," ‎ IEEE Trans‎. ‎Power Syst., vol. 29, no. 3, pp. 1439-1440‎, 2014. [DOI:10.1109/TPWRS.2013.2288017]
31. [30] W. Wei,‎ F.‎ Liu,‎ S.‎ Mei,‎ and‎ Y.‎ Hou,‎ "Robust Energy and Reserve Dispatch under Variable‎ Renewable‎ Generation," IEEE Trans. Smart Grid, vol.6, no.1, pp.369-380, 2015. [DOI:10.1109/TSG.2014.2317744]
32. [31] C.‎Zhao ‎and‎ Y.‎Guan,‎"Unified‎ Stochastic‎and ‎Robust‎ Unit Commitm ent," IEEE Trans. Power Syst., vol. 28, no. 3, p. 3353-3361, 2013. [DOI:10.1109/TPWRS.2013.2251916]
33. [32] L. Wu,‎M.‎Shahidehpour,‎and‎Z.‎Li,‎"Comparison of scenario-based and interval optimization approaches to stochastic‎ SCUC," IEEE Trans. Power Syst., vol. 27, no. 2, p. 913-921, 2012. [DOI:10.1109/TPWRS.2011.2164947]
34. [33] Y. Yu, P. B. Luh, E. Litvinov, T. Zheng, J. Zhao, and F. Zhao, "Grid integration of distributed wind generation: hybrid markovian and interval unit commitment," IEEE Trans. Smart Grid, vol.6, no.6, pp.3061-3072, 2015. [DOI:10.1109/TSG.2015.2430851]
35. [34] R.‎Madani,‎J.‎Lavaei,‎and‎R.‎Baldick,‎"Constraint screening for security analysis of power networks," Preprint 2015, [Online]. Available: http://www.ieor.berkeley.edu/~lavaei/SC-Screening 2015.pdf.
36. [35] A.J.Ardakani and ‎F.‎Bouffard ,‎"Identification ‎of ‎Umbrella ‎Constraints‎ in DC-Based Security-Constrained‎Optimal‎Power‎ Flow," IEEE Trans. Power Syst., vol. 28, no. 4, p. 3924-3934, 2013. [DOI:10.1109/TPWRS.2013.2271980]
37. [36] M.Doostizadeh, F.Aminifar, H.Ghasemi and H.Lesani, " Energy‎ and‎ Reserve‎ Scheduling ‎under‎ Wind‎ Power‎ Uncertainty :‎ An ‎Adjustable ‎Interval‎ Approach" IEEE Trans. Smart Grid, 1949-3053 (c) 2016. [DOI:10.1109/TSG.2016.2572639]
38. [37] D. Babosa, C. de Mattos and at all, " Different Models for ForecastingWind Power Generation: Case Study", Energies journal, 10, 2017. [DOI:10.3390/en10121976]
39. [38] HuiLiu; Hong-QiTian; ChaoChen; Yan-feiLi, " A hybrid statiscal method to predict wind speed and wind power", Renewable Energy, 35(8):1857-1861, 2010. [DOI:10.1016/j.renene.2009.12.011]
40. [39] Bonanno, F.; Capizzi, G.; Sciuto, L.; Napoli, C. Wavelet recurrent neural network with semi-parametric input data preprocessing for micro-wind power forecasting in integrated generation Systems. In Proceedings of the 2015 International Conference on Clean Electrical Power (ICCEP), Taormina, Italy, 16-18 June 2015. [DOI:10.1109/ICCEP.2015.7177554]
41. [40] E. Denny and M. O'Malley. Wind generation, power system operation, and emissions reduction. IEEE Transactions on Power Systems, 21(1):341-347, 2006. [DOI:10.1109/TPWRS.2005.857845]
42. [41] H. A. Gil and G. Joos. Generalized estimation of average displaced emissions by wind generation. IEEE Transactions on Power Systems, 22(3):1035-1043, 2007. [DOI:10.1109/TPWRS.2007.901482]
43. [42] T. Ackermann, J. Rivier Abbad, I. M. Dudurych, I. Erlich, H. Holttinen, J. Runge Kristoffersen, and Ejnar Sørensen. European Balancing Act. IEEE power & energy magazine, 5(6):91-103, 2007. [DOI:10.1109/MPE.2007.906511]
44. [43] E. A. DeMeo, W. Grant, M. R. Milligan, and M. J. Schuerger. Wind plant integration. IEEE power & energy magazine, 3(6):38-46, 2005. [DOI:10.1109/MPAE.2005.1524619]
45. [44] E. A. DeMeo, G. A. Jordan, C. Kalich, J. King, M. R. Milligan, C. Murley, B. Oakleak, and M. J. Schuerger. Accommodating wind's natural behavior. IEEE power & energy magazine, 5(6):68-77, 2007. [DOI:10.1109/MPE.2007.906562]
46. [45] Passino, K. and Yurkovich, S. (1998). Fuzzy Control, Addison Wesley Longman, Menlo Park, CA.
47. [46] Timothy J Ross, " Fuzzy Logic with Engineering Applications , Second Edition " 2004 John Wiley & Sons, Ltd, ISBNs: 0-470-86074-X (HB); 0-470-86075-8 (PB)
48. [47] H.Aling," A batch least squares lattice algorithm" IEEE conference on decision and control, 1992,3709 - 3710 vol.4.
49. [48] P.Monsurrò , A.Trifiletti "Faster, Stabler and Simpler-A Recursive Least Squares Algorithm Exploiting the Frisch-Waugh-Lovell Theorem" IEEE Trans,circuits and systems., vol.64,issue:3,march 2017. [DOI:10.1109/TCSII.2016.2565725]
50. [49] L.R.Vega , H.Rey , J.Benesty and S.Tressens, " A Fast Robust Recursive Least Squares Algorithm " IEEE Trans,vol.57, issue:3, march 2009. [DOI:10.1109/TSP.2008.2010643]
51. [50] L.fausett,"fundamental of Neural Network: Architecture, Algirithms and applications",Prentice Hall, 1994
52. [51] G.Mitchison,"Learning Algorithms And Network of Neurons",Reading,Ma:Addison-wily, 1989.



XML   English Abstract   Print


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

Davoudi M. A New Method for Reducing Uncertainty of Wind Power Based on Fuzzy RLS-MLFE. ieijqp 2020; 9 (4) :24-34
URL: http://ieijqp.ir/article-1-659-fa.html

داودی محسن، محمدقلیها مهدی. پیش بینی توان خروجی مزارع بادی براساس الگوریتم‌های فازی با هدف کاهش تاثیر عدم قطعیت انرژی باد. نشریه کیفیت و بهره وری صنعت برق ایران. 1399; 9 (4) :24-34

URL: http://ieijqp.ir/article-1-659-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 9، شماره 4 - ( 9-1399 ) 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