|
پیش‌بینی کوتاه مدت مصرف بار الکتریکی با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق CNN و LSTM
|
دکتر رضا روانمهر  ، سینا قصایی |
| دانشکده مهندسی- گروه مهندسی کامپیوتر-واحد تهران مرکزی-دانشگاه آزاد اسلامی- تهران- ایران |
|
|
چکیده: (407 مشاهده) |
| امروزه انرژی الکتریسیته یکی از اساسی‌ترین نیازهای جوامع بشری محسوب می‌شود به گونه‌ای که تمام فعالیت‌های صنعتی و بخش زیادی از فعالیت‌های اجتماعی، اقتصادی، کشاورزی و ... با اتکا به این انرژی انجام می‌شود، بنابراین کیفیت و تداوم انرژی الکتریسیته از اهمیت بسزایی برخوردار است. هدف این پژوهش آن است که بر اساس عوامل موثر بر بار الکتریکی که دارای روابط پیچیده غیرخطی هستند و عمدتاً شامل تغییرات آب و هوا و نوسانات دوره‌ای روزانه و هفتگی مصرف می‌باشند به پیش‌بینی تغییرات مصرف بار کوتاه مدت دست یابد. روش پیشنهادی یک شبکه عصبی ترکیبی، با استفاده از یادگیری عمیق می‌باشد که از ترکیب دو معماری CNN و LSTM ایجاد شده است. معماری CNN با توجه به قابلیت آن در استخراج الگوهای موجود در داده و معماری LSTM بر پایه توانایی آن در پیش‌بینی سری‌های زمانی، مورد استفاده قرار گرفته‌اند. رویکرد ارائه شده با استفاده از پیش‌بینی آب و هوای ساعات آینده و الگوی مصرف بار الکتریکی در ساعات گذشته، قادر به پیش‌بینی الگوی مصرف آینده خواهد بود. نتایج ارزیابی نشان می‌دهد که دقت پیش‌بینی بر اساس معیارهای MAPE ، RMSE، RSEوCORR در مقایسه با بهترین روش‌های موجود بهبود یافته است. |
|
| واژه‌های کلیدی: پیش‌بینی کوتاه مدت، مصرف بار الکتریکی، شبکه‌های عصبی کانولوشن، شبکه‌های عصبی حافظه طولانی کوتاه-مدت، یادگیری عمیق |
|
|
|
نوع مطالعه: پژوهشي |
موضوع مقاله:
برق و کامپیوتر
دریافت: 1399/4/12 | پذیرش: 1399/9/8 | انتشار: 1400/1/17
|
|
|
|
|
|
