پیش بینی کوتاه مدت بار استان چهارمحال و بختیاری با استفاده از اجماع شبکه های عصبی
نویسندگان
1 معاونت بهره برداری و دیسپاچینگ شرکت توزیع نیروی برق، استان چهارمحال و بختیاری
2 1دانشگاه آزاد اسلامی، واحد خورموج- گروه برق و کامپیوتر 2باشگاه باشگاه پژوهشگران جوان و نخبگان، واحد نوراباد ممسنی، دانشگاه آزاد اسلامی، نوراباد ممسنی، ایران
3 1دانشگاه آزاد اسلامی، واحد خورموج- گروه برق و کامپیوتر 2باشگاه باشگاه پژوهشگران جوان و نخبگان، واحد نوراباد ممسنی، دانشگاه آزاد اسلامی، نوراباد ممسنی، ایران
4 1دانشگاه آزاد اسلامی، واحد خورموج- گروه برق و کامپیوتر 2باشگاه باشگاه پژوهشگران جوان و نخبگان، واحد نوراباد ممسنی، دانشگاه آزاد اسلامی، نوراباد ممسنی، ایران
5 دانشگاه آزاد اسلامی، واحد خورموج- گروه برق و کامپیوتر
doi
چکیده
پیش بینی کوتاه مدت بار در بازار برق اهمیت زیادی دارد. از طرفی عوامل مهم تأثیرگذار بر پیش بینی کوتاه مدت بار به ویژگی های بار الکتریکی و آب و هوایی هر منطقه بستگی دارد، بنابراین با استفاده از داده های واقعی استان چهارمحال و بختیاری-شامل بار و دما- به پیش بینی کوتاه مدت بار الکتریکی استان پرداخته ایم. بدین منظور با استفاده از چهار روش مختلف شبکه عصبی پرسپترون (MLp < /strong>)، مجمعی از شبکه عصبی پرسپترون (MLP Ensemble)، شبکه SVM(Support Vector Machine) و مجمعی از شبکه SVM به پیش بینی کوتاه مدت بار استان چهار محال و بختیاری پرداختیم. نتایج حاصل از مقایسه این چهار روش نشان می دهد که مجمعی از شبکه عصبی پرسپترون بهترین روش به منظور پیش بینی کوتاه مدت بار می باشد.
