بسته جامع پژوهشی پيش بيني قيمت بازار برق با استفاده از شبكه هاي عصبي

این بسته پژوهشی مجموعه کاملی از آخرین پژوهش های انجام شده در زمینه پيش بيني قيمت بازار برق با استفاده از شبكه هاي عصبي است. در تدوین این بسته از جدیدترین مقالات و پایان نامه های موجود در این زمینه استفاده شده است. مخاطبان این بسته دانشجویان تحصیلات تکمیلی و پژوهش گرانی هستند که قصد فعالیت در این زمینه دارند.

  • در فصل اول این پژوهش پیشبینی قیمت برق با روش ترکیبی شبکه هاي فازي عصبی بررسی شده است
  • در فصل دوم این پژوهش پيش بيني قيمت بازار برق با استفاده از شبكه هاي عصبي بررسی شده است
  • در فصل سوم این پژوهش ارزیابی روش های پیش بینی قیمت برق در بازار انرژی بررسی شده است

در شکل بال شبکه عصبی يک شبکه عصبی پیشخور با الگوريتم پس انتشار خطا تابع انتقال،ليههای میانی تابع لگاريتم سیگموئید(غیرخطی) و تابع انتقال ليه خروجی خطی و تابع آموزشی گراديان نزولی توأم میباشد. برای پیش بینی 8بار دارای ورودی، سپس ليه مخفی كه خروجی آن سیگموئید و خروجی ليه آخر خطی میباشد و در آخر يک خروجی را بدست میدهد كه آن خروجی بار می 8باشد. ورودی كه در اين قسمت استفاده میشوند به ترتیب زير میباشند:
• دمای خشک
• دمای نقطه شبنم
• ساعت
• روزهای هفته
• روزهای كاری
• بار در هفته گذشته
• بار در روز گذشته
• بار ساعت به ساعت 24 ساعت گذشته
كه با استفاده از اين ورودیها شبکه عصبی به پی بینیش بار میپردازد. در اين شبکه تعداد نرونهای ليه مخفی برابر 10 در نظر گرفته شده است كه اين عدد با توجه به آزمون و خطا به دست آمده است چون در شبکه عصبی بايد تعادلی بین تعداد نرونها و دقت خروجی برقرار كرد يعنی درست است كه هرچه تعداد نرونها بالتر رود احتمال بیشتر شدن دقت شبکه افزايش میيابد اما از طرفی باعث كندی شبکه میشود

قسمت هایی از فصل اول پیشبینی قیمت برق با روش ترکیبی شبکه هاي فازي عصبی

برای آموزش شبکه عصبی از روش لونبرگ- مارکوارت استفاده شده است که روشی سریع در آموزش شبکه بر مبنای پس انتشار خطا میباشد پارامترهای مورد استفاده برای شبکه عصبی عبارتند از :
الف) میزان حداقل گرادیان را برابر با قرار میدهیم به این معنی که یکی از شروط توقف آموزش کمتر شدن گرادیان خطا از این مقدار باشد.
ب) تعداد دفعات عبور از مجموعه داده (اپوچ) را برابر با 500 در نظر میگیریم.
ج) تابعی که برای کمینه کردن استفاده میشود میانگین مربعات خطا میباشد.
شبکه با 10 نرون در لایه ورودی آموزش میبیند تا زمانی که یکی از شروط توقف برقرار شود حال، عملکرد آموزش شبکه را بررسی می کنیم.

فهرست کامل فصل اول پیشبینی قیمت برق با روش ترکیبی شبکه هاي فازي عصبی

1-1 ) پیشبینی کوتاه مدت قیمت برق با روش ترکیبی شبکه هاي فازي عصبی مبتنی بر تبدیل موجک

1.1.1 چکیده 1
2.1.1 مقدمه 1
3.1.1 تبدیل موجک 3
4.1.1 شبکه عصبی 3
5.1.1 سیستم فازي عصبی 4
6.1.1 روش پیشنهادي 5
7.1.1 ارزیابی دقت پیشبینی 6
8.1.1 نتایج پیش بینی 7
9.1.1 نتیجه گیری 8

1-2 ) پیش بینی بار و قیمت آن با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی در استان لرستان

1.2.1 خلاصه 12
2.2.1 مقدمه 12
3.2.1 شبکه عصبی 14
4.2.1 پیش بینی بار 14
5.2.1 پیشبینی قیمت 21
6.2.1 نتیجه گیری 28

1-3 ) هوشمند سازی روش های تکنیکال (اندیکاتوری RSL,MACD )میانگین متحرک ( MA)در بازار سرمایه بااستفاده از شبکه عصبی مصنوعی

1.3.1 خلاصه 30
2.3.1 مقدمه 30
3.3.1 بحث و نتایج 31
4.3.1 نتیجه گیری 40

1-4 ) پیشبینی همزمان قیمت و تقاضا در شبکه توضیع برق هوشمند

1.4.1 خلاصه 42
2.4.1 مقدمه 42
3.4.1 پیش بینی قیمت و تقاضا بصورت همزمان در شبکه توضیع برق هوشمند 43
4.4.1 روش پیشنهادی 45
5.4.1 شرح روش پیشنهادی 47
6.4.1 نتایج بدست آمده با بکارگیری روش پیشنهادی 48
7.4.1 نتیجه گیری 50

1-5 ) بررسی ارتباط بین قیمت برق وپارامترهای موثر بر آن(دما،زمان، قیمت ، بار)با استفاده از شبکه های عصبی در استان لرستان

1.5.1 چکیده 52
2.5.1 مقدمه 53
3.5.1 شبکه عصبی 54
4.5.1 پیش بینی قیمت 55
5.5.1 نتیجه گیری 65

1-6 ) پیشبینی کردن قیمتهاي کوتاه مدت انرژي الکتریکی در یک بازار رقابتی با استفاده از یک رویکرد هوشمند ترکیبی

1.6.1 چکیده 68
2.6.1 مقدمه 68
3.6.1 رویکرد پیشنهادي 69
4.6.1 برآورد دقت پیشبینی 72
5.6.1 نتایج عددي 73
6.6.1 نتیجه گیری 74

1-7 ) پیش بینی قیمت برق بر اساس ماشین بردار پشتیبان بهینه شده بوسیله الگوریتم ازدحام ذرات

1.7.1 چکیده 76
2.7.1 مقدمه 76
3.7.1 ماشین بردار پشتیبان 77
4.7.1 الگوریتم ازدحام ذرات 78
5.7.1 روش پیشنهادی 79
6.7.1 دقت پیش بینی و مدل پیش بینی 81
7.7.1 مورد مطالعاتی 82
8.7.1 نتیجه گیری 90

i

ارجاع دهی و رفرنس نویسی

تمام مطالب این بسته مطابق با استاندارد های دانشگاههای وزارت علوم ایران رفرنس دهی شده اند و هیچ قسمتی از بسته وجود ندارد که بدون منبع باشد.

نگارش گروهی

در نگارش و جمع آوری این بسته آموزشی کارشناسان مربوطه ما را همراهی کرده اند.کار گروهی بستر بهتری برای پژوهش فراهم میکند.

<

معرفی منبع برای ادامه پژوهش

در این بسته بیش از 1000 مقاله و منبع در این زمینه معرفی شده است که می توان از آنها برای ادامه مسیر پژوهشی استفاده کرد.

Z

پاسخ به سوالات و پشتیبانی علمی

در قسمت دیدگاه ها  اماده پاسخگویی به سوالات احتمالی شما در حد توان علمی خود هستیم.در صورت نیاز شماره تماس برای ارتباط با محققین برای شما ارسال می گردد.

بخش هایی از فصل دوم پيش بيني قيمت بازار برق با استفاده از شبكه هاي عصبي

ANN تركيبي از عناصر پردازش محاسباتي پايه متصل با يكديگر به شكل لايه لايه، مي باشد. اين عناصر پردازشي كه نرون ناميده مي شوند يك پردازنده غيرخطي چند ورودي را مدل سازي مي كنند. اتصالات ميان نرونها داراي ضرايب مختلفي مي باشند. نمايش رياضي نرون در شكل (3-2) نشان داده شده است.
هر نرون همه ورودي ها را دريافت كرده و آنها را با وزنهاي مختلف تركيب مي كند. ورودي هاي تركيبشده از ميان تابع فعال سازي براي توليد خروجي عبور داده مي شوند، كه مي تواند به عنوان يك وروديبراي واحدهاي ديگر بكار رود.

فهرست کامل فصل دوم پيش بيني قيمت بازار برق با استفاده از شبكه هاي عصبي

2-1) پيش بيني قيمت بازار برق با استفاده از شبكه هاي عصبي

1.2 پيش بيني قيمت بازار برق با استفاده از شبكه هاي عصبي 93
چکیده 105
مقدمه 106
1.1.2 كليات 107
1.1.1.2 هدف 108
2.1.1.2 فاكتورهاي تأثيرگذار بر قيمت 110
3.1.1.2 فرار بودن قيمت 111
4.1.1.1 انواع قيمت در بازار برق 112
5.1.1.2 انواع كاربران پيش بيني قيمت 113
6.1.1.2 روشهاي سنتي براي حل مسأله STPF 115
7.1.1.2 ساختار پايان نامه 119
2.1.2 مقدمه اي بر شبكه عصبي و الگوريتم ژنتيك 121
1.2.1.2 شبكه عصبي 122
2.2.1.2 ساختار ANN 124
3.2.1.2 شبكه پرسپترون چند لايه 128
4.2.1.2 فرآيند يادگيري 129
5.2.1.2 كاربرد ANN در سيستم هاي قدرت 138
6.2.1.2 الگوريتم ژنتيكGA)) 140
7.2.1.2 ساختار GA 142
3.1.2 طراحي ANN بهينه شده توسط GA 151
1.3.1.2 مقدمه 152
2.3.1.2 بازار برق نوردیک 153
3.3.1.2 طراحی شبکه عصبی 157
4.3.1.2 درصد خطای مطلق 162
5.3.1.2 ح بالای قیمت 164
6.3.1.2 تعداد نرونهاي لايه پنهان وتوابع فعال سازي 166
7.3.1.2 رابطة بار و قيمت 167
8.3.1.2 اصلاح داده ها جهت آموزش 171
9.3.1.2 تعيين نرونهاي لايه پنهان با استفاده از GA 175
10.3.1.2 شبيه سازي و ابزار آن 179
4.1.2 مقايسة روش رگرسيوني وشبكه عصبي بهينه شده با GA 181
1.4.1.2 مقدمه 182
2.4.1.2 تحليل رگرسيوني 182
5.1.2 نتيجه گيري و پيشنهادات 185
1.5.1.2 نتيجه گيري 186
2.5.1.2 پیشنهادات 187

تعداد صفحه بسته آموزشی

تعداد منابع معرفی شده برای ادامه کار

تعداد پشتیبانان مخصوص این فایل

قسمت هایی از فصل سوم ارزیابی روش های پیش بینی قیمت برق در بازار انرژی

پيش قيمت مدتهاست در ديگر بازارهاي كالا، همچون بازار بورس و بازار كالاهاي كشاورزي مورد مطالعه قرار گرفته است. در سالهاي اخير، برق مانند يک كالا مورد معامله قرار می گيرد. با اين وجود برق داراي ويژگی هاي خاصی در مقايسه با ديگر كالاهاست. براي مثال، روشی اقتصادي براي ذخيره برق وجود ندارد و مراكز كنترل به دليل تراكم انتقال ممکن است از مبادله آزادانه توان ممانعت به عمل آورند. بنابراين تغييرات قيمت برق ميتواند بی ثباتی زيادي داشته باشد و بکارگيري روشهاي رايج پيش بينی قيمت در ديگر بازارهاي كالا، می تواند خطاي بزرگی را در پيش بينی برق ايجاد كند . روند تجديد ساختار در صنايعی چون صنعت هواپيمايی، مخابرات بين الملل و گاز و نتايج مثبت حاصل از آن تحليل گران و سياست گذاران عرصه صنعت برق را به انديشه استفاده از تجارب بدست آمده ترغيب نمود. اكنون ساختار صنعت برق در بسياري از كشورهاي جهان در حال گذار از فضاي انحصاري به فضاي رقابتی است. در اين فرآيند كه تحت عنوان كلی تجديدساختار در صنعت برق پيگيري می شود، كشورهاي مختلف با مدلهاي متفاوت در جهت هاي خصوصی سازي و رقابتی كردن اين صنعت در حال حركتند. عواملی مانند عدم امکان ذخيره سازي انرژي الکتريکی در مقياس بزرگ، انتقال انرژي الکتريکی بر اساس قوانين فيزيکی حاكم بر خطوط انتقال و نه بر اساس قراردادهاي اقتصادي، حساسيت كم تقاضا به تغييرات قيمت بويژه در افق زمانی كوتاه مدت و … روند تجديد ساختار و طراحی بازارهاي انرژي الکتريکی را با پيچيدگی هاي مضاعفی روبرو نموده است

فهرست کامل فصل سوم ارزیابی روش های پیش بینی قیمت برق در بازار انرژی

3-1 ) ارزیابی روش های پیش بینی قیمت برق در بازار انرژی

1.1.3 چکیده 198
2.1.3 مقدمه 199
3.1.3 بی ثباتی قیمت برق 199
4.1.3 بررسی مسأله پیش بینی قیمت برق 200
5.1.3 بررسی چند روش موجود در پیش بینی قیمت برق 201
6.1.3 بررسی مدل پیش بینی قیمت با در نظر گرفتن مزارع بادی 201
7.1.3 مدل SVM 202
8.1.3 مدل تبدیل Wavelet 204
9.1.3 مدل شبکه عصبی 205
10.1.3 نتیجه گیری 206

%

میزان رضایت

میزان رضایت افراد خریدار این بسته بعد از خرید

(نظر سنجی به وسیله ایمیل و یک هفته بعد ازخرید بسته انجام می گیرد)

تمام منابع معرفی شده هم به صورت فایل Word و هم به صوت فایل PDF در اختیار شما قرار می گیرد.

تومان35,000افزودن به سبد خرید