| Authors | سعیدرضا گلدانی,مریم کاهنی,حسین الیاسی |
|---|---|
| Journal | مهندسی برق دانشگاه تبریز |
| Page number | 1-9 |
| Serial number | ۵۵ |
| Volume number | ۲ |
| Paper Type | Full Paper |
| Published At | ۲۰۲۵ |
| Journal Grade | Scientific - research |
| Journal Type | Typographic |
| Journal Country | Iran, Islamic Republic Of |
| Journal Index | isc |
Abstract
با ایجاد فضای رقابتی در صنعت برق و هوشمندسازی شبکهها و توسعه الگوریتمهای هوش مصنوعی، پیشبینی قیمت برق در بازههای زمانی مختلف به یکی از مهمترین موضوعات در برنامهریزی و بهرهبرداری سیستم قدرت تبدیل شده است. تجدید ساختار در صنعت برق و ورود منابع تجدیدپذیر و ذخیرهسازهای انرژی، باعث تغییرات اساسی در روشهای قیمتگذاری انرژی الکتریکی گردیده است. در بازار برق عوامل متعددی مانند میزان عرضه و تقاضای انرژی، هزینههای تولید، انتقال و توزیع انرژی و همچنین سیاستهای نهاد حکومتی و غیره در تعیین قیمت برق مؤثر است. با استفاده روزافزون از انرژیهای تجدیدپذیر و ذخیرهسازها، قیمت برق نیز تحت تأثیر این عوامل قرار میگیرد. در این مقاله، پیشبینی قیمت روی دادههای واقعی در بازه زمانی کوتاه مدت 24 ساعته با بکارگیری شبکه عصبی GMDH و در حضور منابع انرژی تجدیدپذیر انجام شده است. همچنین از روش دسته بندی k-means جهت ارزیابی میزان اثرگذاری ذخیرهساز بر روی قیمتهای بازار استفاده میگردد. نتایج بدست آمده در این تحقیق، دقت بالای مدل پیشنهادی را برای پیشبینی کوتاه مدت قیمت برق نشان میدهد.