فایل ورد کامل پیش بینی قیمت های کوتاه مدت برق

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل پیش بینی قیمت های کوتاه مدت برق،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۰ صفحه

III. نتیجه گیری ها
مقاله حاضر پیش بینی قیمت کوتاه مدت برق را در نظر می گیرد. این مقالـــه طرح جدیدی را برای پیش بینی قیمت برق بر اساس یک مدل فضای وضعیت بازار برق مطرح می نماید. فرآیند گاوس – مارکوف برای نشان دادن پویایی تصادفی سیستم بازار برق مورد استفاده قرار می گیرد. با استفاده از دوره‌نگار و برازش منحنی، مدل فضای وضعیت بازار برق توسعه داده شده است.
در نتیجه فیلتر کالمن و فیلتر H برای برآورد قیمت برق مورد استفاده قرار می گیرد. به منظور ارزیابی دقت و صحت به ازای هر دو روش شاخص های اندازه گیری عملکرد تعریف و محاسبه گردیدند. نتـــایج شبیه سازی نشان می دهند که فیلتـــر H می تواند قیمت را دقیق تر از فیلتر کالمن با وجود عدم قطعیت معنی دار مدل پیش بینی نماید. برای کارهای آتی، ما اثرات غیر خطی در سیستم توصیف شده توسط تابع چگالی طیفی قدرت (PSDF) را بر خطای برآورد با استفاده از فیلترهای غیر خطی به مانند فیلتر کالمن توسعه یافته و فیلتر کالمن بدون بو ارزیابی خواهیم نمود.

عنوان انگلیسی:Short-Term Electricity Price Forecasting~~en~~

III. CONCLUSIONS

This paper considered short term electricity price forecasting. It developed a new scheme for the electricity price forecast based on a state space model of the power market. A Gauss-Markov process is used to represent the stochastic dynamics of the electricity market system. Using the periodogram and curve fitting, the state space model of power market is developed. The Kalman filter and H filter are then used to estimate the electricity price. Performance measures indices are defined and calculated for both methods in order to evaluate the accuracy. Simulation results shows that, the H filter can forecast the price more precisely than the Kalman filter in the presence of significant model uncertainty. For future work, we will evaluate the effects of nonlinearity in the system described by PSDF on the estimation error using nonlinear filters such as the extended Kalman filter and the unscented Kalman filter.

$$en!!