فایل ورد کامل پیش بینی قیمت کوتاه مدت مبتنی بر موجک ELM ترکیبی برای بازار 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 کوتاه مدت مبتنی بر موجک ELM ترکیبی برای بازار برق،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۴۲ صفحه

پیشبینی دقیق قدمت برق، چالشی بزرگ برای شرکت کنندگان و مدیران بازار می باشد، زیرا قیمت الکتریسیته دارای نوسانات بسیاری است. پیشبینی قیمت نیز، مهم ترین هدف مدیریتی برای مشارکت کنندگان در بازار است، چرا که مبانی بیشینه کردن سود را، تشکیل می دهد. این مطالعه، عملکرد یک تکنیک شبکه عصبی جدید را بنام ناشین یادگیری سریع (ELM)، در مساله پیشبینی قیمت، بررسی می کند. با در نظر داشتن خط مربوط به بازهای برق که دارای نوسانات بسیاری در قیمت هستند، تکیه به یک تکنیک، خیلی هم سودمند نمی باشد. بنابراین، ELM با تکنیک موجک همراه شده است و یک مدل پیوندی (مرکب) را به نام WELM (ELM مبتنی بر موجک) را تشکیل داده است تا دقت پیشبینی و نیز قابلیت اطمینان آن را، بهبود بخشد. در این روش، ویژگی های بی همتای هر ابزار، تکریب شده اند تا الگوهای مختلفی را در اطلاعات، بدست آورند. قدرت این تکنیک، با استفاده از روش مجموع شده، بهبود بیشتری می یابد. عملکردهای مدل های ارایه شده، با استفاده از اطلاعات موجود در بازارهای برق انتاریو، PJM، نیویورک و ایتالیا، ارزیابی شده اند. نتایج آزمایشی نشان می دهند که روش پیشنهادی، یکی از مناسب ترین تکنیک های پیشبینی قیمت می باشد.

کلمات کلیدی: شبکه عصبی مصنوعی | تجدید ساختار | روش مجموع | ماشین یادگیری سریع | پیشبینی قیمت | تبدیل موجک

عنوان انگلیسی:

A hybrid wavelet-ELM based short term price forecasting for electricity markets

~~en~~ writers :

Nitin Anand Shrivastava , Bijaya Ketan Panigrahi

Accurate electricity price forecasting is a formidable challenge for market participants and managers
owing to high volatility of the electricity prices. Price forecasting is also the most important management
goal for market participants since it forms the basis of maximizing profits. This study investigates the
performance of a novel neural network technique called Extreme Learning Machine (ELM) in the price
forecasting problem. Keeping in view the risk associated with electricity markets with highly volatile
prices, relying on a single technique is not so profitable. Therefore ELM has been coupled with the Wavelet technique to develop a hybrid model termed as WELM (wavelet based ELM) to improve the forecasting accuracy as well as reliability. In this way, the unique features of each tool are combined to capture
different patterns in the data. The robustness of the model is further enhanced using the ensembling
technique. Performances of the proposed models are evaluated by using data from Ontario, PJM, New
York and Italian Electricity markets. The experimental results demonstrate that the proposed method
is one of the most suitable price forecasting techniques.

Keywords: Artificial Neural Network (ANN) | Deregulation | Ensemble | Extreme Learning Machine (ELM) | Price forecasting | Wavelet Transforms

$$en!!