فایل ورد کامل ترجمه مقاله روش مدلسازی بار احتمالی با استفاده از الگورتیم های خوشه بندی ۲۴ صفحه در word

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

 فایل ورد کامل ترجمه مقاله روش مدلسازی بار احتمالی با استفاده از الگورتیم های خوشه بندی ۲۴ صفحه در word دارای ۲۴ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

لطفا نگران مطالب داخل فایل نباشید، مطالب داخل صفحات بسیار عالی و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

فایل ورد فایل ورد کامل ترجمه مقاله روش مدلسازی بار احتمالی با استفاده از الگورتیم های خوشه بندی ۲۴ صفحه در word  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل ترجمه مقاله روش مدلسازی بار احتمالی با استفاده از الگورتیم های خوشه بندی ۲۴ صفحه در word،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل ورد کامل ترجمه مقاله روش مدلسازی بار احتمالی با استفاده از الگورتیم های خوشه بندی ۲۴ صفحه در word :

دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله روش مدلسازی بار احتمالی با استفاده از الگورتیم های خوشه بندی ۲۴ صفحه در word
ترجمه در قالب فایل Word و قابل ویرایش میباشد
سال انتشار:۲۰۱۲
تعداد صفحه ترجمه:۱۶
تعداد صفحه فایل انگلیسی:۵

موضوع انگلیسی :A Probabilistic Load Modelling Approach using
Clustering Algorithms
موضوع فارسی:دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله روش مدلسازی بار احتمالی با استفاده از الگورتیم های خوشه بندی ۲۴ صفحه در word
چکیده انگلیسی:Abstract– In this paper, a novel probabilistic load modeling
approach is presented. The proposed approach starts by grouping
the 24 data points representing the hourly loading of each day in
one data segment. The resulting 365 data segments representing
the whole year loading profile are evaluated for similarities using
principle component analysis; then segments with similar
principal components are grouped together into one cluster using
clustering algorithms. For each cluster a representative segment
is selected and its probability of occurrence is computed.
The results of the proposed algorithm can be used in different
studies to model the long term behavior of electrical loads taking
into account their temporal variations. This feature is possible as
the selected representative segments cover the whole year. The
designated representative segments are assigned probabilistic
indices that correspond to their frequency of occurrence, thus
preserving the stochastic nature of electrical loads
چکیده فارسی:

در این مقاله، روش مدلسازی بار احتمالی جدیدی ارائه می‌شود. روش پیشنهادی از طریق گروهبندی ۲۴ نقطه داده بار گذاری ساعتی روزانه در بخش داده‌ها نمایش داده میشود. ۳۶۵ داده حاصل پروفایل بارگذاری کل سال را نشان می‌دهند که برای تشابهات ارزیابی می‌شود و از تحلیل مولفه اصل استفاده می‌کند، سپس بخش‌هایی با مولفه‌های اصلی مشابه به همدیگر در یک خوشه و با استفاده از الگوریتم‌های خوشه بندی، گروهبندی می‌شود. برای هر خوشه، بخش نمونه ای انتخاب می‌شود و احتمال وقوع آن محاسبه می‌شود.

نتایج الگوریتم پیشنهادی در تحقیقات متفاوت جهت مدلسازی رفتار بلند مدت بار‌های الکتریکی استفاده می شود تا تغییرات زمانی آنها را مورد توجه قرار دهد. این مشخصه، زمانی امکان پذیر است که بخش‌های نمونه انتخاب شده، کل سال را پوشش دهند. بخش نمونه طراحی شده به شاخص‌های احتمالی اختصاص داده می‌شوند که متناظر با فرکانس وقوع است، بنابراین ماهیت اتفاقی بارالکتریکی را حفظ می‌کند.