در اين مقاله ديناميك بلندمدت بازار برق با در نظر گرفتن عدم قطعيت تقاضاي بار و عدم قطعيتهاي سمت عرضه شامل عدم قطعيت دسترسپذيري نيروگاهها، عدم قطعيت توليد نيروگاههاي آبي و عدم قطعيت توليد نيروگاههاي بادي به كمك روش ديناميك سيستم (SD) مدلسازي شده است. همچنين نقش پرد چکیده کامل
در اين مقاله ديناميك بلندمدت بازار برق با در نظر گرفتن عدم قطعيت تقاضاي بار و عدم قطعيتهاي سمت عرضه شامل عدم قطعيت دسترسپذيري نيروگاهها، عدم قطعيت توليد نيروگاههاي آبي و عدم قطعيت توليد نيروگاههاي بادي به كمك روش ديناميك سيستم (SD) مدلسازي شده است. همچنين نقش پرداخت ظرفيت بر ديناميك بازار برق و بر اثرات عدم قطعيتها بر ديناميك بازار مدلسازي و تحليل شده است. نتايج شبيهسازي، ميزان و نحوه تأثير هر يك از عدم قطعيتها بر ديناميك بازار و اهميت آنها در مدلسازي ديناميك بازار برق و نيز تأثير مكانيزم پرداخت ظرفيت بر ميزان اثرگذاري عدم قطعيتها بر ديناميك بازار برق را نشان ميدهد.
پرونده مقاله
امروزه با توجه به رشد گسترده و نفوذ استفاده از منابع توليد پراكنده در شبكههاي هوشمند، پيشبيني بار خالص شبكه با در نظر گرفتن اثر توليدات پراكنده اهميت قابل توجهي پيدا كرده است. در اين مقاله يك روش بهينهسازي تركيبي به منظور پیشبینی احتمالاتي بلندمدت بار خالص شبكه با ا چکیده کامل
امروزه با توجه به رشد گسترده و نفوذ استفاده از منابع توليد پراكنده در شبكههاي هوشمند، پيشبيني بار خالص شبكه با در نظر گرفتن اثر توليدات پراكنده اهميت قابل توجهي پيدا كرده است. در اين مقاله يك روش بهينهسازي تركيبي به منظور پیشبینی احتمالاتي بلندمدت بار خالص شبكه با استفاده از روش تحلیل اجزای همسایگی و حل مسأله رگرسیون به روش mini-batch-LBFGS و ترکیب پیشبینیهای به دست آمده با استفاده از سیستم استنتاج عصبی- فازی تطبیقی ارائه شده است. اين ساختار شامل تركيب چندين پيشبيني بلندمدت از جمله پیشبینی بار، توان يك ايستگاه خورشيدي و توان یک مزرعه بادی با توربینهای بادی مجهز به ژنراتور القایی دوسوتغذیه است. پیشبینی بار خالص و بررسی وابستگی موجود بین خطاهای پیشبینی بار و توانهای خورشیدی و بادی نیز در این مقاله مورد مطالعه قرار گرفته است. نتايج شبيهسازي روش پيشنهادي و مقایسه آن با مدلهای تائو و رگرسیون چندکی نشان میدهد که درصد میانگین مطلق خطا برای پیشبینیهای بار و توانهای خروجی ایستگاه خورشیدی و مزرعه بادی به ترتیب به میزان 947/0%، 3079/0% و 0042/0% بهبود یافته است که کاهش خطای کلی پیشبینی را سبب میشود.
پرونده مقاله