دوره 20، شماره 4 - ( مجله مهندسی برق و الکترونیک ایران - جلد 20 شماره 4 1402 )                   جلد 20 شماره 4 صفحات 132-123 | برگشت به فهرست نسخه ها


XML English Abstract Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Sohrabi M S, Moazzami M. A Hybrid Approach for Probabilistic mid-term Electricity Price Forecasting using deep learning. Journal of Iranian Association of Electrical and Electronics Engineers 2023; 20 (4) :123-132
URL: http://jiaeee.com/article-1-997-fa.html
سهرابی محمدصادق، معظمی مجید. یک روش ترکیبی برای پیش ‌بینی احتمالاتی میان-مدت قیمت برق با استفاده از یادگیری عمیق. نشریه مهندسی برق و الکترونیک ایران. 1402; 20 (4) :123-132

URL: http://jiaeee.com/article-1-997-fa.html


مرکز تحقیقات ریزشبکه‌های هوشمند- واحد نجف‌آباد- دانشگاه آزاد اسلامی
چکیده:   (791 مشاهده)
با تجدید ‏ساختار در سیستم‏های قدرت، پیش‏بینی قیمت برق برای مدیریت بازار برق بسیار مهم شده است و نقش کلیدی در عملیات در بازار برق و شبکه‏های هوشمند ایفا می‏کند. در این مقاله یک روش ترکیبی برای پیش‏بینی احتمالاتی قیمت برق پیشنهاد می‏شود. در این روش ماتریس ویژگی‏ها با استفاده از روش تحلیل اجزای همسایگی استخراج می‏شود و از مجموعه‏های هدف که شامل مقادیر مشاهده شده قیمت برق است، بخش ثابت یا به عبارتی بخش فصلی آن جدا می‏شود. پس از آماده شدن داده‏های آموزش، این مجموعه به دو زیرمجموعه‏ آموزش و اعتبارسنجی تقسیم می‏شود. پس از آن با استفاده از شبکه حافظه کوتاه-مدت بلند با سه لایه مخفی و با استفاده از روش آموزش ترتیبی مدل پیش‏بینی آموزش داده می‏شود و در دو مرحله آموزش و اعتبارسنجی مورد آزمایش قرار می‏گیرد. نتایج به دست آمده نشان می‏دهد روش ترکیبی پیشنهادی در این مقاله موجب کاهش خطای پیش‏بینی‏های نقطه‏ای می‏شود. بهترین نتیجه به دست آمده مربوط به مدل Winsorized  با میانگین مطلق درصد خطا برابر با 2009/9 است که کاهش خطا به میزان 633/9 درصد نسبت به روش ارائه شده جهت مقایسه را نشان می‏دهد. نتایج به دست آمده نشان می‏دهد روش پیشنهادی برای پیش‏بینی قیمت برق روش کارامدی است و می‏توان از آن برای پیش‏بینی میان-مدت قیمت برق بهره گرفت.
متن کامل [PDF 2476 kb]   (267 دریافت)    
نوع مقاله: پژوهشي | موضوع مقاله: قدرت
دریافت: 1398/7/17 | پذیرش: 1401/10/5 | انتشار: 1402/5/15

فهرست منابع
1. [1] M. Shahidehpour, H. Yamin, Z. Li, "Market Operations in Electric Power Systems, Tarbiat modares university, 1384.
2. [2] رحمت الله هوشمند، مجید معظمی، "پیش‌بینی کوتاه مدت قیمت تراکم گرهی در یک سیستم قدرت بزرگ تجدید ساختاریافته با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی با بهینه‌سازی آموزش ژنتیکی"، مجله انجمن برق و الکترونیک ایران، سال یازدهم، شماره اول، صفحات 37-48، بهار و تابستان 1393.
3. [3] حمید کریمی، شهرام جدید، "تعیین قیمت بهینه برای برنامه پاسخگویی بار با هدف بهبود همزمان سود مصرف‌کنندگان و ضریب بار شبکه"، مجله انجمن برق و الکترونیک ایران، سال هفدهم، شماره دوم، صفحات 149-159، تابستان 1399.
4. [4] P. Kou, D. Liang, L. Gao and J. Lou, "Probabilistic electricity price forecasting with variational heteroscedastic gaussian process and active learning," Energy Conversion and Management, vol. 89, no. 0, pp. 298-308, 2015. [DOI:10.1016/j.enconman.2014.10.003]
5. [5] N. A. Shrivastava and B. K. Panigrahi, "A hybrid wavelet-ELM based short term price forecasting for electricity markets," Int. J. Elec. Power & Energy. Syst., vol. 55, pp. 41-50, 2014. [DOI:10.1016/j.ijepes.2013.08.023]
6. [6] K. He, Y. Xu, Y. Zou and L. Tang, "Electricity price forecasts using a curvelet denoising based approach," Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, vol. 425, pp. 1-9, 2015. [DOI:10.1016/j.physa.2015.01.012]
7. [7] C. Wan, M. Niu, Y. Song and Z. Xu, "Pareto optimal prediction intervals of electricity price," IEEE Trans. Power Syst. in press, 2016. [DOI:10.1109/TPWRS.2016.2550867]
8. [8] P. Gaillard, Y. Goude and R. Nedellec, "Additive models and robust aggregation for GEFCom2014 probabilistic electric load and electricity price forecasting," Int. J. Forecast., 2016, in press. [DOI:10.1016/j.ijforecast.2015.12.001]
9. [9] F. Ziel, "Forecasting electricity spot prices using lasso: On capturing the autoregressive intraday structure," IEEE Trans. Power Syst., 2016, in press. [DOI:10.1109/TPWRS.2016.2521545]
10. [10] T. Hong, P. Pinson, S. Fan, H. Zareipour, A. Troccoli and R.J. Hyndman, "Probabilistic energy forecasting: Global energy forecasting competition 2014 and beyond," Int.J.Forecast. 2016. [DOI:10.1016/j.ijforecast.2016.02.001]
11. [11] P. Gaillard, Y. Goude and R. Nedellec, "Additive models and robust aggregation for GEFCom2014 probabilistic electric load and electricity price forecasting," Int. J. Forecast., 2016, in press. [DOI:10.1016/j.ijforecast.2015.12.001]
12. [12] F. Ziel, "Forecasting electricity spot prices using lasso: On capturing the autoregressive intraday structure," IEEE Trans. Power Syst., 2016, in press. [DOI:10.1109/TPWRS.2016.2521545]
13. [13] Y. Yang, Y. Dong, Y. Chen and C. Li, "Intelligent optimized combined model based on GARCH and SVM for forecasting electricity price of New South Wales, Australia," in Abstr. Appl. Anal., vol. 2014, Article ID 504064, 2014. [DOI:10.1155/2014/504064]
14. [14] X. Yan and N. A. Chowdhury, "Mid-term electricity market clearing price forecasting: A multiple SVM approach," Int. J. Elec. Power, vol. 58, pp. 206-214, 2014. [DOI:10.1016/j.ijepes.2014.01.023]
15. [15] R. Weron, "Electricity price forecasting: A review of the state-of-the-art with a look into the future," Int.J.Forecast., vol. 30, no. 4, pp. 1030-1081 2014. [DOI:10.1016/j.ijforecast.2014.08.008]
16. [16] Osorio, G. J., Matis, J.C.O., Catalao, J.P.S., "Electricity prices forecasting by a hybrid evolutionary-adaptive methodology," Energy Conversion and Management, Vol.80, pp. 363-373, April. 2014. [DOI:10.1016/j.enconman.2014.01.063]
17. [17] Feijoo, F., Silva, W., K..Das, T., "A computationally efficient electricity price forecasting model for realtime energy market,", Energy Conversion and Management, Vol.113, pp. 27-35, April. 2016. [DOI:10.1016/j.enconman.2016.01.043]
18. [18] Hossam, M., El-Hawary, M., " Hourly Electricity Price Forecasting for the Next Month Using Multilayer Neural Network," IEEE Canadian journal of electrical and computer engineering, vol.39, pp. 283-291, December. 2016. [DOI:10.1109/CJECE.2016.2586939]
19. [19] Y.H. Chen, W.C. Hong, W. Shen, N.N. Huang, "Electric Load Forecasting Based on a Least Squares Support Vector Machine with Fuzzy Time Series and Global Harmony Search Algorithm,", MDPI energies, Vol. 9, No. 2, January 2016. [DOI:10.3390/en9020070]
20. [20] W. Guo, Z. Zhao, "A Novel Hybrid BND-FOA-LSSVM Model for Electricity Price Forecasting,", MDPI Information, Vol. 8, No. 4, September 2017. [DOI:10.3390/info8040120]
21. [21] P.H. Kuo, C.J. Huang, "An Electricity Price Forecasting Model by Hybrid Structured Deep Neural Networks,", MDPI Sustainability, Vol. 10, No. 4, April 2018. [DOI:10.3390/su10041280]
22. [22] M. Rafiei, T. Niknam, M. Khooban, "Probabilistic Forecasting of Hourly Electricity Price by Generalization of ELM for Usage in Improved Wavelet Neural Network," IEEE Trans. Industrial Informatics., Vol. 13, No. 1, pp. 71-79, Feb. 2017. [DOI:10.1109/TII.2016.2585378]
23. [23] R. Tahmasebifar, M. Sheikh-El-Eslami, R. Kheirollahi, "Point and interval forecasting of real-time and day-ahead electricity prices by a novel hybrid approach," IET Generation, Transmission & Distribution, Vol. 11, No. 9, pp. 2173-2183, June. 2017. [DOI:10.1049/iet-gtd.2016.1396]
24. [24] B. Uniejewski, R. Weron and F. Ziel, "Variance Stabilizing Transformations for Electricity Spot Price Forecasting," IEEE Trans. Power Syst., Vol. 33, No. 2, pp. 2219-2229, March. 2018. [DOI:10.1109/TPWRS.2017.2734563]
25. [25] A. Bello, D. W. Bunn, J. Reneses, A. Muñoz, "Medium-Term Probabilistic Forecasting of Electricity Prices: a Hybrid Approach," IEEE Trans. Power Syst., Vol. 32, No. 1, pp. 334-343, Jan. 2017. [DOI:10.1109/TPWRS.2016.2552983]
26. [26] L. L. Jiang, G. Hu, "Day-Ahead Price Forecasting for Electricity Market using Long-Short Term Memory Recurrent Neural Network", 2018 15th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV), IEEE, 18-21 Nov. 2018. [DOI:10.1109/ICARCV.2018.8581235]
27. [27] L. Penga, S. Liub, R. Liu, L. Wang, "Effective long short-term memory with differential evolution algorithm for electricity price prediction", Elsevier Energy, Vol. 162, pp. 1301-1314, 1 November 2018. [DOI:10.1016/j.energy.2018.05.052]
28. [28] S. Mujeeb, N. Javaid , M. Ilahi, Z. Wadud, F. Ishmanov, M. K. Afzal, "Deep Long Short-Term Memory: A New Price and Load Forecasting Scheme for Big Data in Smart Cities", MDPI Sustainability, Vol. 11, No. 4, February 2019. [DOI:10.3390/su11040987]
29. [29] Yang, W., K. Wang, W. Zuo. "Neighborhood Component Feature Selection for High-Dimensional Data." Journal of Computers. Vol. 7, Number 1, January, 2012. [DOI:10.4304/jcp.7.1.161-168]
30. [30] Hochreiter, S.; Schmidhuber, J. Long short-term memory. Neural Comput. 1997, 9, 1735-1780. [DOI:10.1162/neco.1997.9.8.1735]
31. [31] K. B. Sahay and M. M. Tripathi, "Day ahead hourly load and price forecast in ISO New England market using ANN," in Proc. Annu. IEEE India Conf. (INDICON), Dec. 2013, pp. 1-6. [DOI:10.1109/INDCON.2013.6725869]
32. [32] Escribano, Alvaro, Pena, Juan Ignacio, Villaplana, Pablo. "Modeling Electricity Prices: International Evidence." Universidad Carloes III de Madrid, Working Paper 02-27, 2002. [DOI:10.2139/ssrn.299360]
33. [33] Lucia, Julio J., Schwartz, Eduaro. "Electricity Prices and Power Derivatives: Evidence from the Nordic Power Exchange." Review of Derivatives Research. Vol. 5, Issue 1, pp 5-50, 2002. [DOI:10.1023/A:1013846631785]
34. [34] The Australian Energy Market Operator (AEMO). [Online]. Available: http://www.aemo.com.au/Electricity/Planning/ Forecasting (2015).

ارسال نظر درباره این مقاله : نام کاربری یا پست الکترونیک شما:
CAPTCHA

ارسال پیام به نویسنده مسئول


بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License (CC BY NC 4.0) قابل بازنشر است.

کلیه حقوق این وب سایت متعلق به نشریه مهندسی برق و الکترونیک ایران می باشد.

طراحی و برنامه نویسی : یکتاوب افزار شرق

© 2024 CC BY-NC 4.0 | Journal of Iranian Association of Electrical and Electronics Engineers

Designed & Developed by : Yektaweb