تخمین اقتصادی رزرو مورد نیاز مزارع بادی با بکارگیری شبکه عصبی در پیش‌بینی سرعت باد

نویسندگان

  • خسروی, سام دانشگاه تحصیلات تکمیلی صنعتی و فناوری پیشرفته
چکیده مقاله:

Nowadays, increasing the renewable energy applications in power system, especially wind power, has caused higher imbalance probability between generation and demand. Therefore, an accurate estimation of wind farm reserve requirements and the reserve cost reduction in power systems with high wind power penetration is very important. In this paper, the reserve requirements of a wind farm are estimated by using a probabilistic approach. Reserve requirements of wind farm are divided into two categories provided by fast-responsive and slow-responsive resources. Indeed the purpose of this division is decreasing the cost of reserve provision by reducing the use of fast-responsive resources that is more expensive in comparison with slow-responsive resources. Wind speed prediction has been done by the ANN (Artificial Neural Network) and ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), with using real measured data on a wind farm in the state of Pennsylvania. In this study, the Reserve requirements of wind farms and the cost of provision of reserve requirements will be reduced by using artificial neural networks that is a method based on artificial intelligence and is more accurate than statistical and traditional method ARIMA.

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

پیش‌بینی سرعت باد با شبکه عصبی RBF بر اساس نظریة آشوب

پیش‌بینی سرعت باد در مواردی همچون کنترل و برنامه‌ریزی جهت قطع و وصل توربین­های بادی و تضمین عملکرد پایدار سیستم می­تواند حائز اهمیت باشد که به‌طور کلاسیک به روش­های متعددی صورت می­گیرد. در این مقاله، ارائه روشی صرفاً براساس آنالیز داده­های اندازه­گیری‌شدة قبلی مدّ نظر است. به این منظور، ضمن بررسی آشوبناک‌بودن داده­های سرعت باد، با ترکیب مفاهیم مربوط به نظریه آشوب و تکنیک­های موجود در پیش‌بینی با ...

متن کامل

اثر بربرین در تنظیم آستروسیتهای Gfap+ ناحیه هیپوکمپ موشهای صحرایی دیابتی شده با استرپتوزوتوسین

Background: Diabetes mellitus increases the risk of central nervous system (CNS) disorders such as stroke, seizures, dementia, and cognitive impairment. Berberine, a natural isoquinolne alkaloid, is reported to exhibit beneficial effect in various neurodegenerative and neuropsychiatric disorders. Moreover astrocytes are proving critical for normal CNS function, and alterations in their activity...

متن کامل

اثر بربرین در تنظیم آستروسیتهای Gfap+ ناحیه هیپوکمپ موشهای صحرایی دیابتی شده با استرپتوزوتوسین

Background: Diabetes mellitus increases the risk of central nervous system (CNS) disorders such as stroke, seizures, dementia, and cognitive impairment. Berberine, a natural isoquinolne alkaloid, is reported to exhibit beneficial effect in various neurodegenerative and neuropsychiatric disorders. Moreover astrocytes are proving critical for normal CNS function, and alterations in their activity...

متن کامل

تخمین سرعت نفوذپذیری پایه با استفاده از مدل‌های نروفازی، شبکه عصبی و رگرسیون خطی چندمتغیره

ننفوذ یکی از مهم‌ترین مشخصه‌های فیزیکی خاک است که اندازه‌گیری مستقیم آن دشوار، زمان‌بر و پرهزینه می‌باشد. هدف از این پژوهش تخمین سرعت نفوذپذیری پایه با استفاده مدل‌های نروفازی، شبکة مصنوعی و رگرسیون خطی چند متغیره است. بدین منظور، در 100 نقطه در منطقه دهگلان استان کردستان سرعت نفوذپذیری پایه با استفاده از استوانه مضاعف اندازه‌گیری شد. ویژگی‌های فیزیکی خاک (تخلخل، جرم ویژه ظاهری، شن، سیلت و رس) ...

متن کامل

تخمین پارامترهای شتاب، سرعت و جابجایی ماکزیمم زمین با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

به منظور انجام تحلیل‏های دینامیکی و همچنین تعیین میزان خطرپذیری در هر منطقه بایستی بتوان پارامترهای زمین‌لرزه‌ احتمالی آن منطقه را تخمین زد. در این مقاله تلاش خواهد شد با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی مقادیر شتاب، سرعت و جابجایی ماکزیمم زمین تخمین زده شود. بدین منظور از شبکه‏ها‏ی عصبی به عنوان یکی از روش‏ها و تکنیک‏های کاربردی هوش مصنوعی در ارائه یک روش محاسباتی ساده‏تر برای حذف تردیدها و عدم قطع...

متن کامل

منابع من

با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ذخیره در منابع من قبلا به منابع من ذحیره شده

{@ msg_add @}


عنوان ژورنال

دوره 7  شماره 1

صفحات  2- 13

تاریخ انتشار 2017-06

با دنبال کردن یک ژورنال هنگامی که شماره جدید این ژورنال منتشر می شود به شما از طریق ایمیل اطلاع داده می شود.

کلمات کلیدی

کلمات کلیدی برای این مقاله ارائه نشده است

میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com

copyright © 2015-2023