دوره 3، شماره ۸، ۱۴۰۲، صفحات 56 - 81

نویسندگان : فاطمه سادات موسوی علیزاده ¹ ، سید جعفر فاضلی آبلویی* ²

چکیده :
امروزه بازار برق در جهان به صورت علمي شناخته شده مي‌باشد که رقابت در آن هر روز بيشتر از روز قبل است. از آنجا که قابلیت ذخیره‌سازی انرژی الکتریکی بسیار ناچیز می‌باشد، بنابراین پيش‌بيني بار مصرفی و قيمت برق به شركت كنندگان بازار در بدست آوردن سود هرچه بيشتر كمك شاياني مي‌كند. تأثیرپذیری الگوی بار از عوامل مختلف و غیرخطی بودن سیگنال قیمت برق، انجام پیش‌بینی دقیق بار و قیمت را دچار مشکل می‌کند؛ بنابراین استفاده از الگوریتم‌های هوشمند در مقایسه با روش‌های عددی و آماری کاربرد بیشتری در مسائل پیش‌بینی پیدا کرده است. از اینرو در این پایان‌نامه مسائل مربوط به پیش‌بینی بار و قیمت برق بیان‌شده است. همچنین پیش‌بینی بار الکتریکی و قیمت برق با استفاده از شبکه عصبی فازی تطبیقی (ANFIS) ترکیبی با الگوریتم آموزش و یادگیری (TLBO) صورت گرفته است و تأثیر عوامل مختلف بر روی آن بررسی و شبیه¬سازی ‌شده است. در واقع با ترکیب الگوریتمهای تکاملی با سیستم‌ عصبی فازی، تنظیم مقادیر بهینه پارامترهای شبکه عصبی فازی تطبیقی به الگوریتم بهینه‌سازی هوشمند آموزش و یادگیری محول گردد. هدف از بکارگیری این رویکرد بهبود عملکرد شبکه و کاهش پیچیدگی‌های محاسباتی در مقایسه با روش‌های گرادیان نزولی و حداقل مربعات می‌باشد. نتایج پیاده‌سازی الگوریتم پیشنهادی نشان‌دهنده کارایی بهتر این الگوریتم در مقایسه با الگوریتم‌های پیشین پیش‌بین بار و قیمت برق است.

کلمات کلیدی :
پیش‌بینی بار، پیش‌بینی قیمت، الگوریتم بهینه‌سازی مبتنی بر آموزش و یادگیری، شبکه عصبی فازی تطبیقی