or

دانلود ترجمه مقاله طبقه بندی قیمت آینده بازار برق

Ydima.ir- ثبت رایگان آگهی کاری و نیازمندی ها در اینترنت

خرید آنلاین انواع بیمه نامه های بیمه ایران از نمایندگی رباط کریم عسگری کد 33237 با ارسال رایگان

dl-doc.ir - فروش پروژه ،مقاله،پایان نامه و پروپوزال

دانلود ترجمه مقاله طبقه بندی قیمت آینده بازار برق

طبقه بندی قیمت آینده بازار برق

چکیدهAbstract— Forecasting short-term electricity market prices has been the focus of several studies in recent years.چپjkkkk-پیش بینی کوتاه مدت قیمت ها در بازار برق در سال های اخیر در تمرکز مطالعات متعدد بوده است. Although various approaches have been examined, achieving sufficiently low forecasting errors has not been always possible. اگر چه روش های مختلف مورد بررسی قرار داده شده اند، دستیابی کمی از خطاهای پیش بینی نشده همیشه امکان پذیر است. However, certain applications, such as demand-side management, do not require exact values for future prices but utilize specific price thresholds as the basis for making short-term scheduling decisions. با این حال، برخی از برنامه های کاربردی، مانند مدیریت سمت تقاضا، نیاز به مقادیر دقیق برای قیمت های آینده ندارند، بلکه از آستانه قیمت مشخص به عنوان پایه ای برای ساخت تصمیمات برنامه ریزی کوتاه مدت استفاده می کند. In this paper, classification of future elec tricity market prices with respect to prespecified price thresholds is introduced. در این مقاله، طبقه بندی قیمت های بازار برق در آینده با توجه به آستانه قیمت از پیش تعیین شده معرفی شده است. Two alternative models based on support vector machines are proposed in a multi-class,multi-step-ahead price classification context. دو مدل جایگزین بر ​​اساس بردارهای پشتیبانی ماشین با مفهوم چند طبقه، به صورت طبقه بندی روز آتی قیمت ارائه شده است. Numerical results are provided for classifying prices in Ontario’s and Alberta’s markets. نتایج عددی برای طبقه بندی قیمت ها در بازار آلبرتا و انتاریو ارائه شده است.

Index Terms— Classification, demand-side management, forecasting, scheduling, smart grid, support vector machines.

  1. I NTRODUCTION I. مقدمه

E LECTRICITY price is a key factor in determining short-term operating schedules and bidding strategies in competitive electricity markets [1]. قیمت برق یک عامل کلیدی در تعیین برنامه عملیاتی کوتاه مدت و استراتژیهای مناقصه در بازار رقابتی برق [1] می باشد. Consequently, numerous data-driven approaches have been proposed for modeling and forecasting short-term electricity market prices [2]–[16]. در نتیجه، روش های متعدد داده ی رانده شده، برای مدل سازی و پیش بینی کوتاه مدت قیمت ها در بازار برق ارائه شده است. [16] -[2]   The reported price forecasting errors generally range from approximately 5% to 36% and vary based on the technique used and the market analyzed. خطاهای پیش بینی قیمت گزارش شده به طور کلی از حدود 5٪ تا 36٪ متغیر و متفاوت است که بر اساس روش مورد استفاده و تجزیه و تحلیل بازار می باشد. This range of error, however, is relatively high when compared to that of short-term electric load forecasting where errors usually range from 1% to 3% [17]. این طیف وسیعی از خطا، با این حال، در مقایسه با پیش بینی کوتاه مدت بار الکتریکی که در آن اشتباهات معمولا از 1٪ تا 3٪ متغیر می باشند، نسبتا بالا خواهد بود [17]. Various factors contribute to reduced accuracy of electricity price forecasting models; unpredictable forced outages [16], complex and changing price regimes [18], integration of intermittent energy sources [19], and implementation of reliability-based demand response programs [20] all introduce fluctuations and changes in electricity prices that may be extremely difficult to model accurately and consistently. عوامل مختلفی که باعث کاهش دقت مدل پیش بینی قیمت برق می شوند، عبارتند از: قطع اجباری غیر قابل پیش بینی [16]، رژیم های پیچیده و در حال تغییر قیمت [18]، یکپارچه سازی منابع انرژی متناوب [19]، و پیاده سازی برنامه های پاسخ به تقاضای مبتنی بر قابلیت اطمینان، [20] همه اینها نوسانات و تغییراتی را در قیمت برق معرفی می کنند که ممکن است به شکلی با دقت و به طور مداوم مدل شوند. It is observed from the existing literature that traditional price forecasting models are generally developed for numerical prediction or point-forecasting.این است که از نشریات موجود مشاهده می شود که مدل پیش بینی قیمت های سنتی به طور کلی برای پیش بینی عددی یا پیش بینی نقطه ای توسعه یافته است. That is, existing models try to predict the exact value of prices at future hours by approximating the true underlying price formation process.اینگونه است که، مدل های موجود پیش بینی دقیق قیمت ها در ساعت های آینده را توسط تخمین فرایند شکل گیری قیمت واقعی زیر بنایی امتحان می کنند. However, not all market participants need to know the exact value of future prices in their decision-making process. با این حال، تمام شرکت کنندگان در بازار نیاز به دانستن مقدار دقیقی از قیمت های آینده در فرآیند تصمیم گیری خود دارند. For example, through the introduction of “smart grid” technologies and new marketplace initiatives, it is expected that the demand-side interactions will be enabled to widely participate in electricity markets at the residential, commercial, and industrial levels [21]. به عنوان مثال، از طریق مقدمه ای از فناوری های “شبکه هوشمند” و طرح های بازار جدید، انتظار می رود که از طریق فعل و انفعالاتی در سمت تقاضا به طور گسترده ای قادر به شرکت در بازارهای برق در سطوح مسکونی، تجاری، و صنعتی باشند[21]. Considering the on/off nature of most of electric loads, especially at the residential level, demand-side market participants may primarily react when prices exceed specific thresholds. با توجه به روشن / خاموشی طبیعی بسیاری از بارهای الکتریکی، به خصوص در سطح مسکونی، ممکن است شرکت کنندگان در سمت تقاضا در بازار در درجه اول هنگامی که قیمت از آستانه خاص تجاوز کند واکنش نشان دهند. Beyond these thresholds, the exact price of electricity would be considered unimportant since it is simply “too expensive”. فراتر از این آستانه ها، قیمت دقیق برق بی اهمیت در نظر گرفته  می شود. Moreover, many demand-response products are designed having certain thresholds for electricity prices in mind [20], such as the hour-ahead dispatchable load program in the Ontario market [22]. [20] علاوه بر این، بسیاری از محصولات پاسخ تقاضا با داشتن آستانه مشخصی برای قیمت برق به صورت ذهنی طراحی شده اند، مانند برنامه روز آتی بار قابل ارسال در بازار انتاریو [22]. Another example of threshold-based decision making can be found in electricity consumers with on-site generation facilities. یکی دیگر از نمونه های تصمیم گیری بر مبنای آستانه می تواند در مصرف کنندگان برق با امکانات تولید در محل یافت شود. These facilities only purchase electricity from the grid if the electricity market price are below the marginal cost of operating the on-site electricity generation equipment [12]. این تسهیلات ، اگر قیمت بازار برق پایین تر از هزینه های حاشیه ای عامل تجهیزات تولید برق بر روی سایت باشد، تنها برق را از شبکه خریداری می کنند [12].

 

Classification of Future Electricity Market Prices
Hamidreza Zareipour, Senior Member, IEEE, Arya Janjani, Student Member, IEEE, Henry Leung, Member, IEEE,
Amir Motamedi
, Student Member, IEEE, and Antony Schellenberg, Member, IEEE
Abstract—Forecasting short-term electricity market prices has
been the focus of several studies in recent years. Although various
approaches have been examined, achieving sufficiently low forecasting errors has not been always possible. However, certain applications, such as demand-side management, do not require exact
values for future prices but utilize specific price thresholds as the
basis for making short-term scheduling decisions. In this paper,
classification of future electricity market prices with respect to prespecified price thresholds is introduced. Two alternative models
based on support vector machines are proposed in a multi-class,
multi-step-ahead price classification context. Numerical results are
provided for classifying prices in Ontario’s and Alberta’s markets.
Index Terms—Classification, demand-side management, forecasting, scheduling, smart grid, support vector machines.
I. INTRODUCTION
E LECTRICITY price is a key factor in determining short-term operating schedules and bidding strategies in
competitive electricity markets [1]. Consequently, numerous
data-driven approaches have been proposed for modeling and
forecasting short-term electricity market prices [2]–[16]. The
reported price forecasting errors generally range from approximately 5% to 36% and vary based on the technique used and the
market analyzed. This range of error, however, is relatively high
when compared to that of short-term electric load forecasting
where errors usually range from 1% to 3% [17].
Various factors contribute to reduced accuracy of electricity price forecasting models; unpredictable forced outages
[16], complex and changing price regimes [18], integration
of intermittent energy sources [19], and implementation of
reliability-based demand response programs [20] all introduce
fluctuations and changes in electricity prices that may be
extremely difficult to model accurately and consistently.
It is observed from the existing literature that traditional price
forecasting models are generally developed for numerical prediction or point-forecasting. That is, existing models try to predict the exact value of prices at future hours by approximating
the true underlying price formation process. However, not all
market participants need to know the exact value of future prices
in their decision-making process. For example, through the in

این فایل ورد (word) ترجمه در 25 صفحه و فایل اصلی لاتین pdf مقاله در 9 صفحه به خدمتتون ارائه میشود.

250,000 ریال – خرید

ثبت رایگان مشاغل و نیازمندی ها





اطمینان به اصالت سایت / راهنمای خرید/ کد تخفیف / گزارش مشکل در خرید/ تبلیغات در سایت

پاسخی بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.