در بستر سیستمهای قدرت هوشمند، تعیین پتانسیل منابع پاسخگویی تقاضا به علت اثرگذاری بر تمامی سیاستهای تصمیمگیری حوزه انرژی حایز اهمیت است. در مقاله حاضر، پتانسیل منابع پاسخگویی تقاضا در حضور تجهیزات سرمایشی و گرمایشی، با استفاده از روش الگوریتم طبقهبندی
k-means به ع چکیده کامل
در بستر سیستمهای قدرت هوشمند، تعیین پتانسیل منابع پاسخگویی تقاضا به علت اثرگذاری بر تمامی سیاستهای تصمیمگیری حوزه انرژی حایز اهمیت است. در مقاله حاضر، پتانسیل منابع پاسخگویی تقاضا در حضور تجهیزات سرمایشی و گرمایشی، با استفاده از روش الگوریتم طبقهبندی
k-means به عنوان یک روش دادهکاوی، تعیین میشود. ابتدا دادههای انرژی مصرفی در ساعات پیک دورههای گرم (بهار و تابستان) و دورههای سرد (پاییز و زمستان)، با توجه به تغییرات قیمت و دما، با استفاده از الگوریتم k-means در خوشههای مختلفی گروهبندی میشوند. خوشههایی با امکان حضور وسایل سرمایشی و گرمایشی، انتخاب میشوند. سپس نمودار بازه اطمینان دادههای انرژی مصرفی در خوشههای منتخب با توجه به تغییرات قیمت انرژی ترسیم میگردد. با توجه به فاصله کمینه و بیشینه در میانگین دادههای موجود در آستانه بالا و آستانه متوسط نمودار بازه اطمینان، پتانسیل نامی منابع پاسخگویی تقاضا (بار انعطافپذیر) به دست میآید. اطلاعات انرژی مصرفی، دما و قیمت انرژی شبکه برق BOSTON در یک افق زمانی ششساله به منظور ارزیابی مدل پیشنهادی استفاده میشود.
پرونده مقاله
رایمگ
سامانه رایمگ تمامی فرآیندهای دریافت، ارزیابی و داوری، ویراستاری، صفحهآرایی و انتشار الکترونیکی نشریات علمی را به انجام میرساند