انجمن کامپیوتر ایران

در برنامه‌ريزي آينده يك سيستم قدرت، پيش‌بيني بار از اهميت ويژ ه‌اي برخوردار بوده و بايد ميزان خطاي آن تا حد امكان كاهش يابد. دقت نتايج اين پيش‌بيني بر هزينه توليد و همچنين ميزان خاموشي در سيستم قدرت تأثيرگذار مي باشد. در ایران بدلیل وجود دو تقویم شمسی و قمری در موارد خاصی همچون روزهای بین تعطیل، تعطیلی‌های پیاپی بار مصرفی متفاوت دارند به همین دلیل، توزیع بار اغلب دارای خطای زیاد خواهد بود. با توجه به حساس بودن پیش‌بینی بار استفاده از ابزاری مانند سری‌زمانی برای افزایش دقت و بهبود خطا مناسب است. انتخاب مناسب بردار ورودی برای سری زمانی از اهمیت بالایی برخوردار است، در این مقاله مدلی برای پیش‌بینی بار کوتاه مدت به کمک سری زمانی و آموزش شبکه عصبی توسط بیزین ارائه شد. این مدل پیشنهادی در مقایسه با سایر روش‌های مختلف تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی از جمله AR، ARMA ، ARIMA ،GARCH دقت پيش‌بيني را تا حد زيادي بهبود بخشد.