نموذج قائم على الشبكات العصبية الاصطناعية لتعلم سلوك العملاء الأفراد استجابةً لأسعار الكهرباء

في هذه الورقة، نعتبر مشكلة تعلم أنماط استهلاك الكهرباء لعميل سكني فردي، استجابةً لإشارات أسعار الكهرباء في برنامج استجابة الطلب. وقد تم تقديم طريقتين جديدتين للتنبؤ بالأحمال الساعية باستخدام درجات الحرارة الخارجية، وأسعار الكهرباء، والأحمال السابقة. النماذج المقترحة تعتمد على شبكة عصبية متصلة بالكامل وشبكة ذاكرة قصيرة وطويلة الأمد. كلا النموذجين يتعاملان مع عدم اليقين الخاص بأجهزة المنزل ودرجة حرارته الداخلية. تظهر النتائج العددية الأداء العالي للطريقتين المقترحتين من حيث دقة التنبؤات. يمكن لكل من النموذجين تعلم أنماط الاستهلاك وقادرين على إعطاء تقريب جيد لملف الحمل بناءً على مجموعة من الأسعار ودرجات الحرارة. يمكن استخدام العمارة المقترحة للتحقيق في مرونة أسعار الطلب، والتي يمكن استخدامها في عدة تطبيقات مثل التسعير الأمثل، ومرونة الطلب، أو تقليل انبعاث الكربون.