پیش بینی تقاضای بلندمدت انرژی الکتریکی با استفاده از الگوریتم ترکیبیِ عصبی- فازی و انبوه ذرات
Authors
Abstract:
Storing the electrical energy in large scale is impossible. So, it is necessary to identify the factors affecting the electricity demand. Researchers have used different methods to forecast the future demand of electricity, among them intelligent methods and fuzzy based methods are more popular. Since ANFIS structure is based on researcher’s experience about phenomenon, the created structure may not have the best result. Therefore, we used PSO-ANFIS structure. In this paper long term electricity demand is forecasted until the year 2025 by hybrid PSO-ANFIS algorithm. The results confirm the high power of the Adaptive Neural based Fuzzy Inference System in forecasting the electricity demand. Results also indicate that the forecasted electricity demand will be 401 billion KWh in 2025. The prediction performance of the proposed technique is more accurate than the ARIMA model.
similar resources
پیش بینی تقاضای انرژی با استفاده از شبکه عصبی مبتنی بر الگوریتم انبوه ذرات
انرژی نقش اساسی در فرایند تولید و رفاه اجتماعی داشته و پیش بینی تقاضای آن به منظور تنظیم بازار و عرضه مطمئن آن امری ضروری می باشد. با توجه به روند پرنوسان و غیرخطی تقاضای انرژی و متغیرهای موثر بر آن، مدل های غیرخطی بخصوص شبکه-های عصبی و الگوریتم انبوه ذرات در این امر توفیق بیشتری داشته اند. با توجه به اینکه در کنار نقاط قوت فراوان، این تکنیک ها دارای نقاط ضعفی مانند نیاز به تعیین فرم تبعی خاص، ...
full textپیشبینی تقاضای انرژی با استفاده از شبکه عصبی مبتنی بر الگوریتم انبوه ذرات
انرژی نقش اساسی در فرایند تولید و رفاه اجتماعی داشته و پیشبینی تقاضای آن به منظور تنظیم بازار و عرضه مطمئن آن امری ضروری میباشد. با توجه به روند پرنوسان و غیرخطی تقاضای انرژی و متغیرهای موثر بر آن، مدلهای غیرخطی بخصوص شبکه-های عصبی و الگوریتم انبوه ذرات در این امر توفیق بیشتری داشتهاند. با توجه به اینکه در کنار نقاط قوت فراوان، این تکنیکها دارای نقاط ضعفی مانند نیاز به تعیین فرم تبعی خاص، ...
full textانتخاب سناریوی مناسب برای پیش بینی تقاضای انرژی بخش خانگی-تجاری با استفاده از الگوریتم بهینهسازی انبوه ذرات
در دهههای اخیر، انرژی در کنار سایر عوامل تولید نقش تعیینکنندهای در رشد اقتصادی کشورها داشته و اهمیت آن همچنان رو به افزایش است. رشد اقتصاد جهان و روند صنعتی شدن موجب افزایش تقاضا و مصرف انرژی شده است. از سوی دیگر از میان بخشهای مصرفکنندهی انرژی، بخش خانگی– تجاری یکی از پرمصرفکنندهترین بخشهای تقاضای انرژی است. بطوریکه بیش از 34% از میزان مصرف انرژی را نسبت به سایر بخشها به خود اختصا...
full textکاربرد شبکه عصبی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک در پیش بینی تقاضای بلندمدت انرژی
پیشبینی تقاضای انرژی جهت عرضه به موقع، تنظیم بازار، هدفگذاری میزان صادرات و ایجاد امنیت انرژی اهمیت ویژهای دارد. روشهای مختلفی برای پیشبینی تقاضای انرژی معرفی شده است که در این بین با توجه به روند غیرخطی و پرنوسان تقاضای انرژی، تکنیکهای غیرخطی نتایج مطلوبتری داشته است. شبکههای عصبی و الگوریتم ژنتیک از مهمترین و پرکاربردترین تکنیکهای غیرخطی در این زمینه میباشند که هر یک نقاط ضعف و قوت خ...
full textMy Resources
Journal title
volume 3 issue 10
pages 21- 56
publication date 2013-03
By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.
No Keywords
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023