انتخاب سناریوی مناسب برای پیش بینی تقاضای انرژی بخش خانگی-تجاری با استفاده از الگوریتم بهینهسازی انبوه ذرات
نویسندگان
چکیده مقاله:
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 اختصاص داده است، بنابراین به منظور کنترل عرضه و تقاضای انرژی و برنامهریزی صحیح مصرف انرژی این بخش باید به صورت دقیق پیشبینی شود. در این مقاله با استفاده از روند متغیرهای تاثیرگذار بر تقاضای انرژی بخش خانگی – تجاری ایران، وضعیت آتی تقاضای انرژی این بخش در ایران پیشبینی شده است. با استفاده از الگوریتم بهینهسازی انبوه ذرات، دو فرم خطی و نمایی از معادلات تقاضای انرژی تحت 54 سناریوی مختلف با ورودیهای متفاوت مورد بررسی قرار گرفته و از دادههای مربوط به سالهای 1346 تا 1389 برای توسعه الگوها و انتخاب سناریوی مناسب استفاده شده است. نتایج نشان داد الگوی نمایی با ورودیهای ارزش افزوده کل منهای ارزش افزوده بخش نفت، ارزش ساختمانهای ساخته شده، تعداد کل خانوار و شاخص قیمت مصرف انرژی مناسبترین الگو است. در نهایت با استفاده از الگوی انتخابی، تقاضای انرژی این بخش تا سال 1410 پیشبینی شده است.
منابع مشابه
پیش بینی تقاضای بلندمدت انرژی الکتریکی با استفاده از الگوریتم ترکیبیِ عصبی- فازی و انبوه ذرات
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 ...
متن کاملپیش بینی تقاضای بلندمدت انرژی الکتریکی با استفاده از الگوریتم ترکیبیِ عصبی- فازی و انبوه ذرات
با توجه به عدم امکان ذخیره انرژیالکتریکی ، شناسایی عواملموثر بر تقاضای این حامل انرژی و پیشبینی دقیق روند آتی آن، ضرورت دارد . تاکنون روشهای مختلفی در این زمینه مورد استفاده قرار گرفته است که در میان آنها روشهای هوشمند و بهویژه روشهای فازی، دارای قابلیتهای بیشتری هستند. در مطالعه حاضر از سیستم استنتاج عصبی- فازی ترکیب شده با الگوریتم انبوهذرات ( PSO -ANFIS ) استفاده شده و پس ازشب...
متن کاملپیش 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، ...
متن کاملپیش بینی تقاضای بلندمدت انرژی الکتریکی با استفاده از الگوریتم ترکیبیِ عصبی- فازی و انبوه ذرات
با توجه به عدم امکان ذخیره انرژیالکتریکی ، شناسایی عواملموثر بر تقاضای این حامل انرژی و پیشبینی دقیق روند آتی آن، ضرورت دارد . تاکنون روشهای مختلفی در این زمینه مورد استفاده قرار گرفته است که در میان آنها روشهای هوشمند و بهویژه روشهای فازی، دارای قابلیتهای بیشتری هستند. در مطالعه حاضر از سیستم استنتاج عصبی- فازی ترکیب شده با الگوریتم انبوهذرات ( pso -anfis ) استفاده شده و پس ازشبیه...
متن کاملکاربرد الگوریتم ژنتیک در انتخاب بهترین سناریو برای پیش بینی تقاضای انرژی مصرفی بخش خانگی - تجاری در ایران
توسعه مدل های پیش بینی انرژی یکی از مراحل مهم در برنامه ریزی های کلان برای تامین پایدار انرژی در راستای توسعه اقتصادی و رفاه اجتماعی است و همواره مورد توجه سیاستگذران و تحلیلگران انرژی بوده است. بخش خانگی- تجاری بزرگترین مصرف کننده انرژی در ایران است و پیش بینی تقاضای این بخش از اهمیت بالایی برخوردار است. در تحقیق حاضر با استفاده از از توابع خطی و نمایی و با ضرایب بدست آمده از الگوریتم ژنتیک به...
متن کاملکاربرد الگوریتم انبوه ذرات و الگوریتم ژنتیک در شبیه سازی و پیش بینی تقاضای انرژی
مدیریت تقاضای انرژی از اهمیت فراوانی در برنامه ریزی و تامین امنیت اقتصادی کشورها برخوردار است. شناسایی عوامل موثر بر روند تقاضای انرژی کشور و پیش بینی مصرف آتی آن می تواند به سیاست گذاران و فعالان در بازار انرژی در جهت تصمیم گیری های اقتصادی و بهبود عملکرد بازار و تامین امنیت سوخت کشور کمک کند. امروزه روش های نوینی برای مدل سازی و پیش بینی پدیده های مختلف ابداع گشته است که در میان این روش ها ال...
متن کاملمنابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ذخیره در منابع من قبلا به منابع من ذحیره شده{@ msg_add @}
عنوان ژورنال
دوره 10 شماره 3
صفحات 1- 19
تاریخ انتشار 2013-11-22
با دنبال کردن یک ژورنال هنگامی که شماره جدید این ژورنال منتشر می شود به شما از طریق ایمیل اطلاع داده می شود.
کلمات کلیدی
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023