کاربرد الگوریتم انبوه ذرات و الگوریتم ژنتیک در شبیه‌سازی و پیشبینی تقاضای انرژی
نویسندگان
چکیده مقاله:
مدیریت تقاضای انرژی از اهمیت فراوانی در برنامه‌ریزی و تامین امنیت اقتصادی کشورها برخوردار است. شناسایی عوامل موثر بر روند تقاضای انرژی کشور و پیش بینی مصرف آتی آن می‌تواند به سیاست‌گذاران و فعالان در بازار انرژی در جهت تصمیم‌گیری‌های اقتصادی و بهبود عملکرد بازار و تامین امنیت سوخت کشور کمک کند. امروزه روشهای نوینی برای مدل‌سازی و پیش بینی پدیده‌های مختلف ابداع گشته است که در میان این روش‌ها الگوریتم‌های تکاملی جایگاه ویژه ای دارند. در میان الگوریتم‌های تکاملی، الگوریتم ژنتیک و الگوریتم بهینه‌یابی انبوه ذرات از جمله شناخته شده‌ترین و پرکاربردترین روش‌ها در علوم مختلف می‌باشند. از این رو، در این مطالعه برای تخمین و پیش بینی روند تقاضای انرژی کشور از الگوریتم‌های ژنتیک و انبوه ذرات در قالب دو الگوی خطی و نمایی استفاده شده و کارایی آنها مورد ارزیابی قرار گرفته است و با استفاده از کاراترین الگو و روش و بر اساس سناریوهای مختلف، روند آتی تقاضای انرژی کشور تا سال 1404 پیش بینی شده است . نتایج مطالعه نشان‌دهنده دقت وکارایی بالای الگوی نمایی برآورد شده با استفاده از الگوریتم انبوه ذرات در مقایسه با الگوریتم ژنتیک بوده است. همچنین نتایج مطالعه نشان می‌دهد که کارایی الگوهای خطی برآورد شده با استفاده از هر دو الگوریتم تفاوت محسوسی ندارند. با این حال، بررسی نتایج الگوها و روشهای مختلف برآورد شده کارایی و دقت بالای الگوی نمایی برآورد شده با استفاده از الگوریتم انبوه ذرات را تائید می‌کند.
منابع مشابه
کاربرد 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 کاملپیش 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 کاملپیشبینی 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، ...
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 کاملشبیهسازی منحنی زیست محیطی کوزنتس در ایران با استفاده از الگوریتم ژنتیک و الگوریتم بهینه‌سازی انبوه ذرات
بر اساس فرضیه زیست محیطی کوزنتس رابطه بین درآمد سرانه و سرانه انتشار آلایندهها به شکل U وارونه است. اکثر مطالعات در این مورد بر اساس برآورد مدلهای رگرسیون کاملا پارامتریک درجه دوم و درجه سوم به بررسی این فرضیه پرداختهاند. هدف این مقاله شبیه‌سازی رابطه بین انتشار سرانه دی اکسید کربن (CO2) و درآمد سرانه در ایران با استفاده از الگوریتم ژنتیک (GA) و الگوریتم بهینه‌سازی انبوه ذرات (PSO) است. س...
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 15 شماره 2
صفحات 0- 0
تاریخ انتشار 2012-07
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 برای این مقاله ارائه نشده است
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023