پديد آورنده :
چاهكوتاهي، فاطمه
عنوان :
مدلسازي الگوهاي فصلي تقاضاي الكتريسيته با بكارگيري ابزارهاي هوش محاسباتي نرم
مقطع تحصيلي :
كارشناسي ارشد
گرايش تحصيلي :
مدل سازي سيستم هاي كلان
محل تحصيل :
اصفهان: دانشگاه صنعتي اصفهان، دانشكده صنايع و سيستم ها
صفحه شمار :
چهارده، ۱۰۴ص.: مصور، جدول، نمودار
استاد راهنما :
مهدي خاشعي
توصيفگر ها :
پيشبيني بار الكتريكي , شبكههاي عصبي مصنوعي , خودرگرسيون ميانگين متحرك انباشته فصلي , سيستم استنتاج فازي - عصبي تطبيقي
استاد داور :
علي زينل همداني، نادر شتاب بوشهري
تاريخ ورود اطلاعات :
1397/05/27
رشته تحصيلي :
صنايع و سيستم‌ها
دانشكده :
مهندسي صنايع و سيستم ها
چكيده فارسي :
1 چكيده روشهاي پيشبيني از كارآمدترين ابزارهاي موجود بهمنظور اتخاذ تصميمات مديريتي در حوزههاي مختلف علوم ميباشند پيشبيني يك رويكرد قدرتمند در فرايند برنامهريزي انتخاب سياستها و عملكرد اقتصادي ميباشد دقت پيشبينيها يكي از مهمترين فاكتورهاي مؤثر بر كيفيت تصميمات اتخاذي بوده كه رابطه مستقيمي با كيفيت اين تصميمات دارد شايد اين موضوع دليل اصلي است كه چرا تالش براي افزايش دقت پيشبينيها در ادبيات موضوع هرگز متوقف نشده است پيشبيني تقاضاي الكتريسته يكي از چالشبرانگيزترين حوزههاي پيشبيني و مهمترين عامل در سيستمهاي انرژي وعمملكرد اقتصادي ميباشد تعيين سطح بار الكتريكي براي برنامهريزي دقيق و اجراي سياستهاي الزم ضروري ميباشد به همين دليل پيشبيني ميزان بار الكتريكي براي مديران مالي و عملياتي توزيع برق مهم ميباشد ويژگي منحصربهفرد برق كه پيش بيني آن را در مقايسه با ساير كاالها دشوارتر ساخته عدمامكان ذخيره آن براي استفاده در آينده ميباشد بهعبارت ديگر توليد و مصرف انرژي الكتريكي ميبايست همزمان برقرار گردد اين موضوع سبب ايجاد سطح بااليي از پيچيدگي و ابهام در دادههاي مرتبط به اينگونه از بازارها شده است روشهاي هوش محاسباتي و محاسبات نرم از دقيقترين و پركاربرترين روشها براي مدلسازي پيچيدگي و عدمقطعيت موجود در دادهها هستند در ادبيات موضوع مدلهاي تركيبي بسياري بهمنظور استفاده همزمان از مزاياي منحصربهفرد اين مدلها توسعه داده شده است هرچند كه معموال از مدلهاي فراابتكاري بهمنظور تركيب مدلها استفاده ميشود ولي در اين پاياننامه يك مدل بهينه تركيبي موازي بر اساس مدلهاي خودرگرسيون ميانگين متحرك انباشته فصلي پرسپترونهاي چنداليه و سيستم استنتاج فازي عصبي تطبيقي بهمنظور پيشبيني بار الكتريكي پيشنهاد شده است ايده اصلي اين مدل استفاده همزمان از مزاياي مدلهاي تكي در مدلسازيسيستمهاي پيچيده در يك ساختار بهينه ميباشد از لحاظ نظري ميتوان نشان داد كه مدل پيشنهادي بهدليل استفاده از ساختار بهينه مستقيم ميتواند دقت ناكمتري نسبت به مدلهاي تركيبي نزديك به بهينه تكراري داشته باشد در حالي كه هزينههاي محاسباتي آن به طور قابلتوجهي پايينتر از اينگونه مدلهاي تركيبي ميباشد نتايج تجربي نشان ميدهد كه مدل پيشنهادي نتايج دقيقتري را نسبت به اجزاي تشكيلدهنده آن و برخي مدلهاي تركيبي فصلي ديگر نتيجه ميدهد كلمات كليدي پيشبيني بار الكتريكي شبكههاي عصبي مصنوعي خودرگرسيون ميانگين متحرك انباشته فصلي سيستم استنتاج فازي عصبي تطبيقي
چكيده انگليسي :
Modeling the seasonal patterns of electricity load using soft computational intelligent tools Fatemeh Chahkoutahi f chahkoutahi@in iut ac ir Date of Submission Department of Industrial Engineering Isfahan University of Technology Isfahan 84156 83111 Iran Degree M Sc Language PersianSupervisor Dr Mehdi Khashei khashei@cc iut ac irAbstract Forecasting methods are one of the most efficient available approaches to makemanagerial decisions in various fields of science Forecasting is a powerful approach in theplanning process policy choices and economic performance The accuracy of forecastingis an important factor affects the quality of decisions that generally has a direct non strictrelationship with the decisions quality This is the most important reason that why theendeavor for enhancement the forecasting accuracy has never been stopped in theliterature Electricity load forecasting is one of the most challenging areas forecasting andimportant factors in the management of energy systems and economic performance Determining the level of the electricity load is essential for precise planning andimplementation of the necessary policies For this reason electricity load forecasting isimportant for financial and operational managers of electricity distribution The uniquefeature of the electricity which makes it more difficult for forecasting in comparison withother commodities is the impossibility of storing it in order to use in the future In otherwords the production and consumption of electricity should be taken simultaneously Ithas caused to be created a high level of complexity and ambiguity in electricity markets Computational intelligence and soft computing approaches are among the most precise anduseful approaches for modeling the complexity and uncertainty in data respectively In theliterature several hybrid models have been developed in order to simultaneously useunique advantages of these models However iterative suboptimal meta heuristic basedmodels are always used for combining in these models In this thesis a direct optimum
استاد راهنما :
مهدي خاشعي
استاد داور :
علي زينل همداني، نادر شتاب بوشهري
