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 الگوریتم های تکاملی جایگاه ویژه ای دارند. در میان الگوریتم های تکاملی، الگوریتم ژنتیک و الگوریتم بهینه یابی انبوه ذرات از جمله شناخته شده ترین و پرکاربردترین روش ها در علوم مختلف می باشند. از این رو، در این مطالعه برای تخمین و پیش بینی روند تقاضای انرژی کشور از الگوریتم های 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 ۱۴۰۴ پیش بینی شده است . نتایج مطالعه نشان دهنده دقت وکارایی بالای الگوی نمایی برآورد شده با استفاده از الگوریتم انبوه ذرات در مقایسه با الگوریتم ژنتیک بوده است. همچنین نتایج مطالعه نشان می دهد که کارایی الگوهای خطی برآورد شده با استفاده از هر دو الگوریتم تفاوت محسوسی ندارند. با این حال، بررسی نتایج الگوها و روش های مختلف برآورد شده کارایی و دقت بالای الگوی نمایی برآورد شده با استفاده از الگوریتم انبوه ذرات را تائید می کند.

Keywords:

Demand , Energy , Predict , Particle Swarm Algorithm , Genetic Algorithm , تقاضا , انرژی , پیش بینی , الگوریتم انبوه ذرات , الگوریتم ژنتیک