پیش بینی بلندمدت تقاضا در "زنجیره تامین انرژی الکتریکی صنایع سنگ آهن اسپیدان" با استفاده از شبکه عصبی عمیق و ماشین یادگیری شدید
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 907
فایل این مقاله در 21 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JIPET-13-49_001
تاریخ نمایه سازی: 19 مهر 1400
چکیده مقاله:
صنایع سنگ آهن اسپیدان یکی از صنایع پر مصرف برق در زنجیره تامین انرژی الکتریکی استان اصفهان بهعنوان دومین قطب صنعتی کشور و یکی از تامینکنندگان اصلی مواد اولیه در زنجیره تامین صنایع فولاد کشور است. برنامهریزی در یک زنجیره تامین انرژی الکتریکی با ابعاد بزرگ در فضائی پر از تردید و عدم قطعیت، با پیشبینی تقاضای انرژی الکتریکی آغاز میگردد. در این مقاله یک روش پیشبینی بلندمدت تقاضا در زنجیره تامین انرژی الکتریکی صنایع سنگ آهن اسپیدان اصفهان با استفاده از یک روش ترکیبی شامل تبدیل موجک، شبکه عصبی عمیق و تکنیک دادهکاوی مبتنی بر ماشین یادگیری شدید پیشنهاد شده است. دادههای مورد نظر در این مطالعه با توجه به اطلاعات ثبت شده از سیگنال تقاضای انرژی الکتریکی صنایع تولیدی سنگ آهن اسپیدان در یک بازه زمانی ۴۰ ماهه و بهصورت ۲۴ ساعته استخراج و استفاده شده است. دادهها در بخشی از دوره مورد نظر ناشی از عدم تولید این صنعت در بازه مورد مطالعه منقطع بود بهطوریکه فقط ۴۰ درصد از دادهها دارای مقدار و ۶۰ درصد مابقی صفر یا ناهمگون بودهاند. این موضوع باعث نقص اطلاعات و بالا رفتن خطای پیشبینی در بخش اول الگوریتم پیشنهادی در خروجی شبکه عصبی عمیق تا ۴۰ درصد شد. جهت بهبود پیشبینی و کاهش خطای ایجاد شده، با تکمیل مدل پیشنهادی با ماشین یادگیری شدید، امکان ایجاد یک مدل پیشبینی بهبودیافته برای انجام آموزش تحت نظارت میسر گردید. در نهایت نتایج بهدست آمده با تکنیکهای دیگری مانند ماشین بردار پشتیبان و درخت تصمیمگیری مقایسه شده است. نتایج بهبود و کاهش خطا و افزایش قابل توجه دقت روش پیشنهادی در پیشبینی بلند-مدت تقاضا در زنجیره تامین انرژی الکتریکی صنایع سنگ آهن اسپیدان را نشان میدهند.
کلیدواژه ها:
تبدیل موجک ، یادگیری عمیق ، ماشین یادگیری شدید ، ماشین بردار پشتیبان ، درخت تصمیم گیری ، پیش بینی تقاضا ، زنجیره تامین انرژی الکتریکی ، میانگین درصد خطا
نویسندگان
سپهر معلم
گروه مهندسی صنایع- واحد نجف آباد، دانشگاه آزاد اسلامی، نجف آباد، ایران
رویا محمدعلی پوراهری
گروه مهندسی صنایع- واحد نجف آباد، دانشگاه آزاد اسلامی، نجف آباد، ایران
غضنفر شاهقلیان
مرکز تحقیقات ریز شبکه های هوشمند- واحد نجف آباد، دانشگاه آزاد اسلامی، نجف آباد، ایران
مجید معظمی
دانشکده مهندسی برق- واحد نجف آباد، دانشگاه آزاد اسلامی، نجف آباد، ایران
سید محمد کاظمی
گروه مهندسی صنایع- واحد نجف آباد، دانشگاه آزاد اسلامی، نجف آباد، ایران
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :