A Study of Load Demand Forecasting Models in Electricity using Artificial Neural Networks and Fuzzy Logic Model
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 35، شماره: 6
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 155
فایل این مقاله در 8 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_IJE-35-6_006
تاریخ نمایه سازی: 10 اردیبهشت 1401
چکیده مقاله:
Since load time series are very changeable, demand forecasting of the short-term load is challenging based on hourly, daily, weekly, and monthly load forecast demand. As a result, the Turkish Electricity Transmission Company (TEA) load forecasting is proposed in this paper using artificial neural networks (ANN) and fuzzy logic (FL). Load forecasting enables utilities to purchase and generate electricity, load shift, and build infrastructure. A load forecast was classified into three sorts (hourly, weekly and monthly). Over time, forecasting power loads with artificial neural networks and fuzzy logic reveals a massive decrease in ANN and a progressive increase in FL from ۲۴ to ۱۶۸ hours. As illustrated, fuzzy logic and artificial neural networks outperform regression algorithms. This study has the highest growth and means absolute percentage error (MAPE) rates compared to FL and ANN. Although regression has the highest prediction growth rate, it is less precise than FL and ANN due to their lower MAPE percentage. Artificial Neural Networks and Fuzzy Logic are emerging technologies capable of forecasting and mitigating demand volatility. Future research can forecast various Turkish states using the same approach.
کلیدواژه ها:
Demand forecasting ، Short-term load ، Turkish Electricity Transmission Company ، Artificial Neural Networks ، Fuzzy logic ، Load forecasting
نویسندگان
B. R. K. Al-ani
Graduate School of Natural and Applied Sciences, Atilim University, Ankara, Turkey
E. T. Erkan
Department of Industrial Engineering, Atilim University, Turkey
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 :