TY - JOUR T1 - Forecasting the Long Run Electricity Demand Using Hybrid PSO-ANFIS Algorithm TT - پیش بینی تقاضای بلندمدت انرژی الکتریکی با استفاده از الگوریتم ترکیبیِ عصبی- فازی و انبوه ذرات JF - JSE JO - JSE VL - 3 IS - 10 UR - http://jemr.khu.ac.ir/article-1-478-fa.html Y1 - 2012 SP - 21 EP - 56 KW - Forecast KW - Demand KW - Electricity KW - Particle Swarm optimization KW - Adaptive Neural Based Fuzzy Inference System. N2 -   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 ازشبیه­سازی روند تقاضای بلند­مدت انرژی­الکتریکی طی دورۀ 1359 تا 1389 و بررسی کارایی سیستم، روند تقاضای بلندمدت انرژی­الکتریکی کل کشور تا سال 1404 پیش­بینی شده است. نتایج مطالعه، قدرت بالای الگوریتم ترکیبی انبوه ذرات و سیستم استنتاج عصبی- فازی تطبیقی را در پیش­بینی تقاضای بلندمدت انرژی­الکتریکی تایید می­کند. نتایج نشان می ­ دهد که براساس محتمل­ترین سناریو، تقاضای انرژی­الکتریکی کشور در سال 1404 به 401 میلیارد کیلووات ساعت خواهد رسید . همچنین ، براساس نتایج بدست آمده، کارایی روش پیشنهادی در پیش­بینی متغیرهای مستقل در مقایسه با الگوی خطی ARIMA  بیشتر است. M3 ER -