فایل ورد کامل پیش بینی و برنامه ریزی دراز مدت بار صنعتی با استفاده از تکنیک شبکه های عصبی و روش واسط فازی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل پیش بینی و برنامه ریزی دراز مدت بار صنعتی با استفاده از تکنیک شبکه های عصبی و روش واسط فازی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۱۲ صفحه

۵نتیجه گیری ها
این مقاله ،یک کار تحقیقاتی جدید را معرفی مینماید که برای بهبود پیش بینی بار دراز مدت، اجرا شده است، که یک کار دشوار با استفاده از روش های متداول بود.دستاورد پیشنهادی از روش استنباط ANN و فازی استفاده میکند.مزیت ساختار هیبریدی پیشنهادی، استفاده از مزایای هر دو بود یعنی قابلیت تعمیم ANN و توانایی استنباط فازی برای ساماندهی و رسمی کردن تجربه و دانش پیش بینی کننده ها.متدولوژی پیش بینی ارائه شده در این مقاله ،به طور موفقیت آمیزی برای پیش بینی بار پیک برای یک سیستم برق در حال توسعه در دهمین شهر صنعتی به نام رمضان در مصر بکار رفته است.نتایج این تست نشان داد روش پیش بینی ارائه شده، ممکن است یک بهبود قابل توجه را در دقت پیش بینی ارائه نماید.این بیانگر مسئله است که قوانین فازی و الگوهای آموزشی برای ANN ،کاملا برجسته است و سزاوار توجه جدی نسبت به نیرومندی و مناسب بودن آن برای اجرا است.میتوان نتیجه گیری کرد حاصل این بررسی به طور آشکار بیانگر این است که مدل ترکیبی پیشنهاد شده ممکن است به عنوان یک وسیله ی جذاب و موثر برای پیش بینی بار صنعتی، بکار رود.بهبود دقت پیش بینی و تطبیق با تغییر مشتریان، نیازهای پیش بینی را تامین خواهد کرد.

عنوان انگلیسی:LONG – TERM INDUSTRIAL LOAD FORECASTING AND PLANNING USING NEURAL NETWORKS TECHNIQUE AND FUZZY INFERENCE METHOD~~en~~

V CONCLUSIONS

This paper introduces a new research work conducted to improve the long-term load forecasting, which was a difficult task using conventional methods. The proposed approach using ANN and fuzzy inference method. The benefit of the proposed hybrid structure was to utilize the advantages of both, i.e, the generalization capability of ANN and the ability of fuzzy inference for handling and formalizing the experience and howledge of the forecasters. It has been demonstrated that the proposed method give relatively accurate load forecasts for the actual data. The forecasting methodology presented in this paper has been applied successfully to forecast the peak load for a fast developing power system in the industrial city 10 th of Ramadan, Egypt. The test results showed that the proposed forecasting method could provide a considerable improvement of the forecasting accuracy. This indicates that the fuzzy rules and the training patterns for the ANN is quite promising and deserve serious attention of its robustness and suitability for implementation. It can be concluded that the outcome of the study clearly indicates that the proposed composite model can be used as an attractive and effective means for the industrial load forecasting. The improvement of forecast accuracy and the adaptation to the change of customers would fulfill the forecasting needs.

$$en!!