نویسندگان
1 استادیار دانشگاه تربیت مدرس
2 دانشجوی کارشناسی ارشد اقتصاد انرژی دانشگاه صنعت آب و برق
3 دانشجوی کارشناسی ارشد مکانیک انرژی دانشگاه صنعت آب و برق
چکیده
آگاهی از میزان تقاضای انرژی برق در هر دوره، به منظور برنامه ریزی دقیق، برای اعمال سیاست گذاری های لازم، امری ضروری است. از این رو پیش بینی تقاضای آن برای بخش های مختلف اقتصادی حائز اهمیت است. امروزه از بین روش های پیش بینی، شبکه های عصبی مصنوعی، در زمینه تجزیه و تحلیل و مدل سازی روابط غیرخطی یکی از ابزار قدرتمند به حساب می آید که استفاده از آن در سال های اخیر در اقتصاد کلان گسترش یافته است. از این رو در این پژوهش کارایی مدل غیرخطی شبکه عصبی با مدل خطی فرایند ARIMA برای پیش بینی متوسط ماهانه نیاز داخلی برق کشور، برای یک دوره 3 ساله با استفاده از معیارهای MSE، RMSE، NMSE، MAE،MAPE و R2 مقایسه شده است. یافته ها نشان می دهد که شبکه عصبی مصنوعی دارای ضریب خطای کمتر و قدرت توضیح دهندگی بالایی نسبت به مدل AROMA، است.
کلیدواژه‌ها
)