بهینهسازی مصرف برق با رویکرد ترکیبی رگرسیون فازی و الگوریتم سنجاقک (SSA)
در فضای رقابتی و پویای صنعت امروز، بهینهسازی مصرف انرژی به ویژه برق، از اهمیت ویژهای برخوردار است. این مقاله به معرفی مدلی نوآورانه مبتنی بر رگرسیون فازی و الگوریتم جستجوی سنجاقک (SSA) برای پیشبینی و بهینهسازی مصرف برق میپردازد. رویکرد ترکیبی این مدل، امکان تحلیل دادههای نادقیق و الگوهای متغیر مصرف انرژی را فراهم میسازد و راهکارهای عملی برای مدیریت مصرف برق در صنایع مختلف ارائه میدهد.
رگرسیون فازی در پیشبینی مصرف برق
رگرسیون فازی یکی از روشهای هوشمند است که با استفاده از منطق فازی، قادر به مدلسازی روابط غیرخطی و نادقیق میان متغیرهای مصرف برق میباشد. این روش با انعطافپذیری بالا، امکان تحلیل دادههای واقعی و ناقص را فراهم میکند و پیشبینیهای قابل اطمینانی ارائه میدهد.
الگوریتم جستجوی سنجاقک (SSA) و نقش آن در بهینهسازی
الگوریتم SSA یک متا-هیوریستیک الهامگرفته از رفتار سنجاقکهاست که برای جستجوی بهینه در مسائل پیچیده مورد استفاده قرار میگیرد. ادغام این الگوریتم با رگرسیون فازی، قدرت بالایی در یافتن الگوی مصرف بهینه برق و کاهش هزینههای انرژی ایجاد میکند.
مزایای مدل ترکیبی در صنایع مختلف
- افزایش دقت پیشبینی مصرف انرژی
- انعطافپذیری در مواجهه با دادههای نادقیق
- ارائه راهکارهای عملی برای کاهش هزینهها
- قابلیت انطباق با شرایط متغیر محیطی و صنعتی
کاربردهای عملی مدل ترکیبی
این مدل میتواند در صنایع تولیدی، ساختمانهای هوشمند، شرکتهای توزیع برق و سایر حوزههای مرتبط با انرژی مورد استفاده قرار گیرد. مدیران کسبوکار با بهرهگیری از این روش، قادر به بهینهسازی مصرف و کاهش اتلاف انرژی خواهند بود.
نتیجهگیری
ترکیب رگرسیون فازی و الگوریتم SSA، راهکاری اثربخش برای بهینهسازی مصرف برق و مدیریت هوشمند انرژی در محیطهای صنعتی و سازمانی فراهم میسازد. این رویکرد، قدرت تصمیمگیری مدیران را در مواجهه با چالشهای انرژی افزایش میدهد.
رفرنس
H. Amoozad, M. Beheshti, S.H. Razavi Hajiagha, Z. Turskis. 2019. A Hybrid Fuzzy Regression – SSA Approach for Electricity Consumption Optimization. Engineering Economics, Vol. 30, No. 2, 151-162 (WOS: Q2).
