Predviđanje potrošnje ugljena pomoću umjetne neuronske mreže i usporedba s različitim tehnikama predviđanja

Sažetak

Predviđanje potrošnje energije ključno je za svaku zemlju kako bi proučila svoju buduću potražnju za energijom i formulirala potrebne vladine politike. Ovaj članak predstavlja formulaciju modela predviđanja za predviđanje potrošnje ugljena u različitim sektorima, kao što su domaći, transportni, energetski i drugi sektori, uključujući ukupnu potrošnju ugljena u Indiji. Razvijen je novi sustav predviđanja modela koji se temelji na umjetnoj neuronskoj mreži (univarijantni i multivarijantni) koji je dorada klasičnih modela vremenskih serija. Cilj ovog rada je formulirati model neuronske mreže za predviđanje potrošnje ugljena i usporediti ga s regresijskim modelima. Prognoza ukupne potrošnje ugljena u Indiji za godine 2010., 2020. i 2030. predviđala se na 695, 518, 890, 143, odnosno 1, 594, 844 tisuće tona. Podaci o stvarnoj potrošnji ugljena koriste se za provjeru valjanosti različitih modela predviđanja i utvrđeno je da model umjetne neuronske mreže u većini slučajeva daje bolje rezultate.

Ranko Goić

Redoviti profesor | Katedra za električne mreže i postrojenja

Redoviti profesor na Fakultetu elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje u Splitu, stručan u područjima prijenosa i distribucije električne energije, obnovljivih izvora energije (OIE), planiranja, optimizacije i vođenja elektroenergetskog sustava te energetske ekonomike.