I den nuvarande studien har en hybridoptimeringsalgoritm föreslagits med hjälp av Genetisk Algorithm (GA) och Partikel Swarm Optimization (PSO) för Artificial Neural Network (ANN) för att förbättra uppskattningen av efterfrågan på el av tillståndet Tamil Nadu i Indien. GA-PSO-modellen optimerar koefficienterna av faktorer för bruttonationalprodukten (GSDP), elförbrukning per capita, inkomsttillväxt och konsumentprisindex (KPI) som påverkar efterfrågan på el. Baserat på historiska data från 25 år från 1991 till 2015 har simuleringsresultaten från GA-PSO-modeller större noggrannhet och tillförlitlighet än enstaka optimeringsmetoder baserade på antingen PSO eller GA. Prognosresultaten för ANN-GA-PSO är bättre än modeller baserade på enkel optimering såsom ANN-BP, ANN-GA, ANN-PSO-modeller. I dokumentet förutsägs också att Tamil Nadus elbehov bygger på två scenarier. Det första scenariot är "as-it-is" scenariot, det andra scenariot bygger på milstolpar som satts för att uppnå målen i "Vision 2023" dokument för staten. Den aktuella forskningen undersöker också orsakssambandet mellan den ekonomiska tillväxten och efterfrågan på el när det gäller Tamil Nadu. Forskningen visar att det finns ett direkt orsakssamband mellan GSDP och statens elbehov.
Anand och Suganthi REF optimerade artificiella neurala nätverk (ANN) med en hybridalgoritm för genetisk algoritm och partikel svärm optimering för att förbättra elefterfrågan prognoser.
Hybrid GA-PSO Optimization of Artificial Neural Network for Forecasting Electricity Demand
{'venue': None, 'journal': 'Energies', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}