
تعداد نشریات | 32 |
تعداد شمارهها | 739 |
تعداد مقالات | 7,173 |
تعداد مشاهده مقاله | 11,730,558 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,055,364 |
بهینه یابی سبد مصرف انرژی و خوشه بندی ساختمان های مسکونی با بهبود شبکه عصبی فازی با اوزان و معماریAHP | ||
پژوهش های مدیریت عمومی | ||
مقاله 7، دوره 6، شماره 19، اردیبهشت 1392، صفحه 129-152 اصل مقاله (964.45 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22111/jmr.2013.1262 | ||
چکیده | ||
ساختمانهای مسکونی ایران، مطابق آمارهای موجود، بزرگترین مصرف کننده انرژی این کشور می باشند؛ فاکتورهای متعدد تاثیرگذار بر رفتار مصرف انرژی در ساختمانهای مسکونی، مسئله پیش بینی و ممیزی مصرف انرژی را به چالشی مهم در موسسات بهینه سازی مصرف تبدیل نمودهاند. از این رو مدیران در تلاشند تا با بهرهگیری از تکنیک های مناسب، فرآیند ممیزی و تعیین برچسب انرژی ساختمان های مسکونی را بهبود بخشند. هدف پژوهش حاضر، با توجه به ضرورت مدیریت انرژی، مدل سازی، پیش بینی و خوشه بندی مصرف انرژی ساختمان های مسکونی، جهت ممیزی و تعیین برچسب انرژی این ساختمانها میباشد. از این رو این پژوهش، با تلفیق شبکه عصبی فازی (FNN) و فرایند تحلیل سلسله مراتبی (AHP)، با استفاده از دادههای پرسشنامهای، به خوشه بندی رفتار مصرف انرژی ساختمانهای مسکونی پرداخته است. بر این اساس، ضرایب وزنی و معماری حاصل از AHP به عنوان اوزان و معماری اولیه شبکه عصبی استفاده شده است. شبکه عصبی در دو حالت "با اوزان و معماری اولیه" و "بدون اوزان و معماری اولیه" بر روی داده های یکسان اجرا گردید. بخش مسکونی شهر شیراز به عنوان جامعه آماری مورد نظر انتخاب گردید و به منظور آموزش و آزمایش شبکه عصبی، داده های 270 ساختمان مسکونی مورد استفاده قرار گرفت. مقایسه قدرت تفکیک و خوشه بندی مدل های FNN در دو حالت بیان گر این مطلب است که مدل شبکه عصبی با معماری و اوزان اولیه AHP نسبت به دیگر مدل، از سرعت و دقت بالاتری در پیش بینی و خوشه بندی برخوردار است. | ||
کلیدواژهها | ||
شبکه عصبی فازی؛ فرایند تحلیل سلسله مراتبی؛ خوشه¬بندی؛ ساختمان¬های مسکونی؛ برچسب انرژی | ||
مراجع | ||
منابع فارسی 1-آمار سازمان بهینه سازی مصرف سوخت کشور، 1387. 2-خادمی زارع ، حسن و اخوان آخرین ، ارائه یک مدل تلفیقی به منظور پیش بینی پیک بار و برقراری تعادل عرضه و تقاضای انرژی الکتریکی با اهداف چند گانه ، بیست و چهارمین کنفرانس بین المللی برق، ایران ، تهران ، 2009. 3-داداش زاده، علیرضا، حسینی، سید موسی و فارسی، میر پیمان1390، نقش مصالح سازه ای در طراحی ساختمان ها با تاکید بر بهینه سازی مصرف سوخت و انرژی، اولین همایش منطقهای عمران و معماری، آمل، آموزشکده فنی و حرفه ای سما واحد آیت ا.. آملی. 4-ریاضی، منصوره و حسینی، سید مهدی1390، نگاهی به سیاست های بهینه سازی تولید و مصرف انرژی در بخش ساختمانی ایران، اولین کنفرانس بین المللی رویکردهای نوین در نگهداشت انرژی، تهران، دانشگاه صنعتی امیرکبیر. 5-سوقشقایی ، علی (1389)، پایان نامه کارشناسی ارشد ، دانشکده مهندسی صنایع دانشگاه یزد. 6-شاه حسینی، محمدعلی؛ طراحی مدل سیاستگذاری انرژی در افق چشم انداز با رویکرد سیستمهای پویا؛ پایان نامه دکتری تخصصی؛ دانشگاه تهران . دانشکده مدیریت 1388. 7-طلوعیان، اکبر؛ مدیریت مصرف انرژی و رابطه آن با توسعه پایدار و آلودگی محیط زیست؛ پنجمین همایش بهینه سازی مصرف سوخت در ساختمان؛ 1385. 8-کیخاونی ، قوان ، ممیزی انرژی در ساختمان ، هفتمین همایش ملی انرژی ، ایران ، تهران ، 2009. 9-گیتی فروز، آناهیتا؛ برآورد مصرف ماهانه انرژی الکتریکی با استفاده از منطق فازی و شبیه سازی؛ دانشگاه تهران . دانشکده فنی . گروه مهندسی صنایع؛ 1385. 10-نصراللهی، فرشاد(1389)، بهرهوری انرژی در بخش ساختمان و مسکن، کنفرانس بهینه سازی مصرف انرژی، تهران، موسسه همایش صنعت.
منابع انگلیسی 1-Aydinalp M, Ugursal VI, Fung A. Modeling of the appliance, lighting, and spacecooling energy consumptions in the residential sector using neural networks. Applied Energy 2002, 72(2):87–110. 2-Azadeh, A., Ghaderi, S.F., Sohrabkhani, S., Forcasting electrical consumption by integration of NN, time series and ANOVA, Applied mathematics and computation 2007(186): 1753-1761. 3-Azadeh, A., Saberi, M., Seraj, O. An integrated fuzzy regression algorithm for energy consumption estimation with non-stationary data: Acase study of Iran, Energy, 2010(35): 2351- 2366. 4-Chinese, D., Nardin, G., Saro,G. Multi-criteria analysis for the selection of space heating systems in an industrialbuilding, Energy 36 (2011) 556-565. 5-Galvani, V., Plourde, A., Portfolio diversification in energy markets, Energy Economics, 2010, 32(2): 257-268. 6-Plessis, G.E.D., Liebenberg, L., Mathews, E.H., Plessis, J.N.D. A versatile energy management system for large integrated cooling systems, Energy Conversion and Management, 2013, 66: 312-325. 7-Ho, W. Integrated analytic hierarchy process and its applications - a literature review, European Journal of Operational Research 2008, 186: 211–228. 8-Jaber JO, Jaber QM, Sawalha SA, Mohsen MS. Evaluation of conventional and renewable energy sources for space heating in the household sector. Renewable and Sustainable Energy Reviews 2008;12(1):278-89. 9-Lee, J., Je, H., Byun, J. Well-Being index of super tall residential buildings in Korea, Building and Environment, 2011, 46(5): 1184-1194. 10-Kalogirou SA, Bojic M. Artificial neural networks for the prediction of the energy consumption of a passive solar building. Energy 2000; 25:479–91. 11-Mohandes, M., Rehman, S., Rahman, S.M., (2011), Estimation of wind speed profile using adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS), Applied Energy, 88(11), 4024-4032. 12-Pahlavan, R., Omid, M., Akram, A. Energy input–output analysis and application of artificial neural networks for predicting greenhouse basil production, Energy, 37(1), 2012, 171-176. 13-Pohekar SD, Ramachandran M. Application of multi-criteria decision making to sustainable energy planning e a review. Renewable and Sustainable Energy Reviews 2004; 8(4):365-81. 14-Ramanathan R, Ganesh LS. Energy alternatives for lighting in households: an evaluation using an integrated goal programming-AHP model. Energy 1995; 20(1):63-72. 15-Ren, H., Gao, W., Zhou, W., Nakagami, K. Multi-criteria evaluation for the optimal adoption of distributed residential energy systems in Japan, Energy Policy, 2009, 37, 12, 2009: 5484-5493. 16-Saaty, T.L. The Analytic Hierarchy Process. McGraw-Hill, New York, 1980. 17-Saaty TL. Fundamentals of decision making and priority theory with the Analytic Hierarchy Process. Pittsburgh: RWS Publications; 2001. 18-Swan, L.G., Ugursal, V. I., Modeling of end- use energy consumption in the residential sector: A review of modeling techniques, Renewable and sustainable energy reviews, 2009(13): 1819–1835. 19-Tso, GKF, Kelvin K., Yau,W., Predicting electricity energy consumption: A comparison of regression analysis, decision tree and neural networks, Energy 2007(32): 1761–1768. 20-Tso, GKF, Yau, KKW, A study of domestic energy usage pattern in Hong Kong. Energy 2003(28):1671–82. 21-Wong, J.K.W., Li, H., Wang, S.W. Intelligent building research: a review, Automation in Construction, 2005, 14, 1: 143-159. 22-Wong, J.K.W., Li, H., Application of the analytic hierarchy process (AHP) in multi-criteria analysis of the selection of intelligent building systems , Building and Environment, 2008,43, 1: 108-125. 23-Yulan Yang, Baizhan Li, Runming Yao, A method of identifying and weighting indicators of energy efficiency assessment in Chinese residential buildings, Energy Policy, 2010, 38, 12: 7687-7697. 24-Yang J, Rivard H, Zmeureanu R. Building energy prediction with adaptive artificial neural networks. IBPSA, ninth international conference, Montreal, Canada; 2005:1401–8. 25-Zhang, J., He Z.Y., Lin, S., Zhang, Y.B, Qian, Q.Q., An ANFIS-based fault classification approach in power distribution system, International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2013, 49, 243-252. 26-Zhang .G , Pattuwo .E.B , forecasting with Artificial Neural network :the state of the Art, International journal of forecasting , 1998, 14: 35-62. 27-Zhang.G, Qi M, Neural network forecasting for seasonal and time series ,European journal of operational Research , 2005, 140: 501-514. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 2,857 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 7,557 |