رشد و توسعه اقتصادی، از اهداف اصلی سیاست گذاران اقتصادی محسوب می شود. پژوهشهای متعدد پژوهشگران در سطح جهان نشان داده است كه سرعت روند رشد و توسعه اقتصادی در كشورهای جهان تا حدود زیادی به سطح مصرف كارآی انرژی بستگی دارد. “مزرعتی، 1378”
بهبود سطح زندگی مردم و مكانیزه شدن تولید به منظور ارتقاء سطح بهره وری كار، افزایش سریع مصرف انرژی را موجب می شود، البته افزایش سریع مصرف انرژی در مراحل اولیۀ رشد اقتصادی اتفاق می افتد. در مراحل بعدی رشد، با پدیدار شدن اثرات سوء زیست محیطی و نیز ارتقای آگاهی ها و حساسیت های عمومی، مباحث رشد پایدار و مسایل زیست محیطی اهمیت بیشتری پیدا كرده و روند افزایش مصرف انرژی به دلیل استفاده بهینۀ آن كاهش می یابد. “بهبودی و همکاران ، 1388”
تأمین امنیّت عرضۀ انرژی در دنیا ، ازمسائل راهبردى پیش روى همۀ دولت ها است. امروزه درایران ، تلاش ها در بخش مدیریت سمت عرضۀ انرژی متمركز است و كمتر به مدیریت سمت تقاضای انرژی توجه مى شود، درحالی كه مدیریت تقاضای انرژی و تلاش براى استفادۀ بهینه از انرژی در همۀ كشورهای پیشرفته دنیا، از مهم ترین عوامل پیشرفت صنعتی پایدار بوده است ” مبینى دهكردى وهمكاران، 1388″.
ایران از منابع غنی و گسترده انرژی، مخازن بزرگ نفتی و گازطبیعی، معادن عظیم زیرزمینی و پتانسیل بالقوه انرژی برخوردار است، پیش بینى مصرف انرژی مى تواند در تبیین سیاست هاى بخش انرژی، كمك مؤثرى كند. همچنین از آنجایى كه مدتی است موضوع محدود كردن مصرف انرژی به ویژه فرآورده هاى نفتی مانند بنزین، در رأس سیاست هاى اقتصادی دولت قرار گرفته است و مشكلات ناشی از افت فشار گازطبیعی، مانند قطع گاز در استان هاى مختلف یا كاهش تولید برق در كارخانجاتی كه سوخت اصلی آنها، گاز طبیعی است، گاهى در كشور ایجاد می شود و كمبود منابع انرژی دیگر نیز گاهى برای بخش هاى مختلف اقتصاد، مشكل ساز مى شود، پیش بینى و الگوسازى مصرف انرژی، می‌تواند رهنمود مناسبی برای سیاستگذاران بخش انرژی و اقتصاد كشور باشد ” آماده وهمكاران ، 1388 “
از طرفی تأثیر نفت و حامل های انرژی به ویژه بنزین ، گازوئیل و … در اقتصاد کشور برکسی پوشیده نیست، بنابراین تحقق توسعه پایدار ، در گرو آن است که تولید و بهره برداری از انرژی همراه با سایر نهادها نظیر تکنولوژی، منابع انسانی ، مواد اولیه ، منابع مالی و… بطور هماهنگ و هم ساز برنامه ریزی شود. مصرف فراورده هایی همچون نفت سفید[3] ، نفت کوره[4] ، بنزین موتور[5] و نفت گاز[6] با در نظر گرفتن اهمیّت آن در بخش های مختلف ، نقش اساسی در رشد و توسعۀ اقتصادی کشورها ایفا می‌کند . بررسی مصرف آتی تقاضای فرآورده های نفتی در جهت شناخت دقیق و صحیح از ساختار رفتاری مصرف ، به منظور برنامه ریزی دقیق در راستای تحقق اهداف مورد نظر، امری ضروری است. آگاهی از میزان تقاضای نفت سفید ، نفت کوره و بنزین موتور و نفت گاز به منظور اتخاذ تصمیمات صحیح برای برنامه ریزی و سیاست گذاری های مناسب از اهمیّت ویژه ای برخوردار است این مقوله در بخش های مختلف (حمل و نقل ، صادرات و….) سهم قابل توجه ای از مصرف این سه نوع محصول را دارد که از اهمیّت به سزایی برخوردار است . از طرفی در تجزیه و تحلیل تقاضای حامل‌های انرژی مدل های مختلفی مورد استفاده قرار می گیرد ، که برخی فقط برای جهت مطالعه حامل های انرژی طراحی شده و برخی ارتباط آنها را با یکدیگر بررسی می کند.
خرید اینترنتی فایل کامل :
هدف پژوهش حاضر، كاربرد الگوهاى هوش مصنوعى، یعنى الگوهاى شبكه هوش مصنوعی، الگوریتم توده ذرّات و الگوریتم علف های هرز، در پیش بینى مصرف انرژى بخش حمل ونقل كشور است تا در پایان بتوان میزان كارایى این روش ها را در پیش بینى مصرف انرژى مقایسه كرد.
1.2. بیان مسأله
شاید اغراق نباشد اگر گفته شود که در تمام دوره های زندگی بشر، نفت ماده شناخته شده ای بوده است. اما در طول چندین دهۀ گذشته ، حیاتی بودن آن برای تداوم زندگی اقتصادی تردید ناپذیر شده است. حدود 75 درصد از کل منابع نفت موجود جهان در خاورمیانه قرار دارد و ایران یکی از 5 کشور بزرگ مالک ذخایر نفتی در جهان است. نفت از مهم ترین منابع کشور محسوب می شود و مسأله پیش بینی فرآورده های سوختی نفتی در تعیین سیاست بهره برداری از منابع نفتی از اهمیّت ویژه ای برخوردار است. از طرف دیگر پیش بینی و الگو های آن یکی از مباحث مهم و حیاتی مدیریت درزمینه برنامه ریزی و تصمیم گیری است که امروزه علاقه فراوانی در استفاده از سیستم های هوشمند به منظور بهبود کیفیّت تصمیم های مدیریتی و کاهش خطاهای پیش بینی به دلیل قابلیت بالای این سیستم ها بوجود آورده است. ایران از جمله کشورهایی است که اساس اقتصاد آن بر درآمد صادرات فراورده های سوختی نفتی بنا شده است. ارتباط حجم و ارزش صادرات نفت و گاز و رشد اقتصادی به منزلۀ افزایش ظرفیّت های اقتصادی یکی از موضوعات مهم و قابل توجّه برای مراکز تحقیقاتی و برنامه ریزی است. همچنین در دنیای پیچیدۀ امروز پیش بینی و مدیریت تقاضا نقش مهمی در برنامه ریزی حوزۀ انرژی کشورهای نفت خیز دارد ، این بدان دلیل است که نفت یکی از پارامتر و عوامل بسیار مهم در امنیت اقتصادی این کشورها محسوب می شود. براین اساس تخمین تقاضای نفت و فرآورده های سوختی نفتی و تحلیل آن در طول زمان می تواند نقش قابل توجّهی در نیل به اهداف ایفا کند. از طرفی تخمین و پیش بینی میزان تقاضای فرآورده های سوختی نفتی از مدل و تکنیک های مختلفی می تواند صورت بگیرد. اما با توجه به تکنیک های زیادی که ارائه شده است آیا می توان تکنیکی را برتر ، در دقّت برآوردها شناسایی کرد؟
در سال های اخیر شاهد حضور موفق روش های فرا ابتکاری الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرّات[7] و شبکه های عصبی مصنوعی[8] بوده‌ایم. در این تحقیق سعی شده است تا با بهره گرفتن از روش های جدید و نیرومند به پیش بینی فرآورده های نفتی بپردازیم وکیفیّت این روش ها را با یکدیگر مقایسه نمائیم. همچنین با پیشرفت و توسعۀ روش های غیر خطّی همچون شبکه های عصبی ، شبکه های عصبی فازی[9]، الگوریتم ژنتیک[10]، الگوریتم کولونی مورچگان[11]، الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرّات ، الگوریتم بهینه سازی علف های هرز[12] و … می توان از این روش ها برای پیش بینی تقاضا استفاده نمود.
[1]. Pinding
[2]. Daniel Yergin
[3]Kerosene
[4]Mazut
[5]Gasoline
[6]Diesel fuel
[7]Particle Swarm Optimization
[8]Artificial Neural Networks
[9]Fuzzy Neural Network
[10]Genetic Algorithm
[11]Ant Colony Algorithm
[12]Invasive Weed Optimization
