469 KB16 KB201320252016Žulj, Majaletnik:9številka:iss. 4str. 35-42COBISSID:1024257372ISSN:1855-5748URN:URN:NBN:SI:doc-EUAMG24DenFakulteta za energetikoJET on-lineJournal of energy technologyenergetsko planiranjeenergy planningfuzzy constraintsfuzzy linear programmingfuzzy numberslinearno programiranjemehko linearno programiranjeR package FuzzyLPThe application of fuzzy linear programming methods in energy planning| Uporaba metod mehkega linearnega programiranja v energetskem načrtovanju|Very frequently some of the parameters of certain optimization problems solvable by linear programing cannot be precisely determined. In this case, fuzzy linear programming techniques can be used. In the relevant literature, there are many real-world problems solved by fuzzy linear programming methods, but they are scarce in the field of energy technology. The main reason for that might be the lack of effective software for solving fuzzy linear programming problems. In 2015, researchers developed the R package FuzzyLP, software for public use, which solves fuzzy linear programming problems directly. The potential that real world problems from different fields, including energy planning, can be solved using fuzzy linear programming methods by researchers who do not necessarily have knowledge of fuzzy linear programming can be seen. . To illustrate its application, we solve two small examples using the fuzzy linear programming methods and compare them with a case in which all parameters are precisely definedV optimizacijskih problemih, ki jih rešujemo z uporabo linearnega programiranja, se pogosto zgodi, da nekaterih koeficientov ne moremo natančno določiti. V tem primeru lahko uporabimo mehko linearno programiranje. V literaturi najdemo veliko problemov iz resničnega življenja, ki so rešeni z uporabo mehkega linearnega programiranja, a na področju energetike so le redki. Glavni razlog za to je najbrž pomanjkanje učinkovite programske opreme. Raziskovalci so leta 2015 razvili R paket FuzzyLP, ki je program, dostopen javnosti in ki direktno rešuje probleme mehkega linearnega programiranja. S tem je področje dobilo potencial, da bi raziskovalci z različnih področij, vključno z energetskim načrtovanjem, ki nimajo nujno znanja iz mehkega linearnega programiranja, začeli uporabljati mehko linearno programiranje za reševanje problemov. Uporabo smo ponazorili z dvema manjšima zgledoma, ki smo ju rešili s pomočjo treh metod za reševanje problemov mehkega linearnega programiranja. Za primerjavo smo najprej rešili primer linearnega programa, kjer so vsi koeficienti natančno določeniTEXTznanstveno časopisjejournalsSlovenian National E-content AggregatorNational and University Library of SloveniaUniverza v Mariboru, Fakulteta za energetiko