استخدام الشبكات العصبونية في التنبؤ قصير الأمد بالحمل الكهربائي في محافظة طرطوس

Authors

  • علاء الدين حسام الدين
  • كارلو مقدسي
  • عصام سهيل سليمان

Abstract

تعد التغذية الكهربائية الموثوقة والمستمرة ضرورية في ظل وظائف المجتمع الحالي المعقدة. نتيجةً للاستهلاك المتزايد وتوسع شبكات التوزيع الكهربائية، فإن نظم القدرة الكهربائية تعمل بشكل قريب من حدودها الفنية، وبالتالي تتزايد احتمالية حدوث حالات التحميل الزائد، فشل التجهيزات والتعتيم. أكثر من ذلك، فإننا نواجه مشكلة أخرى تتجسد في عدم القدرة على تخزين الطاقة الكهربائية بشكل فعال وبالتالي يجب أن يتم توليد الطاقة الكهربائية عند الحاجة لها فقط.

ونظراً لما يواجهه العالم من نضوب الموارد النفطية والصعوبات المرتبطة بتأمين مصادر أخرى لتوليد الطاقة الكهربائية فإن عملية التنبؤ بالحمل الكهربائي تشكل عاملاً حاسماً في منظومة القدرة الكهربائية سواء من الناحية الاقتصادية، أو من الناحية الفنية على مستويي التشغيل والتخطيط.

يقدم هذا البحث منظومة تنبؤ بالحمل الكهربائي قصير الأمد بالاعتماد على الشبكات العصبونية، مع محاكاة ضمن بيئة ماتلاب بالإضافة إلى واجهة بيانية للمنظومة اعتماداً على بيانات الأحمال السابقة ومحددات الطقس في محافظة طرطوس.

A reliable and continuous supply of electrical energy is necessary for the functioning of today’s complex society. Because of the  increasing consumption and the extension of existing electrical transmission networks and these power systems are operated closer and closer to their limits accordingly the possibilities of overloading, equipment failures and blackout are also increasing, furthermore, we have an additional obstacle which is that electrical energy cannot be stored efficiently, so, electrical energy should be generated only when it's needed.

Due to the fact that world is facing a lack of oil reserves and the difficulties related to have alternative sources to generate electrical power, then, electrical load forecasting is considered as a crucial factor in electrical power system either from economical or technical point of view on both planning and operating levels.

This research introduces a short term electrical load forecasting system by using artificial neural networks with a simulation in Matlab environment in addition to an interface for the system and all that is depending on previous load data and weather parameters in Tartous province.

Downloads

Published

2018-11-08

How to Cite

1.
حسام الدين عا, مقدسي ك, سليمان عس. استخدام الشبكات العصبونية في التنبؤ قصير الأمد بالحمل الكهربائي في محافظة طرطوس. Tuj-eng [Internet]. 2018Nov.8 [cited 2024Nov.23];40(4). Available from: https://journal.tishreen.edu.sy/index.php/engscnc/article/view/4562

Issue

Vol. 40 No. 4 (2018): العلوم الهندسية

Section

Articles

License

Copyright (c) 2018 ttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

The authors retain the copyright and grant the right to publish in the magazine for the first time with the transfer of the commercial right to Tishreen University Journal for Research and Scientific Studies - Engineering Sciences Series

 Under a CC BY- NC-SA 04 license that allows others to share the work with of the work's authorship and initial publication in this journal. Authors can use a copy of their articles in their scientific activity, and on their scientific websites, provided that the place of publication is indicted in  Tishreen University Journal for Research and Scientific Studies - Engineering Sciences Series   .  The Readers have the right to send, print and subscribe to the initial version of the article, and the title of  Tishreen University Journal for Research and Scientific Studies - Engineering Sciences Series     Publisher

journal uses a CC BY-NC-SA license which mean

You are free to:

  • Adapt — remix, transform, and build upon the material
  •  
  • The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.

 

  • Attribution — You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
  • NonCommercial — You may not use the material for commercial purposes.
  • ShareAlike — If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
  • No additional restrictions — You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.

Most read articles by the same author(s)