نوقشت اطروحة الماجستير الموسومة: “Intelligent Modeling Techniques of Electric Power Load Forecasting”
التي اعدها السيد يونس محي نصيف ، طالب الماجستير في قسم الهندسة الكهربائية – كلية الهندسة / جامعة بغداد كجزء من متطلبات نيل درجة الماجستير في علوم الهندسة الكهربائية وبإشراف المدرس الدكتورة حنان ميخائيل داود يوم الخميس المصادف 30/10/2014.تكونت لجنة المناقشة من الاستاذ المساعد الدكتور افانين انور عبود رئيساُ وعضوية الاستاذ المساعد الدكتور قاسم عبد الرزاق علي و الاستاذ المساعد الدكتور فراس محمد طعيمة.
خلاصة اطروحة الطالب كما يلي:
بقدر تعلق الأمر بنظام طاقة كهربائيةِ، لقد كَانَ هناك حاجة لاكتشاف الحملِ المستقبليِ مُقدماً. لَعبَ تنبؤ الحملِ دوراً مهماً في التوليد والنقل وتخطيط لنظامِ التوزيعِ. تنبؤ مطلبِ الحملِ المستقبليِ هامُّ للعمليةِ الاقتصادية والآمنةِ لتشغيل الأنظمةِ الكهربائيةِ. عُموماً، الهدف لتنبؤ الحملِ بدقة عالية من الصعب تحقيقه بسبب تأثيراتِ معقّدةِ على الحملِ مِن قبل عدة عوامل متنوعة .
تُركّزُ هذه الأطروحة على الدراسةِ لتنبؤ حملِ المدى البعيدِ بإست عمال طريقة الانحدار الخطي المتعدّدِ (MLR) وباستعمال أنواعَ مختلفةَ مِنْ طرقِ الذكاء الحاسوبية مثل تغذية الشبكة العصبيةِ الى الامام بالتوليدِ الخلفيِ (BP) كخوارزميةِ توليف (FNN-BP) وتغذية الشبكة العصبيةِ الى الامام بتحقيقِ أمثلية الحشدِ الجزيئةِ (PSO) كخوارزميةِ توليف (FNN-PSO), شبكة علمان العصبية بالتوليدِ الخلفيِ (BP) كخوارزميةِ توليف (ENN-BP) . وباستخدام خوارزمية متطورة َ أمثلية الحشدِ الجزيئةِ (PSO)، وشبكات عصبية وبمعنى آخر: شبكة علمان العصبية بتحقيقِ أمثلية الحشدِ الجزيئةِ (PSO) كخوارزميةِ توليف (ENN-PSO). الطرق المتطورة تُعطي توقّعات الحملِ إلى 17 سنةِ مُقدماً. مثل هذه التوقّعاتِ سَتَكُونُ مفيدة جداً في التخطيط وعملياتِ النظامِ السليم. الخوارزميات أثبتت باستخدام برامج المحاكاة في محيط برنامج الماتلاب.
وقد تم اختبار مدى فائدة تقنيات التنبؤ خمسة على بيانات نظام الاختبار لشركة الخدمات الكبيرة (شبكة مصرية موحّدة). تُظهر النَتائِجَ المكتسبةَ بأنّ طريقةَ ENN-PSO تَأْخذُ فوائدَ الدقةِ والكفاءةِ في التنبؤِ.
وقد تم تنفيذ طريقة ENN-PSO باستخدام بياناتِ نمو السكانِ على الشبكة الوطنيةِ العراقيةِ للمدّةِ مِنْ 2014 إلى 2030.
التي اعدها السيد يونس محي نصيف ، طالب الماجستير في قسم الهندسة الكهربائية – كلية الهندسة / جامعة بغداد كجزء من متطلبات نيل درجة الماجستير في علوم الهندسة الكهربائية وبإشراف المدرس الدكتورة حنان ميخائيل داود يوم الخميس المصادف 30/10/2014.تكونت لجنة المناقشة من الاستاذ المساعد الدكتور افانين انور عبود رئيساُ وعضوية الاستاذ المساعد الدكتور قاسم عبد الرزاق علي و الاستاذ المساعد الدكتور فراس محمد طعيمة.
خلاصة اطروحة الطالب كما يلي:
بقدر تعلق الأمر بنظام طاقة كهربائيةِ، لقد كَانَ هناك حاجة لاكتشاف الحملِ المستقبليِ مُقدماً. لَعبَ تنبؤ الحملِ دوراً مهماً في التوليد والنقل وتخطيط لنظامِ التوزيعِ. تنبؤ مطلبِ الحملِ المستقبليِ هامُّ للعمليةِ الاقتصادية والآمنةِ لتشغيل الأنظمةِ الكهربائيةِ. عُموماً، الهدف لتنبؤ الحملِ بدقة عالية من الصعب تحقيقه بسبب تأثيراتِ معقّدةِ على الحملِ مِن قبل عدة عوامل متنوعة .
تُركّزُ هذه الأطروحة على الدراسةِ لتنبؤ حملِ المدى البعيدِ بإست عمال طريقة الانحدار الخطي المتعدّدِ (MLR) وباستعمال أنواعَ مختلفةَ مِنْ طرقِ الذكاء الحاسوبية مثل تغذية الشبكة العصبيةِ الى الامام بالتوليدِ الخلفيِ (BP) كخوارزميةِ توليف (FNN-BP) وتغذية الشبكة العصبيةِ الى الامام بتحقيقِ أمثلية الحشدِ الجزيئةِ (PSO) كخوارزميةِ توليف (FNN-PSO), شبكة علمان العصبية بالتوليدِ الخلفيِ (BP) كخوارزميةِ توليف (ENN-BP) . وباستخدام خوارزمية متطورة َ أمثلية الحشدِ الجزيئةِ (PSO)، وشبكات عصبية وبمعنى آخر: شبكة علمان العصبية بتحقيقِ أمثلية الحشدِ الجزيئةِ (PSO) كخوارزميةِ توليف (ENN-PSO). الطرق المتطورة تُعطي توقّعات الحملِ إلى 17 سنةِ مُقدماً. مثل هذه التوقّعاتِ سَتَكُونُ مفيدة جداً في التخطيط وعملياتِ النظامِ السليم. الخوارزميات أثبتت باستخدام برامج المحاكاة في محيط برنامج الماتلاب.
وقد تم اختبار مدى فائدة تقنيات التنبؤ خمسة على بيانات نظام الاختبار لشركة الخدمات الكبيرة (شبكة مصرية موحّدة). تُظهر النَتائِجَ المكتسبةَ بأنّ طريقةَ ENN-PSO تَأْخذُ فوائدَ الدقةِ والكفاءةِ في التنبؤِ.
وقد تم تنفيذ طريقة ENN-PSO باستخدام بياناتِ نمو السكانِ على الشبكة الوطنيةِ العراقيةِ للمدّةِ مِنْ 2014 إلى 2030.
