كتابة: د.رباب حميد شغيدل
نوقشت اطروحة الماجستير الموسومة:
“Load Forecasting Problem for Iraqis Super High Voltage Power Grid Using Swarm Optimization Based on Artificial Neural Networks”
التي اعدها السيد محمد عمر علي، طالب الماجستير في قسم الهندسة الكهربائية – كلية الهندسة / جامعة بغداد كجزء من متطلبات نيل درجة الماجستير في علوم الهندسة الكهربائية وبإشراف الاستاذ المساعد الدكتور ابراهيم قاسم يوم الاحد المصادف 24/11/2013.تكونت لجنة المناقشة من الاستاذ المساعد الدكتور ضاري يوسف رئيساُ وعضوية الاستاذ المساعد الدكتور فراس محمد والمدرس الدكتور قيس متي.
خلاصة اطروحة الطالب كما يلي:
التنبؤ بالحمل يلعب دورا حيويا في كل من البلدان المتقدمة والنامية لصانعي السياسات والمنظمات ذات الصلة. فهو يساعد في اتخاذ قرارات مهمة بما في ذلك القرارات المتعلقة بشراء وتوليد الطاقة ألكهربائية وتطوير البنية التحتية. التنبؤ الحمل هو أيضا جيد لتوفير الطاقة وخفض تكلفنها ومن ثم، فإنه يمكن من خلاله تحسين الفوائد الاقتصادية وكذلك القضايا الاجتماعية لنظام الطاقة.
في السنوات الاخيره تم تطبيق الشبكات العصبيه الاصطناعية على التنبؤ بالأحمال القصيرة الامد.يعرض هذا العمل دراسة للتنبؤ بالأحمال القصيرة الامد للشبكة الوطنيه العراقيه وذلك باستخدام نموذجين مختلفين للشبكات العصبيه الاصطناعية. في النموذج الاول تم استخدام خوارزميه الطبقات المتعددة مع التغذيه الارجاعيه كإستراتيجيه لتعليم الشبكه العصبيه الاصطناعية،أما في النموذج الثاني تم استخدام داله الاساس القطريه. أن مدخلات الشبكه العصبيه الاصطناعية هي عبارة عن احمال سابقه وان المخرج لها هو عبارة عن توقعات الاحمال لأيام معينه. وان بيانات الاحمال السابقه تم الحصول عليها من مركز التشغيل والتحكم والذي يعتبر احد المؤسسات التابعه لوزارة الكهرباء العراقيه وقد تم تقسيم هذه البيانات الى جزأين احدهما استخدم لغرض تعليم الشبكه العصبيه في حين استخدم الجزء الاخر لغرض فحص واختبار الشبكه العصبيه الاصطناعية. وقد تم انجاز المحاكاة بواسطة برنامج الماتلاب وبالاستعانة بصندوق ادوات الشبكات العصبيه الموجودة فيه،حيث تم اعاده ترتيب ومعالجه البيانات التي تم الحصول عليها والخاصة بالشبكة الوطنيه العراقيه. وأخيرا تظهر نتائج المحاكاة أن قيم الحمل المتوقع للشبكة الوطنيه العراقية باستخدام داله الاساس القطريه هي قريبة جدا لنظيرتها الحقيقية.
نوقشت اطروحة الماجستير الموسومة:
“Load Forecasting Problem for Iraqis Super High Voltage Power Grid Using Swarm Optimization Based on Artificial Neural Networks”
التي اعدها السيد محمد عمر علي، طالب الماجستير في قسم الهندسة الكهربائية – كلية الهندسة / جامعة بغداد كجزء من متطلبات نيل درجة الماجستير في علوم الهندسة الكهربائية وبإشراف الاستاذ المساعد الدكتور ابراهيم قاسم يوم الاحد المصادف 24/11/2013.تكونت لجنة المناقشة من الاستاذ المساعد الدكتور ضاري يوسف رئيساُ وعضوية الاستاذ المساعد الدكتور فراس محمد والمدرس الدكتور قيس متي.
خلاصة اطروحة الطالب كما يلي:
التنبؤ بالحمل يلعب دورا حيويا في كل من البلدان المتقدمة والنامية لصانعي السياسات والمنظمات ذات الصلة. فهو يساعد في اتخاذ قرارات مهمة بما في ذلك القرارات المتعلقة بشراء وتوليد الطاقة ألكهربائية وتطوير البنية التحتية. التنبؤ الحمل هو أيضا جيد لتوفير الطاقة وخفض تكلفنها ومن ثم، فإنه يمكن من خلاله تحسين الفوائد الاقتصادية وكذلك القضايا الاجتماعية لنظام الطاقة.
في السنوات الاخيره تم تطبيق الشبكات العصبيه الاصطناعية على التنبؤ بالأحمال القصيرة الامد.يعرض هذا العمل دراسة للتنبؤ بالأحمال القصيرة الامد للشبكة الوطنيه العراقيه وذلك باستخدام نموذجين مختلفين للشبكات العصبيه الاصطناعية. في النموذج الاول تم استخدام خوارزميه الطبقات المتعددة مع التغذيه الارجاعيه كإستراتيجيه لتعليم الشبكه العصبيه الاصطناعية،أما في النموذج الثاني تم استخدام داله الاساس القطريه. أن مدخلات الشبكه العصبيه الاصطناعية هي عبارة عن احمال سابقه وان المخرج لها هو عبارة عن توقعات الاحمال لأيام معينه. وان بيانات الاحمال السابقه تم الحصول عليها من مركز التشغيل والتحكم والذي يعتبر احد المؤسسات التابعه لوزارة الكهرباء العراقيه وقد تم تقسيم هذه البيانات الى جزأين احدهما استخدم لغرض تعليم الشبكه العصبيه في حين استخدم الجزء الاخر لغرض فحص واختبار الشبكه العصبيه الاصطناعية. وقد تم انجاز المحاكاة بواسطة برنامج الماتلاب وبالاستعانة بصندوق ادوات الشبكات العصبيه الموجودة فيه،حيث تم اعاده ترتيب ومعالجه البيانات التي تم الحصول عليها والخاصة بالشبكة الوطنيه العراقيه. وأخيرا تظهر نتائج المحاكاة أن قيم الحمل المتوقع للشبكة الوطنيه العراقية باستخدام داله الاساس القطريه هي قريبة جدا لنظيرتها الحقيقية.
