نوقشت رسالة الماجستير الموسومة:
“إكتشاف العطل في الشبكة العراقية فائقة الجهد بإستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية “
التي اعدها السيد احمد عباس عبد الحمزة، طالب الماجستير في قسم الهندسة الكهربائية – كلية الهندسة / جامعة بغداد كجزء من متطلبات نيل درجة الماجستير في علوم الهندسة الكهربائية وبإشراف المدرس الدكتور حنان ميخائيل يوم الخميس المصادف 16/6/2016.تكونت لجنة المناقشة لهذه الرسالة من الاستاذ المساعد الدكتور رشيد حميد الربيعي رئيساُ وعضوية الاستاذ المساعد الدكتور حسن عبد الله كبه والاستاذ المساعد الدكتور علي عبد العباس البكري.
خلاصة رسالة الطالب كما يلي:
جميع الباحثين في مجال الطاقة الكهربائية يعملون جاهدآ على تحسين أداء شبكات الطاقة الكهربائية لرفع كفاءتها وتقليل الخسائر التي تحدث فيها أثناء العمل والتي تتسبب في فقدان الطاقة. وبالتالي فإن أهم ما تتحدث عنه البحوث المتعلقة بالقدرة هي مشاكل الاعطال التي تحدث في الاقسام الثلاثة (التوليد والنقل والتوزيع) للمنظومات القدرة الكهربائية , والوصول الى افضل الحلول واسرعها للحد من هذه الاعطال وبالتالي تقليل الضياع في القدرة الكهربائية.
وعليه فان هذه الاطروحة سوف تختص بدراسة الاعطال التي تحصل في خطوط نقل القدرة بإستخدام تقنية ذكية تتمثل بالشبكات العصبية الاصطناعية التي تقوم بوظائف مشابهة لتلك التي توجد في العقل البشري. حيث تم الاستفادة من هذه الشبكات العصبيه في اكتشاف حدوث اي عطل مفاجئ في الشبكات الكهربائية بسرعة عالية وتحديد نوع العطل وموقعه بشكل دقيق . وقد استخدمة طريقة ال (back propagation) كخوارزمية تدريب هذه الشبكات لقابليتها على تحليل وتنفيذ البيانات الضخمة.
ولقد تم تنفيذ هذه الطريقة على نظامين مختلفين عائدين ل معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات (وهما نظام ال 14-باص وال 30-باص). بعد ذلك تم تطبيق هذه الطريقة على الشبكة العراقية فائقة الجهد (شبكة ال 400 كيلوفولت) لغرض التحقق من الطريقة. نتائج المحاكات اوضحت بأن الشبكات العصبية سريعة جدا في اكتشاف حدوث الاعطال في نظام النقل. هنالك ثلاث حالات تم دراستها في هذا العمل وهي حالة العطل الواحد وحالة تعدد الاعطال بنفس اللحظة وحالة تتابع حدوث الاعطال. علما ان حالة العطل واحد وحالة تتابع الاعطال هما الاكثر حدوثنا. برمجة الطريقة تم تنفيذها بواسطة برنامج الماتلاب 2013.