نموذج رياضي إحصائي للتنبؤ بالأحمال الكهربائية بإستخدام الشبكات العصبية

Abstract

الهدف الرئيسى لهذه الدراسة هو الاستفادة من أسلوب الشبكات العصبية كأسلوب حديث لحل المشاكل العملية ومحاولة تطبيقه فى مجالات الطاقة الكهربائية، حيث أكدت البحوث الحديثة أن أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية يعد من الأساليب الواعدة فى مجال التنبؤ.ومن خلال هذا البحث تم عرض نموذج مبسط للشبكات العصبية لكى يساعد متخذى القرار فى مجال الطاقة الكهربائية أن يبنوا قراراتهم على أساس علمى سليم وعلى معلومات ذات مستوى عال من الدقة، و تم تطبيق نموذج للتنبؤ بالأحمال الكهربائية على مرحلتين:ففى المرحلة الأولى (مستوى اليوم) فقد تم أخذ عينة من البيانات الخاصة بدرجات الحرارة القصوى والصغرى والأحمال الكهربائية خلال هذه الأيام.أما فى المرحلة الثانية ( مستوى الساعة) فقد تم أخذ عينة من البيانات الخاصة بدرجات الحرارة خلال أربعة وعشرون ساعة والأحمال الكهربائية خلال هذه الساعات.وقد اتضح من الدراسة أن الطرق الإحصائية (مقارنة بالشبكات العصبية الاصطناعية) لم تثبت كفاءتها فى الحصول على التنبؤ بالأحمال الكهربائية بدقة كافية نتيجة لقصورها.

The main target of this study is to benefit from the artificial neural network model as a new technique to solve thepractical problems and that can be applied in the electric load study, as recent researches on the artificial neural network shows that it is a promising technique in the forecasting area. In this research, we proposed a neural network model to help the decision maker in the electric load area to make their decisions on a very perfect and accurate base, by applying the electric load forecasting model on two stages: the first system (The day level), on a sample of the data, maximum and minimumdegrees of heat and the electric loads through these days, and the second step (an hour level), on a sample of data, the degrees of heat and the electric loadsthrough the twenty four hours.We concludedthat the neural net work model is more active than the regression analysis model in forecasting the electric loads.