| LEADER |
03712nam a2200253 4500 |
| 001 |
2171723 |
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 044 |
|
|
|b السودان
|
| 100 |
|
|
|a النور، بدر الدين علي آدم
|g Alnor, Badar Eldinn Alia Adam
|e مؤلف
|9 729845
|
| 245 |
|
|
|a Contingency Ranking of the National Grid of Sudan "NGS" Using Artificial Neural Networks Technique
|
| 246 |
|
|
|a ترتيب الاضطراب للشبكة القومية السودانية باستخدام تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية
|
| 260 |
|
|
|b مركز بحوث ودراسات دول حوض البحر الأحمر وجامعة دنقلا
|c 2023
|g يونيو
|m 1444
|
| 300 |
|
|
|a 51 - 68
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 520 |
|
|
|a أصبح الطلب على القدرة الكهربائية في تزايد مستمر، ولتغطية هذا الطلب المتزايد على القدرة الكهربائية توسعت الشبكة القومية السودانية في السنوات القليلة الماضية بمعدلات كبيرة، من خلال التوسعات الجديدة في شبكات النقل والتوزيع. هذا الوضع شكل تعقيدا وضغطا كبيرين على الشبكة، مما كان له إثر كبير على استقرار النظام والتشغيل الأمن لبعض أجزاءها. هدفت هذه الورقة إلى تقديم ترتيب للاضطراب لجزء مهم من الشبكة القومية السودانية ذات مستويات الجهد KV500 وKV220. باستخدام تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية. تم إجراء النمذجة والمحاكاة باستخدام برنامج ماتلاب. أظهرت النتائج عناصر الضعف في الشبكة. وقد خلصت هذه الدراسة إلى أن تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية ذات دقة وسرعة عالية مقارنة بالطرق التقليدية، عندما يتم تدريب الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) بشكل ممتاز.
|b The demand for electrical power has become constantly increasing, and to cover this increasing demand for electrical power, the national grid of Sudan has expanded in the past few years at large rates, through new expansion on transmission and distribution networks. This situation formed a great complication and pressure on the network, which had a great impact on the stability of the system and the security operation of some of its parts. This paper aimed to provide contingency ranking for an important part of the national grid of Sudan with voltage levels 500kV and 220kV. using artificial neural network (ANN) technique. The Modeling and simulation were done using MATLAB program. The results shown the weaknesses elements of the network. This study concluded that artificial neural network (ANN)is posse a high accuracy and speed compared to the traditional methods, when the artificial neural network (ANN) is trained in excellent form.
|
| 653 |
|
|
|a القدرات الكهربائية
|a الشبكات العصبية الاصطناعية
|a الشبكة القومية
|a السودان
|
| 692 |
|
|
|a تحليل الطوارئ
|a الشبكات العصبية الاصطناعية
|a الماتلاب
|b Contingency Analysis
|b Artificial Neural Networks
|b MATLAB
|
| 700 |
|
|
|a إدريس، منصور بابكر
|g Idris, Mansour Babiker
|e م. مشارك
|9 729846
|
| 773 |
|
|
|4 الاقتصاد
|6 Economics
|c 003
|l 004
|m ع4
|o 2450
|s مجلة القلزم للدارسات التطبيقية
|v 000
|x 1858-9553
|
| 856 |
|
|
|u 2450-000-004-003.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|q n
|
| 995 |
|
|
|a EcoLink
|
| 995 |
|
|
|a science
|
| 999 |
|
|
|c 1424375
|d 1424375
|
