ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Forecasting Electricity Consum...>الوصف

Forecasting Electricity Consumption in Sulaimani Province by Using Spectral Analysis Approach

العنوان بلغة أخرى: التنبؤ باستهلاك الكهرباء باستخدام منهج التحليل الطيفي في محافظة السليمانية
المصدر: مجلة الغري للعلوم الاقتصادية والإدارية
الناشر: جامعة الكوفة - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: أحمد، فرهاد على (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Ahmed, Farhad Ali
مؤلفين آخرين: محمد، منعم عزيز (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج20, ع1
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2024
الصفحات: 83 - 97
ISSN: 1994-0947
رقم MD: 1469165
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
ترشيد الاستهلاك | التنمية الاقتصادية | النماذج الخطية
كلمات المؤلف المفتاحية:
التنبؤ استهلاك الكهرباء | طريقة فوريه | البيريودوكرام | تحليل طيفي | نموذج ARMA | Forecasting Electrical Consumption | Fourier Method | Periodogram | Spectral Analysis | ARIMA Model
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

2

حفظ في:
المستخلص: في العالم الحديث، مع الاستخدام المكثف للكهرباء في المنازل والشركات، تعد دراسة استهلاك الكهرباء والتنبؤ به أمرا بالغ الأهمية لإدارته وتوزيعه. يهدف هذا البحث إلى التنبؤ باستهلاك الكهرباء في محافظة السليمانية باستخدام التحليل الطيفي على بيانات السلاسل الزمنية. ولهذا الغرض، تم استخدام البيانات بالساعة ضمن النطاق الزمني من يوليو إلى سبتمبر 2022، وتم اقتراح نموذج جديد يتكون من متغير توضيحي جيبي ومتغير تربيعي غير خطي. في هذا النموذج تم تحديد أهم المؤلفات الدورية الموجودة في السلاسل الزمنية قيد الدراسة من خلال استخدام مخطط الدورة وطريقة توسيع فورييه القادرة على تحديد الدورات المخفية في البيانات. وبعد ذلك، تم إضافة كل من هذه المكونات الدورية إلى النموذج بناء على مبدأ الإمساك. يتضمن النموذج المركب المقترح عنصرا تربيعيا واثنين من المكونات التوافقية مع فترات 24 و 12 ساعة. يظهر هذا النموذج كفاءة ودقة ملحوظتين لأنه يتفوق على نموذج المتوسط المتحرك للانحدار الذاتي الكلاسيكي (ARMA) استنادا إلى معدل MSE=0.0009 وMAE=23.819 عند المقارنة.

In the modern world, with the extensive use of electricity in homes and businesses, studying and forecasting electrical consumption is crucial for its management and distribution. This research aims to forecast the electricity consumption in Sulaimani province using spectral analysis on time series data. For this purpose, hourly data within the time range of July to September 2022 has been utilized, and a new model has been proposed, consisting of a sinusoidal explanatory variable and a nonlinear quadratic variable. In this model, the most significant periodic cycles present in the time series under study were identified by employing the periodogram and Fourier expansion method, capable of identifying hidden cycles in the data. Subsequently, each of these periodic components was added to the model based on the principle of parsimony. The proposed composite model includes a quadratic component and two harmonic components with 24 and 12-hour periods. This model demonstrates notable efficiency and accuracy as it outperforms the classical Autoregressive Moving Average (ARMA) model based on the MSE=0.0009 rate and MAE=23.819 when compared.
ISSN: 1994-0947

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.