تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > Using ARIMA Model to Forecast...>الوصف

Using ARIMA Model to Forecast Electricity Load in Jordan

العنوان بلغة أخرى: التنبؤ بالأحمال الكهربائية في الأردن باستخدام نموذج الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة المتكاملة ARIMA
المصدر: المجلة الأردنية للعلوم الاقتصادية
الناشر: الجامعة الأردنية - عمادة البحث العلمي
المؤلف الرئيسي: العجلوني، سامح عاصم (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Al-Ajlouni, Sameh Asim
المجلد/العدد: مج11, ع2
محكمة: نعم
الدولة: الأردن
التاريخ الميلادي: 2024
التاريخ الهجري: 1445
الشهر: تموز
الصفحات: 127 - 139
ISSN: 2308-9946
رقم MD: 1482698
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
نماذج التنبؤ | الأحمال الكهربائية | المجتمع الأردني
كلمات المؤلف المفتاحية:
نموذج ARIMA | نموذج SARIMA | طريقة بوكس-جينكينز | التنبؤ بالأحمال الكهربائية | الأردن | حزمة برامج Rstudio | ARIMA Model | SARIMA Model | Box-Jenkins Method | Electricity Load Forecasting | Jordan | Auto.Arima | Rstudio Software Package
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: الأهداف: تهدف هذه الدراسة إلى التنبؤ بذروة حمل الكهرباء اليومي في الأردن باستخدام مجموعة بيانات أحمال الذروة اليومية للأربع وعشرين ساعة للفترة من 1 كانون الثاني 2010 إلى 31 كانون أول 2022 والمتوفرة لدى شركة الكهرباء الوطنية (NEPCO). المنهجية: تستخدم هذه الدراسة نموذج الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة المتكاملة ARIMA الموسمي أو ما يسمى نموذج SARIMA للتنبؤ. تظهر البيانات اتجاها تصاعديا وموسمية وتباينا غير ثابت. وللتعامل مع هذه الخصائص، تم استخدام نموذج SARIMA لمعالجة وجود الاتجاه والموسمية، في حين تم استخدام تحويل Box-Cox للتغلب على خاصية التباين غير الثابت. النتائج: استنادا إلى نتائج التحليل القياسي تم تحديد نموذج SARIMA التالي: ARIMA (1,0,1)(2,1,2)[7] والذي تم استخدامه للتنبؤ بسبع قيم مستقبلية للحمل الكهربائي، حيث تراوحت متوسطات هذه القيم ما بين 2530 ميجاوات كحد أدنى و2938 ميجاوات كحد أعلى. وللتأكد من دقة التنبؤات تم استخدام معياري متوسط النسبة المئوية للخطأ المطلق (MAPE)، وقيمة جذر متوسط مربع الخطأ (RMSE) واللذين أكدا دقة التنبؤات وبالتالي ملاءمة استخدام هذا النموذج للتنبؤ بقيم الأحمال الكهربائية المستقبلية في الأردن. الخلاصة: استنادا إلى النتائج التجريبية، فإن شركات الكهرباء في الأردن مدعوة لتفعيل استخدام نماذج السلاسل الزمنية للتنبؤ بأحمال الكهرباء بدلا من الاعتماد على استخدام النماذج البسيطة مثل دالة التنبؤ (forecast function) المتاحة في برنامج MS-Excel على سبيل المثال.

Objectives: This study aims to forecast the daily peak electricity load in Jordan using a dataset of hourly peak load data for the period from January 1, 2010, to December 31, 2022, compiled by the National Electric Power Company (NEPCO). Methods: This study employs the Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) model to make forecasts. The data exhibits an upward trend, seasonality, and non-constant variance. To address these features, the SARIMA model is used to account for the trend and seasonality, while a Box-Cox transformation is applied to manage the non-constant variance. Results: Following the standard Box-Jenkins methodology (identification, estimation, diagnostic checking, and forecasting) and utilizing the “auto.arima()” function in the RStudio software package, the resulting SARIMA model is ARIMA(1,0,1)(2,1,2)[7]. This model is used to forecast 7 future values of the electricity load. The Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and the Root Mean Square Error (RMSE) values, as measures of forecast accuracy, support the precision of our forecasts. Conclusion: Based on empirical results, electricity companies in Jordan are encouraged to use time series models for forecasting electricity loads instead of relying on simple spreadsheet models.
ISSN: 2308-9946

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.