Short Term Load Forecast for Jordanian Electricity Demand Based on ANN and ARMAX Models
| العنوان بلغة أخرى: |
توقعات قصيرة الأمد لأحمال النظام الكهربائي الأردني اعتماداً على الشبكات العصبية وتحليل معامل الانحدار |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | Al Rousan, Wasseem Hani (Author) |
| مؤلفين آخرين: | Al Momani, Mohammed Awad (Advisor) |
| التاريخ الميلادي: |
2015
|
| موقع: | إربد |
| الصفحات: | 1 - 79 |
| رقم MD: | 747827 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة اليرموك |
| الكلية: | كلية الحجاوي للهندسة التكنولوجية |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
17
| المستخلص: |
تعتبر التنبؤات قصيرة الأمد بالأحمال الكهربائية من العوامل المؤثرة على قدرة المشغل للنظام الكهربائي على اتخاذ القرارات المتعلقة بتشغيل أو اطفاء الوحدات التوليدية المرتبطة مع نظام النقل الكهربائي. يركز هذا البحث على إعداد تنبؤات قصيرة الأمد لأحمال النظام الكهربائي الأردني اعتماداً على الشبكات العصبية (NARX) وطريقة تحليل معاملات الانحدار الخطي (ARMAX) حيث تم اختيار هاتين الطريقتين لتحقيقهما نسبة خطأ مقبولة. تم تحليل العوامل المؤثرة على الاستهلاك والمتضمنة متغيرات الطقس: درجة الحرارة والرطوبة واستخدامها لبناء نموذج التنبؤ. تمت المقارنة بين نتائج النموذجين والمتضمنة الأحمال الساعية والأحمال القصوى اليومية المتوقعة بناء على أربعة مؤشرات هي: الخطأ النسبي ومعدل الخطأ والخطأ التربيعي النسبي بالإضافة لمعامل الارتباط. تم توظيف الطريقتين للتنبؤ بالأحمال الساعية لثلاث أيام ومقارنتها بالقيم الحقيقة للأحمال، كما تم مقارنة أداء النموذجين من خلال قدرتهما على التنبؤ بالأحمال القصوى اليومية لثلاثة أيام مقبلة. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Long Term Electric Load Forecasting based on ANN and Regression Models: A Case Study of the Jordanian Network
بواسطة: Al Shaabi, Duaa Talal منشور: (2015) -
Short and Medium Term Electrical Load Forecasting Using ANN
بواسطة: Amer, Sara Alfatih منشور: (2018) -
Long Term Electrical Load Forecasting for an Electrical Power Grid Using Statistical and ANN Models
بواسطة: مبارك، غيث أحمد محمد منشور: (2023) -
Short Term Load Forecasting by Using Artificial Neural Network Technique for Jordanian Power Grid as Case Study
بواسطة: جوارنة، صهيب محمد محمود منشور: (2022) -
Forecasting Jordanian Household Power Demands Incorporating Renewable Energy Sources using Artificial Neural Networks in Smart Grid Environment
بواسطة: Al Jondi, Wael A. منشور: (2015)
