العنوان بلغة أخرى: |
Medium Term Load Forecasting for Jordan Electric Power System Using Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Least Square Regression Methods |
---|---|
المؤلف الرئيسي: | الحطاب، محمد مصطفى عبدالقادر (مؤلف) |
مؤلفين آخرين: | الرفاعي، محمد بشير (مشرف) , المومني، محمد عوض حسين (مشرف) |
التاريخ الميلادي: |
2016
|
موقع: | إربد |
الصفحات: | 1 - 81 |
رقم MD: | 871425 |
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: |
المستخلص: |
تعتبر التنبؤات متوسطة الأمد للأحمال الكهربائية من العوامل المؤثرة في تخطيط وتشغيل النظام الكهربائي حيث تساعد المشغل للنظام الكهربائي على اتخاذ القرارات المتعلقة بتشغيل أو إطفاء الوحدات التوليدية المرتبطة مع نظام النقل الكهربائي. يركز هذا البحث على استخدام طرق جديدة للتنبؤات متوسطة الأمد اعتمادا على طريقتي الأسلوب المربع الأقل انحدارا (LSRM) وطريقة تحسين سرب الجسيمات (PSO) داخل النظام الكهربائي الأردني، حيث تم اختيار هاتين الطريقتين لتحقيقهما نسب خطأ مقبولة. تم تحليل العوامل المؤثرة على الاستهلاك والمتضمنة العوامل الجوية وأهمها درجة الحرارة، التوزيع الديمغرافي للسكان، تنوع الأحمال، والقيم القصوى الأسبوعية والشهرية للأحمال واستخدامها لبناء نموذج التنبؤ. ثم تمت المقارنة بين نتائج النموذجين بناءا على مؤشرات الخطأ التربيعي النسبي ومعدل الخطأ وتوظيفهما للتنبؤ بالأحمال الشهرية والأسبوعية لعام 2015 ومقارنتها بالقيم القصوى الحقيقية للأحمال. كما تم مقارنة أداء النموذجين من خلال قدرتهما على التنبؤ بالأحمال المقبلة فكانت نسبة الخطأ في الطريقتين تتراوح بين 5.12% و 6.64% بالاعتماد على قيم الأحمال القصوى المسجلة من عام 2008 لعام 2014، بين 1.65% و 2.20% بأخذ درجة الحرارة كعامل إضافي مؤثر على الأحمال القصوى، بين 8.12% و 8.88% لطريقة الانحدار (AR) بين 8.2% و 12.8% داخل شركة الكهرباء الوطنية. |
---|