ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Modeling Electricity Energy Co...>الوصف
يجب تسجيل الدخول أولا

Modeling Electricity Energy Consumption in the Sudan: An Empirical Study

المصدر: مجلة دراسات حوض النيل
الناشر: جامعة النيلين - إدارة البحوث والتنمية والتطوير
المؤلف الرئيسي: Musa, Abdelaziz Gibreel Mohamed (Author)
المجلد/العدد: مج10, ع20
محكمة: نعم
الدولة: السودان
التاريخ الميلادي: 2017
الشهر: ديسمبر
الصفحات: 25 - 47
ISSN: 1858-621x
رقم MD: 906196
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink, IslamicInfo, HumanIndex
مواضيع:
الطاقة الكهربائية | أساليب التنبؤ | استهلاك الطاقة | معادلة الاتجاه العام | التمهيد الأسي | السودان
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

11

حفظ في:
المستخلص: تهدف هذه الدراسة إلي مقارنة أداء ثلاثة طرق للتنبؤ هي معادلة الاتجاه العام، نماذج بوكس- جنكنز ونماذج التمهيد الأسي وذلك لنمذجة وللتنبؤ بكميات الطاقة الكهربائية المستهلكة في السودان (بليون كيلو واط في الساعة). استخدمت في هذه الدراسة بيانات سنوية عن الطاقة الكهربائية المستهلكة في السودان للفترة من 1956 -2015 تم الحصول عليها من سجلات وتقارير بنك السودان، الجهاز المركزي للإحصاء ووزارة الكهرباء والمياه - السودانية. تم تطبيق اختبار جزر الوحدة للاستقرار على بيانات الدراسة وقد أسفرت نتائج الاختبار عن عدم استقرار بيانات السلسلة الأصلية بينما أوضحت النتائج سكون سلسلة الفروق الأولى لبيانات الطاقة الكهربائية المستهلكة في السودان. تم اختبار الفرضية هل توجد فروق معنوية في استهلاك الكهرباء للفترة من ١٩٥٦ - ١٩٩٢ والفترة من ١٩٩٢ - ٢٠١٥ وقد أسفرت نتائج التحليل لاختبار ت - للعينات المستقلة أن استهلاك الطاقة الكهربية للفترة من ١٩٥٦ - ١٩٩٢ أقل منه للفترة من ١٩٩٢ - ٠١٥ ٢ بالإضافة إلي تزايد حجم الاستهلاك خلال السنوات القادمة. تم تطبيق النماذج الثلاث للتنبؤ على بيانات الدراسة، قدرت معادلة الاتجاه العام، استخدمت منهجية بوكس - جنكنز لتحليل السلاسل الزمنية وتم اختيار النموذج ARIMA(1,1,0) كأفضل نموذج لتمثيل البيانات باستخدام منهجية بوكس- جنكنز، كذلك تم اختيار نموذج براون للتمهيد الأسي المزدوج كأفضل نموذج لتمثيل البيانات باستخدام نماذج التمهيد الأسي. قورنت النماذج الثلاث وذلك من خلال معايير دقة التنبؤات واستخدمت مقاييس كمتوسط القيم المطلقة للخطأ، متوسط القيم المطلقة لنسب الخطأ، الجزر التربيعي لمتوسط مربعات الخطأ ومعيار معلومات شوارترز بيزين. بناءًا على مقاييس جودة التوفيق بين النماذج المختلفة فإن نموذج براون للتمهيد الأسي للبيانات تميز بالأفضلية مقارنة بالنماذج الأخرى المستخدمة، هذه النتائج تشير إلى أنه للتنبؤ بالنسبة لهذا النوع من البيانات يوصى باستخدام نماذج التمهيد الأسي.

This study aims at comparing the performance of three forecasting techniques namely; linear trend equation, Box -Jenkins models and Exponential Smoothing models for modeling and forecasting electricity energy consumption in the Sudan. The data used in the analysis of this study are yearly readings of electricity energy consumption in the Sudan covered the period from 1956 to 2015 obtained from the Central Bureau of Statistics, Bank of Sudan as well as Ministry of Electricity and Water - Sudan. Augmented Dickey Fuller of unit root test was applied to the data, it is found that electricity energy consumption series level is non-stationary however; the first difference of the series is stationary. In addition the independent sample t-test was also applied to the data for the periods 1956 - 1992 and the period 1992 - 2015 in order to see if there is a significance difference between two periods in electricity energy consumption, the empirical results concludes that there is a significance deference in electricity energy consumption as well as there is an increasing in electricity consumption each year. Furthermore, linear trend equation, Box-Jenkins models and Exponential Smoothing models were applied to the data in order to determine which of these methods provides accurate predictions for Electricity energy consumption data. Trend equation was estimated, an ARIMA(1,1,0) was selected as an appropriate model to represent Box- Jenkins models, Brown’s double exponential smoothing was chosen as a suited model to represents exponential smoothing models. The three forecasting methods were compared, criteria used in the evaluation of these methods are: R2, RSS and BIC. According models selection criteria, the findings suggest that, Brown’s double exponential smoothing model is chosen as an appropriate and accurate model to predict electricity energy consumption data, therefore it would be highly recommended.
ISSN: 1858-621x

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.