سنقدم في هذا البحث منهجية علمية للتنبؤ قصيرة جدا بالحمولات الكهربائية للمنظومة الكهربائية السورية أي التنبؤ بهذه الحمولات لعدة ساعات قادمة و قد أطلقنا على هذا النوع من التنبؤ التنبؤ العملياتي, تعتمد هذه المنهجية على استخدام الشبكات العصبية الصناعية.
In this paper, we presented a scientific methodicalness in
very short term load forecasting depends on back propagation
artificial neural networks, and we relied upon real data of Syrian
electrical power system.
المراجع المستخدمة
ABDUL HAMID, M, ABDUL RAHMAN, T, 2010 -Short Term Load Forecasting Using an Artificial Neural Network Trained by Artificial Immune System Learning Algorithm. International Confernce on Computer Modeling and Simulation, IEEE, UK, 82p
BADRI, A, AMELI, Z, 2012 -Application of Artificial Neural Networks and Fuzzy logic Methods for Short Term Load Forecasting, Procedia, 534p
HAYKIN ,S, 2009 -Neural networks and Learning Machine. (3rd edition), pearson-prentice Hall Upper Saddle River, 315p