تحليل أداء خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تقييم الأمن الديناميكي
Other Title(s)
Analysis of the performance of artificial intelligence algorithms in dynamic security assessment
Joint Authors
الراوي، محمد علي عبد الله
الحمداني، قتيبة سعيد
سراء إسماعيل خليل
Source
Issue
Vol. 27, Issue 1 (31 Mar. 2022), pp.47-55, 9 p.
Publisher
University of Mosul College of Engineering
Publication Date
2022-02-28
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
9
Main Subjects
Topics
Abstract AR
تعمل منظومات القدرة الكهربائية حول العالم في الوقت الحاضر بالقرب من حدود الأمن والاستقرار التصميمية بسبب الاعتبارات الاقتصادية وارتفاع معدلات الطلب على الطاقة الكهربائية، وتتعرض هذه المنظومات أثناء عملها إلى أنواع مختلفة من الاضطرابات تؤدي في الحالات الشديدة منها إلى فقدانها بالكامل وحصول حالة الإطفاء التام، ويعتبر تقييم الأمن الديناميكي أحد أهم الأدوات المستخدمة في تقييم أداء المنظومات القدرة الكهربائية بعد حصول هذه الاضطرابات.
تتطلب الطرائق الرياضية التقليدية اللازمة لتقييم الأمن الديناميكي عمليات حسابية معقدة فضلا عن الزمن اللازم لإجراء الحسابات بحيث أصبحت غير مناسبة لتقييم الأمن الديناميكي في الزمن الفعلي (Online).
لمعالجة هذه التحديات تم إجراء هذا البحث لتوفير أدوات جديدة تعتمد على تقنيات متقدمة للذكاء الاصطناعي قادره على تقييم السلوك الديناميكي لمنظومات القدرة الكهربائية في الوقت الحقيقي.
اعتمدت منهجية البحث في هذه الدراسة على استخدام تقنيات الذكاء الصناعي وتشمل الشبكة العصبية الاصطناعية ذات الانتشار العكسي وخوارزميات شجرة القرار (J48) و(LMT) (logistic model tree) والتي طبقت على قاعدة بيانات الحالات الطارئة لنموذج منظومة القدرة الكهربائية (IEEE 14 Bus) الاختبارية بعد تطبيق أكثر أنواع الاضطرابات الكهربائية شيوعا.
لقد أظهرت نتائج تقنية الشبكة العصبية الاصطناعية دقة تصنيف عالية وصلت إلى (98.958%) ومعدل خطا أقل مقارنة بخوارزميات شجرة القرار (148) و(LMT).
وتعتبر نتائج هذا البحث مهمة للغاية لتحسين دقة نتائج مصنف تقييم الأمن الديناميكي لمنظومة القدرة الكهربائية مما يسهل على مشغل الشبكة اتخاذ إجراءات الحماية المناسبة لحظة وقوع الاضطرابات في الشبكة.
Abstract EN
Electrical power systems around the world are currently operating near the limits of security and stability design, due to economic considerations and high rates of demand for electrical energy.
during their operation, these systems are exposed to various types of disturbances, which in severe cases lead to their complete loss and complete shutdown.
dynamic security assessment is one of the most important tools used in evaluating the performance of electrical power systems after these disturbances occur.
the traditional mathematical methods for evaluating dynamic security require complex computations and computational time so that they are not suitable for evaluating dynamic security in real time.
to address these challenges, this research was conducted to provide new tools based on advanced techniques of artificial intelligence techniques capable of building a classifier to evaluate its dynamic behavior in real time.
the research methodology in this study relied on the use of artificial intelligence techniques, including back propagation artificial neural network, decision tree algorithms (J48) and logistic model tree (LMT).
which was applied to the emergency database of the electrical power system (IEEE 14 bus) test model after applying the most common types of electrical disturbances.
the results of the artificial neural network technology showed high classification accuracy (98.958%) and a lower error rate compared to the decision tree (J48) and (LMT) algorithms.
the results of this research are very important to improve the accuracy of the results of the dynamic security assessment classifier for the electrical power system, which makes it easier for the network operator to take appropriate protective measures in the moment of disturbances in the network.
American Psychological Association (APA)
الحمداني، قتيبة سعيد وسراء إسماعيل خليل والراوي، محمد علي عبد الله. 2022. تحليل أداء خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تقييم الأمن الديناميكي. مجلة هندسة الرافدين،مج. 27، ع. 1، ص ص. 47-55.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1341956
Modern Language Association (MLA)
الحمداني، قتيبة سعيد....[و آخرون]. تحليل أداء خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تقييم الأمن الديناميكي. مجلة هندسة الرافدين مج. 27، ع. 1 (آذار 2022)، ص ص. 47-55.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1341956
American Medical Association (AMA)
الحمداني، قتيبة سعيد وسراء إسماعيل خليل والراوي، محمد علي عبد الله. تحليل أداء خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تقييم الأمن الديناميكي. مجلة هندسة الرافدين. 2022. مج. 27، ع. 1، ص ص. 47-55.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1341956
Data Type
Journal Articles
Language
Arabic
Notes
يتضمن ملاحق: ص. 53-55
Record ID
BIM-1341956