I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   9 ,   No .   5 ,  Octo b e r   2 0 1 9 ,   p p .   4 0 0 3 ~4 0 0 9   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v9 i 5 . p p 4 0 0 3 - 4009       4003       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   Predic tion th e dat a  cons u m p t io n f o r pow er de m a nds   by   E l m a n  n eura l  n etw o rk       L a f t a   I s m a el 1 ,  A mm a r  I s s a   I s m a el 2   1 De p a rtme n t  o f   El e c tro n ics   E n g in e e rin g ,   Co ll e g e   o f   En g in e e rin g ,   D y a la   Un iv e rsit y ,   Ira q   2 De p a rtme n t  o f   El e c tri c a l  p o w e r  a n d   M a c h i n e   En g i n e e rin g ,   Co l leg e   o f   En g in e e rin g ,   Dy a la Un iv e r sity ,   Ira q       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Oct   3 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   Feb   2 4 ,   2 0 1 9   A cc ep ted   Ma y   1 ,   2 0 1 9       T h e   lo a d   f o re c a stin g   c o n sid e r  a s  p a rt  im p o rtan t  in   p o w e r  s y ste m   o p e ra ti o n .   T h e   e x a c t  p re d ictio n   f o r  p o w e r  d e m a n d   is  im p o rtan t  f o r  p lan n i n g   h o w   m u c h   n e e d   e x tra  p o w e r  g e n e ra ti o n   to   c o v e r  e x tra  lo a d   to   k e e p   w it h o u t  h a p p e n   sh u td o w n .   Ne u ra l  n e tw o rk s  sta y   f re q u e n tl y   d e si g n e d   f o r  m o d e li n g   d y n a m ic   p ro c e ss e s.  T h e   M u lt i - L a y e r  P e rc e p tro n   (M L P )  w it h   Ra d ial  Ba sis  F u n c ti o n s  (RBF )  n e tw o rk   i s sta ti c   a p p ro x ima ti o n s u se d   f e w e r   f re q u e n tl y   in   th e   d isc re te - ti m e   d o m a in .  In   th is  p a p e r  p r o p o se d   p re d ict   m e th o d   f o r  d a il y   p e a k   lo a d   b y   El m a n   Ne u ra l  Ne t w o r k   (ENN)  w it h   u sin g   d a ta  p o w e r  d e m a n d   f o r  2   y e a rs   c o ll e c ted   f ro m   N a ti o n a l  Co n tr o l   Ce n ter  (NCC)  a n d   c o m p a rin g   th e   re su lt .   T h e   re su lt   sh o w   th e   p r o p o sa l  is e v a lu a ted   a n d   f o ll o w e d   th e   p o w e r  d e m a n d .   K ey w o r d s :   I d en tif icat io n   b y   n eu r al  n et w o r k   Mo d elin g   P o w er   d e m a n d s     P o w er   s y s te m s   Co p y rig h t  ©   2 0 1 9   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Am m ar   I s s a  I s m ae l ,    Dep ar t m en t o f   E lectr ical  p o w er   an d   Ma ch in e  E n g in ee r i n g ,   D y a la   U n i v er s it y ,   Qu d as Sq u ar e,   B aq u b a,   D y ala,   I r aq .   E m ail:  a m m ar is s a1 9 7 8 @ g m ai l.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   A   k e y   i n s tr u m e n t  i n   p o w er   s y s te m   o p er atio n   i s   t h e  lo ad   f o r ec asti n g .   Se v er al  o p er atin g   d ec is io n s   ar e  d ep en d   o n   lo ad   f o r ec asts ,   f o r   ex a m p le  r eliab ilit y   an al y s is ,   d is p atch   s c h ed u li n g ,   an d   m ai n ten a n ce   p lan   u s ed   f o r   th e   g e n er ato r s .   I n   s p esi f ic ,   lo ad   f o r ec asti n g   i s   m o r e  s i g n i f ican t   d u e  to   t h e  i n cr ea s e  o f   d e r eg u lat io n   a n d   f r ee   r iv alr y   o f   t h e  elec tr ic  p o w er   i n d u s tr y   to tall y   ev er y w h er e  i n   th e  w o r ld .   L o ad   f o r ec ast s   ar e  v ital  u s ed   f o r   th e   en er g y   d ea li n g s   i n   co m p etit i v e  elec tr icit y   m ar k e ts .   F u r t h er m o r e,   th e  ac c u r ate  p r ed ictab le  f o r   th e  lo ad   is   i m p o r tan t  d ata  f o r   elec tr icit y   p r ice  f o r ec ast  [ 1 ] .   I n   [ 2 ]   p ap er   p r esen ted   a  s ch e m   o f   co m p u t atio n al   i n tell ig e n ce   f o u n d ed   th e  SVR   an d   S OM   i s   u s ef u l   to   re b u ild   th e   elec tr i cit y   lo ad   f o r ec asti n g   d y n a m ic s   b y   u s i n g   a  ti m e   s er ies ap p r o ac h .     I n   I r aq ,   th e  p o w er   g e n er atio n   is n ’ t   s u f f icie n t  th e  p o w er   d e m an d   b ec a u s e  t h e  w ar s ,   ad m in is tr ativ e   co r r u p tio n   an d   a s   w ell   as  co l lap s e  o f   t h e  tr an s m i s s io n   li n e s   [ 3 ] .   So   th e   s h u t   d o w n   i n   th e  p o w er   s y s te m   i s   h ap p en   f o r   s ev er al  ti m e s ,   to   a v o id   th i s   p r o b le m   th e   m in i s tr y   o f   elec tr ical  i n   I r aq   b u t ta b le  f o r   s h u t   d o w n   p ar tl y   esp ec iall y   i n   w i n ter   an d   s u m m er   s ea s o n s .   I n   t h i s   ca s e  t h e  esti m ated   lo ad s   f o r ec ast is   d i f f ic u lt  w ith   ab s e n ce   t h e  w h o le  d ata.   T h e  m o d elin g   d y n a m ic   p r o ce s s   b y   n e u r al  n et w o r k s   ar e  o f te n   u s ed   f o r s y aste m s   [ 4 ,   5 ] .   I n   m o s t  ca s es ,  o n e  h id d en   la y er   is   u s ed   w it h   Mu lti - L a y er   P er ce p tr o n   n et w o r k ,   th e  R ad ial  B asis   F u n ctio n s   ( R B F)   n et w o r k   i s   u s ed   m u ch   le s s   f r eq u e n tl y .   B o th   R B F   an d   ML P   n eu r al  n et w r o k s   s tr u c tu r es  ar e   s tatic  esti m a tio n s .   B y   d eli v er in g   th e  v al u es   o f   t h e  s ig n al  o f   in p u t  an d   o u tp u t  f r o m   s o m e  p r ev io u s   s a m p lin g   i n s ta n t s   to   th e  in p u t  n o d es o f   t h e  n et w o r k   ( b y   t h e   d ela y   l in e s )   to   t h e   d y n a m ic s   is   i n tr o d u ce d   i n to   t h e  s tatic  n et wo r k s   w h e n   t h e y   ar e   u s ed   f o r   d y n a m ic  m o d eli n g   p r o ce s s e s   ( in   t h e  d is cr ete - ti m e  d o m a in ) .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2088 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   5 ,  Octo b er   2 0 1 9   :   4 0 0 3   -   4009   4004   A  r ec u r r en t   n e u r al   n et w o r k s   u s ed   f o r   ap p r o x i m atio n   o f   s tatic  n e u r al  w i th   li n es   o f   d ela y   i s   to   u s e  [ 5 ,   6 ] ,   th at   ar e  m o d els  o f   s y n a m ic  d y n a m ic   b y   n at u r e.   E l m a n   n e u r al  n et w o r k   i s   a n   e x a m p le  o f   r ec u r r e n t  n eu r al  n et w o r k s   [ 7 ,   8 ] .   I n   E lm an   n e u r al  n et w o r k   [ 7 ]   th er e  is   n o   ad d itio n   ti m e - d ela y ,   w h i le  m an y   p r o ce s s   o f   tech n o lo g ic  d y n a m ic ,   in   s p e cif ic   i n   p etr o ch e m ica l,  f o o d   in d u s tr ies  a n d   , ch e m ical,   ar e  d is tin g u is h ed   b y   co m p ar ati v el y   lo n g   u n m i x ed   ti m e - d ela y ,   t h at   m a y   p r o d u ct   f r o m   t h e  ti m e  n ec e s s ar y   to   ac h ie v e   t h e   m ea s u r e m e n t s .   I n t u iti v el y ,   t h e  E l m a n   n eu r al  n et w o r k   m a y   b e  n o t  th e  g r ea tes t   s o l u ti o n .   I n   t h is   p ap er ;   w e  p r ese n t  o u r   alg o r it h m   o n   t h e  tas k   of   E l m a n   Neu r al  Net wo r k   ( E NN)   to   esti m ate t  t h e   p e ak   o f   lo ad   ev er y d a y   f o r   th e   n ex t   d a y   in   w h o le  m o n th .   T o  ass es s   t h e  p r o d u ctio n   o f   t h e   tech n iq u e  o f   f o r ec asti n g   p o w er   lo ad   d ata  ac q u ir ed   as o f   Natio n al  C o n tr o l Cen ter   ( NC C )   f o r   Min i n i s tr y   o f   I r aq   E lectr ical   p o w er .       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   Fo r   clar if y   a n d   s i m p lici t y   o f   g i v in g   t h e  d y n a m ic  s y s te m s   o f   s i n g le - in p u t  s i n g le - o u tp u t  th at   ar e   ex a m in ed   in   t h is   p ap er .   T h e  in p u t  s i g n al  i s   d esig n ated   b y   u ,   th e  s i g n al  o f   o u tp u t  i s   d e s ig n ated   b y   y .   T h e  p r esen ted   s a m p li n g   in s ta n t  is   d e s ig n ated   b y   k .   T h e  E l m an   r ec u r r en t  n e u r al  n et w o r k   in   Fi g u r e   1  d is p la y s   th e  f o r m   o f   t h e  E l m a n   n e u r al  n et w o r k   m e th o d .   T h e  n et w o r k   h as  o n e  in p u t  co n n ec ted   w it h   th e  in p u t  s i g n al  o f   th e  o p er atio n   f r o m   t h e  p r ec ed in g   s a m p li n g   i n s ta n t,  i.e .   u ( N - 1 ) , N   th e  h id d en   n e u r o n s   la y er   w it h   a   tr an s f er   f u n ctio n   in   n o n li n ea r   φ  :  R   →   R ,   o n e  n eu r o n   an d   w i th   o n e  o u tp u t  y ( k ) .   T h e  s ig n al s   o f   o u tp u t  f o r   th e  h id d en   la y er   ( v _ 1   ( N ) , … …. , v _ N   ( N ) )   ar e  ac ce s s ed   th r o u g h   s in g le   d elay   b o ck s   to   t h e   n o d es  o f   i n p u t   s i g n al   f o r   t h e  n et w o r   th at   m ea n s   t h at  t h e  n et w o r k   h as  N +1   t h e  n o d es  o f   i n p u t   u( N - 1 ) , v _ 1   ( N - 1 ) , …. , v _ N   ( N - 1 ) .   T h e  s ec o n d   la y er   w eig h t s   o f   th e   n et w o r k   a r e  d e s ig n ated   b y   w _ i^( ( 2 ) )   f o r   i=0 , …. . , N ,   th e  f ir s t  la y er   w ei g h t s   o f   t h e  n et w o r k   w _ ( i,j ) ^( ( 1 ) )   f o r   i= 1 , …. . , N,   , j = 0 , …. , N +1 .   B o th   lay er s   h av e  a n   ad d itio n al  u n i t y   s i g n al   ( b ias  s i g n a l ) .     SVR   is   u s e f u l   to   u s e  a  ti m e  s e r ies ap p r o ac h   in   r ec o n s tr u ct  t h e  elec tr icit y   lo ad   f o r ec asti n g   d y n a m ic s .           Fig u r e  1 .   E l m an   n eu r al  n et w o r k   s tr u ctu r e       I n   I r aq ,   th e  p o w er   g en er atio n   is n ’ t  s u f f icien t  t h e  p o w er   d e m an d   b ec au s e   th e   w ar s ,   ad m in is tr ativ e   co r r u p tio n   an d   a s   w ell   as  co l lap s e  o f   t h e  tr an s m i s s io n   li n e s   [ 3 ] .   So   th e   s h u t   d o w n   i n   th e  p o w er   s y s te m   i s   h ap p en   f o r   s ev er al  ti m e s ,   to   a v o id   th i s   p r o b le m   th e   m in i s tr y   o f   elec tr ical  i n   I r aq   b u t ta b le  f o r   s h u t   d o w n   p ar tl y   esp ec iall y   i n   w i n ter   an d   s u m m er   s ea s o n s .   I n   t h i s   ca s e  t h e  esti m ated   lo ad s   f o r ec ast is   d i f f ic u lt  w ith   ab s e n ce   t h e  w h o le  d ata.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       P r ed ictio n   th e  d a t a   co n s u mp ti o n   fo r   p o w er d ema n d s   b y  E lm a n   n eu r a l  n etw o r k  ( La fta   I s ma el)   4005   M o d elin g   d y n a m ic   p r o ce s s es   d id   b y   u s i n g   n e u r al  n et w o r k s   [ 4 ,   5 ] .   T h e  Mu lt i - L a y er   P er ce p tr o n   ( ML P )   n et w o r k   is   u s ed   w it h   o n e  h id d en   la y er ,   t h e  n et w o r k   w it h   R ad ial  B as is   Fu n ctio n s   ( R B F)  is   u s ed   m u c h   less   f r eq u e n tl y .   T h e  n e u r al  s tr u ctu r e s   o f   Bo th   R B F   an d   M L P   ar e  in   f ac t   s tat ic  ap p r o x i m a t io n s .   T h e  d y n a m ic s   is   ap p lied   in to   th e  s ta tic  n et w o r k s   b y   s e n d i n g   t h e  v a lu e s   o f   t h e  in p u t  an d   o u tp u t  s i g n als  f r o m   s o m e  p r e ce id in g   s a m p li n g   in s tan ts   to   th e  i n p u t n o d es o f   th e  n et w o r k   w h e n   th e y   ar e  u s ed   f o r   d y n a m ic   m o d e lin g   p r o ce s s es .     An   ab s o r b in g   alter n ati v e  to   ap p r o x i m atio n s   o f   s tat ic  n eu r al   w it h   d ela y   li n e s   is   to   u s e  r ec u r r en t n e u r a l   n et w o r k s   [ 5 ,   6 ]   th at  ar e  d y n a m ic  m o d el s   b y   n a tu r e.   On e  w ell - k n o w n   ca s e   o f   r ec u r r en t   n eu r al  n et w o r k s   i s   E l m a n   n e u r al  n et w o r k   [ 7 ,   8 ] .   I n   t h e  r ec u r r en t   E l m a n   n e u r al  n et w o r k   [ 7 ]   th er e  is   n o   ad d itio n al   ti m e - d ela y ,   w h ile  m an y   o f   p r o ce s s e s   o f   te ch n o lo g ical  d y n a m ic  ,   in   p ar ticu lar   in   c h e m ical,   f o o d   an d   p etr o ch e m ical .     Ko s a y   A .   S.  Ma j b o r ,   Qais  M.   A l ias ,   a n d   Kad h i m   M.   Su la i m a n   p r o p o s ed   to   s o lv e  th e   p r o b lem   o f   u n ce r tai n t y   o f   t h e  lo ad   f o r ec ast  th at  i s   p ar tl y   d u e  to   t h e  s u d d en   r is e  in   t h e  co n s u m er   b u y i n g   p o w er   w ith   t h e   elec tr icit y   g e n er atio n   d e f icit.  T h ey   w o r k ed   o n   lo ad   f o r ec asti n g   f o r   I r ea q   p o w er   n e t w o r k   f o r   w h o le  o f   y ea r s   w it h   t h e  av er g i n g   m et h o d   an d   th e  m i n i m u m   –   m a x i m u m .   T h eir   r esu lts   o b tain ed   clo s e  t o   th e  ad o p ted   lo a d   f o r ec asts   f o r   y ea r s   w it h   h ig h   v alu e  in   er r o r   b u t th e y   d id n ’ t g e t e s ti m atio n   f o r   f u tu r e  y ea r s   [ 9 ] .   Dr .   A d el  M.   Dak h il  p r o p o s ed   to   d ev elo p   elec tr ic  lo ad   f o r ca s tin g   w it h   s h o r t  ter m   b y   n eu r al  n et w o r k   d ep en d ed   o n   h is to r ical  s er ies  o f   p o w er   d e m an d   t h e  n e u r al  n et w o r k   ch o s e n   i f   f ee d   f o e w ar d   n et w o r k   i n   ( d ail y   h o u r ,   th e  w ee k l y   d a y   a n d   lo ad   o f   th e  p r ev io u s   h o u r ) ,   th is   m e th o d   w a s   g o o d   ac cu r ac y   a n d   r o b u s t in   f o r ec asti n g   b u t it   n o t i n clu d ed   f o r   f u t u r e  esti m atio n   [ 1 0 ] .   T h e  p ep er   s h o w   t h e  s o l u tio n   t h e  p r o b le m s   o f   p o w er   d e m a n d   f o r ec ast  f o r   ( h o u r   o f   d a y s   a n d   d a y s   o f   w ee k   a n d   w ee k d   o f   m o n t h s   a n d   esti m atio n   f o r   f u t u r e  y ea r ) ,   th e  w o r k   w it h   E l m a n   n e u r al   n et w o r k   w as  v er y   clo s e  to   th er   r e al  w ith   m i n i m u m   er r o r .   T h e  E lm an   n eu r al  n et w o r k   is   v er y   g o o d   m et h o d   to   esti m ate  th e  r ea l   v alu e  a n d   w it h   v alid atio n   w e  c an   esti m ate  t h e  f u t u r e  at  an y   ti m e  o r   an y   d a y   o f   n e x t  y ea r s .       3.   E L M AN  NE URA L   N E T WO RK   AL G O R I T H M   W h er e  ( )   ( N )   s tan d s   f o r   th e  o u t p u t  s i g n al s   o f   co n s ec u ti v e  h id d en   n o d es  ( = 1 , … . . ,   )   , ( ) = 1 .   On e  h a s     ( ) = φ ( ( ) )       ( 1)     w h er e  th e  s ig n al s   s u m   o f   th e  ℎ h id d en   n o d e  is     ( ) =   , 0 ( 1 ) +   , 1 ( 1 ) ( − ) + ∑ , + 1 ( 1 ) ( − 1 ) = 1       ( 2 )         C o m b i n in g   all  eq u a tio n s   ab o v e  ,   w e  g et      ( ) =   0 ( 2 ) + ∑ ( 2 ) = 0   φ ( , 0 ( 1 ) + , 1 ( 1 ) ( − ) + ∑ , + 1 ( 1 ) ( − 1 ) = 1 )     ( 3 )       T h e  n eu r al  n et w o r k   t r ai n i n g   i n clu d e s   in   c h an g i n g   t h e  v a lu es  o f   its   w ei g h ts   i n   s u ch   a  wa y   th at  t h e   er r o r   o f   ap p r o x i m atio n   i s   ac ce p tab le.   I n   th e  ca s e  o f   r ec o g n itio n   o f   p r o ce s s es  o f   d y n a m ic ,   s eq u en ce s   o f   d ata   th e  r ec o r d ed   o f   i n p u t   a n d   o u tp u t   s i g n als   ar e  n ec ess ar y   f o r   er r o r   o f   tr ain i n g .   Mo d el  w it h   ap p r o x i m atio n   ac cu r ac y   is   u s u all y   clar i f ied   b y   th e s q u ar ed   er r o r s   s u m .   Fo r   s o m e  v ec to r   o f   w ei g h t s   w ,   o n e  h as      ( ) =   ∑ ( ) −   ( ) ) 2 = 1       ( 4 )     T h e  th e  E l m an   n e u r al  n et w o r k   m o d el   o u p u ts   ar e  ac q u ir ed   f r o m   t h e  la y er   o f   o u tp u t   u n it s .     T h e  d if f er en ce   b et w ee n   ac tu al   v alu e s   an d   tar g et  v al u es  is   c o n s id er ed   as  er r o r   o f   s y s te m   e r r o r .   T h e  v alu es  o f   er r o r   th at  o b tain ed   ar e   s p r ea d   b ac k   to   lin k   w e ig h t s .   T h is   o p er atio n   is   p u t i n   f o r   u s i n g   t h e  f o llo w i n g   eq u atio n s :   Firstl y ,   f r o m   o u tp u t la y er   to   last   h id d en   la y er       = ′   (  ) (  −  )     ( 5 )     =  ( 1 −  ) (  −  )     ( 6 )     ∆  ( + 1 ) =     + [ ∆  ( ) ]       ( 7 )         =  +   ∆  ( + 1 )       ( 8 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2088 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   5 ,  Octo b er   2 0 1 9   :   4 0 0 3   -   4009   4006   w h er e     p r esen ts   r eq u ir ed   o u tp u t  v a lu e.   γ   is   t h e  v a lu e  lear n i n g   r ate  ,   α   i s   th e  v al u e  o f   m o m en tu m   co ef f icie n t,  ′   (  )   r ep r esen ts   th e  v al u e  o f   ac tiv a tio n   f u n ct io n   ,   n   i s   th e  v al u e  o f   iter atio n   n u m b er   an d   ∆W   is   t h e  v al u e  o f   ch a n g e  o f   r elat ed   w ei g h t.  T h is   ter m   is   a t tach ed   to   th e  p ld   w ei g h t  o f   co r r esp o n d in g   m atc h i n g   to   g et   th e  n e w   w ei g h t.  Her e,     th e  v alu e  o f   er r o r   g r ad ien t a t n e u r o n   N .   Seco n d l y ,   f r o m   h id d en   la y er   t o   in p u t   la y er       = ′   (  ) ∑        ( 9 )     =  ( 1 −  ) ∑        ( 1 0 )     ∆  ( + 1 ) =  + [ ∆  ( ) ]     ( 1 1 )       =  + ∆  ( + 1 )       ( 1 2 )     T h e  v alu e  o f   b ias  af f ec t s   th e  a ctiv atio n   f u n ct io n   to   f o r ce   th e  lear n in g   p r o ce s s ;  th er ef o r e,   th e  lear n in g   p r o ce s s   s p ee d   in cr ea s es.  B ias es  ar e  r ec alcu lated   as   f o llo w s .   Fo r   th e  o f   o u tp u t   la y er   b iase s ,   w h er e  t h e  letter s   an d   s y m b o ls   h av e  s i m ilar   m ea n in g s     ∆  ( + 1 ) = + [ ∆  ( ) ]       ( 1 3 )         =  +   ∆  ( + 1 )       ( 1 4 )     an d   f o r   th e  b iases   o f   h id d en   la y er     ∆  ( = 1 ) =   + [ ∆  ( ) ]       ( 1 5 )       =  + ∆  ( + 1 )       ( 1 6 )       4.   RE SU L T S  A ND  AN AL Y SI S   T h e  d ata  co llected   f o r   t w o   y ea r s   ( 2 0 1 4 - 2 0 1 5 )   o f   Natio n al  C o n tr o l  C e n ter   ( NC C )   i n   I r aq   th at  r ep r esen ted   p o w er   d e m a n d   f o r   ev er y   h o u r .   W e  p r o p o s ed   p r ed ictio n   b y   u s i n g   E l m an   n eu r al  n et w o r k   to   ev alu a te  p o w er   d e m a n d   th at  s h o w in g   i n   f i g u r es  b elo w .   T h e   x   ax es   r ep r ese n t  h o u r s   f o r   o n e  d a y ,   b u t  y   a x e s   r ep r esen t  p o w er   d e m a n d   in   m ag a  W att  ( M w ) . th e  b l u e  co lu r e  r ep r esen t  Natio n al   C o n tr o l  C en ter   p r ed ictio n   f o r   p o w er   d e m a n d   ( MRN)   an d   r e d   co lu r e  r ep r esen t  o u r   p r ed ict io n   p r o p o s ed .   Fro m   F i g u r e  2   its   clea r   clo s ed   t h e   s h ap es  to   ea ch   o th er   t h at  r ep r esen t  t h e  g o v er n o r ates  d e m a n d   in   J an u ar y   2 2 n d   2 0 1 4 .   A n d   also   f ig u r es  f r o m   F ig u r e  3   u n til  F ig u r e  5   s h o w  Go v er n o r ates  d e m an d   lo ad   f o r   r an d o m   d a y s   i n   2 0 1 4   y ea r .   T h e  p ea k   p o w er   d em a n d   w as  r ec o r d   in   1 9 h   ( 7 p m )   t h at  1 4 8 0 0   MW   ( f o r   2 2 n d   2 0 1 4   d ay )   at  n i g h t.  Fro m   al l  f i g u r e  ab s o r b   th e   p ea k   p o w er   d e m a n d   r eg is ter e d   at  7   p m .   Fro m   F i g u r e  6   to   F ig u r e  9   ap p ea r   r an d o m   s a m p les  d ay s   f o r   2 0 1 5   y ea r .   T h e  p ea k   p o w er   d e m a n d   r ec o r d   at  6 p m   w as 1 6 5 0 0   Mw   as sh o w n   in   f i g u r e  6   f o r   1 6 th   2 0 1 5   d ay .           Fig u r e   2 .   Go v er n o r ates d e m a n d   lo ad   in   J an u ar y   2 2 n d   2 0 1 4       Fig u r e  3 .   Go v er n o r ates d e m a n d   lo ad   in   Feb r u ar y   2 6 t h   2 0 1 4   0 5 10 15 20 25 1 1 . 0 5 1 . 1 1 . 1 5 1 . 2 1 . 2 5 1 . 3 1 . 3 5 1 . 4 1 . 4 5 1 . 5 x   1 0 4 N u m b e r   o f   s a m p l e s o u t p u t     M R N   o u t p u t   - - - P l a n t   o u t p u t 0 5 10 15 20 25 0 . 8 0 . 9 1 1 . 1 1 . 2 1 . 3 1 . 4 x   1 0 4 N u m b e r   o f   s a m p l e s o u t p u t     M R N   o u t p u t   - - - P l a n t   o u t p u t Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       P r ed ictio n   th e  d a t a   co n s u mp ti o n   fo r   p o w er d ema n d s   b y  E lm a n   n eu r a l  n etw o r k  ( La fta   I s ma el)   4007       Fig u r e   4 .   Go v er n o r ates d e m a n d   lo ad   in   Ma r ch   3 r d   2 0 1 4       Fig u r e  5 .   Go v er n o r ates d e m a n d   lo ad   in   Sep te m b er   2 0 th   2 0 1 4           Fig u r e  6 .   Go v er n o r ates d e m a n d   lo ad   in   J an u ar y   1 6 th   2 0 1 5       Fig u r e  7 .   Go v er n o r ates d e m a n d   lo ad   in   Ma r ch   3 r d   2 0 1 5           Fig u r e  8 .   Go v er n o r ates d e m a n d   lo ad   in   J u l y   7 t h   2 0 1 5           Fig u r e  9 .   Go v er n o r ates d e m a n d   lo ad   in   Dec e m b er   1 2 n d   2 0 1 5       T o   test   th e  m o d el  t h at  p r o p o s ed   ca n   c h ec k   w it h o u t  i n p u t  d ata  r ec o r d e d ,   th er ef o r e  th e  F ig u r e   10  s h o w n   b e h av io r   th e  lo ad   as  esti m atio n   o f   Go v er n o r ates  d em an d   lo ad   in   J an u ar y   1 2 n d   2 0 1 6 .   A n d   also   th e   r an d o m   o th er   d a y   w as  s h o w n   i n   F i g u r e  1 1   esti m atio n   o f   Go v er n o r ates d e m an d   lo ad   in   J u n e   1 s t 2 0 1 6 .     0 5 10 15 20 25 1 . 2 1 . 2 5 1 . 3 1 . 3 5 1 . 4 1 . 4 5 1 . 5 1 . 5 5 1 . 6 1 . 6 5 x   1 0 4 N u m b e r   o f   s a m p l e s o u t p u t     M R N   o u t p u t   - - - P l a n t   o u t p u t 0 5 10 15 20 25 1 . 1 1 . 2 1 . 3 1 . 4 1 . 5 1 . 6 1 . 7 x   1 0 4 N u m b e r   o f   s a m p l e s o u t p u t     M R N   o u t p u t   - - - P l a n t   o u t p u t 0 5 10 15 20 25 0 . 9 5 1 1 . 0 5 1 . 1 1 . 1 5 1 . 2 1 . 2 5 1 . 3 1 . 3 5 1 . 4 1 . 4 5 x   1 0 4 N u m b e r   o f   s a m p l e s o u t p u t     M R N   o u t p u t   - - - P l a n t   o u t p u t 0 5 10 15 20 25 1 . 4 5 1 . 5 1 . 5 5 1 . 6 1 . 6 5 1 . 7 1 . 7 5 1 . 8 1 . 8 5 x   1 0 4 N u m b e r   o f   s a m p l e s o u t p u t     M R N   o u t p u t   - - - P l a n t   o u t p u t 0 5 10 15 20 25 0 . 9 1 1 . 1 1 . 2 1 . 3 1 . 4 1 . 5 1 . 6 1 . 7 x   1 0 4 N u m b e r   o f   s a m p l e s o u t p u t     M R N   o u t p u t   - - - P l a n t   o u t p u t Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2088 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   5 ,  Octo b er   2 0 1 9   :   4 0 0 3   -   4009   4008       Fig u r e  1 0 .   E s ti m atio n   o f   Go v e r n o r ates d e m an d   lo ad   in   J an u ar y   1 2 n d   2 0 1 6       Fig u r e  1 1 .   E s ti m atio n   o f   Go v e r n o r ates d e m an d   lo ad   in   J u n e  1 s t 2 0 1 6       T ab le  1 .   Sh o w s   t h e  er r o r   b ew e en   th e  tr u e  v al u e  a n d   esti m atio n   v al u es b y   n e u r a l n et w o r k   H o u r s   d e man d   l o a d   i n   Jan u a r y   2 2 n d   2 0 1 4   d e man d   l o a d   i n   F e b r u a r y   2 6 t h   2 0 1 4   d e man d   l o a d   i n   M a r c h   3 r d   2 0 1 4   d e man d   l o a d   i n   S e p t e mb e r   2 0 t h   2 0 1 4   d e man d   l o a d   i n   Jan u a r y   1 6 t h   2 0 1 5   d e man d   l o a d   i n   M a r c h   3 r d   2 0 1 5   d e man d   l o a d   i n   J u l y   7 t h   2 0 1 5   d e man d   l o a d   i n   D e c e mb e r   1 2 n d   2 0 1 5   1   0   0    0    0   0 . 0 2   0 . 0 1   0 . 0 1   0 . 0 3   2   0 . 0 2   0 . 0 2     0 . 0 1     0 . 0 1   0 . 0 2   0 . 0 2   0 . 0 1   0 . 0 2   3   0 . 0 2   0 . 0 4     0 . 0 1     0   0 . 0 2   0 . 3   0   0   4   0 . 5   0 . 0 3     0 . 0 2     0 . 0 6   0   0 . 2   0 . 0 1   0 . 0 1   5   0   0    0    0 . 0 5   0 . 0 1   0   0 . 0 5   0 . 0 1   6   0   0    0 . 0 1     0 . 0 5   0 . 0 2   0 . 0 1   0 . 0 3   0   7   0 . 0 2 5   0 . 0 2     0 . 0 1     0 . 0 1   0 . 0 1   0 . 0 2   0   0 . 0 2   8   0 . 0 2 5   0 . 0 1     0 . 0 2     0 . 0 1   0 . 0 3   0 . 0 1   0 . 0 2   0 . 0 3   9   0 . 0 2 5   0 . 0 1     0 . 0 1     0 . 0 5   0 . 0 2   0   0 . 0 1   0 . 0 2   10   0   0 . 0 1     0    0   0 . 0 2   0 . 0 2   0   0 . 0 2   11   0   0    0    0 . 0 2   0   0 . 0 3   0   0 . 0 2   12   0   0 . 0 1     0    0 . 0 2   0   0   0 . 0 1   0   13   0 . 0 2 5   0    0    0 . 0 3   0 . 0 1   0 . 0 2   0 . 0 2   0 . 0 1   14   0   0 . 0 1     0 . 0 1     0 . 0 3   0 . 0 1   0 . 0 1   0   0 . 0 1   15   0   0 . 0 1     0    0   0   0 . 0 1   0   0 . 0 1   16   0   0 . 0 1     0    0 . 0 1   0   0   0 . 0 1   0 . 0 1   17   0 . 0 1   0   0    0   0   0 . 0 1   0   0   18   0 . 0 2   0 . 0 1     0 . 0 1     0   0 . 0 1   0 . 0 1   0 . 0 2   0 . 0 3   19   0 . 0 3   0 . 0 2     0 . 0 2     0   0 . 0 1   0   0 . 0 2   0   20   0 . 0 1   0    0    0   0 . 0 1   0 . 0 1   0 . 0 3   0 . 0 3   21   0   0    0 . 0 1     0   0 . 0 1   0 . 0 1   0   0 . 0 3   22   0 . 0 1   0 . 0 1     0 . 0 1     0   0 . 0 1   0 . 0 1   0 . 0 1   0 . 0 2   23   0 . 0 3   0 . 0 1     0 . 0 2     0   0 . 0 1   0 . 0 1   0 . 0 2   0   24   0 . 0 2   0 . 0 2   0 . 0 2   0   0 . 0 2   0. - 01   0 . 0 3   0       5.   CO NCLU SI O N     T h e  p o w er   d e m an d   p r ed ictio n   s till   is   co n tr o v er s ia l  b et w ee n   th e  r esear ch er s   d u e  to   ex is t  m an y   f ac to r s   n o n   co n s ta n t.  T h e  p o w er   d e m an d   illu s tr ated   litt le  at  1   Am   to   5   Am   m o r n i n g   t h en   in cr ea s e  th e  p o w er   co n s u m p tio n   th e n   ap p r o x i m ati o n   s tab le  u n t il  7   p m ,   at  7   p m   i s   th e  p ea k   p o w er   d e m an d   as  il lu s tr ated   in   w i n te r.   I n   th i s   p ap er   th e  m o d eli n g   d esig n ed   w as  e f f ec tiv e  to   p r id ec t  th e  p o w er   d e m a n d   f o r   I r aq   u tili t y   n et w o r k .   Fro m   T ab le  1   s h o w s   t h e  er r o r   b et w ee n   th e   tr u e   v al u   a n d   e s t i m atio n   v alu e   b y   n e u r al  n et wo r k   is   v er y   lo w   a n t   th at  m ea n s   th e   d ata  o f   tr u e   an d   esti m atio n   v al u e  is   v er y   clo s e  an d   t h at  r e f r es t h at   th e   E l m a n   n eu r al   Net w r o k   is   g o o d   m eth o d   to   esti m at io n   d ata  an d   b y   v alid atio n   ca n   p r o o f   th e  es ti m atio n   o f   f u t u r e  d ata  f o r   an y   p o w er   d em a n d   as s h o w n   in   F ig u r e   1 0   an d   Fig u r e   11.         ACK NO WL E D G E M E NT S    W e  w a n t  t h a n k   Natio n a l  C o n tr o l  C en ter   ( N C C )   in   I r aq   f o r   all  t h e  h elp in g   a n d   t h e  co o p er atio n   b y   s u p p o r t a s   at  all  d ata  f o r   2   y ea r s   f o r   ev er y   h o u r   p o w er   d e m a n d   an d   p o w er   co n s u m p tio n   f o r   I r aq .   0 5 10 15 20 25 0 . 8 5 0 . 9 0 . 9 5 1 1 . 0 5 1 . 1 1 . 1 5 1 . 2 1 . 2 5 x   1 0 4 N u m b e r   o f   s a m p l e s o u t p u t Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       P r ed ictio n   th e  d a t a   co n s u mp ti o n   fo r   p o w er d ema n d s   b y  E lm a n   n eu r a l  n etw o r k  ( La fta   I s ma el)   4009   RE F E R E NC E S     [1 ]   S .   F a n   a n d   L .   Ch e n ,   “ S h o rt - ter m   lo a d   f o re c a stin g   b a se d   o n   a n   a d a p ti v e   h y b rid   m e th o d , ”   IEE E  T ra n sa c ti o n s  o n   Po we r S y ste ms ,   v o l.   2 1 ,   p p .   3 9 2 - 4 0 1 ,   2 0 0 6 .   [2 ]   J.  Na g i,   e t  a l. ,   “ A   c o m p u tatio n a l  in telli g e n c e   sc h e m e   f o r  th e   p r e d ictio n   o f   th e   d a il y   p e a k   lo a d , ”   Ap p li e d   S o ft   Co mp u t in g ,   v o l .   1 1 ,   p p .   4 7 7 3 - 4 7 8 8 ,   2 0 1 1 .   [3 ]     A .   I.   I s m a e l ,  “ O ff - G rid   El e c tr icity   Ge n e ra ti on  w it h   H y b rid   Re n e wa b le  En e rg y   T e c h n o lo g ies   i n   Ira q :  A n   A p p li c a ti o n   o f   Ho m e r. ”   [4 ]   M .   T .   Ha g a n ,   e t  a l. ,   “ Ne u ra l  n e tw o rk   d e sig n ,   P W S   P u b , ”   C o . ,   Bo st o n ,   v o l.   3 6 3 2 ,   1 9 9 6 .   [5 ]   S .   Ha y k in ,   “ N e u ra l  n e tw o rk s:  a   c o m p re h e n siv e   f o u n d a ti o n   P re n ti c e - Ha ll   Up p e r  S a d d le  Riv e r, ”   N J  M AT H  G o o g le   S c h o lar,  1 9 9 9 .   [6 ]   S .   O so w sk i ,  “ Ne u ra l  Ne t w o rk s   fo r  In f o rm a ti o n   P r o c e ss in g , ”   P re se n ted   a t  th e   Oficy n a   W y d a w n ic za   Po li tec h n iki   W a rs za wsk iej,   W a rs za wa ,   i n   Po li sh ,   2 0 0 6 .   [7 ]   J.  L .   El m a n ,   “ F in d i n g   stru c tu re   i n   ti m e , ”   Co g n it ive   sc ien c e ,   v o l.   1 4 ,   p p .   1 7 9 - 2 1 1 ,   1 9 9 0 .   [8 ]     J.  A .   Ch a m b e rs,  “ Re c u rre n t  n e u ra l  n e tw o rk s  f o r  p re d ictio n :  lea rn in g   a lg o rit h m s,  a rc h it e c tu re s  a n d   sta b il it y ,”   W il e y ,   2 0 0 1 .   [9 ]   K .   A .   S .   M a jb o r,   e t  a l. ,   “ T h e   I ra q i  G rid   El e c tri c a l  De m a n d :  Qu e stio n a b le  F o re c a st,”  Al   ma ’mo o n   c o ll e g e .   J .   El e c trica l  a n d   E lec tro n ic E n g i n e e rin g ,   2 0 1 7 .     [1 0 ]   A .   M .   Da k h il ,   “ S h o rt  T e rm   L o a d   F o re c a stin g   Ba se d   A rti f icia l  Ne u ra l  Ne tw o rk , ”   I ra q   J .   El e c trica l  a n d   El e c tro n ic   En g i n e e rin g ,   v o l /i ss u e :   10 ( 1 ) ,   2 0 1 4 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS          La fta   E.   J u m a a   Al k u r a w y   re c e iv e d   th e   B. S . ,   a n d   M . S .   d e g re e   in   C o n tro l   a n d   sy ste m s  f ro m   T e c h n o lo g y   Un iv e rsit y ,   B a g h d a d ,   Ira q ,   in   1 9 9 6   a n d   2 0 0 3   re sp e c ti v e l y .   H e   re c e iv e d   th e   P h . D .   d e g re e   in   El e c tri c a l  a n d   Co m p u ter  En g in e e rin g   f ro m   Un iv e rsit y   o f  M isso u ri  in   Co l u m b ia,  USA ,   i n   2 0 1 3 . S in c e   2 0 0 3 ,   I  h a v e   b e e n   w it h   Un iv e rsit y   o f  Di y a la,   Co ll e g e   o f   e n g in e e rin g ,   Di y a l a ,   Ira q   a s  a   lec tu re r.   His  c u rre n t  re se a rc h   i n tere sts  in c l u d e   m o d e li n g ,   c o n tro l ,   Nu m e rica l  a n a ly sis  a n d   n o n li n e a r      A m m a r   I ss a   r e c e i v e d   h is  B. S c   f ro m   Un iv e rsit y   o f   Ba g h d a d   in   Ira q   in   2 0 0 1 ,   M S c   f ro m   Un iv e rsit y   T e n a g a   n o sio n a l  (u n it e n )  in   M a lay sia   a t  2 0 1 3 ,   w o rk   a t  c o ll e g e   o f   e n g in e e rin g   Un iv e rsit y   o f   Di y a la,  Ira   a s  a s sista n t  lec tu re .   His  c u rre n t  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   p o w e r  e lec tro n ic,  e lec tri c a l  c a r,   re n a b le  e n e rg y .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.