التنبؤ بكميات الطاقة الكهربائية والاحتياجات المائية اللازمة لمنطقة مكة المكرمة خلال مواسم رمضان القادمة

Abstract

يتوافد ضيوف الرحمن إلى المملكة العربية السعودية طيلة أيام السنة لأداء مناسك العمرة وذلك حرصاً على الأجر والثواب بالصلاة في المسجد الحرام، وعادةً ما يكون شهر رمضان المبارك هو الأكثر عدداً من المعتمرين في السنة مقارنةً بالاشهر الاُخرى، وليتسنى للمعتمرين أداء هذه الشعيرة بكل يٌسر وسهولة تحرص حكومة المملكة العربية السعودية على توفير الاحتياجات الأساسية لهم كالمسكن، والمواصلات، والعناية الصحية، والغذاء..إلخ ، ولعل من أهم ما تهتم بتوفيره الدولة هو الطاقة الكهربائية والاحتياجات المائية التي تحتاجها منطقة مكة المكرمة وذلك بهدف توفير أقصى درجات الراحة والاطمئنان لضيوف بيت الله الحرام وتمكينهم من ممارسة الأنشطة اليومية دون مشقة أو عناء. يقدم هذا البحث دراسة تحليلية لبيانات الطاقة الكهربائية المصروفة والمياه المستهلكة في مكة المكرمة خلال الأعوام الخمسة الأخيرة ومن ثم التنبؤ بالكميات التى تحتاجها المنطقة لشهر رمضان المبارك للأعوام القادمة باستخدام خوارزمية الشبكات العصبونية (Artificial Neural Networks)، الأمر الذي من شأنه تعزيز التخطيط الاستراتيجي من الطاقة الكهربائية والإحتياج المائي من خلال ما رصد من نتائج في هذه الدراسة.

Visitors are coming to the Kingdom of Saudi Arabia throughout the year to perform Umrah and getting rewards from Allah by praying at Al-Masjid Al-Haram. Usually, Ramadan witness peak number of Umrah performers in the year. In order to perform this ritual easily, the Kingdom offers the essential needs including housing, transportation, healthcare, food and many more. The most important requirements lie in supporting Makkah region with the electricity and water needs to ensure the highest comfortable level for visitors and enable them to practice daily activities without any difficulties. This study analyzes the data of the electric power spent and water consumed in Mecca for the last five years and then predict the quantities needed by the region for the coming years using Artificial Neural Networks algorithm. The research also discusses the possibility of taking advantage of the technology in producing and providing the needs of the region with the lowest possible cost.