Tadqiqot integratsiyalashgan energiya tizimlarida elektr, sovitish va isitish yuklarini 24, 48, 96 va 192 soat oldinga prognoz qilish muammosini ko‘rib chiqadi. PBST modeli; fizik tendensiyalarni Bernstein-Bézier egri chiziqlari yordamida ajratib oladigan Physically-Constrained Trend Decomposition (PCTD), har bir namunaning o‘zgaruvchanligiga qarab chastota komponentlarini tanlaydigan Instance-Adaptive Spectrum Selector (IASS) hamda spektral ishlov berish vaqtida yo‘qolishi mumkin bo‘lgan mahalliy tafsilotlarni qayta tiklaydigan Multi-Scale Temporal Refinement (MSTR) modullarini birlashtiradi. Arizona State University Tempe kampusining 2021–2023-yillardagi ko‘p energiyali yuklari va National Centers for Environmental Information meteorologik ma’lumotlari asosida o‘tkazilgan tajribalarda PBST ko‘rib chiqilgan prognoz vazifalarining aksariyatida taqqoslangan 12 usulga nisbatan pastroq xatolik ko‘rsatgan. Biroq natijalar qo‘llangan ma’lumotlar tuzilishi va tajriba protokoli bilan cheklangan; ayni samaradorlik boshqa energiya infratuzilmalarida bevosita olinishi tadqiqotda ko‘rsatilmagan.

Uzoq prognoz ufqi ayniqsa e’tiborga loyiq. 192 soatlik prognozda PBST uchun elektr yukining MAE qiymati 1346,56 kW, sovitish yukining MAE qiymati 2294,30 kW va isitish yukining MAE qiymati 141,49 kW deb xabar qilingan. Xuddi shu prognoz ufqida qiyosiy xatolik taqsimotlariga asoslangan tadqiqot PBST uchta yuk turining o‘rtachasi bo‘yicha ikkinchi eng yaxshi usulga nisbatan MAE jihatidan taxminan %11,7 nisbiy ustunlikka erishganini ko‘rsatadi.

Turkiya nuqtai nazaridan tadqiqot elektr hamda isitish/sovitish talabi birgalikda boshqariladigan kampus, shifoxona, yirik binolar majmuasi yoki sanoat energiya tizimlari uchun uslubiy jihatdan qiziqdir. Biroq Arizonadagi yuk va meteorologiya munosabatlarini Turkiyaga bevosita ko‘chirish mumkin emas. Turkiyada qo‘llanadigan PBST modeli mahalliy iqlim, bino va obyekt xususiyatlari, energiya tizimining fizik tuzilishi, ishlash rejimi va mahalliy iste’mol ma’lumotlari asosida qayta o‘qitilishi va mustaqil tekshirilishi kerak.

Tadqiqotning asosiy muammosi nima?

Integratsiyalashgan Energiya Tizimlari (Integrated Energy Systems, IES) elektr, isitish va sovitish kabi turli energiya tashuvchilarini birgalikda boshqaradi. Bunday tizimlarda aniq yuk prognozi rejalashtirish va ekspluatatsiya qarorlari uchun asosiy kirish ma’lumotidir. Biroq uchala yuk turi bir xil dinamikaga ega emas. Elektr yuki qisqa muddatli va yuqori chastotali o‘zgarishlarni ko‘rsatishi mumkin, isitish va sovitish yuklari esa bino hamda energiya infratuzilmasining issiqlik inertsiya tufayli sekinroq o‘zgaradigan fizik qonuniyatlarga ega bo‘lishi mumkin.

Tadqiqotchilar mavjud usullarda uchta asosiy muammoni belgilaydi. Birinchisi, klassik trendni ajratish usullari keskin tebranishlardan ta’sirlanib, issiqlik inertsiya kabi sekin fizik tendensiyalarni buzishi mumkin. Ikkinchisi, doimiy chastota filtrlari har bir namunada o‘zgaradigan tebranuvchanlik darajasiga moslasha olmaydi. Uchinchisi esa global spektral ishlov berish mahalliy cho‘qqilar, keskin o‘tishlar va qisqa muddatli tafsilotlarni haddan tashqari silliqlashi mumkin.

Ma’lumotlar qanday tayyorlangan?

Tadqiqotda Arizona State University Tempe kampusining 2021–2023 davriga tegishli soatlik ko‘p energiyali yuk ma’lumotlari meteorologik ma’lumotlar bilan birlashtirilgan. Prognoz maqsadlari elektr yuki, sovitish yuki va isitish yukidir. Dastlabki ma’lumotlar to‘plamida elektr kW, sovitish CHTON va isitish HTmmBTU birliklarida ifodalangan bo‘lsa, tadqiqotchilar turli energiya tashuvchilarining o‘lchov mosligini ta’minlash maqsadida sovitish va isitish yuklarini ekvivalent elektr quvvati sifatida kW ga aylantirgan.

Keskin chetga chiqqan qiymatlarni tozalashda mahalliy uchta standart og‘ish qoidasi va kvartillar oralig‘i (Interquartile Range, IQR) qo‘llangan. Mahalliy uch-sigma tekshiruvi quyidagi shart bilan ifodalanadi:

\[ |x_t-\mu_w| > 3\sigma_w \]

Bu yerda \(\mu_w\) tegishli mahalliy oynaning o‘rtacha qiymatini, \(\sigma_w\) esa standart og‘ishini bildiradi. Yetishmayotgan qiymatlar chiziqli interpolatsiya bilan to‘ldirilgan va barcha xususiyatlarga Z-score normallashtirish qo‘llangan.

Model kirishlarini tanlashda Pearson korrelyatsiya koeffitsiyenti va Grey Relational Analysis (GRA) birgalikda qo‘llanib, yakunda 11 ta kritik xususiyat aniqlangan. GRA uchun qo‘llangan bog‘liqlik koeffitsiyenti:

\[ \xi_i(k)= \frac{ \min_i\min_k|x_0(k)-x_i(k)|+ \rho\max_i\max_k|x_0(k)-x_i(k)| }{ |x_0(k)-x_i(k)|+ \rho\max_i\max_k|x_0(k)-x_i(k)| } \]

ko‘rinishida bo‘lib, ajratuvchanlik koeffitsiyenti \(\rho=0,5\) deb belgilangan.

Ko‘p energiyali yuklar qanday o‘zgaradi?

Tadqiqotning uch o‘lchamli yuk grafiklarida elektr, sovitish va isitish bir xil yillik hamda kunlik vaqt masshtabida turlicha xatti-harakat ko‘rsatishi ko‘rinadi. Yoz davrida elektr iste’molining yuqori qiymatlari sovitish talabining ortishi bilan birga kuzatilsa, qishda isitish talabi boshqa kunlik qonuniyatni hosil qiladi. Tadqiqotchilar bu tuzilmani bir nechta energiya tashuvchilari o‘rtasidagi bog‘liqlik belgisi sifatida talqin qiladi.

Pearson va masofa korrelyatsiyasi tahlillari nafaqat chiziqli bog‘lanishlar, balki meteorologik o‘zgaruvchilar bilan energiya yuklari o‘rtasida chiziqli bo‘lmagan bog‘liqliklar ham mavjudligini ko‘rsatadi. Tadqiqotdagi kernel density estimation (KDE) tasvirlari, ayniqsa, harorat bilan elektr va sovitish yuklari orasidagi tartibli qo‘shma taqsimot tuzilmasini ham ko‘rsatadi.

PBST arxitekturasi qanday ishlaydi?

PBSTning asosiy g‘oyasi yuk signalini bitta qora quti vaqt qatori sifatida qayta ishlash o‘rniga avval sekinroq rivojlanadigan umumiy fizik tendensiya va tezroq mavsumiy/tebranuvchi komponentni ajratish, so‘ng bu ikki tuzilmani turli vositalar bilan modellashtirishdir. Model uchta ketma-ket komponentdan iborat: PCTD, IASS va MSTR.

1. PCTD: Bézier egri chiziqlari bilan fizik trend skeleti

Physically-Constrained Trend Decomposition (PCTD), ayniqsa issiqlik inertsiya bilan bog‘liq sekin va silliq o‘zgarishlarni keskin yuqori chastotali tebranishlardan ajratishni maqsad qiladi. Tadqiqotchilar trendni \(n\)-darajali Bernstein-Bézier egri chizig‘i bilan ta’riflaydi:

\[ \mathcal{T}(t)=\sum_{i=0}^{n}\mathbf{P}_i B_{i,n}(t), \qquad t\in[0,1] \]

Bernstein bazis funksiyalari esa:

\[ B_{i,n}(t)= \binom{n}{i}t^i(1-t)^{n-i} \]

ko‘rinishidadir. \(\mathbf{P}_i\) Bézier boshqaruv nuqtalarini ifodalaydi. Tadqiqotda \(n\) darajasi odatda 2 yoki 3 qilib tanlanishi aytiladi. Past darajali tuzilma modelning yuqori chastotali tasodifiy tebranishlarni trend sifatida kuzatishini cheklaydigan strukturaviy cheklov vazifasini bajaradi.

Boshqaruv nuqtalari bevosita prognoz qilinmaydi

Tadqiqotchilar Bézier boshqaruv nuqtalarini to‘g‘ridan-to‘g‘ri hosil qilish o‘rniga o‘tgan yuk ketma-ketligidan muayyan vaqt pozitsiyalaridagi “ankor” qiymatlarini prognoz qiladi:

\[ \widehat{\mathbf{V}}_{\mathrm{anc}} = MLP_{\mathrm{anchor}}(\mathbf{X}) \]

Ankor qiymatlari bilan Bernstein matritsasi orasidagi doimiy geometrik munosabatdan foydalanib boshqaruv nuqtalari psevdoteskari (pseudo-inverse) orqali hisoblanadi:

\[ \mathbf{P} = \widehat{\mathbf{V}}_{\mathrm{anc}} \left(\mathbf{M}_{\mathrm{anc}}^{\dagger}\right)^T \]

Muhim uslubiy nuqta shuki, inferensiya vaqtida ankorlar faqat o‘tgan ma’lumotlardan hosil qilinadi. Kelajakka oid haqiqiy maqsad qiymatlari bu hisobga berilmaydi va shu tariqa kelajak yorliqlarining kirishga sizib kirishi oldi olinadi.

O‘tgan trend va kelajakka uzaytirilgan Bézier tendensiyasi:

\[ \mathcal{T}_{hist}=\mathbf{P}\mathbf{B}_{hist}^{T}, \qquad \mathcal{T}^{pred}_{bezier}=\mathbf{P}\mathbf{B}_{pred}^{T} \]

sifatida hisoblanadi. Yakuniy trend prognozida Bézier skeletiga kichik trend tuzatish hadi qo‘shiladi:

\[ \widehat{\mathcal{T}} = \mathcal{T}^{pred}_{bezier} + \mathcal{R}_{trend}(\mathbf{X}_{trend}), \qquad \mathbf{S}_{hist} = \mathbf{X}_{raw}-\mathcal{T}_{hist} \]

2. IASS: Har bir namunaga mos o‘zgaruvchi chastota tanlovi

Instance-Adaptive Spectrum Selector (IASS), barcha vaqt qatorlariga bir xil chastota filtrini qo‘llash o‘rniga joriy namunaning o‘zgaruvchanligini hisobga oladi. Kirish ketma-ketligining standart og‘ishidan hosil qilingan kontekst vektori MLPga berilib, dinamik chastota darvozasi yaratiladi:

\[ \mathbf{M}_{dyn} = \sigma\left( MLP_{context}(Std(\mathbf{X})) \right) \]

Dinamik darvoza o‘rganiladigan asosiy chastota niqobi bilan elementma-element birlashtiriladi:

\[ \mathbf{M}_{final} = \mathbf{M}_{dyn} \odot \sigma(\mathbf{M}_{base}) \]

Haqiqiy tez Fourier o‘zgartirishi (rFFT) orqali olingan kompleks qiymatli spektrda:

\[ \widehat{\mathbf{X}}_{freq} = \mathbf{X}_{freq} \odot \mathbf{M}_{final} \]

amali bajariladi. Shu tariqa tadqiqotchilar dizayniga ko‘ra model turli yuk namunalarida bir xil doimiy “top-k” chastota qoidasiga bog‘lanib qolmasdan tegishli spektral komponentlar og‘irligini sozlay oladi.

3. MSTR: Spektral silliqlashdan keyin tafsilotlarni qayta tiklash

Spektral filtrlash global davriy tuzilmani ifodalashda muvaffaqiyatli bo‘lsa-da, keskin mahalliy o‘zgarishlarni silliqlashi mumkin. Multi-Scale Temporal Refinement (MSTR) bu muammoni qo‘pol spektral prognoz bilan mahalliy vaqt sohasi tuzatishini birlashtirish orqali hal qilishga urinadi.

Avval filtrlab olingan spektr kompleks qiymatli chiziqli qatlam yordamida maqsad prognoz uzunligiga o‘tkaziladi:

\[ \mathbf{X}_{up} = Linear_{\mathbb{C}} \left( \widehat{\mathbf{X}}_{freq}^{T} \right)^{T} \]

So‘ng teskari haqiqiy Fourier o‘zgartirishi yordamida qo‘pol vaqt signali hosil qilinadi:

\[ \mathbf{S}_{coarse} = \mathcal{F}^{-1} (\mathbf{X}_{up},n=L+T) \]

Mahalliy tafsilotlarni qayta tiklash uchun \(k=3\) va \(k=5\) yadro o‘lchamlariga ega parallel depthwise convolution amallari qo‘llanadi:

\[ \mathbf{X}_{mid} = GELU \left( Conv1d_{1\times1}(\mathbf{S}_{coarse}) \right) \]

\[ \Delta\mathbf{S} = DWConv_{k=3}(\mathbf{X}_{mid}) + DWConv_{k=5}(\mathbf{X}_{mid}) \]

Yakuniy mavsumiy/tebranuvchi komponent:

\[ \widehat{\mathbf{S}} = LayerNorm \left( \mathbf{S}_{coarse} + Project(\Delta\mathbf{S}) \right) \]

sifatida olinadi. Umumiy prognoz fizik trend bilan aniqlashtirilgan tebranuvchi komponent yig‘indisidir:

\[ \widehat{\mathcal{Y}} = \widehat{\mathcal{T}} + \widehat{\mathbf{S}} \]

192 soatlik prognozlar nimani ko‘rsatadi?

Tadqiqotning 192 soatlik qiyosiy prognoz grafiklari PBST elektr, sovitish va isitish qatorlarining umumiy tendensiyasini kuzatish bilan birga qisqa vaqt masshtabidagi o‘zgarishlarning muhim qismini ham saqlab qolishini ko‘rsatadi. Tadqiqotchilar ayrim taqqoslash usullarida kuzatilgan faza siljishi yoki amplituda xatolari PBSTda kamroq bo‘lganini xabar qiladi.

PBSTning ikkinchi eng past o‘rtacha MAEga ega raqibga nisbatan nisbiy ustunligi tadqiqotda quyidagicha aniqlangan:

\[ Lead= \frac{ MAE^{competitor}_{mean} - MAE^{PBST}_{mean} }{ MAE^{competitor}_{mean} } \times100\% \]

Bu o‘lchovga ko‘ra ustunlik prognoz ufqi uzaygani sari 24 soatda %4,8, 48 soatda %5,2, 96 soatda %8,1 va 192 soatda %11,7 deb xabar qilingan.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlaydigan xulosalar

• PBST qo‘llangan ASU–NCEI ma’lumotlar tuzilishida elektr, sovitish va isitish yuklarining ko‘p bosqichli prognozida taqqoslangan usullarga nisbatan kuchli xatolik natijalarini ko‘rsatgan.
• PCTD olib tashlanganda umumiy xatolik qiymatlari oshgan va Bézier asosidagi trend komponentining o‘lchanadigan hissasi ablatsiya orqali ko‘rsatilgan.
• IASS olib tashlanishi, ayniqsa, uzoq prognoz ufqlarida yuqoriroq xatolik bilan bog‘liq bo‘lgan.
• MSTR olib tashlanishi 192 soatlik umumiy xatolik mezonlarida to‘liq modelga nisbatan sezilarli samaradorlik yo‘qotilishiga olib kelgan.
• Besh xil boshlang‘ich/takror sharoitida olingan barqarorlik natijalarida xabar qilingan variatsiya koeffitsiyentlari barcha prognoz ufqlarida %1 dan past bo‘lgan.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlamaydigan yoki sinamagan xulosalar

• PBST barcha integratsiyalashgan energiya tizimlarida ayni xatolik ko‘rsatkichlarini ta’minlashi ko‘rsatilmagan.
• Arizona ma’lumotlaridagi samaradorlik Turkiyadagi energiya tizimlari uchun bevosita samaradorlik kafolati emas.
• Tadqiqot PBST real vaqt tijorat energiya boshqaruv tizimida maydon ekspluatatsiya xarajatini ma’lum nisbatda kamaytirishini ko‘rsatmaydi.
• Energiya narxi, tarif yoki optimallashtirish foydasi bevosita prognoz qilinmagan.
• Tadqiqotda ko‘rib chiqilgan uch energiya tashuvchisidan tashqaridagi kengroq ko‘p energiyali konfiguratsiyalarda ayni natijalar tasdiqlanmagan.
• Xabar qilingan ACCR qiymati tasniflash aniqligi emas; tadqiqotda \(1-MAPE/100\) ko‘rinishida aniqlangan prognoz aniqligi ko‘rsatkichidir.

Tadqiqot usuli va natijalari

Tajriba protokoli

Ma’lumotlarning vaqt tartibida ajratilishi va prognoz davridan keyingi ma’lumotlar o‘qitish kirishi sifatida ishlatilmasligi tadqiqotning kelajakka qaratilgan prognoz protokolidagi asosiy ma’lumot sizib chiqishini oldini olish choralaridan biridir.

Qaysi usullar bilan taqqoslangan?

PBST jami 12 ta vakillik vaqt qatori prognoz modeli bilan taqqoslangan: DLinear, FiLM, FITS, FreTS, Informer, iTransformer, Koopa, MICN, Nonstationary Transformer, PatchTST, TimeMixer va TimesNet. Taqqoslash Transformer asosidagi modellar, chastota/dekompozitsiya usullari va chiziqli/konvolyutsion usullarni birgalikda qamrab oladi.

PBSTning energiya turlari bo‘yicha natijalari

MAE barcha energiya turlarida prognoz ufqi kattalashgan sari oshadi; shunga qaramay, PBST tadqiqot ichidagi taqqoslashda uzoq ufqlarda ham kuchli nisbiy o‘rnini saqlab qoladi.

192 soatlik batafsil PBST natijalari

Tadqiqotdagi ACCR, tasniflash aniqligi ma’nosida qo‘llanmaydi. Tadqiqotchilar bu metrikani \(ACCR=1-MAPE/100\) deb belgilagan. Shu sababli, masalan, 0,924 qiymati “namunalarning %92,4 qismi to‘g‘ri tasniflandi” deb talqin qilinmasligi kerak.

Ablatsiya tahlili nimani ko‘rsatadi?

Tadqiqotchilar uchta asosiy PBST komponentini alohida olib tashlab, PCTD, IASS va MSTR hissasini sinagan. Ablatsiya jadvalidagi mezonlar uchala maqsad ham tekislanib birgalikda hisoblanganligi sababli, bu qiymatlar yuqoridagi energiya turi bo‘yicha MAE qiymatlari bilan aynan bir xil hisob emas.

192 soatlik ufqda to‘liq modelning MAE qiymati 1260,78 bo‘lsa, PCTD olib tashlanganda 1345,51, IASS olib tashlanganda 1327,59 va MSTR olib tashlanganda 1394,69 bo‘lgan. Bu tajriba uchala komponent ham yakuniy samaradorlikka hissa qo‘shishini va ayniqsa uzoq prognoz ufqida mahalliy vaqt tuzatishi muhimligini ko‘rsatadi.

Barqarorlik testi

Tadqiqotda xabar qilingan variatsiya koeffitsiyentlari to‘rtta prognoz ufqining barchasida %1 dan past bo‘lishi tadqiqotchilar ishlatgan takror sharoitlarda boshlang‘ich parametrlarga nisbatan past o‘zgaruvchanlik borligini ko‘rsatadi. Bu natija boshqa ma’lumot markazlarida yoki real vaqt ishlab chiqarish muhitlarida maydon barqarorligi isbotlanganini anglatmaydi.

Ilmiy kuchli tomonlar va cheklovlar

Tadqiqotning kuchli tomoni model samaradorligini faqat bitta xatolik jadvali bilan taqdim etmasligidir. PBST ko‘p prognoz ufqlari, uch xil energiya yuki, 12 ta taqqoslash modeli, komponentlarga asoslangan ablatsiya va takrorlarga asoslangan barqarorlik tahlili bilan baholangan. Bundan tashqari, PCTD, IASS va MSTR modullarining har biri bevosita muayyan prognoz muammosi bilan bog‘langan.

Eng muhim cheklov tajriba qamrovi bitta asosiy ko‘p energiyali ma’lumot tuzilmasiga tayanganidir. Modelning ko‘proq energiya tashuvchilari, turli iqlim hududlari, turli bino va obyekt turlari yoki real vaqt kichik qurilmalardagi samaradorligi mavjud tajribalar bilan tasdiqlanmagan. Tadqiqotchilar kelajakdagi ish sifatida ko‘proq energiya turlari o‘rtasidagi munosabatlarni o‘rganish va modelni real vaqt energiya rejalashtirishiga mos kichikroq qurilmalarda sinashni ham ko‘rsatgan.

Manba va usul haqida izoh

To‘liq original tadqiqot nomi: PBST: Physics-Bézier Spectral-Temporal Network for Multi-Energy Load Forecasting in Integrated Energy Systems

Mualliflar: Ruiting Shen, Ziyi Wang, Yaping Li, Kedong Zhu va Shi Liang.

Mualliflar tartibi: Manba tadqiqotidagi tartib aynan saqlangan.

Teng birinchi muallif: Manbada teng birinchi mualliflik bayonoti yo‘q.

Mas’ul muallif: Shi Liang; manbada aloqa manzili liangshi@nuist.edu.cn deb berilgan.

Tashkilotlar: Ruiting Shen, Ziyi Wang va Shi Liang — Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing, China. Yaping Li va Kedong Zhu — China Electric Power Research Institute, Company Limited, Beijing, China.

DOI: 10.2139/ssrn.6932552

Platforma: SSRN.

Rasmiy qayd:SSRN abstract 6932552

Nashr bosqichi: Manbada “Preprint submitted to Elsevier” iborasi mavjud; aniq yakuniy Elsevier jurnali yoki nashr qilingan jurnal versiyasi manbada ko‘rsatilmagan.

Taqriz holati: Bu ish taqrizdan o‘tmagan preprintdir; natijalar ushbu nashr bosqichi hisobga olingan holda baholanishi kerak.

Aniq nashr sanasi: Manba versiyasida ishonchli ko‘rsatilmagani uchun aniq sana berilmagan.

Litsenziya: Manbada ochiq qayta foydalanish litsenziyasi ko‘rsatilmagan.

Moliyalashtirish: Tadqiqot “Research on Traceability and Correction Technology of Source-Load Forecasting Error in Provincial Power Grid” doirasida Grant No. 52100126003Q-065-ZN bilan qo‘llab-quvvatlanganini bildiradi.

Ma’lumot manbai: Arizona State University Tempe kampusining ko‘p energiyali yuk ma’lumotlari va National Centers for Environmental Information meteorologik ma’lumotlaridan foydalanilgan. Tadqiqotda 2021–2023 davri va soatlik namuna olish qayd etilgan.

Manfaatlar to‘qnashuvi: Manba matnida alohida manfaatlar to‘qnashuvi bayonoti aniqlanmagan.

CRediT/muallif hissalari: Manbada alohida CRediT authorship contribution statement mavjud emas.

Generativ sun’iy intellekt bayonoti: Mualliflar Gemini faqat maqola tilini yaxshilash va grammatik tuzatish uchun ishlatilganini; shakllar qo‘lda yoki mualliflarning o‘z kodlari bilan yaratilganini hamda tadqiqot usuli, analitik doira, ilmiy talqin va original hissalar mualliflar tomonidan ishlab chiqilganini bildiradi.

Ilmiy mazmun chegarasi: Ushbu Verianla izohi yuklangan tadqiqotning ma’lumotlari, usuli, tenglamalari, jadvallari, rasmlari, tajribalari va natijalariga asoslanadi. Bibliografik identifikatsiyani tekshirishdan tashqari tashqi manbalardan yangi ilmiy topilma qo‘shilmagan. Xabar qilingan samaradorlik ASU–NCEI ma’lumot tuzilmasidagi tajribalarga tegishli bo‘lib, boshqa integratsiyalashgan energiya tizimlarida mustaqil maydon tasdig‘ining o‘rnini bosmaydi.