دراسة وتصميم نظام تنبؤ بخرج منظومة طاقة شمسية في محافظة حمص بالاعتماد على القياسات وتقنيات تعلم الآلة

الملخص

يعد التنبؤ بالسلوك المستقبلي لمحطات الطاقة البديلة من أهم التحديات التي تواجه اعتماد هذه الاستراتيجية، حيث تعتبر أنظمة توليد الطاقة البديلة المعتمدة على الألواح الشمسية الأكثر انتشاراً في المجتمع السوري في الظروف الراهنة، والتي بدورها تعتمد بشكل رئيسي على متغيرات المناخ التي لا تأخذ بعين الاعتبار في أنظمة التنبؤ. يهدف هذا البحث الى تصميم نظام تنبؤ مستقبلي لنظام توليد طاقة بديلة يعتمد على تقنية الألواح الشمسية باستخدام تقنيات تعلم الآلة. تم استخدام نموذج الشبكة العصبونية العميقة (DNN) للتنبؤ بخرج الطاقة لمحطة توليد طاقة بديلة حقيقية تقع في محافظة حمص. في هذا البحث تم تصميم شبكة عصبونية عميقة وتنفيذها باستخدام ثلاث قواعد بيانات، قاعدة البيانات الأولى عبارة عن قاعدة بيانات عالمية متواجدة على منصة kaggle وتم استخدامها لتدريب الشبكة العصبونية العميقة، قاعدة البيانات الثانية أيضا قاعدة بيانات عالمية متواجدة على ذات المنصة، أما قاعدة البيانات الثالثة فهي عبارة عن قاعدة بيانات تم تجميعها من موقع العمل وتم استخدامها للتحقق من دقة النموذج المصمم واختبار المنظومة. تظهر النتائج انه يمكن الاعتماد على متغيرات المناخ وخرج المنظومة وتقنيات التعلم الآلي للتنبؤ المستقبلي بمخرجات نظام طاقة بديلة معتمد على الألواح الشمسية مع خطأ اقل من 8%.