DOI: https://doi.org/10.1016/j.esr.2026.102093
تاريخ النشر: 2026-02-06
المؤلف: Zhuohuan Hu وآخرون
الموضوع الرئيسي: أنظمة الطاقة والطاقة المتجددة
نظرة عامة
تتناول الورقة المراجعة الدور المتزايد للذكاء الاصطناعي (AI) والأساليب المعتمدة على البيانات في تعزيز أنظمة الطاقة المتجددة (RES) في ظل الانتقال العالمي نحو الطاقة المستدامة. تتناول التحديات الحرجة مثل موثوقية الإمداد، وعدم اليقين، وصعوبات التحسين. استندت المراجعة، التي تتبع إرشادات PRISMA، إلى تحليل حوالي 150 دراسة أساسية نُشرت بين عامي 2020 و2025، مأخوذة من قواعد بيانات مثل ScienceDirect وScopus وIEEE Xplore.
تشير النتائج الرئيسية إلى أن الهياكل المختلفة للشبكات العصبية، بما في ذلك الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs) وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTMs) والشبكات العصبية البيانية (GNNs)، شائعة في التنبؤ واكتشاف الأخطاء في RES. تُظهر النماذج الهجينة التي تجمع بين التعلم العميق وتقنيات التحسين، مثل الخوارزميات الجينية، فعاليتها في تصميم الأنظمة وإدارة الطاقة. بالإضافة إلى ذلك، تسهل تقنيات التعلم المعزز والأساليب التجميعية مثل الغابات العشوائية اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي لشبكات الطاقة الصغيرة وحلول تخزين الطاقة. يقدم إدخال تصنيف متعدد الأبعاد تصنيف تطبيقات الذكاء الاصطناعي بناءً على نوع الخوارزمية، واستراتيجية الدمج، واستخدام النظام، وآثار السياسات، مما يعالج الفجوات في الأدبيات السابقة. تؤكد المراجعة على الاتجاهات الحالية في التنسيق المدعوم بالذكاء الاصطناعي عبر أنظمة الطاقة وتعزيز تخطيط المرونة من خلال الأساليب الميتاهيرستية.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على الطلب المتزايد على الطاقة الناتج عن النمو السكاني العالمي، والتحضر، والتنمية الاقتصادية، إلى جانب الاعتماد الكبير على مصادر الطاقة غير المتجددة. أدى هذا الاعتماد إلى آثار بيئية سلبية، مما دفع نحو التحول إلى مصادر الطاقة المتجددة (RES) كعنصر حاسم في التنمية المستدامة. على الرغم من التكامل المتزايد لـ RES في مزيج الطاقة العالمي، فإن التحديات مثل التقطع والتنوع الجغرافي تعيق استخدامها الفعال. تؤكد الورقة على الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي (AI) والمنهجيات المعتمدة على البيانات في معالجة هذه التحديات، لا سيما في تحسين دقة التنبؤ وكفاءة التشغيل لأنظمة الطاقة المتجددة.
يناقش المؤلفون تقنيات الذكاء الاصطناعي المختلفة، بما في ذلك التعلم العميق والأساليب التجميعية، التي أظهرت وعدًا في تحسين التنبؤ بإنتاج الطاقة المتجددة وتحسين تكوينات النظام. تشير الورقة إلى زيادة كبيرة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي داخل قطاع الطاقة، مع معدل نمو سنوي قدره 34.7% في اختراق سوق الذكاء الاصطناعي لإدارة الطاقة. ومع ذلك، تحدد فجوة في الأدبيات المتعلقة بتوليف الأبحاث المتنوعة في إطار متماسك يربط بين التقدم المنهجي والتطبيقات العملية. لمعالجة ذلك، تهدف الدراسة إلى تقديم نظرة شاملة على تقنيات الذكاء الاصطناعي والمعتمدة على البيانات القابلة للتطبيق على RES، منظمة في ثلاثة أقسام رئيسية: الأساليب، التطبيقات، والنتائج. يسعى هذا النهج المنظم إلى تحديد اتجاهات البحث، وتسليط الضوء على الفجوات، واقتراح اتجاهات مستقبلية، مما يوجه في النهاية الباحثين والمهندسين وصانعي السياسات في نشر الذكاء الاصطناعي بشكل فعال في أنظمة الطاقة المتجددة.
الطرق
تتضمن منهجية المراجعة المستخدمة في هذا البحث نهجًا منهجيًا لجمع وتقييم وتوليف الأدبيات الموجودة ذات الصلة بأهداف الدراسة. تشمل هذه العملية تحديد معايير شمول واستبعاد واضحة لضمان النظر فقط في الدراسات ذات الصلة. استخدم الباحثون قواعد بيانات مثل PubMed وScopus وWeb of Science لتحديد المقالات ذات الصلة، مستخدمين كلمات مفتاحية معينة وعوامل بوليانية لتصفية بحثهم.
بمجرد اختيار المقالات، تم إجراء تحليل نوعي لتقييم النتائج والمنهجيات للدراسات المدرجة. كان الهدف من هذا التحليل هو تحديد الأنماط، والاختلافات، والفجوات في الأدبيات، وبالتالي تقديم نظرة شاملة على الحالة الحالية للمعرفة حول الموضوع. لا تسهل منهجية المراجعة فهمًا شاملاً للأبحاث الحالية فحسب، بل تسلط الضوء أيضًا على المجالات التي تحتاج إلى تحقيق مستقبلي، مما يساهم في تقدم المجال.
المناقشة
ت outlines قسم المناقشة في ورقة البحث تطور منهجيات الذكاء الاصطناعي (AI) في التنبؤ باحتياجات الطاقة المتجددة، مع تسليط الضوء على مسار تطوير ثلاثي المراحل. في البداية، من 1990 إلى 2010، بدأت نماذج الشبكات العصبية المبكرة، مثل الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) وآلات الدعم الناقل (SVMs)، في التفوق على طرق التنبؤ التقليدية لطاقة الرياح. شهدت الفترة من 2010 إلى 2018 تقدمًا كبيرًا مع إدخال تقنيات التعلم العميق، بما في ذلك الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM)، التي حسنت دقة التنبؤ بأكثر من 30%. منذ عام 2018، تحول التركيز نحو الأنظمة الهجينة التي تدمج تقنيات الذكاء الاصطناعي المختلفة، مثل الشبكات البيانية والمحولات، مما يتيح تحليل مجموعات البيانات الكبيرة مع الحفاظ على خصوصية البيانات.
تستخدم المراجعة منهجية منظمة تتبع إرشادات PRISMA، وتقوم بتوليف الأدبيات حول تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مصادر الطاقة المتجددة (RES) بشكل منهجي. حددت استراتيجية البحث الشاملة حوالي 150 دراسة أساسية من آلاف المنشورات، مع التركيز على التقدمات الحديثة من 2020 إلى 2025. تقدم المراجعة تصنيفًا جديدًا رباعي الأبعاد لتصنيف تطبيقات الذكاء الاصطناعي، يشمل نوع الخوارزمية، ونهج الدمج، وحالة استخدام النظام، وسياق التنفيذ الأوسع. يهدف هذا الإطار إلى تقديم فهم شامل للتفاعل بين المنهجيات المختلفة وتطبيقاتها العملية في RES، مع معالجة الفجوات في الأدبيات الحالية وتسليط الضوء على الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي في تعزيز الأداء التشغيلي وقدرات التنبؤ لأنظمة الطاقة المتجددة.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.esr.2026.102093
Publication Date: 2026-02-06
Author(s): Zhuohuan Hu et al.
Primary Topic: Power Systems and Renewable Energy
Overview
The reviewed paper examines the increasing role of artificial intelligence (AI) and data-driven methods in enhancing renewable energy systems (RES) amidst the global transition to sustainable energy. It addresses critical challenges such as supply reliability, uncertainty, and optimization difficulties. The review, adhering to PRISMA guidelines, analyzed approximately 150 core studies published between 2020 and 2025, sourced from databases like ScienceDirect, Scopus, and IEEE Xplore.
Key findings indicate that various neural network architectures, including Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs), Long Short-Term Memory networks (LSTMs), and Graph Neural Networks (GNNs), are prevalent for forecasting and fault detection in RES. Hybrid models combining deep learning with optimization techniques, such as genetic algorithms, demonstrate effectiveness in system design and energy management. Additionally, reinforcement learning and ensemble methods like random forests facilitate real-time decision-making for microgrids and energy storage solutions. The introduction of a multidimensional taxonomy categorizes AI applications based on algorithm type, integration strategy, system utilization, and policy implications, addressing gaps in previous literature. The review underscores current trends in AI-enabled coordination across energy systems and the enhancement of resilience planning through metaheuristic approaches.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the escalating demand for energy driven by global population growth, urbanization, and economic development, alongside the significant reliance on non-renewable energy sources. This reliance has led to adverse environmental impacts, prompting a shift towards renewable energy sources (RES) as a crucial component of sustainable development. Despite the increasing integration of RES into the global energy mix, challenges such as intermittency and geographical variability hinder their efficient utilization. The paper emphasizes the transformative potential of artificial intelligence (AI) and data-driven methodologies in addressing these challenges, particularly in enhancing the prediction accuracy and operational efficiency of renewable energy systems.
The authors discuss various AI techniques, including deep learning and ensemble methods, which have shown promise in improving the forecasting of renewable energy generation and optimizing system configurations. The paper notes a significant rise in AI applications within the energy sector, with a reported annual growth rate of 34.7% in AI market penetration for energy management. However, it identifies a gap in the literature regarding the synthesis of diverse research into a cohesive framework that connects methodological advancements with practical applications. To address this, the study aims to provide a comprehensive overview of AI and data-driven techniques applicable to RES, organized into three main sections: methods, applications, and results. This structured approach seeks to identify research trends, highlight gaps, and propose future directions, ultimately guiding researchers, engineers, and policymakers in the effective deployment of AI in renewable energy systems.
Methods
The review methodology employed in this research involves a systematic approach to gather, evaluate, and synthesize existing literature relevant to the study’s objectives. This process includes defining clear inclusion and exclusion criteria to ensure that only pertinent studies are considered. The researchers utilized databases such as PubMed, Scopus, and Web of Science to identify relevant articles, employing specific keywords and Boolean operators to refine their search.
Once the articles were selected, a qualitative analysis was conducted to assess the findings and methodologies of the included studies. This analysis aimed to identify patterns, discrepancies, and gaps in the literature, thereby providing a comprehensive overview of the current state of knowledge on the topic. The review methodology not only facilitates a thorough understanding of existing research but also highlights areas for future investigation, contributing to the advancement of the field.
Discussion
The discussion section of the research paper outlines the evolution of artificial intelligence (AI) methodologies in predicting renewable energy needs, highlighting a three-phase development trajectory. Initially, from 1990 to 2010, early neural network models, such as Artificial Neural Networks (ANNs) and Support Vector Machines (SVMs), began to outperform traditional forecasting methods for wind energy. The period from 2010 to 2018 saw significant advancements with the introduction of deep learning techniques, including Convolutional Neural Networks (CNNs) and Long Short-Term Memory (LSTM) networks, which improved forecasting accuracy by over 30%. Since 2018, the focus has shifted towards hybrid systems that integrate various AI techniques, such as graph networks and transformers, enabling the analysis of large datasets while maintaining data privacy.
The review employs a structured methodology adhering to PRISMA guidelines, systematically synthesizing literature on AI applications in renewable energy sources (RES). A comprehensive search strategy identified approximately 150 core studies from thousands of publications, focusing on recent advancements from 2020 to 2025. The review introduces a novel four-dimensional taxonomy to categorize AI applications, encompassing algorithm type, integration approach, system use case, and broader implementation context. This framework aims to provide a holistic understanding of the interplay between different methodologies and their practical applications in RES, addressing gaps in existing literature and highlighting the transformative potential of AI in enhancing the operational performance and forecasting capabilities of renewable energy systems.