تسلط ورقة البحث الضوء على الحاجة الملحة لمعالجة تغير المناخ، الذي تفاقم، حيث تم تسجيل عام 2024 كأكثر الأعوام حرارة حتى الآن، متجاوزًا معايير درجة الحرارة لاتفاقية باريس. تؤكد الدراسة على إمكانيات الطاقة الشمسية كحل مستدام للتخفيف من آثار تغير المناخ، مثل الأحداث الجوية المتطرفة والتهديدات البيئية. باستخدام نماذج المتوسط المتحرك المتكامل الذاتي الموسمي مع…

تدرس هذه الدراسة فعالية هياكل التعلم العميق (DL) المختلفة في توقع الطاقة الشمسية، باستخدام مجموعة بيانات تتكون من 4200 سجل تاريخي و20 ميزة من الميزات الجوية والفلكية. تم مقارنة ثمانية نماذج: Autoencoder، وLong Short-Term Memory (LSTM)، وGated Recurrent Unit (GRU)، وSimple Recurrent Neural Network (SimpleRNN)، وConvolutional Neural Network (CNN)، وTemporal Convolutional Network (TCN)، وTransformer، وLightweight…

تقدم البحث إطار عمل هجين للطاقة الشمسية معزز بالذكاء الاصطناعي مصمم لتحسين توليد الطاقة الشمسية من خلال بنية متعددة الطبقات تدمج التنبؤ المكاني الزمني، والتحكم التكيفي، وتجارة الطاقة اللامركزية. المركز في هذا النظام هو نموذج CNN-LSTM للتنبؤ الدقيق بالإشعاع الشمسي، والتعلم المعزز لتتبع المحاور المزدوجة في الوقت الحقيقي، وEdge AI لاتخاذ قرارات التحكم السريعة. يتضمن…

تقدم هذه الورقة البحثية تحليلًا مقارنًا لتسعة نماذج تعلم آلي (ML) للتنبؤ بدرجة الحرارة والرطوبة في بيئات الطاقة الشمسية (PV)، باستخدام مجموعة بيانات تتكون من 5,000 عينة (80% تدريب، 20% اختبار). تشمل النماذج التي تم تقييمها الانحدار باستخدام دعم المتجهات (SVR)، والانحدار اللين، والانحدار الجبلي (RR)، والانحدار الخطي (LR)، وأدا بوست، وزيادة التدرج (GB)، وشجرة…

تقدم هذه الورقة البحثية تقييمًا شاملاً لأربعة نماذج لتوقع إشعاع الشمس (SR)، مع التركيز على أدائها خلال فترات التنبؤ القصيرة إلى المتوسطة. تشمل النماذج التي تم تحليلها نموذج التغذية الأمامية مع الانتشار العكسي (FFBP)، ونموذج التغذية الأمامية الالتفافية مع الانتشار العكسي (CFBP)، والانحدار باستخدام دعم المتجهات (SVR)، ونموذج التعلم العميق الهجين الذي يدمج الشبكات العصبية…