الأبحاث ضمن الموضوع : تحميل الطاقة وتوقعات القدرة
-
تحسين توقعات الطاقة الشمسية والرياح باستخدام خوارزمية تحسين iHow وشبكات الانتباه متعددة المقاييس
2026 | المؤلف: Marwa Radwan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)تتناول ورقة البحث التحديات الكبيرة في تطبيقات التعلم العميق لتوقع الطاقة المتجددة، وخاصة الأبعاد العالية لمساحات ميزات الإدخال والحساسية لإعدادات المعلمات الفائقة. للتغلب على هذه القضايا، يقترح المؤلفون إطار عمل هجين للتعلم العميق-التحسين يستخدم خوارزمية تحسين iHow الثنائية (biHOW) لاختيار الميزات ونظيرها المستمر، iHOW، لضبط المعلمات الفائقة. يستخدم هذا الإطار شبكة انتباه متعددة المقاييس (MSAN)…
-
تقييم موثوقية نماذج الذكاء الاصطناعي في توقع استهلاك الطاقة الحضرية في ظل ظروف البيانات الصغيرة أو غير المكتملة
2026 | المؤلف: Giuseppe Piras وآخرون | المجلة: Applied Sciences | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)تدرس هذه الدراسة فعالية نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) في التنبؤ باستهلاك الطاقة الحضرية في ظل ظروف البيانات المحدودة والمتدهورة. باستخدام مجموعة بيانات طاقة حقيقية تم جمعها على مدار 24 شهرًا، تقيم البحث بشكل منهجي متانة نماذج ML المختلفة المدربة على نوافذ بيانات تاريخية بأطوال مختلفة (6، 12، 18، و24 شهرًا). تكشف النتائج…
-
توقع أسعار الكهرباء باستخدام نماذج ميتا جماعية ومفسري SHAP: نهج مدفوع بتحليل المكونات الرئيسية
2026 | المؤلف: Amirhosein Hayati وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل جديد للنمذجة المجمعة تهدف إلى تحسين توقعات أسعار الكهرباء قبل ساعة. يدمج الإطار تقنيات تعلم الآلة المختلفة، وبشكل خاص XGBoost وLSTM وCNN، مع SHAP (SHapley Additive exPlanations) من أجل القابلية للتفسير وPCA (تحليل المكونات الرئيسية) لتقليل الأبعاد. تم استخدام استراتيجيتين مجمعتين: المتوسط المرجح، الذي حقق خطأ الجذر التربيعي المتوسط…
-
محول مقيد بالفيزياء لتوقع طاقة الرياح
2026 | المؤلف: Ding Wang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)تقدم البحث نموذج المحول المقيد بالفيزياء (PCT)، وهو إطار عمل جديد مصمم لتوقعات طاقة الرياح ليوم الغد، والذي يدمج القدرات المتقدمة لهندسة المحولات مع المعرفة الخاصة بالمجال حول منحنيات طاقة الرياح. يتم تحقيق هذا الدمج من خلال استخدام توزيع احتمالي عبر تقدير كثافة النواة (KDE) وإدخال خسارة جانسن-شانون (JS) كمنظم قائم على الفيزياء. يهدف إطار…
-
شبكة عصبية مستندة إلى الفيزياء مع تفعيل تكيفي لتدفق الطاقة
2026 | المؤلف: Zeynab Kaseb وآخرون | المجلة: International Journal of Electrical Power & Energy Systems | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)تقدم هذه الدراسة PINN4PF، وهي بنية جديدة للتعلم العميق مصممة لتحليل تدفق الطاقة (PF) في أنظمة الطاقة الحديثة واسعة النطاق. تتميز البنية بابتكارين رئيسيين: شبكة عصبية ذات رأسين مصممة خصيصًا لتحليل PF مع دالة تنشيط قابلة للتكيف تستجيب لأنماط حقن الطاقة النشطة والتفاعلية، ودالة خسارة قائمة على الفيزياء تدمج طوبولوجيا نظام الطاقة من خلال دالة…
-
تطبيقات التعلم الآلي في أنظمة الطاقة: الاتجاهات الحالية، والتحديات، واتجاهات البحث
2025 | المؤلف: Saad Aslam وآخرون | المجلة: Energy Informatics | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التحديات والفرص في قطاع الطاقة، لا سيما في سياق دمج مصادر الطاقة المتجددة (RES) واستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML). يقدم دمج مصادر الطاقة المتجددة تعقيدات بسبب طبيعتها المتقطعة، مما يتطلب حلولًا مبتكرة لإدارة الطاقة، وإدارة جانب الطلب، وعمليات الشبكة. تشير الأدبيات إلى اتجاه متزايد نحو استخدام…
-
نموذج تعلم آلي لتوقع سرعة الرياح على ارتفاع المحور على المدى القصير
2025 | المؤلف: Zongwei Zhang وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)تحدد هذه القسم أهمية التنبؤ الدقيق بسرعات الرياح على المدى القصير لتشغيل أنظمة الطاقة الريحية بشكل فعال، لا سيما في شمال شرق الصين. يقدم المؤلفون شبكة تنبؤ رياح دمج بيانات الأرصاد الجوية المتعددة المتغيرات (MFWPN) المصممة لتعزيز دقة التنبؤ بسرعات الرياح المتجهة خلال الساعات الست الأولى. تُظهر MFWPN أداءً متفوقًا مقارنةً بنموذج ECMWF-HRES وتظهر قدرات…
-
نماذج التعلم العميق الهجينة لتوقعات سلسلة الزمن للطاقة الشمسية
2024 | المؤلف: Diaa Salman وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)تستكشف ورقة البحث نماذج التعلم العميق الهجينة الجديدة للتنبؤ بإنتاج الطاقة الشمسية، مع التأكيد على أهمية التنبؤات الدقيقة لإدارة أنظمة الطاقة المتجددة. تقيم الدراسة مجموعات متنوعة من الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) وذاكرة المدى الطويل والقصير (LSTM) ونماذج المحولات (TF)، مقارنة أدائها ضد النماذج الفردية باستخدام محسنات مختلفة. تكشف النتائج أن نموذج CNN-LSTM-TF الهجين، الذي تم…
-
الذكاء الاصطناعي في الطاقة المتجددة: مراجعة لصيانة التنبؤ وتحسين الطاقة
2024 | المؤلف: Shedrack Onwusinkwue وآخرون | المجلة: World Journal of Advanced Research and Reviews | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)إن دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في قطاع الطاقة المتجددة يعزز بشكل كبير من كفاءة واستدامة أنظمة الطاقة. تستعرض هذه الورقة تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجالين رئيسيين: الصيانة التنبؤية وتحسين الطاقة. تستخدم الصيانة التنبؤية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي خوارزميات التعلم الآلي لتحليل مجموعات بيانات واسعة من المستشعرات والأداء التاريخي، مما يمكّن من تحديد الأعطال المحتملة في المعدات…