التقييم والتنبؤ بالأداء لنظامي الألواح الشمسية وتوربينات الرياح بإستخدام المحاكاة
DOI:
https://doi.org/10.63318/waujpasv4i1_10الكلمات المفتاحية:
الطاقة المتجددة، الألواح الشمسية، توربينات الرياح، ماتلاب/سيمولينك، بايثون، الشبكة العصبية الإصطناعيةالملخص
تُعد الطاقة المتجددة أهم مصادر الطاقة المستدامة نظرًا لانخفاض انبعاثاتها الكربونية مقارنة بالوقود الأحفوري، إلا أن أداء أنظمتها يتأثر بالظروف المناخية. تهدف هذه الدراسة التقييم والتنبؤ بأداء نظامي الألواح الشمسية وتوربينات الرياح في ليبيا عبر مرحلتين. في المرحلة الأولى، استخدم MATLAB/Simulink لنمذجة ومحاكاة ثلاثة أنواع من الألواح الشمسية، وهي أحادي البلور، متعدد البلورات، وغير المتبلور، ودراسة مدى تأثير الإشعاع الشمسي و الحرارة على أدائها. أظهرت النتائج أن اللوح الأحادي أكثر استجابة لارتفاع الإشعاع، بينما كان اللوح غير المتبلور الأقل تأثرًا بارتفاع الحرارة. تمت محاكاة توربينات الرياح ومقارنة أداء نوعين من التوربينات ذات المحور الأفقي، وهما Gamesa وAcciona، من خلال دراسة مدى تأثير سرعة الرياح، حيث تفوق توربين Gamesa عند السرعات العالية. في المرحلة الثانية، تم توظيف شبكة عصبية اصطناعية مدربة باستخدام بيانات مولدة اصطناعيًا، وحققت دقة تنبؤ مرتفعة بمعامل تحديد بلغ 0.98 ودقة 96% للألواح الشمسية و0.99 ودقة 99% لتوربينات الرياح، مما يؤكد فعالية الشبكة العصبية في التنبؤ بالأداء للنظامين.
التنزيلات
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2026 المؤلفون
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
تستخدم هذه المجلة رخصة المشاع الإبداعي-غير تجاري نَسب المُصنَّف 4.0 دولي (CC BY-NC 4.0)، والتي تسمح بالاستخدام والمشاركة والتوزيع والاستنساخ بأي وسيط أو صيغة، طالما أنك تعطي الفضل المناسب للمؤلف (المؤلفين) الأصلي والمصدر، وتوفر رابطًا لرخصة المشاع الإبداعي، وتشير إلى ما إذا تم إجراء تغييرات. للاطلاع على نسخة من هذا الترخيص، قم بزيارة /https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
حقوق الطبع والنشر للمقالات
يحتفظ المؤلفون بحقوق الطبع والنشر لمقالاتهم المنشورة في هذه المجلة.
