نموذج لمراقبة أداء الطاقة الشمسية الكهروضوئية والتنبؤ الإحصائي باستخدام الشبكة العصبية متعددة الطبقات والذكاء الاصطناعي

Abstract

إن الطبيعة الطبوغرافية لسلطنة عمان تجعل نظام الطاقة الشمسية خيارًا قابلاً للتطبيق وموثوقًا لإنتاج الطاقة بكميات كبيرة في سوق الطاقة المتجددة. تشهد العديد من المناطق الصحراوية في عمان مستويات عالية من الإشعاع الشمسي. وهذا مناسب للأنظمة الكهروضوئية لأن كفاءتها تعتمد بشكل أساسي على الإشعاع الشمسي. ومع ذلك، في التطبيقات في الوقت الفعلي، تؤثر العديد من العوامل البيئية على كفاءة الألواح الشمسية وبالتالي على أدائها. في هذه المقالة، تم اقتراح الشبكة الطبيعية (العصبية) الأمامية متعددة الطبقات (MFFN) لتتبع أداء نظام الطاقة الشمسية الكهروضوئية من أجل استبدال أو تحسين أداء نظام الطاقة الشمسية الكهروضوئية بناءً على حالته الحالية. يتم استخدام خوارزمية الانتشار العكسي (BPA) لتدريب MFFN.