নেইভ বেইজ শ্রেণিবিন্যাসক ব্যবহার করে একটি অভিনব সার্বজনীন ফটোভোলটাইক শক্তি পূর্বাভাসকারী

1. ভূমিকা

সৌরশক্তি বিশ্বব্যাপী সবচেয়ে অর্থনৈতিক ও পরিচ্ছন্ন টেকসই শক্তির উৎসগুলোর মধ্যে একটি। তবে, আবহাওয়া, ঋতু এবং পরিবেশগত অবস্থার উপর নির্ভরতার কারণে এর উৎপাদন অত্যন্ত অনিশ্চিত। এই গবেষণাপত্রটি সৌর স্থাপনা থেকে দৈনিক মোট শক্তি উৎপাদনের পূর্বাভাস দিতে নেইভ বেইজ শ্রেণিবিন্যাসক ব্যবহার করে একটি সার্বজনীন ফটোভোলটাইক শক্তি পূর্বাভাসকারী উপস্থাপন করে।

এই গবেষণা শক্তি ব্যবস্থা অপ্টিমাইজ এবং দক্ষতা উন্নয়নের জন্য সঠিক সৌরশক্তি পূর্বাভাসের অত্যাবশ্যকীয় প্রয়োজন মেটায়। ২০৪০ সালের মধ্যে বিদ্যুৎ উৎপাদন ৩৬.৫ ট্রিলিয়ন কিলোওয়াট-ঘণ্টায় পৌঁছানোর এবং সৌরশক্তি উৎপাদন বার্ষিক ৮.৩% হারে বৃদ্ধি পাওয়ার পূর্বাভাসের সাথে, শক্তি পরিকল্পনা ও ব্যবস্থাপনার জন্য নির্ভরযোগ্য পূর্বাভাস পদ্ধতি ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে।

2. সাহিত্য সমীক্ষা

পূর্ববর্তী গবেষণায় সৌরশক্তি পূর্বাভাসের জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি অন্বেষণ করা হয়েছে। ক্রেয়লা ও সহযোগী এবং ইব্রাহিম ও সহযোগীরা বিশ্বব্যাপী সৌর বিকিরণ পূর্বাভাসের জন্য র্যান্ডম ফরেস্ট, কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং ফায়ারফ্লাই অ্যালগরিদম-ভিত্তিক পদ্ধতি ব্যবহার করেছেন, যেখানে ২.৮৬% থেকে ৬.৯৯% পর্যন্ত পক্ষপাত ত্রুটি অর্জিত হয়েছে। ওয়াং ও সহযোগীরা বিভিন্ন সাফল্যের হার সহ একাধিক রিগ্রেশন কৌশল প্রয়োগ করেছেন।

প্রথাগত পদ্ধতিগুলো প্রায়শই বিশেষজ্ঞের ডোমেইন জ্ঞানের উপর নির্ভর করে, যা অবিচ্ছিন্ন সিস্টেম টিউনিংয়ের জন্য অবাস্তব হয়ে ওঠে। মেশিন লার্নিং পদ্ধতিগুলো ঐতিহাসিক তথ্য থেকে পরিবেশগত অবস্থা এবং শক্তি উৎপাদনের মধ্যে স্বয়ংক্রিয় সম্পর্ক শেখার সুযোগ দেয়।

3. পদ্ধতিবিদ্যা

4. পরীক্ষামূলক ফলাফল

5. প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ

6. ভবিষ্যতের প্রয়োগ

সার্বজনীন ফটোভোলটাইক শক্তি পূর্বাভাসকারীর বেশ কয়েকটি সম্ভাবনাময় প্রয়োগ রয়েছে:

• স্মার্ট গ্রিড একীকরণ: গ্রিড ব্যালেন্সিং এবং চাহিদা প্রতিক্রিয়া ব্যবস্থাপনার জন্য রিয়েল-টাইম শক্তি পূর্বাভাস
• সাইট নির্বাচন অপ্টিমাইজেশন: নতুন সৌর স্থাপনার জন্য সম্ভাব্য অবস্থানের তথ্য-চালিত মূল্যায়ন
• রক্ষণাবেক্ষণ সময়সূচী: প্রত্যাশিত বনাম প্রকৃত শক্তি উৎপাদন প্যাটার্নের ভিত্তিতে পূর্বাভাসমূলক রক্ষণাবেক্ষণ
• শক্তি বাণিজ্য: সৌরশক্তি বাজার এবং ট্রেডিং প্ল্যাটফর্মের জন্য উন্নত পূর্বাভাস
• হাইব্রিড সিস্টেম ডিজাইন: সঠিক উৎপাদন পূর্বাভাসের মাধ্যমে সৌর-বায়ু-স্টোরেজ হাইব্রিড সিস্টেমের অপ্টিমাইজেশন

ভবিষ্যতের গবেষণার দিকনির্দেশনা অন্বেষণ করা উচিত:

1. উন্নত তথ্যের গুণমানের জন্য স্যাটেলাইট ইমেজারি এবং আইওটি সেন্সর নেটওয়ার্কের একীকরণ
2. ভৌগোলিক অভিযোজনের জন্য স্থানান্তর শিক্ষণ মডেলের উন্নয়ন
3. এজ কম্পিউটিং ক্ষমতা সহ রিয়েল-টাইম পূর্বাভাস ব্যবস্থা
4. শক্তি সঞ্চয় অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদমের সাথে সমন্বয়
5. মাইক্রোগ্রিড এবং বিতরণকৃত শক্তি সম্পদ ব্যবস্থাপনায় প্রয়োগ

7. তথ্যসূত্র

1. International Energy Agency. (2021). World Energy Outlook 2021. Paris: IEA Publications.
2. Antonanzas, J., Osorio, N., Escobar, R., Urraca, R., Martinez-de-Pison, F. J., & Antonanzas-Torres, F. (2016). Review of photovoltaic power forecasting. Solar Energy, 136, 78-111.
3. Wang, H., Lei, Z., Zhang, X., Zhou, B., & Peng, J. (2019). A review of deep learning for renewable energy forecasting. Energy Conversion and Management, 198, 111799.
4. National Renewable Energy Laboratory. (2020). Solar Forecasting Benchmarking. Golden, CO: NREL Technical Report.
5. Creayla, C. M., & Park, S. Y. (2018). Solar radiation prediction using random forest and firefly algorithm. Renewable Energy, 125, 13-22.
6. Ibrahim, I. A., Khatib, T., & Mohamed, A. (2017). A novel hybrid model for hourly global solar radiation prediction using random forests technique and firefly algorithm. Energy Conversion and Management, 138, 413-425.
7. Wang, Z., & Srinivasan, R. S. (2017). A review of artificial intelligence based building energy use prediction: Contrasting the capabilities of single and ensemble prediction models. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 75, 796-808.
8. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. (For foundational machine learning concepts)
9. NASA Prediction of Worldwide Energy Resources (POWER). (2022). Data Access Guide. Greenbelt, MD: NASA Goddard Space Flight Center.
10. European Commission. (2020). Photovoltaic Geographical Information System (PVGIS). JRC Technical Reports.