یک پیش‌بین انرژی فتوولتائیک جهانی نوآورانه با استفاده از طبقه‌بند بیز ساده

1. مقدمه

انرژی خورشیدی یکی از مقرون‌به‌صرفه‌ترین و پاک‌ترین منابع انرژی پایدار در سطح جهانی محسوب می‌شود. با این حال، تولید آن به دلیل وابستگی به آب‌وهوا، فصول و شرایط محیطی بسیار غیرقابل پیش‌بینی است. این مقاله یک پیش‌بین انرژی فتوولتائیک جهانی با استفاده از طبقه‌بند بیز ساده برای پیش‌بینی تولید کل روزانه انرژی از تأسیسات خورشیدی ارائه می‌دهد.

این پژوهش به نیاز حیاتی پیش‌بینی دقیق انرژی خورشیدی برای بهینه‌سازی سیستم‌های انرژی و بهبود کارایی می‌پردازد. با پیش‌بینی تولید برق تا سال ۲۰۴۰ به میزان ۳۶.۵ تریلیون کیلووات‌ساعت و رشد سالانه ۸.۳ درصدی تولید انرژی خورشیدی، روش‌های پیش‌بینی قابل اعتماد برای برنامه‌ریزی و مدیریت انرژی اهمیت فزاینده‌ای پیدا می‌کنند.

2. مرور ادبیات

تحقیقات پیشین روش‌های مختلفی را برای پیش‌بینی انرژی خورشیدی بررسی کرده‌اند. کریلا و همکاران و ابراهیم و همکاران از جنگل‌های تصادفی، شبکه‌های عصبی مصنوعی و رویکردهای مبتنی بر الگوریتم کرم شب‌تاب برای پیش‌بینی تابش خورشیدی جهانی استفاده کردند و به خطای اریبی در محدوده ۲.۸۶٪ تا ۶.۹۹٪ دست یافتند. وانگ و همکاران از تکنیک‌های رگرسیون چندگانه با نرخ موفقیت متغیر استفاده کردند.

روش‌های سنتی اغلب به دانش تخصصی حوزه متکی هستند که برای تنظیم مداوم سیستم غیرعملی می‌شود. رویکردهای یادگیری ماشین، یادگیری همبستگی خودکار بین شرایط محیطی و تولید انرژی از داده‌های تاریخی را ارائه می‌دهند.

3. روش‌شناسی

4. نتایج تجربی

5. تحلیل فنی

6. کاربردهای آینده

پیش‌بین انرژی فتوولتائیک جهانی چندین کاربرد امیدوارکننده دارد:

• ادغام شبکه هوشمند: پیش‌بینی انرژی بلادرنگ برای تعادل شبکه و مدیریت پاسخ به تقاضا
• بهینه‌سازی انتخاب محل: ارزیابی مبتنی بر داده از مکان‌های بالقوه برای تأسیسات خورشیدی جدید
• زمان‌بندی نگهداری: نگهداری پیش‌بینانه بر اساس الگوهای تولید انرژی مورد انتظار در مقابل واقعی
• تجارت انرژی: پیش‌بینی بهبودیافته برای بازارهای انرژی خورشیدی و پلتفرم‌های معاملاتی
• طراحی سیستم ترکیبی: بهینه‌سازی سیستم‌های ترکیبی خورشیدی-باد-ذخیره‌سازی از طریق پیش‌بینی‌های دقیق تولید

جهت‌های تحقیقاتی آینده باید موارد زیر را بررسی کنند:

1. ادغام تصاویر ماهواره‌ای و شبکه‌های حسگر اینترنت اشیا برای بهبود کیفیت داده
2. توسعه مدل‌های یادگیری انتقال برای سازگاری جغرافیایی
3. سیستم‌های پیش‌بینی بلادرنگ با قابلیت‌های رایانش لبه
4. ترکیب با الگوریتم‌های بهینه‌سازی ذخیره‌سازی انرژی
5. کاربرد در مدیریت ریز شبکه و منابع انرژی توزیع‌شده

7. مراجع

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.