ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Predicting Short-Term Solar Power Generation in Jordan

العنوان بلغة أخرى: التنبؤ بالطاقة الشمسية المولدة على المدى القصير في الأردن
المؤلف الرئيسي: العتوم، إسراء عبدالعزيز (مؤلف)
مؤلفين آخرين: سمارة، سامر (مشرف)
التاريخ الميلادي: 2020
موقع: إربد
الصفحات: 1 - 72
رقم MD: 1125441
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة اليرموك
الكلية: كلية تكنولوجيا المعلومات وعلوم الحاسوب
الدولة: الاردن
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

63

حفظ في:
المستخلص: في السنوات الأخيرة، نظرا للتأثير السلبي الكبير للوقود الأحفوري على البيئة، تم إيلاء الكثير من الاهتمام لتحقيق وإنتاج مصدر طاقة مستدام ونظيف في جميع أنحاء العالم. تعتبر الطاقة الشمسية مصدرا حيويا للطاقة المتجددة والبديلة، حيث يساعد استخدامها في تخفيض تكاليف توليد الطاقة مقارنة بتوليدها باستخدام الوقود الأحفوري. يؤدي استخدام الطاقة الشمسية كمصدر لتوليد الكهرباء ضمن خليط الطاقة إلى عدم الاستقرار في الشبكة الكهربائية لأن الطاقة الشمسية متذبذبة ولا يمكن السيطرة عليها. أن أدرة النظام الكهربائي والتنويع بين مصادر التوليد المختلفة يعد تحديا يتطلب استخدام أساليب ذكية تساعد على التقليل من التكاليف التشغيلية. أصبح التنبؤ الدقيق بمخرجات الطاقة الشمسية قضية مهمة لإدارة أنظمة الطاقة لضمان اندماجها مع مصادر التوليد المختلفة بشكل أمن واقتصادي. في هذه الأطروحة تم تطوير نموذج شبكة عصبية متعددة الطبقات (MLPNN) للتنبؤ بمخرجات الطاقة الشمسية على المدى القصير لتوفير معلومات في الوقت المناسب لمشغلي الشبكة لتمكينهم من اتخاذ قرارات أفضل لتحسين دمج الطاقة الشمسية في الشبكة. يستخدم النموذج معلمات الإدخال من البيانات التاريخية التي تم قياسها من أجهزة الاستشعار في محطة كهروضوئية متصلة بالشبكة، تقع في محافظة معان جنوب الأردن وهي: الإشعاع الشمسي، درجة حرارة الهواء، الرطوبة، اتجاه الرياح، سرعة الرياح، درجة حرارة الوحدة، زاوية التتبع، والطاقة المولدة من الألواح الكهروضوئية، وتم حساب الزوايا الشمسية لتحسين دقة تنبؤ نموذج (MLPNN). تم إجراء اختبارات مختلفة لاختيار أفضل نموذج. نستنتج أن (MLPNN) يعطي نتيجة دقيقة للتنبؤ بالطاقة الشمسية على المدى القصير.

عناصر مشابهة