ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







التنبؤ باستهلاك الطاقة الشمسية الكهروضوئية في الصين باستخدام عشرة حدوديات

العنوان بلغة أخرى: Forecasting China’s Consumption of PV-Solar Energy Using Ten Polynomials
المصدر: المجلة العلمية لقطاع كليات التجارة
الناشر: جامعة الأزهر - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: السمان، أحمد حمد الله (مؤلف)
مؤلفين آخرين: أحمد، منى محمد غريب (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع25
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2021
الشهر: يناير
الصفحات: 158 - 177
DOI: 10.21608/jsfc.2021.248509
ISSN: 2636-3674
رقم MD: 1301048
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
التنبؤ | الطاقة الشمسية الكهروضوئية | الحدوديات | Forecasting | PV-Solar Energy | Polynomials
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: مشكلة الدراسة هي التنبؤ باستهلاك الصين من الطاقة الشمسية الكهروضوئية حتى العام 2030 م. الدافع لهذه الدراسة هو وجود تفاوت كبير في التنبؤات واستخدام حدوديات حتى الدرجة الثالثة فقط في الدراسات السابقة. لحل المشكلة تم بناء عشرة نماذج رياضية هي الحدوديات من الدرجة الأولى إلى الدرجة العاشرة. حساب معلمات هذه النماذج اعتمد على بيانات الاستهلاك الفعلي في الفترة من ١٩٨٩ إلى ٢٠١٨ م حيث تم استخدام طريقة المربعات الصغرى بالاستعانة ببرامج php, xuru, Excel. تمت مقارنة النماذج العشرة بناءا على أربعة معايير. الأول هو جذر متوسط مربع الفروق بين الاستهلاك الفعلي والمتنبأ RMSE، والثاني هو متمم معامل التحديد (R2-1)، والثالث هو معيار بيازيان لقلة المعلمات BIC، والرابع هو الفرق المطلق بين الاستهلاك الفعلي والمتنبأ في عام ٢٠١٩. وأسفرت عملية المقارنة عن اختيار نموذج حدودية الدرجة الخامسة حيث تم إخضاعه لاختبار حساسية واختبار معنوية وقد أجتازهما بنجاح. أخيرا تم استخدام النموذج المختار في التنبؤ بالاستهلاك في الفترة من ٢٠١٩ إلى ٢٠٣٠ م، حيث جاءت قيمة التنبؤ ٣٧٨٨ تيرا وات ساعة في عام ٢٠٣٠ م.

The problem of this paper is to forecast China’s consumption of PV-solar energy up to the year 2030. To solve this problem, ten polynomial models are built with degrees from first to tenth. Computing the model’s parameters is based on the actual consumption in the period from 1989 to 2018 and applying the method of least-squares with the aid of Excel, xuru, and php software. A comparison between the ten models is performed based on four measures; the root mean Square Residuals (RMSE), the complement of coefficient of determination (1-R2), the Bayesian Information Criterion (BIC) , and the absolute difference between the actual and forecasted consumption in 2019. The best model is the fifth-degree polynomial. This model is tested for sensitivity and significance and it passes the tests. The model is used for forecasting the consumptions for the period from 2019 to 2030. The forecasted consumption is 3788 TWh in the year 2030.

ISSN: 2636-3674