النمذجة والمحاكاة باستخدام تقنيات الذكاء الصنعي لتحليل أداء أنظمة الطاقة المتجددة الهجينة المستقلة

الملخص

تم في هذه البحث تحليل أداء نظام طاقة متجدد هجين مستقل يجمع بين الطاقة الريحية والطاقة الشمسية الكهروضوئية باستخدام تقنيات الذكاء الصنعي من أجل تحسين أدائه، فالأنظمة الهجينة تمثل حلّاً مثالياً لتلبية احتياجات الطاقة في المناطق النائية أو غير المتصلة بالشبكة.

قمنا بنمذجة مكونات النظام المختلفة بما في ذلك توربينات الرياح، الألواح الشمسية، مبدلات DC-DC Converter وبطاريات تخزين الطاقة باستخدام صناديق Simscape في بيئة MATLAB/Simulink، كما تم إدخال بيانات متغيرة للإشعاع الشمسي، وسرعة الرياح لمحاكاة ظروف التشغيل الواقعية، حيث تم استخدام الشبكات العصبونية (ANN) لتقدير قيمة دورة التشغيل(Duty Cycle) لمبدلات DC-DC بهدف تحسين الأداء، مع تحليل تأثير هذه القيمة على النظام ومقارنة النتائج مع الطريقة التقليدية Incremental Conductance (InCond) دون تعديل بنية النظام.

أظهرت النتائج، أنّ استخدام الشبكات العصبونية في تقدير قيمة Duty Cycle يسهم في رفع كفاءة النظام الهجين، مؤكداً فعاليته كأداة لتحليل الأداء وتحسينه. حيث أنّها توفر استجابة أسرع وأكثر استقراراً لمنحنيات الاستطاعة مقارنة بطريقة InCond التقليدية، مع تقليل التذبذب (Ripple) وزيادة المردود الفعلي للنظام. كما بينت النتائج أن الشبكات العصبونية الصنعية تتكيف بشكل أفضل مع التغيرات المفاجئة في الإشعاع الشمسي وسرعة الرياح، مما يعزز كفاءة النظام في المناطق النائية والبعيدة عن الشبكة ويضمن استقرار توليد الطاقة على المدى الطويل.

تؤكد هذه النتائج، أن دمج تقنيات الذكاء الصنعي مع الطرق التقليدية لملاحقة نقطة الاستطاعة العظمى يعزز من الأداء الكلي للنظام الهجين المستقل، ويوفر حلّاً فعّالاً لتطبيقات الطاقة المستدامة في المناطق النائية أو البعيدة عن الشبكة.