تحسين دقة توقع إنتاج الطاقة الشمسية في ليبيا باستخدام نماذج الانحدار الخطي المتقدمة

الملخص

تُعد الطاقة الشمسية من أهم مصادر الطاقة المتجددة، حيث تسهم بشكل كبير في تقليل الاعتماد على الوقود الأحفوري وتقليل الانبعاثات الضارة. يهدف هذا البحث إلى تطوير نموذج تنبؤي دقيق لإنتاج الطاقة الشمسية في مدينة العجيلات الليبية باستخدام تقنيات التعلم الآلي، مع التركيز على نموذج الانحدار الخطي (Linear Regression). تم الاعتماد على بيانات زمنية تاريخية للإشعاع الشمسي ودرجات الحرارة والرطوبة لعام 2022، تم جمعها من منصة NASA POWER. بعد معالجة البيانات وتوحيد نطاقها، تم تدريب النموذج وتقييمه باستخدام مقاييس الأداء مثل MAE وMSE وRMSE، حيث سجلت النتائج متوسط خطأ مطلق (MAE) قدره 20.44 كيلوواط ساعة، مما يشير إلى قدرة النموذج على تتبع الاتجاهات العامة للإنتاج. ومع ذلك، لوحظت فروقات كبيرة في الأيام ذات الظروف الجوية غير المستقرة، مما يدعو إلى دمج تقنيات أكثر تقدمًا مثل الشبكات العصبية لتحسين الدقة. تُقدم هذه الدراسة أداةً عملية للمؤسسات الليبية لتحسين تخطيط شبكات الطاقة الشمسية وتقليل التكاليف الناتجة عن التوقعات غير الدقيقة.الكلمات المفتاحية التعليم الإلكتروني، المنصات التعليمية المحلية، الرضا.