قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
الأرصاد الجوية العددية
تخصص علمي يستخدم نماذج رياضية للغلاف الجوي لمحاكاة وتوقع حالة الطقس المستقبلية، ويشكل المدخل الأساسي لنماذج التنبؤ بالطاقة.
نموذج الثبات (Persistence Model)
نموذج تنبؤ مرجعي يفترض أن إنتاج الطاقة في لحظة مستقبلية سيكون مطابقًا للإنتاج الحالي، ويستخدم كخط أساس لتقييم أداء نماذج الذكاء الاصطناعي الأكثر تعقيدًا.
الشبكة العصبية التلافيفية (CNN)
بنية تعلم عميق متخصصة في معالجة البيانات المكانية مثل صور الأقمار الصناعية أو خرائط الرياح، وتستخدم لاستخراج الأنماط ذات الصلة للتنبؤ بالطاقة.
الشبكة العصبية المتكررة (RNN)
نوع من الشبكات العصبية مصمم لمعالجة المتسلسلات الزمنية، قادر على تذكر المعلومات السابقة للتنبؤ بالقيم المستقبلية لإنتاج الطاقة المتجددة.
تطبيع التدفقات (NFM)
تقنية معالجة مسبقة تحول بيانات إنتاج الطاقة الخام إلى توزيع قياسي، مما يثبت تدريب النماذج ويحسن قدرتها على التعميم.
متوسط الخطأ المطلق (MAE)
مؤشر أداء يحسب متوسط القيم المطلقة لأخطاء التنبؤ، ويوفر قياسًا أكثر سهولة وأقل حساسية للقيم الشاذة من RMSE.
منحنى القدرة
علاقة غير خطية تربط سرعة الرياح بالطاقة الكهربائية المولدة بواسطة توربينات الرياح، يتم نمذجتها بواسطة دوال متعددة الحدود أو شبكات عصبية لتحسين التنبؤات.
الإشعاع الشمسي
قوة الإشعاع الشمسي المستلمة لكل وحدة مساحة على سطح الأرض، معبرًا عنها بالواط لكل متر مربع (W/m²)، والتي تشكل المتغير المدخل الرئيسي لنماذج التنبؤ الكهروضوئية.
النموذج الفيزيائي الإحصائي
نهج هجين يربط المعادلات الفيزيائية لتحويل الطاقة (مثل: التأثير الكهروضوئي) بنماذج إحصائية لتصحيح الانحرافات وتحسين دقة التنبؤات.