نشر فريق بحثي من كلية نجاد زعني للهندسة في جامعة القدس، ورقة علمية بعنوان “A systematic evaluation of classical, transformer-based, and foundation models for photovoltaic power time-series forecasting”، في المجلة الدولية Neural Computing and Applications، الصادرة عن دار النشر العالمية Springer Nature والمصنفة ضمن الربع الأول (Q1) في قاعدة بيانات Scopus.
وضم الفريق الباحثين: د. عماد الزير، ود. ضياء سلمان، والمهندس وهيب إسعيد.
وهدفت الدراسة إلى إجراء تقييم منهجي ومقارنة شاملة لمجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي المستخدمة في التنبؤ بإنتاج الطاقة الكهروضوئية، شملت النماذج التقليدية، والنماذج القائمة على المحوّلات (Transformers)، ونماذج الأساس الحديثة (Foundation Models)، وذلك لتقييم أدائها في التنبؤ بالسلاسل الزمنية لإنتاج الطاقة الشمسية.
وأظهرت نتائج الدراسة تفوق النموذج الهجين المقترح في دقة التنبؤ مقارنة بالنماذج الأخرى التي شملتها الدراسة، بما يبرز إمكانات توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة في تطوير حلول أكثر دقة وموثوقية للتنبؤ بإنتاج الطاقة الشمسية.
وتكتسب هذه النتائج أهمية تطبيقية في دعم إدارة أنظمة الطاقة المتجددة، وتحسين التخطيط لإنتاج الكهرباء، وتعزيز دمج مصادر الطاقة الشمسية في الشبكات الكهربائية، بما يسهم في رفع كفاءة تشغيلها ودعم استقرارها.
ويعكس هذا البحث جهود الباحثين في كلية نجاد زعني للهندسة بجامعة القدس في تطوير البحث العلمي وتوظيف التقنيات الحديثة لمعالجة التحديات الهندسية، لا سيما في مجالي الذكاء الاصطناعي والطاقة المتجددة.
رابط الورقة العلمية:
