استطلاع حول توقعات طاقة الرياح باستخدام طرق التعلم الآلي

ملخص: تم تطوير تقنيات توقع طاقة الرياح بشكل جيد على مدار الخمسين عامًا الماضية. وقد تم إنتاج عدد كبير من الأدبيات البحثية بالإضافة إلى تحليلات مراجعة. على مدار الخمسة عقود الماضية، تم تحقيق تقدم كبير في توقع طاقة الرياح. وقد تم إنتاج مجموعة كبيرة من الأدبيات البحثية، بما في ذلك مقالات مراجعة تناولت جوانب مختلفة من الموضوع. ومع ذلك، فقد استخدمت هذه المراجعات بشكل أساسي مقارنة أفقية ولم تقم بتحليل شامل للبحوث التي تم إجراؤها. يهدف هذا الاستطلاع إلى تقديم مراجعة منهجية وتحليلية للتقدم الفني الذي تم إحرازه في توقع طاقة الرياح. لتحقيق هذا الهدف، قمنا بإجراء تحليل خريطة المعرفة للأدبيات المتعلقة بتوقع طاقة الرياح المنشورة في قاعدة بيانات Web of Science على مدى العقدين الماضيين. قمنا بفحص شبكة التعاون وسياق التنمية، وتحليل حجم النشر، وتواتر الاقتباس، ومجلة النشر، وتأثير المؤلف والمؤسسة، ودراسة الكلمات الرئيسية المتكررة والمفاجئة لكشف النقاط الساخنة البحثية المتغيرة. تهدف هذه النقاط الساخنة إلى الإشارة إلى التقدم والتحديات لتقنيات التوقع الحالية، وهو أمر له أهمية كبيرة في تعزيز تطوير تقنية التوقع. استنادًا إلى نتائجنا، قمنا بتحليل الأساليب التقليدية الشائعة للتعلم الآلي والأساليب المتقدمة للتعلم العميق في هذا المجال، مثل الشبكات العصبية الكلاسيكية، وطرز Transformers الحديثة، وناقشنا التقنيات الناشئة مثل نماذج اللغة الكبيرة. كما نقدم تحليلًا كميًا للمزايا والعيوب، ودقة التوقع، وتكاليف الحوسبة لهذه الطرق. أخيرًا، تم مناقشة بعض أسئلة البحث المفتوحة والاتجاهات المتعلقة بهذا الموضوع، والتي يمكن أن تساعد في تحسين فهم طرق توقع الطاقة المختلفة. يقدم هذا البحث رؤى قيمة لمهندسي طاقة الرياح.