Key points are not available for this paper at this time.
إن إنترنت الأشياء (IoT) هو مجال مهم للبحث في الطاقة المتجددة، لا سيما في تحسين أداء طواحين الهواء، وتقليل تكاليف طاقة الرياح، وتخفيف المخاطر في الطاقة الهوائية. يركز هذا المقال على الاستفادة من إنترنت الأشياء لتقييم طاقة الرياح والطاقة الشمسية، بالإضافة إلى تقدير أعمار الوحدات. لقد حسّن إنترنت الأشياء طرق التقييم، ودقة المراقبة، واختبار المنتجات، مما أثر في موثوقية الشبكة الكهربائية وإدارة المخزون في الطاقة الخضراء. إن التنبؤ بمخرجات الطاقة الخضراء أمر بالغ الأهمية ولكنه يمثل تحديًا بسبب تقلبات سرعة الرياح. تُطبق تقنيات التعلم الآلي (ML) للتنبؤ بإنتاج الكهرباء المعتمد على الرياح، مع تقييم مقارن لطرق التنبؤ. تمكّن تقنيات وخوارزميات إنترنت الأشياء من توقع استهلاك الطاقة، مما يؤدي إلى تنبؤات أكثر دقة وأخطاء جذر متوسط المربع (RMSE) أقل. تعتبر التنبؤات الجوية الدقيقة أمرًا أساسيًا في قطاع الطاقة الخضراء، مما يستلزم نماذج تنبؤية لبيانات مولدات الرياح الحقيقية. تهدف هذه الدراسة إلى تطوير تقنيات للتنبؤات الدقيقة، مع التركيز على خوارزميات التنبؤ الشامل للرياح للأنظمة الكهروضوئية. يتم تقييم تقنيات التعلم الآلي المختلفة وبرامج التنبؤ بالطاقة الخضراء من حيث دقتها في هذا المسعى.
دراسة كالبانا وآخرون (سبت) هذا السؤال.