يهدف هذا المشروع إلى تطوير نظام متكامل للتنبؤ بإنتاج الطاقة المتجددة من الشمس والرياح من خلال تل deep learning. تم استخدام تقنيات إنترنت الأشياء (IoT) لجمع بيانات بيئية في الزمن الفعلي، مثل الإشعاع الشمسي، سرعة الرياح، ودرجة الحرارة. تم دمج هذه البيانات مع نماذج التعلم العميق (Deep Learning) لتحسين دقة التوقعات.
استخدمت النماذج التالية:
الشبكات العصبية المتكررة ( Recurrent Neural Networks - RNN And Long-Short-term memory (LSTM) لتحليل البيانات الزمنية.
بدأ العمل بتجميع البيانات من أجهزة استشعار IoT وتحليلها باستخدام النماذج المذكورة. تم تدريب النموذج واختباره باستخدام بيانات زمنية حقيقية، مما ساهم في تحسين دقة التنبؤ وزيادة كفاءة استهلاك الطاقة.
الأدوات المستخدمة:
لغة البرمجة: Python
المكتبات: TensorFlow
أجهزة الاستشعار: IoT لتجميع البيانات المناخية
اسم المستقل | Asmaa K. |
عدد الإعجابات | 0 |
عدد المشاهدات | 4 |
تاريخ الإضافة | |
تاريخ الإنجاز |