نظام تصنيف إنتاج الطاقة الشمسية باستخدام تعلم الآلة (Solar Energy Classification)

نظرة عامة:

يهدف هذا المشروع إلى معالجة تحدي "تذبذب الطاقة الشمسية" (Intermittency of Solar Power) من خلال تطوير نموذج تعلم آلي (Machine Learning Model) قادر على تصنيف مستوى إنتاج الطاقة المتوقع (منخفض، متوسط، مرتفع) بناءً على بيانات الطقس الدقيقة لمدينة أسوان، مصر. يساعد هذا النظام في تحسين كفاءة تخزين الطاقة وإدارة الشبكة الكهربائية.

المميزات والمنهجية المتبعة:

تم تنفيذ المشروع باستخدام لغة Python وبناء خطة عمل متكاملة (Pipeline) تضمنت المراحل التالية:

هندسة البيانات (Data Engineering):

معالجة بيانات الطقس (درجة الحرارة، الرطوبة، الإشعاع، سرعة الرياح) باستخدام مكتبة Pandas.

تطبيق تقنية Quantile Binning لتحويل البيانات المستمرة إلى فئات متوازنة (Balanced Classes).

التحليل الإحصائي المتقدم:

إجراء اختبارات ANOVA لإثبات الأهمية الإحصائية للمتغيرات، حيث تبين أن سرعة الرياح (p < 0.001) ودرجة الحرارة هما العاملان الأكثر تأثيراً.

تقليل الأبعاد (Dimensionality Reduction):

مقارنة بين تقنيتي PCA و LDA، حيث أثبت تحليل التمايز الخطي (LDA) تفوقه في فصل الفئات (Class Separability).

بناء وتقييم النماذج:

تدريب ومقارنة 6 خوارزميات مختلفة (تشمل Logistic Regression, KNN, Naive Bayes).

النتيجة: تفوق نموذج شجرة القرار (Decision Tree) بدقة تصل إلى 85% وقدرة عالية على التعامل مع العلاقات غير الخطية في بيانات الطقس.

التحقق من متانة النموذج باستخدام K-Fold Cross Validation و ROC Curves (AUC = 0.95).

الأدوات والتقنيات:

Language: Python

Libraries: Scikit-learn, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn

Concepts: Statistical Modeling, ANOVA, LDA vs PCA, Supervised Learning.