تنبؤ إنتاج الطاقة المتجددة باستخدام التعلم الآلي في بايثون

تم تطوير نموذج تنبؤي لإنتاج الطاقة الشمسية وطاقة الرياح في فرنسا باستخدام بيانات يومية. تم اتباع الخطوات التالية:

معالجة البيانات وتحويل التواريخ والأوقات إلى صيغة قابلة للاستخدام.

تقسيم البيانات حسب المصدر (شمس/رياح) وتجميعها يوميًا.

إنشاء ميزات زمنية: اليوم، الشهر، والسنة.

تدريب نموذج Random Forest Regressor للتنبؤ بإنتاج الطاقة.

تقييم النموذج باستخدام مقاييس الدقة RMSE و MAE.

رسم النتائج لتوضيح الفروقات بين القيم الفعلية والمتوقعة.

النتيجة: نموذج قادر على التنبؤ بإنتاج الطاقة المتجددة بدقة جيدة ويساعد في التخطيط للطاقة المستقبلية.