مدیریت عدم قطعیت در تولید توان نیروگاه های خورشیدی و بادی با رویکرد یادگیری ماشین

این پژوهش به بررسی مدیریت عدم قطعیت در تولید توان نیروگاه های خورشیدی و بادی با رویکرد یادگیری ماشین می پردازد. با توجه به وابستگی شدید این منابع به شرایط جوی، پیش بینی دقیق و مدیریت نوسانات تولید از مسائل اساسی در بهره برداری و برنامه ریزی سیستم قدرت به شمار می آید. در این مقاله، با استفاده از روش توصیفی -تحلیلی و مبتنی بر مطالعات کتابخانه ای، پژوهش های مرتبط با پیش بینی تولید توان، مدل های نقطه ای و احتمالاتی، و کاربرد الگوریتم های یادگیری ماشین بررسی شده است. یافته ها نشان می دهد که روش های داده محور، به ویژه مدل های ترکیبی و یادگیری عمیق، در کاهش خطا و بازنمایی بهتر عدم قطعیت موثرتر از روش های سنتی هستند. همچنین کیفیت داده، انتخاب ویژگی، افق پیش بینی و انطباق مدل با شرایط اقلیمی از عوامل کلیدی موفقیت این رویکردها محسوب می شوند. در مجموع، یادگیری ماشین می تواند ابزار موثری برای بهبود تصمیم گیری، کاهش ریسک و افزایش قابلیت اطمینان در بهره برداری از انرژی های تجدیدپذیر باشد.

کلیدواژه ها:

مدیریت عدم قطعیت نیروگاه خورشیدی ، نیروگاه بادی ، یادگیری ماشین ، پیش بینی توان ، انرژی های تجدیدپذیر ، پیش بینی احتمالاتی ، سیستم قدرت