مع تحول العالم نحو الطاقة المستدامة، أصبحت تكامل مصادر الطاقة المتجددة مثل الرياح والطاقة الشمسية والطاقة المائية في الشبكات الكهربائية الحالية من الضروريات التي تطرح العديد من الفرص والتحديات. يتسم إنتاج الطاقة المتجددة بتقلبات طبيعية تعتمد على الطقس والوقت من اليوم، مما يتطلب تقنيات تنبؤ دقيقة للحفاظ على استقرار الشبكة وتحقيق توزيع أمثل للطاقة.

تقدم دورة "التنبؤ بالطاقة المتجددة للشبكات الذكية" التي تقدمها الأكاديمية البريطانية للتدريب والتطوير، للمحترفين المهارات اللازمة للتنبؤ بإنتاج الطاقة المتجددة وإدارة تكاملها في الشبكات الذكية. سيستكشف المشاركون تقنيات التنبؤ الرئيسية، من النماذج الإحصائية إلى أساليب التعلم الآلي، وفهم كيفية تعزيز هذه الأدوات لاستقرار الشبكة وكفاءتها.

بنهاية الدورة، سيكون المشاركون مجهزين بالمعرفة الكافية للمساهمة في التكامل السلس للطاقة المتجددة، مما يعزز أنظمة الطاقة الأكثر موثوقية واستدامة.

الفئة المستهدفة

تم تصميم هذه الدورة للمهنيين العاملين في قطاع الطاقة، وخاصة أولئك الذين يشاركون في إدارة الشبكات، تكامل الطاقة المتجددة، والتنبؤ بالطاقة. تشمل الفئة المستهدفة:

• محللي الطاقة والمخططين الذين يسعون لتعزيز فهمهم لتنبؤات الطاقة المتجددة.
• مشغلي الشبكات والمرافق الذين يديرون التوازن بين إنتاج الطاقة المتجددة واستقرار الشبكة.
• الباحثين والمطورين في مجال تكنولوجيا الطاقة وأساليب التنبؤ.
• المستشارين الحكوميين والمتخصصين في السياسات الذين يعملون على تطوير السياسات المتعلقة بالطاقة المتجددة وتطوير الشبكات الذكية.

أهداف البرنامج

في نهاية البرنامج التدريبي سوف يتعرف المشاركون على:

• فهم الدور الحاسم للتنبؤ في أنظمة الشبكات الذكية، خاصة في إدارة مصادر الطاقة المتجددة.
• التعرف على تقنيات التنبؤ المختلفة، بما في ذلك الأساليب الإحصائية والتعلم الآلي، لتنبؤ إنتاج الطاقة المتجددة.
• تعلم كيفية تحسين تكامل الطاقة المتجددة في الشبكات الذكية لضمان استقرار الشبكة وتوزيع الطاقة بكفاءة.
• التعرف على تحديات التنبؤ وكيفية تحسين دقة النماذج من خلال دمج البيانات والخوارزميات المتقدمة.
• أن يكونوا مستعدين للمساهمة في تطوير السياسات المتعلقة بالطاقة وتخطيط البنية التحتية للطاقة لدعم تكامل الطاقة المتجددة.

• نظرة عامة على تقنيات الطاقة المتجددة

  • مصادر الطاقة المتجددة الرئيسية: الشمسية، الرياح، الطاقة المائية، والطاقة الجوفية.
  • الدور المتزايد للطاقة المتجددة في إنتاج الطاقة العالمي.
  • التقدم التكنولوجي الذي يعزز تبني الطاقة المتجددة.

• التحديات في تكامل الطاقة المتجددة في الشبكات الكهربائية

  • تقلبات إنتاج الطاقة المتجددة وعدم استقرارها.
  • ازدحام الشبكة، فقدان الطاقة، والقيود في النقل.
  • الحاجة إلى تحديث البنية التحتية لاستيعاب الطاقة المتجددة.

• مقدمة في الشبكات الذكية

  • تعريف الشبكات الذكية وخصائصها الرئيسية.
  • كيف تعزز الشبكات الذكية إدارة الطاقة المتجددة.
  • دور الشبكات الذكية في تحسين موثوقية الشبكة وكفاءتها.

• أهمية التنبؤ في إدارة الشبكات

  • دور التنبؤ الدقيق في الحفاظ على استقرار الشبكة.
  • تأثير التنبؤ على التوازن بين العرض والطلب.
  • كيف يساهم التنبؤ في تحسين إدارة الطاقة والتخزين.

• العوامل المؤثرة في إنتاج الطاقة المتجددة

  • تأثير العوامل الجوية، الوقت من اليوم، والفصول على الإنتاج.
  • العوامل الجغرافية والتضاريس التي تؤثر على إنتاج الطاقة.
  • التفاعل بين إنتاج الطاقة وطلب الشبكة.

• فوائد التنبؤ الدقيق لتحسين الشبكة

  • تقليل الفاقد من الطاقة والتقليص.
  • تحسين اتخاذ القرارات في تسعير الطاقة في الأسواق.
  • دعم توازن الشبكة وتكاملها مع أنظمة التخزين.

• الأساليب الإحصائية للتنبؤ

  • تحليل السلاسل الزمنية: تحديد الاتجاهات والدورات في بيانات الطاقة.
  • نماذج الانحدار: التنبؤ بإنتاج الطاقة استنادًا إلى البيانات التاريخية.
  • المتوسطات المتحركة وتقنيات التنعيم للتنبؤ على المدى القصير.

• أساليب التعلم الآلي في التنبؤ

  • لمحة عن أساليب التعلم الآلي المستخدمة في التنبؤ بالطاقة.
  • الخوارزميات المدعومة: أشجار القرار، آلات الدعم الشعاعي، إلخ.
  • التعلم غير المدعوم: التجميع والكشف عن الشذوذ في بيانات الطاقة.

• نماذج التنبؤ الهجينة

  • دمج الأساليب الإحصائية والتعلم الآلي لتحسين الدقة.
  • الأساليب متعددة النماذج لمواجهة عدم اليقين والتقلبات.
  • التطبيقات العملية للنماذج الهجينة في التنبؤ بالطاقة المتجددة.

• دور البيانات الجوية

  • كيف تؤثر التنبؤات الجوية على تقدير إنتاج الطاقة المتجددة.
  • أهمية البيانات الجوية الفعلية في إدارة الشبكة.
  • المتغيرات الجوية الرئيسية: درجة الحرارة، سرعة الرياح، تغطية السحب، إلخ.

• مصادر البيانات للتنبؤ

  • البيانات الجوية المستخلصة من الأقمار الصناعية وتطبيقاتها في التنبؤ بالطاقة.
  • محطات الطقس الأرضية ودورها في التنبؤ المحلي.
  • الأنظمة العالمية للتنبؤ وكيفية تكاملها مع نماذج الطاقة.

• دمج البيانات البيئية في نماذج التنبؤ

  • كيفية دمج البيانات الجوية في خوارزميات التنبؤ بالطاقة المتجددة.
  • تقنيات المعايرة والتحقق لتحسين دقة التنبؤ.
  • دور البيانات البيئية في تحسين دقة التنبؤ على المدى الطويل.

• التنبؤ بطاقة الرياح

  • التنبؤ بسرعة واتجاه الرياح: العوامل الرئيسية التي تؤثر على إنتاج الطاقة من الرياح.
  • نماذج التنبؤ الخاصة بإنتاج الطاقة من الرياح.
  • التحديات في التنبؤ بسبب التباين المكاني والظروف الجوية.

• التنبؤ بالطاقة الشمسية

  • تأثير الإشعاع الشمسي، وتغطية السحب، والظروف الجوية على إنتاج الطاقة الشمسية.
  • نماذج التنبؤ بالطاقة الشمسية استنادًا إلى الصور الفضائية والبيانات الأرضية.
  • دور العوامل الجغرافية (خط العرض، التضاريس) في التنبؤ بإنتاج الطاقة الشمسية.

• التنبؤ بالطاقة المائية

  • التنبؤ بإنتاج الطاقة المائية استنادًا إلى تدفق المياه، الأمطار، والتغيرات الموسمية.
  • تأثير ذوبان الثلوج وأنماط الأمطار على التنبؤ بالطاقة المائية.
  • تكامل التنبؤ بالطاقة المائية مع مصادر الطاقة المتجددة الأخرى.

• التنبؤ لتحسين تخزين الطاقة

  • دور التنبؤ في إدارة أنظمة تخزين الطاقة (مثل البطاريات، التخزين المتنقل).
  • كيف تساعد التنبؤات في تحديد قدرة التخزين ووقت التفريغ.
  • تأثير التنبؤ في تعزيز مرونة أنظمة التخزين.

• تكامل الشبكة وموثوقيتها

  • أهمية التنبؤ الدقيق لضمان موثوقية الشبكة واستقرارها.
  • كيف يدعم التنبؤ بالطاقة المتجددة توازن الأحمال وتقليل الفاقد.
  • دور برامج الاستجابة للطلب مع التنبؤ بالطاقة المتجددة.

• الاتجاهات المستقبلية في التنبؤ بالطاقة المتجددة

  • الدور المتزايد للذكاء الاصطناعي والبيانات الكبيرة في نماذج التنبؤ.
  • التقدم في التحليلات التنبؤية ودمج البيانات الحية.
  • التقنيات الناشئة التي تشكل مستقبل التنبؤ بالطاقة المتجددة.