فهرس مفتوح لأكثر من 800 ألف مرجع عربي، وبحث في أكثر من 300 مليون مرجع أجنبي
A Solar Photovoltaic Performance Monitoring and Statistical Forecasting Model Using a Multi-Layer Feed-Forward Neural Network and Artificial Intelligence
- المؤلفون
- G. Kumaravel؛ S. Kirthiga؛ Mohammed Mahmood Hamed Al Shekaili؛ Qais Hamed Saif Abdullah AL Othmani
- المصدر
- Baghdad Science Journal
- السنة
- 2024
- النوع
- مقالة
- المجال
- علوم الحاسب
- الترخيص
- CC BY 4.0
الملخص
إن الطبيعة الطبوغرافية لسلطنة عمان تجعل نظام الطاقة الشمسية خيارًا قابلاً للتطبيق وموثوقًا لإنتاج الطاقة بكميات كبيرة في سوق الطاقة المتجددة. تشهد العديد من المناطق الصحراوية في عمان مستويات عالية من الإشعاع الشمسي. وهذا مناسب للأنظمة الكهروضوئية لأن كفاءتها تعتمد بشكل أساسي على الإشعاع الشمسي. ومع ذلك، في التطبيقات في الوقت الفعلي، تؤثر العديد من العوامل البيئية على كفاءة الألواح الشمسية وبالتالي على أدائها. في هذه المقالة، تم اقتراح الشبكة الطبيعية (العصبية) الأمامية متعددة الطبقات (MFFN) لتتب…
الملخص منقول بترخيص CC BY 4.0، وحقوقه لأصحابه. النص الكامل في الروابط أدناه.
الاستشهاد
G. Kumaravel, S. Kirthiga, Mohammed Mahmood Hamed Al Shekaili, Qais Hamed Saif Abdullah AL Othmani (2024). A Solar Photovoltaic Performance Monitoring and Statistical Forecasting Model Using a Multi-Layer Feed-Forward Neural Network and Artificial Intelligence. Baghdad Science Journal. https://doi.org/10.21123/bsj.2024.10736