محاكاة نظام تتبع شمسي ثنائي المحور يعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية "حالة دراسية مدينة مصراتة"

الملخص

يعالج هذا البحث مشكلة انخفاض كفاءة الألواح الشمسية الثابتة، وقصور أنظمة التتبع التقليدية المعتمدة على المستشعرات الضوئية التي تتأثر بشدة بالعوامل البيئية، حيث تم في هذا البحث تطوير وحدة التحكم باستخدام نموذج الإدراك متعدد الطبقات لتستقبل المتغيرات الزمنية (رقم اليوم والساعة) وتتنبأ بزوايا التوجيه المثلى (الارتفاع والسمت)، ولضمان أعلى درجات الموثوقية، تم دمج القوانين الفلكية مع بيانات مناخية واقعية مسجلة عبر الأقمار الصناعية لوكالة ناسا، كما تم تطبيق استراتيجية نقل التعلم لتدريب شبكة عصبية اصطناعية (ANN)على التكيف مع التشتت الجوي الحقيقي والتظليل الفجائي. أظهرت النتائج تطابق مع البيانات الواقعية بدقة بلغت %96.97، مع بقاء انحرافات التوجيه ضمن نطاق التسامح الهندسي الآمن، حيث لم يتجاوز الفقد الإشعاعي نسبة %0.4، كما أثبتت محاكاة الكسب الإشعاعي تفوقاً هائلاً للنظام في فصل الصيف بزيادة بلغت %68.13، محققاً زيادة سنوية إجمالية بلغت %25.60 في الإشعاع الساقط مقارنة بالنظام الثابت.