(untitled) (مجلة العلوم الشاملة, 2025)
لا يزال التنبؤ الدقيق بالإشعاع الطيفي الشمسي يُمثل تحديًا بالغ الأهمية في استقرار تشغيل شبكات الطاقة الشمسية الذكية وتخطيط تو زيع الطاقة. غالبًا ما تفشل نماذج التعلم الآلي التقليدية في التقاط ديناميكيات الطيف عالية التردد والسلوك غير الثابت المتأصل في بيانات الإشعاع الشمسي، وخاصةً في ظل الظروف الجوية المتغيرة. ولمعالجة هذا القيد، نقترح بنية هجينة جديدة تجمع بين الاستكشاف والعصبية، تدمج التعلم العميق مع التحسين المستوحى من علم الأحياء التي تُشفّر قياسات الإشعاع في السلاسل الزمنية ، (FTMEs) وتحليل الإشارات الطيفية. يكمن الابتكار الأساسي في صياغة تضمينات مصفوفة تحويل فورييه تُضبط معاملاتها الفائقة ديناميكيًا عبر مُحسِّّن الذئب (RNN) إلى تمثيلات طيفية زمنية مُهيكلة. تعمل هذه التضمينات كمدخلات لشبكة عصبية متكررة عميقة ويُتيح التنبؤ الفوري بدقة عالية بالإشعاع عبر نطاقات ، (IoT) يُطبَّق النظام المقترح ضمن إطار مراقبة مُمَكَّن بإنترنت الأشياء (GWO). الرمادي المُحسَّن أن متوسط (NREL) طيفية متعددة. وقد أظهر التحقق التجريبي باستخدام مجموعات بيانات الإشعاع الطيفي الأرضية من المختبر الوطني للطاقة المتجددة يبلغ 0.018 ، متفوقًا بذلك على أحدث المعايير بنسبة (nRMSE) يبلغ 2.13 %، وخطأ الجذر التربيعي المتوسط المُعَيَّر (MAPE) الخطأ النسبي المطلق تتراوح بين 12 % و 19 %. كما يُظهر النظام تعميمًا قويًا عبر مناطق مناخية متنوعة، مما يدعم استخدامه في شبكات الطاقة الشمسية الذكية من الجيل التالي لتحقيق تنبؤات فعالة للطاقة وتكامل الشبكات. الكلمات المفتاحية: خوارزميات عصبية هجينة ميتاهيوريستية، الإشعاع الطيفي الشمسي، الشبكات الذكية المدعومة بإنترنت الأشياء، التعلم العميق، سلسلة فورييه، تحويل المصفوفة، التنبؤ بالطاقة، محسن الذئب الرمادي، الشبكات العصبية المتكررة.