الفهرس 
Chapter OneOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 118 |  |  |
| | | from | 118 | | |
Abstract
إن الحاجة المستمرة الماسة لإنتاج الكهرباء جعلت من الضرورة تنوع مصادرها وخاصة تلك المتجددة والنظيفة مثل طاقة الرياح والطاقة الشمسية. إن إنتاج الطاقة الكهربائية من الخلايا الشمسية هى أحد أيقونات التقدم والحضارة حاليا لكونها سهلة البناء بجوار المدن، المؤسسات، المصانع، والمستشفيات وغيرها. غير أن التكلفة الإقتصادية المرتفعة وضعف كفائتها حد من إنتشارها مما إستوجب الكثير الدراسات لمحاولة رفع كفائة إنتاج الكهرباء منها و تقليل تكلفة إنشاؤها. تعد تقنيات الذكاء الإصطناعى و إنترنت الأشياء أحد أهم ثورات الحياة العلمية والتطبيقية الحديثة والتى برز لها دور فعال فى رفع كفائة الخلايا الشمسية وذلك من خلال المراقبة و إصلاح أى عطب قد يعترى التشغيل جنبا الى جنب مع رفع خرج الخلايا.
ومن ثم فلقد تم فى هذه الإطروحة تنفيذ سلسلة من الدراسات بإستخدام إنترنت الأشياء و خوارزميات الذكاء الإصطناعى لمراقبة وتحسين كفائة أنظمة الخلايا الشمسية. تم تصميم وتنفيذ نموذج أولى معتمدا على إنترنت الأشياء مبنى بإستخدام نظام مدمج من خلال (ESP-12E) Node MCU ESP8266 لمراقبة العوامل البيئية المحيطة بأنظمة الخلايا الشمسية وهى الإشعاع الشمسى، درجة الحرارة، والرطوبة وذلك لرصد أى متغيرات قد تحدث لأنظمة الخلايا الشمسية أثناء التشغيل وتتسبب فى تأثر إنتاجها للكهرباء. أختيرت ثلاث مناطق مختلفة فى جمهورية مصر العربية وهى مدينة الأقصر ذات الطقس الغنى بالإشعاع الشمسى، البحيرة وهى مدنية ساحلية ذات طقس ملبد بالغيوم، الضباب، والرطوبة، والقاهرة ذات طقس معتدل نسبيا وذلك لتحقيق هدفان رئيسيان:
أ) إختبار كفائة نظام إنترنت الأشياء المنفذ فى هذه الدراسة فى مراقبة الخلايا الشمسية والذى سينعكس بدوره على سرعة تحديد اى خلل عارض فى إنتاجها وتسريع إصلاحه مما سيحافظ على إستمرار خرجها فى أعلى مستوياته.
ب) إجراء دراسة محلية لتحديث بيانات الأطلس الشمسي المصري باستخدام النموذج الأولي الذى تم بناؤه لإنترنت الأشياء.
عرجت الدراسة بعد ذلك على إستخدام نتائج الإشعاع الشمسى المقاسة فى تغذية خوارزميات الذكاء الإصطناعى (P&O و PSO) المبنية بواسطة برنامج المحاكاه MATLAB لفحص إمكانية إستخدامها لتعزيز كفائة خرج الخلايا الشمسية من خلال التحكم فى دورة العمل. تم إجراء العديد من التحسينات على خوارزميات P&O وPSO للحصول على أقصى قدر من الطاقة الكهربائية لساعات طويلة يوميًا من خلال التعديل المستمر لدورة العمل.
بناء على ما سبق فلقد نحجت الدراسة فى تتبع وقياس العوامل المحيطة بالخلايا الشمسية، الإشعاع الشمسى، درجة الحرارة، والرطوبة على مدار يوم كامل وعرض النتائج فى شكل حى بإستخدام منصة Ubidots. ولقد ظهر جليا إرتفاع قيمة الإشعاع الشمسى فى مدينة الإقصر يليه مدينة القاهره ثم البحيرة حيث تراوحت القيم بين 216 – 100 , 245 - 958, 692 - 178 وات/م2 على التوالى. فى السياق الأخر أفرزت التحسينات التى أدخلت على خوارزميات الذكاء الإصطناعى P&O و PSO إرتفاع قيم الطاقة الكهربائية الخارجة من أنظمة الخلايا الشمسية مقارنة بالخوارزميات التقليدية. أوضحت النتائج تحسن قيم الحصاد الشمسى نتيجة لإستخدام خوارزميات الذكاء الإصطناعى P&O و PSO بنسبة 98.733 و% 99.968.
طبقا لما تم سرده فلقد أثبت كلا من النموذج الأولى المبنى بإستخدام تقنية إنترنت الأشياء و التحسينات التى أدخلت على خوارزميات P&O و PSO قدرتهم الفعالة على مراقبة أنظمة الخلايا الشمسية و تحسين خرج الخلايا الشمسية مما ينعكس بشكل فعال على رفع كفائة أنظمة الخلايا الشمسية وإتساع نطاق إستخدامها كمصدر متجدد ونظيف لإنتاج الكهرباء.