الشبكات العصبية المستندة إلى الفيزياء للنمذجة التنبؤية لمسارات تبديد الطاقة في شبكات الطاقة الشمسية الذكية المتكاملة مع إنترنت الأشياء

المؤلفون

  • حواء عبدالحفيظ محمد المنير قسم الفيزياء التطبيقية، كلية التقنية الهندسية - جنزور، ليبيا المؤلف

الكلمات المفتاحية:

الشبكات العصبية المعتمدة على الفيزياء، شبكات الطاقة الشمسية الذكية، شبكات استشعار إنترنت الأشياء، آليات فقدان الطاقة، القيود الديناميكية الحرارية، التعلم العميق للطاقة المتجددة، تحليلات الشبكة التنبؤية

الملخص

يتطلب انتشار أنظمة الطاقة الكهروضوئية الموزعة المدمجة مع البنية التحتية لاستشعار إنترنت الأشياء (IoT) أطرًا تنبؤية متقدمة قادرة على تحليل آليات فقدان الطاقة الديناميكية عبر طوبولوجيات الشبكة غير المتجانسة. غالبًا ما تتجاهل النماذج التقليدية القائمة على البيانات قوانين الحفظ الفيزيائية الأساسية، مما يؤدي إلى استقراءات غير متسقة فيزيائيًا في ظل أنظمة استشعار قليلة أو مشوشة. في هذه الدراسة، يقدم هذا البحث بنية جديدة للشبكة العصبية المستنيرة بالفيزياء (PINN) مقيدة بشكل واضح بقانوني الديناميكا الحرارية الأول والثاني، وقوانين دائرة كيرشوف، ومعادلات نقل حاملات أشباه الموصلات. باستخدام القياس عن بُعد في الوقت الفعلي من مستشعرات إنترنت الأشياء المدمجة عبر شبكة طاقة شمسية ذكية بقدرة 12.4 ميجاوات في جنوب إسبانيا، حقق هذا النموذج البحثي متوسط ​​خطأ مطلق (MAPE) بنسبة 1.87% في التنبؤ بتبديد الطاقة العابر، متفوقًا على معايير LSTM وXGBoost التقليدية بنسبة 38.2% و41.7% على التوالي. علاوة على ذلك، يحدد إطار عمل PINN مسارات الخسارة السائدة، بما في ذلك التسخين الأومي في كابلات التيار المستمر (23.1%)، وتباطؤ العاكس (17.8%)، وعدم تطابق الوحدات تحت التظليل الجزئي (14.3%)، بدقة إسناد تبلغ 94.6%، والتي تم تقييمها باستخدام برنامج بايثون. يُرسي هذا العمل نموذجًا جديدًا لتضمين مبادئ الفيزياء الأولية في هياكل التعلم العميق لتشخيص الطاقة المتجددة على نطاق الشبكة، مما يتيح الكشف الفوري عن الشذوذ، وجدولة الصيانة التكيفية، وتحسين الكفاءة مع مراعاة الطوبولوجيا.

المراجع

[1] Ojo, O. T., Dada, T. J., Ademola, Y. A., Olurankinse, G., Ebuka, E. E., Acka, B. B., & Kujah, F. C. (2025). Smart Grids And IOT-Enabled Renewable Energy Integration. Path of Science, 11(1), 8012-8022.‏

[2] Shankar, S. R., Ilango, V., Dineshkumar, G., & Saravanan, S. (2024, August). Smart Grid Solutions: IoT-Integrated Hedge Systems for Reliable Solar Power Generation. In 2024 Second International Conference on Intelligent Cyber Physical Systems and Internet of Things (ICoICI) (pp. 348-353). IEEE.‏

[3] Rao, C. K., Sahoo, S. K., & Yanine, F. F. (2025). A Comprehensive Review of Smart Energy Management Systems for Photovoltaic Power Generation Utilizing the Internet of Things. Unconventional Resources, 100197.‏

[4] Rawat, V., Athab, A. H., Joshi, S. K., Jayasree, S., Dhabaliya, D., & Devika, J. (2024). Optimising solar energy: an evaluation of IoT-based solar panel monitoring systems. In E3S Web of Conferences (Vol. 540, p. 08005). EDP Sciences.‏

[5] Dalla, L. O. F. B. (2020). Dorsal Hand Vein (DHV) Verification in Terms of Deep Convolutional Neural Networks with the Linkage of Visualizing Intermediate Layer Activations Detection.‏.‏ 2020•iiardjournals.org‏

[6] Pramudhita, A. N., Asmara, R. A., Siradjuddin, I., & Rohadi, E. (2018, October). Internet of Things integration in smart grid. In 2018 International Conference on Applied Science and Technology (iCAST) (pp. 718-722). IEEE.‏

[7] Dimić, G., & Pecić, L. (2025, February). IoT Technology Integration in Renewable Energy Systems. In 2025 29th International Conference on Information Technology (IT) (pp. 1-6). IEEE.‏

[8] Rekeraho, A., Cotfas, D. T., Balan, T. C., Cotfas, P. A., Acheampong, R., & Tuyishime, E. (2025). Cybersecurity Threat Modeling for IoT-Integrated Smart Solar Energy Systems: Strengthening Resilience for Global Energy Sustainability. Sustainability, 17(6), 2386.‏

[9] Nasrinasrabadi, M., A Hejazi, M., Chaharmahali, E., & Hussein, M. (2024). A Comprehensive Review of Blockchain Integration in Smart Grid with a Special Focus on Internet of Things. Ehsan and Hussein, Mousa, A Comprehensive Review of Blockchain Integration in Smart Grid with a Special Focus on Internet of Things (August 10, 2024).‏

[10] Bashir, S. (2023). Enabling an efficient smart grid infrastructure through IOT integration. International Journal of Scientific Research in Computer Science, Engineering and Information Technology, 9, 293-297.‏

[11] Ashry, A., Farah, A., Abdelshafy, A. M., & Elnozahy, A. (2025, May). Enhancing MPPT Control of Boost Converters in IoT-Integrated Solar-Powered Electric Bus Charging Stations. In 2025 International Conference on Machine Intelligence and Smart Innovation (ICMISI) (pp. 268-273). IEEE.‏

[12] Petilla, C. (2025). IOT-based Remote Real-time Monitoring in Contemporary Stand-alone Solar Charge Controller Systems: A Comprehensive Review. ScienceOpen Preprints.‏

[13] Hassan, M. F. U., & Haq, M. U. U. (2024, November). Solar Panel Dual Management System Using IoT. In 2024 5th International Conference on Innovative Computing (ICIC) (pp. 1-7). IEEE.‏

[14] Kanimozhi, K. V., Neelaveni, P., Seethalakshmi, K., Rao, N. V., Prabhu, M., & Naganathan, S. B. T. (2024, April). Implementing real-time analytics for enhanced energy efficiency in IoT-integrated smart grid systems. In 2024 10th International Conference on Communication and Signal Processing (ICCSP) (pp. 762-766). IEEE.‏

[15] Ahmed, H., Barbulescu, E. D., Nassereddine, M., & Al-Khatib, O. (2024). Internet of things important roles in hybrid photovoltaic and energy storage system: a review. International Journal of Electrical & Computer Engineering (2088-8708), 14(6).‏

[16] Rukhiran, M., Sutanthavibul, C., Boonsong, S., & Netinant, P. (2023). IoT-based mushroom cultivation system with solar renewable energy integration: Assessing the sustainable impact of the yield and quality. Sustainability, 15(18), 13968.‏

[17] Majhi, A. A. K., & Mohanty, S. (2024). A comprehensive review on internet of things applications in power systems. IEEE Internet of Things Journal.‏

[18] Ghongade, R. D., Arunaa, J. S., Mageshwari, P. L., Vinoth, K., Shanmugathai, M., & Rani, J. F. M. (2025, February). Internet of Things Enabled Smart Energy Management of Distributed Energy Resources using Self-Adaptive Physics-Informed Neural Network Optimized with Green [19] Anaconda Optimization. In 2025 4th International Conference on Sentiment Analysis and Deep Learning (ICSADL) (pp. 616-621). IEEE.‏

[20] Scholapurapu, P. K. (2025). Power Electronics for IoT-Enabled Smart Grids and Industrial Automation. DOI, 10, 9789349552111-08.‏

[21] Gozuoglu, A. Intelligent Modular Energy Hub: Advanced Optimization of Second-Life Lithium-Based Batteries for Sustainable Power Utilization.‏

[22] Dalla, L. O. B., Karal, Ö., & Degirmenciyi, A. (2025). Leveraging LSTM for Adaptive Intrusion Detection in IoT Networks: A Case Study on the RT-IoT2022 Dataset implemented On CPU Computer Device Machine.‏

[23] Cai, S., Mao, Z., Wang, Z., Yin, M., & Karniadakis, G. E. (2021). Physics-informed neural networks (PINNs) for fluid mechanics: A review. Acta Mechanica Sinica, 37(12), 1727-1738.‏

[24] Huang, B., & Wang, J. (2022). Applications of physics-informed neural networks in power systems-a review. IEEE Transactions on Power Systems, 38(1), 572-588.‏

[25] Mao, Z., Jagtap, A. D., & Karniadakis, G. E. (2020). Physics-informed neural networks for high-speed flows. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 360, 112789.‏

[26] McClenny, L. D., & Braga-Neto, U. M. (2023). Self-adaptive physics-informed neural networks. Journal of Computational Physics, 474, 111722.‏

[27] Lawal, Z. K., Yassin, H., Lai, D. T. C., & Che Idris, A. (2022). Physics-informed neural network (PINN) evolution and beyond: A systematic literature review and bibliometric analysis. Big Data and Cognitive Computing, 6(4), 140.‏

[28] Yang, L., Meng, X., & Karniadakis, G. E. (2021). B-PINNs: Bayesian physics-informed neural networks for forward and inverse PDE problems with noisy data. Journal of Computational Physics, 425, 109913.‏

[29] Farea, A., Yli-Harja, O., & Emmert-Streib, F. (2024). Understanding physics-informed neural networks: Techniques, applications, trends, and challenges. AI, 5(3), 1534-1557.‏'

[30] Rasht‐Behesht, M., Huber, C., Shukla, K., & Karniadakis, G. E. (2022). Physics‐informed neural networks (PINNs) for wave propagation and full waveform inversions. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 127(5), e2021JB023120.‏

[31] Wang, S., Sankaran, S., & Perdikaris, P. (2024). Respecting causality for training physics-informed neural networks. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 421, 116813.‏

[32] Zou, Z., Meng, X., & Karniadakis, G. E. (2024). Correcting model misspecification in physics-informed neural networks (PINNs). Journal of Computational Physics, 505, 112918.‏

[33] De Ryck, T., & Mishra, S. (2024). Numerical analysis of physics-informed neural networks and related models in physics-informed machine learning. Acta Numerica, 33, 633-713.‏

[34] Jagtap, A. D., Mao, Z., Adams, N., & Karniadakis, G. E. (2022). Physics-informed neural networks for inverse problems in supersonic flows. Journal of Computational Physics, 466, 111402.‏

[35] Hu, Z., Shukla, K., Karniadakis, G. E., & Kawaguchi, K. (2024). Tackling the curse of dimensionality with physics-informed neural networks. Neural Networks, 176, 106369.‏

[36] Luo, K., Zhao, J., Wang, Y., Li, J., Wen, J., Liang, J., ... & Liao, S. (2025). Physics-informed neural networks for PDE problems: a comprehensive review. Artificial Intelligence Review, 58(10), 1-43.‏

[37] Hu, H., Qi, L., & Chao, X. (2024). Physics-informed Neural Networks (PINN) for computational solid mechanics: Numerical frameworks and applications. Thin-Walled Structures, 205, 112495.‏

[38] Antonelo, E. A., Camponogara, E., Seman, L. O., Jordanou, J. P., de Souza, E. R., & Hübner, J. F. (2024). Physics-informed neural nets for control of dynamical systems. Neurocomputing, 579, 127419.‏

منشور

2025-08-17

كيفية الاقتباس

الشبكات العصبية المستندة إلى الفيزياء للنمذجة التنبؤية لمسارات تبديد الطاقة في شبكات الطاقة الشمسية الذكية المتكاملة مع إنترنت الأشياء. (2025). مجلة الباحث للعلوم التطبيقية, 4(1), 182-194. https://albahitjas.com.ly/index.php/albahit/article/view/56