تحظى طاقة الرياح بأهمية كبيرة بين مصادر الطاقة المتجددة، مما يستدعي وجود أنظمة دقيقة للتنبؤ بالطاقة لتشغيل توربينات الرياح. لتلبية الحاجة الملحة للتنبؤ الدقيق بإنتاج الطاقة من طاقة الرياح، يقدم هذه الدراسة نظامًا ثوريًا للتنبؤ بالطاقة الذكية مصمم خصيصًا لتوربينات الرياح. يقدم النهج المقترح نموذجًا هجينًا يجمع بين طريقتي المتوسط المتحرك الذاتي (ARMA) والشبكات العصبية طويلة وقصيرة المدى (LSTM) للتغلب على القيود التي تواجه الاستراتيجيات الحالية في التقاط الاعتماديات قصيرة وطويلة المدى في بيانات سرعة الرياح. يساعد هذا الجمع في تحسين دقة التنبؤ مع الحد من عيوب الطرق التقليدية. لتعزيز مهارات التنبؤ بشكل أكبر، يتم استخراج رؤى هامة من المجال الزمني والترددي من بيانات سرعة الرياح باستخدام تقنيات استخراج الميزات المتطورة، وأهمها التحويل المويجي المنفصل (DWT). وبنسبة دقة ملحوظة تبلغ 99.24٪، يتفوق النموذج الهجين ARMA-LSTM-DWT على الطرق الحالية بنسبة 3.74٪ بعد التجارب والتحقق الدقيقة. يبرز تنفيذ النظام باستخدام بايثون فائدته وإمكاناته الكبيرة في تحسين كفاءة تشغيل توربينات الرياح، مما سيمكن من تحسين تكامل الشبكة وإدارة الطاقة. أخيرًا، من خلال تطوير نظام قوي ودقيق للتنبؤ بالطاقة الخاصة بالرياح، يساعد عملنا في خلق بيئة طاقة أكثر صداقة للبيئة واستدامة.
