وتشكل صناعة الريحية أحد الاتجاهات الهامة في التحول في هيكل الطاقة العالمي، حيث أن التعريدات الريحية، بوصفها عناصر أساسية في وحدات توليد الطاقة الريحية، مهمة لتحسين كفاءة الإنتاج وخفض التكاليف وضمان الجودة. ومع ذلك، فإن العديد من أوجه عدم التيقن والعمليات المعقدة في إنتاج المطاحن الريحية تطرح بعض التحديات لمراقبة الإنتاج. لذلك، تهدف هذه المقالة إلى تحسين كفاءة الإنتاج ونوعية المنتجات من خلال إدخال طرق التعلم الآلي، وتحقيق الاستخدام الأمثل لعملية تصنيع المطاحن الريحية.
وفي الوقت الراهن، تركز البحوث المتعلقة بعملية تصنيع المطاحن الريحية على الاستخدام الأمثل للعمليات، ومراقبة الجودة، وخفض الانبعاثات بكفاءة استخدام الطاقة، وما إلى ذلك. وفيما يتعلق بمراقبة الإنتاج، تستند المنهجية التقليدية إلى حد كبير إلى خبرة الخبراء والتغذية المرتدة من المشغلين في الموقع. ومع ذلك، ونظراً لتعقيد وعدم اليقين في إنتاج المطاحن الريحية، فإن من الصعب تحقيق مراقبة دقيقة بالطرق التقليدية. ولذلك، هناك حاجة ماسة إلى استحداث أساليب وتكنولوجيات جديدة لتحقيق الاستخدام الأمثل الدقيق لعملية تصنيع المطاحن الريحية.
الأساليب والتكنولوجيا
التعلم الآلي هو نهج قائم على البيانات يقوم على البيانات ويكشف الأنماط والاتجاهات من خلال تعلم كميات كبيرة من البيانات، مما يؤدي إلى التنبؤ بالبيانات المجهولة ومراقبتها. ويمكن تطبيق التعلم الآلي على تحليل بيانات الإنتاج، وتحقيق المستوى الأمثل لبارامترات العملية، وتشخيص الأعطال في المعدات، وما إلى ذلك، في إنتاج المطاحن الريحية.
التعلم الإشرافي: من خلال مجموعات البيانات التدريبية، التعلم من خلال رسم الخرائط بين المدخلات والمخرجات، تحقيق التنبؤ الدقيق بعملية الإنتاج وتحقيق الأمثل الأمثل. وتشمل خوارزمية التعلم الإشرافية الشائعة الارتداد الخطي، ودعم الارتداد المتجه، والشبكات العصبية، وما إلى ذلك.
التعلم غير الإشرافي: من خلال تحليل البيانات غير الموسومة، تحديد الهياكل والأنماط في البيانات، مما يؤدي إلى تحليل عملية الإنتاج وتصنيفها والترابط بينها. وتشمل خوارزميات التعلم غير الإشرافية الشائعة مجموعات المتماثرات من نوع K-Means، والتوليفات الهرمية، وتحليل المكونات الرئيسية، وما إلى ذلك.
التعلم المعزز: التعلم من خلال التفاعل مع البيئة وأفضل الاستراتيجيات لتحقيق الاستخدام الأمثل والديناميكي لعمليات الإنتاج. وتشمل خوارزمية التعلم المعزز الشائعة Q-Learning، ومعامل التدرج الاستراتيجي، وما إلى ذلك.
التصميم التجريبي والتنفيذ
هذه المقالة تبحث في مصنع تصنيع الريحية لجمع بيانات عملية الإنتاج ومعالجتها وتحليلها. أولاً، يتم جمع البيانات في الوقت الحقيقي من عمليات الإنتاج، بما في ذلك درجات الحرارة، والضغط، والمتغيرات الشكلية، وما إلى ذلك. وبعد ذلك، تُغسل البيانات التي تُجمع وتجميعها وتوحيدها من أجل الحصول على مجموعات بيانات يمكن استخدامها في التحليل. وبعد ذلك، يجري تدريب مجموعات البيانات والتنبؤ بها باستخدام خوارزميات التعلم الإشرافية وغير الإشرافية وتعزيز التعلم، ومقارنة أداء المنهجيات.
النتائج والتحليل
وبمقارنة أداء الخوارزميات المختلفة، تبين أن خوارزميات التعلم الإشرافية تؤدي أداءً أفضل من حيث دقة التنبؤ والاستقرار، مما يتيح التنبؤ الدقيق بعمليات الإنتاج وتحقيق الأمثل الأمثل. فبدلا من الإشراف على التعلم وتعزيز خوارزميات التعلم، تتمتع بميزة كبيرة في التعامل مع عوامل الإنتاج والنوعية المعقدة، كما أنها قادرة على تحديد الهياكل والأنماط في البيانات، وتقترح استراتيجيات لتحقيق المستوى الأمثل.
وفيما يتعلق بزيادة كفاءة الإنتاج، يمكن أن يؤدي إدخال أساليب التعلم الآلي إلى خفض استهلاك الطاقة والهدر في عملية الإنتاج وإلى زيادة الكفاءة التشغيلية لمعدات الإنتاج واستقرارها. وفيما يتعلق بتحسين جودة المنتجات، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أن تحدد العوامل والأنماط التي تؤثر على جودة المنتجات من خلال تحليل بيانات نوعية المنتجات التاريخية، ومن ثم توجيه مواقع الإنتاج من أجل إدخال تحسينات مستهدفة وتحسين نوعية المنتجات واستقرارها.
الاستنتاجات والتوقعات
يدرس هذا البحث طرق تحقيق الأمثل الأمثل لعملية تصنيع المطاحن الريحية القائمة على التعلم الآلي، مع شرح المبادئ والتطبيقات الخاصة بالتعلم الإشرافي وغير الإشرافي وتعزيز التعلم، على التوالي. ومن خلال التصميم والتنفيذ التجريبيين، تبين أن لأساليب التعلم الآلي مزايا كبيرة في تحسين كفاءة الإنتاج وجودة المنتجات.
ومع ذلك، لا يزال تطبيق أساليب التعلم الآلي في إنتاج المطاحن الريحية في مراحله الأولى، ولا يزال هناك العديد من المسائل التي تحتاج إلى دراسة متعمقة. فعلى سبيل المثال، كيفية اختيار أنسب خوارزميات ومعايير التعلم الآلي لعمليات الإنتاج المحددة ؛ كيفية الجمع بين التعلم الآلي مع أساليب التحكم المتقدمة الأخرى لتحقيق ضوابط أكثر دقة وأذكى، وما إلى ذلك. ومن ثم، فإن الدراسات المستقبلية يمكن أن تزيد من توسيع نطاق وعمق تطبيق أساليب التعلم الآلي في إنتاج المطاحن الريحية، وأن تزيد من مستوى ذكائها وأتمتتها، وأن توفر دعما قويا للتنمية المستدامة لقطاع طاقة الرياح.