Search In this Thesis
   Search In this Thesis  
العنوان
Big Data Analytics for Wind Farms \
المؤلف
Abu-Elela, Dina Fawzy Mahmoud.
هيئة الاعداد
باحث / دينا فوزي محمود أبو العلا
مشرف / نجوى لطفي بدر
مشرف / شيرين محمد محمود موسى
مناقش / نجوى لطفي بدر
تاريخ النشر
2017.
عدد الصفحات
94 p. :
اللغة
الإنجليزية
الدرجة
ماجستير
التخصص
Information Systems
تاريخ الإجازة
1/1/2017
مكان الإجازة
جامعة عين شمس - كلية الحاسبات والمعلومات - نظم المعلومات
الفهرس
Only 14 pages are availabe for public view

from 94

from 94

Abstract

أصبحت البيانات الكبيرة مؤخراً الكلمة الأكثر تداولاً، مما أجبر الباحثين على على توسيع التقنيات الحالية للتعامل مع الطبيعة المتطورة للبيانات وتطوير تقنيات تحليلية جديدة لمعالجة وتحليل هذه البيانات. إن تقنيات تحليل البيانات الكبيرة تخدم العديد من المجالات، مثل الطاقة المتجددة. في الوقت الحاضر، أصبحت الطاقة المتجددة المحور المهم للعلوم والتكنولوجيا. في هذا السياق، فإن طاقة الرياح هي نوع من الطاقة المتجددة التي واجهت تطوراً سريعاً في السنوات الأخيرة. تُستخدم توربينات الرياح لتحويل طاقة الرياح إلى طاقة كهربائية، والتي يتم تجميعها معاً في مزارع الرياح المصممة خصيصاً. إن إدارة احتياجات إنتاج مزارع الرياح لتغطية الطاقة المطلوبة للاستهلاك أمر مهم، يحدث هذا من خلال أجهزة الاستشعار التي تقوم بتجميع البيانات. يُمكن أن تكون البيانات المُجمّعة من أجهزة الاستشعار ضخمة جداً وسريعة في التجميع، غير متجانسة، وغير مكتملة، مما يجعلها تُعتبر البيانات الكبيرة. ونظراً للتكاليف الضخمة لإنشاء مزارع الرياح، لذا ينبغي تحديد موقع مزارع الرياح بعناية لتحقيق العائد الأمثل للاستثمار، إلى جانب اختيار التصميم الأمثل لتوزيع التوربينات التي تؤثر بشكل مباشر على الطاقة الناتجة عن هذا التصميم.
ومن جانب آخر، تُعد صيانة مزارع الرياح وإنتاجيتها ضرورة مُلحة لضمان استدامة مزارع الرياح. إن التطور المستمر لصناعة التوربينات له تأثير خطير على تكاليف التشغيل والصيانة. وبالتالي، فإن مراقبة أداء توربينات الرياح والتنبؤ بالتدهور المُبكر مطلوبة بشدة. أثناء الحياة التشغيلية للتوربينات، تتعرض بعض المكونات بشكل مستمر للتأثيرات البيئية الشديدة التي تؤدي إلى تآكل الحافة. وقد دفع ذلك الباحثين إلى دراسة المزيد في إدارة تكاليف مزارع الرياح. إن تكاليف التشغيل والصيانة لها تأثير كبير على نجاح مشاريع مزارع الرياح لبناء مزارع رياح مربحة. ولذلك، فإن إدارة تكاليف التشغيل والصيانة تُعد مطلباً حاسماً لإدارة اقتصاديات مزارع الرياح.
في هذه الرسالة، نقترح ”Trio-V Wind Analyzer” نظام تحليل البيانات الكبيرة لإدارة مزارع الرياح، من خلال تحديد المناطق التي تُعتبر مواقع مناسبة لإنتاج طاقة الرياح فعّالة من حيث التكلفة باستخدام تقنيات تحليل البيانات الكبيرة. يقوم النظام المقترح باقتراح تصميم التوربينات المناسبة واقتراح تصميم تخطيطي لتوزيع التوربينات في مزرعة الرياح تحت الدراسة، اعتماداً على المعايير البيئية والفيزيائية والاقتصادية لمنطقة الدراسة. ومن ثم، يتنبأ النظام المقترح بالطاقة المتوقعة التي ستولدها التوربينات المقترحة. ولضمان موثوقية مزرعة الرياح، فإن النظام المقترح يقوم بتنبؤ معدل التآكل وتقييم فقدان الطاقة الناتجة عنها. وأخيراً، من وجهة النظر الإقتصادية، يقوم النظام الجديد باقتراح نموذجاً اقتصادياً جديداً لتصنيف الربحية الإجمالية لمشروع مزرعة الرياح، والتنبؤ بتكلفة التشغيل والصيانة لتحقيق التوازن بين تكلفة مشروع مزرعة الرياح والإيرادات. خلال هذه الدراسة، تم تقديم ثلاث منهجيات محسّنة جديدة لبناء النظام المقترح. وكما هو موضّح في نتائج الإختبارات للنظام المقترح، فإن دقة نتائج النظام المقترح تتخطّى 90 بالمائة.