Technological and Innovative Progress in Renewable Energy Systems

Inhaltsverzeichnis

1. Frontmatter

2. Renewable Energy (RE) Resources Assessment and Forecasting

   1. Frontmatter

   2. Bimodal Mixture Weibull to Assess the Wind Power Potential at In-Salah, Algeria

      Brahim Taoussi, Sidi Mohammed Boudia

      Dieses Kapitel geht der Bewertung des Windkraftpotenzials in In-Salah, Algerien, anhand der bimodalen Mischung Weibull-Verteilung nach. Es zeigt die Grenzen der traditionellen Zwei-Parameter-Weibull-Verteilung bei der Erfassung komplexer Windmuster auf und führt die bimodale Mischung Weibull als präziseres Modell ein. Die Studie vergleicht verschiedene Parameterschätzungsmethoden, einschließlich maximaler Wahrscheinlichkeit, Momentenmethode, kleinsten Quadraten und gewichteten kleinsten Quadraten, um den am besten geeigneten Ansatz für die Modellierung von Windgeschwindigkeitsdaten zu ermitteln. Die Forschung wird durch eine gründliche Analyse der Windgeschwindigkeitsdaten von In-Salah unterstützt, die das hohe Windkraftpotenzial des Standortes offenbart. Das Kapitel schließt mit einem detaillierten Vergleich der Modellleistungen, der die Überlegenheit der bimodalen Weibull-Gemischverteilung bei der genauen Darstellung von Windgeschwindigkeitsschwankungen und der Optimierung von Windenergiebewertungen aufzeigt.

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   3. Algerian Solar Hydrogen Map

      I. Nouicer, B. Keghouche, M. Souilah, F. Meziane, N. Kabouche

      In diesem Kapitel geht es um das drängende Problem der Treibhausgasemissionen und die dringende Notwendigkeit des Übergangs zu sauberen Energiequellen. Sie unterstreicht das Potenzial der Sonnenenergie zur Wasserstoffproduktion, die als praktikable Alternative zu fossilen Brennstoffen dienen kann. Die Studie konzentriert sich auf Algerien und zielt darauf ab, die besten Standorte für eine optimale Wasserstoffproduktion mit Solarenergie zu ermitteln. Die Forschungsarbeiten umfassen die Entwicklung einer solaren Wasserstoffkarte, die saisonale Schwankungen der Solarenergieproduktion und die effiziente Nutzung freier Flächen in städtischen Gebieten berücksichtigt. Das Kapitel behandelt die Methodik zur Schätzung der Wasserstoffproduktion, einschließlich des Einsatzes von Photovoltaikmodulen und Protonenaustauschmembranelektrolyseuren. Außerdem werden die Ergebnisse und Fehler in den Schätzungen zur Wasserstoffproduktion für verschiedene Standorte in Algerien dargestellt. Die Studie schließt mit der Betonung des signifikanten Potenzials der Solarenergie für die Wasserstofferzeugung in verschiedenen Regionen des Landes und der Bedeutung standortspezifischer Faktoren für die Optimierung erneuerbarer Energiesysteme.

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   4. Environmental Influences on Photovoltaic Module Performance Along the Mediterranean Coast: Analyzing the Impact of Temperature, Wind, and Humidity

      Amina Chahtou, Massilya Lounis, El Amin Kouadri Boudjelthia, Nesreddine Belhaouas

      Dieses Kapitel befasst sich mit den Umwelteinflüssen auf die Leistung von Photovoltaik-Modulen (PV-Modulen), mit besonderem Schwerpunkt auf Temperatur, Wind und Luftfeuchtigkeit entlang der Mittelmeerküste. Mithilfe fortschrittlicher maschineller Lerntechniken zur Analyse von über 10.000 Datenpunkten zeigt die Studie, dass Feuchtigkeit einen erheblichen nachteiligen Einfluss auf die Effizienz von PV-Modulen hat - eine Erkenntnis, die die gängige Meinung in Frage stellt. Die Studie vergleicht die Leistung zweier polykristalliner PV-Module unter unterschiedlichen meteorologischen Bedingungen und zeigt, dass Temperatur und Wind zwar beträchtliche Auswirkungen haben, aber Feuchtigkeit eine entscheidende Rolle bei der Verringerung der Moduleffizienz spielt. Die Studie betont die Notwendigkeit, Feuchtigkeit als wichtigen Umweltfaktor bei der Konzeption von PV-Anlagen zu berücksichtigen, um die Gesamteffizienz und Widerstandsfähigkeit zu steigern.

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   5. Deep Learning Model for Univariate Time Series Forecasting of Daily Shortwave Downward Radiation in Desert Climate

      M. Bellaoui, K. Bouchouicha, I. Oulimar, A. Babahadj

      Das Kapitel befasst sich mit der Anwendung von Deep-Learning-Modellen zur Vorhersage der täglichen kurzwelligen Abwärtsstrahlung in Wüstenklimata. Es beginnt mit der Einführung der Bedeutung der Vorhersage der Sonneneinstrahlung für die Optimierung erneuerbarer Energiesysteme. Der Abschnitt zur Methodik beschreibt die verwendeten Daten, einschließlich historischer Zeitreihendaten von NASA POWER für die Adrar-Stätte im Süden Algeriens. Das Kapitel erläutert dann die Architektur und Funktionalität von konvolutionalen neuronalen Netzwerken (CNNs) und Langzeit-Kurzzeitgedächtnissen (LSTM), wobei ihre Effektivität bei der Vorhersage von Zeitreihen hervorgehoben wird. Das CNN-Modell ist detailliert, einschließlich seiner gewundenen, maximalen Pooling und voll verbundenen Ebenen. Auch die Fähigkeit des LSTM-Modells, mit langfristigen Abhängigkeiten umzugehen, wird diskutiert. Das hybride CNN-LSTM-Modell, das die Stärken beider Ansätze kombiniert, wird als leistungsstarkes Werkzeug zur Vorhersage komplexer Muster eingeführt. Die Leistung dieser Modelle wird anhand der Mean Absolute Error (MAE) -Messgröße bewertet, wobei CNN die beste Leistung zeigt. Der Ergebnis- und Diskussionsteil vergleicht die Genauigkeit der Modelle und zeigt, dass CNN LSTM und CNN-LSTM in Bezug auf Fehlerkennzahlen übertrifft. Das Kapitel schließt mit der Betonung der Effizienz der CNN-Methode und des Potenzials zukünftiger Forschung zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit durch akribisch aufbereitete Rohmessdaten.

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   6. Geothermal Reservoir Temperatures Estimation for Some Thermal Springs in the Northern Central Algeria

      A. Ait Ouali, O. Bendaiakha, D. Maizi, Y. Bouroubi, M. Benziada, N. Benaouda, S. Ouali

      Das Kapitel konzentriert sich auf die Abschätzung der Temperatur geothermischer Reservoirs für Thermalquellen in Nordzentralalalgerien. Es beginnt mit einer Einführung in die geothermischen Ressourcen der Region, wobei das beträchtliche Potenzial und die begrenzten direkten Anwendungsmöglichkeiten hervorgehoben werden. Die Methodik umfasst eine Feldkampagne, die zwischen 2020 und 2023 durchgeführt wurde, um die physikalisch-chemischen Parameter der Thermalquellen zu analysieren. Die Ergebnisse zeigen unterschiedliche Temperaturklassen und Leitfähigkeitsbereiche, wobei geothermometrische Techniken Lagerstättentemperaturen zwischen 50 und 140 ° C abschätzen. Die Studie schließt mit Einsichten in die geochemische Klassifizierung der Gewässer und die potenzielle Nutzung der Geothermie für nachhaltige Anwendungen.

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