Utilizing Artificial Intelligence to Enhancing the Effectiveness of Energy Systems: Challenges and Future Chances
الكلمات المفتاحية:
Artificial Intelligence (AI) , Effectiveness , Energy Systems, , Challenges, Future Chances.الملخص
تعتبر أنظمة الطاقة جزء أساسي لدعم النمو الاقتصادي والتنمية المستدامة لهذا من المتوقع زيادة ارتفاع الطلب على انظمة إدارة الطاقة في السنوات القادمة بنسبة عالية. علاوة على ذلك هناك العديد من التحديات التي تواجهها أنظمة الطاقة, التي تتمثل في الكم الهائل من البيانات , مشاكل في دمج التقنيات الحديثة مع الطرق التقليدية, المشاكل التقنية نقص الخبراء في مجال الذكاء الاصطناعي و الامن وغيره.
ومع ذلك هناك رؤى مستقبلية لتوظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءة أنظمة الطاقة منها التمكن من التنبؤ, ودمج التقنيات الحديثة بإدارة الطاقة المتجددة, وتطوير أنظمة الشبكات وغيرها. يهدف هذا البحث الى اكتشاف التحديات والفرص لاستخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة أنظمة الطاقة واستكشاف اكثر التطبيقات والتقنيات التي يتم استخدامها في هذا المجال ودمج تقنيات الذكاء في أنظمة الطاقة, استخدم البحث المنهج الوصفي التحليلي بمراجعة الدراسات السابقة و كذلك اجراء مقابلة مع خبراء في مجالات أنظمة الطاقة وتقنيات الذكاء الاصطناعي في مركز البحوث بجامعة الزاوية كما تتضمن الدراسة تحليلًا ناجحًا لمشاريع الذكاء الاصطناعي، وكانت توصيات البحث تدريب برامج الذكاء الاصطناعي، وتحسين البحث، وتعزيز جمع البيانات، وتشجيع الشراكات بين القطاع العام والخاص لتحقيق الأهداف.
التنزيلات
المراجع
[1] T. Kabeel, "Exploring the Growing Role of Artificial Intelligence in Enhancing Climate Models," Abu Dhabi Environment Network, Cairo, Egypt, Jun. 8, 2025.
[2] D. Qazamel, "Integrating Renewable Sources into Electric Networks: Improving Distribution and Reducing Interruptions," Delta University for Science and Technology, Jul. 7, 2025.
[3] S. Elghamrawy, "A Key Driver in the Transition to Smarter and More Sustainable Energy Systems," Misr Higher Institute of Engineering and Technology, Jul. 7, 2025.
[4] K. Ukoba, K. O. Olatunji, and D. M. Madyira, "Optimizing Renewable Energy Systems through Artificial Intelligence: Review and Future Prospects," vol. 35, no. 7, 2024. doi: 10.1177/0958305X241256293.
[5] G. Creamer, H. Ghoddusi, and N. Rafizadeh, "Machine Learning in Energy Economics and Finance: A Review," SSRN Electronic Journal, Jan. 2018. doi: 10.2139/ssrn.3270251.
[6] B. Sovacool, D. J. Hess, S. Amir, and F. W. Geels, "Sociotechnical Agendas: Reviewing Future Directions for Energy and Climate Research," Energy Research & Social Science, vol. 70, pp. 1-35, Sep. 2020. doi: 10.1016/j.erss.2020.101617.
[7] A. Sivaram and V. Venkatasubramanian, "XAI-MEG: Combining Symbolic AI and Machine Learning to Generate First-Principles Models and Causal Explanations," Process Systems Engineering, vol. XX, no. YY, pp. ZZ-ZZ, 2024.
[8] A. C. Şerban and M. D. Lytras, "Artificial Intelligence for Smart Renewable Energy Sector in Europe—Smart Energy Infrastructures for Next Generation Smart Cities," IEEE Access, vol. 8, pp. 77364-77377, Apr. 23, 2020. doi: 10.1109/ACCESS.2020.2991234.
[9] M. Sharma, "Artificial Intelligence Application Through Electric Power And Climate Change," Medicine, Law & Society, vol. 18, no. 1, 2025. doi: 10.18690/mls.18.1.109-132.2025.
[10] M. Abu Dawas, "The Role of Artificial Intelligence and Cybersecurity in Energy Management and Optimization," Journal of Information Systems Engineering & Management, vol. 10, no. 52s, pp. 96-99, Jun. 2025. doi: 10.52783/jisem.v10i52s.10672.
[11] E. Smart, L. O. Olanrewaju, J. Usman, K. Otaru, and others, "Optimization," World Journal of Advanced Engineering Technology and Sciences, vol. 15, no. 2, pp. 1100-1112, May 2025. doi: 10.30574/wjaets.2025.15.2.0300.
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
