مجلة الباحث

التنبؤ باستهلاك الطاقة المتجددة للفرد في الجزائر باستخدام تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية Annآفاق 2035

Auteurs : سطاح مصطفى .

Résumé

تهدف هذه الدراسة إلى تطوير نموذج تنبؤي لاستهلاك الفرد من الطاقة المتجددة في الجزائر باستخدام تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN)، وذلك في أفق عام 2035. تم الاعتماد على بيانات سنوية للفترة الممتدة من 1965 إلى 2023، تشمل استهلاك الفرد من الطاقات المتجددة (الطاقة الشمسية، طاقة الرياح، الكتلة الحيوية وغيرها)، إلى جانب مجموعة من العوامل الاقتصادية والديموغرافية المصاحبة. وقد تم تدريب النموذج على جزء من البيانات واختباره على الجزء المتبقي لضمان دقة التنبؤ. أظهرت النتائج قدرة الشبكات العصبية على محاكاة الاتجاهات المستقبلية لاستهلاك الطاقة المتجددة بدقة عالية، مما يساهم في دعم صانعي القرار في الجزائر على وضع سياسات طاقوية مستدامة ومتوازنة. This study aims to develop a predictive model for per capita renewable energy consumption in Algeria using Artificial Neural Networks (ANN), with a forecasting horizon extending to the year 2035. The analysis relies on annual data spanning from 1965 to 2023, covering per capita consumption of renewable energy sources (including solar energy, wind power, biomass, among others), along with a set of associated economic and demographic variables. The ANN model was trained on a portion of the dataset and tested on the remaining data to ensure forecasting accuracy. The results demonstrate the capability of neural networks to accurately simulate future trends in renewable energy consumption, thereby supporting Algerian policymakers in designing balanced and sustainable energy policies.

Mots clés

الشبكات العصبونية الاصطناعية،التنبؤ، ،الطاقة المتجددة، النمذجة