كلية الهندسة

ناقشت كلية الهندسة / قسم الهندسة الكهربائية بجامعة الموصل رسالة ماجستير عن تصميم نظام ذكي لكشف وتحديد أنواع الأعطال في مزارع أنظمة الطاقة الشمسية ، يوم الخميس الموافق 28 اب 2025.

هدفت الرسالة التي تقدم بها الطالب أنور محمود فاضل إلى تصميم وتطوير نظام تشخيصي يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي للكشف المبكر عن الأعطال الكهربائية وتصنيفها وتحديد موقعها في المزارع الكهروضوئية، وذلك بهدف تحسين الموثوقية التشغيلية وتقليل تكاليف الصيانة وزمن التوقف عن العمل.

ناقشت الرسالة أهمية استخدام خوارزميات التعلم الآلي في تشخيص الأعطال، وتحليل تأثير مقاومة العطل على دقة النماذج التصنيفية، إضافة إلى دراسة فعالية النموذج الهجين في تحسين أداء الكشف مقارنة بالخوارزميات التقليدية، مع تطبيق ذلك على مختلف طوبولوجيات ربط الأنظمة الكهروضوئية.

اظهرت النتائج تفوق النموذج الهجين في تحقيق دقة شبه مثالية بلغت 99.16٪ في حالة الربط المتوازي المتسلسل (SP)، كما أثبت فعاليته في الطوبولوجيا الأكثر تعقيدًا مثل BL وHC بدقة قاربت 96٪، فضلاً عن إثبات أن مقاومة العطل تمثل عاملًا أساسياً مؤثرًا على أداء التصنيف.

ترأس لجنة المناقشة الأستاذ المساعد الدكتور ياسر محمد يونس وعضوية كلا من الأستاذ المساعد الدكتور داؤد نجم صالح ، والمدرس الدكتور وائل هاشم حمدون وبإشراف وعضوية الاستاذ المساعد الدكتور عمر شرف الدين يحيى.

وتعتبر الدراسة الحالية من الدراسات المستدامة لتحقيق أهداف التنمية المستدامة، ولا سيما الهدف التاسع” الصناعة والابتكار والهياكل الاساسية” والهدف الحادي عشر ” مدن ومجتمعات محلية مستدامة” من خلال تصميم وتطوير نظام تشخيصي يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي للكشف المبكر عن الأعطال الكهربائية وتصنيفها وتحديد موقعها في المزارع الكهروضوئية.