التنبؤ بإنتاج الطاقة الشمسية

🌞 التنبؤ بإنتاج الطاقة الشمسية

وصف المشكلة

المطلوب بناء نموذج انحدار للتنبؤ بـ الإنتاج اليومي للطاقة الكهربائية (kWh) للوحة شمسية، بناءً على الظروف الجوية وخصائص التركيب.

كل عينة تمثل يوم إنتاج وتتميز بعدة خصائص رقمية، مثل شدة الضوء ودرجة حرارة الهواء وسرعة الرياح وغيرها.

التسمية المستهدفة (energy_output) تمثل إجمالي الطاقة المولدة في ذلك اليوم.

هذه المشكلة تنتمي إلى فئة الانحدار أحادي المتغير.

---

🔹 الخصائص (features)

• solar_irradiance – متوسط الإشعاع الشمسي (W/m²)
• temperature – متوسط درجة حرارة الهواء (°C)
• humidity – الرطوبة النسبية (%)
• wind_speed – متوسط سرعة الرياح (m/s)
• cloud_cover – متوسط تغطية السحب (%)
• panel_angle – زاوية ميل اللوحة (°)
• panel_efficiency – كفاءة اللوحة (%)

---

📘 هيكل ملفات الإدخال

train.csv

يحتوي على جميع أعمدة الخصائص بالإضافة إلى عمود energy_output، الذي يمثل القيمة المستهدفة.

مثال:

SampleID	solar_irradiance	temperature	humidity	wind_speed	cloud_cover	panel_angle	panel_efficiency	energy_output
1	750.5	25.2	40.0	3.5	10	30	18.5	42.3
2	610.0	22.1	55.0	2.0	50	25	17.0	28.7

test.csv

يحتوي على نفس الأعمدة الموجودة في train.csv، ولكن بدون energy_output، ويتضمن SampleID.

---

📤 التسليم

يجب أن يحتوي ملف الإخراج (submission.csv) على عمودين بالضبط:

• SampleID
• energy_output – القيمة المتنبأ بها من النموذج (float، بعلامتين عشريتين)

مثال:

SampleID	energy_output
1	41.75
2	29.10
3	35.80

---

⚙️ التقييم

سيتم تقييم النماذج باستخدام الجذر التربيعي لمتوسط مربع الخطأ (RMSE):

حيث N هو عدد الأمثلة في مجموعة الاختبار، y_i هي القيمة الحقيقية و y^_i هي القيمة المتنبأ بها من النموذج.

سيتم تدريج النتيجة النهائية بين 0 و 100، بحيث يؤدي RMSE المنخفض إلى نتيجة عالية.

---

📊 المصدر

البيانات المستخدمة لهذه المشكلة مولدة صناعياً.