مقدمة

يهدف هذا العمل إلى استكشاف مؤشرات الطاقة الشمسية في المملكة والتي تعتبر أحدى أهداف رؤية 2030. يعمل عليها مكتب تطوير مشاريع الطاقة المتجددة تحت مظلة وزارة الطاقة والتي تهدف في عام 2030 إلى أن تشكل الطاقة المتجددة 58.7%

جدول البيانات

rmarkdown::paged_table(GHI_final)

المحطات الشمسية على الخارطة

plot_mapbox(GHI_final, color = I("#3B60B0"), mode = "scattermapbox", hoverinfo = "none") %>% 
    layout(title = "Solar Stations", font = list(color = "191A1A"), plot_bgcolor = "#191A1A", 
        paper_bgcolor = "white", mapbox = list(style = "dark", zoom = 3.5, center = list(lat = 21.70814, 
            lon = 39.37896))) %>% add_markers(data = GHI_final, x = ~lon, y = ~lat, 
    color = ~mean, name = "Positive", legend = list(orientation = "h", font = list(size = 8)), 
    text = ~paste(paste("Center:", name), paste("Elevation:", elev), paste("City:", 
        center), paste("Mean GHI:", mean), sep = "<br />"), color = I("#3B60B0"), 
    hoverinfo = "text", alpha = 0.8) %>% config(displayModeBar = FALSE)

الرسم البياني

الاسقاط الشمسي المسجل الأعلى والأقل حسب كل مركز رصد

p1 <- GHI3 %>% arrange(max) %>% mutate(name = factor(name, levels = name)) %>% 
    ggplot(aes(x = name)) + geom_segment(aes(x = name, xend = name, y = min, 
    yend = max), color = "#c5c5c5", size = 2) + geom_point_interactive(aes(y = max), 
    color = "#1b7fbd", size = 2) + geom_point_interactive(aes(y = min), color = "#ee4540", 
    size = 2) + coord_flip() + bbc_style()


finalise_plot(p1, source_name = "Source: GaStat", save_filepath = "solar1.png", 
    logo_image_path = "FA_LOGO.png")

الأسقاط الشمسي على مدى سنوات الدراسة مع تبيان المتوسط و توزيع الاحتمالية

GHI_long <- GHI3 %>% gather(year, GHI, -name) %>% filter(!year %in% c("max", 
    "min"))
GHI_long$year <- as.numeric(GHI_long$year)

p2 <- ggplot(GHI_long, aes(x = year)) + stat_smooth(aes(y = GHI), se = FALSE, 
    color = "#c5c5c5") + geom_point_interactive(aes(y = GHI, color = as.factor(year), 
    tooltip = name), position = position_jitter(width = 0.3, height = 0), size = 2) + 
    # geom_jitter(aes(y=GHI, color=as.factor(year)), width = 0.2)+
# geom_boxplot(aes(y = GHI, color=as.factor(year)), alpha = 0.3)
geom_flat_violin(aes(y = GHI, fill = as.factor(year)), alpha = 0.3) + scale_fill_manual(values = c("#88A9D7", 
    "#a2a8d3", "#38598b", "#113f67", "#263859")) + scale_color_manual(values = c("#88A9D7", 
    "#a2a8d3", "#38598b", "#113f67", "#263859")) + 
stat_summary(aes(y = GHI), fun.data = mean_sdl, mult = 1, geom = "pointrange", 
    color = "#3B60B0", size = 1) + bbc_style() + theme(legend.position = "none") + 
    labs(subtitle = "GHI(Wh/m2/day) change over years")



finalise_plot(p2, source_name = "Source: GaStat", save_filepath = "solar2.png", 
    logo_image_path = "FA_LOGO.png")

العلاقة بين الارتفاع و الأسقاط الشمسي

التقرير بين ارتفاع مراكز الرصد و كذلك الأسقاط الشمسي المسجل , فهل هناك علاقة. الشكل بالأسفل يبين العلاقة , الرسم بين معامل الارتباطوالذي يعادل 0.42 والذي يشكل وجود علاقة غير وثيقة. وهذا الامر واضح عندما ننظر لأعلى المراكز ارتفاعاً (أبها) والأعلى تلقياً للأشعاع الشمسي (شرورة), وبعد البحث اتضح لي أن تفضيل المراكز المرتفة يعود لكونها أفضل من ناحية معامل الصفاء Clarity index لكون الفارق بين ارتفاعها والغلاف الجوي أقل مما يعني عوالق أقل في المنتصف.

station2[11, 2] <- "K.A.CARE location in Riyadh"
station2[41, 2] <- "Prince Sattam Bin Abdulaziz University (Kharj)"
station2[9, 2] <- "Hafar Al-Batin Technical Institute"
station2[17, 2] <- "King Faisal University (Ahsa)"
station2[15, 2] <- "King Abdullah University"
station2[39, 2] <- "Taibah University in Madenah"



GHI_final <- full_join(station2, GHI3, "name")

p3 <- ggplot(GHI_final, aes(x = elev, y = median)) + geom_point(color = "#c5c5c5") + 
    geom_point(data = GHI_final[c(31, 26, 36, 40), ], color = "blue") + stat_smooth(method = "lm") + 
    geom_text(x = 100, y = 6500, label = paste("R=", round(cor(GHI_final$elev, 
        GHI_final$median), 2))) + geom_label_repel(data = GHI_final[c(31, 26, 
    36, 40), ], color = "#263859", aes(elev, median, label = name)) + bbc_style()

finalise_plot(p3, source_name = "Source: GaStat", save_filepath = "solar3.png", 
    logo_image_path = "FA_LOGO.png")

في النسخة القادمة

لا يزال هذا العمل متواضعاً مقارنة بما اطمح إليه لذا سأعمل على تحديثه مستقبلاً على أن يشمل النقاط التالية:-

  • بما أن العامل الاكبر لكفائة الالواح الشمسية هو درجة الحرارة سأقوم بإضافة درجات الحرارة من مناطق مختلفة لمقارنتها بالاشعاع االشمسي

  • مقارنة الاسقاط الشمسي في المملكة بمراكز مختلفة حول العالم

  • دراسة العوامل الجوية تحديداً حرارة الجو و الرطوبه

  • تحليل إحصائي لمعرفة اذا ما كانت الفروقات بين المحطة حقيقية او مصادفةANOVA analysis.

  • أضافة محطات انتاج الطاقة والاستهلاك في المملكة

  • أضافة شرح لكيفية إعادة انتاج التقرير اذا ما طلب ذلك.