Predictive Maintenance of Power Plants in Libya Using Machine Learning Algorithms (مجلة العلوم الشاملة, 2025)
ضمان موثوقية وكفاءة محطات الطاقة في ليبيا يتطلب استراتيجيات متقدمة للصيانة التنبؤية. غالباً ما تفشل الأساليب التقليدية (التفاعلية والوقائية) في منع التوقف غير المخطط له وعدم الكفاءة في أنظمة الطاقة الحديثة. تطبق هذه الدراسة تقنيات تعلم الآلة (ML)، بما في ذلك خوارزمية أقرب الجيران (K-Nearest Neighbors - KNN)، وآلات الدعم الناقل (Support Vector Machines - SVM)، والغابة العشوائية (Random Forest)، على بيانات المستشعرات والبيانات التشغيلية التاريخية للتنبؤ بمتطلبات الصيانة. أظهرت التقييمات المقارنة أن خوارزمية الغابة العشوائية (Random Forest) تحقق دقة متفوقة بلغت %100 وقوة عالية، بينما حققت خوارزمية SVM دقة مرتفعة بلغت %93.7 ولكنها أظهرت بعض القصور الطفيف في التمييز بين الحالات التشغيلية الطبيعية وغير الطبيعية. تشير النتائج إلى أن الصيانة التنبؤية المعتمدة على تقنيات تعلم الآلة يمكن أن تقلل بشكل كبير من أوقات التوقف غير المتوقعة، وتحسن الكفاءة التشغيلية، وتساعد في تحسين تخطيط الصيانة، مما يوفر بديلاً قائمًا على البيانات مقارنة بالأساليب التقليدية.
Keywords: الصيانة التنبؤية، تعلم الآلة، الغابة العشوائية.