As climate change and long-term energy security drive the global energy sector towards renewable resources, powerful tools are required to optimise integration and management. A novel framework is proposed for effectively utilising Artificial Intelligence (AI) in the renewable energy landscape. AI algorithms can analyse weather patterns, historical generation data, and environmental factors to predict renewable energy output. Energy dispatch is optimised, grid integration is improved, and energy storage requirements are reduced. A system powered by artificial intelligence also significantly reduces downtime, optimises maintenance schedules, and minimises operational costs in wind turbines, solar panels, and other renewable infrastructure. AI can also optimise energy flows, reduce grid instability, and ensure efficient resource utilisation within the smart grid by dynamically managing renewable sources, energy storage systems, and demand profiles. Furthermore, AI-driven spatial analysis and resource mapping can identify optimal locations for renewable installations, considering factors like wind speed, solar irradiance, and environmental constraints. This paper presents two AI frameworks, one for solar energy and one for wind energy, to demonstrate possible applications. They both utilise comprehensive data acquisition, including real-time sensor data and external factors like weather forecasts and historical generation patterns. AI algorithms use these combined data to perform critical tasks such as predictive maintenance, minimising downtime, and maximising efficiency. Power output forecasting enables real-time adjustments based on weather, and optimal site selection maximises energy production. AI is used for proactive issue identification, accurate power output forecasting based on wind conditions, grid demand, storage capacity,

وبما أن تغير المناخ وأمن الطاقة على المدى الطويل يدفعان قطاع الطاقة العالمي نحو الموارد المتجددة، فإن هناك حاجة إلى أدوات قوية لتحسين التكامل والإدارة. تم اقتراح إطار جديد للاستخدام الفعال للذكاء الاصطناعي (AI) في مشهد الطاقة المتجددة. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل أنماط الطقس وبيانات التوليد التاريخية والعوامل البيئية للتنبؤ بإنتاج الطاقة المتجددة. تم تحسين توزيع الطاقة، وتحسين تكامل الشبكة، وتقليل متطلبات تخزين الطاقة. كما يعمل النظام المدعوم بالذكاء الاصطناعي على تقليل وقت التوقف عن العمل بشكل كبير، وتحسين جداول الصيانة، وتقليل تكاليف التشغيل في توربينات الرياح، والألواح الشمسية، وغيرها من البنية التحتية المتجددة. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تحسين تدفقات الطاقة، وتقليل عدم استقرار الشبكة، وضمان الاستخدام الفعال للموارد داخل الشبكة الذكية من خلال الإدارة الديناميكية للمصادر المتجددة، وأنظمة تخزين الطاقة، وملفات تعريف الطلب. علاوة على ذلك، يمكن للتحليل المكاني ورسم خرائط الموارد المعتمد على الذكاء الاصطناعي تحديد المواقع المثالية للمنشآت المتجددة، مع الأخذ في الاعتبار عوامل مثل سرعة الرياح، والإشعاع الشمسي، والقيود البيئية. تعرض هذه الورقة إطارين للذكاء الاصطناعي، أحدهما للطاقة الشمسية والآخر لطاقة الرياح، لإظهار التطبيقات الممكنة. كلاهما يستخدم الحصول على البيانات الشاملة، بما في ذلك بيانات الاستشعار في الوقت الحقيقي والعوامل الخارجية مثل التنبؤات الجوية وأنماط الجيل التاريخية. تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي هذه البيانات المجمعة لأداء المهام الهامة مثل الصيانة التنبؤية، وتقليل وقت التوقف عن العمل، وزيادة الكفاءة. يتيح التنبؤ بمخرجات الطاقة إجراء تعديلات في الوقت الفعلي بناءً على الطقس، كما يؤدي الاختيار الأمثل للموقع إلى زيادة إنتاج الطاقة إلى الحد الأقصى. يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد المشكلات بشكل استباقي، والتنبؤ الدقيق لإنتاج الطاقة بناءً على ظروف الرياح، وطلب الشبكة، وسعة التخزين، وتحسين الحمل الديناميكي لتحقيق أقصى قدر من كفاءة الطاقة، واختيار موقع مزرعة الرياح. يمكن أن يؤدي دمج أطر الذكاء الاصطناعي المخصصة