Новий ШІ допоможе збільшити вироблення сонячної енергії: як його застосовувати
Дослідники об'єднали машинне навчання з традиційними методами, щоб знайти найкращі місця для встановлення панелей.
На роботу сонячних електростанцій впливає безліч різних факторів, тому точно спрогнозувати генерацію складно. Група вчених з Індії розробила новий метод, що використовує технологію штучного інтелекту, і описала його в статті для журналу Nature.
Фотоелектричні установки, що добувають сонячну енергію, стають дедалі популярнішими завдяки надійності та прагненню багатьох країн знизити залежність від викопного палива. Однак точно передбачити і запланувати їхню роботу не можна, адже сонячне випромінювання непостійне, на нього впливають погодні умови, географічне положення і зміна сезону.
Для прогнозування виходу SE традиційно використовували різні статистичні моделі, включно з авторегресійною інтегрованою ковзною середньою. Ці підходи призначені для фіксації таких закономірностей, як тенденції та сезонність, але у випадку з сонячною енергетикою умови занадто мінливі та непередбачувані.
За словами вчених, надійні методи прогнозування дуже необхідні для оптимізації управління енергією, забезпечення стабільності мережі та мінімізації експлуатаційних витрат. Для розв'язання цих проблем у цьому дослідженні представлено інноваційний метод, який інтегрує надійну сезонну декомпозицію тренду (RSTL) з нейронною мережею з довготривалою короткостроковою пам'яттю (LSTM), оптимізованою за допомогою адаптивного алгоритму оптимізації Seagull (ASOA).
Штучний інтелект допоміг розв'язати проблеми з управлінням великими обсягами наборів даних і врахувати похибки. Наприклад, нейронні мережі з довготривалою короткостроковою пам'яттю аналізуватимуть і точно передбачатимуть дані часових рядів. Вони ефективно враховують закономірності та зміни з плином часу.
Водночас оптимізація функцій LSTM залишається складним завданням і часто призводить до неприйнятної продуктивності. Тому їх об'єднали з традиційними математичними моделями. Дослідження показало, що такий підхід значно покращує точність прогнозування.
Прогноз дасть змогу людям точніше визначити, скільки електрики вироблятиме сонячна електростанція в довготривалій перспективі і чи варто її взагалі встановлювати. Можливо, він також допоможе знайти більш відповідне місце для розміщення сонячних панелей.
Нещодавно писали, як сонячні панелі вироблятимуть енергію на залізничних коліях у Франції. Національна компанія планує встановити нову контейнерну установку з батареєю.