Машинное обучение помогло улучшить солнечные электростанции

Исследователи разработали две новые модели на основе алгоритма ANFIS, которые позволяют лучше оценить мощность, которую будут вырабатывать еще не построенные фотоэлектрические системы. Модели могут давать оценки с точностью до 1 дня.

Машинное обучение помогло улучшить солнечные электростанции

CC0 Public Domain

Предсказать мощность солнечных электростанций еще на этапе проектирования теперь стало возможным — исследователи разработали алгоритм, рассчитывающий множество параметров будущей системы. Для повышения точности он использует оптимизационные модели с машинным обучением

Фотоэлектрические системы, преобразовывающие почти неограниченный запас солнечной энергии в электричество, являются одними из наиболее перспективных установок альтернативной энергетики. Однако, интеграция фотоэлектрических систем в существующие энергосистемы — непростой процесс. Поскольку выходная мощность таких установок в значительной степени зависит от условий окружающей среды, управляющим электростанциями и электросетями нужны оценки того, сколько энергии они будут вырабатывать. Это поможет специалистам планировать оптимальные графики выработки и технического обслуживания.

На сегодняшний день существует множество алгоритмов, позволяющих оценить мощность, производимую солнечными электростанциями на несколько часов вперед, изучая полученные ранее данные и анализируя текущие переменные. Один их таких алгоритмов называется адаптивной нейронечеткой системой вывода (adaptive neuro-fuzzy inference system/ANFIS). Сегодня он применяется для прогнозирования производительности сложных систем возобновляемой энергетики. Ранее многие исследователи уже объединяли ANFIS с различными алгоритмами машинного обучения, чтобы еще больше повысить его производительность.

В новом исследовании авторы предложили две новые модели на основе этой вычислительной системы. Они получили название «гибридных алгоритмов», поскольку сочетают традиционный подход ANFIS с двумя различными методами оптимизации, которые считаются мощными и вычислительно эффективными стратегиями поиска оптимальных решений энергетических задач.

Чтобы оценить производительность своих моделей, команда сравнила их вычисления с другими гибридными алгоритмами на основе ANFIS. Авторы проверили прогностические способности каждой модели, используя данные реальной фотоэлектрической системы, развернутой в Италии в ходе предыдущего исследования. Одна из двух разработанных учеными моделей превзошла все ранее созданные «гибриды» и показала большой потенциал для прогнозирования фотоэлектрической мощности солнечных систем как на коротком, так и на длинном горизонтах.

Исследование опубликовано в журнале Renewable and Sustainable Energy Reviews.


Влад Кулиев, Supreme2.Ru

Коды для вставки в блог\форум




Интересные новости
Из-за глобальной пыльной бури в южном полушарии Марса прекратилась зимаИз-за глобальной пыльной бури в южном полушарии Марса прекратилась зима
Что произойдет с водой в космосе: испарится или станет льдом?Что произойдет с водой в космосе: испарится или станет льдом?
NASA выбрало ракету Маска для запуска межпланетной станции для изучения спутника ЮпитераNASA выбрало ракету Маска для запуска межпланетной станции для изучения спутника Юпитера
В центре далекой галактики обнаружили сразу три черные дырыВ центре далекой галактики обнаружили сразу три черные дыры
Генетики втрое увеличили урожайность риса и картофеля с помощью простой модификации геновГенетики втрое увеличили урожайность риса и картофеля с помощью простой модификации генов
Блок рекламы


Похожие новости

Плавучие ветряные электростанции расширят горизонты добычи альтернативной энергииПлавучие ветряные электростанции расширят горизонты добычи альтернативной энергии
В Германии придумали, как выпускать перовскитные солнечные панели большой площади без потери КПД
Ученые свернули солнечные батареи в шар и получилась почти революция
Солнечные ветра превратили Марс в безжизненную глыбуСолнечные ветра превратили Марс в безжизненную глыбу
Около 15 000 домов в Украине уже используют солнечные панели. Вложили в это 300 млн евроОколо 15 000 домов в Украине уже используют солнечные панели. Вложили в это 300 млн евро
Больше половины университетов из топ-50 предлагают обучение криптовалютам и блокчейну. Вот десятка лучшихБольше половины университетов из топ-50 предлагают обучение криптовалютам и блокчейну. Вот десятка лучших
Созданы невероятно эффективные нейросети: машинное обучениеСозданы невероятно эффективные нейросети: машинное обучение
Tesla снижает цены на солнечные панели, пытаясь оживить продажиTesla снижает цены на солнечные панели, пытаясь оживить продажи
Искусственный интеллект помог улучшить лечение ракаИскусственный интеллект помог улучшить лечение рака
Бактериальные солнечные панели: облака им не страшныБактериальные солнечные панели: облака им не страшны
Последние новости

Подгружаем последние новости