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





Интересные новости
У США розпочали розслідування щодо компанії Маска Neuralink через досліди на тваринахУ США розпочали розслідування щодо компанії Маска Neuralink через досліди на тваринах
Мозок підлітків, які перехворіли на COVID-19, передчасно старіє – дослідженняМозок підлітків, які перехворіли на COVID-19, передчасно старіє – дослідження
Археологи виявили у Великій Британії середньовічний «скарб»Археологи виявили у Великій Британії середньовічний «скарб»
У Сан-Франциско відкликали дозвіл на використання роботів для нейтралізації злочинцівУ Сан-Франциско відкликали дозвіл на використання роботів для нейтралізації злочинців
Корабель «Оріон» зробив детальні знімки поверхні МісяцяКорабель «Оріон» зробив детальні знімки поверхні Місяця
Блок рекламы


Похожие новости

Дорого, богато: немцы научились выпускать солнечные панели с имитацией мрамораДорого, богато: немцы научились выпускать солнечные панели с имитацией мрамора
Солнечные панели обещают резко подешеветь к 2025 годуСолнечные панели обещают резко подешеветь к 2025 году
Изучением мозга водителей заняты многие японские автопроизводители — это поможет улучшить ИИ автопилотовИзучением мозга водителей заняты многие японские автопроизводители — это поможет улучшить ИИ автопилотов
Солнечные панели Toshiba добавят электромобилям 35 км суточного пробега
Плавучие 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 глыбу
Около 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 лучших
Последние новости

Подгружаем последние новости