Международная команда ученых применила искусственный интеллект для повышения эффективности работы электростанций, преобразующих солнечную энергию в электрическую. Исследование проводилось на примере реальной электростанции, где были внедрены новые методы, результаты опубликованы в высокорейтинговом научном журнале (Q1).
Мы разработали модель прогнозирования годовой выработки электроэнергии и определили коэффициенты производительности на действующих электростанциях с учетом климатических факторов с использованием искусственного интеллекта», - говорит Ирина Кирпичникова.
При разработке модели прогнозирования были использованы три метода искусственного интеллекта на основе данных: адаптивная нейро-нечеткая система вывода данных (ANFIS), методология поверхности отклика (RSM) и искусственная нейронная сеть (ANN). Методы на основе искусственного интеллекта имеют более высокий потенциал для прогнозирования погоды и производительности установок на базе возобновляемых источников энергии и, следовательно, повышения эффективности их работы.
Ученые планируют аналогичные исследования для холодных регионов планеты и, в частности, для условий севера России. Актуальным вопросом остается разработка передового алгоритма машинного обучения для прогнозирования солнечной энергии. В данном случае ценностью исследования было бы предсказание снижения производительности электростанций в течение срока их службы. Финансовую поддержку исследованию оказал Университет Паханга в Малайзии.
Читайте нас:
