印度研究人员AI创造了Al来检测太阳能电池板

印度研究人员创造了具有成本效益,时间效率高的AI来检测太阳能电池板

研究学者Parveen Bhola和印度Thapar工程技术研究所的副教授Saurabh Bhardwaj解释说,太阳能电池板可以实时检查。

“由于实时估算,如果输出不是预期值,可以立即采取预防措施,”Bhola说。

尽管作为可再生能源具有许多优点和相对受欢迎程度,但最终太阳确实可以使用最好的太阳能电池板。随着时间的推移,太阳能电池会因天气,温度变化,污染和紫外线照射而受到损害。太阳能电池还需要检查以维持电池性能水平并减少经济损失。那么,如何以经济高效和节省时间的方式实时检查面板?印度Thapar工程技术研究所的两名印度研究人员可以解释。

研究学者Parveen Bhola和该研究所副教授Saurabh Bhardwaj过去几年一直在开发和改进基于统计和机器学习的替代方案,以实现太阳能电池板的实时检测。

他们的研究发现了什么?

他们的研究发现了一种基于聚类的计算的新应用,它使用过去的气象数据来计算性能比和降级率。

BHOLA和BHARDWAJ的模型解释道

Bhola和Bhardwaj之前合作并开发了模型,使用隐马尔可夫模型和广义模糊模型的组合来估算太阳辐射。

隐马尔可夫模型用于模拟具有未观察或隐藏状态的随机变化系统; 广义模糊模型试图在其建模过程中使用不精确的信息。

这些模型涉及识别,分类,聚类和信息检索,对于适应光伏系统检测方法非常有用。

这种技术如何比最好的技术更好

改进光伏电池检测系统可以帮助检查员更有效地进行故障排除,并可能预测和控制未来的困难。

1)该方法允许非现场检查

2)该方法快速而且激烈

基于聚类的计算对于这个问题是有利的,因为它能够通过使用基于包括温度,压力,风速的气象参数的性能比来加速检查过程,防止进一步损坏和加快修复。,湿度,日照时数的。太阳能,甚至是一年中的一天。

这些参数很容易获取和评估,并且可以从远程位置进行测量。

另读| 除了制造能源之外,如果太阳能电池板可以节省能源呢?

3)此方法v / s其他方法

“现有的大多数技术通过现场物理检查来计算PV(光伏)系统的退化。这个过程耗时,成本高,不能用于实时的降解分析,”Bhola说。

“ 拟议的模型实时估算了性能比的下降,”他补充道。

4)该方法可以改善目前的太阳能预测模型

基于聚类的计算可能会揭示管理太阳能系统的新方法,优化光伏产量,并激发该领域未来的技术进步。

Bhola指出,太阳能电池板或太阳能电池板的输出功率可以更准确地预测。

实时估算和检查还允许实时快速响应。

“ 由于实时估算,如果输出不是预期值,可以立即采取预防措施,”Bhola说。

“这些信息有助于微调太阳能预测模型。因此,可以更准确地预测输出功率。”

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