Искусственный интеллект (ИИ) открывает новые возможности в сфере солнечной энергии. ИИ позволяет повысить эффективность СЭС на 10-30% благодаря оптимизации работы инверторов, прогнозированию выработки и автоматизации технического обслуживания.
Использование дронов и ИИ для обследования солнечных панелей может снизить операционные расходы на 25%. Сравнение годовых солнечных карт и данных по выработке энергии помогает выявлять недостаточно эффективные панели. Технологии ИИ для распознавания изображений, такие как DeepSolar, способны идентифицировать СЭС с точностью в 93%, что важно для планирования и расширения инфраструктуры.
Производство кремниевых пластин также все больше опирается на ИИ. Компания JinkoSolar использует машинное зрение для контроля качества, что сокращает дефекты на 50%. Инновации в этом направлении продолжают сокращать затраты и повышать продуктивность.
Двигаясь в направлении автономных СЭС, компании внедряют ИИ для управления всем производственным процессом, включая умную диагностику и прогнозирование неисправностей, что увеличивает продолжительность жизни активов и снижает необходимость в строительстве новых станций.
ИИ также играет ключевую роль в реализации концепции "Smart Grids" – интеллигентных энергетических сетей, способствующих более гибкой и эффективной работе энергосистемы. Передовые алгоритмы предсказывают потребление и выработку энергии, оптимизируя баланс и стабильность грида.
Среди лидеров инноваций в сфере ИИ для СЭС – First Solar, SunPower, и NREL, внедряющие передовые решения для максимизации отдачи от солнечных проектов.
С применением ИИ наблюдается формирование экосистемы интегрированных решений для возобновляемых источников энергии, включая ВЭС и ТН, что представляет интерес для профессионалов и бизнесменов в этой области.
#ИскусственныйИнтеллект #СЭС #Энергетика #Инновации #Производительность #SmartGrids #ВозобновляемаяЭнергия #Оптимизация #МашинноеОбучение #JinkoSolar #FirstSolar #SunPower #NREL
Исходная статья: https://www.pv-magazine.com/2024/01/27/weekend-read-artificial-opportunities/
Использование дронов и ИИ для обследования солнечных панелей может снизить операционные расходы на 25%. Сравнение годовых солнечных карт и данных по выработке энергии помогает выявлять недостаточно эффективные панели. Технологии ИИ для распознавания изображений, такие как DeepSolar, способны идентифицировать СЭС с точностью в 93%, что важно для планирования и расширения инфраструктуры.
Производство кремниевых пластин также все больше опирается на ИИ. Компания JinkoSolar использует машинное зрение для контроля качества, что сокращает дефекты на 50%. Инновации в этом направлении продолжают сокращать затраты и повышать продуктивность.
Двигаясь в направлении автономных СЭС, компании внедряют ИИ для управления всем производственным процессом, включая умную диагностику и прогнозирование неисправностей, что увеличивает продолжительность жизни активов и снижает необходимость в строительстве новых станций.
ИИ также играет ключевую роль в реализации концепции "Smart Grids" – интеллигентных энергетических сетей, способствующих более гибкой и эффективной работе энергосистемы. Передовые алгоритмы предсказывают потребление и выработку энергии, оптимизируя баланс и стабильность грида.
Среди лидеров инноваций в сфере ИИ для СЭС – First Solar, SunPower, и NREL, внедряющие передовые решения для максимизации отдачи от солнечных проектов.
С применением ИИ наблюдается формирование экосистемы интегрированных решений для возобновляемых источников энергии, включая ВЭС и ТН, что представляет интерес для профессионалов и бизнесменов в этой области.
#ИскусственныйИнтеллект #СЭС #Энергетика #Инновации #Производительность #SmartGrids #ВозобновляемаяЭнергия #Оптимизация #МашинноеОбучение #JinkoSolar #FirstSolar #SunPower #NREL
Исходная статья: https://www.pv-magazine.com/2024/01/27/weekend-read-artificial-opportunities/
pv magazine
Weekend Read: Artificial opportunities
Artificial intelligence (AI) is hot right now and is finding central applications in homes and businesses as they move from simple grid connections to self-generation, energy storage, electric vehicle (EV) charging, and load-shifting revenue streams. With…
В области фотовольтаики (PV) ключевым аспектом для повышения эффективности и надежности СЭС является своевременная диагностика неисправностей. Команда ученых из 🇨🇳China представила новый алгоритм сложения, значительно улучшающий процесс диагностики PV-модулей.
Алгоритм использует данные с ИК-изображений 🌡️ и анализирует их с помощью машинного обучения, чтобы определить дефекты модуля. Обнаружение варьируется от геометрических искажений до внутренних неисправностей, таких как горячие точки 🔥 и микротрещины.
Особенность метода - применение стекинга, при котором модели машинного обучения комбинируются для повышения точности диагностики. В исследовании были использованы три классификатора: наивный байесовский классификатор, случайный лес и k-наименьших соседей.
📈 По результатам тестирования на 223 PV-модулях, стекинг-метод показал точность диагностики 95.97%, что на 1.95% выше, чем у лучшей одиночной модели.
Применение таких технологий может существенно снизить временные и финансовые затраты на обслуживание СЭС, а также поможет избежать потерь мощности из-за неисправных элементов.
🏭 Авторы утверждают, что метод подходит для промышленного использования и может быть интегрирован в существующие системы мониторинга СЭС.
#PV #СЭС #Фотовольтаика #ИскусственныйИнтеллект #МашинноеОбучение #Диагностика #Инновации #Технологии #Энергосбережение #АльтернативнаяЭнергетика
Подробнее о методе и исследовании: https://www.pv-magazine.com/2024/03/12/stacking-algorithm-for-pv-module-fault-diagnosis/
Алгоритм использует данные с ИК-изображений 🌡️ и анализирует их с помощью машинного обучения, чтобы определить дефекты модуля. Обнаружение варьируется от геометрических искажений до внутренних неисправностей, таких как горячие точки 🔥 и микротрещины.
Особенность метода - применение стекинга, при котором модели машинного обучения комбинируются для повышения точности диагностики. В исследовании были использованы три классификатора: наивный байесовский классификатор, случайный лес и k-наименьших соседей.
📈 По результатам тестирования на 223 PV-модулях, стекинг-метод показал точность диагностики 95.97%, что на 1.95% выше, чем у лучшей одиночной модели.
Применение таких технологий может существенно снизить временные и финансовые затраты на обслуживание СЭС, а также поможет избежать потерь мощности из-за неисправных элементов.
🏭 Авторы утверждают, что метод подходит для промышленного использования и может быть интегрирован в существующие системы мониторинга СЭС.
#PV #СЭС #Фотовольтаика #ИскусственныйИнтеллект #МашинноеОбучение #Диагностика #Инновации #Технологии #Энергосбережение #АльтернативнаяЭнергетика
Подробнее о методе и исследовании: https://www.pv-magazine.com/2024/03/12/stacking-algorithm-for-pv-module-fault-diagnosis/
pv magazine
Stacking algorithm for PV module fault diagnosis
Researchers in Norway have created a PV module fault diagnosis technique based on a stacking algorithm. It utilizes augmented digital images of PV modules collected by unmanned aerial vehicles and is able to detect snail trails, delamination, glass breakages…
Исследователи разработали новый метод прогнозирования выработки энергии для домашних СЭС, используя только данные о прямом солнечном излучении 🌞. Этот подход может улучшить точность прогнозов и оптимизировать работу сети.
🔍 Метод основан на машинном обучении и прогнозирует выработку с точностью до 97%. Это упрощает интеграцию СЭС в электросеть и способствует эффективному использованию возобновляемых источников энергии.
📈 Данный метод может быть применим для различных климатических условий и типов Аккумулятор солнечной энергии.
#СолнечнаяЭнергия #PV #Инновации #ВозобновляемаяЭнергия #Экология #энергетика #машинноеОбучение #прямоеСолнечноеИзлучение
🔗 Подробнее о исследовании: https://www.pv-magazine.com/2024/07/11/residential-pv-power-forecasting-method-based-uniquely-on-direct-radiation/
🔍 Метод основан на машинном обучении и прогнозирует выработку с точностью до 97%. Это упрощает интеграцию СЭС в электросеть и способствует эффективному использованию возобновляемых источников энергии.
📈 Данный метод может быть применим для различных климатических условий и типов Аккумулятор солнечной энергии.
#СолнечнаяЭнергия #PV #Инновации #ВозобновляемаяЭнергия #Экология #энергетика #машинноеОбучение #прямоеСолнечноеИзлучение
🔗 Подробнее о исследовании: https://www.pv-magazine.com/2024/07/11/residential-pv-power-forecasting-method-based-uniquely-on-direct-radiation/
Statkraft и SAE объявили о запуске Статера - ветро-солнечного гибридного проекта мощностью 400 МВт в Англии. 🌞💨 Ожидается, что СЭС и ВЭС этоого проекта будет производить до 1.1ТВтч в год.
Это будет не только крупнейший в Великобритании проект в своем роде, но и впервые ВЭС будет интегрирован с солнечными панелями Bifacial, использующими отраженный свет. Повышенную эффективность также обеспечит технология машинного обучения, оптимизирующая работу инверторов.
Statkraft будет отвечать за управление и продажу произведенной энергии, внося вклад в достижение климатических целей страны.
👉 Подробнее о проекте: https://list.solar/news/stateras-400-mw/
#Statkraft #SAE #Статера #ВЭС #СЭС #ВозобновляемаяЭнергия #Энергетика #Британия #Bifacial #МашинноеОбучение #КлиматическиеЦели
Это будет не только крупнейший в Великобритании проект в своем роде, но и впервые ВЭС будет интегрирован с солнечными панелями Bifacial, использующими отраженный свет. Повышенную эффективность также обеспечит технология машинного обучения, оптимизирующая работу инверторов.
Statkraft будет отвечать за управление и продажу произведенной энергии, внося вклад в достижение климатических целей страны.
👉 Подробнее о проекте: https://list.solar/news/stateras-400-mw/
#Statkraft #SAE #Статера #ВЭС #СЭС #ВозобновляемаяЭнергия #Энергетика #Британия #Bifacial #МашинноеОбучение #КлиматическиеЦели