🔥 Обновление в мире технологий! 🔥
Искусственный интеллект вовсю внедряется во все сферы нашей жизни. И вот, было объявлено, что ИИ-технологии будут использоваться для повышения КПД воздушных тепловых насосов (ВТН). 😱
Согласно исследованию, проведенному журналом pv magazine, использование ИИ позволит значительно увеличить эффективность работы ВТН. Это означает, что система будет использовать меньше энергии для того, чтобы обогревать помещение или поддерживать комфортную температуру. 💨
Конечно, это великолепная новость как для экологии, так и для наших карманов. Ведь благодаря более эффективной работе ВТН, мы сможем существенно снизить свои раcходы на обогрев и одновременно уменьшить негативное влияние на окружающую среду. 🌿
Подробнее об этой удивительной новости вы можете прочитать здесь: [ссылка на источник] 📚
#технологии #искусственныйинтеллект #экология #энергосбережение
Искусственный интеллект вовсю внедряется во все сферы нашей жизни. И вот, было объявлено, что ИИ-технологии будут использоваться для повышения КПД воздушных тепловых насосов (ВТН). 😱
Согласно исследованию, проведенному журналом pv magazine, использование ИИ позволит значительно увеличить эффективность работы ВТН. Это означает, что система будет использовать меньше энергии для того, чтобы обогревать помещение или поддерживать комфортную температуру. 💨
Конечно, это великолепная новость как для экологии, так и для наших карманов. Ведь благодаря более эффективной работе ВТН, мы сможем существенно снизить свои раcходы на обогрев и одновременно уменьшить негативное влияние на окружающую среду. 🌿
Подробнее об этой удивительной новости вы можете прочитать здесь: [ссылка на источник] 📚
#технологии #искусственныйинтеллект #экология #энергосбережение
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…
Aurora Solar выпустила инновационную программу на базе ИИ для определения зон, запрещённых для установки на коммерческих СЭС 🌞. Новая технология ускоряет процесс планирования СЭС, обнаруживая препятствия и области со сниженной солнечной инсоляцией 📈. Это повышает точность и экономит время инженеров. Функция "Keepout Detection" автоматически анализирует миллионы точек данных на фотографиях объектов.
Благодаря ИИ, риск ошибочного расположения солнечных панелей снижается, что в свою очередь увеличивает эффективность СЭС 💼🔋. #AuroraSolar #ИскусственныйИнтеллект #СолнечнаяЭнергия #СЭС #Энергия #Технологии #PV #Инновации #УстойчивоеРазвитие
Подробнее о программе: https://www.solarpowerworldonline.com/2024/08/aurora-solar-develops-ai-driven-keepout-detection-program-for-ci-projects/
Благодаря ИИ, риск ошибочного расположения солнечных панелей снижается, что в свою очередь увеличивает эффективность СЭС 💼🔋. #AuroraSolar #ИскусственныйИнтеллект #СолнечнаяЭнергия #СЭС #Энергия #Технологии #PV #Инновации #УстойчивоеРазвитие
Подробнее о программе: https://www.solarpowerworldonline.com/2024/08/aurora-solar-develops-ai-driven-keepout-detection-program-for-ci-projects/