Изследователи разработиха два нови модела на машинно обучение за оценка на мощността, която ще генерират все още неизградени фотоволтаични системи. Моделите, базирани на алгоритъма ANFIS, могат да дадат оценки с точност до 1 ден, предава technews.bg.

Фотоволтаичните системи, които преобразуват почти неограничената слънчева енергия в електричество, са сред най-обещаващите инсталации за алтернативна енергия. Интегрирането на такива решения в съществуващите енергийни системи обаче не е лесен процес. Тъй като изходната мощност на слънчевите централи силно зависи от условията на околната среда, мениджърите на електроцентрали и мрежи се нуждаят от прогнози за това колко енергия ще генерират. Това помага на техниците да планират оптимални графици за производство и поддръжка.

Има много алгоритми за оценка на мощността, произведена от слънчевите електроцентрали, няколко часа предварително, които изучават получените преди това данни и анализират текущите променливи. Един такъв алгоритъм се нарича ANFIS (adaptive neuro-fuzzy inference system). Днес той се използва за прогнозиране на ефективността на сложни системи от възобновяеми енергийни източници.

Редица изследователски екипи комбинират ANFIS с различни алгоритми за машинно обучение, за да подобрят допълнително неговата точност. Вече е възможно да се предскаже капацитетът на слънчевите централи дори на етапа на проектиране - изследователи разработиха алгоритъм за изчисляване на много от параметрите на бъдещата система, използвайки модели за машинно обучение, които подобряват точността.

В новото изследване, за което съобщава TechXplore, учените от Националния университет в Инчхон, Южна Корея, предлагат два модела, базирани на ANFIS. Те се наричат ​​"хибридни алгоритми", тъй като съчетават традиционния ANFIS подход с два различни метода за оптимизация, които се считат за мощни и изчислително-ефективни стратегии за намиране на оптимални решения на енергийните проблеми.

За да оцени ефективността на моделите, екипът сравнява своите изчисления с други, базирани на ANFIS, хибридни алгоритми. Авторите са тествали силата на предсказване на всеки модел, използвайки данни от реална фотоволтаична система, внедрена в Италия.

Един от двата модела, разработени от учените, надминава всички създадени по-рано "хибриди" и показа голям потенциал за прогнозиране на фотоволтаичната мощност на слънчевите системи както краткосрочно, така и за дълъг хоризонт напред.