מודלים ללימוד מכונה שיעזרו למערכות פוטו-וולטאיות למצוא את מקומן

עדכון: 20 ביולי 2021
מודלים ללימוד מכונה שיעזרו למערכות פוטו-וולטאיות למצוא את מקומן

עם האיום המתקרב של שינויי אקלים, הגיע הזמן שנאמץ מקורות אנרגיה מתחדשים בקנה מידה גדול יותר. מערכות פוטו-וולטאיות, המייצרות חשמל מהספק כמעט בלתי מוגבל של אנרגיית אור שמש, הן אחת הדרכים המבטיחות לייצר אנרגיה נקייה. עם זאת, שילוב מערכות פוטו-וולטאיות ברשתות החשמל הקיימות איננו תהליך פשוט. מכיוון שתפוקת הכוח של מערכות פוטו-וולטאיות תלויה במידה רבה בתנאי הסביבה, מנהלי תחנות הכוח והרשת זקוקים להערכות של כמה הכוח יוזרק על ידי מערכות פוטו-וולטאיות כדי לתכנן לוחות זמנים ייצור ותחזוקה אופטימליים, בין היבטים חשובים אחרים.

בהתאם למגמות המודרניות, אם משהו צריך לחזות, אתה יכול להמר בבטחה שבינה מלאכותית תופיע. נכון להיום, ישנם אלגוריתמים רבים שיכולים לאמוד את ההספק המופק על ידי מערכות פוטו-וולטאיות מספר שעות קדימה על ידי למידה מנתונים קודמים וניתוח המשתנים הנוכחיים. אחת מהן, המכונה מערכת הסקת נוירו-מטושטשת אדפטיבית (ANFIS), יושמה באופן נרחב לחיזוי ביצועים של מערכות אנרגיה מתחדשת מורכבות. מאז הקמתה, חוקרים רבים שילבו ANFIS עם מגוון אלגוריתמים של למידת מכונה כדי לשפר את ביצועיה עוד יותר.

צוות מחקר בראשות ג'ונג וואן הו מהאוניברסיטה הלאומית אינצ'און, קוריאה, פיתח שני מודלים חדשים מבוססי ANFIS בכדי להעריך טוב יותר את הכוח שמייצרות מערכות פוטו-וולטאיות מבעוד מועד עד ליום שלם. שני המודלים הללו הם 'אלגוריתמים היברידיים' מכיוון שהם משלבים את גישת ANFIS המסורתית עם שתי שיטות אופטימיזציה של נחילי חלקיקים, שהן אסטרטגיות עוצמתיות ויעילות חישובית למציאת פתרונות אופטימליים לבעיות אופטימיזציה.

כדי להעריך את ביצועי המודלים שלהם, הצוות השווה אותם עם אלגוריתמים היברידיים אחרים מבוססי ANFIS. הם בדקו את יכולות הניבוי של כל דגם באמצעות נתונים אמיתיים ממערכת פוטו-וולטאית בפועל שנפרסה באיטליה במחקר קודם. התוצאות, כפי שהעיר ד"ר הו, היו מבטיחות מאוד: "אחד משני הדגמים שפיתחנו עשה ביצועים טובים יותר מכל הדגמים ההיברידיים שנבדקו, ומכאן הראה פוטנציאל רב לחיזוי הכוח הפוטו-וולטאי של מערכות סולאריות באופקים קצרים וארוכים. . ”

לממצאי מחקר זה עשויות להיות השלכות מיידיות בתחום מערכות פוטו-וולטאיות מנקודת מבט של תוכנה וייצור. "מבחינת תוכנה, ניתן להפוך את המודלים שלנו ליישומים שמעריכים במדויק את ערכי המערכת הפוטו-וולטאית, מה שמוביל לביצועים משופרים ולהפעלת רשת. מבחינת הייצור, השיטות שלנו יכולות לתרגם לעלייה ישירה בכוח הפוטו-וולטאי על ידי עזרה בבחירת משתנים שניתן להשתמש בהם בתכנון המערכת הפוטו-וולטאית ", מסביר ד"ר הו. נקווה שעבודה זו תעזור לנו במעבר למקורות אנרגיה בר קיימא!