ด้วยภัยคุกคามจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ ถึงเวลาแล้วที่เราจะยอมรับแหล่งพลังงานหมุนเวียนในขนาดที่ใหญ่ขึ้น ระบบไฟฟ้าโซลาร์เซลล์ซึ่งผลิตไฟฟ้าจากแหล่งพลังงานแสงแดดที่แทบไร้ขีดจำกัด เป็นหนึ่งในวิธีการผลิตพลังงานสะอาดที่มีแนวโน้มมากที่สุด อย่างไรก็ตาม การรวมระบบไฟฟ้าโซลาร์เซลล์เข้ากับโครงข่ายไฟฟ้าที่มีอยู่นั้นไม่ใช่กระบวนการที่ตรงไปตรงมา เนื่องจากพลังงานที่ส่งออกของระบบไฟฟ้าโซลาร์เซลล์ขึ้นอยู่กับสภาวะแวดล้อมเป็นอย่างมาก ผู้จัดการโรงไฟฟ้าและกริดจึงจำเป็นต้องประเมินว่าระบบไฟฟ้าโซลาร์เซลล์จะจ่ายพลังงานเท่าใดเพื่อวางแผนการผลิตและกำหนดการบำรุงรักษาที่เหมาะสมที่สุด ตลอดจนด้านการดำเนินงานที่สำคัญอื่นๆ
เพื่อให้สอดคล้องกับแนวโน้มสมัยใหม่ หากมีบางอย่างที่ต้องคาดการณ์ คุณสามารถเดิมพันได้อย่างปลอดภัยว่าปัญญาประดิษฐ์จะปรากฏตัว จนถึงปัจจุบัน มีอัลกอริธึมมากมายที่สามารถประมาณพลังงานที่ผลิตโดยระบบไฟฟ้าโซลาร์เซลล์ได้หลายชั่วโมงข้างหน้าโดยการเรียนรู้จากข้อมูลก่อนหน้าและการวิเคราะห์ตัวแปรปัจจุบัน หนึ่งในนั้นเรียกว่าระบบอนุมาน neuro-fuzzy แบบปรับตัว (ANFIS) ได้ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในการคาดการณ์ประสิทธิภาพของระบบพลังงานหมุนเวียนที่ซับซ้อน ตั้งแต่เริ่มก่อตั้ง นักวิจัยหลายคนได้รวม ANFIS กับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่หลากหลายเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพให้ดียิ่งขึ้น
ทีมวิจัยที่นำโดย Jong Wan Hu จากมหาวิทยาลัยแห่งชาติอินชอน ประเทศเกาหลี ได้พัฒนาแบบจำลอง ANFIS ใหม่ XNUMX รุ่น เพื่อประเมินพลังงานที่เกิดจากระบบไฟฟ้าโซลาร์เซลล์ล่วงหน้าได้ดีขึ้นสูงสุดหนึ่งวัน โมเดลทั้งสองนี้เป็น 'อัลกอริธึมลูกผสม' เนื่องจากเป็นการผสมผสานระหว่างแนวทาง ANFIS แบบดั้งเดิมกับวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพกลุ่มอนุภาคสองแบบที่แตกต่างกัน ซึ่งเป็นกลยุทธ์ที่ทรงพลังและมีประสิทธิภาพในการคำนวณสำหรับการค้นหาวิธีแก้ปัญหาที่เหมาะสมที่สุดสำหรับปัญหาการปรับให้เหมาะสม
เพื่อประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง ทีมงานได้เปรียบเทียบกับอัลกอริธึมไฮบริดที่ใช้ ANFIS อื่นๆ พวกเขาทดสอบความสามารถในการคาดการณ์ของแต่ละรุ่นโดยใช้ข้อมูลจริงจากระบบไฟฟ้าโซลาร์เซลล์จริงที่ใช้ในอิตาลีในการศึกษาก่อนหน้านี้ ผลลัพธ์ดังที่ Dr. Hu กล่าวไว้ มีแนวโน้มมาก: “หนึ่งในสองแบบจำลองที่เราพัฒนาขึ้นนั้นมีประสิทธิภาพเหนือกว่าแบบจำลองไฮบริดทั้งหมดที่ทดสอบ และด้วยเหตุนี้จึงแสดงศักยภาพที่ดีในการทำนายพลังงานไฟฟ้าโซลาร์เซลล์ของระบบสุริยะทั้งในระยะสั้นและระยะยาว ”
ข้อค้นพบของการศึกษานี้อาจส่งผลโดยตรงในด้านระบบไฟฟ้าโซลาร์เซลล์จากมุมมองของซอฟต์แวร์และการผลิต “ในแง่ของซอฟต์แวร์ โมเดลของเราสามารถเปลี่ยนเป็นแอพพลิเคชั่นที่ประเมินค่าระบบไฟฟ้าโซลาร์เซลล์ได้อย่างแม่นยำ ซึ่งนำไปสู่ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นและการทำงานของกริด ในแง่ของการผลิต วิธีการของเราสามารถแปลเป็นการเพิ่มกำลังไฟฟ้าโซลาร์เซลล์โดยตรงโดยช่วยเลือกตัวแปรที่สามารถใช้ในการออกแบบระบบไฟฟ้าโซลาร์เซลล์ได้” ดร. หูอธิบาย หวังว่างานนี้จะช่วยเราในการเปลี่ยนผ่านไปสู่แหล่งพลังงานที่ยั่งยืน!
