На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

iXBT.com

33 подписчика

Свежие комментарии

  • Иван Николаев22 марта, 9:23
    Японцы одновременно выпустили три лимитированных серии. Вот кросстрек, плюс импреза, плюс леворг. Кросстрек, конечно,...Представлен новый...
  • Юрий Стенякин27 июля, 8:33
    А если учесть что компания официально ушла с российского рынка то преимущества спорныПредставлена нова...
  • Mikhail Stepanov14 июля, 7:52
    Ха-ха! В то время, как российская гиперзвуковой ракета летит со скоростью около 20 тыс. км. В час!США успешно испыт...

Солнечная энергия в Великобритании: новая ИИ-модель улучшает интеграцию в электросети благодаря точному прогнозированию

Исследователи из Ноттингемского университета разработали инновационную модель искусственного интеллекта, которая позволяет точно прогнозировать выработку солнечной энергии в различных климатических условиях. Это достижение упростит интеграцию солнечной энергии в электросети Великобритании, где она в настоящее время составляет почти 6% от общего объёма энергии и, по прогнозам, удвоится в течение следующих пяти лет.

Климат Великобритании, особенно количество постоянного облачного покрова, представляет проблему для генерации солнечной энергии. Поэтому прогнозирование солнечной активности и возможность предсказать количество солнечного света, которое может получить определённая территория, стали более важными. Исследователи инженерного факультета Ноттингемского университета нашли новый подход к этому процессу, используя сверхкраткосрочное (VST) прогнозирование солнечной энергии. Этот метод оказался эффективным для прогнозирования быстрых и точных изменений солнечной радиации, особенно для быстро меняющихся локальных движений облаков.

Схема изображений неба для двух наборов данных при разных погодных условиях. Источник: Applied Energy (2024). DOI: 10.1016/j.apenergy.2024.124353

Для решения различных географических и климатических условий исследователи показали, что модель, изначально обученная в солнечном климате Калифорнии, может эффективно предсказывать выход солнечной энергии в Ноттингеме, известном своими влажными и дождливыми условиями. Такой подход значительно сократил объём локальных данных, необходимых для составления точных прогнозов, с четырёх месяцев до всего лишь двух недель.

Ливэньбо Чжан, научный сотрудник Ноттингемского университета, отметил: «Этот прорыв может значительно ускорить и упростить прогнозирование выработки солнечной энергии в новых местах, помогая сбалансировать энергосети и более эффективно интегрировать солнечную энергию.

Это означает, что прогнозирование солнечной активности может быть более адаптивным к различным климатическим условиям, что имеет решающее значение, поскольку мы стремимся больше полагаться на возобновляемые источники энергии во всём мире». 

Используя данные из других локаций, исследователи надеются, что модель, обученная в регионе со стабильным солнечным светом, может быть адаптирована для региона с более непредсказуемым солнцем, например, для Ноттингема, и будет полезна для будущих энергетических целей. Этот прорыв может значительно способствовать более эффективному использованию солнечной энергии и её интеграции в электросети по всему миру.

Ссылка на первоисточник
Рекомендуем
Популярное
наверх