Ученые из Ноттингемского университета представили новаторскую модель искусственного интеллекта, которая предоставляет точные прогнозы производства солнечной энергии в разнообразных климатических условиях. Этот прорыв облегчит интеграцию солнечной энергии в энергосистемы Великобритании, где она сейчас составляет приблизительно 6% от общего энергопотребления, а в течение ближайших пяти лет планируется удвоение этого показателя, пишет SE7EN.
Климатические особенности Великобритании, среди которых постоянная облачность, представляют вызов для генерации солнечной энергии. Поэтому способность прогнозировать солнечную активность и определять, какое количество солнечного света может попасть на конкретную область, становится жизненно важной. Исследователи из инженерного факультета Ноттингемского университета применили уникальный подход, разработав методику сверхкороткосрочного (VST) прогнозирования солнечной энергии. Эта методика показала эффективность в точном и быстром прогнозировании изменений солнечной радиации, особенно учитывая быстро изменяющиеся местные перемещения облаков.
Для учета разнообразных географических и климатических условий было продемонстрировано, что модель, первоначально обученная на солнечном климате Калифорнии, способна эффективно предсказывать выработку солнечной энергии в Ноттингеме, известном своей влажностью и дождливостью. Подобный подход существенно сократил потребность в местных данных для точных прогнозов, уменьшив период сбора данных с четырех месяцев до двух недель.
По словам Ливэньбо Чжана, научного сотрудника Ноттингемского университета:
«Этот инновационный шаг может значительно ускорить и упростить прогнозы выработки солнечной энергии в новых местах, поддерживая баланс энергосетей и более качественную интеграцию солнечной энергии. В результате прогнозирование солнечной активности станет более гибким и адаптивным под различные климатические условия, что имеет особое значение при увеличении нашей зависимости от возобновляемых источников энергии в глобальном масштабе».
Ученые надеются, что, используя данные из разных регионов, модель, обученная в зоне стабильного солнечного света, сможет быть адаптирована для мест с более переменчивой солнечной активностью, таких как Ноттингем, и станет полезной для достижения будущих энергетических целей. Этот научный прорыв может значительно усилить эффективность использования солнечной энергии и её интеграцию в энергосистемы по всему миру.
