Modely umělé inteligence pro sezónní předpověď slunečního záření

Umělá inteligence mění způsob předpovídání výkonu solární energie a pomáhá americkému solárnímu průmyslu zvýšit přesnost, snížit náklady a stabilizovat síť. Tady je to, co byste měli vědět:

• Proč na tom záleží: Očekává se, že do roku 2050 překročí solární energie výkon 8 000 GW, takže přesné předpovědi jsou nezbytné pro vyrovnání nabídky a poptávky.
• Úloha umělé inteligence: Pokročilé modely jako LSTM, SVR a ANFIS analyzují obrovské soubory dat a předpovídají solární výkon s přesností až 99%.
• Klíčové výhody:
  • Snižuje náklady na energii o 10-30% díky inteligentnějšímu řízení zátěže.
  • Snižuje závislost na nákladném záložním napájení.
  • Zvyšuje spolehlivost sítě a účinnost skladování energie.
• Top modely:
  • Sítě LSTM: Nejlepší pro dlouhodobé sezónní trendy (R² až 0,99).
  • SVR: Spolehlivé po celý rok, a to i za náročného počasí (R² 0,85-0,97).
  • ANFIS: Kombinuje neuronové sítě a fuzzy logiku s přesností 99,85%.
  • Náhodný les: Vyniká v práci se složitými soubory dat a zlepšuje chybovost o 40%.
  • Hybridní modely: Dosáhněte velmi vysoké přesnosti (R² až 0,997).
• Dopad v reálném světě: Nástroje řízené umělou inteligencí, jako např. EasySolar optimalizovat návrh solárních systémů, zvýšit energetický výkon a zlepšit prognózy návratnosti investic.

Předpovědi na bázi umělé inteligence přinášejí revoluci do správy solární energie, která se stává chytřejší, efektivnější a nákladově efektivnější. Čtěte dále a zjistěte, jak tyto modely fungují a jaký mají dopad na solární průmysl.

Klíčové modely umělé inteligence používané pro sezónní předpověď slunečního záření

Modely umělé inteligence změnily sezónní předpovědi slunečního svitu a poskytují takovou přesnost, které se tradiční metody nemohou rovnat. Tyto pokročilé algoritmy využívají strojové učení a hluboké učení ke zpracování obrovských souborů dat, díky čemuž jsou nepostradatelné pro předpovídání vzorců sluneční energie.

Shrnutí modelů a přístupů

Modely založené na neuronových sítích dominují architektury jako např. Dlouhodobá krátkodobá paměť (LSTM) sítě, které vynikají. Modely LSTM jsou obzvláště schopné zachytit dlouhodobé vzorce ve slunečních datech. Například bayesovsky optimalizovaná varianta BiLSTM/LSTM dosáhla Hodnota R² 0,99 v hodinové předpovědi slunečního záření - ukazatel téměř dokonalé přesnosti.

Regrese s podpůrnými vektory (SVR) je dalším silným uchazečem, který vyniká v oblasti sezónních předpovědí. Tyto modely dosáhly Hodnoty R² 0,97 a 0,96 pro zimní a letní období, přičemž si zachovává solidní výkonnost během monzunového a postmonzunového období s R² 0,85. SVR trvale dosahuje nejnižší střední kvadratické chyby (RMSE) napříč ročními obdobími, což z něj činí spolehlivou volbu pro celoroční předpovědi.

Adaptivní neuro-fuzzy inferenční systémy (ANFIS) kombinovat neuronové sítě s fuzzy logikou a dosahovat tak působivých výsledků. Nedávné implementace dosáhly 99.85% přesnost, čímž překonal umělé neuronové sítě založené na optimalizaci pomocí roje částic (PSOANN), které dosáhly 98,9%.

Náhodný les (RF) modely vynikají při zpracování složitých souborů dat, jako jsou například satelitní snímky a historické údaje o slunečním záření. Studie ukazují, že modely RF překonávají stroje s podpůrnými vektory přibližně o 40% v metrikách chyb, což je obzvláště cenné v dynamických prostředích s velkým množstvím dat.

Hybridní modely získávají na popularitě díky kombinaci rozkladových algoritmů s technikami umělé inteligence. Tyto modely rozkládají složité sezónní vzorce před použitím strojového učení, přičemž některé dosahují Hodnoty R² až 0,997 v ultrakrátkodobých předpovědích.

Údaje, které jsou základem těchto modelů, jsou stejně rozmanité jako samotné algoritmy. Satelitní snímky nabízí široké pokrytí a údaje o pohybu mraků v reálném čase, zatímco celooblohové zobrazovače (ASI) poskytují podrobné místní atmosférické podmínky. Modely numerické předpovědi počasí (NWP) přidat meteorologické předpovědi, čímž se zvýší přesnost o 10-15% v kombinaci se statistikami výstupů modelu (MOS).

Jak zdůrazňují Andrey Bramm a kol:

"Přesná předpověď je jedním ze základů úspěšného fungování obnovitelných zdrojů energie. Využití metod umělé inteligence umožňuje dosáhnout vysoké přesnosti předpovědí. Přesnost předpovědi však závisí nejen na použitých metodách předpovědi, ale také na kvalitě výchozích údajů."

Pozoruhodným příkladem umělé inteligence v akci je Globální model Horizon AI společnosti Climavision, která úspěšně předpověděla, že hurikán Beryl 8. července 2024 s devítidenním předstihem dorazí na pevninu ve městě Matagorda v Texasu. Předpověděla také rychlost větru po dopadu hurikánu kolem 80 mph, čímž překonala tradiční modely jako GFS a ECMWF.

Srovnání modelů umělé inteligence

Každý model AI nabízí jedinečné přednosti, takže výběr do značné míry závisí na konkrétních potřebách provozovatelů solárních zařízení. Zde je přehled jejich klíčových vlastností:

Pro dlouhodobé sezónní plánování, Sítě LSTM jsou vhodnou volbou. Pokud je prioritou stálý celoroční výkon, Modely SVR jsou ideální. V případech, kdy se jedná o různorodé datové soubory s velkým objemem, Náhodný les modely září. Pro kritické síťové operace vyžadující maximální přesnost, Modely ANFIS se ukáže jako neocenitelný.

Bez ohledu na model je pro dosažení vysoké přesnosti klíčové předzpracování dat - například odstranění odlehlých hodnot, normalizace vstupů a výběr relevantních funkcí. Mnoho implementací používá přístupy typu ensemble, které kombinují více technik umělé inteligence s cílem maximalizovat silné stránky a minimalizovat slabiny. Tato strategie zajišťuje robustní a spolehlivé předpovědi pro aplikace v oblasti solární energie.

Poznatky o výkonu a přesnosti

Výzkum odhalil, že přesnost modelů umělé inteligence se může výrazně měnit v závislosti na okolních a zeměpisných faktorech. Tyto poznatky jsou klíčové pro provozovatele solárních elektráren, kteří chtějí zpřesnit předpovědi a plánování spotřeby energie.

Srovnání výkonnosti modelu

Testování v reálných podmínkách ukazuje, jak se faktory prostředí silně ovlivňují přesnost modelu umělé inteligence. Například v Dubaji ve Spojených arabských emirátech způsobily prachové bouře pokles výkonu solární energie z 533,06 kW na 413,60 kW. Zahrnutím proměnných souvisejících s prachem do modelů LSTM se střední absolutní chyba (MAE) pro jednohodinové předpovědi zlepšila na 0,018034 s hodnotou R² 0,9908.

Výkonnost ovlivňují také sezónní výkyvy napříč různými architekturami umělé inteligence. Modely SVR (Support Vector Regression) vykazují celoročně konzistentní výsledky a dosahují hodnot R² 0,97 v zimě a 0,96 v létě. Dokonce i během náročných monzunových a postmonzunových období si SVR drží stabilní hodnotu R² 0,85, což svědčí o odolnosti v různých podmínkách.

Pokud jde o přizpůsobení se měnícímu se počasí, Modely Random Forest vynikají. V chybových metrikách dosahují přibližně 40% lepších výsledků než Support Vector Machines, zejména při práci s různorodými soubory dat, jako jsou satelitní snímky, sítě senzorů a modely předpovědi počasí.

Při výběru správného modelu hraje zásadní roli také zeměpisná poloha. Zatímco modely LSTM jsou účinné při určování dlouhodobých sezónních trendů, často mají problémy s předpovídáním poledních špiček výkonu v oblastech s vysokou variabilitou slunečního záření. V takových případech se ukázalo, že modely SARIMAX snižují MAE o 10% ve srovnání s SVR a o 31% ve srovnání s LSTM.

Moderní techniky výrazně překonávají starší metody předpovědi, které obvykle dosahují přesnosti pouze 60-70%. Například modely ANFIS přinášejí výrazný pokrok oproti neuronovým sítím založeným na optimalizaci pomocí roje částic, což vede k lepší provozní účinnosti a stabilitě sítě.

Výhody pro provozovatele solárních elektráren v USA

Díky tomu, že systémy umělé inteligence dosahují přesnosti předpovědi až 95% ve srovnání s rozsahem 60-70% u tradičních metod, je řízení skladování energie mnohem efektivnější. Toto zlepšení může snížit závislost na síti až o 30% díky optimalizaci skladování a distribuce energie.

Zvýšená stabilita sítě je další klíčovou výhodou. Předpovědi na bázi umělé inteligence umožňují provozovatelům dodávat spolehlivější plány dodávek energie, minimalizovat potřebu záložního napájení a zlepšit celkové řízení sítě. Kromě toho mohou pokročilé solární sledovací systémy, které se řídí předpověďmi AI, zvýšit výkon až o 45% ve srovnání s pevnými panely tím, že se přizpůsobí měnícímu se počasí.

Úspora nákladů vlnění ve více oblastech činnosti. Algoritmy strojového učení mohou například automatizovat nastavení panelů, řídit skladování energie a optimalizovat distribuci energie, což vede k měřitelným ziskům. Bifaciální solární panely spárované s polohovacími systémy řízenými umělou inteligencí mohou při proměnlivém počasí zvýšit energetické výnosy o 5-15%, přičemž některé sestavy generují až o 20% více energie než tradiční monofaciální panely.

Lepší přesnost předpovědí také podporuje lepší rozhodování. Provozovatelé mohou zohlednit nejistotu předpovědi a zlepšit tak harmonogramy údržby, strategie obchodování s energií a plánování kapacity.

Přizpůsobivost v reálném čase poskytuje provozovatelům solárních zařízení konkurenční výhodu na dynamických trzích s energií. Systémy s umělou inteligencí se mohou přizpůsobovat živým datům a optimalizovat konstrukci panelů a distribuci energie tak, aby odpovídaly kolísavým povětrnostním podmínkám - což je v regionech s nepředvídatelným klimatem zásadní funkce.

Do budoucna by generativní technologie umělé inteligence mohly dále zlepšit solární design. Očekává se, že budoucí systémy zlepší zachycení slunečního záření a účinnost panelů o 5-15% díky pokročilé optimalizaci designu, zatímco inovace materiálů by mohly vést ke zvýšení absorpce světla a trvanlivosti o 10-20%. Tento vývoj slibuje posunutí solární účinnosti do nových výšin.

Umělá inteligence pro sezónní proměnlivost a adaptivní předpověď

Sezónní výroba solární energie vyžaduje modely umělé inteligence, které se dokáží přizpůsobit měnícím se vzorcům prostředí tím, že se průběžně učí z příchozích dat.

Faktory sezónní variability

Produkce solární energie je úzce spjata se sezónními změnami počasí. Aby bylo možné tyto výkyvy přesně předpovídat, musí modely umělé inteligence zohledňovat řadu faktorů prostředí, jako jsou změny teplot, typy oblačnosti a extrémní povětrnostní jevy.

Teplota hraje klíčovou roli v účinnosti fotovoltaických panelů a AI využívá pokročilé statistické metody k zohlednění nelineárního chování. Například solární panely mohou mít jinou účinnost při teplotě 85 °C v létě a jinou při teplotě 45 °C v zimě, a to i za podobných podmínek slunečního svitu.

Další problém představuje oblačnost. Systémy umělé inteligence dokáží rozlišit mezi vysokými, řídkými mraky cirrus a hustými kumulovými formacemi, což zajistí přesnější odhady produkce energie.

V případě náhlých změn počasí, jako jsou prachové bouře nebo krupobití, integruje umělá inteligence mechanismy pro detekci těchto anomálií, které se vymykají typickým sezónním vzorcům.

Klíčovým nástrojem pro zvládání těchto složitostí je vrstva sezónního rozkladu trendů (STL). Tato metoda rozkládá data časových řad na složky, jako jsou dlouhodobé trendy a krátkodobé výkyvy, a pomáhá tak modelům umělé inteligence poskytovat přesnější denní a sezónní předpovědi.

Tyto podrobné vstupy jsou základem pro adaptivní techniky umělé inteligence, které dále zpřesňují předpovědi.

Adaptivní učení a integrace v reálném čase

Techniky adaptivního učení umožňují systémům umělé inteligence vyvíjet se a zlepšovat své předpovědi na základě zpracování živých dat. Pomocí metod, jako je posilování učení - například hluboké učení Q (DQN) a optimalizace proximální politiky (PPO) - AI dynamicky upravuje své parametry na základě údajů o výrobě a spotřebě energie v reálném čase.

Modely s umělou inteligencí kombinují informace ze satelitních snímků, pozemních senzorů a meteorologických stanic a poskytují aktualizace předpovědi v reálném čase.

Generativní umělá inteligence jde v tomto směru ještě dál. Podmíněné sítě GAN (cGAN) mohou simulovat změny prostředí, které dosud nebyly pozorovány, a zvyšovat tak prediktivní schopnosti nad rámec tradičních přístupů strojového učení.

Integrací desítek let historických dat o počasí s analýzou v reálném čase vytvářejí modely AI pevný základ pro dlouhodobé adaptivní učení. To jim umožňuje odhalovat odchylky od minulých vzorců a podle nich upravovat předpovědi.

K přesnosti přispívají také techniky následného zpracování. Použitím korekcí přímo na předpovědi výkonu mohou modely strojového učení soupeřit s výkonem složitějších systémů založených na fyzice.

"Tento milník změní vědu a předpovědi počasí. Je důkazem našeho odhodlání poskytovat předpovědní model založený na strojovém učení, který posouvá hranice efektivity a přesnosti, a podtrhuje náš závazek využívat sílu strojového učení pro komunitu předpovídající počasí." - Florence Rabierová, generální ředitelka ECMWF

Vzestup hybridních systémů obnovitelných zdrojů energie ukazuje, jak adaptivní předpovědi AI přesahují rámec předpovědí z jednoho zdroje. Pokročilé modely mohou simulovat, jak se solární farmy integrují s dalšími obnovitelnými zdroji - jako je vítr nebo vodní energie - a optimalizovat tak výrobu energie a zajistit stabilitu systému v různých sezónních podmínkách.

sbb-itb-51876bd

Integrace prognózování pomocí umělé inteligence s nástroji pro navrhování solárních systémů

Zavedení prognózování pomocí umělé inteligence do platforem pro navrhování solárních systémů mění způsob, jakým se systémy navrhují, finančně analyzují a optimalizují z hlediska výkonu.

Pokroky v oblasti solárního designu a řízení

Software pro navrhování solárních systémů se díky umělé inteligenci mění ze statických výpočtů na dynamické prediktivní nástroje. Analýzou rozsáhlých souborů dat mohou tyto systémy na základě sezónních předpovědí navrhovat úpravy konstrukce, které zlepšují absorpci světla, zvyšují tepelnou odolnost a trvanlivost.

Jedním z výrazných vylepšení je optimalizace umístění panelů. Umělá inteligence dokáže předpovědět, jak se bude měnit energetický výkon v jednotlivých ročních obdobích, a upravit rozložení panelů tak, aby se maximalizovala účinnost. To je užitečné zejména v oblastech s výraznými sezónními změnami, kde by tradiční návrhy mohly přehlédnout potenciální zvýšení výkonu.

Integrace umělé inteligence přináší také výhody bifaciální solární systémy, které zachycují sluneční světlo na obou stranách panelu. Díky analýze údajů o slunečním světle a zastínění v reálném čase se tyto systémy mohou přizpůsobit podmínkám prostředí, zvýšit energetický výkon až o 25% a zároveň snížit provozní náklady o 30%.

Po finanční stránce, analytické nástroje nyní využívají sezónní předpovědi k přesnějšímu odhadu návratnosti investic. Energetičtí manažeři mohou lépe předvídat úroveň výroby solární energie, což pomáhá vyladit výkon systému a snížit závislost na drahém záložním napájení.

Spolupráce společností Google a DeepMind poukazuje na praktickou hodnotu této integrace. Jejich systém umělé inteligence přesně předpověděl výrobu energie na 36 hodin dopředu a ukázal, jak může předpověď zlepšit řízení sítě a provozní plánování.

Dalším významným pokrokem je přechod na proaktivní údržba. Namísto odstraňování problémů až po jejich vzniku využívá umělá inteligence sezónní vzorce k předvídání potenciálních problémů, což umožňuje týmům údržby řešit je dříve, než ovlivní výkon.

Tato vylepšení otevírají cestu platformám, jako je EasySolar, aby mohly nabízet inteligentní řešení na míru pro provozovatele solárních elektráren v USA.

EasySolar: Nástroj pro navrhování solárních systémů poháněný umělou inteligencí

Systém EasySolar kombinuje sezónní předpovědi s automatizovaným návrhem a zefektivňuje solární projekty od začátku až do konce. Jeho nástroje založené na umělé inteligenci poskytují praktická řešení šitá na míru americkým solárním podnikům.

Platforma Automatizace AI vytváří vlastní návrhy instalace a podrobné návrhy na základě adres zadaných zákazníkem. Začleněním sezónních energetických předpovědí specifických pro každou lokalitu může EasySolar zvýšit konverzní poměr o 80% a až sedmkrát zlepšit efektivitu prodeje.

Přesné vizualizace jsou dalším klíčovým prvkem. Platforma využívá umělou inteligenci k úpravě rozmístění panelů na leteckých snímcích, přičemž zohledňuje sezónní stíny a podmínky prostředí. To pomáhá zákazníkům zjistit, jak bude jejich systém fungovat po celý rok, a řešit obavy, jako je snížení produkce v zimě nebo účinky letních veder.

Společnost EasySolar nástroje finanční analýzy integrovat sezónní údaje pro přesné prognózy ziskovosti. Tyto výpočty zohledňují teplotní změny a sezónní výrobu energie a nabízejí přesnější odhady návratnosti investic než tradiční metody.

Nástroje pro týmovou spolupráci umožňují obchodním zástupcům, inženýrům a projektovým manažerům bezproblémově spolupracovat pomocí sdílených sezónních dat. Vestavěný CRM sleduje, jak sezónní faktory ovlivňují harmonogramy projektů a očekávání zákazníků, a zajišťuje, že všichni zůstanou v souladu s výkonem systému.

Platforma také urychluje prodejní proces pomocí automatizované vytváření návrhů. Předpovědi sezónní výkonnosti jsou zahrnuty do prezentací pro zákazníky, což umožňuje reagovat na dotazy do 1 minuty - funkce, která může zvýšit míru uzavírání obchodů o 391% a až 4x zvýšit prodeje.

Společnost EasySolar pro americké podniky podporuje finanční analýza ve více měnách v dolarech, což usnadňuje sezónní výpočty návratnosti investic. Cena začíná na $30 za uživatele měsíčně u plánu Basic, přičemž plán Plus je k dispozici za $42 za uživatele měsíčně. Oba plány nabízejí škálovatelné funkce pro projekty libovolné velikosti, od malých rezidenčních systémů až po velké komerční instalace.

"Využití předpovědí založených na strojovém učení umožňuje upravovat předpovědi v reálném čase, což vede k efektivnější integraci solární energie do sítě a trhu, což je v konečném důsledku výhodné pro podniky i koncové spotřebitele."
- Vjekoslav Salapić, produktový manažer společnosti gridX pro optimalizaci doby použití

Integrace prognózování pomocí umělé inteligence s nástroji pro navrhování solárních systémů mění způsob plánování a řízení projektů a posouvá odvětví k inteligentnějším řešením založeným na datech, která maximalizují efektivitu a zisky.

Závěr

Modely umělé inteligence změnily sezónní předpovědi slunečního svitu a přešly od tradičních metod založených na fyzikálních zákonech k pokročilým přístupům strojového učení, které odhalují složité datové vzorce. Analýzou rozsáhlých souborů dat může umělá inteligence identifikovat trendy, které by starší techniky mohly přehlédnout. Jedním z výrazných pokroků je intervalová předpověď, která poskytuje řadu možných výsledků namísto jediné předpovědi - což je zásadní funkce pro zvládání přirozené proměnlivosti slunečního záření v průběhu roku.

Kombinace rozkladových algoritmů a technik umělé inteligence výrazně snížila chyby předpovědi[2]. Tyto pokroky nejsou jen teoretické - přímo zlepšují řízení sítě, zdokonalují strategie skladování energie a zdokonalují distribuční systémy.

Platformy, jako je EasySolar, již tyto prognostické nástroje založené na umělé inteligenci začleňují do svých každodenních činností. Integrací těchto inovací zvyšují přesnost návrhu a nabízejí spolehlivější prognózy návratnosti investic pro americké solární podniky, přičemž zohledňují sezónní změny ve výrobě energie.

Provozovatelům solárních elektráren v USA nabízí zavedení prognostických nástrojů s umělou inteligencí jasnou cestu k vyšší efektivitě a ziskovosti. Díky vyšší přesnosti a schopnosti orientovat se v sezónní proměnlivosti umožňují tyto nástroje inteligentnější rozhodování. Vzhledem k tomu, že odvětví nadále přijímá řešení založená na datech, stává se využití technologií AI klíčovým krokem k dlouhodobému úspěchu.

Nejčastější dotazy

Jak modely umělé inteligence jako LSTM a ANFIS zvyšují přesnost sezónní předpovědi sluneční energie?

Modely umělé inteligence jako např. LSTM (Long Short-Term Memory) a ANFIS (Adaptivní neuro-fuzzy inferenční systém) přinesly novou úroveň přesnosti sezónní předpovědi sluneční energie, která dalece překonává tradiční metody. Například systém ANFIS dosáhl přesnosti předpovědi až 99,85%, čímž stanovil nové měřítko v předpovědní výkonnosti.

Modely LSTM, typ rámce hlubokého učení, jsou obzvláště zdatné při zpracování dat časových řad. Zachycují časové vzorce slunečního záření, díky čemuž jsou velmi účinné pro předpovídání sezónních trendů solární energie. Díky použití těchto pokročilých algoritmů poskytují tyto přístupy založené na umělé inteligenci přesnější a spolehlivější předpovědi, což otevírá cestu k lepšímu plánování a efektivitě solárních energetických systémů.

Jaké jsou hlavní výhody používání prognostických nástrojů s umělou inteligencí v platformách pro navrhování solárních systémů, jako je EasySolar?

Integrace nástrojů pro předpovědi na bázi umělé inteligence do platforem pro navrhování solárních systémů, jako je např. EasySolar nabízí řadu výhod, které mohou změnit způsob plánování a řízení solárních systémů. Tyto nástroje zpřesňují předpovědi výroby energie, což nejen zvyšuje stabilitu sítě, ale také podporuje inteligentnější strategie řízení energie. Výsledek? Systémy, které fungují efektivněji a s nižšími náklady.

Umělá inteligence hraje klíčovou roli také v prediktivní údržbě, protože včas odhaluje potenciální problémy - dříve, než přerostou v nákladné opravy. Přesnější předpovědi navíc umožňují chytřejší obchodování s energií, což pomáhá maximalizovat výnosy a zároveň zajišťuje stabilní a spolehlivé dodávky energie. Tyto pokroky zdůrazňují, proč se umělá inteligence stává základním kamenem moderních řešení v oblasti solární energie.

Jak ovlivňují environmentální faktory, jako jsou prachové bouře a sezónní změny, modely umělé inteligence pro předpověď sluneční energie?

Podmínky prostředí jako např. prachové bouře a sezónní změny hrají významnou roli v přesnosti modelů umělé inteligence používaných pro předpovídání spotřeby solární energie. Například prachové bouře mohou blokovat sluneční světlo a snižovat tak intenzitu slunečního záření. Kromě toho usazování prachu na solárních panelech nejen snižuje jejich účinnost, ale také vyvolává změny teploty, což může vést k chybám v předpovědích.

Sezónní výkyvy přidávají další vrstvu složitosti. Změny v intenzitě slunečního světla, kratší doba denního světla v zimě a zvýšená oblačnost v určitých oblastech ovlivňují výkonnost těchto modelů. Pokročilé systémy umělé inteligence jsou sice navrženy tak, aby tyto proměnné zohledňovaly, ale jejich výkon může stále silně záviset na tom, jak extrémní jsou podmínky prostředí.

Související příspěvky

• Umělá inteligence v předpovědi slunečního záření: Snížení nejistoty
• Umělá inteligence v solární energetice: Vysvětlení výstupu v reálném čase
• Předpovídání sluneční energie pomocí atmosférických dat
• Jak umělá inteligence předpovídá extrémní počasí pro solární systémy