5 būdai, kaip dirbtinis intelektas supaprastina saulės kolektorių išdėstymo dizainą

Dirbtinis intelektas keičia saulės kolektorių išdėstymo dizainą, nes taupo laiką, didina energijos išeigą ir didina tikslumą. Štai kaip:

• Vietos ir pavėsio analizė ("EasySolar AI"): Naudojant dirbtinio intelekto įrankius per kelias minutes iki 95% tikslumu išanalizuojamas šešėlis ir vietovės sąlygos, naudojant aerofotonuotraukas ir palydovinius duomenis.
• Išdėstymo optimizavimas ("EasySolar AI"): AI greitai įvertina tūkstančius konfigūracijų, 3-8% padidina energijos išeigą ir sutrumpina projektavimo laiką nuo kelių dienų iki kelių minučių.
• Energijos prognozavimas ("EasySolar AI"): Analizuodamas orų ir našumo duomenis, dirbtinis intelektas prognozuoja energijos gamybą su 30% mažiau klaidų.
• Dizaino pakeitimai realiuoju laiku ("EasySolar AI"): dirbtinis intelektas leidžia akimirksniu atnaujinti maketą, sumažinti projekto atšaukimų skaičių ir padidinti klientų patvirtinimų skaičių.
• Sistemos stebėjimas: dirbtinis intelektas 99% tikslumu aptinka gedimus, pvz., skydo degradaciją, ir pagerina techninę priežiūrą bei padidina energijos išeigą.

Pagrindiniai privalumai:

AI įrankiai, pvz. "EasySolar" keičia saulės energijos projektavimą, teikdami greitesnius, tikslesnius ir duomenimis pagrįstus sprendimus.

Dirbtinio intelekto naudojimas fotovoltinėms sistemoms projektuoti

1. Vietos ir pavėsio analizė naudojant dirbtinį intelektą

Dirbtinis intelektas pakeitė tai, kaip saulės energijos specialistai vertina įrengimo vietas ir šešėliavimo modelius. Naudojant šiuolaikines priemones, sudėtingus vietovės duomenis dabar galima apdoroti per kelias minutes ir pasiekti iki 95% tikslumą planuojant saulės energijos projektavimą. Ši išsami analizė sudaro sąlygas pažangiems skydų išdėstymo algoritmams, valdomiems dirbtinio intelekto.

Kaip dirbtinis intelektas apdoroja svetainės duomenis

Tokiose priemonėse, kaip "Aurora Solar" "SmartRoof", 3D modeliams sukurti naudojami oro vaizdai, o kitose analizuojami istoriniai palydoviniai duomenys, kad būtų galima stebėti augmenijos augimą. Šios priemonės siūlo tokias funkcijas:

• Šešėlio šaltinių, pavyzdžiui, medžių, nustatymas
• Detalių 3D miesto modelių kūrimas
• Saulės spinduliavimo skaičiavimų atlikimas
• Istorinių vietovės sąlygų stebėsena

Šios įžvalgos padeda projektuotojams priimti tikslius sprendimus dėl skydų išdėstymo, atsižvelgiant į esamas ir būsimas sąlygas.

Šešėlių analizės greitis ir tikslumas

Dirbtinis intelektas smarkiai sutrumpino šešėlių analizei atlikti reikalingą laiką. Tai, kas anksčiau užtrukdavo kelias dienas atliekant vertinimą rankiniu būdu, dabar galima atlikti per kelias minutes. Ir tai ne tik greičiau, bet ir tiksliau. Tyrimai rodo, kad dirbtiniu intelektu pagrįsta atspalvių analizė pasiekia 98% tikslumą, palyginti su tradiciniais matavimais vietoje.

Pavyzdžiui, viena komercinė sistema sutrumpino didelės apimties įrenginių projektavimo laiką nuo kelių savaičių iki kelių dienų. Tokios priemonės kaip NREL prognozavimo modeliai taip pat atsižvelgia į ilgalaikius pokyčius, pavyzdžiui, medžių augimą per 20 metų, todėl projektai išlieka veiksmingi ir po įrengimo. Tai dera su pramonės sektoriaus siekiu kurti projektus, kurie efektyviai veiktų per visą jų gyvavimo ciklą.

2. AI skydo išdėstymo optimizavimas

Naudojant dirbtinio intelekto valdomus svetainės duomenis, pažangūs algoritmai dabar gali įvertinti tūkstančius išdėstymo konfigūracijų vos per kelias minutes. Šie įrankiai analizuoja viską - nuo stogo geometrijos iki vietinių taisyklių - ir užtikrina, kad išdėstymas padidintų energijos gamybą ir atitiktų visus būtinus projekto kriterijus. Šis procesas atlieka pagrindinį vaidmenį siekiant 30% greitesnio planavimo ir 20% didesnės energijos išeigos, apie kurią kalbėta anksčiau.

Energijos išeigos optimizavimas

Dirbtinio intelekto algoritmai skirti sudėtingiems kintamiesiems apdoroti, kad energijos gamyba būtų maksimaliai efektyvi. Pavyzdžiui, "Sunbase" dirbtinio intelekto technologija naudoja konkrečios vietovės duomenis, kad nustatytų geriausią plokščių išdėstymą, atsižvelgdama į:

• Pakreipimo ir orientacijos kampai
• Atstumai tarp plokščių
• Vietiniai orų modeliai
• Elektros sistemos apribojimai

Rankinio ir dirbtinio intelekto išdėstymo rezultatai

Skirtumas tarp rankiniu būdu ir dirbtinio intelekto sukurtų dizainų yra akivaizdus, ypač kalbant apie greitį ir tikslumą. "Aurora Solar" atlikti tyrimai rodo, kad dirbtinio intelekto optimizuoti maketai nuolat pasiekia 3-8% didesnį energijos našumą, palyginti su tradiciniais rankiniais projektais.

Pagrindiniai skirtumai:

Dirbtinio intelekto įrankiai puikiai tinka sudėtingiems maketams, pavyzdžiui, tiems, kurie apima kelis pastatus. Pavyzdžiui, EASYSOLAR AI gali optimizuoti kelių struktūrų išdėstymą vienu metu, užtikrindamas subalansuotą energijos paskirstymą ir tinkamą sistemos dydį. Šis greičio ir tikslumo derinys leidžia greitai atlikti iteracijas neprarandant kokybės.

3. AI energijos gamybos prognozavimas

Dirbtinis intelektas pagerina saulės energijos gamybos prognozes, analizuodamas orų ir saulės poveikio duomenis ir naudodamas laikui bėgant tobulinamus algoritmus. Nacionalinio atmosferos tyrimų centro duomenimis, lyginant su senesniais metodais, dirbtinis intelektas sumažina prognozių paklaidas 30%. Tai pasiekiama įvertinant tokius veiksnius, kaip:

• Debesų dangos judėjimas
• Istoriniai veiklos duomenys

Šios prognozės padeda patobulinti sistemos išdėstymą projektavimo etape, taip sukurdamos naudingą grįžtamąjį ryšį tarp 2 ir 3 skirsnių.

Mašininis mokymasis energetikos prognozėse

Dirbtinio intelekto valdomi skaičiavimai saulės energijos prognozavimui suteikė naują tikslumo lygį. Nacionalinio atmosferos tyrimų centro (NCAR) atliktas tyrimas rodo, kad jų dirbtiniu intelektu pagrįsta sistema, palyginti su tradiciniais metodais, prognozavimo klaidas sumažina net 30%.

Energijos modeliavimo įrankiai

Keliose platformose dabar yra dirbtiniu intelektu pagrįstų prognozavimo funkcijų:

sbb-itb-51876bd

4. Greiti dizaino pakeitimai naudojant dirbtinį intelektą

Šiuolaikinės dirbtinio intelekto priemonės keičia dizaino koregavimo būdus, siūlydamos realiuoju laiku atliekamus pakeitimus, kurie supaprastina darbo eigą ir pagerina rezultatus.

Momentinės išdėstymo parinktys

Dirbtinis intelektas vos per 60 sekundžių gali sukurti iki 10 maketų variantų, todėl per susitikimus su klientais galima išnagrinėti daugybę variantų. Tokia greita apyvarta turi tiesioginį poveikį verslo rezultatams:

"Įgyvendinus projektą, 25% padaugėjo tą pačią dieną pasirašomų sutarčių ir 15% sumažėjo projektų atšaukimų dėl projekto pakeitimų." [

Klientų poreikiams pritaikytos priemonės

Tokios platformos kaip EasySolar.app naudokite dirbtinį intelektą, kad pritaikytumėte dizainą pagal konkrečius kliento reikalavimus:

"Aurora Solar" siūlo įrankius, leidžiančius konsultacijų metu iš karto atnaujinti informaciją, įskaitant:

• Skydelių skaičiaus ir orientacijos reguliavimas
• Sistemos išdėstymo keitimas
• Energijos gamybos įverčių atnaujinimas
• Finansinių prognozių patikslinimas

Tuo tarpu "SolarReviews" technologija tvarko sudėtingus stogo dizainus, išlaikydama atitiktį . Remiantis ankstesniais išdėstymo optimizavimo metodais, šie įrankiai apima konkrečius kliento apribojimus ir parodo, kaip dirbtinio intelekto valdomas greitis gali padėti pasiekti geresnių komercinių rezultatų saulės energijos projektuose.

Šie greiti koregavimai sudaro prielaidas kitame skyriuje aptariamoms našumo stebėjimo galimybėms.

5. AI sistemos stebėsena ir atnaujinimai

AI problemų aptikimas

"SolarEdge" dirbtinio intelekto stebėjimo platforma nustatė naują saulės energijos sistemų priežiūros standartą, pasiekdama įspūdingą 99% tikslumą nustatant tokias problemas kaip skydelių degradacija ir jungčių gedimai. Analizuodama realiuoju laiku gaunamus duomenis iš galios optimizatorių ir inverterių, sistema gali greitai nustatyti ir spręsti potencialias problemas, kol jos neturi įtakos našumui.

Štai kaip šiuolaikinės dirbtinio intelekto stebėjimo sistemos sprendžia konkrečias problemas:

"Raptor Maps" parodė, kad šis metodas duoda rezultatų:

"Mūsų dirbtiniu intelektu paremta programinė įranga nustatė 26% daugiau sistemos anomalijų, palyginti su tradiciniais metodais, ir padidino energijos gamybą 12%" [5].

Sistemos našumo stebėjimas

Dirbtinio intelekto technologija pakeitė saulės energijos sistemų efektyvumo palaikymo būdus. "GreenPowerMonitor" sprendimas pabrėžia šiuos privalumus:

"Naudojant dirbtinio intelekto valdomą stebėsenos sprendimą metinė energijos gamyba padidėjo iki 3%" [6].

Tuo tarpu "Solar Analytics", naudodama mašininį mokymąsi, kiekvienais metais pagerina gedimų aptikimo tikslumą 30%. "Inaccess" dirbtinio intelekto sistema "SolarGain AI" pritaikyta daugiau kaip 30 GW saulės energijos įrenginių visame pasaulyje stebėsenai.

"Dirbtinio intelekto pagrindu veikiančios stebėsenos sistemos galėtų sutrumpinti gedimų nustatymo laiką iki 24 valandų, palyginti su tradiciniais metodais, o tai leistų sutaupyti tūkstančius dolerių dėl prarastos energijos gamybos didelės apimties įrenginiuose" .

Išvados: Kaip dirbtinis intelektas pagerina saulės energijos dizainą

Dirbtinis intelektas pakeitė saulės energijos pramonę, užtikrindamas greitesnius projektų terminus ir geresnį sistemos planavimą. Integravus dirbtinį intelektą į saulės kolektorių išdėstymo dizainą, šioje pramonės šakoje pasiekta išmatuojamos pažangos efektyvumo ir našumo srityje.

Štai kaip dirbtinis intelektas pakeitė situaciją:

Ši pažanga, kaip ir numatoma techninė priežiūra (aptarta 3 skyriuje), padeda maksimaliai padidinti energijos gamybą ilguoju laikotarpiu. Saulės energetikos specialistai, naudodamiesi sukurtomis dirbtinio intelekto platformomis, pasiekė realių patobulinimų.

Kad kuo geriau išnaudotumėte dirbtinis intelektas saulės energijos projektavime, apsvarstykite šiuos patarimus:

• Teikite pirmenybę aukštos kokybės duomenims: Geri duomenys užtikrina patikimus dirbtinio intelekto rezultatus.
• Derinkite automatizavimą ir žmogiškąją patirtį: Nuolat informuokite apie inžinerinę priežiūrą.
• Atnaujinkite informaciją apie technologijas: Reguliariai stebėkite pažangą, kad išliktumėte konkurencingi.

DUK

Kaip dirbtinis intelektas gali būti naudojamas su saulės kolektoriais?

Dirbtinis intelektas atlieka svarbų vaidmenį tobulinant saulės energijos projektus, ypač projektavimo, stebėsenos ir techninės priežiūros srityse. NREL duomenimis, lyginant su tradiciniais metodais, dirbtinis intelektas pagerina 1 valandos saulės energijos prognozes 33%.

"Mašininio mokymosi algoritmai gali aptikti anomalijas, numatyti galimus gedimus ir optimizuoti valymo grafikus. Pavyzdžiui, "Heliolytics" naudoja dirbtinio intelekto valdomą dronų vaizdų analizę, kad nustatytų skydų defektus ir veikimo problemas, sutrumpindama tikrinimo laiką iki 90% ir pagerindama sistemos našumą 1-3%".

Šie įrankiai sklandžiai integruojami su sistemos stebėjimu realiuoju laiku, užtikrinant didesnį efektyvumą nuo pradinio projektavimo etapo iki nuolatinės priežiūros. Kad dirbtinio intelekto priemonės veiktų kuo geriau, labai svarbu dažnai atnaujinti duomenis.

Susijusios tinklaraščio žinutės

• 7 esminės šiuolaikinės saulės projektavimo programinės įrangos savybės
• Saulės energijos projektų valdymo kontrolinis sąrašas: Nuo vadovavimo iki įrengimo
• 8 geriausi saulės energijos pardavimo įrankiai augančioms įmonėms
• Saulės kabelių dydžio nustatymo pagrindai: Pagrindiniai veiksniai