AI pagrįsta šešėliavimo analizė: kaip ji veikia

Dirbtinis intelektas keičia saulės energijos sistemų šešėliavimo analizę. Ji supaprastina ir pagreitina procesą, todėl saulės elektrinių įrengimas tampa efektyvesnis ir tikslesnis. Štai kaip veikia dirbtiniu intelektu pagrįsti šešėliavimo įrankiai ir kodėl jie keičia žaidimo taisykles:

• Greitesni rezultatai: Sutrumpina šešėlių analizės laiką nuo kelių valandų iki kelių minučių.
• Patobulintas tikslumas: Apdoroja tūkstančius duomenų taškų, kad būtų galima tiksliai prognozuoti šešėlius.
• Geresnė energijos išeiga: Optimizuoja skydelių išdėstymą, kad saulės energijos efektyvumas būtų kuo didesnis.
• Virtualūs vertinimai: Nuotoliniu būdu analizuodama vietoves naudoja dronų vaizdus, palydovinius duomenis ir nuotraukas.

Dirbtinis intelektas sukuria 3D modelius, seka šešėlių modelius ir optimizuoja saulės kolektorių išdėstymą - ir visa tai galima atlikti nesilankant vietoje. Tai reiškia greitesnį projektavimą, išmanesnes energijos prognozes ir geresnius saulės energijos įrenginius namams ir didelės apimties projektams.

AI šešėliavimo analizės procesas

Šiame procese naudojamas dirbtinis intelektas, kad būtų supaprastinta šešėliavimo analizė ir automatizuoti saulės projektavimo skaičiavimai, siekiant didesnio tikslumo.

Duomenų įvedimo metodai

Dirbtinis intelektas apdoroja daugybę vaizdinių įvesties duomenų, kad surinktų išsamią informaciją apie svetainę:

Naudodama šiuos įvesties duomenis, sistema sukuria 3D svetainės modelį, kuriame analizuojami šešėlių modeliai.

Šešėlių modelio analizė

Dirbtinis intelektas įvertina šešėlių modelius stebėdamas saulės judėjimą per metus. Tai apima:

• Dienos saulės kampų skaičiavimas
• Šešėlių takų kartografavimas
• Didžiausio šešėliavimo laiko paryškinimas
• Metinės šešėliavimo trukmės įvertinimas kiekvienai stogo daliai

Sistema apdoroja daugybę duomenų, kad pateiktų tikslias šešėlių prognozes ir atsižvelgtų į sezoninius saulės kelio pokyčius.

Skydų išdėstymo optimizavimas

AI nustato geriausią skydo išdėstymą atlikdama šiuos veiksmus:

• Šešėlių vengimo zonos: Nurodo sritis su minimaliu šešėliu, kuriose reikia išdėstyti plokštes.
• Skydo orientacija: Nustato optimalius kampus ir atstumus, kad sumažintų tarpueilių šešėliavimą.
• Gamybos optimizavimas: Sureguliuoja išdėstymą, kad būtų pagaminta kuo daugiau energijos.

Pagrindiniai AI šešėliavimo įrankių privalumai

Naudojant pažangias technologijas, dirbtiniu intelektu pagrįsti šešėliavimo įrankiai suteikia keletą pagrindinių privalumų saulės energijos projektams.

Didesnis energijos našumas

Dirbtinio intelekto šešėliavimo įrankiai padeda maksimaliai padidinti saulės kolektorių efektyvumą nustatant geriausią kolektorių vietą. Jos analizuoja tokius veiksnius kaip šešėlių modeliai, sezoninės saulės trajektorijos, netoliese esantys statiniai ir oro sąlygos. Ši išsami analizė sumažina neapibrėžtumą ir užtikrina, kad skydai būtų išdėstyti taip, kad veiktų geriausiai ištisus metus.

Greitesnis projektavimo procesas

Dirbtinis intelektas gerokai sutrumpina laiką, reikalingą vietai įvertinti ir projektui planuoti. MIT atlikti tyrimai rodo, kad automatizavus projektavimo užduotis pardavimo atstovai gali dirbti iki septynių kartų efektyviau, neprarasdami tikslumo. Nuo vietos analizės iki maketo planavimo - automatizavimas pagreitina kiekvieną žingsnį, todėl galima greičiau užbaigti projektą ir geriau aptarnauti klientus.

Geresnės gamybos prognozės

Be to, dirbtinio intelekto įrankiai padeda tiksliau apskaičiuoti energijos gamybos apimtis, o tai labai svarbu planuojant ir sudarant biudžetą. Nuolat stebint šešėlius, integruojant orų duomenis ir modeliuojant sistemos nusidėvėjimą, šios priemonės pateikia tikslesnes prognozes nei tradiciniai metodai. Tai padeda suinteresuotosioms šalims priimti išmintingesnius sprendimus dėl sistemos dydžio, finansinio planavimo ir našumo lūkesčių.

sbb-itb-51876bd

Bendrieji naudojimo atvejai

Namų saulės sistemos

Dirbtinio intelekto įgalinama šešėliavimo analizė padeda supaprastinti namų saulės energijos sistemų projektavimą. Ji automatizuoja maketų kūrimą ir modeliuoja, kaip sezoninis medžių ir pastatų šešėlis paveiks plokštes. Taip užtikrinama, kad skydai būtų išdėstyti tose vietose, kurios maksimaliai padidina efektyvumą ir ilgalaikį našumą, todėl lengviau kurti efektyvius projektus, net ir įgyvendinant didelius ar nutolusius projektus.

Didelės apimties projektai

Dideliuose saulės energijos įrenginiuose dirbtinio intelekto šešėliavimo analizė greitai apdoroja didelius kiekius vietos duomenų ir sukuria tikslius planus, kuriuose atsižvelgiama į sudėtingas vietoves ir šešėliavimo problemas. Šis automatizavimas gerokai sutrumpina laiką, sugaištamą rankiniam vertinimui atlikti. "EasySolar"platforma žengia dar vieną žingsnį į priekį, nes leidžia efektyviai planuoti didelius saulės energijos masyvus.

Virtuali svetainės analizė

Atliekant virtualų vietovės vertinimą nereikia iš pradžių vykti į vietą. Naudodamas dronų filmuotą medžiagą, palydovinius vaizdus ar įkeltas nuotraukas, dirbtinis intelektas gali imituoti šešėlių modelius ir nuotoliniu būdu nustatyti galimas šešėliavimo problemas. Tai leidžia projektuotojams patvirtinti vietos tinkamumą ir patikslinti įrengimo planus. EasySolar" platformoje pabrėžiama, kaip virtualūs vertinimai supaprastina projekto planavimą ir pagreitina projektavimo procesą.

Žvelgiant į ateitį: Dirbtinis intelektas saulės energijos projektavime

Dirbtinio intelekto valdoma šešėliavimo analizė keičia saulės energijos projektavimą, siūlydama išmanesnius įrankius, kurie pagerina efektyvumą ir sąveiką su klientais. Dėl šios pažangos lengviau sudaryti sandorius ir patobulinti projekto darbo eigą.

Ateitis dirbtinis intelektas saulės energijos projektavime žada dar išmanesnį automatizavimą. Naudodamas pažangias vaizdavimo priemones, dirbtinis intelektas dabar gali apdoroti įvairius duomenis, pvz., dronų filmuotą medžiagą ir pasirinktinius žemėlapius, kad būtų galima parengti labai tikslias šešėlių prognozes. Tai leidžia projektuotojams kurti išsamius įrengimo planus iš pradžių nesilankant vietoje, taip sutaupant laiko ir supaprastinant planavimo procesą.

Dirbtinis intelektas taip pat atlieka svarbų vaidmenį automatinio pasiūlymų generavimo srityje. Akimirksniu sukurdamas specialiai pritaikytus dizainus, jis padidina klientų išlaikymą 80% ir tiksliai pritaiko skydelių išdėstymą, kad būtų pasiekta optimalių rezultatų. Tokios platformos kaip "EasySolar" demonstruoja šį gebėjimą, automatizuodamos įrengimo dizainus ir pritaikydamos skirtingus vaizdų tipus, todėl procesas tampa lankstesnis ir efektyvesnis.

Toliau tobulėjant dirbtiniam intelektui, bus atliekama tikslesnė šešėliavimo analizė ir supaprastinamos saulės energijos projektavimo darbo eigos, todėl bus siūlomi išmanesni, duomenimis pagrįsti sprendimai net ir sudėtingiausioms vietovės sąlygoms.

DUK

Kaip dirbtiniu intelektu pagrįsta šešėliavimo analizė padidina saulės kolektorių įrengimo efektyvumą?

Dirbtinio intelekto pagrindu atliekama šešėliavimo analizė gerokai padidina saulės kolektorių įrengimo efektyvumą, nes suteikia tikslių, duomenimis pagrįstų įžvalgų, kurių dažnai trūksta tradiciniams metodams. Naudodamas pažangius algoritmus, dirbtinis intelektas gali analizuoti šešėliavimo modelius pagal saulės padėtį, aplinkinius objektus ir sezoninius svyravimus, užtikrindamas optimalų saulės kolektorių išdėstymą, kad būtų gaunama kuo daugiau energijos.

Ši technologija sumažina klaidų tikimybę, pagreitina projektavimo procesą ir padeda montuotojams nustatyti galimas problemas prieš pradedant montavimą. Pasitelkę dirbtinį intelektą, saulės energijos projektuotojai gali kurti veiksmingesnes ir efektyvesnes sistemas, taupydami laiką ir išteklius, kartu maksimaliai padidindami energijos gamybą.

Kokie duomenys naudojami atliekant dirbtinio intelekto šešėliavimo analizę ir kaip jie padeda sukurti tikslius 3D svetainės modelius?

dirbtinio intelekto šešėliavimo analizė remiasi geoprografiniai duomenys, aplinkos veiksniai, ir su konkrečia vieta susiję įvesties duomenys kurti tikslius 3D vietovės modelius. Pagrindiniai duomenų šaltiniai:

• Palydoviniai vaizdai ir aerofotografiniai žemėlapiai užfiksuoti teritorijos išdėstymą ir matmenis.
• Topografinė informacija atsižvelgiant į aukščio pokyčius ir reljefo ypatybes.
• Orų modeliai ir saulės spinduliuotės duomenys analizuoti saulės spindulių poveikį ir šešėliavimą laikui bėgant.

Apdorojęs šiuos duomenis, dirbtinis intelektas gali imituoti, kaip netoliese esančių objektų, pavyzdžiui, medžių ar pastatų, šešėliai kris į svetainę visą dieną ir įvairiais metų laikais. Tai užtikrina, kad 3D modelis būtų tikslus ir optimizuotas saulės energijos projektavimui, padėdamas priimti pagrįstus sprendimus dėl fotovoltinės sistemos išdėstymo ir našumo.

Kaip dirbtiniu intelektu pagrįsta šešėliavimo analizė pagerina saulės energijos gamybos prognozių tikslumą?

Saulės energijos gamybos prognozes pagerina dirbtiniu intelektu pagrįsta šešėlių analizė, nes naudojant pažangius algoritmus įvertinama, kaip netoliese esančių objektų, pavyzdžiui, medžių ar pastatų, šešėliai veikia saulės kolektorių našumą. Analizuodamas šešėliavimo modelius per tam tikrą laiką, dirbtinis intelektas gali tiksliau prognozuoti energijos gamybą.

Ši technologija taip pat atsižvelgia į tokius kintamuosius kaip paros laikas, sezoniniai pokyčiai ir geografinė vietovė, todėl energijos gamybos apskaičiavimai pritaikomi realioms sąlygoms. Rezultatas - patikimesnė prognozė, padedanti saulės energijos projektuotojams optimizuoti sistemų išdėstymą, kad būtų užtikrintas didžiausias efektyvumas ir investicijų grąža.

Susiję pranešimai

• 5 būdai, kaip dirbtinis intelektas supaprastina saulės kolektorių išdėstymo dizainą
• Automatizuotos šešėlių analizės vadovas projektuojant saulės energiją
• dirbtinis intelektas saulės energijos prognozių srityje: Neapibrėžtumo mažinimas
• dirbtinis intelektas saulės energetikoje: Paaiškinta realaus laiko produkcija