独立依靠AI就能预测太阳能发电量 这家企业又有
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芝表示,依靠从公司的天气预报系统中获得的各类气象数据,即使太阳能发电设施的性能、安装条件、天气情况等无法知晓,AI也可以基于发电设备以往的发电量数据等对其性能等进行预估,从而准确预测发电量。与以往发电量计算技术相比,新预测技术的误差可以提高约9.8%。

北极星太阳能光伏网讯:光伏领域是一个新技术频繁迭代的领域,随着人工智能技术(AI)渗透进光伏产业,通过设备的自主学习,降低误判率、提高效率已不成问题。

受限于天气等自然条件影响,太阳能发电一直存在能否稳定供电的问题。为了使电力公司稳定且高效地供电,芝认为,需要对电力需求量、太阳能发电量等数据设定供需计划,进行预测是必需的程序之一。

近日,东芝宣布已开发出一套独立依靠AI就能对太阳能发电量进行预测的新技术。

东芝表示,下一步将通过积累实际数据和增加天气情况的类型,来促进AI学习,从而进一步提高预测准确性。

传统的太阳能发电预测技术是指,参照太阳能发电设备安装位置的天气预报数据,结合太阳能发电设施的工程模型来预测发电量,或是根据以往天气情况的实际数据,进行发电量预测。

原标题:独立依靠AI就能预测太阳能发电量 这家企业又有新技术发布

在光伏领域新技术研发方面,东芝一直走在前列。今年6月,东芝曾对外宣布,将氧化亚铜(Cu2O)和晶体硅材料相结合形成的“串联型”太阳能发电系统,发电效率比传统太阳能电池提高了1.8%,达到23.8%。并计划在未来三年内,进一步完善技术,以达到30%的发电效率。

与之相比,东芝研发的此项技术,则是结合天气预报和人工智能两项技术,对太阳能发电量进行预测。通过利用独立运行的天气预报模型中的预测系统,收集与发电量相关的如日照强度、气温、风速、降雪、阳光反射等数据,从而构筑更高准确性的发电量预测模型。

其中,日照强度对发电量影响最大。此项技术可以通过从预测值向AI反馈实际测量值,帮助AI自主学习预测误差,从而提高其预测的精度。

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