Прогнозирование photovoltaic энергии с помощью ИИ
Фотовольтаическая энергия – это важный элемент перехода на возобновляемые источники энергии. Использование солнечных панелей для преобразования солнечного света в электричество требует точного прогнозирования, чтобы оптимизировать производство и управлять энергетическими сетями.
Методы прогнозирования
Существует множество методов прогнозирования фотовольтаической энергии. Традиционные методы, такие как линейные регрессии и деревья решений, дают быстрые результаты, но с низкой точностью. Более современные методы, такие как искусственные нейронные сети, лучше выявляют сложные взаимосвязи в данных.
Новая методология
Недавнее исследование группы ученых из США и Норвегии предложило новый подход, основанный на искусственных нейронных сетях (ANN), который улучшает точность прогнозов солнечной энергии. В исследовании использовались атаки противодействующего обучения, чтобы проверить, как небольшие изменения в данных могут сбить с толку модели прогнозирования.
Четыре шага метода
- Сбор и обработка данных: Сбор солнечных данных, удаление отсутствующих значений и нормализация.
- Добавление шума: Использование метода FGSM для создания противодействующего шума.
- Прогнозирование: Обучение ANN модели на обработанных данных с и без шума.
- Оценка точности: Использование метрик, таких как MSE и RMSE, для измерения эффективности модели.
Результаты исследования
Модель ANN продемонстрировала хорошие результаты без атак, но под воздействием FGSM точность ухудшалась, что указывает на уязвимость модели. Это подчеркивает важность разработки более надежных стратегий прогнозирования.
Заключение
Исследование демонстрирует, как ИИ и фотовольтаическая энергия могут взаимодействовать, а также необходимость защиты прогнозных моделей. Для достижения высоких результатов важно учитывать безопасность наряду с эффективностью в системах возобновляемых источников энергии.
Как ИИ может помочь вашему бизнесу
Если вы хотите, чтобы ваша компания использовала ИИ для улучшения работы, определите, как автоматизация может принести пользу вашим клиентам. Выберите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Начните с небольших проектов, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе накопленного опыта.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, свяжитесь с нами.
